教育領(lǐng)域的人工智能精選(九篇)

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第1篇：教育領(lǐng)域的人工智能范文

2016年1月，美國佐治亞理工學院計算機學院的教授AshokGoel，借助IBM的Watson人工智能系統(tǒng)創(chuàng)建了一個在線機器人JillWatson，并將其作為課程教學助理。其目的是幫助教師回答學生通過在線論壇提出的大量課程問題。通過幾個月的反復調(diào)試，JillWatson的回答已經(jīng)能夠達到97%的正確率。現(xiàn)在，機器人助教已經(jīng)可以直接與學生溝通，不需要真人助教的幫助。這項人工智能在教育中的使用，解決了AshokGoel教授的助教人數(shù)不夠，難以及時回答學生提問的困境，增加了學生參與在線學習的興趣，提高了在線學習的留存率。

這只是人工智能在教育領(lǐng)域的小試牛刀。雖然有專家預測在未來十年內(nèi)不會看到人形機器人替代教師進入課堂，不過地平線報告2016年基礎(chǔ)教育版和2107年高等教育版都預測未來五年內(nèi)人工智能將會在教育行業(yè)普及。

教育行業(yè)已有的人工智能研究和應(yīng)用

Woolf等人在2013年提出了人工智能在教育領(lǐng)域應(yīng)努力解決“五大挑戰(zhàn)”：①為每一個學習者提供虛擬導師：無處不在地支持用戶建模、社會仿真和知識表達的整合。②解決21世紀技能：協(xié)助學習者自我定位、自我評估、團隊合作等。③交互數(shù)據(jù)分析：對個人學習、社會環(huán)境、學習環(huán)境、個人興趣等大量數(shù)據(jù)的匯集。④為全球課堂提供機會：增加全球教室的互聯(lián)性與可訪問性。⑤終身學習技術(shù)：讓學習走出課堂，進入社會。

過去十年，一些研究者對人工智能在教育領(lǐng)域中的應(yīng)用做了大量的探索。相關(guān)的研究成果包括：①跟蹤學習者的思維步驟和解決問題的潛在目標結(jié)構(gòu)（Anderson等，1995）；②診斷誤解和評估學習者的理解域（VanLehn，1988）；③提供及時的指導、反饋和解釋（Shute，2008）；④促進高效學習的行為，如自我調(diào)節(jié)、自我監(jiān)控和自我解釋（Azevedo&Hadwin，2005）；⑤以合適的難度水平和最適當?shù)膬?nèi)容來規(guī)劃學習活動（VanLehn，2006）。

這些研究，基本上使用到了人工智能的每一項技術(shù)——自然語言處理、不確定性推理、規(guī)劃、認知模型、案例推理、機器學習等。“智能導師系統(tǒng)”就是基于這些研究和技術(shù)而開發(fā)的人工智能教育應(yīng)用。類似的成熟產(chǎn)品包括Tabtor（hellothinkster.com）、CarnegieLearning（carnegielearning.com）和FrontRow（frontrowed.com）。2014年，加拿大西蒙弗雷澤大學的一項試驗發(fā)現(xiàn)用智能導師系統(tǒng)的學習者比使用其他教學方法的學習者獲得的成績更高。

人工智能在教育行業(yè)的新發(fā)展

教育行業(yè)的三種類型（內(nèi)容、平臺和評估）的服務(wù)商都在經(jīng)歷著一場變革。內(nèi)容出版商面臨紙質(zhì)印刷到數(shù)字出版和開放教育內(nèi)容的挑戰(zhàn)。學習平臺正試圖區(qū)分自適應(yīng)、個性化和數(shù)據(jù)分析的功能。評估供應(yīng)商則繼續(xù)探尋從多項選擇題測試轉(zhuǎn)向更具創(chuàng)新性的問題類型。人工智能將為這三種類型教育服務(wù)商帶來新的發(fā)展思路和契機，同時也惠及教育生態(tài)系統(tǒng)中的所有利益相關(guān)者。學生通過即時反饋和指導提高學習效率，教師將獲得豐富的學習分析和個性化指導經(jīng)驗，父母能夠低成本地為孩子改進職業(yè)前景，學校能夠規(guī)模化提高教育質(zhì)量，政府能夠提供負擔得起的教育。2017年，人工智能將在以下領(lǐng)域發(fā)揮其效益。

1.人工智能批改作業(yè)

批改作業(yè)和試卷是一件乏味的工作，這通常會占據(jù)教師大量的時間，而這些時間本可以更多地用于與學生互動、教學設(shè)計和專業(yè)發(fā)展。

目前，人工智能批改作業(yè)已經(jīng)相當接近真人教師了，除了選擇題、填空題外，作文的批改能力已經(jīng)大幅提高。美國斯坦福大學已經(jīng)成功開發(fā)出一種機器學習程序，能夠批改8～10年級的作文。隨著圖像識別能力的大幅提高，手寫答案的識別也接近可能。就連占有美國標準化考試60%市場份額的全球最大教育企業(yè)——培生公司也認為，人工智能已經(jīng)可以出現(xiàn)在教室并提供足夠可信的評估。據(jù)培生公司近期的報告IntelligenceUnleashed推測，人工智能軟件所具有的廣泛的、定制的反饋能夠最終淘汰傳統(tǒng)測試。

2.人工智能實現(xiàn)一對一輔導

自適應(yīng)學習軟件已經(jīng)能為學生提供個性化學習支撐。據(jù)2011年VanLehn的一項研究發(fā)現(xiàn)，人工智能在某些特定主題和方法上比未經(jīng)訓練的導師更具有效性。進一步的研究發(fā)現(xiàn)，人工智能導師能在學生出錯的具體步驟上給予實時干預，而不是就整個問題的答案給予反饋（Corbett&Anderson，2001；Shute，2008）。

自適應(yīng)學習在拉美地區(qū)正在興起。AndréUrani市政學校的學生使用人工智能軟件Geekie觀看在線課程（視頻和練習）。Geekie為學生提供每一步的實時反饋，并隨著學習的進展來傳授更為精細的課程內(nèi)容。

早在1984年，本杰明·布盧姆的研究就提出一對一輔導能帶來更好的學習效果。而人工智能技術(shù)可以模擬一對一輔導，以更好地跟蹤、適應(yīng)和支持個體學習者。這將是人工智能在教育中更高層次的個性化學習應(yīng)用。例如，比爾·蓋茨看好的人工智能聊天機器人或個人虛擬導師，能在學生面臨挑戰(zhàn)時提供強有力的支持，隨時隨地回答學生的提問；還可以為學生訂制學習方案和規(guī)劃職業(yè)發(fā)展路徑，并引導學生走向成功。更重要的是，人工智能可以匹配聊天機器人或虛擬導師的面孔和聲音來滿足學生個人喜好。對比網(wǎng)頁界面的自適應(yīng)學習系統(tǒng)，這才是真正做到了一人一導師。

3.人工智能關(guān)注學生情感

2016年地平線報告高等教育版把情感計算列為教育技術(shù)發(fā)展普及的重要方向。也就是說，人工智能不僅限于模擬人類傳遞知識，還能通過生物監(jiān)測技術(shù)（皮膚電導、面部表情、姿勢、聲音等）來了解學生在學習中的情緒，適時調(diào)整教育方法和策略。例如，機器人導師捕捉到學生厭煩的面部表情時，就可以立即改變教學方式努力激發(fā)他們的興趣。這種關(guān)注情感的人機交流為學生營造一個更真實的個性化學習環(huán)境，更好地維持了學習者的動機。美國匹茲堡大學開發(fā)的AttentiveLearner智能移動學習系統(tǒng)就能通過手勢監(jiān)測學生的思想是否集中。突尼斯蘇斯國家工程學院的研究人員正在研究開發(fā)基于網(wǎng)絡(luò)的人工智能教學系統(tǒng)。該系統(tǒng)能夠識別學生在任何地方開展科學實驗的面部表情，以優(yōu)化遠程虛擬實驗室的教學過程。

進一步的研究發(fā)現(xiàn)，人工智能還可以關(guān)注學生的心理健康。當前已經(jīng)有使用人工智能來為自閉癥兒童提供有效支持的案例。例如，倫敦知識實驗室在Topcliffe小學開展試驗，讓自閉癥學生與半自動虛擬男孩安迪開展互動交流，研究人員發(fā)現(xiàn)患有自閉癥的學生在社交能力方面有進步。

4.人工智能改進數(shù)字出版

教科書等課程材料并非總是完美，傳統(tǒng)印刷出版讓課程的修訂變得過于緩慢。這不僅是生產(chǎn)工藝的問題，更主要的是紙質(zhì)課程材料無法快速獲取使用者的反饋來識別缺陷所在。而數(shù)字化出版在人工智能的支撐下能徹底改變這一現(xiàn)狀。

人工智能可幫助使用者快速識別課程缺陷。大規(guī)模網(wǎng)絡(luò)開放課程Coursera的提供者已經(jīng)將這一想法付諸實踐。當發(fā)現(xiàn)大量學生的作業(yè)提交了錯誤的答案時，系統(tǒng)會提示課程材料的缺陷，進而有助于彌補課程的不足。

另一項人工智能在數(shù)字化出版的應(yīng)用是自動化組織和編寫教材。這是基于深度學習系統(tǒng)能模仿人類的行為進行讀和寫。ScottR.Parfitt博士的內(nèi)容技術(shù)公司CTI就依據(jù)這項技術(shù)幫助教師定制教科書——教師導入教學大綱，CTI的人工智能引擎能自動填充教科書的核心內(nèi)容。

隨著自然用戶界面和自然語言處理在人工智能領(lǐng)域的成熟應(yīng)用，課程材料的數(shù)字化出版也會有更新的形態(tài)——不再局限于書本或網(wǎng)頁的形式，聊天機器人和虛擬導師將成為內(nèi)容表達的更好的方式。

5.人工智能作為學生

多年的研究表明，教會別人才是更好的學習，即learning-by-teaching。美國斯坦福大學教育學教授DanielSchwartz正基于這一理念來開發(fā)新的人工智能產(chǎn)品。他聯(lián)合了多個領(lǐng)域的專家一起開發(fā)了人工智能應(yīng)用——貝蒂的大腦（Betty’sBrain），讓學生來教貝蒂學習生物知識。試點研究發(fā)現(xiàn)，使用這一方法來學習的學生比其他學生成績更好，且在科學推理上也更勝一籌。

類似的研究和開發(fā)還有瑞典隆德大學的TimeElf和美國卡內(nèi)基梅隆大學的SimStudent，這兩個人工智能產(chǎn)品也是基于learning-by-teaching而開發(fā)，讓學生在教會機器人知識的過程中深化對知識的理解。

另外，人工智能還推動其他教育方法和技術(shù)更好實現(xiàn)。如讓虛擬現(xiàn)實學習環(huán)境更具沉浸感；給學生帶來更多動手實踐的機會；提供基于豐富學習分析的仿真和游戲化學習場景等。

第2篇：教育領(lǐng)域的人工智能范文

[關(guān)鍵詞]人工智能；中學輔助教育；教育資源

[DOI]10.13939/ki.zgsc.2016.36.197

1 中學教育現(xiàn)狀

教育乃立國之本，而中學教育乃是重中之重。一方面，中學生處于青春的成長期，各項綜合素質(zhì)逐漸完善中，中學教育意義和責任重大；另一方面，中學教育仍然是應(yīng)試教育為主，仍然需要面對千軍萬馬過獨木橋的“中考”“高考”，中學教育很大程度左右了學生的未來。

目前的中學教育資源，分為公共教育資源――公辦/民辦學校教育，和社會教育資源――私人家教、補習班等，有如下兩個特點。

1.1 學生得到的公共教育資源不足

學校班級結(jié)構(gòu)的構(gòu)成是：一名班主任教師，多名科任教師。在大多數(shù)學校中，無論是班主任教師，還是科任教師，均會承擔其他班級的教學任務(wù)。可以看出，教師資源是非常有限的，加上“中考”“高考”的上線壓力，教師往往會將有限的精力分散關(guān)注在所有的學生上，每個學生得到的公共教育資源并不多。

1.2 學生獲取的社會教育資源不公

學生若在學校無法獲取更多的教育資源，將不得不轉(zhuǎn)向社會教育資源去求助。據(jù)統(tǒng)計，學生參與社會教育資源的成本在200元/小時，學習費用成本過高，進一步造成普通學生的社會教育資源也無法獲取。

本文要探討的，正是通過人工智能這一現(xiàn)代信息化技術(shù)，構(gòu)建智能輔助學習系統(tǒng)，使中學生能夠獲取到更多、更公平的教育資源。

2 智能輔助學習

2.1 人工智能簡介

人工智能（Artificial Intelligence）是計算機科學的一個分支，是一門研究運用計算機模擬和延伸人腦功能的綜合性學科，能夠?qū)θ说囊庾R、思維等信息過程進行模擬。隨著計算機科學技術(shù)的發(fā)展，特別是近年來大數(shù)據(jù)技術(shù)的成功應(yīng)用，人工智能在越來越多的行業(yè)展現(xiàn)出蓬勃的沖擊力。以谷歌圍棋機器人“阿爾法”、微軟助理機器人“小娜”等為代表的虛擬智能機器人，能像人那樣思考，也具備超過常人的智能。

在國內(nèi)，人工智能在教育領(lǐng)域的理論研究和教學實踐表現(xiàn)得越來越活躍，盡管人工智能并不是為教育專門研發(fā)的，但是人工智能的不斷發(fā)展，使得其在教育中的應(yīng)用也越來越廣泛，教育的智能化一直是教育界和教育技術(shù)領(lǐng)域的理想和目標。

2.2 智能輔助學習系統(tǒng)

智能輔助學習系統(tǒng)，其表現(xiàn)形式是能夠為每個學生，配備一個虛擬教師。學生能夠通過電子設(shè)備（如手機、計算機），與虛擬教師進行交流對話，咨詢虛擬教師各學科的問題，并得到有效的學習輔助。

該智能輔助學習系統(tǒng)，具備以下幾個特征。

2.2.1 虛擬教師跨學科能力

與傳統(tǒng)的教師專一某一學科不同，虛擬教師并沒有學科邊界劃分。只要學習系統(tǒng)研發(fā)出某一學科的學習算法，該虛擬教師就能夠獲取該門學科的能力。

2.2.2 虛擬教師深度自學習

虛擬教師的“智能”來源于三方面。一是學生基本信息檔案，該檔案涵蓋了從小學教育開始的學科成績、綜合能力、愛好特長等，虛擬教師得到學生的人物畫像。二是虛擬教師對學生的自學習，每一次雙方的溝通交流，虛擬教師都能夠不斷更新發(fā)展學生的畫像。三是虛擬教師對學校課堂內(nèi)容的自學習，虛擬教師并不是獨立于學校教育存在的，而是作為學習教育資源的一個補充，虛擬教師能夠掌握課堂進展、作業(yè)部署、考試動態(tài)等信息。

2.2.3 接近自然語義的溝通

學生與虛擬教師之間，可以通過自然語義的語音和文字進行溝通，如 “今天數(shù)學作業(yè)第2題不會”“《荷塘月色》全文中心思想是什么”“Lets start a conversation”等。其他計算輔助手段為補充，如上傳某道數(shù)學題圖片，虛擬教師通過圖形識別匹配，給出該題的解題思路和講解。

2.3 優(yōu)勢分析

智能輔助學習系統(tǒng)，有三大核心優(yōu)勢。

一是“即學即問”，相比目前的學校教育和社會教育，學生在學習遇到困難時，只有有限的時間與教師交流，在智能輔助學習系統(tǒng)中學生將不受空間、時間限制，隨時隨地可以與虛擬教師互動，獲取充足的教育資源。

二是“定制教學”，相比目前的教育形式，課堂上教師與學生是一對多的關(guān)系，教師不可能專為某個學生定制教學方案，在智能輔助學習系統(tǒng)虛擬教師與學生是一對一的關(guān)系，虛擬教師能夠更了解學生，根據(jù)學生的具體情況制訂最佳學習方案。

三是“受眾廣闊”，相比目前的公共教育資源緊缺、社會教育資源費用昂貴，智能輔助學習系統(tǒng)一旦推廣，受眾學生可無限增加，邊際效應(yīng)非常明顯。并且計算機系統(tǒng)設(shè)計特有的水平擴展能力，能夠隨著學生人數(shù)的增加而增加，支撐廣大的學生輔助學習。

2.4 前景預測

筆者比較看好人工智能在中學輔助教育中的落地前景，除了前文所述的人工智能技術(shù)發(fā)展，為中學教育帶來的價值外，當前國家政策和社會環(huán)境也非常有利。

第一，未來10年國家政府和教育部門會大幅增加在教育信息化產(chǎn)業(yè)上的投入，隨著《國家中長期教育改革和發(fā)展綱要（2010―2020年）》和《教育信息化十年發(fā)展規(guī)劃（2011―2020年）》等相關(guān)規(guī)劃相繼出臺，各級地方政府和教育部門都非常重視教育信息化產(chǎn)業(yè)的投入，人工智能+云計算是重中之重，人工智能技術(shù)的興起必將教育信息化推向一個新的高度。

第二，教育信息化逐漸成為風口，根據(jù)前瞻產(chǎn)業(yè)研究《中國在線教育市場前景與投資戰(zhàn)略規(guī)劃分析報告》統(tǒng)計，2015年在線教育市場規(guī)模大約為479億美元，而這一數(shù)字在2020年預計將增長到504億美元。這個持續(xù)迅猛增長的市場正在吸引越來越多的創(chuàng)意和資本，教育領(lǐng)域中的人工智能也很快會成為熱點，涉足其中的高科技公司也會越來越多。

3 結(jié) 論

本文通過智能輔助學習系統(tǒng)，探索了人工智能在中學輔助教育中的一個應(yīng)用。雖然沒有介紹具體的技術(shù)實現(xiàn)、系統(tǒng)研發(fā)，但對現(xiàn)狀痛點、應(yīng)用前景做了綜合性分析概述，相信隨著科學技術(shù)的持續(xù)發(fā)展、教育領(lǐng)域的融合開放，本文探索的這個應(yīng)用將實現(xiàn)于市場，使廣大中學生能夠獲取到更多、更公平的教育資源。

參考文獻：

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第3篇：教育領(lǐng)域的人工智能范文

關(guān)鍵詞：人工智能；教育；應(yīng)用；問題

中圖分類號：G642.0 文獻標志碼：A 文章編號：1674-9324（2012）03-0159-02

人工智能是研究如何構(gòu)造智能機器（智能計算機）或智能系統(tǒng)，使其模擬、延伸、擴展人類智能的學科。隨著人工智能的理論與技術(shù)在社會各個領(lǐng)域的廣泛應(yīng)用，其在教育領(lǐng)域內(nèi)的應(yīng)用也越來越受到重視，并取得了一定的研究成果。

一、人工智能教育應(yīng)用的主要形式

人工智能在教育領(lǐng)域應(yīng)用的最直接結(jié)果就是誕生了智能教學系統(tǒng)。智能教學系統(tǒng)是以計算機輔助教學為基礎(chǔ)而興起的，它是以學生為中心，以計算機為媒介，利用計算機模擬教學專家的思維過程而形成的開放式人機交互系統(tǒng)。目前，智能教學系統(tǒng)已成為人工智能在教育中應(yīng)用的主要形式。智能教學系統(tǒng)主要是在知識表示、推理方法和自然語言理解等方面應(yīng)用了人工智能原理。由于它綜合了知識專家、教師與學生三者的活動，因此，與之相對應(yīng)的，智能教學系統(tǒng)一般分成知識庫、教學策略和學生模型三個基本模塊，再加上一個自然語言智能接口。智能教學系統(tǒng)的功能具體來說有以下幾條：了解每個學生的學習能力、認知特點和當前知識水平；能根據(jù)學生的不同特點選擇適當?shù)慕虒W內(nèi)容和教學方法，并可對學生進行有針對性的個別指導；允許學生用自然語言與“計算機導師”進行人機對話。智能教學系統(tǒng)的設(shè)計不僅要有計算機科學的知識，還需要有教育科學的理論指導。

二、人工智能在教育中應(yīng)用的局限性分析

1.阻礙人工智能發(fā)展的關(guān)鍵因素。在人工智能的發(fā)展中，一直存在著對“計算機是否能代替人腦甚至超過人腦”的問題的討論，實際上，以電子計算機為主要工具模擬人的某些思維活動而產(chǎn)生的人工智能是有局限的。①計算機處理問題的根本原理。要計算機解決某種問題，有三個基本的前提：必須把問題形式化；問題還必須是可計算的，即要有一定的算法；問題必須有合理的復雜度，即要避免指數(shù)爆炸。由于人的智能活動不能完全形式化，因此，機器就不能將人腦的智力活動全部復制出來。電子計算機最終只能把握0、1這兩個開關(guān)代碼，遇到不能形式化、不能找到算法或不能程序化的任務(wù)，計算機則難以執(zhí)行。②人和機器之間的根本區(qū)別。智能模擬利用了人和機器的共性，即兩者都是一個信息轉(zhuǎn)換系統(tǒng)，但兩者之間存在著不容忽視的本質(zhì)區(qū)別。智能模擬與天然智能屬于兩種不同的進化系統(tǒng)，人類的智能是人類社會實踐的產(chǎn)物，機器的智能是機械制造的結(jié)果。大腦和電腦的組織結(jié)構(gòu)也不相同，兩者屬于兩種不同的運動過程，前者是復雜的生理--心理過程，后者是機械--物理過程。智能模擬可以在局部上超過天然智能，但是，模擬的根本方法是功能模擬法，兩個系統(tǒng)在結(jié)構(gòu)和實際過程上是不一樣的。智能模擬不具有人的思維的社會性，不具有主觀世界。

2.人工智能在教育中應(yīng)用的局限。就目前人工智能的發(fā)展水平以及人工智能本身的特點而言，它在教育中的應(yīng)用也是有其局限性的。①與學生之間無法暢通交流。教育本質(zhì)上是一種“交互”活動，而智能教學系統(tǒng)無法實現(xiàn)最充分、最真實的交互。目前自然語言理解的研究成果非常有限，遠不能達到人人交流的要求。此外，就態(tài)度、品德、情感等教育問題而言，機器只能通過學生輸入計算機的信息來判斷其掌握和內(nèi)化程度，而無法像人類教師通過自然狀態(tài)的交流和觀察來判斷學生的真實情況，因此，“機器智能”很容易被蒙蔽“雙眼”，無法做到像人與人之間那樣自然暢通的交流。②決策和推理機制不完善。智能教學系統(tǒng)的關(guān)鍵智能所在是其決策和推理機制，即“教學策略”模塊根據(jù)不同學生的具體情況通過推理做出靈活決策，這種決策基于學生模塊提供的有關(guān)學生的知識水平、認知特點和學習風格，而這些不能完全被形式化。同時，隨著教育理念的不斷更新以及教學模式和教學方法的不斷改進，系統(tǒng)所應(yīng)用的教學策略模塊用于評估和判斷學生學習過程的能力是有限的。③人工智能并非適合所有的學習領(lǐng)域。根據(jù)加涅的學習結(jié)果分類，學習分為言語信息、智慧技能、認知策略、動作技能和態(tài)度五類。言語信息分為符號學習、事實學習和有組織的知識學習，這些屬于可形式化內(nèi)容，適用于智能教學系統(tǒng)；智慧技能分為辨別、具體概念、定義性概念、規(guī)則和高級規(guī)則，其中前四項屬于可形式化內(nèi)容，適用于智能教學系統(tǒng)，而高級規(guī)則屬于復雜――形式化內(nèi)容，部分內(nèi)容不適用于智能教學系統(tǒng)；動作技能和態(tài)度領(lǐng)域的學習，在其認知成分中可以使用智能教學系統(tǒng)，但情感和行為成分等非形式化內(nèi)容，則難以用智能教學系統(tǒng)來實現(xiàn)。因此，并不是所有的學習領(lǐng)域都適用于智能教學系統(tǒng)。智能教學系統(tǒng)在教育中應(yīng)用的重點應(yīng)放在認知領(lǐng)域中的符號學習、事實學習和有組織的知識學習、辨別、具體概念、定義性概念以及規(guī)則這些學習內(nèi)容上。

三、人工智能教育應(yīng)用的發(fā)展方向

近年來，隨著計算機技術(shù)、網(wǎng)絡(luò)技術(shù)、人工智能技術(shù)以及現(xiàn)代教育教學理論的發(fā)展，人工智能在教育中應(yīng)用的發(fā)展呈現(xiàn)出以下幾個趨勢。

1.開始突破單一的個別化教學模式。長期以來，計算機輔助教學系統(tǒng)和智能教學系統(tǒng)都是強調(diào)個別化教學模式，這種模式在發(fā)揮學生的學習積極性、主動性和進行因人而異的指導等方面確實有許多優(yōu)點。但是，隨著認知學習理論研究的進展，人們發(fā)現(xiàn)在計算機輔助教學系統(tǒng)和智能教學系統(tǒng)中只強調(diào)個別化是不夠的，在某些場合（例如問題求解）采用協(xié)作方式往往更能奏效。因此，近年來在智能教學系統(tǒng)中，協(xié)作型教學模式得到越來越多的重視和研究。

2.智能教學系統(tǒng)日益與超媒體技術(shù)相結(jié)合。超媒體系統(tǒng)具有良好的開發(fā)環(huán)境、靈活方便的用戶界面以及圖、文、聲并茂的特點，而且其信息的組織方式與人類認知的聯(lián)想記憶習慣相符，已成為目前一種最理想的信息載體和最有效的信息組織與信息管理技術(shù)，在許多領(lǐng)域尤其是教育領(lǐng)域有廣闊的應(yīng)用前景。把超媒體技術(shù)引入智能教學系統(tǒng)，從而發(fā)展成為智能超媒體輔助教學系統(tǒng)，可以大大改善計算機輔助教學系統(tǒng)的教學環(huán)境，激發(fā)學生的學習積極性，從而顯著提高教學效果。

3.智能教學系統(tǒng)與網(wǎng)絡(luò)的關(guān)系日益密切。網(wǎng)絡(luò)的應(yīng)用和普及為遠程教育和終身教育提供了一個良好的空間。當前，智能教學與多媒體網(wǎng)絡(luò)的結(jié)合成為人工智能在教育中應(yīng)用的一個勢不可擋的發(fā)展趨勢。

4.傳統(tǒng)人工智能與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模糊決策機制相結(jié)合。傳統(tǒng)人工智能從宏觀角度開展認知模擬，可以部分地模擬人類的邏輯思維過程，而神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模糊決策機制從微觀方面進行認知模擬，著力實現(xiàn)模仿人類右腦的模糊處理功能和整個大腦的并行化處理功能。今后將探索一種新的智能處理模型：把神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的模糊決策機制和符號專家系統(tǒng)的推理能力結(jié)合起來，利用多重知識源、多種模型進行復合協(xié)同處理。如果上述技術(shù)能夠成熟運用，那將對人工智能的發(fā)展及其在教育中的應(yīng)用起到?jīng)Q定性的作用。

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[4]徐鵬，王以寧.國內(nèi)人工智能教育應(yīng)用研究現(xiàn)狀與反思[J].現(xiàn)代遠距離教育，2009，（5）：3-5.

第4篇：教育領(lǐng)域的人工智能范文

科技巨頭布局人工智能

在歐洲，“歐盟人腦計劃”將通過ICT的龐大資源庫，更有效地為神經(jīng)科學和醫(yī)療領(lǐng)域提供技術(shù)支持。長遠來說，該計劃將為各類腦部疾病提供更好的治療方案，以及通過探索大腦運作模式，研發(fā)更先進的ICT技術(shù)。“歐盟人腦計劃”的主要研究領(lǐng)域可以大致劃分為三大類：未來神經(jīng)科學、未來醫(yī)學、未來計算。旗下涵蓋13個子項目，其中包括老鼠大腦戰(zhàn)略性數(shù)據(jù)、人腦戰(zhàn)略性數(shù)據(jù)、認知行為架構(gòu)、理論型神經(jīng)科學、神經(jīng)信息學、大腦模擬仿真、高性能計算平臺、醫(yī)學信息學、神經(jīng)形態(tài)計算平臺、神經(jīng)機器人平臺、模擬應(yīng)用、社會倫理研究和“歐盟人腦計劃”項目管理。

作為“歐盟人腦計劃”神經(jīng)形態(tài)計算系統(tǒng)項目和SpiNNaker計劃的的負責人，Steve Furber博士透露說，目前“歐盟人腦計劃”的最新進展是近期將對外開放一系列歐盟人腦計劃的平臺系統(tǒng)，讓更多研究者、專業(yè)人士可以使用這些先進的系統(tǒng)。現(xiàn)在誰都可以申請使用內(nèi)置500，000個特制ARM處理器核心的“脈沖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)（SpiNNaker）計劃”和德國海德堡的“大腦規(guī)模（BrainScaleS）計劃”的設(shè)備，以及其他平臺系統(tǒng)。我們在3月30日舉行會宣布這一舉措，并在4月1日正式實施對外開放。通過開放平臺系統(tǒng)的共享，我們相信一定能夠極大地促進世界范圍內(nèi)的大腦科學研究的發(fā)展，為每一位參與到大腦科學研究中的科學家們提供廣闊的發(fā)展前景和機遇。

扎克伯格也在他的Facebook上透露，他2016年的新目標是打造一個人工智能助手。事實上，他對人工智能的布局早已開始，早在2014年，他就以個人身份入股了人工智能公司 Vicarious，因為他覺得人工智能可以提升互聯(lián)網(wǎng)服務(wù)的智商，從而對于用戶變得更有價值。

除了Facebook，另一個科技巨頭谷歌也在人工智能領(lǐng)域動作頻頻，它收購了8個機器人公司和1個機器學習公司，并在許多新的業(yè)務(wù)中使用了人工智能技術(shù)，比如無人駕駛汽車。同時，谷歌還利用人工智能技術(shù)來改善其現(xiàn)有業(yè)務(wù)，比如安卓手機操作系統(tǒng)或者谷歌搜索引擎。

中國人工智能商用元年

而在國內(nèi)企業(yè)中，進軍人工智能的科技企業(yè)也不在少數(shù)。早在2009年，百度就提出通過推進人工智能實現(xiàn)國家綜合國力的彎道超車。百度身體力行，2014年5月將AI最權(quán)威的學者之一、谷歌大腦項目之父吳恩達納入麾下。眼下百度人工智能實驗室搭建了作為百度人工智能核心的“百度大腦”，融合了深度學習算法、數(shù)據(jù)建模、大規(guī)模圖形處理器（GPU）并行化平臺等技術(shù)，擁有200億個參數(shù)，構(gòu)成了一套巨大的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。

騰訊也不甘示弱，基于微信平臺，開發(fā)了多種模式識別功能，推出了“微信智能開發(fā)平臺”，將微信的圖像識別能力和語音識別關(guān)鍵詞技術(shù)向第三方開放，“掃一掃”和“語音轉(zhuǎn)文字”功能就是典型應(yīng)用。

從國家意志來說，2015年7月，國務(wù)院印發(fā)《“互聯(lián)網(wǎng)+”行動指導意見》，明確人工智能為形成新產(chǎn)業(yè)模式的11個重點發(fā)展領(lǐng)域之一，將發(fā)展人工智能提升到國家戰(zhàn)略層面，提出具體支持措施，清理阻礙發(fā)展的不合理制度。統(tǒng)計顯示，到“十三五”末，我國機器人產(chǎn)業(yè)集群產(chǎn)值有望突破千億元。

“十三五”規(guī)劃綱要首次出現(xiàn)“人工智能”一詞，在科技創(chuàng)新2030項目中，智能制造和機器人成為重大工程之一。培育人工智能、智能硬件、新型顯示、移動智能終端等，被列入戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)發(fā)展行動。種種跡象表明，2016年，不僅是“十三五”起步之年，也是我國人工智能商用元年。

而市場也普遍認為如今人工智能已經(jīng)在諸如智能穿戴設(shè)備、無人機、虛擬客戶服務(wù)、智慧城市、安防、基于大數(shù)據(jù)的業(yè)務(wù)分析等領(lǐng)域得到應(yīng)用，節(jié)省了大量人工成本。隨著人工成本的增長，人工智能的經(jīng)濟效益優(yōu)勢將會愈發(fā)明顯。在技術(shù)突破、應(yīng)用領(lǐng)域拓展以及相關(guān)扶持政策推動下，人工智能的大潮即將來襲，萬億元的市場規(guī)模值得期待。

人工智能的現(xiàn)實入口

在教育領(lǐng)域，你想象一下這樣的世界，任何一個孩子都可以使用智能手機訪問熟悉其學習風格的個人導師，以便提高學習成績。

“比如遇到問題需要幫助的學生，可以將問題拍攝下來，并上傳到專門應(yīng)用中。機器人識別出問題，并給出相關(guān)答案。由于機器人了解提問者的學習風格，它可以引導他們解決這個問題，跳過他們已經(jīng)了解的知識點，重點集中在需要幫助的方面，而非僅僅提供標準答案。由于機器人很了解你，它甚至比負責全班同學學習情況的人類教師更加勝任，因為后者需要應(yīng)對不同學習風格和不同水平的學生。”Uber聯(lián)合創(chuàng)始人、獨立創(chuàng)業(yè)家奧斯卡. 薩拉查說。

除了教育領(lǐng)域，醫(yī)療領(lǐng)域恐怕是人工智能商業(yè)化的最主要領(lǐng)域了。此前研發(fā)出“深藍”打敗國際象棋世界冠軍的科技巨頭IBM在醫(yī)療領(lǐng)域耕作多年。2013年，IBM研發(fā)的認知計算系統(tǒng)Watson已正式向癌癥“宣戰(zhàn)”。美國Bumrungrad國際醫(yī)院采用為腫瘤學而開發(fā)的Watson解決方案――已由世界一流的腫瘤醫(yī)生及研究人員進行過培訓，讓Watson為其遍布東南亞、包含超過100萬名癌癥病患的龐大網(wǎng)絡(luò)提供支持。

早在2011年Watson參加“Jeopardy！”電視問答挑戰(zhàn)賽并獲得冠軍后，IBM堅信繼制表計算、可編程計算之后，人類的第三個計算時代――認知計算時代，已經(jīng)拉開帷幕。幾年時間里，Watson已經(jīng)取得了巨大進步。Watson原來只有1個 “深度問答”的API，現(xiàn)在已經(jīng)有42個API應(yīng)用于36個國家的幾十個行業(yè)，內(nèi)容涵蓋文字圖像識別、自然語言理解、專業(yè)知識學習、人類情緒分析等各個領(lǐng)域，并且有更多的API正在孵化當中。在醫(yī)療、教育、旅游、零售等各個行業(yè)里的成功案例已經(jīng)開始有井噴之勢。

據(jù)IBM大中華區(qū)全球企業(yè)咨詢服務(wù)部合伙人、電子行業(yè)總經(jīng)理徐聞天介紹，IBM將與Medtronic加強合作，利用IBM認知解決方案處理來自Medtronic可穿戴醫(yī)療設(shè)備及其他情景化來源的數(shù)據(jù)，并提供個性化的糖尿病管理。

第5篇：教育領(lǐng)域的人工智能范文

關(guān)鍵詞：設(shè)計；人工智能；挑戰(zhàn)；機遇

一、引言

第四次工業(yè)革命的到來，人工智能作為一項主要的技術(shù)，必將鞭策整個人類社會的轉(zhuǎn)型。很多國家制訂了戰(zhàn)略規(guī)劃，在2017年我國也了《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》和《新一代人工智能產(chǎn)業(yè)三年行動計劃(2018-2020)》，人工智能產(chǎn)業(yè)已上升為國家戰(zhàn)略。近年來，在人工智能涉及的領(lǐng)域中，藝術(shù)與技術(shù)結(jié)合，升華到與人工智能的結(jié)合且越來越受到重視。阿里智能AI“魯班”已經(jīng)掌握了上百萬個設(shè)計師的創(chuàng)意內(nèi)容，雙11期間制作1.7億張海報，沒有一張是重復的，而這些工作如果人工制作的話需要100個設(shè)計師工作300年；央視節(jié)目中“魯班”PK資深設(shè)計師取勝等等這些新聞，無不極大地震撼了整個設(shè)計行業(yè)。設(shè)計師會失業(yè)嗎？高校的設(shè)計教育面對AI的挑戰(zhàn)與機遇如何制定培養(yǎng)目標？如何在新的競爭中占領(lǐng)先機？未來已來，智能藝術(shù)設(shè)計的路在何方?

二、設(shè)計行業(yè)面對四大挑戰(zhàn)

（一）驚人的數(shù)字

馬云在一次報告中說未來30年人類只工作4個小時，大量的工作崗位會被人工智能搶走；根據(jù)白宮的人工智能報告預測，在未來10-20年間，人工智能技術(shù)有可能取代47%現(xiàn)有工作。麥肯錫的預測是49%，盛產(chǎn)勞動力的中國和印度的影響最大。Siri之父、人工智能專家溫那（Winarsky）的預測是70%的工作將被取代。不得不說，AI是人類智慧的結(jié)晶，正在高速顛覆著人們的生活。

（二）AI設(shè)計發(fā)展趨勢

AI最容易取代的是簡單設(shè)計：如LOGO、UI界面、海報招貼、網(wǎng)站網(wǎng)頁、產(chǎn)品造型、室內(nèi)家裝、產(chǎn)品包裝……原本這種理想的設(shè)計工作不再能提供人生的庇護所，但凡是明確、簡單、重復標準、規(guī)則的美術(shù)設(shè)計與制作工作，未來都容易被取代，傳統(tǒng)設(shè)計行業(yè)將會萎縮乃至可能逐漸消失。

（三）設(shè)計環(huán)境惡劣

設(shè)計創(chuàng)意無法保護，設(shè)計法規(guī)沒有限定，設(shè)計競價無序，商家廠家缺乏契約精神，設(shè)計知識產(chǎn)權(quán)無法保護契約，新設(shè)計新技術(shù)缺乏情趣，設(shè)計同質(zhì)化嚴重……（四）設(shè)計教育落后現(xiàn)有設(shè)計模式傳統(tǒng)、設(shè)計教育落后，設(shè)計知識體系缺乏更新、進化，知識性重復訓練、模仿性傳統(tǒng)方法制約了學生創(chuàng)造性情感思維的發(fā)展，設(shè)計師終身教育觀念的缺失阻礙了設(shè)計師的可持續(xù)發(fā)展，設(shè)計知識與設(shè)計人才近親繁殖、代際傳遞的情況嚴重。

三、AIDesign發(fā)展迅猛

目前傳統(tǒng)藝術(shù)設(shè)計已經(jīng)發(fā)生智變，使設(shè)計更美更快更簡單。人工智能藝術(shù)與設(shè)計已經(jīng)一定高水平，如果設(shè)計師仍停留在傳統(tǒng)設(shè)計水平，就會受到來自機器的“威脅”。但也不全會，除了“創(chuàng)意”部分讓機器無可奈何，人類設(shè)計師與機器的競合中，我們要轉(zhuǎn)變方向注重數(shù)字移動媒體策劃與設(shè)計、移動媒體用戶需求挖掘、數(shù)字移動媒體需求文檔的撰寫、數(shù)字移動媒體優(yōu)化、數(shù)字移動媒體UI界面設(shè)計、H5設(shè)計、App設(shè)計、UE用戶體驗設(shè)計、虛擬移動媒體設(shè)計、信息交互設(shè)計等媒體智能設(shè)計新技術(shù)。高品質(zhì)藝術(shù)、設(shè)計依賴于混合增強智能技術(shù)。AdobeMax“SneakPeeks”將迎來Adobe全家桶的諸多全新功能，如圖片變視頻、靜態(tài)變動態(tài)、一鍵設(shè)計字體、視頻扣剪、紙盒自動生成、AR呈現(xiàn)、AE一鍵去馬、Ru跨平臺制作（剪輯、混音、調(diào)色）、跨平臺同步改稿、人工智能排版等十大看似很科幻但已經(jīng)實現(xiàn)了的AI功能。華為Mate20手機3D掃描防生建模與成像，以及AI手勢動作捕捉的體感游戲功能，更為我們提供了解放設(shè)計生產(chǎn)力的前景。同時MIT研發(fā)的工業(yè)產(chǎn)品AI設(shè)計系統(tǒng)即將面世。主要產(chǎn)品體現(xiàn)如下：

（一）AIVD人工智能視覺設(shè)計

AI集成化的成熟產(chǎn)品，比如Adobe系列的產(chǎn)品，軟件低層融入AI技術(shù)，更好更快地創(chuàng)作文字和圖像、影音等元素。如AdobeSensei：人工智能做設(shè)計的底層技術(shù)，集成在Adobe系列軟件中，有字體匹配方案、自動配色方案、基于線稿自動上色、自動校正手繪圖形等。

（二）AIPD人工智能產(chǎn)品設(shè)計

Adobe人工智能鞋包設(shè)計、IBMWatson智能設(shè)計服裝、Autodesk智能設(shè)計汽車等。

（三）AISD人工智能空間設(shè)計

Prisma智能風格化設(shè)計、Autodesk建筑智能生成設(shè)計、ZahaHadid參數(shù)化設(shè)計等產(chǎn)品。

四、設(shè)計人工智能教育的發(fā)展動向

未來，人工智能教育會加速發(fā)展，老師不會被AI取代，但不用AI的老師一定會被取代；未來，老師不是簡單地傳授知識，而是通過言傳身教的溝通交流，對學生進行激勵、鼓舞，成為人類靈魂的設(shè)計師；未來，AI將實現(xiàn)規(guī)模化和個性化間的平衡，帶來了一種學生易學、教師易教的解決方案；未來，老師作為教學過程中始終核心地位，推陳出新積極善于運用AI技術(shù)進一步提高師生教與學的體驗和教學效率。當務(wù)之急，要讓更多的老師正視人工智能的快速發(fā)展，通過學習AI技術(shù)了解人工智能的發(fā)展情況，從而改變老師的教育教學觀念和教學方法，引領(lǐng)高品質(zhì)教育的未來。在未來教育中，教師的角色有三種觀念：1.取代說，2.不可取代說，3.人機協(xié)同說大多數(shù)觀點是：未來，教師將與人工智能協(xié)同共存。未來知識傳授功能會逐步被人工智能取代，而人類教師則應(yīng)偏重于培養(yǎng)學生的核心素養(yǎng)。正如雷克利福德所言，“科技不能取代教師，但是使用科技的教師卻能取代不使用科技的教師”。如今，拋開先天財富的不同，人與人之間的差距主要來自學習能力的不同。這種差異會加劇不平等，在未來，這種趨勢將會進一步加強。應(yīng)對人工智能時代，教師除更新教育教學觀念、轉(zhuǎn)變角色、改革教學模式和方法外，必須堅持終身學習，教師的終身學習，不僅要學習Python之類的AI編程技術(shù)，更需要增強對，限于時間和精力有限，分別將有關(guān)AI知識技能分為三類，以適應(yīng)設(shè)計人工智能的技術(shù)更迭和“一專多能”。

五、結(jié)束語

第6篇：教育領(lǐng)域的人工智能范文

關(guān)鍵詞:新醫(yī)科;智能醫(yī)學;人才培養(yǎng)

1緒論

健康中國已上升為國家戰(zhàn)略，新醫(yī)科在我國高等教育中掀起了一陣新的改革浪潮，“智能醫(yī)學”的應(yīng)用性人才培養(yǎng)模式也隨之開啟。智能醫(yī)學工程是以現(xiàn)代醫(yī)學與生物學理論為基礎(chǔ)，融合先進人工智能及工程技術(shù)，挖掘人的生命和疾病現(xiàn)象的本質(zhì)及其規(guī)律，探索人機協(xié)同的智能化診療方法及其臨床應(yīng)用的新興交叉學科。目前，高校在進行醫(yī)工融合培養(yǎng)學生的指導過程中，存在許多問題，如醫(yī)學和工科的理論結(jié)合層面較為薄弱，多學科交叉聯(lián)合指導的機制不完善，成果轉(zhuǎn)化和臨床應(yīng)用性不高。實踐層面，在現(xiàn)有的醫(yī)學教育模式下，醫(yī)學生缺乏全面的對數(shù)據(jù)進行收集、處理與分析的能力。但是在智能醫(yī)學時代，對數(shù)據(jù)的處理與分析能力會成為醫(yī)生工作的重要組成部分。面向醫(yī)療健康的智能醫(yī)學工程交叉學科人才的迫切需求，智能醫(yī)學工程交叉學科的人才培養(yǎng)的機制有待完善。2019年，一些院校如南開大學和天津大學獲得教育部的審批，已經(jīng)率先實行招收智能醫(yī)學工程專業(yè)的新生［1］。高等醫(yī)學教育對新醫(yī)科背景下智能醫(yī)學工程專業(yè)人才培養(yǎng)認知還處于探索階段，智能醫(yī)學工程如何實現(xiàn)醫(yī)工交叉學科的融合發(fā)展，如何獲取人才培養(yǎng)中的合適方法、模式、關(guān)鍵技術(shù)等的研究，協(xié)同醫(yī)學發(fā)展、社會需求的人才，還需要深入思考和進一步探索。

2新醫(yī)科背景下智能醫(yī)學人才培養(yǎng)

2．1新醫(yī)科符合醫(yī)科改革的內(nèi)在需求

隨著“健康中國2030”國家決策不斷推進，醫(yī)療健康逐漸被國家視為重要的基礎(chǔ)性戰(zhàn)略資源，在大數(shù)據(jù)和人工智能技術(shù)影響下，臨床應(yīng)用、疾病預測與預防、公共衛(wèi)生、循證公共衛(wèi)生決策、健康管理、健康監(jiān)測與個性化醫(yī)療服務(wù)等方面的研究以及產(chǎn)業(yè)發(fā)展，將是未來整個醫(yī)療領(lǐng)域的提升方向，給智能醫(yī)學分析與決策賦予了新的意義和內(nèi)涵。

2．2醫(yī)工融合發(fā)展的必然趨勢

隨著精準醫(yī)療與智能醫(yī)學診療技術(shù)的深度融合，理論層面，把握新醫(yī)科背景下智能醫(yī)學工程專業(yè)復合型創(chuàng)新人才培養(yǎng)目標，以臨床應(yīng)用性為導向，多學科領(lǐng)域知識相互滲透。調(diào)整醫(yī)工結(jié)合課程體系，既符合新醫(yī)科需求，又實現(xiàn)醫(yī)工融合課程模塊間的交叉互補，體現(xiàn)醫(yī)工結(jié)合特色的寬口徑學科結(jié)構(gòu)。培養(yǎng)既懂醫(yī)藥科學、數(shù)據(jù)科學又懂人工智能應(yīng)用的高級復合型人才。實踐層面，精準醫(yī)療與智能醫(yī)學工程技術(shù)緊密結(jié)合，利用臨床醫(yī)生在傳統(tǒng)醫(yī)學中積累豐富的臨床經(jīng)驗，并融入到智能醫(yī)學診療模式變化中，將徹底改變現(xiàn)有診療模式。

2．3人工智能助力智能醫(yī)學工程人才培養(yǎng)

隨著科學技術(shù)的飛速革新，人工智能核心技術(shù)推動傳統(tǒng)學科專業(yè)建設(shè)和醫(yī)工交叉融合。助力人才培養(yǎng)主要表現(xiàn)在以下三個方面。一是從智能醫(yī)學診療技術(shù)創(chuàng)新的角度，技術(shù)的革新引領(lǐng)人工智能與各個產(chǎn)業(yè)領(lǐng)域深度融合，創(chuàng)造新的產(chǎn)業(yè)或領(lǐng)域，計算機模擬人腦的思維過程，實現(xiàn)人機交互，提高醫(yī)療資源的利用率，推動醫(yī)療產(chǎn)業(yè)的高效運轉(zhuǎn)。智能醫(yī)學診療主要包括疾病早期診斷、臨床決策支持、正確用藥、診療方案的選擇等。如KopR和HoogendoornM等探索了醫(yī)院對病人電子病歷(EMR)數(shù)據(jù)進行分析，結(jié)合結(jié)直腸癌預測模型，更準確的預測早期直腸癌和干預治療實踐［2］;HoshyarAN和Al-JumailyA等探索了醫(yī)學影像自動診斷皮膚癌，通過數(shù)據(jù)預處理去除噪音和不必要的背景圖像，提高圖像質(zhì)量，輔助醫(yī)生進行臨床決策［3］。二是從醫(yī)療健康大數(shù)據(jù)的角度，隨著大數(shù)據(jù)、數(shù)字技術(shù)、機器學習和人工智能等信息技術(shù)在醫(yī)療領(lǐng)域的應(yīng)用，電子健康記錄數(shù)據(jù)呈指數(shù)型增長，醫(yī)療大數(shù)據(jù)來源包括醫(yī)院記錄、患者醫(yī)療記錄、醫(yī)療檢查結(jié)果和物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備［4］。智能醫(yī)療系統(tǒng)具有識別、篩選和決策等智能醫(yī)療輔助功能。2017年上海計算機軟件技術(shù)開發(fā)中心對醫(yī)療大數(shù)據(jù)可視化系統(tǒng)的實踐與研究［5］;2018年，阿里健康與阿里云宣布共建阿里醫(yī)療大腦2．0［6］，加強在圖像識別、生理信號識別、知識圖譜構(gòu)建等能力的建設(shè)［7］;同年，騰訊推出醫(yī)療AI引擎“騰訊睿知”，具備更智能化的醫(yī)療垂直搜索功能，幫助患者精準匹配合適的醫(yī)生。三是從人才培養(yǎng)的角度，多學科交叉融合發(fā)展是大勢。人工智能將打破不同學科專業(yè)的壁壘，推進多學科交叉融合發(fā)展，形成“人工智能+”的專業(yè)新的人才培養(yǎng)模式。高校也應(yīng)根據(jù)產(chǎn)業(yè)需求變化調(diào)整專業(yè)設(shè)置，構(gòu)建新的專業(yè)結(jié)構(gòu)。高校人工智能相關(guān)的本科專業(yè)將會蓬勃發(fā)展，形成頗具特色的“人工智能+”專業(yè)集群。“人工智能+”技術(shù)所衍生的新醫(yī)科、新工科專業(yè)之間的協(xié)同創(chuàng)新發(fā)展，實現(xiàn)技術(shù)創(chuàng)新與醫(yī)療應(yīng)用的統(tǒng)一。以“人工智能+醫(yī)學”為契機，結(jié)合醫(yī)學產(chǎn)業(yè)發(fā)展趨勢和智能醫(yī)學工程專業(yè)的特點，研究相應(yīng)的教學體系、制定科學的教學計劃，建立具有行業(yè)特色的課程群、制定合理的課程大綱，解決學生在醫(yī)學診療和工程技術(shù)兩方面協(xié)調(diào)發(fā)展的問題，全面提升醫(yī)學生的綜合素養(yǎng)以及未來的職業(yè)競爭力。綜上所述，新醫(yī)科人才培養(yǎng)在人工智能助力下，培養(yǎng)學生具備較強的創(chuàng)新意識和具有智能醫(yī)學領(lǐng)域科研能力，掌握關(guān)鍵理論與方法，創(chuàng)造性地將計算機科學技術(shù)、人工智能技術(shù)和方法、大數(shù)據(jù)關(guān)鍵技術(shù)與醫(yī)學應(yīng)用系統(tǒng)相結(jié)合，進而創(chuàng)新性完成的醫(yī)學信息處理、行為交互和人工智能系統(tǒng)集成及應(yīng)用。以上需培養(yǎng)的能力，對現(xiàn)有醫(yī)學專業(yè)的改造升級、人才培養(yǎng)模式的改變、師資隊伍的全面建設(shè)具有較高的要求。

3培養(yǎng)新醫(yī)科人才的實施路徑

3．1從醫(yī)工融合研究的視角

智能醫(yī)學工程的專業(yè)培養(yǎng)建設(shè)要體現(xiàn)醫(yī)工融合發(fā)展需求，推進智能工程、醫(yī)學與教育的深度融合，提升人工智能在醫(yī)學中的應(yīng)用，滿足新醫(yī)科發(fā)展要求的卓越工程師為育人目標，強調(diào)學科交叉滲透、重視臨床應(yīng)用、把握科技前沿，推動教學創(chuàng)新等。

3．2從醫(yī)工融合研究的廣度

目前我國部分高校開展了醫(yī)工融合人才培養(yǎng)模式的探索，但有區(qū)域特色的醫(yī)工融合研究還不多。針對新醫(yī)科臨床需求分析，把握智能醫(yī)學工程高等教育體系，重點聚焦區(qū)域特色，研究面向健康和重大及特殊疾病防治需求的“新醫(yī)科”對人才的需求。

3．3從醫(yī)工融合研究的深度

(1)整體設(shè)計智能醫(yī)學工程專業(yè)教學環(huán)節(jié)。建立知識能力矩陣，整體設(shè)計教學、實驗、課程設(shè)計、專業(yè)實習、畢業(yè)設(shè)計等環(huán)節(jié)，突出新醫(yī)科相關(guān)課程及實踐，加強附屬醫(yī)院和教學醫(yī)院的聯(lián)系，深化臨床實踐能力。(2)培養(yǎng)學生專業(yè)能力和科研創(chuàng)新能力。智能醫(yī)學工程專業(yè)教學與知識能力培養(yǎng)的思考是以智能醫(yī)學學科的特點為基礎(chǔ)，通過知識能力矩陣的智能醫(yī)學工程專業(yè)課程創(chuàng)新教學，根據(jù)智能醫(yī)學工程專業(yè)課程知識點的內(nèi)在聯(lián)系和相對獨立性，優(yōu)化核心知識模塊形成知識能力矩陣，構(gòu)建課程內(nèi)容架構(gòu)。通過系統(tǒng)理論知識教學、優(yōu)化課程實驗和上機安排，引導學生自主設(shè)計性學習，提高學生的學習積極性，達到有效教學效果。(3)結(jié)合學生興趣偏好，研究如何提高學生的專業(yè)興趣，探索將專業(yè)興趣轉(zhuǎn)換為“工匠精神”的教育理論及方法:廣泛調(diào)研，全面建立當前地方高校智能醫(yī)學工程專業(yè)學生與專業(yè)偏好的培養(yǎng)模式。

4結(jié)語

第7篇：教育領(lǐng)域的人工智能范文

關(guān)鍵詞：人工智能；計算機輔助教學；智能計算機輔助教學系統(tǒng)

隨著現(xiàn)代科學技術(shù)的飛速發(fā)展，先進的技術(shù)在教學領(lǐng)域得到了廣泛的應(yīng)用，并對教學過程產(chǎn)生了深刻的影響。其中，人工智能技術(shù)產(chǎn)生的影響最為深刻。它將先進的教學手段引入教學過程，在營造理想的學習環(huán)境、激發(fā)學生的學習興趣以及提高教學效率等方面起到了重要作用。

一、人工智能

1. 人工智能的定義

人工智能（Artificial Intelligence，簡稱AI）是計算機科學、控制論、信息論、神經(jīng)生理學、語言學等多種學科相互滲透發(fā)展起來的一門綜合性的交叉學科和前沿學科。其精確定義是：一個電腦系統(tǒng)具有人類知識和行為，并具有學習、推斷、判斷來解決問題、記憶知識和了解人類自然語言的能力。

2. 人工智能的研究內(nèi)容

人工智能作為一門綜合性學科，其研究內(nèi)容涉及到許多方面，其中與教學實際關(guān)系較為密切的是以下四個方面：

（1） 問題解決。問題解決（Problem Solving）是人工智能研究初期的主要研究內(nèi)容之一，也是其他內(nèi)容的研究基礎(chǔ)，它主要研究計算機的知識表達和推理技術(shù)。

在教育領(lǐng)域中，研究問題解決的實際意義在于，把人類解決問題的基本過程賦予計算機，使其能夠按照人類的思維規(guī)律進行問題解決，幫助學生進行有效的學習。

（2）模式識別。模式識別（Pattern Recognition）是近三十年來在信息科學與計算機科學的基礎(chǔ)上發(fā)展起來的新興科學，后期它又受到了人工智能科學的影響，得到了新的發(fā)展。因此，常被作為人工智能學科的一個分支。

簡單地說，模式識別就是研究用電子計算機代替人來識別事物和環(huán)境的方法。所謂模式是指那些供參照模仿用的理想化的標本。因此，具體來說，模式識別的含義就是識別出給定的事物與哪一個標本相同或相似。模式識別有時可以理解為模式分類，即判別給定的事物應(yīng)該屬于哪一類標本。被識別的給定事物通常是字母、符號、漢字、圖像、聲音、語言、景物，也可以是統(tǒng)計數(shù)字、圖表、教授狀態(tài)、學習狀態(tài)等，應(yīng)用于教育時則稱為教育模式識別和學習模式識別。

（3）自然語言理解。對自然語言理解（Natural Language Processing，簡稱NLP）的研究能為實現(xiàn)人機自然語言直接通信提供可能，并減少軟件生產(chǎn)的負擔，從而間接地推動計算機的廣泛應(yīng)用，提高自動化操作效率。因此，它已經(jīng)成為人工智能研究中最為棘手的問題。

自然語言是人機對話的最方便的語言，其發(fā)展的最終目標是把自然語言作為程序語言來使用，使計算機直接執(zhí)行自然語言，不需要中間的解釋過程。

在教育領(lǐng)域中，計算機對自然語言的理解有助于人機對話的實現(xiàn)，從而能夠增進計算機與學生之間的交互作用，把原有的計算機輔助教學條件下的計算機主動變?yōu)橹悄苡嬎銠C輔助教學條件下的人機交互主動。

（4）專家系統(tǒng)。所謂專家系統(tǒng)是指一個（或一組）能在某特定領(lǐng)域內(nèi)，以人類專家的水平去解決該領(lǐng)域中困難問題的計算機系統(tǒng)。其特點在于能把人類專家在解決問題過程中使用的啟發(fā)性知識、判斷性知識分成事實與規(guī)則，以適當形式存儲到計算機中，建立知識庫，并基于知識庫采用合適的產(chǎn)生式系統(tǒng)，按輸入的原始數(shù)據(jù)選擇合適的規(guī)則進行推理、演繹，作出判斷和決策，可起到專家的作用，因此稱為專家系統(tǒng)。

專家系統(tǒng)是人工智能中最為重要的研究內(nèi)容，在教育領(lǐng)域中的應(yīng)用也最為廣泛與活躍。教學專家系統(tǒng)的任務(wù)是根據(jù)學生的特點，以最合適的教案和教學方法對學生進行教學輔導。

二、計算機輔助教學

1. 計算機輔助教學的定義

計算機輔助教學（Computer Aided Instruction，簡稱CAI）是在計算機輔助下進行的各種教學活動，以對話方式與學生討論教學內(nèi)容、安排教學進程、進行教學訓練的方法與技術(shù)。CAI能為學生提供一個良好的個人化學習環(huán)境。通過綜合應(yīng)用多媒體、超文本、人工智能和知識庫等計算機技術(shù)，克服了傳統(tǒng)教學方式上單一、片面的缺點，有利于激發(fā)學生的學習興趣和認知主體作用的發(fā)揮。同時，它所提供外部刺激的多樣性有助于知識的獲取與保持。因此，使用CAI能有效地縮短學習時間、提高教學質(zhì)量和教學效率，實現(xiàn)最優(yōu)化的教學目標。

2. 計算機輔助教學的現(xiàn)狀

盡管計算機輔助教學要比傳統(tǒng)的教學模式先進不少，但并不是最完善的，它還存在許多不足，主要表現(xiàn)在以下幾方面：

（1） 缺乏人機交互能力。在教學過程中，CAI課件的教學信息是按預先設(shè)置的教學流程機械式地提供，教師只能按預定的課件流程進行操作，學生的學習也是被動的，不能很好地參與教學過程。因此，人機交互能力沒有很好地體現(xiàn)出來。

（2）缺乏師生互動。學生在自學及使用現(xiàn)有的CAI課件時，大多采用的是自主學習的方式。使用這種方式時鮮有師生互動，因此課件的效果會大打折扣。同時由于缺乏網(wǎng)絡(luò)支持，現(xiàn)有的絕大多數(shù)CAI課件都是在單機環(huán)境下運行的，無法使用網(wǎng)絡(luò)來快速更新知識內(nèi)容，更無法提供便捷的學習討論空間、隨時隨地的師生交流方式以及遠程教學實現(xiàn)的條件。

（3） 缺乏智能性。現(xiàn)有的CAI系統(tǒng)很多都沒有智能性，無法進行有針對性的教育。學生的學習是被動的，他們不能根據(jù)自身情況調(diào)整學習進度。對教師而言，教學參與度太低，他們不能按照學生的認知模型為其準備最適合的學習內(nèi)容，更不能給予不同的教學模式與方法。

（4） 缺乏廣泛性。CAI系統(tǒng)的設(shè)計都是圍繞某一知識領(lǐng)域，對于教學內(nèi)容、問題的設(shè)計和答案的呈現(xiàn)，都必須在原設(shè)計系統(tǒng)允許范圍內(nèi)實現(xiàn),無法根據(jù)具體教學、學習情況提出新的方案。

由此可見，傳統(tǒng)的CAI系統(tǒng)本身具有無法克服的缺點。隨著人工智能技術(shù)的發(fā)展，人工智能技術(shù)將會越來越多地應(yīng)用在教育領(lǐng)域。把人工智能技術(shù)引入CAI系統(tǒng)，使CAI系統(tǒng)能合理安排教學內(nèi)容，變化教學方法來滿足個性化教學的需要，因此就產(chǎn)生了智能計算機輔助教學系統(tǒng)。

三、智能計算機輔助教學系統(tǒng)

隨著計算機科學和人工智能技術(shù)的不斷發(fā)展和成熟，將AI引入CAI中，使CAI系統(tǒng)可以理解教什么、教誰以及如何教，因而也就能合理安排教學內(nèi)容、改變教學方法，去滿足個別教學的需要，這就是以AI技術(shù)和認知科學理論為基礎(chǔ)而形成的智能計算機輔助教學系統(tǒng)(Intelligent Computer Assisted Instruction，簡稱ICAI)。它是計算機應(yīng)用技術(shù)的一個新領(lǐng)域，代表了一種新的教學思想和教學方式。智能計算機輔助教學系統(tǒng)的出現(xiàn)，提高了教學質(zhì)量，改善了教學的效率。

1. 智能計算機輔助教學系統(tǒng)的基本結(jié)構(gòu)

ICAI系統(tǒng)主要是在知識表示、推理方法和自然語言理解等三方面應(yīng)用人工智能技術(shù)。其本質(zhì)上是一個基于知識的教學專家系統(tǒng)，通常由專家模塊、學生模塊、教師模塊和智能接口模塊組成。它的組成結(jié)構(gòu)如下圖所示：

（1）專家模塊（知識庫）。專家模塊是由題域知識構(gòu)成，它包括兩方面的知識：一是教材內(nèi)容、提問信息、教材重點、難點、評價等有關(guān)課程的知識；二是有關(guān)應(yīng)用這些知識來生成問題，推理解題的知識。其功能有：作為系統(tǒng)全部知識的來源，為系統(tǒng)其他模塊頻繁調(diào)用，以實時完成用戶行為響應(yīng)，通過知識庫知識，生成相應(yīng)的問題、任務(wù)以及解釋；通過同步問題解答，并通過預期學生行為與實際學生行為之間的比較，評價學生知識掌握程序以及學習狀態(tài)、學習方式偏好等。這個部分相當于一個根據(jù)事實進行演繹推理求出解答的專家部件。

（2）學生模塊。系統(tǒng)通過學生模塊建立對學生的了解，通過比較學生行為與專家行為，對學生進行智能模擬，包括學生的知識狀態(tài)、認知特點和個性特點等。學生模塊用來表示學生的學習歷史、當前知識水平、解題行為等方面的知識。其任務(wù)是：表示學生對所學知識的理解程度，反映學生已掌握和未掌握的部分，通過發(fā)現(xiàn)錯誤并作出錯誤根源的假設(shè)，為進一步指導提供依據(jù)。

（3）教師模塊（教學策略模塊）。在CAI 課件的交互作用中，教學策略是與教學內(nèi)容融合在一起，通過教學的分支來體現(xiàn)的。這樣做的不足是，某一教學內(nèi)容只能按某一種（或幾種）固定的教學策略來教。而在ICAI中，教學策略與教學內(nèi)容是分開的。這樣在教學過程中，系統(tǒng)可隨時根據(jù)教學的需要，選擇不同的教學策略。

教師模塊的主要任務(wù)是在一定的教學原理的指導下，選擇適當?shù)慕虒W內(nèi)容，并通過接口以適當?shù)谋磉_形式，在適當?shù)臅r刻展示給學生。該模塊的主要功能有：為學生提供學習環(huán)境；指導學生的學習活動；解釋現(xiàn)象、過程和原因；為學生提供幫助和學習材料；監(jiān)視和評價學生學習活動。

（4） 智能接口模塊。智能接口模塊的作用是處理學生與系統(tǒng)間的信息交流。模塊要完成兩項任務(wù)，一是在教學模塊作出教學決策后，智能接口模塊要以一定的形式把教學內(nèi)容發(fā)送出去；二是建立學生輸入信息的方式，接收學生輸入的信息。

2. 智能計算機輔助教學系統(tǒng)的發(fā)展方向

ICAI系統(tǒng)在發(fā)展中不是孤立、單一的，它是伴隨著多種技術(shù)以及人工智能在多種領(lǐng)域應(yīng)用的不斷發(fā)展而發(fā)展的。其未來的發(fā)展方向表現(xiàn)為以下幾方面：

（1）與網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的結(jié)合。隨著多媒體技術(shù)和Internet網(wǎng)絡(luò)的飛速發(fā)展，多媒體教育應(yīng)用與Internet網(wǎng)進一步融合，CAI 不僅僅只在智能上單一發(fā)展，它不可避免地還要向多維的網(wǎng)絡(luò)空間發(fā)展。目前，已有不少基于Internet網(wǎng)的多媒體教育系統(tǒng)在使用，它們借助網(wǎng)絡(luò)的優(yōu)勢，完成在線學習、實時討論、網(wǎng)上測試等多種教學任務(wù)。將網(wǎng)絡(luò)CAI與智能CAI有機結(jié)合，互相補充，能構(gòu)建成一個新的系統(tǒng)工程。

（2）智能（Intelligent Agent）技術(shù)的使用。人工智能（AI）技術(shù)在ICAI中的應(yīng)用，除了體現(xiàn)在對多媒體教學系統(tǒng)中引入學生模塊和知識推理機制以外，還可以起到在“智能導航”瀏覽中，使用“智能”技術(shù)代替教師、學生進行指導學習和搜索學習的作用。

在CAI中，學生學習查詢有效知識可以使用進行搜索、導引，由于它自身具備的學習功能，能夠主動、高效地從Internet中發(fā)現(xiàn)和收集用戶所需要的信息。因此，它有助于解決使用單一關(guān)鍵字匹配查詢、搜索引擎引起的大量無關(guān)信息的涌現(xiàn)、信息檢索的精確度不高等問題。將“智能”技術(shù)引入到ICAI中，將使得教師和學生在教與學的過程中，提高知識選取效率、加強交互學習和自主能動性學習。

（3）遠程教學。結(jié)合網(wǎng)絡(luò)CAI、智能CAI以及多協(xié)作，可以實現(xiàn)真正意義上的遠程教學模式。ICAI系統(tǒng)不僅可以作為教師，為學生學習提供指導，也可以作為學生，輔助學生學習，還可以成為學生學習、交流、協(xié)作過程中多方面的。因此,具有多種特性優(yōu)勢的遠程教學具有廣闊的發(fā)展前景。

（4）虛擬現(xiàn)實（Virtual Reality）的應(yīng)用。虛擬現(xiàn)實也叫人工現(xiàn)實（Artificial Reality）,是由多媒體技術(shù)與仿真技術(shù)以及計算機技術(shù)相結(jié)合而生成的一種交互式人工世界。它的根本目標就是達到真實體驗和基于自然技能的人機交互。在教學輔助中，使用創(chuàng)建的虛擬環(huán)境，在一般人所不能親身體驗的情景中，達到演示、操作的教學目的。目前在教學中使用的有：基于Web的火電廠的虛擬實景建構(gòu)學習、建筑設(shè)計的實景化學習、醫(yī)學內(nèi)消化道實景教學等。

四、結(jié)語

到目前為止，人工智能技術(shù)已經(jīng)逐步應(yīng)用于計算機輔助教學中，與教學現(xiàn)代化有著密切的關(guān)系。隨著人工智能技術(shù)的發(fā)展，智能計算機輔助教學系統(tǒng)的成效將更加明顯。新世紀的教學手段將是以智能化CAI為主線，多學科、多方位發(fā)展的新技術(shù)的體現(xiàn)。這種手段產(chǎn)生了人機交互、人機共生等全新概念，大大擴展了人類的能力，促進了教育事業(yè)的進一步發(fā)展。

參考文獻：

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[3]劉志勇,王阿利,張偉斌.人工智能在計算機輔助教學中應(yīng)用研

第8篇：教育領(lǐng)域的人工智能范文

摘要：本文從計算機學科本科的教學理念出發(fā)，提出了從計算機學科分支的角度認知人工智能，組織并實施教學的方法。

關(guān)鍵詞：人工智能；綜合學科；計算機學科分支

中圖分類號：G642

文獻標識碼：B

1引言

目前國內(nèi)流行的人工智能教材都是把人工智能學科作為由計算機科學、心理學、神經(jīng)生理學、控制論、信息論、語言學等多種學科相互滲透的綜合學科加以介紹。這些教材核心內(nèi)容雖然相同，但作者編寫教材的思路卻有不同，有些教材以智能體(agent)的觀點論述，還有一些教材以應(yīng)用為目的來論述。這些教材對于各相關(guān)領(lǐng)域從事人工智能科研與工程的技術(shù)人員來說，是比較適宜的。但對于我國高等院校計算機專業(yè)的本科學生來講，卻存在一些問題。不僅是由于在一門課程中涉及眾多學科的知識，使學生難以接受，而且講授的角度不能與前期所學知識緊密配合，也增加了學習的困難。

人工智能是由多種學科相互滲透的綜合學科，但它是明確屬于計算機科學分支的學科。這是因為從功能上和方法上人工智能與計算機學科是一致的。實際上，人工智能不僅使用了許多其他計算機學科分支的技術(shù)，而且在發(fā)展過程中，也開拓了許多新的方法和技術(shù)，充實了計算機學科。若按計算機處理的對象來區(qū)分計算機應(yīng)用的話，則可分為三個部分：數(shù)值計算、數(shù)據(jù)處理與知識處理，人工智能就對應(yīng)知識處理工作。

對于我國高等院校計算機學科的本科教學來講，人工智能課程的課時一般只有40課時左右。以什么角度組織教材內(nèi)容，提高教學效果，使學生較容易地理解和掌握人工智能的原理與技術(shù)呢？通過多年的人工智能教學實踐，我們逐漸總結(jié)出了進行人工智能教學的方法：既從計算機學科本科的教學理念出發(fā)，考慮人工智能這門學科的特點，以作為計算機學科的一門分支的角度認知人工智能，組織教材的知識架構(gòu)并進行教學。用計算機學科的觀點分析人工智能的基本原理與方法時，重點強調(diào)的是這些基本原理與方法與其他的計算機分支的共同點和不同點。共同點是強調(diào)計算機學科的本質(zhì)，不同點是強調(diào)人工智能的本質(zhì)。

2計算機學科本科的教學理念

計算機學科本科的教學理念可以歸結(jié)為：傳授知識、提高能力、培養(yǎng)素質(zhì)(包括專業(yè)素質(zhì)與品格素質(zhì)，專業(yè)課以專業(yè)素質(zhì)為主)。其中，原來作為教育核心的知識現(xiàn)被看成是教育的基礎(chǔ)，即把知識作為載體，用來實現(xiàn)能力的提高，在潛移默化中實施素質(zhì)教育。高等院校對學生能力的培養(yǎng)主要包括：學習能力、分析問題與解決問題的能力以及創(chuàng)新能力。對于本科學生，重在學習能力與分析問題與解決問題的能力，對創(chuàng)新只是培養(yǎng)興趣。素質(zhì)是知識和能力的升華，計算機專業(yè)素質(zhì)顯示的是這一領(lǐng)域的水平，素質(zhì)水平的提升也將通過知識的增多和能力的增加體現(xiàn)出來。

3以計算機分支的角度認知人工智能

什么是人工智能？目前人們普遍接受的定義是：用機器來模擬人的智能，也就是用計算機來模擬人的智能。若以計算機分支的角度也就是用計算機學科的觀點看待人工智能，我們需從兩個方面加以說明。

首先，從計算機的能力，也就是它能做什么講起。用計算機解決某種問題，需要有三個基本的條件：第一，必須把問題形式化。第二，問題是可計算的，就要有算法。第三，問題要有合理的復雜度。人的智能所能解決的問題往往不能滿足這三個條件。因此，人工智能就是對于不能滿足這些條件的問題，通過使用它的技術(shù)和方法，使問題滿足這三個條件，由計算機去解決問題。比如，一般來講不可能將自然語言全部形式化，但人工智能使用一階謂詞邏輯表示自然語言的部分句子，并用算法進行推理，解決一定范圍的問題。另外，使用啟發(fā)式搜索可降低問題的復雜度，使問題在可能的范圍內(nèi)得到解決。

其次，從計算機的核心技術(shù)加以闡述。用計算機解決問題是靠程序?qū)崿F(xiàn)的，程序是什么？一本經(jīng)典的計算機教科書的名字“算法+數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)=程序”給出了解釋，這說明在計算機學科中算法與數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的核心地位，一般的計算機程序也確實可分成這兩個部分。而作為典型的人工智能程序可分成三個部分，控制部分(推理機)、規(guī)則庫和數(shù)據(jù)庫。其中，控制部分和規(guī)則庫對應(yīng)于算法，數(shù)據(jù)庫對應(yīng)于數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)。實際上，控制部分由搜索策略和推理機制組成，規(guī)則庫是將一般計算機程序的算法中的與實際問題有關(guān)的知識抽出來單獨組成。而數(shù)據(jù)庫往往用來存放一些基本的事實和一些中間的結(jié)果，也常常采用知識表示的方法，因此，人們也經(jīng)常把規(guī)則庫和數(shù)據(jù)庫合稱為知識庫。在人工智能程序中與算法與數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)對應(yīng)的正是人工智能的兩大核心：搜索和知識表示(包括推理)。

4以計算機分支的角度組織并實施教學

人工智能為了模擬人的智能，處理的對象是知識，知識處理則需采用知識表示。又由于往往沒有確定的算法，只能使用搜索。本文的觀點是人工智能課程的教學內(nèi)容應(yīng)以知識為主線，以知識表示和搜索為基石進行組織。

首先，教學的第一個核心是知識表示。知識表示就是研究用計算機來表示知識的方法，這些方法需滿足兩個條件：除了計算機可接受這個條件以外還要能刻畫智能行為。這是與一般的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)不同的地方。什么方法適合呢？由此引出了邏輯表示方法。

形式邏輯是關(guān)于思維的形式和規(guī)律的科學，數(shù)理邏輯從邏輯上講是現(xiàn)代的形式邏輯，是用符號和數(shù)學的方法來研究推理規(guī)律的學科。數(shù)理邏輯一般是指命題邏輯和一階謂詞邏輯。一階謂詞邏輯比命題邏輯表達能力強，邏輯的表達方式與人類的自然語言接近，因此，用一階謂詞邏輯作為知識表示工具容易被人接受。不僅如此，由一階謂詞邏輯表示已知條件和所要證明的定理，使用歸結(jié)原理則可建立計算機程序?qū)崿F(xiàn)自動定理證明(半可判定算法)。這一過程是在Herbrand定理的基礎(chǔ)上得以成立的。由于人工智能中的許多問題都可以化成類似于定理證明的問題，因此可以把與Herbrand定理有關(guān)的一系列工作看成是表示和推理的理論基礎(chǔ)。評價知識表示方法的性能，即要考察表示能力，又要考慮是否有效地支持知識的推理。顯然，具有充分的表示能力又有堅實的理論基礎(chǔ)的表示方法是最使人放心的，一階謂詞邏輯恰好滿足這一條件。

在這一部分的講授中，將通過一系列的演變過程，展現(xiàn)出如何將一組謂詞公式轉(zhuǎn)換成子句的集合，又如何通過使用置換與合一的手段，達到可以應(yīng)用歸結(jié)推理規(guī)則，而最終得到證明的目的，而這一切又都是在有嚴格的定理保證之下完成的。這些內(nèi)容的講授，對于培養(yǎng)學生嚴緊的邏輯思維能力是一個極好的實例。

邏輯表示與歸結(jié)推理方法是知識表示的基礎(chǔ)部分，用來說明人工智能系統(tǒng)進行推理的原理。而作為真正最實用的產(chǎn)生式表示法將通過Horn子句的正向推理和反向推理過程引入，產(chǎn)生式表示法中的帶與不帶變量的正、反向推理相當于命題邏輯和一階謂詞邏輯層面的Horn子句的正、反向推理。作為結(jié)構(gòu)化表示的語義網(wǎng)絡(luò)和框架表示法也以一階謂詞邏輯為基礎(chǔ)，它們均可轉(zhuǎn)變成為等價的一階謂詞邏輯的表示形式。

在教學中，關(guān)于其他知識表示方面的內(nèi)容，比如：產(chǎn)生式規(guī)則、語義網(wǎng)絡(luò)、框架，都以一階謂詞邏輯為基礎(chǔ)給以說明。關(guān)于產(chǎn)生式表示法在人工智能的心理學認知體系結(jié)構(gòu)中，被看成是人的思維中因果關(guān)系的一種反映，而在本文中則看成是一種類似于Horn子句形式的一種表示。在講授時將這些內(nèi)容作為一個整體，說明原理與實用方法之間的關(guān)系，根據(jù)實際問題的需要，可以降低表示的能力。而另一方面，為了解決實際問題，可以擴充表示的能力。

一階謂詞邏輯表示的能力雖然在通用的表示法中是最強的，但是知識與客觀真理不同，它總是局部的、片面的或表面的，這在常識中尤為明顯。在解題過程中還會不斷地更新，知識表示要適應(yīng)這個特點，采用經(jīng)典的一階謂詞邏輯表達有困難，這就需要用非單調(diào)邏輯來表達。另一方面，在人工智能處理的信息和知識中，存在大量的不準確、不完全、不一致的地方，這又需要研究關(guān)于不確定性知識的表示和推理的研究。實際上，非單調(diào)邏輯和不確定性推理部分在教學中將作為知識表示的擴展加以介紹。機器學習作為人工智能的重要組成部分，它的主要方法都是基于歸納推理，也可以看成是非經(jīng)典邏輯的應(yīng)用。

人工智能教學的另一個核心是搜索問題。一般來講，用計算機求解問題，就是用已知的知識，對于給定的數(shù)據(jù)進行加工，期望得到解答，其解法則由某種程序來表述。其他的計算機分支處理的問題，往往知識比較充分，例如多數(shù)的科學計算問題，就可以在看到數(shù)據(jù)以前根據(jù)知識寫出程序，這個程序?qū)τ谝磺袛?shù)據(jù)都是適用的。而人工智能處理的問題知識不夠充分，或程序太復雜，此時可以寫出一個元程序，對于給定的數(shù)據(jù)，它根據(jù)知識，做出一個程序?qū)ｉT加工這些給定的數(shù)據(jù)。這時，這個元程序可以通用于一大類知識，通常并不包含領(lǐng)域知識的具體細節(jié)，因此，對于這個元程序的研究就脫離了問題的具體領(lǐng)域，成為人工智能內(nèi)部的課題，這正是搜索。

在教學中，通過掌握知識的多少來講授各種不同的搜索。搜索是由于知識不足而產(chǎn)生的，同時搜索與知識是相輔相成的。當知識較多時，搜索的工作量不多，可使用一些盲目的搜索策略。當知識較少時，搜索的工作量較大，則需使用一些啟發(fā)式的搜索策略。啟發(fā)式搜索是搜索方法中需重點說明的，它起到了降低被求解問題復雜度，提高搜索效率的作用，但太強的啟發(fā)信息，往往找不到最佳解。如何能減少搜索范圍，提高搜索效率，而且還保證找到最佳解，這成為搜索方法應(yīng)明確的問題。A*算法是N.J.Nilsson在20世紀70年代初的研究成果，他解決了這個問題，證明了A*算法的可采納性。類似于定理證明，在教學時也將A*算法及其有關(guān)證明看成是搜索方法的理論基礎(chǔ)加以介紹。

在搜索部分的教學中，除了把A*算法及其有關(guān)證明作為重點，當作是搜索方法的理論基礎(chǔ)來講解以外，還要給出若干搜索算法。一方面，這些算法說明了各種搜索的方法，另一方面，在這些算法中經(jīng)常有一些算法細節(jié)抽象的技巧，對這些內(nèi)容的細致分析，將會逐漸提高學生抽象思維的能力。

在實際的知識庫系統(tǒng)中，回溯和與或樹的搜索算法應(yīng)用較多。而當問題的有關(guān)知識較少，規(guī)模大到一定程度之后，往往采用引進了隨機因素的搜索算法，比如：模擬退火算法、遺傳算法等。現(xiàn)在，這些算法一般稱為高級搜索，教學時作為搜索的擴展來講授。

人工智能技術(shù)方面的研究往往涉及各應(yīng)用領(lǐng)域的課題。反映到教學中，就是人工智能的各個分支的介紹，這包括知識庫系統(tǒng)、自然語言理解、規(guī)劃、機器人等。

總之，教學內(nèi)容可分成兩個部分，第一部分是基礎(chǔ)理論和基本方法，包括：邏輯表示與歸結(jié)推理方法、搜索原理，知識表示(包括產(chǎn)生式系統(tǒng)、語義網(wǎng)絡(luò)、框架)、推理(包括不確定性推理、非單調(diào)推理)、機器學習。第二部分是實用技術(shù)，包括知識庫系統(tǒng)、高級搜索、自然語言理解。

5結(jié)束語

經(jīng)過長期的人工智能教學實踐，筆者逐漸形成了以計算機學科分支的角度來講授人工智能課程的思路。從學生的接受、理解和掌握人工智能的基本原理與技術(shù)方面來看，有較好的效果。但如何把計算機學科和其他人工智能所涉及的領(lǐng)域更完美地結(jié)合起來，較好地在教學效果與寬廣的知識面之間找到平衡點，還需今后進一步的研究與探索。

參考文獻

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[2] 馬少平,朱小燕. 人工智能. [M]. 北京:清華大學出版社,2004.

[3] 蔡自興,徐光佑. 人工智能及其應(yīng)用[M]. 北京:清華大學出版社,2004.

[4] 馬希文. 邏輯?語言?計算－馬希文文選[M]. 北京:商務(wù)印書館,2003.

[5] 高濟,朱淼良,何欽銘. 人工智能基礎(chǔ)[M]. 北京:高等教育出版社,2002.

[6] 中國計算機科學與技術(shù)學科教程2002研究組. 中國計算機科學與技術(shù)學科教程[M]. 北京:清華大學出版社,2002.

[7] Stuart Russell, Peter Norvig. 人工智能－一種現(xiàn)代方法[M]. 北京:人民郵電出版社,2002.

[8] Nils J. Nilsson. 人工智能[M]. 北京:機械工業(yè)出版社,1999.

第9篇：教育領(lǐng)域的人工智能范文

關(guān)鍵詞：人工智能；研究生教學；教學內(nèi)容；啟發(fā)式教學

作者簡介：于化龍（1982-），男，黑龍江哈爾濱人，江蘇科技大學計算機科學與工程學院，講師。（江蘇?鎮(zhèn)江?212003）

基金項目：本文系江蘇科技大學引進人才科研啟動項目（35301002）的研究成果。

中圖分類號：G643.2?????文獻標識碼：A?????文章編號：1007-0079（2012）28-0074-02

人工智能是研究理解和模擬人類智能及其規(guī)律的一門學科，中心任務(wù)是通過編程賦予計算機部分的“人類智能”，從而使其可替代人類完成某些煩瑣而危險的工作。自1956年人工智能學科誕生以來，其研究成果已廣泛應(yīng)用于政治、經(jīng)濟、文化、教育等諸多領(lǐng)域，并對社會發(fā)展產(chǎn)生了巨大的影響，[1]因而人工智能逐漸發(fā)展成了高等院校信息類專業(yè)廣泛開設(shè)的一門核心課程。作為一門課程，其具有如下一些特點：涉及知識面廣、研究領(lǐng)域廣泛、內(nèi)容抽象、實踐性強。[2]

目前，高校“人工智能”課程普遍分本科和研究生兩個教學階段講授，前者注重學生對基本概念、基礎(chǔ)知識的掌握，并使其能應(yīng)用所學知識進行簡單的開發(fā)實踐，而后者更加注重學生自主學習能力、創(chuàng)新能力以及科研能力的培養(yǎng)，因而二者的教學與培養(yǎng)目標是不同的。[3]本文針對“人工智能”課程自身特點和研究生培養(yǎng)目標，并結(jié)合筆者多年來的教學經(jīng)驗，分別從課程內(nèi)容設(shè)定、教材選擇、教學方法、考核方式等多個方面對該課程的教學改革進行了探索與研究。

一、“人工智能”課程教學內(nèi)容的設(shè)計

“人工智能”課程的突出特點是研究領(lǐng)域過于廣泛，而學時數(shù)卻較短（據(jù)筆者了解，各高校相關(guān)研究生專業(yè)開設(shè)該課程的時數(shù)為32～48學時不等），因而在講授該課程時，追求授課內(nèi)容“大而全”是不切實際的，有必要精選教學內(nèi)容，使學生在有限的時間內(nèi)學到最有用的知識。

鑒于大部分學生在本科階段已簡單學習過該課程，因此可適當減少基本概念和基礎(chǔ)知識的授課時數(shù)，如知識表示、知識推理及搜索技術(shù)等，這部分知識點只需安排共6～8學時即可。而對于一些相對陳舊的知識，如專家系統(tǒng)（該技術(shù)興起于20世紀八九十年代，目前相關(guān)研究已很少見），可在對其他知識進行講授時，做簡單介紹，沒有必要占用獨立的授課時數(shù)。課程的重點應(yīng)放在新興且實用的人工智能技術(shù)上，如計算智能、機器學習、模式識別、數(shù)據(jù)挖掘、多Agent系統(tǒng)以及自然語言處理等方面。上述知識的特點在于內(nèi)容更新快且抽象，與實際應(yīng)用聯(lián)系緊密，極有可能成為學生在未來整個研究生階段的研究方向，因此有必要在這些知識點上投入更多的精力，有助于學生了解并掌握學術(shù)的主流發(fā)展趨勢，從而能夠更好地培養(yǎng)自身的科學素養(yǎng)和創(chuàng)新能力。

當然，授課教師在實際授課過程中也應(yīng)根據(jù)學科的研究進展，學生的基礎(chǔ)﹑研究方向與興趣等特點隨時對教學內(nèi)容作出調(diào)整，真正做到理論聯(lián)系實際、與時俱進。

二、精選“人工智能”課程教材

在教材選擇上，筆者分析比較了目前已公開出版的數(shù)十本人工智能教材，并結(jié)合我校研究生的特點，選定了由清華大學出版社出版﹑蔡自興和徐光祐編著的《人工智能及其應(yīng)用》（第4版）作為教材，該教材在前一版的基礎(chǔ)上做出了較大的改進與擴展，增加了本體論、蟻群算法、粒子群算法、強化學習、詞法分析以及路徑規(guī)劃等很多新內(nèi)容，具有知識覆蓋面廣、講解深入淺出，實用性、可讀性強等諸多優(yōu)點。同時，該教材也是普通高校“十一五”國家級規(guī)劃教材，輔有國家級精品課程建設(shè)網(wǎng)站，是一部經(jīng)典的人工智能教材。

與此同時，筆者還為學生推薦了多本經(jīng)典的參考書，如清華大學出版社由拉塞爾等編著的《人工智能——?一種現(xiàn)代方法》（第3版）、科學出版社由史忠植編著的《高級人工智能》等，并圍繞各研究專題精心挑選了數(shù)篇經(jīng)典和最新的文獻，力求反映各相關(guān)領(lǐng)域的國內(nèi)外研究現(xiàn)狀﹑發(fā)展趨勢以及存在的問題等，以供學生參考。

三﹑教學方法的改革

相比于本科生，研究生通常具有更強的理論基礎(chǔ)、接受能力和求知欲，因而在教學過程中應(yīng)避免傳統(tǒng)“填鴨式”的教學方法，要充分突出學生的主體地位，注重培養(yǎng)學生的學習興趣以及自主學習的能力。為此，筆者結(jié)合該課程的特點，對教學方法進行了如下探索。

1.多樣化的教學手段

“人工智能”課程的突出特點是涉及知識面廣、理論性與應(yīng)用性強、內(nèi)容抽象且學時數(shù)短，因此有必要充分發(fā)揮現(xiàn)代教學手段的作用，提高教學效率。為此，筆者精心設(shè)計了整套多媒體教學課件，將較難的知識點以動畫的形式呈現(xiàn)給學生，如基于問題歸約法的漢諾塔問題求解過程、基于蟻群算法的旅行商問題求解過程等，均可以這種形式呈現(xiàn)。課堂教學中以課件為主，輔以少量的板書，充分利用了多媒體信息量大、直觀性強的優(yōu)點，改善了教學效果。除此以外，筆者也搜集了大量的視頻資料，如行人檢測與計數(shù)視頻、機器人地震現(xiàn)場搜救視頻等，當講解相關(guān)專題時，作為應(yīng)用實例為學生播放，充分吸引了學生的注意力，提升了他們的學習興趣。

2.啟發(fā)式的課堂教學