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人工智能教育體系范文第1篇

自1956年人工智能概念在達特茅斯會議提出以來, 人工智能的發(fā)展超出了人們的想象:1997年, IBM超級電腦深藍擊敗國際象棋世界冠軍卡斯帕羅夫;2016年, 由Google旗下的深度學習公司Deep Mind開發(fā)的人工智能圍棋程序Alpha Go戰(zhàn)勝了世界圍棋冠軍李世石, 這件事轟動了全世界[1]。隨后有關人工智能的熱點應用不斷推出, 比如無人駕駛、智能醫(yī)生、語音與人臉識別等, 讓我們認識到人工智能的應用已與生活息息相關。在教育領域, 人工智能應用也取得了重大突破, 比如2017年高考期間, 機器人艾達挑戰(zhàn)高考數(shù)學, 10分鐘就答完, 獲得134分, 激發(fā)了教育領域對人工智能的巨大熱情, 同時也引發(fā)了人們對教育的憂慮與反思[2]。2017年7月國務院印發(fā)了《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》, 提出人工智能產業(yè)競爭力在2030年要達到國際領先水平。目前世界主要發(fā)達國家先后從國家層面人工智能政策規(guī)劃, 將人工智能作為國家經濟發(fā)展、社會變革和國際競爭的新動力[1]。

1 人工智能定義和發(fā)展階段

人工智能的英文是Artificial Intelligence, 簡稱AI, 人工智能的內容不斷豐富和發(fā)展, 至今還沒有統(tǒng)一的定義。比較權威的說法認為[3]:人工智能是關于人造物的智能行為, 主要包括知覺、推理、學習、交流和在復雜環(huán)境中的行為。人工智能的長期目標是發(fā)明出可以像人類一樣或能更好地完成以上行為的機器, 短期目標是理解這種智能行為是否存在于機器、人類或其他動物中, 所以它包含了科學和工程雙重目標。根據其功能強弱, 人工智能分為三類, 即弱人工智能、強人工智能還有超級人工智能。人工智能的發(fā)展大體上經歷了三個階段, 第一階段是20世紀50~60年代, 提出人工智能的概念。主要以命題邏輯、謂詞邏輯等知識表達和啟發(fā)式搜索算法為代表;第二階段是20世紀70~80年代, 提出了專家系統(tǒng), 同時基于人工神經網絡的算法研究發(fā)展迅猛, 伴隨著半導體技術計算硬件能力的逐步提高, 人工智能逐漸開始突破;第三階段是自20世紀末以來, 尤其是2006年開始進入了大數(shù)據和自主學習的認知智能時代。隨著移動互聯(lián)網的快速發(fā)展, 人工智能的應用場景也開始增多, 特別是深度學習算法在語音和視覺識別上實現(xiàn)了巨大的突破[4,5]。人工智能的技術體系主要分為四個方面, 即機器學習、自然語言處理、圖像識別以及人機交互等。當今擊敗世界圍棋冠軍李世石的Alpha GO主要應用了機器學習中的深度學習算法。

2 人工智能應用狀況與反思

2017年, 阿里的無人超市落地杭州, 進店、挑選商品、付款支付一氣呵成, 消費者幾乎在完全自主的狀態(tài)下完成購物。與此類似, 昆山富士康公司裁員6萬名工人, 全用機器人代替。京東、淘寶引入的智能機器人替代了原來的倉庫管理、人工客服等崗位。因此有學者悲觀地斷言:在人工智能時代, 因為很多職業(yè)崗位或技能將被智能機器人所代替, 職業(yè)院校畢業(yè)生很有可能面臨畢業(yè)就失業(yè)的窘境。筆者認為, 我們不應該重蹈歷史上英國制定的限制汽車推廣使用的《紅旗法案》的悲劇。正是這個在今天看來毫無道理的, 但卻持續(xù)了三十年的法案讓德國和美國的汽車工業(yè)完全趕上來, 最終遠超英國。人工智能應用必將淘汰或替代很多現(xiàn)有就業(yè)崗位, 但同時又會創(chuàng)造新的就業(yè)崗位, 這是一個伴隨著產業(yè)智能升級的、長期的艱難過程, 對于職業(yè)教育來說, 這既是一個嚴峻的挑戰(zhàn), 也是一個難得的機遇。

3 人工智能時代職業(yè)教育的發(fā)展策略

為了更積極地適應人工智能時代, 除了國家層面的統(tǒng)籌規(guī)劃、科學指導和政策、經費支持之外, 建議還要做好以下幾個方面的發(fā)展規(guī)劃。

3.1 解放思想, 更新理念與制度

中國工程院院士潘云鶴提出, 人工智能走向2.0階段的真正原因是世界正從原來由人類社會與物理空間構成的二元空間, 向著由物理空間、人類社會與信息空間構成的新三元空間演變[6]。因此, 職業(yè)教育在教學和管理過程中應該加入人工智能等相關理念和技術, 同時其辦學定位、人才培養(yǎng)方案、專業(yè)建設、課程內容、考核評價標準等方面都需要做出相應的改進。比如當前大多數(shù)職業(yè)院校非計算機類專業(yè)的課程安排中, 信息技術類課程課時偏少, 數(shù)據處理、編程類或人工智能課程幾乎沒有, 這樣的安排不利于提升學生的信息素養(yǎng), 必須做出相應的調整, 同時適當減少將來可被人工智能應用替代的技能課程的課時, 比如電算會計、環(huán)境監(jiān)測等。

3.2 善用人工智能, 提升教學與管理

在人工智能背景下, 教師們現(xiàn)有的重復性工作和大量數(shù)據積淀的教學任務, 比如批改作業(yè)或閱卷或課堂考勤都可能被人工智能取代, 因此, 教師能騰出更多的時間, 更充分地關注學生的個性差異, 從而為學習者提供更精確的個性化學習服務, 教師也能夠及時調整教學方法和手段, 優(yōu)化教學評價方式, 補充教學資源, 減少備課重復性工作, 提升教學效率, 真正地做得因材施教, 同時學生們的學習方法和方式將不同程度地得到重構, 基于大數(shù)據的智能在線學習平臺大量出現(xiàn), 不同的學校、學科及專業(yè)課程不再封閉, 學習時時處處都可以進行, 碎片化與個性化學習將日益普遍。教師能完整地跟蹤學生的整個學習過程, 比如學生上課是否睡覺、是否玩手機、是否在教室里與其他同學合作學習等, 都能夠根據監(jiān)測數(shù)據進行智能解析, 有利于更有效、更全面地對學生進行過程性評價。大部分課程考試將全部自動化, 考生資格審查利用人臉識別、監(jiān)考與閱卷都由智能機器來完成。上述人工智能給教學帶來的這些變化既需要網絡硬件設施和相關軟件系統(tǒng)來支撐, 更需要職業(yè)教育的教師們繼續(xù)提升信息技能、深化和加強信息素養(yǎng)。

3.3 深化產教融合、優(yōu)化實訓筑牢就業(yè)

在人工智能時代, 職業(yè)院校應與相關行業(yè)統(tǒng)籌發(fā)展, 深化產教融合, 拓寬企業(yè)參與的途徑, 深化引企入教改革, 支持引導企業(yè)深度參與職業(yè)院校的教育教學改革, 多種方式參與學校專業(yè)規(guī)劃、教材開發(fā)、教學設計、課程設置、實習實訓, 促進企業(yè)需求融入人才培養(yǎng)環(huán)節(jié);鼓勵以引企駐校、引校進企、校企一體等方式吸引優(yōu)勢企業(yè)與學校共建共享生產性實訓基地;全面推行現(xiàn)代學徒制和企業(yè)新型學徒制, 推動學校就業(yè)與企業(yè)招工無縫銜接。比如職業(yè)教育將出現(xiàn)新師徒制, 行業(yè)領域的行家里手將通過互聯(lián)網以VR或者AR技術言傳身教的方式, 帶領規(guī)模龐大的徒弟用碎片時間進行學習與實踐。

3.4 完善終身學習的職業(yè)教育體系

隨著人工智能應用的深入推廣, 職業(yè)院校培養(yǎng)的技能型人才所掌握的技能如果不及時進行充電升級, 中低端的重復性強的工作將面臨被智能機器人不同程度進行替代的危險。所以對于不少技能崗位, 守著一門技術吃一輩子老本的時代將一去不復返。因此, 職業(yè)教育要繼續(xù)完善終身教育體系, 為職業(yè)教育學生的充電升級鋪就一條縱深的通道。

3.5 人文教育為道, 智能教育為用

在人工智能的幫助下, 簡單重復性的工作將被機器替代, 人們將從重復繁瑣的事務中解脫出來, 轉去從事更具有創(chuàng)造性、創(chuàng)新性或者更具有情感類的工作, 這些工作需要人與人之間的合作與溝通, 因此, 職業(yè)教育更需要注重學生思想道德水平、人文綜合素質的培養(yǎng), 這是做人之道, 在此基礎之上激發(fā)學生們的學習主動性和創(chuàng)造力, 促進跨界思維的形成, 更好地掌握人工智能時代的相關職業(yè)崗位知識和相應的智能技能。著名理論物理學家霍金曾說:完全人工智能的研發(fā)可能意味著人類的末日。Tesla汽車和Space X公司創(chuàng)始人馬斯克說:我們必須非常小心人工智能。如果必須預測我們面臨的最大現(xiàn)實威脅, 恐怕就是人工智能了[7]。一群沒有良好道德水平的, 但掌握了智能技術或設備的人們是危險的, 所以職業(yè)教育應該從學生入學起就開始, 不斷提升學生的思想道德水平, 熱愛社會、熱愛生活、樂于助人、與人為善。只有這樣, 人工智能應用才能更好地服務人們、造福社會。

4 結論

人工智能正在快速又深刻地改變我們的教學、生活和工作方式, 也對職業(yè)教育提出了嚴峻的挑戰(zhàn), 同時也是一個巨大的機遇。職業(yè)教育在面對人工智能時代的變革時, 須要從國家政策、理念與制度、教學管理、產教融合、終身學習等方面做好應對, 切實地把握人文教育之道對智能教育之用的統(tǒng)領原則, 培養(yǎng)能很好地掌控人工智能技術和應用的人才。

參考文獻

[1]謝青松.人工智能時代職業(yè)教育的轉型和發(fā)展[J].教育與職業(yè), 2018 (8) :50-56.

[2]蘇令.人工智能來了, 教育當未雨綢繆[EB/OL].[2018-05-15].

[3]Nils J.Nilsson.人工智能[M].鄭扣根, 莊越挺, 譯.北京:機械工業(yè)出版社, 2000.

[4]王璐菲.美國制定人工智能研發(fā)戰(zhàn)略規(guī)劃[J].防務視點, 2017 (3) :59-61.

[5]賀倩.人工智能技術在移動互聯(lián)網發(fā)展中的應用[J].電信網技術, 2017 (2) :1-4.

人工智能教育體系范文第2篇

在大數(shù)據的“滋養(yǎng)”下，AI在越來越多的領域更懂人，讓擁有深度學習能力、不斷進化的AI幫助人類探索學習規(guī)律、開拓認知潛能，已成為人不被機器淘汰的必要之舉，根據教育部的規(guī)定，2018年秋季開學后，高中生們將要開設一門新課程：《人工智能》。

互聯(lián)網教育尤其是線上K12培優(yōu)項目一直是投資熱門，直播1對1模式風口過后，教育圈內最火的應該是AI項目了。據億歐智庫的報告顯示，2017年人工智能教育融資額度達42.17億元，其中超80%屬于早期投資項目，這個賽道有望誕生多個獨角獸公司。

筆者發(fā)現(xiàn)，當前布局人工智能的在線教育大體分為三派：

教學或題庫測評類工具產品，比如作業(yè)盒子等；

培訓機構應用AI技術，比如好未來等；

人工智能教育引擎及平臺提供商，比如高木學習等。

現(xiàn)在擺在AI教育創(chuàng)投從業(yè)者面前的問題是：到底以技術實力論英雄的AI教育的泡沫有多大？真金不怕火煉的AI教育項目的核心能力在哪里？如何才能落地？ 本文試做解讀。

一、為什么“自適應”其實并非真正的AI？一位投資人朋友曾向我這樣說道：“既懂互聯(lián)網行業(yè)又完全懂本行業(yè)的業(yè)務的管理型人才不超過十個，這是在‘互聯(lián)網+’雙創(chuàng)浪潮中每個垂直行業(yè)頭部項目就幾家能玩轉的原因?！倍J知和技術門檻更高的“AI+”情況恐怕會更加不妙，甚至很多人把“自適應”與“AI教育”劃等號。

自適應學習（Adaptive Learning）的鼻祖是美國的Knewton公司，它通過評估不同學生對知識材料掌握度進行個性化推薦，有點類似于今日頭條的興趣引擎。 Knewton在國內的門徒眾多，目前大概有40多家項目宣布發(fā)力做“自適應”，比如“乂學教育”（學練測自適應）、“學吧課堂”（題庫自適應）、“英語 流利說”（英語口語糾正）、“一起作業(yè)”（家長、老師在線監(jiān)控）等等。

嘉御基金創(chuàng)始人衛(wèi)哲說過，“90%的人工智能項目都是偽AI”，鑒別的依據是看項目“算法速度”，如果是代數(shù)級而不是幾何級計算那就不是“真AI”，以此來考驗自適應項目，得到的結論未免讓人失望。

初級的自適應項目是人工預設指令或編程規(guī)則推薦，高級的自適應是基于知識圖譜推薦，即使是高級的自適應項目由于沒有按照既定的教學大綱和教學目標有 邏輯地展開，在具體知識學習之中并不系統(tǒng)。關鍵是很多自適應項目采集的是各科最優(yōu)秀特級教師的能力，導致其算法本身是線性的、模擬人學習而已。

自適應的技術原理就好比AlphaGo是應用了人類最優(yōu)秀圍棋大師的能力而非是完全迥異機器深度學習和自演化模型；自動駕駛AI應用了某個人類零誤 差老司機的感知能力而非是基于全網海量交通大數(shù)據做運算和決策；人工智能醫(yī)生是應用了看X片最快最準的醫(yī)生的經驗而非是海量數(shù)據庫訓練；顯然按這樣的路徑 訓練出的機器并非是真正的AI。

“真正擁有充分教學大數(shù)據及算法速度的‘AI教師’是能輕松超越擁有30年教齡特級教師的，并且可以突破人類的知識局限，對算法模型進行自動演化，找到人類從未嘗試過的策略?！备吣緦W習創(chuàng)始人劉瞻這樣描述AI教師。

劉瞻是帝國理工學院科班出身，早在2015年開啟AI教育創(chuàng)業(yè)，他認為判斷真?zhèn)蜛I教育項目具體有三個考察維度：

（1）自適應是基于模擬優(yōu)秀老師的知識圖譜推薦知識，而真正的AI教育機器人則是泡在“教學實踐大數(shù)據”中做深度學習。

（2）自適應主要用作知識盲點的統(tǒng)計，但無法分析出知識體系之間的本質聯(lián)系，用AI更重要的任務是找到行為背后的原因，比如某學生表面上二次函數(shù)是 薄弱環(huán)節(jié)，既有可能是其對二次函數(shù)的各細分知識點掌握不牢，也有可能是前置知識點一次函數(shù)、函數(shù)的思想理解不透徹，還有可能是方程求解的問題；甚至有可能 是抽象思維或計算能力的問題，AI會根據該學生數(shù)據和“知識路徑矩陣”，找到問題背后的原因從而匹配出最優(yōu)學習路徑。

（3）人類教師的情感因素能左右學生的學習效果，AI教師也應綜合考慮學生的自信心與成就感的培育與激發(fā)，從而確保學生學習過程“知”、“情”、“意”的一體化。

二、AI教育的核心：幫助每個學生找到“元認知能力”AI教育并不會改變“老師-學生”的二元結構，甚至人工智能教育還要在師生兩端徹底解決互聯(lián)網教育未完成的兩大難題：

如何幫助學生找到學習方法、提升學習效率？在中國一個普通中學生80%的學習時間是低效的。

如何幫助老師對學生更高效的“因材施教”？目前在我國師資資源依然整體短缺并且分布不均，1對1培優(yōu)成本高、小班普及率低等問題依然突出。

AI教育的優(yōu)勢在于通過數(shù)據化形式分析學生自己都不清楚的“癥結”，即所謂的“懂我更懂教好我”，同時AI還能幫助老師實現(xiàn)教學效果的穩(wěn)定化和可控化。AI在充分收集和處理教與學兩端的大數(shù)據后，還得在具體教學場景之中個性化建模，最終實現(xiàn)“讓學生更會學，讓老師更會教”，這是人工智能教育的目的。

陶行知先生說過，“教是為了不教”，教育本質不是灌輸知識，而是要啟發(fā)學生思考并讓學生掌握自主學習的能力。目前很多偽AI學習神器只能“授人以 魚”但并不能“授人以漁”，我國基礎教育歷來缺乏方法論課程，只有極少數(shù)有天賦的學生能自主制定適合自己的學習方案，而絕大多數(shù)天資處于平均線的學生在混 沌中摸索。如果從AI的視角來看，所謂“天賦”不過是少數(shù)幸運兒自覺不自覺的分享了“元認知能力”。

當人主動設定學習計劃、自我反饋、動態(tài)調整學習策略時，就接近了“元認知”，在大數(shù)據時代，這種元認知能力是能被定量化分析的，AI 教育可以為學習者提供關于反復激活元認知能力的“訓練法”。根據劉瞻的解讀，AI教育的“訓練法”就好比給蹣跚學步的嬰兒安上矯正走姿的“學步車”，具體 應用什么樣“訓練模型”則是由AI根據大數(shù)據進行場景化定制的，有可能是通向學習目標所需要的“云梯”，有可能是“舟楫”，或者是“拐杖”等等，這些模型 能不斷調取和強化人的“元認知能力”。

盡管市面上90%項目都是著眼于知識點和解題訓練的自適應，真正AI教育項目比如高木學習的AI不僅包含自適應的知識圖譜大數(shù)據，而且還能不斷從學 生的行為數(shù)據中演化“知識路徑矩陣”即AI可根據學生對知識和能力體系的理解定制出個性化學習路徑。與此同時，AI讓學生在對知識的理解與記憶過程中不僅 訓練知識掌握度，還不自覺地訓練了元認知能力，這套“個性化學習引擎”其實是在培養(yǎng)學生“忘掉所有知識后”剩下的元認知能力，具有普適化的特點。

實際上，AI教育并不需要局限在某一學習階段、某一學科的知識體系，完全可以打造一個跨學科、跨門類、跨階段使用的“通用知識學習引擎”，也就是說，除了應用在K12領域外，AI教育還可以應用在高等教育階段，甚至在輔導大學生時比中小學生會更為輕松，無須綜合考慮學生的學習動力因素等。

反過來講，如果市面上的人工智能教育項目只能用于某一單科或只能教K12，就不是基于大數(shù)據獲取和智能化引擎的“全才”和“通才”，基本可視為基于特定領域專家總結的經驗規(guī)則的“偽AI”。

三、為什么AI教育項目落地，to B模式比to C模式更容易跑通？當前AI教育項目的商業(yè)化進程走向大體分為兩大派：

一派是自建場景的顛覆派，試圖開發(fā)新的測試軟件以抓取學生的數(shù)據，甚至引入一些把AR（增強現(xiàn)實）、MR（混合現(xiàn)實）等黑科技，其目標是以“AI教師”完全取代真人老師教學，屬于“人機對抗”模式，較為典型的是乂學教育的松鼠AI。

另一派是升級現(xiàn)行教育體系、不另創(chuàng)場景的改良派，屬于“人機共教”模式，較為典型的是高木學習的AI Tutor。

一般走人機對抗模式最終走的是to C模式；而“人機共教”走的是to B模式。鑒于我國當前AI教育的應用場景主要為教學機構包括全日制學校與培訓機構，而非一個個分散的學生；只有讓AI去輔助老師備課、上課，嵌入到學生作 業(yè)和訓練，幫助學生提分和學校提升升學率，才能幫助AI更快落地并且找到盈利模式。

從“全日制學校”應用AI的實踐上看， AI能讓老師“心中有數(shù)（據）”，提升教學的針對性，AI教師實際上相當于真人老師的“智能助教”，可以減輕老師50%的工作負荷量，比如AI幫老師批改 作業(yè)，把數(shù)據分析的可視化呈現(xiàn)出來幫助老師定制教研方案。因此，在市場推廣過程中，AI教育項目不需要擔心基層老師的接受阻力，能讓老師擺脫“汗水老師” 的局面也是基礎教育機構所希望看到的。

由于全日制學校獲取的大數(shù)據比培訓機構更加海量、持續(xù)、高頻，因此高木學習更看重AI在全國全日制學校場景中的數(shù)據價值，積極在全國推行城市合伙人制度，并計劃與地方教育主管部門合作推出全國教師AI應用能力培訓公益活動。

To B模式中另一大企業(yè)客戶就是體制外的培訓機構，他們所面對的學生付費意愿強、購買力相對旺盛，是AI教育項目獲得穩(wěn)健現(xiàn)金流的必爭之地，那么當前培訓機構應用AI教育項目開展“人工智能雙師班”的效果如何呢？

首先，AI教練能保持教學效果穩(wěn)定化輸出，解決原本老師教學效果不確定的弊端。

其次，AI 提升了老師的工作效率，突破了培訓機構因為名師稀缺且流動性大限制培訓機構的規(guī)?；l(fā)展的瓶頸。

再次，比如高木學習的AI幫助學生發(fā)掘了“元認知能力”增強學習信心、提分效果明顯，幫助合作培訓機構提升了續(xù)費率，為招生帶來便捷。

人工智能教育體系范文第3篇

美國麻省大學(University of Massachusetts Amherst)阿默斯特校區(qū)(以下簡稱麻省大學)是馬薩諸塞州立大學系統(tǒng)五個校園中的主校園,是美國知名的研究型大學。該校創(chuàng)辦于1863年,坐落在美國東部美麗的新英格蘭地區(qū)。

麻省大學計算機系成立于1964年,其研究生教育也有超過40年的發(fā)展歷史。由最初的3名教授發(fā)展到現(xiàn)在擁有43名教授,其中包括9名ACM計算機學會(Association for Computing Machinery)院士(Fellow)、4名電子和電氣工程師協(xié)會(IEEE)院士、5名人工智能學會(AAAI)院士和2名美國科學促進協(xié)會(AAAS)院士。麻省大學計算機系在人工智能、網絡與分布式系統(tǒng)、計算理論等多個領域的研究處于世界領先水平。作為美國知名的計算機系,麻省大學計算機系的教育理念是“培養(yǎng)下一代能以創(chuàng)新的方法解決真實世界問題的計算機科學家”(cs.umass.edu/grads/msphd-requirements)。在這個核心思想的指導下,該系非常注重對博士研究生的培養(yǎng),為了達到培養(yǎng)學生具備進行原創(chuàng)性科學研究(Original Research)的能力的教育宗旨,該系制定了一套非常嚴格的課程計劃,以培養(yǎng)學生堅實而廣博的基礎知識、良好的科學研究方法和思維習慣。麻省大學計算機系每年大約會收到1000份左右來自世界各國的優(yōu)秀學生的申請,攻讀其博士學位,而錄取的人數(shù)一般保持在30名左右。完善和嚴格的博士研究生培養(yǎng)體系、開放而先進的教育理念,使麻省大學計算機系成為全美最具有競爭力的計算機院系之一。

麻省大學計算機系招收兩種形式的博士研究生:碩士/博士連讀研究生和直博研究生。只有在美國其他大學獲得相應計算機碩士學位,并修完麻省大學計算機系認可的相關課程的學生,才有資格申請直接攻讀博士學位;否則,學生在錄取后必須經過碩士/博士的連續(xù)培養(yǎng)才能獲得博士學位。

無論哪種形式,麻省大學計算機系博士生培養(yǎng)大體分為兩個階段:博士生資格學習階段和博士生研究階段。博士生資格學習階段主要是對學生進行基礎知識培養(yǎng)和基本研究能力訓練。學生只有在通過博士資格考試論證,成為正式博士候選(PhD Candidate)人后,才能進入下一步的博士論文研究階段學習。以下是麻省大學計算機系對碩士/博士研究生的培養(yǎng)要求:

(1)Actively participate in research under the guidance of an advisor(在導師的指導下,積極參與研究)

(2)Satisfy 6 Core Requirements (完成6門核心課程的要求)

(3)Complete 42 course credits (core courses taken to satisfy core requirements are included)(完成42個課程學分,其中包括核心課程的學分)

(4)Complete a 6-credit MS Project (完成6個學分的碩士研究項目)

(5)Graduate with an M.S. Degree(申請獲得碩士學位)

(6)Pass the Department Qualifying Exam- Portfolio(通過博士資格考試)

(7)Form a Committee(成立答辯委員會)

(8)Propose a Thesis(提交博士開題報告)

(9)Complete 18 Dissertation Credits (完成18個學分博士論文)

(10)Pass the Teaching Assistant Requirement(完成助教的工作要求)

(11)Pass the Residency Requirement (at least 9 credits in back-to-back semesters) (完成連續(xù)兩個學期修9個學分的要求)

(12)Defend and Submit a Thesis (博士答辯和提交博士論文)

本文將以麻省大學計算機系為例,探討美國計算機專業(yè)博士研究生培養(yǎng)的一個重要環(huán)節(jié)――博士研究生課程教育體系的特點,以期為提高我國的計算機專業(yè)博士生教育提供借鑒。

2掌握牢固的理論知識是培養(yǎng)優(yōu)秀博士生的基礎

美國的計算機博士教育非常注重對學生基礎理論知識的培養(yǎng),為了使學生掌握牢固而廣博的基礎知識,麻省大學計算機系要求每個碩士/博士研究生必須修完6門博士核心課程,而且成績必須達到B+以上。這些核心課程分別屬于計算機科學的三大領域:理論(Theory)、系統(tǒng)(Systems)和人工智能(Artificial Intelligence),課程設置具體如下:

(1) 理論核心課:計算理論(Computation Theory)、高級算法(Advanced Algorithms)

(2) 系統(tǒng)核心課:有三組課程,分別是:

編譯技術(Compiler Techniques)、現(xiàn)代計算機體系結構(Modern Computer Architecture)

數(shù)據庫設計和實現(xiàn)(Database Design and Implementation)、高級計算機網絡(Advanced Computer Networking)、操作系統(tǒng)(Operating Systems)

高級軟件工程I(Advanced Software Engineering: Synthesis and Development)、高級軟件工程II(Advanced Software Engineering: Analysis and Evaluation)、程序設計語言(Programming Languages)

(3) 人工智能核心課程:高級人工智能(Artificial Intelligence)、機器人學(Robotics)、信息檢索(Information Retrieval)、不確定環(huán)境下的推理(Reasoning and Acting under Uncertainty)、增強型學習(Reinforcement Learning)、機器學習(Machine Learning: Pattern Classification)

根據不同的研究方向,學生可以在六門核心課程的選擇上有所不同,但為了加強理論基礎和掌握知識的廣度,無論哪個研究方向的學生,都必須修完兩門理論核心課程和一門高級人工智能課程,同時,再根據自己的研究方向選修其他三門核心課程。例如,一個系統(tǒng)方向的博士研究生除了修完以上兩門理論和一門人工智能課程以外,還必須修完來自于系統(tǒng)方向不同組的三門系統(tǒng)方向的課程;而一個人工智能方向的博士生則必須修完另外兩門人工智能方向的核心課程和一門系統(tǒng)方向的核心課程。

每門核心課程由教師講授一學期,其中每星期2次課,每次2小時,3個學分。根據內容不同,每門課程一般要安排5～8次書面作業(yè)、1次期中考試和1次期末考試。其中,對系統(tǒng)方向的課程來說,每個章節(jié)完成后一般還有一次課程項目設計(Course Project),主要要求學生實現(xiàn)相應的算法和進行性能評價。由于核心課程要求高,課程學習內容多,導師和系里會建議學生每學期選學不超過一門的核心課程,所有6門核心課程則在三年內完成。如果成績沒有達到B+,麻省大學計算機系允許學生重修該核心課;但是,如果學生在規(guī)定的博士資格考試申請時間前沒有通過全部的6門核心課,則不再具備繼續(xù)攻讀博士的資格。

嚴格的核心課程作業(yè)、考試制度和淘汰制度,不但使學生牢固掌握了計算機科學各領域的基礎知識,培養(yǎng)了學生勤奮刻苦的專研精神,而且極大地豐富了學生的視野,為學生進入實際科學研究打下了堅實的基礎。

3靈活而完善的博士生選修課程體系是培養(yǎng)創(chuàng)新型人才的重要途徑

美國一流研究型大學博士生教育的目標是培養(yǎng)世界一流的科學家和拔尖創(chuàng)新型人才,為了實現(xiàn)這個目標,美國的博士生教育除了注重培養(yǎng)學生扎實和精深的基礎知識外,還非常注重培養(yǎng)學生的創(chuàng)新思維和發(fā)現(xiàn)新問題的探索精神及能力。

如果核心課程體系的設置是培養(yǎng)優(yōu)秀博士生的基礎,是向學生傳授學科領域的重要基本知識和原理與技術,是學生全面掌握計算機基本理論與方法的重要途徑,那么,選修課的設置則是對學科基本知識的補充,是培養(yǎng)學生學習新的知識和了解并探索前沿研究方向,從而成為創(chuàng)新型人才的重要手段。

麻省大學計算機系的做法是,在博士研究階段,除了要求學生完成18個學分(6門)的核心課程學習以外,還要求完成24個學分(8門)的非核心課程(或稱為選修課)學習。這些選修課大多是關于本學科及相關專業(yè)前沿領域近3～5年的新研究方向、研究方法或新技術的相關內容的介紹,一般由教師在每學期開學前提出新的課程計劃,學生則根據自己的研究興趣和職業(yè)目標自由選課。通過課程的學習,學生能在最短的時間內了解本學科相關領域的最新研究現(xiàn)狀,更重要的是,在課程的學習過程中,教授會將許多新出現(xiàn)的問題在課堂上和學生討論,同時,通過2～3個課程項目培養(yǎng)學生獨立(或合作)解決新問題的能力,以及教會學生各種探索問題的研究方法。

在教學模式上,可以采用由教授主講的傳統(tǒng)方式,也可以采用以討論為主的方式。以教授為主講的教學模式在此就不再贅述,以下著重描述以討論為主的選修課教學模式。

以討論為主的Seminar是美國計算機院系的教授最常用的選修課教學模式。Seminar的課程設置沒有固定模式,但通常有以下幾方面的特點。

第一,課程的選題一般是近年新出現(xiàn)的有代表性的前沿研究課題。

第二,課程內容的選擇一般來自近年來該領域頂級國際會議的專題論文。

第三,課程內容的組織由教師完成。教師在確定題目后,一般會根據論文的情況將討論的內容分為多個子專題,每個子問題由3～4篇論文組成。課程的開始一般是綜述性的論文或在該領域出現(xiàn)的最早的學術論文,其目的是探討該研究方向出現(xiàn)的新的應用背景需求和所帶來的新的挑戰(zhàn)。其后的每個子專題則將對具體問題和方法進行深入探討。

第四,選課的學生人數(shù)一般在20～30人左右,而且通常是由學完了核心課程以后的高年級博士生組成。學生人數(shù)太少,論文的覆蓋面可能太小;學生太多,可能導致討論的深度不夠。同時,只有學完了基本理論后,學生才有可能具備較深入分析問題的能力。在Seminar的學習討論中,找到新的研究問題也是該課程設置的重要目的之一。

第五,課堂教學的模式基本上是教師和學生互動的教學方式。教師在第一節(jié)課引導學生對該領域的基本問題有了初步認識后,學生將對每篇論文進行評估(Review)、宣講(Presentation)和進行課堂討論。每篇論文的宣講時間是25～30分鐘,課堂討論時間是10～15分鐘。其中教師將引導學生對論文中所研究的問題和關鍵技術進行深入討論,學生參與討論的情況將作為課程考核的重要依據。

選擇合適的題目并對教學討論的內容(論文)進行篩選和組織對開課教師的要求非常高。為了準備一門新的Seminar課,教師一般需要預先通讀該研究方向所有重要國際會議的相關論文,然后根據不同的研究問題對論文分類,并將其中有代表性的論文提煉出來,作為課程學習的論文。在課程項目的設置上,教師會事先準備一些題目,如對某些算法的實現(xiàn)、評估和改進,實現(xiàn)原形系統(tǒng)等,同時也非常鼓勵學生在論文討論的過程中有針對性地提出自己的見解和新的解決問題的方法。

4合理的課程學習安排是培養(yǎng)高質量博士生的有效保證

美國的博士教育是以博士生的最終質量為評判標準,而不是以年限來規(guī)定學生的畢業(yè)時間。在美國計算機專業(yè),培養(yǎng)一個碩士/博士生一般需要至少5年時間。由于強調博士生專業(yè)知識學習的深度和廣度,在整個博士學習階段,博士生都會積極參與課程的學習,并盡可能地將研究項目中的問題和課程學習聯(lián)系起來,用所學到的方法或思路來解決新問題。

以麻省大學計算機系為例,雖然學生的背景不同,但為了在保證質量的前提下幫助學生用最短的時間順利完成博士課程要求和博士論文要求,系里建議學生按如表1所示的時間表安排整個博士階段的學習計劃。

麻省大學計算機系不但在本系有完善的研究生課程體系,學生可以根據自己的研究興趣和職業(yè)規(guī)劃來自由選課,而且也鼓勵學生在其他相關院系選修本系沒有開設但對研究有用的課,如數(shù)學系或電子工程系的高級課程?？傊?美國博士教育的一個重要特點是強調基礎知識的學習,鼓勵學生以積極的態(tài)度參與到課程的學習中,同時訓練學生在課程學習的過程中逐步學會發(fā)現(xiàn)問題和研究問題的方法。

5啟示和建議

美國的博士教育強調堅實的基礎理論知識、完善的知識體系和用于探索與創(chuàng)新的研究能力,而這些恰恰是決定博士畢業(yè)生日后發(fā)展?jié)摿Φ年P鍵。長期以來,我國計算機博士教育主要是通過參與科研項目的形式來對學生進行培養(yǎng),這種“研究項目驅動型教育”在我國恢復研究生教育的初期起到了很好的推動作用,培養(yǎng)了大批科研人才。但隨著教育本質的回歸和創(chuàng)新型人才培養(yǎng)的需要,從總體來看,我國的這種單純強調研究項目的教育模式培養(yǎng)的博士生,質量與國際先進水平相比還有一定的差距。由于沒有嚴格的博士課程要求和淘汰制度,學生在學習階段往往會忽略對基礎知識的學習和對知識結構的完善。長此以往,必然會影響博士生的研究水平和發(fā)展?jié)摿?最終將會影響國家的整體創(chuàng)新能力。

筆者建議,為了使學生掌握牢固的專業(yè)基礎知識,同時培養(yǎng)學生在某一學科領域的研究興趣和基本的研究能力,應該首先強調核心課程體系的建設,不論哪個方向的學生都必須通過一定數(shù)量的核心課程的學習,如算法、分布式操作系統(tǒng)、人工智能等,這些核心課程應由教師來講授;同時,應嚴格課程的考核制度和課程評價體系。對于選修課,由于其主要目的是擴展學生的視野,培養(yǎng)學生分析問題和研究問題的能力,所以應借鑒國內外Seminar課程的成功經驗,積極有效地激勵教師和學生共同上好Seminar課。

博士生教育是一項復雜而艱巨的系統(tǒng)工程,而其中的課程學習是研究生培養(yǎng)中非常重要的一個環(huán)節(jié),如何通過嚴格的培養(yǎng)機制和靈活的培養(yǎng)方法,在給學生傳授基礎知識的同時培養(yǎng)學生分析問題和解決問題的能力;如何將合理的研究生課程體系和研究項目結合起來,嚴格博士生培養(yǎng)機制,完善博士生資格評估體系,從制度上保障博士研究生的質量;以及如何真正教會學生探索科學基本問題的方法,培養(yǎng)學生良好的科研習慣和勇于開拓創(chuàng)新的精神等,是我們在計算機學科建設中應該進一步思考的問題。

人工智能教育體系范文第4篇

關鍵詞:科技檔案;管理工作;實踐;問題

1科技檔案管理工作在實踐中遇到的問題

1．1歸檔記錄不詳細，檔案管理系統(tǒng)不成熟

雖然歸檔方和相關負責人有完整的檔案接收信息，但卻沒有對歸檔后的操作流程進行詳細記錄，相關問題的解決進度也無法詳細記載。當新舊員工交接工作時，這些歷史遺留問題會因各種特殊原因而得不到及時處理，拖延時間較久，會對后來接續(xù)工作的人員在處理相關問題時產生較大阻力。檔案歸檔會涉及很多細致龐雜的工作內容，需要檔案管理者花費大量精力對相關資料的信息進行處理。隨著時間的不斷累計，檔案數(shù)量會變得非常龐大，需要記錄的信息會越來越多，工作量也隨之增大。當前的檔案管理系統(tǒng)在功能設計方面還不夠全面，設計理念也不夠成熟，會對歸檔工作造成很大困擾，費時費力，使管理效率大幅降低。檔案管理在處理特殊情況時，往往面對的都是龐大的信息量，在查找與核對不確定的信息時無異于大海撈針。因此，要根據實際情況，不斷對檔案管理系統(tǒng)進行完善和升級，使操作能夠更人性化，信息收集和錄入能夠更加準確，幫助檔案管理員能夠快速完成檔案管理工作。

1．2檔案管理成本較高，工作環(huán)境較差

檔案的歸檔、調取和管理等工作都需要消耗大量的人力、財力，還會占用大量的存儲空間，落后的檔案管理技術無法降低管理成本。實體檔案數(shù)量多、體積大、質量重，在整理、搬運和入庫的過程中會耗費大量人力，而且大量的檔案堆積還會擠占檔案管理人員原有的工作空間，會對管理人員的身心健康造成不利影響。落后的管理手段對物質資源的消耗是非常大的，既增加管理支出，又不綠色環(huán)保。

1．3歸檔方式雜亂，管控處罰機制不完善

在歸檔工作強制力度不夠的情況下，經常出現(xiàn)歸檔不完整和順序雜亂等現(xiàn)象，會在歸檔時耗費大量時間對資料進行整理和修改，要反復核對檔案信息，致使歸檔效率低下，拖慢歸檔速度。文件與信息歸檔的意義在于提高對檔案的利用率，減少不規(guī)范檔案占用的空間。但在歸檔工作的高峰時間，容易積壓過量檔案，若不能及時進行歸檔，檔案遺失和內容混淆等問題就會頻繁出現(xiàn)。對于違反信息資料歸檔規(guī)定和要求的單位，檔案管理部門沒有對其進行處罰，這對檔案信息的完整保留和有效利用都埋下了隱患。

1．4無法修正檔案中的錯誤信息，管理方式較為落后

在檔案管理工作中，沒有將先進的科學工具與理念應用到人才培養(yǎng)過程當中，管理方式較為落后。如果電子信息和實體檔案中出現(xiàn)錯誤，無法及時對其進行校正。發(fā)生錯誤是在所難免的，要用嚴謹?shù)膽B(tài)度和先進的技術手段將歸檔記錄中的錯誤率降到最低。記錄是老員工最常采用的管理方法，老員工僅通過自己多年的工作經驗來進行檔案管理工作，不及時更新管理理念，安于現(xiàn)狀，無法起到傳幫帶的作用，這會對新人造成巨大壓力，對科技檔案的建立和發(fā)展毫無幫助。

2提高科技檔案管理效率的有效方法

2．1建立完善的檔案管理體系，接受先進的管理理念

檔案管理部門要建立先進的檔案管理體系，制定完善的規(guī)章制度和詳細明確的政策條例，要對檔案管理中存在的問題提出有針對性的解決方法。領導層要全面了解對檔案管理工作的實際情況，要和管理人員工共同努力，迎難而上。檔案管理人員要保持對新事物的敏感，及時接受先進的管理技術和理念，時刻保持與時代共同前行的意識，要正確認識科技檔案管理工作的價值和意義?？萍紮n案管理工作離不開好的政策引導和系統(tǒng)化的動態(tài)建設規(guī)劃，要從強化歸檔制度入手，對違反規(guī)定的部門和相關負責人進行嚴厲處罰，責任要落實到個人，提高檔案管理人員的重視程度。

2．2完善歸檔信息，做好流程記錄

要保證歸檔信息、數(shù)據分類和流程記錄的完整性，明確各環(huán)節(jié)和相關部門的負責人。良好的流程記錄不僅可以為檔案查詢和利用提供便利條件，還能提高歸檔效率和工作質量。

2．3引進人工智能化輔助技術，減輕人力勞動負擔

第一，結合檔案管理工作的實際發(fā)展需求，積極吸納前沿領域的新技術，構建全新的檔案管理理念，開拓創(chuàng)新思維，可以引進人工智能化輔助技術，建立數(shù)據信息庫，提高檔案工作的自動化程度，在完善工作機制的同時，減輕人力勞動負擔，節(jié)約勞動成本。第二，提高歸檔流程的電子化比例，實名制登錄，利用互聯(lián)網技術進行傳輸歸檔，人工智能的檔案管理流程會對各環(huán)節(jié)進行詳細記錄，并自動提示相關管理人員，使工作內容更加清晰明了。第三，人工智能不僅能避免因集中歸檔造成的人力負擔和材料積壓等問題，還能減輕檔案管理部門的工作壓力，使歸檔工作變得更加科學化、便利化。第四，歸檔地點將不再受辦公地點的限制，通過互聯(lián)網登錄平臺即可上傳資料進行歸檔，提高了歸檔速度，使歸檔流程變得井然有序，減少對人力的依賴程度。

2．4加強對檔案人才的培養(yǎng)力度，重視學科發(fā)展趨勢

在檔案管理工作中不斷總結經驗和教訓，將理論與實踐相結合，關注檔案管理專業(yè)的發(fā)展趨勢，及時更新學科內容，調整學科架構，建立更科學的教育體系，提升檔案管理人才的業(yè)務能力和創(chuàng)新意識。

3結語

目前，科技檔案的應用在各企事業(yè)單位的檔案管理部門已經十分普便，為檔案信息的系統(tǒng)化、科學化運行提供了巨大幫助，是當下主要的檔案管理手段。智能化是未來檔案管理主要的發(fā)展方向，提高科技檔案管理的智能化水平是保證檔案管理工作質量的重要前提，對今后檔案學的發(fā)展具有重要意義。

參考文獻:

［1］王冬梅．淺談事業(yè)單位檔案管理的現(xiàn)狀及對策研究［J］．科技視界，2014，(03):103－104．

［2］孟秋梅．事業(yè)單位檔案管理現(xiàn)狀分析及對策研究［J］．才智，2014，(26):56－57．

人工智能教育體系范文第5篇

關鍵詞：高新技術教育事業(yè)體育教育科學化教育理念

一、科技產品對我國體育教育事業(yè)的影響

伴隨信息時代的全面到來，在我國的教育體制以及理念中也漸漸產生了新的局勢，科學技術也如同一股新鮮的血液給當代的體育教育事業(yè)帶來了全新的發(fā)展，科學技術產品引入對我國教育模式以及理念都產生了相當重要的變革意義，是當代教育事業(yè)里程碑式的變革。面對這個時代大步的前進，固守傳統(tǒng)的教育理念以及模式只會導致教學成果的停滯不前，單一傳統(tǒng)的教學模式當然不能滿足學生全方面發(fā)展的需求。怎樣將新鮮的當代科學技術產品榮譽體育教學當中是我國體育教育事業(yè)管理者當前面臨的最大問題之一，突破傳統(tǒng)教育理念的束縛，建立一個適合我國體育教育的模式，將先進技術產品帶入課堂，促進學生參與學習的積極性，而科技產品的引入對教育模式、教育理念的全新突破，是一項劃時代的意義。

科技產品的引入與教師的教學經驗相結合將大大提高教學成果，在體育教學的過程中引入科技產品不僅僅可以提高科學性的教學成果，更是可以培養(yǎng)學生積極思考的意義。但是面對日新月異的科技產品，體育教育的過程中依然存在許多的不足之處，有的人很不贊成這樣的變革，但是只有通過實踐的經歷才能夠不斷的完善我國體育教育事業(yè)的發(fā)展。只有創(chuàng)建一個良好的積極的學習氛圍，才能夠在最大程度上發(fā)揮這些科技產品在體育教育過程當中的應用價值。因為我國經濟發(fā)展存在的地域性的差異，一些地區(qū)在教育上仍舊有著很大的經濟問題，尤其是體育這樣的非主要科目，所以科技產品的融入顯然很難實現(xiàn)，學生是我國未來社會發(fā)展的中流砥柱，所以重視當代教育的現(xiàn)狀，幫助貧困地區(qū)的學生接觸到先進的科技產品是我們所有人應當付出的責任。計算機網絡技術的迅速發(fā)展， 科技產品作為一種新興的教育技術，一直被人們所關注，因為科技產品在教學領域的應用還在發(fā)展階段，在實踐應用中還存在著一定的問題，本文就科技產品在教育中的應用提出一些具體問題和方案得以幫助科技產品在教育領域的全面發(fā)展和創(chuàng)新?？茖W化教育，是在區(qū)別于相對傳統(tǒng)單一的模式化教育的環(huán)境下提出的，是一種差異化教育、引導式教育?？茖W化教育的實質是一種以受教育者個性狀況和個人優(yōu)勢為依據，最大限度的挖掘學生的潛能，從而引導學生進入學習狀態(tài)。

二、不斷完善科技產品對我國體育教育的影響

目前由于我國科技產品在教育行業(yè)的應用模式發(fā)展尚未完善，所以仍然在許多方面存在缺憾和不足之處。隨著科教興國與教育信息化步伐的飛速發(fā)展，這些年來我國也更加重視科技產品在教育上的應用完善和改進?？萍籍a品將會改變教學模式、教學內容、教學方法、教學理念，最后以便達到整個教育思想、教學理論甚至教育體制的根本變革和創(chuàng)新?？萍籍a品之所以對教育領域有如此劃時代的意義，是由于科技產品其本身具有許多對于教育、教學過程來說是特別寶貴的特性與功能。

科技產品的引用有效地將個性化教育簡單化，生動化，個性化教育首先要做到教育個性化，是以教育者的個性為前提的。關于個性化教育，在最近幾年，已經成為我國教育工作者研究和實踐的熱點，可望成為教育改革的重要發(fā)展方向。然而，大多的個性化教育的研究主要集中在對個性化理論的突破和個性化的重要性上，而對中小學生個性化的需求和對個性化的方法探索方面的研究和實踐比較匱乏，對于性格習慣更為活潑的小學生而言，教師就更加應當充分利用科技產品所具有的獨特性將學生引入知識的海洋，所以科技產品對于個性化教育和學習都具有相當重要的意義。

科學教學理論和工具在一定程度上代表了信息技術的前沿發(fā)展趨勢，應當在現(xiàn)有的教育體系中增加人科技產品的運用，以便更全面地培養(yǎng)學生的信息素養(yǎng)。但是就我國教育行業(yè)的現(xiàn)實狀況而言，科技產品的運用普及應用依然存在許許多多的困難和阻礙。事實證明簡單傳統(tǒng)的課本教育模式早已不能滿足學生的學習要求，所以加強科技產品在教育中的應用不僅需要教師的積極引用更是需要整個教育行業(yè)乃至整個社會的全面協(xié)調互助。

支持服務是科技產品的重要構成要素，其宗旨是創(chuàng)造一個優(yōu)良的學習環(huán)境，使學習者方便快捷地調用各種資源，接受關于學習的全方位服務，以獲得學習的成功。建立和維持一個高效靈活、強有力的支持服務子系統(tǒng)是有效地開發(fā)、管理和實施遠程教育項目的保證。但當前人工智能工具在教育中的應用服務并不盡人意，導學和答疑的手段都還十分落后，服務方式也受到諸多限制，缺乏主動性、針對性和策略性。欲改變支持服務的被動狀況，提高支持服務的質量，其有效途徑之一就是引進科技產品技術，不斷創(chuàng)新和發(fā)展。

三、結論

任何事物的發(fā)展都是曲折前進的，作為新鮮事物的教育類科技產品來說其發(fā)展趨勢也是存在了許多的復雜性，將其投身在教育領域中，發(fā)展結果必然是一片光明的。我國依然處于社會主義初級階段，各項文化事業(yè)發(fā)展勢頭雖說是良好的，但是由于我國科學技術水平的發(fā)展基礎依然存在一些不足之處。

參考文獻：

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