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[DOI]10.13939/ki.zgsc.2016.36.197
1 中學教育現狀
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
學校班級結構的構成是：一名班主任教師，多名科任教師。在大多數學校中，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。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，將不得不轉向社會教育資源去求助。據統(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代信息化技術，構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，能夠對人的意識、思維等信息過程進行模擬。隨著計算機科學技術的發(fā)展，特別是近年來大數據技術的成功應用，人工智能在越來越多的行業(yè)展現出蓬勃的沖擊力。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，人工智能在教育領域的理論研究和教學實踐表現得越來越活躍，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用也越來越廣泛，教育的智能化一直是教育界和教育技術領域的理想和目標。
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系，虛擬教師能夠更了解學生，根據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，邊際效應非常明顯。并且計算機系統(tǒng)設計特有的水平擴展能力，能夠隨著學生人數的增加而增加，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業(yè)的投入，人工智能+云計算是重中之重，人工智能技術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，根據前瞻產業(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 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用。雖然沒有介紹具體的技術實現、系統(tǒng)研發(fā)，但對現狀痛點、應用前景做了綜合性分析概述，相信隨著科學技術的持續(xù)發(fā)展、教育領域的融合開放，本文探索的這個應用將實現于市場，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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【關鍵詞】 人工智能 農村遠程教育 高效
人工智能技術是在計算機科學日新月異發(fā)展的進程中一大成果，由于其智能、高效、優(yōu)化的強大功能，為許多研究者所重視。部分教育領域的研究者，將人工智能技術引入教育行業(yè)，探討人工智能如何融入教育，促進教育深度發(fā)展。研究者們將人工智能與職業(yè)教育、繼續(xù)教育、遠程教育及教育技術結合，進行探討，提出了一些很好的建議。農村遠程教育雖然也屬于遠程教育范疇，但由于其自身具有許多特殊性，因此有必要單獨將其應用于農村遠程教育進行探討。
1 我國當前農村遠程教育發(fā)展面臨的困境
我國農村遠程教育是伴隨著現代通訊技術的發(fā)展而在廣大農村出現的一種新的教育模式。隨著上世紀70年代末，以廣播電視大學為代表的遠程教育的興起，為我國教育的發(fā)展寫下了濃重的一筆，由于其不受時間、空間、學習者等要素的影響，充分體現了“時時能學、處處可學、人人皆學”的巨大優(yōu)勢。因此，本世紀初，國家將遠程教育教學模式引入廣大農村，于2003年推出了“農村黨員干部現代遠程教育”、“農村中小學現代遠程教育工程”，于2004年依托廣播電視大學體統(tǒng)推出了“一村一名大學生”工程，這些遠程教育工程對推進農村教育起到了舉足輕重的作用。但其發(fā)展也遇到了困難，具體說主要體現在以下幾個方面：
1.1 師資力量短缺
由于受我國長期以來的城鄉(xiāng)二元制經濟發(fā)展模式的影響，導致城鄉(xiāng)經濟發(fā)展不均衡，直接造成了城鄉(xiāng)教育發(fā)展失衡。在農村教育中，首先表現在教師配置上，由于農村教育經費投、教師工資水平均低于城市，造成了長期以來農村教育師資力量短缺，遠程教育更是如此。據相關研究表明，現我國農村遠程教育由于缺少懂計算機或網絡技術的專業(yè)人才，往往用不相關專業(yè)的人才作為替代，且大都為兼職人員。這就造成了對遠程教育設備的維護、遠程教育資源的管理及遠程教育教學輔導等方面出現問題。以廣播電視大學系統(tǒng)為例，自2004年廣播電視大學開始招收“一村一名大學生”學員，雖然學員增長速度很快，但其教學點僅延伸至縣城，招收的學員往往為縣城周邊農村的農民，而廣大較偏遠地區(qū)正真渴望接受教育的農民缺少受教育機會，之所以沒有延伸至鄉(xiāng)鎮(zhèn)及行政村，根本原因是缺少師資力量。
1.2 資源建設不足
由于農村遠程教育是本世紀初才在農村興起的一種新的教育模式，屬于新生事物，因此缺少前期的積累，主要體現在教學資源的積累上。我們知道，是否擁有豐富優(yōu)質的教學資源是關乎遠程教育成敗的關鍵。而長期以來，我們主要注重城市遠程教育的發(fā)展，現城市遠程教育已相當成熟，擁有一大批優(yōu)質的教育資源，吸引了大批學習者。但由于農村遠程教育與城市遠程教育相比有其特殊性，廣大農村學員需要掌握的不僅僅是理論知識，他們最迫切學習的是農業(yè)實用新技術及掌握能夠改變自己生活現狀的一技之長，而這些課程資源在城市遠程教育中設計不多。因此我們沒有現成的教育資源可供使用，需要另起爐灶進行建設。但由于投入農村遠程教育的經費有限，用于資源建設的經費也不足。造成了現階段農村遠程教育資源依然短缺的現實。這不利于農村遠程教育進一步發(fā)展。
1.3 課程設置不合理
如上所述，廣大農村學員渴望學習的是改善自身生活的實用農業(yè)新技術及一技之長，同時廣大農村也需要培養(yǎng)一批懂管理的鄉(xiāng)村干部。因此在專業(yè)和課程設置上，客觀上要求向這些方面靠攏。雖然現在農村遠程教育在專業(yè)設置上慢慢轉向適合農村學員的涉農專業(yè)，但在課程設置上還是不盡如人意，往往只根據自己師資情況及資源情況來設置課程，這樣往往造成農民學員需要的課程沒有涉及，而農民學員缺乏興趣的理論課程所占比重過大的問題。這樣會嚴重挫傷廣大農村學員學習積極性，對農村遠程教育發(fā)展極為不利。
1.4 網絡教學平臺存在不足
我國現階段遠程教育的網絡輔導教學平臺現階段的形勢往往通過QQ對話、Email郵件、BBS及一些音頻、視頻系統(tǒng)進行。這些方式當然是有效的網絡教學方式，但存在問題也是十分明顯的，最主要問題在于如果沒有提前聯(lián)系，教師就不會及時回復學生提出的問題，缺少師生互動。學生的學習效果會大打折扣。
2 人工智能應用于遠程教育的優(yōu)勢
2.1 人工智能的概念
人工智能是計算機學科的一個分支，是一門研究計算機模擬和延伸人腦功能的綜合性科學，部分研究者將其定義為：一個電腦系統(tǒng)具有人類的知識和行為，具有學習、推理判斷來解決問題、記憶知識和了解人類自然語言的能力。人工智能的產生過程：對于人類因問題和事物而引起的刺激和反應，以及因此而引發(fā)的推理、解決問題及思考決策等過程，將這些過程分解成一些步驟，再通過程序設計，將這些人類解決問題的過程模擬化或公式化，使電腦能有一個系統(tǒng)的方法來設計或應付更復雜的問題，這套能夠應付問題的軟件系統(tǒng)，稱之為人工智能。
2.2 人工智能切合了遠程教育的要求
有研究者指出：人工智能是研究如何構造智能機器（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。人工智能在教學領域應用的最直接結果就是誕生了智能教學系統(tǒng)。而所謂的智能教學系統(tǒng)是以計算機輔助教學為基礎而興起的，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流系統(tǒng)。由于它綜合了知識專家、教師、學生三者的活動，因此，與之相對應，智能教學系統(tǒng)一般分為知識庫、教學策略和學生模型三個基本模塊，再加上自然語言智能接口。人工智能的這些功能和模塊剛好切合了遠程教育的特點及要求。我們開展的遠程教育一直以來就強調以學生為中心，以學生自學為主，教師輔導為輔，教師通過計算機網絡系統(tǒng)對學生進行實時和非實時輔導，以此來完成學生的學習過程。因此人工智能適合應用于遠程教育教學過程。
2.3 人工智能能夠有效加強對學生的管理，提高學習效率
長期以來遠程教育為社會詬病的是，由于缺少師生間直接交流的機會，造成教師對學生的組織和管理方面的困難。如果我們僅僅依據學生登錄次數、登錄時間等方面來評價學生學習情況，這樣往往造成對學生學習的錯誤評價，但對遠程教育的教師來說也只能做到這些。但如果我們將人工智能引入遠程教育，它可以依據自己強大的功能，通過對學生情況的數據分析，科學提供學生的學習能力、認知特點及當前的知識水平。更為重要的是，通過對這些信息的分析，它能為每位學習者制定適當的教學內容和教學方法，為學生提供個性化的學習服務，切實提高學生的學習效率，這是我們遠程教育所倡導的最佳服務的效果。
2.4 人工智能可以從某方面解決農村遠程教育師資力量
如上所述，由于城鄉(xiāng)間經濟差距，造成了長期以來城鄉(xiāng)教育發(fā)展失衡，廣大農村地區(qū)師資力量較為薄弱，特別是遠程教育方面。這一問題解決的根本途徑在于縮小城鄉(xiāng)經濟差距，但這并非一朝一夕就能解決的問題。因此農村師資力量特別是遠程教育師資力量的解決，需要一個過程。而人工智能技術利用了計算機模擬教學專家的思維過程而形成的開放式人機交流系統(tǒng)，它集知識專家和教師于一身。廣大學員可以通過自然語言系統(tǒng)，實現正真意義上的人機對話，完成適時的學習輔導過程，這從某種程度上解決了師資短缺的問題，為農村遠程教育的發(fā)展提供了一條新的發(fā)展思路。
2.5 人工智能能夠有效解決農村遠程教育資源建設問題
目前我國農村遠程教育在資源方面存在的問題除了數量較少，質量也不高，許多網絡課程資源僅僅是課本的翻版，雖然資源制作者利用現代資源制作手段，以文字、視頻及圖片等手段來展現知識，但知識之間的邏輯聯(lián)系性方面存在不足。這給學習者有效學習帶來極大不便，影響了學習效果。而人工智能技術，能夠對現有的網絡課程資源進行智能加工，對知識結構進行重新構建，對知識間的層次性、邏輯性進行重新編排，為學習者展示學習重點、難點，切實提高學習效率。使資源更加優(yōu)質高效。
2.6 人工智能能夠提供實時交流，解決網絡教學平臺的不足
由于人工智能集知識專家、教師與一身，可以通過自然語言系統(tǒng)，開展人機對話，通過討論解決學生遇到的問題。能改變傳統(tǒng)網絡教學平臺缺乏及時交互性的問題。能夠解決網絡教學平臺的不足。促進農村遠程教育的發(fā)展。
3 結語
人工智能技術是計算機科學發(fā)展的成果之一，它具有智能、高效、優(yōu)化的強大功能，許多行業(yè)都利用人工智能技術提高效率。對我國農村遠程教育而言，如果能將人工智能引入，能從某種程度解決因為資金問題造成的師資力量缺乏問題；提高對遠程教育學生的管理，為他們提供個性化的高效遠程教育服務；能夠利用它強大的功能重新編輯網絡資源，讓它更有利于學生學習；同時人工智能還能提供自然語言接口，打破以往網絡教學平臺的弊端。相信通過引入人工智能技術，我國農村遠程教育會迎來新的發(fā)展。
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關鍵詞：新工科；人工智能導論；實踐教學；校企合作；案例庫
隨著物聯(lián)網、大數據、5G及人工智能等信息技術的發(fā)展，為了應對中國產業(yè)變革及新一輪的科技革命，適應“中國制造2025”國家戰(zhàn)略需要及產業(yè)經濟創(chuàng)新發(fā)展，同時將國際工程教育思想本土化，“新工科”應運而生[1]。信息技術發(fā)展催生出了人工智能相關的專業(yè)，國內高校紛紛設立了智能科學與技術專業(yè)。近年來，人工智能技術的發(fā)展引領著人類社會正逐漸走進智能社會，人工智能將深刻影響人類社會。隨著人工智能的進一步發(fā)展，高等教育的價值也將進一步提高[2]。因此，各高校應盡快建立與新工科相一致的智能科學與技術專業(yè)，并深入研究我國人工智能的人才培養(yǎng)體系、課程設置、實驗平臺及成果轉化等方法，改革傳統(tǒng)人工智能的教育教學方法，形成有新工科特色的智能科學與技術專業(yè)工程教育方法。由于傳統(tǒng)的專業(yè)是按學科劃分的，因此，目前的智能科學與技術專業(yè)課程體系以理論為主，強調學科知識的系統(tǒng)性和完備性[3]。人工智能導論作為智能科學與技術專業(yè)的核心課程，同時也是人工智能“入門性”和“引導性”的課程。但是，目前人工智能導論的課程設置上主要存在課程內容陳舊、實踐課程不足、教材理論過強、教學模式老舊及實踐教學與企業(yè)需求不適應等問題。尤其是人工智能導論課程，缺乏實踐教學將會降低學生學習人工智能的興趣和積極性。因此，為了解決這些問題，并使高校跟上人工智能時代的腳步，抓住高等教育發(fā)展的新機遇，進行面向新工科的人工智能導論實踐教學模式探索具有重要的現實意義。
1人工智能對新工科人才的新要求
1.1具備多學科交叉知識。人工智能導論是一個多個學科交叉而成的一門課程。人工智能導論主要包括知識系統(tǒng)、智能搜索技術、腦科學、機器學習、神經網絡、支持向量機、專家系統(tǒng)、智能計算及分布式智能等內容[4]。因此，一個合格人工智能專業(yè)人才需要具備多學科知識。1.2具備多領域應用能力。人工智能導論的應用領域廣泛，基本包含工業(yè)、農業(yè)及社會生活的各個行業(yè)（如工業(yè)生產、通信、醫(yī)療、金融、社會治安、交通領域及服務業(yè)等）[5]。人工智能導論課程要求學生在學好理論前提下也應該掌握各行業(yè)的相關知識，只有這樣才能提高人工智能技術在各領域的應用。1.3具備人工智能創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)精神。目前，創(chuàng)新驅動發(fā)展成為了我國現階段發(fā)展的重要力量，人工智能成為經濟發(fā)展的新引擎[5]。在大眾創(chuàng)業(yè)、萬眾創(chuàng)新的號角下，人工智能技術作為創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)過程中的一個大趨勢。因此，當今新形勢下培養(yǎng)具有創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)精神的人工智能專業(yè)人才對我國經濟發(fā)展及大學畢業(yè)生創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)具有重要意義。1.4具備人工智能人文素養(yǎng)。人的內在品質就是人文素養(yǎng)，人文科學的知識水平和研究能力是人文素養(yǎng)的重要組成部分，人文素養(yǎng)是人文科學體現出來的以人為研究對象和中心的精神[6]。人工智能對人類社會帶來的是便利還是帶來災難，關鍵是使用者的思想道德和人文素養(yǎng)。因此，培養(yǎng)具有人文精神的人工智能專業(yè)人才具有重要的意義。
2人工智能導論課程教學現狀
目前，許多高校已經認識到傳統(tǒng)的人工智能導論課程已經不能適應社會和學生發(fā)展的需要。尤其是地方普通高校在師資、科研及學科力量薄弱情況下進行人工智能導論的實踐教學。目前人工智能導論的課程設置上主要存在的問題如下：⑴本科生課程內容陳舊。近年來，隨著云計算、大數據、5G等信息技術的快速發(fā)展，也帶動人工智能技術發(fā)展日新月異。對于高校來說，要緊跟人工智能技術前沿，傳授學生的知識也要緊跟人工智能的發(fā)展。目前，雖然也出現了不少新的人工智能導論教材，但在課堂上能夠教學的新內容仍然不多，教材內容仍然集中在傳統(tǒng)的人工智能技術（如問題求解、知識表示、歸結原理及經典推理等技術）上。⑵研究生課程內容重疊。研究生的人工智能導論課程應作為本科生課程的一個延續(xù)，但部分高校對研究生人工智能導論課程的教學重視不夠。很多本科生已經學過的內容在研究生階段又進行了重復。因此，在新工科背景下培養(yǎng)高層次的人工智能人才，就必須要在研究生階段加強新工科人才實踐能力的培養(yǎng)，選擇合理的人工智能導論課程，改革研究生階段人工智能導論的教學理念和教學模式。⑶實踐課程不足。實踐教學是提高人工智能新工科人才能力的重要路徑。目前，大多數院校的人工智能導論課程理論與實踐聯(lián)系不夠緊密，對學生實踐能力的培養(yǎng)不夠，只知道理論，而不進行實際的實踐應用就不能成為合格的人工智能新工科人才。另外，大多數地方高校的人工智能實驗室建設投入不足，實驗條件差，驗證性的實驗較多，實驗課時不足，學生對人工智能新技術的接觸不夠。⑷人工智能導論教材理論性過強。目前，現有的人工智能導論教材以理論為主，缺乏人工智能實踐內容。在課程教學過程中學生經常會感覺索然無味，當實踐課程開設不足時，這種情況會非常明顯。學生會漸漸的對人工智能導論課程失去興趣和熱情，最終會導致課程的教學質量和效果下降，不能達到新工科人工智能專業(yè)人才培養(yǎng)的預期。⑸教學模式老舊。人工智能導論是多學科交叉的課程，課程內容理論性強、抽象、多知識點是新工科的特點。然而，大多數地方高校仍然采用過去的課堂教學模式（即“教師講、學生聽”的教學模式），這種單向灌輸的教學方式以教師為主，學生的主動性不夠，只是在被動接收知識。學校這種重視理論不重視實踐的教學模式，在一定程度上影響了新工科人才的實踐能力，從而導致教學內容與企業(yè)社會需求脫節(jié)。
3人工智能導論實踐教學初探
3.1人工智能導論課程實踐平臺建設。為了提高學生對實踐教學的興趣，南陽師范學院計算機科學與技術學院在人工智能導論授課過程中廣泛應用多種計算機實驗教學平臺，如采用開源的PaddlePaddle百度飛槳深度學習平臺，希冀一體化人工智能實踐教學平臺及大數據綜合實驗平臺。教師可以在實踐教學過程中方便的使用這些平臺進行授課，學生也可以在課堂中跟隨老師完成相關實驗，并能夠在課下進行相關實驗練習及提交作業(yè)。3.2人工智能導論課程實驗內容優(yōu)化。在人工智能導論實踐教學過程中，以學生興趣為導向，開展相關應用課程實驗，南陽師范學院計算機科學與技術學院對人工智能導論實驗課程內容進行優(yōu)化。優(yōu)化后的主要實驗課程包括搜索優(yōu)化算法實現、智能計算實現、貝葉斯分類實驗、最近鄰算法實驗、機器學習實驗及神經網絡實驗。最后，通過期末課程設計進一步提高學生解決實際問題及創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)的能力。3.3人工智能導論實踐教學模式改革。⑴校企合作為使人工智能導論實踐教學不與企業(yè)脫節(jié)，校企合作是關鍵。應積極派遣教師進企業(yè)進修，了解企業(yè)需求，并提高教師的工程能力。從2018年以來，南陽師范學院計算機科學與技術學院每年暑假期間累積派遣教師58人/次前往百度、中興、科大訊飛、神舟數碼及江蘇傳智播客公司等進修培訓。同時已經在固定時間邀請相關企業(yè)講師到學校進行人工智能方面的項目教學。建立起了具有地方區(qū)域特色的師資隊伍及校企協(xié)調的實踐教學模式，從而避免人工智能導論課程實踐與企業(yè)實際脫節(jié)。⑵“雙導師”負責制人工智能導論實踐課程實行“雙導師”制，邀請企業(yè)中實踐經驗豐富的人才任教或任職，校企合作建立實踐教師指導團隊，改革教學策略及教學方法，以項目為牽引，將人工智能導論實踐課程作為第二課堂學分。還要積極制定人工智能相關的科技作品競賽的獎勵機制，積極引導學生參加各種人工智能相關的比賽，從而進一步提高學生在創(chuàng)新實踐方面的能力。⑶采用案例教學法以案例導入進行教學，提高學生興趣。首先，從人工智能競賽的部分賽事中、（如百度的人工智能大賽，“2020年全國人工智能大賽”，“2020中國高校計算機大賽人工智能創(chuàng)意賽”等）中選取貼近實際問題的案例作為人工智能導論實踐課程的案例來源。然后，采用目前主流的人工智能開發(fā)軟件進行算法代碼的編寫，引導學生采用Python語言調用第三方接口庫進行算法的實現。最后，讓學生使用主流的編程語言（如C++、Java等）開發(fā)完善算法或進行系統(tǒng)設計與實現。
4結束語
在新工科背景下，人工智能導論作為智能科學與技術專業(yè)的基礎核心課程，人工智能人才培養(yǎng)應注重提高學生解決問題的能力。在這種背景下，筆者結合近年來了解到的企業(yè)需求和上課的實際，對人工智能導論實踐教學模式進行初探，具體如下：①校企合作，構建人工智能實踐平臺；②建立案例庫，優(yōu)化實踐的內容；③校企“雙導師”制，采用案例教學，從而進一步提高學生在創(chuàng)新實踐方面的能力。
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關鍵詞：人工智能；教學改革；教學方法
引言
人工智能(ArtificialIntelligence)是一門研究和模擬人類智能的跨領域學科，是模擬、延伸和擴展人的智能的一門新技術。由于信息環(huán)境巨變與社會新需求的爆發(fā)，人工智能技術的日趨成熟。隨著AI3.0時代的到來，大數據、云計算等新技術的應用也愈發(fā)廣泛，對于管理類人才來說，加強對人工智能知識的深入學習，不斷將人工智能技術與管理知識結合起來，對其未來職業(yè)生涯的發(fā)展有著重要作用。人工智能是一門前沿學科，管理學院開設人工智能課程的目的是為了更好地培養(yǎng)學生的技術創(chuàng)新思維與能力，基于其覆蓋面廣、包容性強、應用需求空間巨大的學科特點，通過概率統(tǒng)計、數據結構、計算機編程語言、數據庫原理等基礎課程的學習，加強學生解決實際問題的能力，為就業(yè)打下基礎。本文基于社會對于人工智能領域的人才需求，結合諸多長期從事經管類專業(yè)課程教學的老師意見，針對管理類人才的人工智能課程教學內容與方法進行探討，以期對中國高校人工智能課程教學改革研究提供幫助與借鑒。
1、教學現狀與問題
作為一門綜合性、實踐性和應用性很強的理論技術學科，人工智能課程內容及內涵及其豐富，外延極其廣泛。學習這門課程，需要較好的數學基礎和較強的邏輯思維能力。針對管理類人才，該課程在課程教學過程中存在幾個較為突出的問題。(1)課堂教學氛圍枯燥目前，中國大多數大學仍采用傳統(tǒng)的課堂教學模式，在教學過程中照本宣科，忽略與學生的互動，并且缺乏能夠有效引起學生學習興趣與加深知識理解的教學環(huán)節(jié)設置，如此一來大大降低了學生自主思考的能力。在進行人工智能相關課程知識講解時，隨著章節(jié)的知識難度不斷增加，單向介紹式的枯燥教學方式無法反映人工智能學科的全貌，課堂講解難以同時給以學生感性和理性的認知，部分學生因乏味的課堂氛圍漸漸無法跟上教學進度，導致學習動力不足。(2)基礎課程掌握不牢管理類專業(yè)的學生大部分都會走向更加具體化的管理崗位，具有多學科的素養(yǎng)，但這也導致很多學生所學知識雜而不精。學生在基礎不夯實的情況下去學習更高層面的知識，給學生學習與老師教學都造成了很大困擾。人工智能課程知識點較多，涵蓋模式識別、機器學習、數據挖掘等眾多內容，概念抽象，不易學習。一些管理類專業(yè)的學生未能熟練掌握高等數學、運籌學、數據結構、數據庫技術等先修課程，缺乏一定的關聯(lián)思考和研究意識，導致課程學習難度增加，產生學時不足和教學內容難點過多的問題。(3)教學與實際應用脫節(jié)當下，人工智能廣泛應用于機器視覺、智能制造等各個領域，給學生提供了大量的現實案例，使得人工智能不再是高深莫測的理論，而是現實中可以觸及的內容。例如，在機械學科領域，人工智能技術是電氣工程、機械設計制造、車輛工程等方向的重要技術來源；在醫(yī)療領域，是醫(yī)療器械的創(chuàng)新生產源動力；在能動領域，是高端能源裝備與新能源發(fā)展的重要驅動；在光電信息與計算機工程領域，技術的發(fā)展時刻推動著智能科學與技術核心價值的提升。然而，對于管理類專業(yè)的學生來說，現階段的人工智能教材涵蓋許多智能算法及相關理論，在教學過程中常常涉及到很多從未接觸過的抽象理論和復雜算法，書本中的應用實例大多紙上談兵，缺乏專門適用于管理類專業(yè)知識與人工智能技術相結合的教學實踐，加上一些教師授課方法單一，不利于引導學生將人工智能算法應用于現實生活。另外，大學生對知識的理解能力差異很大，教師采用統(tǒng)一的方式教給他們，這使一些學生無法跟上和理解，教師也無法控制學生的學習狀況，導致學生缺乏動力。因此，如何結合學生的現實情況，提高他們的動手能力和實踐經驗也是人工智能課程教學要考慮的問題。
2、管理類人才的人工智能課程教學改進策略
課程教學改革是一項提高大學教學效果和人才培養(yǎng)質量的重要手段。如何在時代背景下應用新技術和新思想進行實施課程教學改革是高校亟待解決的問題。對于高校的教學工作而言，教學目標、教學內容和教學方式的變化不再是課程資源的簡單數字化和信息化，而是充分利用時代信息資源優(yōu)勢的新型教學模式。針對管理類專業(yè)人工智能課程教學過程中存在的問題，可以從教學方法改進和教學內容設置兩個方面進行課程教學改進。
2.1教學方法改進
教師對學生具有引領作用，其教學方法的改進能夠帶動學生改進自身學習方法。(1)啟發(fā)式案例教學案例教學法就是教師根據教學目標、教學內容以及教學要求，通過安排一些具體的教學案例，引導學生積極參與案例思考、分析、討論和表達等多項活動，是一種培養(yǎng)學生認知問題、分析和解決問題等綜合能力的行之有效的教學方法。啟發(fā)式案例教學以自主、合作、探究為主要特征，調動學生的學習積極性，并緊密結合人工智能領域的相關理論與方法，有效理解知識要點及其關聯(lián)性，適用于管理類專業(yè)學生的教學。具體而言，高校基于其問題啟發(fā)性、教學互動性以及實踐有用性等特點，可以建立基于人工智能知識體系的教學案例庫，雖然這項建設將極具挑戰(zhàn)性與耗時性，但具有很強的積極效果：培養(yǎng)學生較強的批判性思維能力，更多地保留課程材料，更積極地參與課堂活動，對提高教學質量、培養(yǎng)具有人工智能背景的管理類人才具有重要意義。例如，通過單一案例教學，讓學生掌握相關基礎知識原理及應用；通過一題多解的案例使學生思考如何獲取最有效的解題方法；通過綜合案例的設計，啟發(fā)學生全方位地探索問題的解決方案。(2)研討互動式教學研討互動式的各個教學環(huán)節(jié)是逐漸遞進、有機結合的。研討是基于學生個體的差異性，在課堂討論的過程中對學生做出評判，從而對不同類型的學生開展針對性的教學。互動則是在研討的基礎上，通過老師與學生、學生與學生的互動，讓學生主動參與到課堂教學的過程中來。在人工智能課程教學過程中，教師通過課堂討論了解學生對于知識點的掌握情況，可以有針對性地設計教學內容，例如，對于學校積極性不強的學生，將人工智能理論內容與學生個人興趣范疇、社會產業(yè)發(fā)展及研究現狀聯(lián)系起來，能夠極大程度地提高學生學習的自主能力；對于基礎知識較為薄弱的學生，可以在教師的指導下查閱相關文獻資料，根據自己的理解撰寫心得報告，并在課堂或課外進行師生互動。像這樣研討與互動相結合的模式。有助于增強學生的探索和求知欲望，建立起濃厚的學習氛圍。(3)有效激勵式教學人工智能是引領未來的戰(zhàn)略性技術，人才需求量極大，對教師的教學水平也提出了更高要求，因此，進行有效激勵極為重要。在學生激勵方面，可以舉辦各類人工智能競賽項目，設置相應項目獎學金，吸引學生參與實踐，調動學生做研究、發(fā)論文的積極性。例如，教育部主辦的中國研究生人工智能創(chuàng)新大賽，圍繞新一代人工智能創(chuàng)新主題，激發(fā)學生的創(chuàng)新意識，提高學生的創(chuàng)新實踐能力，為人工智能領域健康發(fā)展提供人才支撐。高校也可以借鑒這種模式，在各學院乃至全校開展此類競賽項目，激發(fā)學生的創(chuàng)新能力與團隊合作能力，鼓舞更多學生加入到人工智能課程的學習中來，激發(fā)其學習興趣。在教師激勵方面，在教師聘任和提升過程中把參加學生課程制定、課堂與課外作業(yè)、課程項目和論文指導等看作教學任務的一部分，鼓勵教師積極參與這些活動。(4)學科滲透式教學人工智能學科知識融合程度較高，學科交叉性強。基于人工智能的學科交叉性特點，增強管理類人才對學科應用的領悟，可以采取開展學科滲透式教學的方法。從2015年起，國務院和教育部先后印發(fā)了《國務院關于積極推進“互聯(lián)網+”行動的指導意見教育》、《高等學校人工智能創(chuàng)新行動計劃》等文件，“互聯(lián)網+”、“智能+”已經滲透到各個領域，人類進入數字經濟時代，社會需求“技術+管理”的高端復合人才。例如，基于工業(yè)4.0和強國戰(zhàn)略，人工智能技術在智能制造的應用極為廣泛。上海理工大學非常重視少數民族預科班的教育質量。為增強少數民族管理類人才對該領域應用的認識，我們請機械工程、能源動力領域的相關專家以授課或講座的形式，進行相關領域知識和發(fā)展趨勢的講解，使學生理解更為透徹。此外，在教學實踐過程中，還可以用舉辦人工智能知識交流會、線上人工智能論壇等形式，促進不同專業(yè)間老師、學生對于人工智能知識模塊的見解，相互交流、滲透和學習，從而推動人工智能課程教學的改進。
2.2教學內容設置
世界一流大學在人工智能課程內容設置根據不同國家的教育體系設置，肯定會有不同，但頗有共通之處。本文借鑒世界頂尖大學經驗，針對管理類專業(yè)人工智能課程教學內容進行研究，結合中國教育體系設置，認為應從以下幾方面進行改進。(1)核心內容設置為避免學生因為知識點過多而出現雜而不精的問題，勢必要精化教學內容。在互聯(lián)網時代，我們可以使用云計算和其他方式來實現數據信息的傳輸、存儲和處理，通過在線收集和整合網絡課程相關數據，挖掘和豐富教學資源，并在整合課程資源的基礎上，進行研究方法和前沿知識的擴展。在核心內容設置方面，可以通過收集到的數據資料，選擇人工智能領域具有代表性且難易程度適中的知識作為重點，使學生能夠在有限的學時內掌握人工智能的知識脈絡。例如，編寫針對管理類人才的人工智能教材，內容涉及緒論、知識表示與推理、常用算法、機器學習、神經網絡等方面的同時，重點增加相應知識點在管理上的應用案例，加強學生對知識點的理解。同時，根據管理類專業(yè)偏向領域，開設關聯(lián)程度較大、應用較廣泛的人工智能選修課程，以便學生根據自己的興趣與需求選修具體方向的課程。(2)注重學生的數理及編程基礎良好的數理及編程基礎是學習人工智能的前提。只有具備了這些基礎，才能搞清楚人工智能模型的數量關系、空間形式和優(yōu)化過程等，才能將數學語言轉化為程序語言，并應用于實驗。管理學院人才的數理及編程基礎相對薄弱，因此，在安排學生學習人工智能課程之前，建議開設面向全體管理類專業(yè)學生的微積分、線性代數、概率論等專業(yè)基礎數學課程以及C語言、python等編程基礎課程，使學生具備數學分析的基礎與一定編程基礎，為學習人工智能課程打下堅實的基礎。另外，可以推進MOOC平臺建設，在平臺上開設人工智能網絡課程，幫助學生掌握人工智能知識基礎及專業(yè)技能。(3)實驗建設為了加強學生對于人工智能知識點間的關聯(lián)性理解，可以基于不同的應用模塊，設計具有前后鋪墊、上下關聯(lián)的綜合性實驗，設計不同層次的項目要求，同時基于相同的實驗課題，讓學生分組對實驗課題進行攻克，并設置多元化的實驗評價體系，通過實驗教學過程中反映出的不同進度，讓教師能對學生的學習水平做出準確評判，及時進行教學反思，以便更好地開展下一步工作。例如，針對人工智能課程應用中很廣的遺傳算法，在某一管理規(guī)劃的具體應用上設置理解－實現－參數分析－具體應用－嘗試改進－深度拓展的不同層次的項目要求，在這些項目層次中規(guī)定必做項與可選項，讓學生基于同一實驗課題進行合作學習，然后通過個人自我評價、小組成員互相評價以及教師評價的方式進行打分，對小組整體能力以及個人能力進行綜合評估，以期培養(yǎng)學生的自主思考能力。
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試，JillWatson的回答已經能夠達到97%的正確率。現在，機器人助教已經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域的小試牛刀。雖然有專家預測在未來十年內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年基礎教育版和2107年高等教育版都預測未來五年內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用
Woolf等人在2013年提出了人工智能在教育領域應努力解決“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交互數據分析：對個人學習、社會環(huán)境、學習環(huán)境、個人興趣等大量數據的匯集。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：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域中的應用做了大量的探索。相關的研究成果包括：①跟蹤學習者的思維步驟和解決問題的潛在目標結構（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的內容來規(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——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而開發(fā)的人工智能教育應用。類似的成熟產品包括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（內容、平臺和評估）的服務商都在經歷著一場變革。內容出版商面臨紙質印刷到數字出版和開放教育內容的挑戰(zhàn)。學習平臺正試圖區(qū)分自適應、個性化和數據分析的功能。評估供應商則繼續(xù)探尋從多項選擇題測試轉向更具創(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、教學設計和專業(yè)發(fā)展。
目前，人工智能批改作業(yè)已經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大幅提高。美國斯坦福大學已經成功開發(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，人工智能已經可以出現在教室并提供足夠可信的評估。據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.人工智能實現一對一輔導
自適應學習軟件已經能為學生提供個性化學習支撐。據2011年VanLehn的一項研究發(fā)現，人工智能在某些特定主題和方法上比未經訓練的導師更具有效性。進一步的研究發(fā)現，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。而人工智能技術可以模擬一對一輔導，以更好地跟蹤、適應和支持個體學習者。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。對比網頁界面的自適應學習系統(tǒng)，這才是真正做到了一人一導師。
3.人工智能關注學生情感
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（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)基于網絡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，人工智能還可以關注學生的心理健康。當前已經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。這不僅是生產工藝的問題，更主要的是紙質課程材料無法快速獲取使用者的反饋來識別缺陷所在。而數字化出版在人工智能的支撐下能徹底改變這一現狀。
人工智能可幫助使用者快速識別課程缺陷。大規(guī)模網絡開放課程Coursera的提供者已經將這一想法付諸實踐。當發(fā)現大量學生的作業(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字化出版的應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博士的內容技術公司CTI就依據這項技術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容。
隨著自然用戶界面和自然語言處理在人工智能領域的成熟應用，課程材料的數字化出版也會有更新的形態(tài)——不再局限于書本或網頁的形式，聊天機器人和虛擬導師將成為內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)新的人工智能產品。他聯(lián)合了多個領域的專家一起開發(fā)了人工智能應用——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，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和美國卡內基梅隆大學的SimStudent，這兩個人工智能產品也是基于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更好實現。如讓虛擬現實學習環(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。
關鍵詞：人工智能；高職；技能培訓
一、人工智能概述
人工智能（Anificail Intelligence）是指利用計算機軟件技術與自動化處理的技術，讓計算機能夠模擬與擴展某些人類特定智能的學科，最近幾年來發(fā)展非常迅猛，在智能接口，數據挖掘，主體系統(tǒng)等方面取得了豐碩的成果。智能接口技術是研究如何實現人類與機器的便利溝通，現在已經實現了文字，語音，自然語言理解等方面實用化的功能。數據挖掘則是如何從大量不完備的數據中自動生成可應用的知識的技術，在大數據時代里將會有非常廣泛的應用；主體系統(tǒng)則是指的讓計算機具備愿望，能力，選擇等心智狀態(tài)的實體，實現計算機的自主性。從當前的應用發(fā)展趨勢來看，在未來的5～10年內，人工智能將會應用在教育，醫(yī)療，管理，生產等絕大多數的社會領域中，將推動社會的全面發(fā)展與進步。在本文中，作者將以高職技能教育為切面，分析人工智能在該領域內應用的前景，并提出建立一套基于人工智能的高等職業(yè)技術輔助教學系統(tǒng)的思路，方便進行人工智能應用的相關人士研究與借鑒。
二、人工智能在高職教育教學領域的典型應用及其不足
將人工智能應用到教育方面是很久以來的教育現代化的熱點，從最近幾年來的人工智能在教育方面的應用來看，主要有三種應用的層面：一是智能計算機輔助教學（ICAI），它是將人工智能的技術引入至CAI系統(tǒng)中來，實現更加智能化的教學支持，減輕教師的工作量。二是智能，即讓某些特定的課程與教學的內容，由人工智能來取代教師進行授課，即時答疑，提高教學的效率；三是智能數據庫，對于課程相關的網絡教學資源數據庫，應用人工智能的方法進行數據分析，提高數據庫的訪問速度與交互功能，便于快速搜索與整理數據。但是對于高等職業(yè)技能教學來說，上述的三大應用領域還有些不夠契合，主要體現在如下的方面：
（1）對于學習者的活動流程的監(jiān)控與記錄能力不夠。傳統(tǒng)的CAI系統(tǒng)，側重于對理論思維知識的輔助教學，而對于學習者的身體活動的記錄能力不佳，這樣無法即時準確地保存技能學習過程中與身體活動相關的數據。眾所周知，技能的教學是與學習者身體的活動相關聯(lián)的，行動數據的獲取量不足就會導致無法對學習者的技能及其效果進行評估與糾偏。
（2）與使用者的交互功能不佳。傳統(tǒng)的人工智能交互是文本與圖像，雖然簡單直觀但形式單一，還無法通過生動的語音和動作與使用者進行交互。這樣在教學輔助方面的效果不盡如人意。
（3）智能水平有待于提升。現代的人工智能輔助系統(tǒng)，雖然已經能夠實現教學數據的排序、統(tǒng)計、匯總等簡單的操作，但是離真正智能化的工作還有一定的差距。系統(tǒng)無法根據學生操作的具體情況做出個性化的情況統(tǒng)計分析，提出個性化的建議。在即時交互方面也還有很大的提升空間。
三、高職技能輔助教學系統(tǒng)的設計思路
針對上述教學人工智能應用的不足，結合高等職業(yè)技術學校的教學情況，特地提出一套人工智能輔助系統(tǒng)的設計思路：
（1）使用高級的智能接口技術實現行動數據的采集。
智能接口是為建立和諧的人機交互環(huán)境，使得人與機器之間的交流像人與人之間的交流一樣自然和方便。學習者在進行練習的過程中，無法像傳統(tǒng)的人機交互方式一樣將數據錄入至計算機中，而是需要智能系統(tǒng)通過攝像頭，運動傳感器等等高級的智能接口技術來感知學習者的活動，對活動進行分析與統(tǒng)計，并轉化為大數據存放至海量數據庫中。至于具體采用哪種智能接口技術，需要根據具體的學習內容而定。
（2）應用專家系統(tǒng)對于學習者在技能操作中產生的大數據進行分析。專家系統(tǒng)是目前人工智能領域最有實效的一個領域，它是利用人工智能的技術讓計算機能夠實現特定領域內的大量知識與經驗的系統(tǒng)。利用它來對技能學習過程中產生的大數據進行分析和挖掘，從中提煉出具有個性化的知識體系，發(fā)現學生與老師都沒有發(fā)覺到的某些特殊的學習狀態(tài)，能夠為進一步的學習反饋做好充分的準備。這樣可以使得學習的針對性更強，效率更高。
（3）使用智能檢索與生成技術對于分析結果進行輸出與展示。通過使用人工智能的檢索系統(tǒng)，可以快速地對分析的結果進行展示，可以利用網絡的環(huán)境，用生動形象的方式將結果展現在學習者或教師面前，方便掌握學習的過程。
四、輔助教學系統(tǒng)的應用展望
通過應用了上述的基于人工智能的輔助教學系統(tǒng)，將對于高職院校的教學產生非常強大與積極的影響。首先，該系統(tǒng)可以將教師從重復機械的日常教學環(huán)境中解放出來，不再通過傳統(tǒng)的測驗，考試，交流等方式獲知學生的學習狀態(tài)，由系統(tǒng)監(jiān)控學習者在技能培訓過程中的一舉一動，自動進行學習效果的定性與定量的分析，積極地反饋給教師，從而使得教學更具備了明確的方向。其次，該系統(tǒng)也會增加技能教學的趣味性，將培訓的活動轉化為類似于電子競技的效果，學生在學習的過程中隨時可以觀察到自己的學習狀態(tài)，以及與其他同學的差異，更能夠培養(yǎng)自學的能力。第三，該系統(tǒng)可以與現有的高職院校校園網實現無縫的對接，將全院校的數據進行統(tǒng)一的智能加工與挖掘，可以更加方便高職院校的管理工作，也可以方便地擴展成為完備的高校智能管理系統(tǒng)。
參考文獻：
[1]邱月，人工智能技術在計算機輔助教學中的應用[J].福建電腦，2007（08）.
當前高職教育中為計算機專業(yè)學生所開設的人工智能課程很大程度上沿用了普通高等教育環(huán)境下的教學方式和內容，這顯然與高職教育本身培養(yǎng)人才的目標和方式不一致。高職教育的最終目標是要培養(yǎng)適應生產需要的技能型、應用型人才，而高職教育在教學方式上應更為注重實踐教學，包括各種實驗、實訓、實習和設計。因此，人工智能課程中單純的理論講授并不能有效地適應高職教育的實際教學環(huán)境要求，有必要對人工智能課程在教學內容和方式上加以改革。三個改革途徑（一）引導學生閱讀應用研究文獻
高職教育強調培養(yǎng)學生的知識應用技能，其中重要的一點是要培養(yǎng)學生把理論知識應用到實際生產中的能力。然而在教學實踐過程中，學生普遍反映由于人工智能課程理論性強，難于從課本理論聯(lián)系到實際的專業(yè)應用上，這樣對激發(fā)學生的學習興趣，提高技能應用水平是不利的。
實際上，人工智能涉及的應用領域極為廣泛，其中在專家系統(tǒng)、模式識別、智能控制、數據挖掘、自然語言理解等方面尤為突出，每一種應用都能夠很好地體現出人工智能學科的基本理論方法特點。因此，在課程學習的開始階段，應讓學生按照個人興趣自行選定某個應用領域，在一定的提示和引導下通過檢索有關文獻，訪問相關的科研院校網站等方式獲取資料，了解當前該領域的發(fā)展現狀和具體產品的開發(fā)和使用情況，最后在課程的結束階段以學習報告的形式在課堂上加以演示和共同討論，這樣可以大大激發(fā)學生學習人工智能課程的主觀能動性，開闊學生的知識視野。資料的收集閱讀與思考是知識應用的首要環(huán)節(jié)，對于培養(yǎng)應用型人才的知識應用技能很有幫助。（二）安排學生對經典算法程序進行實驗
與普通高等教育相比，高職教育更加強調實踐教學的重要性。從實踐中學習和理解理論知識，并且把所學知識運用到實踐中，這是高職教育的重要特點。人工智能課程內容抽象而概念性強，單純的理論講解學生難以從中得到啟發(fā)，也難以體現出高職教育突出實踐教學的特點，為此需要安排學生動手實驗，從實踐中理解人工智能科學的理論原理和應用途徑。
在人工智能科學的發(fā)展過程中，先后提出了一些經典的優(yōu)秀算法程序，如A*算法、遺傳算法、神經網絡的BP學習算法等，在科研和工程實際中得到了廣泛的應用，在實踐教學中同樣有著重要價值。根據教學要求和實際情況，學生并不需要自行設計關于這些算法的具體程序，在提倡開放和共享源代碼的今天，通過網絡能夠獲得大量相關的程序代碼資源。同時，一些軟件平臺也集成了一些工具箱，如遺傳算法工具箱、神經網絡工具箱等，只需設定相關輸入參數和數據，便可通過調用工具箱函數實現算法，極為簡便而易于理解。
學生應通過對這些程序作驗證性實驗來理解所學內容。為安排學生有效地進行實驗，教師應結合當前階段所講授的內容準備相應的算法程序，當該部分內容結束后在課堂上講解和演示算法程序的運行方法。學生獲得該算法程序以及具體的實驗任務后在課后完成實驗并提交實驗報告。
例如，在講授啟發(fā)式搜索時，可向學生提供A*算法求解八數碼難題的算法程序，并對某個學生給定某個初始棋盤狀態(tài)，要求學生動手運行程序并記錄由算法擴展所得的每個棋盤狀態(tài)的估價函數計算結果，以及相應的OPEN表和CLOSED表的變化情況，從中理解A*算法的原理特點。又如，在講授BP學習算法時，可根據學生的實際情況對內容進行調整，強調BP神經網絡的實際工程應用價值，而對BP算法的基本原理只作簡單介紹。向學生提供利用BP神經網絡學習特定目標函數的MATLAB程序代碼后，要求學生動手運行該程序，并且記錄和對比神經網絡在訓練前后對目標函數的逼近效果。
（三）啟發(fā)學生引入人工智能理論方法對畢業(yè)設計加以創(chuàng)新
畢業(yè)設計是高職教育的重要環(huán)節(jié)，學生通過畢業(yè)設計對以往所學知識作系統(tǒng)性總結，通過畢業(yè)設計能進一步加強學生的技能訓練，提高學生的技能應用水平。從實踐教學的角度來講，畢業(yè)設計不僅僅要求學生對已學知識和技能的簡單重復運用，更重要的是強調學生能夠主動獨立地分析實際問題，對問題的解決方法提出新的觀點并付諸實踐。然而從教學的實際來看，在畢業(yè)設計中學生創(chuàng)新的主動性不足，往往停留在繼承和模仿階段，畢業(yè)設計作品少有突破和創(chuàng)新。究其原因，并非學生所學知識和技能不足，而是學生未懂得如何分析已有問題，在其基礎上引入新的解決方法或提出新的應用內容。
1 引言
能夠透徹地了解人類智能行為產生的機理并制造出可以模擬智能行為的智能機，是人類長久以來一個美好而強烈的愿望。從世界各國的古老傳說到近代科學的不斷嘗試，都表明了人類希望征服自然進而征服自己的決心。人工智能學科的出現及迅速發(fā)展，為這一愿望的實現帶來了希望的曙光。它的研究延長了人腦的功能，深化與拓展了人類的智能勞動，使科學技術革命的發(fā)展速度空前。目前，人工智能(Artifical Intelligence，簡稱AI)已被應用到社會生活的各個方面并已取得了令人矚目的成就。
雖然體育實用計算機科學在短短十幾年中已經取得了迅猛的發(fā)展并有力地促進了體育事業(yè)的進步，但是，我們也不得不冷靜地看到，體育實用計算機技術還遠遠滯后于計算機科學的發(fā)展，在以“知識工程”為主的人工智能諸學科取得巨大成功的時候，體育實用計算機技術還在堅持“數據結構＋算法＝程序”的傳統(tǒng)程序設計方式，顯然已是大大落后于時代了。怎樣在系統(tǒng)分析的基礎上有步驟、有順序地將計算機科學的最新發(fā)展成果應用到體育領域中來，從更大程度上挖掘計算機科學的潛能從而促進體育科學再上新臺階，就成了體育科研工作者一個重要的課題。本文分析了體育實用人工智能的現狀，展望了體育實用人工智能的未來。目的是引發(fā)廣大體育工作者對體育實用人工智能的興趣，吸引更多的人參與到這項工作中來。
2 人工智能及其解題思路
人工智能是一門前沿學科，是在計算機科學、控制論、信息論、系統(tǒng)科學、哲學等多種學科基礎上發(fā)展起來的。它的出現及所取得的成就引起了人們的高度重視，從而被稱為是繼第三次產業(yè)革命之后的又一次革命。盡管如此，目前還沒有一個關于人工智能的確切定義。我們可以這樣理解：人工智能是一門研究如何構造智能機器(智能計算機)或智能系統(tǒng)，使它能夠模擬、延伸、擴展人類智能的學科。通俗地講，人工智能就是要研究如何使機器具有能聽、會說、會看、會寫、可思維、會學習等人類思維能力的一門科學。
人工智能的研制者通過知識獲取過程將專家知識變成計算機可以識別的代碼(知識庫)，然后通過計算機程序設計使計算機模擬人類所特有的推理思維過程(挑選知識的過程)，從而完成只有人類才能解決的智能問題。由于人工智能可以融合多個專家的知識并吸取了人類的直覺和經驗，所以，人工智能更適合于解決現實中需要人的思維判斷而難以量化的問題。對于體育領域而言，不論是運動員的選材、訓練計劃的安排、運動處方的制訂還是運動技術的診斷，體育專家的知識和經驗都有著舉足輕重的作用，如果智能系統(tǒng)可以完成這些工作，對體育科學的發(fā)展將產生深遠的影響。
3 體育實用人工智能的現狀
象所有處于發(fā)展之初的學科與研究方向一樣，人工智能與體育科學的完全交匯融合還有相當長的路要走，還需要我們保持清醒的頭腦，采取實事求是的系統(tǒng)分析方法來對待它。惟有如此，我們才會既能發(fā)現不利因素而不至于盲目樂觀，又能看到有利條件而不至于悲觀失望，才能有的放矢地把握體育實用人工智能的發(fā)展進程。
3.1 體育實用人工智能發(fā)展過程中的問題
1.對大多數體育工作者而言，人工智能技術還相當高深，它需要開發(fā)者不僅具備專項知識，還必須具備系統(tǒng)工程、軟件開發(fā)等多個領域的綜合素養(yǎng)。這些條件不僅對缺乏計算機操作能力的許多工作者來說十分苛刻，即便是具有一定計算機應用水平的科研人員，對知識工程理論與方法的缺乏也會使其成為人工智能的門外漢。智能系統(tǒng)的核心和基礎是人類的知識和經驗，要想開發(fā)智能系統(tǒng)，就必須從傳統(tǒng)的以數值計算為中心的程序設計轉變到以知識符號處理為中心的程序設計上來。這種思維與觀念的轉變顯然不是輕而易舉的。此外，智能系統(tǒng)的開發(fā)是一個復雜的、曠日持久的系統(tǒng)工程，不僅需要相當的技術和足夠的軟、硬件支持，而且需要開發(fā)人員長期、艱苦的努力。與那些更易在短期內取得成果的研究方向相比，體育實用人工智能技術的研究可能更容易被人們所忽略。
2.人工智能與體育科學兩學科發(fā)展的相對獨立性阻礙著兩者的交匯融合。掌握人工智能技術的科研人員還沒有看到其在體育領域應用的廣闊天地，人工智能的應用成果還集中在工業(yè)控制領域、社會經濟系統(tǒng)或軍事決策過程——相對來說，這些領域更易取得明顯的經濟效益和社會效益。體育實用人工智能研究的巨大潛力還沒有被挖掘出來。與此同時，相當一部分體育工作者還在沿襲著傳統(tǒng)的以“經驗技能”為主的教學、訓練模式，保守的思想也使他們看不到或是輕視或是不愿接受科技發(fā)展的新成果，這就加大了體育實用人工智能普及的難度。總的來說，相互滲透、相互吸引是兩者的必然趨勢，但目前人工智能與體育科學仍處于若即若離的境地，兩者的交叉還需要一個強有力的橋梁和紐帶。
3.人工智能技術本身的不完備性。盡管自80年代以來，對機器學習、分布式人工智能、知識表示、常識推理等基礎性研究取得了可喜的成果，特別是人工智能的重要分支——專家系統(tǒng)的應用研究成果已取得了重大突破，但是從總體上來看，人工智能距其完善還有相當長的路要走。我們不得不看到，人工智能的大部分分支，如自然語言理解、模式匹配、可視化研究等等都還不完善、不成熟，許多研究成果還僅僅停留在實驗室和書面報告里，并沒有轉化到應用上來，即使是在專家系統(tǒng)中，專家知識獲取這一“瓶頸”技術也阻礙了它的進一步發(fā)展。
此外，我們也不得不考慮一下計算機軟、硬件和資金方面的限制。一般一個大型的智能系統(tǒng)的開發(fā)需要強有力的計算機軟、硬件支持和足夠的資金投入，基本上以個人微機為主的體育科研及捉襟見肘的體育科研經費可能會從很大程度上限制著體育實用人工智能的發(fā)展。
3.2 體育實用人工智能發(fā)展的有利條件
盡管一系列理論與實際問題阻礙了體育實用人工智能的發(fā)展，但是我們也沒有理由對體育實用人工智能產生悲觀情緒，更多、更有利的條件則為人工智能技術在體育領域的應用開辟了道路。
1.計算機技術在體育領域的廣泛應用以及它對運動成績的巨大推動力，已經使越來越多的人們認識到程序設計的美妙前景。顯然，體育實用計算機程序的設計就是對體育工作者腦力勞動的解脫。這不僅僅是已嘗到程序設計甜頭的教練員和運動員的迫切要求，也是廣大體育科研人員的努力方向。
2.近年來，我國的體育教育，特別是高層次的體育教育取得了很大的進展，培養(yǎng)出一大批年富力強、有很強科研能力的碩士和博士研究生。他們大都具有較強的計算機應用能力和學習能力，對他們來說，掌握人工智能技術也并不是遙不可及。青年體育科技工作者的不斷發(fā)展與壯大，為體育實用人工智能的發(fā)展提供了必要的人才支持。
3.“全民健身計劃”的推廣與實施，不僅使我國的群眾體育走上了正規(guī)化的道路，而且吸引著越來越多的人參與到體育活動中來。這其中當然包括人工智能領域的研究人員，他們會在鍛煉中逐漸認識體育、了解體育、發(fā)現體育中的問題并不斷嘗試用本領域的技術方法來解決它(事實上，許多行之有效的體育實用方法和技術都是非體育專業(yè)科研人員引進到體育領域中來的)。人工智能會象現在已經在體育領域得到廣泛應用的灰色理論、模糊數學、系統(tǒng)工程一樣，逐漸地被廣大體育工作者所承認、理解和接受，進而逐漸滲透到訓練、選材、規(guī)劃、教學等日常的體育工作中。因此，“全民健身計劃”的出臺與推廣，又為體育實用人工智能的發(fā)展創(chuàng)造了有利的外部環(huán)境。
此外，體育科研觸角的不斷伸展、體育科技投入的逐漸增加、體育科研人員素質的不斷提高和人工智能技術的不斷完善，都會在一定程度上加快體育實用人工智能的步伐。
4 體育實用人工智能的發(fā)展方向
就目前人工智能領域而言，人工神經網絡技術與集成分布式智能系統(tǒng)是研究的熱點。前者是以研究大腦的結構和認知模型為主，用以對智力活動進行模擬或處理海量信息。后者是一種大規(guī)模的集成環(huán)境，即把各種不同的專家系統(tǒng)、神經網絡、數據庫、數值計算軟件包和圖形處理程序進行有機集成，以解決復雜問題，是“大成智慧工程”。雖然這兩者也可作為體育實用人工智能的研究方向，但對當前體育領域而言，應用性研究，即將各種已經成熟的智能技術應用到體育實踐中來，有著更加重大的現實意義。
4.1 各種體育實用專家系統(tǒng)的開發(fā)與研制
專家系統(tǒng)是利用具有相當數量的權威性知識來解決特定領域實際問題的計算機程序系統(tǒng)。它根據用戶提供的信息、數據或事實進行自動推理判斷，最后給出結論及結論的可信度以供用戶決策之用。之所以選擇專家系統(tǒng)做為體育實用人工智能研究的突破口，是因為不論從理論上、技術上，還是從應用上，專家系統(tǒng)都可以算得上是人工智能最成熟的一個分支。一些成功的專家系統(tǒng)開發(fā)實例(包括已開發(fā)的體育實用專家系統(tǒng))可以提供技術支持，各種理論研究又使開發(fā)過程有章可循。體育實用專家系統(tǒng)的開發(fā)，能夠促使體育實用人工智能不斷地從抽象走向具體，引導體育工作者循序漸進地了解和掌握智能技術，逐漸開發(fā)出智能化程度更高的智能系統(tǒng)來。惟有如此，才能符合事物發(fā)展的客觀規(guī)律，才能保證體育實用人工智能健康、有序地發(fā)展。
4.2 體育領域自身智能技術研究人員的培養(yǎng)
由于受知識和技術的限制，在很長的一段時間內，體育實用人工智能的發(fā)展還必須依靠人工智能領域人員的引導。然而，只有培養(yǎng)出體育領域自身的智能技術研究人員，體育實用人工智能才會有光明的前途。新一代的開發(fā)人員，我們可以稱其為智能工程師，應該首先是一個體育工作者，并已具有相當程度的體育專業(yè)知識和體育運動實踐，再通過人工智能技術的學習和訓練，就可以單獨開發(fā)出自身領域高質量的智能系統(tǒng)。智能工程師及其工作，為人工智能技術向體育領域的滲透提供了必要的前提條件。
4.3 體育實用人工智能的基礎理論研究
雖然體育實用人工智能技術和方法研究十分重要，而且往往能夠在較短的時間內取得明顯的效益，但是它們卻根植于基礎理論的研究，脫離了基礎理論，技術和方法就會變成無源之水、無本之木。體育實用人工智能也只是曇花一現。知識只有形成體系，才能成為科學，一系列的技術只有被理論所串接和揉合，才會具有持久的生命力。因此，加強體育實用人工智能的基礎理論研究(包括運動智能和競技心理的形成、發(fā)展規(guī)律、技能知識的表達方式、體育專家的思維推理過程研究、技能知識的傳遞方式研究等)，是這一新生學科存在和發(fā)展的根基所在。
5 結束語
體育實用人工智能離成熟還有很長的距離，還存在著一系列的問題，但同時又充滿著希望，為迎接這一機遇與希望共存的挑戰(zhàn)，廣大體育工作者需要沿著正確的方向做出艱苦的努力。
主要參考文獻
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1.1確保網絡系統(tǒng)的穩(wěn)定運行
在網絡技術的管理中，有關工作者務必檢測與控制一系列不同的網絡資源，這樣才能夠保障網絡運行的穩(wěn)定。在此過程中，應有效把握系統(tǒng)資源的狀況，并且進行合理分析，如果存在異常，需要異常關注，強化狀態(tài)監(jiān)控。通常而言，網絡系統(tǒng)的運行狀態(tài)都是高速化的，這就要求綜合把握網絡系統(tǒng)每時每刻的情況，人工智能可以有效地確保網絡系統(tǒng)的穩(wěn)定運行。
1.2具備非常強的協(xié)作能力
當今，計算機網絡的規(guī)模日益龐大，系統(tǒng)結構日益復雜化。因此，單一管理網絡系統(tǒng)越來越暴露出缺陷，這不利于計算機網絡技術的進步，應用人工智能技術能夠層次化地管理網絡，確保計算機網絡運行的穩(wěn)定性.
1.3具備高效的非線性處理能力
以之前的網絡控制理論作為視角而言，難以高效地管理計算機網絡安全，這是因為網絡系統(tǒng)具備復雜的拓撲結構，較難估計用戶的操作行為，進而難以保障網絡管理中的高度線性管控。人工智能具備非常強的模擬以及學習技能，因而能夠有效地解決非線性問題。
2人工智能在計算機網絡技術中的具體應用
人工智能在計算機網絡技術中的應用，需要技術工作者在把握人工智能發(fā)展現狀基礎之上，堅持實用性與科學性的原則，基于多個維度出發(fā)，根據計算機網絡技術的發(fā)展趨勢和方向，促進高效、科學地應用人工智能技術。
2.1人工智能在計算機網絡安全監(jiān)控中的應用
在控制環(huán)節(jié)中應用人工智能技術，有效地實現了當前時期管理計算機網絡工作的需要，在管理工作中應用控制技術的流程是系統(tǒng)化的。具體而言，應用人工智能控制技術先應采集和處理數據信息，在此過程中，以特定的形式儲存有關的數據，方便之后提取與應用。為了便于應用信息和管理工作者實施人工操作，要求設置控制界面，以使良好的人機交互界面形式形成。并且，為了有效地處理突發(fā)的計算機網絡管理現象，在人工智能控制組成部分中，應優(yōu)化報警和監(jiān)控部分，以實時監(jiān)控計算機網絡的一系列運行環(huán)節(jié)，保障如果存在運行缺陷，人工智能控制技術可以迅速和及時地進行識別，保障監(jiān)控有效性。針對管理時存在的報警情況，能夠以圖像、電話、語音信息輸出報警信息，通過各種各樣的報警方式，提高了報警工作的有效性，管理工作者能夠結合報警信息，實時解決一系列突發(fā)現象，以使技術損失減小。還能夠應用人工智能控制技術設定權限，各種管理工作者因為工作崗位職責或管理工作水平存在不同之處，所以在設置管理權限的基礎上可以有效防范管理工作者管理失誤形成的風險。并且，也方便管理計算機網絡管理工作者自身，以貫徹實施管理職責。
2.2人工智能在計算機網絡數據處理中的應用
應用人工智能技術可以顯著提高計算機網絡處理數據的能力，人工智能技術能夠進行計算機科學預測和動態(tài)模擬，進而以技術上支持開展一系列網絡管理事宜，特別是針對預設性管理事宜，方便管理者進行管理活動，降低了額外投入的管理成本，奠定了之后處理數據和其它有關管理工作的良好基礎。為了更好地在計算機網絡數據處理中發(fā)揮人工智能技術的優(yōu)勢作用，工作者應立足于實際現狀，切入人工神經網絡，結合建構的人工神經網絡機制，有效預測和處理一系列的網絡信息。具體而言，人工神經網絡可以結合實際運行的計算機網絡狀況，迅速取得網絡運行的重點參數，且對比網絡標準跟取得的參數，再輸出對比結果，從而直觀呈現計算機網絡。通過神經元件的閾值和連接權銜接輸出值、輸入值，以使最理想的擬合函數形成，基于人工神經網絡框架體系下，可以高效處理計算機網絡運行中的一系列中心數據，特別是在閱讀計算機網絡中一系列技術參數和設備運行狀況的基礎上，確保人工智能技術可以迅速地預測管理過程中存在的缺陷，且高效設置應對缺陷的方案，此操作因為要求運算很多數據，為此，應前移數據信息處理工作，以建構計算機網絡預測網絡和動態(tài)模擬網絡。
2.3人工智能在計算機網絡模型中的應用
縱觀實際運行的計算機網絡狀況而言，遺傳算法相比較于其它算法，其也屬于一種計算機網絡數值模型，具備的優(yōu)勢是處理信息高效、模型簡單等，并且屬于一種人工智能被應用于計算機網絡模型當中，從某種意義上來講，遺傳算法使智能化的模型實現。針對一些潛在的問題，遺傳算法可以迅速地實施綜合梳理和評估，提高了處理數據的有效性。在實際建構模型時，技術工作者應先調整編碼環(huán)節(jié)，在優(yōu)化編碼的基礎上，從技術上支持實現遺傳算法，基于該思維模型的引導之下，工作者務必有效設置數學模型，以體現編碼的價值。具體而言，在設置數學函數模型時，應兼顧計算機網絡的評估適應性和初始狀況，在處理以上兩種數據信息的前提條件下，盡可能更科學地提升遺傳算法評估計算的準確性。兼顧到遺傳算法的技術特點，在管理計算機網絡的情況下，能夠耦合處理地理信息系統(tǒng)和遺傳算法，結合地理信息系統(tǒng)的空間屬性，實現遺傳算法處理空間數據效果的持續(xù)提高，很好地發(fā)揮儲存數據、分析數據、管理數據環(huán)節(jié)上遺傳算法的價值，從而建構高效化的數據處理體系，真正使當前時期發(fā)展計算機網絡的需要實現，將尤為高效、便捷的用戶體驗提供給用戶。并且，切入遺傳算法，可以實時監(jiān)管計算機網絡的工作狀態(tài)，對于網絡的運行而言，倘若存在有關的問題，工作者可以結合遺傳算法迅速獲得反映，從而奠定檢修和排除故障的良好基礎，以及實現計算機網絡故障出現概率的顯著減小，保障網絡更加穩(wěn)定地運行。
2.4人工智能在教育領域中的應用
在當今改革教學的進程中，課堂教學中業(yè)已日益普遍地應用先進的互聯(lián)網技術。教育教學中應用人工智能技術，可以很好地激發(fā)學生的學習興趣以及學習積極主動性，因而可以實現教學效率和質量的提升。結合當前時期的應用現狀而言，人工智能的應用重點表現為早教方面，尤其是出現的AI智能機器人，推動早教向一種全新的教學視角轉變，使教學并非僅僅限制在教材文本上。除此之外，互聯(lián)網與人工智能的統(tǒng)一，還可以實時處理課堂教學中的一些問題，針對難以解答的問題，能夠迅速、準確地搜索，從而實現更加理想的教學效果。
2.5人工智能在大眾生活中的應用
基于社會經濟的進步，人工智能技術業(yè)已逐步應用于人們平時的生活過程中，像是智能家居的出現大大方便了人們的生活，實現了人們高層次的生活需求。像是當今經常見到的窗簾智能控制、燈光智能控制，以及存在的智能家居遠程控制系統(tǒng)等，都很好地呈現了人工智能的優(yōu)勢作用和極大的便捷性。因此，在人工智能將來的發(fā)展中，大眾的生活中必將普遍地應用人工智能技術，從而將尤為優(yōu)質的生活服務保障提供給人們。
