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[關鍵詞] 腦卒中；抑郁；焦慮；心理干預
[中圖分類號] R743.3 [文獻標識碼] C [文章編號] 1673-7210（2013）08（b）-0144-03
近年來隨著人口老齡化，腦卒中的發病率及致殘率逐年上升[1]。急性腦梗死患者治療后50%～70%會遺留不同程度的各種后遺癥，其中抑郁和焦慮癥狀是其中較常見，不僅可影響患者神經、運動功能及日常生活能力恢復，而且加重患者認知功能障礙，影響患者生活質量和預后，因此，對腦卒中伴有抑郁和焦慮患者予以心理干預顯得十分重要[2-3]。本研究觀察了綜合性心理干預對腦卒中伴抑郁和焦慮患者神經和認知功能的影響，現報道如下：
1 資料與方法
1.1 一般資料
選擇2011年7月～2012年6月在浙江省臺州市第二人民醫院、浙江省臺州市恩澤醫療中心（集團）內科住院治療腦卒中伴抑郁和焦慮患者80例。納入標準：①均符合第4屆中華醫學會腦血管病會議制定的有關腦血管病診斷指南標準[3]；②符合CCMD-3器質性抑郁和焦慮發作的診斷標準[4]；③并經臨床、頭顱CT/MRI等檢查確診。排除標準：①伴有意識障礙、失語和失認的患者；②雙向情感障礙抑郁相患者；③以往有神經、精神病史患者。采用隨機數字表將患者分為觀察組和對照組，每組各40例。觀察組中男22例，女18例；年齡41～87歲，平均（71.9±7.6）歲；受教育年限0～15年，平均（5.7±1.9）年；病程13～42 d，平均（30.5±7.1）d；腦卒中類型：腦梗死33例，腦出血7例。對照組中男24例，女16例；年齡40～86歲，平均（71.2±7.3）歲；受教育年限0～16年，平均（5.6±1.7）年；病程11～45 d，平均（29.8±7.3）d；腦卒中類型：腦梗死31例，腦出血9例。兩組患者的性別構成、年齡分布、病程時間、受教育年限和腦卒中類型等比較均無明顯統計學差異（P > 0.05），具有可比性。本研究方案經浙江省臺州市第二人民醫院、浙江省臺州市恩澤醫療中心（集團）倫理委員會批準通過，兩組患者入組前均知情同意，并簽署知情同意書。
1.2 治療方法
兩組患者常規予以控制顱內壓、血壓和血糖、營養腦細胞及改善腦循環等治療，觀察組在此基礎上予以綜合性心理干預治療，兩組療效均為4周。綜合性心理干預的具體內容包括：①心理護理：耐心傾聽患者的不適主訴，關心和同情患者取得其信任，掌握患者的心理狀態，予以積極有效的心理護理及心理疏導，消除患者的抑郁和焦慮癥狀，提高患者治療的信心；②認知干預：向患者及家屬介紹腦卒中及伴隨抑郁及焦慮的相關知識，采用認知重建的方法，改變患者以往錯誤的認識，建立主動認知模式，使患者認識到心理因素在腦卒中患者康復治療中的重要性；③康復干預：根據腦卒中患者病程的不同階段及患者神經、肢體肌力和認知功能障礙的測定，采用針對性的早期康復訓練及認知干預措施，改善患者的功能性表達和交流現狀，逐漸恢復患者的神經、肢體運動及日常活動能力。觀察并比較兩組患者治療前后心理狀態、神經、運動和認知功能的變化。
1.3 觀察指標
1.3.1 心理狀態的評定[5] 采用漢密爾頓抑郁量表（HAMD）和漢密爾頓焦慮量表（HAMA）分別評定患者的抑郁和焦慮癥狀。
1.3.2 神經和運動的評定[6] 采用腦卒中神經功能缺損評分表（CNS）和簡化Fugl-Meyer運動評分（FMA）分別評定患者神經和運動功能。
1.3.3 認知功能的評定[7] 采用簡明精神狀態量表（MMSE）評定患者的認知功能，其中顯著改善：MMSE評分較前增加≥4分；改善：MMSE評分較前增加1～3分；無效：MMSE評分較前無明顯變化或減少。除無效外均認為改善。
1.4 統計學方法
采用統計軟件SPSS 17.0對實驗數據進行分析，計量資料數據以均數±標準差（x±s）表示，采用t檢驗。計數資料以率表示，采用χ2檢驗。以P < 0.05為差異有統計學意義。
2 結果
2.1 兩組患者治療前后心理狀態的變化
兩組患者治療前HAMD和HAMA評分比較差異無統計學意義（P > 0.05）。治療4周后，兩組患者HAMD和HAMA評分均有明顯下降（對照組治療前后，t = 2.23、2.31，P < 0.05；觀察組治療前后，t = 3.02、3.26，P < 0.01），且觀察組下降值較對照組更明顯（t = 2.29、2.33，P < 0.05）。見表1。
2.2 兩組患者治療前后神經和運動功能的變化
兩組患者治療前CNS評分和FMA評分比較無明顯統計學差異（P > 0.05）。治療4周后，兩組患者CNS評分均有明顯下降，FMA評分均有明顯上升（對照組治療前后，t = 2.21、2.29，P < 0.05；觀察組治療前后，t =3 .41、2.91，P < 0.01），且觀察組下降或上升值較對照組更明顯（t = 2.39、2.21，P < 0.05）。見表2。
2.3 兩組患者治療后認知功能改善情況比較
治療4周后，觀察組患者認知功能總改善率明顯優于對照組（χ2=7.41，P < 0.01）。見表3。
3 討論
腦卒中是老年患者的常見疾病，不僅可引起患者生理上殘疾，而且可使患者心理受到極大創傷，常導致心理失調[8]。腦卒中伴抑郁、焦慮障礙的發病率達15%～35%，嚴重影響了患者的工作及生活，不利于患者神經、運動及認知功能的恢復，增加了患者的致殘率和死亡率，給患者及家屬帶來精神及經濟負擔[9]。目前研究已證實腦卒中伴抑郁、焦慮障礙是生理、心理和社會等因素共同作用的結果，其中心理因素在其中起關鍵作用。因此，對腦卒中伴抑郁、焦慮患者予以心理干預顯得尤為重要[10-11]。
近年來國內外對腦卒中伴抑郁、焦慮患者認識功能障礙的心理干預治療進行了深入廣泛的研究，并取得了較好的療效[12-13]。田永梅等[14]研究發現對腦卒中后焦慮與抑郁障礙患者進行心理護理，可有效緩解患者焦慮、抑郁情緒，改善患者的神經、認知和社會活動功能，提高患者的生活質量和預后。趙惠寧等[15]研究發現腦梗死恢復期患者進行康復治療能明顯改善患者的生活質量，有效抑制患者的焦慮、抑郁等不良情緒。本研究結果發現治療4周后，觀察組HAMD和HAMA評分下降值較對照組更明顯；觀察組CNS評分下降或FMA評分上升值較對照組更明顯；觀察組患者認知功能改善總有效率明顯優于對照組。表明綜合性心理干預能明顯改善腦卒中伴抑郁和焦慮患者心理狀態，增強患者康復的信心，有利于患者神經和肢體運動功能的盡早恢復，促進患者認知功能障礙的有效恢復，從而提高腦卒中患者的治療效果，使患者致殘率和死亡率明顯下降，提高了患者的生活質量與預后。
綜上所述，綜合性心理干預能明顯改善腦卒中伴抑郁和焦慮患者心理狀態，增強患者康復的信心，有利于患者神經和肢體運動功能的盡早恢復，促進患者認知功能障礙的有效恢復，從而提高腦卒中患者的治療效果，使患者致殘率和死亡率明顯下降，提高了患者的生活質量與預后，具有臨床推廣價值。
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關鍵詞：設計；人工智能；挑戰；機遇
一、引言
第四次工業革命的到來，人工智能作為一項主要的技術，必將鞭策整個人類社會的轉型。很多國家制訂了戰略規劃，在2017年我國也了《新一代人工智能發展規劃》和《新一代人工智能產業三年行動計劃(2018-2020)》，人工智能產業已上升為國家戰略。近年來，在人工智能涉及的領域中，藝術與技術結合，升華到與人工智能的結合且越來越受到重視。阿里智能AI“魯班”已經掌握了上百萬個設計師的創意內容，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個設計師工作300年；央視節目中“魯班”PK資深設計師取勝等等這些新聞，無不極大地震撼了整個設計行業。設計師會失業嗎？高校的設計教育面對AI的挑戰與機遇如何制定培養目標？如何在新的競爭中占領先機？未來已來，智能藝術設計的路在何方?
二、設計行業面對四大挑戰
（一）驚人的數字
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；根據白宮的人工智能報告預測，在未來10-20年間，人工智能技術有可能取代47%現有工作。麥肯錫的預測是49%，盛產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是人類智慧的結晶，正在高速顛覆著人們的生活。
（二）AI設計發展趨勢
AI最容易取代的是簡單設計：如LOGO、UI界面、海報招貼、網站網頁、產品造型、室內家裝、產品包裝……原本這種理想的設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、規則的美術設計與制作工作，未來都容易被取代，傳統設計行業將會萎縮乃至可能逐漸消失。
（三）設計環境惡劣
設計創意無法保護，設計法規沒有限定，設計競價無序，商家廠家缺乏契約精神，設計知識產權無法保護契約，新設計新技術缺乏情趣，設計同質化嚴重……（四）設計教育落后現有設計模式傳統、設計教育落后，設計知識體系缺乏更新、進化，知識性重復訓練、模仿性傳統方法制約了學生創造性情感思維的發展，設計師終身教育觀念的缺失阻礙了設計師的可持續發展，設計知識與設計人才近親繁殖、代際傳遞的情況嚴重。
三、AIDesign發展迅猛
目前傳統藝術設計已經發生智變，使設計更美更快更簡單。人工智能藝術與設計已經一定高水平，如果設計師仍停留在傳統設計水平，就會受到來自機器的“威脅”。但也不全會，除了“創意”部分讓機器無可奈何，人類設計師與機器的競合中，我們要轉變方向注重數字移動媒體策劃與設計、移動媒體用戶需求挖掘、數字移動媒體需求文檔的撰寫、數字移動媒體優化、數字移動媒體UI界面設計、H5設計、App設計、UE用戶體驗設計、虛擬移動媒體設計、信息交互設計等媒體智能設計新技術。高品質藝術、設計依賴于混合增強智能技術。AdobeMax“SneakPeeks”將迎來Adobe全家桶的諸多全新功能，如圖片變視頻、靜態變動態、一鍵設計字體、視頻扣剪、紙盒自動生成、AR呈現、AE一鍵去馬、Ru跨平臺制作（剪輯、混音、調色）、跨平臺同步改稿、人工智能排版等十大看似很科幻但已經實現了的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計生產力的前景。同時MIT研發的工業產品AI設計系統即將面世。主要產品體現如下：
（一）AIVD人工智能視覺設計
AI集成化的成熟產品，比如Adobe系列的產品，軟件低層融入AI技術，更好更快地創作文字和圖像、影音等元素。如AdobeSensei：人工智能做設計的底層技術，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人工智能產品設計
Adobe人工智能鞋包設計、IBMWatson智能設計服裝、Autodesk智能設計汽車等。
（三）AISD人工智能空間設計
Prisma智能風格化設計、Autodesk建筑智能生成設計、ZahaHadid參數化設計等產品。
四、設計人工智能教育的發展動向
未來，人工智能教育會加速發展，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，成為人類靈魂的設計師；未來，AI將實現規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技術進一步提高師生教與學的體驗和教學效率。當務之急，要讓更多的老師正視人工智能的快速發展，通過學習AI技術了解人工智能的發展情況，從而改變老師的教育教學觀念和教學方法，引領高品質教育的未來。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.人機協同說大多數觀點是：未來，教師將與人工智能協同共存。未來知識傳授功能會逐步被人工智能取代，而人類教師則應偏重于培養學生的核心素養。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。應對人工智能時代，教師除更新教育教學觀念、轉變角色、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，更需要增強對，限于時間和精力有限，分別將有關AI知識技能分為三類，以適應設計人工智能的技術更迭和“一專多能”。
五、結束語
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，最近幾年來發展非常迅猛，在智能接口，數據挖掘，主體系統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；主體系統則是指的讓計算機具備愿望，能力，選擇等心智狀態的實體，實現計算機的自主性。從當前的應用發展趨勢來看，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技術輔助教學系統的思路，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控與記錄能力不夠。傳統的CAI系統，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，雖然已經能夠實現教學數據的排序、統計、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。系統無法根據學生操作的具體情況做出個性化的情況統計分析，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，結合高等職業技術學校的教學情況，特地提出一套人工智能輔助系統的設計思路：
（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。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，發現學生與老師都沒有發覺到的某些特殊的學習狀態，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，可以快速地對分析的結果進行展示，可以利用網絡的環境，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，將對于高職院校的教學產生非常強大與積極的影響。首先，該系統可以將教師從重復機械的日常教學環境中解放出來，不再通過傳統的測驗，考試，交流等方式獲知學生的學習狀態，由系統監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，以及與其他同學的差異，更能夠培養自學的能力。第三，該系統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。
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）.
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中國職業技術教育雜志征稿信息
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再給大家推薦職業教育范文：人工智能背景下職業教育變革及模式建構
董文娟1，黃堯2(1.天津大學教育學院，天津300350；2.北京師范大學國家職業教育研究院，北京100875)
摘要：順應人工智能時代的浪潮，基于新興技術的職業教育變革及新模式建構勢在必行。該文從職業教育智慧化、經濟發展、政策保障、信息化生態重構四個方面，剖析了人工智能時代職業教育變革的現實訴求，并進一步分析了當前職業教育外部環境及其自身發展的困境。人工智能背景下職業教育的變革體現出融合、創新、跨界、終身化的新特征。基于此，從課程、教學、學習、環境、教師發展、評價、教育管理及組織等方面，探究職業教育的變革路徑及模式建構。最后探討了職業教育模式變革還面臨回歸教育本質、規避技術弊端等挑戰，并提出“適應—引領人工智能”的發展目標。
關鍵詞：人工智能；職業教育變革；模式建構；智慧化
“人工智能的迅速發展將深刻改變人類社會生活、改變世界。特別是在移動互聯網、超級計算等新理論、新技術及經濟社會發展強烈需求的共同驅動下，人工智能發展呈現出深度學習、跨界融合、人機協同、群智開放、自主操控等新特征。”[1]人工智能作為新一輪產業變革的核心驅動力，為我國供給側結構性改革下的“新常態”經濟發展注入新動能，使人們的思維模式和生活方式發生了深刻變革。近年來，國家高度重視與社會經濟發展聯系最為密切的職業教育，積極推進職業教育信息化，運用人工智能改革教學方法和人才培養模式，構建新型智能職教體系，提升信息技術引領職業教育創新發展的能力。
一、人工智能背景下職業教育變革的現實訴求
人工智能對傳統教育理念產生了革命性沖擊，職業教育結構不斷調整，勞動力素質與市場需求的矛盾、學習方式與自我價值實現的矛盾等促使職業教育向智慧化、智能化發展。目前，我國處于教育信息化2.0、工業4.0的新時期，全球范圍內新一輪的科技革命和產業變革正在加速進行。“一帶一路”“中國制造2025”人工智能等重大國家戰略的提出，及以新技術、新產業為特征的新興經濟模式要求教育領域，尤其是職業教育培養行業、產業急需的技術技能型、智慧型人才，具備更高的創新創業能力和跨界整合能力，促進智慧化發展，助力經濟轉型升級。
(一)職業教育智慧化訴求：職業教育信息化發展的必然選擇
“智慧教育是以物聯網，大數據等信息技術為依托，創造智慧教學環境，轉換教育方法，內容與手段，注重教育網絡化，個性化和智能化的一種教育新模式。”[2]智慧教育作為“一種由學校、區域或國家提供的高學習體驗、高內容適配性和高教學效率的教育行為(系統)”，被視為教育信息化發展的高端形態[3]。因此，職業教育的智慧化并非簡單的數字化，強調信息技術推動職業教育教學模式和方法的變革，改變思維模式，創建價值等方面共享的學習共同體，培養創新型、智慧型人才。
職業教育智慧化是職業教育信息化發展的必然選擇。目前，我國的職業教育信息化水平正在穩步提高，投入持續增加，各種智能信息技術應用于教育教學、實習實訓、測量評價等領域，并逐步成熟，正在努力打造一個信息化、智慧化的現代職業教育生態系統。新時期我國很多地區及職業院校積極提升現有信息化系統的智慧化水平，積極創建智慧校園、智慧社區等，逐步實現了組織管理的智慧化、資源環境的智慧化和服務評價的智慧化。
(二)經濟發展訴求：人工智能時代的新興經濟需要高技能智慧型人才
人工智能時代職業教育運用移動互聯網、大數據等新興技術，與經濟及其他部門跨界融合，不斷創造新產品、新業務，推動職業教育模式創新，形成了以互聯網為基礎設施、人工智能為實現手段的經濟發展新常態。人工智能時代是以現代科學技術為支撐的新時代，各行各業的運作發展和對知識技術的掌握要求達到了更高層面，相應的教育需求也有所提升，市場環境渴求勇于創新、個性化的高技能智慧型人才。職業教育要應對行業上升發展的勞動力需求問題，基于人工智能應用，提高技能培養層級，以適應新的社會勞務需求。現代企業生產依托互聯網科技，與智能化設備直接聯接，通過數據分析和應用，促進科技成果轉化為生產力。勞動密集型企業已不適應現代行業、產業發展，需升級為網絡智能型，與此同時，職業院校的課程模式、專業設置、實習實訓、師資結構等也做出相應的調整和革新，既促進了職業教育的智慧化、智能化，又推動了產業升級和工業變革。
(三)政策保障：國家從宏觀層面保障人工智能時代的職業教育發展
2016年是我國人工智能元年，2017年我國頒布了《新一代人工智能發展規劃》，提出了“將發展人工智能放在國家戰略層面進行系統謀劃和布局”，這預示著我國人工智能時代的全面到來，為我國職業教育的發展提供了良好的宏觀政策環境。人工智能給職業教育帶來了符合時代精神的新內容，積極融合信息技術，整合職業教育資源，提升公共服務水平，影響和改變了原有的教育生態。緊密依托信息共享平臺，突破時空限制，讓學習者自我選擇，更加人性化和智能化。我國很多職業院校已經開啟了智慧校園的行動計劃，一些大中城市也在積極制定實施智慧城市的發展規劃，在良好的政策保障中提升智慧化水平。
(四)信息化生態重構訴求：人工智能時代的職業教育變革是對職業教育信息化生態系統的重構
“依據《2006-2020年國家信息化發展戰略》，我國正在有序推進數字教育向智慧教育的躍遷升級和創新發展。”[4]在新興智能信息技術的催促下，技術變革帶來了職業教育系統的顛覆性創新改革，打破現有的條條框框，改革傳統教育模式，再造教育業務新流程。在職業教育領域創新應用物聯網、大數據、人工智能等先進技術，提升各科各門教育教學業務，打造各級各類智能實訓部門、培訓機構，覆蓋貫通中高職院校，整合系統內外現有資源，推進智慧教育生態有序發展，為各類用戶提供最適合、最智能的職業教育資源和服務，完成對職業教育信息化生態系統的重構。
二、當前職業教育發展的現實困境
人工智能對各行各業的影響具有革命性和顛覆性，可能帶來新的發展機遇，也可能帶來不確定性的挑戰，比如可能會改變就業結構、影響政府管理、威脅經濟安全等，還可能會沖擊法律與社會倫理，影響社會穩定乃至全球治理。當前，人工智能與“大眾創業、萬眾創新”浪潮席卷而來，職業院校既是人工智能應用的戰場，又是培養技術創新型人才的“夢工廠”[5]。人工智能時代的職業教育信息化發展迅速，影響是廣而深的，對職業教育外部環境及其本身都造成了極大的沖擊。
(一)職業教育外部環境發展困境
“據聯合國教科文組織預測，到2020年，人工智能將替代20億個工作崗位”[6]，那些技術含量低、重復性強的技能將被智能機器、數碼設備所替代，工業機器人也將大面積應用。智能設備替代行業勞動力，能夠降低勞動成本，且具有高效、易操作等競爭優勢。傳統職業教育培養模式很難適應未來行業、產業的發展需求，人工智能沖擊職業教育就業崗位，撼動其所依附的崗位基礎，對職業教育的生存與定位產生了威脅。因此，根據智能時代職業教育的崗位特征與需求，提升職業人才的知識結構和專業技能，是新形勢下職業教育的發展方向。
(二)職業教育自身發展困境
近年來，人工智能在職業教育領域內的應用和提高是目前職業教育的發展趨勢。我國重視職業教育信息化、智能化發展，各級各類職業院校在信息化基礎設施建設、校園信息化管理等方面都有了顯著提升，但信息技術與職業教育的深度融合仍不夠緊密，表現出信息化管理效率低、科學決策水平低等現象。人工智能背景下職業教育自身發展的困境表現在：
1.課程與教學困境
職業院校新課程改革提倡構建智慧課堂，制定個性化學習計劃，注重課堂實施效果。但目前的實際課程教學仍是以教師為中心，強調知識的灌輸，重視統一性和計劃性，與教育改革提倡的個性化教學相去甚遠。教學方法、教學理念更新慢，很難激發學生的內在學習動力，創新性思維弱，使得個性化教育的無法實現。近年來，中央、省、市、縣四級教育平臺逐步建立起來，課程與教學的層級設計逐步完善，但在實施的過程中，各級平臺之間存在溝通不暢等問題，各級資源內容不系統，不銜接，導致無序疊加和資源的重復浪費，“精品課程”等項目豐富了課程資源，但質量不高。在線課程與教學以傳統的科目、章節為單元，構建系統性的在線教育內容，為用戶提供專業化的知識選擇，但由于受時間條件等限制，大多數受教育者習慣于碎片化學習，連貫性和整體性差，缺乏對課程與教學體系的系統性學習。
2.認知困境
隨著人工智能時代的到來，許多職業院校將“未來教室”“智慧課堂”定位為未來發展方向，進行了多種嘗試和改革，如MOOC混合教學、翻轉課堂、多屏教學等，但“管理者和施教者對智慧教育的理解多停留在‘智慧課堂=多媒體+傳統教學的層面’，教學觀念和思維依然固化，并沒有因為新技術的參與而得到實質改變”[7]，缺乏對多媒體網絡架構和智能學習平臺的深層認識，更缺乏對管理評價和互動交流等模塊的理解與掌握，雖投入大量人力財力采購了數量巨大、設備精良的多媒體設備和智能服務設備，但沒有充分有效使用，大大限制了智慧教育的發展潛力。
3.用戶困境
傳統教學以群體教育為基本單元，教師和學習者作為學習共同體，在管理、學習的互動過程中形成強大的群體約束力，促進雙方共同進步。在信息化教育時代，學習者自由掌握學習時間和進度，遇到問題可能無法及時解決并獲得反饋，無法進行面對面交流，因此，基于人工智能網絡化學習平臺，學習者需要高自控力、高學習能力才能適應這種全新的學習方式。
4.評價困境
傳統的評價方式多依靠經驗和觀察，智慧型評價則是基于學習過程的一種發展性評價，以采集到的學習數據為客觀基礎。在人工智能、數字信息化環境下教育效果的評價實際要受到很多因素的影響和局限，在信息技術與職業教育融合的過程之中，許多智能技術應用于教育教學實踐，難以進行定性定量的智慧評價，如互動交流及深層次的學習評價等。
三、人工智能背景下職業教育變革的新特征
人工智能帶來了思維模式的創新，改變了人們認識問題、思考和解決問題的方式，越來越多地依賴人與智能網絡的協同創新。人工智能背景下的職業教育變革圍繞經濟社會發展大局，“主動服務國家重大發展戰略，加大虛擬現實、云計算等新技術應用，體現校企合作、知行合一等職教特色，以應用促融合、以融合促創新、以創新促發展。”[8]人工智能背景下職業教育的變革必將加速推進職業教育的現代化、智能化進程，表現出了融合、創新、跨界和終身化的新特征。
(一)融合
人工智能技術科學應用于當前職業教育，在最短的時間內整合、重組大量的知識信息，形成科學的技術技能知識體系，為職業教育資源、企業資源、產業資源、社會資源等一切有可能聯結的資源融合提供了可能。為促進職業教育的智慧化發展，在現有的合作模式、集團模式、產教融合模式等實體協作發展的基礎上，建立智能互動的智慧教育供給平臺、常態化智慧課堂和大數據化智慧教育生態系統，為我國新興經濟發展提供高技能、智慧型人才支撐。
(二)創新
信息化時代下“變”為創新立足之要點。創新時代最需要提升的就是創造智慧。“由知識的理解記憶，轉向知識的遷移、應用并最終指向創造發明”[9]，以提高學習者的學習能力和應用能力，提升其創新思維和智慧思維，不斷開拓人類社會發展的高度和寬度。智能化、信息化的時代是創新不斷的時代，是原有知識不斷被更新、技術不斷被升級的時代。人工智能促使社會化協同大規模發展，促進職業教育體系核心要素的重組與重構，創新生產關系，呈現出新的協作架構，開創了新的教育供給方式，增加了教育的選擇性，推動了教育的民主化。學習者能夠按照自己的價值觀、興趣與愛好等選擇適合自己個性發展的學習方式和學習內容，促進學習者個性化、多樣化發展，最終實現教育公平。
(三)跨界
智能科學與職業教育連接起來，搭建起兩者溝通的橋梁，跨越了人工智能虛擬教育和線下實體教育的界限，實現了兩者之間的融合。教育供給由競爭資源轉變為協同合作，直線型的中心組織管理轉向去中心化、泛化管理。通過大數據智能技術平臺、遠程教育平臺等對職業教育資源進行整合共享，跨越教育邊界，與市場、行業、企業以及職業教育培訓機構對接，提供更加便捷的智慧化服務。
(四)終身化
人工智能時代職業教育的變革堅持“以人為本”的教育理念，滿足學習者在任意時間、任意地點、以任意方式、任意步調終身學習的需求[10]。打破了地域和時間的限制，體現了教育的泛在化、個性化和終身化，與終身教育理念的發展目標不謀而合。人工智能時代社會經濟發展加快，人們追求高層次自我價值的實現，充分體現出終身學習的必要性和緊迫性。目前，我國正在積極創建泛在學習環境，致力于構建終身化學習型社會，努力創造有利條件向全民提供終身教育與學習的機會。
四、人工智能背景下職業教育發展的模式建構
人工智能背景下職業教育的變革預示著全新思維意識形態、社會發展形態的變革，重塑職業教育可持續發展的新思維，重構信息時代職業教育的價值鏈和生態系統。智能化技術科學將現代職業教育內部各要素，以及內部要素與外部環境之間，通過虛擬技術和智能化手段互聯貫通，突破傳統教育價值的鏈狀模式，使職業教育由傳統模式走向“人工智能+職業教育”模式的建構。人工智能對職業教育課程、教學、評價、管理、教師發展等方面產生系統性影響，為職業教育提高教育質量和提升服務水平提供了技術支持和現實路徑，解決不能兼顧職業教育規模和質量的矛盾問題。下面將從課程、教學、學習、環境、教師發展、評價、教育管理及組織等方面來探究職業教育的變革路徑及模式建構。
(一)人工智能背景下職業教育的課程模式
人工智能時代的信息知識、科學技術正在以前所未有的速度增長、更新和迭代，呈現出了碎片化、多元化、創新性、社會性的特征。人工智能背景下職業教育的課程模式是為學習者提供按需可隨時選擇的知識儲備智能模式，解決了傳統職業院校課程教學的滯后性，呈現的是現代職業教育的前沿信息和內容。課程革命愈演愈烈，靈活多樣的微課、慕課等形式層出不窮，在線課程將成為常態，信息傳播媒介、知識獲取方式等都發生了巨大改變，課程內容和結構的表現形態、呈現方式、實施及評價等也都進行了相應變革。智能化信息科學技術為課程的設計、架構、實施提供了快捷和便利，為學習者的個性化、終身化選擇提供了多種渠道。人工智能背景下職業教育的課程模式的建構表現為：首先，線上線下融合的大規模開放課程融入現代職業教育，課程的表現形態和實施途徑呈現出智能化、數字化、立體化的特征，成為學校常態課程的有機組成部分，為學習者提供了更多的可選擇機會，使實施個性化課程成為可能。現代職業教育的課程內容強調學術性與生活性相互融合與轉化，融入社會資源，立足于我國社會經濟的新常態和學習者的全面發展，實現社會化協同發展，共贏共創；其次，課程實施的空間得以拓展，跨越了社會組織邊界、職業院校邊界，將從班級、年級、全校擴展到網絡社區以及更大的空間。課程的整體結構從分散走向整合，以技術為媒介，形成跨學科、多學科整合的課程；最后，課程內容的組織、課程的實施逐步模塊化、碎片化、移動化與泛在化，社會化分工更加精細，教師也將承擔教學設計、技術開發、在線輔導等不同的角色。
(二)人工智能背景下職業教育的教學模式
人工智能時代將信息技術有效地融合于職業教育各學科的教學過程，從知識的傳遞轉變為認知的建構，從注重講授和內容，轉變成重視學習過程[11]，構建“以教師為主導，以學生為主體”的以數字化、智能化為特征的智慧教學模式，重視學生的主體地位，引導學生“自主、探究、合作”。人工智能背景下職業教育的教學模式的建構表現為：首先，人們的學習方法、認知方式和思維模式已經發生了巨大的轉變。信息化教學使得信息技術已成為學習者認知的必要工具，認知方式也由“從技術中學”轉型為“用技術學”。其次，信息化教學的重點從“面向內容設計”轉變到“面向學習過程設計”，更加重視學習者發現問題、分析和解決問題能力的培養，關注學習者的學習過程，以及其獲得學習活動的體驗。同時，信息化教學要將課堂內的學習知識和課堂外的實踐活動聯結互動，按照學習者的個性化需求和認知方式自主選擇學習內容。第三，智慧教學將成為課堂教學的新重點。日常教學工作形態不再是點線面的連接，而是呈現為智能化、立體化的教學空間，智慧課堂將會促進學習者的深度學習、交互學習和融合學習，智能備課、批閱以及個性化指導等也將成為教育者新的教學工作形式。從機械評價學習結果轉變成適應性評價學習結果。第四，在線教學、整合技術的學科教學法將成為新的教學形態，促進教育均衡發展，實現跨學校、跨區域的流轉。移動學習、遠程協作等信息化教學模式，能夠實現教師的“教”與學生的“學”的全面實時互動，最大限度地調動學習者的主觀能動性，提升教學質量與人才培養質量。
(三)人工智能背景下職業教育的學習模式
智能系統和互聯網絡為學習者提供了豐富多元的學習資源和環境，推進了教育教學活動與學習環境的融合發展，人工智能背景下職業教育的學習模式也逐步建立起來，具體表現為：首先，智能時代的互聯網絡全面覆蓋每一個人、每一個角落，活動空間由課堂內拓展到課堂外，學習與非正式學習正在互相補充、互相與融合，導致學習者的學習行為變化、學習方式的革新。其次，基于互聯網出現了一批創新的學習方式，借助情景感知技術及智慧信息技術，進行真實過程體驗的情境學習，促進學習者知識遷移運用的情境化和社會化。第三，借助互聯網云技術和各種應用工具，學習者可根據自身學習需求，選擇最優學習方式，也可利用數據分析技術，追蹤記錄學習路徑和學習交互過程，隨時隨地獲取個性化教學服務和量身定制的學習資源，拓寬了智慧教育視野。第四，各職業院校開始拓展校園智慧學習的時間和空間，以實現虛擬和現實相互結合的智慧校園育人環境。推進網絡學習空間建設，加強教與學全過程的數據采集和分析，“引導各地各職業院校開發基于工作過程的虛擬仿真實訓資源和個性化自主學習系統”[12]，強化優質資源在學習環境中的實際應用。
(四)人工智能背景下職業教育的環境模式
智慧教育環境是以大數據、多媒體、云計算等智能信息技術為基礎而構建的虛實融合、智能適應的均衡化生態系統。信息技術與職業教育的深度融合，為師生的全面發展提供了智慧化的成長環境，如智慧云平臺、智慧校園。人工智能背景下職業教育的環境模式的建構表現為：首先，智慧教育環境將信息技術與職業教育服務結合、面對面教學和在線學習結合，形成數字化的、虛實結合的職業教育智能服務新模式。其次，智慧教育環境將促進各種智能化、數字化信息技術融入職業院校的各個業務范圍和業務領域，與系統內的其他業務橫向互聯、縱向貫通，且信息能夠適時生成和采集，全過程實現數字化與互聯化。第三，智慧教育環境能夠感知學習者所處的學習情境，理解學習者的行為與意圖，滿足學習者的個性化需求，提供多元化的適應服務和智能感知的信息服務。互聯網應用基于智能數據分析，實現智能調節與自動監控，為學習者提供定制式的學習服務和個性化的學習環境。未來教室必將變成“虛擬+現實”的智慧課堂，在網絡空間中參與線上課程、線下活動，實現線上線下互動交流。同時，智慧校園的創建和管理，能夠對每個班級、學區進行動態管理，構建出一個以問題、任務為線索，學生實現自主學習的知識體系和促進師生互動、生生互動的智慧管理平臺。到2020年，“90%以上的職業院校建成不低于《職業院校數字校園建設規范》要求的數字校園，各地普遍建立推進職業教育信息化持續健康發展的政策機制”[13]，以學習者為中心的自主、泛在學習普遍開展，精準的智能服務能夠滿足職業教育的終身化定制。
(五)人工智能背景下職業教育的教師發展模式
人工智能背景下職業教育的變革對教師的專業發展、素質能力提出了新要求，改變了教師的能力結構和工作狀態。教育信息化大背景下，互聯網技術、多媒體手段的產生、智能化設備的使用極大提高了教師的專業發展和能力素養，以適應新課程改革與教育信息化的要求。人工智能背景下職業教育的教師發展模式的建構表現為：首先，新時代教師專業發展的內在要求和外在環境都要求教師能夠認識、了解和應用互聯網新技術工具，促使教師專業發展能力和素養的提升和豐富。其次，教師的專業發展要面向實際、情境化、網絡化的教學問題，教師需要在多變的教育情境中綜合運用核心教學技能，將信息技術知識、學科內容知識、教學法知識很好地融合并遷移運用。新時代的教師要學會掌握使用智能化設備和數字化網絡資源，積極加強與其他專家、教師的合作，或遠程工作，形成基于智慧教育技術的多元化的學習共同體。教師的工作狀態由個體的單獨工作轉變為群體的共同協作，大大提升了教師的工作效率。第三，信息化背景下教師的教學理念要發生轉變，由促進學生“接受學習”轉變為“主動建構”，由“被動適應”轉變為“主動參與”，越來越強調以學生為中心的過程體驗，從了解信息技術轉變為掌握智慧教育技術，保持學科知識，教學方法，核心技術的動態平衡，促進學生智慧學習的發生。第四，信息化教師要學會使用智能化教育技術，積極開發數字化學習資源，創設豐富多元的教學活動，鼓勵學生掌握智能信息工具，學會探究和解決問題，發展提升學生的創新思維能力和信息化學習能力。教師的信息化教學能力和素養全面提升，信息技術應用能力實現常態化。
(六)人工智能背景下職業教育的評價模式
現代教育價值趨于多元，以互聯網為基礎的智能化信息技術使教育評價在評價依據、評價內容、評價主體等多個方面實現了全面轉變。人工智能背景下職業教育的評價模式的建構表現為：首先，互聯網信息技術應用于學習過程使得伴隨式評價成為可能，更加關注學習者的個體差異和特點。強調過程評價和多元共同評價，更加客觀全面，重視評價過程的診斷與改進功能，以促進學習者的個性化發展。其次，互聯網、大數據、智能云技術的出現使得評價的技術和手段多樣化、智能化，節省人力物力財力，提高了評價的科學性、針對性。第三，以大數據為基礎的適應性評價因人而異，可獲得及時反饋，可真實地測評學習者的認知結構、能力傾向和個性特征等，從知識領域擴展到技能領域、情感、態度與價值觀，構建以學習者核心素養為導向的教育測量與評價體系，促進學習者發展。
(七)人工智能背景下職業教育的管理模式
智能化信息技術、云計算技術、大數據技術等能夠促進大規模社會化協同，拓展教育資源與服務的共享性，提高教育管理、決策與評價的智慧性，因此，基于互聯網的教育管理必將逐步走向“智慧管理”模式。人工智能背景下職業教育的管理模式的建構表現為：首先，互聯網將家庭、學校、社區等緊密、方便地聯系在一起，拓寬了家長和社會機構參與學校管理的渠道，各利益相關者可共同參與現代職業院校的學校管理，協作育人。其次，新時代的職業院校管理模式通過可視化界面進行智能化管理，業務數據幾乎全部數字化，能有效降低信息管理系統的技術門檻，使管理工作更加輕松、高效。通過深度的數據挖掘與分析，能夠實現個性化、精準資源信息的智能推薦和服務，為管理人員和決策者提供及時、全面、精準的數據支持，以提高決策的科學性。第三，通過互聯網信息技術可以實現全方位、隨時的遠程監督與指導，從督導評估轉變為實時評估，可以實現大規模的實時溝通與協作，促進社會化分工，促進職業院校內部重構管理業務流程，使管理智能化、網絡化、專業化。
(八)人工智能背景下職業教育的組織模式
人工智能時代信息科學技術的蓬勃發展沖擊著學校內部的組織結構向智能化、網絡化的方向發展，各職業院校需要合理調整內部組織結構和資源分配，通過互聯網加快信息流動等方式，提高各職業院校組織管理的效率和活力。人工智能背景下職業教育的組織模式的建構表現為：首先，當今時代人工智能的產生不可能替代學校教育，但可以改變學校教育的基本業務流程。人工智能推動了學校組織結構向網絡化方向發展，教學與課程是提供信息數據的重要平臺，學校組織則構成了教育大數據生態系統。其次，“互聯網+職業教育”的跨界融合將打破學校的圍墻的阻隔，互聯網將學校組織與企業、科研院所等社會機構緊密聯系起來，提供優質教育資源供給，共同承擔知識的傳授、傳播、轉化等功能，促進學校組織體系核心要素的重構。第三，建設“智慧校園”，實現線上線下融合的智慧校園育人環境，實施一體化校園網絡認證，推動智能化教育資源共建共享，實現職業教育信息化建設的均衡發展。
五、人工智能背景下職業教育的模式變革面臨的挑戰及發展目標
人工智能將推進大數據、云技術等智能信息技術深層次融入職業教育課程與教學、組織與管理、評價與反饋等領域，形成社會化多元供給，為學習者提供多樣化的參與方式、自主選擇的學習形式和及時獲得反饋的評價途徑，有利于實現職業教育的共建、共享、共治。但其全面實現，還面臨著諸多挑戰。
(一)挑戰
首先，職業教育的新模式建構需要充足的資金支持。各職業院校積極建構智慧校園，努力實現智慧化產學研環境，打造一體化智慧城市網絡等核心技術的開發，都需要資金的根本保障。政府要給予資金政策保障并加強監管，資金管理部門要合理規劃，合理利用，專款專用，落到實處。其次，職業教育的新模式建構的成果表現離不開學習者對技術的理解、掌握和應用。在實際實施過程中，教育工作者既要利用信息技術優勢變革職業教育，也要避免技術中心主義傾向，“避免一味追趕技術新潮而不顧學生身心健康等，技術本身是一個禍福相依的辯證法。”[14]第三，“目前的教育實踐中，仍未能充分實現人機合理分工和雙邊優勢互補。人工智能終端系統擅長邏輯性、單調重復的工作，而人類則更適合情感性、創造性和社會性的工作。”[15]現階段，信息化技術水平還有待提高，智能機器不能完全勝任知識傳播、數據處理等工作，有待于進一步開發和完善，絕對依賴互聯網絡和設備，還存在一定的風險。
(二)發展目標
人工智能時代職業教育變革重新架構了職業教育發展模式，完成了對資源的重新整合配置，改變了人的思維方式、學習方式和生活方式。人工智能時代下沒有職業教育模式的改革，就不可能建構真正的現代化職業教育。人工智能背景下職業教育的發展目標可以概括為個三方面：
1.“智慧腦”與“智能腦”融通
隨著第四次產業革命的到來，信息技術爆發式發展，造就了以電腦、互聯網為基礎的智能腦。職業教育智慧化發展的一個目標就是如何讓學習者發揮人腦“智慧腦”與機器設備“智能腦”的“雙腦”共同協作[16]。人工智能時代職業教育與信息技術的深度融合，就是要通過“智慧腦”和“智能腦”的協同作用，發揮互補優勢，進行融通式學習，而不是簡單地人腦與電腦的技術對接。
2.“現實世界”與“虛擬世界”結合
在人工智能時代，網絡虛擬技術的發展使人類擁有了真實與虛擬兩個世界，虛擬信息技術的興起在一定程度上會影響職業教育的實體教育，實體教育的發展也需要虛擬技術的支撐。但在具體的學習實踐中，還會存在利用這兩個世界時顧此失彼、難以平衡的問題。目前，虛擬化教育技術在職業教育領域不斷應用與推廣，職業教育的發展模式不斷優化，使得職業院校線上線下的邊界逐漸消融，“現實世界”與“虛擬世界”更好地結合。人工智能時代職業教育的本質沒有發生根本改變，學習者要學會利用這兩個世界虛實融合、高度互動，充分發揮出自身的優勢，更好地學習與生活。
3.職業教育“適應人工智能”發展為“引領人工智能”
人工智能為職業教育帶來了強大的技術支持，為職業教育帶來了便利。初始階段的職業教育基本知識和技能被數字化和智能化，通過人工智能相關課程，云教育模式，個性化學習計劃等，適應并應用人工智能，以提高職業教育的效率和質量。職業教育重在技術創新，對于行業技術發展具有一定的引領性作用。未來人工智能將成為職業院校快速發展和轉型的技術支撐。“如某些職業院校基于自身優勢專業與相關行業的智能自動化企業合作，實現以職業教育發展引領人工智能。”[17]目前，人工智能處于適應性大發展階段，隨著信息化技術的提高和智能化設備的普及，人工智能時代必將由專用人工智能時代步入通用人工智能時代。在通用人工智能時代，人工智能與職業教育深度融合高效協作，職業教育完全適應且完美應用于人工智能，進一步引領人工智能發展，由“人工智能+職業教育”發展為“職業教育+人工智能”的時代。
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。由于信息環境巨變與社會新需求的爆發，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，對其未來職業生涯的發展有著重要作用。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學生的技術創新思維與能力，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節設置，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，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；在醫療領域，是醫療器械的創新生產源動力；在能動領域，是高端能源裝備與新能源發展的重要驅動；在光電信息與計算機工程領域，技術的發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勢的新型教學模式。針對管理類專業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性，適用于管理類專業學生的教學。具體而言，高校基于其問題啟發性、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性與耗時性，但具有很強的積極效果：培養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節是逐漸遞進、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、社會產業發展及研究現狀聯系起來，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、發論文的積極性。例如，教育部主辦的中國研究生人工智能創新大賽，圍繞新一代人工智能創新主題，激發學生的創新意識，提高學生的創新實踐能力，為人工智能領域健康發展提供人才支撐。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，激發學生的創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、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了《國務院關于積極推進“互聯網+”行動的指導意見教育》、《高等學校人工智能創新行動計劃》等文件，“互聯網+”、“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4.0和強國戰略，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，根據管理類專業偏向領域，開設關聯程度較大、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學生的微積分、線性代數、概率論等專業基礎數學課程以及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，以期培養學生的自主思考能力。
[關鍵詞]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，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的，但是人工智能的不斷發展，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
智能輔助學習系統，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，具備以下幾個特征。
2.2.1 虛擬教師跨學科能力
與傳統的教師專一某一學科不同，虛擬教師并沒有學科邊界劃分。只要學習系統研發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、作業部署、考試動態等信息。
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 優勢分析
智能輔助學習系統，有三大核心優勢。
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展，為中學教育帶來的價值外，當前國家政策和社會環境也非常有利。
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上的投入，隨著《國家中長期教育改革和發展綱要（2010―2020年）》和《教育信息化十年發展規劃（2011―2020年）》等相關規劃相繼出臺，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，根據前瞻產業研究《中國在線教育市場前景與投資戰略規劃分析報告》統計，2015年在線教育市場規模大約為479億美元，而這一數字在2020年預計將增長到504億美元。這個持續迅猛增長的市場正在吸引越來越多的創意和資本，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，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、系統研發，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發展、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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一、頂層設計,構建全方位、多層次、可操作的指導體系。
為了保障人工智能教育在我校真正落實和長期發展，學校將人工智能教育工作納入到學校整體三年發展規劃中，并作出明確要求。
為了讓師生更加重視人工智能教育，促進學生全面發展，特修訂了我校“五美”能行課程體系，將人工智能課程進行了重新定位和設計。
為了建設符合我校校情、學情的人工智能課程體系，學校成立了人工智能課程建設與實施的探索與研究項目管理團隊，制定了項目計劃書，從項目名稱、項目團隊、項目背景、項目創新點及解決問題、項目推進措施、項目完成期限等方面進行了具體規劃。
二、支撐保障
完善軟硬件設施和文化建設，為人工智能教育開展做好支撐和保障。除了四樓獨立的人工智能實驗室，我校還自主改造了五樓的創客教室和閱覽室，擴寬了人工智能教育場所，盡全力滿足學生人工智能上課需求。
學校高度重視人工智能教育，不斷加大投入。在資金緊張的情況下依然給學生購買了小學生C++趣味編程書和人工智能超變戰場的場地。
三、具體做法
1.基于校情和學情的人工智能課程設計
課程設置：開學之前，課程部整體規劃，實行信息技術課兩節聯排。
人工智能課程開設內容安排：基于校情學情，本學期3-6年級全面鋪開人工智能課程，3年級以信息技術基礎知識、編程貓、樂高搭建基礎入門為主；4年級AI神奇動物，5-6年AI變形工坊，是集搭建和編程于一體的人工智能課程體系。本學期信息技術類人工智能特色社團的開設：人工智能機器人社團、信息學奧C++社團、創意編程社團。
2.三位一體，三組聯動推進人工智能課程的開發與實踐。三組是：項目組、教研組和集備組。具體做法是：
項目組的做法：根據人工智能項目管理計劃書的內容和要求，3月初進行項目工作總結和4月份計劃匯報，5月份進行了中期匯報。進一步梳理人工智能校本課程的內容，促進人工智能課程實施與落地，進行了生本AI人工智能校本課程的開發與研究，重點對課程目標和課程內容進行了設計和探索。
教研組的做法：1.參加區首次信息技術教研活動，明確方向和工作重點。組織信息技術教師按時參加區里首次信息技術教研活動，并將區里的要求傳達給每一位信息技術老師，為接下來的工作做好鋪墊指明方向。2. 教研組內進行磨課，四年級潘倩老師執教了四年級AI神奇動物—敏捷的蛇；徐娜老執教了五年級AI神奇變形工坊—設計“地雷”，課后及時聽評課，提出優點與不足，并進一步改進完善。
集備組活動：各年級備課組利用雙周周二上午時間進行集備，研究本周的上課內容、梳理課堂具體流程及教學設計。
3.加強教師培養力度，積極組織教師參加人工智能培訓和學習。學校鼓勵教師進行小課題的研究，提升教學專業素養。2019年區級小課題《小學人工智能課程體系、教學策略和教學評價的研究》順利結題。2020年區級小課題《奎文區人工智能教育專項課題--小學人工智能教育教學策略及評價方法的研究》立項。
4.為了拓寬視野，為人工智能教育的發展進一步指明方向。落實請進來：邀請區教研室專家進校為學校人工智能開展情況進行診斷；邀請優必選指導老師入校指導人工智能課程，并進行賽事輔導和培訓。
5.為了給學生的學習搭建更廣闊的平臺，豐富學生的課余文化生活，促進學生信息素養的提升。以賽促學，積極組織學生參加各級各類比賽。
四、取得成效
1.學校層面：以人工智能教育為契機近年來，我校的信息化、數字化、智能化水平不斷提升，互聯網+教育、智慧校園工作取得了巨大的進步，學校獲得省市區多項榮譽。
【關鍵詞】人工智能；未來教育；未來學校；創新變革；挑戰
【中圖分類號】G434 【文獻標識碼】A
【論文編號】1671-7384（2017）07-0012-03
近年來，世界各國高度重視人工智能技術的發展，相繼了相關研究報告。2016年10月，美國白宮了《為人工智能的未來做好準備》和《國家人工智能研究與發展戰略計劃》兩份重要報告。2016年11月，英國政府《人工智能：未來決策制定的機遇與影響》報告。2017年3月，國務院總理發表2017政府工作報告，指出要加快培育壯大包括人工智能在內的新興產業，“人工智能”首次被寫入政府工作報告。當前，人工智能正逐漸融入電商零售、醫療健康、交通以及個人助理等多個領域，并展現出巨大的應用空間。人工智能在教育領域同樣擁有巨大的應用潛力，隨著知識表示方法、機器學習與深度學習、自然語言處理、智能、情感計算等關鍵技術的發展，人工智能將在教育領域發揮越來越大的作用[1]。
人工智能在教育中的典型應用主要集中在智能導師輔助個性化教與學、教育機器人等智能助手、居家學習的兒童伙伴、實時跟蹤與反饋的智能測評、教育數據的挖掘與智能化分析、學習分析與學習者數字肖像六大方向[1]，已經表現出巨大的應用潛力。學校作為教育活動的重要組織場所之一，人工智能將為學校的管理與教學帶來變革性的影響，主要表現在四大方面：維護校園安全、輔助教師教學、變革學習范式以及優化學校管理。
維護校園安全
校園安全是順利開展學校教育活動的基礎，也是教育改革和發展的基本保障。《國家中長期教育改革和發展規劃綱要（2010-2020年）》指出，要“切實維護教育系統和諧穩定，深入開展平安校園、文明校園、綠色校園、和諧校園創建活櫻為師生創造安定有序、和諧融洽、充滿活力的工作學習生活環境”[2]。計算機視覺與機器人技術的發展使得人工智能維護校園安全成為可能，其將在非法人員識別、消防安全預警、活動事故防護三個方面發揮重要作用。
1. 非法人員識別
部署保安機器人將是未來學校保證維護校園安全的重要措施之一。保安機器人能通過眼部的圖像采集設備采集進入校園人員的面部信息，識別當前人員身份，若未檢測到相關人員信息，系統則會通知學校的安保人員進行身份驗證、登記等工作。同時，位于校園各處的保安機器人還將實時監控是否有陌生人通過非正規途徑進入校園，檢測到相關行為之后，則會通知學校安保人員進行處理。此外，位于學校門口的保安機器人還將采集學生的面部信息，與信息庫中的學生信息相比對，確定學生身份，并記錄學生到校與離校時間，確保學生在校期間的安全。
2. 消防安全預警
未來學校的消防安全預警系統包含了感煙探測器、感溫探測器、火焰探測器、可燃氣體探測器等多種感應器，同時通過攝像設備實時采集圖像信息，分析畫面中是否出現明火、煙霧等現象。其綜合圖像分析與探測器感知，判斷是否有火災現象發生。此外，系統通過實時采集校園內人員的行為數據，與數據庫中消防安全危險行為做比對，分析是否有相關危險行為發生。若危險行為發生，則會通知學校安防人員。在火災發生時，擁有智能搜救技術的消防機器人將會代替人進入火災發生區，通過生命探測儀，自動感應、搜索、識別被困人員，將其救出火災發生區。消防機器人的部署很大程度上避免了人員進入火災發生區受到二次傷害現象的發生，其機動性超越了現有的消防安全系統，在很大程度上保證了校園內師生生命和財產安全。
3. 活動事故防護
目前，校園課間活動的傷害事故主要表現在擁擠踩踏傷害、追逐打鬧傷害、危險游戲傷害等三個方面。基于人工智能的活動事故防護系統通過校園內的攝像設備實時采集師生行為數據，通過與數據庫中活動事故危險行為模型相比對，分析判斷是否有危險行為發生。若相關行為發生，系統則會將相關危險行為發生的地點、類型等發送給學校的安防人員，提醒安防人員采取相應措施。
輔助教師教學
隨著圖像識別、語音識別、自然語言處理等技術的發展，越來越多的人工智能工具被應用于教育領域，成為教師教學的得力助手。教育機器人和智能作業測評工具的出現大大減輕了教師的負擔，提高了教師教學的效率。
1. 輔助備課
備課是真實教學實踐的預演，是應用教師知識并發展教師知識的過程。其既是確保教學質量的條件，也是教師專業發展的途徑[3]，是教師教學的重要組成部分。備課機器人能夠通過語音識別記錄教師話語信息，利用自然語言處理技術分析整合教師話語信息，識別教師要求。備課機器人根據教師提供的教學目標、教學重難點、學生的基礎知識等，在相關學科的知識庫中進行資源的搜索與整合，形成電子教案。同時，根據教案內容為教師提供課堂測試習題以及上課所需課件。教師只需要根據所教班級的學生特點與自己的教學習慣，對教案、測試習題以及課件稍作調整即可應用于教學。
2. 智能作業測評
自然語言處理技術的進步使得作業自動批改成為可能。科大訊飛將“訊飛超腦”計劃的階段性研究成果“全學科閱卷”技術應用于考試，實現閱卷過程的數據化與自動化，在將教師從簡單重復的閱卷工作中解放出來的同時，完成對考試數據的采集[4]。基于人工智能的作業評測系統可對作文、閱讀等主觀題進行語義識別并提出修改意見，根據學生的作業結果為教師自動生成詳細的學情報告。智能作業評測技術的應用將有效分擔教師的教學壓力，顯著提高教學效率，教師能夠更多地專注于與學生互動、教學設計和專業發展。
3. 輔助課堂管理
在未來，教輔機器人將走進教室，輔助學生解決學習中遇到的難題。教輔機器人能夠識別學生身份，讀取學生當天所學課程信息以及學生在課堂的行為數據，為學生提供個性化解題方案奠定基礎。教輔機器人通過語音識別獲取學生問題信息，利用自然語言處理技術分析整合學生話語信息。然后，教輔機器人通過人臉識別采集學生的面部信息，綜合面部表情、姿態和語調通過情感計算技術分析目前學生的情緒狀態，綜合學生的情緒狀態和行為數據確定學生當前學習狀態。教輔機器人依托優秀教師授課資源庫，智能搜索相關答案，針對不同學習狀態的學生采取不用的解題風格。此外，教輔機器人將收集到的學生行為數據上傳到學生管理系統，輔助教師等進行學生的日常管理工作。
變革學習范式
學習范式是指特定時代的學習共同體所共有的學習理念、學習方式，并對學習者的學習態度、學習行為產生積極的引導作用，以促進學習的有效進行[5]。人工智能技術的發展使自適應學習系統真正地為教育所用，為學習所用，人工智能將使現有的學習范式走向自適應學習。
自適應學習系統在本質上是一類支持個別化學習的在線學習環境。它針對個體在學習過程中的差異性（因人、因時）而提供適合個體特征的學習支持，包括個性化的學習資源、學習過程和學習策略等[6]。基于人工智能的自適應學習系統將整合自適應內容、自適應評估和自適應序列三種工具。自適應內容通過分析學生對問題具體的回答，為學生提供個性化的內容反饋和學習資源推送。自適應序列利用一定的算法和預測性分析，基于學生的學習表現，持續收集數據。其中在數據收集階段，自適應序列會將學習目標、學習內容與學生互動集成起來，再由模型計算引擎對數據進行處理以備使用。自適應評估可根據學生回答問題的正確與否，及時改變和調整測評的標準。
優化學校管理
學校是教育的核心單元，高效的學校管理是學校開展各項工作并得以高效運行的重要保障[7]。人工智能的融入將使未來學校的管理工作更加高效，使學校更好地服務于教師的教學與學習者的學習。其將在考務管理、教師管理、學生管理三方面發揮重要作用。
1. 考務管理
在未來的學校中，監考機器人將代替監考人員進行考務工作，很大程度上節省學校考務管理方面的人力資源。監考機器人通過內置于眼部的攝像頭采集學生的面部信息，與數據庫中學生信息比對，確定學生身份，自動完成簽到。其通過內置于手臂端的金屬探測器，掃描學生全身，z測學生是否帶有作弊物品。監考機器人通過攝像頭、紅外感知等確定學生位置以及教室內的桌椅等位置，規劃行動路徑，分發和收集試卷。此外，監考機器人還將通過位于眼部的攝像頭實時采集學生行為數據，與數據庫中作弊行為實時對比分析，如果學生有作弊行為發生，則會立即制止，維護考場紀律。
2. 教師管理
教師管理是學校管理工作中的重要組成部分，教師評價則是教學管理中的核心部分。人工智能為教師的智能評價提供了可能。基于人工智能的教師評價系統通過教室的攝像設備實時采集教師及學生的行為數據、表情數據，通過學生的穿戴設備采集其體征數據。系統經過對教師和學生的行為數據、情緒數據和體征數據的分析（如系統與學校的學科管理系統相連通，確定教師的教學內容是否與教學大綱要求相適應，重難點是否突出，所講述內容是否具有實用性；教師講授知識時，根據學生的行為、情緒和體征的反應確定教師所講授知識是否被學生理解；教師在講授內容和組織學習活動時，語言是否規范、清晰，態度是否親切和藹等），最終評定教師的教學效果，并生成可視化報告，輔助學校完成對教師教學效果的評估工作。此外，系統還將通過教室的攝像設備采集教師面部信息，識別教師身份，自動記錄教師的出勤情況，輔助學校的教師管理工作。
3. 學生管理
學生管理在學校管理中同樣發揮著重要作用。基于人工智能的學生管理系統可通過位于學校門口以及教室的攝像設備采集學生面部信息，識別學生身份，自動記錄學生的到校時間和離校時間，為學生的出勤考核提供數據支持。通過位于教室的攝像設備實時采集學生的行為數據，分析學生的課堂表現以及課余時間的同學之間的交流情況，為學生管理的班風、學風管理提供決策支持。同時，通過分析學生的學習成績、課堂表現、課下交流情況，判斷學生是否有異常行為（趨向），并及時反饋給學校管理者。此外，系統還將學生的在校情況，包括到校時間、離校時間、測試成績、作業完成情況等反饋給學生家長，家校協同完成學生管理工作。
讓機器在沒有人類教師的幫助下學習，讓機器像人類一樣感知和理解世界，使機器具有自我意識、情感，以及反思自身處境與行為的能力，是人工智能面臨的主要挑戰[8]。除此之外，人工智能在教育領域中的應用目前還處于初級階段，在學校的管理與教學應用方面仍面臨著數據基礎薄弱、決策和推理機制適應難、缺乏專業應用人才等挑戰。
（作者單位：江蘇師范大學智慧教育學院）
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陳仕品，張劍平. 基于EAHAM模型的適應性學習支持系統體系結構[J]. 電化教育研究，2008（11）： 53-57+82.
這是以張國榮在影視、電臺等留存下來的原聲建模，通過情感語音合成技術實現與粉絲“隔空對話”。據了解，任何一個人只要用30分鐘按照要求錄制50句話，就可以用百度大腦的語音合成技術模擬出這個人的聲音，這意味著，今后每個人都可以擁有自己的聲音模型。這是百度大腦所具備的基礎能力之一，從語音、圖像到自然語言理解再到用戶畫像……百度在這些領域的應用已經深入到人們的日常生活中。當這些能力賦予全社會的每個人，就能變換出無窮無盡的可能性，讓我們重塑對未來的想象。
人工智能的這種神奇魅力吸引了各大科技公司，谷歌、Facebook、IBM等國外科技巨頭紛紛通過成立人工智能實驗室、并購初創公司等方式，在人工智能領域進行多點布局。百度亦不例外，在人工智能方面的研發可謂不遺余力，更是第一個把人工智能提到核心技術創新地位的國內互聯網公司。
2015年底，百度挖來NEC美國智能圖像研究院的負責人林元慶擔任百度深度實驗室主任，由他帶領深度學習實驗室研發具有統治級別的人工智能技術。在本刊的專訪中，林元慶表示，“我覺得中國的互聯網節奏非常快，尤其是人工智能的發展。現在人工智能的剛需已經很明顯了，可以說非常旺盛，關鍵是如何把剛需挖掘出來，做出來，這才是重要的。”
百度大腦是百度人工智能的核心
《網絡傳播》：百度大腦目前有哪些階段性成果，其價值體現在哪里？
林元慶：百度大腦已建成超大規模的神經網絡，擁有萬億級的參數、千億樣本、億級特征訓練，能模擬人腦的工作機制。通過深度學習、大規模計算和大數據三大部分，百度大腦目前已經具備了語音、圖像、自然語言理解和用戶畫像四大前沿能力。以語音識別為例，目前百度語音識別的準確率能夠達到97%。在人工智能時代，百度大腦將是百度向社會輸出人工智能技術能力的核心，經過長期的投入與布局，未來百度大腦不僅將像百年以前的電力一樣成為商業新能源，更將深入到生活中，將電影中的場景變為現實。
《網絡傳播》：百度大腦宣布對廣大開發者、創業者及傳統企業開放其核心能力和底層技術開放，是出于何N考慮？
林元慶：百度大腦開放共享的思路，實際上是希望在時代變革大幕開啟之際，助力廣大合作伙伴全面共享人工智能時代，完成下一幕的轉型升級。百度大腦未來將與各行各業結合，衍生出不同領域的行業大腦，比如醫療大腦、交通大腦、金融大腦等。目前，百度大腦已經應用到教育、金融和娛樂等多個行業。
人工智能滲透百度所有產品線
《網絡傳播》：今年基本上全球各大互聯網公司都把人工智能作為最核心突破的領域，在這一領域，百度和其他公司的戰略方向有何不同？
林元慶：百度在人工智能領域起步早，布局領域廣，并且已經有很深的積累，既實現了對內業務的支持，也進行了大量對外技術的輸出。目前，百度的人工智能幾乎已經滲透到百度所有的產品線當中，以此改進百度全線產品的用戶體驗并提升用戶黏性。比如說手機百度的語音搜索、鳳巢的推廣系統以及百度外賣的調度系統、百度金融結合人工智能給用戶的畫像等等。接下來百度一方面將進一步提升各項人工智能技術，打造平臺化的對外輸出能力；另外一方面還將著力把這些人工智能技術和能力應用到具體行業和垂類中，提升行業的效率，促進行業變革。
《網絡傳播》：雖然業界普遍認可人工智能的巨大前景，但在目前來看，人工智能在短期內還很難看到盈利，那么，怎么看人工智能的普及和商業化？
林元慶：人工智能已經為百度的搜索業務提供了巨大幫助。人工智能的發展和普及有四大關鍵性的支柱――機器學習算法（特別是深度學習）、大數據、大規模計算，以及可供以上要素不斷訓練迭代的大應用。目前，人工智能在前三個領域都已經有了一定程度的突破，同樣關鍵的是人工智能技術的大規模應用，只有在制造業、醫療、汽車駕駛、娛樂等各個領域各個場景的不斷應用，才能形成“數據-技術-產品-用戶-更多數據-更強技術”這樣的一個正向循環。在這些不斷擴展的應用中，商業化也就是自然伴隨而來的事情了。
互聯網的下一幕是人工智能
《網絡傳播》：如何看人工智能在2016年的“爆發”？
林元慶：1956年夏天，“人工智能”首次被提出，但在之后的半個世紀都沒有能夠解決人工智能的問題。上世紀70年代到90年代，美國一直有人工智能的課程，但卻沒有實際的應用，在當時，任何一個領域都看不到有價值的人工智能應用。上世紀90年代以后，數據量越來越大，計算的能力也越來越強，機器學習逐漸興起；到2006年，深度學習的概念被提出，特別是在2010到2012年間，深度學習在語音識別和圖像識別領域取得了突破性進展。深度學習的成功極大地推動了人工智能的商業化。實際上，在2013年，《MIT科技評論》就已經把深度學習列為當年的十大技術突破之首，但今年確實是人工智能大規模商業化落地的一年。
《網絡傳播》：人工智能將會如何影響各行各業？
林元慶：影響最大的是制造業。當人工智能時代到來，制造業會徹底被物聯網改變。未來所有商品都能聯網，將數據傳回云端，通過人工智能技術進行分析，為消費者帶來實實在在的價值。汽車工業也將被人工智能徹底改變，盡管安全問題的解決路徑在傳統汽車廠商與創新廠家間有所不同，然而我們基本上還比較自信，有一天會進入來自動駕駛時代。此外，娛樂業及健康產業同樣也會被人工智能所改變。對于前者，虛擬現實與增強現實很可能會成為主流的內容形式，顛覆消費者對娛樂內容的消費方式；對于后者，通過基因分析、精準的醫療圖像診斷，患者的疾病將得到更加精準和個性化的治療。
