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人工智能下的教育反思范文1
隨著科技的發展，社會的進步，人工智能這一嶄新的名詞誕生了，人工智能在給人們提供便利和方便的同時，也給帶來了一群無用群體。這些被機器取代了，的工作的人，被冠上了無用的稱號，近期阿里巴巴開發無人超市，再次引發了人們的熱潮。機器智能的推廣是否給人們帶來了都是好處？
科技讓過去的空想變成了現實，信息技術的飛速傳播，讓人們忽視了距離的存在，人工智能這一產物逐漸走進了我們的生活，無人超市機器帶娃，智能家具……這些新科技著實給我們帶來了巨大的便利，但是隨之引發的社會問題不得不令我們反思，重新審視這一人工智能的潮流。
人工智能挑動的是社會的穩定，就目前的社會形勢來看，技術化高效化的產業，對人們的個人素質能力要求會越來越高，社會的高速發展逐漸演變成了超速發展，這樣的發展步伐難免會使許多滴知識的水平民眾，跟不上。所以說現在人們受教育水平往往很高，但是能接受高知識教育的，畢竟只有少數部分，如果社會以這少數部分的水平來發展，那必然是忽視了余下的大部分，人工智能的開發出自有技術的團隊，用人工智能來取代，本來就是苦苦掙扎底層的人民，民心不平，又無力跟上，久而久之必然會產生反抗情緒，對整個社會的安定產生極大的威脅。
人工智能下的教育反思范文2
關鍵詞:教學模式;創新;在線課程
在大學數學教學中，主要以幻燈片展示與板書相結合的形式進行教學。然而，面對人工智能、教育信息化等技術浪潮，教學模式也急需創新。教學模式的創新，就是為了給學生們構建智能化、網絡化、個性化、終身化的教育體系。教學模式的創新，使得學習者能夠自主選擇學習時間、地點、內容和方式。教學模式的創新，拓展了學習者受教育的時間與空間。教學模式的創新，改變了傳統的教師講授式的“重教”的教育理念，使學生的學習個性化，最終達到教師與學生共融的目標。那么，教學模式如何創新呢，我們介紹以下創新路徑。
1加強在線課程平臺建設，實踐教學模式的創新
“開放、共享”理念逐漸被教師和學者們認可，使得開放的教育資源逐漸走向更加科學、系統。在線課程平臺可以滿足學生個性化學習的需求，使學生在碎片化時間中促進生成性學習和智慧性學習的發生。在線課程平臺采取“化整為零”、“自上而下”的民主化和平民化建設理念，匯集了大量的優秀教育資源，拓展了知識傳播路徑，為學生提供了自由共享的學習空間。同時，在線課程也以它的非結構化和易于重用的特點和優勢，促進了教師應用在線課程。高校的翻轉課堂和微課建設實現了理念轉向，以適用性和實用性為著力點和突破口為在線課程平臺建設出力，建設了一批國家精品課程，使得教育資源更加開放和共享。在線課程平臺的建設，使得學生可以在課余的時間自主學習。課前預習，預習結束后有客觀題供學生檢測預習效果，客觀題在題庫中隨機選取，每個學生的客觀題不盡相同，但是整套題的難易程度是相同的，便于教師在查看學生的預習效果時，可以更好地區分學生預習效果的差異性。課后復習，與課前預習的題庫的設置理念相同。然而，遠程教育師生時空分離的環境中，學習效率與教學質量難以保證。那么，我們必須要有相適應的學習支持服務系統，而取得學業的良好保證是學習分析技術，運用多類分析方法和數據模型解釋與預測學生的學習表現，從而準確把握學科教學目標，調整教學策略，優化教學過程。
2人工智能助力教學模式的創新
人工智能技術中的智能輔助系統和教育機器人可以監控學生的個性化學習。通過學習分析技術和用戶畫像技術，搜集學習者學習數據，平臺為學生提供適切的學習資源和路徑。結合知識圖譜，建立領域知識庫，輔助教師針對學生的不同能力生成不同試題并進行作業批改。通過提供沉浸式的虛擬學習環境，學生可在任意時間、任意地點參與到學習中。除此之外，任何事物均有兩面性。反思性實踐者的教師和學生，需要教師批判地分析和判斷人工智能技術應用的教學體驗。
3教學相長、創新管理模式推動教學模式的創新
傳統的教學模式以教師為主導，在線課程倡導“以學習者為中心”。在傳統的教學模式影響下，在線課程體現的教學模式受到制約。傳統的教學模式“重教”，在線課程“重學”?！爸亟獭迸c“重學“不能截然對立，應在“重教”基礎上“重學”，達到教學相長的目的。在線課程，讓教師樹立以學生為中心的理念，主動適應新技術引發的教育教學改革。教師在平時應注重加強線上課程和線下教學環節的整體設計，線上注重課前預習與課后復習結果的反饋，節省了批改作業的時間。線下注重教學的教，提高教學質量和教學水平。要營造良好的在線教育建設環境，切實有效地調動教師建設在線課程的積極性和主動性。需要有配套的制度加以支持在線課程的建設。建立高效的課程教學團隊，幫助老師擺脫瑣碎的事務性工作。在信息推送、學習互動環節減輕教師的工作量，使教師有更多的精力和時間投入到關注學生的學習進程中，開展深層次的交互和共享。在制度設計上，給予教師更多支持，比如在工作量計算、職稱評定等方面進行一定比例的傾斜，給予獎勵在在線課程研究方面有建樹的教師。
人工智能下的教育反思范文3
【關鍵詞】法理學/法律推理/人工智能
【正文】
一、人工智能法律系統的歷史
計算機先驅思想家萊布尼茲曾這樣不無浪漫地談到推理與計算的關系：“我們要造成這樣一個結果，使所有推理的錯誤都只成為計算的錯誤，這樣，當爭論發生的時候，兩個哲學家同兩個計算家一樣，用不著辯論，只要把筆拿在手里，并且在算盤面前坐下，兩個人面對面地說：讓我們來計算一下吧！”（注：轉引自肖爾茲著：《簡明邏輯史》，張家龍譯，商務印書館1977年版，第54頁。）
如果連抽象的哲學推理都能轉變為計算問題來解決，法律推理的定量化也許還要相對簡單一些。盡管理論上的可能性與技術可行性之間依然存在著巨大的鴻溝，但是，人工智能技術的發展速度確實令人驚嘆。從誕生至今的短短45年內，人工智能從一般問題的研究向特殊領域不斷深入。1956年紐厄爾和西蒙教授的“邏輯理論家”程序，證明了羅素《數學原理》第二章52個定理中的38個定理。塞繆爾的課題組利用對策論和啟發式探索技術開發的具有自學習能力的跳棋程序，在1959年擊敗了其設計者，1962年擊敗了州跳棋冠軍，1997年超級計算機“深藍”使世界頭號國際象棋大師卡斯帕羅夫俯首稱臣。
20世紀60年代，人工智能研究的主要課題是博弈、難題求解和智能機器人；70年代開始研究自然語言理解和專家系統。1971年費根鮑姆教授等人研制出“化學家系統”之后，“計算機數學家”、“計算機醫生”等系統相繼誕生。在其他領域專家系統研究取得突出成就的鼓舞下，一些律師提出了研制“法律診斷”系統和律師系統的可能性。（注：SimonChalton,LegalDiagnostics,ComputersandLaw,No.25,August1980.pp.13-15.BryanNiblett,ExpertSystemsforLawyers,ComputersandLaw,No.29,August1981.p.2.）
1970年Buchanan&Headrick發表了《關于人工智能和法律推理若干問題的考察》，一文，拉開了對法律推理進行人工智能研究的序幕。文章認為，理解、模擬法律論證或法律推理，需要在許多知識領域進行艱難的研究。首先要了解如何描述案件、規則和論證等幾種知識類型，即如何描述法律知識，其中處理開放結構的法律概念是主要難題。其次，要了解如何運用各種知識進行推理，包括分別運用規則、判例和假設的推理，以及混合運用規則和判例的推理。再次，要了解審判實踐中法律推理運用的實際過程，如審判程序的運行，規則的適用，事實的辯論等等。最后，如何將它們最終運用于編制能執行法律推理和辯論任務的計算機程序，區別和分析不同的案件，預測并規避對手的辯護策略，建立巧妙的假設等等。（注：Buchanan&Headrick,SomeSpeculationAboutArtificialIntelligenceandLegalReasoning,23StanfordLawReview(1970).pp.40-62.）法律推理的人工智能研究在這一時期主要沿著兩條途徑前進：一是基于規則模擬歸納推理，70年代初由WalterG.Popp和BernhardSchlink開發了JUDITH律師推理系統。二是模擬法律分析，尋求在模型與以前貯存的基礎數據之間建立實際聯系，并僅依這種關聯的相似性而得出結論。JeffreyMeld-man1977年開發了計算機輔助法律分析系統，它以律師推理為模擬對象，試圖識別與案件事實模型相似的其他案件?？紤]到律師分析案件既用歸納推理又用演繹推理，程序對兩者都給予了必要的關注，并且包括了各種水平的分析推理方法。
專家系統在法律中的第一次實際應用，是D.沃特曼和M.皮特森1981年開發的法律判決輔助系統(LDS)。研究者探索將其當作法律適用的實踐工具，對美國民法制度的某個方面進行檢測，運用嚴格責任、相對疏忽和損害賠償等模型，計算出責任案件的賠償價值，并論證了如何模擬法律專家意見的方法論問題。（注：''''ModelsofLegalDecisionmakingReport'''',R-2717-ICJ(1981).）
我國法律專家系統的研制于20世紀80年代中期起步。（注：錢學森教授：《論法治系統工程的任務與方法》（《科技管理研究》1981年第4期）、《社會主義和法治學與現代科學技術》（《法制建設》1984年第3期）、《現代科學技術與法和法制建設》（《政法論壇》）1985年第3期）等文章，為我國法律專家系統的研發起了思想解放和理論奠基作用。）1986年由朱華榮、肖開權主持的《量刑綜合平衡與電腦輔助量刑專家系統研究》被確定為國家社科“七五”研究課題，它在建立盜竊罪量刑數學模型方面取得了成果。在法律數據庫開發方面，1993年中山大學學生胡釗、周宗毅、汪宏杰等人合作研制了《LOA律師辦公自動化系統》。（注：楊建廣、駱梅芬編著：《法治系統工程》，中山大學出版社1996年版，第344-349頁。）1993年武漢大學法學院趙廷光教授主持開發了《實用刑法專家系統》。（注：趙廷光等著：《實用刑法專家系統用戶手冊》，北京新概念軟件研究所1993年版。）它由咨詢檢索系統、輔助定性系統和輔助量刑系統組成，具有檢索刑法知識和對刑事個案進行推理判斷的功能。
專家系統與以往的“通用難題求解”相比具有以下特點：(1)它要解決復雜的實際問題，而不是規則簡單的游戲或數學定理證明問題；(2)它面向更加專門的應用領域，而不是單純的原理性探索；(3)它主要根據具體的問題域，選擇合理的方法來表達和運用特殊的知識，而不強調與問題的特殊性無關的普適性推理和搜索策略。
法律專家系統在法規和判例的輔助檢索方面確實發揮了重要作用，解放了律師一部分腦力勞動。但絕大多數專家系統目前只能做法律數據的檢索工作，缺乏應有的推理功能。20世紀90年代以后，人工智能法律系統進入了以知識工程為主要技術手段的開發時期。知識工程是指以知識為處理對象，以能在計算機上表達和運用知識的技術為主要手段，研究知識型系統的設計、構造和維護的一門更加高級的人工智能技術。（注：《中國大百科全書·自動控制與系統工程》，中國大百科全書出版社1991年版，第579頁。）知識工程概念的提出，改變了以往人們認為幾個推理定律再加上強大的計算機就會產生專家功能的信念。以知識工程為技術手段的法律系統研制，如果能在法律知識的獲得、表達和應用等方面獲得突破，將會使人工智能法律系統的研制產生一個質的飛躍。
人工智能法律系統的發展源于兩種動力。其一是法律實踐自身的要求。隨著社會生活和法律關系的復雜化，法律實踐需要新的思維工具，否則，法律家（律師、檢察官和法官）將無法承受法律文獻日積月累和法律案件不斷增多的重負。其二是人工智能發展的需要。人工智能以模擬人的全部思維活動為目標，但又必須以具體思維活動一城一池的攻克為過程。它需要通過對不同思維領域的征服，來證明知識的每個領域都可以精確描述并制造出類似人類智能的機器。此外，人工智能選擇法律領域尋求突破，還有下述原因：(1)盡管法律推理十分復雜，但它有相對穩定的對象（案件）、相對明確的前提（法律規則、法律事實）及嚴格的程序規則，且須得出確定的判決結論。這為人工智能模擬提供了極為有利的條件。(2)法律推理特別是抗辯制審判中的司法推理，以明確的規則、理性的標準、充分的辯論，為觀察思維活動的軌跡提供了可以記錄和回放的樣本。(3)法律知識長期的積累、完備的檔案，為模擬法律知識的獲得、表達和應用提供了豐富、準確的資料。(4)法律活動所特有的自我意識、自我批評精神，對法律程序和假設進行檢驗的傳統，為模擬法律推理提供了良好的反思條件。
二、人工智能法律系統的價值
人工智能法律系統的研制對法學理論和法律實踐的價值和意義，可以概括為以下幾點：
一是方法論啟示。P.Wahlgren說：“人工智能方法的研究可以支持和深化在創造性方法上的法理學反思。這個信仰反映了法理學可以被視為旨在于開發法律分析和法律推理之方法的活動。從法理學的觀點看，這種研究的最終目標是揭示方法論的潛在作用，從而有助于開展從法理學觀點所提出的解決方法的討論，而不僅僅是探討與計算機科學和人工智能有關的非常細致的技術方面?！保ㄗⅲ篜.Wahlgren,AutomationofLegalReasoning:AStudyonArtificialIntelligenceandLaw,ComputerLawSeries11.KluwerLawandTaxationPublishers.DeventerBoston1992.Chapter7.）在模擬法律推理的過程中，法學家通過與工人智能專家的密切合作，可以從其對法律推理的獨特理解中獲得有關方法論方面的啟示。例如，由于很少有兩個案件完全相似，在判例法實踐中，總有某些不相似的方面需要法律家運用假設來分析已有判例與現實案件的相關性程度。但法學家們在假設的性質問題上常常莫衷一是。然而HYPO的設計者，在無真實判例或真實判例不能充分解釋現實案件的情況下，以假設的反例來反駁對方的觀點，用補充、刪減和改變事實的機械論方法來生成假設。這種用人工智能方法來處理假設的辦法，就使復雜問題變得十分簡單：假設實際上是一個新的論證產生于一個經過修正的老的論證的過程?？傊斯ぶ悄芊椒梢詭椭▽W家跳出法理學方法的思維定勢，用其他學科的方法來重新審視法學問題，從而為法律問題的解決提供了新的途徑。
二是提供了思想實驗手段。西蒙認為，盡管我們還不知道思維在頭腦中是怎樣由生理作用完成的，“但我們知道這些處理在數字電子計算機中是由電子作用完成的。給計算機編程序使之思維，已經證明有可能為思維提供機械論解釋”。（注：轉引自童天湘：《人工智能與第N代計算機》，載《哲學研究》1985年第5期。）童天湘先生認為：“通過編制有關思維活動的程序，就會加深對思維活動具體細節的了解，并將這種程序送進計算機運行，檢驗其正確性。這是一種思想實驗，有助于我們研究人腦思維的機理?！保ㄗⅲ恨D引自童天湘：《人工智能與第N代計算機》，載《哲學研究》1985年第5期。）人工智能法律系統研究的直接目標是使計算機能夠獲取、表達和應用法律知識，軟件工程師為模擬法律推理而編制程序，必須先對人的推理過程作出基于人工智能理論和方法的獨特解釋。人工智能以功能模擬開路，在未搞清法律家的推理結構之前，首先從功能上對法律證成、法律檢索、法律解釋、法律適用等法律推理的要素和活動進行數理分析，將法理學、訴訟法學關于法律推理的研究成果模型化，以實現法律推理知識的機器表達或再現，從而為認識法律推理的過程和規律提供了一種實驗手段。法學家則可以將人工智能法律系統的推理過程、方法和結論與人類法律推理活動相對照，為法律推理的法理學研究所借鑒。因此，用人工智能方法模擬法律推理，深化了人們對法律推理性質、要素和過程的認識，使法學家得以借助人工智能科學的敏銳透鏡去考察法律推理的微觀機制。正是在這個意義上，BryanNiblett教授說：“一個成功的專家系統很可能比其他的途徑對法理學作出更多的（理論）貢獻。”（注：BryanNiblett,ExpertSystemsforLawyers,ComputersandLaw,No.29,August1981.note14,p.3.）
三是輔助司法審判。按照格雷的觀點，法律專家系統首先在英美判例法國家出現的直接原因在于，浩如煙海的判例案卷如果沒有計算機編纂、分類、查詢，這種法律制度簡直就無法運轉了。（注：PamelaN.GrayBrookfield,ArtificialLegalIntelligence,VT:DartmouthPublishingCo.,1997.p.402.）其實不僅是判例法，制定法制度下的律師和法官往往也要為檢索有關的法律、法規和司法解釋耗費大量的精力和時間，而且由于人腦的知識和記憶能力有限，還存在著檢索不全面、記憶不準確的問題。人工智能法律系統強大的記憶和檢索功能，可以彌補人類智能的某些局限性，幫助律師和法官從事相對簡單的法律檢索工作，從而極大地解放律師和法官的腦力勞動，使其能夠集中精力從事更加復雜的法律推理活動。
四是促進司法公正。司法推理雖有統一的法律標準，但法官是具有主觀能動性的差異個體，所以在執行統一標準時會產生一些差異的結果。司法解釋所具有的建構性、辯證性和創造性的特點，進一步加劇了這種差異。如果換了鋼鐵之軀的機器，這種由主觀原因所造成的差異性就有可能加以避免。這當然不是說讓計算機完全取代法官，而是說，由于人工智能法律系統為司法審判提供了相對統一的推理標準和評價標準，從而可以輔助法官取得具有一貫性的判決。無論如何，我們必須承認，鋼鐵之軀的機器沒有物質欲望和感情生活，可以比人更少地受到外界因素的干擾。正像計算機錄取增強了高考招生的公正性、電子監視器提高了糾正行車違章的公正性一樣，智能法律系統在庭審中的運用有可能減少某些現象。
五是輔助法律教育和培訓。人工智能法律系統凝聚了法律家的專門知識和法官群體的審判經驗，如果通過軟件系統或計算機網絡實現專家經驗和知識的共享，便可在法律教育和培訓中發揮多方面的作用。例如，(1)在法學院教學中發揮模擬法庭的作用，可以幫助法律專業學生鞏固自己所學知識，并將法律知識應用于模擬的審判實踐，從而較快地提高解決法律實踐問題的能力。(2)幫助新律師和新法官全面掌握法律知識，迅速獲得判案經驗，在審判過程的跟蹤檢測和判決結論的動態校正中增長知識和才干，較快地接近或達到專家水平。(3)可使不同地區、不同層次的律師和法官及時獲得有關法律問題的咨詢建議，彌補因知識結構差異和判案經驗多寡而可能出現的失誤。(4)可以為大眾提供及時的法律咨詢，提高廣大人民群眾的法律素質，增強法律意識。
六是輔助立法活動。人工智能法律系統不僅對輔助司法審判有重要的意義，而且對完善立法也具有實用價值。（注：EdwinaL.Rissland,ArtificialIntelligenceandLaw:SteppingStonestoaModelofLegalReasoning,TheYaleLawJournal.(Vol.99:1957-1981).）例如，倫敦大學Imperial學院的邏輯程序組將1981年英國國籍法的內容形式化，幫助立法者發現了該法在預見性上存在的一些缺陷和法律漏洞。（注：EdwinaL.Rissland,ArtificialIntelligenceandLaw:SteppingStonestoaModelofLegalReasoning,TheYaleLawJournal.(Vol.99:1957-1981).）立法輔助系統如能應用于法律起草和法律草案的審議過程，有可能事先發現一些立法漏洞，避免一個法律內部各種規則之間以及新法律與現有法律制度之間的相互沖突。
三、法理學在人工智能法律系統研究中的作用
1.人工智能法律系統的法理學思想來源
關于人工智能法律系統之法理學思想來源的追蹤，不是對法理學與人工智能的聯系作面面俱到的考察，而旨在揭示法理學對人工智能法律系統的發展所產生的一些直接影響。
第一，法律形式主義為人工智能法律系統的產生奠定了理論基礎。18-19世紀的法律形式主義強調法律推理的形式方面，認為將法律化成簡單的幾何公式是完全可能的。這種以J·奧斯汀為代表的英國分析法學的傳統，主張“法律推理應該依據客觀事實、明確的規則以及邏輯去解決一切為法律所要求的具體行為。假如法律能如此運作，那么無論誰作裁決，法律推理都會導向同樣的裁決?！保ㄗⅲ海溃┦返傥摹·伯頓著：《法律和法律推理導論》，張志銘、解興權譯，中國政法大學出版社1998年9月版，第3頁。）換言之，機器只要遵守法律推理的邏輯，也可以得出和法官一樣的判決結果。在分析法學家看來，“所謂‘法治’就是要求結論必須是大前提與小前提邏輯必然結果。”（注：朱景文主編：《對西方法律傳統的挑戰》，中國檢察出版社1996年2月版，第292頁。）如果法官違反三段論推理的邏輯，就會破壞法治。這種機械論的法律推理觀，反映了分析法學要求法官不以個人價值觀干擾法律推理活動的主張。但是，它同時具有忽視法官主觀能動性和法律推理靈活性的僵化的缺陷。所以，自由法學家比埃利希將法律形式主義的邏輯推理說稱為“自動售貨機”理論。然而，從人工智能就是為思維提供機械論解釋的意義上說，法律形式主義對法律推理所作的機械論解釋，恰恰為人工智能法律系統的開發提供了可能的前提。從人工智能法律系統研制的實際過程來看，在其起步階段，人工智能專家正是根據法律形式主義所提供的理論前提，首先選擇三段論演繹推理進行模擬，由WalterG.Popp和BernhardSchlink在20世紀70年代初開發了JUDITH律師推理系統。在這個系統中，作為推理大小前提的法律和事實之間的邏輯關系，被計算機以“如果A和B，那么C”的方式加以描述，使機器法律推理第一次從理論變為現實。
第二，法律現實主義推動智能模擬深入到主體的思維結構領域。法律形式主義忽視了推理主體的社會性。法官是生活在現實社會中的人，其所從事的法律活動不可能不受到其社會體驗和思維結構的影響。法官在實際的審判實踐中，并不是機械地遵循規則，特別是在遇到復雜案件時，往往需要作出某種價值選擇。而一旦面對價值問題，法律形式主義的邏輯決定論便立刻陷入困境，顯出其僵化性的致命弱點。法律現實主義對其僵化性進行了深刻的批判?；裟匪狗ü倜鞔_提出“法律的生命并不在于邏輯而在于經驗”（注：（美）博登海默著：《法理學——法哲學及其方法》，鄧正來、姬敬武譯，華夏出版社1987年12月版，第478頁。）的格言。這里所謂邏輯，就是指法律形式主義的三段論演繹邏輯；所謂經驗，則包括一定的道德和政治理論、公共政策及直覺知識，甚至法官的偏見。法律現實主義對法官主觀能動性和法律推理靈活性的強調，促使人工智能研究從模擬法律推理的外在邏輯形式進一步轉向探求法官的內在思維結構。人們開始考慮，如果思維結構對法官的推理活動具有定向作用，那么，人工智能法律系統若要達到法官水平，就應該通過建立思維結構模型來設計機器的運行結構。TAXMAN的設計就借鑒了這一思想，法律知識被計算機結構語言以語義網絡的方式組成不同的規則系統，解釋程序、協調程序、說明程序分別對網絡結構中的輸入和輸出信息進行動態結構調整，從而適應了知識整合的需要。大規模知識系統的KBS(KnowledgeBasedSystem)開發也注意了思維結構的整合作用，許多具有內在聯系的小規模KBS子系統，在分別模擬法律推理要素功能（證成、法律查詢、法律解釋、法律適用、法律評價、理由闡述）的基礎上，又通過聯想程序被有機聯系起來，構成了具有法律推理整體功能的概念模型。（注：P.Wahlgren,AutomationofLegalReasoning:AStudyonArtificialIntelligenceandLaw,ComputerLawSeries11.KluwerLawandTaxationPublishers.DeventerBoston1992.Chapter7.）
第三，“開放結構”的法律概念打開了疑難案件法律推理模擬的思路。法律形式主義忽視了疑難案件的存在。疑難案件的特征表現為法律規則和案件之間不存在單一的邏輯對應關系。有時候從一個法律規則可以推出幾種不同的結論，它們往往沒有明顯的對錯之分；有時一個案件面對著幾個相似的法律規則。在這些情況下，形式主義推理說都一籌莫展。但是，法律現實主義在批判法律形式主義時又走向另一個極端，它否認具有普遍性的一般法律規則的存在，試圖用“行動中的法律”完全代替分析法學“本本中的法律”。這種矯枉過正的做法雖然是使法律推理擺脫機械論束縛所走出的必要一步，然而，法律如果真像現實主義法學所說的那樣僅僅存在于具體判決之中，法律推理如果可以不遵循任何標準或因人而異，那么，受到挑戰的就不僅是法律形式主義，而且還會殃及法治要求實現規則統治之根本原則，并動搖人工智能法律系統存在的基礎。哈特在法律形式主義和法律現實主義的爭論中采取了一種折中立場，他既承認邏輯的局限性又強調其重要性；既拒斥法官完全按自己的預感來隨意判案的見解，又承認直覺的存在。這種折中立場在哈特“開放結構”的法律概念中得到了充分體現。法律概念既有“意義核心”又有“開放結構”，邏輯推理可以幫助法官發現問題的陽面，而根據社會政策、價值和后果對規則進行解釋則有助于發現問題的陰面。開放結構的法律概念，使基于規則的法律推理模擬在受到概念封閉性的限制而對疑難案件無能為力時，找到了新的立足點。在此基礎上，運用開放結構概念的疑難案件法律推理模型，通過邏輯程序工具和聯想技術而建立起來。Gardner博士就疑難案件提出兩種解決策略：一是將簡易問題從疑難問題中篩選出來，運用基于規則的技術來解決；二是將疑難問題同“開放結構”的法律概念聯系在一起，先用非范例知識如規則、控辯雙方的陳述、常識來獲得初步答案，再運用范例來澄清案件、檢查答案的正確性。
第四，目的法學促進了價值推理的人工智能研究。目的法學是指一種所謂直接實現目的之“后法治”理想。美國法學家諾內特和塞爾茲尼克把法律分為三種類型。他們認為，以法治為標志的自治型法，過分強調手段或程序的正當性，有把手段當作目的的傾向。這說明法治社會并沒有反映人類關于美好社會的最高理想，因為實質正義不是經過人們直接追求而實現的，而是通過追求形式正義而間接獲得的。因此他們提出以回應型法取代自治型法的主張。在回應型法中，“目的為評判既定的做法設立了標準，從而也就開辟了變化的途徑。同時，如果認真地對待目的，它們就能控制行政自由裁量權，從而減輕制度屈從的危險。反之，缺少目的既是僵硬的根源，又是機會主義的根源?！保ㄗⅲ海溃┲Z內特、塞爾茲尼克著：《轉變中的法律與社會》，張志銘譯，中國政法大學出版社1994年版，第60頁。）美國批判法學家昂格爾對形式主義法律推理和目的型法律推理的特點進行了比較，他認為，前者要求使用內容明確、固定的規則，無視社會現實生活中不同價值觀念的沖突，不能適應復雜情況和變化，追求形式正義；后者則要求放松對法律推理標準的嚴格限制，允許使用無固定內容的抽象標準，迫使人們在不同的價值觀念之間做出選擇，追求實質正義。與此相應，佩雷爾曼提出了新修辭學(NewRhetoric)的法律理論。他認為，形式邏輯只是根據演繹法或歸納法對問題加以說明或論證的技術，屬于手段的邏輯；新修辭學要填補形式邏輯的不足，是關于目的的辯證邏輯，可以幫助法官論證其決定和選擇，因而是進行價值判斷的邏輯。他認為，在司法三段論思想支配下，法學的任務是將全部法律系統化并作為闡釋法律的大前提，“明確性、一致性和完備性”就成為對法律的三個要求。而新修辭學的基本思想是價值判斷的多元論，法官必須在某種價值判斷的指示下履行義務，必須考慮哪些價值是“合理的、可接受的、社會上有效的公平的”。這些價值構成了判決的正當理由。（注：沈宗靈著：《現代西方法理學》，北京大學出版社1992年版，第443-446頁。）制造人工智能法律系統最終需要解決價值推理的模擬問題，否則，就難以實現為判決提供正當理由的要求。為此，P.Wahlgren提出的與人工智能相關的5種知識表達途徑中，明確地包括了以道義為基礎的法律推理模型。（注：P.Wahlgren,AutomationofLegalReasoning:AStudyonArtificialIntelligenceandLaw,ComputerLawSeries11.KluwerLawandTaxationPublishers.DeventerBoston1992.Chapter7.）引入道義邏輯，或者說在機器中采用基于某種道義邏輯的推理程序，強調目的價值，也許是制造智能法律系統的關鍵。不過，即使把道義邏輯硬塞給計算機，鋼鐵之軀的機器沒有生理需要，也很難產生價值觀念和主觀體驗，沒辦法解決主觀選擇的問題。在這個問題上，波斯納曾以法律家有七情六欲為由對法律家對法律的機械忠誠表示了強烈懷疑，并辯證地將其視為法律發展的動力之一。只有人才能夠平衡相互沖突的利益，能夠發現對人類生存和發展至關重要的價值。因此，關于價值推理的人工智能模擬究竟能取得什么成果，恐怕還是個未知數。
2.法理學對人工智能法律系統研制的理論指導作用
GoldandSusskind指出：“不爭的事實是，所有的專家系統必須適應一些法理學理論，因為一切法律專家系統都需要提出關于法律和法律推理性質的假設。從更嚴格的意義上說，一切專家系統都必須體現一種結構理論和法律的個性，一種法律規范理論，一種描述法律科學的理論，一種法律推理理論”。（注：GoldandSusskind,ExpertSystemsinLaw:AJurisprudentialandFormalSpecificationApproach,pp.307-309.）人工智能法律系統的研究，不僅需要以法理學關于法律的一般理論為知識基礎，還需要從法理學獲得關于法律推理的完整理論，如法律推理實踐和理論的發展歷史，法律推理的標準、主體、過程、方法等等。人工智能對法律推理的模擬，主要是對法理學關于法律推理的知識進行人工智能方法的描述，建立數學模型并編制計算機應用程序，從而在智能機器上再現人類法律推理功能的過程。在這個過程中，人工智能專家的主要任務是研究如何吸收法理學關于法律推理的研究成果，包括法理學關于人工智能法律系統的研究成果。
隨著人工智能法律系統研究從低級向高級目標的推進，人們越來越意識到，對法律推理的微觀機制認識不足已成為人工智能模擬的嚴重障礙。P.Wahlgren指出，“許多人工智能技術在法律領域的開發項目之所以失敗，就是因為許多潛在的法理學原則沒有在系統開發的開始階段被遵守或給予有效的注意?！薄胺ɡ韺W對法律推理和方法論問題的關注已經有幾百年，而人工智能的誕生只是本世紀50年代中期的事情，這個事實是人工智能通過考察法理學知識來豐富自己的一個有效動機。”（注：P.Wahlgren,AutomationofLegalReasoning:AStudyonArtificialIntelligenceandLaw,ComputerLawSeries11.KluwerLawandTaxationPublishers.DeventerBoston1992.Chapter7.）因此，研究法律推理自動化的目標，“一方面是用人工智能（通過把計算機的應用與分析模型相結合）來支撐法律推理的可能性；另一方面是應用法理學理論來解決作為法律推理支撐系統的以及一般的人工智能問題?！保ㄗⅲ篜.Wahlgren,AutomationofLegalReasoning:AStudyonArtificialIntelligenceandLaw,ComputerLawSeries11.KluwerLawandTaxationPublishers.DeventerBoston1992.Chapter7.）在前一方面，是人工智能法律系統充當法律推理研究的思想實驗手段以及輔助司法審判的問題。后一方面，則是法律推理的法律學研究成果直接為人工智能法律系統的研制所應用的問題。例如，20世紀70年代法理學在真實和假設案例的推理和分析方面所取得的成果，已為幾種人工智能法律裝置借鑒而成為其設計工作的理論基礎。在運用模糊或開放結構概念的法律推理研究方面，以及在法庭辯論和法律解釋的形式化等問題上，法理學的研究成果也已為人工智能法律系統的研究所借鑒。
四、人工智能法律系統研究的難點
人工智能法律系統的研究盡管在很短的時間內取得了許多令人振奮的成果，但它的發展也面臨著許多困難。這些困難構成了研究工作需要進一步努力奮斗的目標。
第一，關于法律解釋的模擬。在法理學的諸多研究成果中，法律解釋的研究對人工智能法律系統的研制起著關鍵作用。法律知識表達的核心問題是法律解釋。法律規范在一個法律論點上的效力，是由法律家按忠實原意和適合當時案件的原則通過法律解釋予以確認的，其中包含著人類特有的價值和目的考慮，反映了法律家的知識表達具有主觀能動性。所以，德沃金將解釋過程看作是一種結合了法律知識、時代信息和思維方法而形成的，能夠應變的思維策略。（注：Dworkin,TakingRightsSeriously,HarvardUniversityPressCambridge,Massachusetts1977.p.75.）目前的法律專家系統并未以知識表達為目的來解釋法律，而是將法律整齊地“碼放”在計算機記憶系統中僅供一般檢索之用。然而，在法律知識工程系統中，法律知識必須被解釋，以滿足自動推理對法律知識進行重新建構的需要。麥卡錫說：“在開發智能信息系統的過程中，最關鍵的任務既不是文件的重建也不是專家意見的重建，而是建立有關法律領域的概念模型?！保ㄗⅲ篗cCarty,Intelligentlegalinformationsystems:problemsandprospects,op.cit.supra,note25,p.126.）建立法律概念模型必須以法律家對某一法律概念的共識為基礎，但不同的法律家對同一法律概念往往有不同的解釋策略。凱爾森甚至說：即使在國內法領域也難以形成一個“能夠用來敘述一定法律共同體的實在法的基本概念”。（注：（奧）凱爾森著：《法與國家的一般理論》，沈宗靈譯，中國大百科全書出版社1996年版，第1頁。）盡管如此，法理學還是為法律概念模型的重建提供了一些方法。例如，德沃金認為，法官在“解釋”階段，要通過推理論證，為自己在“前解釋”階段所確定的大多數法官對模糊法律規范的“一致看法”提供“一些總的理由”。獲取這些總的理由的過程分為兩個步驟：首先，從現存的明確法律制度中抽象出一般的法律原則，用自我建立的一般法律理論來證明這種法律原則是其中的一部分，證明現存的明確法律制度是正當的。其次，再以法律原則為依據反向推出具體的法律結論，即用一般法律理論來證明某一法律原則存在的合理性，再用該法律原則來解釋某一法律概念。TAXMAN等系統裝置已吸收了這種方法，法律知識被計算機結構語言以語義網絡的方式組成不同的規則系統，解釋程序使計算機根據案件事實來執行某條法律規則，并在新案件事實輸入時對法律規則作出新的解釋后才加以調用。不過，法律知識表達的進展還依賴于法律解釋研究取得更多的突破。
第二，關于啟發式程序。目前的法律專家系統如果不能與啟發式程序接口，不能運用判斷性知識進行推理，只通過規則反饋來提供簡單解釋，就談不上真正的智能性。啟發式程序要解決智能機器如何模擬法律家推理的直覺性、經驗性以及推理結果的不確定性等問題，即人可以有效地處理錯誤的或不完全的數據，在必要時作出猜測和假設，從而使問題的解決具有靈活性。在這方面，Gardner的混合推理模型，EdwinaL.Rissland運用聯想程序對規則和判例推理的結果作集合處理的思路，以及Massachusetts大學研制的CABARET（基于判例的推理工具），在將啟發式程序應用于系統開發方面都進行了有益的嘗試。但是，法律問題往往沒有唯一正確的答案，這是人工智能模擬法律推理的一個難題。選擇哪一個答案，往往取決于法律推理的目的標準和推理主體的立場和價值觀念。但智能機器沒有自己的目的、利益和立場。這似乎從某種程度上劃定了機器法律推理所能解決問題的范圍。
第三，關于法律自然語言理解。在設計基于規則的程序時，設計者必須假定整套規則沒有意義不明和沖突，程序必須消滅這些問題而使規則呈現出更多的一致性。就是說，盡管人們對法律概念的含義可以爭論不休，但輸入機器的法律語言卻不能互相矛盾。機器語言具有很大的局限性，例如，LDS基于規則來模擬嚴格責任并計算實際損害時，表現出的最大弱點就是不能使用不精確的自然語言進行推理。然而，在實際的法律推理過程中，法律家對某個問題的任何一種回答都可根據上下文關系作多種解釋，而且辯論雙方總是尋求得出不同的結論。因此，智能法律專家系統的成功在很大程度上還依賴于自然語言理解研究工作的突破。牛津大學的一個程序組正在研究法律自然語言的理解問題，但是遇到了重重困難。原因是連法學家們自己目前也還沒有建立起一套大家一致同意的專業術語規范。所以EdwinaL.Rissland認為，常識知識、意圖和信仰類知識的模擬化，以及自然語言理解的模擬問題，迄今為止可能是人工智能面臨的最困難的任務。對于語言模擬來說，像交際短語和短語概括的有限能力可能會在較窄的語境條件下取得成果，完全的功能模擬、一般“解決問題”能力的模擬則距離非常遙遠，而像書面上訴意見的理解則是永遠的終極幻想。（注：EdwinaL.Rissland,ArtificialIntelligenceandLaw:SteppingStonestoaModelofLegalReasoning,TheYaleLawJournal.(Vol.99:1957-1981).）
五、人工智能法律系統的開發策略和應用前景
我們能夠制造出一臺什么樣的機器，可以證明它是人工智能法律系統？從檢驗標準上看，這主要是法律知識在機器中再現的判定問題。根據“圖靈試驗”原理，我們可將該檢驗標準概括如下：設兩間隔開的屋子，一間坐著一位法律家，另一間“坐著”一臺智能機器。一個人（也是法律家）向法律家和機器提出同樣的法律問題，如果提問者不能從二者的回答中區分出誰是法律家、誰是機器，就不能懷疑機器具有法律知識表達的能力。
依“圖靈試驗”制定的智能法律系統檢驗標準，所看重的是功能。只要機器和法律家解決同樣法律問題時所表現出來的功能相同，就不再苛求哪個是鋼鐵結構、哪個是血肉之軀。人工智能立足的基礎，就是相同的功能可以通過不同的結構來實現之功能模擬理論。
從功能模擬的觀點來確定人工智能法律系統的研究與開發策略，可作以下考慮：
第一，擴大人工智能法律系統的研發主體?，F有人工法律系統的幼稚，暴露了僅僅依靠計算機和知識工程專家從事系統研發工作的局限性。因此，應該確立以法律家、邏輯學家和計算機專家三結合的研發群體。在系統研發初期，可組成由法學家、邏輯與認知專家、計算機和知識工程專家為主體的課題組，制定系統研發的整體戰略和分階段實施的研發規劃。在系統研發中期，應通過網絡等手段充分吸收初級產品用戶（律師、檢察官、法官）的意見，使研發工作在理論研究與實際應用之間形成反饋，將開發精英與廣大用戶的智慧結合起來，互相啟發、群策群力，推動系統迅速升級。
第二，確定研究與應用相結合、以應用為主導的研發策略。目前國外人工智能法律系統的研究大多停留在實驗室領域，還沒有在司法實踐中加以應用。但是，任何智能系統包括相對簡單的軟件系統，如果不經過用戶的長期使用和反饋，是永遠也不可能走向成熟的。從我國的實際情況看，如果不能將初期研究成果盡快地轉化為產品，我們也難以為后續研究工作提供雄厚的資金支持。因此，人工智能法律系統的研究必須走產研結合的道路，堅持以應用開路，使智能法律系統盡快走出實驗室，同時以研究為先導，促進不斷更新升級。
第三，系統研發目標與初級產品功能定位。人工智能法律系統的研發目標是制造出能夠滿足多用戶（律師、檢察官、法官、立法者、法學家）多種需要的機型。初級產品的定位應考慮到，人的推理功能特別是價值推理的功能遠遠超過機器，但人的記憶功能、檢索速度和準確性又遠不如機器。同時還應該考慮到，我國目前有12萬律師，23萬檢察官和21萬法官，每年1.2萬法學院本科畢業生，他們對法律知識的獲取、表達和應用能力參差不齊。因此，初級產品的標準可適當降低，先研制推理功能薄弱、檢索功能強大的法律專家系統?？膳c計算機廠商合作生產具有強大數據庫功能的硬件，并確保最新法律、法規、司法解釋和判例的網上及時更新；同時編制以案件為引導的高速檢索軟件。系統開發的先期目標應確定為：(1)替律師起草僅供參考的書和辯護詞；(2)替法官起草僅供參考的判決書；(3)為法學院學生提供模擬法庭審判的通用系統軟件，以輔助學生在、辯護和審判等訴訟的不同階段鞏固所學知識、獲得審判經驗。上述軟件旨在提供一個初級平臺，先解決有無和急需，再不斷收集用戶反饋意見，逐步改進完善。
第四，實驗室研發應確定較高的起點或跟蹤戰略。國外以知識工程為主要技術手段的人工智能法律系統開發已經歷了如下發展階段：(1)主要適用于簡單案件的規則推理；(2)運用開放結構概念的推理；(3)運用判例和假設的推理；(4)運用規則和判例的混合推理。我們如確定以簡單案件的規則推理為初級市場產品，那么，實驗室中第二代產品開發就應瞄準運用開放結構概念的推理。同時，跟蹤運用假設的推理及混合推理，吸收國外先進的KBS和HYPO的設計思想，將功能子系統開發與聯想式控制系統結合。HYPO判例法推理智能裝置具有如下功能：(1)評價相關判例；(2)判定何方使用判例更加貼切；(3)分析并區分判例；(4)建立假設并用假設來推理；(5)為一種主張引用各種類型的反例；(6)建立判例的引證概要。HYPO以商業秘密法的判例推理為模擬對象，假設了完全自動化的法律推理過程中全部要素被建立起來的途徑。值得注意的是，HYPO忽略了許多要素的存在，如商業秘密法背后的政策考慮，法律概念應用于實際情況時固有的模糊性，信息是否已被公開，被告是否使用了對方設計的產品，是否簽署了讓與協議，等等。一個系統設計的要素列表無論多長，好律師也總能再多想出一些。同樣，律師對案件的分析，不可能僅限于商業秘密法判例，還可能援引侵權法或專利法的判例，這決定了緣由的多種可能性。Ashley還討論了判例法推理模擬的其他困難：判例并不是概念的肯定的或否定的樣本，因此，要通過要素等簡單的法律術語使模糊的法律規則得到澄清十分困難，法律原則和類推推理之間的關系還不能以令人滿意的方式加以描述。（注：EdwinaL.Rissland,ArtificialIntelligenceandLaw:SteppingStonestoaModelofLegalReasoning,TheYaleLawJournal.(Vol.99:1957-1981).）這說明，即使具有較高起點的實驗室基礎研究，也不宜確定過高的目標。因為，智能法律系統的研究不能脫離人工智能的整體發展水平。
第五，人－機系統解決方案。人和機器在解決法律問題時各有所長。人的優點是能作價值推理，使法律問題的解決適應社會的變化發展，從而具有靈活性。機器的長處是記憶和檢索功能強，可以使法律問題的解決具有一貫性。人－機系統解決方案立足于人與機器的功能互補，目的是解放人的腦力勞動，服務于國家的法治建設。該方案的實施可以分為兩個階段：第一階段以人為主，機器為人收集信息并作初步分析，提供決策參考。律師受理案件后，可以先用機器處理大批數據，并參考機器的和辯護方案，再做更加高級的推理論證工作。法官接觸一個新案件，或新法官剛接觸審判工作，也可以先看看“機器法官”的判決建議或者審判思路，作為參考。法院的監督部門可參照機器法官的判決，對法官的審判活動進行某種監督，如二者的判決結果差別太大，可以審查一下法官的判決理由。這也許可以在一定程度上制約司法腐敗。在人－機系統開發的第二階段，會有越來越多的簡單案件的判決與電腦推理結果完全相同，因此，某些簡單案件可以機器為主進行審判，例如，美國小額法庭的一些案件，我國法庭可用簡易程序來審理的一些案件。法官可以作為“產品檢驗員”監督和修訂機器的判決結果。這樣，法官的判案效率將大大提高，法官隊伍也可借此“消腫”，有可能大幅度提高法官薪水，吸引高素質法律人才進入法官隊伍。
未來的計算機不會完全取代律師和法官，然而，律師和法官與智能機器統一體的出現則可能具有無限光明的前景。（注：Smith,J.C,MachineIntelligenceandLegalReasoning,Chicago-KentLawReview,1998,Vol.73,No.1,p277.）可以預見，人工智能將為法律工作的自動化提供越來越強有力的外腦支持。電腦律師或法官將在網絡所及的范圍內承擔起諸如收債、稅務、小額犯罪訴訟等職能。自動法律推理系統將對訴訟活動發揮越來越多的輔助作用，例如，通過嚴密的演繹邏輯使用戶確信全部法律結論得出的正當性；在解決相互沖突的規則、判例和政策問題時提示可能出現的判決預測；等等。正如網絡的出現打破了少數人對信息的壟斷一樣，電腦法律顧問的問世，將打破法官、律師對法律知識的壟斷，極大地推動法律知識的普及，迅速提高廣大人民群眾的法律素質，使法律真正變為群眾手中的銳利武器。
人工智能下的教育反思范文4
恐怕很少人能回答這個問題，但是，用過“樂輔通輔導王”的學生都說，學數學離不開“輔導王”。
在科技的時代，學生該如何有效地利用科技手段，來完成課外學習的高效，同時養成自主學習的好習慣呢？這是一個困擾無數家長和學生的難題。
有一款智能輔導軟件，正好解決了這個難題。
且讓我們看看這款智能輔導軟件是如何來幫助學生自主學習的：
讓我們以一道方程題為例：
首先，輸入一個方程：
系統很快就會解答出來，點擊【逐步提示】，首先提示您“如果按解分式方程的一般步驟轉化為整式方程，會產生一個高次方程，不易求解，請仔細觀察題目，你能發現什么特點？”
學生看完之后就會動腦子認真想一想，如果看了之后仍不會做，可以點擊【下一步】：
“觀察發現此方程中含有相同的因式x2+2x，如何利用這個特點呢？”
接下來系統會提示您如何用換元法解出這道題，最后系統還會提醒您“解分式方程不要忘記驗根”。
這樣的提示方式，是不是相當于一位好教師在旁邊點撥呢？同樣的，如果選用幾何題，電腦會有同樣的指導和點撥。如果家長想檢查一下孩子做的對不對，可以輸入自己的監護密碼，點擊“詳細解答”，就能看到完整的解題過程，另外還有解后反思、舉一反三等內容，讓學生做一道題學會做一類題。
這樣的科技成果，來自于一位“商人”，但支撐他的團隊，卻是擁有200多名專家、學者和一線教師的智慧群體。這個“商人”便是張彥華。而他和他的團隊研發的自主學習的科技產品，就是“樂輔通輔導王”。
“商人”如何與教育結緣？“商人”的科技創新又如何如此前衛？其“智能”究竟在何處？如何幫助學生實現自主學習，同時助推區域教育的公平發展？讓我們走近張彥華，與他共同解讀“智能”學習。
記者：在此之前，您是一名成功的商人，怎么會選擇跟教育有關的科技工作？
張彥華：舒適安逸的生活不是我追求的全部。我一直很想做一番事業，所以1995年的時候，我放棄了“鐵飯碗”，選擇了“下?！保鞒隽艘粭l屬于自己的路。這些年，我先后創立了3家技術性公司，曾經也遇到過很多挫折和困難，但我都堅持了下來，有了一定的原始積累。
直到2001年前后，我開始正式從事數字教育領域的技術開發工作。那時候，我發現傳統的家教方式對學生提出的問題，一般只重視給出答案，這無意間養成了學生的惰性和依賴心理，沒有培養出他們獨立思考問題和解決問題的能力。
那時候，我也發現身邊許多朋友在教育孩子方面方法缺失，無法引導孩子養成良好的學習習慣，以至于耽誤了孩子的發展——這不僅影響一個家庭的幸福，更可能耽誤未來的民族發展。于是，我想：若能有個網上家教，及時輔導學生的課程該多好！那時我隱約預感到，信息化、智能化在未來一定能在某種程度上可以替代人工。
記者：所以，您選擇了研發“樂輔通輔導王”？
張彥華：是的。實事求是地講，信息化時代早已來到我們身邊。信息技術與教育的接軌是一個必然趨勢，我們有幸最先開始做嘗試。
我們的“樂輔通輔導王”，同其它的遠程教學，還是有很大不同的。遠程教學主要是教學再現，就是把優秀教師的講課錄像放在網上，即使給孩子解答問題，也只是給出一個解答結果，而且解答時間一般承諾24小時內。而“樂輔通輔導王”是采用獨特的人工智能技術，模擬優秀教師的思維自動解答課標范圍內的任何數學問題，并給出解題思路，培養學生獨立思考問題的能力，是學生自主學習的好工具。它可以24小時隨時快速為學生答疑解惑，就像一個“貼身家教”。
對于學生不會的問題，“樂輔通輔導王”不是簡單地把答案告訴學生，而是通過【逐步提示】、【解后反思】、【鞏固練習】和【相關知識點】等最具輔導功能的方式一步步引導學生獨立解決問題，并學會舉一反三，觸類旁通。要想看到【詳細解答】，必須要家長輸入一個監護密碼，以避免孩子不動腦筋直接抄襲答案。
記者：果然具有名師的智慧?，F在在市場上使用效果如何？
張彥華：產品目前已開始在全國進行推廣，得到了廣大老師、家長和學生的高度關注及贊賞。產品之前在西安鐵一中和70中試用時，家長和老師紛紛表示：產品的智能化程度之高，遠遠超出了他們的想象。哥倫比亞副總統桑托斯一行在西安高新區訪問時，看到這個產品演示后，感慨地說：“我們那里有許多山區和農村，如果有了這個軟件，孩子們的教育將會得到很大的改善和提高，希望哥倫比亞的孩子能早日用上‘樂輔通輔導王’。”
人工智能下的教育反思范文5
本欄目將聚合你我他的視點,每期邀請幾位嘉賓對教育領域中的熱點、焦點、前沿問題以圓桌形式展開討論,以期引發思考,推進探索,共同促進教育大發展。
話題引導:《國家中長期教育改革和發展規劃綱要(2010～2020年)》的正式公布,引發了新一輪的教育改革浪潮。多年的教育改革中,各級各類信息技術教師大賽始終紅火地開展著。在眾多的大賽中,優質課大賽歷來受到教師們的重視,可在每年各類大賽評出那么多信息技術優質課之后,我們還是不由感嘆,現實的信息技術課堂中缺少優質課,所謂的優質課很多時候都是“作秀課”。那究竟什么樣的課才稱得上優質課呢?想必您也思考過這個問題。針對此話題,我們將分兩期來探討,第一期從信息技術一線教師的視角來討論,第二期將從信息技術教研員的視角來分析,我們邀請您一起來暢談,匯聚您的聲音,教育改革會更有力量。
主持人:本期,我們邀請到幾位戰斗在信息技術教育一線的教師,共同參與我們話題的討論――什么樣的信息技術課才能稱為優質課?
參與嘉賓:
■黃麗娜遼寧省沈陽市第五中學
■ 趙麗遼寧省北票市尹湛納希高中
■楊冬寧貴州省貴陽市第三實驗中學
■ 代斌陜西省西安市第六十六中學
主持人:你們作為戰斗在信息技術教育一線的教師,以往肯定聽過不少信息技術優質課,也上過優質課,你們心目中的信息技術優質課的衡量標準是什么?
黃麗娜:我心目中的信息技術優質課應該具備兩個特點:有效和價值。有效是指大部分學生通過這節課的學習有收獲、有提升。價值是指這節課對生活、其他學科的學習有幫助。我認為無論教師采用什么樣的教學方式、學生采用什么樣的學習方式,只要它能夠達到設定的教學目標就是適合的,就是有效的。而對于價值的體現,就需要教師精心的設計,讓一節課的學習變成幾節課的觸類旁通,并能夠通過信息技術改變生活和學習。
趙麗:一堂好課應該能出色地完成教學目標,而教學目標的確立應以促進學生的發展為根本宗旨;能科學合理地安排教學內容。信息技術教材各地區都有差異,教師要能正確理解并根據學生的實際水平和特點創造性地使用教材,合理確定重點和難點,精選具有基礎性、范例性和綜合性的學科知識,讓學生扎實掌握基礎知識和學科基本結構;靈活運用使學生主動學習的教學策略與方法,努力為學生創設各種機會和條件讓學生積極主動地參與教學;同時,好的課堂教學應該體現以主體教育思想為核心、適應學生終身學習與發展要求的現代教學觀。
楊冬寧:我是1996年開始從事信息技術教育的,第一次上優質課是在1999年,記得當時圍繞多媒體技術的概念和運用,我利用文字、圖片、動畫、音頻、視頻等豐富的素材,不但吸引了學生的注意力,連評委也感到興趣盎然。如今反思一下,這節課實在不能算“優質”,因為在那個年代,多媒體設備在我們那個地區還不是很普及,雖然上得轟轟烈烈,但只不過是一節新技術的展示課,學生雖然感興趣,卻沒有從中獲得實質性的成長。
2006年,我參加了全國中小學信息技術創新與實踐活動(NOC活動)。比賽之前,我從選題到試教,反復和教研組的教師進行商量,最終確定了課題,之后又用了七八個班級來進行演練,做到每個環節都心中有數,比賽結果也令人滿意。如今反思,卻覺得這節課更像表演課,雖然能夠圓滿地完成教學目標,學生也能從中學有所得,然而,這節課不能成為一節常態課,不能為教師平時的教學提供有益的示范。
2009年,我參加了全國高中信息技術優質課展評活動,因為當時正忙于輔導學生參加競賽,所以沒做太多準備,就把一節隨堂課加工了一下就去參加比賽了。沒想到的是,這節帶有隨堂性質的課,獲得了全國一等獎。反思一下,這節課沒有作秀,而是從學生的實際出發,不但學生能從中有所收獲,也能為大多數信息技術教師提供一定的示范和參考。
總結一下自己上優質課和公開課的經歷,在我心目中的信息技術優質課應該是技術基礎要落實,教學目標要完成,學生學習要有收獲的課。此外,優質課的課堂預設性和生成性要自然真實,教學的方法和過程要能為別的教師所借鑒,讓優質課回歸樸實。
代斌:一堂好課,必須使所有的學生都經歷“真實的學習過程”;教師必須精心設計在班級授課制條件下學生群體的“科學的學習方式”;還應該有教師“高超的教學藝術”來點綴。另外,在新課程中的優質課,應該十分明確地凸現在學習主體――學生的身上,以考察學生在課堂上的學習活動狀態為主。
主持人:衡量一節課的優質與否,不僅要看整體,也要看部分。教學過程中有很多步驟,而導入一般是教學過程的第一步,怎樣導入才能稱得上優質?
趙麗:好的導入是教師精心打造的一把金鑰匙,放射出獨特的光芒,帶領著學生登堂入室。導入的方法多種多樣:捕捉熱點――新聞引導法;實驗激疑――懸念探究法;任務驅動――作業前置法;背景導引――情節激趣法;實例感受――價值激勵法;溫舊引新――承上啟下法… …關鍵在于教師慧眼選擇,巧妙設計,因地制宜。理想的新課導入要依據教學目的,教材內容特色,學生年齡心理特征和教師自身特點。創造性是導入新課的最佳入口,它能扣住學生的心弦,創設愉悅的學習氛圍,激發學生的情感和學習興趣,引發學生強烈的參與欲,促使學生以最佳心理狀態進入新課的學習。
黃麗娜:導入分成很多種類型,我個人覺得沒有最好的,要根據實際的教學目標和設定的教學內容進行選擇,也要取決于教師自身的特點。但是優秀的導入應該做到:第一,抓住學生興趣;第二,引入教學內容;第三,直達教學目標。在這三點中,我認為第一點尤為重要,一定要在課堂的一開始就把學生的興趣抓住,讓他們愿意投入學習,并且還能主動創造。但是為了引起興趣而忽略教學內容和教學目標,這是不可取的,要時刻記住導入是為教學服務的。
楊冬寧:我對導入的理解,應該是為了學生積極投入到教學活動中而在課堂開始營造的學習環境。一個好的導入,應該能引起學生的注意力、激發學生的學習動機、為教師的知識傳授鋪路搭橋。比如,我在上《人工智能初步》這節課的時候,對課堂的導入前后做了幾次修改。
導入一:播放一段人工智能機器人的視頻錄像。
導入二:利用歌曲智能識別系統,實時唱歌,系統識別出歌曲名。
導入三:展示科學家霍金的照片,簡介霍金的事跡,并播放他借助人工智能學習和工作的簡短視頻。
導入一能夠快速吸引學生的注意力,但觀看完視頻之后,并不能夠真正激發學生的學習動機,而且通過教學實踐檢驗,經過人工智能機器人的視頻強化,容易給學生造成人工智能就是人工智能機器人的誤導。
導入二不但能夠快速吸引學生的注意力,還極大地激發起學生的參與性,很多學生主動要求參與到唱歌識別的活動中。但這種活動式的導入,沖淡了教學的主題,占用了過多的課堂時間,導致課堂教學效益下降。
導入三是借鑒成都七中趙敏老師的導入法。通過展示學生們所知曉的科學家借助人工智能進行科學研究的視頻,既吸引了學生的注意力,又激發了學生的學習興趣,并能夠在緊密圍繞教學主題的前提下,對學生進行有關的人文教育。
導入,并不是一個孤立的教學環節,也不是教學的最終目標,因此導入在引起學生注意力、激發學生學習動機的基礎上,應該不脫離主題,簡明有效。
代斌:導入是課堂教學的起始環節,主要是為課堂教學提供動機、知識鋪墊。因此,教學設計時應整體考慮,既要注意知識的前后聯系,又要注意一堂課的前后聯系。
學生是課堂的主體,課堂上導入的內容與形式必須依據學生的具體情況來確定,只有當學習的材料與學生的已有知識與認知水平相符時,學生對學習才會是有興趣的,才會主動獲取知識。激發學生的學習興趣是導入的目的之一,但是情境的創設,不管問題的提供方式是否新穎多樣,營造的氛圍是否輕松活潑,最終要達到為課堂教學服務、引起學生思考的目的,因而要控制好時間,掌握好度,防止導入環節喧賓奪主,妨礙學生對主要信息的獲取和理解。
情境導入,雖是采用較多的導入方式,但還需要我們每一位教師在教學設計時再多一些細心,問題考慮得更全面,讓它能真正激發學生的求知欲望,引發學生的思考,使學生的學習變得更主動,更有生機和效率。
主持人:第一步的導入有很多種方法,在教學整個過程中也有很多種方法,那在一堂課中,多種教學方法如何運用才能使一堂課成為優質課?
楊冬寧:葉圣陶先生曾說過:“教亦多術矣,運用在乎人,孰善孰寡效,貴能驗諸身。”這就是說,教學方法是多種多樣的,教師要根據自己的具體情況選擇應用。到底采用什么教學方法效果最好,這要經過自己的教學實踐去進行驗證。
在我的教學設計中,一般不規定具體采用什么樣的教學方法,而是更多地從教學策略上進行思考。教學策略的設計,可以讓我根據特定的教學情境對教學原則、教學模式、教學方法來變通使用,它的穩定性相對來說不足,但更具有靈活性。
例如,在理論性較強的課堂中,我一般采用替代性的教學策略,通過講授傳遞知識主體,通過提問啟發學生思考探索,通過總結幫助學生歸納升華。而在操作性的課堂中,我主要采用生成性的教學策略,通過分層任務驅動讓不同學習基礎的學生都得到進步,通過小組合作訓練學生的合作習慣,通過探究學習培養學生的自主學習能力。
這些方法的運用,還要根據不同學生和不同教學情境進行臨時的調整,使得課堂教學能夠深入淺出、教學氣氛活躍而不散亂。
黃麗娜:在現在的信息技術課堂中,教師最常采用的方法就是任務驅動和小組教學,并且這兩種方式一般也是結合運用的。記得我參加全國高中信息技術優質課展評活動,有位專家在點評的時候提到,評價一節課是否成功,主要看這節課學生在干什么。我認為讓學生動起來是一節課成為優質課的關鍵?！皠悠饋怼笨梢杂泻芏喾N方式,如討論、發言、操作等。但同時要注意如果一節課學生一直忙忙碌碌,就可能讓他感到疲憊,所以我們在選擇教學方法的時候,應秉承有張有弛、一靜一動的原則,這樣可以讓一節課有節奏感,讓學生的學習水到渠成。
趙麗:信息技術教學方法主要有講授法、演示法、實驗法、任務驅動法、協作型教學法、練習法、游戲引導法等。作為信息技術學科的教師一定要善于引導,根據本學科的特點設計教學方法,并運用現代化的教學手段激發學生的學習興趣,高效掌握技能,培養信息素養。學生的年齡特征、心理特點、智能水平、生活經驗、學習習慣等,都是選擇教學方法的重要依據。教師必須在教學實踐中,調查研究學生的實際情況,同時了解各種教學方法的優缺點,根據教學內容,合理正確地選擇教學方法。只有綜合考慮,充分考慮各種相關因素,才能達到理想的程度。
代斌:信息技術課不同于其他學科,除了學生自主探究外,必須運用多媒體網絡教室進行演示,以確定習題的正確步驟以及操作方法。我在課上,對于一些帶有共性的問題及時進行精確演示。有時還找學生進行演示,讓學生判斷自己的做法正確與否,極大地調動了學生的興趣。
學生要熟練使用計算機,僅靠教師的講授和演示是遠遠不夠的,必須通過大量的實踐練習,才能掌握操作技能和技巧。在練習過程中加強督導,組織小組互相檢測,保證練習正確率。每教學一項新內容,及時讓學生進行定量的練習,這樣有利于激發學生的學習興趣,鞏固所學的新課內容,熟練掌握操作要點,提高學習效果。
主持人:多種方法在多個階段綜合運用好,才有可能成就一堂優質課,但每位教師心中,對優質課看重的階段可能不一樣,那在信息技術優質課的教學過程中,你們認為哪個階段最重要,為什么?
趙麗:我認為評價階段最重要。在新課標、新課程改革理念指導下,任務驅動教學已成為課堂教學新模式,它給我們帶來了新的問題:在當前以任務驅動為主要教學模式的信息技術課堂中,如何提高課堂教學的有效性。目前影響教學有效性的問題有很多,如:①學生的學習基礎不同,任務的完成差異性很大;②學生在提供幫助和接受幫助上缺乏主動性;③在自主探究性教學中,有些學生容易偏離主題,有些學生對下一步設計心中茫然;④如何有效地評價學生信息技術知識、技能的學習,等等。
以上所述問題如處理不好,勢必影響整個教學進度和教學效率。而合理的評價,能提高信息技術課堂教學的有效性。也有助于學生對自己的信息技能掌握情況、信息素養、各方面能力有清醒的認識,并能及時反思、總結,同時,在相互的交流與評價中鍛煉了能力,彌補了不足。
黃麗娜:一節信息技術優質課,可以說各個環節都很重要,他們相輔相成。如果一定要選擇哪個環節最重要的話,我認為是任務的設置,有效的任務會使學生少走彎路,能達到事半功倍的效果。這個任務要讓學生愿意接受,并且以他現有的能力可以完成或者是有解決的方向。如果任務設置得不好,過難或過易、抽象和乏味都是不妥的,學生容易產生畏難或無聊的想法。
在設計任務時教師一定要用心,并盡可能在一節課中呈現出不同形態的任務。
楊冬寧:從課堂導入到知識傳授,從學生操作到教學評價,教學中的每個過程都環環相扣,每個環節都有其特定的作用,都十分重要。但在我們信息技術教師中,最容易忽略的一個環節是課堂的結束。
人工智能下的教育反思范文6
1.信息化建設夯實學校管理
信息化建設助力校園安全。校園所有角落和教室實行監控全覆蓋，學校每天安排學生會到監控室通過攝像頭查看各班早中晚自習情況。信息化建設重構教學空間。2016年11月，駐馬店市第九中學注冊并開通微信公眾號，利用微信平臺展示學?；顒樱麄鲗W校理念，成為眾多家長、學生乃至教育同人了解九中的重要渠道。肺炎疫情期間，學校通過微信群通知學校消息、統計學生人數，利用釘釘等平臺直播教學，所有的班級和學科均按照在校時間進行網上授課，有的班級甚至進行了早讀和夜自習，利用線上方式重構教學流程。另外，學校引入了家長教育云平臺，為家校共育做出貢獻，學校獲得“河南省卓越家長學?！睒s譽稱號。信息化教學提高學習效率。在科技手段的支持下，學校利用遠程監控監考，并實現網上閱卷，在提高閱卷效率的同時，便于家長們查看孩子的真實成績。同時，很多在線學習軟件和學習資源平臺為學生提供知識的窗口，學生能快速、便捷地獲取各種知識，學校課程資源庫的構建和教師的微課、視頻直播課也使孩子們根據自己的掌握程度進行自主學習。學習強國、青年大學習等軟件的使用也使得孩子們自覺加強思想政治教育，努力成為社會主義建設者和接班人。
2.翻轉課堂模式促進課程建設
翻轉課堂教學模式是信息技術帶來的一種創新的課堂模式。學生在課前或課外觀看教師的講解視頻，自主學習，上課不再只是教師講、學生聽的狀態，而是將更多時間留給師生互動或者學生之間的互動。這種創新模式是信息技術與學校教育深度融合的一個代表性模式?！叭瓋啥问h節”教學是翻轉課堂的核心。它指的是將教學過程分解為課前、課中兩個階段，通過課前的教師一次備課、任務，學生自主學習、反饋交流，教師獲取學情、二次備課環節，以及課中的展示交流、合作釋疑、檢測提升、總結評價等環節活動的組織，最終實現三個翻轉。這三個翻轉指的是教學理念由“以教師為中心”向“以學生為中心”翻轉，教學結構由“課堂傳遞知識，課后吸收內化”向“課前傳遞知識，課堂吸收內化”翻轉，教學角色由“演員型教師、觀眾型學生”向“導演型教師、演員型學生”翻轉。翻轉課堂教學模式有三個作用。一是激活學生積極性、主動性，培養學生的表達能力、獨立思考能力和協作能力等綜合能力，讓每個孩子能夠全面而有個性地發展，落實立德樹人根本目標。二是解放教師，轉變教師角色，使其依據自己的知識傳授經驗和學情掌握經驗，對學生進行精準的學情評測，實時調整教學策略，提高課堂效率，改變學習模式。三是更好地構建師生關系，讓學生在互動中拓寬視野、掌握知識、培養品格。在進行翻轉課堂教學改革之前，駐馬店市第九中學采用的是與駐馬店市實驗中學共同實踐探索并獲得國家課題獎的“三環六步教學法”，其理念與翻轉課堂一致，即在教師的引導下讓學生做好準備，為打造更高效的課堂做鋪墊。但教師的教學資源匱乏，孩子們僅僅依靠課本預習難有效果，實際效果不好。通過接觸網絡平臺、挖掘網絡資源，我們發現要真正實現學生的課前深度學習，必須借助現代化工具，激發學生學習興趣，為學生提供一個便捷且高效的通道。2018年，駐馬店市第九中學設立翻轉課堂班，許多家長不認識、不理解、不認同，報名者寥寥無幾。但經過一年的探索與努力，翻轉課堂班無論是在教育教學還是在班級管理上，都取得了很大的進步，學校連續兩屆把翻轉課堂增至兩個班。如今，“互聯網+”席卷了各行各業，信息技術邏輯重構了許多行業生態，人工智能、萬物互聯、大數據等也成為社會熱詞。在快速變革的技術背景下，我國中小學教育信息化建設與應用工作也順勢而上，為轉變人才培養模式、提高教育質量和促進教育公平奠定了基礎。
3.信息化教學過程中的反思與探索
