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人工智能時代教育范文1
關鍵詞：人工智能；教育變革；智慧教育
近年來大數據、云計算等信息技術飛速發展，人工智能在一些特殊領域（如圖像識別、語音識別、自然語言等）不斷取得突破性進展。人工智能作為新的技術驅動力正引發第四次工業革命，為醫療、教育、能源、環境等關鍵領域帶來新的發展機遇。人工智能專家預測，人工智能在通用技術領域可能尚不能替代人類，但在一些特殊領域，人工智能將會淘汰現有的勞動力。在國外，許多國家紛紛把人工智能作為國家發展的重要競爭戰略，我國學者也密切關注著人工智能的最新理論進展和實踐應用，國務院于2017年7月頒布《新一代人工智能發展規劃》，明確人工智能發展的重點策略?！叭斯ぶ悄茏兏锝逃钡某绷鳎l了教育研究領域的“人工智能熱”。當前全球范圍內，人工智能在教育領域的大量研究和應用催發形成了教育人工智能概念。目前梳理學術上關于研究人工智能與教育的文獻主要集中于：
（一）教育理念的革新。“人機一體”將成為未來新的教育方式[1]，由新技術和新手段的出現所應運而生的智慧教育[2]，將對原有教育進行改進和完善。智能技術在改變教育的手段和環境的同時，還有利于構建出系統解決教育問題的教育新體系，從而真正觸及教育的根本[3]。
（二）關注技術的革新。機器深度學習、智能學習的算法、視覺識別以及智能語言識別這些基礎技術的突破，為人工智能的教育應用奠定了堅實的基礎[4]。
（三）探究教育的應用。人工智能在學校教育中的學業測評、交叉學科、角色變化等應用領域具有巨大潛力，教師角色內涵也將在與人工智能的協同共存中發生改變。AI監課系統能夠數據化、可視化評估教師的授課情況，將人工智能技術的運用滲透到整個教學過程中，教師可以根據評分實時調整授課內容，以促進個性化學習，從而提升教學效果。教育深受技術發展的影響，新技術融入教育并促進教育方式的轉變已成為必然趨勢。一方面技術為教育提供了新的、更加廣闊的可能性；另一方面技術具有變革人類的教育方式與學習方式的能力。然而，技術是一把“雙刃劍”，如何獲取或實現以人工智能為代表的新興信息技術所擁有的特征、優勢與功能，使其在教育中最大限度地發揮其應有的價值呢？人工智能技術如何繼續被安全使用到教育領域？如何通過教育變革來促進新興信息技術在教育教學中的廣泛與深入應用，實現教育深層次革命等問題，是目前需要關注和探討的主要問題。
1.1人工智能的內涵及具備的強大能力
人工智能最早由美國達特茅斯學院于1956年提出，其研究主要包括機器人、圖像識別、自然語言處理、語音識別等，實質是一種自動感知、學習思考并做出判斷的程序。人工智能具有自主學習、推斷與革新的能力，推動了圖像識別、自然語言處理等方面的技術突破。人工智能同時具有理性判斷力、超強的工作力，只要電力供應不斷，幾乎可以無限制地工作下去，而且適應不需要情感投入的工作。它的超強能力，源于三個重要的技術：深度學習、大數據和強算力。
1.2人工智能時代的機遇和挑戰
人工智能在精力、記憶力、計算力、感知力以及進化力等方面與人類相比，具有突出優勢。在醫藥領域，人工智能的出現使普通民眾可以享受更為高效、稀缺的醫療資源，解決醫療診斷領域診斷質量不均衡、醫生資源不足等問題。在教育領域，人工智能促進教學質量進一步提升、教師角色多樣化、學生學習能力的提升；為教育研究提供新技術和數據支撐；極大拓展了教育研究新視域；使教育在立德樹人方面、教育方法創新方面、教育手段和環境方面以及教育服務供給方式方面均發生改變。然而，看到人工智能以其強大的處理能力帶來機遇的同時，也需要正視人工智能帶來的新挑戰。在人工智能浪潮沖擊下，如何借助人工智能發展的機遇推進教育的變革與創新？人工智能技術如何繼續被安全使用？首先，人工智能專家大都認為，人工智能將會淘汰大量現有的依靠非腦力勞動為生的勞動力，需要培養人工智能時代的新型勞動力。而且，人工智能技術本身的不太成熟使很多人工智能技術只是應用在兒童教育領域，再者，人工智能潛在的道德倫理問題缺乏法律制度規范。除此之外，人工智能時代將對社會結構以及人的地位構成挑戰。綜上所述，人工智能時代所帶來的機遇是大于挑戰的。教育需適應人工智能技術所帶來的突破和飛躍，不斷調整和更新教育的方向和目標，實現育人成人的發展目標。
2人工智能與教育變革
2.1人工智能與教育目的的變革
人工智能帶來的巨變不僅影響人類未來如何發展，而且極大釋放了人類的生產力，這些在一定程度上使得人類需要重新思考教育是何目的。人工智能影響教育目的的變革主要表現在：第一，人工智能可能會使人類陷入精神危機。這源于兩方面的結果：一方面，人工智能將取代大部分人的工作崗位，工作的喪失將會導致人的價值和尊嚴喪失。另一方面，人工智能技術的發展將可能導致所有基于自由主義的想法破產，轉而人類所擁有的價值和尊嚴可能轉化為一種“算法”，人工智能帶來的職業替代風險在教育領域同樣存在，主要是對教師角色的挑戰。第二，人工智能有利于培養人的學習能力。從某種角度上講，人工智能剝奪人的就業機會，但同時，人工智能助教機器人將協助教師實現個性化指導，從而有利于將學習的過程視為尋求自我價值和意義的過程。除此之外，人工智能有利于使教育注重培養人的精神能力，這種精神能力大致包括實踐動手能力、價值追求能力以及創造能力，從而有利于學生知識以便于更好地完善自我、豐富自我，使教育跳脫“知識為本”的陷阱，發揮“立德樹人”的正向作用。
2.2人工智能與學習方式的變革
第一，深度學習。深度學習也稱為深度結構學習或者深度機器學習，是一類算法的集合。深度學習概念的提出，一方面尊重了教學規律，另一方面也是應對人工智能時代下的挑戰。深度學習在機器學習、專家系統、信息處理等領域取得了顯著成就，提倡學教并重、認知重構、反思教學過程，進而達到解決問題的目的。第二，個性化學習。個性化學習區別以往傳統班級課堂授課，尊重學生的個性發展，因材施教。人工智能技術與大數據的應用有利于學生享受個性化的學習服務，可提供個性化的學習內容，可視化分析學生的學習數據，快速提高學生的學習效率。第三，自適應學習。自適應學習是指人工智能基于對個體學習進行快速反饋的基礎上，根據學習者特征，為其推薦個性化的學習資源和學習路徑，從而最大程度上適應學生的學習狀態，是實現個性化學習的重要手段。人工智能技術有利于快捷、科學地判斷學生的學習狀態，進行學習反饋；持續收集學生的學習數據，其中包括學習目標、學習內容；高效地為學生提供海量的學習資源。
2.3人工智能與學習環境的變革
首先，有利于搭建靈活創新的學校環境。不僅可以使空間規劃更具彈性，而且可以調節性增強物理環境。其次，人工智能時代的教育區別于以往傳統教育強調的統一秩序，更注重個體的用戶體驗。創客空間、創新實驗室等學習環境的不斷增加以及人工智能技術的不斷發展，個性化的空間環境與學習支持將改變目前學習的學習空間環境。除此之外，隨著對話交互技術的逐漸成熟與不斷普及，有利于實現虛實結合的立體化實時交互。VR、AR等技術的同步協作也有利于搭建新的學習環境，滿足學習者的一系列要求。腦機互動技術的突破有利于實現將人工智能植入人腦，從而改變人類自然語言的交流方式。最后，人工智能通過即時、準確、高效的大數據分析有利于進行精準且個性的學習評價與反饋。人工智能將綜合收集所有同學的學習記錄，互相比對、優化，從而進行綜合提升。更為重要的是，人工智能的人臉識別以及語音識別技術可以運用到教師的教學過程中，進行學生的學習情緒感知，學習狀況的了解，從而促進學生學習的科學化；智慧校園、智慧圖書館等的出現，為教學環境的建設提供重要參考。
3人工智能在教育領域的應用
人工智能被認為是最有潛力和影響力的教育信息化技術，將通過人工智能數據挖掘分析、3D打印、模擬仿真等技術的應用，實現人工智能與教育的深度融合，對計算機輔助教學、個性化教育服務、教育人工智能生態環境等產生根本影響。2018年《地平線報告》（高等教育版本）指出了教育領域的信息化發展，未來一段時間內將通過人工智能與信息技術的結合，進而影響教育階段的不同過程。具體見表1所示。
人工智能時代教育范文2
人工智能的教育本體：教育的變與不變
從本質上講，人工智能技術是信息技術革命的集大成者。自從托夫勒1970年寫出《未來的沖擊》，信息技術革命越來越快，概念越來越多，沒有停止的跡象。僅從近五年來看：大數據、數據科學、生命信息、工業4.0、物聯網、新硬件時代、機器人、互聯網+、人工智能，表面上概念你方唱罷我登場，但內在邏輯一直沒有變：從單項技術走向全面融合，從局部應用走向全面工具化，而人工智能至少在目前看來是集大成者。硬件上物聯網的成熟、軟件上高可用性和動態數據庫的成熟、生物學上神經科技的進展、數學上網絡算法的應用、材料科技上納米和感知材料的進展、信息科技上芯片和云技術的快速進步。從物理世界到混合世界，再到比特世界，人工智能技術剛剛開始，但人們基于過去工業革命的經驗，明確感到這是臨界點的來臨。
STEM 成為后人工智能教育的不動點：應對科技的變化，教育的變革一直都在進行且與科技的發展互為因果。從彼得?蒂爾對教育的質疑，到創客熱潮在美國教育中的掀起，事實上，STEM教育是美國對過去概念化的“實用主義”教育和“通識教育”百年爭論的落錘之音。起源于杜威和哈欽斯的那場爭論，恰恰是工業革命已經明確成型后的兩種教育理念的爭論。之所以今天的美國已經很少爭論到底是實用主義還是通識教育，是因為美國的科技已經進入到一個新的階段。教育是一個組織行為，一個圍繞未來10年不變的知識、20年不變的技能、30年留存的體驗的穩定的復雜社會經濟形態，因此不那么容易被顛覆。恰恰是科學、技術、工程、數學（STEM）構成了工業時代（數理化）和后工業時代（文科、理工科）中的不動點，在物理學和幾何學中，不動點對于系統的穩定和概念的一致性非常重要，而目前的STEM教育，不僅僅是一個概念的東西，而是舊技術時代向新技術時代過渡的“不動點”。在這個不動點體系中，新的側重開始后，原有的教師和學科體系以及支撐可以平穩切換，不至于導致教學秩序的混亂。
元學科、應用學科和副科發生結構性的變化。由于人工智能的出現，使得復雜計算和系統計算以及簡單的人機交互計算工具化全面超越人類，對技術基礎這個原有概念的教育的分歧越來越大。人工智能視野下學科概念如果表述成元學科、應用學科與素質學科，那么教育學科的概念的持續性還能以最大公約數繼續運行：以數學、物理、化學等元學科為代表的學科，在今后的教育中更加重要并將作為篩選人的條件。而應用科學：（生物、地理、信息、勞動）學科，將著重項目制學習、體驗學習，成為培養人的目標；社會科學（歷史、哲學、思想品德）將來的重點在于綜合應用，批判性思維學習，更加側重學科的來源和發展；而綜合素質類（音樂、體育、美術）將從副科走向前臺。@樣，圍繞STEM的教育，人工智能下的教育體系還是一貫的科學（元學科）、技術（應用學科）、工程（素質學科、社會學科、管理學科）、數學（邏輯、數學學科）。
人工智能技術對學科的影響：越理性，越感性
數學：傳統的工業時代的數學，其訓練方法是數值計算，其指向是力學計算，這種側重至今還非常濃厚。隨著知識庫的普及和共享以及計算工具的進化，越來越少的人將來從事傳統的工程計算行業，而正宗的工科專業越來越向著專業化和高端化演化（如學材料的將來的進入門檻很可能是博士）。但是，人工智能今后用到的大量的數學以及人與人打交道用到的計算機數學，統計學基礎的數學，這方面中國數學還停留在工業時代。美國學生從高中就開始問卷處理和微積分的學習，大學數學更加有用的是方程組、統計學等。數學是一個典型的年齡相關性學科，一定要從小學，而且轉向數值和算法類的學習，從偏向材料計算的高等數學方向，轉向偏向矩陣計算的統計數學方向，邏輯學、幾何學和統計學成為三個數學學習的支柱。
物理：有一位著名的物理學家回顧過去物理百年，發現一個有趣的現象：“力”這個概念，在物理學上看，已經不是一個原始的變量了，能量和質量才是，為什么我們的老師還在使用這個概念呢？那是因為在機械時代，“力”是最容易理解的組合概念。在工業革命前后的幾百年直到今天，物理學教育的重點還是偏向傳統力學計算方向，從中小學來說就是牛頓力學。然而隨著工業時代的結束，人們更容易見到的力學概念不再是機械和天體，而是轉向社交網絡、計算機圖像、信息變量、生物體和電子學以及更容易接受的能量、時間維度。數學老師們轉向統計學的同時，物理老師應該考慮從牛頓力學轉向量子力學和熱力學甚至時空維度，這些對于孩子未來的人生更是基礎，而通過物理學進行基礎的科學實證的訓練以及科學觀測和數據處理，才是物理學最基礎的作用和價值體現。不然，人生什么年齡都可以去學物理而不必非要從未成年時代去學。
元科學化學：中美物理學和化學都是選擇性的，但比較中美化學教育，卻發現有很大的不同。美國高中化學就允許且必須使用帶有功能性計算的計算器，而中國大學生都沒有這方面的訓練。也就是說，隨著化學和生物化學要求越來越高、知識點越來越多，設法繞過煩人的記憶而走向邏輯，是美國學習化學的方向，這點也值得我們注意。另外，化學的側重由從偏向無機化學方向的基礎化學，轉向偏向生物和有機化學方向甚至與物理相結合的量子規律，是化學學科的重點。例如，很多美國的大學錄取要看高中生在化學創新方面的實踐，能創新的往往是生物化學。
外語：工具性的外語逐漸失去市場，形式節奏上的美學、邏輯學角度的詞源學、社會學角度的語言學、心理學角度的語義學成為外語復興的落腳點。另外，似乎從來沒有人將計算機程序當作外語來教，事實上，隨著工具性的外語被人工智能取代，計算機程序語言很可能成為一種外語，而很多軟件人才是學外語出身的，也不斷印證這個結論。
語文：可以預料的是，隨著工具性的人工智能的出現，原先學習語文的工具性的方法（如語法），逐漸將退出語言學習（包括外語），而作為母語的語文之所以在工具化人工智能時代還得到重視，最重要的理由也許是儀式感的表達：回到經典、回到表達、回到應用、回到美學。
除了以上學科教育的重點隨著技術經濟必然發生變化外，學科學習的醒悟和內在邏輯將更加重要，學科歷史、學科邏輯、學科故事將替代題庫訓練，因為作為計算的精確性除了特殊人才的培養外，將讓位于工具和人工智能，而人要考慮體驗和持續學習的興趣和邏輯。學科學習之間還將朝著融合的方向發展，應用學科和元學科的分離意味著應用學科更加朝著整合的方向發展：地理、生物、科技等融合課程，朝著綜合應用發展。
人工智能技術對教育技術的改變：從工具到空間
隨著人工智能的發展，也許目前花里胡哨的信息技術將隱身后臺。課堂上也許看不見信息化了，師生在課堂層面體驗將會越來越好，越來越貼近自然：看不見計算機的信息化，距離教育更近而不是技術更近。
學校之所以存在是因為學校為學生模擬了一個高度抽象的比真實世界還真實的教育世界。因此，未來的校園從改變世界的信息模版角度，將更加強調與客觀世界的互動、映射和高度抽象。
美國的大學錄取是更接近人工智能手段的個性化錄取，而學生選拔是更接近大數據角度的GPA（平均成績點）。從培養角度，學生畫像比GPA更加個性化地從個體角度描述學生的個性特征，學生的學習行為、實踐行為、創新行為，在全地域、全信息、全自動、全過程的記錄下，將更加全面地反映學生的全貌。智能實驗室和智能校園的方向，將來是基于個體的專業學習和評價。
與學生相對應的教育行為畫像，將側重于聯系社會、聯系科技、聯系家庭、聯系團隊，從重復性勞動變為創造性勞動。
而學校的管理行為將演變成支撐技術：支撐數據、支撐品牌、支撐環境。今后的教育將出現越來越專業和自由的教師，越來越職業的校長。
在教育政策上，由于全國性的數據和人工智能的使用，教育測評將更加專業化、教育本體化（而不是被測評機構和排名所左右），教育選拔將更加科學化和長期化，短視模式隨著計算方法和智能評估的進展而迅速被迭代掉，衡水模式將逐漸退出歷史舞臺，未來應該篩選更應該上清華大學的人和更應該培養好每一個想學習的人。即使僅從功利教育目標來看，教師個體經驗也逐漸讓位于人工智能和大數據，教育重心從教育哲學屬性逐漸走入教育科學屬性；而被恐懼綁架的教育所強調的教育的篩選功能，逐漸將重心轉向教育培養功能，個體成功的培養目標，逐漸轉變成為未來視角的社會價值角度；教育回歸人與人的本質關系和專業培育孵化的社會職能，功利性和工具性減弱，過程幸福成為教育者追求的目標。教育者由工匠逐漸轉型為藝人，教師由于工具化的替代，將會越來越有尊嚴和個性，而不是越來越像工具。
“人創造”的價值逐漸凸顯，教育的價值在于“創造人”
柯潔在被人工智能的計算機打敗之后，接連戰勝外國圍棋高手，刷了一下存在感并表示：“與機器下棋沒意思”。同樣，在工具制造時代，如果從質量和精度考慮，無疑機器越來越超過人，然而手工的紅木家具、手工的藝術品、手工的食品、甚至手工的衣服和汽車，比起無論從什么角度來看的機器人制造的東西，都越來越貴，人也越來越愿意采購?！叭藙撛臁钡膬r值凸顯，是體驗經濟產業升級的一個標志，人工智能時代也不能例外。因為，“有意思和不可復制”才是人消費的高級時代。
不同于機器代替人的重復勞動的趨勢，教育與學校會替代機械的班級成為人與人關系的場所，在這個場所中，機器越來越像人來代替人的高級狀態，而人越來越擺脫工具性、擺脫重復性，更具藝術性和創造性。研究教育的歷史會發現一個普遍的現象，就是隨著工具性的增強，反而是班級規模的縮小和師生比的擴大，這也印證了：人畢竟要與人打交道，教育是一個個性化的活動。C器代替人意味著更多的時間人會回到家庭陪同孩子，這在美國已經持續發生了50年，幾乎多數的女性甚至男性在孩子成長過程回到家庭（如果他們算教師的話，教師比例更大）。在學校里未來的師生比會持續增加，教育更加不再計較投入產出，而將演變成一種創造性的職業。
杜威在研究工業化革命后的教育中，提出教育的目標更加集中地體現在教育本身之中，教育即生長（教育的目標就是讓教育繼續下去）。隨著工具化的人工智能代替越來越多的教師的重復性勞動，教師的幸福指數越來越高，更多的和更合適的師生比使得學生得到更加專業的呵護和培養，幸福指數也得到提升。教育讓生活更美好將逐漸實現，教育即生活的前提條件是教師不再是指標的工具，學生不再是考核的工具。
人工智能時代教育范文3
互聯網上半場互連的機會已經過去，下半場就是人工智能了。
人工智能時代應運而生的過程，跟大數據的發展差不多，都是從信息獲取到識別，到信息處理分析和反饋，再到最后的經驗存儲、格式化，以及循環的生態凈化。畢竟，大數據、運算能力和產業應用都是人工智能發展的重要因素。當下人們關心的是，重大的產業機構是否會伴隨著人工智能的發展同時到來？是否會同時產生聚集效應？這也是投資很重要的背后邏輯。
中國的人工智能時代，實際上就是互聯網和大數據時代的產業衍生。這是因為互聯網前期的高速發展，從平面互聯網到一維、二維，再到后面快速智能互聯網的發展，整個進程都是循序漸進的。而中國人工智能時代的基礎設施和基礎條件，其實也是逐漸在成熟的。云計算、智能終端、大數據、寬帶、傳感器等產業鏈逐漸成熟，也推動著人工智能的快速爆發。
滴滴出行創始人程維曾在一次演講中表示，互聯網上半場互連的機會已經過去了，下半場就是人工智能。而分享經濟，是未來20年整個互聯網時代最大的發展趨勢。新美大CEO王興也曾在一次工作會議中提出，未來大的互聯網企業，其實重點在運營。過去是做用戶、做流量，接下來的重點就是做運營。把這個點做到極致，真正使互聯網企業效率提高、成本降低、用戶體驗提升。而這三個部分要做好，其實跟人工智能有著重大的關聯。互聯網上半場連接人人的風口已經基本結束，互聯網下半場運營提升和人機連接的風口正在開始。
中國人工智能應用的產業發展也是逐漸在深化，人工智能的類型大致分為3種。第一是數據挖掘和優化以助于精準營銷部分的應用；第二是軟件、硬件控制，推動工業4.0發展；第三是人機互動，包括智能客服、服務機器人等方面的發展。相對而言，這些是目前正在快速發展的。而未來更多應用的機會將出現在在線醫療、在線教育、車聯網、無人機、工業4.0等方面。
互聯網的下半場屬于人工智能，這已經是大家的共識。但是，資本對互聯網下半場的投資邏輯又是怎樣的呢？
以啟賦資本為例。即使目前在機器人、無人機方面布局不多，但啟賦資本在在線醫療、在線教育、互聯網酒店、酒店智能化應用和工業4.0等方面都有了充分的布局。與此同時，為了獲取巨大的用戶基礎，啟賦資本還投資了大量的產業互聯網平臺型公司。而在人工智能方面，一些能夠早期布局的機會，也是比較珍貴的。
而在這一系列的投資布局中，啟賦資本其實依循著一套投資邏輯，即秉承對互聯網上半場已經結束的基本判斷，更加關注互聯網的下半場。根據這樣一個基本的邏輯，盡量去繞開BAT、關注垂直重運營、結合人工智能、推進O2O產業升級以及供給側的共享經濟優化等。當然，更多的也會結合自身在B2B領域的投資優勢進行布局，例如工業鏈金融、企業級服務等方面的投資。
人工智能時代教育范文4
一、人工智能機器人
隨著信息技術以及人工智能技術的迅猛發展，機器人無論是在技術上還是在外形上都顯著提高，并且，不斷的進行功能延伸。將具有感覺、思考、決策和動作能力的系統稱為智能機器人，這是一個概括的、含義廣泛的概念。這一劃時代的概念產生，為機器人技術的發展，也為信息技術的發展，拓開了巨大的想象空間和新的創造天地。智能機器人是信息技術發展的前沿領域，是一門具有高度綜合滲透性、前瞻未來性、創新實踐性的學科，蘊涵著極其豐富的教育資源。
二、機器人教學的教學現狀
2000年，機器人教學處于起步階段，第一屆“廣茂達杯”中國智能機器人大賽在長沙舉行。其目的是刺激機器人新技術的發展；鼓勵年輕學生投身機器人技術。2002年，機器人競賽得到了進一步的發展。2003年，機器人競賽達到熱潮。2004到2009年，機器人競賽成為了主流，第四屆至第九屆中國青少年機器人競賽分別在河南、廣西、陜西、云南、重慶、湖南、青海舉行，競賽規模不斷擴大，規格不斷提高，經驗不斷豐富，成績不斷攀升。同時，第五屆至第十屆“廣茂達杯”中國智能機器人大賽也取得了豐厚的成績。2011年廣東省的虛擬機器人競賽，全省共有12個地市和順德區報名參賽，參賽隊伍106支，參賽學生148人。比賽形式新穎，要求學生現場編寫虛擬足球比賽和虛擬滅火比賽的程序，然后進行投影演示，所有的同學都可以觀看和學習。2012年的“樂博杯”青少年機器人世界杯中國競賽在西安舉行，匯聚了眾多的參賽者。同學們秉著重在參與、學習交流的態度，經過兩天緊張激烈的比賽，比賽成績優異，涌現了一大批優秀的編程人員。其中最為突出的是興圍小學代表隊，他們突出重圍贏得了冠軍，即將代表中國隊去墨西哥參加世界級機器人大賽。
機器人競賽已成為國內科技、教育界一致認同的一項青少年科技創新的重要賽事，作為一項富有時代性、創新性、參與性和普及性，適應當代青少年需求，深受當代青少年歡迎的智力開發活動，在全國各地產生了廣泛的社會影響。
三、存在的問題
（一）教學方面
1、智能機器人缺少科學、可行、實效的教學目標。按照學制的階段性劃分不明確，存在重復學校相同知識的現象，從而導致機器人教材特色不明顯。
2、智能機器人教育往往沒有固定的教學設計和規劃。導致許多教學只能按照產品使用說明書進行教學，不能按照學生接受能力有秩序的開展知識體系教學。
3、目前學校教育使用的機器人很紛雜，缺少規范。并且絕大部分并不兼容，開放度低。還有就是教學用機器人單機價格偏高原因是銷售數量上不去，導致廠商只能太高價格。
（二）教育資源方面。由于我國各省市之間的貧富差距不斷加大，從而導致在教育資源投入方面也是參差不齊，很多欠發達地區軟硬件教學設備都嚴重不足，智能機器人的教學活動很難正常開展。
四、改進措施
（一）資源環境建設方面。積極探索信息技術條件下人工智能機器人進課堂教育環境的構建策略。建立完善系統的小學教育人工智能機器人進課堂資源的開發、應用的管理運行機制。同時，應該加大對中小學智能機器人教學資源投入力度，以確保所有孩子都能夠享受到同等級的教學資源。
（二）學科教學方面。對于小學的人工智能機器人教學工作來講，教師的培訓工作應該是非常重要的。由于目前該門學科在小學教學當中仍屬于一種新型的學科，相關教師之前并沒有進行系統的學習過相關理論，同時，實踐經驗也是嚴重不足。因此，這就無形中增加了教師的教學難度，因此，對教師進行適當的教學培訓是十分必要的。
目前，我國開展的“校校通”工程已經在全國的中小學基本完成，各地區小學已經具備了計算機房，而開展機器人教學工作還需要進一步購置教學使用的機器人，從而建立起以信息技術為核心的現代化教學環境，即“機器人”實驗室。另外，教學資源的進一步開發與收集也是一項關鍵任務。學?？梢越y一添置一批有關機器人的教學信息資源，例如：教學光盤、教學軟件等等。同時，還可以充分利用網絡資源收集相關的機器人教學課件，教案等。豐富教師教學參考資料。
人工智能時代教育范文5
科技巨頭布局人工智能
在歐洲，“歐盟人腦計劃”將通過ICT的龐大資源庫，更有效地為神經科學和醫療領域提供技術支持。長遠來說，該計劃將為各類腦部疾病提供更好的治療方案，以及通過探索大腦運作模式，研發更先進的ICT技術?！皻W盟人腦計劃”的主要研究領域可以大致劃分為三大類：未來神經科學、未來醫學、未來計算。旗下涵蓋13個子項目，其中包括老鼠大腦戰略性數據、人腦戰略性數據、認知行為架構、理論型神經科學、神經信息學、大腦模擬仿真、高性能計算平臺、醫學信息學、神經形態計算平臺、神經機器人平臺、模擬應用、社會倫理研究和“歐盟人腦計劃”項目管理。
作為“歐盟人腦計劃”神經形態計算系統項目和SpiNNaker計劃的的負責人，Steve Furber博士透露說，目前“歐盟人腦計劃”的最新進展是近期將對外開放一系列歐盟人腦計劃的平臺系統，讓更多研究者、專業人士可以使用這些先進的系統。現在誰都可以申請使用內置500，000個特制ARM處理器核心的“脈沖神經網絡架構（SpiNNaker）計劃”和德國海德堡的“大腦規模（BrainScaleS）計劃”的設備，以及其他平臺系統。我們在3月30日舉行會宣布這一舉措，并在4月1日正式實施對外開放。通過開放平臺系統的共享，我們相信一定能夠極大地促進世界范圍內的大腦科學研究的發展，為每一位參與到大腦科學研究中的科學家們提供廣闊的發展前景和機遇。
扎克伯格也在他的Facebook上透露，他2016年的新目標是打造一個人工智能助手。事實上，他對人工智能的布局早已開始，早在2014年，他就以個人身份入股了人工智能公司 Vicarious，因為他覺得人工智能可以提升互聯網服務的智商，從而對于用戶變得更有價值。
除了Facebook，另一個科技巨頭谷歌也在人工智能領域動作頻頻，它收購了8個機器人公司和1個機器學習公司，并在許多新的業務中使用了人工智能技術，比如無人駕駛汽車。同時，谷歌還利用人工智能技術來改善其現有業務，比如安卓手機操作系統或者谷歌搜索引擎。
中國人工智能商用元年
而在國內企業中，進軍人工智能的科技企業也不在少數。早在2009年，百度就提出通過推進人工智能實現國家綜合國力的彎道超車。百度身體力行，2014年5月將AI最權威的學者之一、谷歌大腦項目之父吳恩達納入麾下。眼下百度人工智能實驗室搭建了作為百度人工智能核心的“百度大腦”，融合了深度學習算法、數據建模、大規模圖形處理器（GPU）并行化平臺等技術，擁有200億個參數，構成了一套巨大的深度神經網絡。
騰訊也不甘示弱，基于微信平臺，開發了多種模式識別功能，推出了“微信智能開發平臺”，將微信的圖像識別能力和語音識別關鍵詞技術向第三方開放，“掃一掃”和“語音轉文字”功能就是典型應用。
從國家意志來說，2015年7月，國務院印發《“互聯網+”行動指導意見》，明確人工智能為形成新產業模式的11個重點發展領域之一，將發展人工智能提升到國家戰略層面，提出具體支持措施，清理阻礙發展的不合理制度。統計顯示，到“十三五”末，我國機器人產業集群產值有望突破千億元。
“十三五”規劃綱要首次出現“人工智能”一詞，在科技創新2030項目中，智能制造和機器人成為重大工程之一。培育人工智能、智能硬件、新型顯示、移動智能終端等，被列入戰略性新興產業發展行動。種種跡象表明，2016年，不僅是“十三五”起步之年，也是我國人工智能商用元年。
而市場也普遍認為如今人工智能已經在諸如智能穿戴設備、無人機、虛擬客戶服務、智慧城市、安防、基于大數據的業務分析等領域得到應用，節省了大量人工成本。隨著人工成本的增長，人工智能的經濟效益優勢將會愈發明顯。在技術突破、應用領域拓展以及相關扶持政策推動下，人工智能的大潮即將來襲，萬億元的市場規模值得期待。
人工智能的現實入口
在教育領域，你想象一下這樣的世界，任何一個孩子都可以使用智能手機訪問熟悉其學習風格的個人導師，以便提高學習成績。
“比如遇到問題需要幫助的學生，可以將問題拍攝下來，并上傳到專門應用中。機器人識別出問題，并給出相關答案。由于機器人了解提問者的學習風格，它可以引導他們解決這個問題，跳過他們已經了解的知識點，重點集中在需要幫助的方面，而非僅僅提供標準答案。由于機器人很了解你，它甚至比負責全班同學學習情況的人類教師更加勝任，因為后者需要應對不同學習風格和不同水平的學生。”Uber聯合創始人、獨立創業家奧斯卡. 薩拉查說。
除了教育領域，醫療領域恐怕是人工智能商業化的最主要領域了。此前研發出“深藍”打敗國際象棋世界冠軍的科技巨頭IBM在醫療領域耕作多年。2013年，IBM研發的認知計算系統Watson已正式向癌癥“宣戰”。美國Bumrungrad國際醫院采用為腫瘤學而開發的Watson解決方案――已由世界一流的腫瘤醫生及研究人員進行過培訓，讓Watson為其遍布東南亞、包含超過100萬名癌癥病患的龐大網絡提供支持。
早在2011年Watson參加“Jeopardy！”電視問答挑戰賽并獲得冠軍后，IBM堅信繼制表計算、可編程計算之后，人類的第三個計算時代――認知計算時代，已經拉開帷幕。幾年時間里，Watson已經取得了巨大進步。Watson原來只有1個 “深度問答”的API，現在已經有42個API應用于36個國家的幾十個行業，內容涵蓋文字圖像識別、自然語言理解、專業知識學習、人類情緒分析等各個領域，并且有更多的API正在孵化當中。在醫療、教育、旅游、零售等各個行業里的成功案例已經開始有井噴之勢。
據IBM大中華區全球企業咨詢服務部合伙人、電子行業總經理徐聞天介紹，IBM將與Medtronic加強合作，利用IBM認知解決方案處理來自Medtronic可穿戴醫療設備及其他情景化來源的數據，并提供個性化的糖尿病管理。
人工智能時代教育范文6
［關鍵詞］人工智能會計變革;應對策略;會計人才
數據和人工智能技術逐步應用于會計行業，德勤等四大會計師事務所相繼推出財務機器人，RPA技術被越來越多的企業廣泛運用。這一科技創新將幫助會計從業人員從許多重復性、標準化、流程化的核算工作中解放出來，與此同時也催生了新型會計崗位，給會計從業人員帶來新的挑戰。毋庸置疑，人工智能技術引發會計變革，究竟會帶來何種變革，會計從業人員該如何應對會計變革是文章探討的關鍵問題。
1人工智能概述
人工智能(ArtificialIntelligence)是計算機科學的分支，它試圖通過研究、開發用于模擬和擴展人的智能的理論、方法、技術，以構建出一種新的能模擬人類意識和思維模式的一門新的技術科學。其研究內容包括知識表示與自動推理、機器學習與知識獲取、自動編程與智能化機器人等。人工智能的發展經歷了萌芽、誕生、發展到集成四個階段。人工智能應用于財務領域始于1987年美國注冊會計師協會發表的《人工智能與專家系統簡介》，后來國外對此進行了深入的研究與探索，開發出相應技術與專家系統解決財會領域的分析決策工作，目前主要是運用模型化的財務管理理論，將匹配后的數據導入信息庫，據以分析得出企業財務報告，形成戰略經營建議。財務領域中的人工智能技術主要在于機器視覺和語音識別兩個方向，著重模仿人類的財務操作和判斷，多應用于業務收支預測、風險管控、稅務優化等方面。
2人工智能技術對會計行業的影響
隨著大數據、人工智能、移動互聯網、云計算技術的發展和應用，為我國企業管理的模式注入新的理念，傳統的基礎會計核算工作會被財務機器人替代，會計數據的采集、挖掘、分析，會計核算流程的再造以及隨之而來的對新型會計崗位人才的需求，都將推動企業會計模式的變革。
2.1人工智能實現會計數據質的飛躍
數據是會計核算的起點，為企業決策提供依據。在人工智能技術的支持下，海量的結構化和非結構化數據在數據處理系統中整合和分類;數據挖掘技術對數據進行深度挖掘，發現其潛在價值，數據的質量隨之提升。會計人員通過人工智能輔助系統，利用信息自動集成技術，自動將各種會計信息記錄到會計系統，避免了以往財務人員花費大量時間和精力于采集和錄入數據信息。隨后利用人工智能自動核算功能進行賬務處理，智能分析系統進行一定的數據分析，避免了會計從業人員處理大量的基礎核算工作，將工作重心轉移到為企業創造更多價值的預測、分析與決策工作中去，提高企業決策的效率和準確性。
2.2人工智能促進會計信息互聯
在會計核算方面，大量企業采用PRA，其被普遍認為是業務流程自動化軟件，結構化、常規化會計流程均由自動化機器人來執行，不受時間和空間的限制，自動生成各項報表，及時快速，靈活準確。人工智能為企業管理者和財務信息使用者搭建起信息共享平臺，使企業與其客戶、銀行、稅務、會計師事務所等廣泛互聯，實現上下游企業溝通、銀企對賬、網上報稅等。財務智能系統通過科學的決策程序，利用會計數據和模式，以不同角度、不同層次、不同時期進行分析，揭示隱藏在財務數據背后的價值，使得會計信息質量大幅提高，提高企業決策效率。
2.3人工智能催生新型會計崗位
核算和監督是會計的兩個基本職能，財務人員日常主要完成建賬、填制和審核原始憑證、填制記賬憑證、登記賬簿、編制財務報告等基礎性工作。伴隨人工智能的發展，這種日常的標準化、流程化的基礎核算工作可由財務機器人完成。財務機器人高效低耗、精準可靠、快速反應的優勢相較于會計工作人員日益明顯。與此同時，機器人間無須回避職務職能的利害沖突，這些都降低了會計人員在單位內部運營管理的重要地位。未來財務領域對基礎會計從業人員的需求大幅減少，會計人員崗位需求結構面臨變革。管理會計人才是集財務會計、法律、財務管理、計算機等知識于一體的復合型人才，并具有數據分析思維和預測思維，國家倡導的未來的管理會計師應同時是價值分析師。利用大數據和云計算等信息技術，解析過去、控制現在、分析未來，是對未來會計崗位人才提出的新的要求。
3會計行業在人工智能時代下的應對策略
3.1提高思想認識
人工智能技術在財務領域的廣泛應用已是必然趨勢，利用數據挖掘技術、智能決策支持系統等將財務人員從煩瑣復雜的工作中解脫出來，會計核算職能向管理決策職能轉變，同時也對會計從業人員提出更高要求。面對人工智能技術帶來的巨大變革，財務人員應在了解人工智能技術的基礎上，努力學習新技能，加強計算機、信息技術知識的學習研究，以順應時展的需要。與此同時也應認識到，不論是信息化系統，還是財務機器人，僅僅起到輔助決策作用，仍由人類進行開發、使用和維護。因此會計人應審時度勢、轉變觀念，全面認識人工智能，努力使自己成為兼具財務知識和信息系統操作能力的駕馭財務機器人的復合型人才。
3.2實現管理會計轉型
2014年10月財政部頒布了《關于全面推進管理會計體系建設的指導意見》，要求在5年之內提升管理會計人才的職業能力。中國總會計師協會會長劉紅薇在2018年5月世界會計論壇上表示:管理會計已經在全球進入了一個大變革和大發展的歷史時期。財務人工智能技術實現了會計信息的標準化流程化處理，會計核算職能逐漸被財務機器人取代，這種以技術手段革新形式帶來的會計職能的變化，釋放出大量基礎會計核算人員，他們必須綜合學習會計、財務管理、稅務以及信息系統的相關知識，向管理會計人才轉型。在企業發展戰略的指導下，以管理會計的視角，將數據進行分析和提煉，編制預算計劃，對企業經營業務進行控制，對業績進行評價，為企業發展和治理提供指導，以適應時代變化，成為多元化人才。
