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人工智能教育的培訓機構范文1
1、CISA（Certified Information Systems Auditor簡稱，中文為國際信息系統審計師）認證是由信息系統審計與控制協會ISACA發起，是信息系統審計、控制與安全等專業領域中取得成績的象征。如果是從事信息審計工作，這個證書非常有用。
2、關于IT國際證書可以咨詢艾威培訓。艾威隸屬于艾威培訓，艾威美國是北美著名的培訓機構，源于美國新澤西州，2000 年進入中國，專注于國際前沿的新技術研發與教育，艾威主要的業務為培訓與咨詢兩大類，目前培訓的主要產品有：項目管理培訓、IT 管理培訓、IT 技術培訓、云計算大數據培訓、需求管理培訓、產品管理培訓，信息安全類，AI 人工智能等…近十類上幾百門的課程的培訓與咨詢服務。
（來源：文章屋網 ）
人工智能教育的培訓機構范文2
一、數字政府建設“十三五”規劃總結
1.入學報名“一網通”
XX區教育局XX年開展中小學網上報名工作，入學無紙化報名系統于XX年5月正式使用。報名平臺整合打通各類數據資源，實現戶籍、房產、監護人、預防接種、出生證明等信息的數據精準共享，義務教育學校入學報名實現全區網上報名全覆蓋，個別有需要的家長可到區教育局進行現場核對。XX年義務教育網上報名的人數接近7000人。目前該報名平臺已于XX年9月份接入XX政務服務網。
2.教育繳費“一鍵辦”
依托XX政務服務網統一公共支付平臺及支付寶、微信、網銀等支付方式，在全區范圍鋪開，面向學生的學費、代管費、住宿費、伙食費等各類教育繳費及保險費等社會事項繳費，全部一鍵辦理，實現“零跑腿”。當前，全區所有學校均已實現網上繳費，公辦學校繳費已全部納入“XX政務服務網統一公共支付平臺”，電子繳費率達100%。
3.資助辦理“一端口”
困難學生教育資助已實現“最多跑一次”，并與民政、審計等部門實現大數據信息共享。通過信息共享，減除申請資助材料，實行網上共審機制，縮短申請辦理時長，提供便捷化的資助申請辦理服務。學生只需將材料帶到學校交給老師即可，剩下的由區教育局辦理。
4.轉休復學“一張表”
各中小學休復學已實現“最多跑一次”，取消紙質審批表，取消各類學籍證明材料（包括學生基本信息表），有需求的學生將材料提供給學校，學校進行初審之后，通過學籍系統提交，然后在網上進行審批、辦理。
5.校園生活“一卡通”
積極推進中小學智慧校園建設，大力推廣校園“一卡通”應用，通過“一卡通”實現上學放學、文化學習、體藝活動、圖書借閱、食堂用餐、校園消費及請假銷假等智能化服務。目前已選定試點學校開展試點工作，開展一卡通方案與項目的實施與論證，與相關部門對接，XX年已在三所城區學校完成試點工作并正式投入使用。
6.家?；印耙黄脚_”
我區積極舉辦XX教育廣場應用培訓活動，更新參訓教師的教育理念，提高了教師XX教育廣場的使用率，提升了應用水平，為各學校有效利用XX教育廣場移動端、學生端進行教育教學、家校互動等起到積極的促進作用。通過“一卡通”平臺，加快學生發展性評價數據收集與共享，建立和完善班級、年級、校級三級家?；悠脚_。完善維護“XX教育”微信公眾號，多篇文章，傳播先進家庭教育理念與方法。
7.加分確認“一證通”
加分事項實行“一證通辦”，學生只需憑一張申請表、一張身份證明即可申請辦理。非涉密事項可通過XX政務服務網或移動APP填報申請表及上傳身份證明，通過與公安、外僑、民宗等部門信息共享，由區教育局在后臺審驗確認后，在線上線下進行公示。涉密事項由考試中心線下代跑審驗確認。中考優待、高考優待“一件事”辦理平臺由省級統一開發，區教育局將做好牽頭工作，按照上級要求，與其他涉及到的部門做好相關事宜。目前相關身份信息數據資源渠道已打通并完善。
8.考試服務“一站式”
XX區只有全國英語等級考試一項社會考試，已經完成報名、繳費、準考證打印等網絡化、電子化辦理。各類等級證、畢業證等相關證書的送達方式由考生自主選擇，可通過郵政快遞送達或現場領取。
9.畢業證明“一庫辦”
完善中小學學生學籍信息庫，將中小學生學籍系統建成前的各校保存的紙質信息（XX年以前的普通高中學生、初中學生及XX年以前中等職業學校學生的畢業檔案）轉為電子信息，并納入學籍信息庫。畢業生只需憑一張申請表、一張身份證即可通過XX政務服務網或移動APP進行網上申請辦理。
10.辦學審批“一件事”
開展了XX區中小學文化課程培訓機構的摸底排查、專項治理工作；制定并公示了中小學文化課程培訓機構辦學許可申請的設置標準、辦理流程，已實現網上審批；實現辦學許可證檔案材料電子化。目前，通過與消防、環保、市場監管、住建、民政、編辦等部門聯辦協辦，大力優化簡化辦學審批流程，提高辦理時效。
存在的問題和建議
1.困難學生資助申請與審核系統由市教育局統一開發和支付費用，系統目前還在試運行中，未正式投入使用。等市里試運行完畢并正式投入使用后，會積極開展該項工作，實現精準資助；
2.學生轉休復學需要衛生醫療部門的相關數據，但是在區外醫院就診的數據難以獲得，數據通道難以打通。建議由市局牽頭，推進該項工作；
3.年代久遠的學生學籍信息的紙質檔案不存在，難以將信息電子化并納入學籍信息庫；
4.校園一卡通建設沒有統一標準，操作困難，建議市局出臺統一標準，便于建設。
三、數字政府建設“十四五”規劃計劃
1.加快新一代學校信息基礎設施建設步伐。將“新基建”視為教育轉型升級的核心推進器和數字政府發展的新引擎，廣泛建設物聯網、5G、大數據中心等新一代信息基礎設施，突破傳統信息處理終端以及傳輸方式的限制，全面推進全區中小學校、幼兒園教學從傳統模式向數字化模式轉型，傾力打造多功能、現代化智能校園。
人工智能教育的培訓機構范文3
[關鍵詞]數字經濟；物流管理；創新人才培養模式
在經濟發展新常態下，消費模式的服務化、銷售市場的分散化與智慧物流的普及化帶來了復雜結構的物流需求，隨著移動互聯網技術成熟，在國家政策支持下，物流各項指標隨著大數據產業發展呈現翻倍增長態勢，同時，對于“大數據”技術的充分應用，物流路線、選址及倉儲等，都有望得到進一步優化，從而達到即時服務的終極目標。數字經濟作為經濟的一個新業態，已經成為新舊動能轉換中非常重要的驅動力，也是全球新一輪產業競爭的制高點。數字技術的快速發展同時改變著工作和職業的性質，2018年，中國數字經濟領域提供的就業崗位為1.91億個，占當年總就業人數的24.6%，同比增長11.5%，數字技術在提高勞動效率的同時，也會減少對于勞動力的需求，根據麥肯錫全球研究所估計，到2030年，可能有多達2.2億中國工人需要換工作，占中國總勞動力的30%，而物流一直被視為勞動密集型行業，面臨這樣的沖擊，勢必需要快速的轉型升級和新舊動能轉換。由此可見，傳統的教學空間布局、教學組織模式、教學方法與技術等已經無法適應工業4.0背景下物流創新型人才的培養，教育改革勢在必行。
1.物流管理人才培養存在的問題
1.1物流管理專業教育模式創新體系缺乏系統性
國務院印發的《深化新時代教育評價改革總體方案》總體思想要求突出培養相應專業能力和實踐應用能力，新文科建設要求通過跨專業、跨學科、跨界甚至跨域整合突破界限壁壘，運用“新”（新經濟、新技術）、“融”（嵌入式、交融感）、“通”（跨學科、跨領域）、“特”（有特色、很特別）的新文科思維，創新運用互聯網、云計算、大數據、人工智能等數字技術，產學合作協同優化、創新設計新時代文科的人才培養方案、課程內容體系、教育教學方法、科教融合模式和教學評價機制等，推動跨學科深入交叉互滲、跨領域深度融合貫通。這與物流產業發展對人才的需求標準不謀而合，因此融合新文科建設思路是深化物流管理教育改革的重要方向。但物流觀看了創新教育需要將改革策略及具體舉措集成在一個系統的、立體的、全面的適應性體系建設上，只是通過增加課程的實踐環節無法形成一體化的課程計劃；單純運用一些類似翻轉課堂、課堂APP等授課技巧也只是舊有教學模式的完善。
1.2物流管理人才培養目標設置與社會發展趨勢沒有保持一致
需求的刺激、市場結構優化和技術變革等改變促進了中國物流業的快速增長，“互聯網+”促進了傳統物流產業的變革升級，人工智能、物聯網和區塊鏈的結合，正在讓物流行業發生一場效率革命，這些都帶來了復合型專業人才的緊缺，從而制約了物流產業鏈的迭代更新。而物流管理教學的目標更多是舊有知識的輸出，在這一背景下，需要更加關注課程的設置與質量，培養物流管理人才解決復雜問題的能力、競爭力、領導力、新技術開發能力及社會責任等素養。
1.3物流管理教改研究中對課程研究較多，創新人才培養體系研究較少
從中國知網CNKI數據分析結果可知，物流管理教改研究中“物流課程”的中心性最高，圍繞該關鍵詞，出現了“物流課程”，“國際物流”，“教學質量”，“教學改革”等高頻詞，也有結合行業發展背景進行物流人才培養模式研究，例如徐龍閃，肖紅波（2021），呂雪（2020），潘鵬（2021）等學者主要研究了在互聯網背景下物流管理專業人才培養目標和培養體系，但教改領域中針對數字經濟背景下物流管理創新人才培養相關研究較少。
1.4國內外先進的教學理念、教學模式、教學方法等的應用不夠
隨著我國高等教育改革的不斷發展以及國際交流與合作的持續深入，先進的教學理念、教學模式、教學方法等層出不窮，日益創新，發展迅速。其中典型的成果是北美地區高校教學技能培訓機構CaffarellaRS（2002）提出的BOPPPS教學模型，因強調激發授課對象的主動性，被全球超過100所大學和產業培訓機構所推崇。因為物流同時根植于工程和管理實踐的，既體現了工程與管理門類學術研究主題的綜合，也體現了物流實踐中工程技術與管理方法的交叉融合，因此麻省理工大學創立的CDIO工程教育理念為物流管理教育提供了一個新的思路和研究方向，也為我國的物流管理新文科改革提供一些有益的借鑒。CDIO的核心思想在于鼓勵學生以主動的、理論聯系實踐的、課程之間相互交融和有機聯系的方式進行學習。CDIO理念與教育模式的創新在很大程度上逐漸成為中國高等工程教育界重要且具有巨大影響力的改革行動之一，迄今為止，CDIO在中國的發展已逾十年，但CDIO模式多數仍局限于機械、電氣、化工、土木、農業類專業，因此結合物流管理人才需求現狀，我們認為“BOPPPS-CDIO”教育模式更能夠有助于復合型、多元化創新物流管理人才的培養。
1.5提高管理管理課程群教學效果的需要
物流在我國國民經濟中占據重要的位置，物流行業的應用型人才需求和教學效果并不匹配。目前整個教學環節與實踐中存在著重傳授理論知識、缺乏系統化的學生能力培養，理論實踐相互脫節、學生興趣不濃的現象，教學模式難以匹配學生數學素養參差不齊等問題。
2.數字經濟時代對物流管理創新人才的新需求
2.1數字經濟時代對物流就業的影響
數字經濟的概念最早是由DonTapscoti在20世紀末提出，中國信息通信研究院的《中國數字經濟發展與就業白皮書（2020年）》中對數字經濟的概念進行定義：“數字經濟是以數字化的知識和信息作為關鍵生產要素，以數字技術為核心驅動力，以現代信息網絡為重要載體，通過數字經濟與實體經濟深度融合，不斷提高數字化、網絡化、智能化水平，加速重構經濟發展與治理模式的新型經濟形態”。數字經濟發展造成了物流管理勞動力市場兩極分化。一方面，數字經濟催生了很多新模式和新業態，例如尤其在消費市場創造了大量物流新就業機會，另一方面，由于人工智能的特點，物流業中重復性、機械性勞動更容易被機器和軟件替代，此類崗位大幅減少，一線工人的工作日也將因自動化而重新配置。
2.2數字經濟時代對物流管理專業人才的要求
我國非常重視物流產業人才培育，截至2018年，全國開設物流管理專業的高校就達396所，而物流智能化，物流平臺，物流資本化，物流新零售等創新經濟所需要的物流人才培養規模過小。從物流行業細分領域人才需求表（見表1）不難看出，數字經濟時代對創新型物流專業人才的要求體現在以下幾個方面：一是邏輯思維能力強、具備數字化思維和能力。二是熟悉物流服務行業的業務模式及流程。三是能通過數字的牽引，具備整合管理、業務和技術的能力。
3.數字經濟時代物流管理創新人才培養路徑
3.1基于數字經濟背景建立物流管理創新人才分層教學模式
3.1.1融合數字經濟設定層次化培養目標通過對政府、企業、科研院所的調研走訪，研究數字經濟背景下物流管理人才需求，對物流管理就業狀況的數據收集分析整理，同時整理物流領域需要的數字技能，建立通用的數字技能分類，例如物流數字化開發類，物流數字化運營類等，根據技能分類和勞動力市場需求的指導，制定和實施具有針對性的培養計劃。在教學目標上，融合數字經濟設定層次化培養目標，促進知識、能力、素養的有機結合，按照培養目標和社會需求建立分層次教學體系，確定培養目標和知識能力體系，對學生進行基礎層、應用層、創新層分層次分階段教學的培養。通過層次化培養目標解決學生基礎差異，教學與實際脫節的問題，幫助不同層次的學生將課程理論內容相互銜接與融合，形成較完整的解決問題的理論體系與思路。教學計劃上，擬定培養高水平管理人才的教學計劃，使課程的教學計劃能夠與宏觀經濟、產業發展、企業實際需求實現良好的對接。
3.1.2提升教師數字經濟和專業知識水平當今的物流業很難避免數字化競爭，現代物聯網，人工智能，云技術，區塊鏈，流程自動化RPA等數字技術的加速創新迫切需要提升高校教師的數字經濟相關知識和技能，因此，通過讓教師參加數字經濟及相關技術的培訓、學習、講座和研討等方式，并通過校企合作項目，讓教師進入相關企業進行實踐鍛煉，提升教師的數字經濟素養。另一方面，高?？梢越㈦p導師制度，引進企業教師，充分發揮豐富實踐經驗的優勢，企業教師不限于物流行業，互聯網、新零售、電子支付等高科技行業，這些導師一方面能彌補高校教師實踐經驗不足的缺陷，另一方面也能夠生動還原企業營運環境。在高校物流管理專業建立專業教師、企業導師、職業指導三重師資隊伍結構，進行通識教育，物流專業教育，職業教育培養教學，著力培養既具備物流知識技能又具備計算機、大數據知識技能的高素質物流人才。
3.1.3豐富物流數字經濟教學內容教學內容上，堅持理論與需求、經濟、技術、產業鏈等環境變化以及物流與金融，IT，工程學，建筑等其他學科的有效融合，增加物流數字化運營管理的知識體系與發展動態知識學習內容，保持知識結構的前沿性和時代性。在課程設置方面，應在設置經濟、管理、工程等一般理論課程的基礎上，針對不斷更新迭代的細分領域，例如物流與金融學科的融合產生出的倉管質押、代收支付、貨車信貸等細分領域；物流與IT的融合產生出的車貨匹配、智慧物聯網等領域；物流與工程學的融合產生出的AGV、無人機、自動化倉儲分揀等領域，合理設置區塊鏈、大數據技術與應用、智慧物流營銷與管理、互聯網金融與管理等課程方向，將物流與供應鏈的知識進行深度融合，突出智慧物流與供應鏈的發展特色。
3.2利用數字技術實現多渠道學習和教學
一是加強數據資源建設，搭建“數字技術+物流”教育平臺，平臺教程和案例數字資源庫由教師和企業共同參與、設計和完成；運用“BOPPPS有效教學模組”作為線上線下混合式教學設計的“基本架構”，充分利用數字技術，通過在線課程，智慧課堂、學習通等方式豐富教學過程，并合理利用這些平臺對學生學情等數據進行分析，營造參與式教學氛圍，及時調整教學內容和手段提高教學質量。；教學實踐上，持續豐富實踐教學內容，達到“第一課堂”與“第二課堂”的有效契合，增加物流仿真實驗等實踐項目、企業實地研究和實習機會，激發學生對實用技能的興趣，培養學生考慮數字經濟背景下解決復雜物流管理問題的綜合能力與高級思維；二是強化實踐教學體系，豐富和完善教學實踐。通過構建實驗教學平臺、學科交融討論平臺和課外實踐平臺，強化實踐教學環節，實現課內與課外、理論與實踐的對接。強化實驗教學。結合理論講解和案例教學，認真開展實驗教學。教師充分應用實訓場地、設備、軟件指導學生在實驗課堂上動手完成各項模擬業務操作，提高學生動手能力。組織學生參加各項競賽活動。每年由學生組建團隊，參加全國各項物流大賽，學生主動參與，提高學生的知識運用能力和合作意識。用“課程+興趣+社會”的教學為學生創造有意義的學習經歷，鼓勵學生觀察家鄉或者身邊的實際情況，綜合運用物流成本、管理學、微觀經濟學等物流管理等文科知識提出解決方案。增加校企實習實踐考核力度。企業實習不局限于熟悉物流日常操作，建立學校和企業雙向溝通渠道，教師和企業導師共同指導同學物流實習，鼓勵企業問題進課堂，課堂理論企業應用，利用APP，QQ，微信，騰訊課堂等數字手段，進行現場討論并提出有建設性的方案。
3.3多維度考核評價機制，解決重結果輕過程的問題
實行過程性考核與多形式考核的有效契合，提高考核的全面性、實踐性。構建多維度教學效果評價體系，重視學生參與度和過程考核，課程考核包括試卷考核，線上答題，線下調研，成果匯報等多種形式。評分采用試卷評分，課堂和線上討論評分，同學互評等方式。優化評價方式。加大線上考核比例。線上考核內容應針對不同的學習內容進行權重設計，比如線上考勤，學情考核，課堂APP討論等，提高學生主動性，鼓勵學生觀察身邊現象，自發擬定討論話題。線下學習布置進階式任務，提高可操作性，增強學生物流方案設計能力。優化實踐環節評分體系。除了考核學生現場實習表現，同時要求學生針對企業問題提出獨立的方案，在最后的評選環節，由學校教師，企業導師和同學組成的評分組根據實際情況得出綜合得分。該分數是小組間橫向評比、集體評議的結果，能更加客觀地反映學生學習和掌握知識的實際水平。
4.結語
人工智能教育的培訓機構范文4
關鍵詞：機器人學習； 關聯分析；學習客觀因素
中圖分類號：G40-057 文獻標志碼：A 文章編號：1673-8454（2015）02-0086-03
一、引言
2003年教育部頒布的高中技術課程標準中，把“人工智能初步”和“簡易機器人制作”設為技術領域的選修模塊，意味著我國的人工智能和機器人教育在大眾化、普及化層面上進入了一個新階段。[1]國內教育專家和學者們都認識到：以機器人技術為代表的人工智能技術是信息技術發展的一次重大飛躍，信息技術教育未來發展的趨勢必然是向智能機器人教育轉移。人工智能機器人教學集中承載著中小學信息技術教育的諸多核心價值，是全面培養學生信息素質、提高其創新精神和綜合實踐能力的良好載體。[2]
截至2013年，青少年機器人教育仍以校外培訓班和校內課后班為主，機器人教育還沒有真正走進課堂。但據不完全統計，十年中遼寧省沈陽、大連、鞍山等市中小學校學生參加學習人數累計4萬余人，在國際、國內（省級以上）比賽中相繼獲得不菲成績（累計1000以上獎項）。在熱情高漲的青少年機器人教育背后，不乏企業和培訓機構的逐利動機，也不乏家長在子女教育問題上對輿論導向的盲從心理。如何分析機器人對青少年身心成長的影響是該領域必需正視的問題。由于信息素質、創新精神和綜合實踐能力衡量困難，機器人的比賽和獲獎尤其是國際獎項就成為當前最好衡量標準。為驗證影響機器人學習效果的因素，我們將影響學習效果因素按主客觀劃分，將主觀因素分為學習的興趣與知識水平（認知結構），學習過程中解決問題的學習能力或克服困難的堅韌力。其中青少年學習興趣廣泛，而知識水平，學習能力和堅韌性是相對有限的。因而客觀因素的分析就顯得更加重要。影響學習的客觀因素種類較多，對學習過程也有重要影響。本文利用數據挖掘技術中的關聯分析方法對影響青少年機器人學習成果的客觀因素進行分析。
二、關聯分析
關聯分析（association analysis）是數據挖掘中一個重要的課題，被廣泛研究。關聯分析是在大量數據集中的發現關聯性或相關性，描述事物中某些屬性同時出現的規律和模式。[3] 關聯分析與統計學中的相關分析均討論事物間的相互關聯。相關分析主要刻畫兩類平行關系變量間相關程度，是揭示不確定性的隨機現象之統計規律的學科， 因此對于因素間具有不確定性的系統， 既可應用相關分析，也可應用關聯分析。還有關聯分析主要處理二分變量，并對其出現的頻率進行分析，這一點區別于數據挖掘中的決策樹分析。當然關聯分析也可以對連續的變量進行離散化后分析。[4] 在關聯分析中每一個觀測稱為事務或交易（transaction），數據集合稱為項集（item），一個集包含k個項，則稱為k項集。[5] 用X表示一個項目（前項或左項），Y表示與X沒有交集的另一個項目（后項或右項），蘊涵式X≥Y表示X，Y同時出現的規則（rule）。X≥Y的支持度（support）：表示前項和后項在整個數據集中同時出現的頻率，σ（Z）表示事務集Z的頻數，TX，TY分別表示含有X和Y的事務集。supp（X≥Y）=；置信度（confidence）：支持度與前項頻率之比，conf（X≥Y）==；提升（lift）：置信度與后項頻率之比lift（X≥Y）=。關聯分析代表性算法有：先驗（Apriori）算法，頻繁模式樹（frequent pattern-growth，FP-growth）算法（R語言目前不支持）及頻繁項集 （Eclat）算法。 [6]
三、 數據說明
影響青少年機器學習效果客觀因素分析數據來源于整理后的近五年里遼寧省內沈陽、大連、鞍山三城市352名機器人學員1100筆記錄（含個人幾年內連續記錄），如表1。變量包括：學員性別（gender：female，male）；機器人學習時間（time：1-6年）；機器人學習課堂融合程度（Integration：高high，中mid，低low）；父母的教育程度（研究生 postgraduate、大學college（本科、大專）、其他other，二人中取高學歷）；學校學習成績（academic performance， AP：優 best、良good、一般ok）；獲獎（reward： yes， no 各種企業和政府組織省級以上比賽）。此外，還有一些觀測變量統計困難。如家庭收入，家庭對孩子的教育方式，家庭和諧程度，上一代對家庭的照顧方式與程度，父母職業（由于同一職業內部差異較大不具有統計學上可辨別性，雙親不同職業對子女影響也無法考量），機器課堂學習成績（不同的學習班有不同的教學內容和考核標準）。其它等未列入數據分析中。
四、R語言關聯分析過程
R是GNU系統的一個自由、免費、源代碼開放的軟件，主要用于統計分析與數據可視化。[7] 其使用簡潔、靈活而且新興研究領域算法不斷更新，在數據挖掘（或機器學習）領域有廣泛的應用?，F利用R語言對青少年機器學習效果客觀因素與是否獲獎進行關聯分析。
1.數據整理[8]
mydata=read.table（"clipboard"，header=T）#加載數據
mydata$time=factor（（as.numeric（mydata$time）>3）+1，levels=1：2，labels=c（"short"，"long"））#關聯規則處理的是二分變量，需將學習時間time轉成”long，short”兩個水平myrobot=as（mydata，"transactions"）#arules包要求的數據形式為（transactions） itemFrequencyPlot（myrobot，support=0.05） #顯示頻率在5%以上的項如圖1。
2. apriori算法求解關聯規則[9]
library（arules）；mynewrules=apriori（myrobot， parameter=list（minlen=2， supp=0.05，conf=0.05），appearance=list（rhs=c（"reward=yes"），default="lhs"），control=list（verbose=F））# 第一個規則的lhs 是個空集，可以使用minlen=2排除lhs空集；verbose=F設置算法處理的過程簡化；以lift提升度排序myrulessorted=sort（mynewrules， by="lift"）#關聯規則按“lift”排序
#以下去除冗余關聯規則
mysubset=is.subset（myrulessorted， myrulessorted）；mysubset [lower.tri（mysubset， diag=T）]
library（arulesViz）；plot（mynewrules， method="graph"， control=list（type="items"））#關聯分析的圖形表示如圖2。
3.關聯分析結果解釋
從表2，無論是支持度、信任度還是提升，與后項獲獎關聯最大的前項是學習時間（長）。信任度較大關聯（0.335，0.325）的前項是機器人學習課堂融合程度（中）、學校成績（優秀）、父母教育程度（大學）。支持度較大關聯（0.188）的前項是性別（男）。人們假想的父母學歷較高、機器人學習課堂融合程度高卻不是機器人獲獎的關聯項。從圖2，將獲獎置于中心，離中心較近的項是學習時間（長），機器人學習課堂融合程度（中），性別（男）；提升（顏色較深）和支持度（面積較大）的項目是性別（女）、學校成績（一般），其方向離心說明這是負關聯，即學校學習平常的小姑娘不能實現機器人比賽獲獎的目標。
五、結論與展望
盡管作用于學習的客觀因素不能直接的參與學習的知識建構，但在學習之初，特別是青少年階段，客觀的輔助作用是不可或缺的，學習時間是檢驗其學習成果的關鍵規則。青少年的機器人學習組織以社會辦學為主，學習時間意味著家長的投入和企業利潤的最大化。但我們不是金錢決定論的完全支持者，因為比賽獲獎不是機器人學習的真正目標，而且較長時間的學習投入對促進學生綜合發展的利弊還需進一步討論。此外，機器人學習中的主觀因素在學習過程中如何表現？原有的學習成績對機器人學習效果沒有預期遷移效果，而反之是否有影響？這些仍是我們需要進一步討論的問題。
參考文獻：
[1]鐘志強，張毅寧，李國軍.高中機器人教育課程讀解[J].鞍山師范學院學報，2014，（2）：43-46.
[2]鐘志強，張毅寧.中小學機器人教育課程讀解[J].中小學電教，2012，（11）：15-18.
[3]維基百科――關聯式規則[DB/OL].http：//zh.wikipedia. org/wiki/關聯式規則， 2014-5-10.
[4]韓家煒. 數據挖掘：概念與技術[M].北京：機械工業出版社，2012.
[5][8]吳喜之.復雜數據統計方法：基于R的應用[M].北京：中國人民大學出版社，2013.
[6]Pang-Ning Tan. 數據挖掘導論[M].北京：人民郵電出版社，2011.
人工智能教育的培訓機構范文5
關鍵詞：職業教育；產業升級；機制；對策
中圖分類號：F2 文獻標識碼：A 文章編號：16723198（2016）02002401
近年來，產業集群在河南有了長足發展，截至2013年，河南的產業集群有洛陽裝備制造、鄭州紡織服裝、漯河食品加工、航空港智能終端、許昌智能電網、鄭汴汽車及零部件、三門峽黃金加工、濮陽油煤鹽化工等322個，有120個百億元以上特色產業集群。從長期來看，河南產業集群的發展還處于初級階段。因為受到省內資源環境的約束，傳統的高消耗、高投入、粗放式發展方式越來越無法繼續生存下去，要想繼續生存就要轉變發展觀念，從投資驅動轉向創新驅動。重視發展職業教育，整合校企資源，促進產業升級。通過體制機制創新，實現創新驅動發展，形成新動力。通過職業教育改革，達到互利共贏，助推中原崛起，已成為必然選擇。
職業教育與產業最近，產業的需求關系通常反映在職業教育的專業設置上，職業教育對產業形態的發展變化最為敏銳。一方面，發展職業教育順應產業需求，帶動勞動力資源素質的提高，一定會助推產業結構的優化和升級；另一方面，職業教育發展最為根本的原動力就是產業結構的優化和升級?？茖W構建職業教育與產業結構聯動升級機制，通過創業型職業教育發展，帶動新興產業，培育新興產業集群；通過高等職業教育發展，增強產業創新能力，提升產業競爭力；通過中等職業教育發展，促進產業結構優化與升級，這些是實現產業結構調整和經濟發展方式轉變，推動向資源節約型、環境友好型社會邁進的必由之路。
在以創新職業教育促進產業升級方面，河南省具有一定的基礎條件。全省的職業教育以中、高等職業教育為主體，技術培訓學校、培訓機構、中小學等相配合的職業教育基本形成。河南省的高等職業院校有56所，共設置專業1526個，覆蓋了全部19個專業大類。近年來，有關職業教育與產業升級的論文及科研成果不斷涌現，對職業教育促進產業優化升級機制形成的研究，已具備了現實與理論條件。
當前國內外企業都在積極地搶占市場、進行技術控制，比如在人工智能、數字制造、工業機械人等高科技領域。河南也不例外，在這同一起跑線上。如果不培養產業發展所需各類人才，不創新職業教育，不研發科技含量高的新產品，就會一直被全球價值鏈低端鎖定。
而河南省的職業教育目前存在的突出問題是：辦學條件較差；職業院校的專業設置不適應產業發展的需要；職業院校與企業沒有完善的互動機制；科研成果轉化為生產力的過程漫長；政府投入嚴重不足等。近年來，由于職業教育的專業設置與社會需求脫節、教學質量下滑等原因，職業教育的發展已出現徘徊不前，甚至出現倒退的征兆。而在同時，由于產業集群缺乏創新平臺，企業研發經費投入的比例非常低，許多企業內部缺乏自主創新能力，特別是中小企業多數沒有核心技術，產品僅停留在低水平的往返式生產上。目前，在經濟發展進入新常態的大背景下，我國經濟正在向形態更高級、分工更復雜、結構更合理的階段演化。對職業教育進行改革創新，促進產業升級，形成良性機制，從而實現共同發展，助推中原崛起，無疑具有重大意義。
筆者認為應從以下幾個方面著手進行職業教育改革，構建產業的優化升級機制。
1 調整傳統的職業教育專業結構
首先，要適當壓縮就業困難的相關專業，提高對涉農專業、農業職業學校的支持力度，培養滿足現代農業需要的專業技術人才；其次，針對河南省經濟產業的轉移和發展的重點，培養制造業、能源業、交通運輸業等與產業發展緊密相連的高技術型人才。
2 構建創業型職業教育格局，引領新興產業集群發展
新興產業是引領未來的先導產業，需要大批創業型人才為支撐。而創業型職業教育處于職業教育的高端層面，它以培養學生的創業意識、創業精神和創業能力為目標，并源源不斷為社會造就創業型領軍人才，并經由他們的創業活動，引領產業結構的深刻變革，催生新興產業。這樣才有可能形成產業聚集和產業集群，去實現產業結構的升級換代。所以，只有調整職業教育專業結構，構建創業型職業教育格局，才能引領新興產業集群的發展。
3 重塑高等職業教育體系，促進產業結構優化升級
當前，河南省創新型人才、高技能人才嚴重短缺，人力資源結構存在問題，企業自主創新能力要素薄弱，同時，高新技術轉化為現實生產力的能力要素也嚴重不足。這與產業結構優化升級、產業創新要求不相適應。因此，只有通過高等職業教育的發展，重塑高等職業教育體系，為企業輸送大批產業自主創新緊缺急需的創新型高技能人才，增強產業自主創新能力和科技轉化能力，進而提升產業競爭力和產業附加值，才能最終實現產業的升級換代。
4 建立職業院校與企業良性互動的內外運行機制
職業院校與企業良性互動的核心在于人的互動。要從根本上解決產業升級過程中所遇到的各種難題，必須建立雙方人員的長期、穩定和制度化的聯系。比如，學校教師可以訪問學者的身份到企業掛職鍛煉，學生以學員、企業員工的雙重身份進行互動；可以邀請企業成功人士到學校講學，聘請企業專業人士做兼職教師等。對于外部機制的建設，主要是政府要起激勵、規范、約束、溝通的作用。比如在經費投入、政策引導與約束、行業中介、研究支持等方面提供外部保障。
總之，只有從職業教育引領產業發展、促進產業升級的角度出發，才能解決河南省產業集群所面臨的問題。調整職業教育專業結構；構建創業型職業教育格局，引領新興產業集群；重塑高等職業教育體系，促進產業結構優化升級；建立職業院校與企業良性互動的四位一體的運行機制，才能最終實現職業教育對產業轉型升級的帶動作用和職業教育與產業發展的良性互動，從而使河南省產業由簡單、粗放型向集約型，從單一的、低級的結構向全面協調可持續發展轉變。
參考文獻
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人工智能教育的培訓機構范文6
1．1目前就業情況分析
本次調查發放問卷200份，回收172份，回收率達到86％，回收問卷中有效問卷為158份，所占比例為92％。從就業的調查結果看，首先，大部分畢業生在各級各類中小學校、中職學校及培訓機構工作，這些從事教育類相關行業的人數為總人數的51．4％，這說明教育技術學專業的畢業生最主要從事的還是教師及相關職業，值得注意的是，其中進入培訓機構的畢業生占24．1％；其次，考研的畢業生的比例較高，占總人數的17．1％，這說明由于就業的困難迫使一些畢業生繼續求學；另外，從事其它行業的人數也占很大的比例，為總人數的19．6％，當然這其中目前還沒有找到工作的也占一定比例；還有一個值得關注的是，進入教育資源開發企業的人數為9．5％。
1．2課程設置特色
關于課程設置特色的調查情況，87．3％的畢業生認為，作為高等職業師范院校的學生，自己所學的課程和普通高等師范院校相比沒有什么不同，沒有自己的特色，由此可見，高等職業師范院校的在課程設置和普通高等院校的區別不大，這會直接導致所培養出來的學生沒有自己的特點，缺乏競爭力，這也是目前我們亟待解決的一大問題。
1．3實踐操作技能
在被調查者中，覺得在參加工作后實踐動手能力不足的占88．6％，覺得實踐動手能力還可以和無所謂的占11．4％，這說明絕大部分畢業生覺得在學校時所獲得的實踐操作技能并不能滿足實際工作崗位的需求，一些實際的操作技能往往需要在參加工作之后通過再學習才能獲得，這充分說明，目前我們在進行人才培養的時候，實踐動手能力的訓練不足或與實際工作脫節。
1．4專業理論課和實踐課的重要性及設置比例
關于專業理論課和實踐課的重要性，62％的畢業生認為，對于高等職業師范院校的學生來說，實踐課更重要，也有25．3％的畢業生認為理論課與實踐課一樣重要，而認為理論課重要和無所謂的只占12．7％。關于理論課和實踐課的設置比例上，絕大部分畢業生在校時學習的理論課學時是實踐課學時的2倍；而半數以上的學生認為，應加大實踐課學時比例，實踐課學時應該為理論學時的2倍左右。
1．5必修課和選修課的設置
被調查者在校時所學必修課與選修課的門數比例上，多數在為21左右，也就是必修課是選修課的2倍，而絕大多數被調查者認為選修課應該是必修課的2倍左右。據調查，目前各個學校受實際教學條件和師資條件的影響，在課程設置中雖然列出了多門選修課供學生選擇，但卻不能正常開出，學生沒有自由選擇的權利，名義上是選修課，可和必修課沒有什么區別。
1．6師范類課程的設置
調查數據顯示，80％左右的學生在校時除了教育學和心理學，沒有學過其他師范類課程。但從培養目標來看，我們是培養面向職業技術教育的師資，另外從畢業生的就業去向主要是從事與教育相關行業看，只開設教育學和心理學是不夠的。
1．7課程數量
關于課程數量的調查數據顯示，80％以上的學生認為在校時學習的課程太多或較多，在這種課程門類繁多的情況下，學生所學多而不精，雜而不專，導致培養出來的學生，在實際的工作崗位上很難適應，這對于專門應用型人才的培養非常不利。
1．8教學設計能力
根據教學設計能力的調查可以看出，所有被調查的學生都學過教學設計這門課程，但有近90％的學生在校期間只是學習教學設計的基本理論，教學形式也只是停留在課堂理論講授上，很少真正進行過課程教學設計的實際訓練，這對于培養學生教學設計能力是極為不利的。
1．9新技術課程的設置
調查數據顯示，接觸過關于新媒體技術、人工智能技術和虛擬現實技術等涉及新技術課程的人數只占9．5％，而沒接觸過的占90．5％。這說明，大部分院校課程設置中新技術含量過小，在媒體技術日新月異的今天，作為教育技術專業的學生，如果不能走在掌握媒體新技術的前列，必然跟不上時代的步伐，也會影響他們的社會適應性。
1．10課程和所從事崗位的對接情況
除去在就業去向中考研和從事其他行業的被調查者，在從事與教育技術相關就業崗位的人中，認為所學課程和職業崗位對接針對性不強的占75％，說明在課程設置的過程中，需要加強職業崗位分析，針對不同崗位群設置不同的課程群。
1．11畢業生對課程設置的意見和建議
被調查的畢業生結合實際工作需要，對高等職業師范院校教育技術專業課程設置提出了一些意見，主要包括以下幾個方面：
①課程設置過多、過雜；
②理論課時遠遠多于實踐課時；
③選修課課程過少，并且不能自由選擇；
④專業方向的確定一般在大四，應該提前；
⑤與網絡相關的課程少；
⑥應該為學生搭建考研課程模塊；
⑦加強教育媒體創意方面的知識和訓練；
⑧加強課程和具體職業崗位的對接。
2存在的問題
（1）培養目標不明確。各個院校對教育技術專業的培養目標不明確，不顧自己職業師范院校的定位和生源特點，照搬其它普通高等師范院校的人才培養方案，這非常不利于專業特色的形成，也不利于人才的培養，使學生缺乏不可替代性和競爭力，導致學生的專業技術不如學計算機的，教育理論不如學教育學的，這使得教育技術學專業的學生在就業形勢原本就緊張的情況下，就業前景更不樂觀。所以要使專業的發展充滿生機和活力，使培養出的畢業生能夠得到社會的認同，必須明確自己的培養目標和方向，必須向職業技術教育傾斜。
（2）課程設置過多。大部分學校在課程設置上面面俱到，總想把學生培養成“全才”和“多面手”，認為只有這樣才能使學生面臨就業的時候有更多的選擇。但事實上，一方面，如果學校的各方面條件，尤其是師資力量不足的情況下，盲目開設過多課程，教學質量很難保證；另一方面，對于學生來講，如果課程設置體系龐雜有余而特色不足，會使學生顧此失彼，沒有專長，很難適應職業技術教育的要求。
（3）實踐課程學時不足。在目前的課程設置中，理論課比實踐課門數多，理論學時也遠遠多于實踐學時。作為職業師范院校來說，應該注重自身的職業性和技術性，強化學生在就業相關崗位所需要的專業技能，使培養的學生成為技能型人才。
（4）師范課程過于單一。據調查結果顯示，目前大部分院校在課程設置上除了教育學和心理學外，并沒有開設其它相關師范類課程。但實際情況是，作為一名教師，或者是教育工作者，不僅要遵循教育規律，而且要有扎實的學科基礎，要有教師職業的獨特品格和能力，教育技術學專業在課程內容設置上勢必要體現這一特點。
（5）專業必修課與選修課的設置比例不合理。各院校專業必修課與選修課開設比例相差很大，一般都存在著必修課偏多的情況，而選修課在人才培養方案里雖然列出很多，但可供學生選擇的課程卻很少。一般情況是學生沒有權利選擇課程，而是學校開設哪些課，大家就統一學習哪些課，這必然會嚴重影響學生個性和特長的發揮。因此重視學生在課程設置上的自主選擇權是課程改革的重要方向，而其出發點就是充分發揮學生在學習中的自。
（6）忽視學生教學設計能力的培養。教學設計的能力是教育技術人才最主要的、最核心的專業能力，而反映在課程設置上，這種核心能力卻被忽視了，大部分院校的教學設計課程只有理論學時，講授也只是停留在理論層面上，而并沒有開設教學設計相關的實踐課程，這種情況直接導致學生理論學不進去，而真正需要設計教學的時候又不知從何入手，如果理論和實踐能夠有效地結合起來，才能使學生真正具備教學設計的能力。
