序論：寫作是一種深度的自我表達。它要求我們深入探索自己的思想和情感，挖掘那些隱藏在內心深處的真相，好投稿為您帶來了七篇人工智能課程評價范文，愿它們成為您寫作過程中的靈感催化劑，助力您的創作。

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先給大家重點推薦一本期刊：中國職業技術教育

中國職業技術教育雜志征稿信息

《中國職業技術教育》雜志是由中華人民共和國教育部主管，教育部職業技術教育中心研究所、中國職業技術教育學會和高等教育出版社共同主辦的一份綜合性中文期刊，集政策指導性、學術理論性和應用服務于一身，是教育部指導全國職業教育工作的重要輿論工具，是服務各級各類職業教育機構的主要陣地。

中國職業技術教育投稿欄目：主要有職教要聞、專稿專訪、綜合管理方略、課程教材、教研與教學、師資隊伍建設、研究與探討、職業指導、職業培訓、高等職業教育等欄目。

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。

篇(2)

關鍵詞：機器智能；教學方法；專題文獻調研；演講；討論；編程；學生評價

自2005年北京郵電大學在國內得到教育部批準設立智能科學與技術本科專業開始，機器智能課程就被設定為一門重要的專業基礎課。在2008年全國智能科學技術教育學術研討會上，機器智能課程被確立為第一批三門核心課程之一。作者曾在2009年全國智能科學技術教育學術研討會上對該課程內容的建設進行了探討[1]，在此基礎上，結合教學實踐工作對于該課程的教學方法也進行了一些摸索。

1相關教學方法

機器智能是新出現的課程，可供參考的國內外資料較少，我們主要對相關的人工智能課程的教學方法進行了調研和學習。陳白帆、蔡自興等的人工智能精品課程教學方法在國內最具代表性[2]，開設課程設計，學生根據自己的興趣組成小組選題。多媒體課件和網絡課程相結合，采用啟發式教學，舉行課堂討論等。王甲海[3]等探討啟發式傳授人工智能解決問題的非結構化的思想。劉興林[4]從教材選擇、教學內容和方法、考核方式等做了一系列教學改革。韓潔瓊[5]等提出注重激發學生的學習興趣、加強對實驗教學的重視。白潔[6]等提出與學科發展前沿接軌，注重培養學生的創新能力。朱紅[7]等對圖搜索內容進行有效的教學設計。王璐[8]等設計了應用型和研究型的教學情境。

國外人工智能課程建設具有更長的時間和更多的積累。很多大學在人工智能課程中圍繞游戲引入工程項目。Jeffrey等[9]引入基于Blackjack游戲的優化模型來進行人工智能課程教學。Hansen等[10]開發了Glomus教學系統，引導學生在邏輯證明游戲過程中學會重要概念。Douglas等[11]針對電腦游戲中的人工智能的課程教學提出了學生教學生的方法。Ingrid等[12]以機器學習為主題把人工智能中分散的重要概念統一到一起。

2教學實踐

2.1總體思路

在本課程教學實踐過程中，總體思路是根據教學基本要求和主要內容形成的。詳細的教學基本要求和內容參見文獻[1]。基于此，對本課程的教學實踐進行了如下分析。

1) 教學內容極其豐富多彩，如果需要詳細地講授，每一個章節都可以成為一門課程，64學時的時間是遠遠不夠的。

2) 本課程是一門成長中的新課程，其中既要包括智能領域學者們研究了幾十年的重要成果，也要涵蓋當前國內外最新研究現狀的了解和把握，才能讓學生們感受到當前時代的脈搏，了解到本專業的魅力。

3) 智能科學與技術也是一門實踐性很強的學科，其中很多技術都已經或正在社會生活中發揮著重要作用，學生們更渴望能夠在學習實踐中掌握和推進這些技術。

4) 任何教學過程，如果只是單方向的教師講、學生聽，很難達到良好的效果，必須要調動學生的主動學習興趣，讓學生真正參與到教學過程中來，才能實現教與學的雙向促進。

于是，我們采取了以點帶面的方法，抓住其中的關鍵點進行細致地講解，其余的內容則根據側重面的不同，分別采取啟發式教學的方法，如專題文獻調研、演講、討論、動手實驗、學生評價等方式推動學生主動學習相關知識和技術，實現知識拓展和興趣培養。

2.2專題文獻調研

這是我們借鑒了帶研究生做課題的經驗而提出的一種方法。每次開始講授這門課程的時候，學生們都會問：為什么我們課程的名字跟其他人工智能的課程不一樣？內容上有什么區別？我也都會給出我們的回答，但是總感覺學生并沒有完全理解。考慮到智能科學技術專業本身就是一個新鮮事物，機器智能課程也是新近提出的，目前并沒有完全定論，屬于前沿探索的問題。因此，我們提出進行專題文獻調研的方法，希望讓學生通過自己的廣泛閱讀、比較和分析，更加深入地了解本課程。

我們首先給出需要調研的問題以便引導學生的調研方向，即國內外關于智能科學與技術專業的建設情況如何？機器智能、人工智能、神經網絡及其他相關課程的建設情況如何？這些不同于學生們以前在其他課程中遇到的作業或問題，沒有固定的求解思路，沒有確切的標準答案，但卻都是學生們非常關心的問題，因此極大地激發了同學們的學習興趣。我們鼓勵大三學生自由組合，每3～4人組成一個課程小組，每組由一位組長負責組織管理，如召集小組討論，共同制定調研計劃，分配調研任務，綜合調研結果等。這種形式對于大三的學生畢竟是新的嘗試，開始的時候學生們對于如何進行文獻調研不太清楚，我們在給學生介紹文獻資源和調研方法的同時，也邀請了幾位研究生來到課堂上現身說法，學生們普遍反映非常好。

經過1～2周的文獻調研，學生們交上來的作業令人非常滿意。內容涵蓋了人工智能、機器智能、計算智能的概念，國內設置本科智能科學與技術專業的高等學校及其專業定位、培養方案、主干課程、實驗課程、畢業生去向，美國、英國大學人工智能專業研究生排名，國內外著名大學的人工智能、神經網絡相關課程教學內容、實踐設計、參考教材等等。各組調研內容之間有一些交叉，證實了本領域的一些共同特點，如人工智能課程的知識表達與推理、搜索、專家系統、自然語言處理等經典內容；各組的調研結果更有很大的不同，既反映了學生們思考問題的角度是多樣性的，也反映了智能科學技術專業建設和機器智能相關課程的教學是多樣性的。經過比較和分析，學生們對本課程的理解清晰多了，學習態度非常積極，希望探索智能奧秘的熱情極為高漲，為后面的教學打下了良好的基礎。

2.3動手實驗

實踐出真知，我們在理論教學的同時也特別注重實驗環節的設計，學生通過動手實驗加深對理論知識的理解和運用。對于本課程的重點模塊內容，如BP算法、啟發式搜索，我們都給學生布置了以組為單位的實驗作業。為了激發學生的主動性和創造性，還對每個作業給出了擴展性的要求。以BP算法的實驗為例，我們要求各組在充分理解BP算法原理的基礎上，編程實現手寫數字0～9的訓練和識別功能。我們也給出了擴展性要求：可以通過自己查閱文獻，尋找提高BP基本算法性能的方法和技術；可以不限于手寫數字0～9的識別，自主選擇感興趣的其他模式信息進行實驗，如語音信息、手寫英文字母、手寫漢字等。

學生們開始面對這個作業的時候非常迷茫，不知從何處下手，我們一方面鼓勵學生要有信心，不要有畏難情緒，一方面就相關內容安排課堂重點討論，首先要正確理解和掌握經典BP算法的基本原理，包括其數學推導的全過程，然后從如何構造單一神經元和激勵函數開始，進而討論如何實現一層神經元和相鄰層神經元的計算，以及如何進行誤差計算和反向權值調整。學生們逐漸對實驗作業有了深刻的理解，開始動手設計自己的神經網絡，隨著一個個步驟的實現，學生們之前的很多疑惑都豁然開朗，對BP算法充滿了興趣。很多組的同學對測試的識別率不太滿意，都主動去圖書館查閱相關資料，嘗試了一些改進方法和技術，如改變多種神經元激勵函數、加入動量項微調權值修正量、自適應變步長算法等。

有一個組的作業給我印象極其深刻，因為他們勇于挑戰了BP神經網絡實現語音信息0～9的識別，不但很好地掌握了BP基本算法及其改進：變步長法和引入動量項法，還自學了錄音、音頻信號分幀、加窗、MFCC特征提取等。他們對待本課程的熱情，還有他們表現出來的巨大的潛力都讓我感動，讓我對我們的專業和課程建設的未來充滿了信心和希望。

正是應對了“理論與實踐相結合”的經典理念，半年里64個學時完成后，從學生們的直接反饋中發現，他們理解掌握最為深刻的內容恰恰是他們曾經動手進行程序開發的內容。這充分表明了在本課程的教學過程中注重動手實踐能力的訓練和培養的重要性。

2.4演講、討論與評價

這也是我們在教學過程中探索出來的方法。專題文獻調研和動手實踐的作業極大地調動了學生們的積極性，效果也非常好，但作為一門課程，還是要有一個分數的評價。以往都是學生把作業交上來，老師統一評分。現在面對如此多樣性的作業，老師個人的評價顯得并不充分，我們認為學生們相互之間做的工作類似，能夠理解各組作業的特色和工作量大小，在評價上更有發言權。因此，我們提出了一種同學參與評分的方案，即演講+討論+評價。

首先是演講。為了使評分過程做到公開、公正、公平，我們在各組完成一次文獻調研或者動手實驗之后，都要求各組準備好演講的文件和相關材料，包括ppt文件制作、程序演示、功能測試等，專門抽一次上課時間用來進行各組的集中演講，展開實踐經驗的深入交流。每組派出一位代表來演講，介紹本組作業的詳細情況并演示。介紹完畢，就進入提問和討論環節，老師和同學都可以就其中的任何問題提問，也可以進行程序功能的現場檢測。這一方面活躍了課堂氣氛，使得學生們大大增強了對于重點內容的理解和掌握，另一方面，各組之間可以相互學習，拓展視野，開闊思路。同時，這也很好地鍛煉了學生的組織和演講能力。最后是評價，也是各組選派一名代表，就像各類比賽中的評分專家一樣，根據各組的演講、提問、回答、演示等，綜合給出一個評分。這種形式對于學生們也是很新奇的，大家都很認真地對待，基本上每次評分都能很好地反映出各組的水平。同時，這也激發了學生們的主動性和創造性，因為只有真正的努力和過硬的成績才能獲得各組同學的一致好評。

2.5創新性研究

我們鼓勵對本課程相關領域具有濃厚興趣、能力較強的同學自發組成小組，基于課程所學內容進行深入分析思考，提出創新性的課題展開研究，并在合適的時機鼓勵學生們利用課程相關的知識積極參加各種競賽，從今年開始中國人工智能學會主辦的全國大學生智能設計大賽將是今后我們努力的主要方向。2010年，我們選擇了三星公司面向大學生的bada應用開發試點活動作為第一次嘗試。學生們經過三個多月的努力，獲得兩個三等獎和兩個優秀獎。經過競賽鍛煉，學生們不僅加強了對于課程相關知識的理解和掌握，增強了研究開發能力和自信心，更加深了對于本專業的濃厚興趣，為本專業和本課程的建設提供了強有力的支撐。

2.6專家講座

我們先后邀請到了國內外的專家學者來給學生進行專題講座。國際計算語言學會主席、美國南加州大學信息科學研究所Prof. Eduard Hovy關于什么是智能的講座，首都師范大學人工智能領域著名教育專家王萬森教授關于模糊邏輯與推理的講座，都讓學生們感受到了大家的風范，靈活生動的講課風格受到了學生的高度贊揚。

3教學反饋

在北京郵電大學組織的2010年學生評教工作中，本課程得到了97.46的高分(滿分100)。以下是我們收到的一些學生的反饋意見。

1) 實踐時間充裕，在解決問題的過程中培養了一種能力。作業不死板，給出一個框架思路，同學可以自由發揮。還地鍛煉了大家的團隊合作精神，專注于自己擅長的領域才能做的更好。讓同學們自己放開去做，在出錯時及時交流糾正是一種很自由、很開放的學習模式，這樣的氛圍可能不會培養高的分數，但會收獲高的能力。

2) 教學形式較為新穎，不是采用以往講授知識的方式，而是采用了更為貼近實際的方式，在開學初就分組，拋棄了筆上作業，改用實際的編程、查找資料等方法，更能調動大家的學習積極性。驗收作業也不是以往老師收上去批改后發下來這種千年不變的形式，而是讓同學互相打分，這種方式更為客觀而且可見，更加公平。最后感謝李老師一學期以來的教學與幫助，也感謝實驗室所有老師和助教的幫助，也相信咱們智能科學與技術專業，機器智能這門課程會越來越完善、成熟。

3) 感覺比較實用、有意義。從大學開始接觸的都是純理論的課，這門課上需要做實踐編程作業，我學習了機制與算法實現，更重要的是能讓我們在解決實際問題中提供一些從未有過的思路。比如我在百度俱樂部參加一個如何構建購物網站的工作，需要垂直搜索技術，把各大購物網站的價格列出來，可是有些網站，如京東商城是采用圖片形式顯示價格的，很多研究生也沒做出來，我用了機器智能中的BP算法解決了這個問題，當然需要一些圖像處理技術。總之，試驗后我們得到的是一種解決問題的思路，所以我覺得在提供知識的基礎上使用實驗技術加深對知識的理解效果很好，實驗就是最好的作業。

4) 隨著我們步入大三，越來越感受到智能領域的廣博精深。就像老師教學的課件一樣，每個知識點的擴充都能組成新的一章。本學期感觸最深的除了三星競賽此外還有兩點：一是李老師上課講的內容充實，從神經網絡到機器情感，從BP到A*，幾乎把智能領域經典的模型算法都覆蓋了。第二點就是本學期李老師請來了很多professor(巨開心哈)。我覺得看看別的學校甚至別的國度的“大牛們”都在研究什么，有利于我們拓寬眼界，開闊思路。希望李老師以后也辛苦聯系他們，讓學弟學妹們也享受這種待遇。

4結語

本文對機器智能課程的教學方法進行了探討，針對不同模塊的教學內容，提出并實踐了專題文獻調研、演講、討論、動手實驗、學生評價、創新性研究、專家講座等教學方式，收到了較好的效果。今后還要緊跟智能科學與技術的發展進一步豐富本課程教學的前沿性和創新性，在力圖編一本比較好的教材的同時，著手研究多種資源和手段的運用。

參考文獻：

[1] 李蕾,王嬋,王小捷,等.“機器智能”課程建設初探[J]. 計算機教育,2009(6):86-92.

[2] 陳白帆,蔡自興,劉麗玨. 人工智能精品課程的創新性教學探索[J].計算機教育,2010(19):27-31.

[3] 王甲海,印鑒. 人工智能教學與計算思維培養[J]. 計算機教育,2010(19):68-70.

[4] 劉興林. 大學本科人工智能教學改革與實踐[J]. 福建電腦,2010(8):198-199.

[5] 韓潔瓊,余永權. 人工智能課程教學方法研究[J]. 計算機教育,2010(19):71-73.

[6] 白潔,畢季明,李偉. 人工智能課程教學改革初探[J]. 中國教育技術裝備,2010(36):43-44.

[7] 朱紅,李果. 人工智能問題求解策略的教學研究[J]. 中國信息界,2011(2):70-71.

[8] 王璐,陸筱霞. 應用DBR的人工智能課程教學[J]. 計算機教育,2010(19):64-67.

[9] Jeffrey L. Popyack. Blackjack-playing agents in an advanced AI course[C]//ITiCSE '09,New York:ACM Press,2009:208-212.

[10] PDavid M. Hansen, Joseph Bruce, PDavid Harrison. Give students a clue: a course-project for undergraduate artificial intelligence[J]. ACM Newsletter,2007:44-48.

[11] Douglas D. Dankel, Jonathan Ohlrich. Students teaching students: incorporating presentations into a course[C]// ACM Special Interest Group on Computer Science Education,New York:ACM Press,2007:96-99.

[12] Ingrid Russell, Zdravko Markov, Todd Neller et al. MLeXAI: A Project-Based Application-Oriented Model[J]. ACM Transactions on Computing Education,2010(1):1-36.

Teaching Practice of Machine Intelligence

LI Lei, LIU Pingan, WANG Xiaojie, ZHONG Yixin

(Department of Intelligence Science, Beijing University of Posts & Telecommunications, Beijing 100876, China)

篇(3)

人工智能技術及其應用的發展歷史雖然只有短短的50余年，但是它作為信息技術的前沿領域，對社會經濟和發展的影響卻越來越大。在基礎教育課程改革的大潮中，許多國家意識到基礎教育領域開展人工智能教育的必要性，努力把人工智能列入技術類教育的教學內容中。作為師范類院校，教授人工智能課是有必要的。? 

（1）為部分優秀的學生將來做更深入的研究打堅實的基礎。在面向知識經濟的今天，研究獲取、表示和使用知識的人工智能學科越來越受到人們的重視。目前人工智能研究被列為中國高技術領域的重點之一。以專家系統為代表的智能化系統在信息技術中也占有重要地位。因此在高等教育中開展人工智能教育和智能化系統的研發，不僅是計算機科學的應用，也是促進各學科服務于國民經濟發展的必然趨勢。為使人工智能的理論、方法和技術的研究與應用普及和深入，教育重心必須要下移，即從研究生教育向本科教育普及。開展本科層次人工智能普及教育的有效途徑之一是在本科高年級開設相關選修課。開展人工智能教育，不僅能夠更好地發揮高等院校的育人和科學研究功能，而且能為學生拓寬專業路徑，擴大自主學習空間和發展個性創造條件，同時也為營造一個使學生不僅有寬厚、扎實的理論基礎，且具綜合分析和解決問題能力的環境。? 

（2）為將來從教的學生積聚大量的知識。英國早在1999年，人工智能課程已經作為選修課出現在中學的信息與通訊技術（ICT）課程中。許多中小學還通過機器人競賽活動來激發中小學生學習人工智能的興趣，使學生不僅提高了用信息技術解決問題的能力，而且培養了多種思維方式，獲得了更多的創新空間。美國現行的中學信息技術課程設置中，將人工智能的內容作為“媒體與技術”層面對12年級學生的要求。澳大利亞的部分中學開設的信息處理與技術課程，人工智能、信息系統、算法和程序設計、社會和倫理道德、計算機系統分別作為5個主題共同構成了該課程的教學內容。在該課程的大綱中規定，人工智能部分的教學內容在高中第3學期為12年級的學生開設，教學時間為10周。? 

在我國，多年以來中學奧林匹克信息學競賽中一直包含有人工智能相關的題目，涉及啟發式搜索、博弈、智能程序設計等問題。2003年4月，我國教育部正式頒布《普通高中技術課程標準（實驗）》，首次在信息技術科目中設立了“人工智能初步”選修模塊，標志著我國高中人工智能課程的正式起步。? 

我國的新課程標準頒布后，教育部評審并通過了分別由教育科學出版社、廣東高教出版社、地圖出版社、上海科技教育出版社和浙江教育出版社出版的5套高中《人工智能初步》教材，并開發了相應的教輔材料，包括教師用書和配套光盤等。為了配合中學人工智能課程的實施，國內也推出了一些適合中學生學習與體驗的人工智能軟件和網絡資源。另一方面，一些高校的本科生、研究生也逐步關注中學人工智能教育的開展并將其作為畢業論文的研究選題。一些師范院校適應形勢要求，已為師范生開設了與此相關的選修課程。? 

2 人工智能的教育及教學條件現狀? 

通過對本人多年的教學過程進行總結，我校的《人工智能》課程教育現狀可總結為如下幾點：? 

（1)理論知識充裕。但與實踐相脫節，特別是在智能科學技術的教育教學方面。盡管知識面相當廣泛，而人工智能理論的普及教育以及智能技術的開發與應用仍然十分滯后。? 

(2)同其它普通高等院校一樣，在本校，人工智能技術的研究與應用尚未普及，甚至比不上其它院校。這不利于培養學生的科研興趣及創造精神。? 

（3）缺乏配套實驗教材，實驗教學內容缺乏，無法培養學生的研究能力和創新能力。只有開設實驗項目，才能使人工智能的相關知識具有研究性和綜合性。? 

（4）對中小學智能教育的深度及教學方式、教學特點缺乏研究。做為師范類院校，我認為在對學生進行基礎知識教育的基礎上，要緊抓中小學智能教育的特點對師范類學生進行相關的教育與培訓。? 

相對于教育現狀，我校的《人工智能》課程教學條件現狀要稍好一些，其狀態如下：? 

（1）教材使用國家級規劃教材，此教材非常系統地介紹了人工智能的基本原理、方法和應用技術，適合本科及研究生使用。在我們的授課過程中，也會適當為學生提供相關的國內其他先進教材，如中南大學蔡自興教授的《人工智能及其應用》等。? 

（2）為了促進學生自主學習，我們準備了多種類型的擴充性學習資料，加強學生主動學習的意識，包括：課程相關雜志和書籍目錄，以及部分重要的參考文獻，與人工智能相關的網絡資源如優秀BBS、新聞組、網址等。 它們包括了大量的文獻資料、本領域研究的前沿動態等。 使用表明，學生非常樂于查閱這些資源。 使學生能通過使用這些資源進行一些人工智能程序設計，探討一些問題，在課堂討論中展示他們的收獲。? 

(3）校園網的普及與不斷優化使本課程有優良的實踐性教學環境，能充分滿足教學需要。我們擁有較充足的多媒體教室和網絡教室，為實現本課程教學提供了物質保障。在網絡資源建設方面，全校辦公室、教室、學生宿舍和教師宿舍都以寬帶網相連，這些硬件設備對本課程教學發揮了重要作用，使本課程教學質量得以明顯提高。? 

3 人工智能教學方法及手段的改革? 

針對我們現在所采取的教學方法，我認為存在許多不足，如教學方式比較單一，教學內容偏重理論講解等，為此，提出以下教學方法的改革：? 

（1）通過多種途徑激發學生的學習興趣。課程的學習效果，直接受到學生興趣和參與意識的影響。一般來講，《人工智能》作為一門前沿課程，開始學生學習興趣很大，當開始接觸到抽象理論知識及部分算法時，學生往往感到不易接受。 我們通過各種途徑和方法， 激發和培養學生的學習興趣，包括鼓勵學生參與某部分知識的擴充性資料查找,預留一定時間請學生負責對此內容進行講解，布置學生對某個基本成型的實驗進行糾錯及驗證，降低問題解決的難度。學生因此產生興趣從而做更深度研究。? 

(2）進行啟發式教學。 我們可以嘗試在教學過程中不斷提出問題請學生思考，啟發學生求解這些問題，鼓勵學生提出自己的猜想和解決方案，然后擺出教材中的解決方案，并與同學所提出的觀點進行分析和比較，這足以加強學生學習的主動意識和參與意識，提高學生學習的積極性。? 

(3）課堂辯論與交互式教學。 組織課堂辯論，討論的議題可定位為譬如人工智能是否能超過人類智能等有爭議的問題。學生通過對這些問題展開激烈爭論，激發了學習潛能，明確了學習目標。當然師生間的交流方式還有很多，如郵件互發、QQ留言等，也可在課程網站中的互動平臺進行交流。? 

(4）分層次因材施教。 在授課過程中，通過對每個具體學生的學習進度、課堂作業情況進行及時評估，對學生提出進一步的學習建議和指導， 實現個性化的教學。 對優秀學生探討，可以在教學設計和實驗設計中要求其選作部分探索性、創新性的功課和實驗，以發揮學生個性優勢。對于有意于將來從事中小學教育的學生可以在機器人及人工智能技術發展現狀等知識層面對其做問題講解。而那些看似缺乏興趣的學生，我們可以用多媒體手段如播放人工智能相關電影及科學小片引起其興趣，實行逐步引導的教學過程。? 

另外，我們可以嘗試雙語教學。 采用中文教材和講授的同時，注重在課程中的關鍵詞同時用英文表示，并適當指定英文參考短文和英文參考書。使學生能夠接觸國外文獻資料，加深對學習內容的理解，獲得更寬廣的知識。我們也可以在教學內容安排上，注重理論聯系實際，將一些人工智能網絡上的虛擬實驗給學生進行課外上網練習，從而使學生了解算法的具體運行過程， 通過參與達到知識的理解，掌握基本方法和技術。? 

 

根據現有的條件，我們在教學中可以采用多媒體教學和網絡課程教學相結合的方法，充分利用多媒體的豐富表現形式，利用網絡課程的交互性、情景化等特點，構筑以學生為主體的《人工智能》課程現代教學模式。 對于抽象知識，可通過動畫和視頻演示，通過聲音和圖像展示人工智能的歷史、人物和前景，做到學生直接而深刻地看到知識的內涵外延。網絡課程能較好地實現交互并使學習過程情景化，通過網絡課程的課堂練習和章節練習，教師可以評價學生的學習情況，并給學生提出學習建議，從而提高學生的研究力和創新力。我們也可以給學生播放中學《人工智能》課程課堂教學錄像，以使學生看到初高中學生的知識范圍及深度；同時給學生播放現有的《人工智能》科學成果，讓學生看到理論背后的實踐；也可以播放科幻片，激發學生想象的翅膀從而有興趣把人工智能作為將來深造的方向。《人工智能》是一門較新的課程，改進教學方法和手段不僅要靠教師，也應增加硬件設備的投入。如果人工智能能采用智能輔助教學系統或機器人輔助教學過程逼真、形象，一目了然，這樣可大大提高學生的學習效率，尤其是提高學生的觀察判斷能力、發現問題和解決問題的能力。? 

4 人工智能實踐教學設計的探討? 

我們可以在教學過程中，適量開設一些實驗和設計，提高學生的動手能力，并加深他們對理論知識的理解，降低理論的抽象度，提升理論的實用性。在近兩年的教學過程中，我們會適量加入一些人工智能語言的教學過程。例如，在講解了“野人與傳教士過河”等問題后，我們可以讓學生使用Visual Prolog或者C ?++?對算法進行實現；在講解 TSP 問題的遺傳算法解決案例后，指出編碼方案、初始種群大小、進化代數、交叉率變異率等因素對求解結果的影響，并要求學生通過實驗的方式來分析、理解這些問題，并提出“尋找更有利的解決方案”等問題。把學生的興趣激發后，為解決這些問題，學生會在課外主動查閱相關文獻、相互討論以實現他們所設計的方案，這樣既培養了學生善于鉆研和勇于創新的精神又提高了學生的實踐與創新能力。? 

參考文獻：? 

［1］ 熊德蘭,李梅蓮,鄢靖豐.人工智能中實踐教學的探討［J］.宿州學院學報,2008(1).? 

［2］ 何元烈,汪玲.“Visual C ?++?”在“人工智能”教學中的應用與探討［J］.廣東工業大學學報:社會科學版,2008(8).? 

篇(4)

關鍵詞：人工智能；信息素養；信息技術

中圖分類號：TP18文獻標識碼：A文章編號：1009-3044(2008)35-2417-02

Artificial Intelligence Education and Middle School Students Information Literacy

WU Wen-tie

(Mathematics and Computer Institute of Mianyang Normal University, Mianyang 621000, China)

Abstract: Information Literacy in the Information Age is a national basic literacy, artificial intelligence represents a cutting-edge information technology. Based on the analysis of information quality and substance of the definition on the basis of exploring the field of artificial intelligence research, as well as in education, put forward the theory of artificial intelligence and technology courses in secondary education should be in a more systematic, comprehensive Improve the information literacy of students.

Key words: artificial intelligence; information literacy; information technology

1 信息素養的定義及其內涵

“信息素養”一詞最早產生于信息技術和信息產業發達的美國, 是隨著現代信息社會的逐漸形成而對國民提出的一種兼跨人文和科學范疇的綜合性個人素養要求的描述。隨著研究的深入，人們對信息素養的認識也在不斷深化。

1974年美國信息產業協會主席保羅?澤考斯基最先提出信息素養的概念, 他認為信息素養是“利用大量的信息工具及主要信息源使問題得到解答的技術及技能”。1992年美國圖書館協會提出：“信息素養是人能夠判斷何時需要信息, 并且能夠對信息進行檢索、評價和有效利用的能力。”同年, 道爾在《信息素養全美論壇的終結報告》中給出了一個較為全面的定義：一個具有信息素養的人, 他能夠認識到精確和完整的信息是作出合理決策的基礎, 他能夠確定對信息的需求, 能夠形成基于信息需求的問題, 能夠確定潛在的信息源, 能夠制定成功的檢索方案, 從包括基于計算機的和其他的信息源中獲取信息、評價信息、組織信息用于實際的應用, 將新的信息與原有的知識體系進行融合以及在批判性思考和問題解決過程中使用信息。

綜上所述, 雖然研究人員從不同的視角界定了信息素養的定義, 但可看出, 信息素養既包括認知態度層面上的內容, 也包括技術層面、操作層面和能力層面上的內容。概括起來講, 信息素養主要包括信息意識、信息能力和信息道德三個方面：

1) 信息意識。信息意識是信息素養的首要因素, 主要指人們對信息及其交流活動在社會中的地位、價值、功能和作用的認識, 換句話說, 就是指人們對信息的判斷、捕捉的能力。信息意識的強弱將直接影響人們利用信息的程度和效果。人們只有有了信息意識,才有可能有信息的需求, 進一步去尋找信息和利用信息, 并主動學習與信息處理有關的技術。

2) 信息能力。信息能力是信息素養的重要方面, 是指人們獲取信息、處理信息、利用信息、創造信息、交流信息的技術和能力。人們只有掌握一定的信息技能, 才能有效地開展各種信息活動, 有效地利用信息和創造信息, 充分發揮信息的價值, 變信息為動力和優勢。

3) 信息道德。信息道德是指人們在整個信息交流活動過程中表現出來的信息道德品質。它是對信息生產者、信息加工者、信息傳播者及信息使用者之間相互關系的行為進行規范的倫理準則, 是信息社會每個成員都應該自覺遵守的道德標準。

2 人工智能的研究領域

人工智能的研究領域非常廣泛, 而且涉及的學科也非常多。目前,人工智能的主要研究領域包括：專家系統、機器學習、模式識別、自然語言理解、自動定理證明、自動程序設計、機器人學、智能決策支持系統及人工神經網絡等。下面主要介紹在網絡教育環境中常用的智能技術。

2.1 專家系統

所謂專家系統就是一種在相關領域中具有專家水平解題能力的智能程序系統, 它能運用該領域專家多年積累的經驗與知識, 模擬人類的思維過程,求解需要專家才能解決的困難問題。

2.2 機器學習

“學習”是一個有特定目的的知識獲取過程, 其內在行為是獲取知識、積累經驗、發現規律; 外部表現是改進性能、適應環境、實現系統的自我完善。所謂機器學習, 就是要使計算機能模擬人的學習行為, 自動地通過學習獲取知識和技能, 不斷改善性能, 實現自我完善。機器學習主要研究學習的機理、學習的方法以及針對相應的學習系統建立學習系統。

2.3 模式識別

所謂模式識別,是指研究一種自動技術。計算機通過運用這種技術,就可自動地或者人盡可能少干預地把待識別模式歸入到相應的模式類中去。也就是說,模式識別研究的主要內容就是讓計算機具有自動獲取知識的能力,能識別文字、圖形、圖像、聲音等。一般來說,模式識別需要經歷模式信息采集、預處理、特征或基元抽取、模式分類等幾個步驟。

2.4 人工神經網絡

人工神經網絡是指模擬人腦神經系統的結構和功能, 運用大量的處理部件, 由人工方式建立起來的網絡系統。它是在生物神經網絡研究的基礎上建立起來的,是對腦神經系統的結構和功能的模擬, 具有學習能力、記憶能力、計算機能力以及智能處理功能。其中學習是神經網絡的主要特征之一, 可以根據外界環境來修改自身的行為。學習的過程即是對網絡進行訓練的過程和不斷調整它的連接權值, 以使它適應環境變化的過程。學習可分為有教師(或稱有監督)學習與無教師(無監督)學習兩種類型。對神經網絡的研究使人們對思維和智能有了進一步的了解和認識,開辟了另一條模擬人類智能的道路。

3 人工智能技術在教育中的應用

3.1 智能搜索引擎

隨著互聯網站點和頁面的激增以及網絡用戶隊伍的不斷壯大,信息檢索成為人們利用Internet的重要途徑。但是在浩瀚的網頁海洋中尋找有用的信息并不容易,需要借助有力的檢索工具如搜索引擎等等。目前一些著名的搜索引擎有:GOOGLE、YAHOO、EXCITE、INFOSEEK等,他們各有特色,但仍存在不足之處,如檢索到的無關信息過多以及檢索結果排序較混亂。智能化信息檢索是信息檢索的新分支,它是人工智能和信息檢索的交叉學科。它在對內容的分析理解、內容表達、知識學習等基礎上實現檢索的智能化,這樣可以節省學習者在檢索中花費的時間,幫助學習者提高檢索效率。智能化信息檢索所用到的人工智能技術有專家系統、自然語言處理和知識表示。

3.2 智能體(agent)

agent技術早在70年代出現在人工智能領域,通過感知、學習、推理以及行動能夠基于知識庫的訓練模仿人類社會的行為。隨著其進一步發展,它在遠程教育領域發揮著越來越重要的作用。一套完整的遠程教育系統中包含許多子系統,如答疑、作業、考試、交互等等子系統。這些子系統都有各自的數據庫用來存儲信息。為了提高整個系統的智能性,可以引入智能技術,把眾多子系統的數據庫鏈接起來,實現信息資源的共享。通過分析這些信息,智能技術可以發現學習者的個別特征(如興趣愛好信息、點擊知識點信息統計、交互日志等等),并根據這些特征量身訂做出適合學習者的學習方案,也有助于教師及時掌握學習者學習過程中的動態信息。

3.3 智能CAI(ICAI)

隨著計算機技術的飛速發展,計算機輔助教學(CAI)已受到教育界的重視,成為學科教學改革的一種重要手段。許多學校都在開發CAI課件,但大多數CAI課件只是機械地按照教學設計者事先設計好的教學模式和內容向學生傳授知識,并沒有體現出個性化學習,無法做到因材施教。

智能CAI是以人工智能技術為核心,使CAI系統能夠根據學生的學習情況等因素分析學生的特征,合理安排教學內容、變化教學方法去滿足個別教學的需要。使用智能CAI進行教學能夠克服傳統CAI的不足,顯著提高教學效果,是CAI課件發展的趨勢。

3.4 智能教學系統ITS

智能教學系統(intelligent tutoring system,ITS)是涉及人工智能、計算機科學、認知科學、教育學、心理學和行為科學的綜合性課題,其研究的最終目標是由計算機負擔起人類教育的主要責任,即賦予計算機系統以智能,由計算機系統在一定程度上代替人類教師實現最佳教學。我國ITS的研究起步較晚,但近幾年隨著計算機的普及和教育軟件需求增大,ITS的發展較快。ITS按照功能分為四個模塊:專家知識模塊、學生模塊、教師模塊、人機接口模塊。

4 人工智能教育對學生信息素養的作用

人工智能(ArtificialIntelligence,AI)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。換言之,它研究如何用計算機模仿人腦所從事的推理、證明、識別、理解、設計、學習、思考、規劃以及問題求解等思維活動,來解決需要人類專家才能處理的復雜問題,例如咨詢、診斷、預測、規劃等決策性問題。人工智能也是一門涉及數學、計算機科學、控制論、信息學、心理學、哲學等學科的交叉和邊緣學科。與一般的信息處理技術相比,人工智能技術在求解策略和處理手段上都有其獨特的風格。人工智能研究處于信息技術的前沿,它的研究、應用和發展在一定程度上決定著計算機技術的發展方向。同時,信息技術的廣泛應用也對人工智能技術的發展提出了急切的需求。今天,人工智能的不少研究領域如自然語言理解、模式識別、機器學習、數據挖掘、智能檢索、機器人技術、人工神經網絡等都走在了信息技術的前沿,有許多研究成果已經進入人們的生活、學習和工作中,并對人類的發展產生了重要影響。

綜上所述,作為信息技術一個不可缺少的重要組成部分,人工智能的基本內容在中學信息技術課程中是不能不專門提及的,以往某些教材中用一兩頁篇幅作個簡單介紹的方法根本不足以反映人工智能學科的全貌。因此,十分有必要在高中階段的信息技術課程中專門設立人工智能選修課。我們認為,高中階段開設人工智能課程可以在以下幾個方面對學生的信息素養培養產生積極作用：

1) 多種思維方式的培養和信息素養的綜合鍛煉。

現實世界的問題可以按照結構化程度劃分成三個層次：結構化問題,是能用形式化(或稱公式化)方法描述和求解的一類問題;非結構化問題,難以用確定的形式來描述,主要根據經驗來求解;半結構化問題則介于上述兩者之間。一般說來,中學階段開設的傳統意義上的信息技術課程中所介紹的信息技術,例如多媒體技術、網絡技術、數據庫技術、算法與程序設計等,都是求解結構化問題的基本技術。而人工智能技術則是解決非結構化、半結構化問題的一類有效技術。

把人工智能課程引入我國現行的高中信息技術教育,可以讓學生在體驗、認識人工智能知識與技術的過程中獲得對非結構化、半結構化問題解決過程的了解,從而培養學生的多種思維方式,達到提高信息素養的目的。通過人工智能課程的學習,學生還將了解人工智能語言的基本特征,學到智能化問題求解的最為基本的策略。

2) 體驗人類專家解決復雜問題的思路,提高學生的邏輯思維能力。

這里以人工智能學科中“專家系統”技術的體驗、學習與應用過程為例進行說明。在專家系統的應用過程中,一個實際的專家系統不僅能夠為用戶給出相關領域的專家水平建議或決策,而且能夠通過解釋機制,以用戶容易理解的方式解釋專家系統的具體推理過程。學生可以向專家系統提出諸如“為什么(Why)”、“如何(How)”、“如果……會怎么樣”等問題,系統接受用戶的問題指令后,可以根據推理的邏輯進程,即時將答案呈現給用戶,整個過程如同教師與學生在進行面對面的教學。在該過程中,學生可以充分體驗人類專家的求解思路和推理風格,有助于提高他們的分析、思維與判斷能力。

另一方面,在專家系統的教學過程中,可以要求學生自行構建由產生式規則組成的知識庫,或進一步利用工具軟件來開發簡單的實用型專家系統。為了完成該項工作,學生一開始就要編制開發規劃、制定知識獲取策略,并具體付諸實施,這是一個不斷深化的過程。學生還得明確與系統有關的所有變量或相關的因素,并且將這些變量和因素轉化為問題求解,得出相應的結論。在進行一系列問題求解分析之后,運用產生式規則來表示知識,以此建立起來的專家系統還可以讓其他學生去運用和體驗,具有一定的實用價值。

由于專家系統中的知識組織與推理過程是對人類專家思維方式的一種模擬,因此上述知識庫的組織和系統的推理過程能夠較好地體現學生的思維過程。在建造知識庫過程中,學生需要將原來零碎的未成型的知識概念化、形式化和條理化,從而內化為學生自己的東西。所以,建造知識庫的過程不但能反映學生的學習過程,而且有助于學生對該領域知識的深層思考并有利于長久記憶,同時也學會了專家系統的基本開發技術。正如美國著名的學習論專家Jonassen所指出的：那些自行設計專家系統的學生將會在這種活動中受益匪淺,因為這是一個對所學知識進行深度加工的過程。

3) 了解信息技術發展的前沿,激發對信息技術未來的追求。

人工智能技術在一定程度上代表著信息技術的前沿,通過人工智能知識、技術的學習與體驗,高中學生能夠對信息技術發展的前沿知識有一定程度的了解,這樣有助于他們開闊視野,培養興趣,激發對信息技術美好未來的追求,從而為今后進入大學或走向社會奠定良好的基礎。

5 結束語

中學生的信息素養的培養是當前信息技術課的一個重要目標，而在現有的中學信息技術課程中，關于人工智能的知識只作了簡單的介紹，學生們對于人工智能研究的廣大領域不能有詳細的概念，這對于中學生的信息化認識和信息素養的培養不夠全面。因此在中學信息技術課中加大人工智能的知識介紹是信息技術課改革的重要內容。

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[6] 張劍平.關于人工智能教育的思考[J].電化教育研究，2003(1):24-28.

篇(5)

關鍵詞：STEM；智能財務；人才能力框架

2017年國務院的《新一代人工智能發展規劃》，將人工智能產業提到重要的戰略地位。2018年教育部出臺《高等學校人工智能創新行動計劃》，進一步明確“人工智能+X”復合專業培養新模式。2021年財政部《會計改革與發展“十四五”規劃綱要（征求意見稿）》，要求切實加快會計審計數字化轉型步伐，為會計事業發展提供新引擎、構筑新優勢。在國家政策及發展規劃指引下，高校陸續開始智能財會本科教育改革探索。本文試圖以STEM為視角，探討智能財務專業人才能力框架及實現路徑。

一、數智時代對財會人才的沖擊與影響

（一）財會人才的工作環境發生深刻變化。數智時代是指在信息技術普遍應用背景下，經濟活動大量依賴于平臺支撐、數據驅動和智能算法等技術時代。在數智時代，各類組織通過大數據、人工智能、移動互聯網、云計算、物聯網、區塊鏈等技術及會計軟件應用，從業務到財務部分或全部實現線上處理，改變傳統財務的業務流程和工作方式，形成具有信息化、自動化、數字化、智能化工作場景。隨著財務共享和智能財務的廣泛應用，傳統崗位逐漸消失，而適應數智時代需求的新崗位不斷崛起。（二）財會工作從核算反映型向管理型、決策型轉變。信息技術和人工智能通過數字信息系統處理的應用，令復雜繁瑣的會計工作變得高效簡便，提高了會計信息處理效率。傳統會計業務，諸如發票真偽識別、往來賬務核對和報表編制等工作，現在可以由財務機器人自動完成。在數智時代，對財會人員的需求從核算反映型向管理型、決策型轉變，需要更多財會人才借助智能技術進行大數據分析、智能決策、風險控制。財會智能機器人可以完成一些基礎的財會工作，這使得財會人員從大量日常的基礎會計工作中脫身，將精力集中于財會專業化工作。由此，財會專業人才的培養應當面向管理服務型財會崗位群和技術服務型財會崗位群。（三）會計人員工作所依賴工具與基本技能發生本質變化。會計人員需要在先進的財務管理理論、工具和方法之上，借助智能機器人和財務專家的有機合作，去完成企業復雜的財務管理活動。由于財務共享和智能機器人的普遍應用，各個信息“孤島”被打通，業財數據實現了互聯互通，大量財會人才從事數據采集、數據模型設計與計算、數據服務和應用等決策層次的工作。譬如，財會人員利用大數據技術，實時對資金運營進行動態監控，實現資金運營效益的最大化；利用神經網絡技術、專家輔助決策系統在預算管理、項目可行性分析等方面發揮作用；利用射頻識別技術（RFID），以實現資產的高效管理，在資產管理方面結合電子監視技術及智能機器人實現無人倉儲管理。

二、基于STEM的智能財務專業人才能力框架設計

（一）基于STEM的能力框架1、STEM的能力內涵。STEM是指科學（Science）、技術（Technology）、工程（Engineering）和數學（Mathematics）四位一體的教育理念。2019年2月，聯合國教科文組織的國際教育局（IBE-UNESCO）的《探索21世紀STEM能力》對于基于STEM建立跨學科的人才培養方案有一定借鑒意義。IBE從能力發展觀角度將能力定義為“在21世紀背景下，以能動性和倫理性地使用知識技能、價值觀、態度和技術，實現個人有效參與體現集體和全球利益的行動并發展能力”。所謂能力，包含了“是什么”和“怎么做”兩個基本部分，同時在能力實施過程中，還要體現人才本身的倫理態度和價值觀，以及和團隊溝通、協作能力，最終人是以一種綜合能力方式參與工作。2、STEM能力框架的內容。在STEM能力框架中，以能力為本位建構人才培養方案，打破了傳統學科界限，形成跨學科的知識架構。科學蘊含著不同學科的知識，構成了人們探索客觀世界而形成的事實判斷、概念、原理、思想等內容；技術主要包含一些程序性的和技術性方面的知識，主要是指解決問題的步驟、程序、要點和操作技能等方面內容；工程是指技術知識的規模化、產業化和流程化的特點，是推動技術性知識轉化為產品的知識和技能；數學在人才培養中是基礎性的知識，滲透在科學、技術和工程的方方面面。基于科學-技術-工程-數學維度，進一步分解為認知能力、數據分析能力、解決問題和工程思維、科研與探索能力、數字與計算思維、設計思維與創新能力、動手操作能力和溝通寫作等8項技能。（圖1）（二）基于STEM的智能財務人才能力培養框架設計。根據STEM能力框架，智能財務人才能力框架可分解和細化為：1、認知能力。智能財務人才需要洞悉數智時代給財會行業所帶來的巨大影響，并準確把握智能財務系統的組織結構和系統架構，能夠掌握信息技術應用的邏輯和核心場景，對未來信息技術演變有一定預見性。認知能力并不反映人才本身的知識儲備，而是通過學習、觀察、實踐、思考等環節，以分析性、推理性和批判性思維獲得認知；通過邏輯推理發現問題本質，學會在不斷實踐中提升認知技能。必要時借助一定工具和方法等。2、信息處理能力———數據解釋和數據分析。信息處理能力包括數據獲取、解釋和分析，并以有效的方式顯示結果。在智能財務領域，有大量的結構化和非結構化的數據，如何對這些數據進行整理、組織，并選擇有效的信息進行分析，是數智時代智能財務人才所具有的基本技能。要求智能財務人才能夠通過利用數據圖、Excel電子表、數據庫、大數據分析軟件等工具，培養自身數據驅動決策能力。3、解決問題與工程思維能力。通過識別分析復雜問題、分析數據、制訂解決方案、評估和實施解決方案來發現智能財務領域的問題。工程思維離不開解決問題能力這一基礎，另一方面也體現系統化解決問題的能力。同時，在解決問題時，注意項目的可行性和程序化的流程設計，為系統性解決問題奠定基礎；工程思維還需要考慮客戶需求，考慮項目的可持續性和可靠性；設計解決方案，并進行測試，并準備可能的備選方案，最終以可視化形式展示工程結果。4、科學調查。用數據來驅動決策，前提是要獲得可靠的數據來源。在智能財務領域，依賴智能技術，獲得信息和數據，分析數據，驗證與測試假設，探索和發現相關規律和答案，以提供財務決策的理論依據。5、計算和數字思維。在智能財務領域，計算和數字思維是指采用計算機科學的概念、算法、數據模擬等方式，進行問題求解、系統設計。計算和數字思維是有利于STEM任務的高效執行，是解決實際問題的一種重要思維訓練。6、動手操作技能。在智能財務領域，技能訓練包括如何依賴智能技術在財務分析、決策等領域的應用和操作。通過智能財務技能的培養，使得學生能夠以智能工具解決財務問題。7、設計思維與創新能力。在智能財務領域，工程和技術是保障智能化財務產品落地的前提和基礎。創新性思維還依賴于設計思維的鍛煉和培養。通過頭腦風暴、構思和原型設計等方法，培養學生的設計思維能力。通過創造性的戰略和過程來完成產品開發和方案的設計，為學生構建一個結構化的框架。8、溝通協作技能。在智能財務領域，團隊需要協作設計構建許多解決方案，在此過程中，學生的溝通和表達能力是不可或缺的技能。有效的團隊協作能讓團隊成員在平等機會之上進行交流。在教學方案設計中，通過溝通環境設計，促進學生在團隊合作中，達成共同愿景、責任擔當、信息傳遞、相互交流和合作。（三）融入STEM態度和價值觀。價值觀是人們認識世界的偏好、態度、方式和方法，是解決困境、面對利益沖突確定最佳行動方案。在智能財務領域教學設計中，要培養學生對數據倫理的重視，在制訂決策方案時，如何選擇對社會好處最大，損害最小的方案是十分必要的。

三、基于STEM的智能財務專業人才培養方案實現路徑

（一）跨學科要素的重新融合。STEM的能力培養框架是跨理、工、文、經等多學科要素的組合。在智能財務領域，應摒棄以傳統財會專業核心課程為主干，再附加若干個計算機課程模式；而是通過跨學科要素的重新融合，將會計、業務和技術融為一體，避免“兩層皮”的情況出現。通過跨學科導師制和跨學科教學團隊的建設，培養學生跨學科的融合能力。通過整合計算機與會計學科師資的專業知識來建設跨學科的課程項目，諸如Python在財務決策領域的應用、商業決策和數據挖掘等課程開展，基于多種專業的教師隊伍協作研究跨學科課題，以項目、問題的形式來展示課程內容。除了開展跨學科課程以外，學生還可以跨專業、跨院系，或者是跨學院選修核心課程或選修專業課，或者開展不同院系或不同學院之間的專業研討會，通過選擇不同專業的導師學習各學科知識，來形成跨學科知識結構和解決實際問題的能力，并訓練學習者處理復雜問題的能力。（二）智能財務課程體系設計路徑。STEM能力框架的培養著眼于解決現實問題。智能財務領域課程設計路徑分別有以下幾個：1、傳統設計路徑。常見的傳統課程體系設計主要是“專業學科+輔助計算機課程”模式。這種模式是目前大多數院校智能財務培養的主要方式。這種模式的優點是仍舊保留原有專業的培養框架和課程體系，對師資轉型沒有太大要求，教學目標和教學步驟清晰。輔助計算機課程委托其他系老師講授。缺點是呈現“兩層皮”的情況，學生思維仍舊被固化在原有專業框架中，對于計算機在本學科的應用缺乏認識和鍛煉。2、跨學科設計路徑。跨學科智能財務的設計路徑要求學生對兩門專業學習是平行進行，同時對于計算機課程學習強調底層邏輯和計算機思維。學生從兩個或多個相互聯系的學科中學習概念和技能，課程體系設計更多增加一些應用類和設計類課程，例如，通過智能財務相關項目設計，在有效的跨學科方法中，相關學科融合在一起，避免“兩層皮”的情況。3、融合學科設計路徑。以解決真實世界問題或執行真實項目為導向。應用來自多個學科知識和技能，形成自身獨立的思維模式和操作技能。融合學科的精髓在于尋求跨越傳統學科之間的鴻溝，這樣使其比跨學科走得更加長遠。這種模式對師資和學生學習能力、資源整合能力要求都非常高。（表1）（三）以能力為本的跨學科智能財務課程體系“搭建”。基于STEM的能力框架“搭建”智能財務課程體系中，以從學生認知能力和底層邏輯思維能力培養起步，由低階到高階逐步推進，最終通過設計綜合項目訓練，達到解決智能財務領域復雜問題的能力。課程體系設計如圖2所示。（圖2）智能財務專業人才培養最終是要用所學知識解決真實世界和情境的復雜問題。需要通過思維訓練、專業能力和應用能力多個方面著手。在高階階段，教師要圍繞培養目標，通過融合類課程的構建，引導學生解決復雜問題。（四）多種形式的產學研培養路徑。在智能財務跨學科培養模式中，需要通過多種形式的產學研聯合。形成協同一致的多元利益主體。企業、社會團體、專業社團等多個利益主體參與，不僅僅依賴政府、學校的力量，建立合作機制，共同參與、聯合培養，從而形成有效合力。開發產學研聯合示范培養項目，發揮校企聯合項目示范引領作用，通過多導師制、導師負責制、跨學科導師制等方式，使學生有更多的機會將理念、知識應用于實踐，提高學生的職業能力。產學研培養路徑能夠為學生提供充分的真實或模擬的體驗，參與真實的財務方案設計活動，實現學習資源的共享、學習問題的交流和經驗分享。（五）建立能力可量化的評價機制。能力是學生通過學習所具備的技能，能力培養既是學習成果，也是學習目標。培養方案和課程體系是能力培養的載體，將能力培養與課程評價標準聯系，明確學生應該掌握什么樣的內容，掌握的程度。通過課程標準建立，能夠為學生獲得某種能力程度提供參考依據。課程標準不僅僅包括內容標準，還包括培養質量。前者描述了能力框架內學生應該知道什么和能夠做什么，后者明確學生掌握知識和獲得能力的程度。（圖3）

四、研究結論

信息科技的迅猛發展催生了新產業、新業態和新商業模式，新的要素市場結構對會計人才能力要求提出新的需求。本文以STEM為基礎，構建了智能財務人才能力框架，并探討了智能財務人才能力實現的路徑。本文分別從課程體系、教學模式和評價機制等方面對可實現路徑進行了論述。從而為開設智能財務方向、或開設智能會計專業奠定了一定理論基礎。

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篇(6)

一方面，信息技術有助于提升律師職業的市場競爭力。對于律師業而言，其市場競爭力的體現主要有以下三個要素：一是本所律師的職業水平，即迅速發現爭議焦點、尋求解決路徑并尋找證據和法律支持的能力；二是律師事務所的行政管理水平，即是否能保證律師事務所工作有條不紊地進行、是否有能力篩選出優秀的年輕律師、是否能夠合理地實施獎懲制度；三是招攬客戶的能力，即是否能夠對客戶進行合理定位、是否能夠滿足客戶個性化的需求。而上述三個要素的提升與發展，都在很大程度上有賴于信息技術的提高。就律師的職業水平而言，各類數據庫的建立能夠幫助律師更好地檢索法條與案例，從而提供更多樣的論證方式和更充實的論證內容；就律師事務所的管理水平而言，人才庫和案例庫能幫助律師事務所建立更完善的人才管理制度和案例規整制度；從招攬客戶的角度而言，人工智能的運用、新型服務方式的推出能夠幫助律師事務所更及時地了解客戶的動態和想法，并為客戶提供更多個性化的服務。另一方面，信息技術的發展也會對傳統律師職業的組織形式和行為模式產生沖擊。

由此，當下，信息技術正在改變著律師職業的方方面面；未來，信息技術將會對法律服務業產生更為深遠的影響。

智能法律檢索系統

智能法律檢索系統包括法律、法規的檢索、案例的檢索及法學期刊的檢索，相比傳統的檢索模式，智能法律檢索系統能夠幫助律師在最短的時間內檢索到較為完善的資料。

法律、法規的智能檢索主要表現為通過對關鍵詞的搜索在數據庫中檢索相關法律法規，并由此了解其相關條文內容。無論對于訴訟律師還是非訴訟律師而言，法律檢索都是其從業的基本功。運用數據庫查詢法律法規的方式在律師從業過程中十分常見，例如，通過北大法寶的法律、法規檢索數據庫，律師不僅能夠迅速、準確、清晰地定位到其所需要的條文，還能在頁面中查詢到該條文的有效性、起廢止時間、頒布機關、法律解釋甚至是其在相關判決中的適用等內容。而通過對Westlaw的搜索，律師可以更加方便快捷地了解域外法律。

案例的檢索主要表現為通過關鍵詞對生效裁判文書進行檢索，以了解相關法院對于類似案件的解讀及法律條文在司法實踐中的理解與適用。例如，律師可以在中國司法裁判文書網中輸入案由、審級、審判時間、適用法律等關鍵詞，對已經生效的裁判文書進行檢索，從而了解審判機關對于類似案件的論證邏輯，并以此為基礎制訂最佳的辯護策略。而LexisNexis在美國甚至已經做到了對訴訟過程的實時記錄，從案件的前期討論到法庭記錄，再到最終案件的調解、和解都能得到追蹤，對訴訟策略和非訴訟業務模式都帶來了巨大的改變。

法學期刊的檢索主要表現于通過關鍵詞對法學期刊中的學術論文進行檢索，其主要適用于審判機關對于案件理解差異較大，或者審判機關未就類似案件作出過判決，或者理論界對于現有司法適用方式存在批判，而這種批判意見對于律師而言更為有利的情形。當然，其同樣可以適用于律師用于自我充電的情形。例如，通過對于中國知網、萬方、維普等期刊數據庫的搜索，律師可以迅速地了解到國內學者甚至是一些司法實踐人員對于法律適用、法律解釋等問題的深入觀點及論證方式。而通過HeinOnline，律師可以了解國外學者對于某些法學觀點的具體闡述。盡管法學家的論述并非為我國的正式法源，但實踐中，其仍對于審判機關具有重要的參照意義。

在未來的律師執業中，隨著業務量的增大和律師工作飽和度的上升，法律檢索的功能將會進一步智能化，其使用頻率將會進一步增加，而律師將通過這種方式更有效地提升工作效率。

在線法律指導

在線法律指導是指通過網絡獲取法律咨詢、法律實踐甚至是法律建議，其主要表現為課程指導和業務指導兩種方式。

在線課程指導主要表現為律師通過遠程教育的方式對法律課知識進行再學習，從而有助于形成一個體系化的知識架構。一般而言，各大高校的法學院、法學研究會甚至部分律師事務所都會依托網絡平臺開展一些面對公眾的課程活動或演講活動。例如，在Coursera平臺上，包括賓夕法尼亞大學、倫敦大學、北京大學等國內外知名大學的法學院均有自己的法學課程平臺，用戶可以通過網上注冊參與課程學習，并通過聽課、回答課后問題、提交作業、完成測試的方式獲得學分。

在線業務指導是指通過在線咨詢的方式詢問其從業過程中所遇到的具體業務問題，并獲得專業指導機構的解答，從而提高其工作效率和準確性。例如，美國的Legalzoom公司，其主營業務就是為難以支付高昂律師費用的中小企業提供法律文書服務，這項業務的收入占到了公司總收入的78%。2012年該公司已在紐交所上市，成為最受矚目的法律服務公司之一，而根據此成功經驗，相信未來，類似的法律服務電商將會有更廣闊的發展空間。

在線法律指導對于未來律師職業而言是一把雙刃劍：一方面，律師自身可以通過在線法律指導更快捷地獲取專業知識，提高業務水平，這也是近年來，律所將在線學習納入律師培養體系的原因之一；另一方面，客戶也能夠通過在線法律指導獲取法律知識，從而減少其在法律服務上的開支，而這對于初級法律服務提供者而言，是極具沖擊性的。

電子化的法律服務市場評價體系

電子化的法律市場法律服務市場評價體系是客戶通過網絡化的方式對律所進行評價的公示平臺。客戶在獲得律師或律師事務所的法律服務后，可以對其服務質量進行量化的考量，包括對其服務進行評分或者作出具體的評價，而這種評價將被以電子化的形式記錄并公開，以作為其他客戶在選擇律師或律師事務所時的重要參考標準。

這種技術的實現極具可行性，事實上，類似的評價體系業已出現在對于餐飲行業的評價中，例如我國的大眾點評網、美國的Yelp等。而在目前的法律領域，除去個別法律類論壇對于律所的討論專題和一些官方機構或社會團體組織對律所或律師的排名活動外，似乎并未形成一個成形的評價體系。但這種評價體系的存在確有必要性，因為對于客戶而言，篩選律師或者律所是一件十分耗費成本且具有風險的事情。這是因為，律所數量眾多，且側重領域不同，而對于客戶而言，在短時間內了解一家律所的業務能力并不現實。而電子化的法律服務市場評價體系的建立，能夠使客戶迅速地對律所進行分類定位，并通過同類客戶的歷史評價對律所進行篩選。

而對未來的律師職業而言，電子化法律服務市場的建立無疑對律師提出了更高的要求。這是因為，對于客戶而言，縱然業務能力的高低、法律素養的好壞應當是其評價律所的標準之一，但缺乏法律知識的客戶對于這一點恰恰欠缺鑒別能力。因此，其更關注于是否幫其解決了實際問題，解決問題的速度是否迅速，回答問題的態度是否良好等多個方面，并以此作為對于律師的評價標準。由此，一旦這種評價體系建立，未來律師不僅需要提升自己的業務能力，更需要提高自身的溝通能力和交際能力。

封閉性的法律社群

所謂封閉性的法律社群是指部分興趣相同或專業領域相同的律師在一個封閉的社交群內進行專業性的業務交流，以促進業務能力的增長。目前，律師參與法律社群的情形在國內外都較為常見。

其中，最為典型的是LinkedIn，這是一個作為“舶來品”的社群，國外的一些律師或律師事務所都習慣于建立個人主頁，以為同行業人員和潛在客戶提供一個了解其發展動態的平臺。此外，還有Quora的平臺，這是一個問答類的社交平臺，律師能夠通過這個平臺在網絡上就其所關注的問題進行發問和回答。另一個較為成功的例子是Legal OnRamp，這是一個促進企業律師間交流合作的平臺，目前已成功吸引了四十多個來自不同國家的律師。企業律師可以通過這個平臺分享學術論文、法律文件、會議紀要等文件，并借此獲得更多的專業知識。事實上，法律社群對于從事非訴訟業務的企業律師而言更具有吸引力。這是因為，相較訴訟律師面臨的紛繁復雜的個案，非訴訟律師所面對的事務更加程序化和模板化，因此，書面文件的分享對其而言也更有實際意義。

對于未來的律師職業而言，法律社群的出現不僅為律師提供了一個同類服務的比價平臺，也增進了律所間相互合作的可能性，這也給了中小律所一個通過聯合的方式與大型律所爭奪市場的機會。

人工智能的運用

人工智能是對人的意識、思維的信息過程的模擬，通過人工智能技術的運用，律師事務所能夠更快捷地判斷客戶所遇到的法律問題，或者，能夠直接通過人工智能的方式對客戶常見問題進行一個初步的解答。

事實上在產品領域，人工智能的運用已經較為成熟。典型的例子如蘋果產品網站，其會根據其產品的性能、外觀、容量等參數設計一系列的問題對使用者進行發問，并通過使用者的回答為客戶挑選合適的產品。而人工智能在法律領域的應用卻受到了行業內許多人的懷疑，這種懷疑大抵是因為具體案件的復雜性并非計算機語言所能處理。但事實上，通過大數據的支持和對自然語言中關鍵詞的提取，現有的人工智能技術已經能夠做到將客戶的自然語言轉化為計算機語言并進一步轉換為法律語言，從而對案件類型作出一個基本的劃分，方便客戶選擇相關領域的律師為其提供法律服務。這一技術的實現將在極大程度上減少客戶篩選律師的時間和成本。

當然，也有人認為，當人工智能發展到一定程度，其能夠具備解決一些初級法律問題的能力。例如，提供合同模板、提供相關法律條文等，由此，初級律師市場將受到極大的沖擊，我們對于法律程序的普遍認知也將被改變。

電子化辦公及人才庫建設

高效的工作流程涉及有利于律師事務所工作的良好發展，而合理的人才管理及人才培養機制有利于律師事務所更好地建立其律師隊伍，以提高其核心競爭力。

在工作流程方面，盡管目前律師大多還習慣于依賴紙質文件，但高效、快捷且更易保存的無紙化工作流程應當會是未來律師事務所發展的趨勢。具體而言：首先，由初級律師對案件所涉爭議點及相關條文進行梳理，形成初步的意見書并抄送同組律師；其次，由高級律師對案件的辯論邏輯提出建設性建議，并將該意見與同組律師共享；最后，在案件完成后，對所有的案件材料進行電子歸檔以便日后查詢。這種技術的實現能夠促進律師工作的規范化，而共享、公開的工作方式則更能夠促進律師在工作中的謹言慎行。

就人才管理而言，人才庫的建設應當是未來律師事務所人才管理的重點。通過這一技術的實現，律所將為每一個參與過該所考核、實習、工作過的法律人建立人才檔案，其中包括筆試成績、面試表現、性格特征、合伙人評價等內容，以便律所合伙人能夠更快地了解有意于服務于本所的法律工作者，并更有針對性地對其進行個性化輔導。事實上，人才庫的建設在部分大型律所已經得到了實現。

篇(7)

劉佳輝

（河北大學 管理學院 唐山 063000）

摘要：人工智能作為計算機的學科的分支之一，是被公認的二十一世紀三個最尖端的技術之一。伴隨著改革開放以來三十年的經濟和科技力量的不斷發展，我國的人工智能在各個的領域的技術也得到了長足的發展。而在杭州出現的無人超市更是讓人工智能的發展進入到了一個前所未有的階段，毫無疑問，社會的快速發展離不開人工智能的技術的不斷進步。因此，企業應該加強人工智能技術的發展，將人工智能的發展與企業的運營和管理相結合，以推動企業的可持續發展。由此，本篇文章將對人工智能技術對企業管理中的應用進行探究，以期望將對人工智能與企業發展的結合，和我國企業的飛速發展有所借鑒。

關鍵字：人工智能  企業管理  企業發展

Application of Artificial Intelligence in Enterprise Management

Liu Jiahui

(Tangshan 063000， School of Management， Hebei University)

ABSTRACT： As one of the branches of computer science， artificial intelligence is recognized as one of the three most sophisticated technologies in the 21st century. Along with the reform and opening up since 30 years of economic and technological power of the continuous development， the technology of artificial intelligence in various fields has also been greatly developed. The appearance of unmanned supermarkets in Hangzhou has brought the development of AI to an unprecedented stage. There is no doubt that the rapid development of society can not be separated from the continuous progress of AI technology. Therefore，enterprises should strengthen the development of artificial intelligence technology and integrate the development of artificial intelligence with the operation and management of enterprises to promote the sustainable development of enterprises. Therefore, this article will explore the application of artificial intelligence technology in enterprise management，hoping to combine AI with enterprise development and provide some reference for the rapid development of enterprises in China.

Key words： Artificial intelligence   Business management   Enterprise Development

引言：人類一向以自己為“智能生物”自居，這是因為我們能夠不斷的學習、觀察新事物，讓自己能夠不斷的取得進步，這讓人類在地球上顯得與眾不同。所以當我們也開始充當上帝的角色，開始創造屬于我們自己意識的人工智能時，心情也像上帝創世一樣，內心充滿了激蕩與振奮，這便是人工智能的發展的動力。如今，人工智能在大數據時代充當著越來越重要的角色。在歐美等發達國家取得了飛速的發展，隨著人工智能技術的不斷深入，企業的人力資源、財務會計和知識管理的技術均被運用到人工智能應用中去。

一、        人工智能將對企業會計行業產生影響

（一）   我國的會計行業人工智能的運用

會計作為會計制度的主體，分為三類，主要涉及企事業單位，行政機構和會計師事務所。在中國，涉及會計工作的許多主題工作僅限于人工智能應用中的會計系統。在會計中，一些需要主觀行為的工作，例如審查，驗證和判斷，仍然需要會計人員手動完成工作。然而，在會計師事務所，雖然審計業務也是主要業務的一部分，但在人工智能應用方面略顯稀疏，原因是對于大多數上市公司的審計業務，大量的審計工作文件是需要。填寫后，它既有草稿的電子版本，當然還有紙質版本，但這些入門數據仍需要手動填寫。

（二）對人工智能在會計行業中應用的展望

任何會計師都清楚地知道會計行業是一個嚴格的行業，也需要及時性。有許多會計程序和復雜的過程需要解決。因此，對于會計，加班是一種普遍現象。在某種程度上，會計師還希望有一天會有人工智能來取代這種枯燥乏味的工作。當前的人工智能應用程序解決了一些基本操作，例如憑證和報告的生成，但它遠遠不能滿足當前會計機構的需求。例如，人力資源會計需要一個符合業務特征的測量工具，并報告業務的人力資源。通過該模型，可以分析企業的人力資源，從而進行合理的人力資源管理，成為降低成本的方法之一。這種需求是會計管理會計和環境會計中許多分支機構的必然要求，因為會計職能現在越來越傾向于決策，會計需要在相應的決策過程中提供信息。但通常很難獲得人工計算和分析。如果人工智能可以進一步應用科學知識來解決這個問題，那么最好。

（三）人工智能對會計行業的影響

1）提高了會計內容的時效性和正確性

企業是政府機關或任何會計師事務所，可以在使用會計軟件后及時處理發生在當日的經濟業務。因為會計人員只能在系統中注冊并選擇或審計相關事務，所以最終系統根據現有的自動生成相關報表的數據，比傳統的會計憑證人工生成報表要及時得多，另一方面，在傳統的會計業務流程中，會計人員往往會產生假賬，而現行的會計憑證則會產生假賬。財務系統也必須是一些手工輸入的數據，因為系統在輸入錯誤時會提示，在這種情況下，減少了數據的錯誤概率，從而提高了會計信息的準確性。

2）一定程度上抑制了財務信息造假                                               

在具體的會計核算制度下，所有登記制度人員都有唯一的賬戶和密碼，并有自己的權限和非常嚴重明確的分工。工作場所包容性現象在傳統會計核算中非常嚴重。特別是在中小企業中，人工智能的應用有助于通過明確的功能來抑制人工偽造信息。然而，人工智能不能說是為了防止金融偽造。系統畢竟是由人控制的，管理層無法應對會計人員以上的內部運營現象。

3）會計行業中傳統崗位需求減少

由于日益廣泛使用的人工智能在會計行業，傳統的會計職位不需要員工，所以這是一個明顯的變化。自1980年代以來我國會計電算化發展此后晉升。它已經商業化，是用于各種會計實體，使原始簡單的會計記錄和會計工作被人工智能所取代。因此，會計的地位不再是必要的。

4）會計信息安全性受到威脅

各種計算機化的會計系統，廣泛應用于電子形式會計實體中存儲的各種金融數據，具有電子數據的優點，如省電，方便，數據容量大，易于查找等優點。而另一方面，系統如果保護未達到易受黑客攻擊的指定位置，當前網絡安全性大大降低的同時，信息可能在網絡傳輸過程中被截獲，因此導致企業財務信息泄露會非常嚴重，會造成重大商業機密，并導致損失。

二、        人工智能對企業金融風控的影響

（一）智能風控落地的前提

在互聯網信息技術和網絡技術普及的時代，讓人類生活進入大數據驅動的智能化發展階段，而人工智能在金融風險控制的探索和實踐中經歷了以計算機為標志的信息時代，人類因此CIETY已進入人工智能引領第四次工業革命，如果追求信息時代是數據采集和存儲，那么解決人工智能時代是伴隨著信息技術的發展和信息爆炸而引起的。由于信息處理能力不足，計算機幫助人們處理海量信息、分析數據和使用，是人工智能的時代，智能認知階段，人工算法進入商業世界后，開始顯示出趨勢的普遍性，特別是LY在金融業務中顯示出較強的適用性，目前人工智能在國內重點應用于風險控制、信用和欺詐等領域。人工智能產業化可以結合現場誕生，不能留下以下三個重要方面前提：

技術基礎的改進。用云計算來說，計算能力在出現之前是一種昂貴的資源，公司不能獨自承擔這種成本。在人人上網的時代，計算數據量不斷增加，大規模數據的培訓和計算帶來了對CPU水平提高的需求。云計算服務實現了計算資源的循環和重用，大大降低了企業的成本。在云計算的情況下，為了將成本降低兩到三個訂單，許多初創企業可以擁有強大的計算能力。當然，對于從事人工智能服務的公司來說，擁有計算能力是不夠的，因為限制技術的因素還來自于數據采集能力和數據處理和處理能力，列如數學、統計學、機器算法等。而確定大規模計算，強大的人才是必不可少的。

場景的出現需要更先進的技術。特別是在需要擴大規模和復雜化的消費信貸服務中，如何提供高質量的用戶體驗成為一個難點。例如，在少量的貸款業務中，金融機構或平臺需要在短時間內對某個用戶進行準確的風險評估，或者在一天內完成數十萬甚至更多的用戶信用。由于可以預見，這樣的要求只會越來越高，場景也會越來越多。傳統的刀耕火種評估方法與現有的大量多樣化的金融需求完全脫節。因此采取智能投資，但它面臨的投資機會是短暫的，交易信息的判斷甚至需要快到幾毫秒。對現場的需求促使業界使用更合理的算法，更快的計算速度，并要求新技術將人工智能帶入舞臺。

改進的數據材料豐富。人工智能，所以數據是使用數據來支持操作和判斷是人工智能的基礎。在金融行業中，數據也是如此。互聯網時代的背景下，金融消費者的高度收集碎片更大規模的需求，數據采集成本較低。金融機構和企業可以使用這些數據來計算、處理、和判斷，為用戶提供個性化服務的經驗，基于智能的數據做出決策，實現精細管理，從而進一步推動人工智能技術的應用的發展。

（二）智能風控是傳統風控的有效補充

傳統金融機構與傳統計分卡模型和規則引擎等“特色”風險評分，根據性能和智能風險控制記錄，社會行為，行為偏好，身份信息和設備安全方面的行為特征的“軟弱”用戶的風險評估。兩種類型的風險控制從操作到場景顯示效果之間的顯著差異，后進入移動互聯網時代，智能風險控制的優點更加突出，有效補充傳統的風險控制。

傳統風力控制形成了標準化的操作模式，首先判斷用戶的身份，然后復習物理用戶提供的證明材料。簡而言之，它分為以下步驟：首先，回顧通過面對面的檢查來確認用戶身份的真實性提交材料。材料包括識別和收入證明，如身份證、戶籍、銀行流動和就業信息。其次，用戶的資產評估和確定信用額度，主要的資產估值標準抵押房地產和汽車生產等。最后，信用貸款，其他步驟可以添加，如調查貸款的使用和確認交易的意愿。

關注人的評論，首先，傳統的風險控制單元的時間跨度，至少在周需要層層審批，業務流程涉及多個人員和鏈接，導致效率低;其次，長時間的業務流程，無法滿足用戶的資本要求，導致壞的用戶體驗;最后，對小型業務，傳統的風險控制復雜的審計程序導致的高成本使銀行和無利可圖，所以這個巨大的市場的一部分。

智能風險控制對大數據，算法和計算能力，重視數據，生活等識別確認用戶的身份;欺詐識別風險，智能控制使用多維特征，許多數據表明意圖和傾向，反映用戶欺詐;普通用戶的還款意愿和能力評估判斷。

在互聯網經濟下具有“規模”增長的消費者金融市場中，智能風險控制可以捕獲非傳統的金融數據并增加弱勢的金融相關特征。機器建模和分析的方法用于及時有效地補充傳統的風險控制。首先，智能風控帶來閃電般的審查速度。時間跨度以分鐘和秒計算，為用戶提供更好的服務體驗。其次，對用戶行為數據的分析得出更準確的評估。最后，在風險預測中，數據模型的使用可以準確地量化未來風險最有可能發生的時間和情景。從快牛金科的實際應用來看，定量風險預測的結果與實際風險的表現一致，誤差很小。風險控制標準的放松和收緊所引起的壞賬績效水平的變化可以通過數據直觀地衡量。實際的業務運營非常有益。

目前，個性化的場景下貸款和大規模貸款，信用貸款和消費貸款等，智能風險控制有足夠的優勢，但是大的貸款和交易涉及資產評估、房地產貸款和供應鏈融資等大型企業。驗證的真實性，傳統風力控制仍然是不可替代的，兩個風控制模式仍將。

（三）智能風控成長空間巨大

在金融行業，風險控制中，無限智能風險控制是一個不斷迭代的過程，并不斷按照優化的結果進行。到目前為止，智能風險控制已經取得了良好的應用效果。實踐中，智能風險控制模型已經更好的用戶差異化程度，能夠清晰地反映出評價結果中的高質量和不良客戶，通過不斷的優化迭代，識別的準確性和判斷的速度，技術人員一直在螺旋式上升，但目前行業面臨的問題是數據島和信息不透明，行業總負債不共享，仍然是大空間智能風險控制技術的提升。在用戶體驗上，智能風險控制的最佳路徑有二點：一是減少對用戶的干擾，對于當前信用風險控制過程中需要獲得用戶授權等數據的審批，隨著數據共享和計算能力市場機制的完善，未來只有需要向客戶提供極少的信息進行評估，消除用戶對信息安全的顧慮，使用合規性。其次，在上述基礎上，提升用戶評估的準確性。。

人工智能是一種不可逆轉的趨勢，但人工智能在推廣特定情景時仍面臨一些外部阻力。

首先，由于一些工人，意識滯后，商業實踐中的人工智能面臨著銀行和其他機構的模型變革，在管理決策時考慮到潛在風險。其次，需要探討適當的業務情景。傳統的金融業務場景，在應用、審批，基于不同操作系統的貸款和大量人力資源等一系列環節之后，如何切入人工智能將在調整過程中面臨長期運行。此外，在監管方面，人工智能還暴露了“黑匣子”理論與“可追溯性”金融活動的矛盾。人工智能對于許多風險控制的實施過程并不是人類大腦能夠理解的，而是在一些監管更嚴格的情景中給予必要的解釋。

中國著名科幻作家劉慈新曾經說人工智能就像一個黑盒子。從理論上講，他們的計算步驟可以追溯，但由于計算量巨大，跟蹤實際上很困難甚至不可能。實現兩者之間的平衡并建立信任是未來人工智能面臨的巨大挑戰。在這種情況下，一方面，可以采用更加解釋性的算法。對于相同的數據，不同算法的結果不應該遠遠落后。另一方面，可以預期社會態度的變化和監管法規的調整。畢竟，它不僅僅是以人工智能為代表的計算機科學。隨著研究的深入和領域的細分，其他人類主體可能具有傳統邏輯意義的結果。

三、        人工智能對企業信息安全防護的影響

（一）人工智能時代下信息安全論述 

信息安全是指用戶使用網絡系統時，軟件和硬件不會被破壞，用戶數據不會被改變，為計算機的使用提供安全保障。目前，信息安全在網絡保護中尤為重要。在計算機網絡的發展過程中，出現了許多數據泄露事件，不僅給企業帶來了傷害，而且也暴露了許多人的隱私信息。從小的角度看，數據泄露事件給企業和人民造成了損失，在很大程度上阻礙了國家的發展和社會的進步。

因此，在人工智能快速發展的時代，我們不僅要追求技術進步，還要重視信息安全的保護。信息安全保護不僅是企業和國家的責任，也是每個公民的責任。

（二）威脅企業信息安全的因素 

目前大多數互聯網公司都在進行人工智能的研究，5G的華為技術是世界領先的，它不僅是企業的榮譽，也是國家的驕傲，影響企業信息安全的因素很多，涉及到很多方面，對信息安全的保護帶來了許多挑戰。

1）數據的集中存儲 

大量的數據可以存儲在計算機系統中，數據之間的緊密聯系，非常容易引起攻擊者的注意，成為一個黑客的目標。網絡數據繁多，從不同的方式，如電子郵件、微博、傳感器等，相對集中存儲的數據在一起增加數據泄漏的風險，并導致人身安全的喪失。 

2）數據加密技術 

計算機領域的數據加密一直是防止數據泄漏的首要任務，但仍有數據泄漏事件。人工智能技術的應用基于互聯網用戶的互聯網數據的收集。如果沒有大量的數據分析，將無法生成智能應用程序和技術服務。集中式數據庫集中在資源豐富的大型企業手中。一方面，他們收集數據，另一方面，他們分析數據并智能地應用它。企業主要是營利性的，信息安全投入太小，會增加數據泄露的風險。 

3）殺毒軟件的應用 

由于計算機病毒的不斷侵入，導致很多殺毒軟件的產生。如果計算機中毒，可能會導致多臺計算機，甚至整個企業計算機崩潰，數據丟失。病毒以不斷變化的形式出現，入侵計算機的方式多樣化，每次出現新的病毒，都會導致殺毒軟件的各個方面升級。企業不應該只根據病毒更新殺毒軟件，而應該讓企業的數據更加安全 

（三）企業信息安全的防護措施 

1）對數據安全技術研發 

從傳統信息安全技術的角度出發，企業必須加大對數據安全技術開發的投入，以保證人工智能的順利發展。同時，國家要給予大力支持和一定的幫助。多方面引進新人才。其他企業數據安全技術也在不斷發展，以保證網絡操作過程中的數據安全，從而使黑客蒙受損失。

2）重視敏感數據的保護 

敏感信息不應披露沒有用戶的權限。企業應優先保護用戶的私人數據，并規定使用的設備，以確保網絡可以正確操作。國家應該制定相應的制度措施的敏感信息，這使得一些人氣餒。

3）國家對數據的保護制度 

保護數據不僅是企業的責任。國家也應提出安全策略，制定安全要求，加強然后進行安全體系建設，加快人工智能立法的應用。國家應制定相應的數據保護法律法規，同時將數據保護滲透到學習課程中，教育幼兒，真正向每個人傳達數據安全意識。個人應及時清理隱私資料，安全文明上網。

4）合法共享用戶信息 

使用用戶信息時，應明確信息來源的合法性，確認數據的有效性，共享用戶信息時應征求用戶意見，用戶不得擅自披露。否則，將獲得虛假數據，這可能導致企業損失。

總結：隨著科技的蓬勃發展，人工智能的蓬勃發展也在繼續。盡管這個的人工智能還發展不完善，及時在早期進入的金融領域，還主要集中于風險控制、定量交易和智能客戶服務。然而，人工智能對世界的好處將不受限制。

人工智能的進一步推廣和應用，將形成廣泛的基于機器的智能決策，可以大大提高社會整體運行的效率。例如，在圍棋、自動駕駛、公安等領域，人工智能顯示出良好的學習能力和決策能力。

人工智能也帶來了社會結構的變化，如就業制度。一些簡單、重復和自動化的數據收集和記錄將被機器所取代。從目前的發展速度來看，客戶服務、簡單的風險控制、基礎營銷等人員更有可能被替換。技術的發展超出了人們的想象。就像2000年一樣，沒有人認為打字員在計算機和互聯網普及之后成為了紙堆中的象征。人工智能技術對人類生活的滲透將是巨大的。就像互聯網一樣，20年前需要訪問特定場景和手段的服務，如網吧、學校房間和撥號上網，都涉及到飲食和穿著。業務的各個方面的活動、業務和業務方面。當人們無法感受到人工智能的存在時，這意味著人工智能技術已經達到并得到了廣泛的應用。

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