對人工智能教育的建議精選(九篇)
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第1篇：對人工智能教育的建議范文
關鍵詞：人工智能技術；教學方法；編程能力
中圖分類號：TP3 文獻標識碼：A 文章編號：1009-3044（2014）16-3865-02
1 概述
2008年11月16日，中國科協成立50周年新聞會在北京召開。在新聞會上，“五個10”系列評選活動，即10位傳播科技的優(yōu)秀人物、10部公眾喜愛的科普作品、10個公眾關注的科技問題、10個影響中國的科技事件、10項引領未來的科學技術評選結果揭曉。10項引領未來的科學技術是：基因修飾技術；未來家庭機器人；新型電池；人工智能技術；超高速交通工具；干細胞技術；光電信息技術；可服用診療芯片；感冒疫苗；無線能量傳輸技術。
人工智能技術學科是計算機科學中涉及研究、設計和應用智能機器的一個分支。指人類的各種腦力勞動或智能行為，諸如判斷、推理、證明、判別、感知、理解、通信、設計、思考、規(guī)劃、學習和問題求解等思維活動，可以用某種智能化的機器來予以人工實現[1]。
通過《人工智能技術》課程的學習，使學生對人工智能技術的發(fā)展概況、基本原理和應用領域有深入了解、對主要技術及應用有一定掌握，并對現代人工智能技術發(fā)展的方向有所研究。通過人工智能技術課程的學習與研究，啟發(fā)學生對人工智能技術的興趣，培養(yǎng)知識創(chuàng)新和技術創(chuàng)新能力，并能將人工智能技術融入到今后所開發(fā)的計算機軟件之中。
《人工智能技術》是一門眾多學科交叉的新興課程，其涵蓋范圍廣，涉及知識點多，知識更新快，內容抽象，不容易理解，理論性強，而且需要較好的數學基礎和較強的邏輯思維能力，這給該課程的講授帶來了一定困難?！度斯ぶ悄芗夹g》也是一門應用型學科，怎樣將理論運用到實踐中，使學生將學到的人工智能技術知識和思想運用到自己的實際課題，這也是該課程需要解決的問題之一。
因此，對《人工智能技術》課程教學來說，我們要了解課程的最新信息，把握課程的特點，幫助學生找到好的學習方法，使他們能充分發(fā)揮自己的創(chuàng)新思維能力，提高學習興趣，該文給出了《人工智能技術》課程的教學與實踐的探索。
2 教學與實踐的探索
2.1 教材和實驗教學內容的選取
1） 人工智能技術是整個計算機科學領域發(fā)展最快，知識更新最快，最前沿的學科之一。在教材選用方面，我們采用了蔡自興教授等主編，由高等教育出版社出版的《人工智能基礎》這本教材。蔡自興教授的主要研究領域為人工智能、機器人學和智能控制等。這本教材是作者在美國國家工程院院士、普度大學教授傅京孫先生的指導和鼓勵下編寫，借鑒了國內外人工智能技術研究領域專家的最新研究成果和學術書籍的長處，該書比較全面地介紹了人工智能技術的基礎知識與技術，材料新，易于理解，兼顧基礎及應用[2]。
此外，我們還給學生自主學習提供多種類型的學習資料，其中包括參考書目，如：Russel S， Norvig P.等編著的《Artificial Intelligence： A Modern Approach》一書，人工智能技術國內外期刊，如電子學報，計算機學報，人工智能與模式識別，Artificial Intelligence，Journal of Artificial Intelligence Research，Engineering Applications of Artificial Intelligence和International Joint Conference on Artificial Intelligence，AAAI： American Association for AI National Conference等人工智能技術會議，使學生能夠掌握人工智能技術的更多前沿動態(tài)，提高學習興趣。
2） 配套的實驗教學內容?！度斯ぶ悄芗夹g》是一門理論性和實踐性都很強的課程，實踐性教學環(huán)節(jié)對該課程尤為重要。除了完成課本上的作業(yè)之外，還注重實驗教學，培養(yǎng)學生的創(chuàng)新能力、算法設計能力和編程能力。首先，每個章節(jié)設置相應的實驗，而實驗內容經過嚴格的考慮，如：五子棋游戲，產生式系統，旅行商問題，傳教士和野人問題，BP神經網絡實現簡單的分類，遺傳算法、人工生命程序等，要求學生運用所學章節(jié)的知識，獨立地設計和實現實驗內容。實驗報告包括簡述實驗原理及方法，給出程序設計流程圖，源程序清單，實驗結果及分析等內容，通過這種方式，進一步加強學生的信息獲取能力和研究能力。
2.2 教學方法和手段的改革
人工智能技術課程交叉性強，涉及面廣，傳統的教學方法手段單一，缺少交流，課堂氣氛沉悶，激發(fā)不起學生的學習興趣，教學效果不理想。人工智能技術這門課程內容抽象，如何激發(fā)學生的學習興趣是本課程需要解決的主要問題，也是關系教學改革成敗的關鍵。本課程需采用多種方法進行教學，以此來激發(fā)學生的學習興趣。
1） 問題啟發(fā)式教學?！度斯ぶ悄芗夹g》這門課程中有很多似是而非、引人入勝的問題，主要是用計算機模擬人類的智能來解決這種問題。在教學中，有目的的提出這些問題，鼓勵學生思考，提出自己的想法和解決方案，并進行分析和比較，這樣強化學生的主動學習意識，提高學習積極性[3]。
2） 個性化學習和因材施教。學生中存在計算機專業(yè)和非計算機專業(yè)本科畢業(yè)的差別，由于他們每個人的基礎不同，有的計算機知識比較匱乏，因此有必要針對每個學生的學習進度，課堂作業(yè)和實驗報告情況進行及時評估，對學生提出個性化的教學。例如：在實驗教學中，要求有能力和興趣的學生可以做探究性和創(chuàng)新性的附加實驗，從而引導學生發(fā)揮個性的空間，而對稍微吃力的學生則要求完成基本的實驗，更注重基礎知識的學習和夯實，這樣就能達到因材施教的目的。同時對不同層次的學生進行分析，進一步提出學習建議，并進行有針對性的指導。
3） 多媒體使用和多學科知識的融合。本課程PPT課件圖文并茂，提綱挈領，便于學生理解。課堂講授、板書與PPT手段相結合，注重課程中的關鍵詞用英文表示，并適當指定英文參考書，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。PPT課件運用了大量多媒體技術，如動畫、聲音、圖像，通過動畫和視頻演示抽象的概念、算法和過程，使人工智能技術中抽象的知識形象化，在課件中融入了文學，歷史等其他學科的相關知識，便于學生較好地理解知識難點和重點[4]。
4） 師生互動和課內外答疑。在教學中，改變了傳統的老師講，學生聽的教學模式。針對人工智能技術的實用性，適當提問，收集學生學習情況，盡量使用實例進行講解。設置了實驗講解互動課程，對于實驗的講解，學生可以提出疑問，然后在課堂上展開討論，學生可以看到問題從提出、分析到解決的整個過程，讓學生自己在討論中總結結論。為了解決教學中存在的疑難問題，還設有課后答疑，使學生能將所有的問題都理解透徹。
5） 理論研究與實踐結合。在教學內容的安排上，注重學生的理論研究和動手能力，適當布置一些課程相關的論文和實驗編程。通過課程論文，可以培養(yǎng)學生鉆研問題的興趣； 通過查閱科技文獻使學生掌握如何查找相關文獻的技能，可以培養(yǎng)學生撰寫科技論文的能力。通過實驗實踐，使學生可以更加清楚地了解人工智能技術基本概念和難點，也能了解算法的設計具體運行過程，并對其進行驗證，提高了學生的編程能力和和學習興趣。
6） 考試考核方式改革。本課程的考核考試也是一個值得探討的問題，本課程應采用多種綜合考試方法，注重學生對基礎概念、知識和基本的技能的掌握以及理論聯系實際的能力。平時作業(yè)考核成績，實驗實踐教學成績、提交課程論文成績，以及最后的期末考試成績形成一種有效的考試考核方法，促進學生主動學習，提高教學質量。實驗的評價指標在于算法設計、編程的準確性和實驗結果及分析。課程論文評價指是選題是否嚴謹科學和具可研究性，論文結構、思路是否嚴謹，論文內容科學性、正確性，能否提出自己的見解?？疾椴殚喛萍嘉墨I的能力主要通過是否查找到權威的、最新文獻以及撰寫是否規(guī)范。
2.3 學生學好《人工智能技術》課程的建議
《人工智能技術》是一門理論與實踐相結合的應用課程，學生如何學習這么課程，也是我們應該探討的問題。
學生應該正確看待《人工智能技術》這門科學的發(fā)展。人工智能技術孕育于20世紀30、40年代，形成于60、70年代，發(fā)展至今，人工智能技術只有短短60多年的歷史，它是一門不斷發(fā)展和完善的嶄新學科，還有許多課題處于探索中，理論和技術還遠未成熟，我們應該對它有科學的認識。
針對非計算機專業(yè)本科畢業(yè)的學生，除了課堂聽講之外，還應該課下自學該課程的先修課程，如：數據結構、離散數學等課程。人工智能技術中涉及到大量的數學知識，如：模式識別需要具有較好的概率論，數理統計知識，另外還會用到少量隨機過程、模糊數學的一些知識。人工智能技術是一門應用課程，編程語言的掌握必不可少，涉及到SVM算法，粒子群算法，免疫算法神經網絡，遺傳算法等算法，實現這些算法要求學生具有較強的編程能力。
學生應該多讀，多查閱資料，特別是國外的期刊文獻和重要國際會議論文，多了解人工智能技術最前沿的信息，理論聯系實際，加深對基本算法的理解，并將人工智能技術的知識運用到自己所研究的領域，以做到學以致用。
3 結論
人工智能技術在一定程度上代表著信息技術的前沿，該文對《人工智能技術》的課程教學進行了一些探討，教學與實踐效果有了顯著提高，但仍然有許多方面還需要我們繼續(xù)探討和改進。
參考文獻：
[1] 蔡自興，徐光佑.人工智能技術及其應用[M].北京： 清華大學出版社，2003.
[2] 蔡自興，肖曉明，蒙祖強，等.樹立精品意識搞好人工智能技術課程建設[J].中國大學教學，2004（1）：28-29.
第2篇：對人工智能教育的建議范文
關鍵詞：人工智能；教學改革；教學方法
引言
人工智能(ArtificialIntelligence)是一門研究和模擬人類智能的跨領域學科，是模擬、延伸和擴展人的智能的一門新技術。由于信息環(huán)境巨變與社會新需求的爆發(fā)，人工智能技術的日趨成熟。隨著AI3.0時代的到來，大數據、云計算等新技術的應用也愈發(fā)廣泛，對于管理類人才來說，加強對人工智能知識的深入學習，不斷將人工智能技術與管理知識結合起來，對其未來職業(yè)生涯的發(fā)展有著重要作用。人工智能是一門前沿學科，管理學院開設人工智能課程的目的是為了更好地培養(yǎng)學生的技術創(chuàng)新思維與能力，基于其覆蓋面廣、包容性強、應用需求空間巨大的學科特點，通過概率統計、數據結構、計算機編程語言、數據庫原理等基礎課程的學習，加強學生解決實際問題的能力，為就業(yè)打下基礎。本文基于社會對于人工智能領域的人才需求，結合諸多長期從事經管類專業(yè)課程教學的老師意見，針對管理類人才的人工智能課程教學內容與方法進行探討，以期對中國高校人工智能課程教學改革研究提供幫助與借鑒。
1、教學現狀與問題
作為一門綜合性、實踐性和應用性很強的理論技術學科，人工智能課程內容及內涵及其豐富，外延極其廣泛。學習這門課程，需要較好的數學基礎和較強的邏輯思維能力。針對管理類人才，該課程在課程教學過程中存在幾個較為突出的問題。(1)課堂教學氛圍枯燥目前，中國大多數大學仍采用傳統的課堂教學模式，在教學過程中照本宣科，忽略與學生的互動，并且缺乏能夠有效引起學生學習興趣與加深知識理解的教學環(huán)節(jié)設置，如此一來大大降低了學生自主思考的能力。在進行人工智能相關課程知識講解時，隨著章節(jié)的知識難度不斷增加，單向介紹式的枯燥教學方式無法反映人工智能學科的全貌，課堂講解難以同時給以學生感性和理性的認知，部分學生因乏味的課堂氛圍漸漸無法跟上教學進度，導致學習動力不足。(2)基礎課程掌握不牢管理類專業(yè)的學生大部分都會走向更加具體化的管理崗位，具有多學科的素養(yǎng)，但這也導致很多學生所學知識雜而不精。學生在基礎不夯實的情況下去學習更高層面的知識，給學生學習與老師教學都造成了很大困擾。人工智能課程知識點較多，涵蓋模式識別、機器學習、數據挖掘等眾多內容，概念抽象，不易學習。一些管理類專業(yè)的學生未能熟練掌握高等數學、運籌學、數據結構、數據庫技術等先修課程，缺乏一定的關聯思考和研究意識，導致課程學習難度增加，產生學時不足和教學內容難點過多的問題。(3)教學與實際應用脫節(jié)當下，人工智能廣泛應用于機器視覺、智能制造等各個領域，給學生提供了大量的現實案例，使得人工智能不再是高深莫測的理論，而是現實中可以觸及的內容。例如，在機械學科領域，人工智能技術是電氣工程、機械設計制造、車輛工程等方向的重要技術來源；在醫(yī)療領域，是醫(yī)療器械的創(chuàng)新生產源動力；在能動領域，是高端能源裝備與新能源發(fā)展的重要驅動；在光電信息與計算機工程領域，技術的發(fā)展時刻推動著智能科學與技術核心價值的提升。然而，對于管理類專業(yè)的學生來說，現階段的人工智能教材涵蓋許多智能算法及相關理論，在教學過程中常常涉及到很多從未接觸過的抽象理論和復雜算法，書本中的應用實例大多紙上談兵，缺乏專門適用于管理類專業(yè)知識與人工智能技術相結合的教學實踐，加上一些教師授課方法單一，不利于引導學生將人工智能算法應用于現實生活。另外，大學生對知識的理解能力差異很大，教師采用統一的方式教給他們，這使一些學生無法跟上和理解，教師也無法控制學生的學習狀況，導致學生缺乏動力。因此，如何結合學生的現實情況，提高他們的動手能力和實踐經驗也是人工智能課程教學要考慮的問題。
2、管理類人才的人工智能課程教學改進策略
課程教學改革是一項提高大學教學效果和人才培養(yǎng)質量的重要手段。如何在時代背景下應用新技術和新思想進行實施課程教學改革是高校亟待解決的問題。對于高校的教學工作而言，教學目標、教學內容和教學方式的變化不再是課程資源的簡單數字化和信息化，而是充分利用時代信息資源優(yōu)勢的新型教學模式。針對管理類專業(yè)人工智能課程教學過程中存在的問題，可以從教學方法改進和教學內容設置兩個方面進行課程教學改進。
2.1教學方法改進
教師對學生具有引領作用，其教學方法的改進能夠帶動學生改進自身學習方法。(1)啟發(fā)式案例教學案例教學法就是教師根據教學目標、教學內容以及教學要求，通過安排一些具體的教學案例，引導學生積極參與案例思考、分析、討論和表達等多項活動，是一種培養(yǎng)學生認知問題、分析和解決問題等綜合能力的行之有效的教學方法。啟發(fā)式案例教學以自主、合作、探究為主要特征，調動學生的學習積極性，并緊密結合人工智能領域的相關理論與方法，有效理解知識要點及其關聯性，適用于管理類專業(yè)學生的教學。具體而言，高?；谄鋯栴}啟發(fā)性、教學互動性以及實踐有用性等特點，可以建立基于人工智能知識體系的教學案例庫，雖然這項建設將極具挑戰(zhàn)性與耗時性，但具有很強的積極效果：培養(yǎng)學生較強的批判性思維能力，更多地保留課程材料，更積極地參與課堂活動，對提高教學質量、培養(yǎng)具有人工智能背景的管理類人才具有重要意義。例如，通過單一案例教學，讓學生掌握相關基礎知識原理及應用；通過一題多解的案例使學生思考如何獲取最有效的解題方法；通過綜合案例的設計，啟發(fā)學生全方位地探索問題的解決方案。(2)研討互動式教學研討互動式的各個教學環(huán)節(jié)是逐漸遞進、有機結合的。研討是基于學生個體的差異性，在課堂討論的過程中對學生做出評判，從而對不同類型的學生開展針對性的教學?；觿t是在研討的基礎上，通過老師與學生、學生與學生的互動，讓學生主動參與到課堂教學的過程中來。在人工智能課程教學過程中，教師通過課堂討論了解學生對于知識點的掌握情況，可以有針對性地設計教學內容，例如，對于學校積極性不強的學生，將人工智能理論內容與學生個人興趣范疇、社會產業(yè)發(fā)展及研究現狀聯系起來，能夠極大程度地提高學生學習的自主能力；對于基礎知識較為薄弱的學生，可以在教師的指導下查閱相關文獻資料，根據自己的理解撰寫心得報告，并在課堂或課外進行師生互動。像這樣研討與互動相結合的模式。有助于增強學生的探索和求知欲望，建立起濃厚的學習氛圍。(3)有效激勵式教學人工智能是引領未來的戰(zhàn)略性技術，人才需求量極大，對教師的教學水平也提出了更高要求，因此，進行有效激勵極為重要。在學生激勵方面，可以舉辦各類人工智能競賽項目，設置相應項目獎學金，吸引學生參與實踐，調動學生做研究、發(fā)論文的積極性。例如，教育部主辦的中國研究生人工智能創(chuàng)新大賽，圍繞新一代人工智能創(chuàng)新主題，激發(fā)學生的創(chuàng)新意識，提高學生的創(chuàng)新實踐能力，為人工智能領域健康發(fā)展提供人才支撐。高校也可以借鑒這種模式，在各學院乃至全校開展此類競賽項目，激發(fā)學生的創(chuàng)新能力與團隊合作能力，鼓舞更多學生加入到人工智能課程的學習中來，激發(fā)其學習興趣。在教師激勵方面，在教師聘任和提升過程中把參加學生課程制定、課堂與課外作業(yè)、課程項目和論文指導等看作教學任務的一部分，鼓勵教師積極參與這些活動。(4)學科滲透式教學人工智能學科知識融合程度較高，學科交叉性強。基于人工智能的學科交叉性特點，增強管理類人才對學科應用的領悟，可以采取開展學科滲透式教學的方法。從2015年起，國務院和教育部先后印發(fā)了《國務院關于積極推進“互聯網+”行動的指導意見教育》、《高等學校人工智能創(chuàng)新行動計劃》等文件，“互聯網+”、“智能+”已經滲透到各個領域，人類進入數字經濟時代，社會需求“技術+管理”的高端復合人才。例如，基于工業(yè)4.0和強國戰(zhàn)略，人工智能技術在智能制造的應用極為廣泛。上海理工大學非常重視少數民族預科班的教育質量。為增強少數民族管理類人才對該領域應用的認識，我們請機械工程、能源動力領域的相關專家以授課或講座的形式，進行相關領域知識和發(fā)展趨勢的講解，使學生理解更為透徹。此外，在教學實踐過程中，還可以用舉辦人工智能知識交流會、線上人工智能論壇等形式，促進不同專業(yè)間老師、學生對于人工智能知識模塊的見解，相互交流、滲透和學習，從而推動人工智能課程教學的改進。
2.2教學內容設置
世界一流大學在人工智能課程內容設置根據不同國家的教育體系設置，肯定會有不同，但頗有共通之處。本文借鑒世界頂尖大學經驗，針對管理類專業(yè)人工智能課程教學內容進行研究，結合中國教育體系設置，認為應從以下幾方面進行改進。(1)核心內容設置為避免學生因為知識點過多而出現雜而不精的問題，勢必要精化教學內容。在互聯網時代，我們可以使用云計算和其他方式來實現數據信息的傳輸、存儲和處理，通過在線收集和整合網絡課程相關數據，挖掘和豐富教學資源，并在整合課程資源的基礎上，進行研究方法和前沿知識的擴展。在核心內容設置方面，可以通過收集到的數據資料，選擇人工智能領域具有代表性且難易程度適中的知識作為重點，使學生能夠在有限的學時內掌握人工智能的知識脈絡。例如，編寫針對管理類人才的人工智能教材，內容涉及緒論、知識表示與推理、常用算法、機器學習、神經網絡等方面的同時，重點增加相應知識點在管理上的應用案例，加強學生對知識點的理解。同時，根據管理類專業(yè)偏向領域，開設關聯程度較大、應用較廣泛的人工智能選修課程，以便學生根據自己的興趣與需求選修具體方向的課程。(2)注重學生的數理及編程基礎良好的數理及編程基礎是學習人工智能的前提。只有具備了這些基礎，才能搞清楚人工智能模型的數量關系、空間形式和優(yōu)化過程等，才能將數學語言轉化為程序語言，并應用于實驗。管理學院人才的數理及編程基礎相對薄弱，因此，在安排學生學習人工智能課程之前，建議開設面向全體管理類專業(yè)學生的微積分、線性代數、概率論等專業(yè)基礎數學課程以及C語言、python等編程基礎課程，使學生具備數學分析的基礎與一定編程基礎，為學習人工智能課程打下堅實的基礎。另外，可以推進MOOC平臺建設，在平臺上開設人工智能網絡課程，幫助學生掌握人工智能知識基礎及專業(yè)技能。(3)實驗建設為了加強學生對于人工智能知識點間的關聯性理解，可以基于不同的應用模塊，設計具有前后鋪墊、上下關聯的綜合性實驗，設計不同層次的項目要求，同時基于相同的實驗課題，讓學生分組對實驗課題進行攻克，并設置多元化的實驗評價體系，通過實驗教學過程中反映出的不同進度，讓教師能對學生的學習水平做出準確評判，及時進行教學反思，以便更好地開展下一步工作。例如，針對人工智能課程應用中很廣的遺傳算法，在某一管理規(guī)劃的具體應用上設置理解－實現－參數分析－具體應用－嘗試改進－深度拓展的不同層次的項目要求，在這些項目層次中規(guī)定必做項與可選項，讓學生基于同一實驗課題進行合作學習，然后通過個人自我評價、小組成員互相評價以及教師評價的方式進行打分，對小組整體能力以及個人能力進行綜合評估，以期培養(yǎng)學生的自主思考能力。
第3篇：對人工智能教育的建議范文
未來十年，世界上50%的工作，都會被人工智能所取代，尤其是助理、翻譯、保安、邊防、前臺……今天的人臉識別在有些場景比人精確20倍。一個個領域，人都會被機器超越，不只是取代。
機器超越人已不再遙遠
從識別、感知、認知，到做決策、反饋，人工智能在過去五年有非常大的進步。博弈的例子有AlphaGO，感知的例子有微軟小冰，決策的例子有Google Gmail的自動回復。
我在30多年前就做人工智能，可惜，無論對弈、語音識別、自然語言理解都沒有生逢其時。因為當時機器不夠快，數據不夠多，算法不夠先進。但是今天，它們夠先進了。
機器學習最重要的一個突破是深度學習。深度學習，就是用非常大的神經元，用巨量的數據充進去訓練。它可以在識別、分類或者預測方面，遠遠超過任何過去的算法。這個學習的算法特別適合巨大的數據量。
什么情況才能用人工智能？人工智能不是萬能的，但滿足以下條件，人工智能絕對可以做出特別有價值的產品：千萬級別的海量數據；頂尖的科學家；非常清晰領域的邊界；非常好的標注；非常多的計算量。
很多人說人工智能好遙遠。其實不是，百度、淘寶、滴滴的背后都是一個人工智能引擎。一些過去認為比較遙遠的，如圖像識別、語音識別的比賽，機器已經超越人了。
人工智能的應用領域
一個創(chuàng)業(yè)公司的用戶達到了千萬級別的時候，肯定需要人工智能引擎。因為系統需要做一些判斷和推薦：推薦什么商品給用戶，該放什么樣的廣告。所以，做人工智能創(chuàng)業(yè)的，最好是已經有互聯網數據的公司。
當然，還有很多公司是沒有互聯網數據的，這些公司也能創(chuàng)造價值。
哪些領域會最先呢？一定是數據最大、最快能產生價值的領域。如金融領域：銀行、保險、券商、智能投庫、AI量化基金，是最快能產生價值的。
哪些是對人類最有意義的？一定是醫(yī)療領域。癌癥的檢測、切片，基因個性化的治療。
最大的一個領域應該是無人駕駛。當電動車、共享經濟、無人駕駛三件事情同時發(fā)生的時候，人類經濟會產生最大的提升和改變。以后我們出去打車，應該是隨叫隨到，人都不需要買車了，停車場也不需要了，路上的車也變少了，空氣也變好了，這些都是一些會發(fā)生的很好的“副作用”。
最厲害的AI公司將是Google。當Google搜索里面的引擎被提煉出來成為一個Google大腦的時候，用在互聯網領域就變成了Gmail的自動回復，變成了Google的搜索和廣告；用在汽車領域就是GoogleCar；用在人的健康領域就成了GoogleHealth；用在圍棋上就是AlphaGO。
百度大腦也是一個類似的項目。每個偉大的互聯網公司都應該考慮：擁有大數據是不是也應該像Google一樣，用更多的深度學習創(chuàng)造商業(yè)價值？
中國有特殊機會
當你要做人工智能的時候，我有幾個建議：要有特別大的數據，最好是閉環(huán)的，只有你有，別人沒有；要買很多機器，尤其考慮GPU；要有經驗豐富的深度學習專家；最后要把年輕人訓練起來。
為什么特別提到訓練年輕人呢？因為一個優(yōu)秀的數學和計算機專業(yè)畢業(yè)生，培訓6個月就可以做人工智能工程師了。
因此，最領先的人工智能國家，當然是技術最領先的、論文最領先的、應用最領先的，而且也是年輕人最上進、最努力、最勤奮的國家。
中國有一些很特殊的機會。中國教育特別重視優(yōu)秀的理工、數學底子，世界上的人工智能論文43%都是中國人寫的。中國傳統企業(yè)比美國落后，但這表示人工智能注入進去就會產生很大價值。在座每一個潛在的獨角獸公司和快到獨角獸的公司，如美圖、知乎、BRPK，都在快速的招人工智能專家，幫他們提升價值。美國領先的公司，無論是Google、坦斯福羅，還是微軟、CNTK、Facebook，在中國都很難本土化，這都是中國公司的機會。
人工智能時代的投資藍圖
創(chuàng)新工場在人工智能時代的投資藍圖包括以下幾個方面。
大數據公司。誰有大數據，我們就可以做人工智能。
R別。語音、手勢、人臉等識別會有很大的突破，但是自然語言的理解，即語義方面的突破，可能還需要5-10年。
傳感器。傳感器現在很貴， Google做輛車要幾十萬美元，但我深信三年以后價格就會降下來。所以，我們更愿意投資那些現在看起來很貴，但一旦量產價格就會降下來的公司。
家庭機器人。家庭機器人長的像人的，恐怕還需要近十年的時間。但是，一些智能音箱、工業(yè)商業(yè)的應用，可以快速發(fā)展起來。
無人駕駛。無人駕駛一定是先開始輔助人駕駛，然后人來輔助機器，最后才能達到全天候的駕駛。
我們投資的人工智能項目，比較著名的是FACE++，還有地平線機器人、小魚在家、金融界的人工智能第四范式，以及玉石科技的無人車，它已經開始在園區(qū)里面上路測試了，連駕駛盤都沒有，所以完全是無人駕駛的工作。
我們深信，十年以后回顧人類歷史，人工智能不只是一個創(chuàng)業(yè)的機會，也絕不僅是一個移動互聯網之后最好的創(chuàng)業(yè)機會，而會被認為是人類有史以來最好的創(chuàng)業(yè)、創(chuàng)新機會，對人類有潛在的巨大改變，對人類生活有最大提升的一種技術。（本文摘自李開復12月6日在WISE-2016獨角獸大會上的演講，有刪改，標題為編者所加，未經本人確認。）
一周視點
李開新
360手機執(zhí)行副總裁2017年不折騰
作為初創(chuàng)企業(yè)和新品牌，穩(wěn)和好要比高和快更重要。天道酬勤，只要不折騰，有正確的方向和明確的定位，企業(yè)總歸會成功的。
12月5日，360手機新掌門李開新接受媒體采訪時表示，2017年的思路是穩(wěn)健運營，不折騰，不去做一夜暴富的夢，認認真真專心做手機。
古永鏘
優(yōu)酷創(chuàng)始人、阿里文娛戰(zhàn)略投資主席融合、鏈接是未來關鍵
用兩個詞來形容我看到的未來：融合和鏈接。搶用戶、圈地這種邏輯在新的十年越來越難，但如何使融合和鏈接產生增值是企業(yè)需要考慮的關鍵。
12月6日，古永鏘在WISE-2016獨角獸大會演講中說，未來是融合的時代，也是全球互聯網的時代。文化娛樂將是一個重要風口，產生很多創(chuàng)業(yè)機會。
唐沐
小米影業(yè)總裁、小米VR總經理小米VR“鐵人三項”
第4篇：對人工智能教育的建議范文
【關鍵詞】人工智能 財務決策 應用
一、財務和人工智能技術應用概述
1987年美國執(zhí)業(yè)會計師協會（AICPA）發(fā)表了一份管理指導特別報告“人工智能和專家系統簡介”，將人工智能引入到會計和財務管理領域。自此，西方財務和會計界對人工智能技術和專家系統在會計、審計和財務分析與管理等方面進行了廣泛探索，開發(fā)出了許多實用的專家系統來解決復雜的財務分析和會計決策問題。人工智能技術通過模擬人類專家求解復雜問題的方法，建立相應計算機輔助系統，使財務和經營決策智能化，從而使得現代會計系統在實現信息化和網絡化后，向智能化邁進。財務和會計專家系統分成以下四類：
1.財務分析專家系統。成功的財務分析可以確定某個公司的經營狀況，如投資或信用評估風險等級。由于會計和財務業(yè)務職能的復雜性，有些財務分析專家系統同時跨越多個問題域。例如，根據專家系統的輸入和相應的輸出建議，解決分類問題的財務分析，專家系統同時可能又屬于診斷或糾錯問題。
2.合成專家系統。具體包括：（1）在相對較小搜索空間的約束條件下，配置目標集，如管理商業(yè)貸款組合計劃的MAEBLE專家系統；（2）在相對較大搜索空間的約束條件下，設計目標集，如個人理財設計PLANMAN專家系統；（3）設計采取行動的規(guī)劃專家系統，如審計規(guī)劃EXPERTEST系統等。
3.組合專家系統。這類專家系統主要是解決復雜問題的組合分析，如：控制風險估計系統，詐騙檢測系統，風險估計系統APX。
4．財會知識傳授和職業(yè)教育專家系統。如國際上一些大會計公司內部使用的培訓專家系統，和輔助會計專業(yè)大學生實踐的專家系統。實踐證明，這些系統可以讓沒有專業(yè)經驗的人員有效獲得解決某些具體問題的相關知識。
二、財務和會計專家系統基本結構
財務和會計專家系統是一種工作在專家水平上的計算機系統，應用專家的專門知識和推理能力，解決通常情況下難于處理的問題。需要人類領域專家寶貴的經驗、智慧與思維方法以及相應的計算機技術的發(fā)展。到目前為止，在財務和會計領域，應用最廣、最成熟的是基于規(guī)則的產生式系統。財務會計專家系統中的解釋模塊主要是用于推理過程的解釋，回答相關財務結論是如何得到的。系統的透明性就是由解釋模塊來實現，而這種透明性是專家系統所必需的。有了透明的解釋功能，由結論可以反過來追蹤推理機調用了哪些規(guī)則，在分析推理過程中獲得了哪些財務數據和特征信息。財務和會計領域的許多問題非常適合利用專家系統來求解，如審計、稅務、管理會計和職業(yè)教育等。財務分析師、審計專家和金融專家在會計實務中獲得許多珍貴的知識和經驗，這些知識和經驗有的是無法在文獻中獲得。如果把這些知識通過一定的方式累積、保存在專家系統的知識庫中，其在職業(yè)教育和幫助非資深財務工作者解決問題的能力方面所產生的作用和意義是不言而喻的。
三、智能財務和會計系統建模步驟
在利用專家系統來描述和解決一個財務和會計問題時，其建模過程有6個步驟。下面以租賃業(yè)務為例，介紹其建模過程：（1）列出所有可能的選項。如承租人有兩個租賃選擇：經營性租賃和資本性租賃。（2）確定相應的規(guī)則。區(qū)別經營租賃和資本租賃的四條基本規(guī)則是：第一，所有權轉移；第二，存在采購契約選項；第三，使用大于75%的資產經濟壽命；第四，租賃費用的現值超過90%的資本市場公允價值。（3）確定規(guī)則應用的程序（推理機）。如租賃業(yè)務中，在租賃結束期末，將所有權轉讓給出租人的是資本性租賃，不管出租人在租賃期內是否使用完75%的資產使用壽命。這樣第一條規(guī)則應該是判斷租賃期內所有權是否轉讓。（4）每條規(guī)則的所有術語必須明晰定義。如租賃期不僅包括租賃初期，還包括其他各自租賃期間，在租賃期間，假設租賃延長是合理的、肯定的。（5）在一個規(guī)則應用前，首先按事實匹配，選擇何種測試。如要知道租賃期間，必須知道租賃是否有何契約更新選項；計算最小租賃費用的現值時，必須知道是否確保殘值，而且承租人是否了解出租人采用的貼現率。（6）用何種計算法，確定一個規(guī)則啟用，例如，在應用第四個規(guī)則時必須計算現值。
四、智能財務和會計系統存在的問題和發(fā)展趨勢
在開發(fā)面向財務管理和會計領域的專家系統時，最主要的問題是沒有相應的專家和知識工程師以及規(guī)則的提取，在人工智能領域，這個問題稱為知識獲取。影響專家系統知識庫質量的五個主要決定因素是：領域專家；知識工程師；知識表征方法；知識的提取；問題域。由于專家系統在判斷問題時，表現出知識的不完備性、知識獲取的“瓶頸”以及較差學習能力、推理能力的“脆弱性”等問題。為了克服財務管理和會計專家系統存在的問題和提高系統的智能化程度，隨著專家系統研究工作的進一步深入，一方面，人們研究如何通過合理使用專家系統技術本身改善其性能。另一方面，由于專家系統中的知識類型不斷增加，單一的知識類型和問題求解方法給專家系統的應用帶來很大的局限性，遠遠不能滿足復雜問題的求解要求。為使系統更加有效地工作，同時采用多個問題求解器處理一個復雜問題成為必要。
參考文獻
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[3]Joyce Bischoff.數據倉庫技術[M].北京：電子工業(yè)出版社，1998.34-38.
[4]高洪深.決策支持系統（DSS）——理論、方法、案例[M].北京：清華大學出版社，1996.
第5篇：對人工智能教育的建議范文
【關鍵詞】智慧健康養(yǎng)老;養(yǎng)老服務;互聯網科技;人工智能技術
隨著社會飛速發(fā)展，經濟水平顯著提高，醫(yī)療技術進步迅猛，人口壽命得以不斷延長，老年人口比例逐年上升，據統計，2020年我國60周歲及以上和65周歲及以上老年人口分別占全國總人口的18.1%和12.6%，其中，失能、半失能老人高達4000余萬人，且老齡化的發(fā)展趨勢將進一步加深。目前，我國的養(yǎng)老還是主要以家庭養(yǎng)老為主的模式，家庭中醫(yī)療器械缺乏，家庭成員的醫(yī)療保健知識相對不足，老年人定期體檢意識薄弱，對自身健康狀況的認識不到位，可能導致失能、半失能老年人數量繼續(xù)上升，加重社會養(yǎng)老負擔，而我國家庭小型化、無子化傾向明顯，子女由于工作等原因，照顧老人的時間和精力有限，造成家庭養(yǎng)老支持功能弱化，加之老年人獨居趨勢增快，代際空間距離持續(xù)擴大，子女照護老年人的難度日趨增大，給社會養(yǎng)老事業(yè)帶來極大的挑戰(zhàn)［1］。
一、智慧健康養(yǎng)老概述
智慧健康養(yǎng)老是一種運用新型高科技信息化產品，依托于養(yǎng)老服務和健康管理的公共服務平臺，高效能的銜接和改善消費者、家庭、社區(qū)(街道)、養(yǎng)老機構(中心)與健康養(yǎng)老資源等多方面要素，盡可能地去滿足老年人的特殊需求。目前，我國智慧健康養(yǎng)老行業(yè)的發(fā)展主要體現為智能健康養(yǎng)老服務產品的供給日新月異，供給量日益增加;養(yǎng)老服務和健康管理公共服務平臺的建設發(fā)展勢頭迅猛，系統功能不斷豐富;智慧健康養(yǎng)老服務商業(yè)化模式和高效能的行業(yè)體系逐步完善，行業(yè)規(guī)范性得以增強;網絡建設和人工智能化水平逐年進步，為智慧健康養(yǎng)老的后續(xù)發(fā)展奠定一定基礎［2］。當前，我國智慧健康養(yǎng)老的形式集中體現在社區(qū)(街道)居家養(yǎng)老、機構養(yǎng)老、醫(yī)養(yǎng)結合養(yǎng)老和虛擬養(yǎng)老，服務形式基本體現為“系統(平臺)+服務+老人+終端”。其中，社區(qū)居家養(yǎng)老主要依托社區(qū)養(yǎng)老服務中心，在社區(qū)搭建管理信息平臺，為老年人提供基本生活幫助服務，開辦老年餐廳、適老化娛樂活動室等場所，提高老年人生活樂趣，家庭配置居家醫(yī)療設備和遠程智能監(jiān)護系統，老年人使用智能監(jiān)護床、智能穿戴設備等智能產品，實現健康管理的需要。機構養(yǎng)老模式下，機構配置智慧健康養(yǎng)老服務系統，老年人隨身攜帶定位芯片，機構工作人員借助信息系統對老年人進行實時監(jiān)測，掌握和監(jiān)控老年人信息動態(tài)。醫(yī)養(yǎng)結合養(yǎng)老則是將醫(yī)學治療、日常護理、功能康復和健康養(yǎng)老有機地融為一體，為老年人提供優(yōu)質的健康養(yǎng)老服務，具體表現在利用社區(qū)醫(yī)療衛(wèi)生機構和社區(qū)養(yǎng)老服務中心，通過傳統醫(yī)學治療實現醫(yī)療康復、專業(yè)照護、醫(yī)養(yǎng)結合功能，通過簽約家庭醫(yī)生實現居家檢查、治療的需求，應用移動終端實現居家巡視、遠程診療的愿望。虛擬養(yǎng)老模式下，政府建立綜合信息服務平臺，老年人通過手機、智能機器人等服務終端提出服務需求，平臺依據老年人的需求安排專業(yè)人員提供服務，能夠減少老年人不必要的外出，降低老年人時間成本，提高服務效率，該模式受時空限制較小，服務范圍廣泛，更能夠滿足老年人的個性化需求［3］。
二、智慧健康養(yǎng)老現存問題
近些年來，物聯網技術、大數據技術、人工智能技術等高科技技術發(fā)展飛速，為智慧健康養(yǎng)老服務行業(yè)的發(fā)展帶來前所未有的機遇和挑戰(zhàn)，雖然這些技術的進步拓展了養(yǎng)老領域的新模式、新業(yè)態(tài)，有效減少了養(yǎng)老服務人力投入，養(yǎng)老服務費用大幅下降，極大地提高了養(yǎng)老服務水平，滿足了部分老人家庭養(yǎng)老的夙愿，但面對龐大和特殊的老年群體，當下我國智慧健康養(yǎng)老服務體系仍存在不足。
(一)關鍵核心技術相對落后。智慧健康養(yǎng)老的發(fā)展有賴于科技進步，可穿戴設備、智能監(jiān)測設備、智能機器人、遠程管理系統等科技產品是智慧健康養(yǎng)老中必要的照護設施設備，有效解決傳統養(yǎng)老中的人員不足、監(jiān)護困難的問題，使得智慧健康養(yǎng)老發(fā)展勢頭良好，然而，智慧設備的設計、研發(fā)與信息通信技術、高精度傳感技術息息相關，芯片技術、高精度傳感技術等技術的掌握是智慧健康養(yǎng)老事業(yè)持續(xù)發(fā)展的關鍵，而我國芯片技術等核心技術的研究起步較晚，發(fā)展相對緩慢，遠落后于國外相關企業(yè)，對智慧健康養(yǎng)老高端化發(fā)展的制約作用較大［4］。
(二)行業(yè)數據資源共享受阻。受個人閱歷、文化習俗、地區(qū)經濟發(fā)展水平的影響，社會各界對智慧健康養(yǎng)老的認知仍處于初淺階段，理解也存在明顯差異，大部分人尚未認識到智慧養(yǎng)老的本質意義。在信息化時代，數據至關重要，也是智慧健康養(yǎng)老產業(yè)有效運行的關鍵因素，然而當下智慧健康養(yǎng)老由于仍處于起步階段，相關服務平臺的數量雖逐漸增多，但各平臺之間的信息共享不足，導致數據孤島化嚴重，尤其在人口、醫(yī)療、社會服務等領域的信息缺乏有效共享和認證對接，導致大量信息資源及數據整合難度大，全面智能化實現的動力不足［5］。
(三)公共服務平臺支撐不足。養(yǎng)老是一項偉大的民生事業(yè)，智慧健康養(yǎng)老產業(yè)具有公共服務屬性，外溢效益和拉動作用也較為顯著，在成長初期，僅依靠市場機制運作，忽視技術認證和產業(yè)監(jiān)測等必要內容，難以實現快速高效發(fā)展，迫切需要公共服務平臺的支撐。目前，我國地方政府、相關技術企業(yè)、養(yǎng)老機構都在進行養(yǎng)老服務信息系統的建設，但對知識產權、檢查檢測認證、科研成果技術轉化、體質指標評估服務、養(yǎng)老產業(yè)監(jiān)測等智慧健康養(yǎng)老公共服務平臺的支持力度不足，因此，對智慧健康養(yǎng)老持續(xù)發(fā)展的支撐能力有限［6］。
(四)政府與市場作用模糊。在當前“9073”的養(yǎng)老格局下，養(yǎng)老服務總體上建立了以居家養(yǎng)老為基礎，社區(qū)養(yǎng)老為依托，機構養(yǎng)老為補充的多層次養(yǎng)老服務體系，但在智慧健康養(yǎng)老體系建設上仍存在諸多不足，整體上表現為市級政府部門對智慧健康養(yǎng)老的建設發(fā)展統籌規(guī)劃不足、監(jiān)管力度不夠，區(qū)縣級政府部門對養(yǎng)老服務進行指導的定位不清，缺少推進的有力抓手，社區(qū)(街道)養(yǎng)老服務管理中心和養(yǎng)老驛站功能交錯，提供的養(yǎng)老服務相對混亂，服務體系不健全，難以為行業(yè)的持續(xù)發(fā)展提供有力保障［7］。
(五)智慧健康養(yǎng)老普及率較低。智慧健康養(yǎng)老相關技術雖然逐漸發(fā)展和改進，但實用技術與核心技術仍相對較弱，與廣闊的市場需求相比，顯得有些捉襟見肘，在智慧健康養(yǎng)老領域的作用也不夠突出。由于技術水平有限，智慧健康養(yǎng)老產品同質化、低端化等問題嚴重，制約產品的廣泛應用，同時，一些養(yǎng)老產品為提高產品的功能，信息技術使用較多，操作繁瑣，產品的適老性和操作友好性不足，導致使用的便捷性、實用性、經濟性降低，老年人及其子女購買意愿減退，產品普及率較低［8］。
三、智慧健康養(yǎng)老發(fā)展對策建議
(一)積極發(fā)展關鍵核心技術。針對核心技術相對落后的問題，可以在前期智慧健康養(yǎng)老企業(yè)、街道、社區(qū)試點工作的基礎上，加大對核心技術的教育支持和科研經費投入，逐步優(yōu)化和完善智慧健康養(yǎng)老必要的核心技術，考慮以老年人的實際需求為中心，將先進的信息技術與老年人的身心健康特征、興趣愛好和日常生活習慣相結合，突破高精度傳感器、5G通信、智能可穿戴芯片、智能交互等關鍵技術，促進智慧健康養(yǎng)老產品軟件和硬件的研發(fā)，并積極布局機械外骨骼、基因工程技術、養(yǎng)老機器人等前沿技術，加速創(chuàng)新成果的轉化和技術的應用，切實為養(yǎng)老產業(yè)的發(fā)展而服務。
(二)加強跨部門合作和信息共享。為解決信息孤島問題，應立足實際，以養(yǎng)老需求為出發(fā)點，構建跨部門、跨區(qū)域、跨系統的資源共享與信息互通體系，漸漸達成政府間各部門、各結構相互合作、相互交流、相互協同，共同推進數據信息共享合作。例如在養(yǎng)老服務方面，由工信部、民政部聯合促進智慧健康養(yǎng)老服務在機構、家庭、社區(qū)中主動、高效、可持續(xù)的應用;在醫(yī)療康健方面，由工信部、衛(wèi)健委聯合制定產品標準和市場準入標準，優(yōu)化服務機制。
(三)推進公共服務平臺建設。智慧健康養(yǎng)老服務的持續(xù)發(fā)展離不開公共服務平臺的支撐，應加強政府的領導作用，建設成功能多樣、標準一致、上下聯通的智慧健康養(yǎng)老公共服務平臺，借助平臺，集聚產學研醫(yī)等綜合資源，提高養(yǎng)老服務提供者與老年人之間的信息共享程度，并提供關鍵核心技術研發(fā)、智慧養(yǎng)老產品檢測認證等服務，設計和實現多門類、分層次、跨地區(qū)、全方位的智慧健康養(yǎng)老服務平臺。同時，建議平臺整合養(yǎng)老政策、資本運作、共享共性智慧技術、專業(yè)人員等多方面的資源，共享老年教育資源、智慧養(yǎng)老產品以及養(yǎng)老通用服務，促進智慧健康養(yǎng)老產業(yè)的協同與創(chuàng)新發(fā)展。
(四)建立健全養(yǎng)老服務體系。在智慧養(yǎng)老服務體系建設上，政府應通過頂層設計，對智慧健康養(yǎng)老的發(fā)展做出統籌、規(guī)劃與指導，推動智慧健康養(yǎng)老示范工程的大力發(fā)展，實事求是，從實際出發(fā)，積極探索和出臺智慧健康養(yǎng)老發(fā)展的延展性政策和制度，引導智慧健康養(yǎng)老的發(fā)展趨勢，加強智慧健康養(yǎng)老產品標準的完善，建設功能多樣、標準一致、上下聯通的智慧健康養(yǎng)老公共服務平臺、納入遠程看護、網絡健康咨詢、心理慰藉、環(huán)境監(jiān)測、數據處理中心等系統，提高養(yǎng)老服務質量和效率，同時，政府應加強監(jiān)管力度，將政府職能與市場功能有機銜接，提前布局，積極應對人口老齡化。
(五)提高智慧健康養(yǎng)老普及率。提高智慧產品普及和服務市場占有，需要從老年人的需求出發(fā)，根據老年人的需求結構及時升級迭代相關產品和服務，結合5G技術、人工智能服務技術、物聯網技術等現代化高科技信息技術，設計和開發(fā)可穿戴、便攜性好、靈敏性高、智能交互、容易使用的高科技產品。結合老年人的心理需求，將科技的精度和人文的溫度有機結合，研發(fā)人性化、個性化的智慧助老、智慧用老、智慧孝老產品，生產養(yǎng)老機構和老年人認為有用、好用、愛用、用得起的智慧健康養(yǎng)老產品。同時，積極宣傳智慧健康養(yǎng)老理念，推廣智慧健康養(yǎng)老產品，針對老年人熟練使用智能終端相對困難的問題，考慮通過線下實體店、無介入傳感器等方式，消除數字鴻溝，讓老年人更便捷地鏈接智慧健康養(yǎng)老平臺和服務。智慧健康養(yǎng)老的誕生和發(fā)展開拓了養(yǎng)老服務的范疇，提升了養(yǎng)老服務的深度，拓寬了養(yǎng)老服務的廣度，為整個養(yǎng)老產業(yè)注入了新的活力。將先進的5G、人工智能等技術應用于養(yǎng)老領域，建立綜合智慧健康養(yǎng)老服務平臺，統一養(yǎng)老產品、系統的技術標準和信息參數，讓養(yǎng)老智能化、規(guī)范化，有效突破傳統養(yǎng)老難題;以老年人需求為導向，建立線上線下服務模式，拓展服務范疇和內容，讓養(yǎng)老便捷化、人性化，讓智慧健康養(yǎng)老深入人心，讓每個老人都老有所養(yǎng)。
【參考文獻】
［1］張巍，呂芯芮，呂春華，等．醫(yī)養(yǎng)結合養(yǎng)老服務模式發(fā)展現狀［J］．中西醫(yī)結合護理(中英文)，2020，6(9):261～267
第6篇：對人工智能教育的建議范文
2016年，在一片資本寒冬、裁員風暴、倒閉狂潮的哀嚎中，創(chuàng)業(yè)者的精神得以凸顯，他們用一個響亮的宣言反駁所有嘲笑、懷疑和輕視?；仡櫄v史，很多偉大的公司都誕生在市場冷清、處于低谷時的資本時代：從微軟到聯邦快遞再到CNN，都是從蕭條和熊市中起步的知名科技企業(yè)。
移動互聯網創(chuàng)業(yè)大潮已翻涌五年，創(chuàng)業(yè)環(huán)境不斷發(fā)生著變化，曾經“現象級”創(chuàng)業(yè)項目的商業(yè)邏輯在新的市場格局面前，已不再成立，更多的移動互聯網創(chuàng)業(yè)者面臨著生死抉擇。五年前，中國擁有智能手機的用戶不到2000萬人，一個幾百萬日活躍用戶的APP足以受到資本追捧。五年后，中國智能手機終端從2000萬臺發(fā)展到十多億臺，市場已逐漸吸收了技術帶來的新鮮感，并開始提出新的需求。
在互聯網的下半場，如何甩開競爭對手，成為行業(yè)領域的獨角獸？商業(yè)大佬的建議或許能給你以啟發(fā)。
柳傳志：抓住創(chuàng)業(yè)機遇，需要長遠布局
國家政策的變化，或者某一門行業(yè)技術的創(chuàng)新、業(yè)務模式的創(chuàng)新，都會給其他行業(yè)（或者本行業(yè)的企業(yè)）帶來機會。由于互聯網技術的發(fā)展機會到來了，就像那句話“一陣風來了豬也會上天”，這是機會。但是抓住這個機會以后，能不能待得住，這本身是能力的問題，就不僅是機會的問題了。
這個能力中，有抗擊打、不斷向前的能力。同時，又有根據形勢怎么調整自己的戰(zhàn)略、怎么凝聚隊伍，這些是創(chuàng)業(yè)者必須要認真學習的，也躲不過去的。不然，機會一過就會掉下來。
在我戰(zhàn)斗的時候，堅決想做的一件事情，就是想要有中國人自己品牌的電腦，而且能站在世界的前列。在改革開放前，中國的計算機是非常落后的，完全不知道PC機為何物。所以當我后來有機會能夠把PC機做大，做成中國第一，跟國外的大品牌相比，能夠在質量上、數量上都能占據優(yōu)勢的時候，這就是我最大的心愿了。所以，假設我們那時候打不過人家（也許會?。?，但是我會重整旗鼓再來，那就變成我的一個愿景。
創(chuàng)業(yè)者能不能變?yōu)槠髽I(yè)家？實際上，這里邊有一個問題，就是你還有沒有更高的追求。企業(yè)家和創(chuàng)業(yè)者的不同就是在于此，企業(yè)家要不停地有追求，還要能禁得住擊打，能禁得住擊打，能有追求的人失敗的可能性還是非常大的，更重要的一條是要有學習能力（有智商、有情商）。知道遇到什么事情該怎么調整自己、怎么制訂戰(zhàn)略、怎么帶好隊伍。
中關村最開始的時候，被人說成是騙子一條街、倒爺一條街。經過了十幾年的發(fā)展以后，資本進來了，隨著中國國力的強盛，資本認識到了重要性，中國的資本進來以后，吸引了大量的錢（天使投資、風險投資）進來，這樣配套了以后才成功的。過去中國連模式創(chuàng)新都沒有。我相信隨著時間的積累，中國堅持走市場經濟的道路，讓民營企業(yè)充分發(fā)揮作用，中國的技術創(chuàng)新是會走到前列的，只不過是時間沒到而已。
王石：站在巨人的肩膀上借鑒前行
獨角獸本身寓意為“不可思議”，創(chuàng)造奇跡的企業(yè)家們。既然是獨角獸，應該就是年輕的。獨角獸除了代表希望、未來與不可思議之外，它還有一個邏輯上的財務價值的概念，至少它的估值達到了10億美金。
1988年，萬科進行股份制改造，準備發(fā)行股票的時候，我們的凈資產是1300萬元，當時是按照凈資產1塊錢一股來估算的，那時候沒有資本市場，根本談不上未來期望多少錢。而在萬科20周年（2004年）的時候，我們的營業(yè)額是80億元，按照當時的匯率相當于10億美金，這10億美金已經意味著我們已經成為中國最大的房地產公司。
萬科20周年的時候（2004年）又對30周年的營業(yè)額進行了預計――會達到1000億元。從80億到1000億元，99%的人都覺得吹牛，也包括我。10年過去了，萬科現在的營業(yè)額是2000億元。我們現在預計第4個十年是1萬億元。從這個角度上來講，可持續(xù)增長要比“翻番”增長更重要，所以要有耐心、要想得長遠。
作為一個企業(yè)家財務自由太重要了，但是“財務自由”只是其中的一部分。自由是非常重要的，但是金錢絕對不是目的，它只是一個結果，只是一個謀生的手段。所以我想跟大家說：第一，不要為大而大，成為獨角獸只是一個結果。第二，成功不成功我們要有參照系。第三，我們要站在巨人的肩膀上借鑒往前走。
李開復：人工智能崛起，中國很有機會
未來十年，出現最多的獨角獸公司，肯定是人工智能公司。在未來十年，世界上50%的工作，都會被人工智能所取代。尤其是助理、翻譯、保安，這些工作真的都會被取代。
為什么人工智能比移動互聯網還要偉大？因為它影響了很多行業(yè)。哪些領域會最先呢？一定是數據最大、最快能產生價值的領域，比如金融領域。哪些是對人類最有意義的？一定是醫(yī)療領域，癌癥的檢測、切片，基因個性化的治療，還有教育等等。
所有的領域里面，我認為最大的一個領域，應該是無人駕駛。這雖然可能是個十年的目標，但是當電動車、共享經濟、無人駕駛三件事情同時發(fā)生的時候，人類經濟會產生最大的提升和改變。
第7篇：對人工智能教育的建議范文
關鍵詞：高職院校：會計專業(yè)：轉型發(fā)展
一、會計專業(yè)轉型發(fā)展的必要性
隨著我國經濟轉型不斷深化，供給側結構性改革不斷推進，以“新零售、共享經濟、社交化”等為代表的新的商業(yè)模式不斷創(chuàng)新，這些新的商業(yè)模式它是以價值創(chuàng)造為靈魂，以客服需求為中心，以企業(yè)聯盟為載體，以應變速度為關鍵，以新型網絡為平臺，對會計核算的內容、會計核算的方法和手段、會計管理運行機制和會計文化的傳承都產生了深刻的影響。以“互聯網+”、大數據、人工智能、區(qū)塊鏈等為代表的信息技術進一步推動企業(yè)組織變革和效率提升，為企業(yè)財務轉型提供了最為有利的武器。會計的第三次革命悄然而至，會計人才新需求正在發(fā)生顛覆性的變革，企業(yè)對會計人員的管理能力有了更高的要求。在這種經濟新形態(tài)下，除了一些財經類?？圃盒Ｒ酝?，大部分綜合類高職院校的的會計專業(yè)招生在近些年開始出現了逐漸下滑的趨勢，財務會計專業(yè)的發(fā)展陷入了前所未有的困境，傳統“賬房先生求職難”的現狀如何改變？是不是真的像社會上有些人所說：“未來的社會發(fā)展不需要會計”了呢？學者們紛紛開始研究探討。其實不然，新經濟業(yè)態(tài)的發(fā)展不是不需要會計，而是需要改變會計發(fā)展的方向，拓寬會計的服務職能，提升會計在企業(yè)發(fā)展中的地位。傳統的財務會計強調的是對企業(yè)日常發(fā)生的經濟業(yè)務，在國家公認的會計原則指導下，按照專門方法和程序進行核算，定期編制財務報表，主要向與企業(yè)有經濟利害關系的團體和個人報告，使之了解企業(yè)的償債能力、盈利能力和營運能力等情況，因此，人們將財務會計稱之為“外部會計”。顯然這種會計模式已不適應當前的新經濟業(yè)態(tài)，大數據、云計算和區(qū)塊鏈這些信息技術的出現要求我們的會計不能再僅僅停留在服務外部利益集團、簡單做事后的會計核算，而是要求它向內部的管理服務職能轉化，側重于為企業(yè)內部的經營決策和管理服務，能針對決策和管理過程中遇到的特定問題、運用靈活多樣的方法加以權衡對比，然后向企業(yè)內部決策和管理部門提供有關價值控制的信息資料，幫助他們有效地實施預測、決策、控制和考核。由此可見，不是未來的經濟發(fā)展不需要會計，而是需要更高層次的會計人員，這也是目前高職院校培養(yǎng)的會計人才為什么在就業(yè)時屢屢受挫的重要原因。高職院校會計專業(yè)的發(fā)展要想在未來的人才競爭市場上爭取一席之地，那就必須及時調整思路，明確發(fā)展方向，重構課程體系，充分認清轉型的必要性。
二、目前會計專業(yè)發(fā)展現狀及存在的問題
（一）政府層面
《會計行業(yè)中長期人才發(fā)展規(guī)劃》（2010-2020）指出，傳統的會計執(zhí)業(yè)重心正經歷由以核算為主的財務會計向參與戰(zhàn)略管理和流程優(yōu)化的管理會計轉型的過程中，這一轉型體現了經濟社會的變革以及社會對人才的需求。從知識水平到能力水平的變化，使得會計職業(yè)的角色功能必須做出必要的改革和重新定位。2014年，財政部全面啟動管理會計體系建設，隨后兩年內陸續(xù)無線《管理會計案例索引》和《管理會計實踐索引》，這些政策的相繼出臺，標志著管理會計時代的到來，但是目前國內管理會計人才缺口較大。
（二）學校層面
目前，在全國1400多所高職院校還難以找到一份較為成熟的管理會計方向的人才培養(yǎng)方案，且大部分高職院校在課程設置也上僅僅是開設了一門管理會計課程，他們所使用的教材也是和20世紀80年代的教材體系大同小異，沒有本質上的變化。與傳統會計相比，管理會計技能大賽影響力不大，技能競賽平臺有待升級。高職院校中擁有管理會計師資格和海外學習背景的教師鳳毛麟角，對學生而言，學習管理會計未來能做什么崗位和職位，教師缺乏應有的認識和引導。
（三）企業(yè)層面
根據網調數據顯示，歐美頂尖公司財務部85%的會計人員從事管理會計工作，從事賬務處理會計工作的人員只有15%。相比而言，我國的企業(yè)基本相反，公司財務部內部做管理會計職能的人員不到10%，絕大部分會計人員任然從事低端的賬務處理。根據財政部數據統計結果顯示：我國1700萬持證會計人員中，核算型人員比例高達近90%，僅僅有10%的會計屬于管理型會計。這也是現行《會計法》為什么取消會計從業(yè)資格證書，而規(guī)定從事會計工作的人員是否具備專業(yè)能力、遵守職業(yè)道德。在企業(yè)走訪調研中，企業(yè)CFO認為溝通能力和學習能力對高職會計畢業(yè)生來說很重，但是事實卻很不滿意；CFO看中的組織管理和價值創(chuàng)造能力，恰恰是目前高職院校會計專業(yè)學生所不具備的。
（四）行業(yè)層次
經濟的發(fā)展離不開會計，近些年管理會計在各行各業(yè)的應用程度各有特色，在制造業(yè)應用的最廣泛，其次是房地產業(yè)、建筑業(yè)、金融業(yè)、衛(wèi)生行業(yè)和教育行業(yè)等，這其中管理會計工具中的成本管理應用的是最好的。那么企業(yè)大咖們對我們未來會計人員的期盼是什么呢？華為總裁任正非認為：“財務如果不懂業(yè)務，只能提供低價值的會計服務、財務應融入業(yè)務、提升服務”；海爾總裁張瑞敏認為：“海爾財務組織實施了融入財務、生態(tài)財務和共享財務”；而阿里的蔡崇信期望：“將來團隊里面會有機器人同學，阿里的財務共享一直在嘗試引入技術，實現運營的智能化、自動化”。由此可見，我們亟需要培養(yǎng)與時俱進的新時代會計人。
三、高職院校會計專業(yè)轉型發(fā)展的對策建議
（一）認清會計專業(yè)轉型趨勢，明確未來會計專業(yè)發(fā)展方向
傳統會計人員的逐漸減少并不代表未來經濟發(fā)展不需要財務人員，而是需要我們的財務人員與時俱進積極應對財務轉型。隨著業(yè)財融合理念和邊界的變革，傳統的“人人財務”將發(fā)展為“戰(zhàn)略財務、業(yè)務財務、共享財務”，這也符合當前高職院校產教融合、校企合作的大趨勢，尤其是“雙高水平”建設中高水平會計專業(yè)群內涵建設的重要內容。
（二）持續(xù)跟進財務數字化發(fā)展方向，提高會計人員數字化思維能力
在數字經濟時代，財務會計的發(fā)展一定會朝著數字財務的方向發(fā)展。在數字經濟背景下，數據已成為企業(yè)重要的一項資產。企業(yè)每發(fā)生一筆交易，按照及時性原則就要適時進行核算，但是因為過去的條件限制不能及時滿足管理的需要，會計核算的及時性不能充分得以顯現，而今隨著人工智能、大數據和區(qū)塊鏈這些現代的信息技術手段，實時會計也就應用而生了，它能實時滿易管理的需要，智能財務機器人的出現更是印證了這個事實，所以這也給高職院校會計專業(yè)轉型發(fā)展提供了明確的方向。
（三）持續(xù)升級財務數字化人才培養(yǎng)目標，建立財務共享服務平臺
現代企業(yè)會計追求的主題是持續(xù)優(yōu)化工藝流程、精準降低成本費用、共享財務數據資源、全程參與戰(zhàn)略管理、實現價值創(chuàng)造最大化。在企業(yè)數字化轉型警車中，財務應積極擁抱數字技術，發(fā)展管理會計，基于數據的洞察來支持戰(zhàn)略決策，進而提升運營效率，服務企業(yè)發(fā)展，成為真正的企業(yè)價值管理者。在推動企業(yè)數字化管理進程中，財務運營模式的變革主要體現在三個方面：即改善數據分析和決策支撐能力；推進業(yè)財融合發(fā)展管理會計；建立財務共享服務中心。財務共享服務是一場財務的工業(yè)革命，未來的財務一定是財務共享的天下。
（四）打通專業(yè)教育與“1+X”證書的有效銜接，充分實施書證融通
管理會計的發(fā)展方向要求高職院校在會計專業(yè)轉型發(fā)展中要將數字化管理會計、大數據財務分析、財務共享服務等這些財務類“1+X”職業(yè)技能等級證書的內容有效融入到管理會計人才培養(yǎng)方案中，持續(xù)做到“三個深化”。首先是深化人才培養(yǎng)模式改革和評價模式改革，以工業(yè)互聯網為平臺，注重學生“技術素養(yǎng)+管理能力”的培養(yǎng)，不斷優(yōu)化人才培養(yǎng)方案，有效實施課證融通、教育與培訓的銜接和考核評價同步。其次是深化教學管理模式改革，堅持成果導向，構建“素質、知識、能為三位一體”的育人體系，提倡推行學分制和彈性學制和學分銀行，充分貫徹“三教改革”理念，堅持以學生為中心，不斷深化教學方法改革。最后是深化會計專業(yè)管理會計方向建設力度，確立科學客觀、定位明確的培養(yǎng)目標，做到教學內容的與時俱進。
（五）優(yōu)化專業(yè)教師隊伍，全面提升教育教學質量
會計專業(yè)的轉型升級離不開一支優(yōu)秀的教學團隊。當前會計專業(yè)轉型勢在必行的趨勢要求各高職院校會計專業(yè)的教師及時認清形勢、轉變思想，積極轉崗。一方面，充分利用課余時間學習管理會計的相關專業(yè)理論知識，熟練應用信息化教學平臺，積極主持或參與會計專業(yè)教改課題，參與會計專業(yè)教材編寫和其他資源開發(fā)；另一方面充分利用各種機會積極參與企業(yè)實踐鍛煉，及時了解行業(yè)發(fā)展動態(tài)，有效對接企業(yè)導師，指導學生實訓實踐。綜上所述，高職院校會計專業(yè)的轉型發(fā)展是基于數字經濟形態(tài)下的一次會計行業(yè)大變革，也是大勢所趨。各高職院校應在認清形勢的基礎上統籌考慮，既不能消極應對，也不能急于求成，需要我們積極參與進來，認真分析自己在轉型發(fā)展中的優(yōu)勢和短板，適時做出調整，尤其是充分調動會計專業(yè)的教師轉變認識、行動起來，共同為高職院校會計專業(yè)的轉型發(fā)展出謀劃策。
參考文獻：
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[3]曹方林.人工智能發(fā)展趨勢下高職會計專業(yè)的轉型與提升[J].納稅，2019(13)：123.
第8篇：對人工智能教育的建議范文
關鍵詞：工業(yè)設計，虛擬現實技術，計算機
0.前 言
新世紀以來，隨著計算機圖像學，人工智能、計算機網絡、信息處理、機械設計和制造等技術的告訴發(fā)展，虛擬現實技術在工業(yè)實際中的應用越來越多，已經成為工業(yè)設計各個階段不可缺少的工具。虛擬現實技術的廣發(fā)應用是現代工業(yè)實際走向更全面的數字化，是設計部門與企業(yè)管理、工程設計與市場營銷等產品開發(fā)的主要部門之間的交流變得更加容易，不記打打縮短了企業(yè)產品開發(fā)的時間，而且也為其產品的宣傳、銷售贏得了先機，為企業(yè)在競爭中取勝添加了籌碼，加快了企業(yè)發(fā)展的步伐。
1.虛擬現實的定義
虛擬現實（Virtual Reality，簡稱VR）是一種計算機界面技術。從本質上講，虛擬現實就是一種先進的計算機用戶接口，它通過給用戶同時提供諸如視覺、聽覺、觸覺等各種直觀、自然的實時感知交互工具，最大限度地方便用戶操作，提高整個系統的效率。根據VR應用的對象不同，VR的作用可以表現為不同的形式，如將設計概念或方案可視化和可操作化，以方便設計評價和優(yōu)化；實現逼真的遙現場效果等。
2. 虛擬現實技術在工業(yè)設計各個階段中的應用
（1）虛擬現實技術在需求分析階段中的應用
通過結合虛擬現實技術的Web頁面進行市場調查，可以激發(fā)被訪問者的興趣，所得到的信息更豐富，更準確，并且有針對性，這樣在產品設計之前可以真正了解市場的需求情況。同時可以利用給予Web的虛擬設計環(huán)境把產品的特點和功能盡可能展示給用戶，并通過用戶的反饋信息獲得的個性化需求信息，這有助于設計出符合大批量定制原則的合理的產品結構。。
（2）虛擬現實技術在概念設計中的應用
在概念設計中運用虛擬現實技術，可以將體驗設計思想更好地融于其中，也就是更多關注產品使用者感受，而非產品本身。在不同的虛擬環(huán)境中，讓他們親自體驗修改模型的感受；利用觸摸屏來選擇產品的造型、色彩、裝飾風格等許多可選部件，在渲染和生成十分逼真的三維模型時，充分感受自己所喜愛的產品在虛擬環(huán)境中的“真實”情況。甚至還可以根據用戶的建議，邀請專家和部分用戶一起對模型提出修改意見，觀察設計和修改過程，直至大多數人滿意為止。
（3）虛擬現實技術在詳細設計中的應用
詳細設計是概念設計之后的一個重要階段，包括零件詳細設計、工藝詳細設計和可制造裝配性詳細分析等，其中可制造裝配性詳細分析尤為重要。。在進行復雜產品結構設計時，通過虛擬像是技術可以直觀地進行裝配分析，避免可能出現的干涉和其他不合理問題，及虛擬裝配。
（4）虛擬制造
虛擬現實技術為制造模擬帶來了真正的虛擬制造環(huán)境，通過虛擬知道可以發(fā)現制造中潛在的問題，進而在產品實際生產前就采取預防措施，達到產品一次性制造成功的目標，從而降低成本，縮短產品開發(fā)奏起，增強產品的競爭力。
虛擬制造系統基本上不消耗資源和能源，也不生產實際的產品，而是運用計算機迷你現實中產品進行產品設計、開發(fā)與制造過程，它的運用將會對未來制造業(yè)的發(fā)展產生極大的推動作用。。
（5）虛擬評價和測試
在虛擬工業(yè)設計中不可忽略的一環(huán)是虛擬產品進行評價和測試。虛擬評價技術主要是在方針的基礎上，對產品運行狀態(tài)與性能進行虛擬條件下的評價，從中獲得修改的依據，降低修改和生產的成本。
3.結束語
正如其它新興科學技術一樣，虛擬現實技術也是許多相關學科領域交叉、集成的產物。它的研究內容涉及到人工智能、計算機科學、電子學、傳感器、計算機圖形學、智能控制、心理學等。我們必須清醒地認識到，雖然這個領域的技術潛力是巨大的，應用前景也是很廣闊的，但仍存在著許多尚未解決的理論問題和尚未克服的技術障礙?？陀^而論，目前虛擬現實技術所取得的成就，絕大部分還僅僅限于擴展了計算機的接口能力，僅僅是剛剛開始涉及到人的感知系統和肌肉系統與計算機的結合作用問題，還根本未涉及“人在實踐中得到的感覺信息是怎樣在人的大腦中存儲和加工處理成為人對客觀世界的認識”這一重要過程。只有當真正開始涉及并找到對這些問題的技術實現途徑時，人和信息處理系統間的隔閡才有可能被徹底的克服了。我們期待這有朝一日，虛擬現實系統成為一種對多維信息處理的強大系統，成為人進行思維和創(chuàng)造的助手和對人們已有的概念進行深化和獲取新概念的有力工具。
參考文獻：
[1]張立群. 計算機輔助工業(yè)設計[M]. 上海：上海人民出版社，2003
[2]魯曉波，覃京燕等. 計算機輔助工業(yè)設計[M].北京：高等教育出版社，2007
第9篇：對人工智能教育的建議范文
關鍵詞：學習分析技術；網絡教育平臺；數據挖據
中圖分類號：G434文獻標識碼：A文章編號文章編號：1672-7800（2013）012-0184-03
作者簡介：胥果（1982-），男，西華師范大學教育學院碩士研究生，研究方向為教育信息化。
0引言
網絡教育是在網絡環(huán)境下，以現代教育思想和學習理論為指導，充分發(fā)揮網絡的各種教育功能和豐富的網絡教育資源優(yōu)勢，向受教育者和學習者提供一種網絡教和學的環(huán)境，傳遞數字化內容，開展以學習者為中心的非面授教育活動。[1]網絡教育作為繼信件、收音機、電視和計算機之后的第五代遠程教育，自1998年教育部開展現代遠程教育試點工作以來得到了迅速發(fā)展。據教育部統計數據，2010年網絡高等教育本、?？普猩藬颠_166萬人，在校學生人數達453萬人[2]。實施網絡教育的關鍵是創(chuàng)設能夠促進學習者主動學習的網絡環(huán)境，而學習者在網絡教學環(huán)境中的學習活動離不開網絡教育平臺。
網絡教育平臺作為支持網上教學與學習活動的軟件系統，它的發(fā)展經歷了3個主要階段：第一階段：內容管理系統（CMS），主要用來存儲和管理教學資源，方便學生自主選擇網絡資源學習；第二階段：學習管理系統（LMS），主要用于存儲、管理、跟蹤、報告和傳送網絡教育課程，與CMS系統相比，LMS系統可以跟蹤學生表現，存儲學生的作業(yè)，讓學生與教師溝通；[3]第三階段：學習內容管理系統（LCMS），與LMS系統相比，LCMS系統提供了多用戶環(huán)境，系統管理者、教學設計人員、項目專家可以在數據庫內創(chuàng)造、存儲、重復利用、管理和傳輸數字化學習內容。LCMS專注于課程的開發(fā)、管理和，而這又需要通過LMS來傳送。盡管從定義上來說LMS和LCMS有區(qū)別，但LMS通常用來同時表示LMS和LCMS，Blackboard公司就把他們的Blackboard學習平臺稱作是一個LMS平臺。國外對于網絡教育平臺還有很多不同說法，如虛擬學習環(huán)境（VLE）、管理學習環(huán)境（MLEs）、個人學習環(huán)境（PLE）、學習平臺（LP）等等。網絡教育平臺為網絡教育的快速發(fā)展提供了有力支撐，也為大量學習者提供了幫助。
隨著網絡教育平臺的多年使用，在此過程中積累了大量的系統化、結構化的學習結果和學習行為數據。為了利用這些數據，教育界最初采用了教育數據挖掘（EDM）技術，應用數據挖掘方法將來自于教育平臺的數據提取出有意義的信息，利用這些信息為教育者、學習者、管理者、教育軟件開發(fā)者和教育研究者等提供服務。[4]而后隨著引入一些原本屬于社會科學領域的語義分析法、內容分析法、社會網絡分析法的使用，形成了一個新的概念：學習分析。相對于教育數據挖掘服務的主要對象是政府機構和管理人員，學習分析主要針對的是學習者和教師。學習分析使用學習者產生的數據，建立分析模型以發(fā)現社會關系和有用的信息，用以預測學習情況并對學習者提供建議。在首屆“學習分析和知識（LAK）國際會議”上，與會者對學習分析做出定義：學習分析技術是測量、收集、分析和報告有關學生及其學習環(huán)境的數據，用以理解和優(yōu)化產生的環(huán)境的技術。[5]由于網絡教育平臺已經積累大量數據，我們把學習分析技術應用到網絡教育平臺將大有可為。在把握學習者的主要特征、網絡學習行為的特點、監(jiān)控學習過程、了解學習行為的影響因素、干預學習進程、保障教育質量等方面，學習分析技術都能夠提供幫助。
1學習分析技術背景
在學習分析概念形成之前，相關方法、技術和工具都已經發(fā)展起來了。學習分析從一系列研究領域汲取技術，如數據統計、商業(yè)智能（Business Intelligence）、網頁分析（Web Analytics）、運籌學（Operational Research）、人工智能（AI）、教育數據挖掘（EDM）、社會網絡分析、信息可視化等。
數據統計歷來作為一個行之有效的手段用來解決假設檢驗問題。商業(yè)智能以數據倉庫、聯機分析處理、數據挖掘等技術為基礎，從不同的數據源中提取數據，將之轉換成有用的信息，它與學習分析有相似之處，但它歷來被定位于通過可能的數據訪問和績效指標總結使生產更高效。網頁分析工具如google analytics通過網頁訪問量，與互聯網網站、品牌等的關聯做出報告，這些技術可以用來分析學生的學習資源（課程，材料等）以追蹤學生的學習軌跡。運籌學通過設計優(yōu)化數學模型和統計方法使目標最優(yōu)化。
人工智能和數據挖掘中的機器學習技術建立在數據挖掘和人工智能方法上，它能夠檢測數據中的模式。在學習分析中的類似技術可用于智能教學系統，以更加動態(tài)的方式對學生進行分類而不是簡單地進行人口統計分類，可以通過協同過濾技術對特定的資源建立模型。社會網絡分析可以分析出隱含的人與人（如在論壇上的互動）和外顯的人與人（如朋友或者關注對象）之間的關系，在學習分析中可用于探索網絡集群、影響力網絡、參與及不參與狀況。信息可視化是很多分析的重要一步（包括上面列出的那些分析方法），它可以用來對所提供的數據進行意義建構，John Tukey1977年在他的《探索性數據分析》一書中給我們介紹了如何更好地利用信息可視化，Tukey強調使用可視化的價值在于幫助在形成正式的假設之前做檢驗。[6]以上這些學習分析技術都可以對大量數據進行分析和處理，形成分析報告為教育提供幫助。
學習分析技術的特點在于能夠為網絡教育平臺提供實時數據，通過利用這些實時數據，可以為教師、學生和教育管理人員提供幫助：①為個人學習者提供成績反饋及與他人溝通的行為模式；②為預測學習者提供支持與關注；③為教師和助理人員提供支持個人與集體的干涉計劃；④為如課程小組這樣的組織改善現有課程或開發(fā)新的課程提供幫助；（5）為機構管理者在營銷、招聘和效率等方面做決定時提供有效措施。[7]
2學習分析方法
發(fā)展中的學習分析技術吸納了許多其它領域的關鍵技術，以實現對學習過程的研究，下面介紹一些常用方法。
2.1社會網絡分析法
社會網絡分析法（SNA）可用于測繪和測量人、團體、組織、計算機、網址以及其它相互關聯的信息知識試題之間的關系。網絡中的節(jié)點是人和團體，它們之間的鏈接則顯示了節(jié)點之間的關系或者流量。社會網絡分析為人類關系提供可視化的數學分析。網絡教育平臺管理者可以用它來分析學習者之間的聯系、關系、角色以及關系網絡形成的過程與特點，從而幫助學習者建立自己的關系網絡以支持自己的學習。SNAPP軟件就可以通過論壇內的回復和跟帖狀況分析學習者交互情況，并得到可視化的圖標。
2.2影響力與消極性測量法
影響力與消極性測量法（Influence and passivity measure）通過測量傳遞、引用或者轉發(fā)的次數，評估人和信息的影響力。網絡教育平臺可以對學習者個體的影響力進行測量，分析了解為什么某些個體能夠獲得高影響力，低影響力學習者應該如何改進。
2.3性格分析法
性格分析法（Disposition Analytics）旨在獲得學生性格與他們學習情況的數據，以及兩者之間的關系。好奇的學生可能更傾向于提問，學習分析可以對獲得的這些數據進行分析。
2.4行為信任分析法
行為信任分析法（Behavioral trust analysis）使用人們談吐和交流中的信息（在人交流和使用信息的過程中將產生新的信息）作為信任關系的一個指標。網絡教育平臺可用來對人際關系進行分析。
2.5內容分析法
內容分析法（Content Analytics）可以對學習者的學習過程數據進行定量分析，尋找學習者的行為模式；還可以進行定性分析，運用已積累的數據經驗來預測當前的學習行為。網絡教育平臺可以對學習者的學習行為分析，找到優(yōu)生和差生學習行為的差別，教師結合自己的教學經驗有針對性地干涉。由于網絡教育平臺數據的實時性，可以根據學習者的學習行為實時進行干涉，當然干涉的準確性需要數據庫的進一步積累，從而產生由量變到質變的效果。LOCO-Analyst軟件就可以對網絡教育平臺的內容進行分析。
2.6話語分析法
話語分析法（Discourse analytics）的目的在于獲得有意義的數據（不像社會網絡分析），旨在探討所使用語言的屬性，而不只是網絡上的互動，或者論壇帖子數量的統計。網絡教育平臺可用以探究知識構建的過程，從而使教師和教學研究者對學習發(fā)生的過程有更清晰的認識。
2.7社會學習分析法
社會學習分析法（Social Learning Analytics）的目的在于探索在學習過程中社會交互所扮演的角色，以及學習網絡的重要性，話語如何用來意義建構。網絡教育平臺管理者可以用來構建一個更好的學習者網絡，通過學習者之間的交互，達到相互幫助學習的目的，相互幫助實現知識結構構建。
2.8信息可視化方法
信息可視化（Information Visualization）可以避免我們在一堆枯燥的數據中尋找規(guī)律，數據可視化之后，我們可以更好地進行意義建構。BEESTAR Insight可以自動收集學生實時的參與數據，從而為教師、學生和管理者提供分析圖改善學習。
網絡教育平臺上的學習是學生、教師和管理者之間的共同交互過程，應運用不同的方法對這一復雜過程進行研究，才能得到滿意的結果，學習分析技術將在此過程中展現它的作用。
3學習分析技術促進網絡教育平臺發(fā)展
筆者將從數據面板、預測性分析和自適應學習分析分別舉例說明學習分析技術為網絡教育平臺帶來哪些幫助。
3.1學習管理系統分析面板（LMS Analytics Dashboards）
大多數網絡學習平臺上都開始使用學習分析數據面板。實際上，到目前為止，大部分的非專業(yè)人員都還不能對記錄數據進行解讀，但是通過一系列的圖像、表格和其它的可視化工具生成的報告，學生、教師和管理人員都可以讀懂。美國一些大學采用了更先進的綜合數據系統（如Helpdesk calls；學生信息系統），當然這些功能強大的系統也更難以學懂，這些系統能夠探索不同變量之間的關系，使用戶不僅止于掌握預先的報告。學習者在測驗分數、論壇貢獻、參與情況方面，可以得到一些基本分析報告。
EDUCAUSE匯集了一系列有用的高等教育案例，例如亞利桑那州立大學的研究表明，在學術和學習分析上進行投資能夠收到顯著的回報，該大學做了一個“Student 360”項目，通過該項目學?？梢粤私庠撔Ｃ恳幻麑W生的狀況。[8]
3.2預測性分析（Predictive Analytics）
這是學習分析的一種高級應用。通過對學習者的統計數據或者過去的成績之類的靜態(tài)數據，和在線登陸方式、討論發(fā)帖量之類的動態(tài)數據進行分析，追蹤分析學習者的類型。把學習者進行分類，例如該學習者屬于“高成就”，或者該生目前比較“危險”，或者是“社會型學習者”。然后根據學習者的類型進行實時的干預，對“高成就”類型提供一些更具挑戰(zhàn)性的學習任務，而對處于“危險”狀況的學生，教師則需要特別關注，給予一些學習上的幫助，而對于“社會型”的學生，則可能需要給予社交上的支持。
目前對于期末考試成績最可靠的預測，是在學習開始的時候做一個小的學習能力測驗。如果想設計更復雜的數據驅動預測模型，必須在此基礎上進行改進，而這需要進一步的數據分析，以確定哪些變量能夠預測“成功”。Purdue大學的Course Signal software非常知名，已經部分實現了這一技術。Signals在學生的學習過程提供了紅色、黃色、綠色等信號，以幫助教師和學生了解目前的學習狀況。最近的評估報告表明，參與Course Signal項目的學生獲得了更高的平均分，能夠更快速地尋找?guī)椭Y源。[9]來自密歇根大學的報告顯示，自適應干預技術能夠幫助參與E2Coach infrastructure項目的物理系學生學習健康信息，給他們提供定制的反饋，并鼓勵學生改變他們的學習策略。
3.3自適應學習分析（Adaptive Learning Analytics）
自適應學習平臺建立了一個學習某個主題（如代數；光合作用）的模型，并在標準化測試背景下建立了課程測試的模型。這種平臺能夠提供更細致的反饋（例如你已經掌握了哪些概念并掌握到何種程度），據此自動呈現以后的學習內容（例如不呈現基于學習者所未掌握概念的材料）。當然，建立學習者認知的動態(tài)模型，和準備自適應學習內容的引擎比設計和實現傳統的學習平臺需要更多的資源。大量的研究證據表明，采用這種方法將使個性化學習成為可能。
在智能教學系統和自適應平臺上大量的研究和資金投入，將會為網絡教育平臺帶來更好的用戶體驗?？▋然?梅隆大學的Open Learning Initiative課程是免費的，大家可以去體驗一下，而Grockit與Knewton公司的商業(yè)平臺也做得很好。
4結語
國外的大量實踐表明，學習分析技術越來越顯示出它的重要性。基于學習分析技術巨大的發(fā)展?jié)摿?，也希望更多的公司和機構投入到這個領域，畢竟學習分析技術還處于發(fā)展應用的初期階段。而學習分析技術支持下的網絡教育平臺，將為我國遠程教育發(fā)展帶來新的機遇。
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