人工智能与教育融合汇总十篇

序论：好文章的创作是一个不断探索和完善的过程，我们为您推荐十篇人工智能与教育融合范例，希望它们能助您一臂之力，提升您的阅读品质，带来更深刻的阅读感受。

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其实，当今是一个技术技能立国取胜和回归的时代。发达国家，非常重视科学，因为它要保持领头地位；后发国家，更加重视技术，因为它要先缩小与发达国家的距离；而所有的国家，都重视技术技能，因为它们是现实的生产力。日本在“二战”后就是先经由技术立国战略，走向复兴，而后才开始实施科学技术立国战略的；美国在国际金融危机后开始实施再工业化战略，提出要重返制造业巅峰和打造世界一流的劳动力；德国因为其强大的实体工业支撑和严谨的技术技能人才成长环境，得以成为欧洲经济的领头羊。这些，都是对技术技能重视及其成效的例证。

科学是找出自然界的固有规律，用数学或其它方式总结出的原理、定律、公式，是发现；技术是科学的应用，是人们用已知的原理创造出新的物件来为人服务，是创新；而技能是作为个体的人，完成某项任务的操作或心智活动方式，是直观反应，是能力表现的手段。因此科学是精练的，是少的，有唯一性；技术是广泛的，是多的，有多样性；技能更是普遍存在的，是每个人工作和生存的必须，当然每个人拥有的工作技能可以完全不同。

很多时候技术的重要性高于科学，因为科学原理是公开的而技术手段的保密的，即所谓科学无国界、技术有壁垒。技术技能是生产力的实现方式，技术技能强才能产品好、才能国家强。当然，科学的作用是基础性的，科学是技术的支撑，技术技能反过来又能促进科学的发展。我国作为一个发展中的大国已提出要走新型工业化的道路，其中制造业是重要的基础，因此需要重视技术技能积累和技术技能人才的成长。

2014年，《国务院关于加快发展现代职业教育的决定》提出“制定多方参与的支持政策，促进技术技能的积累与创新”。技术技能的创新主要来自企业，而其积累则需要学校的参与，大规模、高品质的技术技能人才培养需要通过校企的协同，产教融合是根本出路。

总理强调打造高素质产业工人队伍对于实现中国制造2025目标至关重要，《制造业人才发展规划指南》提出支持基础制造技术领域人才培养、大力培养技术技能紧缺人才，而这需要加快实现产业和教育深度融合来完成。我们需要向各界呼吁：学习，绝不仅止于读书，还须面向实践。面向中国先进制造业未来，我们必须建立和强化校企协同育人的制度和机制。

首先，我们需要积极推动产业界⒂胙校人才培养，相关院校更是要主动开展与企业的协同育人工作。为此，需要打破将协同育人简单等同于“协同创新”、实施“联合培养”项目等思维局限，着力构建以新型制造业发展为导向的协同育人模式。把学校与科研院所、行业企业协同育人纳入制造业从研发到生产、从销售到服务的全过程，以创新链、产业链、价值链统领协同育人工作；制订完善相关法律法规，明确行业企业参与人才培养的责任、权利、义务；应用型院校的教学大纲、教学计划和培养方案制订必须征求相关企业和用人单位的意见，回归工程类院校“工程师摇篮”的办学使命；围绕产业链调整专业设置，对接制造业产业集群建设校企深度合作的专业集群，强化行业特色学科建设；注重从企业吸纳有经验的优秀专业人才进入教师队伍或兼任学校的教学工作，促进专业教学标准有效对接职业标准。

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中图分类号：G71文献标识码：A文章编号：1672-3791（2020）06（a）-0028-02

21世纪是一个智能化时代，人工智能与智能系统的不断发展，成为当今世界各国发展的重中之重。2015年来，人工智能快速覆盖了我国的各行各业，这些新型行业的出现，一方面给传统产业、行业和企业带来挑战，使得传统行业开始萎缩，对人才的需求开始下降，而新产业、行业和企业的出现并得到快速发展，因此对人才的需求量逐年增加。这一变革，给高校人才培养带来了巨大的挑战和机遇。

1人工智能背景下的贸易经济专业发展现状分析

1.1贸易经济专业办学与人工智能的联系很弱

从贸易经济专业的办学水平和内容来看，均处于传统阶段，对行业在人工智能方向上的变迁没有系统的认识和认知性教育，贸易经济专业的改革势在必行。

以重庆工商大学为例，贸易经济专业的办学与人工智能的结合非常微弱，甚至可以说基本没有考虑到人工智能与专业办学的结合。最近三年，重庆工商大学的贸易经济专业开始探索大数据与专业办学的结合，苦于师资和其他办学资源的限制，目前仍处于讨论阶段。

1.2贸易经济专业的人才培养仍停留在传统模式上

从开设贸易經济专业的高校来看，人才培养模式均未与人工智能、大数据进行紧密结合，这一现状对专业建设与快速发展的行业之间对现代人才需求之间存在着较大的差距，贸易经济专业需要加快改革的力度。

1.3贸易经济专业的课程体系仍未与人工智能结合起来

从课程体系来看，贸易经济专业的专业类课程设置中不同学校有些差异，标志着各校的专业建设和人才培养有所不同，但是大部分课程设置都是传统类课程，如西方经济学、政治经济学、会计学、贸易经济学、零售学、消费经济学、商品学、市场营销、商务谈判、国际贸易、产业经济学。与人工智能、大数据、数据分析的课程很少出现，传统课程也未与人工智能进行交叉，或者以多种方式将人工智能、大数据及数据分析嵌入各门课程中。

2人工智能背景下贸易经济专业发展的机遇

人工智能与大数据的发展势不可挡，产业体系初具规模，支撑能力日益增强。为贸易经济专业的未来发展带来了不可多得的机遇。

2.1人工智能给贸易经济专业带来了新的发展方向

无论从流通2025还是从流通4.0来看，人工智能与流通、贸易行业的深度结合形成的新行业，成为未来发展的新趋势，这些行业的快速发展，对人才的需求，为贸易经济专业明确了未来的办学方向。

2.2人工智能给贸易经济专业的课程体系改革带来了新方向

开设贸易经济专业的各高校均有自己的一些课程建设的特征和特色，在科学研究方面，多学科之间互相支持也具备了前提条件，这一先天优势，给贸易经济专业进行的课程体系的重构，提供了优越的前提条件。人工智能背景为贸易经济专业的课程体系重构和改革提供了新的方向，贸易经济专业可以在专业课程体系设计上，加大大数据与人工智能与贸易经济课程的结合力度。

2.3人工智能给贸易经济专业学生就业带了新机遇

传统时代贸易经济专业主要为商贸流通类企业培养高端商贸人才，或者为政府部门、科研单位培养管理和科研型人才。人工智能与各行业的结合，孕育出了一些新的岗位，这些岗位需要高端人才，这些人才不止懂贸易、物流、商务的专业知识，更要懂数据、大数据，尤其是能够进行数据处理和分析，并等运用大数据进行管理。同时智能贸易、智能零售、智慧商业、智慧物流等行业对新型人才的需求非常紧迫。

因此，贸易经济专业的办学需要进行深入的市场调研，全面深入掌握行业发展和人才需求的实际情况，重构人才培养的体系和思路，重新设计专业课程，这是提升人才质量的关键。

3人工智能背景下贸易经济专业发展的挑战

人工智能+商贸流通的快速发展，以及人工智能在高等教育中的广泛应用，给高校贸易经济专业的办学和未来发展带来了很大的挑战，一方面传统行业的升级换代需要新型人才；另一方面当前高校贸易经济专业的现有资源的落后制约了教育改革。与此同时，智能化不断进入课程，对教师的替代力度在不断提高，这些变化，给高校的专业建设和专业发展带来了巨大的挑战。

4人工智能背景下贸易经济专业发展的路径

4.1建立适应人工智能+背景下的贸易经济专业人才培养理念

人才培养的创新首先是理念的创新与形成，贸易经济专业在人工智能时代的未来发展之路，是从人才培养创新出发，所以首当其冲的是人工智能+的培养理念的形成，根据区域商贸流通业发展与社会对贸易经济人才培养提出的新需求和高等教育与人工智能的融合发展的新趋势，在持续深入开展贸易经济专业人才培养模式的社会调研的同时，深入进行理论研究和实践探索的基础上，形成适合本校独特的人工智能背景下的贸易经济专业独特的培养模式。即“大德育理念”“大商科理念”“学科交叉融合发展理念”。

4.2构建人工智能+的人才培养方式与手段

贸易经济专业的教师和学生面对的是一个瞬息万变的时代，因此，教师要不断地跟进行业发展，成为理论的“创新者”，同时还要增加著名企业的管理者和实践者成为教学团队成员，来促进贸易经济专业教学与时俱进，促进科研、教学与社会服务一体化，形成风格独特的教学内容体系和教学方法，启发学生多思考，培养学生的创新能力和决策能力。

4.3加强适应人工智能+贸易经济专业教学的新型教师团队

教师是教学的最根本资源，是确保教学质量提升的根本性条件，也是推动教学改革的主要力量，贸易经济专业的一切改革均是基于教师的改革。首先，要加强教师在人工智能方面的学习和提升。其次，我国高等院校的贸易经济专业教师还要探索信息技术、人工智能如何支持教师决策、教师教育教学、改进教学手段等，推动新技术与教师专业发展有机融合，实行线上线下结合的混合教学。最后，贸易经济专业教师要充分认识到人工智能技术的广泛应用，不断可以促使和推进教师的研究能力，形成新型的教师团队。

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1绪论

健康中国已上升为国家战略，新医科在我国高等教育中掀起了一阵新的改革浪潮，“智能医学”的应用性人才培养模式也随之开启。智能医学工程是以现代医学与生物学理论为基础，融合先进人工智能及工程技术，挖掘人的生命和疾病现象的本质及其规律，探索人机协同的智能化诊疗方法及其临床应用的新兴交叉学科。目前，高校在进行医工融合培养学生的指导过程中，存在许多问题，如医学和工科的理论结合层面较为薄弱，多学科交叉联合指导的机制不完善，成果转化和临床应用性不高。实践层面，在现有的医学教育模式下，医学生缺乏全面的对数据进行收集、处理与分析的能力。但是在智能医学时代，对数据的处理与分析能力会成为医生工作的重要组成部分。面向医疗健康的智能医学工程交叉学科人才的迫切需求，智能医学工程交叉学科的人才培养的机制有待完善。2019年，一些院校如南开大学和天津大学获得教育部的审批，已经率先实行招收智能医学工程专业的新生［1］。高等医学教育对新医科背景下智能医学工程专业人才培养认知还处于探索阶段，智能医学工程如何实现医工交叉学科的融合发展，如何获取人才培养中的合适方法、模式、关键技术等的研究，协同医学发展、社会需求的人才，还需要深入思考和进一步探索。

2新医科背景下智能医学人才培养

2．1新医科符合医科改革的内在需求

随着“健康中国2030”国家决策不断推进，医疗健康逐渐被国家视为重要的基础性战略资源，在大数据和人工智能技术影响下，临床应用、疾病预测与预防、公共卫生、循证公共卫生决策、健康管理、健康监测与个性化医疗服务等方面的研究以及产业发展，将是未来整个医疗领域的提升方向，给智能医学分析与决策赋予了新的意义和内涵。

2．2医工融合发展的必然趋势

随着精准医疗与智能医学诊疗技术的深度融合，理论层面，把握新医科背景下智能医学工程专业复合型创新人才培养目标，以临床应用性为导向，多学科领域知识相互渗透。调整医工结合课程体系，既符合新医科需求，又实现医工融合课程模块间的交叉互补，体现医工结合特色的宽口径学科结构。培养既懂医药科学、数据科学又懂人工智能应用的高级复合型人才。实践层面，精准医疗与智能医学工程技术紧密结合，利用临床医生在传统医学中积累丰富的临床经验，并融入到智能医学诊疗模式变化中，将彻底改变现有诊疗模式。

2．3人工智能助力智能医学工程人才培养

随着科学技术的飞速革新，人工智能核心技术推动传统学科专业建设和医工交叉融合。助力人才培养主要表现在以下三个方面。一是从智能医学诊疗技术创新的角度，技术的革新引领人工智能与各个产业领域深度融合，创造新的产业或领域，计算机模拟人脑的思维过程，实现人机交互，提高医疗资源的利用率，推动医疗产业的高效运转。智能医学诊疗主要包括疾病早期诊断、临床决策支持、正确用药、诊疗方案的选择等。如KopR和HoogendoornM等探索了医院对病人电子病历(EMR)数据进行分析，结合结直肠癌预测模型，更准确的预测早期直肠癌和干预治疗实践［2］;HoshyarAN和Al-JumailyA等探索了医学影像自动诊断皮肤癌，通过数据预处理去除噪音和不必要的背景图像，提高图像质量，辅助医生进行临床决策［3］。二是从医疗健康大数据的角度，随着大数据、数字技术、机器学习和人工智能等信息技术在医疗领域的应用，电子健康记录数据呈指数型增长，医疗大数据来源包括医院记录、患者医疗记录、医疗检查结果和物联网设备［4］。智能医疗系统具有识别、筛选和决策等智能医疗辅助功能。2017年上海计算机软件技术开发中心对医疗大数据可视化系统的实践与研究［5］;2018年，阿里健康与阿里云宣布共建阿里医疗大脑2．0［6］，加强在图像识别、生理信号识别、知识图谱构建等能力的建设［7］;同年，腾讯推出医疗AI引擎“腾讯睿知”，具备更智能化的医疗垂直搜索功能，帮助患者精准匹配合适的医生。三是从人才培养的角度，多学科交叉融合发展是大势。人工智能将打破不同学科专业的壁垒，推进多学科交叉融合发展，形成“人工智能+”的专业新的人才培养模式。高校也应根据产业需求变化调整专业设置，构建新的专业结构。高校人工智能相关的本科专业将会蓬勃发展，形成颇具特色的“人工智能+”专业集群。“人工智能+”技术所衍生的新医科、新工科专业之间的协同创新发展，实现技术创新与医疗应用的统一。以“人工智能+医学”为契机，结合医学产业发展趋势和智能医学工程专业的特点，研究相应的教学体系、制定科学的教学计划，建立具有行业特色的课程群、制定合理的课程大纲，解决学生在医学诊疗和工程技术两方面协调发展的问题，全面提升医学生的综合素养以及未来的职业竞争力。综上所述，新医科人才培养在人工智能助力下，培养学生具备较强的创新意识和具有智能医学领域科研能力，掌握关键理论与方法，创造性地将计算机科学技术、人工智能技术和方法、大数据关键技术与医学应用系统相结合，进而创新性完成的医学信息处理、行为交互和人工智能系统集成及应用。以上需培养的能力，对现有医学专业的改造升级、人才培养模式的改变、师资队伍的全面建设具有较高的要求。

3培养新医科人才的实施路径

3．1从医工融合研究的视角

智能医学工程的专业培养建设要体现医工融合发展需求，推进智能工程、医学与教育的深度融合，提升人工智能在医学中的应用，满足新医科发展要求的卓越工程师为育人目标，强调学科交叉渗透、重视临床应用、把握科技前沿，推动教学创新等。

3．2从医工融合研究的广度

目前我国部分高校开展了医工融合人才培养模式的探索，但有区域特色的医工融合研究还不多。针对新医科临床需求分析，把握智能医学工程高等教育体系，重点聚焦区域特色，研究面向健康和重大及特殊疾病防治需求的“新医科”对人才的需求。

3．3从医工融合研究的深度

(1)整体设计智能医学工程专业教学环节。建立知识能力矩阵，整体设计教学、实验、课程设计、专业实习、毕业设计等环节，突出新医科相关课程及实践，加强附属医院和教学医院的联系，深化临床实践能力。(2)培养学生专业能力和科研创新能力。智能医学工程专业教学与知识能力培养的思考是以智能医学学科的特点为基础，通过知识能力矩阵的智能医学工程专业课程创新教学，根据智能医学工程专业课程知识点的内在联系和相对独立性，优化核心知识模块形成知识能力矩阵，构建课程内容架构。通过系统理论知识教学、优化课程实验和上机安排，引导学生自主设计性学习，提高学生的学习积极性，达到有效教学效果。(3)结合学生兴趣偏好，研究如何提高学生的专业兴趣，探索将专业兴趣转换为“工匠精神”的教育理论及方法:广泛调研，全面建立当前地方高校智能医学工程专业学生与专业偏好的培养模式。

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时代转型下的“国学热”催生了幼儿国学教育潮流，但在具体实践中教育效果却不尽如人意。纵观现阶段的幼儿国学教育，我们不难发现其存在一定的误区：

1.1教学活动方式单一

“幼儿园在进行国学启蒙教育时采用的教学形式较为单一，幼儿园采用的最主要方式是诵读法[1]”。首先，一位老师面对多位幼儿，教师朗读示范，幼儿跟读后进行熟背是现在多数幼儿园的教学形式，以强迫幼儿“读经”的形式灌输传统文化知识。其次，教师多采用传统的“奖励”模式来激励幼儿背诵。导致幼儿背诵课文仅仅是为了表现自己并获得奖励，而并非为了获取知识。这种单一的教学模式，忽视了幼儿的兴趣，也体现不了幼儿学习国学经典的真实意义。

1.2缺乏国学启蒙环境的熏陶

当前幼儿园的国学环境启蒙大多形式较为复古。根据调查，目前幼儿园进行的环境创设，大多是形式上的创设。大多数幼儿园误以为将国学经典（如《千字文》《百家姓》《三字经》）通篇印在墙面上、将国学经典人物画像挂在墙上，或者在某一区域内摆放古代学习的书桌和古代书本，便是营造了国学环境。这些复古形式的长期使用会使幼儿对国学失去兴趣，产生“抵触”和“视而不见”的现象。

1.3缺乏科学系统的国学教育内容

国学文化包罗万象。首先，当前大部分私立幼儿园对幼儿国学教育的理解都停留在国学经典典籍这个层面上，将国学典籍的教学作为国学教育的重点，且80%以上的幼儿园都单纯地以《弟子规》和《千字文》背诵作为国学教育的主要内容。其次，幼儿园国学教育内容的选择忽视了幼儿年龄阶段特点和身心发展水平，教材也不具备层次性。

2幼儿园国学教育融入人工智能的必要性

时代转型背景下，人工智能与教育领域的深度融合是解决当前幼儿国学教育问题、健康发展的必经之路。当前幼儿园亟须建设国学特色课程、提高国学教师素质、实现高效的因材施教。

人工智能是一门综合的交叉学科，涉及计算机科学、生理学、哲学、心理学、哲学和语言学等多个领域。[9]首先，人工智能的新型教育模式能综合多领域学科知识，打破单一的教学方式，创新当前幼儿国学教育。其次，人工智能可以发挥其智能化、自动化、个性化和协同的特点，为幼儿园区域活动提供智能化、自动化的环境创设材料。此外，人工智能可以根据每一位幼儿的特点采用大数据分析的方式，分析幼儿认知发展程度，在夯实国学教育理论的基础上，根据幼儿身心发展规律循序渐进地实施幼儿国学教育，在真正意义上建设并发展幼儿园特色课程。[2]国学教育师资短缺是阻碍国学教育发展的首要因素。教师短缺是一个严重的问题，对教育影响重大。而人工智能能够独立扮演教师的角色，且储备了大量国学专业知识。人工智能在以教师的角色进入幼儿园师资队伍的同时，对幼儿教师本身提出了新的要求。人工智能背景下的幼儿教师需要具备更广泛的知识范围、更强的综合素质、创新型的思维以及较强的信息技术应用能力。因此，人工智能以其本身的智能化和幼儿教师的专业化能够提高幼儿园师资队伍的整体素质。

幼儿园国学教育融入人工智能，旨在促进幼儿国学个性化教育。在幼儿园国学教育中引入人工智能，为幼儿活动提供了创新性的玩教具和活动形式。在国学教育中，兼顾幼儿的特殊性，通过分析不同年龄段的幼儿身体发育程度、认知水平、思维能力、学习接受程度，为幼儿制定个性化课程。因此，人工智能技术与国学教育融合能兼顾个体的特殊性，能够高效地做到因材施教。

3幼儿园国学教育融入人工智能的路径

幼儿园国学教育融入人工智能是在遵循幼儿身心发展规律的同时，借助人工智能科技优势，实现传统幼儿国学教育与人工智能的有机结合，能够增强国学教育的效果。

3.1环境创设

人工智能以其不可匹敌的技术优势，创设全新的学校环境特征[3]。国学环境创设融入人工智能是促进国学教育开展的重要路径。在传统环境静态创设的基础上，安置多媒体一体机来创设动态多变的主题墙，播放国学经典动画、歌曲、故事，展示栩栩如生的动态人物造型，呈现丰富多样的色彩，使幼儿园的墙面设计能够有效地将动态和静态相结合。除了提供动态国学经典文化元素之外，还可以利用人工智能筛选不同年龄段的国学知识展现给幼儿，创设符合幼儿年龄特点的主题墙。天花板是传统环境创设易忽略的一步。吊饰是悬挂于天花板的装饰，它能够为幼儿园内公共环境增添动感和立体感。可以利用人工智能将国学经典文化中的人物形象（孔融、孟子、孔子）、书法作品、传世经典国画、经典国学典籍（《三字经》《千字文》）等投影展示到天花板上。同时，在图书角安置人工智能设备，将传统纸质书籍与有声读物有机结合，打造人工智能读书角。书架旁边则可以布置以国学经典文化为主元素的周边，力图将智能元素与传统文化元素相结合进行环境创设。

3.2人工智能教学系统

人工智能教育系统的融入促进了“有形”教师与“隐形”教师的有效结合，发挥了国学教育的巨大效力。首先，智能多媒体一体机是较为普遍的一种人工智能系统。在组织国学经典教育过程中利用其人工智能计算的个性特点，选择出适合各个年龄阶段儿童的国学经典知识。以小班为例，人工智能设备筛选出适合小班幼儿观看的图片、国学律动、顺口溜、儿童化故事等，并以动态方式展现给幼儿。同时，教师要对多媒体设备进行有效操作、关注幼儿的身心状态。其次，人工智能机器人基本可以代替传统教师进行“教学自动化设计”，减轻教师负担。机器人能为幼儿营造出一种“混合现实”的环境，让幼儿更好地参与到故事表达中，机器人作为活动组织者，替代了教师在活动组织中的主导角色，自行设计活动流程，引导幼儿自主探索学习。此外，远程教学是基于人工智能的教育交流平台。[4]幼儿园建立远程教学，以线上互动的方式，将幼儿国学教育专家与幼儿园的孩子联系起来，实现专家与孩子的线上国学交流和互动，以便对幼儿进行更专业、更科学的国学教育指导。

3.3智能化、自动化的国学区域活动

区域活动，是指教师根据教育目标，为幼儿提供一定的活动空间和活动材料，幼儿在丰富的环境中进行自主、自由的探索性活动和个性化学习。幼儿国学区域活动的智能化能促进幼儿园学知识的有效获得。

3.3.1智能化材料

人工智能的发展带来智能化的益智玩教具，智能机器人尤为突出。首先，在国学区域活动中投放智能化的玩教具，能够实现区域活动智能化。以国学艺术活动“智能机器人与幼儿园皮影戏剪纸活动的融合”为例。在幼儿美工区进行活动前，人工智能机器人独自操作皮影戏，并展示给幼儿，启发幼儿如何做皮影戏剪纸。随后，机器人可以扮演活动组织者，引导幼儿逐步完成皮影剪纸。其次，国学的益智玩教具还包括国学经典有声读物、国学趣味创意触感玩具书、智能优秀传统人物模型、智能传统习俗文物模型等。这些智能化材料的投入将大大提升区域活动的智能化和自主性。

3.3.2自主化学习

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引言

科学技术的飞速发展，使计算机网络成为人们生活和工作的重要组成部分。在计算机应用领域，将人工智能与大数据进行融合，可有效解决计算机网络管理中安全性的问题。然而，在大数据时代背景下，由于人工智能技术的发展仍处在探索阶段，在计算机网络技术中的应用还存在许多问题。基于此，深度探讨人工智能应用优势，并针对人工智能在计算机网络技术中的应用提出几点建议，具有十分重要的意义。

1大数据时代人工智能技术的含义及应用优势

1.1大数据下的人工智能技术

人工智能作为计算机技术体系下的分支，是一门融合开发和研究为一体，主要作用于开发人类智慧所应用的科学技术。在人工智能不断发展的历程中，对于人工智能的探索逐渐延伸至管理学、语言学、社会学等学科，使人工智能能够更好地接近人类大脑，完成对社会中存在各类要素和信息的采集，并模拟出人脑对图像和声音出现的反应。在大数据时代背景下，人工智能可借助大数据内容多和规模大的特征，替代人们完成部分工作，为人们生活和生产提供便利，以进一步增强人们的幸福感。人工智能与大数据的配合，可将人类思考习惯进行数字化处理，并完成对数据的储存。在未来发展中，人工智能可实现对人类日常生活的复制，实现机械化的自动操作和控制。通过大数据和人工智能的相互配合，可为人类和技术的发展提供更广阔的空间。1.2大数据时代下人工智能在计算机网络技术中的应用优势在大数据时代背景下，人工智能在计算机网络技术中应用所体现的优势，主要体现在以下几方面：①完成对信息的预测，在计算机网络运行中，要想提升运转速度就要及时处理系统中存在的模糊数据，但对于这部分信息价值的辨别存在一定的难度。如依照传统处理方法会增加系统运行成本，对系统造成影响。在大数据时代人工智能的干预，可依据模糊分析理论更有效辨别信息价值，完成对信息的预见，进而实现计算机网络运行效率的提高。②增加网络监管能力，计算机系统的快速发展使得计算机网络结构日趋复杂，为网络监管带来难度。而人工智能的参与可实现对网络的分类管理，不但提升管理的效果和能力，还为网络营造更加安全的环境。③人工智能强化数据整合，在人工智能和大数据相互协作下，对于计算机网络空间中存在的信息进行快速整合，完成对各类资源的有效配置。还可加快资源整合的速度，减少资源的消耗，降低计算机网络的运行成本。

2大数据时代下人工智能在计算机网络技术中的应用对策

2.1计算机网络安全管理中人工智能的参与

①在计算机网络网络安全入侵检测中应用人工智能。在大数据时代下，计算机网络环境日趋复杂，各类病毒和木马的入侵可对网络造成不可逆的影响。而在计算机网络管理中应用人工智能，可通过对以往入侵情况的分析，建立数据集成的系统，通过数据编码将入侵特征进行编码转换，在系统中储存完整的信息。一旦计算机网络出现入侵系统的情况，对网络安全造成威胁，系统就可依据设定对入侵类型进行辨别，并完成安全处理，保障计算机系统和网络的安全。②数据挖掘技术在计算机网络安全管理中的应用。数据挖掘主要是指将网络从主机会话中分离出来，并通过对网络控制实现计算的规范化，并将其产生的数据储存到数据库中，在遇到网络风险时就能完成数据的辨别。③人工神经模拟。人工智能的模拟技术可模仿人类大脑的思考和处理逻辑，在网络运行中，可对噪声等要素进行识别，并通过检测，完成对网络的安全性检查，提升网络运行安全性，提升检测的质量。④危险信息拦截和垃圾处理。在计算机网络安全管理中，人工智能可在网络系统中建立智能防火墙，对部分危险信息进行识别，并完成拦截。还可在系统设置访问权限，提升安全防控的效果。同时，在垃圾处理方面，人工智能和大数据的相互配合，可实现对网络遗留数据痕迹和垃圾的检测，快速找到包含病毒的文件，并在人工智能处理模式下完成病毒的处理，消除网络中存在的安全隐患。另外，人工智能可完成对系统资源的扫描，通过对信息的分析和处理，将数字化数据反馈给用户，使用户更加直接地了解计算机网络的运行状况，为进一步保障计算机网络安全提供帮助。

2.2计算机网络管理系统中人工智能的导入

①系统数据库技术。在计算机网络系统中，利用人工智能技术将计算机系统运行的内容转化为数据，将简单内容在变为复杂的程序，在运行中对其进行不断的优化，找到有效的运行方式，实现对系统对有效的管理。这种人工智能和大数据的相互配合，可有效弥补传统数据加工在内容逻辑性方面的缺陷，并通过数据库的建立，使得计算机网络系统在运行速度和储存空间方面都得到提升。②智能问答技术。在计算机网络搜索功能中，人工智能技术的参与可使得用户利用部分有效信息就能获得海量的资源，提升网络资源的使用效率。这种智能问答方式主要以简单指令为核心，通过对关键词的识别在海量数据中快速筛选到相关的资料，获取到用户需要的内容。这种工作方式可减少搜索的时间，完成对资源的合理应用。比如，用户在搜索栏中输入“流行乐”，当下在音乐市场中流行的乐曲都能显示出来，并带出“流行乐”相关的搜索标签，找到更多相关的信息和数据，减少搜索的时间，并提升搜索的整体质量。③智能技术。计算机网络系统可完整记录用户的搜索数据，并从海量资源中挑选出相关内容，完成对用户的精准推送，这种服务的机制，可减低用户大量搜索的时间，并在短时间内找到更有效的相关信息，提升计算机网络系统的应用效果，带给人们更多的便利和帮助。

2.3计算机网络运营系统中人工智能的支持

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一、引言

人工智能（ArtificialIntelligent，AI），是一门前沿交叉学科，涉及计算机科学、脑科学、神经生理学、心理学、语言学、逻辑学、行为科学、生命科学，以及信息论、控制论和系统论等领域。1956 年达特茅斯会议提出：让机器能像人那样认知、思考和学习，即模拟人的智能。《新一代人工智能发展规划》（国发〔2017 〕35 号）：跨界融合成为重要经济模式；加快AI融合，发展智能化经济、建设智能化社会，构筑知识、技术、产业三方互动融合及其人、机、文互相支撑的良好环境；发展智能服务（包括智能教育、智能医疗、智能健康和养老）；推荐社会治理智能化（涉及政务、法庭、城市、交通军民融合、环保等）；加强人工智能领域军民融合。智能教育、智能医疗、智慧法庭、智能交通、智能农业等行业的智能化升级，都需要新闻出版行业知识服务的支撑。

二、传媒企业现状分析

近年来，随着国内媒体企业的不断融合发展，大量媒体信息不仅通过图书、期刊、报纸、广播、电视等形式传播，还向网站、抖音、微信等新的传播渠道延伸。与此同时，国外媒体企业对人工智能技术的探索及应用也日益重视。（1 ）传媒企业非常重视人工智能技术，不断增强其引导能力和传播效果。（2 ）人工智能技术对媒体采―编―发流程的影响很大，涉及传媒企业生产各个环节。（3 ）人工智能算法推荐新闻、合成主播等智能技术应用。例如：个性化信息流分发、今日头条算法推荐、AI合成主播、“媒体大脑”。（4 ）人工智能对传媒企业影响深远，促进其新业态产生及媒体融合发展。

三、传媒企业机遇与挑战

人工智能与媒体各生产环节深度融合、提质增效，但也面临着不少机遇与挑战。① 机遇。促进智能升级：各环节变得更加智能化（选题策划、编辑、校对、排版、印刷、营销等）；出版行业与其他行业深度融合。② 挑战。AI技术积累和人才储备不足；资源整合难度比较大：大量高质量专业知识资源、数据格式不统一；传媒企业和读者之间、生产与发行之间渠道不够通畅。（1 ）人工智能技术水平领先于观念认知水平。当前，传媒企业对人工智能的认识最常见的误区表现在观念意识、认知维度、重视深度三个方面：① 观念意识，运用人工智能技术加速媒体融合，认识不充分、不到位；② 认知维度，在媒体企业生产领域的各环节中，还不能清楚地认识到人工智能技术应用效果；③ 重视程度，清晰的发展目标、可行的实施途径和发展的战略规划，这三方面是传媒企业目前还比较缺乏的发展因素。（2 ）传统的媒体企业较难适应变革。① 组织架构、业务流程难匹配。② 资金受限。有关人工智能的软件、硬件引进与研发，以及数据库平台搭建与管理的资金投入都较高，可用资金很难在短时间内有效利用。③ 人才队伍建设跟不上媒体智能化发展要求，缺乏媒体智能化发展所需的复合型人才，特别是在技术、运营等部门，领军人才少之又少。大多数传媒企业出现人才留不住、用不好的情形。（3 ）传统媒体企业人工智能技术经验不足。科学技术的有效利用是媒体企业生产和可持续快速发展的重要因素。如何科学合理地研发、运用智能化技术，开发满足市场需求的新形式，促使智能化应用水平与人工智能技术本身发展水平相匹配，是媒体企业从传统向智能化转型的重中之重。（4 ）用于人工智能算法的训练数据是传媒企业智能化发展的重要砝码。提高人工智能技术的应用水平，大量的高质量数据积累是不可或缺的。当前，不少媒体企业积极、大胆尝试，大量的文档、图片、视频等数据资源，需要强大的财力和物力去支撑“数据清洗”及其相关工作，并最终生成高质量的信息化数据。（5 ）用户的数据安全与隐私保护成为急需解决的难题。随着媒体企业的快速发展智能化，同时也产生了大量数据，因此，保障用户个人信息、行为数据的安全，尊重用户的个人隐私，提供精准、优质的服务就显得尤其重要。

四、传媒企业发展建议和趋势展望

（一）发展建议

随着各种媒体的不断融合发展，各行业对于人工智能的广泛应用不仅是一种普遍发展趋势，而更是媒体企业掌握变革发展的金钥匙。只要能在智能化技术应用领域取得领先地位，媒体企业成功地进行变革发展就多一分把握。而且随着科学技术的不断快速进步发展，人工智能技术的应用将持续推动媒体企业的发展与变革。（1 ）战略、路径的智能化发展。传统媒体企业应当根据本身实际情况和发展特点早谋划、早制定智能化发展路线，紧抓人工智能、大数据、云计算等机遇，探索人工智能技术的发展路径，赢得企业市场竞争优势。发挥传统媒体企业资源丰富的优势力量，增加人工智能技术的自主研发投入，掌握核心，打造自主可控的智能化媒体平台，不断开拓先进技术的研发途径和探索其可行的引进渠道。（2 ）从传统思维转变到人工智能发展。随着互联网技术的广泛应用，传统媒体企业有了巨大压力。不论愿不愿意去直接面对，传媒企业的人工智能发展变革道路已经箭在弦上。因此，传统媒体企业需要利用全新的观念来迎接人工智能技术的快速发展，从而探索更适合的体制机制、组织结构、工作流程、人才队伍，进行全面转型。加快转型，改变思维，增强媒体人对人工智能技术应用的深刻认识，提高技术运用水平对内容创新起的重大作用的准确认知，实时调整人工智能技术在媒体企业中应用模式。（3 ）企业体制机制变革，重点开发技术优势。随着人工智能技术的不断发展，媒体企业既要提高技术开发的资金投入，又要创新变革媒体企业的生产体制机制，实现人工智能技术与媒体生产要素的完美整合，探索资源、人才，管理、功能、产品的融合发展路径。（4 ）推动内容完善创新，增强智能技术引领。媒体企业在引入智能技术的基础上，不断地推动前沿科技技术充分地对内容进行创新，有机结合内容与创新形式。媒体企业既要凭借人工智能技术不断地深入研究新媒体传播形式和销售渠道，还要不断地改进产品形式形态、提高产品优质品质。（5 ）重新整合媒体资源，加快发展变革。人工智能技术与5G、大数据、云平台、物联网等科学技术影响着传媒企业的发展趋势。传统媒体企业需要不断地跨界整合并完善市场技术资源，在生产产品、终端、渠道、人员等方面实现跨越发展，掌握媒体市场主动权，构建合理、完善的信息传播链。（6 ）重视挖掘数据，重塑核心竞争力。传统媒体企业应重视将大数据的信息分析能力融入进媒体产品生产的全流程中，从基于经验升级到基于数据，探索并建立传媒企业数据链。（7 ）打造智媒体团队，创办新媒体企业。新媒体企业需要智能编辑记者人才，未来的媒体人才队伍应当是智能型人才团队，即“全媒体人才＋人工智能工程师”。媒体企业需要科学制定全媒体、智媒体人才的发展整体规划，加强人工智能技术媒体人才培养；加大人工智能技术业务培训，提升协同创新能力；探索专家型编辑记者的培养方式，探索人工智能技术能力提升的有机结合，架构智能人才队伍培养和发展路径。

（二）趋势展望

随着人工智能技术的不断发展，传媒企业也面临着将要进行变革创新的局面，从生产内容、分发产品，到内容表现、销售管理，其工作流程和生态环境发生了巨大变化。1.融合发展智能化人工智能在媒体融合发展中起到了巨大作用：提高了媒体全要素的生产率；人工智能将推动媒体更好地利用现代化体系中的功能作用。媒体融合发展的重要方向是智能化新型媒体企业平台，创建信息服务智能媒体库。2.新媒体形态显现多种多样传媒形式和内容呈现方式逐渐涌现，不断改革、发展、演化迭代，智能化科技媒体产品健康发展。3.关键核心技术研发从事高科技技术研发创新的公司企业发展的重点是依托以芯片、算法和数据为核心的人工智能系统，提供优质高效的技术服务，促进多种人工智能技术进一步发展。媒体企业通过自主研发或与人工智能科技企业合作，为编发联动工作提供有效路径。4.媒体专业界限变宽媒体人的角色边界逐渐宽泛，优质算法和吸引广大用户是媒体企业发展的两大重要因素。媒介素养将更进一步地深度重构，传统意义上的以文科专业为主的体系将不断调整、改变，跨专业、复合型已经是对传媒人的更进一步要求和代名词。5.音、视频生产消费晋级人工智能技术发展快速发展，音视频内容生产效率不断提升，创新创意空间进一步拓展，音视频内容消费迅猛增长，人机交互界面重塑，媒体企业新流量拓展，取得良好经济、社会效益。6.版权保护意识及能力增强人工智能、物联网、区块链、大数据等前沿科技技术将进一步解决版权保护问题，人工智能技术强力支撑内容变现、盈利模式改革创新，增加传媒版权领域新规则。

五、结论

综上所述，虽然人工智能的发展历程只有短短的几十年时间，但是对于每个阶段内人工智能的发展都推动了人类社会发展。传媒企业为了避免被淘汰，必须合理地与人工智能结合应用，才能拓展更大的生存空间，赢得更好的发展。

参考文献

篇（7）

人工智能（artificialintelligence，AI）的概念最早是在1956年的Dartmouth学会上提出的，随着计算机核心算法的突破、计算能力的迅速提高以及海量互联网数据的支撑，目前已被广泛地应用于各个领域[1-2]。近年来，人工智能也给教育教学领域带来了机遇，人工智能+教育正如火如荼地开展和推进，改变着传统的教育形式及生态[3-4]。2018年教育部《高等学校人工智能创新行动计划》，各大高校在人工智能及其教育发展上有了纲领性的指导[5]。医学教育作为教育教学诸多领域的一隅，乘着人工智能发展的东风，各大高校在推进医学教学改革方面进行了大量积极的探索与尝试[6-8]。诊断学是由基础医学过度到临床医学的桥梁课，其教学质量的良莠直接影响到医学生的培养质量，传统的教学方法难以满足现代医学教学的要求，如何发挥人工智能的应用优势，让其更好地应用于诊断学的教学工作，也是诊断学课程教改的重要研究方向。

1传统的诊断学教学方法存在的问题

诊断学是学习临床基本技能最重要的一门课程，其内容包括症状学、体检检查、实验室检查及辅助检查等四大块，分为理论课和见习课，目前大多数医学院理论课采用的是以大班的形式在多媒体教室讲授，而见习课则采取分小组的模式进行，多年的教学实践发现该教学模式取得的教学效果不尽人意，尤其是近年来随着全国各大医学院校的扩招，出现了师资及教学资源配套的相对不足，上述教学模式的问题逐渐凸显。理论知识以老师讲授为主，采取的是“满堂灌”的教学模式，然而该部分教学内容知识点繁多，知识串联度不高，课堂灵活度、生动度较为薄弱，学生听完课以后对课程内容印象不深，知识掌握度差，同时由于学生的学习主观能动性差异大，不能进行课前充分预习的学生在课堂上更加难以跟上老师讲授的节奏。见习课是对理论知识进行实践，培养学生的实践操作能力，前期理论知识掌握度差又会影响见习的教学质量，导致教学过程形成恶性循环[9]。见习课主要采取老师讲授要领及演示操作流程，之后学生们互相练习的教学方法，该部分内容需反复加强练习，同样的动作要领反复锤炼才能熟练掌握，因课堂见习时间有限，而老师讲授及演示需占用大部分时间，学生动手实践机会不多，老师对学生的操作手法、操作内容、操作顺序等重要内容进行指导和勘误的时间少，学生操作的规范性难以保证，在以后的临床实践中，往往存在实践操作能力的缺陷。上述教学模式教师与学生们之间除了课堂时间，其余时间是脱节的，不能很好地沟通，学生们有疑问的知识点难以得到老师的及时解答，教学活动中没有充分反馈，各个教学环节难以进行教学反思，形成教学相长的良性循环。课后复习及阶段性总结复习是课堂知识内化及升华的重要方面，传统的教学模式通常是给学生布置课后作业，学生完成后上交由老师批改留档，这个环节学生与老师缺乏有效的沟通，且由于学生们学习主观能动性差异，课后没有老师的监督及针对性地辅导，课后作业的质量良莠不齐，教学质量欠佳是显而易见的。随着现代医学的发展及研究的开展，涌现了一大批新的诊断方法与手段，譬如关于肿瘤诊断的分子marker，评估预测疾病活动度及预后相关的指标，在临床上已经常规应用，但由于教材更新需要周期，很难跟新进展同步介绍，另外由于课时有限，难以全面地就学科前沿及新进展进行讲授[10]。

2人工智能应用于诊断学教学的重要意义

2.1教师方面

将人工智能应用于诊断学教学实践，削弱了教师的知识权威而强化了教师的价值引导，对教师的个人能力提出了更高的要求，促使教师踏实践行终身学习并持续更新自身知识结构。互联网高速发展的时代，知识呈几何指数更新并出现大爆炸，基于各种互联网即时通讯平台及手机APP，诊断学体格检查、理论知识讲授相关的小视频及研究进展不胜枚举，这就要求教师及时获取、更新知识并进行相应的知识储备。人工智能的应用促使教师从单人施教发展为团队施教，为开发更具个性化的课程教学注入团队的力量。基于大数据的人工智能可以减少诊断学教学过程中的机械性、重复性工作，如平时作业的批改、考勤统计等，减轻了教师的工作负担，教师可以将更多的精力投入到医德医风、医患沟通能力以及体格检查手法的规范化培养上，更多的心思放在丰富课程内容及教学形式上。同时大数据可以及时反应学生的学习动态，教师可以根据学生的反馈及课程评价有针对性地对学生进行相应的辅导。

2.2学生方面

将人工智能应用于诊断学教学实践，可以实时动态记录学生的学习情况及暴露的问题，如是否按时完成课程任务、测试中哪些知识点容易出错等，人工智能系统能够对这些数据进行关联分析和深度挖掘，并且可视化呈现相应的数据，有利于教师及时掌握学生的学习进度、参与度以及学习效果，并根据具体的学情分析数据来调整辅导和教学方案。基于人工智能强大的算法和分析，可以为学生定制个性化的教学内容及进度，提供更有针对性的课堂内容和随堂测试，并对测试及平时作业进行智能批改，真正做到查漏补缺。诊断学课程内容相对枯燥，学生们的学习兴趣有限，基于人工智能的教学方式可以寓教于乐，在课程中将一些比较零散的知识点可以设置成互动小游戏，营造出良好的课堂氛围，提高学生们的学习兴趣及学习效率。

2.3教学过程

针对教学过程，人工智能亦发挥着至关重要的作用。第一，诊断学作为桥梁课程，是一门必修课，包括临床医学五年制、八年制、法医学、基础医学等相应专业的学生均需要学习，人工智能拥有超强的计算能力和强大的“记忆力”，面对众多不同专业的学生，可以根据大数据进行分析，制定出适合不同专业学生的完备教学目标。教学活动开展过程中，人工智能还可以根据学生的课堂及课后测试表现，依据分层教学的要求自动设置梯次教学目标，帮助学生们逐步提升学习能力和知识掌握度。第二，人工智能可以凭借自身信息化的特点，对各种教学资源进行分析，为教师和学生选择更优质更合适的资源提供依据，促进个性化的教与学。第三，传统的教学方式、教学内容相对有限，人工智能基于大数据能够启发新的教学思路，创新教学方法，为诊断学教学提供更多的可能性。

3人工智能在诊断学教学中的应用

3.1智能教学系统

智能教学系统是教育技术学中重要的研究领域，其根本宗旨是使得学生的学习环境更加优良和谐，智能教学系统能够及时有效地调用最新最全的网络资源并充分优化后供学生学习，使得学生能够更加全方位、多角度地学习专业知识，提高学习效果[11]。智能教学系统大致由领域知识部分、教师部分及学生部分3个部分构成[12]，其中领域知识部分又称为专家部分，这一部分既包含了需要讲授的内容及掌握的技能，又可以添加专家的学术成果，既能够保证学生对于基本概念、基本理论及基本技能的掌握，又能够拓宽知识面，增加知识的广度。智能教学系统的教师及学生部分主要是为设计和制定教学方案及策略服务，基于大数据基础上，根据课程的特点、历年教学情况、学生身心发展特点及学习实际情况，制定更加个性化、高效的教学方案，促成教师因材施教，取得更加理想的教学效果。

3.2智能网络组卷阅卷系统

诊断学教学内容包括理论和见习两大块，教学过程中教师的大量时间用于出题、阅卷、批改平时作业等与考核相关的工作，并且在出题过程中需要围绕相对固定的重难点内容不断创新题型，消耗教师大量的精力。智能网络组卷阅卷系统能够充分发挥其优势，将教师从繁冗的考核相关工作中解脱出来，使得教师的教学更高效，教师能够把更多的时间。智能网络组卷系统能够有效收集和分析知名高校教学团队编写的在线题库，实现教学资源的共享，通过随机抽题组卷、答案随机排序、题型随机排序以及设置避免与历年考卷重复等，显著提升试卷的质量，亦能改善考试作弊的顽疾，客观地考核学生对知识的掌握度。智能网络阅卷系统有简明的阅卷流程，能够更有效地识别试卷及答案，能够明显降低传统人工阅卷方式因疲劳带来的出错率，使得工作效率更高、考核结果更公正。

3.3智能仿真教学系统

诊断学教学的见习部分是学生提高技能的重要环节，常常采用分小组在病房完成的方式进行，在课程的开展过程也凸显出了各种各样的问题，譬如因学生分组进行询问病史、体格检查，重复次数多，患者难以多次配合；在教学时间段内病房缺相应的病种，无法对所学的症状进行直观的学习；传染病流行期间出于对学生健康安全的保护，无法进入病房见习等等，此时智能仿真教学系统能够发挥重要的补充作用[13]。人工智能可以根据提供的海量真实临床病例，由医学专家整合其临床特征，联合计算机专家，根据相应的教学要求，形成虚拟病人学习系统，学生在仿真诊疗环境中，进行问诊、体格检查、诊断以及给出治疗方案，同时系统能够自动发现学生在问诊及诊断过程中的错误，通过实践、纠错再实践，提高学生采集病史、体格检查的能力，同时能够加强学生的临床思维的训练，夯实临床基本功[14-16]。

篇（8）

郑商所：调整硅铁1801合约交易保证金标准和涨跌停板幅度，自2017年12月7日结算时起，硅铁期货1801合约交易保证金标准由原比例调整为14%，涨跌停板幅度由原比例调整为8%。

篇（9）

1.智慧社区包含的核心内容是它可以起到一个重要的桥梁作用，通过信息的收集，通过大数据的分析，通过物联网使服务的提供能够和需求结合在一起，最终使人们得到更加优质的、更加相对便宜的、更加有效的、更加个性化的服务。

 正确  

错误

2.家庭规模缩小强化了代际支持能力。

 正确  

错误

3.中国的预期寿命排名较低。

 正确  

错误

4.从老龄研究的角度，智慧养老能够解决根本性的问题。

 正确  

错误

5.社区老年服务集成平台的预测作用包括准确得知老年人生活的种种需求。

 正确  

错误

6.对于如何高效率、低成本地解决养老问题只针对城市地区而言。

 正确  

错误

7.大数据的价值重在挖掘，而挖掘就是分析。

 正确  

错误

8.大数据在我们日常生活中很少接触到。

 正确  

错误

9.以大数据应用促进医药分离改革，遏制虚高药价。

 正确  

错误

10.当前世界的四大趋势包括“经济全球化”、“全球城市化”、“全球信息化”和“城市工业化”。

 正确  

错误

11.美国在人工智能方面取得了较好的成果。

 正确  

错误

12.《在英国发展人工智能》中提出了：数据、技术、研究、政策上的开放和投入四个方向。

 正确  

错误

13.1956年10月，中国科学院筹建了中科院自动化及远距离操纵研究所（后更名为中科院自动化所）。

 正确  

错误

14.20世纪80年代初期，钱学森等主张开展人工智能研究，中国的人工智能研究进一步活跃起来。

 正确  

错误

15.人工智能在医疗领域还存在一些问题。

 正确  

错误

16.只要人类搞清楚的问题都容易被机器人所取代。

 正确  

错误

17.医联合体发生在基层和专科医院之间。

 正确  

错误

18.作为影响深远的颠覆性技术，人工智能可能改变就业结构、冲击法律与社会伦理、侵犯个人隐私、挑战国际关系准则等，对企业管理、个人安全、社会稳定乃至全球治理带来挑战。

 正确  

错误

19.我国新一代人工智能发展的指导思想和基本原则是要推动互联网、大数据、人工智能和实体经济深度融合，培育新增长点，形成新动能。

 正确  

错误

20.2016年9月开始，微软的技术与研发部门和人工智能(AI)研究部门相互分离，各司其职。

 正确  

错误

二、单项选择(每题2分)

21.医疗健康数据的应用包括：药物研究、病人行为及其相关数据、（ ）、管理医疗社保基金。

 A.临床研究  B.科学研究  C.涉密研究  D.门诊诊断 

22.发展网信事业战略的目标：加强领导、统筹规划和依靠（ ）紧密协同。

 A.产、学、用  B.产、学、研  C.社会分工  D.产、学、研、用

23.基础技术提供平台主要是（ ）平台，这些云平台为人工智能实现大规模的实时计算提供了计算基础。

 A.云计算  B.互联网  C.云计算、大数据  D.大数据

24.2017年谷歌无人驾驶汽车可以对不同场景进行学习，如（ ）、城市道路、过桥等。

 A.泥泞路  B.平路  C.乡间小路  D.山路

25.腾讯AI政务基于腾讯微信、QQ等平台自身连接能力，提供（ ）、智能服务、智能分析和智慧应用等服务。

 A.精准推送  B.实名认证  C.智能核身  D.勾勒用户图像

26.牢牢把握新一代人工智能发展战略机遇，坚定不移地把发展人工智能放在提高社会生产力、提升国际竞争力、增强综合国力、保障国家安全的战略支撑的（ ）位置。

 A.全局核心  B.重点突出  C.关键部分  D.战略中心

27.微软自然语言计算组成立于 1998年，专长于（ ）、输入法、问答、社交、文本挖掘等。

 A.翻译  B.收集  C.处理  D.校对

28.2016年5月，美国白宫成立了（ ）和机器学习委员会，协调全美各界在人工智能领域的行动，探讨制定人工智能相关政策和法律。

 A.人工智能  B.制造  C.无人驾驶  D.I技术

29.欧盟的人脑计划旨在通过计算机技术模拟大脑，建立一套（ ）的生成、分析、整合、模拟数据的信息通信技术平台。

 A.创新  B.全自动  C.全新的、革命性  D.智能

30.德国“工业4.0”计划涉及到的机器感知、（ ）、决策以及人机交互等领域。

 A.规划  B.识别  C.应用  D.操作

31.2017年，日本政府制定了人工智能产业化路线图，计划分（ ）阶段推进利用人工智能技术，大幅提高制造业、物流、医疗和护理行业效率。

 A.4个  B.2个  C.5个  D.3个

32.人工智能的发展要素：算法+（ ）+数据。

 A.编程  B.数学  C.模拟  D.计算能力

33.国家加大对人工智能关键技术研发的支持力度，人工智能已成为我国的战略（ ）。

 A.发展重点  B.中心  C.要素  D.核心

34.百度、腾讯、阿里巴巴、科大讯飞等企业积极布局人工智能领域，抢占产业（ ）。

 A.发展制高点  B.发展先机  C.发展  D.发展机遇

35.对人工智能发展态势的判断中的新挑战是指人工智能发展的（ ）带来新挑战。

 A.不确定性  B.负面影响  C.积极性  D.不稳定性

36.碳云智能成立于2015年10月，希望建立一个健康大数据平台，运用人工智能技术处理这些数据，帮助人们做（ ）。

 A.日常起居  B.健康管理  C.医疗检查  D.生活管理

37.百度的Apollo（阿波罗）计划，即百度将向汽车行业及自动驾驶领域的合作伙伴提供一个开放、完整、安全的软件平台，帮助他们结合车辆和硬件系统，快速搭建一套属于自己的完整的（ ）系统。

 A.自动驾驶  B.自动操作  C.智能驾驶  D.无人驾驶

38.我国新一代人工智能发展的总体部署中构建一个体系是指构建（ ）的人工智能科技创新体系。

 A.对外开放  B.互惠互利  C.合作共赢  D.开放协同

39.互联网医院要依托于（ ）建设。

 A.现有实体  B.信息共享  C.互联网  D.分级诊疗

40.《打造智慧社区，优化居家养老（下）》认为，发展智慧养老服务可以带动我国哪些经济领域的发展（ ）。

 A.制造业  B.服务业  C.娱乐业  D.农业

三、多项选择(每题2分)

41.人工智能的智能硬件其交互方式出现（ ）直接交互。

 A.手势  B.语音  C.体感  D.眼神

42.人工智能能够对（ ）的安全进行防护。

 A.个人  B.医疗  C.金融  D.城市

43.（ ）的融合创新是智能安防发展的重要切入点。

 A.人工智能  B.体感  C.音频  D.视频

44.人工智能产业体系的融合产业有（ ）。

 A.智能金融  B.智能客服  C.自动驾驶汽车  D.智能制造

45.人工智能应用类企业的切入领域有（ ）。

 A.机器人  B.智能家居  C.教育培训  D.医疗设备

46.广泛开展人工智能科普活动，做到（ ）。

 A.支持开展形式多样的人工智能科普活动  

B.鼓励科学家参与人工智能科普  

C.建设和完善人工智能科普基础设施  

D.支持开展人工智能竞赛

47.智慧社区的渊源包括（ ）。

 A.原始社会  B.工业社会  C.农业社会  D.信息化社会

48.智慧社区的三级指标包括（ ）。

 A.保障体系  B.便民服务  C.社区治理与公共服务  D.主题社区

49.中国人口老龄化面对的挑战有（ ）。

 A.人口流动频繁，家庭养老能力不足  

B.代际关系变化，老年居住空巢增加   

C.预期寿命延长，照料需求压力加大   

篇（10）

中图分类号：G64文献标识码：A

文章编号：1009-3044（2020）25-0153-03

1引言

智能科学与技术主要包含智能科学和智能技术两部分内容[1]：智能科学是以人如何认知和学习为研究对象，探索智能机器的实现机理和方法；智能技术则是将这种方法应用于人造系统，使之具有一定的智能或学习能力，让机器系统为人类工作。目前，在本科专业目录中，智能科学与技术专业是计算机类之下的特设专业，在现有的人工智能专业群中，除了新设的人工智能专业外（2019年全国共有35所高校获首批人工智能新专业建设资格），智能科学与技术专业与全球范围大力推进与快速发展的人工智能关系最密切，契合度最高。一方面，智能科学与技术的专业发展和人才培养将为人工智能技术提供理论支撑、技术推进和人才支持，另一方面，人工智能产业现状和未来发展趋势直接影响着智能科学与技术的专业发展和人才需求。

2人工智能时代对人才的需求

站在国家战略的高度来看，人工智能将成为新一轮产业变革的核心驱动力，可以实现社会生产力的整体跃升，因此人工智能将成为引领未来的战略性技术，世界主要发达国家都把发展人工智能作为提升国家竞争力、维护国家安全的重大战略。

随着人工智能时代的到来，许多企业对具有智能科学与技术专业背景的人才有着巨大的需求。首先，IT企业纷纷涉足智能科学领域，提高产品智能水平；其次，许多传统制造业也在转型，从劳动密集型到知识密集型，进一步提升到智能制造型，并逐渐具备高精尖装备制造能力；此外，医疗、通讯、交通等行业也对智能科技人才有着迫切的需要。人工智能对各行各业的影响，充分体现了智能科技的高速发展，对人才数量和素质要求也越来越高。

从人才的金字塔型分布来看，智能科学与技术领域不仅需要高端学术型人才，更需要接地气、重实践的应用型人才。随着“中国智造”的不断推进，智能科学与技术领域已由顶层设计和关键技术突破向生产、应用、装配、服务等环节延伸，迫切需求大批专业技术精、实践能力强、操作流程熟的应用型人才。2019年，人力资源和社会保障部、国家市场监管总局、国家统计局向社会了13个新职业信息，包括人工智能工程技术人员、物联网工程技术人员、大数据工程技术人员等，这也从另外一个侧面说明人工智能等技术推动了产业结构的升级，催生了相关专业技术类新职业，可形成相对稳定的从业人群。

3应用型人才培养模式分析

《中国制造2025》以推进智能制造为主攻方向，强调健全多层次人才培养体系，提到强化职业教育和技能培训，引导一批普通本科高等学校向应用技术类高等学校转型，建立一批实训基地，开展现代学徒制试点示范，形成一支门类齐全、技艺精湛的技术技能人才队伍。

通常而言，人才类型分为三类[2]：学术型人才、应用型人才、技能型人才。实际上从现代职业教育的发展和社会需求来看，应用型人才和技能型人才的界限相对模糊，可统称为应用型人才，即把成熟的技术和理论应用到实际的生产、生活中的技术技能型人才。从国家的层面来看，为了适应人工智能时展，人才需求数量基数最多、缺口最大的就是应用型人才，这也对众多高校培养人才的导向产生重大影响。这里我们重点讨论智能科学与技术应用型本科人才的培养，可从职能、知识结构、能力结构、行业（产业）导向四个方面来分析。

3.1职能

智能科学与技术应用型人才是培养面向各类智能科学与技术的工程设计、开发及应用，掌握各类现代智能系统设计、研发、集成应用、检测与维修、运行与管理等技术，具有扎实理论基础、较强工程实践和创新能力的高素质应用型工程技术人才。

3.2知识结构

智能科学与技术专业充分体现了跨学科的特点，其知识结构包含了三个并行的基础领域：电子信息、控制工程、计算机，也蕴含了电子信息工程、控制科学与工程、计算机科学与技术等学科的交叉和融合，体现了智能感知与模式识别、智能系统设计与制造、智能信息处理三个方面的专业内涵。

（1）智能感知与模式识别

属于电子信息与计算机交叉领域，主要定位在机器视觉与模式识别。包括三维建模与仿真、图像处理与分析、图像理解与识别、机器视觉、模式识别、神经网络、深度学习等。主要课程包括：电子技术基础、信号系统与数字信号处理、数字图像处理、模式识别等。

（2）智能系统设计与制造

属于控制工程领域，包括自动控制、无人系统与工程、精密传感器设计与应用等。主要课程包括：机械基础、工程力学、自动控制原理、传感器与测试技术、计算机控制技术、机电系统分析与设计等。

（3）智能信息处理

属于计算机领域，包括交通大数据、汽车与道路安全大数据等的分析与处理、信息处理与知识挖掘、信息可视化等。主要课程包括：智能科学技术导论、计算机程序设计、微机原理与接口技术、数据结构与算法、嵌入式系统设计等。

3.3能力结构

智能科学与技术应用型人才培养着眼于人工智能工程应用，要求学生具有运用计算机及相关软硬件工具进行大数据的采集、存储、处理、分析、应用的能力；具备智能系统的设计、开发、集成、运行与管理的能力；注重培养学生综合运用所学的智能科学与技术专业的基础理论和知识，分析并解决工程实际问题的能力，其能力结构可以借鉴能力本位教育（CompetencyBasedEducation，简称CBE）模式[3]。

CBE是国际上较流行的一种应用型人才培养模式，主要代表国家为加拿大和美国。该模式以能力为人才培养的目标和评价标准，一切教学活动均围绕综合职业能力的培养展开，CBE人才培养模式主要有以下三方面的特色：能力导向的教学目标；模块化的课程结构；能力为基准的目标评价体系。该模式所培养的本科应用型人才具有较强的专业综合能力和职业能力[4]，在一定时期得到社会的广泛认可，但是单纯的CBE模式并不能完全适应人工智能时代对人才培养的需求，这是由于目前许多职业岗位在人工智能的冲击下，其形式和内容均会产生动态变化，要求现阶段的人才培养具有延伸性和前瞻性，既要兼顾眼前，也要考虑应对智能化浪潮，打好基础，提高自学习能力。因此，智能科学与技术应用型人才培养有一定岗位针对性，但并不是完全固化岗位内容及层次、固化知识属性，必须强化自我学习能力，才能实现能力可持续增长，岗位的向上流动性以及知识和经验的进化，才能真正适应人工智能时展的需求。

自我学习能力的形成与提高往往源于知识结构的构建[5]。为了塑造更合适的能力结构，需要CBE模式与知识结构的相辅相成，有鉴于此，将这种新型人才培养模式称之为知识型能力本位教育（Knowledge&CompetencyBasedEducation，简称KCBE）模式，这也意味着在人才培养过程中，将知识结构与能力结构放在并重的地位，既着眼于预期能力的培养，也必须让学生筑牢学科专业基础，在走向社会以后，在知识引擎的作用下，通过自我学习，具备并提升适应未来的、新的智能化岗位需求的能力。

3.4行业（产业）导向

从智能科学与技术专业的角度，培养的应用型人才以“智能化应用”为就业大方向，具体而言，包括：

（1）智能感知与模式识别领域

主要从事电子信息的获取、传输、处理、分析、应用等领域的研究、设计及应用，包括图像处理、机器视觉、工业视频检测与识别、视频监控、传感器设计及应用等。

（2）智能系统设计与制造领域

主要从事智能装备、智能制造、智能管理、智能服务等领域的设计、制造及应用，包括智能工厂、智能车间、智能生产线、智能物流、以及智能运营与服务等。

（3）智能信息处理领域

主要从事计算机数据处理、分析、理解、管理、以及服务等领域的研究、设计及应用，包括数据存储与管理、数据分析与预测、交通大数据分析应用、道路与汽车安全大数据分析、智能交通、智能电力、智能家居、智慧城市等。

涉及的产业领域主要包括智能制造，如工业互联网系统集成应用，研发智能产品及智能互联产品等。其他的领域还包括智能农业、智能物流、智能金融、智能商务等。

产业需求带动人才培养，人才培养在满足产业需求的同时推动技术进步，而技术进步又引燃了新的产业需求。产业需求与人才培养的相互作用，呈现出螺旋式上升的发展态势，这在人工智能相关产业与智能科学与技术应用型本科人才培养之间表现的得尤为突出。

4KCBE模式人才培养的主要措施和途径

智能科学与技术专业应用型本科人才的培养模式一定是和人才需求、学校定位相適应的。培养应用型人才，应注重学生实践能力，从教学体系建设体现“应用”二字，其核心环节是实践教学。结合上述的KCBE培养模式，知识结构在能力培养过程中也占有非常重要的地位，因此在能力培养方面，知识和实践作为两大要素，不能偏废任何一方，必须齐头并进，既要固基础，也要重实践。

（1）筑牢智能科学与技术专业知识基础，构建与智能化应用相关的知识体系

在本科的低年级阶段，应注重公共基础课，特别是数学和力学课程，还应充分了解智能科学与技术专业的内涵，让学生对所学专业有一个比较全面的认识。在本科中高年级阶段，重点强化专业基础，包括电子技术基础、自动控制原理、传感器与测试技术、微机原理与接口技术、数据结构与算法等。归纳地说，应该筑牢数理基础、计算机基础、机电基础和控制基础，因此对原理课程需要强化，这样对很多工作机理、来龙去脉的理解才能深刻。

（2）增强智能科学与技术专业的实践环节，构建以能力培养为重心的教学体系