人工智能學習培訓范文

導語：如何才能寫好一篇人工智能學習培訓，這就需要搜集整理更多的資料和文獻，歡迎閱讀由公文云整理的十篇范文，供你借鑒。

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關鍵詞：人工智能；教育變革；智慧教育

近年來大數據、云計算等信息技術飛速發展，人工智能在一些特殊領域（如圖像識別、語音識別、自然語言等）不斷取得突破性進展。人工智能作為新的技術驅動力正引發第四次工業革命，為醫療、教育、能源、環境等關鍵領域帶來新的發展機遇。人工智能專家預測，人工智能在通用技術領域可能尚不能替代人類，但在一些特殊領域，人工智能將會淘汰現有的勞動力。在國外，許多國家紛紛把人工智能作為國家發展的重要競爭戰略，我國學者也密切關注著人工智能的最新理論進展和實踐應用，國務院于2017年7月頒布《新一代人工智能發展規劃》，明確人工智能發展的重點策略。“人工智能變革教育”的潮流，引發了教育研究領域的“人工智能熱”。當前全球范圍內，人工智能在教育領域的大量研究和應用催發形成了教育人工智能概念。目前梳理學術上關于研究人工智能與教育的文獻主要集中于：

（一）教育理念的革新。“人機一體”將成為未來新的教育方式[1]，由新技術和新手段的出現所應運而生的智慧教育[2]，將對原有教育進行改進和完善。智能技術在改變教育的手段和環境的同時，還有利于構建出系統解決教育問題的教育新體系，從而真正觸及教育的根本[3]。

（二）關注技術的革新。機器深度學習、智能學習的算法、視覺識別以及智能語言識別這些基礎技術的突破，為人工智能的教育應用奠定了堅實的基礎[4]。

（三）探究教育的應用。人工智能在學校教育中的學業測評、交叉學科、角色變化等應用領域具有巨大潛力，教師角色內涵也將在與人工智能的協同共存中發生改變。AI監課系統能夠數據化、可視化評估教師的授課情況，將人工智能技術的運用滲透到整個教學過程中，教師可以根據評分實時調整授課內容，以促進個性化學習，從而提升教學效果。教育深受技術發展的影響，新技術融入教育并促進教育方式的轉變已成為必然趨勢。一方面技術為教育提供了新的、更加廣闊的可能性；另一方面技術具有變革人類的教育方式與學習方式的能力。然而，技術是一把“雙刃劍”，如何獲取或實現以人工智能為代表的新興信息技術所擁有的特征、優勢與功能，使其在教育中最大限度地發揮其應有的價值呢？人工智能技術如何繼續被安全使用到教育領域？如何通過教育變革來促進新興信息技術在教育教學中的廣泛與深入應用，實現教育深層次革命等問題，是目前需要關注和探討的主要問題。

1人工智能時代下教育變革的背景

1.1人工智能的內涵及具備的強大能力

人工智能最早由美國達特茅斯學院于1956年提出，其研究主要包括機器人、圖像識別、自然語言處理、語音識別等，實質是一種自動感知、學習思考并做出判斷的程序。人工智能具有自主學習、推斷與革新的能力，推動了圖像識別、自然語言處理等方面的技術突破。人工智能同時具有理性判斷力、超強的工作力，只要電力供應不斷，幾乎可以無限制地工作下去，而且適應不需要情感投入的工作。它的超強能力，源于三個重要的技術：深度學習、大數據和強算力。

1.2人工智能時代的機遇和挑戰

人工智能在精力、記憶力、計算力、感知力以及進化力等方面與人類相比，具有突出優勢。在醫藥領域，人工智能的出現使普通民眾可以享受更為高效、稀缺的醫療資源，解決醫療診斷領域診斷質量不均衡、醫生資源不足等問題。在教育領域，人工智能促進教學質量進一步提升、教師角色多樣化、學生學習能力的提升；為教育研究提供新技術和數據支撐；極大拓展了教育研究新視域；使教育在立德樹人方面、教育方法創新方面、教育手段和環境方面以及教育服務供給方式方面均發生改變。然而，看到人工智能以其強大的處理能力帶來機遇的同時，也需要正視人工智能帶來的新挑戰。在人工智能浪潮沖擊下，如何借助人工智能發展的機遇推進教育的變革與創新？人工智能技術如何繼續被安全使用？首先，人工智能專家大都認為，人工智能將會淘汰大量現有的依靠非腦力勞動為生的勞動力，需要培養人工智能時代的新型勞動力。而且，人工智能技術本身的不太成熟使很多人工智能技術只是應用在兒童教育領域，再者，人工智能潛在的道德倫理問題缺乏法律制度規范。除此之外，人工智能時代將對社會結構以及人的地位構成挑戰。綜上所述，人工智能時代所帶來的機遇是大于挑戰的。教育需適應人工智能技術所帶來的突破和飛躍，不斷調整和更新教育的方向和目標，實現育人成人的發展目標。

2人工智能與教育變革

2.1人工智能與教育目的的變革

人工智能帶來的巨變不僅影響人類未來如何發展，而且極大釋放了人類的生產力，這些在一定程度上使得人類需要重新思考教育是何目的。人工智能影響教育目的的變革主要表現在：第一，人工智能可能會使人類陷入精神危機。這源于兩方面的結果：一方面，人工智能將取代大部分人的工作崗位，工作的喪失將會導致人的價值和尊嚴喪失。另一方面，人工智能技術的發展將可能導致所有基于自由主義的想法破產，轉而人類所擁有的價值和尊嚴可能轉化為一種“算法”，人工智能帶來的職業替代風險在教育領域同樣存在，主要是對教師角色的挑戰。第二，人工智能有利于培養人的學習能力。從某種角度上講，人工智能剝奪人的就業機會，但同時，人工智能助教機器人將協助教師實現個性化指導，從而有利于將學習的過程視為尋求自我價值和意義的過程。除此之外，人工智能有利于使教育注重培養人的精神能力，這種精神能力大致包括實踐動手能力、價值追求能力以及創造能力，從而有利于學生知識以便于更好地完善自我、豐富自我，使教育跳脫“知識為本”的陷阱，發揮“立德樹人”的正向作用。

2.2人工智能與學習方式的變革

第一，深度學習。深度學習也稱為深度結構學習或者深度機器學習，是一類算法的集合。深度學習概念的提出，一方面尊重了教學規律，另一方面也是應對人工智能時代下的挑戰。深度學習在機器學習、專家系統、信息處理等領域取得了顯著成就，提倡學教并重、認知重構、反思教學過程，進而達到解決問題的目的。第二，個性化學習。個性化學習區別以往傳統班級課堂授課，尊重學生的個性發展，因材施教。人工智能技術與大數據的應用有利于學生享受個性化的學習服務，可提供個性化的學習內容，可視化分析學生的學習數據，快速提高學生的學習效率。第三，自適應學習。自適應學習是指人工智能基于對個體學習進行快速反饋的基礎上，根據學習者特征，為其推薦個性化的學習資源和學習路徑，從而最大程度上適應學生的學習狀態，是實現個性化學習的重要手段。人工智能技術有利于快捷、科學地判斷學生的學習狀態，進行學習反饋；持續收集學生的學習數據，其中包括學習目標、學習內容；高效地為學生提供海量的學習資源。

2.3人工智能與學習環境的變革

首先，有利于搭建靈活創新的學校環境。不僅可以使空間規劃更具彈性，而且可以調節性增強物理環境。其次，人工智能時代的教育區別于以往傳統教育強調的統一秩序，更注重個體的用戶體驗。創客空間、創新實驗室等學習環境的不斷增加以及人工智能技術的不斷發展，個性化的空間環境與學習支持將改變目前學習的學習空間環境。除此之外，隨著對話交互技術的逐漸成熟與不斷普及，有利于實現虛實結合的立體化實時交互。VR、AR等技術的同步協作也有利于搭建新的學習環境，滿足學習者的一系列要求。腦機互動技術的突破有利于實現將人工智能植入人腦，從而改變人類自然語言的交流方式。最后，人工智能通過即時、準確、高效的大數據分析有利于進行精準且個性的學習評價與反饋。人工智能將綜合收集所有同學的學習記錄，互相比對、優化，從而進行綜合提升。更為重要的是，人工智能的人臉識別以及語音識別技術可以運用到教師的教學過程中，進行學生的學習情緒感知，學習狀況的了解，從而促進學生學習的科學化；智慧校園、智慧圖書館等的出現，為教學環境的建設提供重要參考。

3人工智能在教育領域的應用

人工智能被認為是最有潛力和影響力的教育信息化技術，將通過人工智能數據挖掘分析、3D打印、模擬仿真等技術的應用，實現人工智能與教育的深度融合，對計算機輔助教學、個性化教育服務、教育人工智能生態環境等產生根本影響。2018年《地平線報告》（高等教育版本）指出了教育領域的信息化發展，未來一段時間內將通過人工智能與信息技術的結合，進而影響教育階段的不同過程。具體見表1所示。

篇2

最近幾年，隨著美國、日本、德國等國家對機器人產業的大量投入，機器人的技術發展日新月異。在行動上，機器人從過去的笨拙緩慢變得靈巧迅捷；在智力上，人工智能的發展在深度學習和人工神經網絡方面有很大突破；使用場景上，機器人不但可以承擔工廠生產線上的工作，還可以走進家庭，掃地、澆水、做飯；從功能上，機器人不但可以替代手工操作，現在還在逐步替代腦力勞動。

機器擁有智能如今成為可能。曾經缺失的一環今天已經接上了，這一環就是大數據。大數據讓機器具備了深度學習的能力、自主判斷的能力，現在的智能設備已經具備柔性。機器替代人的事件正在全世界發生。

比如在工廠搬運的工位上，機器人已經可以對付大小不同、高低錯落的箱子，把它們搬運到應該去的貨架，這在過去是很難想象的。

在服務行業，一款自動制作美味漢堡的機器人，知道如何烤肉餅，如何把面包切片如何加番茄、生菜和奶酪，做好以后通過傳送帶把美味的漢堡送給顧客。

在農業，機器人也開始嘗試替代人的復雜工作，如采摘工作是非常復雜的，一種像八爪章魚一樣的機器人，用3D視覺形成整棵樹的模型，確定每個果子的定位，這些信息被傳送到機器人的8只手臂上，迅速采摘果子。

除了對簡單手工操作的替代以外，機器人還替代復雜的專業技術人員的工作，如判斷醫學X光片的機器，準確率達到98%以上，已經超過了人的準確率。又比如說，網上廣泛傳播的硅谷視頻機械狗、無人飛機，連遙控器都不需要，它們自己判斷怎么跑、怎么飛，自我躲避障礙，無需人類操作，靈活得幾乎和生命體一樣。早已不同以前的工廠機器人，現在硅谷的智能機器靈活度、準確率、自主判斷能力幾乎與人類相似。

機器人會造成大量失業

COURSERA的創辦人，百度首席科學家吳恩達在近期的BIG TALK上就講過，人們與其擔心人工智能和機器人會給人類帶來毀滅，不如去擔心人工智能和機器人給社會帶來的大量失業和就業培訓的壓力。

吳恩達認為，美國用了200年把一個農業社會轉變成現代社會，農業就業人口只有總就業人口的2 01-。因為用了200年，所以農民可以繼續種地，不慌不忙地慢慢學習農業機械的使用和向其他產業轉移。但是現在的科技發展給社會帶來的變化要快得多，人們沒有200年的時間去做轉變，甚至沒有20年的時間去做轉變，這個轉變的時間很短。吳恩達舉例，無人駕駛汽車的技術已經成熟，在未來的幾年里會被廣泛使用，美國350萬卡車司機馬上面臨失業。

去年我在哥倫比亞大學與諾貝爾經濟學獎得主斯蒂格利茨交流時，他也表現了對失業、新技能學習以及再就業培訓的擔憂。3D打印技術和工業機器人可能在幾年內迅速普及，制造業大量在生產線上做裝配的藍領勞動力面臨失業的窘境。這已經不是預測，而是發展中的現實：富士康在“11跳”以后，痛定思痛，認為人不如機器人，只要解決了機器人的“柔性”問題，機器人就會比人好得多，所以富士康正在加大力度開發用于生產線上的機器人，一旦成熟，全國各地號稱20萬人的工廠最后能剩下幾個“活人”？

不僅僅是藍領工人受到沖擊，很多過去一直被認為是高技能的白領工作也將受到巨大沖擊，如電腦可以替代大量的普通醫生的工作，如看X光片，準確率比普通醫生還高，那么這些普通醫生去哪里就業？美國是判例法國家，要想打贏一個官司，要研究上百、上千個案例，所以要動用大量律師，收取上億美元的律師費。現在已經有利用大數據和人工智能替代律師的工作，看更多的案例，準備更有說服力的案件資料，成本是原來的1/10，質量更高。那么原來做整理資料工作的律師去哪里就業？MIT斯隆學院副院長黃亞生在一次我主持的論壇上透露，他用一個智能設備系統搜集100篇相關學術論文。過去，這件工作要好幾個RA（研究助理）來做幾個星期，用機器只要幾分鐘。如果如黃亞生所說，那些研究助理要去哪里工作？還有慕課MOOC的出現，50%的三流大學沒有存在的價值，這些大學里的師資去哪里就業？

同聲傳譯機也是人工智能家族里的成員，隨著自然語言的處理技術和聲音過濾識別技術的發展，可能在5-10年內出原型，翻譯人員就會失業。那么各個大學就會爭相裁撤外語學院。

如果“互聯網+”造成的失業還“遮遮掩掩”，人工智能造成的失業一定是“明目張膽、排山倒海”。我大膽預計，未來10年，我國至少有50%的就業人員會因為機器換人和人工智能的發展失去原來的職業，需要再就業培訓后重新找工作。中國勞動年齡人口8-9億（16-60歲），這就意味著4-5億多人口將失去工作，經過培訓后再就業。如果我們不重視新技術超前培訓，大力培養創客，大量投資再就業教育，失業量會進一步增加，那個時候我們會很麻煩。

有一個問題一直是人們爭論的焦點，機器人替代人，提升了整個社會的效率，同時也提升了人類整體福利，這難道不是一件好事嗎？贊同的一方認為，由于人類整體福利提升，只要政府保證失業人的基本生活保障和公平對待，人們就會自娛自樂，社會也會非常安定；但是反對的一方認為，機器人替代了人，人失去了工作的機會，也就失去了追求進步的機會。靠福利其實是非常不體面的。最重要的是，當人們看到社會上畢竟還有2%的人生活極度富足，羨慕和嫉妒會讓他們掀起一次次理由毫不充分的“占領華爾街”運動，從而使社會動蕩不安。

機器換人已是大趨勢

對于失業、動蕩、分配、福利等社會問題，自然由政治家和社會學家考慮，企業家似乎不應該過多思索這些問題。當前，機器換人已經是一個大趨勢，勢不可擋。國際機器人聯盟有一張圖比較了9個國家機器人的使用密度，日本排第一，萬名制造業員工機器人擁有量達到了1400多臺，而中國密度最小，萬名制造業員工機器人數量只有100臺，相當于日本的1/10不到，甚至不如馬來西亞。但是同時，中國機器人的購買量是全球最大的，相當于日本的2.5倍，而且增速還在加速。中國的大公司紛紛大量采購先進的機器人，擁抱工業4.O，海爾、TCL都在嘗試建立自己的無人工廠。一些中小企業，產品多品種，小批量，也在嘗試使用模擬學習的柔性機器人。機器人的不知疲勞，不會受傷，沒有情緒，不拿薪水，不組織工會的好處，已經對產業界廣泛認知，但是其高昂的價格，嚴密的維護要求，也把很多企業擋在門外。

機器人革命的最重要推動力之一，可能就是“云機器人”，要想實現功能提高，價格降低，云機器人也是一個必須考慮的方面。在云之前，機器人不但硬件要強大，軟件也要強大，而且由于傳遞速率偏慢，機器人與數據中心的溝通并不容易。如今，隨著物聯網和5G技術的發展，把大部分計算和數據放在一個大型數據中心，單個機器人力求簡單，與大型數據中心保持連接。一臺機器人學到了一些東西，可以馬上經過云端讓其他機器人獲得，這種機器智能學習也只能在云端實現，軟件升級也基于云端實現，省去了很多麻煩。由于有了云端技術，你買來的機器人會越來越聰明，可以學會做的事情越來越多，直到它的手的硬件不能適合，再進行硬件的更換。

前邊我們談論了太多的機器人在生產中的應用，機器人還可能大量地用于服務業或者家庭，英國MOLEY公司制作的機器人廚師，可以做出很好的飯菜，售價大約10萬人民幣，對予一些炫酷家庭來說很有吸引力。還會有大量的機器人被做成玩具和表演道具，如今，孩子們已經不再喜歡不能動的毛毛狗，而是能做很多事的機器狗。

隨著大數據和云計算的發展，機器人技術迎來了春天，有人開始就機器人的智能一旦超過了人以后，對人類的影響開展了想象豐富的研究，但是機器人和人工智能會對整個人類帶來什么根本性影響，我們還要拭目以待。2005年，美國有一本奇書出版，《奇點臨近：當人類超越生物學》（The Singularity Is Near： WhenHumans Transcend Biology）。作者是多才多藝的庫茲威爾，在與計算機技術相關非常多的領域中都有建樹。庫茲威爾預計2045年，計算機的智力會超過人類，而那個時點就是“奇點”。馬丁福特（《機器人時代》的作者）認為，如果計算機的智力接近人類，依靠摩爾定律的進步，超過人類也會變得非常容易。

我們無法預測人工智能超越人類以后會是什么樣子，雖然科幻小說和電影已經把好的一面和壞的一面展現的淋漓盡致，但是畢竟我們沒有親身體會那個時代的特色。有一點可以肯定，技術進步最初總是讓人驚奇不已，然后人類很快就“笑納”了技術進步帶來的改變，再然后就開始抱怨技術進步太慢，沒有到達理想效果。15年前，我們用的軟盤，已經可以存儲640000字節，放入2本書的內容沒有問題，如今，我們的電腦已經可以存儲一個T（―萬億字節），可以塞一個圖書館，但是攝影發燒友還是抱怨裝不了多少視頻，而需要云存儲的那些公司，就更看不起這么一點存儲量，他們需要P級，或者E級的存儲量。所以，再厲害的科技搞出來，人類還是不滿意。機器人和人工智能的結果也應該如此，我們今天見到了一些很強的機器人，但是在人們短暫驚奇之后，又開始挑三揀四。

不管怎么說，現在是人工智能行業的春天。投資人到處尋找人工智能項目，谷歌、臉書、亞馬遜等都對人工智能憐愛有加，以前從未有這樣財大氣粗的企業將人工智能放在業務模式的絕對核心地位，也從未有過人工智能研究在如此強大的企業之間被幾乎定位成了競爭的焦點。

2015年3月中國的兩會上，最引人注目的提案是李彥宏的建立“中國大腦”提案，而對這個提案馬上大加肯定的是來自軍方的代表。谷歌的機器馱驢剛出來，山東大學就展示了863項目的中國版機器馱驢，也有用腳踹的場景，盡管看上去比波士頓公司的笨拙一些。

如今，在中國的那幾個傳統意義上的制造中心，如廣東的東莞、順德，長三角的蘇錫常和溫州等，各個企業都在大談機器換人的問題，有媒體和業內人士從各個角度分析了機器換人的可能性，實際案例，以及產業發展情況等。總結出以下幾點：

一，機器換人已經成為一種趨勢；近幾年用工難，工人工資上漲已經成為普遍現象，而中國制造的產品結構和利潤率沒有太多長進。這就使得企業要不把工廠搬家到工資更低的欠發達國家，如孟加拉，要不就得想辦法找到少用工人的辦法，隨著機器人技術這些年的進步，機器換人成為一種趨勢。

二，地方政府正在有組織地進行機器換人的工作；以東莞為例，主要是政府定計劃，專項資金支持，金融服務支撐，就近發展機器人產業等辦法。其中2015年確定的專項基金就達到2億元。

三，中國的機器人設計和制造業被資金追捧，但是技術上與美日德還有差距，國內的機器人制造廠基本在系統集成等食物鏈的下游，而美日德基本控制了減速機和控制系統、基礎關鍵零部件等。

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關鍵詞：人工智能；全英文教學；教學內容改革；教學模式改革

1 實施全英文教學的必要性

隨著國際學術交流的日益活躍以及國際化辦學的趨勢發展，借鑒國外著名大學的辦學理念和管理模式，利用世界優質教育資源，提升教育教學水平，造就具有國際競爭能力的復合型創新人才，正成為我國教育改革與發展的新方向。

智能化是人類社會技術發展的必然趨勢。作為計算機科學與技術專業課程體系中的核心課程之一，人工智能的地位正隨著該學科的不斷發展和其技術的廣泛應用迅速提高，而且在非計算機領域，具有不同專業背景的學者也通過這個年輕的領域發現新思想和新方法。由于人工智能課程內容涉及計算機科學以及邊緣學科的新理論、新方法與新技術，因此在該課程中開展全英文教學不僅可以讓學生充分了解人工智能日新月異的發展，還可以促進本科教學與國際接軌，在培養國際化創新人才方面具有十分積極的現實意義。

2 當前國內全英文教學存在的主要問題

筆者對當前國內高校人工智能課程全英文教學的現狀進行調查分析，調查對象為軟件工程專業本科三年級學生，調研問卷共58份。調查項目、內容及結果見表1。

從項目1和2的調查結果看，大部分學生認為開展全英文教學有必要，其在提高英語應用能力、增強自己的就業競爭力以及了解國際前沿等方面有很大幫助。然而，由于全英語教學在我國尚處于起步階段，進行全英語教學的效果并不十分理想，其教學試點與實踐尚存在一些亟待解決的問題，主要表現在如下幾個方面。

（1）對全英文教學的理解存在偏差。從項目3～5的調查結果看，教師不能正確處理好全英文教學與專業英語課教學的關系，使全英文教學變為純英語課教學或專業英語課的翻版。大部分學生還是希望教學授課語言以雙語為主或以中文為主、英文為輔，多媒體課件形式為中英文相結合。

（2）全英文教學達不到預期的教學效果。從項目6和7的調查結果看，雖然一些大學花了很大代價邀請國外一流教授專家講授課程，但由于人工智能課程理論性強、難度大，學生很難適應全英文課程教學。

（3）缺乏內容全面和難度適中的教材。從項目8和9的調查結果看，一些大學在實施人工智能課程全英語教學時直接引進原版英文教材，但這對本科生來說，原版英文教材內容偏多、難度較大，學生學習時不免有諸多畏難情緒。

（4）師資匱乏。從項目10的調查結果看，學生對承擔全英文教學教師的滿意程度普遍不高。實際上，全英文教學對承擔課程教學的教師要求很高，他們不僅需要具備專業知識，而且還要掌握英語應用技能，而現階段國內高校中能承擔全英語教學的師資仍然十分匱乏。

綜上所述，如何改革全英文教學模式，講授哪些教學內容，采用何種科學的教學方法與手段，是值得我們思考和關注的教學改革重點和難點。

針對以上這些問題，我們深入研究人工智能課程的特點，對現有教學模式、內容及方法進行全方位探索和改革，制訂全英文教學計劃，對促進教學工作、提高教學質量、培養國際創新型人才起重要作用，其重要意義具體體現在以下3個方面。

（1）探索如何將理論知識傳授、綜合能力培養與英語交流運用三者有機結合，建立全英文教學的新型模式，這將對更新教學理念和探索適合于計算機軟件人才培養的教學方法產生深遠影響。

（2）全英文課程教學能夠讓學生掌握最先進的人工智能國際前沿技術，開闊國際視野，有利于培養復合型、實用型、具有國際競爭力的高層次創新人才。

（3）全英文教學改革的探索與實踐能夠促進國內教育向國際教育邁進。

3 全英文教學內容改革

建立完善的全英語教學體系，需要有系統而完整的教學內容。我國計算機科學與技術本科專業人工智能課程課時一般只有36學時，因此我們需要考慮從什么角度組織教學內容，才能讓學生比較容易地理解、熟悉和掌握人工智能的原理、方法與技術，從而顯著提高教學效果。

與國內教學內容相比，國外教學更注重分析問題的思維方法和解決問題的應用能力，對提高學生的學習興趣以及培養學生的創新能力十分有益，但是原版內容過多，且大多以國外政治、經濟、文化、社會和生活為背景，對于我國學生來說，理解某些內容和背景比較困難。因此直接套用原版教學內容往往存在一定問題，我們需要在引進、消化和吸收國外經典教材內容的基礎上，有選擇性地挑選合適內容。國外經典教材編寫思路不盡相同，一些經典人工智能教材及主要內容見表2。

人工智能的基本思想和主要內容是研究人類智能活動規律和用于模擬人類某些智能行為的基本理論、方法和技術。從表2中可以看出它們的共同點，即人工智能應圍繞“智能”這個核心，但由于智能本身非常復雜，難以用單一的理論與方法描述，需要從不同的抽象層次刻畫智能這個主題。我們認為，人工智能的主要內容可按圖1所示劃分為不同層次并確定講授順序。

在最底層，神經網絡與演化計算（適應性原理與仿生機制等）輔助感知以及與物理世界的交互；抽象層反映知識在智能中的角色和創建以及圍繞問題求解的知識的抽象、表示和理解；更高層則提出學習、規劃、推理的模型和方式；應用層構造智能化智能體以及具有一定智能的人工系統，讓計算機實現以往需要人的智力才能完成的工作。除了將人工智能課程的教學內容劃分為這4個層次，為保證教學內容的循序漸進性，還可按照抽象層更高層最底層應用層順序安排教學內容。

4 全英文教學模式改革的實施關鍵

針對以上國內全英文教學中存在的主要問題，我們提出人工智能課程全英文教學模式改革的實施關鍵，包括全英文課堂教學模式的重定位，“二三二”模式教學方法的改革，集先進性、前沿性和實用性為一體的教學內容創新以及全專業英語教學團隊的打造。

4.1 全英文課堂教學模式的重定位

人工智能課程教學以培養學生掌握專業基礎知識、培養實踐動手與應用能力以及提高英語交流水平三者相結合為主要目標，分兩個階段進行，國內教師與國外教師共同授課。首先，國內主講教師講授人工智能課程的基礎原理、模型和方法，可采用集中授課、案例教學和課堂實踐等教學方式，使學生掌握人工智能的一般基礎知識；在此基礎上，再邀請國際知名外籍教師為學生講授人工智能國際前沿技術，包括集中授課和專題研討。經過基礎學習，學生一般已掌握人工智能基礎知識，因此對于外籍教師所講授的學科前沿等內容能夠準確理解和把握。與單純采用全英文教學或單純邀請外籍教師授課相比，該模式能收到較好的預期效果。“1+1”全英文雙課堂教學模式如圖2所示。

4.2 “二三二”模式教學方法的改革

實行全英語教學后，由于使用英文教材及中外教育背景存在差異等因素，我們在教學過程中對教學方法進行一定程度的調整和改進，包括全英文授課形式、案例教學、教學內容以及教學手段等方面；配合“1+1”全英文雙課堂教學模式，提出圖3所示的“二三二”模式教學方法，培養學生成為具有綜合能力、創新能力、國際視野和英語技能的復合型人才。

該教學方法模式包括：（1）過渡式全英文與沉浸式全英語兩大英語教學方式；（2）激勵自主式、啟發互動式、體驗學習式三大學習法，激發學生學習興趣，使學生牢固掌握人工智能基礎理論與方法；（3）參與學習式和自我展示式兩大學習法，培養學生綜合運用知識的能力和創新能力。

在全英文課堂授課過程中，我們需要注重把握英語與專業的比例。首先，不能一味地追求全英文授課的形式而忽視教學效果；其次，還需要為學生提供一個良好的語言學習環境，在實際教學中注重培養學生良好的英語思維習慣，從根本上提高學生的英語水平。

人工智能課程包含大量概念，內容抽象，算法復雜，學生往往難以理解與掌握。將案例教學方法引入課程教學能有效提高學生的學習興趣，獲得較好的預期教學效果，但要達到理想的教學目標，僅僅靠課堂教學遠遠不夠，還需要拓展第二課堂。有計劃地邀請國外人工智能專家和教授到大學進行專題講座，鼓勵學生參加相關的課外科研/科技活動，使得學生能夠體驗式地、自主地學習，更好地了解人工智能新技術，從而進一步激發學生的學習熱情。構建案例教學和課堂實踐的雙課堂教學模式，不僅能夠豐富教學內涵，而且可以充實學科前沿知識并拓寬學生的國際視野。

4.3 集先進性、前沿性和實用性為一體的教學內容創新

除了引進、消化和吸收國外經典教材內容以外，我們還需要逐步建立起具有自身特色的教學內容，以保證教學內容集先進性、前沿性和實用性為一體。

（1）先進性。我們提出教學與科研相結合，以科研帶動教學發展的新思路。教師可結合自己的人工智能及其相關領域的科研項目，將科研最新研究成果以及學科前沿知識進行梳理與優化并有機融入課程教學中，確保教學內容的先進性，有效提高教學改革的質量。

（2）前沿性。對人工智能發展較快的領域，如智能計算、數據挖掘等，還需更新和補充全英文教學內容，同時可以邀請國際知名大學教授共同研究與探討教學內容，保證課程內容具有一定的前沿性，通過實現全英語教學保證課程與國際接軌。

（3）實用性。在講授基礎理論知識的基礎上，還應注重實踐的應用，增強學生的動手操作能力，以符合素質教育必須注重實踐的要求。教師可結合教學中的基本理論知識，適當補充案例與實例，使得教學內容與實際相聯系，豐富課程內涵并提高教學效果。

4.4 全專業英語教學團隊的打造

師資力量直接影響教學效果。師資的匱乏是現階段全英語教學面臨的主要問題之一。雖然一些教師具有較扎實的人工智能學科功底，但不能熟練地運用英語進行授課，而有些教師則知識結構單一，缺少人工智能及其相關學科間的交叉與融合，因此我們需要多渠道、多層次地打造既具備專業知識，又具有學科交叉與融合能力，同時掌握英語技能的全英語教師隊伍。將科研與教學相結合，利用與國外人工智能及相關領域學術帶頭人建立的合作關系優勢加強交流與合作，爭取申請國際合作科研項目，利用科研提高教師的教學質量、專業水平和英語技能。

5 全英文教學的具體實施

我們在軟件工程專業本科三年級學生的人工智能課堂上實施全英文教學，具體實施過程如下。

（1）國際軟件學院成立教學主管部門領導小組、從事教學研究的骨干教師組成的全英文教學工作小組以及由教學督導組成的監管小組，三者之間相互配合并共同促進，保障全英文教學工作的順利推進與落實。領導小組對全英文教學的師資培訓、人才引進、多媒體網絡資源開發、實驗室建設、教材編寫等予以政策支持；教學工作小組制訂全英文教學工作規劃和年度計劃；監管小組定期對工作小組的教學完成情況進行評估。

（2）在課程教學中，打破國內常規教學方式，建立開放式全英文教學模式，教學形式多種多樣。教學方式以“1+1”雙課堂教學模式為核心，以講授與專題討論相結合的方式，圍繞基本原理、方法與技術展開教學，激發學生自主學習與創新學習的熱情。

（3）國際軟件學院在人工智能相關領域承擔并完成了一批國家與省部級科研課題，而且取得了一些有影響的研究成果，形成了自己的學科特色和優勢。2006年，國際軟件學院聘請被譽為世界“人工大腦”領域先驅的美國猶他州州立大學計算機系Hugo de Gaffs教授擔任武漢大學全職教授和學院國際人工智能研究室主任。

（4）聘請與國際軟件學院有合作協議的國立首爾大學計算機科學與工程學院Bob McKay教授專職來校為本科生講授人工智能技術前沿。同時，利用國外學者來武漢大學順訪的機會，請其為學生作學術報告，使學生了解國際最新人工智能技術，如邀請曾經在麻省理工學院從事過7年博士后研究的宋森研究員進行“理解大腦與仿制大腦”的講座等。

（5）國際軟件學院在遴選教師到與學院有教學和科研合作的國外大學進修時，優先考慮給本科生授課的全英文教師，并將全英文教學能力作為選拔條件，以教師的學術進修帶動全英文教學建設，使學科和專業建設與全英語教學隊伍打造相結合，全面推進全英語教學工作的開展。

6 結語

人工智能是計算機科學與技術專業的重要課程，目前正面臨著知識更新和教學改革的緊迫任務。筆者以實施全英文教學為契機，針對目前國內全英文教學中存在的亟待解決的主要問題，提出人工智能全英文教學內容與教學模式改革的新思路。

（1）以智能為核心，從不同抽象層次刻畫智能主題，構造人工智能最底層、抽象層、更高層以及應用層4大模塊內容。

（2）突破傳統教學模式，對全英文教學模式進行重定位，提出“1+1”全英文雙課堂教學模式。

（3）提出“二三二”模式教學方法的改革方案，培養具有綜合能力、創新能力、國際視野、英語技能的復合型人才。

（4）提出教學與科研相結合，以科研帶動教學發展的新思路，進行集先進性、前沿性和實用性為一體的教學內容創新。

篇4

 

1　智能系·信科院

 

智能科技系是2002年9月初正式成立的，它完全根植于北人信息科學中心，末作增擴。后者的簡稱——“信息中心”——雖然易與“計算中心”或“情報資料中心”混淆，卻是上世紀八十年代中期北大一些有識之士倡議建立的第一個多學科交叉研究中心。它以數學系、無線電f電子學)系和計算機系為主，聯合心理學、中文、遙感等共十個系所而組成，宗旨是開展多學科交叉研究，充分發揮北大的綜合優勢。即使放在二十余年后的今天來看，這樣的舉措也是頗有前瞻性和魄力的。在此基礎上，北大很快于1986年建立了第一個國家重點實驗室。就是這樣人數不多的一個機構，先后出過三名院士和一名北大常務副校長。以指紋識別為代表的研究成果進入國際先進行列，在國內得到廣泛應用。

 

2003年9月10日，北京大學最大的學院——信息科學技術學院——成立。它包括計算機、電子學、微電子學和智能科學四個系，有十二個(研究)所和中心，兩個國家重點實驗室和若干部門實驗室。系是教學單位，所和中心是研究實體。從此，智能科學系(暨信息中心、國家實驗室三位一體)翻開了新的一頁。

 

2　專業增列·學會指導

 

成立智能科學系除了要順應北大“系并院”的潮流，也是完善作為學校基本建制單位所必備的。何新貴院士為系取了名稱，如今許多學校也大都采用這樣的稱謂。查紅彬教授擔任系主任，筆者是主管學科建設和教學的副主任，具體參與負責各項相關工作。創辦國內第一個智能科學與技術本科專業也是我們這一班人繼承傳統的首要任務。事實上，早在一年多前，大家就進行了醞釀，特別是中國人工智能學會教育工作委員會多次組織的相關研討，成為重要的準備基礎。

 

北大是一級學科下自主增設、增列學科專業的學校。系領導上任伊始第一件事就是要在當年申辦智能本科專業，而且志在必得。為此，我們在前期制定了詳細的步驟計劃，進行了深入調研和各項準備工作。我們起草完成了所需的各項材料(人才需求論證、專業建設規劃和適應培養目標的教學計劃與課程設置方案、教師教輔隊伍和基本辦學條件說明以及國內外背景對比材料等)，中國人工智能學會涂序彥等學者對此進行了專家論證，協助完成了論證報告。這些工作就緒后，我們在2003年10月下旬向學校主管副校長、教務部負責領導和學院領導做了匯報說明，并于10月30日正式提交申請材料。經學校的學部討論通過，校教務部審核和校教學科研工作委員會論證(由于是國家公布專業目錄外者)，再經校學術委員會審議，報校長辦公會批準，最后于12月15日前順利完成了全部程序，報教育部備案。2004年初，教育部正式批復并公布了北京大學“智能科學與技術”新的本科招生專業。這個專業名稱是查紅彬教授建議的，日后成為教育部批復新申辦學校的統一提法。

 

由于“智能科學與技術”未在國家公布的專業目錄中，因此是增列而非設置，北京大學將其置于計算機科學與技術一級學科之下。由于北大歷來嚴格控制招生規模，我們的30名招生計劃是由信息學院其他三個系從原有計劃分配名額中擠出來的。新專業的計劃發展規模最終為50名。

 

3　教學計劃·四校會議

 

智能科學系雖然成功地創建了國內第一個“智能科學技術本科”專業，但也面臨著許多挑戰。首先是缺乏本科教學的經驗。盡管信息中心前身具有北大最早的碩士點、博士點和博士后流動站，研究生培養己歷十余年，但一直實施科研主導體制，未曾從事過本科教學。師資隊伍擴充快，新進年輕博士比例大，而真正有過本科教學經歷者寥寥無幾。此外，信息學院成立后開始調整教學計劃，制定了一年級統一課程內容，新生是按學院統一招進來，第一年共同學習，后三年才分專業培養。我們雖然為申辦專業制定了一套課程計劃，但因不兼容學院的統一規劃而未能第一次通過學院教學指導委員會的審核。為此，我們組織學院經驗豐富的老教授，為本系青年教師進行教學培訓，聽取學院主管負責領導和幾位多年從事本科教學管理的老系主任對教學計劃的修訂意見。

 

通過幾個月的努力，我們完善了智能科學系的課程體系，并最終通過學院教學指導委員會的審核。這個教學計劃具有幾個特點：一個大基礎——以學院的數、理和信息類為主，強調寬厚扎實;三個核心課程群作為專業理論基礎，包括智能基礎課程群(智能科學技術導論、人工智能、腦與認知科學、信息論、信號與系統)、機器感知課程群(生物信息處理、圖像處理、數字信號處理、模式識別)和計算智能與知識發現課程群(智能信息處理、機器學習、數據挖掘、計算智能等)，以及兩門實驗(機器感知和機器智能)和其他各種選修課。四年學分150分，其中必修88學分(包括全校公選26學分、大類平臺20學分、學院要求的13學分、專業必修29學分)，專業選修56學分(含專業課44學分、通選課12學分)，畢業設計6學分。

 

為了更好地交流經驗，擴大本專業的影響力，2005年5月，我們發起并與第二批獲準的學校(南開、北郵、西電)在北大召開了四校研討會，圍繞各個學校在智能科學與技術本科專業的建設、招生、教學計劃制定和未來發展設想等方面進行交流研討，并建立了聯系機制和網站。全國一些兄弟院校也紛紛來北大了解情況，開展座談，我們則盡可能貢獻自己的經驗，給予支持。

 

4　招生·分流

 

從2004年開始，信息科學技術學院按學院大類招生，每年接收330～340名本科生，占全校的1/9左右。學生高考排名在全校屬中上，但成績分布差異較大。與學校的其他學院(多從一個系成長為一個學院，如數、理、化、生等)相比，信息學院是由四個不同的系合并而來的，專業跨度大，因此采用一年分流的模式(上述學院為二年分流)，筆者被指定負責這項工作。我們提出自愿為主、計劃為輔的方針，盡量滿足同學們的興趣志向。制定的分配計劃是：電子學系120人、計算機系110人、微電子系70人、智能科學系30人，允許有10%的調整。分流工作在大一下學期(每年4月份)進行，包括全院動員、四個系專題介紹宣傳、開放日參觀咨詢等幾個步驟，可謂熱鬧非凡，同學們可以充分了解了四個系的專業特色。

 

為了克服盲目性引發的偏差，我們建立了一個網上分流系統，在正式填報專業前，增加了摸底預填報的環節，及時反饋群體意向的分布信息，指導學生們的選擇，也便于學院掌握動向，調整措施。這種大類招生、進來一段時間后再分專業的舉措體現了北大的人文關懷。智能專業初辦，基礎條件差，缺乏畢業生記錄的宣傳說明，與學院其他三個老牌系(電子學系50年歷史、計算機和微電子系30年歷史)相比較并無優勢可言，但是我們通過扎扎實實的工作和細致有效的改進，使這個新方向日益顯現出魅力。隨著智能專業的成熟，特別是有了第一屆畢業生后，就愈加受到更多學生的喜愛。

 

選擇智能專業的人數逐年上升，2004級34人、2005級36人、2006級39人、2007級43人，目前正在進行的2008級分流達到45人。除了在信息學院內部的影響力不斷擴大，北京大學其他學院的轉系情況也開始有了可喜的變化。北大最好的元培計劃實驗班今年第一次有4名學生選擇智能專業，醫學部和光華管理學院也有申請者(本文成稿時這項工作還在進行)，2008級學生肯定突破50名，我們在第五年就達到了創辦智能科學專業的規劃目標。

 

5　首屆生·班主任

 

在新辦專業中，有一項由教授擔任智能本科專業班主任的舉措。這是利用教授的學識、經驗和責任心來更好地管理呵護自己的學生，避免了年輕教師因職稱晉升等壓力可能出現的疏漏。這一做法取得明顯效果，不僅受到同學們的普遍歡迎，信息學院也開始考慮推行。筆者擔任了智能專業的第一任班主任。首屆學生(2004級)有34名，他們進入北大后毅然選擇全新的智能專業是很有勇氣的，全班有11名來自北京的學生，5名女同學，這個比例迥異于整個信息學院的總體分布。

 

該班學生的年齡恰與我自己的孩子相同，我天然地熟悉他們的一般特點，也理解家長們的想法。北大信息學院的淘汰率平均是7%，每年都有20多人退學。這班學生在大一時的成績并不占優，其中有幾人處在邊緣位置，因此，我立下的最低目標就是確保所有同學不掉隊。我首先通過全班民主選舉任命了一個5人組成的班委會，這個5人機構在隨后的幾年中發揮了重要作用：其次走訪宿舍，了解每個人的情況，為了消除代溝，我努力融入同學當中，學習熟悉他們的語境和思維想法。我同多數同學家長有過接觸，從中更深入地掌握學生的性格特點，也包括尋求家長的必要配合。我與所有同學做過不止一次的個人交談，經常是在晚間，很多時候是他們主動找我，談遇到的各種困惑、自己的想法、志向等，我利用這些機會及時解決了具體問題。在學習上，我組織全班同學開展互幫互學，尤其對幾門有難度的專業課程進行“聯合攻關”。全班的“數據結構與算法”課程成績甚至超過了計算機系。

 

幾年來，全班團結互助，像一個大家庭，班委會也一再連任，得到全體擁護。到畢業時全部合格，實現了我的愿望。不僅如此，全班的學習成績在學校的綜合評估中優良率達93‰畢業設計都在良以上，有14人獲優秀，更有三名同學的畢業論文被評為學院“十佳”論文。學院的第一、三名也都出自我班。34名同學中有22名繼續保送本校讀研(其中20人仍在本系)，4名同學去了大的國企和知名外企工作，8名同學出國深造，在歐、美一些名校攻讀博士，其中有一名學生同時拿到了包括哈佛、MIT、CMU、UCLA在內的著名大學的全額獎學金(最后選擇MIT)。第一屆智能專業學生的良好成績極大鼓舞了我們，增強了我們辦智能專業的信心，也為以后的幾屆同學做出榜樣。

 

幾年班主任的經歷讓我深深地體會到，進入二十一世紀的大學，教書、育人同等重要。要適應新時代年輕人的特點，保持我們民族的優良傳統，把人格培養放在首位。能夠進入北大的學生都是各地的尖子，當他們聚集在這所著名學府時，首先要調整原來俯視周圍的習慣，學會平視甚至仰視其他同學，平和自己的心態，開闊胸懷，樹立人生抱負和刻苦努力的決心，這樣才能正確對待困難和挫折，才有所作為。班主任的工作往往細致入微，其實是把70%的精力用到30%的人上面。一些學生掉隊是否可以避免，關鍵看班主任的工作是否到位。

 

6　培養體系·本研貫通

 

北大是(文)理科性質的學校，“智能科學與技術”專業也是按理學設置，盡管它更強調學科交叉。從智能科學的內涵來看，我們設立的培養方向更多地是繼承自身傳統和學校的綜合優勢，突出“以人為本”的腦認知和與心理生理結合，開展機器感知(視、聽、觸)和數據轉換信息，進而發現知識的機器智能兩個方面的研究。同時，我們配合學院的教學指導規劃設置課程計劃，除了全校的公共必修課程(外語、政治和體育)，還有學院的公共平臺課。第一年主要是夯實數學、物理和信息類的基礎，后三年的專業課程安排是以必修的專業基礎和機器感知與機器智能兩個方向的專業核心課程為架構。為了強調學生的動手能力，還重點建設了兩門實驗課程。此外，還利用學校的各種本科科研基金項目(包括大學生創新基金、著政基金、泰兆基金、校長基金)和各個實驗室承擔的項目來吸引學生，培養他們思考問題的能力，提高他們的研究興趣，為日后進一步深造打基礎。由于絕大多數學生都將讀研，這樣的安排無疑起到了積極作用，并成為撰寫畢業論文的基礎。我們還打通了本科高年級與研究生一年級的課程，利用各種機會舉辦研究講座，如龍星計劃、專題報告、國際人工智能遠程教學等活動，開闊學生的視野，引導研究方向，調動學生的潛質。從專業特點來看，我們的智能學科更偏向于“軟”的一側，因此也充分利用信息學院，特別是計算機系的各類教學資源來幫助扶持新辦專業的成長。

 

我們原有的博士、碩士點是計算機應用技術和信號與信息處理兩個方向，為了讓我們的培養體系更加系統，我們進行了兩年的精心準備。2007年底，我們正式向北大研究生院申請增列“智能科學與技術”碩士和博士點。經過必要的論證，最終獲得批準，及時銜接第一屆本科畢業生升研。至此，本、碩、博一以貫通，作為計算機科學與技術下的二級學科，一個完整的智能科學技術專業培養體系建立起來，從培養體制上保證了新興智能專業的順利發展。

 

7　特色專業·教學團隊

 

五年來，北京大學智能科學技術本科專業從醞釀到創辦，可謂初見成效，走過了頗具挑戰的歷程。除了確定具有特色的培養目標和方向外，還需要扎扎實實落實每一個環節，并在實踐中檢驗。本科教學迥異于研究生培養，它的計劃性、按部就班執行的嚴格性以及每堂課程的內容安排和效果評估必須一絲不茍。

 

信息學院秉承了北大的優良傳統，對這個新辦的專業給予了巨大支持和關懷，使我們能迅速成長起來。我們從一開始就有一套嚴格的課程設置審核程序、教案檢查制度和新教師上崗準入的試講考核手續。學院有一支由經驗豐富的退休教師組成的督導組，隨堂聽課評估每一位教師的講課內容、方式和教學效果，及時糾正問題。作業批改和試卷出題也都有嚴格規定。在課程體系的建設方面，信息學院打通了一年級的公共部分，深化和夯實了數理基礎。

 

在專業課程上，智能科學系提煉了三個課程群，并組織教師進行重點建設。此外還加強對學生動手能力和獨立思考解決問題能力的培養。

 

除了在專業上實施分流培養外，我們還針對北大學生的特點，在基礎課采用實驗班的A、B分級組合方式，滿足不同專業對各自基礎培養的要求。在專業課程群中，也允許不同興趣的組合選擇，充分發揮和提升學生的能力。為了更好地關懷學生順利成長，我們除規定教授擔任班主任外，還設立了本科生學術導師制，加強對學生的各種指導。智能科學系也注重師資隊伍建設，引進了一大批(半數以上)優秀的年輕教師，其中信息學院中從國外回來的教師比例是最高的，為這一新興學科注入了最具活力和新思想的力量。在招聘教師時，教學需求和能力成為評價的重要指標。

 

2007年，我們接受了教育部的學科評估，新辦專業得到好評。學校開始關注我們的進步，在隨后的一年中，我們一再從學校的競爭中脫穎而出，陸續獲得了國家一類特色專業、北京市一類特色專業和北京市優秀教學團隊等稱號，2008年又獲得國家級教學團隊稱號。我們的培養體系和人工智能雙語教學也分獲北京大學的教學一、二等獎。

 

8　結語·致謝

 

盡管北大年輕的“智能科學與技術”本科專業建設初見成效，但征程是漫長的，我們還會面臨更多的挑戰和問題。然而，智能科學這個本科專業方向是很有希望的，它不僅吸引了大學的新生，也在高考人群中產生著愈加重要的影響，它的健康發展需要大家共同的努力和精心培植。每所大學都有不同的特點，我們應該從學校、師資、方向、生源以及學科培養性質和目標等條件出發來建設新興專業。以上是筆者對北京大學第一個“智能科學與技術”本科專業創建歷程的回顧，希望與同行共享。

 

在專業建設過程中，許多人給予了熱情幫助和支持。這里要特別感謝北大信息學院陳徐宗教授，感謝中國人工智能學會涂序彥和王萬森教授。

 

最后引龔定庵一句名言：“但開風氣不為師”。

 

9　總結與展望

 

本文介紹了廈門大學智能科學與技術系在學科發展、科學研究和人才培養方面的基本建設情況。我們希望這些初步的工作總結能對目前正積極籌辦本專業的兄弟院校起到一定的借鑒作用。

 

“智能科學與技術”專業在我國的發展尚屬初級階段。盡管近幾年得到了國內部分高校的重視，但其發展并不是很快，且進一步發展也存在一些障礙。比如，從專業配置來看，目前智能科學與技術并非一級學科，多數學校的“智能科學與技術”專業博士培養都是依附于其他相關專業。從長遠來看，這并不利于整個學科的發展。希望通過各相關高校的廣泛交流和積極配合，“智能科學與技術”專業在國內的發展能更上一層樓。

篇5

關鍵詞:智能科學與技術;實驗體系;實驗平臺;特色;創新

中圖分類號:G642 文獻標識碼:B

1引言

被認為是信息科學技術前沿和核心的“智能科學與技術”,自2004年由北京大學自主設立該本科專業以來,不但得到人們的普遍認同,而且得到了較大的發展,全國至今已有15所大學開辦該本科專業,其中包含教育部直屬高校7所和地方性高校7所,“211”高校就有10所。盡管“智能科學與技術”本科專業在全國已初具規模,但作為本科教育,乃處于起步和探索階段,一級學科和二級學科還沒有完全建立,培養方案的理論體系和實驗體系還有待進一步探索和完善。本文主要結合我校在專業實驗建設過程中的一些實際和體會,就“智能科學與技術”專業實驗平臺建設談一些做法和設想。

2明確實驗平臺建設的目標和思路

專業的實驗平臺建設是為專業的培養目標服務的。我校“智能科學與技術”專業的培養目標是:學生要具備堅實的數學、電子技術、計算機和智能信息處理、機器學習和控制、計算機集成、智能理論與技術等較寬領域的工程技術基礎知識和專業基礎知識,能在科研、教育、企事業等部門從事智能理論研究、智能信息處理、智能技術應用等方面的教學、科研和開發應用等工作,成為能掌握智能理論與技術及專業技能的研究與應用的高級工程技術人才。培養要求是:了解信息系統及智能科學與技術領域的學科前沿、最新進展和發展動態;系統地掌握本專業領域寬廣的技術基礎理論知識,以適應智能信息處理與技術應

用等方面需求;掌握信息獲取、處理的基本理論和智能處理的一般方法,具有設計、集成、應用智能系統的基本能力;具有較強的自學能力、文獻檢索、資料查詢動手能力、創新意識和較高的綜合素質等。

實驗課不但是對相關理論知識的深入理解和綜合運用,而且更是對動手動腦能力的綜合培養和鍛煉。因此,實驗平臺建設目標和思路是將基礎實驗、設計性與綜合性實驗與課程設計、畢業設計等相結合,理論課程的實驗教學與智能科學技術相結合,增加學生創新性的實驗與實踐,培養學生扎實的理論基礎和實踐與創新的基本技能。

根據最近中國人工智能學會教育工作委員會制定的“智能科學與技術”作為一級學科,“智能理論與方法”、“知識處理技術”、“智能系統與應用”為一級學科下設的三個二級學科的思路,如圖1。因此,實驗平臺建設的思路應是:(1) 能具備研究和探討自然智能系統的機理和機器智能的模擬方法的實驗系統。它主要包括:腦科學基礎、認知科學理論、智能的模擬理論與方法、面向智能的信息理論、知識理論、邏輯理論、復雜系統的自組織理論、決策理論、問題求解方法、機器學習、群體智能、人工情感、人工意識等。(2)能進行知識處理技術多的實驗設施或軟件系統、智能工具。通過這些設施或軟件,執行由信息到知識和知識到策略的思維性加工技術、智能檢索、以及多媒體信息處理與機器感知、機器學習等。(3)具備智能系統與應用的各種對象,如智能機器人、智能裝置、智能信息網絡等。總之,實驗的設備和環境既可使學生完成某門課程的驗證性實驗、綜合性實驗和設計性實驗,也可完成多門課的交叉性實驗或課程設計。

圖1學科結構圖

作者簡介:陳以(1963-),男,廣西玉林人,研究生,副教授,學院副院長,主要研究方向為智能控制、計算機應用技術。

3實驗平臺建設的主要內容

大學的實驗教學不僅涵蓋了理論課的內容,而且比理論課更為復雜。通過實驗,既能豐富活躍學生的科學思維,又能使學生加深對課堂上學到的理論知識的理解、鞏固和提高,并最終達到培養學生對客觀世界的觀察能力、分析能力和解決能力。為達到這樣一個實驗培養目的,實驗平臺建設的內容應從以下幾方面入手。

3.1實驗體系建設

“智能科學與技術”作為一個新辦的專業,其實驗教學體系尚處于探索和完善階段。基于學校和學院現有的實驗室基礎,特別是學校創新實踐教育特色和我院現有學科的實驗室基礎,我們在“智能科學與技術”專業的實驗教學體系上重點考慮以下幾方面的建設:

(1) 建立層次化的實驗教學體系

層次化的實驗就是讓學生從驗證性的實驗開始,逐步到設計性、綜合性和帶創新性實驗或工程項目開發實踐等的實驗環節,學生最后階段的畢業設計環節屬于綜合性或創新性實踐實驗。實驗層次安排主要體現實驗教學的層次由簡單到復雜、由單一到綜合、由學習到創新的科學過程,形成由“驗證性實驗設計性實驗綜合性實驗課程設計創新實踐”的實驗層次設置方法。

(2) 實驗教學要與生產實際相結合

為增強學生學習的興趣,培養學生的工程素質、動手能力和綜合創新能力,也為提升就業率,我們注重依托CSIP(國家軟件與集成電路公共服務平臺)廣西分中心(該中心設在我校)、學院申報的廣西省級自動化實驗教學示范中心等,促進服務市場應用與交流,采取請進來、走出去等多種途徑實驗教學方法將某些專業課實驗和生產實習相結合。根據實驗教學規劃需要,進行儀器設備購置,使實驗教學滿足社會需求,形成以驗證性實驗為先導,綜合性實驗為鞏固,設計性或工程性項目實踐為提高,以社會需求為導向的實踐教學培養體系。

(3) 實驗教學與科研有機結合

實驗是科研的基礎,實驗可以帶動科研;科研反過來促進教學,并通過成果帶動實踐教學的改革和發展。參與老師的科研,學生不但能了解學科發展的規律和技術前沿,加深對課程內容的理解,提高學生的實踐能力和創新能力,而且能升華學生對實驗的內涵的解讀,增強對實驗學習的興趣,明確做人、做事的道理,為未來走向社會打下堅實的基礎。

(4) 特色建設與創新

特色是一所學校、甚至一個學科或專業賴以生存和發展的基礎。我校是以工為主,電子信息類學科優勢突出、創新實踐教育特色鮮明的多科性大學。學校的前身是1960年成立的桂林機械專科學校,1980年,學校更名為桂林電子工業學院,全面開始本科教育。在原學校計算站的基礎上,正式成立計算機系,成為廣西最早開辦計算機專業本科教育的高校,1995年開始進行研究生教育。2006年,桂林電子工業學院更名為桂林電子科技大學,原計算機系經重新組合,更名為計算機與控制學院。計算機與控制學院目前擁有計算機科學與技術、控制科學與工程兩大學科,主要開設有計算機科學與技術、軟件工程、信息安全、網絡工程和自動化等本科專業,以及兩大學科基本有的二級學科碩士點。我校的“智能科學與技術”專業就設在計算機與控制學院,這正是中國人工智能學會當初設立專業的初衷和建設發展的基礎條件。

我校經過近50年的發展,目前已具有2個國家級實驗教學建設示范中心,2個國家級特色專業建設點,1個國家級教學團隊,3個廣西省級實驗教學示范中心或建設中心,1個國家級的大學生創新型實施單位及1個團中央大學生創新實踐基地,以及具備創新型的機器人中心、飛思卡爾智能車中心、電子設計訓練基地等多個省級或校級中心和基地。我院還有1個信息產業部部級重點實驗室,1個ASEA培訓中心,6個與華晟、研華、華為3COM、金蝶等知名企業共建的實驗室或研究中心。對大學生電子設計大賽,我校自1997年派隊參賽以來,每次在廣西區和全國都有出色的表現,2001年還獲得最高獎“索尼杯”;對飛思卡爾智能車比賽,我院代表隊(代表學校)近年還連續獲得華南賽區和全國賽一等獎等。學校還特設有創新學分,學生課外創新活動取得成果可以給予適當的學分來代替選修課學分。

我校的“電子信息類學科優勢突出、創新實踐教育鮮明”的特色在廣西和華南地區具有較大的影響力,甚至在全國也有一定知名度。因此,我們在“智能科學與技術”專業實驗體系建設中,緊緊結合現有的資源和條件,在智能機器人(車)、智能信息處理和智能技術與應用等方向,立足和發揮這一傳統的優勢和特色。在“夯實基礎,獨立實踐,創新提高”的實驗教學理念下,培養基礎扎實、知識面寬、具有創新精神和工程實踐能力的高素質的綜合型人才。

3.2實驗管理平臺建設

實驗管理平臺建設主要是針對實驗老師與學生建立一個集網絡化、開放式于一體的實驗教學與管理體系。

網絡化、開放式的實驗教學體系是實驗教學平臺建設成熟的重要標志。學生通過這樣一個完善和規范的實驗教學與管理體系,可以自主預約想做的實驗,自主選擇實驗內容、實驗時間,并通過網絡與實驗教師的互動與交流。這種全開放的網絡化實驗教學體系,不但能充分調動學生的積極性、主動性,而且還能充分利用有效的資源,提高利用率,如圖2所示。

我校實驗選課系統充分考慮了“以學生為主”的實驗教學模式和開放式教學的特點,學生可以根據各自的學習計劃靈活選擇實驗項目以及開設的時間。實驗教師、實驗管理員可以方便地通過留言與學生交流,學生的問題也可以通過“一對一”的形式即時解決。教師則通過實驗選課系統查閱學生選課情況、登錄學生實驗成績、回答學生提問。通過近年的建設,我院的網絡化的開放式實驗教學體系已初具規模,再鋪之于學校完善的網絡實驗選課系統,從而為學生提供了個性化學習的實驗環境,提高他們獨立自主的實踐與創新能力。

3.3實驗師資隊伍建設

實驗教學隊伍的穩定和提高是實驗教學發展、提高與創新的保證。我校有一系列相關的政策和措施穩定實驗教

師隊伍,鼓勵青年實驗人員在職攻讀學位、外出進修、培訓等,激勵實驗人員在搞好實驗教學的同時,積極參加科研實踐。總之,穩定和提高現有教師實驗教學技能,積極引進高素質人才,是推動、加強和提高實驗教學質量的需要。

我院目前實驗隊伍(含研究人員)共20人,其中正高職稱人員6名,副高職稱人員9名,中級職稱人員5名,具有博士學位人員5名,取得碩士學位的有16人,擁有一支以中青年為主體,以博士為骨干的較高層次的教學科研隊伍。實驗隊伍具有較優良的素質,年齡、知識及職稱結構比較合理,他們相對穩定、富有活力,是我們具備高質量、高水平實驗教學體系的保證。

4結束語

實驗不僅是理論的基礎和源泉,而且實驗環節作為整個教學體系的主要環節之一,在培養學生的實際動手能力和創新能力中起著無法替代的重要作用。因此,實驗平臺建設除了要幫助學生鞏固和加深理解所學的理論知識,樹立嚴謹科學的研究方法,掌握基本的科學實驗技能外,還要充分調動他們的主觀能動性,進行動手動腦與創新的實踐,形成特色。

本文只是結合我校與我院自身的實際,就已有的專業實驗體系和“智能科學與技術”新專業實驗建設情況進行了探討,還有待實踐中繼續完善與提高。

參考文獻:

[1] 鐘義信.設置“智能科學與技術”博士學位一級學科:必要性、可行性、緊迫性[J].計算機教育,2009(11):5-9.

[2] 王萬森,鐘義信,韓力群,等.我國智能科學技術教育的現狀與思考[J].計算機教育,2009(11):10-14.

篇6

這是氣質和稟賦截然不同的三家創業公司：

范凌，設計學者、互聯網創業者和天使投資人，不遺余力地在中國布道“設計科技”，在同行看來，喜g聊“交互設計”的他，能說出“未來就應該像協同寫代碼一樣做創意設計”。這就“很范凌”式的理想主義。他創立的特贊，就是這樣的“技術與藝術的混合體”。

陶藝夫，在創業特創易之前，做了11年品牌咨詢、設計服務，中國頂級的品牌企業幾乎交道都打了個遍。做設計交易出身的他和團隊，想用最笨的方式做“創意設計服務的京東”。希望80%的公司得到高品質設計的服務，讓設計師更有尊嚴和價值；希望通過標準化的方法消滅服務過程的不確定性，同時獲得結果的驚喜和創造性。但是在理想和現實之間，他們選擇接受現實。

梁耀明，設計師出身，沒有做設計行業，去了互聯網公司，因為興趣愛好做了站酷，成為了從站酷的NO.1用戶，到現在這個人氣社區已經覆蓋了中國設計領域半數以上的專業人才。創業11年，梁耀明依然希望能堅持初心，面對“設計師、客戶、員工和股東”的價值排序，他一如出發時那樣，將“設計師”排在了首位。也許因為一直浸在設計圈，太懂設計師、太熟悉這個行當，在將“非標準化”的創意設計服務標準化的試錯上，在面對大數據、算法、機器學習等熱門技術與創意設計的跨界探索上，梁耀明和站酷都相當小心謹慎。

這三位畫風完全不同的男主角，從2014年、2015年開始，先后站到了同樣熱鬧的“背景”前：時值互聯網創業最熱之際，不管是“思維論”還是“工具說”，互聯網技術影響和改變著很多傳統行業領域，成為各行業“解放生產力”的重要撬動支點。包括創意設計在內的諸多服務眾包平臺，相繼在此期間拿到風投。

彼時的熱鬧，現在來看，不過是前奏。這些主角們的故事才剛剛開場，只有選擇的不同，尚無對錯勝負之分。

特贊故事：設計科技的理想國

通過大數據、算法來實現項目和人的精準匹配、對接，希望改變傳統設計創意服務通過，線性的人與運營的方式來實現市場增長。

盡管這樣的智能匹配現在還更多停留在業務流程層面的跑通，從實現效果來看，仍被同行爭議“用人還是用機器誰更經濟”這樣的話題，但是范凌和特贊團隊堅信，他們正在嘗試的一定是創意設計的未來。

類似于體力勞動的簡單重復的創意設計，交給機器來做，就像阿里有個基于大數據的“魯班”智能設計機器人，運營人員可以通過它自動生成很多受用戶歡迎的banner廣告。現在這套系統可以在2016年“雙十一”期間做1.7億張以上的電商海報。最近，特贊和同濟大學、阿里巴巴合作成立了一個設計與人工智能實驗室，主要想探討設計的數據化怎么樣讓機器和人工智能來完成。

需要人的腦力來完成的部分，比如需要設計師來講故事的，需要制定計劃的，等等這些更復雜的、更非標、更長流程的工作很難被機器取代，這部分就以服務的方式在特贊的平臺上做對接，通過大數據、算法來實現項目和人的精準匹配。

范凌介紹，特贊團隊很早就引入數據、算法這些很技術性的方式，到現在團隊成員三分之二是產品技術。“我們相信所有線下商業場景的執行力本質上都需要有這種產品技術作為支撐，我們不能簡單地用傳統設計創意行業的運營和推廣的方式去做線性的增量，所以我們會去做項目和人的精準匹配，目的是實現指數級的設計創意供應鏈”。

理想的場景是，在特贊平臺上的設計師和創意人能夠精準地找到他們擅長做的、想做的事。企業也是一樣，當它有一個項目需求時，馬上能在特贊上找到很合適的人來為它服務，從而能夠讓企業將人力成本從固定成本變為可變動成本，增加企業的彈性。而背后就是特贊團隊正在為之努力、希望這種匹配的吻合度越來越高的智能算法。

當然，算法的迭代，匹配的精準度，都還有賴于特贊這個平臺之于設計師、發包企業的吸引力，他們的使用頻率、使用黏性、對平臺的數據貢獻度，現在來看這些都還處在相對初期階段。通過什么方式讓設計師端、企業端活躍起來？尤其當創意設計的需求普遍不是高頻需求時。

范凌認為，雙邊平臺永遠都存在“雞生蛋，蛋生雞”的問題。比較慶幸的是，特贊團隊在很早的時候其實是做“設計和科技”社區的，所以特贊創業早期在設計師端的獲客成本非常低，在企業端的認可度則是一點點積累下來的。因為定位做高質量的創意設計，自然會把中大型和高速成長型的企業作為目標客戶。剛開始是很小的項目，慢慢變成大一點的項目，再就變成整個的設計創意市場推廣，之后變成年度的訂閱和框架的服務。

依據特贊官方的數據，現在平臺上有近1萬的設計師在活躍地做項目對接，設計師社群里有17萬人左右，設計師分布在16個國家、74個城市，包括全球排行前十位的城市，像舊金山、紐約等。在過去的六個月里，特贊服務的項目有2000個左右，業務月度增長至少40%，既有中大型企業客戶，如優酷、聯合利華、可口可樂、居然之家、伊利、汽車之家、360和小米等，也有一些高速成長的新興企業，像優信二手車、格靈深瞳、印象筆記等。

特贊現在的商業模式也很清晰，把平臺上的任務分為簡單任務和復雜任務。復雜任務按照任務的需求去分析和分拆，簡單任務完全在平臺上以機器匹配的方式完成，平臺會向客戶收99元或199元的項目費用，從設計師端收取項目10%的流水作為平臺的技術服務費。

按照現在的增長趨勢，范凌希望特贊能夠在今年年底做到收支平衡。2016年5月，特贊對外公布獲紅杉資本領投的數千萬人民幣A輪融資。

在中國，設計創意領域的整個系統都有改良的可能。這是范凌堅信的。這種可能性既存在于交易環節，也存在于上游的設計師社區，甚至包括設計師的教育和甲方的教育。他認為，這種改變既需要一系列的技術工具，同時也需要一個生態級別的東西。“我覺得所有的企業都需要做對自己行業生態有價值的事情， 只有這樣，這個行業才能更健康，更高效，更有價值，企業自身也才能夠基業長青”。

當梁耀明說出“全心全意為設計師服務”站酷內部早期的這個出發點時，絲毫沒有違和感。“這不是一個口號，我們確實也是這么去做的。我們必須服務好我們的用戶，我們的用戶才會對我們產生信任，所以我們一直堅信，我們有良好的動機，再加上我們有幫他們解決問題的能力，才促使站酷過去10年根基扎的很好，這個初心就是我們最主要的DNA。”

過去十年，站酷在社區的運營中對商業化也是小心翼翼。梁耀明認為，設計師社區本身是營造氛圍的，沒有氛圍就沒有社群，所以必須保持好社區的良性發展。

站酷正式注冊公司商業化運營是在2010年。到2013年時，IDG和時尚集團決定投資站酷。此后，站酷開始嘗試和加速規模化的商業運營。2014年，獲得融資的站酷快速上線了正版圖片庫產品“站酷海洛創意”。同年又與美國紐交所上市公司――高質量圖片、視頻和音樂素材供應商Shutterstock達成了獨家的戰略合作，開始正式進入正版商業圖片領域。到了2015年，另一個產品“站酷高高手”上線，開始涉足藝術教育領域。2016年獲得EMC基金和赫斯特資本千萬級美元的B輪融資。

站酷的商業化，某種程度上是被推著做的。

在A輪融資之前，站酷一直都有不錯的收入，如果只做社區，他們不需要去融資。梁耀明復盤當時的融資經歷：如何給設計師，即站酷現在的核心用戶創造更多的服務，滿足他們的需求，加強他們對社區的黏性來打造站酷更強的壁壘，而不是坐等著設計師流失？梁耀明他們籌劃開發站酷自己的產品。

2012年的時候，梁耀明嘗試著去融資，聊了很多投資人，當時大家都不理解圖片這個生意怎么做，圖片還用付費？沒想到現在內容變成了風口，大家關注版權、關注圖片的內容和各種付費的內容。直到后來遇到了IDG的投資人，雙方一拍即合。

站酷海洛創意是一個toB的產品。梁耀明介紹，它已經占到站酷公司的大部分收入構成。他們很少在外面的渠道上投放站酷海洛創意的廣告，之前也試過，但是效果很不好。為什么這個產品在沒有大的廣告投入的情況下卻也可以發展得不錯？梁耀明介紹，“秘密”就在于站酷社群的設計師對他們的信任上。“因為有很多設計師在企業里面當設計師，他會看到站酷這個產品，他會主動地去推薦他所在的公司來我們這里購買圖片。我們每推出一項服務，首先要保證這個服務是好用的、高品質的，設計師自然就會幫我們推薦。同時我們確實也幫助企業解決問題。”梁耀明說。

站酷海洛創意這個產品的運營思路跟站酷社區是不一樣的。社區是營造氛圍，海洛創意是一個純銷售型的交易平臺。“我為什么一定要從社區里面單獨推出一個品牌，因為它是一個以賣產品為主，加上互聯網服務、數字化資產的交易平臺。”梁耀明介紹。而且他們認為圖片的市場越來越大，對于站酷海洛創意而言有很大的發展空間。

站酷另一個主要產品“高高手”是專注于藝術領域的教育平臺，是站酷控股的子公司，2015年2月上線，以錄播、直播，還有線下授課的方式做藝術領域的教育培訓。梁耀明介紹，一方面是希望幫助站酷里優秀的設計師做知識變現，一方面能夠給那些想自發學習提高的人一個學習的平臺。再者教育培訓的產品模式、商業模式都相對成熟，變現相對容易。用他的話說，“一方面老師能得到回報，學生能學到東西，我們也能賺到錢”。

站酷做到十年、十一年時，梁耀明他們有了一種“才剛剛開始”的感覺。“對未來的十年，我們覺得還有蠻多的空間，很大的空間去做”。現在來看，像海洛創意、高高手這些產品，就是梁耀明他們一直在摸索的，如何從“社區”、“內容”，到打通“交易”環節的重要嘗試。

其實，在商業化切入點的選擇上，梁耀明他們有過反復的、深入的斟酌和考量。

梁耀明坦言，為什么做圖片交易，首先是容易標準化。如果要說有所謂的情結，就是他多年前做設計時，當時都是租圖用，十多年前租一張圖要花1000塊錢、非常貴，從那時起他一直就覺得圖片交易是個好生意。此外，從行業需求來看，圖片跟設計是直接相關的、是設計的“剛需”，如果設計師是一個廚師的話，圖片就是他需要的食材。

梁耀明他們也有過試錯，他們嘗試過設計服務眾包，最后沒有繼續。他坦言，設計服務是他們一直想嘗試、沒有放棄的一個領域，一直在權衡的是“現在做是不是最好的時機”的問題。

他認為，一方面設計服務不是一個標準化的產品，非標的產品意味著你要投入很大的服務、非常大的服務，不然不可能把這個事情做好的。“為什么設計公司往往交給客戶還不錯的產品，是因為中間會有人服務好客戶，把客戶想法轉達給設計師，設計師也要去參加與客戶討論的會議，才能把一個好的創意落地，中間的環節還是比較長的。”梁耀明直言。

另一方面，因為設計本身是一個非標準化的，設計的好與不好，每個人的判斷都不一樣。一頭是客戶、一頭是設計師，平臺如何權衡輕重。

再者，現在互聯網平臺常用的抽成模式，平臺負擔的成本與設計師價值在平臺上的體現如何平衡也是個問題。“如果你靠提成來收費，抽成抽的太多會傷害設計師的感情”。

梁耀明他們最終選擇的是，通過一些工具來解決一些標準化的設計需求。“這部分需求的要求不會很高，但是它又有很大的市場規模。比如淘寶的商戶很多是請不起設計師的，但它又有設計的需求，我們需要做一個工具又便宜、又好、又快地來滿足這部分需求”。

于是就有了站酷與ARK合作孵化的ARKie。梁耀明稱：ARK是國內數一數二的設計咨詢公司。他很肯定地f：“這個是一個對未來的布局行為”。未來人工智能技術跟設計會有什么樣的交集，這是站酷不想錯失的方向，不管是自己做，還是像跟ARKie這樣的外部投資。

篇7

關鍵詞：職業素質教育；智慧學習系統；智能化平臺

中圖分類號：G710 文獻標志碼：A 文章編號：1674-9324（2017）12-0264-02

一、前言

在國家致力于l展職業教育和數字教育的背景下，隨著傳感技術、云計算、虛擬化技術、人工智能等技術的發展和應用，智慧學習系統的建設成為高職教育改革關注的目標，它改變了以往人們傳統的生活與工作方式，改善了人與社會的關系。作為虛擬學習系統和個人學習系統的高端形態，智慧學習系統可以實現虛擬系統與學習主體的深度融合，突出學習者在學習過程中的主體地位，重視教師在學習過程中的指導作用，支持學習者的社會性協作交流，在學習者掌握知識的同時，更注重職業素質的培養，因此構建適于高職學生職業素質培養的智慧學習系統就尤為必要。

二、構建基于高等職業教育學生職業素質培養的智慧學習系統需解決的主要問題

1.繼續加大投資力度，完善學校硬件建設，形成更高標準的智慧學習系統的智能化支撐平臺，不斷更新，爭取建設更加先進的系統硬件環境。

2.積極開展多種形式、多種層次的培訓，使教師教育技術能力得到增強，積極推進翻轉課堂教學，滿足智慧學習系統教與學需求，并通過激勵措施促進教師積極開展建設智慧學習系統中的優質微課程資源。

3.引導學生使用智慧學習系統，建立智慧學習系統一體化模式下的彈性學制和柔性考評機制，實現學歷教育和終身學習的對接，在技能訓練的同時更關注學生職業素質的培養。

4.進一步完善優化制度，構建“松散耦合的一體化數字綜合學習與管理模式”，實現統一的管理與服務。通過智慧學習系統集成平臺，使用者通過統一身份認證，可以進入智慧學習系統，同時在豐富的優質學習資源中根據推進的資源和構建的學習群體中輕松、愉快地展開學習。

三、基于高等職業教育學生職業素質培養的智慧學習系統的構建實施

1.大力加強系統智能平臺建設。4G時代已經到來，“云計算”技術的發展使學生可以隨時隨地通過智能終端享受智慧學習系統帶來的愉快、輕松、便捷的學習服務。學院與網絡運營商聯合，實現了學院有線無線一體化網絡建設，具體包括EasyGate系列易網關，ACE系列流控產品，PowerCache內容加速系統，交換機和無線管理設備。同時計劃開展智慧學習系統項目第四階段建設，即云計算中心建設，140平方米標準化機房，配備精密空調，云服務標準設備，云計算操作系統，最終實現校內外信息的無縫鏈接，使更多的學習者都享受到了智慧學習系統帶來的實惠便利，同時也實現學院教學管理、智能學習與評價、課程資源及數字仿真實訓快捷方便的應用。

2.利用智慧學習系統平臺，提高高職教育育人水平。經過反復的探索實踐，已初步建設的智慧學習平臺目前運用于教學管理，實現了教學管理的智能化；運用于課堂教學，實現了課堂教學的便捷化；運用于教學過程，實現了學生的課前、課中和課后各個學習環節的無縫鏈接。有力地推動了智慧教育和智慧學習的發展，促進了學院育人環境的改善，實現了提高高職院校的社會競爭力的目標，近年來，我院在生源數量下降的背景下，招生人數逐年遞增，就業率也在攀升，出現了驚人的發展趨勢。（1）構建了多功能的智慧系統平臺。依托智慧學習系統的技術支撐平臺，建成了包含網絡在線學習平臺、優質課程資源庫、MOOCS展示平臺、網絡課件制作、在線虛擬仿真實訓平臺、教學管理平臺等多個功能為一體的智慧學習系統。在課程中心的資源構建中，不僅有智慧系統根據學習者的搜索痕跡推進的相關課程公告、課程統計和課程內容等公眾資源，同時也有校內平臺教師創建的實訓作品庫、素材庫、積件庫和項目庫供學習時選擇。通過智慧學習系統的構建，將逐步形成具有職業教育特色的線上線下教育模式，實現高職教育的教與學及管理模式的智慧化。（2）打造智慧學習系統相適應的師資隊伍。智慧學習系統中教師良好的信息素養體現在：教師應具備良好的信息處理能力、良好的信息問題解決能力和信息交流能力。因此我們通過組織外出學習和培訓積極引導具備良好信息素養的教師逐漸轉變為網絡應用建設者，鼓勵教師積極參與應用的研究，結合學科教學研究，不斷地挖掘技術應用的潛力，促使應用與技術形成互動，相互促進，共同發展。（3）積極開發與智慧學習系統匹配的開放資源庫建設。基于智慧學習系統的開放資源庫建設體系是一個結構繁雜、動態變化的系統，它由處于系統云端的學習資源庫、開放課程庫和管理信息庫構成，形成了智慧資源體系的基石。學習資源庫和開放課程庫中的內容，如文本、圖像、動畫、視頻教程等都將通過智能化的處理（如自動添加語義描述信息、智能分類和轉換、智能匯聚和進化）實現智慧性轉變；管理信息庫不僅存儲完備的教育基礎信息，而且能以智能化和可視化的方式實現信息的智慧管控。智慧學習系統的開放資源庫的建設和運行還需要以多元的資源建設與共享機制（自主建設、共建共享、公建眾享、購買商業資源）和創新的資源保障與推進機制（管理機制、知識產權機制、質量監控機制和需求動力機制）為保障，協同資源建設中的各個部門和環節，保障智慧資源的高效、可持續建設。另外在系統資源庫建設中注重切實強化平臺的資源存儲、資源評價、資源關聯以及資源再生等作用，強化針對不同使用者的資源檢索、學習方案推送、在線學習、討論互動、監測評價等功能，把資源庫建設成為智能化、開放性學習平臺，滿足“終身性、全民性、泛在性、靈活性”的學習型社會要求。（4）建造智能化虛擬仿真實訓基地。我院以校企共建、資源共享、互惠互利為原則，根據不同專業的實際需要建立了一批智能化虛擬仿真實訓基地，使學生在仿真的工作系統中通過訓練提高職業能力，養成職業習慣，提升職業素養。例如我院與許繼集團公司等企業合作建設的計算機應用技術專業虛擬仿真實訓基地，初步達到了改善目前實訓效果的建設目標，提高了高職技能型人才培養的質量。在建設的虛擬仿真實訓基地，學生可以自行安排到機房，針對所開選課程開設的實驗和實訓，進行網上虛擬實訓。通過網絡虛擬仿真技術掌握實訓與實驗的流程和操作步驟，在線進行虛擬實訓考核，并推送相關理論知識，獲取虛擬實訓評價，然后預約進行真實系統下的實操考核，取得相應的職業資格證書。（5）構建智能化的育人系統。高等職業教育智慧學習系統的應用對學生的成長和發展產生較大的影響。在學生管理中利用智慧系統中新媒體的載體功能和信息推送功能來引導學生，提升學生品位，提高鑒賞力和辨別力，引導學生正確對待網絡，利用網絡去學習知識，既要成人，還要成才并發展特長，成為品行端正、社會責任感強和高技能、高素養的職業人。

3.全面重視與合作，確保智慧學習系統的可持續建設與應用。根據學院信息化發展規劃，確立了以智慧學習系統建設為平臺提升人才培養質量，改革教育理念和管理理念，帶頭利用信息化手段開展教學和實施管理。同時建立健全管理制度，從人員、資金、服務保障各方面促進智慧學習系統的研究建設，目前與“高等職業教育智慧學習系統”相關的職業教育專業教學資源庫也正在加緊申報建設中。

四、結論

基于高等職業素質教育的智慧學習系統的構建是按照“平臺+資源+系統”的模式，以用戶為中心，以職業需求為導向，以提升用戶的職業素養為根本目的，以課程改革為基礎，以學生職業素質養成為核心，研究構建開放職業教育的智慧學習系統，探索創新高職教育教學改革模式，突出學科特點和智慧學習系統相結合，不僅實現了系統資源的建設與集成，而且關注共享與服務功能。

參考文獻：

[1]蔣龍余.高職學生職業素質培養存在的問題及對策[J].教育與職業，2009，（18）：25-28.

篇8

關鍵詞：非經典計算；算法設計與分析；智能科學與技術

1背景

智能科學與技術是人工智能方向的重點交叉學科，是一個包含了認知科學、腦科學、計算機科學的新興學科。按照教育部學科專業目錄，智能科學與技術是一級學科計算機科學與技術下的二級學科。如何在4年的本科教學過程中，既立足于計算機學科內容，又突出智能專業的特點，體現該專業區別于計算機科學專業的特色，培養一流的智能人才，是眾多智能專業積極探索的問題。

本著幫助學生建立寬廣厚實的知識基礎，使學生將來能向本專業任何一個分支方向發展，并能掌握本學科發展的最新動態和發展趨勢，深刻領會本學科與其他相關學科區別的目標，廈門大學智能科學與技術系于2012年合理調整了專業培養方案，制定了一套突出專業特色和個性的教學大綱，課程體系分為學科通修課程、專業必修課程、專業選修課程。其中，專業必修課程細分為智能基礎類課程、軟件理論類課程及硬件基礎類課程3個不同類別。在智能基礎類課程中，開設非經典計算課程。該課程是廈門大學智能科學與設計系最具特色的課程。

該課程以軟件理論類課程算法設計與分析為先導課程，在本科三年級的第一學期先講授算法知識，在同一學年度第三學期講授非經典計算的內容。教師首先介紹經典算法設計與分析中的各種傳統算法，借由經典算法發展過程中遇到的困境問題引出非經典計算的內容，前后呼應，有助于學生在智能計算上獲得完整的系統學習。

2非經典計算在智能科學與技術專業本科教學算法體系中的地位

算法設計是智能科學與技術專業中的核心內容。本科專業4年的專業教學計劃由4門核心課程構成算法體系的主線，包括高級語言程序設計（本科一年級學科通修課程）、數據結構（本科二年級方向必修課程）、算法設計與分析（本科三年級方向必修課程）、非經典計算（本科三年級方向限選課程）。這4門課程的教學內容和組織結構完整地構成了算法體系結構。以圖靈獎獲得者、pascal之父Niklaus Wirth提出的著名公式為參照，即Algorithm+Data Structures=Programs，算法體系以培訓計算機方向學生掌握編程能力，獨立完成分析問題、設計方案、解決問題的綜合能力為主要目標；在這個體系中，程序語言是基礎，數據結構是內涵，算法是框架。

在算法體系中，這4門課程以循序漸進的方式展開，注重對學生算法思維的培訓。

（1）高級語言程序設計講授的是c語言程序設計，通過對C語言的詳細介紹，讓學生掌握程序設計方法和編程技巧。作為初始啟蒙課程，選擇C語言作為程序教學語言，是因為C語言的使用廣泛，擁有嚴格完整的語法結構，適合教學。

（2）數據結構重點講授各種常用的數據表示邏輯結構、存儲結構及其基本的運算操作，并介紹相關算法及效率分析。教師通過在一年級對包括C語言在內的其他程序設計過程的訓練，加人對數據結構中各種數據的邏輯、存儲結構的表示和運算操作，從數據結構的角度闡述典型算法，并簡單介紹算法的效率分析，這是對程序設計訓練的進階內容。

（3）算法設計和分析主要介紹算法設計與分析的基本方法以及算法復雜性理論基礎。我們在本科三年級引入算法設計與分析課程，從算法的抽象角度總結和歸納各種算法思想，包括遞歸與分治法、貪心法、動態規劃法、回溯法、分支定界法、高級圖論算法、線性規劃算法等，最后闡述算法復雜性的分析方法、NP完全性理論基礎等計算復雜性的基本知識及完備性證明概要，重點闡述算法思想，從復雜性角度比較和分析不同的算法。上述（1）、（2）和（3）的內容構成了計算機學科通用算法體系的教學過程。

（4）非經典計算主要討論何為計算的本質以及經典計算在計算能力上遇到的困境，以此為契機討論自然計算――生物計算、集群計算、量子計算等內容。算法設計和分析的最后一個章節是對算法復雜性的分析方法及NP完全性理論基礎的介紹，不可避免地會討論到現代電子數字計算機體系在計算能力上的瓶頸以及由NP完全問題（Non-deterministic Polynomial），號稱世界七大數學難題之一的經典問題，引出對經典計算機體系的深層思考，進一步引導學生思考如何解決計算能力的瓶頸問題。這是教師設計非經典計算課程的出發點，也是對算法體系更完整的補充和更深層次的探討。

此外，我們還需要對授課學期選擇進行考慮。廈門大學實行三學期制度，在第三學期內開設的課程大多是實踐類課程及前沿技術介紹課程。在本科三年級的小學期階段，學生基本完成了智能專業大部分必修課程的學習，擁有了一定的計算機基礎和學科素養。這時，依賴學生已經具有的數據結構與算法的基本知識，可以將學生的學習引向如何理解計算的本質；再從計算本質出發，由易到難，介紹采用非計算機的不同計算媒介和方法，例如DNA計算、元胞自動機、集群計算等知識，結合計算機模擬程序加深認識。在逐步加深學生對非經典方法計算的理解之后，再引入量子信息與量子計算。至此，智能專業關于算法體系的整體構建已基本完成。

3非經典計算課程內容大綱

非經典計算課程的主體課程內容以專題形式展開，分為5個部分。

第一部分：計算本質。從什么是計算人手，列舉各種計算的形式，由數字的計算到命題的證明，由數值計算到符號推導，引出計算本質的廣義定義，“計算是從一個符號串f變換成另一個符號串g”，即從已知符號（串）開始，一步一步地改變符號（串），經過有限步驟，最后得到一個滿足預先規定的符號（串）的變換過程；進一步展開對什么是計算、什么是可計算性的討論，展開介紹計算理論上4個著名的計算模型――般遞歸函數、λ可計算函數、圖靈機和波斯特系統；最后歸結到丘奇?圖靈論點。以上是第一條主線，第二條主線從計算復雜性角度人手，討論在經典算法中難解決的NP完全問題，提出在經典計算體系中隨著輸入數據規模增大而難以計算的瓶頸，從而引發學生對于經典計算的思考。

第二部分：智能計算機的發展。這個部分主要討論計算機硬件的發展歷史，即從原始時期的計算工具，到現代計算機的4個發展階段：史前期、機械式計算機、機電式計算機、電子計算機。教師從模擬型計算機到數字型計算機，闡述馮?諾依曼關于計算機五大基本組成對現代計算機體系結構的影響及其帶來的限制；從硬件角度提出非經典計算機的討論，鼓勵學生對現代智能計算機硬件進行調查。

第三部分：DNA計算。主要闡述DNA計算的基本原理，并以旅行商問題為引子，展開經典計算難解決問題的討論，重點介紹第一個由DNA計算模型解決的問題――L.Adleman構建的7個節點的DHP，并著重指出DNA計算潛在的巨大并行性和待研究的問題；然后介紹R.Lipton用DNA實驗解決的另一個NP問題――可滿足性問題（SAT）；最后將DNA計算與軟計算結合，闡述粘貼模型以及DNA的軟計算模擬與遺傳算法的對比。對于DNA計算強大的并行性，以具體的算法實例加以詳細闡述和說明，教師應指出分子計算的優缺點以及在計算能力上的巨大潛力。

第四部分：細胞自動機和集群計算。這個部分主要討論群體計算，一方面，從細胞自動機的形式化闡述及其所帶來的哲學意義出發，描述細胞自動機在計算機交叉學科上的運用；另一方面，介紹集群計算，以歐盟“藍腦計劃”為出發點，闡述如何從硬件體系和軟件體系上用計算機架構類神經元的協同合作方式。

第五部分：量子計算。從基本的量子力學知識開始，完整闡述量子計算的基本概念、量子信息、量子計算機和量子通信。量子計算機的構建除了要包含最基本的操作外，還需要介紹基本的量子計算機體系結構、計算載體等知識，加深對量子計算的理解，最后介紹的量子通信。這種已經應用在實際生活中的量子計算，更貼合實際。

以上5個專題，結構清晰，分工明確。第一部分討論經典計算的困境，第二部分討論經典計算機的發展瓶頸，從第三部分開始，引入非經典計算模型，分別從生物學和計算機科學的交叉學科DNA計算、細胞自動機和集群計算、量子計算3個方面進行學習。5個專題，完成了對非經典計算中前沿熱門計算模式的闡述，引導了學生對于前沿學科的認識和思考。

4非經典計算課程授課方式

本課程屬于本科三年級第三學期的課程，授課除了上文提到的內容之外，另一個更重要的方面是引導學生對學科前沿以及熱點內容的跟蹤和思考。因此在教學方式上，我們采取了教師授課及學生調查報告相結合的形式。教師上課對應課程的基本內容，學生調查報告對應學科前沿跟蹤與思考。

5個專題內容的授課經過了如下設計。在每個專題的授課結束后，布置相關專題內的一些熱點、難點問題供學生課后查閱、討論和思考。每個專題由學生自主報名，學生需要對相關內容進行跟蹤，查閱近5年的科技文獻，總結出論文綜述，并準備10分鐘左右的課堂報告，教師針對課堂報告指出相關的問題，由學生課后進行進一步的思考和再次的文獻查閱，形成最終報告后提交課程論文。

這樣的課程設計安排，可以很好地實現教學相長。在學生方面，促使學生除了上課聽課，必須主動參與文獻的查詢過程，主動對授課內容或延展部分的概念進行思考。由于提供給學生選擇專題的自由，所以也可以大大提高學生的積極性，讓學生可以從感興趣的角度對本門課程涵蓋的內容進行調查，從而獲得更加深刻的上課體驗。最后，由于每個學生選擇的題目必須提前匯總，不能與別人重復，所以在其聽取其他學生的報告過程中，學生可以更廣地拓展自己的知識面。對于授課教師而言，能夠保持對該門課程研究現狀的實時性跟蹤，更加全面地更新課程內容，還可以將學生查閱的重要理論和知識補充到課程基本內容中，同時促進教師與學生之間的互動，活躍課堂氣氛，提高教學質量。

5關于非經典計算課程的幾點思考

課程從廈門大學智能科學與技術系建系之初開始構思和授課，在授課過程中不斷調整教學內容和課程設計，緊緊圍繞學生的反饋完善課程建設。關于非經典計算課程的幾點教學經驗可以總結如下。

1）增加課時，優化對課程設計的安排。

2015年開始，由于學科教學計劃的調整，非經典計算課程由最初的20課時拓展為30課時，集中在本科三年級第三學期進行講授，一共5周，每周6課時。課時安排上，除了增加教學內容，更加強了對學生的文獻查閱和報告部分的考查。在論文報告環節，爭取做到有目標、有指導、有結論、有總結。學生所做的報告除了在初始選題階段要有區別之外，還要求有一定的文獻查閱難度。從選題確定，到針對報告指出具體的問題，要求學生根據教師指出的問題進行進一步的思考和資料查閱，最后形成論文。這樣的安排貫穿整個課程的全過程，學生的參與度獲得了極大的提高。對于教師而言，在學期末總結學生所做的報告內容，并增加本門課的知識點覆蓋程度，對教學也有比較大的促進作用。

2）課程考核方式上的設計。

非經典課程屬于必修課程，在考核方式上除了提交論文外，也必須要有必要的考試環節。在考試環節中，主要考查學生對教師上課內容的理解。在具體授課中，教師從經典計算到非經典計算進行講解，也從算法角度給出了非經典計算強大計算力帶來的改變，既延續了經典算法課程中對算法的介紹和討論方式，又對比了典型問題在經典算法和非經典算法中的不同解決方式。這樣的授課內容作為對算法體系基本知識點的考查，以閉卷考試內容來設計，是十分合適的。課程延展部分的開放知識點由學生的論文及報告內容進行評分衡量。最后，我們將兩個部分的成績作為本門課程的最終成績。

3）課程教材的選定。

由于本門課程是廈門大學智能系的特色課程，所以國內并沒有合適的教材作為授課使用。在積累了幾年的教學經驗后，我們準備著手進行教材的編寫。如何選定更加合理的專題、更為廣泛而前沿的知識，這關系到智能專業對這門課和教材的全局考量。

篇9

上述兩個理由實際上亦不能令人信服。第一個理由由來已久，幾乎已成不刊之論。因為無論從經驗上看還是從理論上看，外語學習的確可能會帶來一些負面效應。從經驗上看確有許多個案說明，學外語的青少年和成年人多少都碰到過兩種或多種語言“打架”的情形，更不要說處于認知發展期的學前兒童了。另外，外語學得好的人當中，少數人的崇洋思想與奴化作風似乎的確也多一些；事實上，不少國家的外語教育政策與留學生教育方針也不同程度地反映了這一點。從理論上看也是如此，母語對外語教學確有負遷移的干擾作用，反過來說，過早學會的外語也可能對兒童母語能力的發展不利。如果從狹隘的愛國主義和階級斗爭的角度考慮問題，學齡前兒童不學外語，似乎可以保護本民族語言的純潔，使兒童幼小的心靈免受外語及隨之而來的外國文化的影響，以利更好地接受傳統文化的熏陶。

我們并不否認上述觀點的實在性與實用性。盡管它只是反映問題的一個方面，是一種可能而不是必然，但它畢竟是一種歷史的沉淀，其中的合理內核仍不失為現實的借鑒。研究和處理任何問題，采取一攬子的否定或肯定，不是歷史唯物主義的態度。我們今天從世界和平與發展的視野來討論學前兒童外語教育的問題，強調的是世界各國人民的友好與合作，也不應對過去傳統意見視而不見。應當看到，時下掀起的新的一輪學習外語熱，也不乏功利與實用的目的。不少家長寄希望于自己的孩子將來出國、移民或歸化；有的高收費學校以保證考上大學或出國留學為誘餌來招睞生源。凡此種種，或多或少都污染著我們提倡學前兒童學外語的初衷。

我們提倡學前兒童學外語的目的，不是要加速把中國人變成外國人，盡管我國人口過剩，有條件和機會移居國外也并非壞事。但絕大多數人學習外語，立足點仍在本國，這種情形在相當長的一段歷史時期內是無法改變的。我們不能跨越歷史的階段去奢談什么“世界公民”，用人本主義的教育方針來對抗以國為本的歷史現實。我們反對“閉關自守”的狹隘的愛國主義，國際無數事實業已證明，普遍文化與全球戰略決不會防礙任何人去獲得其本民族文化的利益，正好比熱愛世界和平與熱愛祖國并行不悖一樣。學前兒童學習外語，通過兩種語言或多種語言的比較，能更好地提高本族語言和鑒賞本族文化的能力，并用獲得的外語知識和外國文化來促進自身的發展、民族的進步和國家的繁榮，這是囿于母語學習的人所無法比擬的。

我們也反對“數典忘祖”的國家虛無主義。國家是階級斗爭的工具，在階級未消亡之前，愛國是人們不可抗逆的現實。愛國與民族感情又是相通的，不受國籍形式的制約，一個人即使在異國他鄉，拿的是“綠卡”或外國護照，也應以擁有一顆“中國心”而感到自豪。特別是對出生在國內，并在國內習得母語、沐浴過祖國母親恩澤的人來說，都不應當數典忘祖。學前兒童學習外語，將來走向世界，都有可能碰到這個問題。我們不希望因為早期外語教育而出現更多的“假洋鬼子”來自傷國力與尊嚴。因此，在給學前兒童教外語的時候，千萬不要忘記我們是教中國人學外語，而不是從語言著手把中國人變成外國人。當然，愛國與否跟學外語沒有必然聯系，我們只是根據歷史的經驗提醒一下。

反對學前兒童學外語的第二個理由，是認為外語只能習得，不能通過正規的學習來獲得。誠然，習得(acquisition)比學習(Learninig)來得輕松容易。習得本是一種非正式的學習，多是指兒童在母語環境中：耳濡目染地、自然而然地、高高興興地、不知不覺地學會本族語的基礎，主要是習得音位、語調、日常交際用的詞匯與話語結構。雖然其它方面的語言能力兒童是很難習得的，但他們習得的言語會終生難忘，對其以后語言能力的全面發展大有好處。

“兒童早期言語的特征是，有規律地（即受規則支配）偏離所學習的成人語言的規范”。這里所講的“規則”，就是喬姆斯基所說的兒童習得母語時所自覺使用的“天賦語言習得機制”(Languageacquisitiondevice)，即通過普遍觀察得到的人腦中遺傳下來的“生成語法”(ge-nerativegrammar)。盡管這種機制或語法的神經生理基礎至今尚未完全探明，但兒童心理語言學家對多種語言習得過程的實驗研究，業已證明人類語言中這種普遍語法的存在，而且已成功地應用到人工智能方面，例如伍茲(willamA·woods)的“擴充轉移網絡”(ATN)。語言習得理論認為，兒童從父母和周圍的人那里聽到的數量有限的話語發展到能理解并說出數量無限的新話語，這是后天學習激發先天遺傳機制的結果。由此我們進一步想到，近來的許多研究表明，精神方面的特殊的后天獲得的能力跟生理方面的能力一樣，也可以沉積為遺傳基因的屬性并使之普遍化，看來這也是符合人類進化的辯證法的。正是因為遺傳基因的共性，“理性主義者”的喬姆斯基才從行為心理學的結構主義轉到認知心理學的轉換生成語言學，從而使語言習得的理論更加完善。同時，遺傳基因的個體差異，也給因勢利導的“因材施教”教育原則提供了生理基礎。

語言習得理論并不是喬姆斯基的“專利”。語言之可以自然習得，這種現象從語言產生的同時就已經出現了。作為一種理論的總結，它無疑得益于前人的研究，因此它應當包孕傳統語文學(philology)、歷史比較語言學和結構主義語言學的貢獻。例如，在習得過程中，除了強調對內在機能的激發以及自然環境(natualmilieu)中的直覺感知以外，也應當重視比較語言學的母語對外語的正負遷移作用（如對學前兒童不宜同時使用兩種語言說話），特別是要重視結構主義語言學所提倡的通過重復積累經驗與通過模仿形成習慣的學習方法，更要重視功能學派的交際法與情景法，等等。總之，語言習得的內涵與外延很廣，我們不能顧此失彼，以新替舊，以一概全。認識偏頗與缺乏全局和發展的眼光，是人性的一個弱點，其實質是為我主義或唯心主義，而其根源則是對人生短暫現象的功利主義反應。

從發展的眼光看，語言習得的對象還不止是語言的離散性和規則性，更重要的是語義在語用中的模糊性與個人運用語言的特殊社會心理特征。這是深不可測的底層，反映了語言的本質。例如黑色幽默，言不為心聲、文不如其人、話中有話、口頭禪以及行話、黑話與悖論，等等，光從結構上進行形式分析，恐怕難以領悟其中奧妙。

從目前人工語言對自然語言的仿真遇到挫折和失敗的情形來看，上述種種“言外之意”看來也只能通過習得逐漸獲得理解。音、形、義的統一體可望由人和機器的學習得以被譯，而音、形、義的非統一體則要依靠習得才能弄懂；因為前者是有序的系統，而后者是無序的或有序與無序交叉的系統。有序的東西比較容易看出因果關系，無序中的因果關系就好似隔霧觀花。當然，正如丹麥歷史語言學家維爾納(KarlVener)在100多前所說的“沒有一個例外無規律”，語義的非規則構成或語義的異化，也是可以找到它的原因的。如果不是這樣，語言思維與交際功能就不可思議。我們認為這方面的研究可以納入語義解釋學的范圍，語義解釋學應當成為現代語言科學的前沿陣地。如果在這方面能夠攻克幾個堡壘，無疑會促進人工智能的發展，同時給語言習得理論輸送新的血液。

學前兒童的語言習得是整個語言學習的一個重要組成部分。雖然它主要是指習得母語抑或第二語言的言語，其重要性是不言而喻的，因為語言習得有一個臨界期或“敏感期”。這兩個術語的意思都是模糊的，有的說是0歲到6歲（且不說0歲是從受精卵形成之時算起還是從出生之時算起），有的說是2—8歲，有的說是1.5—13歲，有的說不超過16歲。我們認為，如果說有臨界期，還是以不超過13歲為宜。不過從實踐經驗上講，臨界期內的損失是可以在臨界期外得到彌補的。例如我的一位同事蔡先生，他是朝鮮族人，解放初期念高中以前他從未接觸過漢語（外語）即使上高中除了語文課也很少聽說漢語，只是在大學才開始真正進入漢語的“海洋”，而此后他的漢語水平跟我們的大學畢業生毫無二致。不僅如此，他的日語和英語都是在臨界期以后自學得來的，而且日語口語堪稱一流。更令人驚訝的是，他太太40多歲，來廣州之前根本不會說漢語，但3—5年之后卻跟我們說得一樣好。這種例子屢見不鮮。前大多數學校是從高中為起點教外語，現在很多外語人才就是這樣過來的。順便講一下以前的“洋涇濱”英語(pidginEnglish)，據說也是過了臨界期的成年人在跟外商打交道時逼出來的，居然也能夠跟外國人溝通，其中不乏有人還逐漸過渡到了能說一口地道的英語。這些現象說明什么問題呢？顯然是說明，正常的人都有機會自小習得自己的母語，從中獲得的普遍語法或天生的信息裝置可以應用到對其他語言的學習中去。當然，這樣學習語言比起習得來說時間要長，困難要多，學習者需要有生存的壓力或頑強的意志，而這兩條往往是一般人所缺乏的。正因為這樣，根據“付出少收益大”的優化原理，我們提倡兒童在語言臨界期內盡可能早一點學習外語。

不少心理語言學家業已證明，兒童大腦的成長率與第一語言的發展率在10歲以后明顯衰減，一直衰減到語言習得的“敏感語句”(sensitivephrase)不再出現；而且他們精確區分語音的能力，甚至包括外語語音的再生能力，比10歲以上的兒童要強得多。實驗還證明，“兒童對語言的辨別與認知能力和對語音與語調的頓悟能力，在6歲以后已經開始急劇惡化。”尤其值得一提的是，近年來神經語言學家用“大腦半球切除術”的實驗方式證明，有一些10歲以下的兒童由于腦瘤而將大腦左半球的皮層切除，但并不影響他們的語言能力；而若將成年人的大腦左半球切除，則將完全喪失語言能力。這表明兒童的大腦左右半球都具有語言能力，因此，大量的方面來說，大腦對語言信息的存儲與處理能力，應當可以說大人不如小孩。

學前兒童在習得母語的同時，如果還能習得一門或幾門其他的語言，這當然是理想不過的事情，在少數雙語地區或家庭中，我國的一些孩子的確會說兩種語言，但可惜的是大都不是國際上廣泛使用的語種，諸如英語、法語、德語、西班牙語和阿拉伯語，等等，這些語言對我們來說還不是第二語言，而是缺乏使用環境與使用機會的外語。英語是我國目前的第一外語，從對外開放的趨勢來看，有可能逐步成為我們的第二語言；事實上，對少數個人或集體來說，英語已是他們日常工作和生活的工具。因此，我們也可以稱它為目標語(targetlanguage)，即同時兼有外語和第二語言的性質。喬姆斯基認為，習得母語的敏捷性可以轉移到習得第二語言中來，變成兒童的“第二天性”(secondnature)。因此，我們這里不再討論作為第二語言的外語習得問題。

我們刻意要討論的是，學前兒童是否通過學習的途徑即用正規的教育方法掌握外語的基礎(basics)。答案是肯定的。德國奧琴(Aachen)師范學院英語系的施密特·尚貝恩(Schmidschonbein)在本世紀80年代就進行過這方面的實驗，證明可以借鑒習得的經驗創造一個教學環境，使學前兒童自然而然地學得(pickup)英語。當然，在這種人造的教學環境中，需要教師所操的外語比較地道，與孩子們相處的氣氛要輕松愉快和富有情感，形成一個單一的語言“浴室”(uninlinguallanguagebath)，盡可能讓他們接受某種偶發性的學習(incidentallearning)。同時，要寓教于樂，各種游戲要能引人入勝，如使用木偶或布娃娃等模特兒作為溝通對象，激發孩子用外語進行口頭交際的欲望，造成一種近乎自然語境的氛圍。要讓孩子多次重復其所學到或聽到的詞匯與話語，但這種復現又不能象教育少年或成年人學外語那樣顯山露水，而要設法讓他們不知不覺。此外，在教學時不宜“一鍋煮”，每一個班級應分成若干個小組，每個小組宜8—12人，以保證每個孩子的注意力不分散，便于教師及時給予正面前引導與強化。

對實驗的測評結果顯示：實驗班兒童的外語學習成績與他們的智力不相關；與他們父母的社會地位與是否學過外語也不相關；也未出現人們擔心的所謂“平衡效應”(balanceeffect)，說明學齡前兒童學習外語并不妨礙其母語的正常發展。只是女孩的外語學習成績要比男孩好，說明性別對學前兒童學習外語還是有一定的影響。

篇10

自從總理在今年的政府工作報告中宣布將要制定“互聯網+”行動計劃后，各行各業都開始思考如何在企業的未來轉型發展過程中更好地與互聯網相結合。作為繼電商、網游、社交網絡之后的又一個互聯網融合產物，在線教育近些年呈現出一片藍海態勢，吸引了眾多投資者和創業者，而與此同時該領域創業的失敗案例也屢見不鮮。如今，迎面駛來的政策順風車為國內在線教育企業帶來了新的發展機遇，但它們的好日子真的就此來臨了嗎？

冰火兩重天

與所有的“互聯網+”類似，在線教育的本質在于利用互聯網尤其是移動互聯網的特點，更為有效地獲取、處理和傳遞信息。但與大多數“互聯網+”產品有所不同，從某種程度上講，教育本身就是施加教育傳遞信息和接受教育的一方接受信息的過程。信息是教育產品的核心內容，因而互聯網對教育沖擊的激烈程度可能會高于其他行業。也難怪在線教育被投資界評為21世紀最熱門的投資領域之一。

然而，教育又是典型的穩定性特別強的行業，改變公眾對品牌的認同度明顯難于其他行業。就像大學的歷史聲譽一旦確定，要想改變任何大學的相對地位，都需要一個更為漫長的過程。可見，盡管在線教育行業已經風生水起，但傳統教育組織擁抱互聯網的速度明顯低于一般競爭性行業，在線教育的發展也比其他行業更為艱難和緩慢。

早在20世紀90年代，中國的在線教育行業就已緩慢起步。但直到2013年，在線教育才徹底在國內興盛起來，這一年也被各界媒體稱為“中國在線教育元年”。艾瑞咨詢數據顯示，2013年中國在線教育市場規模達839.7億元，在線教育用戶人數達6720萬人，這些數據在2014年繼續呈現出爆發式增長的趨勢。同時，在線教育在過去一年里也是一大投資熱點。據不完全統計，2014年在線教育合計投融資金額超過44億元，互聯網教育公司的數量以平均每天2.6家的速度持續攀升。在線教育這塊蛋糕已經越做越大，成為各方關注的焦點。

投資持續涌入行業的同時，許多在線教育企業的日子并不好過。在2013 年曾經風生水起的中小學在線教育平臺梯子網，僅存在一年時間就于2014 年遭遇滑鐵盧，花光融資宣布解散。即使在海外上市的本土教育培訓機構，發力在線教育的企業也大多業績平淡，個別甚至尚未扭虧為盈：新東方2015財年第二財季財報凈利潤240萬美元，同比下降44%；學而思網校2013年為集團帶來100萬美元虧損；學大教育也在2014財年第四季度出現1670萬美元的凈虧損，高于去年同期虧損水平。

可在線性和不可在線性

在“互聯網+”成為熱門詞語的今天，在線教育的好處早已被炒得沸沸揚揚。歸納下來，在線教育的優勢主要體現在以下幾個方面：在線教育打破了人們接受教育的時空限制，具備極強的開放性；在線教育使學習者對學習生活安排擁有極大的自主性，為不同類型的學習者打造個性化的學習路徑提供了可能；大大降低了教育投入與成本，有利于打破優質教育資源不均衡的現狀，減小數字鴻溝，從而縮小影響貧富差距的因素，這也是在線教育最顯著的優勢。

在目前的互聯網技術下，在線產品的本質特點決定了這種產品首先必須具有標準化的特征，即產品能固化、可反復利用、能夠分解，這也正是在線教育成本低且服務面廣的重要原因。通過錄制課程視頻，借助網絡平臺傳播，衍生出了眾所周知的MOOC （Massive Open Online Course）模式，世界名校如斯坦福大學、MIT、哈佛大學等優質課程資源的引入，很大程度上提升了MOOC平臺對學習者的吸引力，迅速成就了Coursera、edX等在線教育平臺。然而，以人的知識結構改造為目標的教育服務本身，存在大量的不可標準化的元素。

首先，創造知識能力的學習過程難以標準化。許多人在討論人與機器人比較下的不可替代性時，往往喜歡說機器人能夠比人更好地解決問題，但是卻很難提出問題。是的，比灌輸標準化的知識分解更難的是培養學生提出問題的能力，而一旦學生能夠深入地提出創新性的問題，且具備科學解答該問題的能力，也就擁有了創造知識的能力。既然知識還未創造出來，如何標準化？以博士生教育為例，一名博士生至少有一名導師，甚至多名導師，正是在博士生與導師正式和非正式的交流中，教學才相得益彰。此時，咖啡廳往往比網絡的效率更高。

其次，藝術值高的學習過程難以標準化。當一門學科具備了藝術性，基本上可以篤定，該學科無法高度標準化。甚至于過早的標準化可能阻礙學生發散思維，從而無法跳出標準的條條框框。這個時候，教育者和受教育者雙雙進入藝術的情境之中，通過交流過程中微妙的表達，靈感油然而生，藝術值高的行業特征有很多，如經驗依賴、情境依賴、高度發散和高度抽象等。

此外，在互聯網面前，現場教育天然的優勢并非喪失殆盡。相反，物理場景的不可替代性還將在很長時間內存在，O2O模式盛行也正是線下強大生命力的體現。

首先，場景相關訓練的過程難以在線。技能培訓類教育存在明顯的不可在線性，因為其強調實操性與技能應用。目前，互聯網技術尚不能為學習者提供高仿真性、高還原度的技能操作模擬，例如烹飪、駕駛、美容美發等職業教育要求學員掌握熟練的操作技巧，在線教育能夠幫助他們獲得相應的理論知識，但無法提供有效的訓練環境。另外，許多運動項目的教學更加強調身臨其境，比如必須下水才能學會游泳，所以在線教育的不可在線性由此可見一斑。

其次，人類社交的過程難以在線。在線教育的不可在線性還體現在，學歷教育對師生互動性的要求難以通過在線方式得到滿足。縱觀全球的在線教育發展，盡管越來越多的世界知名學府選擇共享其課程資源，但通過線上學習的方式直接獲取學分，甚至取得學位的方式仍舊不被多數學校認可。尤其是進入研究生階段以后的高等教育，已經從知識傳遞上升到知識創造的過程，導師與學生間面對面的交流互動在這一過程中發揮了至關重要的作用。盡管視頻聊天等手段能夠高度還原對話方式，但在互動性體驗上不具備真實環境下直接交流的優勢。而且學歷教育中盛行的研討課形式如果搬到線上也存在一些不便，學生普遍反映線上討論的效率低于線下，日常學習中如無必要，多數學習者仍傾向于面對面進行討論交流。

傳統教育與互聯網的融合之路

適時擁抱互聯網。正如工業機器人創造無人車間的本質在于機器替代人類重復的簡單勞動，傳統教育中重復或者弱互動的部分也可以通過過程和考核的標準化加以解決，但標準化并不應該是名校課堂的簡單復制，抑或是簡單地做題。最新的調研數據顯示，開設網絡公開課程的教授中有72%認為，參加在線教育學習的學生不能達標從而獲取不到學分。教育產品的標準化是在線教育研究的重要課題，是在深入理解教育流程和學習本質的基礎上精心設計和研究的結果，這個過程并不排斥線下的非標準化教育，更不應該排除將非標準化的在線教育游戲、社區交流和其他方式融入其中。

從以上角度來看，未來的傳統教育一定會有相當大一部分內容讓步于互聯網，而自身則更專注于互動化、社交化、場景化和創造性強的部分。反過來說，不具備以上特點的教師和教育機構，遇到生存的危機只是早晚的問題。

開展線下交流。站在互聯網企業的角度看，走出互聯網的世界，擁抱現實是一條可行之路。在線教育與線下學歷教育的結合是線上線下結合的一個實例，Coursera等在線教育平臺目前已經在在線教育認證上做出積極嘗試，許多高等院校如IE商學院等也已開通在線學習授予學歷的教育模式。跨界進入線下教育的還遠不只傳統意義上的純粹在線教育企業，如線上結合線下的培訓成為IT工程師社區CSDN的核心業務之一，更不用說，眾多的在線教育網站利用各種形式進行線下溝通成為典型的OTO網站。

互動化和社交化。盡管互動、情境和社交是在線教育的難點，但并非不可撼動，在線教育產品開發者將目光投向了互動式、情境式教育的研究。游戲化是近年來流行的互動情境式教育產品的研發方向，他們希望通過游戲化的機制維持學習者興趣，形成網絡社群特有的行為習慣，創造線下教育無法實現的全新學習方式和學習體驗。但是目前大多數游戲教育軟件都相當單一，對現實的模擬程度遠遠不夠。

字幕組的興起為在線教育的互動性開發提供了一些新思考。字幕組現象反映的本質是社交圈先于在線學習之前形成，該社交圈充滿挑戰，有競爭也有合作。參與者將自己的學習成果――翻譯劇集與其他人分享，既可以獲得無私奉獻帶來的滿足感，又能夠看到自己能力的持續提升。看到自己花費的心血最終凝聚在一個有觀眾的作品里，字幕組里的參與者對語言學習的積極性得以延續甚至提升。由此可見，互動性強的社交圈的形成有利于營造積極向上的在線學習氛圍，增強在線教育的吸引力。