時間：2024-03-22 14:50:26
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中圖分類號：D631.43文獻標識碼：A
隨著科學技術的發展，人工智能、大數據等新一代信息技術已經成為了人們關注的焦點，它不但給人們的工作生活帶來快捷和便利，同時實現了良好的經濟社會效益。把人工智能運用到公共管理當中，可以創新管理理念和管理模式，提高公共管理和社會治理的效能。
一、公共管理概述
公共管理是指以政府為核心的公共部門，把科學管理理念、功能、組織及手段應用到公共事務。公共管理的特征：其一，公共管理主要把實現公共利益當作主要目標，促使社會整體朝著更加良好的方向發展；其二，積極履行社會公共責任是公共管理重要職能；其三，公共管理能夠結合實際發展需要，協調與控制各項公共事務，并不斷創新管理方式和手段。因此，公共管理者需要在法律基礎上主動實行公權力，科學合理地運用各項公共資源才能順利實現最終管理目標。目前，社會對公共管理者的專業能力及綜合素養要求越來越高，公眾在整個過程中賦予公共管理者較多的期望和責任。此外，公共管理也具備技術掌控職能、社會協調職能及預測職能等，這些都是新時代對公共管理者提出的新要求，公共管理者必須全面掌握各方面技能，了解并掌握公眾的實際需求與時代的發展趨勢，才能成為一名符合時展的高素養公共管理者。
二、人工智能對公共管理的主要影響
（一）人工智能對公共管理的促進作用
公共管理指通過使用管理理論、技術及方法等知識，系統化、專業化地管理公共事業，不斷優化公共資源分配，使公共事業為人民服務。傳統公共管理模式在公共管理信息收集及資源管理配置方面，需耗費大量人力、物力及財力，要想提升公共管理水平，就要加大成本投入。因此，傳統的管理模式已無法適應新時期公共事業管理需求。將人工智能運用到公共管理中，尤其在收集處理公共管理信息方面效果較為明顯。其一，智能化管理系統能夠全面提升收集信息的效率和質量；其二，人工智能管理模式更為精準有效。人工智能對于問題與數據分析更具針對性，分析結果更加科學合理，可以準確把握社會個體需求，做到管理精準化、個性化；其三，在公共管理中運用人工智能可以節約成本，并實現更加優化的管理目標，提升公共管理效益；其四，在公共管理中運用人工智能，使資源配置更加符合公眾需求，采用人工智能化、科學化資源配置模式，能夠使資源合理利用，發揮最大效能。
（二）人工智能給公共管理帶來的風險
人工智能作為新興信息技術，為公共管理事業帶來了較多機遇，推動了公共管理事業的進步和發展。然而人工智能也給公共管理事業帶來了相應的機遇和風險。人工智能給公共管理帶來的機遇在于人工智能與計算機網絡技術可以完整的保存海量數據，并挖掘與分析有價值的信息。網絡安全性使得人工智能技術存在諸多未知性，人工智能是否能夠確保信息資源安全，包括信息存儲、授權使用，行為軌跡等管理問題[1]。信息安全對公共管理十分重要，要確保信息安全才能使公共事業管理中資源配置更加科學合理，最終實現提升公共管理效率。通過以往的案例證明，人工智能技術的自我安全性還不足，因此，要想使人工智能在公共管理事業中得到普及，就必須盡快解決這一問題。
三、人工智能在公共關系管理當中的具體運用
當前，人工智能快速發展，能給人們的工作生活帶來巨大改變，幫助人們完成了許多高難度、高強度、復雜化的公共工作，推動智能社會發展。人工智能能夠代替人開展腦力勞動工作，可以改變許多工作模式。但是人工智能屬于輔助工具，人們要正確認識并科學合理地利用它，才能充分發揮它在公共管理中的真正價值。在人類社會不斷進步與發展過程中，公共管理者必須不斷學習、掌握先進技術，才能提升對人工智能的利用效率，把具有明確規則卻復雜、耗時耗力的工作交給人工智能。
（一）公共事業方面。有人認為人工智能在生活和工作中不常用到，然而其已經運用到了人們生活的方方面面。2016年共享單車方便了出行，各年齡段的人安裝了共享單車APP。共享單車具有明顯優勢，快捷便利、綠色環保，是人們出行的首選。共享單車利用人工智能平臺，來科學的預測騎行的行程、路況及停放等，從而有效整合了天氣、時間等各項變量工作，合理分析了其需求量和供給量，進一步提升了共享單車管理效率和效益。由此可見，人工智能已經越來越多地進入到了人們的日常生活當中，改變了人們的生活模式，使人們的生活朝著智能化方向發展。
（二）社會經濟方面
運用人工智能能夠把消費者具體需求反饋給企業，企業根據精準數據可以制定出更加優質的產品，提供高效服務[2]。當前電子支付是人們生活中重要的內容，人們出行不用帶大量現金，運用支付寶或微信就能夠進行支付。同樣在電商物流整個過程中，分揀機器人就屬于人工智能，其每天能夠完成大于20萬的工作量，很好地解決了困擾電商的物流問題，降低了人工成本，提高了工作效率。
（三）教育管理方面
人工智能運用包含教育管理，通過智能化學習系統和數據分析，教師能根據學生具體情況，如學習行為數據、知識點掌握等制定相應的個性化教育方案，提高了育人效果。從當前人工智能在教育領域運用情況看，在遠程教育中同樣獲得了良好效果。在運用人工智能后，學生獲得了個性化教育，創建了新的教學、內容研發和師資管理等形態。運用人工智能可以更準確、有針對性地協助教學，使日常教學效率得到大幅度提升。
四、人工智能在公共管理中的應用措施
（一）改變人才培養方式
人工智能技術的運用，還可以推動人才培養方式的變革和發展，能夠創建健全的新型教育方式。首先，加強編程教育普及，設置人工智能方面的課程，把人工智能和其他學習的教育結合起來，健全人才培養方式。其次，組織多元化、多層面的人工智能科普活動，使社會大眾能夠進一步認識和了解人工智能。最后，加大人工智能基礎設施方面的建設。
（二）重新構建組織形式
隨著人工智能的出現和廣泛運用，管理主體要結合自身特點，積極主動運用人工智能，不斷發展完善管理結構。
在日后的工作當中，管理主體要和普通員工、智能機器有效合作，全面發揮潛在優勢。另外，運用人工智能技術的時候，管理者要精心設計各種組織形式，才能確保信息傳遞真實、高效。
（三）創新工作模式
中國職業技術教育雜志征稿信息
《中國職業技術教育》雜志是由中華人民共和國教育部主管，教育部職業技術教育中心研究所、中國職業技術教育學會和高等教育出版社共同主辦的一份綜合性中文期刊，集政策指導性、學術理論性和應用服務于一身，是教育部指導全國職業教育工作的重要輿論工具，是服務各級各類職業教育機構的主要陣地。
中國職業技術教育投稿欄目：主要有職教要聞、專稿專訪、綜合管理方略、課程教材、教研與教學、師資隊伍建設、研究與探討、職業指導、職業培訓、高等職業教育等欄目。
再給大家推薦職業教育范文：人工智能背景下職業教育變革及模式建構
董文娟1，黃堯2(1.天津大學教育學院，天津300350；2.北京師范大學國家職業教育研究院，北京100875)
摘要：順應人工智能時代的浪潮，基于新興技術的職業教育變革及新模式建構勢在必行。該文從職業教育智慧化、經濟發展、政策保障、信息化生態重構四個方面，剖析了人工智能時代職業教育變革的現實訴求，并進一步分析了當前職業教育外部環境及其自身發展的困境。人工智能背景下職業教育的變革體現出融合、創新、跨界、終身化的新特征。基于此，從課程、教學、學習、環境、教師發展、評價、教育管理及組織等方面，探究職業教育的變革路徑及模式建構。最后探討了職業教育模式變革還面臨回歸教育本質、規避技術弊端等挑戰，并提出“適應—引領人工智能”的發展目標。
關鍵詞：人工智能；職業教育變革；模式建構；智慧化
“人工智能的迅速發展將深刻改變人類社會生活、改變世界。特別是在移動互聯網、超級計算等新理論、新技術及經濟社會發展強烈需求的共同驅動下，人工智能發展呈現出深度學習、跨界融合、人機協同、群智開放、自主操控等新特征。”[1]人工智能作為新一輪產業變革的核心驅動力，為我國供給側結構性改革下的“新常態”經濟發展注入新動能，使人們的思維模式和生活方式發生了深刻變革。近年來，國家高度重視與社會經濟發展聯系最為密切的職業教育，積極推進職業教育信息化，運用人工智能改革教學方法和人才培養模式，構建新型智能職教體系，提升信息技術引領職業教育創新發展的能力。
一、人工智能背景下職業教育變革的現實訴求
人工智能對傳統教育理念產生了革命性沖擊，職業教育結構不斷調整，勞動力素質與市場需求的矛盾、學習方式與自我價值實現的矛盾等促使職業教育向智慧化、智能化發展。目前，我國處于教育信息化2.0、工業4.0的新時期，全球范圍內新一輪的科技革命和產業變革正在加速進行。“一帶一路”“中國制造2025”人工智能等重大國家戰略的提出，及以新技術、新產業為特征的新興經濟模式要求教育領域，尤其是職業教育培養行業、產業急需的技術技能型、智慧型人才，具備更高的創新創業能力和跨界整合能力，促進智慧化發展，助力經濟轉型升級。
(一)職業教育智慧化訴求：職業教育信息化發展的必然選擇
“智慧教育是以物聯網，大數據等信息技術為依托，創造智慧教學環境，轉換教育方法，內容與手段，注重教育網絡化，個性化和智能化的一種教育新模式。”[2]智慧教育作為“一種由學校、區域或國家提供的高學習體驗、高內容適配性和高教學效率的教育行為(系統)”，被視為教育信息化發展的高端形態[3]。因此，職業教育的智慧化并非簡單的數字化，強調信息技術推動職業教育教學模式和方法的變革，改變思維模式，創建價值等方面共享的學習共同體，培養創新型、智慧型人才。
職業教育智慧化是職業教育信息化發展的必然選擇。目前，我國的職業教育信息化水平正在穩步提高，投入持續增加，各種智能信息技術應用于教育教學、實習實訓、測量評價等領域，并逐步成熟，正在努力打造一個信息化、智慧化的現代職業教育生態系統。新時期我國很多地區及職業院校積極提升現有信息化系統的智慧化水平，積極創建智慧校園、智慧社區等，逐步實現了組織管理的智慧化、資源環境的智慧化和服務評價的智慧化。
(二)經濟發展訴求：人工智能時代的新興經濟需要高技能智慧型人才
人工智能時代職業教育運用移動互聯網、大數據等新興技術，與經濟及其他部門跨界融合，不斷創造新產品、新業務，推動職業教育模式創新，形成了以互聯網為基礎設施、人工智能為實現手段的經濟發展新常態。人工智能時代是以現代科學技術為支撐的新時代，各行各業的運作發展和對知識技術的掌握要求達到了更高層面，相應的教育需求也有所提升，市場環境渴求勇于創新、個性化的高技能智慧型人才。職業教育要應對行業上升發展的勞動力需求問題，基于人工智能應用，提高技能培養層級，以適應新的社會勞務需求。現代企業生產依托互聯網科技，與智能化設備直接聯接，通過數據分析和應用，促進科技成果轉化為生產力。勞動密集型企業已不適應現代行業、產業發展，需升級為網絡智能型，與此同時，職業院校的課程模式、專業設置、實習實訓、師資結構等也做出相應的調整和革新，既促進了職業教育的智慧化、智能化，又推動了產業升級和工業變革。
(三)政策保障：國家從宏觀層面保障人工智能時代的職業教育發展
2016年是我國人工智能元年，2017年我國頒布了《新一代人工智能發展規劃》，提出了“將發展人工智能放在國家戰略層面進行系統謀劃和布局”，這預示著我國人工智能時代的全面到來，為我國職業教育的發展提供了良好的宏觀政策環境。人工智能給職業教育帶來了符合時代精神的新內容，積極融合信息技術，整合職業教育資源，提升公共服務水平，影響和改變了原有的教育生態。緊密依托信息共享平臺，突破時空限制，讓學習者自我選擇，更加人性化和智能化。我國很多職業院校已經開啟了智慧校園的行動計劃，一些大中城市也在積極制定實施智慧城市的發展規劃，在良好的政策保障中提升智慧化水平。
(四)信息化生態重構訴求：人工智能時代的職業教育變革是對職業教育信息化生態系統的重構
“依據《2006-2020年國家信息化發展戰略》，我國正在有序推進數字教育向智慧教育的躍遷升級和創新發展。”[4]在新興智能信息技術的催促下，技術變革帶來了職業教育系統的顛覆性創新改革，打破現有的條條框框，改革傳統教育模式，再造教育業務新流程。在職業教育領域創新應用物聯網、大數據、人工智能等先進技術，提升各科各門教育教學業務，打造各級各類智能實訓部門、培訓機構，覆蓋貫通中高職院校，整合系統內外現有資源，推進智慧教育生態有序發展，為各類用戶提供最適合、最智能的職業教育資源和服務，完成對職業教育信息化生態系統的重構。
二、當前職業教育發展的現實困境
人工智能對各行各業的影響具有革命性和顛覆性，可能帶來新的發展機遇，也可能帶來不確定性的挑戰，比如可能會改變就業結構、影響政府管理、威脅經濟安全等，還可能會沖擊法律與社會倫理，影響社會穩定乃至全球治理。當前，人工智能與“大眾創業、萬眾創新”浪潮席卷而來，職業院校既是人工智能應用的戰場，又是培養技術創新型人才的“夢工廠”[5]。人工智能時代的職業教育信息化發展迅速，影響是廣而深的，對職業教育外部環境及其本身都造成了極大的沖擊。
(一)職業教育外部環境發展困境
“據聯合國教科文組織預測，到2020年，人工智能將替代20億個工作崗位”[6]，那些技術含量低、重復性強的技能將被智能機器、數碼設備所替代，工業機器人也將大面積應用。智能設備替代行業勞動力，能夠降低勞動成本，且具有高效、易操作等競爭優勢。傳統職業教育培養模式很難適應未來行業、產業的發展需求，人工智能沖擊職業教育就業崗位，撼動其所依附的崗位基礎，對職業教育的生存與定位產生了威脅。因此，根據智能時代職業教育的崗位特征與需求，提升職業人才的知識結構和專業技能，是新形勢下職業教育的發展方向。
(二)職業教育自身發展困境
近年來，人工智能在職業教育領域內的應用和提高是目前職業教育的發展趨勢。我國重視職業教育信息化、智能化發展，各級各類職業院校在信息化基礎設施建設、校園信息化管理等方面都有了顯著提升，但信息技術與職業教育的深度融合仍不夠緊密，表現出信息化管理效率低、科學決策水平低等現象。人工智能背景下職業教育自身發展的困境表現在：
1.課程與教學困境
職業院校新課程改革提倡構建智慧課堂，制定個性化學習計劃，注重課堂實施效果。但目前的實際課程教學仍是以教師為中心，強調知識的灌輸，重視統一性和計劃性，與教育改革提倡的個性化教學相去甚遠。教學方法、教學理念更新慢，很難激發學生的內在學習動力，創新性思維弱，使得個性化教育的無法實現。近年來，中央、省、市、縣四級教育平臺逐步建立起來，課程與教學的層級設計逐步完善，但在實施的過程中，各級平臺之間存在溝通不暢等問題，各級資源內容不系統，不銜接，導致無序疊加和資源的重復浪費，“精品課程”等項目豐富了課程資源，但質量不高。在線課程與教學以傳統的科目、章節為單元，構建系統性的在線教育內容，為用戶提供專業化的知識選擇，但由于受時間條件等限制，大多數受教育者習慣于碎片化學習，連貫性和整體性差，缺乏對課程與教學體系的系統性學習。
2.認知困境
隨著人工智能時代的到來，許多職業院校將“未來教室”“智慧課堂”定位為未來發展方向，進行了多種嘗試和改革，如MOOC混合教學、翻轉課堂、多屏教學等，但“管理者和施教者對智慧教育的理解多停留在‘智慧課堂=多媒體+傳統教學的層面’，教學觀念和思維依然固化，并沒有因為新技術的參與而得到實質改變”[7]，缺乏對多媒體網絡架構和智能學習平臺的深層認識，更缺乏對管理評價和互動交流等模塊的理解與掌握，雖投入大量人力財力采購了數量巨大、設備精良的多媒體設備和智能服務設備，但沒有充分有效使用，大大限制了智慧教育的發展潛力。
3.用戶困境
傳統教學以群體教育為基本單元，教師和學習者作為學習共同體，在管理、學習的互動過程中形成強大的群體約束力，促進雙方共同進步。在信息化教育時代，學習者自由掌握學習時間和進度，遇到問題可能無法及時解決并獲得反饋，無法進行面對面交流，因此，基于人工智能網絡化學習平臺，學習者需要高自控力、高學習能力才能適應這種全新的學習方式。
4.評價困境
傳統的評價方式多依靠經驗和觀察，智慧型評價則是基于學習過程的一種發展性評價，以采集到的學習數據為客觀基礎。在人工智能、數字信息化環境下教育效果的評價實際要受到很多因素的影響和局限，在信息技術與職業教育融合的過程之中，許多智能技術應用于教育教學實踐，難以進行定性定量的智慧評價，如互動交流及深層次的學習評價等。
三、人工智能背景下職業教育變革的新特征
人工智能帶來了思維模式的創新，改變了人們認識問題、思考和解決問題的方式，越來越多地依賴人與智能網絡的協同創新。人工智能背景下的職業教育變革圍繞經濟社會發展大局，“主動服務國家重大發展戰略，加大虛擬現實、云計算等新技術應用，體現校企合作、知行合一等職教特色，以應用促融合、以融合促創新、以創新促發展。”[8]人工智能背景下職業教育的變革必將加速推進職業教育的現代化、智能化進程，表現出了融合、創新、跨界和終身化的新特征。
(一)融合
人工智能技術科學應用于當前職業教育，在最短的時間內整合、重組大量的知識信息，形成科學的技術技能知識體系，為職業教育資源、企業資源、產業資源、社會資源等一切有可能聯結的資源融合提供了可能。為促進職業教育的智慧化發展，在現有的合作模式、集團模式、產教融合模式等實體協作發展的基礎上，建立智能互動的智慧教育供給平臺、常態化智慧課堂和大數據化智慧教育生態系統，為我國新興經濟發展提供高技能、智慧型人才支撐。
(二)創新
信息化時代下“變”為創新立足之要點。創新時代最需要提升的就是創造智慧。“由知識的理解記憶，轉向知識的遷移、應用并最終指向創造發明”[9]，以提高學習者的學習能力和應用能力，提升其創新思維和智慧思維，不斷開拓人類社會發展的高度和寬度。智能化、信息化的時代是創新不斷的時代，是原有知識不斷被更新、技術不斷被升級的時代。人工智能促使社會化協同大規模發展，促進職業教育體系核心要素的重組與重構，創新生產關系，呈現出新的協作架構，開創了新的教育供給方式，增加了教育的選擇性，推動了教育的民主化。學習者能夠按照自己的價值觀、興趣與愛好等選擇適合自己個性發展的學習方式和學習內容，促進學習者個性化、多樣化發展，最終實現教育公平。
(三)跨界
智能科學與職業教育連接起來，搭建起兩者溝通的橋梁，跨越了人工智能虛擬教育和線下實體教育的界限，實現了兩者之間的融合。教育供給由競爭資源轉變為協同合作，直線型的中心組織管理轉向去中心化、泛化管理。通過大數據智能技術平臺、遠程教育平臺等對職業教育資源進行整合共享，跨越教育邊界，與市場、行業、企業以及職業教育培訓機構對接，提供更加便捷的智慧化服務。
(四)終身化
人工智能時代職業教育的變革堅持“以人為本”的教育理念，滿足學習者在任意時間、任意地點、以任意方式、任意步調終身學習的需求[10]。打破了地域和時間的限制，體現了教育的泛在化、個性化和終身化，與終身教育理念的發展目標不謀而合。人工智能時代社會經濟發展加快，人們追求高層次自我價值的實現，充分體現出終身學習的必要性和緊迫性。目前，我國正在積極創建泛在學習環境，致力于構建終身化學習型社會，努力創造有利條件向全民提供終身教育與學習的機會。
四、人工智能背景下職業教育發展的模式建構
人工智能背景下職業教育的變革預示著全新思維意識形態、社會發展形態的變革，重塑職業教育可持續發展的新思維，重構信息時代職業教育的價值鏈和生態系統。智能化技術科學將現代職業教育內部各要素，以及內部要素與外部環境之間，通過虛擬技術和智能化手段互聯貫通，突破傳統教育價值的鏈狀模式，使職業教育由傳統模式走向“人工智能+職業教育”模式的建構。人工智能對職業教育課程、教學、評價、管理、教師發展等方面產生系統性影響，為職業教育提高教育質量和提升服務水平提供了技術支持和現實路徑，解決不能兼顧職業教育規模和質量的矛盾問題。下面將從課程、教學、學習、環境、教師發展、評價、教育管理及組織等方面來探究職業教育的變革路徑及模式建構。
(一)人工智能背景下職業教育的課程模式
人工智能時代的信息知識、科學技術正在以前所未有的速度增長、更新和迭代，呈現出了碎片化、多元化、創新性、社會性的特征。人工智能背景下職業教育的課程模式是為學習者提供按需可隨時選擇的知識儲備智能模式，解決了傳統職業院校課程教學的滯后性，呈現的是現代職業教育的前沿信息和內容。課程革命愈演愈烈，靈活多樣的微課、慕課等形式層出不窮，在線課程將成為常態，信息傳播媒介、知識獲取方式等都發生了巨大改變，課程內容和結構的表現形態、呈現方式、實施及評價等也都進行了相應變革。智能化信息科學技術為課程的設計、架構、實施提供了快捷和便利，為學習者的個性化、終身化選擇提供了多種渠道。人工智能背景下職業教育的課程模式的建構表現為：首先，線上線下融合的大規模開放課程融入現代職業教育，課程的表現形態和實施途徑呈現出智能化、數字化、立體化的特征，成為學校常態課程的有機組成部分，為學習者提供了更多的可選擇機會，使實施個性化課程成為可能。現代職業教育的課程內容強調學術性與生活性相互融合與轉化，融入社會資源，立足于我國社會經濟的新常態和學習者的全面發展，實現社會化協同發展，共贏共創；其次，課程實施的空間得以拓展，跨越了社會組織邊界、職業院校邊界，將從班級、年級、全校擴展到網絡社區以及更大的空間。課程的整體結構從分散走向整合，以技術為媒介，形成跨學科、多學科整合的課程；最后，課程內容的組織、課程的實施逐步模塊化、碎片化、移動化與泛在化，社會化分工更加精細，教師也將承擔教學設計、技術開發、在線輔導等不同的角色。
(二)人工智能背景下職業教育的教學模式
人工智能時代將信息技術有效地融合于職業教育各學科的教學過程，從知識的傳遞轉變為認知的建構，從注重講授和內容，轉變成重視學習過程[11]，構建“以教師為主導，以學生為主體”的以數字化、智能化為特征的智慧教學模式，重視學生的主體地位，引導學生“自主、探究、合作”。人工智能背景下職業教育的教學模式的建構表現為：首先，人們的學習方法、認知方式和思維模式已經發生了巨大的轉變。信息化教學使得信息技術已成為學習者認知的必要工具，認知方式也由“從技術中學”轉型為“用技術學”。其次，信息化教學的重點從“面向內容設計”轉變到“面向學習過程設計”，更加重視學習者發現問題、分析和解決問題能力的培養，關注學習者的學習過程，以及其獲得學習活動的體驗。同時，信息化教學要將課堂內的學習知識和課堂外的實踐活動聯結互動，按照學習者的個性化需求和認知方式自主選擇學習內容。第三，智慧教學將成為課堂教學的新重點。日常教學工作形態不再是點線面的連接，而是呈現為智能化、立體化的教學空間，智慧課堂將會促進學習者的深度學習、交互學習和融合學習，智能備課、批閱以及個性化指導等也將成為教育者新的教學工作形式。從機械評價學習結果轉變成適應性評價學習結果。第四，在線教學、整合技術的學科教學法將成為新的教學形態，促進教育均衡發展，實現跨學校、跨區域的流轉。移動學習、遠程協作等信息化教學模式，能夠實現教師的“教”與學生的“學”的全面實時互動，最大限度地調動學習者的主觀能動性，提升教學質量與人才培養質量。
(三)人工智能背景下職業教育的學習模式
智能系統和互聯網絡為學習者提供了豐富多元的學習資源和環境，推進了教育教學活動與學習環境的融合發展，人工智能背景下職業教育的學習模式也逐步建立起來，具體表現為：首先，智能時代的互聯網絡全面覆蓋每一個人、每一個角落，活動空間由課堂內拓展到課堂外，學習與非正式學習正在互相補充、互相與融合，導致學習者的學習行為變化、學習方式的革新。其次，基于互聯網出現了一批創新的學習方式，借助情景感知技術及智慧信息技術，進行真實過程體驗的情境學習，促進學習者知識遷移運用的情境化和社會化。第三，借助互聯網云技術和各種應用工具，學習者可根據自身學習需求，選擇最優學習方式，也可利用數據分析技術，追蹤記錄學習路徑和學習交互過程，隨時隨地獲取個性化教學服務和量身定制的學習資源，拓寬了智慧教育視野。第四，各職業院校開始拓展校園智慧學習的時間和空間，以實現虛擬和現實相互結合的智慧校園育人環境。推進網絡學習空間建設，加強教與學全過程的數據采集和分析，“引導各地各職業院校開發基于工作過程的虛擬仿真實訓資源和個性化自主學習系統”[12]，強化優質資源在學習環境中的實際應用。
(四)人工智能背景下職業教育的環境模式
智慧教育環境是以大數據、多媒體、云計算等智能信息技術為基礎而構建的虛實融合、智能適應的均衡化生態系統。信息技術與職業教育的深度融合，為師生的全面發展提供了智慧化的成長環境，如智慧云平臺、智慧校園。人工智能背景下職業教育的環境模式的建構表現為：首先，智慧教育環境將信息技術與職業教育服務結合、面對面教學和在線學習結合，形成數字化的、虛實結合的職業教育智能服務新模式。其次，智慧教育環境將促進各種智能化、數字化信息技術融入職業院校的各個業務范圍和業務領域，與系統內的其他業務橫向互聯、縱向貫通，且信息能夠適時生成和采集，全過程實現數字化與互聯化。第三，智慧教育環境能夠感知學習者所處的學習情境，理解學習者的行為與意圖，滿足學習者的個性化需求，提供多元化的適應服務和智能感知的信息服務。互聯網應用基于智能數據分析，實現智能調節與自動監控，為學習者提供定制式的學習服務和個性化的學習環境。未來教室必將變成“虛擬+現實”的智慧課堂，在網絡空間中參與線上課程、線下活動，實現線上線下互動交流。同時，智慧校園的創建和管理，能夠對每個班級、學區進行動態管理，構建出一個以問題、任務為線索，學生實現自主學習的知識體系和促進師生互動、生生互動的智慧管理平臺。到2020年，“90%以上的職業院校建成不低于《職業院校數字校園建設規范》要求的數字校園，各地普遍建立推進職業教育信息化持續健康發展的政策機制”[13]，以學習者為中心的自主、泛在學習普遍開展，精準的智能服務能夠滿足職業教育的終身化定制。
(五)人工智能背景下職業教育的教師發展模式
人工智能背景下職業教育的變革對教師的專業發展、素質能力提出了新要求，改變了教師的能力結構和工作狀態。教育信息化大背景下，互聯網技術、多媒體手段的產生、智能化設備的使用極大提高了教師的專業發展和能力素養，以適應新課程改革與教育信息化的要求。人工智能背景下職業教育的教師發展模式的建構表現為：首先，新時代教師專業發展的內在要求和外在環境都要求教師能夠認識、了解和應用互聯網新技術工具，促使教師專業發展能力和素養的提升和豐富。其次，教師的專業發展要面向實際、情境化、網絡化的教學問題，教師需要在多變的教育情境中綜合運用核心教學技能，將信息技術知識、學科內容知識、教學法知識很好地融合并遷移運用。新時代的教師要學會掌握使用智能化設備和數字化網絡資源，積極加強與其他專家、教師的合作，或遠程工作，形成基于智慧教育技術的多元化的學習共同體。教師的工作狀態由個體的單獨工作轉變為群體的共同協作，大大提升了教師的工作效率。第三，信息化背景下教師的教學理念要發生轉變，由促進學生“接受學習”轉變為“主動建構”，由“被動適應”轉變為“主動參與”，越來越強調以學生為中心的過程體驗，從了解信息技術轉變為掌握智慧教育技術，保持學科知識，教學方法，核心技術的動態平衡，促進學生智慧學習的發生。第四，信息化教師要學會使用智能化教育技術，積極開發數字化學習資源，創設豐富多元的教學活動，鼓勵學生掌握智能信息工具，學會探究和解決問題，發展提升學生的創新思維能力和信息化學習能力。教師的信息化教學能力和素養全面提升，信息技術應用能力實現常態化。
(六)人工智能背景下職業教育的評價模式
現代教育價值趨于多元，以互聯網為基礎的智能化信息技術使教育評價在評價依據、評價內容、評價主體等多個方面實現了全面轉變。人工智能背景下職業教育的評價模式的建構表現為：首先，互聯網信息技術應用于學習過程使得伴隨式評價成為可能，更加關注學習者的個體差異和特點。強調過程評價和多元共同評價，更加客觀全面，重視評價過程的診斷與改進功能，以促進學習者的個性化發展。其次，互聯網、大數據、智能云技術的出現使得評價的技術和手段多樣化、智能化，節省人力物力財力，提高了評價的科學性、針對性。第三，以大數據為基礎的適應性評價因人而異，可獲得及時反饋，可真實地測評學習者的認知結構、能力傾向和個性特征等，從知識領域擴展到技能領域、情感、態度與價值觀，構建以學習者核心素養為導向的教育測量與評價體系，促進學習者發展。
(七)人工智能背景下職業教育的管理模式
智能化信息技術、云計算技術、大數據技術等能夠促進大規模社會化協同，拓展教育資源與服務的共享性，提高教育管理、決策與評價的智慧性，因此，基于互聯網的教育管理必將逐步走向“智慧管理”模式。人工智能背景下職業教育的管理模式的建構表現為：首先，互聯網將家庭、學校、社區等緊密、方便地聯系在一起，拓寬了家長和社會機構參與學校管理的渠道，各利益相關者可共同參與現代職業院校的學校管理，協作育人。其次，新時代的職業院校管理模式通過可視化界面進行智能化管理，業務數據幾乎全部數字化，能有效降低信息管理系統的技術門檻，使管理工作更加輕松、高效。通過深度的數據挖掘與分析，能夠實現個性化、精準資源信息的智能推薦和服務，為管理人員和決策者提供及時、全面、精準的數據支持，以提高決策的科學性。第三，通過互聯網信息技術可以實現全方位、隨時的遠程監督與指導，從督導評估轉變為實時評估，可以實現大規模的實時溝通與協作，促進社會化分工，促進職業院校內部重構管理業務流程，使管理智能化、網絡化、專業化。
(八)人工智能背景下職業教育的組織模式
人工智能時代信息科學技術的蓬勃發展沖擊著學校內部的組織結構向智能化、網絡化的方向發展，各職業院校需要合理調整內部組織結構和資源分配，通過互聯網加快信息流動等方式，提高各職業院校組織管理的效率和活力。人工智能背景下職業教育的組織模式的建構表現為：首先，當今時代人工智能的產生不可能替代學校教育，但可以改變學校教育的基本業務流程。人工智能推動了學校組織結構向網絡化方向發展，教學與課程是提供信息數據的重要平臺，學校組織則構成了教育大數據生態系統。其次，“互聯網+職業教育”的跨界融合將打破學校的圍墻的阻隔，互聯網將學校組織與企業、科研院所等社會機構緊密聯系起來，提供優質教育資源供給，共同承擔知識的傳授、傳播、轉化等功能，促進學校組織體系核心要素的重構。第三，建設“智慧校園”，實現線上線下融合的智慧校園育人環境，實施一體化校園網絡認證，推動智能化教育資源共建共享，實現職業教育信息化建設的均衡發展。
五、人工智能背景下職業教育的模式變革面臨的挑戰及發展目標
人工智能將推進大數據、云技術等智能信息技術深層次融入職業教育課程與教學、組織與管理、評價與反饋等領域，形成社會化多元供給，為學習者提供多樣化的參與方式、自主選擇的學習形式和及時獲得反饋的評價途徑，有利于實現職業教育的共建、共享、共治。但其全面實現，還面臨著諸多挑戰。
(一)挑戰
首先，職業教育的新模式建構需要充足的資金支持。各職業院校積極建構智慧校園，努力實現智慧化產學研環境，打造一體化智慧城市網絡等核心技術的開發，都需要資金的根本保障。政府要給予資金政策保障并加強監管，資金管理部門要合理規劃，合理利用，專款專用，落到實處。其次，職業教育的新模式建構的成果表現離不開學習者對技術的理解、掌握和應用。在實際實施過程中，教育工作者既要利用信息技術優勢變革職業教育，也要避免技術中心主義傾向，“避免一味追趕技術新潮而不顧學生身心健康等，技術本身是一個禍福相依的辯證法。”[14]第三，“目前的教育實踐中，仍未能充分實現人機合理分工和雙邊優勢互補。人工智能終端系統擅長邏輯性、單調重復的工作，而人類則更適合情感性、創造性和社會性的工作。”[15]現階段，信息化技術水平還有待提高，智能機器不能完全勝任知識傳播、數據處理等工作，有待于進一步開發和完善，絕對依賴互聯網絡和設備，還存在一定的風險。
(二)發展目標
人工智能時代職業教育變革重新架構了職業教育發展模式，完成了對資源的重新整合配置，改變了人的思維方式、學習方式和生活方式。人工智能時代下沒有職業教育模式的改革，就不可能建構真正的現代化職業教育。人工智能背景下職業教育的發展目標可以概括為個三方面：
1.“智慧腦”與“智能腦”融通
隨著第四次產業革命的到來，信息技術爆發式發展，造就了以電腦、互聯網為基礎的智能腦。職業教育智慧化發展的一個目標就是如何讓學習者發揮人腦“智慧腦”與機器設備“智能腦”的“雙腦”共同協作[16]。人工智能時代職業教育與信息技術的深度融合，就是要通過“智慧腦”和“智能腦”的協同作用，發揮互補優勢，進行融通式學習，而不是簡單地人腦與電腦的技術對接。
2.“現實世界”與“虛擬世界”結合
在人工智能時代，網絡虛擬技術的發展使人類擁有了真實與虛擬兩個世界，虛擬信息技術的興起在一定程度上會影響職業教育的實體教育，實體教育的發展也需要虛擬技術的支撐。但在具體的學習實踐中，還會存在利用這兩個世界時顧此失彼、難以平衡的問題。目前，虛擬化教育技術在職業教育領域不斷應用與推廣，職業教育的發展模式不斷優化，使得職業院校線上線下的邊界逐漸消融，“現實世界”與“虛擬世界”更好地結合。人工智能時代職業教育的本質沒有發生根本改變，學習者要學會利用這兩個世界虛實融合、高度互動，充分發揮出自身的優勢，更好地學習與生活。
3.職業教育“適應人工智能”發展為“引領人工智能”
【中圖分類號】G420 【文獻標識碼】A 【論文編號】1009―8097 (2008) 10―0043―04
教育部在2003年頒布的高中信息技術新課程標準中，首次把“人工智能初步”設置為選修模塊，與多媒體、網絡、程序設計、數據庫技術等一起列入信息技術課程體系[1]。此舉曾被視作信息技術課程改革的亮點之一。然而，在如今高中信息技術新課改已經全面鋪開之際，人工智能選修課程的推進仍然舉步維艱，面臨諸多困難和問題。
一 高中人工智能課程的現狀分析
自2004年我國部分省級實驗區開始推進高中新課程改革以來，信息技術課程改革已經開展了四年之久。從目前的總體情況來看，信息技術課程的基礎模塊與多媒體技術、網絡技術、算法與程序設計三個選修模塊的實施情況較好，而數據庫技術與人工智能初步兩個選修模塊的推進情況相對不佳。特別是人工智能課程，至今在全國范圍內正式開設該課程的學校寥寥可數，少數高中展開了一定的探索和實驗，而大多數學校仍持有觀望態度。以下分別從實施取向和實施層次的角度分析該課程的現狀：
（1） 課程實施的取向
由于我國長期以來實行的是全國統一的課程與教材，按照統一規定執行教學計劃，對學校和學生的評價也是按照統一標準與方式實施的，因此我國以往的課程實施基本上都采用了忠實觀的取向[2]。本次新課改中信息技術課程的實施過程難免受到這種取向的影響。然而，新課程標準中對信息技術技術各個模塊的具體實施并沒有明確而詳細的規定，從而使教師對包括人工智能模塊在內的課程實施缺乏長期慣于依賴的參照和依據，增加了課程實施的難度，造成部分模塊的課程難以開設的情況。
（2） 課程實施的層次
課程實施包括五個層面的變化，即教材的改變、組織方式的改變、角色和行為的改變、知識與理解的改變、價值的內化[3]。目前高中人工智能課程在教材改變的層面已經做出了一定的努力。在課程標準的指導下，現已出版的五套教材在體例、版面、學習活動、評價等方面進行了多樣化的設計，基本上貫徹了新課標所倡導的課程目標和理念。在組織方式的層次，少數已經開設人工智能課程的學校結合學生的興趣與學校的實際情況，有針對性地開展了課程的組織。然而，仍然有一些地區或學校不愿或不習慣打破原有的課程組織方式，而是采用硬性規定的方式，人為指定兩三門課程，將選修變為必修，限制學生的自由選擇，依然維持原有的固定班級授課的形式。教材的改變僅僅是課程實施的開始，在組織方式、角色或行為、知識與理解、價值等層次，大部分學校還未發生變化或變化還很小。
（3） 課程實施的典型個案
目前國內開展人工智能課程教學或實驗的典型學校如表1所示。總體來看，這兩所學校都地處東南沿海地區，且學校本身比較積極參與高中新課改的實踐探索，屬于“敢于吃螃蟹”的類型。考慮到課程本身的要求較高，兩所學校都選取了基礎較好的學生開展教學。到目前為止，兩所學校均已開展了三期的教學或實驗探索，任課教師及時總結教學心得體會，并在相關教學刊物或課程研修活動中與廣大一線教師分享教學經驗。
二 高中人工智能課程的影響因素
根據Snyder的研究，可以把課程實施的影響因素歸納為四個方面：課程改革自身的性質、校區的整體情況、學校的水平以及外部環境[4]。結合高中人工智能課程的現狀，本文分別從以上四個方面來探討影響該課程的主要因素。
（1） 課改自身的性質
課程改革本身的性質是影響課程實施的第一要素。它包括課程改革的必要性及其相關性、改革方案的清晰程度、改革內容的復雜性以及改革方案的質量與實用性。結合信息技術新課程改革的相關調查研究，廣大信息技術教師和教研人員對課改的必要性應該認識得比較到位，然而他們對信息技術課程中是否有必要單獨開設人工智能模塊存有疑惑。其次，不少教師對課程改革方案（課程標準）的認識并不是非常清晰。他們認為新課程標準中的教學理念、實施建議等內容相對抽象，不易把握和理解，缺乏具體的針對性，可操作性不強。再次，人工智能課程的實用性相比其他模塊并不明顯，課程內容也相對難度較高。這些因素造成課程設置的必要性不強、實施難度大、實用性不高，直接影響人工智能課程在學校的順利設置。
（2） 校區的整體情況
校區的整體情況主要包括地區的適應性、地方管理部門的支持、教學隊伍的培養、教學研討和交流等等。各地區對課程改革的需要程度會直接影響人們實施課程的積極性和主動性。我國東西部地區的學校對課程改革的需求程度不同，從而造成了課程實施的地區差別。從目前開設人工智能課程或教學實驗的學校來看，均分布于東南沿海較為發達的地區。這些學校的共同特點是基礎條件較好，對課程改革的積極性高，敢于進行教學嘗試和革新。此外，地方管理部分的支持對課程實施也有很大影響，如廣東省為了推動信息技術課程改革，專門出臺了關于課程標準的教學指導意見[5]。其中強調“要特別注意人工智能初步”，并針對人工智能課程提供了較為具體的教學建議，從而促使該省出現了全國最早正式開設人工智能課程的學校。師資隊伍也是影響課程的因素之一。目前大多數高中缺乏熟悉人工智能課程內容和教學方法的專業教師，使得學校無法開設該課程。因此，有關人工智能課程的研討和學習交流顯得尤為重要，然而目前這些方面的活動總體上相對缺乏。
（3） 學校的水平
學校水平對課程實施的影響因素包括校長的作用、教師的個人特征和教師集體的行為取向。學校是課程改革的基本單位，校長和教師是學校課程改革的動因。校長對課改理念的理解，以及對課改的支持、參與程度都會影響課程的順利實施。校長通常會根據上級主管部門的意見，結合本校的實際情況，權衡課程改革可能對學校形成的各種影響。在高考的影響下，信息技術課程在高中各科中長期存在地位“低人一等”的現象，甚至出現課時常被“侵占”的現象。如果校長對信息技術課程本身不重視，那么要求學校開設人工智能選修課無疑是一種奢望。此外，一所學校教師個人和集體的改革意識的強弱也會影響課程的實施。從人工智能課程的現狀來看，恰好印證了這一點：改革意識強的教師個人或教研組即使沒有上級的硬性指令，也能積極展開各選修模塊的教學嘗試和探索，并自覺地從教學者成長為研究者，而思想保守的學校即使具備了課程實施的基本條件，也不愿積極開設相關的選修課程，長期停留于課程的“忠實執行者”的層次。
（4） 外部環境
外部環境因素主要包括政府部門的重視、外部機構的支持以及社區與家長的協助。各國課程改革的經驗表明，教育行政部門和相關機構的態度在很大程度上影響到新課程的順利實施。特別是我國長期以來受到前蘇聯教育模式的影響，課程改革通常是自上而下的模式，新課程的實施主要依靠各級政府教育行政部門的政策和指令的推動。本次新課程改革同樣繼承了這一模式，但是整個教育體制和評價體系未能及時進行相應的調整，因此在某些方面造成各級教育部門的政策抵觸，出現“上有政策、下有對策”的情況。此外，社區與家長對新課改的認識和態度也影響到人工智能課程的實施。研究表明，社區與家長更加關心的是新課改是否有助于提高學生的學業成績，是否會給學生造成更大的負擔，而對學生能力的全面發展和個性的培養則是其次的考慮。因此，要使社區與家長認識和了解課程改革的意義和目標，引導其關心新課程、支持新課程才能更好的促進新課改的健康發展，進而才可能使得包括人工智能在內的高中各科選修模塊得以全面開設與實施。
三 高中人工智能課程的反思
通過調查訪談以及與相關授課教師的交流，筆者了解到高中人工智能課程的教學情況和教師的經驗體會。總體來說，該課程的推進情況不如預期理想，需要從課程的設計、管理、教學以及評價等方面進行反思。
（1） 課程設計
本次高中信息技術課程改革將原來的一門課程分解為1個必修模塊和5個選修模塊，從而給學生提供多樣化的選擇。“人工智能初步”選修模塊是作為智能信息技術處理專題設置的，以反映信息技術學科的發展趨勢，體現教育的時代性要求。課程設置的目的在于使學生在技術掌握與使用的過程中，逐漸領會信息技術在現代社會中的應用以及對科學技術和人類發展的深遠意義[6]。然而，以上的描述更多是該模塊的隱性價值，相比其他模塊該課程的顯性價值并不是很直觀。而一線的信息技術教師較多關注的是該課程的顯性價值：課程能給學生帶來些什么？學生的實踐能力能否有較大提高？教師們在沒有找到一個合理的價值依托之前，一般不會貿然開課。這一點值得課程設計者和教研人員的深刻思考。
通過網絡問卷調查，不少教師認為人工智能課程在高中開設是有一定必要性的[7]，但并不意味著所有的學生都需要學習該課程。課程應面向對人工智能有一定興趣的學習者，且最好有一定的基礎。事實上，相對于其他選修模塊，選擇人工智能課程的學生并不是很多。因此，結合我國目前的情況，可以考慮優先在發達地區條件較好的部分學校開設，再進一步利用其示范作用，以點帶面，逐步鋪開培訓、指導、交流的規模和影響面，積極穩妥地推進高中人工智能課程的建設。
（2） 課程管理
課程的有效管理有助于提高課程實施的質量。上個世紀90年代以來，我國的中小學課程由原來的中央集權管理體制逐步轉變為國家、地方、學校的三級管理體制。國家負責課程的總體規劃，省級教育部門結合本地區實際制定課程計劃或實施方案，而學校也將有權根據學校傳統或學生興趣開發適合本校的課程。目前人工智能課程雖然已被列入國家課程標準，但在地方管理層面并未得到應有的認可。部分地區考慮到高考因素，直接將人工智能模塊排除在學生的選擇范圍之外，無疑成為阻礙該課程順利實施的一個重要原因。
目前我國高中了解熟悉人工智能教學內容、方法的教師十分缺乏，相關教育主管部門需加強該課程的師資培養，邀請教材編寫人員和相關專家，積極開展各級培訓、研討和交流活動，以務實的態度來聽取學科教師的意見，為他們提供一些明確的、可操作的指導和建議。也可以開展優秀教學案例的征集和評獎，通過公開課的觀摩和點評活動，或吸納中學教師參與有關課程改革和教學研究的課題，以此提高教師參與改革的積極性。此外，國內高等師范院校信息技術相關專業應該對新課改作出及時的反應，針對高中信息技術各選修模塊為師范生開設相關的課程，為課改的成功實施提供后備師資力量的支持。
（3） 課程教學
從已開展的人工智能課程教學或實驗情況來看，主要的教學體會包括：教學對象選取時要有針對性，不宜硬性指定，應結合學習者自己的興趣和學習基礎供其自由選擇；由于課程的理論和技術的要求較高，不宜大量采用“講授法”進行教學，應設計一些有挑戰性的活動供學生實踐；為保證教學進度有序進行，可通過課堂小測及時鞏固所學內容；應提供良好的網絡條件和計算機設備以支持課程教學和實踐的順利開展。
國外一些高校通過遠程網絡的手段與中學合作開展人工智能教學，加快了課程建設的步伐，并提高了教學質量。大學負責教學網站的建設維護，主持與中小學的討論答疑，中學則負責課程教學的具體實施。文中個案也印證了這種做法的有效性：讓一些致力于高中人工智能課程研究的高校和部分條件較好的中學建立共同體，協作推動課程的實施。一方面，高校研究人員能為中學提供教學指導建議、技術和資源的支持；另一方面，中學的教學實踐也為高校進行課程教學研究提供了材料和依據。
（4） 課程評價
研究表明，評價目前已成為影響高中信息技術新課程實施的一個重要問題[8]。從本次課改的動因來看，針對我國現行教育體制下的高考選拔制度在很多方面呈現的弊端，新課改力圖在一定程度上改變這一局面，努力使學習者能夠真正獲得全面的發展。但是，在目前情況下以高考為“指揮棒”的評價體系短期內仍然無法發生質的變化。高中新課改實施以來，部分省份相繼將信息技術課程納入了高考的范疇，以往信息技術課程不受重視的情況逐漸得到了一些改善。然而，高考是否解決信息技術課程評價問題的一劑良藥，進而為人工智能課程的實施及其評價帶來新的希望，目前仍是值得懷疑和思考的問題。特別是當前高考科目已經較多，再增加科目無疑會加重學習者的負擔，且很容易回到應試教育的老路上。
其次，雖然新課程標準中提供了關于課程評價的建議，但是其中的內容仍然比較抽象，可操作性不夠。如在信息技術課程標準的評價建議中，提倡評價主體的多元化，關注學生的個別差異，綜合應用多種過程性評價方式，適當滲透表現性評價的理念，等等。這些內容從理念上來講都是很好的，但是如何在教學實踐中加以操作實施，對一線教師而言仍是不夠明確和難以把握的問題。而且，信息技術課程的每個模塊各有特色，然而課程標準并未就此提供專門的評價建議。因此，一套科學合理、適合人工智能課程的評價體系和方法仍需要教研人員在實踐中不斷摸索總結。
參考文獻
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經過比較詳細研究Alphago的算法發現，它在布局階段的前20步采用人類經驗，之后開始在人類經驗的基礎上融入了自己學習的權重，變得更加的理性以及所謂的大局觀。由于圍棋的復雜性，Alphago也不能在每步都能精確地知道當前棋盤中所有下法的勝率。所以，他采用的是在可以期待的近期(20步以內)綜合價值和勝率會超過50%的走法。從這幾點來看，這次的機器戰勝遠超過國際象棋中人類被戰勝的意義。Alphago的算法是一種新的適應機器的思維，發揮了機器的強項，彌補了機器的短處。這非常讓人感到害怕、悲觀和失望。因為，人生就是一盤棋局。如果50年后，有一個智能科技機器助手，它不能告訴你最終的未來，但是可以告訴你在幾年內的未來，你該如何是好?那這是不是一種宿命論?事實上，筆者在教授數據分析課程的這幾年中，一直在宿命論和未來不確定性兩種相對的觀點中搖擺。數據統計已經有足夠的算法和可靠的實踐在某些方面做出人類無法預計或預見的準確預測，只不過那些領域還很小，比如，庫存的預測、銷量的預測，等等。數據已經在顯示其巨大的價值，而一旦數據預測技術能夠輸入足夠多的變量，采用類似Alphago或更加高級的算法，進而對你個人、你所在組織、公司、國家的短期未來甚至是長期未來做出80%、甚至是90%的準確預測，你會怎樣去接受這樣的未來?!當然，不確定性仍會存在，這是一個好消息。在此，我對Alphago事件嘗試做一些思考分析。
一、Alphago戰勝人類的幾種可能的基礎
1.Deepmind公司用十年的時間磨練，修改算法，雖然在算法上沒有創新，但是如何融合已有算、如何調整權重等多個方面，仍然是做了大量、艱苦的工作。
2.Google擁有超級大量的計算資源供Alphago的使用，也就是說目前機器學習的過程非常的耗費時間以及計算資源。按照以往的經驗，20年內，我們使用的桌面型機器就應該能夠支撐起Alphago目前所需的計算資源。從現在開始，再過30-40年，可能Alphago這個“古老”的程序只需要幾天就能完成現在幾個月所需的機器學習時間。
3.在硬件上CPU和GPU的協同調度，以及分布式的運算的運用，大大加快的計算的速度。這也是近幾年軟硬件基礎發展奠定的基礎。
4.Alphago 在擊敗歐洲冠軍時進行了嚴格的保密，說明當時Alphago團隊當時也并不是很自信能夠戰勝。事實上，我認為，在這次比賽開始前，他們仍然沒有這個把握，仍然應該認為是一半對一半的勝率。但是，哪怕輸了，也沒有關系，反正繼續讓Alphago學習后再提升。
5.Alphago對戰時采用方式近似的模擬了人腦的信息的處理方式，只不過速度更快。所以，Alphago也不能百分之百的勝率，但是隨著學習的時間不斷增加，最終會遠遠超過人類。
二、Alphago圍棋人機大戰事件將會產生的影響：
1.個人，組織，公司，國家間的競爭將會更加重視人工智能的策略參考。人類的思考開始依賴于機器的理性，人的決策變得更加的理性，情感的因素會不斷下降，也意味著更加沒有人情味。這必然會影響到人類的進化進程。
2.人與機器的關系需要重新的思考，人應該如何同機器共存。
3. IT行業的人力資源需求將大規模增長，而有些行業將大規模失業。
4.基因技術、可控核聚變、機器人技術、人工智能這些技術都將對人類產生重大意義的影響，但是如何控制好這些技術將成為一個重大的問題，否則任何一個技術都可能毀滅人類。為了控制好這些技術，需要從現在開始立即進行大量的辯論及監督審查。
5.Alphago在最終在決定某個落子的評分中，其權重為人類經驗參數同左右互搏這種機器學習得來的概率參數各占50%。Alpago團隊曾經調整過不同的權重，但是經過實驗發現各占50%時的最終勝率最高。這一數據是否在暗示，如果要戰勝人類就必須首先理解人類的思考，否則就無法做到青出于藍而勝于藍。但是，在理解人類思考的同時，也會無法避免地繼承人類的弱點，這也是Alphago最終會有失敗的一局。另外，在具體的步驟中，也不是每步都是完美的。可能這也許是人工智能能夠超越人類，但是可能無法毀滅人類的重要一點。因為，如果人工智能自己最終學會思考，相信人工智能最終會參透，或許最符合人工智能自身的利益生存方式是同人類共存，而不是消滅人類。
三、Alphago圍棋事件可能對教育領域的產生的影響
1.Alphago算法有較強的通用性，但也有很多的限制。首先為了更加精確，需要大樣本量的學習，Alphago為了加快學習進度在學習現有人類棋盤的基礎上，開始自己與自己互博，加快學習的速度。這點在通用領域中實現有一定的難度。在教育領域中，目前比較適合Alphago算法快速進入的領域的是在線課程的學習。
2.在線課程的學習目前來說僅僅完成了內容的提供，如何編排現有的課程已達到最高的學習效率，這點目前還沒有引入人工智能方法。如果引入，將會對教學的方法理論產生一定的影響，甚至會影響到線下課程順序的設計安排。
3.多媒體材料的類型的挖掘，不同類型的媒體會帶來不同的教學效果，人工智能在這個領域有助于通過大數據分析統計出在認知不同階段采用何種類型的教學媒體效果最好。
4.個性化的學習，引入Alphago算法后的人工智能，會為個性化學習帶來天翻地覆的變化。通過攝像頭對學習者情緒的監控，結合學習過程中不間斷的學習效果的評估，可以會帶來真正意義上的個性化學習。
5.真正意義上的個性化學習會對分層教學產生深遠的影響，因為學習的進度快慢會非常容易的將不同學習能力的學習者分類，教育會不知不覺走向過程和結果的不公平。
6.目前，已經有在線課程網站同招聘網站結合的構想，利用在線學習的記錄，為雇主提供是否雇傭的參考。未來可能會更加大規模地出現該類現象，未來各級各類學校的升學也可能會更加依賴機器或網站記錄的學習過程，同時造成新的學習能力歧視。但是，這樣針對個體的不公平，卻可以帶來整個組織以及國家的利益最大化，將來如何面對這樣的不公平，會成為一個重要的討論話題。
7.Alphago通過在線教學領域的挖掘最終也會或多或少的影響到傳統的教學。如在教師多媒體的選擇標準、課程順序及進度的選擇。但是，在遠遠沒有量化的教學領域，還有很長的路需要走，而一旦傳統的教學領域被量化，如學生的表情、情緒、反應等，那么教師這個職業將同今天的圍棋一樣，不得不慎重的思考接受一個類似上帝的理性的人工智能的建議。另外，最快掌握這一技術的組織和國家，將獲得先發的優勢。
四、Alphago圍棋事件可能對職業教育領域的產生的影響
1.大量的主要是重復性的工作，盡管需要一定的隨機應變能力的工作，將會在30～50年逐步被人工智能所替代。這些職業中的低層次職員將被大量地解雇。這一點提醒職業教育的層次需要不斷地上移，為符合人力資源市場的需求及保證國家的競爭力，職業教育中本科教育及研究生教育的比例將逐步加大。
2.工廠的工人將被大量的機械手臂代替，全自動化的工廠將越來越多。盡管處于邁向老齡化的社會，卻并不能保證年輕人足夠的就業崗位。IT產業的人力需求將越來越大，各個產業的從業者都將儲存一定的人工智能的知識，以便同智能機器助手更好地共存。
3.職業教育的過程將更多地信息化，如教學資源庫使用將更加類似于在線教學。通過物聯網技術，教學的過程被更加地量化，實踐操作的過程中實現較高精度的量化，實踐教學的效率極大地提高。但是，工業領域的職業中的實踐教學的比例將大幅度下降，由于機械臂的大規模采用，實踐教學將被機械臂的操作實踐教學大規模替代。對于人工智能分析、操作以及針對不同環境進行適應性調整的能力將成為大部分職業必修的課程。
4.有必要考慮培養學生的機器思維的理解能力，讓學生能夠理解人工智能的思維的方式，理解這種更加冷靜的思維方式。同時，也要讓學生明白人工智能不是萬能，也會犯錯，需要保持警惕，不可過分依賴人工智能。
自二戰時期阿蘭?圖靈破解恩尼格瑪密碼機帶來勝利的曙光之后，人工智能初見苗頭，1956年“人工智能”一詞首次由約翰?麥卡錫等科學家在達特茅斯研討會上提出，時至今日，人工智能經歷了60多年的浪潮和洗禮，其中有曙光、有冰封，也有期望。縱觀當下，人工智能不僅僅是機器智能，在深度學習和推陳出新的算法推動下，其攜手云計算、大數據、卷積神經網絡等，攻破了自然語言語音處理、圖像識別的瓶頸，像潘多拉的盒子一樣在認知科學、機器人學、機器學習等領域全面開花，人工智能涵蓋了從基礎層、技術層到應用層等多個方面，為人類文明帶來了翻天覆地的變化[1-2]。人工智能包羅萬象，在其基礎上衍生的大數據“洪流”對人類社會的方方面面進行沖擊，這些數字的價值已然超越了諸如金錢、財產、黃金、石油，甚至是土地。然而，大數據技術也如同普羅米修斯盜得的圣火，一方面給人間帶來溫暖和光明，另一方面也有可能使自身被奴役甚至使人葬身火海[3]。因此，當我們沉迷于大數據的海洋中時，我們是否有能力像藍鯨遨游大海一樣自由掌舵，是當今大數據和人工智能時代存在的一個重大問題。是“曲徑通幽”還是“會當凌絕頂”，我們如何在大數據中“浮游”，而不是一味地擴充，需要理性看待與合理評價大數據對人類生存和發展的影響。
1.人工智能和大數據與“工業革命”
2020年剛剛結束的新一輪美國總統競選上演了各種“國家鬧劇”，為何特朗普在2016年贏得大選，而4年之后卻無法連任？時間推移，2016年他勝利的部分原因在于他利用了面臨技術威脅的工業行業中工人們的焦慮，同時指責非法移民對美國及美國人資源和就業機會的占用[4]。但在技術浪潮的挑戰中，自動化和人工智能才是占用的“根源”。早在18世紀60年代工業革命時期，機器取代人力，規模化工廠生產取代個體手工生產，即引發了人工智能數據的工業大變革。從機械結構、電氣控制等模塊的設計和改良，車間機器人的智能化已可以代替人完成生產作業[5]。通過智能化機器人可以減輕勞動負擔，還可以用于環境檢測[6]和實施救援[7]等，保護我們的人身安全。這些“機器人”在為我們減負的同時確實也引發了“失業危機”，這種現象不僅于美國，日本、韓國和德國亦是如此。我們也許可以形象一下，未來20或30年后，工廠中工傷幾乎為“零”，完全實施機器人24小時作業，速度驚人，質量統一，而僅有的幾個人使用簡單的觸摸界面對機器下達“命令”。機器的發展已超乎我們對普通機械的認知，21世紀開發的三大機器人中大狗（BigDog）解決了運動和重載運輸問題，特別用于軍事領域，被譽為“當前世界上最先進適應崎嶇地形的機器人”；亞美尼亞（Asimo）從人類如何移動上展現了機器人仿人運動；Cog具有了人類所特有的思考，由不同處理器組成的異種機互聯網絡形成了“大腦”。特斯拉——其除了是電動汽車和能源公司外，還是自動駕駛汽車行業的領跑者之一。其2016年已銷售具有自動駕駛、自動自制和自動停車功能的電動汽車，但出于法律和倫理層面，駕駛員還是要坐在駕駛位上，但他可以做他想做的其他事，發短信、打電話或是休息，而不再是駕駛汽車。我們可以不用擔心酒駕，不用因為時間緊張而疲勞駕駛，不必為新手司機而變得脾氣暴躁……汽車自動駕駛將讓我們行駛得更規則、更安全和更“無聊”。自動駕駛上的智能進化，使得自駕型派送車為商業化服務成為可能，還有自駕型飛行器也在被研發，通用、寶馬、谷歌等公司一直在努力開發，通過無人機在您家門口投送包裹將對電子商務世界帶來更多創造性方案。“如果你夠走運的話，機器可以把你當成寵物。”雖為戲謔之言，卻又飽含心酸。工廠變得越來越自動化，但其仍需要人類專家，他們才知道如何監控傳感器，知道在發生故障時如何進行修復，機器的運行離不開人的監控，只有人的思考才能有新產品的誕生以及高效的生產流程，我們與機器共存，是從體力中解放，但要從事腦力工作。
2.人工智能和大數據與金融的未來
“數字蝶變”席卷金融行業各個領域[8]，金融行業應用大數據、移動互聯網、人工智能等先進信息技術，累積了非常多的客戶信息。通過大數據的幫助，金融公司在分析數據下尋找更多的金融創新機會。在商業智能（BI）的輔助下，電信業可以對客服描述和定位及需求進行預測；保險業可以在進行風險分析的同時進行損益判斷；銀行業可以調整市場活動，建立信貸預警機制等等[9]。人工智能和大數據讓金融業形成了“以客戶為中心”的模式。與客戶最密切的金融即是金錢，但是它們已經被“支付寶”和“微信”以及更多的電子支付方式取代，越來越少的人使用現金，數字金錢是否會完全取代物質金錢，我們很可能會發展為無現金社會。那么首先“下崗”的是誰呢？答案毫無疑問：銀行。巴克萊銀行前首席執行官安東尼?詹金斯曾預測，對于工業化國家，銀行員工和其分支機構在未來10年內會消失；花旗全球視角與解決方案的一項研究預測，美國和歐洲的銀行將在未來10年裁減約180萬員工；甚至2016年2月的一份丹麥銀行家協會新聞稿表示，銀行搶劫案數量連續第5年下降。就支付領域而言，在這樣的時代背景下，如何利用大數據技術對跨越式發展的支付行業進行監管，成為一個值得深入研究的課題[10]。在人工智能下，我們都有被銀行自動回復或自會讀取特定問題的“員工”惹惱過。溝通技巧和財務知識同樣重要，因此，銀行業員工的下崗只是在基礎性操作上，對于“專業咨詢”，需要更多受過高等教育、具有更好溝通能力的員工。目前，我國的多數銀行還沒建立“開放、共享、融合”的大數據體系，數據整合和部門協調等問題仍是阻礙我國金融機構將數據轉化為價值的主要瓶頸。大數據的整合、跨企業的外部大數據合作不可避免地加大客戶隱私信息泄露的風險。有效防范信息安全風險成為商業銀行大數據應用中急需解決的問題。
3.人工智能和大數據與“專家系統”
電子病歷數據、醫學影像數據、用藥記錄等構成了醫療大數據。醫療數據不僅包括大數據的“4V”特點，即規模大（volume）、類型多樣（variety）、增長快（velocity）、價值巨大（value），還包括：時序性、隱私性、不完整性和長期保存性。醫療大數據可以提供預警性，當數據發生異常時，通過一定的機制可以發出警告，從而迅速采取相應措施，及時解決問題[11]。成立于1989年的美國胸外科協會（STS）數據庫，至今已經涵蓋了美國95%的心臟手術，收集了500萬條手術記錄[12]。其中的先天性心臟手術（CHSD）數據庫是STS數據庫的重要組成部分，是北美最大的關注兒童先天性心臟畸形的數據庫，被認為是醫學專業臨床結果數據庫的金標準。近年來，基于CHSD數據庫所進行的數據挖掘不斷增加，大型數據庫對提高醫療質量所起到的正向作用正在日益凸顯。如Welke等基于CHSD數據庫探討小兒心臟外科病例數量和死亡率之間的復雜關系[13]；Pasquali等基于CHSD數據庫探討新生兒Blalock—taussig分流術后的死亡率[14]；Jacobs等基于CHSD數據庫采用多變量分析方法來研究病人術前因素的重要性[15]；Dibardino等基于CHSD數據庫采用多變量分析的方法來探討性別和種族對進行先天性心臟手術結果的影響[16]。這些都是在醫療領域采用人工智能提供的醫療診斷，形成了“專家系統”，專家系統可以說是一種最成功的人工智能技術，它能生成全面而有效的結果。借助醫療大數據的平臺，“專家系統”可以智能輔助診療、影像數據分析與影像智能診斷、合理用藥、遠程監控、精準醫療、成本與療效分析、績效管理、醫院控費、醫療質量分析等。不僅是數據平臺，“達芬奇機器人”可以看成醫療的高精尖“人工智能”，它能縮短泌尿外科手術以及術后患者恢復時間，促進患者早期下床活動，減低并發癥發生率[17]。達芬奇手術機器人在消化系統腫瘤、泌尿系統腫瘤、婦科腫瘤和心胸部腫瘤等手術中均有運用[18]。正是機器人，還有其他人工智能設備，如插入手表或衣服里的傳感器、植入我們皮膚下的芯片，以及智能手機中裝有各種“專家系統”的遠程醫療、預防醫學，甚至是器官的3D打印和虛擬現實治療等的發展，讓醫學發生相應的轉變，并使其逐步突破人類的傳統健康概念，那么是否意味著醫學將成為只有科學性，毫無直覺性的學科呢？我們攜帶的內部傳感器和外部應用程序將成為我們的醫生嗎？“你好，醫生”被“嘿，Siri”取代嗎？這不盡然。醫學必然將是向精準化發展，并更具個性化、參與性、預防性和可預測性。醫生不再是疾病的修理工，而是改善我們健康狀況的顧問。直觀當下，我們還是被“看病難”所困擾，我們提出“分級診療”，是在擁有家庭醫生、全科醫生和專科醫生的基礎上再加上人工智能，以實現預期的健康監測、輔助診療和疾病篩查。
4.人工智能和大數據與教育變革
面對各行業和各學科，教育作為傳承文明和創新知識的載體，似乎被排除在人工智能之外。就目前而言，人工智能與教育深度融合發展還存在技術基礎不穩、教育數據缺陷、算法能力不足等現實問題[19]。我國目前更想要做到的是在教育上消除“信息鴻溝”，促進教育公平、均衡發展。因此，目前可以看到人工智能的教育多在于語言學習軟件，通過虛擬技術和人工智能構建一個靈活的、可擴充的虛擬交互平臺，設計多維虛擬場景和智能人工角色，實現不同場景下人機角色的交流和學習，提升學習者的口語能力和語感知識[20]。這使得教師不再是唯一的知識傳播者，任何互聯網搜索引擎都將提供比教師所有的更多信息，并且可以更快捷地獲取。肺炎疫情暴發以來，遠程網絡教育成了主要教學形式，互聯網教育形式其實早在小學、中學和大學中運用，虛擬現實技術在教學領域的研究和探索也在全面展開。谷歌已經開發一款VR紙板視圖，并將研發的虛擬課程一起推向市場，使現實生活中在生物課上解剖一只青蛙成為一件容易且有趣的事，通過虛擬青蛙，學生們可以去除心臟和其他器官，而不再是象征性的抽象體驗。虛擬現實可以像互動游戲一樣，比單一的在教室聽老師授課帶來更多樂趣和體驗，學習效果可能更好。我們的學習是知識的積累，那么教育就是我們的庫，荀靜等結合自身情況對西安工業大學知識庫構建進行探究，認為機構知識庫在保存知識資產的同時，更重要的是促進學校知識資產的傳播利用和管理，提升學校影響力和學術聲譽[21]。劉暢等通過對東北大學機構知識庫服務的推廣研究，了解到開放獲取的概念和實踐已經受到了廣泛的認可，機構知識庫不僅可以成為一個知識的存儲庫，也可以成為各個學科領域的學者進行在線交流的平臺，提供個性化的增值服務，既有利于機構知識庫的內容建設，也可以進一步促進學術交流和科研合作[22]。知識庫，即大數據的有機整合和有序利用，是學術成果、視頻文檔、實驗數據等進行收集、長期保存、傳播和提供開放利用的知識資產管理與教育服務[23]。
5.人工智能和大數據應用的共性需求
人工智能和大數據時代，海量的信息來自“五湖四海”，但都通過互聯網絡匯聚智能終端。這些數據只會進一步增多，不僅僅是云存儲，對于信息的進一步挖掘、處理、分析和利用，目標性結果才是我們最想要的信息。全球包括IBM、微軟、谷歌和亞馬遜等一大批知名企業紛紛掘金大數據挖掘這一市場，大家都在開拓自己大數據分析平臺。數據挖掘是大數據時代孕育的產物[24]，是我們的共性需求，與傳統的統計分析技術相比，數據挖掘有著自身的本質特征,數據挖掘是在沒有明確假設的前提下去挖掘信息并發現知識。數據挖掘所得到的信具有先前未知、有效以及可實用三個特征[25]。數據挖掘的出現不是為了替代傳統的統計分析技術,相反，它是統計分析方法學的延伸和擴展[26]。隨著信息時代的到來，數據挖掘被越來越多地應用于各個領域。
6.人工智能和大數據的展望
一、引言
人工智能的不斷發展與拓展促進了我國各個領域的發展，同時對各個行業產生巨大沖擊，很多需要人工機械作業的領域將會使用機器人，造成大量人員的失業。面對如此現狀，今后我們高中生如何做好職業生涯規劃成為當務之急，只有深刻把握社會發展趨勢，加強學習方向與時代潮流的匹配性，才能迎接挑戰、抓住機遇、趨利避害，做好職業選擇和規劃，更好地適應今后的社會發展。
二、人工智能的發展現狀和趨勢
（一）人工智能的發展現狀
“人工智能”一詞最初是在1956年Dartmouth學會上提出的。它是計算機科學、控制論、信息論、神經生理學、心理學等多種學科互相滲透而發展起來的一門綜合性學科。從計算機應用系統的角度出發，人工智能是研究如何制造智能機器或智能系統，來模擬人類智能活動的能力，以延伸人們智能的科學。目前，人工智能技術在美國、歐洲和日本呈現飛速發展趨勢。隨著人工智能技術的快速發展，人工智能已經在各個行業得到廣泛應用，其中比較典型應用主要包括符號計算、模式識別、機器翻譯、機器學習、問題求解、邏輯推理和定理證明、自然語言處理、智能信息檢索技術以及專家系統等，這些在計算機領域、化學領域、醫學領域以及礦物勘測領域等得到廣泛應用，并取得較好效果。
（二）人工智能的發展趨勢
技術的發展總是超乎人們的想象，要準確地預測人工智能的未來是不可能的。但是，從目前的一些前瞻性研究可以看出未來人工智能可能會綜合模糊處理、并行化、神經網絡和機器情感等進行全方位發展。隨著全球化趨勢的不斷增強，今后人工智能會向著全球國際標準的方向發展。人工智能技術不斷地在就業領域應用及發展，因此高中階段就對自己的職業生涯有著規劃是未來發展的必然趨勢，并且美國、加拿大等先進國家早早的就把高中生職業規劃教育課程安排在了高中階段，相比之下安排職業規劃教育課程的高中畢業生，甚至大學畢業生對自己的規劃都有著明確的方向，我國目前某些地區高中階段已經安排了職業規劃類型的課程，相信不久高中生職業規劃的課程也會出現在更多地區的校園。
（三）人工智能發展對就業的影響
隨著機器眼下正在取代的首當其沖的是那些簡單機械操作的勞動者，比如說我國工廠里的初級工人正在面臨自動化的威脅。還有美國福特公司，不僅大量裁減藍領工人，而且還要把工廠搬到別的州或國家去，那里稅收更低、政策環境更寬松、工會更友善的，在這些地方使用機器人不僅可以提高作業效率和質量，而且能夠極大的降低各種成本，能夠為企業創造更多的效益。
隨著人工智能的快速發展，人工智能對各個領域的就業產生了重大影響，我國也在往這個方向發展，對于IT行業，今后會大量使用機器人進行工作，制造業也在逐漸增加使用機器人。技術的進步，使得個人的生產效率得到了巨大的提升。雖然就短期而言，機器是不會一下子取代大多數人，但我們必須未雨綢繆、防患于未然。有一些機械的、長時間集中精神的、固定套路的工作，比如流水線工、司機、配藥師等，機器比人還擅長，這些領域將會淘汰大量的工人，導致很多人員失業。而很多工作需要人搭配機器做才最高效，這些工作是主流的新工作，但是需要注意的是，在人和機器協作的過程中，機器一定會不斷智能優化的，在單一專業的工作內容中，機器逐漸又會替代人，因此也會造成人員失業。對于人際溝通事務，由于需要人與人之間的交流，還是人比較擅長。審美是模糊的、社會性的，這個還是人比較擅長。
對于我們高中生而言，勤動腦，勤動手，不斷創新，是未來立足之本。因此不僅要埋頭學習知識，還要培養創新能力和實踐能力，以應對迎接人工智能的挑戰。
（四）高中生應該怎樣規劃職業生涯
面對人工智能的快速發展，今后我們高中生應當趨利避害，努力做好職業生涯規劃，實現自我價值的增值，具體來說應當從以下幾個方面入手：
1.增強職業規劃的意識
高中生要根據自身的主觀因素以及外界的環境因素，分析、歸納、選擇自己的職業發展方向，并且制定相應的學習、培養計劃，采取必要行動去實現目標。這種確定人生方向的規劃問題應該在高中階段每一個學生都應該對自己有著清醒的認識，并且得到自身的重視，對選考科目的選擇及大學志愿的填報就不會盲目、無頭緒，在高中階段有了明確的目標會使自己的學習方向更加準確，學習積極性更加強勁，同時在就業選擇上也可以盡量地少走彎路。
2.選擇高水平的職業指導教師
高中生實現從學校到社會或者更高層學校的過程中職業規劃具有重要的導向作用，因此在高中階段一個好的職業規劃指導教師對學生的影響有著重要的意義。首先我們選擇的職業規劃指導教師必須具備一定的任職條件，目前國家也一再的強調任職職業資格的嚴格性；其次就是指導教師要善于啟發式指導學生，增強學生的獨立思考能力，在教師的幫助下充分認識自己的天賦、特長、興趣、能力、心理等方，發現和挖掘自己多方面的潛能，學會正確利用各方面條件充分發展。同時，要注意避免指導教師的思想左右了我們的思想，只有準確的認識自己，才能促使我們帶著自己的職業規劃繼續努力進步。
3.自己的高中生涯規劃
高中的三年，對一個高中生的人生有著重要的意義，因此高中階段可以進行分階段的自我管理培養。高一階段：剛進入學校，通過學習了解學科特點，利用學校、教師、網絡、社會了解就業動向，自我優勢結合人才需求，明確選考科目，初步制定職業發展意向。高二階段：正確處理選考科目學習與學考科目學習的關系，既突出專業知識又兼顧知識廣度。高三階段：更要處理好語文數學英語必考科目學習與選修科目深化拓展的關系，既要提高高考成績又要深化拓展專業素養；既要強化高考復習又要重視面試培訓，為參加高校自主招生考試或“三位一體”考試做好充分準備。因為近年來重點大學通過高考統一招生錄取的名額正在減少，而自主招生或“三位一體”的名額大量增加，有志于就讀名牌大學的學生要注意這方面的情況。同時高中生要根據自己的理想多去了解高校情況，多去了專業設置的情況，為報考適合自己的學校及專業做好信息準備。
4.積極參加選修課程，為今后的職業生涯做好基礎
按照教育部有關規定，高中學校要開設選修課程。我們可以根據自己的興趣愛好，選取自己喜歡的課程進行學習，這不僅可以及早的發現我們的喜好和特長，為我們的職業生涯做規劃有著重要的參考意義，同時對我們的基礎知識的培養也很重要，拓寬了我們的見識寬度，為今后的職業生涯奠定堅實的基礎。
參考文獻：
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[2]焦加麟，徐良賢，戴克昌.人工智能在智能教學系統中的應用[J].計算機仿真，2003.20（8）.
不過，一直強調“影響力最大化”的李開復，2013年被診斷出患有淋巴癌，“生命可能只有最后100天”，他不得不終止工作，回中國臺灣治療，直到2015年2月復出。此間，沒有李開復坐鎮的創新工場略顯沉寂。
這次回歸，李開復帶著他的第六本書――《向死而生：我修的死亡學分》，瞬間引發所有媒體關注。
在強調“唯快不破”和狼性的中國創投界，李開復復出后，根據自己的實際情況提倡“工作和生活要平衡”，卻與這個氛圍有點不一樣。對于大部分中國創業者來講，每個領域的競爭異常慘烈，現階段還不能實現所謂的工作生活的平衡，甚至連身體健康的及格分都拿不到。對此國情，李開復也表示理解，但他認為創業者每周花1-2個小時在鍛煉身體上是值得的，會讓創業者跑得更遠。
大病之后，李開復現在強調自己的身體健康要做到80分，每天至少睡7個小時，但他回歸后，依然強有力推動創新工場前行。除了出書，他做的另外一件大事就是和團隊一起推動創新工場2015年11月5日在新三板掛牌。這趕上了好的窗口期。因為不久后，證監會叫停了PE和投資機構上新三板。
把創新工場掛到新三板，與其他早期投資機構比，讓創新工場有了一個更好的激勵機制：可以通過發股票和期權激勵投資經理和管理層，不用完全指望薪水+投后收益分成。
創新工場掛牌新三板還有其他好處：傳統VC/PE基金的問題是到期（7-10年）就要解散，把錢分掉。創新工場上市后，只要滿足投資者（LP）期望的回報率，沒有強制義務要把賺來的錢分掉。另外，創新工場還可以通過上市主體募集資金，投向創新項目。
從創新工場披露的資料看，前谷歌中國商務拓展總經理汪華、前谷歌中國首席運營官陶寧、前易官高管郎春暉和張鷹成為創新工場共同的實際控制人，直接和通過育成管理間接控制公司的股權比例合計為84.64%。這解決了創新工場最大的隱患――李開復一旦因為身體原因不能全心管理創新工場，創新工場如何長效運營問題。當然，這也解決了創新工場核心團隊的激勵和穩定問題。
在原創新工場合伙人王肇輝、邱浩先后自立門戶創立基金的情況下，李開復和他的團隊新補充了得力干將――前《IT經理世界》雜志創辦人，總編輯王超2016年4月加盟創新工場，擔任創新工場運營合伙人、CMO。《IT經理世界》在媒體界以報道技術創業著稱。
但當移動互聯網走向縱深，李開復最重要的任務還是幫創新工場找到下一個大風口，而且這個風口一定要跟李開復和創新工場基因匹配。創新工場當然也投文化娛樂，但那好像更適合李開復的老朋友真格基金創始人徐小平，他投過Papi醬，他在黑馬學吧直播時，號召中國所有的藝術生都應該去做網紅。
但，李開復有屬于他的運氣。
2016年3月，谷歌的AlphaGo與圍棋九段李世石大戰，最終AlphaGo 4：1大比分勝出。這引發全社會人工智能討論的熱潮，業內認為移動互聯網之后最大的趨勢是人工智能。這似乎是為李開復和他的創新工場準備的。
李開復除了是“青年導師”外，還有一個重要的身份是計算機專家，而且是專研人工智能細分領域――“語音識別”的計算機專家。
據李開復的傳記《世界因你而不同》記載，1983年8月，李開復在卡耐基.梅隆讀博士，師從印度裔教授拉吉.迪瑞，研究的方向是“不特定語者的語音識別系統”，李開復通過將統計學引入語音識別研究，將識別率提高到96%，并在1988年的世界語音學術會議上發表成果，這項成果不但被《紐約時報》報道，還被《商業周刊》選為1988年最重要的科學發明。憑這一成果，李開復獲得博士學位，并留校任教。1990年，李開復還作為專家到北京信息工程學院講授計算機課程，吸引了中國知名計算機專業的教授、研究人員等參加。
1990年，李開復被邀請到當時最牛的電腦公司蘋果工作，為Mac iii開發人機互動系統。1991年李開復任蘋果ATG語音小組經理。1995年，年僅33歲的他成為蘋果副總裁。1998年，李開復回國創立微軟中國研究院并出任院長，他和他的團隊主要的研究方向包括“虛擬3D”、“圖像識別”、“自然語言”、“語音技術”等。
后來，李開復先后出任微軟副總裁、谷歌中國總裁，更多的精力轉到戰略和管理，已不在科研一線。不過，說他是人工智能領域的行家沒人會質疑。
善于抓住機會施加“最大化影響力”的李開復不會放過這波對于創新工場來講極好的機會。
在AlphaGo大戰李世石時，李開復作為專家發表言論。6月8日，李開復應清華大學交叉信息研究院院長、世界著名計算機科學家姚期智院士邀請，做了名為《人工智能的黃金時代》的演講。 6月12日，他與創業黑馬董事長牛文文在黑馬全球路演中心做花椒直播時，其中一個重點話題是人工智能。
李開復告訴創業家&i黑馬，特斯拉創始人馬斯克擔心人工智能技術和人才被掌控在微軟、谷歌、Facebook手里，存在“作惡”的可能，所以他瘋狂地投入金錢挖人做Open AI。但李開復認為，人工智能短期內不會“奴役”人類。
（TIPs Open AI：2015年12月創建，它的使命是研發人工智能和其它機器學習技術，確保機器人未來不會傷害人類。它從馬斯克、奧特曼，以及硅谷知名人士杰西卡?利文斯頓、PayPal聯合創始人彼得?泰爾等人手中募集到10億美元。）
李開復看好人工智能在以下領域的廣泛應用：DNA檢測，藥物白鼠試驗，發明新材料等。人工智能最大的應用在無人駕駛，世界上10%的人的工作都跟駕駛有關。
李開復說，圖像識別、語音識別方面，機器的識別率已超越人的識別率，這意味那些主要靠“聽”和“看”吃飯的人要被機器取代。比如“看臉”作為核心工作的保安；比如那些靠“聽”吃飯的人――客服、翻譯。
“每個領域人工智能都有可能對傳統公司產生顛覆，每產生一個有價值的機器人，一個人、一個群體就會失業，這對社會影響非常大。10-15年之后，世界上90%的工作，也許50%的人類可能都要面臨工作部分或全部被取代。”李開復說。
而另一個科技界的大佬，華為創始人任正非，從更高維度表達了自己的擔心：“未來社會是一個智能社會，不是以一般勞動力為中心的社會，沒有文化不能駕馭。若這個時期同時發生資本大規模雇傭‘智能機器人’，兩極分化會更嚴重。這時，有可能西方制造業重回低成本，產業將轉移回西方，我們將空心化。即使我們實現生產、服務過程智能化，需要的也是高級技師、專家、現代農民……，因此，我們要爭奪這個機會，就要大規模地培養人。”
與任正非的判斷英雄所見略同，要想不被機器取代，李開復認為人們應該注意以下幾個方面：一，關注啟發式教育，用互動式教育啟發孩子對學習的興趣和效率；二，正視發育右腦的學科領域，平衡文理；三，鼓勵有上進心的年輕人挑戰自己， 孜孜以求，成為專才；四，不要把時間浪費在“安穩”但是重復性的工作上。
作為創新工場的創始人，李開復關注人工智能對人類“毀滅”的科幻可能，但更關注其帶來的機會，李開復認為創新工場是一家比別的機構領先幾年的機構，當“大家還不知道安卓的時候，我們已經把整個產業鏈投了一遍。”
“大概一年前，我們認為人工智能將是下一個風口，我們在無人駕駛、視覺、語音，怎么在金融業、醫療界用人工智能創造價值（等方面），做了一系列投資，現在已經投了20多家公司。”李開復告訴創業家&i黑馬。
“不同時代，最適合創業的人不一樣。移動互聯網時代，那些看過美國移動互聯網怎么起來的人會有很大的優勢。
人工智能時代，那些在美國Google、Facebook、微軟工作過的，或在美國斯坦福、麻省理工等名校學過人工智能的海歸理工男，今天是屬于他們的風口。他們所學的東西在國內還沒有取得成績。”李開復說。這樣的海歸理工男最容易跟具有理工男氣質的創新工場結合。
不過李開復也擔心理工男的一些缺點，比如想法很好，風口也對，但執行力太欠缺，比別人跑得慢；還有創始人主意多，不夠專注。李開復承認，創新工場上一輪投移動互聯網的時候，有幾個被清盤的項目，就有上述原因。
以下為牛文文VS李開復在黑馬學吧《大咖來了》上的對話實錄
牛文文：我聽說你帶創新工場的創業者去了一次硅谷，想聽聽你此次的感想。
李開復：這次硅谷之行我帶大家去了蘋果、Google、Facebook和特斯拉等各種傳奇公司，到了創始人家里面，也去了工廠里面。
這次回來，我們感覺非常震撼，硅谷真的是不一樣，我們參觀的很多都不是10億美元的獨獸，而是百億和千億美元市值的公司，看完了以后就感覺到，硅谷精神有幾點很特殊：
1、硅谷文化不是一個文化，而是多個文化，而且它的文化是獨特性的和有情懷的。
2、硅谷最愛的就是人才，是真愛人才，不是口頭上的愛人才。
3、這些創業者真的特別的偏執和強大，他們絕對不是四平八穩的職業經理人。
而在國內創業環境競爭劇烈，VC追著創業者，是滾動的商業模式，先去起量再去變現，所謂的游戲規則都寫好了，每個人拿著游戲規則照著做，如果能力好和運氣好就做出來，上市、發財，然后做導師和天使等等。
牛文文：這跟以前不是一樣，一直如此嗎？
李開復：其實創業者并不覺得一直如此，比如說文化聽起來很虛，很雞湯。每個公司都有文化，我們公司也有，成立了公司，掛一個牌子：以人為本、科技創新、誠信為上。但我們的創業公司很少有文化、口號和價值觀。
反而這個所謂的文化、價值觀和口號只是一個說辭，用來“蒙騙”員工的，但是員工的眼睛是雪亮的，他們不吃那一套。再往下說，文化是廢話、文化是假話，文化都是公司領導來騙員工的，員工打死也不相信，所以文化幾乎變成了一個貶義詞。
但是這次去硅谷大家看到，蘋果有它的文化――把保密作為公司的第一位。他們的員工什么都不跟你說，下了車警衛就把我們帶進去，之后說不準拍照，蘋果就是這么把它的文化執行出來的。我們見到了蘋果公司前10號人物里面的前3位，每問一個問題大家都充滿著期望，但所有回答你都可以在網上找到。由此，你就知道蘋果的文化就是保密。
另外一個極端的對比就是Airbnb。很多人覺得，Airbnb不就是個提供住宿的平臺嗎？我們中國有攜程、去哪兒、要出發。但是你進去以后就會發現，真的不一樣，為了接待我們40個人，他們派了4個導游和4個員工，這些放下工作來接待我們，對我們的照顧簡直是無微不至。
后來，我們問為什么派了4個導游？他們回答說因為這是Airbnb的文化：給人賓至如歸、做好主人的感受。同時，他們也要求每一個出租房間的人要做到賓至如歸，他們的處罰和獎勵等產品功能設計也都是在圍繞這一文化。
你可以通過這兩個例子發現，要把文化融入公司的每一件事情里是需要去做的。
牛文文：硅谷在我們的印象中只是個印象，但我聽說去年是一個拐點，說在硅谷和納斯達克，大家對消費互聯網的創業機會和熱情沒那么高了，而底層硅谷發生了一些變革，人工智能學習和超級高鐵等。我最近一年沒去了，超級高鐵是真的嗎？
李開復：超級高鐵我倒沒了解，我知道癌癥和機器學習比較多。其實這一切跟機器學習都有關，我們今天看大家都在炒AlphaGo（阿爾法狗）。阿爾法狗這條“狗”真的蠻聰明，十年前有三位科學家發明了新算法，而這十年里，我們可以看到，無論是在人臉識別和語音識別，機器人的識別率都已超越人類，這就意味著那些做著聽東西和看臉工作的人就要被取代。比如保安、安防、邊防人員，這是看臉的工作；客服、呼叫中心這一類是聽東西的工作。
人工智能這個領域，我覺得剛剛開始，它對每個領域都可能產生顛覆效應，比如金融和貿易。而最大的應用領域是無人駕駛，世界上10%的人的工作都跟駕駛有關。比如說一個推銷員，他開著車去賣東西，那他的時間10%花在了開車上，以后如果有自動駕駛和無人駕駛，他坐在車里繼續辦公，那么可以節約10%―20%的時間。
當然，人工智能是把雙刃劍，每產生一個偉大的公司，一個傳統的公司就倒閉了；每產生一個有價值的機器人，一個人和一個群體就失業了。
再說癌癥，其實現在也有人用人工智能做DNA的檢測和排序，針對每個人提出解決方案。比如有一個公司自動測試小白鼠，它把無數小白鼠送進去，以后就不用人每天檢查，機器人會自動抽血和試藥，最后活了多少、死了多少，下一步進入臨床實驗，都由人工智能來定。
還有人用人工智能發明新材料，因為發明新材料本身是一個嘗試和驗證的過程，而任何東西的嘗試和驗證都可以用人工智能來推測。
在硅谷，我們還可以看到另外一個有趣的現象，Google、Facebook和微軟都在高薪搶人工智能人才，因為機器學習專家僅有幾千個以下。有人就說，這三個公司未來會發生大戰。有人還說，這次美國大選就是被Facebook操作，公司強大了就有可能這種事情發生，當然也可能是陰謀論。
另外，Google現在太強大了，它甚至要把大腦挖出來做研究，所以當它進入醫療和金融領域時，硅谷很多公司就很惶恐。
牛文文：是不是像X-MAN一樣，是有超級能力的人，一旦脫離人的控制？現在他們真的是擔心機器強大了人管不住嗎？
李開復：我覺得有一大批人是這樣的，以馬斯克為代表……我們也去看了馬斯克的工廠，人只是編程和協調而已，這些機器還是人的奴隸，馬斯克擔心的是機器變聰明了、會思考了。當然，機器人現在還做不到這兩件事：不能自己復制自己，沒有自我存在的意識。再下一步，機器人還需要知道我是誰，我為什么存在，我怎么讓自己不消失。
牛文文：他們會談戀愛嗎？
李開復：我個人認為機器人談戀愛可能還需要幾十年才能實現。當馬斯克跳出來說，Google、Facebook和微軟作惡的太多了，我們要把AI推向開源化，所以他做了一個開放的AI，這個公司很有意思。他說，自己要讓最聰明的人不去Google、Faceboo和微軟上班，然后自己拿出幾十億美元養著他們，讓他們把研究成果分享給世界，每個AI模塊里面要放上保護作用以免它發生爆炸。
得AI者得未來
2015年底，許多機構在展望2016年度科技領域時幾乎會不約而同地將人工智能列為重點方向之一。現在來看，人工智能的火爆程度讓最樂觀的預測者都大跌眼鏡，這得歸結于AlphaGo的推波助瀾。
正如文章開始所說，人工智能的使命便是完成海量物聯網數據的商業價值轉化。根據相關預測，2021年，全球將會擁有18億臺PC，86億臺移動設備，157億臺物聯網設備。而到2035年，物聯網設備的數量將會超過1萬億臺，相應的數據數量將會增長2400倍，從1 EB增長到2.3ZB。如何有效管理、控制和利用如此浩瀚的數據，人工智能是解決之道。
所以說，得物聯網者得未來，而得人工智能者將執物聯網之牛耳。只有人工智能才能為“萬物互聯”之后的應用問題提供最佳的解決方案。
2016英特爾中國行業峰會上，英特爾與科大訊飛公司簽署合作備忘錄，雙方將在人工智能領域展開為期三年的基于英特爾至強處理器+英特爾至強融核處理器，以及英特爾至強處理器+FPGA為基礎的機器學習/深度學習研究項目。科大訊飛聯合創始人，訊飛研究院副院長王智國博士非常到位地點評了這一合作：“一直以來，我們雙方都致力于人工智能技術的創新和行業的推動，一方擅長底層計算架構，一方擅長算法及應用。我們期待雙方在人工智能技術上的深度合作能夠推動硬件和軟件的協同設計及優化，共同發現人工智能計算平臺創新的解決方案，推動人工智能產業的發展，并通過這些創新的技術支持更多行業用戶進行業務轉型。”
作為全球最大的半導體芯片制造商，英特爾的公司定位正在悄然發生變化。如今，英特爾將自己定位為“一家致力于驅動云計算和智能互聯計算的公司”。可見人工智能已經成為英特爾公司的未來戰略方向之一。
人工智能對計算力資源的需求到底有多大，現在誰也無法預判，這就像是個“計算黑洞”。但有一點可以肯定，人工智能是高性能計算在現在和未來的進一步延展和進化，而這恰好是英特爾的優勢所在。
對英特爾而言，進入人工智能領域是水到渠成的事情，也是技術上的自然演進。從另一個角度看，物聯網和人工智能是歷史擺在英特爾公司面前一次前所未有機遇，其空間和舞臺遠大于PC時代和互聯網時代。送上門的蛋糕（要知道，當今世界90%以上的數據都是由英特爾處理器來承載的），豈能讓它從嘴邊溜走。
從資本到技術，從硬件到軟件
基于新的公司定位，英特爾開始從資本層面進行帝國的戰略布局。作為硅谷最大的企業風司，英特爾投資總裁Wendell Brooks 說“會把未來的投資聚焦于那些能夠更好拓展公司業務發展的領域”，人工智能毫無疑問是重中之重。
9月宣布將收購計算機視覺創業公司Movidius，后者致力于研發低功耗的計算機視覺芯片；8月將Nervana收入囊中，后者主攻半導體、軟件和AI深度學習技術；5月宣布將收購專注于計算機視覺技術開發的俄羅斯公司Itseez；4月收購意大利半導體功能性安全方案廠商Yogitech；2015年12月完成了對可編程邏輯器件廠商Altera的收購；2015年10月收購了人工智能公司Saffron Technology……
針對某一業務領域展開如此高密度地集中收購，無論是在英特爾公司歷史還是整個IT行業都是十分罕見的。可見，英特爾布局人工智能的決心之大。
由于技術因素，專用領域的智能化是人工智能未來5到10年的主要應用方向，比如自動駕駛。在更遠的將來，隨著技術的進一步突破，通用領域的智能化有望實現。但無論是專用還是通用領域，人工智能都將圍繞“基礎資源-技術平臺-業務應用”這三層基本架構形成生態圈。
出版社： 中信出版社，2015年7月
一位程序員幸運地抽中了老板的大獎，他將受邀前往位于深山的豪華別墅，與老板共度假期……事實上，員工被邀請來是為了協助老板完成其所開發的智能機器人測試――圖靈測試，即測試電腦是否具有“人類思維”。如果電腦能在5分鐘內回答由人類測試者提出的一系列問題，且超過30%的回答讓測試者誤認為是人類所答，則電腦通過測試。然而在隨后的交流中，這名員工越發覺得，他所面對的似乎不是冷冰冰的機器，而更像是一個被無辜囚禁起來的少女，楚楚可憐……
這是幾個月前在北美上映的電影《機械姬》的劇情。近年來，與其同一類型的影片還有很多，《超能查派》《超體》《我，機器人》……這些影片實則都表達了同一主題――當機器人足以智能，小心科技反撲。隨著智能科技的發展、工業機器人的出現，人類和我們的機構已經出現無法趕上機器腳步的跡象了……
作者在本書中也表現出了這樣的擔憂――我們無法（也不能）阻止科技的進步、世界的發展。同樣地，我們將很快迎來機器人全面崛起的時代。
傳統時代，我們對機器人是樂觀的，即使一些工作被淘汰，但會有更多的工作被創造出來，以滿足新時代的創新。由此所帶來的經濟社會問題也可以通過加強醫療衛生、退休和失業保險制度，培訓和教育的強化來調整。
然而，到了機器人時代，這些想法完全錯了。過去很多所謂的“好工作”將會過時：律師助理、記者、藥劑師、上班族，甚至電腦程序員都將被機器人和智能軟件所取代。伴隨著機器人技術的日漸成熟，工薪家庭和中產階級家庭將受到進一步擠壓。同時，人們的家庭還將經受生活成本上漲的沖擊，尤其是教育和醫療保健成本的上漲。這一切很可能造成大范圍的失業和經濟狀況的不平等，甚至還會造成社會固有結構的崩潰。
在本書中，福特的觀察要更為深入一些，其論調也更顯悲觀。他提到，技術對就業的影響，對個人生活和社會整體的潛在破壞，會交互于其他主要的社會和環境挑戰，比如人口老齡化、氣候變化和資源枯竭等。事實上，它的可怕之處還在于，如果人們不承認或不適應技術進步帶來的消極影響，全球將面臨著一場“完美風暴”：不平等的劇增、技術失業以及氣候變化所產生的影響將并行出現，而且在某些方面它們還會彼此放大和加強。美國從全球搶回制造業，卻沒顯著提高就業，就是因為就業機會被機器人搶走了。
一、了解高中信息技術學科的教學內容。
針對學生不同的信息技術基礎，教學內容有較大的靈活性，既保證起點水平較低的學生能夠適應，也給學有余力的學生提供進一步發展的空間，使所有學生都能得到充分的發展。
高中階段信息技術課的內容包括：信息技術基礎、網絡技術應用、多媒體技術應用、算法與程序設計、數據管理技術和人工智能初步等幾個模塊，每個模塊又可劃分成若干教學單元。其中信息技術基礎是必修模塊，其他幾個模塊均為科目內選修模塊。
根據課程標準的要求，每個學生要完成必修模塊和至少一個選修模塊才能取得高中畢業資格。每個模塊的內容如下：
（1）信息技術基礎模塊是培養學生信息素養的基礎，也是學習其他模塊的基礎，具有普遍價值，是高中階段信息技術課的必修內容。這部分內容著重強調在大眾信息技術應用的基礎上，讓學生親身體驗理性建構的過程。
（2）網絡技術應用模塊由網絡技術基礎、因特網應用和網站設計與評價三個單元組成。
（3）多媒體技術應用模塊是引導學生通過親身體驗，認識多媒體技術對人類生活、社會發展的影響；學會對不同來源的媒體素材進行甄別和選擇；了解多媒體信息采集、加工的基本原理；掌握應用多媒體技術解決問題的思想與方法；初步具備根據主題表達的要求進行多媒體作品的規劃、設計與制作的能力。
（4）算法與程序設計模塊是介紹計算機解決應用問題的基本方法，通過本模塊的學習，要求學生了解計算機解決問題的基本過程和思想，掌握程序設計語言，并通過列舉和分析典型算法，培養學生邏輯思維能力 和解決實際問題的能力。
（5）數據管理技術模塊以介紹數據庫相關知識為主，建議劃分為數據管理基本知識，數據庫建立、使用與維護，數據庫應用系統等三個單元。要求學生通過本模塊的學習，學會使用數據庫管理信息，處理日常生活中的問題，體會數據庫對社會生活的重要影響。
（6）人工智能初步模塊強調讓學生體驗典型人工智能技術的應用過程，了解其基本原理。主要劃分為知識及其表達、推理與專家系統、人工智能語言與問題求解三個單元。通過該模塊的學習，了解人工智能的基本概念和特點，會簡單使用人工智能語言解決問題；能夠用專家系統外殼開發簡單的專家系統；感受人工智能的豐富魅力，知道人工智能對人類學習、生活的影響，增強對信息技術發展與未來生活的向往和追求。
二、分析高中信息技術學業水平考試大綱
1、命題依據
高中信息技術學業水平考試，主要以教育部《普通高中技術課程標準（信息技術）（實驗）》和各省普通高中信息技術學科教學實施指導意見為命題依據。
2、考試范圍
高中信息技術學業水平考試范圍一般為必修學分規定的內容，主要包括必修模塊和一個選修模塊的內容。如貴州省2012年、2013年普通高中信息技術學業水平考試內容為《信息技術基礎》必修（粵教版）和《多媒體技術》，根據學生選修情況2014年普通高中信息技術學業水平考試內容為《信息技術基礎》必修（粵教版）和《網絡技術》。
3、普通高中信息技術學業水平考試能力要求
根據課程標準的要求，學業水平考試的能力要求由低到高分為A，B，C三級標準。
A級只要求學生了解和模仿，比如信息及其特征、信息加工概述、多媒體技術的概念與特征、計算機網絡的功能等。
B級要求學生能夠理解和獨立操作。比如信息的獲取過程、網絡數據庫的檢索、圖形圖像的采集、數字視頻的采集、網絡通信原理等。
C級要求學生能夠熟練操作和應用。比如文件的下載、文本信息的加工、表格信息的加工、Flash簡單動畫的制作、photoshop cs8圖像簡單處理、因特網的組建與設置、因特網的接入和使用等。
三 了解普通高中信息技術學業水平考試的形式和內容。
各省對普通高中信息技術學業水平的形式一般為紙質考試和局域網環境下的無紙化上機考試兩者之一，采用閉卷形式。下面以貴州省普通高中信息技術學科學業水平考試為例談談。
貴州省從2012年開始信息技術學科學業水平考試采用網考的形式，考生使用考試軟件，通過上機實際操作進行答卷。試題由計算機從題庫中隨機抽取智能生成，所有答題過程全部在計算機上進行。考試的內容根據各校的選修情況分為兩個部分（必修《信息技術基礎》、《多媒體技術》或《網絡技術應用》），共150分。
第一考信息技術基礎：滿分 90分；包括單選題15道，每道4分，共60分；操作題2道，word2003 文檔處理和excel2003表格處理，每到15分，共30分。
第二卷考選修：多媒體技術或網絡技術應用 滿分60分；包括單選題10道，每道4分；操作題1道，多媒體（flash8.0簡單動畫制作或photoshop8.0圖像處理）或網絡技術（frontpage2003），該題20分。
結語：我們在應對普通高中信息技術學科學業水平考試時，應當全面了解信息技術學科的教學內容，包括學習的重點、難點，根據教學內容和考試大綱的三個等級要求，學習上有取舍、抓住重點、突破難點。注重理論知識的掌握和思維能力的培養，實際應用能力和創新能力的培養。根據信息技術學籍卡考試形式，考試題型等，注意時間的安排，要有思維、有策略地完成信息技術學業水平考試任務。
在本期技術專題中，中國科學院計算技術研究所智能信息處理開放實驗室的幾位研究人員將引領我們走近人工智能這一充滿挑戰與機遇的領域。
計算機與人工智能
"智能"源于拉丁語legere，字面意思是采集(特別是果實)、收集、匯集，并由此進行選擇，形成一個東西。intelegere是從中進行選擇，進而 理解、領悟和認識。正如帕梅拉·麥考達克在《機器思維》(machines who thinks,1979)中所提出的: 在復雜的機械裝置與智能之間存在長期的聯系。從幾個世紀前出現的神話般的巨鐘和機械自動機開始，人們已對機器操作的復雜性與自身的某些智能活動進行直觀聯 系。經過幾個世紀之后，新技術已使我們所建立的機器的復雜性大為提高。1936年，24歲的英國數學家圖靈(turing)提出了"自動機"理論，把研究 會思維的機器和計算機的工作大大向前推進了一步，他也因此被稱為"人工智能之父"。
人工智能領域的研究是從1956年正式開始的，這一年在達特茅斯大學召開的會議上正式使用了"人工智能"(artificial intelligence，ai)這個術語。隨后的幾十年中，人們從問題求解、邏輯推理與定理證明、自然語言理解、博弈、自動程序設計、專家系統、學習以 及機器人學等多個角度展開了研究，已經建立了一些具有不同程度人工智能的計算機系統，例如能夠求解微分方程、設計分析集成電路、合成人類自然語言，而進行 情報檢索，提供語音識別、手寫體識別的多模式接口，應用于疾病診斷的專家系統以及控制太空飛行器和水下機器人更加貼近我們的生活。我們熟知的ibm的"深 藍"在棋盤上擊敗了國際象棋大師卡斯帕羅夫就是比較突出的例子。
當然，人工智能的發展也并不是一帆風順的，也曾因計算機計算能力的限制無法模仿人腦的思考以及與實際需求的差距過遠而走入低谷，但是隨著硬件和軟件的發 展，計算機的運算能力在以指數級增長，同時網絡技術蓬勃興起，確保計算機已經具備了足夠的條件來運行一些要求更高的ai軟件，而且現在的ai具備了更多的 現實應用的基礎。90年代以來，人工智能研究又出現了新的。
我們有幸采訪了中國科學院計算技術研究所智能信息處理開放實驗室史忠植研究員，請他和他的實驗室成員引領我們走近人工智能這個讓普通人感到深奧卻又具有無窮魅力的領域。
問: 目前人工智能研究出現了新的，那么現在有哪些新的研究熱點和實際應用呢？
答: ai研究出現了新的，這一方面是因為在人工智能理論方面有了新的進展，另一方面也是因為計算機硬件突飛猛進的發展。隨著計算機速度的不斷提高、存儲容 量的不斷擴大、價格的不斷降低以及網絡技術的不斷發展，許多原來無法完成的工作現在已經能夠實現。目前人工智能研究的3個熱點是: 智能接口、數據挖掘、主體及多主體系統。
智能接口技術是研究如何使人們能夠方便自然地與計算機交流。為了實現這一目標，要求計算機能夠看懂文字、聽懂語言、說話表達，甚至能夠進行不同語言之間的 翻譯，而這些功能的實現又依賴于知識表示方法的研究。因此，智能接口技術的研究既有巨大的應用價值，又有基礎的理論意義。目前，智能接口技術已經取得了顯 著成果，文字識別、語音識別、語音合成、圖像識別、機器翻譯以及自然語言理解等技術已經開始實用化。
數據挖掘就是從大量的、不完全的、有噪聲的、模糊的、隨機的實際應用數據中提取隱含在其中的、人們事先不知道的、但又是潛在有用的信息和知識的過程。數據 挖掘和知識發現的研究目前已經形成了三根強大的技術支柱: 數據庫、人工智能和數理統計。主要研究內容包括基礎理論、發現算法、數據倉庫、可視化技術、定性定量互換模型、知識表示方法、發現知識的維護和再利用、半 結構化和非結構化數據中的知識發現以及網上數據挖掘等。
主體是具有信念、愿望、意圖、能力、選擇、承諾等心智狀態的實體，比對象的粒度更大，智能性更高，而且具有一定自主性。主體試圖自治地、獨立地完成任務， 而且可以和環境交互，與其他主體通信，通過規劃達到目標。多主體系統主要研究在邏輯上或物理上分離的多個主體之間進行協調智能行為，最終實現問題求解。多 主體系統試圖用主體來模擬人的理性行為，主要應用在對現實世界和社會的模擬、機器人以及智能機械等領域。目前對主體和多主體系統的研究主要集中在主體和多 主體理論、主體的體系結構和組織、主體語言、主體之間的協作和協調、通信和交互技術、多主體學習以及多主體系統應用等方面。
問: 您在人工智能領域研究了幾十年，參與了許多國家重點研究課題，非常清楚國內外目前人工智能領域的研究情況。您認為目前我國人工智能的研究情況如何？
答: 我國開始"863計劃"時，正值全世界的人工智能熱潮。"863-306"主題的名稱是"智能計算機系統"，其任務就是在充分發掘現有計算機潛力的基礎 上，分析現有計算機在應用中的缺陷和"瓶頸"，用人工智能技術克服這些問題，建立起更為和諧的人-機環境。經過十幾年來的努力，我們縮短了我國人工智能技 術與世界先進水平的差距，也為未來的發展奠定了技術和人才基礎。
但是也應該看到目前我國人工智能研究中還存在一些問題，其特點是: 課題比較分散，應用項目偏多、基礎研究比例略少、理論研究與實際應用需求結合不夠緊密。選題時，容易跟著國外的選題走; 立項論證時，慣于考慮國外怎么做; 落實項目時，又往往顧及面面俱到，大而全; 再加上受研究經費的限制，所以很多課題既沒有取得理論上的突破，也沒有太大的實際應用價值。
今后，基礎研究的比例應該適當提高，同時人工智能研究一定要與應用需求相結合。科學研究講創新，而創新必須接受應用和市場的檢驗。因此，我們不僅要善于找到解決問題的答案，更重要的是要發現最迫切需要解決的問題和最迫切需要滿足的市場需求。
問: 請您預測一下人工智能將來會向哪些方面發展？
答: 技術的發展總是超乎人們的想象，要準確地預測人工智能的未來是不可能的。但是，從目前的一些前瞻性研究可以看出未來人工智能可能會向以下幾個方面發展: 模糊處理、并行化、神經網絡和機器情感。
目前，人工智能的推理功能已獲突破，學習及聯想功能正在研究之中，下一步就是模仿人類右腦的模糊處理功能和整個大腦的并行化處理功能。人工神經網絡是未來 人工智能應用的新領域，未來智能計算機的構成，可能就是作為主機的馮·諾依曼型機與作為智能外圍的人工神經網絡的結合。研究表明: 情感是智能的一部分，而不是與智能相分離的，因此人工智能領域的下一個突破可能在于賦予計算機情感能力。情感能力對于計算機與人的自然交往至關重要。
人工智能一直處于計算機技術的前沿，人工智能研究的理論和發現在很大程度上將決定計算機技術的發展方向。今天，已經有很多人工智能研究的成果進入人們的日常生活。將來，人工智能技術的發展將會給人們的生活、工作和教育等帶來更大的影響。
什么是人工智能？
人工智能也稱機器智能，它是計算機科學、控制論、信息論、神經生理學、心理學、語言學等多種學科互相滲透而發展起來的一門綜合性學科。從計算機應用系統的 角度出發，人工智能是研究如何制造出人造的智能機器或智能系統，來模擬人類智能活動的能力，以延伸人們智能的科學。
ai理論的實用性
在一年一度at&t實驗室舉行的機器人足球賽中，每支球隊的"球員"都裝備上了ai軟件和許多感應器，它們都很清楚自己該踢什么位置，同時也明白 有些情況下不能死守崗位。盡管現在的ai技術只能使它們大部分時間處于個人盤帶的狀態，但它們傳接配合的能力正在以很快的速度改進。
這種ai機器人組隊打比賽看似無聊，但是有很強的現實意義。因為通過這類活動可以加強機器之間的協作能力。我們知道，internet是由無數臺服務器和 無數臺路由器組成的，路由器的作用就是為各自的數據選擇通道并加以傳送，如果利用一些智能化的路由器很好地協作，就能分析出傳輸數據的最佳路徑，從而可以 大大減少網絡堵塞。
我國也已經在大學中開展了機器人足球賽，有很多學校組隊參加，引起了大學生對人工智能研究的興趣。
未來的ai產品
