人工智能基础教育范文
发布时间：2023-09-25 11:52:13
导语：想要提升您的写作水平，创作出令人难忘的文章？我们精心为您整理的13篇人工智能基础教育范例，将为您的写作提供有力的支持和灵感！
篇1
一、前言
人工智能（ArtificialIntelligence，简称AI)快速发展，在一定程度上促进了人们的思维方式、人际互动模式以及学习和教学方式的改变，我国教育部门不断重视AI技术在基础教育领域中的融合，以更好地促进中小学生的个性化发展。AI视域下，教师的工作环境将会越来越智慧化，智能阅卷、智能授课和智能评估逐渐成为可能，教师可以根据学生的学习进度和学习特征，有针对性地对学生开展个性化指导。同时，学生在课堂上也可以更熟练的使用平板电脑而不是手抄本进行交流。目前，AI技术已经成为教育系统性变革的内生变量，不断推动着教育模式的变革、教育理念的更新以及教育体系的重构，基础教育信息化进入了创新发展的2.0时代[1]。虽然我国AI教育发展水平落后于国际先进水平，尚未在在中小学教育中普及应用，但是我国教育部门已经制定和出台了相关政策，以推动基础教育和AI的不断融合和发展，可以预见，AI技术必将为基础教育发展赋予越来越强大的智慧支撑，推动基础教育现代化。
二、AI教育时代中小学教师面临的挑战
面对以AI为核心的信息技术，如何更好的促进学生发展，从适应到引领转变，实现自身的突破性发展，是教育工作者必须深思的问题。AI技术在一定程度上提高了教学水平和教学质量，但是在教师层面还是存在一些问题，使AI技术与基础教育在融合过程中面临一系列的挑战。1.与AI教育相配套的教学方法创新性不足AI教育作为一个高度依赖技术的跨学科领域，AI应用程序可以在一定程度上扮演教师的角色，观察学生的学习过程，分析他们的学习表现，并根据他们的需求为他们提供即时帮助。此外，了解AI技术的能力和特点，教师可以在课堂上采用合适的AI应用程序来提高学生的学习成绩、动机或参与度。新技术影响了教育体制和教学手段，在这样的背景下，教师在使用新技术时要关注教育主体、尊重教育主体，而不能秉持以往旧的认识。但是在现实教学中仍存在盲目学习的典型问题，教师未能针对学生的个性特征而进行因材施教，学生在学习的过程中存在“一刀切”的现象，而不是被个性化对待。2.AI师资力量薄弱AI教育属于多学科交叉领域，教师一方面要具备心理学、教育学和信息技术等各学科相关知识，另一方面要将这些知识进行整合和运用。目前虽然学生的学习意愿强烈，但是从当前AI的师资来看，具有AI学识的师资力量十分薄弱，教师普遍缺乏完整而系统讲授AI课程的能力和知识，部分教师简单地将AI教育视作机器人教育﹑编程教育、计算机辅助教学等，个别中小学的AI教师是由其他学科教师来兼任，此外，AI教师编制不足、师资质量不均衡也是突出的问题。教师师资队伍建设是改善AI教学质量的关键。3.教师培训缺乏针对性目前教师已了解到AI在教学方面发挥的积极作用，并认可AI对教学的促进作用，但大部分教师都是停留在简单的意识层面，在教学实践中并未真正去落实。虽然存在以上问题，但是大部分AI教育教师没有接受专业培训，在讲授AI知识时，缺乏深入性，只能浮于表面，有违学科初衷。4.实施路径单一AI教育作为新兴学科，是基于时代最新技术的教育，要求教师在专业发展过程中，一方面要注重掌握各学科知识，另一方面更要注重教师专业发展的实践性和情境性，强调学生在学习过程中的参与和体验。但是目前中小学AI教育实施路径比较单一，在课程设计上，教师主要停留在传统的信息技术与教学设计层面，学生在课堂学习和实践中难以系统而深入掌握AI的技术、方法和基本理念。在教授形式上，主要采用课堂教学的方式对AI知识进行讲解，而学生实践和体验的机会相对较少。
三、AI视域下中小学教师发展路径
中小学教师如何更好适应AI时代，更好的构建AI教育生态体系，以促进AI与基础教育的深度融合，主要有以下路径：1.培养信息素养信息素养的本质是全球信息化，人们需要具备的一种能力。面对AI技术的迅速发展，中小学教师应注重信息素养的培养，信息素养主要包括两方面内容，即信息技术素养和信息意识素养。在信息技术素养方面，中小学教师应呈现趣味性强的教学课件、流畅的运用多媒体、及时反馈学生的问题等调动学生的积极性，以激发学生各科的学习兴趣，培养良好的学习习惯。此外，中小学教师要保持对新技术的敏感性。信息意识素养是信息素养中的观念性成分，是教师对信息的态度、认识层面的关键要素，是信息素养的重要组成部分。中小学教师在信息意识层面，要积极接受新兴技术带来的学习和教学方式的改变，决定性意义转变的前提是更新观念。2.提升职业道德素养恪守职业道德：传道、授业、解惑是中小学教师的主要职责。随着AI与教育的融合，智能平板等设备可以在一定程度上代替教师讲授知识、解疑答难和阅卷评分，AI在得到科学利用的前提下，可以成为师生的强大助手，从而大幅提升教与学的效率。教师应积极面对AI技术给教育带来的便利，提高自身的自主学习能力和创造力，同时注重培养学生思维的创新性，呵护学生的好奇心和求知欲，鼓励学生发现和解决问题。引导学生树立正确价值观、道德观和法治观：如今AI技术迅速进入中小学生的课堂教学，深刻改变着学生的学习模式和师生互动模式，一方面教师要充分将AI技术有效整合到课堂，另一方面也要正视AI的使用边界，AI技术快速发展有可能带来伦理风险。在中小学阶段不乏这样的例子，有些学生利用课堂上学到的编程知识去充当黑客，或者产生网络成瘾行为，以上学生的偏差行为已经触及价值观的层面，对自身的身心健康产生不利影响。因此，面对AI技术的迅猛发展，教师要有效的应对信息技术带来的伦理挑战，深入研究思考并引导学生树立正确的价值观、道德观和法治观，提升学生的诚信意识和社会信用水平。3.更新教育教学观念改变传统单一教学模式：随着AI技术的发展，互联网、大数据分析、智能化推送等教育产品层出不穷，如果不能科学利用这些技术产品营造适合学生成长的教学生态环境，技术将无法真正促进学生学习效果和教师教学水平的提升。AI视域下，教师要接受并适应智能技术给教育带来的变化，转变传统教育观念和教师角色，同时，教师在教学中应考虑学生的认知发展的阶段性特征，适时了解学生的学习风格和学习策略及学习中遇到的学习障碍，利用多样的教学活动和教学过程将知识获取和能力培养结合起来，促进学生认知和非认知能力的发展，最终实现学生的全面和个性化发展。课堂教学中，教师应改变“灌输式”“注入式”等单一的教学模式，充分利用AI技术实现教学方法多样化，活跃课堂氛围，提高课堂效率，树立教学、体验和实践相结合的教学观，提升学生的动手能力，中小学AI教育在实施路径方面应该多元化，实现认知、实践和体验的有机结合。此外，教师要看到学生的不同进度和情感需求，借助于AI技术，根据学生的发展节奏制定不同的学习计划，做到因材施教，为每一位学生成长提供学伴式帮助。注重培养线上和线下相结合的自主学习能力：AI视域下信息技术与基础教育的融合，网络在线平台为教师提供了丰富的学习资源，教师要更新自身旧的知识框架，进而不断提高自身的知识体系。针对目前存在的教师培训缺乏针对性的现状，教师可以加强线上自主学习，学习教学中常用的AI技术和程序。首先，线上学习过程中，面对网络和AI应用提供的多种类别的学习内容，教师要根据所教学科和所任学段的学生发展特点，选择恰当的教学内容，以便信息技术可以更充分地服务于教学，从而提高教学水平。其次，教师在注重线上学习的同时，也要注重线下学习，教师在教学中可以组织课前、课后的学习讨论小组，就教学中遇到的问题进行面对面的沟通与交流。
四、结语
AI技术的迅速发展，给基础教育带来便利的同时也必然会带来较大的冲击与挑战，AI视域下，中小学教师应该以积极的心态去面对机遇和挑战，抢抓机遇、迎难而上，努力培养自身信息素养，提升职业道德素养，更新教育教学观念，在人与机器日益激烈的竞争中获得主导地位，在基础教育改革发展浪潮中实现跨越式自我发展。
篇2
【中图分类号】G633.67 【文献标识码】A 【文章编号】1005-6009（2015）22-0068-01
【作者简介】赵春声，江苏省镇江市教育局教研室（江苏镇江，212000）教研员。
随着科学技术日新月异的发展，人类社会正进入以机器人为代表的智能化时代，机器人教育越来越受到人们的关注。在一些发达国家，机器人教育已经在中小学得到了普及，在我国基础教育阶段，机器人教育才刚刚起步。因此，在信息技术课程中开展机器人教育成为信息技术课程改革发展的一个趋势。江苏省句容高级中学的机器人创新教育课程基地在这个方面做出了积极的可贵的探索。
首先，机器人教育可以成为学习程序设计的基石。基础教育用到的机器人的编程软件功能简单，大都具有图形化、模块化的特点，它能够通过靠鼠标的拖拽实现编程，不像一般程序设计语言那样要记很多语句。同时，所有编写出来的程序都能执行，程序中出现错误能够在编写中指出，不会出现运行中出错的情况。虚拟机器人通过软件平台对所编写的程序进行仿真，实体机器人通过硬件的实际行动来执行人们编写的程序，使初学编程的人不再觉得编写程序是抽象的、没有具体运用价值的一件事，而是实实在在地看到自己所编写的程序的功能与作用。
其次，机器人教育可以作为人工智能的学习平台。机器人是人工智能研究与应用的一个具体领域。随着微电子和人工智能技术的发展，目前的机器人大都配有相关的智能部件。在高中阶段开展对机器人的探索和研究，通过对看得见、摸得着的人工智能实际应用的问题展开教学，能够使学生受到有关人工智能科学的启蒙教育，既能促进学生的个性发展，又能促使学生未来产生对信息技术的追求。
篇3
互联网教育尤其是线上K12培优项目一直是投资热门，直播1对1模式风口过后，教育圈内最火的应该是AI项目了。据亿欧智库的报告显示，2017年人工智能教育融资额度达42.17亿元，其中超80%属于早期投资项目，这个赛道有望诞生多个独角兽公司。
笔者发现，当前布局人工智能的在线教育大体分为三派：
教学或题库测评类工具产品，比如作业盒子等；
培训机构应用AI技术，比如好未来等；
人工智能教育引擎及平台提供商，比如高木学习等。
现在摆在AI教育创投从业者面前的问题是：到底以技术实力论英雄的AI教育的泡沫有多大？真金不怕火炼的AI教育项目的核心能力在哪里？如何才能落地？ 本文试做解读。
一、为什么“自适应”其实并非真正的AI？一位投资人朋友曾向我这样说道：“既懂互联网行业又完全懂本行业的业务的管理型人才不超过十个，这是在‘互联网+’双创浪潮中每个垂直行业头部项目就几家能玩转的原因。”而认知和技术门槛更高的“AI+”情况恐怕会更加不妙，甚至很多人把“自适应”与“AI教育”划等号。
自适应学习（Adaptive Learning）的鼻祖是美国的Knewton公司，它通过评估不同学生对知识材料掌握度进行个性化推荐，有点类似于今日头条的兴趣引擎。 Knewton在国内的门徒众多，目前大概有40多家项目宣布发力做“自适应”，比如“乂学教育”（学练测自适应）、“学吧课堂”（题库自适应）、“英语 流利说”（英语口语纠正）、“一起作业”（家长、老师在线监控）等等。
嘉御基金创始人卫哲说过，“90%的人工智能项目都是伪AI”，鉴别的依据是看项目“算法速度”，如果是代数级而不是几何级计算那就不是“真AI”，以此来考验自适应项目，得到的结论未免让人失望。
初级的自适应项目是人工预设指令或编程规则推荐，高级的自适应是基于知识图谱推荐，即使是高级的自适应项目由于没有按照既定的教学大纲和教学目标有 逻辑地展开，在具体知识学习之中并不系统。关键是很多自适应项目采集的是各科最优秀特级教师的能力，导致其算法本身是线性的、模拟人学习而已。
自适应的技术原理就好比AlphaGo是应用了人类最优秀围棋大师的能力而非是完全迥异机器深度学习和自演化模型；自动驾驶AI应用了某个人类零误 差老司机的感知能力而非是基于全网海量交通大数据做运算和决策；人工智能医生是应用了看X片最快最准的医生的经验而非是海量数据库训练；显然按这样的路径 训练出的机器并非是真正的AI。
“真正拥有充分教学大数据及算法速度的‘AI教师’是能轻松超越拥有30年教龄特级教师的，并且可以突破人类的知识局限，对算法模型进行自动演化，找到人类从未尝试过的策略。”高木学习创始人刘瞻这样描述AI教师。
刘瞻是帝国理工学院科班出身，早在2015年开启AI教育创业，他认为判断真伪AI教育项目具体有三个考察维度：
（1）自适应是基于模拟优秀老师的知识图谱推荐知识，而真正的AI教育机器人则是泡在“教学实践大数据”中做深度学习。
（2）自适应主要用作知识盲点的统计，但无法分析出知识体系之间的本质联系，用AI更重要的任务是找到行为背后的原因，比如某学生表面上二次函数是 薄弱环节，既有可能是其对二次函数的各细分知识点掌握不牢，也有可能是前置知识点一次函数、函数的思想理解不透彻，还有可能是方程求解的问题；甚至有可能 是抽象思维或计算能力的问题，AI会根据该学生数据和“知识路径矩阵”，找到问题背后的原因从而匹配出最优学习路径。
（3）人类教师的情感因素能左右学生的学习效果，AI教师也应综合考虑学生的自信心与成就感的培育与激发，从而确保学生学习过程“知”、“情”、“意”的一体化。
二、AI教育的核心：帮助每个学生找到“元认知能力”AI教育并不会改变“老师-学生”的二元结构，甚至人工智能教育还要在师生两端彻底解决互联网教育未完成的两大难题：
如何帮助学生找到学习方法、提升学习效率？在中国一个普通中学生80%的学习时间是低效的。
如何帮助老师对学生更高效的“因材施教”？目前在我国师资资源依然整体短缺并且分布不均，1对1培优成本高、小班普及率低等问题依然突出。
AI教育的优势在于通过数据化形式分析学生自己都不清楚的“症结”，即所谓的“懂我更懂教好我”，同时AI还能帮助老师实现教学效果的稳定化和可控化。AI在充分收集和处理教与学两端的大数据后，还得在具体教学场景之中个性化建模，最终实现“让学生更会学，让老师更会教”，这是人工智能教育的目的。
陶行知先生说过，“教是为了不教”，教育本质不是灌输知识，而是要启发学生思考并让学生掌握自主学习的能力。目前很多伪AI学习神器只能“授人以 鱼”但并不能“授人以渔”，我国基础教育历来缺乏方法论课程，只有极少数有天赋的学生能自主制定适合自己的学习方案，而绝大多数天资处于平均线的学生在混 沌中摸索。如果从AI的视角来看，所谓“天赋”不过是少数幸运儿自觉不自觉的分享了“元认知能力”。
当人主动设定学习计划、自我反馈、动态调整学习策略时，就接近了“元认知”，在大数据时代，这种元认知能力是能被定量化分析的，AI 教育可以为学习者提供关于反复激活元认知能力的“训练法”。根据刘瞻的解读，AI教育的“训练法”就好比给蹒跚学步的婴儿安上矫正走姿的“学步车”，具体 应用什么样“训练模型”则是由AI根据大数据进行场景化定制的，有可能是通向学习目标所需要的“云梯”，有可能是“舟楫”，或者是“拐杖”等等，这些模型 能不断调取和强化人的“元认知能力”。
尽管市面上90%项目都是着眼于知识点和解题训练的自适应，真正AI教育项目比如高木学习的AI不仅包含自适应的知识图谱大数据，而且还能不断从学 生的行为数据中演化“知识路径矩阵”即AI可根据学生对知识和能力体系的理解定制出个性化学习路径。与此同时，AI让学生在对知识的理解与记忆过程中不仅 训练知识掌握度，还不自觉地训练了元认知能力，这套“个性化学习引擎”其实是在培养学生“忘掉所有知识后”剩下的元认知能力，具有普适化的特点。
实际上，AI教育并不需要局限在某一学习阶段、某一学科的知识体系，完全可以打造一个跨学科、跨门类、跨阶段使用的“通用知识学习引擎”，也就是说，除了应用在K12领域外，AI教育还可以应用在高等教育阶段，甚至在辅导大学生时比中小学生会更为轻松，无须综合考虑学生的学习动力因素等。
反过来讲，如果市面上的人工智能教育项目只能用于某一单科或只能教K12，就不是基于大数据获取和智能化引擎的“全才”和“通才”，基本可视为基于特定领域专家总结的经验规则的“伪AI”。
三、为什么AI教育项目落地，to B模式比to C模式更容易跑通？当前AI教育项目的商业化进程走向大体分为两大派：
一派是自建场景的颠覆派，试图开发新的测试软件以抓取学生的数据，甚至引入一些把AR（增强现实）、MR（混合现实）等黑科技，其目标是以“AI教师”完全取代真人老师教学，属于“人机对抗”模式，较为典型的是乂学教育的松鼠AI。
另一派是升级现行教育体系、不另创场景的改良派，属于“人机共教”模式，较为典型的是高木学习的AI Tutor。
一般走人机对抗模式最终走的是to C模式；而“人机共教”走的是to B模式。鉴于我国当前AI教育的应用场景主要为教学机构包括全日制学校与培训机构，而非一个个分散的学生；只有让AI去辅助老师备课、上课，嵌入到学生作 业和训练，帮助学生提分和学校提升升学率，才能帮助AI更快落地并且找到盈利模式。
从“全日制学校”应用AI的实践上看， AI能让老师“心中有数（据）”，提升教学的针对性，AI教师实际上相当于真人老师的“智能助教”，可以减轻老师50%的工作负荷量，比如AI帮老师批改 作业，把数据分析的可视化呈现出来帮助老师定制教研方案。因此，在市场推广过程中，AI教育项目不需要担心基层老师的接受阻力，能让老师摆脱“汗水老师” 的局面也是基础教育机构所希望看到的。
由于全日制学校获取的大数据比培训机构更加海量、持续、高频，因此高木学习更看重AI在全国全日制学校场景中的数据价值，积极在全国推行城市合伙人制度，并计划与地方教育主管部门合作推出全国教师AI应用能力培训公益活动。
To B模式中另一大企业客户就是体制外的培训机构，他们所面对的学生付费意愿强、购买力相对旺盛，是AI教育项目获得稳健现金流的必争之地，那么当前培训机构应用AI教育项目开展“人工智能双师班”的效果如何呢？
首先，AI教练能保持教学效果稳定化输出，解决原本老师教学效果不确定的弊端。
其次，AI 提升了老师的工作效率，突破了培训机构因为名师稀缺且流动性大限制培训机构的规模化发展的瓶颈。
篇4
未来五年乃至更长时间，推动基础教育采用技术的关键要素。
（1）推进创新文化
目前，学校已经被视为推动创新和创业的场所。这一趋势的焦点已经从理解培养创新思想的价值转变为寻找方法以便复制到不同的、独特的学习机构中去。过去一年的研究让我们能更好地了解学校是如何培育不同类型文化来促进改革的。其中推进这一改革进程的关键点是要求基础教育改变其现状，接受把失败作为学习过程中的重要组成部分。而将创业精神融入基础教育的行动也进一步承认，每一个伟大的想法都有开始的地方，学生和教育工作者们都可以配备需要的工具来激发真正的进步。为了跟上改革的步伐，学校必须严格评估课程，并改革评估方法来消除阻碍新思想发展的障碍。
（2）深度学习策略
在基础教育中，越来越多的人重视深度学习策略，威廉和弗洛拉・休利特基金会（William and Flora Hewlett Foundation）把它定义为在学生掌握学习内容的同时，培养其批判性思维、解决问题的能力以及协作学习和自主学习的能力。为了保持学习的积极性，学生们需要了解现实世界，以及新的知识和技能带给他们的影响。教学法将从被动学习转向主动学习，允许学生从新资讯中拓展思路，并学会怎样管控他们建立的主题活动。具体方法包括基于问题的学习、项目式学习、挑战式学习以及探究性W习等，这些方法都在鼓励学生创造性地解决问题和主动实施解决方案。
2.中期趋势
在未来三到五年内，推动基础教育采用技术的关键要素。
（1）对量化学习的日趋关注
人们越来越多地对量化学习这种新的评价方式感兴趣。这种方式需要教育工作者使用多种方法和工具来对学生在学业准备、学习过程、技能获取以及其他教育需求阶段，进行评估、量化和记录。由于社会和经济因素重新定义了当今职业所需人才的能力，学校必须重新思考如何去界定、测量和证明学生掌握的学科知识和软技能（如创造力和协作能力）。数据挖掘软件逐步融入到在线教育、移动学习和学习管理系统中，形成了新的学习环境。这类环境利用数据分析和可视化软件能多维度、便利地描绘学习的相关数据。在线上和混合课程中，数据可以展示出学生的行为是如何促进他们的进步以及影响学习效果的。
（2）重构学习空间
传统教育依赖于以教师为中心的教学方式，讲座是知识传递的主要来源。如今，人们正在拥抱以学生为中心的教学，这让学习者能更好地为未来职场做准备。同时，教室设计的新方法正在支持这种转变。此外，在建筑和空间规划方面的创新思维正在影响新学校基础设施的设计和建设，进而有可能对课堂实践和学生学习产生重大影响。
3.短期趋势
在未来一到两年内，推动基础教育采用技术的关键要素。
（1）编程素养
编程是指计算机能理解的一组规则，可以采用多种语言的形式，如HTML语言、JavaScript语言和PHP语言。许多教育工作者认为，编程是一种激发计算思维的方式，这项技能需要将计算机科学知识与创造力、问题解决能力深度结合起来。知名编程教学网站最近预测，到2020年，美国将有140万个计算机工作岗位，而只有40万计算机专业的学生来填补这一职位。为了更好地让学生从较小的年纪开始学习，越来越多的学校领导和专家正将编程嵌入到基础教育课程中来。世界各地的学校正在开设编程课，如让学生共同设计网站，开发教育游戏和APP，并通过建模和设计新产品来设计应对挑战的方案。
（2）增强STEAM学习
近年来，人们越来越重视加强科学、技术、工程和数学（STEM）课程的学习，因为这些学科被广泛视为促进创新和促进国家经济增长的动力。一些教育领导者认为，作为机构聚焦STEM学习的一种回应，有必要建立一个更加均衡的课程，如将艺术、设计和人文学科等整合到科学领域。这一概念促进了STEAM教育的产生，在这里，A代表“艺术+”。STEAM教育将这一定义扩展为一种基本理念，即所有学科都能且应该紧密地揉和在一起，以给学生提供一个如何把广泛的知识和技能在现实生活中相互联系的大图景。换句话说，技术的使用不仅是与推进科学和工程技术的进步有关。
阻碍基础教育采用技术的重要挑战
1.可解决的挑战
（1）实景学习体验
目前，带着学生接触现实问题和工作场景的实景学习体验在学校还没有普及。实景学习被看作一些重要教学策略的支撑，它有着巨大的潜能让学习者沉浸在获得终身学习技能的环境中学习。实景学习体验的方法包括职业培训、学徒制和某些科学调查。实景学习强调以元认知反映和自我意识作为基础的重要性。因而，越来越多的学校通过与更多的社区建立关系，与当地组织积极合作，让学习者可以体验到学校之外的未来生活和工作情境，并以此种方式来缩小学科知识与具体应用之间的差距。
（2）提高数字素养
技术使用的生产性和创新性是21世纪实践的重要特征，这对在工作场所和其他领域取得成功是至关重要的。数字素养超越了学习者所获得的孤立的技术技能，可使人产生对数字环境的更深理解，更能够直观地适应新环境，并与他人协作创建内容。因此，学校应致力于发展学生的数字公民权，确保其能够负起掌握和使用技术的责任，包括混合式、在线学习环境和其他场合中的在线交流的礼仪、数字权利和责任等。这类能力正在影响着课程设计、专业发展和面向学生的服务和资源。由于数字素养牵涉众多因素，学校领导面临的挑战是获得更多公共机构的认可，并支持所有的利益相关者发展这些能力。
2.有难度的挑战
（1）反思教师的角色
教师越来越多地被期望能熟练掌握多种基于技术的方法，并用其来传递内容、支持学习者以及进行评价。在有技术支持的课堂上，教师的主要责任从传递专业知识转变为构建学习环境，以帮助学生获得创造性探究能力和数字素养。教育者现在扮演着指导者和教练的角色，为学生提供机会，引导他们自主规划学习路径，进而将其培养成为有责任的全球化公民，并激励他们树立终身学习的习惯。这些不断变化的期望正在改变着教师们参与专业发展的方式方法，如更多地利用社交媒体和校内外的同行进行互动合作，并使用在线工具进行资源共享等。
（2）传授复杂思维
对于学习者来说，他们能够理解成长过程中的网络化世界和利用复杂思维学习都很重要。复杂思维学习就是学会如何使用抽象法和分解法处理复杂任务，以及如何将启发式推理运用到复杂问题上。独立掌握复杂思维方式往往难以在应用中奏效，只有掌握了沟通技巧，复杂思维的应用才有意义。事实上，高效率的领导者都是杰出的具有高水平社会智商的沟通者，他们有能力把不同的人连接起来，并利用技术进行协作和采用数据来支持他们的想法。这些都需要宏观的理解能力，以及相关的逻辑、数据和直觉意识。虽然复杂思维这一话题的某些方面，与设计思维类似或者完全相同。但本报告的目的是要把两者作为不同的概念来处理。“复杂思维”指的是理解事物复杂性的能力，这是一种利用系统化的工作思维来解决问题的能力，可以与“计算思维”互换概念。
3.严峻的挑战
（1）成就差距
成就差距指的是学生群体之间在学业表现上的差异，特指社会经济地位、种族、民族或性别所造成的各种差异性，而同行竞争压力、学生比较、消极印象以及考试偏见等因素加剧了这一挑战。学校使用多元化成功标准来定义学习期望，其中包括分数、标准化考试成绩和完成率等，这导致学生的表现在个人和团体层面产生比较。适应性学习和个性化学习技术在识别表现较差的学生和学生群体时所发挥的作用越发重要。它能帮助教育者和领导者了解影响因素，进而启用和扩展有针对性的干预方法和参与策略，以缩小成绩差距。
（2）领导变化后的创新的维持
维持长期成功是开发新项目时需要重点考虑的一个因素，尤其是资金和领导层等外部因素容易发生变化的情况下。然而，未雨绸缪并不总是能得到明确的实施，也不是目前学校的常态。为促使学生在学校的成功，所制定和实施的创新方法，需要来自领导及全体教职工的全身心投入。不幸的是，领导职位的空缺或过渡会导致项目延迟或阻碍项目的发展，从而不能有效地满足学生的需要。人员调整后的关键挑战是，学区或学校在没有舵手的情况下，也能提出有前途的方案，但各地区和学校必须要确定成功的战略，以便在转型的过程中能继续推进创新方法的实施。
基础教育中教育技术的重大发展
1.近期采用的技术
采用的时间：1年或1年以内。
（1）创客空间
21世纪的变化正在揭示：在一个快速发展的世界里，什么样的技能具有真正的适用价值。如何更新或改造教室才能满足未来的需要？这个问题的答案是通过创客空间，或者是提供工具和学习体验来帮助学生实现他们的想法。创客空间旨在吸引各个年龄段的学生，并基于开放的实验进行迭代和创造。在这种情况下，3D打印、机器人技术和基于网络应用的3D建模等工具可以让更多的学生接触到最前沿技术。支持者们认为教育创客空间最突出的优点是通过动手设计、构建和迭代提高学习者的创造力和高阶问题解决能力。
（2）机器人技术
机器人技术指的是机器人（是完成一系列任务的自动化的机器）的设计和应用。最初的机器人被安置到工厂的装配线中，以实现流水线生产和提高生产效率，如汽车的生产。如今，机器人进入采矿、军队和运输等领域，通过完成对人类来说不安全或单调的任务，改善了行业的运营。预计到2020年，全球机器人数量将翻一番，达到400万，这一转变预计将形成全球化的商业模式和经济模式。全球经济的增长越来越依赖机器人，尤其是在机器人更自动化、更安全、更廉价的情况下，工人们将受到怎样的影响，这是一场激烈的争论。现在，机器人项目关注的一项推广工作是将机器人技术和编程整合为跨学科的STEM学习活动，进而让学生成为21世纪更好的问题者。
2.中期采用的技术
采用的时间：2到3年。
（1）分析技术
今天，几乎所有通过互联网或商品消费服务进行的交互，都被有针对性地追踪、存储和使用，从而导致了大数据概念的产生，大数据指的是用大量的稻莘从炒蠹倚形以及各种人群的活动。现在，数据科学家和数据收集平台能够组织计算PB和EB量级的数据，从而分析和识别那些可能没有被发现的活动模式。如此庞大、多样化的复杂性的数据集所呈现的信息对于某项活动能否取得成功是至关重要的。在教育方面，数据挖掘已经开始针对性地用于处于危险中的学生、个性化学习和灵活创建成功路径等方面。如今，学校变得更加善于处理和解释大数据，从而可以做出更明确地反映学习者真正需要的决策。然而，同时也需要更好的工具来发掘更深入收集和分析数据的潜力。对于教师和学生来说，理解如何使用新的数据工具和培养分析技能（包括数据素养、计算思维和编程）是至关重要的。
（2）虚拟现实
虚拟现实指的是在计算机生成的环境中，模拟实际存在的人或物体并获得身临其境的感官体验。在基础阶段，此技术采用3D图像的形式，让用户通过鼠标和键盘进行人机交互操作。如今，此应用程序允许用户通过手势和触觉设备更真实地“感知”显示出来的物体，这些设备通过力的反馈提供触觉信息。到目前为止，尽管虚拟现实对学习有很重要的影响，但它还主要被用于军事训练。随着硬件的加速、CAD软件和3D显示技能的发展，虚拟现实技术正变得越来越主流，尤其是在电子游戏领域。今天，头戴式显示器的使用，使玩家进入更加逼真的游戏环境。相信，虚拟现实技术一定能使学习中的仿真场景更为真实。
3.远期采用的技术
采用的时间：4到5年。
（1）人工智能
篇5
人工智能无疑是当下最火的科技概念。从BAT到创业公司，从传统行业到资本市场，无不对这一概念趋之若鹜。若是再结合医疗、教育等同样热门的领域，几乎毫无疑问会备受关注。深耕基于人工智能技术的智适应学习的V学教育，就是这样一家从成立伊始就带着“教育”与“人工智能”双重基因的公司。
V学教育董事长栗浩洋浸教育行业十几年，是业内知名的资深专家。而作为一个标准的“学霸”，他很早就对人工智能产生了浓厚的兴趣。当IBM的“深蓝”赢了国际象棋大师，栗浩洋受到了很大的冲击，他开始相信人工智能未来会颠覆世界。身为创业者，这样的机遇不容错过。
学霸的烦恼
有句网络上很流行的话说：“最可怕的是比你优秀的人还比你努力。”放在现实生活中，栗浩洋就是个很形象的例子。
读书时代的他像是开了挂：从小学习成绩拔尖，9岁就成为计算机实验生写游戏程序，初中就读完了高中全课程，荣获奥数一等奖，进入上海交大天才试点班。升大学时，北大、清华、上海交大、复旦等8所高校同时保送。分数对他而言从来就不是问题。
但这并不代表他没有缺点――中学时代，他有社交恐惧症。大学选择专业时，为了向陌生的学长学姐请教，他端着盘子在食堂游走了5天，最终也没敢开口。他是个不轻易认输的人，清楚地知道自己的弱项，然后加以训练。如今的栗浩洋思路清晰，语速极快，说起自己的项目来滔滔不绝。在各种论坛、演讲、路演的场合，他甚至有不间断发言6小时的纪录。
栗浩洋曾做过名为“人是自己性格的雕刻家”的主题演讲，详细描述了自己克服性格缺陷的过程。他说：“我要像一个雕刻家一样，把自己塑造成最完美的艺术品。”
这与V学教育的理念不谋而合。在栗浩洋看来，传统的教育培训十分简单粗暴，把教科书上的知识点全部线性推进，学完这个知识点才能学下一个。但每个学生知识点的掌握情况都不尽相同，如果好学生把大量时间用于重复学习已经掌握的知识点，而成绩较差的学生总在学习对他来说难度太大的知识点，最终的结果只能是所有学生的学习效率都很低下。要迅速提高学生的成绩，应该针对每个学生制订独一无二的学习方案，让他们有针对性地补好短板。
过去，有针对性的一对一辅导只能依赖经验丰富的老师，但这种辅导十分奢侈。“上海有300多个特级教师，最低的一小时的成本是1500块钱，最好的前10名大概要8000块钱一小时，而且只能上几百人的大课，根本不可能去一对一，哪怕你是土豪也支付不起这样的费用。”栗浩洋分析道。
而人工智能技术带来了梦想照进现实的希望。将人工智能技术应用于教育，自美国的Knewton公司始。为应付GMAT、SAT等全球性考试，Knewton做了一个智适应学习工具。该平台将各类课程数字化，建立在线教学资源库，为用户“个性化”选题，从而提高应试能力。
受此启发，栗浩洋看到了国内基础教育领域的机会，促使他创办了V学教育。就好比GPS和自动导航未来会代替老司机，V学教育也希望通过智适应系统代替老教师，一对一地用智能系统给学生授课，让每个孩子接受到最高级别和最高质量的教育。
现有的教育培训机构，不管模式怎么变，本质上还是传统教学，非常依赖于老师。V学教育则是依赖于科技。栗浩洋打了个比方：“一个教育机构聘请老师，就像聘请会武术的员工一样，那么最高的水平就是练成武术高手。但我们不是通过武术解决问题，我们是通过武器，通过飞机、大炮、导弹和航空母舰来解决问题。”
量体裁衣式的教学
用人工智能技术帮助学生学习，简单地解释，就像阿尔法狗用智能体系模拟围棋大师一样。V学教育智适应系统是用智能化的系统去模拟特级教师。对于特级教师来说，见到每一个学生，首先会快速摸底学生的学习状态。然后根据这个学生的学习状态、能力，以及学习习惯，采用不同的教学策略、教学方法和表达的语言，帮助这个学生进行学习。在学生学会或者没学会的不同情况下，会调整自己的方法。
特级教师教学的这种能力，是基于其过去几十年的教学经验和几千个学生，几万几十万的题目，以及这些学生在学习过程中会和不会的反应等大数据，以及自己大脑的判断。V学的解决方案其实就相当于把近百位特级教师的经验、智慧、大数据解决方案，放在智能大脑里面，然后用这个智能大脑去模拟教学过程。
V学的智适应系统，能够将每个知识点拆分成“纳米级”。所谓“纳米级”，是指把一个知识点拆成最基础的内容，变成最简单的颗粒，然后针对每一个知识颗粒进行专门的视频讲解、专项练习和专题测试。通过对学生进行精准的摸底测试，了解学生掌握了哪些知识点，哪些没有掌握，哪些掌握得非常牢固，哪些是略知一二。同时，智适应系统还能通过学生的反馈数据，不断地深度学习，提升测试的准确度。
栗浩洋举例说：“在错题本这种粗浅智适应的模式中，我们可能经常会判断一个学生说他是一个冠词掌握得不太好，但这其实是一个非常笼统的判断。冠词又分定冠词、不定冠词和不用冠词，那么这个学生可能是定冠词13种当中的第9种和第12种不会，以及不定冠词11种用法中的第7种和第10种不会。”
“一开始我觉得系统不靠谱，它给出的所有知识点我都掌握得很好，后来我一看里面的讲解，没想到被动语态可以讲得这么深，其实好多题并不是因为粗心做错了，而是还没有真正地理解。”这是一位通过智适应系统学习后的学生的真实反馈。一位风险投资人也曾亲测V学智适应系统，他是美国哈佛商学院毕业的学霸，系统竟然检测发现他有一个初二的数学知识点没有掌握，他一开始不相信，后来一翻书，发现自己真的没有掌握那个知识点。
根据学生的知识掌握情况和目标，智适应学习系统会自动规划最适合该学生的学习难度和顺序，不会让学生因为目标过高而丧失信心，也不会因为目标过低而失去挑战的欲望。通过这样的方式，让40分水平的同学可以逐渐提高到60分、70分，让70分水平的同学逐渐提高到80分、90分，最终使得所有不同水平的学生都能够循序渐进地提高到较高的水平。
栗浩洋坚信，找到合适的学习方法，每个孩子都可以成为学霸。“中国在几千年前提出的教育三大理念，就是教无定法，有教无类，因材施教，这三个词其实是对智适应教育的一个完美的诠释。”他表示。
让学习轻松快乐
“V”，一个有些生僻的汉字。栗浩洋与合伙人用这个字作为公司名大有深意。公司最早立项时，代号是“X PLUS”。他们认为，教育技术的深度对大多数人来说是未知，而且有着非常高的潜力待发掘，每个孩子都可以比过去提升10倍甚至百倍的学习效率，其中有无限的可能性，这是起名X PLUS的原因。
“与X最接近的中文字，就是V。V字在中文中作为动词时，有治理的意思，V天下就是治理天下。我们希望通过教育，可以改变整个中国社会。V字作为名词，又有才德出众的意思，我们希望把每个孩子都教育成才德出众的人，也就是说我们不仅希望他们提升学习效率，获得更高的分数，而且希望他们在素质教育上也有更好的提升，真正帮助孩子成为有能力，有礼仪，有智慧，有价值观的人。”栗浩洋介绍说。
这是栗浩洋在教育领域的第三次创业，显而易见，他有很深的“教育情结”。在他看来，对于世界上的每个人来说，教育是能够改变其一生命运的最重要因素。每个人出生的地域、家庭、国家等注定无法公平，但是如果是每个人都可以享受到这个世界上最优质的教育，就可以通过自己的努力，通过教育去彻头彻尾改变自己的人生轨迹。所以他觉得教育不仅仅是一个事业，也是一件非常有社会意义的事情。
与此同时，中国的整体教育水平相对较差，国家在教育上的投入占GDP的比例不足，教育理念也比较落后。因此，栗浩洋心中还有一份对国家和民族的使命感。“中国的学生数理化学得是全球最深的，孩子学得是最苦最累的。但是全球最好的科技却不是中国人发明的，都是美国那些学得很轻松，很自由，很自主的孩子创造的。这就说明我们中国的教育其实特别失败，所以我非常希望能够通过自己的力量，彻底改变中国教育这样一个现状。”
学生通过高效的方式学完了知识点，节约的时间就可以自由支配，花在兴趣爱好素质教育甚至是娱乐上。栗浩洋认为，这就是为什么国外的学生学得又轻松又好，而国内的学生学得又累又苦还是学不好。V学教育其实是要彻底解放孩子们的时间，让他们热爱学习又享受生活。
在对自家双胞胎儿子的教育上，栗浩洋践行着自己的理念。他每天都要抽出时间教儿子认字，孩子们进步的速度比他想象的快。1岁半的时候，他们就认识了500多个汉字和100多个英文单词；3岁不到读了300本书；3岁的时候可以和外教进行简单的日常英文对话；在好奇心、想象力、逻辑的组织能力上更是超过同龄人许多，并且非常快乐。
栗浩洋对他们有很多期望，比如希望老大成为第一个不是在美国出生的美国总统，希望老二成为金融家，做出超过高盛的金融集团。“但是我并不会勉强他们，也做好了所有的准备。哪怕他们想做地下摇滚歌手、和尚、义工等等，都可以。”
方向对了路还长
作为连续创业者的栗浩洋，成功过也失败过。但现在他信心十足。
在教育研发方面，栗浩洋拥有超过十年的经验，对教材、配套动画片、网络产品都有很多心得。栗浩洋认为，过去的经验和教训，可以让V学的研发过程至少少走三四年的弯路，能够达到比其他同行更高的效率。教育行业的研发有着非常高的壁垒，如果没有在行业中摸爬滚打过五年八年，直接做研发，会跌入很多坑。
其次，传统教育模式中最重要的因素师资力量，对V学教育已经完全不是问题了。大型教育机构在全国发展的时候，遇到的最大问题就是师资力量。培训老师的成本非常高，老师的流失率也居高不下。留下来的老师，若干年后水平也参差不齐。而V学教育采用的是“中央菜谱”的方式，就像肯德基麦当劳一样，所以全国所有的学生得到的都是最好的资源。
事实上，V学教育的野心不止在线上。其在线下的实体学校，今年会开到100家，明年还要新增300家。他希望通过5年的时间，开设2000多家学校，做到100万学生的规模，以及超过30亿元的销售额。未来，V学会在全国设几千个，甚至一两万个学习中心，所有的学生都可以在线下培训中心进行学习，但是老师是通过智能化系统在线上完成教学，所以V学教育是要做一家真正把线上线下结合到极致的公司。
在中国五千亿规模的培训教育市场中，新东方、好未来、学大等知名教育机构加在一起，基本只占1%左右的市场份额。根据日本、韩国的教育市场调研可以推断出，中国第一大的教育企业可以占到10%的市场份额，中国有40多万家培训机构，也就意味着行业第一应该可以开到4万家培训机构。摆脱了师资力量的约束，V学教育能够实现这样的目标吗？栗浩洋不清楚，但会以此作为努力的方向。
但栗浩洋也清楚，现有的智适应技术还谈不上尽善尽美。最大的问题，是系统和知识点的匹配度的问题。真正要发挥这个系统的作用，那么所有的教学内容和知识点，都必须尽可能为这个智适应系统所研发，才能达到最好的效果。这就要求之前做线下教育的教学专家，必须了解智适应的系统和算法能力，了解引擎，了解这一套系统的运转原理，以及其所要达到的目的，才能够生产与这个系统相适应的内容，而这需要时间。
为了进一步探索智适应教育最深层的可能性，以及未来的发展，和科学与最前沿的一些技术，V学教育与国际顶级高校及教育专家共同开设了“智适应学习研究联合实验室”。这些探索不是马上就可以商业化和实践的，而是一些前沿性实验技术，代表了最高的科技水平。在实践层面，V学秉持开放的态度，愿意与优秀的传统教育机构深度合作，提供智适应学习引擎。这一切，都是为了帮助更多孩子享受到最好的前沿科技和教育方法，给他们带来快乐和效率。
BM：人工智能可以细分出很多种技术，你认为其中还有哪些能和教育相结合？
L：人工智能中的很多技术其实都可以和教育相结合，只不过是深度和浅度的问题。比如说语音识别技术在未来就会非常重要，通过视频连接学生的语音，人机交互的感受会更好。
机器人未来也可以作为助教的形式，提供一些服务。我们在年底之前，就会在每个学校都配置人工智能机器人，来完成一些简单的互动和辅助的工作。
人工智能的语义分析相对来说会更加深入一些，因为很多题目是主观题，如何进行比较智能化的语义分析、分类和评判，就变得非常重要。
除了人工智能技术之外，现在非常火的VR和AR技术，在教育领域的应用也是非常广泛的，我们也正在研究如何用最高效的手段，通过这些技术来去提升教学效果。
BM：V学产品研发中融入了多少你的个人经验？
L：因为我自己从小学到大学，获得过数学奥林匹克和全国竞赛一等奖，再加上计算机专业的学习背景，所以我对技术方面的理解度，其实是超过绝大多数人的。我提出过很多算法方面的理念，都是同事非常认可的。我个人会在研发中和大家有很多思想的碰撞，智慧的交流，和研发团队一起商量如何去解决各种各样的问题和困难。
BM：你与合伙人是怎样分工协作的？
L：目前在V学教育我担任的是董事长的职位。CEO周伟，CTO樊星，以及首席科学家崔炜博士，他们承担了大部分的工作。我主要的核心工作就是战略思考，研发，还有团队组建这三个方面。
BM：智适应学习系统能否惠及成人？
L：可以的，海外的智适应教育在18岁以上的教育和职业教育中非常普及，智适应教育其实是有普适性的。在美国，不但是物理、数学这样知识点结构非常清晰的学科可以使用，像经济学、生物学和心理学等所有学科，都可以使用。
BM：公司目前融资情况如何？资金会用在哪里？
篇6
一、机器人课程，现代教育的呼唤
我们对现代科学技术发展特点及其对人才的要求进行研究的时候意识到，开展青少年科技活动的目的并不在于在各项比赛中获得名次，根本目的在于培养青少年的科学素质。信息技术教学改革特别强调对学生学习经验的培养，注重学生体验、感悟和实践的过程，注重对学生个性的健康发展和对学生的创新精神、
实践能力的培养，而智能机器人教学非常有利于贯彻这一理念。
二、一边实践，一边思索：智能机器人教学模式的思考
1.以学生长远发展为目标，培养专门人才
在机器人实践活动中不以竞赛为唯一目标，在平时教学活动中注重培养学生的兴趣，教师多角度地看待每一个学生的学习，轻结果，重过程，对学生的进步和成功都及时给予鼓励，使自信的愉悦贯穿于整个教学过程中。这种正面情绪会促使学生充满兴趣，更自主地投入到学习、探究中。
2.以小组为单位组织课堂教学，小组竞争形成竞赛机制
在教学过程中给学生设置一些比较复杂的任务，通过小组讨论协作完成，小组间再进行竞争。竞争是触发激情的手段之一，能延续学习兴趣，锻炼学生的心理素质。同时在小组设置中，采取“以老带新”的方式，一来形成互相帮助的氛围，增加团队凝聚力，二来把自己解放出来。
3.鼓励学生进行创意机器人的制作
鼓励学生主动探索、设计自己的机器人，并编写程序完成任务。实践中教师是指导者与合作者，学生才是主体。平等和谐的师生关系能进一步激发创造力，学生亲身体验由抽象的理论到触手可及的实物过程，极大地调动了学生的积极性，促进其主动发展。
二、机器人教学实践活动的成效与思考
1.显性的成效——四年来学生获得的成绩
四年系统教学，我校涌现出一批有潜质的科技特长生，利用课余时间参加全国、省、市各级竞赛活动，已获得全国、省、市多项一、二等奖。
2.隐性的成效——弥补课堂教学的不足，有利于培养学生的科学素养
（1）教学思想上，开展智能机器人教学活动有利于处理好教学与发展的关系，即传授知识、技能技巧和发展智力、培养能力的关系。
发展学生的智能，最重要的是发展其观察、思维和实际操作的能力。在课堂教学中，学生的观察受到限制，思维受到束缚，很少有机会动手，能力很难得到发展。而在智能机器人教学实践中，学生真正实现主体地位，在实践中亲自观察、探索、操作，学生的兴趣、情感、意志都能得到较好发展，达到使学生在掌握知识的基础上充分发展智力、能力的目的。
（2）教学内容上，开展智能机器人教学活动有利于处理好基础知识学习和现代新的科学知识学习之间的关系。
常规课堂教学的内容落后于现代科学技术的发展是始终存在的现象，即使采取在课堂教学中加深难度、提高速度的办法，也难以消除这个差距，单靠课堂教学无法解决这个矛盾。一个行之有效的办法就是将课外、校外科技活动与课堂教学结合起来。智能机器人教学课程的内容不受大纲、教材的限制，适于加进现代科学的新知识，开阔学生的科学视野，与现实生活紧密结合，渗透着现代科学技术新成果的内容。
（3）教学方法上，开展智能机器人教学活动有利于把传授法教学与发现法教学结合起来。
常规课程教学最主要的方法是传授法，是教师通过讲解教材将基础知识传授给学生。应该说，对于刚开始接受知识的青少年学生来讲，这是完全必要的，有益的。但它也存在弊端，往往导致学生死记硬背和机械训练，阻碍智力和能力的发展。
在智能机器人的教学过程中，课堂内，以传授的方法为主，给学生以基础知识和基本技能，而在课外，机器人教学活动引导学生在已有知识的基础上去进行科学知识的自主探究，弥补课堂教学的不足，有利于培养学生的科学素质。
（4）教学形式上，开展智能机器人教学活动有利于学生的全面发展与兴趣爱好、特长发展的关系。
课堂教学对完成共性教育和全面的基础教育有很大的优势，但对于因材施教、发展个性又存在严重的不足。活动内容丰富、形式多样的智能机器人教学可以弥补这一不足，使学生在科技上的兴趣、爱好和特长得以发展。
三、机器人教学实践活动开展的思考
1.如何提高智能机器人研究活动的教学与社会效益
智能机器人课程的内容决定了它属于青少年科技实践活动。以科技实践兴趣课为载体的智能机器人教学形式，只能面向一部分学生。笔者在思考，如何让更多学生享受智能机器人课程？是否可以换一种教学载体：如可以把新课程标准下的“地方课程”拿出一部分来用于实施智能机器人教学，或把智能机器人教学与关系比较紧密的信息技术课程进行整合，开发出适合本区域学生特质的校本课程。这样，可以让现有的机器人器材，尽可能提高使用率，从而最大限度地发挥其作用，取得更明显的教学与社会效益。
参考文献：
[1]王秀英.孙增圻教授谈中小学机器人教学.信息技术教育，2005（11）.
[2]蔡鹤皋.机器人将是21世纪技术发展的热点[J].中国机械工程，2000（2）.
[3]克来格.机器人学导论[J].机械工业出版社，2006（6）.
[4]程马峰.小学机器人教学实践探索[J].东莞信息技术教研网.
[5]徐提昇.浅谈初中机器人教学[J]，2010（1）.
篇7
过去我们对信息技术教学内容的理解与信息技术的发展状况和信息技术教学载体（计算机）的惟一性是相关的。而智能机器人作为中小学校信息技术教育的另一载体的出现，不仅充实了信息技术教学的内容，也使我们对中小学校信息技术教育有了一个新的认识。使中小学的信息技术教育更全面的体现了信息技术的内涵。
我国中小学智能机器人教育方兴未艾，有识的信息技术基础教育的决策者和工作者应该抓住这一教育改革创新的先机，将我国的信息技术教育推进到一个新的水平上。当今的教育是为以后的经济和社会发展打基础的。有超前意识的教育工作者，应该关注经济的发展趋势，思考未来社会对人才培养的需求，并为培养高素质的人才打好基础。
当今信息技术的发展日新月异，计算机作为一种信息处理工具被广泛的普及使用。正是由于这个原因，我国逐步将中小学校的计算机课程改为了信息技术课程。而众所周知的是信息技术的基本内容包括：感测技术、通信技术、智能技术和控制技术。特别是20世纪中后期以来，在以上四种技术中，智能技术又处于核心地位。它已经无孔不入地渗透到其它三种技术中。
我国的信息技术教育是从原来计算机教学的基础上发展到今天，其内容也将会随着信息技术的发展而变化。多年来计算机作为信息技术教育的载体成为中小学信息技术教育的惟一工具，这种状况决定了中小学校信息技术教育的教学内容。也引发了对中小学信息技术教育内容的争论。例如：关于信息技术教育是否只要学习计算机使用的争论和信息技术教育内容中是否要有程序设计教学内容的争论。
过去我们对信息技术教学内容的理解与信息技术的发展状况和信息技术教学载体（计算机）的惟一性是相关的。而智能机器人作为中小学校信息技术教育另一载体的出现，不仅充实了信息技术教学的内容，也使我们对中小学校信息技术教育有了一个新的认识。使中小学的信息技术教育更全面的体现了信息技术的内涵。
一、让智能机器人走进中小学校的信息技术教育
随着智能技术的发展，智能机器人的教育走进中小学校已经成为可能和必然趋势，智能机器人技术融合了造型技术、机械、电子、传感器、计算机软件、硬件和人工智能等众多先进技术，充分地体现了当代信息技术多个领域的先进技术，是信息技术的重要内容，更是智能技术的结晶。智能机器人的教学内容必将给信息技术基础教育带来新的活力，智能机器人会成为中小学生能力、素质培养的智能平台。在中小学信息技术教学中智能机器人将会与计算机一起成为信息技术教育的工具，承载起信息技术教学载体的任务。
智能机器人教学内容作为信息技术教学内容之一的作用主要体现在以下三个方面。
1．使学生了解智能机器人这个信息技术前沿领域的发展和应用状况，了解智能机器人的概念和工作方式，破除中小学生对智能机器人的神秘感，为进一步学习智能机器人技术的有关知识打下基础。
2．使学生掌握为一种智能机器人下载程序的方法，了解智能机器人的传感器和驱动装置的作用。理解体会程序是智能机器人的灵魂，了解体会智能机器人是怎样在人的指挥下工作的。学习为一种智能机器人编写程序，通过为机器人编写程序学到科学而高效的思维方式，提高规划能力，提高学生的分析问题和解决问题的能力。
3．通过完成项目任务和比赛项目，使学生在为机器人扩充功能的过程中学习有关数字电路方面的知识，在组装扩展机器人的过程中培养学生的动手能力、协作能力和创造能力。
智能机器人教育走进普通中、小学校的可能性和必然性，已经在近两年中得到了充分的体现。智能机器人教育在中、小学校中主要是从下面的方式体现出来的。
1．以校外科技活动为动力，在校内以科技活动小组的方式出现。
2．以信息技术课内容之一的方式出现在中、小学的信息技术课上。
二、信息技术教育中的程序设计与智能机器人
程序设计是中小学校信息技术学科教育的重要内容之一。在80年代初我国开展信息技术教育之初就是以程序设计为主要教学内容的。在中学程序设计能力强的同学在其它学科的学习中产生正迁移现象也屡见不鲜，程序设计课程在培养学生分析问题、解决问题的能力和培养学生创造性思维上起着非常重要的作用。程序设计是计算机这一现代工具为基础教育带来的一种培养综合能力的新方法和新手段。
在强调程序设计教育作用的同时反思目前程序设计教学中存在的问题是必要的。对于初学程序设计的中小学生来说兴趣是学习的动力，而利用以往的程序设计媒介很难使初学者 看到程序设计应用的效果，体验成功的乐趣，这是目前程序设计教学中经常出现两极分化的主要原因。
程序是智能机器人的灵魂，让中学生通过为机器人编程序来学习程序设计的知识是程序设计教学入门的最好方法。在学习为机器人编写程序的过程中学生会获得成功的喜悦、会建立成功的信心，从而取得程序设计学习的兴趣。将智能机器人作为程序设计学习的载体，会从根本上解决目前程序设计教学中存在的问题。智能机器人使程序设计的学习与信息技术的前沿领域紧密的结合在一起。
智能机器人对学生引发的程序设计的兴趣还会对算法的学习打下良好的基础，使学生通过程序设计更好的学习有关的算法知识。
三、能力培养的综合平台
学习为智能机器人编写程序是以智能机器人为平台的学习内容之一，在编程序的过程中学生要了解智能机器人的功能、结构和工作原理，并根据要机器人完成的任务来编写程序。学习者要了解机器人的各种传感器，并通过编程序来控制传感器，使机器人感知外界的环境信息，并对感知的信息做出决策和响应，以使机器人完成规定的任务。学习为机器人编写程序的过程可以用拟人的方法循序渐进的进行。例如：可以将机器人的硬件看作一个刚刚出生的孩子，而学习为机器人编程序的过程是学生赋予机器人行走、避障、避碰、说话、听话、观察等人类行为功能的过程。学生在学习的过程中始终感受着失败的遗憾和成功的喜悦，对遗憾和喜悦的感受必然形成学习的动力和兴趣。
智能机器人作为培养学生综合能力的平台，除了要具有中学程序设计教学的程序设计语言系统和编辑系统。还要有适当的硬件功能。语言系统应该是具有结构化程序设计的语言系统，学生在学习编程的过程中要能够学到程序设计的三种基本结构即顺序结构、选择结构和循环结构的功能。硬件要具有很好的可扩充性和可塑性，适合学习有关的硬件知识，便于培养学生的动手能力。
智能机器人融合了多项先进技术，随着智能机器人作为学习平台在中小学教学中的应用，会有许多针对中小学生的机器人产品应运而生，教育机构在选择教学用机器人的时候，要结合基础教育对能力培养的要求来选择智能机器人学习平台。
智能机器人作为信息技术教学的内容在中学信息技术教育中出现，会给信息技术教育带来新的内容、新的思考和新的活力。借助智能机器人学生可以进行多项目的研究性学习。智能机器人体现的知识的综合性，使他不仅会成为信息技术教育的载体，也会成为中小学课程整合的新载体。
四、让我国中小学信息技术教育走在世界的前列
据了解一些发达国家已经看好智能机器人教育对未来高科技社会的作用和影响，他们在中小学的信息技术教育中都不同程度地对学生进行智能机器人知识的教育。在他们的课程中有让学生认识机器人的教学内容。目标是让学生认识各种由计算机控制的机器人的作用。例如，介绍机器人的由来，要求学生搜集各种机器人的图片、小说或录像等资料。让学生分组讨论有关机器人的功用和局限性及可能对人类产生的影响等问题。这些内容主要穿插在科学概论、社会研究和计算机概论等课程教学中进行。
美国教育界普遍确信，信息技术将在人们的未来生活中扮演十分重要和不可缺少的角色。如果现在的在校学生具有了这方面的素质，他们将来可以更容易地适应各种技术革新，也更容易在未来的信息时代获得成功。
我国中小学智能机器人教育方兴未艾，有识的信息技术基础教育的决策者和工作者应该抓住这一教育改革创新的先机，将我国的信息技术教育推进到一个新的水平上。当今的教育是为以后的经济和社会发展打基础的。有超前意识的教育工作者，应该关注经济的发展趋势，思考未来社会对人才培养的需求，并为培养高素质的人才打好基础。
参考资料：
1．让智能机器人教育走进中、小学校
沙有威
2001年4月5日
2．程序设计教学的新载体──智能机器人 沙有威
2002年3月17日
3．在景山学校开展智能机器人普及教育实验的建议 沙有威
2001年4月7日
4．智能机器人制作入门
篇8
中图分类号：G623.58文献标识码：A
计算机应用技术不仅是自身在发展，而且贯穿于其它学科，现代社会各个科学领域的发展都得益于计算机的应用。随着计算机的发展和迅速普及，计算机除了传统的应用，还应用于办公自动化、人工智能化、电子商务以及现代化教学中。
1.计算机的应用
计算机是人类20世纪伟大的科学技术发明之一。是一种不需要人直接干预，能够快速准确的对各种数字信息进行分析和计算的电子设备，有硬件和软件组成，常见的形式由台式计算机、笔记本计算机、大型计算机等几种类型。计算机在社会生活中应用是相当广泛的，现代生活中我们无时无刻都在用着计算机。它对人们的生产活动和社会活动产生了极其重要的作用，并以强大的生命力飞速发展。例如，宇宙飞船、生物技术研究等高科技的研发都离不开计算机。这足以说明计算机在当代社会中的地位。[1]
2.现代社会中办公软件的应用
随着人类进入信息时代，计算机已经普及到各行各业。计算机作为一种新型的工具，给人们的生活、学习和工作带来了无可比拟的优越性，可以说它渗透了世界的每个角落，计算机网络的应用，缩短了人与人之间的距离，同时也推动了整个世界经济的发展。计算机在各行各业中的应用显著提高了经济效率和社会效益，无论是企业还是个人，都要熟练掌握计算机的应用程序，计算机操作已经成为现代人最基本的操作技能之一。近年来，由于计算机在办公软件的广泛应用，其早期从最简单的文件输入、文档查询，转变为数据管理、数据库的相互结合、甚至是信息网络化等等，从而真正达到了办公自动化。目前，计算机办公软件主要分为文字处理、图像处理、媒体播放软件处理等几种形式。
2.1文字处理软件是所有软件的核心，是一种基本的办公软件，主要是通过对文字的录入和输出对软件进行操作，这种软件还提供了各种控制输出格式和打印功能，使编辑和打印既美观又整齐，基本满足了文字工作的需要。
2.2图像处理软件是集图像扫描、编辑修改、广告创作、图像输出及输入的对图像进行编辑的一种软件，这种软件主要应用与平面设计 、广告设计、包装设计、网页制作、三维动画等的处理。是对图像或者照片、动画进行美化、后期处理加工的一种软件。
2.3媒体播放软件是将声音转化成数字，在计算机上播放出来，主要是用于音乐或者声音的处理，对从事音乐的人十分有帮助。[2]
3.计算机技术在各行业中的应用
3.1计算机在办公自动化中的应用
随着计算机技术的发展与应用，企业办公已经逐渐摆脱了纸、墨、笔形成文件的方法，大大提高了工作效率。网络时代的工作人员必须适应信息化浪潮席卷全球的趋势，大力加快办公自动化建设步伐，积极适应办公自动化的需要。
实现办公自动化以后，大部分工作都可以借助先进的办公设备实现对文字的处理、信息传递、检索的现代化管理，使工作人员从繁忙、低效率中解脱出来。办公自动化的应用大大提高了工作人员的工作效率，减少时间和人力的浪费。因此，要实现以计算机为核心的信息处理就要培养出一批高学历、高素质的复合型人才。[3]
3.2计算机在人工智能领域中的应用
人工智能是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能理论、方法、技术及应用系统的一门新技术科学。人工智能是计算机学的一个分支，该领域研究的主要包括机器人、语言识别、图像识别和专家系统等。人工智能是一门及富有挑战性的科学，从事这项工作得人必须懂得计算机知识，心理学和哲学。人工智能的主要目标是使机器能够胜任一些需要人类智能才能完成的复杂工作。例如繁杂的科学和工程计算都是需要人脑来完成的，现在利用计算机不但能够完成此项任务，而且还能够更快更好的完成。可见复杂的工作是随着时代的发展和技术的进步变化而发展的，一方面不断获得新的进展，一方面又转向更具有意义和挑战性的目标。目前能够研究人工智能的主要手段和实现人工智能的机器就是计算机。
3.3计算机在电子商务中的应用
电子商务通常是在全球各地广泛的商业贸易活动中，在开放的网络环境下，基于浏览器的服务方式，买卖双方进行各种商贸活动，实现网上消费的商务活动，实现与金融活动相关的一种新型的商业运营模式。
3.4计算机在教育教学中的应用
早期的计算机辅助教学是非常机械的，显然，这种软件不能激发学生的创造力和想象力。随着多媒体技术的广泛应用，教育教学中应用的软件不仅仅是文字和图像那么简单了，还包括声音、语言和三维动画等视频。有些软件还可以采用真人发音方式，让学生学习语言发音，这些软件采用了仿真技术，不仅使教育发生了根本变化，还可以让学生在学校里就能体验计算机的应用，使学生牢固的树立了计算机意识，有助于复合型人才的培养。
计算机在教育领域的另一个重要作用就是远程教学。当今网络技术和通信技术十分发达，使学生和老师之间在家里就能相互通信，目前，许多大学都开展了远程授课。
4.计算机现代办公软件应用的问题
随着计算机的普遍应用，现代办公软件的应用逐渐趋于多元化，也日益凸显出重要的作用，但是由于我国的办公软件起步的比较晚，我国信息化总体水平偏低，许多产业尚不能完全满足计算机现代化的应用需求。另外，科技成果转化慢，缺少高素质的专业型人才，致使在算计在现代办公软件上没有发挥好真正的作用。因此，为了提高办公自动化软件应用，我们必须对软件内容进行深入分析，提高计算机操作人员专业水平，从根本上解决软件应用问题，从而提高计算机在我国办公软件中的应用水平。[4]
5.提高计算机在现代社会中的应用
目前的办公软件的应用是为了提高办质量和效率，加快信息化步伐，并从单一的应用向智能化、多样化、多功能化转变。
5.1加快现代办公软件的开发。目前我国使用的大部分办公软件都不是自主研发的，好多都是国外引进，这样就严重制约了我国办公软件研发的水平，因此，需要我们加快对多行业办公软件的研发，实现真正的自主研发，从而加快我国经济建设的步伐。
5.2加大对人才的培养。办公软件离不开人的操作，只有加大对高素质人才的培养，才能真正满足现代办公的无纸化操作，这就需要我们在学校里增加实践经验，加强对人员素质的培训，这样才能真正实现办公软件的应用。
5.3提高管理水平。目前许多企业都已经从过去单一的办公模式转化成效率高的现代办公模式，这就需要我们强化对企业的管理水平的提高，从思想上加强对办公软件的认识，强化管理水平，从而提高我国的经济效率和社会效率。
结语随着科技的发展，计算机的普及，现今的办公软件的应用涉及到社会的方方面面，也对时代的发展起到重大的推动作用，并成为数字时代的一次重大变革。因此我们只有加强计算机在社会办公中的应用，提高自身应用水平，真正实现现代社会办公软件的应用，从而推动社会的稳定发展。
参考文献
［1］丁东阳.计算机技术在当今社会的应用及前景展望.才智.2013-01-15
篇9
【中图分类号】G40-057 【文献标识码】A 【论文编号】1009―8097（2008）13―0125―03
引言
教育资源是网络教育的基础，美国在教育资源建设起步早，建立了美国教育资源信息中心ERIC（Educational Resources Information Center），教育资源搜索联盟GEM（The Gateway to Educational Materials）等系统，提供了丰富的教育资源，包括教学研究，教学计划、课件、网络课程、教师求职等信息。中国的国家基础教育资源网和广东省基础教育信息资源中心也提供“教学素材类资源、主题学习性资源和网络课程资源”。这些资源、服务的分布性和异构性使得教育资源共享在实施阶段往往走向混乱。将人工智能技术应用于教育资源信息管理可以实现教育资源的智能化和网络化。国家已经加大涵盖各级各类教育的信息资源开发的力度，北京，上海，广东等地已经投入了大量资金进行基础教育资源库的建设。如何将开发好的教育资源方便有效的利用成为了教育资源管理的一个研究热点。现代教育资源系统是一个复杂开放的分布式系统，Multi－Agent是分布式人工智能的新技术，能使逻辑上和物理上分散的系统并列、协调地运行得以解决。将Multi－Agent技术应用于教育资源管理中，使得教育资源的共享方式从个人，单个单位共享发展到网络的智能化共享阶段。
一般认为，Agent 是一种处于一定环境下包装的计算机系统， 为实现设计的目的它能在那种环境下灵活地、自主地活动[1]。从建造Agent 的角度出发， 单个Agent 的结构通常分为思考型Agent、反应型Agent 和混合型Agent。MAS （Multi- Agent System）即多Agent 系统产生的最直接的原因是， MAS 的协作求解问题的能力超过单个Agent， 并且MAS 与已有系统或软件的互操作、求解数据和控制具有分布特性的特点以及提高系统的效率和鲁棒性等。多Agent技术是人工智能的一个重要成果，它由分布在网络上的多个自治的Agent通过相互作用组成的智能体系统，具有自治性、交互性、协调性、适应性等特点，非常适合处理分布异构的动态问题[2]。
在教育资源信息采集中，采用多Agent技术具有重要意义。本文将多Agent技术应用于教育信息采集系统，使得基于资源的学习成为可能。学生通过对教育资源信息进行筛选、分析、综合，并将其应用实际问题的解决中，达到对知识的深层建构，形成信息加工和解决问题的能力。
一 系统架构
1 系统框架结构
教育资源信息采集系统从互联网、数据库以及各类文档等信息载体获取相应的信息，并将其存储在系统信息库中，并与特定的教育任务相结合解决实际问题。本文提出了基于Multi－Agent教育资源采集系统模型如（图1）所示，包括教育资源信息采集Agent、教育资源信息分析Agent、教育资源信息管理Agent、系统管理Agent和教育资源信息库组成[3]。
系统管理Agent是整个系统的入口，各类用户通过它访问和管理教育资源信息。
信息采集Agent是系统关键所在。只有采集到了足够的而且是有用的信息，用户才能够对这些信息作出适当的处理来完成任务。教育信息资源是动态变化的，存放教育资源的不同数据库是异构，信息采集Agent对特定的任务进行采集提高了信息采集的导引能力[4]。
教育资源信息分析Agent一方面根据规则库分析库内信息，对教育资源信息进行规范化处理。另一方面根据网络用户对资源的评价对资源设置等级，并通过教育资源信息管理Agent对教育资源信息库内的资源信息进行删除、修改处理。
信息管理Agent根据系统管理Agent的要求，将用户任务分解成子任务分配给不同的信息采集Agent和信息分析Agent，并将处理结果返还系统管理Agent[5]。
教育资源信息库出于对知识产权方面考虑，信息库内不保存资源本身。教育资源信息库按照教育资源类型分类存储，按照素材分为文本、图形、音频、动画、视频五个数据表，这样搜索起来效率就很高。每一类别的资源有其属性，如素材编号、类型、学科（专业）、适用对象、适用的年级，来源、URL、内容简介、关键词、素材编写时间、素材编著者、素材长度。不同类型的资源属性也不尽相同，比如图像素材的属性还包括分辨率、扫描分辨率、颜色数等，而视频素材包括数据量、帧数、关键帧、帧规格、情感类型、播放时间、采样频率等方面属性。
2 系统工作流程
用户通过系统管理Agent请求执行特定的教育任务，系统管理Agent将用户需求任务交给信息管理Agent。信息管理Agent接收系统管理Agent的指令，将任务分解成子任务，分配给相应的信息采集agent。信息采集Agent完成单一采集点的信息采集任务，从信息管理agent处接收采集指令，首先从信息库中提取数据，并按照实现定义好的协议格式将数据打包，并将数据传送到系统管理Agent，再交由信息管理Agent处理。如果本地信息库中没有相应的信息，则与系统中其他采集Agent通信，协作完成采集任务，并将采集回来的信息经过信息分析Agent整理存入信息库中。
系统管理Agent代替了传统的用户和数据库直接交互。它不仅有友好的用户界面接受来自用户的请求，并且能将用户的请求转化为Agent能够识别的命令，并通过学习适应用户的习惯、偏好，在适当的时候给用户某些必要的提示，启发其顺利高效地使用系统。根据用户的信息需求， 系统Agent将教育资源的URL、类型、学科（专业）、内容简介、关键词、适用对象、来源等属性以网页的形式及时反馈给用户。信息管理Agent的功能是对教育资源信息库进行添加、删除、修改、排序和查询等管理。教育资源信息管理Agent把教育资源信息采集Agent采集到的信息写入教育资源信息库，之后通知教育资源信息分析Agent对其进行分析，教育资源信息分析Agent根据规则库进行分析，并将分析结果通知信息管理Agent。信息管理Agent起到了教育资源采集Agent、分析Agent和教育资源信息库之间的桥梁作用。
本系统作为智能化的教育资源信息采集系统，相对于传统教育资源站点有自身的特点。信息采集Agent是系统关键所在。只有采集到了足够的而且是有用的信息，用户才能够对这些信息作出适当的处理来完成任务。教育信息资源是动态变化的，存放教育资源的不同数据库是异构，信息采集Agent对特定的任务进行采集提高了信息采集的导引能力；信息分析Agent对采集信息进行处理，一方面根据规则库分析库内信息，对教育资源信息进行规范化处理。另一方面根据网络用户对资源的评价对资源设置等级，并通过教育资源信息管理Agent对教育资源信息库内的资源信息进行删除、修改处理。
二 关键技术
1 教育资源信息采集Agent
（1） 教育资源信息采集Agent
教育资源信息采集Agent它可自动采集Internet上的文本、图象、声音、视频、动画等有关教育资源属性及其评价的相关信息，并定期自动更新。它为后继的教育资源信息分析Agent提供丰富的教育资源信息库。教育资源信息采集Agent具有自动探测前进功能。Agent探测前进是指发现有和知识模块内容相同的信息通过链接来搜索未知站点，假设Internet是一个有向图，那么Internet上的每一站点内的每一网页就是图中的一个结点，网页中的连接就是有向图的边。教育资源信息采集Agent起始抓取页面看作是该图的根结点，利用图的广度优先遍历算法采集站点。
（2） 教育资源信息采集Agent的工作原理
信息采集Agent的基本模型由采集器、目标模块、知识模块、效应器、通信机制和信息处理器组成（如图2）。教育资源信息采集Agent是思考性Agent，当Agent根据目标模块的任务被激活时，采集器开始探测和接收外部信息流，信息处理器根据接收到的通讯原语、知识模块信息、效应器决定是否接受任务，并激活相应的部件。目标模块以任务表的形式来表示，初始由用户静态建立。知识模块存放有关教育资源方面的关键字，如媒体素材、题库、网络课件、案例等。信息处理器根据采集器探测到的链接和知识模块的信息比较，发现了有符合的链接，信息处理器通过通讯机制把相关的信息通知教育资源信息管理Agent写入教育资源信息库，同时修改目标模块。效应器根据信息处理器的控制命令执行具体的事务处理。比如信息处理器在进行一项任务的同时又接收到新任务，可先把任务放在表中，然后根据优先级进行处理。
2 教育资源信息分析Agent
（1） 分析Agent
目前常用的信息过滤方法有如下4种：基于关键词向量的信息过滤方法;基于文章集的信息过滤方法;多Agent过滤方法和进化式信息过滤方法。教育资源信息分析Agent属于混合型Agent，它是由感知器、效应器、通信机制、信息库、规则库组成。它既能够快速地响应外来信息和感知环境的变化，又可以对信息进行筛选，并将处理的信息排序。
（2） 教育资源信息分析Agent
教育资源信息是以Web文档形式存在，通常采用VSM（Vector Space Model）作为其特征的表示方法，将信息组织划分为文档集合、文档、标引词三个级别。教育资源信息分析Agent信息库是资源类型划分的文档集合经过处理后被设置成为特征值或特殊符号的集合，具体是把文档集合（Document）={文本信息，图像信息，音频信息，视频信息，动画信息}，按照教育资源建设规范的要求把文档集合中每一类文档的属性值看作是标引词，教育资源信息的标引词（Key）＝｛标题（Title）、创建者（Creator）、主题（Subject）、描述（Description）、出版者（Publisher）、贡献人（Contributor）、日期（Date）、类型（Type）、格式（Format）、标识符（Identifier）、源信息（Source）、语言（Language）、关联（Relation）、覆盖范围（Coverage）、权限（Rights）｝。这样就把教育资源信息设置成为一个二维表资源信息文档（Infor_EDU_Res）＝｛DocKeyi，j｝，i=0，1，，，4，j＝0，1，，，14。Agent信息库还包括一个资源信息评价表，表内包括四个健值评价总数，好的个数，中的个数，差的个数，信息评价表（Infor_Evalu）＝｛Evalu_Sum， Evalu_Good， Evalu_Nor， Evalu_Bad｝。教育资源信息分析Agent的规则库是把教育资源信息采集Agent所采集到的信息和资源信息文档（Infor_EDU_Res）比较并把得到的健值与教育资源信息分析Agent信息库的健值进行相似度计算，这样就可以把同一类型的资源信息放在同一个数据表里，便于用户的查询。然后通过对采集到的信息的评价设置成特征值对采集到的教育资源信息进行排序。
（3） 教育资源信息分析Agent的作用
教育资源信息分析Agent的作用有两个方面，一方面教育资源信息分析Agent根据规则库分析库内信息，对教育资源信息进行规范化处理。另一方面教育资源信息分析Agent根据网络用户对资源的评价对资源设置等级，并通过教育资源信息管理Agent对教育资源信息库内的资源信息进行删除、修改处理。
三 小结
基于Multi-Agent的教育资源信息采集分析系统充分发挥了Agent的智能性， 具体说明了各个Agent 的作用以及整个系统模型的运行过程，在教育资源信息采集Agent我们采用了探测前进，在教育资源信息分析Agent中我们探究了规则库的建构。从这个教育资源信息采集分析过程中也可以看得出，采集和分析的智能化得到了很大的提高，减少了人工的参与，采集的效率也得到了很大的改善，分析的明确性与有效性也在很大程度上得到了提高。
参考文献
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篇10
计算思维为计算机基础教学提出了新的机遇和挑战，有了计算思维的课程指导思想后，很多教育专家开始研究计算思维的落地问题[3-5]，专家们普遍认为：计算思维的落地就是如何在计算机教学内容与教学方法上提高学生用计算机解决实际问题的能力，即问题的求解、系统设计以及人类行为理解等[6]。基于此，構建适合引导和驱动计算机教学的项目和寻找更能激发学生兴趣、积极性的案例成为我们必须面对的问题。
1 计算机博弈项目是计算思维培养的重要载体
在2016世界人工智能科学诞生60周年之际，谷歌公司的AlphaGO围棋软件与世界围棋冠军李世石上演了“世纪人机大战”。2017年伊始，Master围棋网测又取得了60场全胜的战绩，随后，卡内基·梅隆大学的Libratus在德州扑克比赛中轮流击败了4名顶尖人类高手，人工智能再次引发了世界范围内的研究与开发热潮。目前很多学者认为：人类社会正在从“互联网+”向更高阶的“人工智能+”跃迁，智能科学与技术已经成为促进所有学科发展的重要因素，计算机博弈是人工智能领域的重要研究方向[7]。
计算机博弈项目涉及的方法主要包括：博弈问题的提出、棋盘的数据描述、棋面的评估模型、搜索算法的选择、算法的实现与优化、人机交互处理等方面，这些内容刚好与计算思维的思想相一致，非常适合培养学生的计算思维能力。
一段时间以来，学生网游上瘾困惑着家长和教育工作者，以何种方式引导青年学生远离网游以及网游的魅力一直是不解之谜。而多个高校的实践证明，计算机博弈项目能迎合青年学生的愉悦、冒险、好奇和高对抗需求，让他们在快乐中分析、编程、斗智，既长知识，也长能力，既培养了计算机实践与创新能力，也培养了计算思维、科研思维和团队合作精神。
学会将人的思维过程用计算机来实现，学会处理相关的问题，学会做好最优决策，这对于所有学生来说都是有助益的。计算机博弈项目是培养学生实践与创新能力的应用型项目，更是培养大学生计算思维的重要载体。
2 新课程体系与课程内容改革
现有的计算机基础课程体系没有充分考虑计算思维和创新思维能力的培养，也没有突出宽、专、融的教学特点，并且课程内容陈旧。2015年教指委推出了新版的《大学计算机基础课程教学基本要求》（以下简称基本要求）[8]，指出了新的历史时期计算思维能力的培养将成为大学计算机基础教学的新常态，对课程体系、教学目标和内容进行了全面阐述。
依据基本要求和部分学校的改革实践[9-10]，提出了适合沈阳航空航天大学应用型人才培养的宽、专、融相结合的大学计算机基础课程新体系（见表1）。新的课程体系以计算思维为主线，以培养学生的计算思维意识、计算思维方法和计算思维能力为目标，分为3个层次，每个层次设置不同的课程。随着课程体系的重新构建，各类课程的教学内容也重新进行了调整，例如：在第1层次，减少了Office方面的内容，增加了动手实验和Python内容；在第2层次，取消了VF内容，增加了C#内容；在第3层次增加了基于计算机博弈的科技创新平台的内容。
2.1 大学计算机基础课程内容改革
在大学计算机基础课程中，主要设置了4个模块：①计算机系统、网络与操作系统；②信息编码与信息处理技术；③数据库基础；④计算思维、算法与程序设计初步。在第4部分中，加入了排序算法、黎曼积分、机器博弈、旅行商、哥尼斯堡七桥等常用问题的算法。还特别增加了Python语言部分[11]，通过求解三角形面积，引出了顺序、选择和循环结构的基本用法；通过求解π的值，引出了蒙特卡罗方法和公式方法；通过蟒蛇的绘制，引出了Turtle库的使用方法。通过以上内容的学习，学生可以对程序设计的基础知识和利用计算思维解决问题的方法有一个初步的了解，初步培养学生程序设计的基本能力和计算思维意识。
以全面开放的形式设置了3个专项实验：计算机拆装、操作系统安装和计算机组网，通过学生亲自动手实验，提高学生对计算机硬件的认知能力和计算机维护能力。
2.2 计算机程序设计课程内容改革
在计算机程序设计课程中，本着为专业服务、与时俱进的思想，将课程设置成3个模块：C#语言主要面向航空类专业和创新实验班学生；VB语言主要面向文管类和安全类专业学生；C语言主要面向电子、自动化、材料、机械类专业学生。在开课过程中允许学生跨专业选课，学生可以选择更适合自己的语言或多种语言同时学习。
为了突出实践能力的培养，课程内容中增加了8个实验学时，专门用于综合性程序设计实验，该实验由3～4人组成的小组共同完成。在期初的时候进行动员，在期中的时候布置实验题目，在期末的时候进行答辩验收。通过综合实验，学生初步具备了利用所学知识解决实际问题的能力，培养了学生计算思维方法和团队协作精神。
2.3 将计算机博弈案例与教学内容深度融合
为了调动学生的学习积极性，将学生喜欢的计算机博弈项目作为案例融入教学中[12-13]，使学生在兴趣与主动学习中领悟计算思维。
在大学计算机基础课程中，讲授了计算机博弈的发展与竞赛概况、计算机博弈的空间复杂度与搜索复杂度、蒙特卡罗方法等。
在计算机程序设计课程中，以具体项目的形式为学生讲授了计算机博弈的评估方法、搜索算法、棋盘的数据表示与可视化制作等内容。
在计算机综合训练课程中，我们设计了与计算机博弈问题相关的课设题目，例如：爱恩斯坦棋的人人对弈平台设计、幻影围棋的开局设计、局面评估的建模方法等。通过博弈案例建模和典型算法设计，帮助学生掌握使用计算机技术解决博弈问题的途径和基本方法，为学生进一步开展计算机博弈科技活动打下坚实基础。
3 新形态化的教材建设
团队人员以《VB程序设计教程》为切入点，进行了新版教材的建设。教材的主要特点是新形态、立体化、数字化和案例式。除了纸质版教材，还在网络平台上了数字化教学资源，主要包括教学课件、案例素材、拓展案例、微视频、实验素材、参考资料等，这些资源非常有利于学生自主学习、协作学习和探究性学习。
微视频资源是针对重要知识点建设的，每个微视频大约3～5min，微视频的二维码印制在教材的相应章节上，学生可以通过手机扫描访问，实现了基于移动互联网的学习方式。微视频特别适合学生利用碎片化时间进行辅助式学习。
教材中的案例遵循5结合原则：①与数学知识相结合。例如：积分计算、矩阵运算、函数曲线等，都是学生熟悉的问题。②与趣味性题目相结合。例如：抽奖活动、分糖果游戏、开心农场等，都是学生喜欢的小项目。③与实际应用相结合。例如：高考录取、学生绩点计算、打气筒模拟、课堂点名等，都是学生经常面对的实际问题。④与专业知识相结合。例如：曲柄滑块机构，这是机械类专业学生应掌握的典型机构。⑤与計算机博弈知识相结合。例如：博弈搜索算法、棋盘的可视化设计等。通过有兴趣的教学案例引发学生深入学习与研究的积极性，也体现了寓教于乐的教学方式。
4 开展计算机博弈科技活动
沈阳航空航天大学从2011年引入计算机博弈项目以来，团队人员依托博弈项目，深入开展了寓教于乐、寓教于研、以研促教、以赛促学的创新人才培养模式[14]。
1）开展博弈科技研究和“大创项目”工作。
基于计算机博弈项目，很多老师开展了科技研究，并将科研成果应用于教学中。建立了博弈科研梯队，教师既能对博弈活动起到组织、指导和护航作用，又能在计算机博弈的科研中勇攀高峰，形成学科制高点，为科技攻关和实际应用创造条件。开展了计算机博弈科技社团工作，社团成员在老师的指导下，既可以参加科研课题，也可以组队申报大学生创新创业训练项目（简称大创项目）。学生与老师合作开展科技研究、撰写论文，形成了良好的学习与科研氛围。
2）开展计算机博弈竞赛工作。
计算机博弈项目具有喜闻乐见、挑战无穷的特点，深受学生喜欢。学校鼓励学生组成不断吐故纳新的代表队，支持学生参加各类计算机博弈竞赛（校级、省级、国家级和国际级）。到目前为止，共组织了6届校级计算机博弈比赛，平均每年参加人数达200余人。校赛选拔后组织集训，备战全国比赛，共组织学生参加了6届全国计算机博弈大赛和1次国际机器博弈大赛，营建了良好的校园计算机创新文化氛围。
5 取得的成效
1）学生课程成绩提升。
以计算思维为主线的教学改革方案使学生受益颇多，每年有4 000名学生学习计算机课程，学生课程成绩提高较大，例如：计算机程序设计课程平均成绩提高15%，大学计算机基础课程平均成绩提高10%。在期末对学生进行问卷调查时，大部分学生表示学习收益较大，对计算机技术的理解和利用计算机技术解决问题的能力都有较大提升。
2）学生竞赛成绩优异。
随着研发能力的不断增强，学生参加的计算机博弈竞赛项目也越来越多，现已达到12项，包括六子棋、点格棋、苏拉卡尔塔棋、亚马逊棋、幻影围棋、不围棋、爱恩斯坦棋、军棋、国际跳棋、海克斯棋、斗地主、桥牌。近几年累计获省级以上奖项100余项，累计获冠亚季军20项，其中幻影围棋、亚马逊棋、军棋、六子棋项目都曾获得过全国冠军奖项，总体竞赛成绩位居全国前几名，既提高了大学生的计算机创新能力，也促进了我国计算机博弈事业的发展，在国内高校中产生了较好影响。
3）学生科技成绩突出。
基于计算机博弈项目，学生与老师合作在CCDC国际会议的机器博弈（Computer Game）专题上已25篇，表2是发表的部分学术论文。学生在老师的指导下申报了大创项目30多项，表3是部分大创项目。
6 结 语
计算思维的理论研究在我国已经走过了6年多，现在应该是全面落地的时候。我们本着与时俱进、为专业服务的指导思想，调整了各门课程的教学内容，引入了Python、C#等程序设计语言，将学生喜欢的计算机博弈项目作为教学案例与课程内容深度融合，实现了竞赛与教学相结合的教学新模式。计算机博弈项目具有喜闻乐见、挑战无穷的特点，特别能引发青年学生的好奇心与研究热情，广泛开展基于计算机博弈项目的科技与竞赛活动，较好地培养了学生的创新精神和科研思维。计算机博弈项目是非常好的培养学生计算思维的重要载体。笔者希望本文能对高校的计算机教学提供一种参考，更希望计算机博弈能在更多的高校生根、发芽、开花和结果。
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篇11
关 键 词
生涯教育；学生发展指导；核心素养
中图分类号
G41
文献编码
A
文章编号
2095-1183（2017）07-00-04
随着学界对核心素养及学生发展指导的“鼓与呼”，广大中小学校纷纷“起而行”。学校是学生生涯教育的重要场域，学校生涯教育理应成为学生发展指导的重要路径。于是学校生涯教育热潮涌现，学界热衷于形而上的对各类生涯教育理念的臧否，基础教育界则聚焦形而下的多样技术工具的引进、多种项目活动的实施。一时之间，人人都是弄潮儿。
但不论是理论的研究还是实践的操作，都有不尽人意之处。学界的理论研究更多地停留在理论的“象牙塔”里，关注眼前多，高瞻远瞩少；坐而论道多，起而行之少；纸上谈兵多，具体操作少；形式建议多，实际效果少；单一评价多，综合考量少。如：有的研究从理论、理念、制度、内容、模式等方面做了细致的设计，但只立足于当前教育，而对未来的职业观、人才观和具体的操作避而不谈；而在一线学校，大多偏向由学校邀请不同职业的代表担任导师，利用讲解或座谈会的形式为学生介绍职业特点和要求，再由学生根据自己的爱好、性格、能力对职业作出意向选择。但这种方法受时间场地等客观条件和讲解者主观条件等的限制，学生难以对相关职业甚至更多职业有系统认识。而在生涯教育的评价上，有的学校只重视理论课后学生自己的评价，评价手段和对象较为单一，评价不全面客观，既没能在职前充分征求学生、老师、学校和家长的意见，也没能在职后听取学生、领导、同事、用人单位的意见等。
眼光不够长远，视野有所局限，思维比较僵化，行动必然落伍。对当前人类社会环境判断不足，对未来的人类社会发展、未来的教育认识不足，用“现在”的眼睛去窥探“未来”，没有关注到学校生涯教育的对象是走向未来的“人”……导致在很大程度上学校生涯教育研究的思路被桎梏，学校生涯教育工作的格局难以打开。
人发展的本质是从自然人发展为社会人。人的发展离不开生活空间，受生活空间各要素的影响。正因如此，人的发展呈现出鲜明的历史阶段性特征、地域文化特征。围棋国手柯洁在公开比赛中败于“阿尔法狗”之后，许多人才猛然发现，未来已来！当我们陶醉于“摩尔定律”和“超越摩尔定律”带来的人类智慧推动电脑“升级换代”的时，却忽略了科技发展给人类社会带来的“加速量变”。对未来如何认识？仅仅“人工智能”“基因改造”“大数据”等几个关键词就已经让我们觉得人类的未来扑朔迷离。作为发展人最重要的场域之一，学校如何把握好自己的角色，尽好本分，不辱使命？学校的生涯教育如何为未来的教育和社会提供更优秀的人才？
笔者认为，学校生涯教育不仅要“热”，而且要更“热”，但前提是不玩虚火，要烧就烧“三昧真火”：在科技已经改变了现在和未来的大背景下，学校生涯教育需要一种自我革命的勇气――冲出“象牙塔”，从内容、手段和管理三个维度，点燃未来之火，c燃科技之火，点燃博弈之火。
一、点燃未来之火
学校生涯教育要点燃未来之火，是说要站在未来的制高点，用未来的眼光指引学校生涯教育，而不是只盯着眼下。这就需要我们更新几种观念。
（一）未来的职业观
“不是我不明白，这世界变化快。”不用说很久，单是三年前的普通老百姓，就想不到今天坐在家里就可以享受到打车服务。科技改变未来，也改变未来的职业。未来的职业，必将发生令人惊讶的变化。可以确定的是，大量现有职业将会消失，而可能出现的新职业，也许是我们现在完全无法想象的。不仅如此，未来更换职业的频率将比现在更高。这一方面是因为未来的职业对人的专业技能将有更高的要求（低要求的职业“早已”被人工智能取代），使得不能胜任的人面临失业再就业的困扰；另一方面则是人对体验丰富人生和实现自我价值的要求更高，使得越来越多的人不再死守一份职业而愿意尝试不同职业带来的挑战与精彩。既然完全无法想象未来的职业，既然胜任不同的职业需要不同的能力，那么，采用课堂讲解和座谈会的形式来开展的生涯教育，能有多大的作用？
现在的教育要引导学生为未来的职业作能力上的储备，就需要站上未来的制高点。“我们应该明白自己擅长什么，而不是贸然进入由计算机设定好规则的赛场中。”[1]既然“这世界变化太快，我要比它更快”，生涯教育不能只停留在某些专业知识、技术技能上的传授和培养，而是要更着眼于脑力（尤其是想象力）的多维发展，综合素质的培养，坚毅、激情、自制力、乐观态度、感恩精神、社交智力、好奇心等与意志力而非智力有关的词汇应该成为学校生涯教育内容的关键词。
（二）未来的人才观
篇12
【中图分类号】G40-057 【文献标识码】A 【论文编号】1009―8097(2009)07―0120―04
教育资源是信息化教学的基础。随着教育信息化的深层次推进,互联网中的信息资源以指数方式增长,这些资源不仅在内容上多种多样,在表现形式上更是丰富多彩。它对教育领域的冲击与渗透使得网络教育资源的利用受到重视,并随之出现了新型教学模式,如:基于资源的自主探索式学习和协作学习等。然而海量的网络教育资源既为教育带来了强大的服务功能,也为资源的建设与管理带来了新的挑战。教育资源具有数据量大、形式多样、针对性强、教育性强等诸多特点,如何将分散、无序的资源整合起来,使“用户能方便、高效地将其利用于自己的学习和工作之中,并在大范围内实现共享是网络教育资源建设者必须慎重面对的问题。”[1]
一 教育资源管理面临的问题
随着信息资源飞速增长,对教育资源管理的要求也更加苛刻。而网络环境的复杂给教育资源的管理带来许多不确定性。
1 教育资源管理系统在网络过载,受到攻击的情况下很容易崩溃。系统一旦崩溃,所有辛辛苦苦积累起来的资料化为乌有,资源的开发利用和共享无从谈起。目前“教育资源管理系统在输入错误、磁盘故障、网络过载或有意攻击情况下,很容易死机和崩溃。”[2]而鲁棒性(robustness)的大小是在异常和危险情况下系统生存的关键,代表了系统健壮与否。简而言之,系统的鲁棒性有待加强。
2 教育资源管理系统需要连续不断地吸收新的教育资源。向用户提供可靠的信息输出。但是在发生故障时,教育资源管理系统容易停止工作,给用户带来较大的损失。而容错性(Fault Tolerance)是指在故障存在的情况下管理系统不失效,仍然能够正常工作的特性。很明显,管理系统的容错性较差,犹如一个经常断电的供电站,给广大用户带来不必要的烦恼与损失。
3 教育资源的扩张速度极快,对海量教育资源的分类显得越来越困难。原先的人为分类跟不上信息传递的频率,导致很难在较短的时间内找到用户迫切需要的资料,浪费用户的时间,也给教育资源的进一步推广使用带来障碍。
二 人工神经网络的特点
人工智能(Artificial Intelligence)是探讨人类智能的基本机理,研究如何利用各种自动机来模拟人的某些思维过程和智能行为,从而构造智能人工制品的科学。
人类对人工智能的研究可以分成两种方式,对应着两种不同的技术:基于心理角度模拟的传统人工智能技术和基于生理角度模拟的人工神经网络技术。从人脑的生理结构来观察,人脑的每个神经元大约有103~4个树突及相应的突触,一个人的大脑总计约形成1014~15个突触。用神经网络的术语来说,即是人脑具有1014~15个互相连接的存储潜力。虽然每个神经元的运算功能十分简单,且信号传输速率也较低(大约100次/秒),但由于各神经元之间的极度并行互连功能,最终使得一个普通人的大脑在约1秒内就能完成现行计算机至少需要数10亿次处理步骤才能完成的任务。根据人脑的生理特点,人工神经网络(Artificial Neural Networks,ANN)是由大量并行分布的单元广泛互连而成,通过各组成部分非同步化的变换,实现信息的整体处理任务,它的这一结构特点决定着人工神经网络具有高速信息处理的能力。它实质上是一种模仿动物神经网络行为特征,进行分布式并行信息处理的算法数学模型。其“工作原理是通过调整内部大量节点之间相互连接的关系,从而达到处理信息的目的。” [3]所以它具有自学习和自适应的能力,可以通过预先提供的一批相互对应的输入――输出数据,分析掌握两者之间潜在的规律,最终根据这些规律,用新的输入数据来推算输出结果。
人工神经网络中神经元处理单元可表示不同的对象,例如特征、字母、概念,或者一些有意义的抽象模式。网络中处理单元的类型分为三类:输入单元、输出单元和隐单元。输入单元接受外部世界的信号与数据;输出单元实现系统处理结果的输出;隐单元是处在输入和输出单元之间,不能由系统外部观察的单元。神经元间的连接权值反映了单元间的连接强度,“信息的表示和处理体现在网络处理单元的连接关系中。”[4]人工神经网络的本质是通过网络的变换和动力学行为得到一种并行分布式的信息处理功能,并在不同程度和层次上模仿人脑神经系统的信息处理功能。正因为这个重要特征,“人工神经网络采用了与传统人工智能技术完全不同的机理,克服了传统的基于逻辑符号的人工智能在处理直觉、非结构化信息方面的缺陷,具有自适应、自组织和实时学习的特点。”[5]它与专家系统的最大区别是,专家系统属于人类智能的功能模拟,而人工神经网络则偏重走结构模拟的路子。与其它智能系统相比,人工神经网络具有以下特点:
1 学习能力:学习能力是神经网络具有智能的重要表现,即通过训练可抽象出训练样本的主要特征,表现出强大的自适应能力。例如实现图像识别时,只有先把许多不同的图像样板和对应的应识别的结果输入人工神经网络,网络就会通过自学习功能,慢慢学会识别类似的图像。
2 分布式结构:人工神经网络力图“体现大脑的分布式并行计算和非线性等特征,依此而建构的网络是一种具有大量连接的并行分布式处理器。”[6]具有通过学习获取知识并解决问题的能力,且知识是分布存储在与大脑神经元突触相类似的连接的权重中。在传统的串行体系计算机中信息分布在独立的存储单元中,而在神经网络中,信息则分散在神经元的连接上。神经网络的信息分布特性,使之具有强大的容错能力和记忆联想能力。信息的分布存储提供容错功能。由于信息被分布存放在几乎整个网络中,所以,“当其中的某一个点或者某几个点被破坏时,信息仍然可以被存取。系统在受到局部损伤时还可以正常工作。”[5]
3 并行处理:神经网络主要是对人脑的结构模拟。各种神经元在处理信息时是独立完成的,不同神经元之间具有并行性,这种并行处理使得信息处理速度大大加快。信息处理方式由原来冯•诺依曼设计的串行处理变为对信息并行处理。
三 人工神经网络应用于教育技术资源的管理之中
将网络布线由原来的星型布线转向神经网络布线方式。应用神经网络软件,网络采用分布式结构,信息采用统一并行处理的方式处理,从而加强了网络的鲁棒性、容错性。同时发挥神经网络的自学习能力,对待不同的信息资源进行模式分类。神经网络模型考虑采用目前比较成熟的误差反向传播网(BP神经网络)。教育资源分类考虑设计关键词进行训练,同时设立样本训练方法,用BP算法对该网络进行训练。训练结束之后,神经网络就可以作为教育资源分类器来进行使用。
BP(Back propagation反向传播)网络又称误差信号反馈网络,是神经网络中使用最广泛的一类。它是一种有教师的学习网络,能够实现从N维到M维的非线性映射,采用梯度下降法实现快速收敛。BP神经网络采用的是并行网格结构,包括输入层、隐含层和输出层,经作用函数后,再把隐节点的输出信号传递到输出节点,最后给出输出结果。由图1可见各层次的神经元之间形成全互连连接,各层次内的神经元之间没有连接。
该算法的学习过程由信息的前向传播和误差的反向传播组成。在前向传播的过程中,输入信息从输入层经隐含层逐层处理,并传向输出层。第一层神经元的状态只影响下一层神经元的状态。如果在输出层得不到期望的输出结果,则转入反向传播,将误差信号(目标值与网络输出之差)沿原来的连接通道返回,通过修改各层神经元权值,使得误差均方最小。神经网络理论已经证明“BP网络具有强大的非线性映射能力和泛化功能,任一连续函数或映射均可采用三层网络加以实现。”[3]
其BP神经网络模型设计方案如下:输入层、隐含层、输出层。输入层与外界的信息来源渠道紧密相连,称之为接受信息的服务器。隐含层包含若干个存储器,代表若干个知识单元。存储器需要具备输入输出渠道,具备自学习能力,可以接受外界信息,也可以传送信息。输出层由传送信息的服务器组成。输出层接受到隐含层传来的信息之后,根据用户要求传送相关信息。层间联接根据模型设计方案来铺设。神经网络中的每一个节点,无论其在输入层、隐含层、输出层上,每台计算机上必须有相应的神经元器件,以便网络进行自学与联想记忆。BP神经网络管理系统的硬件实现。是将协处理器插入标准计算机中,通过运行神经网络软件包,以实现神经网络的硬件功能,可以使神经网络在任何计算机硬件和软件环境中得到所需要的教育资源处理能力。其设计的模型具有如下特点:
1 教育资源并行分布方式处理:在神经网络中教育资源是分布储存和并行处理的,即神经网络把教育资源分布地存储在神经元之间的连接强度上,而且对教育资源的处理是由网络中神经元集体完成的。在BP神经网络中,教育资源的存储表现为神经元之间分布式的物理联系,它分散地表示和存储于整个网络内的各神经元及其连线上。每个神经元及其连线只表示一部分教育资源,而不是一个完整具体概念。只有通过各神经元的分布式综合效果才能表达出特定的概念和知识。由于人工神经网络中神经元个数众多以及整个网络存储容量的巨大,使得它具有很强的不确定性处理能力。即使输入教育资源不完全、不准确或模糊不清,神经网络仍然能够联想思维持在于记忆中事物的完整图像。只要输入的模式接近于训练样本,系统就能给出正确的推理结论。
2 鲁棒性与容错性比较强:人工神经网络的结构特点和其信息存储的分布式特点,使得它相对于其它的判断识别系统如专家系统等,具有另一个显著的优点健壮性。当一个人的大脑因意外事故受轻微损伤之后,并不会失去原有事物的全部记忆。人工神经网络不会因为个别神经元的损失(网络过载、停电、突发故障)而失去对原有模式的记忆(管理功能)。另外“即使是突发事件,暂时使网络的硬件实现还是软件实现中的某个或某些神经元失效,整个网络仍然能继续工作。”[7]BP神经网络是一种非线性的处理系统。只有当神经元对所有的输入信号的综合处理结果超过某一阈值后才输出一个信号。因此神经网络是一种具有高度非线性的超大规模连续时间动力学系统,可以实现对教育资源不间断、长时间的持续管理。它突破了传统管理系统的局限,标志着教育资源管理能力的较大提升。因而神经网络具有极强的鲁棒性与容错性,有联想记忆抽象概括和自适应能力。
3 具有自学习和自适应能力:神经网络抽象概括和自适应能力称之为自学习能力,自学习是神经网络中最重要的特征。通过学习,网络能够获得教育资源的分类知识,适应环境。在训练时,能从输入、输出的数据中提取出规律性的分类知识,记忆于网络的权值中。并具有泛化能力,即将这组权值应用于一般教育资源分类的能力。另外,BP神经网络的分类能力学习也可以在线进行。
以教育学院教育技术学资源管理为例,输入层由两台高性能的服务器组成,中间设七个知识单元,输出由两台输出服务器组成。隐层的七个神经元分别为计算机软件资源室、课堂教学资源室、“影视创作资源室、计算机教育应用资源室、网络技术资源室、传统教学资源室、传统媒体使用资源室。”[8]模型图如图2所示:
教育技术学资源管理系统一种可编程的动力系统,其存贮、加工和提取教育资源均是可编程的。输入层负责对教育技术学的相关教育资源进行筛选比较,然后根据学习后的分类能力对资源予以分类,将所有的教育技术资源分布式存储在隐层的各神经元中,需要处理时根据用户需要,从各个神经元中取出信息并行处理,输出到输出服务器中,提供给用户。用户可以将用户要求直接给输出处理平台,传递给输出层后,由输出层将用户要求反馈给中间隐层。也可以将要求送给输入处理平台,传递给输入层,进行筛选之后将信息传送给中间隐层。即使系统突然面临网络过载问题,由于存储是分布式的,可以很容易地将信息资源分配下去。即使突然停电,由于相关资源已经存储完毕,损失微乎其微。系统的鲁棒性大大加强。同时如果系统发生突然故障,由于输入渠道有两条,所以可以很轻松地用另一个服务器处理。输出处理时也是如此。因此系统的容错性也得到提高。至于模式分类,则需要较长时间的训练和大量的样本。一旦BP神经网络模型训练完毕,日后教育技术学资源分类就显得十分轻松。只需将关键词输入准确,便可以进入相应的知识单元存储起来。处理信息时,根据用户需要,有不少不同类别的资源需要统筹规划、联合利用,才能得到用户需要的结果。这儿就可以充分发挥神经网络并行处理的特点,有条不紊地对信息加以处理。其总体示意图如图3所示:
四 结语
教育信息化的核心问题是教育资源的应用和管理。神经网络式的教育资源管理系统把教育资源存储、教育资源管理、教育资源分类、教育资源动态升级四大特色功能进行整合,全面突破了“当前基础教育信息化过程中的应用‘瓶颈’。” [9]其最大的特点就是突出了教育资源的管理功能,通过以一个统一管理平台为核心的方式,对各类教育资源进行优化、整合,改善了以往教育资源管理从单一功能角度进行设计,各功能之间不能相互结合,造成资源管理困难和资源互不兼容的问题,实现了教育资源的价值最大化。值得注意的是,由于管理系统采用神经网络的结构特点进行设计,其鲁棒性、容错性和模式分类能力较强,较之传统教育资源管理方式比较起来,不仅提取和输入变得十分简单,而且对大量资源的分类式识别也大大加快,提高了管理效率。分布式存储提高了教育资源的存储容量,而“并行式处理又加大了教育资源的处理速度,同时系统在应付突发事件和网络攻击方面,应变能力大大增强,”[10]其可靠性与可用性也有突破性的提高。同时,在教育资源管理过程中,系统能抓住教育资源应用与管理过程中的关键问题,关注用户的反馈,即时更新教育资源,加强了教育资源的建设,为教育信息化的持续发展提供了有力的保障。
参考文献
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[5] 韩立群著.人工神经网络理论设计及应用(第1版)[M].北京:化学工业出版社,2002.
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[7] 王国旗,张辛亥,肖.采用前向多层神经网络预测煤的自然发火期[J].湖南科技大学学报(自科版),2008,(2):20-22.
篇13
新课程理念对高中信息技术课程的要求2001年6月教育部颁布《基础教育课程改革纲要（试行）》，规定将信息技术列为必修课程，并与同年下半年开始启动普通高中课程标准的制定，并于2003年1月6日审议通过了《普通高中技术领域（信息技术）课程标准（实验稿）》（以下简称《标准》）。信息技术课堂中，如何有效地组织教学活动来实现目标，使用什么样的方法才能适应课程的要求，是信息技术教师迫切需要解决的问题之一。
一、信息技术新课程模块结构
高中信息技术课程包括必修与选修两个部分，共六个模块，每个模块2学分。高中信息技术课程总学分为2+2+（x），其中必修2学分，科目内选修2学分，跨领域选修x学分。
必修部分只有“信息技术基础”一个模块，2学分。它与九年义务教育阶段相衔接，是信息素养培养的基础，是学习后续选修模块的前提。选修部分包括“算法与程序设计”“多媒体技术应用”“网络技术应用”“数据管理技术”和“人工智能初步”五个模块，每个模块
2学分。选修部分强调在必修模块的基础上关注技术能力与人文素养的双重建构，是信息素养培养的继续，是支持个性发展的平台。模块内容设计既注重技术深度和广度的把握，适度反映前沿进展，又关注技术文化与信息文化理念的表达。
二、普通高中信息技术新课程改革
1.归属于技术领域
