人工智能教育趋势范文

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中图分类号：F275 文献标识码：A 文章编号：1002-5812（2017）07-0064-03

随着服务型政府执政理念的深入民心，纳税服务日益成为税务机关征收管理活动中的重要话题，尤其是在税务机关纳税服务体系的建设、考核、优化发展等方面都被各界广泛而深入的探索。然而，由于当前许多的理论探讨对纳税服务的界定不甚清晰以及未充分考虑税收的内在特征，导致纳税服务不但未起到提高税收管理的效果，反而严重制约税收征管效率和税收公平。

一、纳税服务的内涵

（一）纳税服务的涵义

在我国的《纳税服务工作规范》（国税发[2005]165号）中，把纳税服务定义为税务机关按照税收法律、行政法规的规定，在税收征收、管理、检查和实施税收法律救济过程中，向纳税 人提供的服务事项和措施。按照这一行政法规的规定，纳税服务是针对税收征管查及救济中的服务事项及措施，也就是说纳税服务是服务于纳税及救济行为而非纳税人本身。如果把纳税服务对象由涉税行为转为具体纳税人，纳税服务就会出现力所不逮。这是因为从纳税人权利义务角度看，作为社会主体的纳税人，其所有的权利并非都对应着纳税服务，也不是全部在纳税服务中实现。因为作为纳税人，其与税务机关发生关系的前提是纳税义务的存在，纳税人对税务机关的权利需求主要是纳税方面的服务，而非其他方面的服务。从税务机关的权限看，也没有能力实现纳税人的所有权利，对于基层税务部门来说尤为如此。因此，税务部门提供纳税服务必须紧紧围绕涉税行为这个主旨目标，而不能舍本逐末，无限扩展服务的范围。

关于纳税服务的内容，在《纳税服务工作规范》中可以看出主要有纳税咨询、税法宣传、纳税信用等级评定管理、简化办税方式和程序等，主要涉及到纳税管理员、税务稽查等几个相关职位。总体上，纳税服务的内容可以分为税收咨询服务、税收信息服务、税收办税服务、税收援助服务等几类。

（二）纳税服务与税收管理的关系

当前，由于我国正处于经济体制改革转型期，税收征纳矛盾在这一时期也显得较为突出。为了缓解征纳矛盾，创造良好的征管环境，各级税务部门都把纳税服务提升到空前高度，作为一项极其重要的日常工作来抓，甚至有些税务部门提出把纳税服务向纳税人无限延伸的说法（甘肃经济日报，2010）。那么，税务机关究竟应该负有哪些纳税服务职责，纳税服务与税收管理是什么关系呢？

从税收特征看，税收无偿性是税收的本质体现，反映的是社会资源所有权、支配权的无偿单方面转移，即由纳税人无偿转入政府手中，这一过程并不是等价交换。由于不存在等价交换物，税收对纳税人意味着经济负担，这是无法避免的。而作为自利的理性市场经济人，弱化和减小这种负担是纳税人的现实选择，因而，纳税人存在有税收而不遵从的内在动力。

而税收管理是以法律为依据，根据税收的特点及其客观规律，对税收参与社会分配活动全过程进行决策、计划、组织、协调和监督控制，以保证税收职能作用得以实现的一种管理活动。由于税收与纳税人追求自身利益的经济活动的行为模式并不一致，税收管理则以严格的法定征税程序规范要求纳税人自觉或非自觉地满足其管理要求。当纳税人违背法定征收程序要求（即税收不遵从）时，则会付出额外的遵从成本，同时税收管理成本也随之增加。而这些征纳成本最终要由社会公众（纳税人）承担，它的存在事实上增加了税收价格，是一种社会的无谓损失。

税收不遵从在具体纳税行为时可能会表现为：①纳税人不能正确认识税收的性质与作用； ②纳税人不能完整、正确地理解税收法律法规（无知性税收不遵从）；③纳税人不愿自觉、准确、及时地履行纳税义务（自私性税收不遵从）等形式。要消除各种税收不遵从，促使纳税人由税收不遵从转化为税收遵从，在税收管理上通常采取纳税服务、税收监控、税收保卫及税收救济等措施，使无知性不遵从转化为引导性税收遵从，使自私性不遵从转化为约束性税收遵从，使对抗性不遵从转化为防卫性税收遵从。

可以看出，纳税服务是实现纳税不遵从向纳税遵从转化的重要手段，是纳税人违背税收管理属于无知性不遵从时，减少甚至消除这些不遵从导致的征纳成本的措施选择。纳税服务并不是对税收法规制度以及税收管理机构合法权威的否定或漠视，而是以提高税收管理效率为根本目的一项重要的税收管理服务和措施。准确的说，纳税服务与税收管理并非同等关系，而是税收管理的重要组成部分。

（三）纳税服务的对象与职能

正如前面所述，纳税服务是服务于纳税及救济行为而非纳税人本身。也就是说，纳税服务的对象是涉税行为。既然是税务机关对涉税行为提供的服务与措施，那么服务的职能目标显然是使得涉税行为遵从税法要求，确保税收法律、法规、政策的有效执行。显然，纳税服务作为一项重要的税收管理措施和手段，其职能就是促进纳税人的税收遵从行为，提高税收管理效率，降低税收征管成本，纳税服务的开展应该围绕这一目标进行。

二、当前纳税服务存在的问题

（一）混淆了纳税服务与税收管理的关系，把纳税服务凌驾于税收管理之上

20世纪70年代末80年代初，声势浩大的公共部门管理变革运动在世界范围内兴起，目前一般称之为“新公共管理运动”，其理论基础主要是新公共管理理论，该理论的精髓在于将现代经济学和私营企业管理理论和方法引入公共部门的管理之中，提高政府工作的效能。该理论认为，政府的工作应当以顾客为导向，应当增强对社会公共需要的回应力，转变政府角色，建立服务型政府（楚文海，2012）。

近些年，受新公共管理理论影响，建设服务型政府成为我国行政管理体制改革的目标模式，以服务为导向的税改也被描述为服务型政府建设目标中的重要内容，以至于当前基层税收管理中大有皆以纳税服务和纳税人满意为导向，而纳税服务对税收管理质量、效率及税收公平的影响却被有意或无意的忽视了。但是，即使是新公共管理理论中理性经济人假设，也无法否认大量市场经济人纳税自私性不遵从的存在。而纳税服务对自私性不遵从的作用几近于无。因而，离税收管理强制性特征下的纳税服务，会造成税务人员为了所谓的“纳税服务”不愿管理或者不敢管理，进而不可避免地对整个税收管理体系造成无法挽回的伤害。纳税服务只是税收管理的一项措施和手段，它并不比其他税收管理措施更重要，也绝不能以牺牲税收管理为代价。

（二）对纳税服务职能目标认识不清，服务对象的定位错误

由于对纳税服务的职能定位偏差，当前普遍把纳税服务等同于为纳税人服务，造成了纳税服务目标的混乱。现在对纳税服务工作考评很少着眼于对提高纳税遵从度、提升税收管理效率的方面，而是着重于解决税企矛盾、提高纳税人满意度、实现零投诉等方面。客观地说，当前税企矛盾的产生多数来自于税收管理效率方面，而税制问题和税收管理体制问题是税收管理效率问题的产生根源所在，要从根本上解决这些税企矛盾需要着重处理好的是内部管理体制，激发人员积极性，提高人员素质。纳税服务是解决税企矛盾、提升纳税人满意度的重要条件或者说必要条件，但是绝对不是充分条件，由此，把上述问题解决情况作为考核纳税服务的标准也是不合适的。仅仅依靠纳税服务只能缓和或者掩盖这些矛盾，而无法从根本上解决这些矛盾。

（三）纳税服务实质性内容较少或过激，纳税服务的真实效果并不显著

该说，近些年由于纳税服务形式和手段不断创新，税务机关尤其是基层税务机关的办税环境得到明显改善。但深入分析不难发现，当前的纳税服务一方面多侧重于浅层次的表面工作。如将规范文明用语、建设硬件设施以及优化硬件环境作为提高纳税服务水平的主要手段。尽管这些服务举措使办税环境较以前有了很大进步，但过于追求表面化的服务难免会或多或少忽略了纳税人对实质的需求。虽然纳税服务工作都必须依托一定的形式，但只注重形式，会产生只是“口头上、材料中、墙壁上”的服务，忽视内容和效果，而不能落实到实际工作中。二是一些纳税服务理念过激。诸如由“组织收入为中心”转向“以纳税人为中心”、把纳税人由“管户”向“客户”转变、以“服务”取代“管制”等纳税服务新理念不断被提出。这些理念完全置税收内在特性于不顾，更多是通过纳税服务提升形象。必须要明确，税收作为纳税人单方面无偿支付，是不存在即期等价交换物的，纳税人具有逃避纳税的内在动力，这是税收具有强制性的根本所在。用服务取代管制，我们如何确保纳税人“客户”会无偿缴税收？如何确保不会因满足某一纳税人而损害国家和其他纳税人的利益？若是以纳税人为中心而非以组织收入为中心，那么国家设立专门的税务机关意义何在？过激的服务理念不可能真正促进纳税服务工作的提升，最终受到伤害的还是纳税人。

（四）把纳税服务局限于基层税务机关，限定其职能效用的发挥

纳税服务成效如何，通常在基层税务机关的税收管理工作中展现，这也导致了中央省市等上级税务机关不断强化基层税务机关纳税服务考核，期望通过提升基层税务机关纳税服务质量改善税企关系，提升税收管理质量。但是，把纳税服务工作的成效完全推予基层税务机关是有失偏颇的。诚然，纳税服务成效如何，与基层税务人员素质、纳税服务意识等因素有着必然的联系，但有很多纳税服务工作中存在的问题都不是基层税务机关所能改变或解决的。这既有税制制定缺陷方面的问题，也有当前税收管理体制方面的因素。

税制方面看，在制定税法时不仅要考虑当前经济形势，还要具有预见性，避免过于频繁的调整，最简单的税制体系一个重要方面就是应多年始终如一，便于计划，易于普及，实现税收遵从临时成本的最小化，便于纳税人做出各种计划安排，减少税收带来的超额负担。而税制的稳定性首先要求税法具有前瞻性。再则，我国税务机构上下级之间、国地税之间、地区之间缺乏协调，涉税事项协调难。按照现行的税务管理体制职能部门设置分工原则，一个涉税审批事项问题经常涉及到多个职能部门，如何统一协调简直成为无解难题。并且区域间同一涉税事项在管理归属上也差异较大，这些行政上归属的因地制宜导致的是业务上归属的不确定性，也给区域间协调配合带来较大困难。此外，上级税务机关各部门在工作部署时各自为政，相互间缺乏必要沟通，相同或近似的涉税资料采集等税收管理各自部署，导致基层税务部门重复向纳税人安排，加重纳税人负担。再有基层税务人员在纳税人疑难涉税问题向上级机关请示，因需层层请示或其他原因得不到及时或准确答复，也给基层税务人员纳税服务带来一定困惑。诸如此类问题，基层税务机关都无法解决，但纳税人的涉税事宜由于上述原因无法及时解决，直接表现的却是基层税务机关服务不到位。

三、优化纳税服务工作的思路及建议

（一）完善税制设计，解决好纳税服务顶层问题

通常说，税收制度越是设计的合理，纳税人无知性不遵从也就越低，纳税服务的压力也就相对越小。从优化纳税服务角度考虑，我国税制应尽快着手解决以下问题：一是加快法律体系构建。完善的税收法律体系是做好税收工作的重要前提和保障，同样也是做好纳税服务工作的先决条件。目前，税收法定原则没有得到全面有效的落实，纳税服务的规范性和受尊重度都远远不够，主要表现在：税收法定的宪法地位尚未实质性确立、税制改革的法治思维尚未系统性运用、依法治税的社会基础尚未稳固性形成。尽快改变当前税收实体法多以暂行条例代替税收法律，税法的权威性严重不足的问题。二是对于税收法律的明确性规定，不宜过度复杂细化和随意变更。虽然复杂详细的规定可以较好地限制执行机关的自行裁量权，堵塞漏洞。但对法律条文过度层层细化和随意变更不但增加基层税务机关执法难度和执法风险，也增加纳税服务工作困难。三是一些弊端重重的税收制度要尽快撤销。如税收管理中的事前审批制度，既影响税收管理效率，增加纳税人纳税负担；又容易产生权力寻租，增加基层税务机关执法风险。并且这种税收制度效率较低，税企责任区分困难，与当前纳税服务理念格格不入，显然这种制度撤销利大于弊。

（二）明确纳税服务职能，准确定位开展工作

纳税服务职能是税务机关在税收管理过程中，促进纳税人的税收遵从行为，提高税收管理效率，降低税收征纳成本。因而，纳税服务的着眼点应该放在税收管理过程中存在的问题和不足，通过纳税服务把管理效率提上去，把征纳成本降下来，尤其注重最小化纳税人额外涉税成本。在实际纳税服务工作中，少提“以纳税人为中心”“视纳税人为顾客”等口号，要根据实际税收管理需要，税务机关在组织收入过程中通过纳税服务解决好其职能范围内的征管问题，降低征纳成本。

（三）理顺税收管理机制，提升纳税服务效率

在具体纳税服务工作方面，着重解决好以下几个方面的问题：一是优化纳税服务工作流程。按照规范合理、流转有序、便捷高效的原则，对现行税收管理运行模式和程序进行理顺和完善，主要在明确工作环节、业务步骤和质量标准上下功夫。让各级税务机关人员明白“何时做、如何做和做到什么程度”，激励和提升人员素质和工作热情，努力解决税务行政管理存在的人浮于事的问题。而涉及纳税人的具体行政行为在不影响分权制约的前提下能合并的尽量合并，简化部分事前审批，强化事后管理，简化文书流转环节和表证单书，解决纳税人多头跑、多次跑问题，提高纳税服务效率。二是加强各环节的沟通协调，实现高效率协作。建立各级税务机关部门间的沟通协调机制，加强相互间信息互通和工作配合，提升纳税服务效能；建立国税、地税统一互动、协作运行机制，在税务登记、注销、纳税信用等级评定及工商户定额核定等涉税工作方面，实行信息共享和共同协作，以提高税收征管效率，优化纳税服务。三是强化与非税务机构的协作和信息共享。畅通第三方信息，与财政、工商、银行等部门的网络对接，减轻纳税人不必要的反复在不同部门间报送资料信息的负担。

（四）强化税务人员的专业化培训，全面提升人员素质和纳税服务水平

一是人员培训要按照岗位类别，根据不同岗位进行针对性培训，努力提升受训人员的业务技能和专业化水平。二是要提升培训级别，注重培训层次对受训人员的影响。通过一些高端培训，不但要让税务人员明白税法规定是什么，更要解决税法为什么如此规定的问题，要强化税务人员税法的立法本意的掌握。三是要讲究培训的方式方法。在条件允许的情况下，尽量减少视频培训，多进行专业人员的现场培训。根据笔者感受，受视频画面、音效及氛围等多种因素影响，视频培训的效果常常要比专家现场培训差一些。

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教育是着眼于未来的事业，教育的首要任务就是为未来社会培养相适应的合格人才。随着人工智能的诞生和发展，我国已经开始将人工智能应用于教育领域，并显示出人工智能对于弥补当前教育存在的种种缺陷和不足，推动教学现代化和教育发展改革进程起着越来越重要的作用。在现代医学发展中，工程科学与临床医学不断融合，相互进步。近几年，随着人工智能技术，机器人技术，虚拟与增强现实技术，3D打印技术与医学不断的融合发展，衍生出一系列的医学诊疗技术，仪器，大大推进了医学发展。从2013年到2017年，国务院、发改委、FAD连续发文，多次提及医疗走智能化、云化的趋势，为推动智能医疗领域保驾护航。智能与医学的结合已经是大势所趋，因此，为培养大量智能医学人才极有必要对智能医学教育新模式进行深入研究。

一、目前医学教育以及医学人才培养状况

智能医学工程是一门将人工智能、传感技术等高科技手段综合运用于医学领域的新兴交叉学科，研究内容包括智能药物研发、医疗机器人、智能诊疗、智能影像识别、智能健康数据管理等。

智能医学工程的毕业生掌握了基础医学、临床医学的基础理论，对智慧医院、区域医疗中心、家庭自助健康监护三级网络中的医学现象、医学问题和医疗模式有较深入的理解，能熟练地将电子技术、计算机技术、网络技术、人工智能技术，应用于医疗信息大数据的智能采集、智能分析、智能诊疗、临床实践等各个环节。实验教学正是融合型创新人才的最好培养方式。智能医学人才的培养需要各学科间的相互交融更为紧密，学生的创新应用能力才能得到更好的培养。与此同时，由于绝大部分医工结合的专业大部分归属与工科学院下，缺乏必要的临床经验，因而学生不能很好的把握新技术的应用。

而国内相关人才缺口还非常大，目前，国内仅仅有生物医学工程、医学信息工程等工科专业培养医工结合人才。但是囿于培养时间与培养模式，他们往往只能针对具体某一方向，并且目前的培养体系还多着重于工学技术的研究，缺乏临床实践。

二、智能+医学教育的必要性探究

2.1技术进步对医疗人员的诊疗帮助

以癌症的治疗为例，由于针对癌症药物的研究何药物数量非常巨大，对于普通医生在短时间内难以进行准确的判断针对癌症的研究和药物数量非常巨大，具体来说，目前已有800多种药物和疫苗用于治疗癌症。但是，这对于医生来说却有负面的影响，因为有太多种选择可供选择，使得为病人选择合适的抗癌药物变的更加困难。同样，精确医学的进步也是非常困难的，因为基因规模的知识和推理成为决定癌症和其他复杂疾病的最终瓶颈。今天，许多受过专业训练的医学研究员需要数小时的时间来检查一个病人的基因组数据并作出治疗决定。

上述问题在拥有工学、医学双背景的医生手中已经不是问题，通过目前日渐成熟的AI技术，对于大量的医疗数据进行检索，通过可靠的编程手段，通过人工智能技术，建立完备的医疗数据库，帮助医生进行诊疗。据调查，美国微软公司已经研制出帮助医生治疗癌症的人工智能机器，其原理是对于所有关于癌症的论文进行检索，并提出对于病人治疗最有效的参考方案，它可以通过机器学习来帮助医生找到最有效，最个性化的癌症治疗方案，同时提供可视化的研究数据。

2.2智能医学对于新时代医生培养的影响

人工智能通过计算机可为学生提供图文并茂的丰富信息和数据，一方面加强了学生的感性认识，加强了对所学知识的理解和掌握，从而提高了教学质量。同时，人工智能可帮助教师完成繁杂的、需适应各种教学的教学课程、课件等设计，使教师将更多的精力专注于学与教的行为和过程，从而提高教学效率。正如前面所述例子，智能网络模块化学习平台可使教学摆脱以往对于示教病例的依赖，拓展了学生们的学习空间和时间，可极大地提高医学学习效率和教学质量。

教育与人工智能相结合将会创新教育方式和理念。北京师范大学何克抗教授在《当代教育技术的研究内容与发展趋势》中提到当代教育技术的五大发展趋势之一就是“愈来愈重视人工智能在教育中应用的研究”。结合上述人工结合上述人工智能在医学教育中的创新作用，下面就人工智能结合医学学教育新模式提出一些构想。

三、交叉医学人才的培养

3.1建立智能医学人才培养体系的必要性

目前智能医学的研发和临床还存在隔阂，临床医生并没有很好地理解人工智能，无法从实践出发提出人工智能能够解决的方向，而人工智能的产业界热情高涨，却未必能踩准点，所以产业界需要和临床深度沟通融合，才能真正解决看病难、看病贵的问题，缓解医疗资源紧张。目前，国内仅仅有生物医学工程、醫学信息工程等工科专业培养医工结合人才。

3.2医学人才培养体系初步构想

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一、前言

当前的人工智能虽然还不够完善但其在人类的发展进程中起到了巨大的作用。因为其具有了超强的学习和分析的能力，在个人以及人工智能较量的过程中人工智能一直都是处在领先的地位，为此可以利用到人工智能来促进到人类社会的快速发展。

二、相关概念阐述

人工智能又称AI，是模拟物种智能应用的技术实现和科学。机器智能的科研市场领域包括各种图像和语言结构的快速识别，以及使用语言直接处理和服务机器人。它不仅相当于人类行为的智能，还可以系统地模拟物种的思维，并将在几年内超越历史上的物种。在未来，机器人不断学习，以使仿人机器人模仿人类的学习方式，在这一过程，获得新的各种知识，智能机器人的学习过程更快，可以实现对海量综合数据的深入分析。此外，人工智能机器人不仅可以获得更准确的结果，而且具有独特且更快的信号传输速率。许多科学家有能力超越人类自身。在深入思考核心问题时，实际上，很多人因为机器人是人类设计的，所以不可能超越人类的历史，但是人工智能机器人可能具有集成的学习功能，因此这种可能性将变得非常大。人工智能机器人具有继续学习技术的能力，没有人能够预测学习数据后的整体智能水平。

三、人工智能视域下机器人学习的适切性

在当前的文化和教育生活环境中，由于智能教育的兴起，大数据情境系统功能可以为学生综合分析和选择各种类型的信息，从而重用具有潜在影响的知识可以促进智能教育的发展。智能机器人继续学习，但借助计算机来分析综合数据，例如，以完全掌握规则并进行非常有效的分析和预测。可以看出，机器人正为人类智能教育而学习更有益。在教育中，信息化的进程在今天的时代，智能教育无疑已经成为吸引学生在学习过程中的重要因素。将学习与先进技术核心技术结合起来的方法有很多。人工智能机器人必然会给文化教育生态系统带来帮助。向人工智能机器人学习的方式很多，学校教师可以提高和教育的整体质量和效率，学生也可以赢得符合自身市场需求的学习服务，这有助于减轻学生和家长的负担。

四、人工智能视域下机器人学习的应用创新研究

从人工智能技术的角度来看，智能机器人学习是目前世界上最先进的技术。大数据在教育相关领域的应用具有很好的业务前景。人工智能机器人持续学习的应用可以帮助一些学生实现相关知识与数据之间的联系。

（一）机器人学习与教育之间的融合仅从当前的现象来看，大多数教师不了解核心技术，而了解该技术的人也不了解教育，这很容易导致无法在教育与核心之间形成良好的关系。因为技术研发人员不了解教育，所以不能从教育的多个角度审视开发过程，优秀的教师也不能从技术角度回应数据的全面发展。在人工智能开发领域，机器人应该深入地整合到学习和教育中。组织技术实施和教育核心领域的相关人员进行直接沟通和交流，使人工智能机器人在学习和应用过程中能够更充分地认识到技术研发和生产人员的过程。

（二）机器人学习在学习场景方面的应用人工智能在学校教育领域的应用，因其未来的发展趋势而呈现出明显的趋势。然而，随着学校教育核心领域的许多专业学科的介入，对学习人工智能机器人的要求将越来越高。当你开始学习同一个主题时，需要在同一个应用程序中逐步建立不同的场景。这对机器人来说更难在未来继续学习，但也是最值得创新的。仿人机器人普遍对大量综合数据进行深入分析，分析每个学习内容主题的特点和各部分学生的特点，并采取相应的更有针对性的基本教学方法，提高同学教育的速度和效率。

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一、引言

人工智能的不断发展与拓展促进了我国各个领域的发展，同时对各个行业产生巨大冲击，很多需要人工机械作业的领域将会使用机器人，造成大量人员的失业。面对如此现状，今后我们高中生如何做好职业生涯规划成为当务之急，只有深刻把握社会发展趋势，加强学习方向与时代潮流的匹配性，才能迎接挑战、抓住机遇、趋利避害，做好职业选择和规划，更好地适应今后的社会发展。

二、人工智能的发展现状和趋势

（一）人工智能的发展现状

“人工智能”一词最初是在1956年Dartmouth学会上提出的。它是计算机科学、控制论、信息论、神经生理学、心理学等多种学科互相渗透而发展起来的一门综合性学科。从计算机应用系统的角度出发，人工智能是研究如何制造智能机器或智能系统，来模拟人类智能活动的能力，以延伸人们智能的科学。目前，人工智能技术在美国、欧洲和日本呈现飞速发展趋势。随着人工智能技术的快速发展，人工智能已经在各个行业得到广泛应用，其中比较典型应用主要包括符号计算、模式识别、机器翻译、机器学习、问题求解、逻辑推理和定理证明、自然语言处理、智能信息检索技术以及专家系统等，这些在计算机领域、化学领域、医学领域以及矿物勘测领域等得到广泛应用，并取得较好效果。

（二）人工智能的发展趋势

技术的发展总是超乎人们的想象，要准确地预测人工智能的未来是不可能的。但是，从目前的一些前瞻性研究可以看出未来人工智能可能会综合模糊处理、并行化、神经网络和机器情感等进行全方位发展。随着全球化趋势的不断增强，今后人工智能会向着全球国际标准的方向发展。人工智能技术不断地在就业领域应用及发展，因此高中阶段就对自己的职业生涯有着规划是未来发展的必然趋势，并且美国、加拿大等先进国家早早的就把高中生职业规划教育课程安排在了高中阶段，相比之下安排职业规划教育课程的高中毕业生，甚至大学毕业生对自己的规划都有着明确的方向，我国目前某些地区高中阶段已经安排了职业规划类型的课程，相信不久高中生职业规划的课程也会出现在更多地区的校园。

（三）人工智能发展对就业的影响

随着机器眼下正在取代的首当其冲的是那些简单机械操作的劳动者，比如说我国工厂里的初级工人正在面临自动化的威胁。还有美国福特公司，不仅大量裁减蓝领工人，而且还要把工厂搬到别的州或国家去，那里税收更低、政策环境更宽松、工会更友善的，在这些地方使用机器人不仅可以提高作业效率和质量，而且能够极大的降低各种成本，能够为企业创造更多的效益。

随着人工智能的快速发展，人工智能对各个领域的就业产生了重大影响，我国也在往这个方向发展，对于IT行业，今后会大量使用机器人进行工作，制造业也在逐渐增加使用机器人。技术的进步，使得个人的生产效率得到了巨大的提升。虽然就短期而言，机器是不会一下子取代大多数人，但我们必须未雨绸缪、防患于未然。有一些机械的、长时间集中精神的、固定套路的工作，比如流水线工、司机、配药师等，机器比人还擅长，这些领域将会淘汰大量的工人，导致很多人员失业。而很多工作需要人搭配机器做才最高效，这些工作是主流的新工作，但是需要注意的是，在人和机器协作的过程中，机器一定会不断智能优化的，在单一专业的工作内容中，机器逐渐又会替代人，因此也会造成人员失业。对于人际沟通事务，由于需要人与人之间的交流，还是人比较擅长。审美是模糊的、社会性的，这个还是人比较擅长。

对于我们高中生而言，勤动脑，勤动手，不断创新，是未来立足之本。因此不仅要埋头学习知识，还要培养创新能力和实践能力，以应对迎接人工智能的挑战。

（四）高中生应该怎样规划职业生涯

面对人工智能的快速发展，今后我们高中生应当趋利避害，努力做好职业生涯规划，实现自我价值的增值，具体来说应当从以下几个方面入手：

1.增强职业规划的意识

高中生要根据自身的主观因素以及外界的环境因素，分析、归纳、选择自己的职业发展方向，并且制定相应的学习、培养计划，采取必要行动去实现目标。这种确定人生方向的规划问题应该在高中阶段每一个学生都应该对自己有着清醒的认识，并且得到自身的重视，对选考科目的选择及大学志愿的填报就不会盲目、无头绪，在高中阶段有了明确的目标会使自己的学习方向更加准确，学习积极性更加强劲，同时在就业选择上也可以尽量地少走弯路。

2.选择高水平的职业指导教师

高中生实现从学校到社会或者更高层学校的过程中职业规划具有重要的导向作用，因此在高中阶段一个好的职业规划指导教师对学生的影响有着重要的意义。首先我们选择的职业规划指导教师必须具备一定的任职条件，目前国家也一再的强调任职职业资格的严格性；其次就是指导教师要善于启发式指导学生，增强学生的独立思考能力，在教师的帮助下充分认识自己的天赋、特长、兴趣、能力、心理等方，发现和挖掘自己多方面的潜能，学会正确利用各方面条件充分发展。同时，要注意避免指导教师的思想左右了我们的思想，只有准确的认识自己，才能促使我们带着自己的职业规划继续努力进步。

3.自己的高中生涯规划

高中的三年，对一个高中生的人生有着重要的意义，因此高中阶段可以进行分阶段的自我管理培养。高一阶段：刚进入学校，通过学习了解学科特点，利用学校、教师、网络、社会了解就业动向，自我优势结合人才需求，明确选考科目，初步制定职业发展意向。高二阶段：正确处理选考科目学习与学考科目学习的关系，既突出专业知识又兼顾知识广度。高三阶段：更要处理好语文数学英语必考科目学习与选修科目深化拓展的关系，既要提高高考成绩又要深化拓展专业素养；既要强化高考复习又要重视面试培训，为参加高校自主招生考试或“三位一体”考试做好充分准备。因为近年来重点大学通过高考统一招生录取的名额正在减少，而自主招生或“三位一体”的名额大量增加，有志于就读名牌大学的学生要注意这方面的情况。同时高中生要根据自己的理想多去了解高校情况，多去了专业设置的情况，为报考适合自己的学校及专业做好信息准备。

4.积极参加选修课程，为今后的职业生涯做好基础

按照教育部有关规定，高中学校要开设选修课程。我们可以根据自己的兴趣爱好，选取自己喜欢的课程进行学习，这不仅可以及早的发现我们的喜好和特长，为我们的职业生涯做规划有着重要的参考意义，同时对我们的基础知识的培养也很重要，拓宽了我们的见识宽度，为今后的职业生涯奠定坚实的基础。

参考文献：

[1]刘界，黄冠，王冰洁.关于人工智能教育如何弥补当前教育缺陷的思考[J].内蒙古民族大学学报，2006，12（3）：50-51.

[2]焦加麟，徐良贤，戴克昌.人工智能在智能教学系统中的应用[J].计算机仿真，2003.20（8）.

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0引言

正如会计电算化替代传统手工会计一样，随着信息化、智能化、互联网、大数据等科技元素在会计信息化中的应用，人工智能悄然到来。自2017年“会计证被取消”，到普华永道、安永、德勤等国际会计师事务所纷纷推出财务机器人，这些举动在财务圈引起了轩然大波，许多中职学校会计相关专业的学生，担心基础核算会计将被人工智能取代，对未来颇感担忧。根据世界经济论坛2016年的调研数据预测，到2020年，在全球15个主要的工业化国家中，机器人与人工智能的崛起，将导致510万个就业岗位的流失，未来20年最有可能被机器人抢走饭碗的岗位包括低端制造业的生产、会计等［1］。2017年7月，中国《新一代人工智能发展规划》，将人工智能上升为国家战略。所以笔者认为，基于人工智能背景下的中职会计电算化专业人才培养方式将面临变革，在教学中应站在未来发展的高度，适应信息化发展，及时掌握人工智能相关技术，实现由传统会计电算化专业人才培养向智能化管理会计转型。

1人工智能的概念［2］

人工智能即AI。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术以及应用系统的一门新的技术科学，它是指由人工制造出来的系统表现出来的智能。目前人工智能在计算机科学领域内，受到了广泛的发挥。在机器人、经济政治决策、控制系统、仿真系统中得到应用。人工智能是信息技术发展的必然，它已悄悄地改变着人类的各行各业。人工智能在会计行业中应用，促使会计由简单核算向管理方向变革，推动了会计行业的发展，同时也促使着中职学校会计及相关专业的人才培养转变。人工智能取代传统的会计电算化操作人员是一种趋势，但也是一种转变，自我提升的机遇。

2中职学校传统会计电算化专业人才培养［3］

2．1课程偏传统基础核算类，轻参与、管理类会计课程

在多数中职学校会计电算化教学计划课程设计中，传统财务会计类课程占大多数，管理会计类课程设置单一或者没有。而财务机器人的出现，则能够替代大部分重复性、流程性基础会计核算工作。

2．2会计实操偏基础性会计技能，轻数据分析、挖掘

在实践教学及技能培养中，过于注重培养学生点钞、传票的翻打、会计书写、凭证装订，会计电算化软件操作机械性录入等。在当前大数据、人工智能背景下，可以让会计人员摆脱繁杂事务，重点放在会计数据分析与数据挖掘，为企业决策提供服务。

2．3课程偏模拟操作，轻实际操作

无论是手工核算还是会计电算化记账，大多数实操是模拟一个企业一个月的业务，学生根据教材或老师给予的信息进行会计处理，过账，做报表。一学期就是这样反反复复练习。学期结束，虽然考试合格，但仍有很多学生不明白为什么这么处理，特别在月末业务处理更加模糊不清，例如工资发放，计提税费、费用摊销、成本及费用结转等。还有绝大多数学生不知道真实环境如何计税、报税、纳税，只是理想中的学习，为了做账而做账。

3人工智能背景下的中职会计电算化人才培养［4］

3．1由基础核算型初级人才向有思想的中级人才转变

人工智能在会计行业中的应用，会计核算软件中的基础数据录入、凭证录入与审核、记账、编制科目汇总表、材料的收发统计、报表的编制等操作很容易被财务机器人替代，但是也有一些是机器无可替代的，需要有思想的“人”来处理。例如：由于大环境变化，企业的固定资产有明显减值趋势，而财务机器人并不能分析与判断这个固定资产是否会减值或减值多少，如果财务上不及时做出处理，将可能导致企业少确认资产减值损失，虚增了企业的资产和利润，对于企业来说，这属于信息失真。在大数据时代，中级类型的会计人才储备相对较少，中职学校的会计电算化教育，需要培养的应当是此类会计人才。教学会学生不能只拘泥于看财务数据，还要学会合理利用有效的会计数据服务于企业的发展，提高企业的核心竞争力。

3．2由传统的财务会计向人工智能环境下的管理会计人才转变

财务机器人的出现，替代了传统的财会人员进行基础数据的录入，日常凭证的填制、审核、记账；凭证、账簿、报表的生成；成本结转、折旧等财务处理；纳税申报等，这不仅提高了会计工作的效率，减少了传统的会计人员繁杂的日常账务处理工作，但同时也让传统的会计人员失去工作。作为会计的教育者，如何让学生在未来立于不败之地，不被财务机器人替代，就需要学校适应时代趋势，教学重点由传统的基础核算向智能管理型会计演变。会计从事的活动，除了重复、机械、烦琐的事情外，还可以创造更多价值，比如：评估、判断、沟通、协作、建议等。管理型计人才就是通过智能机器人核算出的精确信息，对企业的未来做出评估、预判、建议等，甚至帮助企业管理者做出决策。

3．3由会计电算化软件操作员向人工智能会计系统的设计者转变

人工智能环境下的财务机器人，实质就是一种自动化运行的程序，这种程序的设计，需要设计人员既要懂计算机又要懂会计。而现在的中职学校，会计电算化专业主要培养的是会计专业人才，操作会计核算软件，而很少在计算机方面进行教学。在人工智能环境下，懂得会计专业的人才只是人工智能会计系统设计的主导者，而计算机方面人才则根据会计法及相关规则进行系统设计，自动化处理会计业务需要想到协作，融会贯通。人工智能永远是基于系统的规则和大数据，如果规则发生变化，人工智能将无法起作用。在日常教学中，哪怕我们不能完全让学生掌握编写程序，但是应当教会学生看懂和读懂程序，对机器人“思想”进行修改，也算是人工智能的掌控者，而不是被替代者。

4人工智能背景下中职学校会计电算化专业人才培养应对策略［5］

4．1更新理念与改变教学计划

笔者认为，在人工智能背景下，在中职学校，会计及电算化专业办学理念中应加入人工智能等相关技术，同时其人才培养方案、专业建设、教学计划等方面都需要做出相应的调整，培养适应于人工智能时代复合型人才。例如，中职学校会计或会计电算化专业的教学计划中，计算机方面课程开设仅有计算机应用及会计电算化软件操作课程，数据处理、编程类或人工智能课程几乎没有，这样的教学安排不利于学生对未来人工智能的应对能力培养，应当增加相应的计算机方面课程，财务管理、会计政策、法律法规等人工智能无法替代的课程，减少将来可能被财务机器人替代的会计技能课程。

4．2提高教师人工智能等相关理念和技术

要给学生一碗水，教师必须要有一桶水，虽然人工智能的出现解决了许多教育上的难题，但是教师在人工智能背景下还需要增强自身信息化能力，学习人工智能相关理念，掌握人工智能相关技术。这就需要学校给予老师多点人文关心以及人工智能方面的继续教育。

4．3关注人文综合素质培养，让人工智能为我所用

财务机器人出现，会计人员有更多时间去从事财务机器人无可替代更具有情感类的工作，这些工作需要人与人之间的沟通与交流，因此，笔者认为，中职会计电算化专业教育，不仅需要培养学生人工智能动手能力，还要关注学生思想道德、人文综合素质的培养，提升学生的思想道德水平，教会学生爱岗敬业，诚实守信、乐于助人，激发学生的学习主动性和创造性。如果没有良好职业道德水平，即使掌握了人工智能技术，也将会破坏规则，让会计信息失真。我们不能教出人工智能的“奴才”，应当让人工智能为人类所用，做人工智能的主人。

5结语

总之，人工智能正在快速又深刻地改变我们的生活和工作方式，将人工智能用于会计行业会也将会不断得到规范。对于人工智能这类新兴技术在财务行业的运用初期可能会让学生产生恐慌、彷徨，认为学校教育无用。作为专业教师，要教会学生变革思想，提高其对会计价值的认识，提高其人文综合素养，拥有过硬的专业技术，不断地完善专业胜任能力，把握机会，主动迎接挑战，那么人工智能就只是会计人员的好帮手，而不是掘墓人。

主要参考文献

［1］彭维．浅谈人工智能时代财务的变革与转型［J］．中国管理信息化，2018（19）：39－41．

［2］巩彦哲．人工智能在会计管理中的应用微探［J］．财会学习，2018（20）：86－87．

［3］卢映芝，黄静．人工智能与会计课程实操的结合探讨———VR技术的引进［J］．现代商贸工业，2018（30）：160－162．

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一、人工智能概述

人工智能（Anificail Intelligence）是指利用计算机软件技术与自动化处理的技术，让计算机能够模拟与扩展某些人类特定智能的学科，最近几年来发展非常迅猛，在智能接口，数据挖掘，主体系统等方面取得了丰硕的成果。智能接口技术是研究如何实现人类与机器的便利沟通，现在已经实现了文字，语音，自然语言理解等方面实用化的功能。数据挖掘则是如何从大量不完备的数据中自动生成可应用的知识的技术，在大数据时代里将会有非常广泛的应用；主体系统则是指的让计算机具备愿望，能力，选择等心智状态的实体，实现计算机的自主性。从当前的应用发展趋势来看，在未来的5～10年内，人工智能将会应用在教育，医疗，管理，生产等绝大多数的社会领域中，将推动社会的全面发展与进步。在本文中，作者将以高职技能教育为切面，分析人工智能在该领域内应用的前景，并提出建立一套基于人工智能的高等职业技术辅助教学系统的思路，方便进行人工智能应用的相关人士研究与借鉴。

二、人工智能在高职教育教学领域的典型应用及其不足

将人工智能应用到教育方面是很久以来的教育现代化的热点，从最近几年来的人工智能在教育方面的应用来看，主要有三种应用的层面：一是智能计算机辅助教学（ICAI），它是将人工智能的技术引入至CAI系统中来，实现更加智能化的教学支持，减轻教师的工作量。二是智能，即让某些特定的课程与教学的内容，由人工智能来取代教师进行授课，即时答疑，提高教学的效率；三是智能数据库，对于课程相关的网络教学资源数据库，应用人工智能的方法进行数据分析，提高数据库的访问速度与交互功能，便于快速搜索与整理数据。但是对于高等职业技能教学来说，上述的三大应用领域还有些不够契合，主要体现在如下的方面：

（1）对于学习者的活动流程的监控与记录能力不够。传统的CAI系统，侧重于对理论思维知识的辅助教学，而对于学习者的身体活动的记录能力不佳，这样无法即时准确地保存技能学习过程中与身体活动相关的数据。众所周知，技能的教学是与学习者身体的活动相关联的，行动数据的获取量不足就会导致无法对学习者的技能及其效果进行评估与纠偏。

（2）与使用者的交互功能不佳。传统的人工智能交互是文本与图像，虽然简单直观但形式单一，还无法通过生动的语音和动作与使用者进行交互。这样在教学辅助方面的效果不尽如人意。

（3）智能水平有待于提升。现代的人工智能辅助系统，虽然已经能够实现教学数据的排序、统计、汇总等简单的操作，但是离真正智能化的工作还有一定的差距。系统无法根据学生操作的具体情况做出个性化的情况统计分析，提出个性化的建议。在即时交互方面也还有很大的提升空间。

三、高职技能辅助教学系统的设计思路

针对上述教学人工智能应用的不足，结合高等职业技术学校的教学情况，特地提出一套人工智能辅助系统的设计思路：

（1）使用高级的智能接口技术实现行动数据的采集。

智能接口是为建立和谐的人机交互环境，使得人与机器之间的交流像人与人之间的交流一样自然和方便。学习者在进行练习的过程中，无法像传统的人机交互方式一样将数据录入至计算机中，而是需要智能系统通过摄像头，运动传感器等等高级的智能接口技术来感知学习者的活动，对活动进行分析与统计，并转化为大数据存放至海量数据库中。至于具体采用哪种智能接口技术，需要根据具体的学习内容而定。

（2）应用专家系统对于学习者在技能操作中产生的大数据进行分析。专家系统是目前人工智能领域最有实效的一个领域，它是利用人工智能的技术让计算机能够实现特定领域内的大量知识与经验的系统。利用它来对技能学习过程中产生的大数据进行分析和挖掘，从中提炼出具有个性化的知识体系，发现学生与老师都没有发觉到的某些特殊的学习状态，能够为进一步的学习反馈做好充分的准备。这样可以使得学习的针对性更强，效率更高。

（3）使用智能检索与生成技术对于分析结果进行输出与展示。通过使用人工智能的检索系统，可以快速地对分析的结果进行展示，可以利用网络的环境，用生动形象的方式将结果展现在学习者或教师面前，方便掌握学习的过程。

四、辅助教学系统的应用展望

通过应用了上述的基于人工智能的辅助教学系统，将对于高职院校的教学产生非常强大与积极的影响。首先，该系统可以将教师从重复机械的日常教学环境中解放出来，不再通过传统的测验，考试，交流等方式获知学生的学习状态，由系统监控学习者在技能培训过程中的一举一动，自动进行学习效果的定性与定量的分析，积极地反馈给教师，从而使得教学更具备了明确的方向。其次，该系统也会增加技能教学的趣味性，将培训的活动转化为类似于电子竞技的效果，学生在学习的过程中随时可以观察到自己的学习状态，以及与其他同学的差异，更能够培养自学的能力。第三，该系统可以与现有的高职院校校园网实现无缝的对接，将全院校的数据进行统一的智能加工与挖掘，可以更加方便高职院校的管理工作，也可以方便地扩展成为完备的高校智能管理系统。

参考文献：

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人工智能时代，是继农业革命、工业革命后，人类现代社会的第三次浪潮时代。以人工智能、大数据、物联网等为代表的新技术、新应用应运而生[1]。包装产业作为典型的传统产业，人的操作技能与经验曾发挥着决定性的重要作用，对生产效率、产品质量等有着重要的影响。然而，随着包装产业向绿色化、数字化、智能化、融合化的技术升级与转型，企业的岗位设置和人才需求也正在发生巨大变化[2]。为了深入了解包装相关产业的转型，深圳职业技术学院传播工程学院会同中国印刷科学技术研究院针对四类包括包装印刷生产企业、包装设计公司、设备制造企业和终端品牌客户在内的28家大中型代表性企业开展了“人工智能时代包装人才需求的调研”。本文将结合这次调研结果，探讨人工智能时代高职院校包装专业人才培养转型。

一、包装相关企业用人现状分析

根据调研数据分析，对于包装印刷生产企业，人员占比最大的是印刷生产人员和印后加工人员，这体现出目前我国包装印刷生产行业的现实情况，即印刷生产及印后加工自动化、数字化、智能化水平都处于较落后的状态。但随着数字车间、智能工厂的建设，印刷生产、印后加工、质检、仓储物流岗位将更多地被智能化设备所替代[3]，因此这些岗位的人员需求度将逐年降低。对于包装设计公司，人才需求主要集中在策划及包装创意设计人员，且设计师岗位工作目前受到人工智能技术的冲击较小。这也说明在人工智能时代，设计师岗位结构变化不大，因为设计岗位属于智力劳动型岗位，对设计师的专业知识和创新能力要求较高。作为包装印刷企业服务商的设备制造企业，其主要人员岗位均集中在产品研发人员、产品生产人员及售后服务人员。在这次人工智能技术革命中，设备制造商将发挥着重要作用，其产品要满足智能化的需要，就必须掌握并应用人工智能相关的技术，所以未来其产品研发岗位必定是设备制造企业的核心岗位，且对人才的要求较高，需求较旺盛。而对于最受毕业生就业喜欢的终端品牌客户其产品研发人员的比例远远高于前三类企业，产品研发人员一直是终端品牌客户关注的主要岗位，未来需求也将保持稳定。在调研中我们还发现，除了上述固有岗位结构变化外，对于包装类企业在人工智能时代也将催生一批新的就业岗位，如IE工程师、智能设备操作员、云服务平台运维人员、智能化信息管理人员、智能化物流管理仓储人才、智能化服务平台的运营人员等，这些新岗位的出现为包装高职教育提出更高的人才培养要求。

二、人工智能时代对包装专业高职人才培养提出的新要求

人工智能时代，技术创新不断涌现，包装产业结构也随之调整，在人才知识结构和专业技术能力要求两方面对包装专业高职人才的培养提出了新要求。

（一）人才知识结构要求

根据调研数据分析，从企业选择数量来看，人工智能时代，包装专业人才需要具备的知识，按照占比排前的依次为“包装策划与营销知识”“包装结构设计”“智能包装技术”“包装造型设计”。在人工智能时代，包装专业人才需要跨界融合的趋势越来越明显。作为一个包装从业人员要不断强化市场营销意识，根据包装产品的属性与特点，结合市场与消费者需求进行设计开发，并将功能、结构、装潢、材料、生产工艺等方面的因素同时考虑，进行针对性、多样化包装设计。例如，包装设计已由单品包装转为系列化的包装设计，一套茶叶包装可扩充为茶叶包、茶叶盒、茶叶手提袋等多种包装产品。另外，人工智能时代，智能包装必定成为包装行业的主流趋势，因此，日常工作中，包装设计师在保留包装产品基本功能后，还应设法提升产品的附加价值，进行品牌推广的同时需增加感知、监控、定位、记录等相关信息的辅助包装设计功能，帮助客户对产品流通全程进行跟踪、监控，以提高供应链整体效率，使客户安心放心使用产品[4]。与此同时，包装专业人才还应具备数据统计与分析、AR/VR/HTML5等新技术知识，可以帮助包装设计师了解消费者的心理动态，设计出更符合消费者需求的包装产品。

（二）专业能力要求

人工智能时代，随着客户需求的提高、包装承载功能的丰富，包装相关企业对于包装专业人才的能力有更高的要求，各调研对象对必备能力的选择，从选择的数量上来看，对于包装专业人才必须具备的能力排名靠前的分别是“对市场品牌的敏感度与审美”“包装造型与外观创意设计能力”“包装产品策划能力”和“包装结构设计能力”。这充分说明包装专业人才属于智慧型人才，需为客户提供品牌策划与设计方案。为此，首先要了解客户需求，对设计品牌的起源、特点及标志有一定认识，才能正确、清楚地进行需求定位；其次才是设计环节。而人工智能时代，包装专业人才的竞争，将不再局限于纸面上的设计图案，创新思维将成为当前包装策划设计人才的核心竞争力。

三、人工智能时代高职院校包装专业人才培养转型建议

人工智能等新技术与包装产业的融合对包装教育提出更高的要求和人才培养规格[5]。高职教育作为一种比其他教育类型更贴近市场、更注重实用性的教育，需要及时调整专业定位和人才培养目标。

（一）专业定位

高职教育以市场和就业为导向，企业需要什么样的人才，我们就应当培养什么样的人才，从前面的调研数据可知，无论是知识结构还是能力要求，策划和设计都是最重要的两个点。包装策划指根据产品特色与生产条件并结合市场与消费需求，对产品的市场目标、包装方式与品牌定位进行整体方向性规划定位的决策活动。包装设计则是一个大设计概念，包含装潢设计、结构设计、造型设计、运输包装设计、工艺设计等[6]。目前包装人才培养方面各院校更多偏重于设计、技术方面，而忽视了策划。未来，整个行业对具有市场数据分析、文案写作、创新思维、市场营销的策划类人才将有更多的需求。包装人才，策划先行，包装专业需在策划类课程建设、师资培养等方面投入更多精力。

（二）人才培养目标

包装产业的融合性特点使得包装专业人才跨界融合的趋势越来越明显。未来，行业将更需要能提供包装整体解决方案的复合型高技术高技能人才，因此在人才培养目标的制订上将体现以下三个方面的特点。1.具有跨学科、跨专业知识背景调研数据显示，包装企业从业者往往身兼数职，需要同时掌握多种专业知识和业务知识。例如包装策划人员，一方面要有市场营销知识和品牌推广能力，对于客户消费心理有基本的分析和判断；另一方面还需要具备设计思维和设计技能，同时还应对各种包装材料、包装形式、包装工艺有深入了解。因此包装人才培养，不仅要具备包装设计、包装材料、包装工艺等知识，还要具备计算机软件应用、市场营销等方面的知识和技能以及人工智能基础知识。2.具有运用大数据分析、人工智能、物联网技术的能力目前包装企业还面临设备操作智能化水平低、数据信息交互机制缺失、生产劳动强度大的局面。为了更快地推进包装企业的智能化，实现高质高效，包装企业现阶段更需要一批既懂包装专业知识，又精通大数据分析、信息化、网络化、智能技术的技术型人才。包装专业人才同样需要运用大数据分析客户需求、客户喜好，同时能够将人工智能技术、物联网、区块链技术引入包装设计中，发展智能化包装。3.具有创新思维创新是企业发展最核心的动力，从前面的调研也可以看出，在人工智能时代，创新技术和创新设计已经成为企业的第一核心竞争力，特别是作为包装专业人才，需要通过策划、创意设计进行包装的创新以满足功能上的新要求和视觉上的新鲜感。没有创新思维，就像无本之木，没有办法实现包装在功能、形式、外观、材料等方面的创新。企业首先看重的就是创新思维，其次才是专业能力。高职院校应在平时教学中注重培养学生基于专业知识的发散思维，通过各种竞赛锻炼创新实践能力。应积极组织学生参与“包装之星”“世界之星”“全国包装设计职业技能大赛”等科技竞赛，以赛促学，以赛育人，参与设计专题讨论交流，切实提高学生的专业素养和培养质量

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中图分类号：G64文献标识码：A

文章编号：1009-3044（2020）25-0153-03

1引言

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

2人工智能时代对人才的需求

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

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

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

3应用型人才培养模式分析

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

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

3.1职能

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

3.2知识结构

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

（1）智能感知与模式识别

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

（2）智能系统设计与制造

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

（3）智能信息处理

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

3.3能力结构

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

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

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

3.4行业（产业）导向

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

（1）智能感知与模式识别领域

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

（2）智能系统设计与制造领域

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

（3）智能信息处理领域

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

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

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

4KCBE模式人才培养的主要措施和途径

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

（1）筑牢智能科学与技术专业知识基础，构建与智能化应用相关的知识体系

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

（2）增强智能科学与技术专业的实践环节，构建以能力培养为重心的教学体系

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1绪论

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

2新医科背景下智能医学人才培养

2．1新医科符合医科改革的内在需求

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

2．2医工融合发展的必然趋势

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

2．3人工智能助力智能医学工程人才培养

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

3培养新医科人才的实施路径

3．1从医工融合研究的视角

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

3．2从医工融合研究的广度

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

3．3从医工融合研究的深度

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

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一、引言

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

二、传媒企业现状分析

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

三、传媒企业机遇与挑战

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

四、传媒企业发展建议和趋势展望

（一）发展建议

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

（二）趋势展望

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

五、结论

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

参考文献

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【中图分类号】G40-057 【文献标识码】A 【论文编号】1009―8097（2008）13―0018―03

人工智能是一门综合的交叉学科，涉及计算机科学、生理学、哲学、心理学、哲学和语言学等多个领域。人工智能主要研究用人工的方法和技术，模仿、延伸和扩展人的智能，实现机器智能，其长期目标是实现人类水平的人工智能。[1]从脑神经生理学的角度来看，人类智能的本质可以说是通过后天的自适应训练或学习而建立起来的种种错综复杂的条件反射神经网络回路的活动。[2]人工智能专家们面临的最大挑战之一是如何构造一个可以模仿人脑行为的系统。这一研究一旦有突破，不仅给学习科学以技术支撑，而且能反过来促使人脑的学习规律研究更加清晰，从而提供更加切实有效的方法论。[3]人工智能技术的不断发展，使人工智能不仅成为学校教育的内容之一，也为教育提供了丰富的教育资源，其研究成果已在教育领域得到应用，并取得了良好的效果，成为教育技术的重要研究内容。

人工智能的研究更多的是结合具体领域进行的，其主要研究领域有：专家系统、机器学习、模式识别、自然语言理解、自动定理证明、自动程序设计、机器人学、博弈、智能决策支持系统、人工神经网络和分布式人工智能等。[4]目前，在教育中应用较为广泛与活跃的研究领域主要有专家系统、机器人学、机器学习、自然语言理解、人工神经网络和分布式人工智能，下面就这些领域进行阐述。

一 专家系统

专家系统是一个具有大量专门知识与经验的程序系统，它使用人工智能技术，根据某个领域中一个或多个人类专家提供的知识和经验进行推理和判断，模拟人类专家的决策过程，以解决那些需要专家决定的复杂问题。[5]专家系统主要组成部分为：知识库，用于存储某领域专家系统的专门知识；综合数据库，用于存储领域或问题的初始数据和推理过程中得到的中间数据或信息；推理机，用于记忆所采用的规则和控制策略的程序，使整个专家系统能够以逻辑方式协调地工作；解释器，向用户解释专家系统的行为；接口，使用户与专家系统进行对话。近几十年来，专家系统迅速发展，是人工智能中最活跃、最有成效的一个研究领域，广泛用于医疗诊断、地质勘探、军事、石油化工、文化教育等领域。

目前，专家系统在教育中的应用最为广泛与活跃。专家系统的特点通常表现为计划系统或诊断系统。计划系统往前走，从一个给定系统状态指向最终状态。如计划系统中可以输入有关的课堂目标和学科内容，它可以制定出一个课堂大纲，写出一份教案，甚至有可能开发一堂样板课，而诊断系统是往后走，从一个给定系统陈述查找原因或对其进行分析，例如，一个诊断系统可能以一堂CBI（基于计算机的教学，computer-based instruction）课为例，输入学生课堂表现资料，分析为什么课堂的某一部分效果不佳。在开发专家计划系统支持教学系统开发（ISD）程序的领域中最有名的是梅里尔（Merrill）的教学设计专家系统（ID Expert）。[6]

教学专家系统的任务是根据学生的特点（如知识水平、性格等），以最合适的教案和教学方法对学生进行教学和辅导。其特点为：同时具有诊断和调试等功能；具有良好的人机界面。已经开发和应用的教学专家系统有美国麻省理工学院的MACSYMA符号积分与定理证明系统，我国一些大学开发的计算机程序设计语言、物理智能计算机辅助教学系统以及聋哑人语言训练专家系统等。[7]

目前，在教育中，专家系统的开发和应用更多的集中于远程教育，为现代远程教育的智能化提供了有力的技术支撑。基于专家系统构造的智能化远程教育系统具有以下几个方面的功能：具备某学科或领域的专门知识，能生成自己的提问和应答； 能够分析学生的特征，评价和记录学生的学习情况，诊断学生学习过程中的错误并进行补救教学；可以选择不同的教学方法实现以学生为主体的个别化教学。[8]目前应用于远程教育的专家系统有智能决策专家系统、智能答疑专家系统、网络教学资源专家系统、智能导学系统和智能网络组卷系统等。

二 机器人学

机器人学是人工智能研究是一个分支，其主要内容包括机器人基础理论与方法、机器人设计理论与技术、机器人仿生学、机器人系统理论与技术、机器人操作和移动理论与技术、微机器人学。[9]机器人的发展经历了三个阶段：第一代机器人是以 “示教―再现”方式进行工作；第二代机器人具有一定的感觉装置，表现出低级智能；第三代机器人是具有高度适应性的自治机器人，即智能机器人。目前开发和应用的机器人大多是智能机器人。机器人技术的发展对人类的生活和社会都产生了重要影响，其研究和应用逐渐由工业生产向教育、环境、社会服务、医疗等领域扩展。

机器人技术涉及多门科学，是一个国家科技发展水平和国民经济现代化、信息化的重要标志，因此，机器人技术是世界强国重点发展的高技术，也是世界公认的核心竞争力之一，很多国家已经将机器人学教育列为学校的科技教育课程，在孩子中普及机器人学知识，从可持续和长远发展的角度，为本国培养机器人研发人才。[10]在机器人竞赛的推动下，机器人教育逐渐从大学延伸到中小学，世界发达国家例如美国、英国、法国、德国、日本等已把机器人教育纳入中小学教育之中，我国许多有条件的中小学也开展了机器人教育。

机器人在作为教学内容的同时，也为教育提供了有力的技术支撑，成为培养学习者创新精神和实践能力的新的载体与平台，大大丰富了教学资源。多年来，我国中小学信息技术教育的主要载体是计算机和网络，教学资源单一，缺乏前瞻性。教学机器人的引入，不仅激发了学生的学习兴趣，还为教学提供了丰富的、先进的教学资源。随着机器人技术的发展，教学机器人种类越来越多，目前在中小学较为常用的教学机器人有：能力风暴机器人、通用机器人、未来之星机器人、乐高机器人、纳英特机器人、中鸣机器人等。

三 机器学习

机器学习是要使计算机能够模仿人的学习行为，自动通过学习来获取知识和技巧，[11]其研究综合应用了心理学、生物学、神经生理学、逻辑学、模糊数学和计算机科学等多个学科。机器学习的方法与技术有机械学习、示教学习、类比学习、示例学习、解释学习、归纳学习和基于神经网络的学习等，近年来，知识发现和数据挖掘是发展最快的机器学习技术。机器学习（自动获取新的事实及新的推理算法）是使计算机具有智能的根本途径，对机器学习的研究有助于发现人类学习的机理和揭示人脑的奥秘。[12]

随着计算机技术的进步和机器学习研究的深入，机器学习系统的性能大大提高，各种学习算法的应用范围不断扩大，例如将连接学习用于图文识别，归纳学习、分析学习用于专家系统等，大大推动了在教育中的应用，例如在建构适应性教学系统中，用机器学习与朴素的贝叶斯分类器动态了解学生的学习偏好，有较高的准确率[13]。基于案例的推理（case-based reasoning，CBR）是一种新兴的机器学习和推理方法，其核心思想是重用过去人们解决问题的经验解决新问题，在计算机辅助教育方面，已经出现了基于CBR的图形仿真教育系统，并且，针对个体特征的教育教学方法研究也有所突破。[14]另外，数据挖掘和知识发现在生物医学、金融管理、商业销售等领域的成功应用，不仅给机器学习注入新的生机，也为机器学习在教育中的应用提供了新的前景。

四 自然语言理解

自然语言理解就是研究如何让计算机理解人类的自然语言，以实现用自然语言与计算机之间的交流。一个能够理解自然语言信息的计算机系统看起来就像一个人一样需要有上下文知识以及根据这些上下文知识和信息用信息发生器进行推理的过程。[15]自然语言理解包括口语理解和书面理解两大任务，其功能为：回答问题，计算机能正确地回答用自然语言提出的问题；文摘生成，计算机能根据输入的文本产生摘要；释义，计算机能用不同的词语和句型来复述输入的自然语言信息；翻译，计算机能把一种语言翻译成另外一种语言。由于创造和使用自然语言是人类高度智能的表现，因此对自然语言处理的研究也有助于揭开人类高度智能的奥秘，深化对语言能力和思维本质的认识。[16]

自然语言理解最早的研究领域是机器翻译，随着应用研究的广泛开展，也为机器人和专家系统的知识获取提供了新的途径，例如由MIT研制的指挥机器人的自然语言理解系统SHRDLU就可以接收自然语言，进行人机对话，回答关于桌面上积木世界中的各种问题。同时，对自然语言理解的研究也促进了计算机辅助语言教学和计算机语言设计等方面的发展，例如“希赛可”网络智能英语学习系统，这个基于网络的“人-机”语境的建立，突破了普通英语教师和传统的单机的多媒体教学软件所能具备能力限制，也比建立于网络的“人-人”语境更具灵活性，可以为远程学习者提供良好的英语学习支持，在国内第一次系统地将用自然语言进行的人机对话系统应用在计算机辅助外语教学上，在国际上也是一种创新。[17]

五 人工神经网络

人工神经网络就是在对大脑的生理研究的基础上，用模拟生物神经元的某些基本功能的元件（即人工神经元），按各种不同的联结方式组织起来的一个网络，其目的在于模拟大脑的某些机理与机制，实现某个方面的功能，例如可以用于模仿视觉、模式识别、声音信号处理、控制、故障诊断等领域，人工神经元是人工神经网络的基本单元。[18]人工神经网络有两种基本结构：递归（反馈）网络和多层（前馈）网络，两种主要学习算法：有指导式学习和非指导式学习。

人工神经网络从模拟人类大脑神经网络的结构和行为出发，具有大规模并行、分布式存储和处理、自组织、自适应和自学习能力，特别适合于处理需要同时考虑许多因素和条件的、不精确和模糊的信息处理问题，[19]这使人工神经网络具有更大的发展潜能，目前已经开发和应用的人工神经网络模型有30多种。人工神经网络在教育中的应用大多是与教学专家系统相结合，以此来改进教学专家系统的性能，提高智能性，使其在教学过程中对突发问题具有更好的应对能力。人工神经网络在学校管理中也得到应用，例如采用误差反传算法（BP）的多层感知器已应用于高校管理之中。

六 分布式人工智能(Distributed Artificial Intelligence，DAI)

分布式人工智能是分布式计算与人工智能结合的结果，研究目标是要创建一种能够描述自然系统和社会系统的精确概念模型，主要研究问题是各Agent之间的合作与对话，包括分布式问题求解和多Agent系统两个领域。[20]分布式人工智能系统一般由多个Agent组成，每个Agent又是一个半自治系统，Agent之间及Agent与环境之间进行并发活动并进行交互来完成问题求解。[21]由于分布式人工智能系统具有并行、分布、开放、协作和容错等优点，在资源、时空和功能上克服了单智能系统的局限性，因此获得了广泛的应用。

分布式人工智能中的Agent和多Agent技术在教学中的应用逐渐受到关注。在教学中引入Agent可以有效地提高教学系统的智能性，创造良好的学习情境，并能激发学习者的学习兴趣，进行个性化教育。目前，Agent和多Agent技术多用于远程智能教学系统，通过利用其分布性、自主性和社会性等特点，提高网络教学系统的智能性，使教学资源得到充分利用，并可实现对学习者的学习行为进行动态跟踪，为学习者的网络学习创造合作性的学习环境。在网络教学软件中应用Agent技术的一个典型是美国南加利福尼亚大学（USC）开发的教学Adele（Agent for Distance Education - Light Edition） [22]。Agent技术在网络教学软件中取得的良好效果，促进了研究者对分布式人工智能在教育中的应用研究。

综上所述，科学技术的发展将会推动人工智能技术在教育中应用的广度和深度。从人工智能的应用趋势来看，人工智能在教育中应用的扩展可以通过以下三个方面进行：一是人工智能与其他先进信息技术结合。人工智能已经与多媒体技术、网络技术、数据库技术等有效的融合，为提高学习效率和效度提供了有力的技术支持，而引起教育技术界广泛关注。[23]例如人工智能技术通过与多媒体技术相结合，可以提高智能教学系统的教学效果；与网络通讯技术相结合，可以提高和改进远程教育的智能性。二是人工智能应用研究领域间的集成。人工智能应用研究领域之间并不是彼此独立，而是相互促进，相互完善，它们可以通过集成扩展彼此的功能和应用能力。例如自然语言理解与专家系统、机器人的集成，为专家系统和机器人提供了新的知识获取途径。三是人工智能的研究和应用出现了许多新的领域，它们是传统人工智能的延伸与扩展，这些新领域有分布式人工智能与Agent、计算智能与进化计算、数据挖掘与知识发现以及人工生命等[24]，这些发展与应用蕴藏着巨大潜能，必将对教育产生重要的影响。

技术发展不断发挥着引导教育技术研究的作用，一种新兴技术的出现总是会掀起相应的研究热潮, 引发对技术在教育中应用的探讨、评价以及与传统技术的对比。[25] 人工智能作为一门交叉的前沿学科，虽然在基本理论和方法等方面存在着争论，但从其研究成果与应用效果来看，有着广阔的应用前景，值得进一步的开发和利用。

参考文献

[1] 史忠植,王文杰.人工智能[M].北京:国防工业出版社,2007:1.

[2][11][18][19] 《计算机与信息科学十万个为什么》丛书编辑委员会,计算机与信息科学十万个为什么(8):人工智能[M].北京:清华大学出版社,1998:5,189,78-79,84.

[3] 任友群,胡航.论学习科学的本质及其学科基础[J].中国电化教育,2007,(5):1-5.

[4][21] 蔡瑞英,李长河.人工智能[M].武汉:武汉理工大学出版社,2003:12-13.

[5][12][15][20][24] 蔡自兴,徐光.人工智能及其应用(第三版)――研究生用书[M].北京:清华大学出版社,2007: 12-14,19-20.

[6] [荷]山尼•戴克斯特拉,[德]诺伯特•M. 西尔,[德]弗兰兹•肖特,等.任友群,郑太年主译.教学设计的国际观第2册:解决教学设计问题[M].北京:教育科学出版社,2007:67.

[7] 任友群.技术支撑的教与学及其理论基础[M].上海:上海教育出版社,2007:42-43.

[8] 路利娟.应用专家系统提升现代远程教育的智能化[J].中国教育技术装备,2007,(12):79-80.

[9] 陈恳,杨向东,刘莉等.机器人技术与应用[M].北京:清华大学出版社,2007:6.

[10] 关注机器人幼儿教育――访鲍青山博士[DB/OL].

[13] 柏宏权,韩庆年.机器学习在适应性教学系统中的应用研究[J].南京师范大学学报(工程技术版),2007,7(4):76-79.

[14] 杨健,赵秦怡.基于案例的推理技术研究进展及应用[J].计算机工程与设计,2008,29(3):710-712.

[16] 自然语言理解[DB/OL].

[17] 贾积有.人工智能技术的远程教育应用探索――“希赛可”智能型网上英语学习系统[J].现代教育技术,2006,16(2):26-29.

篇12

投资方面越来越谨慎，16年过了一半时，即便算是全年的数字，整个投资量只有去年的一半。但同时有些领域是非常红火的，包括人工智能，也包括一些文化、娱乐项目。

在过去，我们预见到了消费升级以及人工智能领域。在这两个领域还没有火起来之前， 我们就做了非常多的投资和布局。所以，当时对于P2P就没有投资，事实证明，P2P确实最近下降得也很块。

未来爆火的，将会是这六个领域

第一个，人工智能。

人工智能是所有领域最重要，最巨大的领域。因为当人工智能数据足够的时候，它是会担负各种人类现在的生活方式，还有会取代很多人的工作。

在识别物体方面，人工智能在过去的5年已经超越了人类。因此我们看到各方面的领域，人工智能都会产生很大的价值。当人工智能识别人脸的能力超过人的时候，就会解放一部分保安一部分的工作就没有了。当人工智能能够听懂语音的时候，客服和电话销售的工作就没有了。当人工智能能够更聪明的炒股的时候，很多人的工作就没有了。

未来很多以中介、助理的事情都会被取代。一些简单的工作基本上也会被取代比如新闻、记者。做一个很深的报道做不了，但是一个很浅的报道，股票的新闻、价位等快讯，机器已经比人做的好了。

在人工智能最强大的公司就是谷歌，谷歌做得最好的就是谷歌大脑。这个大脑如果用在围棋，就是AlphaGo；如果用在人的医疗或者长寿，那就可以有更大的价值。

在谷歌，深度学习也被使用得越来越多。在过去的三年里，几乎各个方面都在使用。

而且人工智能不只是无人驾驶机器人这一个领域。任何领域有非常大的数据量，人工智能都可以用上。所以它最快被用上的就是在相对封闭的，数据量大的，还有能够产生商业价值的。

在金融方面，人工智能可以产生最大的价值。

还有就是无人驾驶。在全世界所有 跟运输价值有关的公司，都已经相信了无人驾驶的发展是必然的。所以在无人驾驶、电动车的框架之下，未来的司机基本上会被无人驾驶取代。

这样的技术也是可以应用在机器人方面，当无人驾驶其实这些功能搬回机器人，也是一样的可以使用在各种领域的。

第二个，文化娱乐。

我们投的很多的公司都围绕这两个重点：

第一，内容是不是已经被大众接受，这个内容能不能搬到网络，后来用虚拟商品和其他的方式获利。

第二，95后、00后他们喜欢什么样的内容？比如说暴走漫画和米未传媒这些公司，他们一旦成为了巨大的吸引人的一个核心之后，他们慢慢的就可以发展成一个平台。从IP走向平台，从此挣钱，是一个特别巨大的趋势，也是我们投资中最典型的。

一个挣钱的公司，他们挣钱了之后可能就会走向平台，而我们投资最著名的平台就是直播，这个平台可以和微博相比，有大量的有志之士在上面。

第三，线上教育。

因为教育走上线上有四个重大的趋势：

第一，是我们可以非常低廉的用互联网来做获客，这个过去在新东方的时代是不可能的。用互联网，获课几乎可以无限的成长。因为小朋友希望可以接收到美国的教育。可以在家里读美国的小学，线上教育就把美国的老师对上国内的学生，用互联网获客的方式，得到了非常大的成长。

第二，教学不一定要在一个固定的空间和时间，可以用其他方式获得。我们投的盒子鱼就是一个例子，它有各种有趣的短片， 非常有趣。

而且互联网教育也可以=针对你的需要来制定个性化的教育。

第四个，B2B。

我们开始发现整个产业链都可以被改变，比如说我们投资的买好车。它可以针对一些渠道商，把国外的车对应经过这个渠道商，对应用户的需求。我们也会帮助一些设计师和品牌找到他们需要的布料。所以 用户不只经过这个渠道买东西，他们愿意付更高的费用。B2B不仅是效益的提升，是产业链的变革。

第五，消费升级。

篇13

中国职业技术教育杂志征稿信息

《中国职业技术教育》杂志是由中华人民共和国教育部主管，教育部职业技术教育中心研究所、中国职业技术教育学会和高等教育出版社共同主办的一份综合性中文期刊，集政策指导性、学术理论性和应用服务于一身，是教育部指导全国职业教育工作的重要舆论工具，是服务各级各类职业教育机构的主要阵地。

中国职业技术教育投稿栏目：主要有职教要闻、专稿专访、综合管理方略、课程教材、教研与教学、师资队伍建设、研究与探讨、职业指导、职业培训、高等职业教育等栏目。

再给大家推荐职业教育范文：人工智能背景下职业教育变革及模式建构

董文娟1，黄尧2(1.天津大学教育学院，天津300350；2.北京师范大学国家职业教育研究院，北京100875)

摘要：顺应人工智能时代的浪潮，基于新兴技术的职业教育变革及新模式建构势在必行。该文从职业教育智慧化、经济发展、政策保障、信息化生态重构四个方面，剖析了人工智能时代职业教育变革的现实诉求，并进一步分析了当前职业教育外部环境及其自身发展的困境。人工智能背景下职业教育的变革体现出融合、创新、跨界、终身化的新特征。基于此，从课程、教学、学习、环境、教师发展、评价、教育管理及组织等方面，探究职业教育的变革路径及模式建构。最后探讨了职业教育模式变革还面临回归教育本质、规避技术弊端等挑战，并提出“适应—引领人工智能”的发展目标。

关键词：人工智能；职业教育变革；模式建构；智慧化

“人工智能的迅速发展将深刻改变人类社会生活、改变世界。特别是在移动互联网、超级计算等新理论、新技术及经济社会发展强烈需求的共同驱动下，人工智能发展呈现出深度学习、跨界融合、人机协同、群智开放、自主操控等新特征。”[1]人工智能作为新一轮产业变革的核心驱动力，为我国供给侧结构性改革下的“新常态”经济发展注入新动能，使人们的思维模式和生活方式发生了深刻变革。近年来，国家高度重视与社会经济发展联系最为密切的职业教育，积极推进职业教育信息化，运用人工智能改革教学方法和人才培养模式，构建新型智能职教体系，提升信息技术引领职业教育创新发展的能力。

一、人工智能背景下职业教育变革的现实诉求

人工智能对传统教育理念产生了革命性冲击，职业教育结构不断调整，劳动力素质与市场需求的矛盾、学习方式与自我价值实现的矛盾等促使职业教育向智慧化、智能化发展。目前，我国处于教育信息化2.0、工业4.0的新时期，全球范围内新一轮的科技革命和产业变革正在加速进行。“一带一路”“中国制造2025”人工智能等重大国家战略的提出，及以新技术、新产业为特征的新兴经济模式要求教育领域，尤其是职业教育培养行业、产业急需的技术技能型、智慧型人才，具备更高的创新创业能力和跨界整合能力，促进智慧化发展，助力经济转型升级。

(一)职业教育智慧化诉求：职业教育信息化发展的必然选择

“智慧教育是以物联网，大数据等信息技术为依托，创造智慧教学环境，转换教育方法，内容与手段，注重教育网络化，个性化和智能化的一种教育新模式。”[2]智慧教育作为“一种由学校、区域或国家提供的高学习体验、高内容适配性和高教学效率的教育行为(系统)”，被视为教育信息化发展的高端形态[3]。因此，职业教育的智慧化并非简单的数字化，强调信息技术推动职业教育教学模式和方法的变革，改变思维模式，创建价值等方面共享的学习共同体，培养创新型、智慧型人才。

职业教育智慧化是职业教育信息化发展的必然选择。目前，我国的职业教育信息化水平正在稳步提高，投入持续增加，各种智能信息技术应用于教育教学、实习实训、测量评价等领域，并逐步成熟，正在努力打造一个信息化、智慧化的现代职业教育生态系统。新时期我国很多地区及职业院校积极提升现有信息化系统的智慧化水平，积极创建智慧校园、智慧社区等，逐步实现了组织管理的智慧化、资源环境的智慧化和服务评价的智慧化。

(二)经济发展诉求：人工智能时代的新兴经济需要高技能智慧型人才

人工智能时代职业教育运用移动互联网、大数据等新兴技术，与经济及其他部门跨界融合，不断创造新产品、新业务，推动职业教育模式创新，形成了以互联网为基础设施、人工智能为实现手段的经济发展新常态。人工智能时代是以现代科学技术为支撑的新时代，各行各业的运作发展和对知识技术的掌握要求达到了更高层面，相应的教育需求也有所提升，市场环境渴求勇于创新、个性化的高技能智慧型人才。职业教育要应对行业上升发展的劳动力需求问题，基于人工智能应用，提高技能培养层级，以适应新的社会劳务需求。现代企业生产依托互联网科技，与智能化设备直接联接，通过数据分析和应用，促进科技成果转化为生产力。劳动密集型企业已不适应现代行业、产业发展，需升级为网络智能型，与此同时，职业院校的课程模式、专业设置、实习实训、师资结构等也做出相应的调整和革新，既促进了职业教育的智慧化、智能化，又推动了产业升级和工业变革。

(三)政策保障：国家从宏观层面保障人工智能时代的职业教育发展

2016年是我国人工智能元年，2017年我国颁布了《新一代人工智能发展规划》，提出了“将发展人工智能放在国家战略层面进行系统谋划和布局”，这预示着我国人工智能时代的全面到来，为我国职业教育的发展提供了良好的宏观政策环境。人工智能给职业教育带来了符合时代精神的新内容，积极融合信息技术，整合职业教育资源，提升公共服务水平，影响和改变了原有的教育生态。紧密依托信息共享平台，突破时空限制，让学习者自我选择，更加人性化和智能化。我国很多职业院校已经开启了智慧校园的行动计划，一些大中城市也在积极制定实施智慧城市的发展规划，在良好的政策保障中提升智慧化水平。

(四)信息化生态重构诉求：人工智能时代的职业教育变革是对职业教育信息化生态系统的重构

“依据《2006-2020年国家信息化发展战略》，我国正在有序推进数字教育向智慧教育的跃迁升级和创新发展。”[4]在新兴智能信息技术的催促下，技术变革带来了职业教育系统的颠覆性创新改革，打破现有的条条框框，改革传统教育模式，再造教育业务新流程。在职业教育领域创新应用物联网、大数据、人工智能等先进技术，提升各科各门教育教学业务，打造各级各类智能实训部门、培训机构，覆盖贯通中高职院校，整合系统内外现有资源，推进智慧教育生态有序发展，为各类用户提供最适合、最智能的职业教育资源和服务，完成对职业教育信息化生态系统的重构。

二、当前职业教育发展的现实困境

人工智能对各行各业的影响具有革命性和颠覆性，可能带来新的发展机遇，也可能带来不确定性的挑战，比如可能会改变就业结构、影响政府管理、威胁经济安全等，还可能会冲击法律与社会伦理，影响社会稳定乃至全球治理。当前，人工智能与“大众创业、万众创新”浪潮席卷而来，职业院校既是人工智能应用的战场，又是培养技术创新型人才的“梦工厂”[5]。人工智能时代的职业教育信息化发展迅速，影响是广而深的，对职业教育外部环境及其本身都造成了极大的冲击。

(一)职业教育外部环境发展困境

“据联合国教科文组织预测，到2020年，人工智能将替代20亿个工作岗位”[6]，那些技术含量低、重复性强的技能将被智能机器、数码设备所替代，工业机器人也将大面积应用。智能设备替代行业劳动力，能够降低劳动成本，且具有高效、易操作等竞争优势。传统职业教育培养模式很难适应未来行业、产业的发展需求，人工智能冲击职业教育就业岗位，撼动其所依附的岗位基础，对职业教育的生存与定位产生了威胁。因此，根据智能时代职业教育的岗位特征与需求，提升职业人才的知识结构和专业技能，是新形势下职业教育的发展方向。

(二)职业教育自身发展困境

近年来，人工智能在职业教育领域内的应用和提高是目前职业教育的发展趋势。我国重视职业教育信息化、智能化发展，各级各类职业院校在信息化基础设施建设、校园信息化管理等方面都有了显著提升，但信息技术与职业教育的深度融合仍不够紧密，表现出信息化管理效率低、科学决策水平低等现象。人工智能背景下职业教育自身发展的困境表现在：

1.课程与教学困境

职业院校新课程改革提倡构建智慧课堂，制定个性化学习计划，注重课堂实施效果。但目前的实际课程教学仍是以教师为中心，强调知识的灌输，重视统一性和计划性，与教育改革提倡的个性化教学相去甚远。教学方法、教学理念更新慢，很难激发学生的内在学习动力，创新性思维弱，使得个性化教育的无法实现。近年来，中央、省、市、县四级教育平台逐步建立起来，课程与教学的层级设计逐步完善，但在实施的过程中，各级平台之间存在沟通不畅等问题，各级资源内容不系统，不衔接，导致无序叠加和资源的重复浪费，“精品课程”等项目丰富了课程资源，但质量不高。在线课程与教学以传统的科目、章节为单元，构建系统性的在线教育内容，为用户提供专业化的知识选择，但由于受时间条件等限制，大多数受教育者习惯于碎片化学习，连贯性和整体性差，缺乏对课程与教学体系的系统性学习。

2.认知困境

随着人工智能时代的到来，许多职业院校将“未来教室”“智慧课堂”定位为未来发展方向，进行了多种尝试和改革，如MOOC混合教学、翻转课堂、多屏教学等，但“管理者和施教者对智慧教育的理解多停留在‘智慧课堂=多媒体+传统教学的层面’，教学观念和思维依然固化，并没有因为新技术的参与而得到实质改变”[7]，缺乏对多媒体网络架构和智能学习平台的深层认识，更缺乏对管理评价和互动交流等模块的理解与掌握，虽投入大量人力财力采购了数量巨大、设备精良的多媒体设备和智能服务设备，但没有充分有效使用，大大限制了智慧教育的发展潜力。

3.用户困境

传统教学以群体教育为基本单元，教师和学习者作为学习共同体，在管理、学习的互动过程中形成强大的群体约束力，促进双方共同进步。在信息化教育时代，学习者自由掌握学习时间和进度，遇到问题可能无法及时解决并获得反馈，无法进行面对面交流，因此，基于人工智能网络化学习平台，学习者需要高自控力、高学习能力才能适应这种全新的学习方式。

4.评价困境

传统的评价方式多依靠经验和观察，智慧型评价则是基于学习过程的一种发展性评价，以采集到的学习数据为客观基础。在人工智能、数字信息化环境下教育效果的评价实际要受到很多因素的影响和局限，在信息技术与职业教育融合的过程之中，许多智能技术应用于教育教学实践，难以进行定性定量的智慧评价，如互动交流及深层次的学习评价等。

三、人工智能背景下职业教育变革的新特征

人工智能带来了思维模式的创新，改变了人们认识问题、思考和解决问题的方式，越来越多地依赖人与智能网络的协同创新。人工智能背景下的职业教育变革围绕经济社会发展大局，“主动服务国家重大发展战略，加大虚拟现实、云计算等新技术应用，体现校企合作、知行合一等职教特色，以应用促融合、以融合促创新、以创新促发展。”[8]人工智能背景下职业教育的变革必将加速推进职业教育的现代化、智能化进程，表现出了融合、创新、跨界和终身化的新特征。

(一)融合

人工智能技术科学应用于当前职业教育，在最短的时间内整合、重组大量的知识信息，形成科学的技术技能知识体系，为职业教育资源、企业资源、产业资源、社会资源等一切有可能联结的资源融合提供了可能。为促进职业教育的智慧化发展，在现有的合作模式、集团模式、产教融合模式等实体协作发展的基础上，建立智能互动的智慧教育供给平台、常态化智慧课堂和大数据化智慧教育生态系统，为我国新兴经济发展提供高技能、智慧型人才支撑。

(二)创新

信息化时代下“变”为创新立足之要点。创新时代最需要提升的就是创造智慧。“由知识的理解记忆，转向知识的迁移、应用并最终指向创造发明”[9]，以提高学习者的学习能力和应用能力，提升其创新思维和智慧思维，不断开拓人类社会发展的高度和宽度。智能化、信息化的时代是创新不断的时代，是原有知识不断被更新、技术不断被升级的时代。人工智能促使社会化协同大规模发展，促进职业教育体系核心要素的重组与重构，创新生产关系，呈现出新的协作架构，开创了新的教育供给方式，增加了教育的选择性，推动了教育的民主化。学习者能够按照自己的价值观、兴趣与爱好等选择适合自己个性发展的学习方式和学习内容，促进学习者个性化、多样化发展，最终实现教育公平。

(三)跨界

智能科学与职业教育连接起来，搭建起两者沟通的桥梁，跨越了人工智能虚拟教育和线下实体教育的界限，实现了两者之间的融合。教育供给由竞争资源转变为协同合作，直线型的中心组织管理转向去中心化、泛化管理。通过大数据智能技术平台、远程教育平台等对职业教育资源进行整合共享，跨越教育边界，与市场、行业、企业以及职业教育培训机构对接，提供更加便捷的智慧化服务。

(四)终身化

人工智能时代职业教育的变革坚持“以人为本”的教育理念，满足学习者在任意时间、任意地点、以任意方式、任意步调终身学习的需求[10]。打破了地域和时间的限制，体现了教育的泛在化、个性化和终身化，与终身教育理念的发展目标不谋而合。人工智能时代社会经济发展加快，人们追求高层次自我价值的实现，充分体现出终身学习的必要性和紧迫性。目前，我国正在积极创建泛在学习环境，致力于构建终身化学习型社会，努力创造有利条件向全民提供终身教育与学习的机会。

四、人工智能背景下职业教育发展的模式建构

人工智能背景下职业教育的变革预示着全新思维意识形态、社会发展形态的变革，重塑职业教育可持续发展的新思维，重构信息时代职业教育的价值链和生态系统。智能化技术科学将现代职业教育内部各要素，以及内部要素与外部环境之间，通过虚拟技术和智能化手段互联贯通，突破传统教育价值的链状模式，使职业教育由传统模式走向“人工智能+职业教育”模式的建构。人工智能对职业教育课程、教学、评价、管理、教师发展等方面产生系统性影响，为职业教育提高教育质量和提升服务水平提供了技术支持和现实路径，解决不能兼顾职业教育规模和质量的矛盾问题。下面将从课程、教学、学习、环境、教师发展、评价、教育管理及组织等方面来探究职业教育的变革路径及模式建构。

(一)人工智能背景下职业教育的课程模式

人工智能时代的信息知识、科学技术正在以前所未有的速度增长、更新和迭代，呈现出了碎片化、多元化、创新性、社会性的特征。人工智能背景下职业教育的课程模式是为学习者提供按需可随时选择的知识储备智能模式，解决了传统职业院校课程教学的滞后性，呈现的是现代职业教育的前沿信息和内容。课程革命愈演愈烈，灵活多样的微课、慕课等形式层出不穷，在线课程将成为常态，信息传播媒介、知识获取方式等都发生了巨大改变，课程内容和结构的表现形态、呈现方式、实施及评价等也都进行了相应变革。智能化信息科学技术为课程的设计、架构、实施提供了快捷和便利，为学习者的个性化、终身化选择提供了多种渠道。人工智能背景下职业教育的课程模式的建构表现为：首先，线上线下融合的大规模开放课程融入现代职业教育，课程的表现形态和实施途径呈现出智能化、数字化、立体化的特征，成为学校常态课程的有机组成部分，为学习者提供了更多的可选择机会，使实施个性化课程成为可能。现代职业教育的课程内容强调学术性与生活性相互融合与转化，融入社会资源，立足于我国社会经济的新常态和学习者的全面发展，实现社会化协同发展，共赢共创；其次，课程实施的空间得以拓展，跨越了社会组织边界、职业院校边界，将从班级、年级、全校扩展到网络社区以及更大的空间。课程的整体结构从分散走向整合，以技术为媒介，形成跨学科、多学科整合的课程；最后，课程内容的组织、课程的实施逐步模块化、碎片化、移动化与泛在化，社会化分工更加精细，教师也将承担教学设计、技术开发、在线辅导等不同的角色。

(二)人工智能背景下职业教育的教学模式

人工智能时代将信息技术有效地融合于职业教育各学科的教学过程，从知识的传递转变为认知的建构，从注重讲授和内容，转变成重视学习过程[11]，构建“以教师为主导，以学生为主体”的以数字化、智能化为特征的智慧教学模式，重视学生的主体地位，引导学生“自主、探究、合作”。人工智能背景下职业教育的教学模式的建构表现为：首先，人们的学习方法、认知方式和思维模式已经发生了巨大的转变。信息化教学使得信息技术已成为学习者认知的必要工具，认知方式也由“从技术中学”转型为“用技术学”。其次，信息化教学的重点从“面向内容设计”转变到“面向学习过程设计”，更加重视学习者发现问题、分析和解决问题能力的培养，关注学习者的学习过程，以及其获得学习活动的体验。同时，信息化教学要将课堂内的学习知识和课堂外的实践活动联结互动，按照学习者的个性化需求和认知方式自主选择学习内容。第三，智慧教学将成为课堂教学的新重点。日常教学工作形态不再是点线面的连接，而是呈现为智能化、立体化的教学空间，智慧课堂将会促进学习者的深度学习、交互学习和融合学习，智能备课、批阅以及个性化指导等也将成为教育者新的教学工作形式。从机械评价学习结果转变成适应性评价学习结果。第四，在线教学、整合技术的学科教学法将成为新的教学形态，促进教育均衡发展，实现跨学校、跨区域的流转。移动学习、远程协作等信息化教学模式，能够实现教师的“教”与学生的“学”的全面实时互动，最大限度地调动学习者的主观能动性，提升教学质量与人才培养质量。

(三)人工智能背景下职业教育的学习模式

智能系统和互联网络为学习者提供了丰富多元的学习资源和环境，推进了教育教学活动与学习环境的融合发展，人工智能背景下职业教育的学习模式也逐步建立起来，具体表现为：首先，智能时代的互联网络全面覆盖每一个人、每一个角落，活动空间由课堂内拓展到课堂外，学习与非正式学习正在互相补充、互相与融合，导致学习者的学习行为变化、学习方式的革新。其次，基于互联网出现了一批创新的学习方式，借助情景感知技术及智慧信息技术，进行真实过程体验的情境学习，促进学习者知识迁移运用的情境化和社会化。第三，借助互联网云技术和各种应用工具，学习者可根据自身学习需求，选择最优学习方式，也可利用数据分析技术，追踪记录学习路径和学习交互过程，随时随地获取个性化教学服务和量身定制的学习资源，拓宽了智慧教育视野。第四，各职业院校开始拓展校园智慧学习的时间和空间，以实现虚拟和现实相互结合的智慧校园育人环境。推进网络学习空间建设，加强教与学全过程的数据采集和分析，“引导各地各职业院校开发基于工作过程的虚拟仿真实训资源和个性化自主学习系统”[12]，强化优质资源在学习环境中的实际应用。

(四)人工智能背景下职业教育的环境模式

智慧教育环境是以大数据、多媒体、云计算等智能信息技术为基础而构建的虚实融合、智能适应的均衡化生态系统。信息技术与职业教育的深度融合，为师生的全面发展提供了智慧化的成长环境，如智慧云平台、智慧校园。人工智能背景下职业教育的环境模式的建构表现为：首先，智慧教育环境将信息技术与职业教育服务结合、面对面教学和在线学习结合，形成数字化的、虚实结合的职业教育智能服务新模式。其次，智慧教育环境将促进各种智能化、数字化信息技术融入职业院校的各个业务范围和业务领域，与系统内的其他业务横向互联、纵向贯通，且信息能够适时生成和采集，全过程实现数字化与互联化。第三，智慧教育环境能够感知学习者所处的学习情境，理解学习者的行为与意图，满足学习者的个性化需求，提供多元化的适应服务和智能感知的信息服务。互联网应用基于智能数据分析，实现智能调节与自动监控，为学习者提供定制式的学习服务和个性化的学习环境。未来教室必将变成“虚拟+现实”的智慧课堂，在网络空间中参与线上课程、线下活动，实现线上线下互动交流。同时，智慧校园的创建和管理，能够对每个班级、学区进行动态管理，构建出一个以问题、任务为线索，学生实现自主学习的知识体系和促进师生互动、生生互动的智慧管理平台。到2020年，“90%以上的职业院校建成不低于《职业院校数字校园建设规范》要求的数字校园，各地普遍建立推进职业教育信息化持续健康发展的政策机制”[13]，以学习者为中心的自主、泛在学习普遍开展，精准的智能服务能够满足职业教育的终身化定制。

(五)人工智能背景下职业教育的教师发展模式

人工智能背景下职业教育的变革对教师的专业发展、素质能力提出了新要求，改变了教师的能力结构和工作状态。教育信息化大背景下，互联网技术、多媒体手段的产生、智能化设备的使用极大提高了教师的专业发展和能力素养，以适应新课程改革与教育信息化的要求。人工智能背景下职业教育的教师发展模式的建构表现为：首先，新时代教师专业发展的内在要求和外在环境都要求教师能够认识、了解和应用互联网新技术工具，促使教师专业发展能力和素养的提升和丰富。其次，教师的专业发展要面向实际、情境化、网络化的教学问题，教师需要在多变的教育情境中综合运用核心教学技能，将信息技术知识、学科内容知识、教学法知识很好地融合并迁移运用。新时代的教师要学会掌握使用智能化设备和数字化网络资源，积极加强与其他专家、教师的合作，或远程工作，形成基于智慧教育技术的多元化的学习共同体。教师的工作状态由个体的单独工作转变为群体的共同协作，大大提升了教师的工作效率。第三，信息化背景下教师的教学理念要发生转变，由促进学生“接受学习”转变为“主动建构”，由“被动适应”转变为“主动参与”，越来越强调以学生为中心的过程体验，从了解信息技术转变为掌握智慧教育技术，保持学科知识，教学方法，核心技术的动态平衡，促进学生智慧学习的发生。第四，信息化教师要学会使用智能化教育技术，积极开发数字化学习资源，创设丰富多元的教学活动，鼓励学生掌握智能信息工具，学会探究和解决问题，发展提升学生的创新思维能力和信息化学习能力。教师的信息化教学能力和素养全面提升，信息技术应用能力实现常态化。

(六)人工智能背景下职业教育的评价模式

现代教育价值趋于多元，以互联网为基础的智能化信息技术使教育评价在评价依据、评价内容、评价主体等多个方面实现了全面转变。人工智能背景下职业教育的评价模式的建构表现为：首先，互联网信息技术应用于学习过程使得伴随式评价成为可能，更加关注学习者的个体差异和特点。强调过程评价和多元共同评价，更加客观全面，重视评价过程的诊断与改进功能，以促进学习者的个性化发展。其次，互联网、大数据、智能云技术的出现使得评价的技术和手段多样化、智能化，节省人力物力财力，提高了评价的科学性、针对性。第三，以大数据为基础的适应性评价因人而异，可获得及时反馈，可真实地测评学习者的认知结构、能力倾向和个性特征等，从知识领域扩展到技能领域、情感、态度与价值观，构建以学习者核心素养为导向的教育测量与评价体系，促进学习者发展。

(七)人工智能背景下职业教育的管理模式

智能化信息技术、云计算技术、大数据技术等能够促进大规模社会化协同，拓展教育资源与服务的共享性，提高教育管理、决策与评价的智慧性，因此，基于互联网的教育管理必将逐步走向“智慧管理”模式。人工智能背景下职业教育的管理模式的建构表现为：首先，互联网将家庭、学校、社区等紧密、方便地联系在一起，拓宽了家长和社会机构参与学校管理的渠道，各利益相关者可共同参与现代职业院校的学校管理，协作育人。其次，新时代的职业院校管理模式通过可视化界面进行智能化管理，业务数据几乎全部数字化，能有效降低信息管理系统的技术门槛，使管理工作更加轻松、高效。通过深度的数据挖掘与分析，能够实现个性化、精准资源信息的智能推荐和服务，为管理人员和决策者提供及时、全面、精准的数据支持，以提高决策的科学性。第三，通过互联网信息技术可以实现全方位、随时的远程监督与指导，从督导评估转变为实时评估，可以实现大规模的实时沟通与协作，促进社会化分工，促进职业院校内部重构管理业务流程，使管理智能化、网络化、专业化。

(八)人工智能背景下职业教育的组织模式

人工智能时代信息科学技术的蓬勃发展冲击着学校内部的组织结构向智能化、网络化的方向发展，各职业院校需要合理调整内部组织结构和资源分配，通过互联网加快信息流动等方式，提高各职业院校组织管理的效率和活力。人工智能背景下职业教育的组织模式的建构表现为：首先，当今时代人工智能的产生不可能替代学校教育，但可以改变学校教育的基本业务流程。人工智能推动了学校组织结构向网络化方向发展，教学与课程是提供信息数据的重要平台，学校组织则构成了教育大数据生态系统。其次，“互联网+职业教育”的跨界融合将打破学校的围墙的阻隔，互联网将学校组织与企业、科研院所等社会机构紧密联系起来，提供优质教育资源供给，共同承担知识的传授、传播、转化等功能，促进学校组织体系核心要素的重构。第三，建设“智慧校园”，实现线上线下融合的智慧校园育人环境，实施一体化校园网络认证，推动智能化教育资源共建共享，实现职业教育信息化建设的均衡发展。

五、人工智能背景下职业教育的模式变革面临的挑战及发展目标

人工智能将推进大数据、云技术等智能信息技术深层次融入职业教育课程与教学、组织与管理、评价与反馈等领域，形成社会化多元供给，为学习者提供多样化的参与方式、自主选择的学习形式和及时获得反馈的评价途径，有利于实现职业教育的共建、共享、共治。但其全面实现，还面临着诸多挑战。

(一)挑战

首先，职业教育的新模式建构需要充足的资金支持。各职业院校积极建构智慧校园，努力实现智慧化产学研环境，打造一体化智慧城市网络等核心技术的开发，都需要资金的根本保障。政府要给予资金政策保障并加强监管，资金管理部门要合理规划，合理利用，专款专用，落到实处。其次，职业教育的新模式建构的成果表现离不开学习者对技术的理解、掌握和应用。在实际实施过程中，教育工作者既要利用信息技术优势变革职业教育，也要避免技术中心主义倾向，“避免一味追赶技术新潮而不顾学生身心健康等，技术本身是一个祸福相依的辩证法。”[14]第三，“目前的教育实践中，仍未能充分实现人机合理分工和双边优势互补。人工智能终端系统擅长逻辑性、单调重复的工作，而人类则更适合情感性、创造性和社会性的工作。”[15]现阶段，信息化技术水平还有待提高，智能机器不能完全胜任知识传播、数据处理等工作，有待于进一步开发和完善，绝对依赖互联网络和设备，还存在一定的风险。

(二)发展目标

人工智能时代职业教育变革重新架构了职业教育发展模式，完成了对资源的重新整合配置，改变了人的思维方式、学习方式和生活方式。人工智能时代下没有职业教育模式的改革，就不可能建构真正的现代化职业教育。人工智能背景下职业教育的发展目标可以概括为个三方面：

1.“智慧脑”与“智能脑”融通

随着第四次产业革命的到来，信息技术爆发式发展，造就了以电脑、互联网为基础的智能脑。职业教育智慧化发展的一个目标就是如何让学习者发挥人脑“智慧脑”与机器设备“智能脑”的“双脑”共同协作[16]。人工智能时代职业教育与信息技术的深度融合，就是要通过“智慧脑”和“智能脑”的协同作用，发挥互补优势，进行融通式学习，而不是简单地人脑与电脑的技术对接。

2.“现实世界”与“虚拟世界”结合

在人工智能时代，网络虚拟技术的发展使人类拥有了真实与虚拟两个世界，虚拟信息技术的兴起在一定程度上会影响职业教育的实体教育，实体教育的发展也需要虚拟技术的支撑。但在具体的学习实践中，还会存在利用这两个世界时顾此失彼、难以平衡的问题。目前，虚拟化教育技术在职业教育领域不断应用与推广，职业教育的发展模式不断优化，使得职业院校线上线下的边界逐渐消融，“现实世界”与“虚拟世界”更好地结合。人工智能时代职业教育的本质没有发生根本改变，学习者要学会利用这两个世界虚实融合、高度互动，充分发挥出自身的优势，更好地学习与生活。

3.职业教育“适应人工智能”发展为“引领人工智能”