时间：2023-08-21 17:23:22
开篇：写作不仅是一种记录，更是一种创造，它让我们能够捕捉那些稍纵即逝的灵感，将它们永久地定格在纸上。下面是小编精心整理的12篇人工智能教学培训，希望这些内容能成为您创作过程中的良师益友，陪伴您不断探索和进步。
关键词：人工智能；教育变革；智慧教育
近年来大数据、云计算等信息技术飞速发展，人工智能在一些特殊领域（如图像识别、语音识别、自然语言等）不断取得突破性进展。人工智能作为新的技术驱动力正引发第四次工业革命，为医疗、教育、能源、环境等关键领域带来新的发展机遇。人工智能专家预测，人工智能在通用技术领域可能尚不能替代人类，但在一些特殊领域，人工智能将会淘汰现有的劳动力。在国外，许多国家纷纷把人工智能作为国家发展的重要竞争战略，我国学者也密切关注着人工智能的最新理论进展和实践应用，国务院于2017年7月颁布《新一代人工智能发展规划》，明确人工智能发展的重点策略。“人工智能变革教育”的潮流，引发了教育研究领域的“人工智能热”。当前全球范围内，人工智能在教育领域的大量研究和应用催发形成了教育人工智能概念。目前梳理学术上关于研究人工智能与教育的文献主要集中于：
（一）教育理念的革新。“人机一体”将成为未来新的教育方式[1]，由新技术和新手段的出现所应运而生的智慧教育[2]，将对原有教育进行改进和完善。智能技术在改变教育的手段和环境的同时，还有利于构建出系统解决教育问题的教育新体系，从而真正触及教育的根本[3]。
（二）关注技术的革新。机器深度学习、智能学习的算法、视觉识别以及智能语言识别这些基础技术的突破，为人工智能的教育应用奠定了坚实的基础[4]。
（三）探究教育的应用。人工智能在学校教育中的学业测评、交叉学科、角色变化等应用领域具有巨大潜力，教师角色内涵也将在与人工智能的协同共存中发生改变。AI监课系统能够数据化、可视化评估教师的授课情况，将人工智能技术的运用渗透到整个教学过程中，教师可以根据评分实时调整授课内容，以促进个性化学习，从而提升教学效果。教育深受技术发展的影响，新技术融入教育并促进教育方式的转变已成为必然趋势。一方面技术为教育提供了新的、更加广阔的可能性；另一方面技术具有变革人类的教育方式与学习方式的能力。然而，技术是一把“双刃剑”，如何获取或实现以人工智能为代表的新兴信息技术所拥有的特征、优势与功能，使其在教育中最大限度地发挥其应有的价值呢？人工智能技术如何继续被安全使用到教育领域？如何通过教育变革来促进新兴信息技术在教育教学中的广泛与深入应用，实现教育深层次革命等问题，是目前需要关注和探讨的主要问题。
1人工智能时代下教育变革的背景
1.1人工智能的内涵及具备的强大能力
人工智能最早由美国达特茅斯学院于1956年提出，其研究主要包括机器人、图像识别、自然语言处理、语音识别等，实质是一种自动感知、学习思考并做出判断的程序。人工智能具有自主学习、推断与革新的能力，推动了图像识别、自然语言处理等方面的技术突破。人工智能同时具有理性判断力、超强的工作力，只要电力供应不断，几乎可以无限制地工作下去，而且适应不需要情感投入的工作。它的超强能力，源于三个重要的技术：深度学习、大数据和强算力。
1.2人工智能时代的机遇和挑战
人工智能在精力、记忆力、计算力、感知力以及进化力等方面与人类相比，具有突出优势。在医药领域，人工智能的出现使普通民众可以享受更为高效、稀缺的医疗资源，解决医疗诊断领域诊断质量不均衡、医生资源不足等问题。在教育领域，人工智能促进教学质量进一步提升、教师角色多样化、学生学习能力的提升；为教育研究提供新技术和数据支撑；极大拓展了教育研究新视域；使教育在立德树人方面、教育方法创新方面、教育手段和环境方面以及教育服务供给方式方面均发生改变。然而，看到人工智能以其强大的处理能力带来机遇的同时，也需要正视人工智能带来的新挑战。在人工智能浪潮冲击下，如何借助人工智能发展的机遇推进教育的变革与创新？人工智能技术如何继续被安全使用？首先，人工智能专家大都认为，人工智能将会淘汰大量现有的依靠非脑力劳动为生的劳动力，需要培养人工智能时代的新型劳动力。而且，人工智能技术本身的不太成熟使很多人工智能技术只是应用在儿童教育领域，再者，人工智能潜在的道德伦理问题缺乏法律制度规范。除此之外，人工智能时代将对社会结构以及人的地位构成挑战。综上所述，人工智能时代所带来的机遇是大于挑战的。教育需适应人工智能技术所带来的突破和飞跃，不断调整和更新教育的方向和目标，实现育人成人的发展目标。
2人工智能与教育变革
2.1人工智能与教育目的的变革
人工智能带来的巨变不仅影响人类未来如何发展，而且极大释放了人类的生产力，这些在一定程度上使得人类需要重新思考教育是何目的。人工智能影响教育目的的变革主要表现在：第一，人工智能可能会使人类陷入精神危机。这源于两方面的结果：一方面，人工智能将取代大部分人的工作岗位，工作的丧失将会导致人的价值和尊严丧失。另一方面，人工智能技术的发展将可能导致所有基于自由主义的想法破产，转而人类所拥有的价值和尊严可能转化为一种“算法”，人工智能带来的职业替代风险在教育领域同样存在，主要是对教师角色的挑战。第二，人工智能有利于培养人的学习能力。从某种角度上讲，人工智能剥夺人的就业机会，但同时，人工智能助教机器人将协助教师实现个性化指导，从而有利于将学习的过程视为寻求自我价值和意义的过程。除此之外，人工智能有利于使教育注重培养人的精神能力，这种精神能力大致包括实践动手能力、价值追求能力以及创造能力，从而有利于学生知识以便于更好地完善自我、丰富自我，使教育跳脱“知识为本”的陷阱，发挥“立德树人”的正向作用。
2.2人工智能与学习方式的变革
第一，深度学习。深度学习也称为深度结构学习或者深度机器学习，是一类算法的集合。深度学习概念的提出，一方面尊重了教学规律，另一方面也是应对人工智能时代下的挑战。深度学习在机器学习、专家系统、信息处理等领域取得了显著成就，提倡学教并重、认知重构、反思教学过程，进而达到解决问题的目的。第二，个性化学习。个性化学习区别以往传统班级课堂授课，尊重学生的个性发展，因材施教。人工智能技术与大数据的应用有利于学生享受个性化的学习服务，可提供个性化的学习内容，可视化分析学生的学习数据，快速提高学生的学习效率。第三，自适应学习。自适应学习是指人工智能基于对个体学习进行快速反馈的基础上，根据学习者特征，为其推荐个性化的学习资源和学习路径，从而最大程度上适应学生的学习状态，是实现个性化学习的重要手段。人工智能技术有利于快捷、科学地判断学生的学习状态，进行学习反馈；持续收集学生的学习数据，其中包括学习目标、学习内容；高效地为学生提供海量的学习资源。
2.3人工智能与学习环境的变革
首先，有利于搭建灵活创新的学校环境。不仅可以使空间规划更具弹性，而且可以调节性增强物理环境。其次，人工智能时代的教育区别于以往传统教育强调的统一秩序，更注重个体的用户体验。创客空间、创新实验室等学习环境的不断增加以及人工智能技术的不断发展，个性化的空间环境与学习支持将改变目前学习的学习空间环境。除此之外，随着对话交互技术的逐渐成熟与不断普及，有利于实现虚实结合的立体化实时交互。VR、AR等技术的同步协作也有利于搭建新的学习环境，满足学习者的一系列要求。脑机互动技术的突破有利于实现将人工智能植入人脑，从而改变人类自然语言的交流方式。最后，人工智能通过即时、准确、高效的大数据分析有利于进行精准且个性的学习评价与反馈。人工智能将综合收集所有同学的学习记录，互相比对、优化，从而进行综合提升。更为重要的是，人工智能的人脸识别以及语音识别技术可以运用到教师的教学过程中，进行学生的学习情绪感知，学习状况的了解，从而促进学生学习的科学化；智慧校园、智慧图书馆等的出现，为教学环境的建设提供重要参考。
3人工智能在教育领域的应用
人工智能被认为是最有潜力和影响力的教育信息化技术，将通过人工智能数据挖掘分析、3D打印、模拟仿真等技术的应用，实现人工智能与教育的深度融合，对计算机辅助教学、个性化教育服务、教育人工智能生态环境等产生根本影响。2018年《地平线报告》（高等教育版本）指出了教育领域的信息化发展，未来一段时间内将通过人工智能与信息技术的结合，进而影响教育阶段的不同过程。具体见表1所示。
一、人工智能机器人
随着信息技术以及人工智能技术的迅猛发展，机器人无论是在技术上还是在外形上都显著提高，并且，不断的进行功能延伸。将具有感觉、思考、决策和动作能力的系统称为智能机器人，这是一个概括的、含义广泛的概念。这一划时代的概念产生，为机器人技术的发展，也为信息技术的发展，拓开了巨大的想象空间和新的创造天地。智能机器人是信息技术发展的前沿领域，是一门具有高度综合渗透性、前瞻未来性、创新实践性的学科，蕴涵着极其丰富的教育资源。
二、机器人教学的教学现状
2000年，机器人教学处于起步阶段，第一届“广茂达杯”中国智能机器人大赛在长沙举行。其目的是刺激机器人新技术的发展；鼓励年轻学生投身机器人技术。2002年，机器人竞赛得到了进一步的发展。2003年，机器人竞赛达到热潮。2004到2009年，机器人竞赛成为了主流，第四届至第九届中国青少年机器人竞赛分别在河南、广西、陕西、云南、重庆、湖南、青海举行，竞赛规模不断扩大，规格不断提高，经验不断丰富，成绩不断攀升。同时，第五届至第十届“广茂达杯”中国智能机器人大赛也取得了丰厚的成绩。2011年广东省的虚拟机器人竞赛，全省共有12个地市和顺德区报名参赛，参赛队伍106支，参赛学生148人。比赛形式新颖，要求学生现场编写虚拟足球比赛和虚拟灭火比赛的程序，然后进行投影演示，所有的同学都可以观看和学习。2012年的“乐博杯”青少年机器人世界杯中国竞赛在西安举行，汇聚了众多的参赛者。同学们秉着重在参与、学习交流的态度，经过两天紧张激烈的比赛，比赛成绩优异，涌现了一大批优秀的编程人员。其中最为突出的是兴围小学代表队，他们突出重围赢得了冠军，即将代表中国队去墨西哥参加世界级机器人大赛。
机器人竞赛已成为国内科技、教育界一致认同的一项青少年科技创新的重要赛事，作为一项富有时代性、创新性、参与性和普及性，适应当代青少年需求，深受当代青少年欢迎的智力开发活动，在全国各地产生了广泛的社会影响。
三、存在的问题
（一）教学方面
1、智能机器人缺少科学、可行、实效的教学目标。按照学制的阶段性划分不明确，存在重复学校相同知识的现象，从而导致机器人教材特色不明显。
2、智能机器人教育往往没有固定的教学设计和规划。导致许多教学只能按照产品使用说明书进行教学，不能按照学生接受能力有秩序的开展知识体系教学。
3、目前学校教育使用的机器人很纷杂，缺少规范。并且绝大部分并不兼容，开放度低。还有就是教学用机器人单机价格偏高原因是销售数量上不去，导致厂商只能太高价格。
（二）教育资源方面。由于我国各省市之间的贫富差距不断加大，从而导致在教育资源投入方面也是参差不齐，很多欠发达地区软硬件教学设备都严重不足，智能机器人的教学活动很难正常开展。
四、改进措施
（一）资源环境建设方面。积极探索信息技术条件下人工智能机器人进课堂教育环境的构建策略。建立完善系统的小学教育人工智能机器人进课堂资源的开发、应用的管理运行机制。同时，应该加大对中小学智能机器人教学资源投入力度，以确保所有孩子都能够享受到同等级的教学资源。
（二）学科教学方面。对于小学的人工智能机器人教学工作来讲，教师的培训工作应该是非常重要的。由于目前该门学科在小学教学当中仍属于一种新型的学科，相关教师之前并没有进行系统的学习过相关理论，同时，实践经验也是严重不足。因此，这就无形中增加了教师的教学难度，因此，对教师进行适当的教学培训是十分必要的。
目前，我国开展的“校校通”工程已经在全国的中小学基本完成，各地区小学已经具备了计算机房，而开展机器人教学工作还需要进一步购置教学使用的机器人，从而建立起以信息技术为核心的现代化教学环境，即“机器人”实验室。另外，教学资源的进一步开发与收集也是一项关键任务。学校可以统一添置一批有关机器人的教学信息资源，例如：教学光盘、教学软件等等。同时，还可以充分利用网络资源收集相关的机器人教学课件，教案等。丰富教师教学参考资料。
【关键字】人工智能；课程改革；高中；信息技术；课程实施
【中图分类号】G420 【文献标识码】A 【论文编号】1009―8097 (2008) 10―0043―04
教育部在2003年颁布的高中信息技术新课程标准中，首次把“人工智能初步”设置为选修模块，与多媒体、网络、程序设计、数据库技术等一起列入信息技术课程体系[1]。此举曾被视作信息技术课程改革的亮点之一。然而，在如今高中信息技术新课改已经全面铺开之际，人工智能选修课程的推进仍然举步维艰，面临诸多困难和问题。
一 高中人工智能课程的现状分析
自2004年我国部分省级实验区开始推进高中新课程改革以来，信息技术课程改革已经开展了四年之久。从目前的总体情况来看，信息技术课程的基础模块与多媒体技术、网络技术、算法与程序设计三个选修模块的实施情况较好，而数据库技术与人工智能初步两个选修模块的推进情况相对不佳。特别是人工智能课程，至今在全国范围内正式开设该课程的学校寥寥可数，少数高中展开了一定的探索和实验，而大多数学校仍持有观望态度。以下分别从实施取向和实施层次的角度分析该课程的现状：
（1） 课程实施的取向
由于我国长期以来实行的是全国统一的课程与教材，按照统一规定执行教学计划，对学校和学生的评价也是按照统一标准与方式实施的，因此我国以往的课程实施基本上都采用了忠实观的取向[2]。本次新课改中信息技术课程的实施过程难免受到这种取向的影响。然而，新课程标准中对信息技术技术各个模块的具体实施并没有明确而详细的规定，从而使教师对包括人工智能模块在内的课程实施缺乏长期惯于依赖的参照和依据，增加了课程实施的难度，造成部分模块的课程难以开设的情况。
（2） 课程实施的层次
课程实施包括五个层面的变化，即教材的改变、组织方式的改变、角色和行为的改变、知识与理解的改变、价值的内化[3]。目前高中人工智能课程在教材改变的层面已经做出了一定的努力。在课程标准的指导下，现已出版的五套教材在体例、版面、学习活动、评价等方面进行了多样化的设计，基本上贯彻了新课标所倡导的课程目标和理念。在组织方式的层次，少数已经开设人工智能课程的学校结合学生的兴趣与学校的实际情况，有针对性地开展了课程的组织。然而，仍然有一些地区或学校不愿或不习惯打破原有的课程组织方式，而是采用硬性规定的方式，人为指定两三门课程，将选修变为必修，限制学生的自由选择，依然维持原有的固定班级授课的形式。教材的改变仅仅是课程实施的开始，在组织方式、角色或行为、知识与理解、价值等层次，大部分学校还未发生变化或变化还很小。
（3） 课程实施的典型个案
目前国内开展人工智能课程教学或实验的典型学校如表1所示。总体来看，这两所学校都地处东南沿海地区，且学校本身比较积极参与高中新课改的实践探索，属于“敢于吃螃蟹”的类型。考虑到课程本身的要求较高，两所学校都选取了基础较好的学生开展教学。到目前为止，两所学校均已开展了三期的教学或实验探索，任课教师及时总结教学心得体会，并在相关教学刊物或课程研修活动中与广大一线教师分享教学经验。
二 高中人工智能课程的影响因素
根据Snyder的研究，可以把课程实施的影响因素归纳为四个方面：课程改革自身的性质、校区的整体情况、学校的水平以及外部环境[4]。结合高中人工智能课程的现状，本文分别从以上四个方面来探讨影响该课程的主要因素。
（1） 课改自身的性质
课程改革本身的性质是影响课程实施的第一要素。它包括课程改革的必要性及其相关性、改革方案的清晰程度、改革内容的复杂性以及改革方案的质量与实用性。结合信息技术新课程改革的相关调查研究，广大信息技术教师和教研人员对课改的必要性应该认识得比较到位，然而他们对信息技术课程中是否有必要单独开设人工智能模块存有疑惑。其次，不少教师对课程改革方案（课程标准）的认识并不是非常清晰。他们认为新课程标准中的教学理念、实施建议等内容相对抽象，不易把握和理解，缺乏具体的针对性，可操作性不强。再次，人工智能课程的实用性相比其他模块并不明显，课程内容也相对难度较高。这些因素造成课程设置的必要性不强、实施难度大、实用性不高，直接影响人工智能课程在学校的顺利设置。
（2） 校区的整体情况
校区的整体情况主要包括地区的适应性、地方管理部门的支持、教学队伍的培养、教学研讨和交流等等。各地区对课程改革的需要程度会直接影响人们实施课程的积极性和主动性。我国东西部地区的学校对课程改革的需求程度不同，从而造成了课程实施的地区差别。从目前开设人工智能课程或教学实验的学校来看，均分布于东南沿海较为发达的地区。这些学校的共同特点是基础条件较好，对课程改革的积极性高，敢于进行教学尝试和革新。此外，地方管理部分的支持对课程实施也有很大影响，如广东省为了推动信息技术课程改革，专门出台了关于课程标准的教学指导意见[5]。其中强调“要特别注意人工智能初步”，并针对人工智能课程提供了较为具体的教学建议，从而促使该省出现了全国最早正式开设人工智能课程的学校。师资队伍也是影响课程的因素之一。目前大多数高中缺乏熟悉人工智能课程内容和教学方法的专业教师，使得学校无法开设该课程。因此，有关人工智能课程的研讨和学习交流显得尤为重要，然而目前这些方面的活动总体上相对缺乏。
（3） 学校的水平
学校水平对课程实施的影响因素包括校长的作用、教师的个人特征和教师集体的行为取向。学校是课程改革的基本单位，校长和教师是学校课程改革的动因。校长对课改理念的理解，以及对课改的支持、参与程度都会影响课程的顺利实施。校长通常会根据上级主管部门的意见，结合本校的实际情况，权衡课程改革可能对学校形成的各种影响。在高考的影响下，信息技术课程在高中各科中长期存在地位“低人一等”的现象，甚至出现课时常被“侵占”的现象。如果校长对信息技术课程本身不重视，那么要求学校开设人工智能选修课无疑是一种奢望。此外，一所学校教师个人和集体的改革意识的强弱也会影响课程的实施。从人工智能课程的现状来看，恰好印证了这一点：改革意识强的教师个人或教研组即使没有上级的硬性指令，也能积极展开各选修模块的教学尝试和探索，并自觉地从教学者成长为研究者，而思想保守的学校即使具备了课程实施的基本条件，也不愿积极开设相关的选修课程，长期停留于课程的“忠实执行者”的层次。
（4） 外部环境
外部环境因素主要包括政府部门的重视、外部机构的支持以及社区与家长的协助。各国课程改革的经验表明，教育行政部门和相关机构的态度在很大程度上影响到新课程的顺利实施。特别是我国长期以来受到前苏联教育模式的影响，课程改革通常是自上而下的模式，新课程的实施主要依靠各级政府教育行政部门的政策和指令的推动。本次新课程改革同样继承了这一模式，但是整个教育体制和评价体系未能及时进行相应的调整，因此在某些方面造成各级教育部门的政策抵触，出现“上有政策、下有对策”的情况。此外，社区与家长对新课改的认识和态度也影响到人工智能课程的实施。研究表明，社区与家长更加关心的是新课改是否有助于提高学生的学业成绩，是否会给学生造成更大的负担，而对学生能力的全面发展和个性的培养则是其次的考虑。因此，要使社区与家长认识和了解课程改革的意义和目标，引导其关心新课程、支持新课程才能更好的促进新课改的健康发展，进而才可能使得包括人工智能在内的高中各科选修模块得以全面开设与实施。
三 高中人工智能课程的反思
通过调查访谈以及与相关授课教师的交流，笔者了解到高中人工智能课程的教学情况和教师的经验体会。总体来说，该课程的推进情况不如预期理想，需要从课程的设计、管理、教学以及评价等方面进行反思。
（1） 课程设计
本次高中信息技术课程改革将原来的一门课程分解为1个必修模块和5个选修模块，从而给学生提供多样化的选择。“人工智能初步”选修模块是作为智能信息技术处理专题设置的，以反映信息技术学科的发展趋势，体现教育的时代性要求。课程设置的目的在于使学生在技术掌握与使用的过程中，逐渐领会信息技术在现代社会中的应用以及对科学技术和人类发展的深远意义[6]。然而，以上的描述更多是该模块的隐性价值，相比其他模块该课程的显性价值并不是很直观。而一线的信息技术教师较多关注的是该课程的显性价值：课程能给学生带来些什么？学生的实践能力能否有较大提高？教师们在没有找到一个合理的价值依托之前，一般不会贸然开课。这一点值得课程设计者和教研人员的深刻思考。
通过网络问卷调查，不少教师认为人工智能课程在高中开设是有一定必要性的[7]，但并不意味着所有的学生都需要学习该课程。课程应面向对人工智能有一定兴趣的学习者，且最好有一定的基础。事实上，相对于其他选修模块，选择人工智能课程的学生并不是很多。因此，结合我国目前的情况，可以考虑优先在发达地区条件较好的部分学校开设，再进一步利用其示范作用，以点带面，逐步铺开培训、指导、交流的规模和影响面，积极稳妥地推进高中人工智能课程的建设。
（2） 课程管理
课程的有效管理有助于提高课程实施的质量。上个世纪90年代以来，我国的中小学课程由原来的中央集权管理体制逐步转变为国家、地方、学校的三级管理体制。国家负责课程的总体规划，省级教育部门结合本地区实际制定课程计划或实施方案，而学校也将有权根据学校传统或学生兴趣开发适合本校的课程。目前人工智能课程虽然已被列入国家课程标准，但在地方管理层面并未得到应有的认可。部分地区考虑到高考因素，直接将人工智能模块排除在学生的选择范围之外，无疑成为阻碍该课程顺利实施的一个重要原因。
目前我国高中了解熟悉人工智能教学内容、方法的教师十分缺乏，相关教育主管部门需加强该课程的师资培养，邀请教材编写人员和相关专家，积极开展各级培训、研讨和交流活动，以务实的态度来听取学科教师的意见，为他们提供一些明确的、可操作的指导和建议。也可以开展优秀教学案例的征集和评奖，通过公开课的观摩和点评活动，或吸纳中学教师参与有关课程改革和教学研究的课题，以此提高教师参与改革的积极性。此外，国内高等师范院校信息技术相关专业应该对新课改作出及时的反应，针对高中信息技术各选修模块为师范生开设相关的课程，为课改的成功实施提供后备师资力量的支持。
（3） 课程教学
从已开展的人工智能课程教学或实验情况来看，主要的教学体会包括：教学对象选取时要有针对性，不宜硬性指定，应结合学习者自己的兴趣和学习基础供其自由选择；由于课程的理论和技术的要求较高，不宜大量采用“讲授法”进行教学，应设计一些有挑战性的活动供学生实践；为保证教学进度有序进行，可通过课堂小测及时巩固所学内容；应提供良好的网络条件和计算机设备以支持课程教学和实践的顺利开展。
国外一些高校通过远程网络的手段与中学合作开展人工智能教学，加快了课程建设的步伐，并提高了教学质量。大学负责教学网站的建设维护，主持与中小学的讨论答疑，中学则负责课程教学的具体实施。文中个案也印证了这种做法的有效性：让一些致力于高中人工智能课程研究的高校和部分条件较好的中学建立共同体，协作推动课程的实施。一方面，高校研究人员能为中学提供教学指导建议、技术和资源的支持；另一方面，中学的教学实践也为高校进行课程教学研究提供了材料和依据。
（4） 课程评价
研究表明，评价目前已成为影响高中信息技术新课程实施的一个重要问题[8]。从本次课改的动因来看，针对我国现行教育体制下的高考选拔制度在很多方面呈现的弊端，新课改力图在一定程度上改变这一局面，努力使学习者能够真正获得全面的发展。但是，在目前情况下以高考为“指挥棒”的评价体系短期内仍然无法发生质的变化。高中新课改实施以来，部分省份相继将信息技术课程纳入了高考的范畴，以往信息技术课程不受重视的情况逐渐得到了一些改善。然而，高考是否解决信息技术课程评价问题的一剂良药，进而为人工智能课程的实施及其评价带来新的希望，目前仍是值得怀疑和思考的问题。特别是当前高考科目已经较多，再增加科目无疑会加重学习者的负担，且很容易回到应试教育的老路上。
其次，虽然新课程标准中提供了关于课程评价的建议，但是其中的内容仍然比较抽象，可操作性不够。如在信息技术课程标准的评价建议中，提倡评价主体的多元化，关注学生的个别差异，综合应用多种过程性评价方式，适当渗透表现性评价的理念，等等。这些内容从理念上来讲都是很好的，但是如何在教学实践中加以操作实施，对一线教师而言仍是不够明确和难以把握的问题。而且，信息技术课程的每个模块各有特色，然而课程标准并未就此提供专门的评价建议。因此，一套科学合理、适合人工智能课程的评价体系和方法仍需要教研人员在实践中不断摸索总结。
参考文献
[1] 教育部. 普通高中技术课程标准(实验) [S].北京:人民教育出版社,2003:9.
[2] 钟启泉. 课程论[M].北京:教育科学出版社,2007:207-214.
[3] Fullan, M. & Pomfret, A. Research on curriculum and instruction implementation [J]. Review of education research, 1997, 47(1).
[4] Snyder J.B. & Zumwalt K. Curriculum implementation [M]. In Jackson P. W. (Ed).Handbook of Research on Curriculum. New York: Macmillan Publishing Company, 1992.
[5] 珠海教育信息网. 广东省普通高中信息技术课程标准教学指导意见 [DB/OL].
[6] 顾建军等.技术课程标准(实验)解读[M].武汉:北教育出版社,004:9.
关键词：人工智能 情感 约束
中图分类号：TP18 文献标识码：A 文章编号：1007-3973（2013）001-085-03
1引言
人工智能（Artificial Intelligence，AI）自从20世纪50年代产生，经过长期发展，已经有了长足的进步，并且已经深入到社会生活的诸多领域，如语言处理、智能数据检索系统、视觉系统、自动定理证明、智能计算、问题求解、人工智能程序语言以及自动程序设计等。随着科学技术的不断发展，现在的人工智能已经不再是仅仅具有简单的模仿与逻辑思维能力，人们也越来越期待人工智能能够帮助或者替代人类从事各种复杂的工作，加强人的思维功能、行为功能或是感知功能。这就要求人工智能具有更强的情感识别、情感表达以及情感理解能力。通俗的说，为了使得人工智能对外界的变化适应性更强，需要给它们赋予相应的情感从而能够应对这个难以预测的世界。
在赋予人工智能“情感”的过程中，面临着许多的问题，有科技层面上的，也有社会学层面的。本文在这里只讨论其中一个比较基本的社会学问题：“人工智能情感约束问题”，即关注于如何约束赋予给人工智能的情感，不至于使其“情感泛滥”。情感指的是一种特殊的思维方式，人工智能具有了情感后的问题是：人工智能的情感是人类赋予的，人工智能自身并不会创造或者控制自己的情感。如果赋予人工智能的情感种类不合理，或者是赋予的情感程度不恰当，都有可能造成“情感泛滥”并导致一些灾难性的后果。例如，当人工智能具有了情感之后，如果人类自身管理不恰当，有可能导致人工智能反过来伤害人类。尽管目前我们只能在一些科幻作品中看到这种情况发生，但谁也不能保证未来有一天会不会真的出现这种悲剧。
本文第二章对人工智能情感研究进行了概要性回顾，第三章对如何约束人工智能情感进行了尝试性探讨，最后一章对全文进行了总结。
2人工情感发展情况概述
随着科学家对人类大脑及精神系统深入的研究，已经愈来愈肯定情感是智能的一部分。人工情感是以人类自然情感理论为基础，结合人工智能、机器人学等学科，对人类情感过程进行建模，以期获得用单纯理性思维难以达到的智能水平和自主性的一种研究方向。目前，研究者的研究方向主要是人工情感建模、自然情感机器识别与表达、人工情感机理等四个方面的内容。其中，尤以人工情感机理的研究困难最大，研究者也最少。
目前人工情感在很多领域得到了应用和发展，比较典型的是在教育教学、保健护理、家庭助理、服务等行业领域。在教育教学方面比较典型的例子是德国人工智能研究中心发展的三个方案：在虚拟剧场、虚拟市场和对话Agent中引入情感模型和个性特征来帮助开发儿童的想象力及创造力。在保健护理方面比较典型的是家庭保健与护理方向，如Lisetti等人研制的一个用于远程家庭保健的智能情感界面，用多模态情感识别手段来识别病人的情感状态，并输入不同媒体和编码模型进行处理，从而为医生提供关于病人简明而有价值的情感信息以便于进行有效的护理。服务型机器人的典型例子是卡内基梅隆大学发明的一个机器人接待员Valerie。Valerie的面孔形象的出现在一个能够转动方向的移动屏幕上时可以向访问者提供一些天气和方位方面的信息，还可以接电话、解答一些问题；并且Valerie有自己的性格和爱好，情感表达较为丰富。当然这些只是人工情感应用领域中的几个典型的例子，人工智能情感的潜力仍然是巨大的。
尽管关于人工情感的研究已经取得了一定的成果，给我们带来了很多惊喜和利益，但由于情绪表现出的无限纷繁以及它与行为之间的复杂联系，人们对它的运行机理了解的还不成熟，以致使得目前人工情感的研究仍面临着诸如评价标准、情感道德约束等多方面问题。所以必须清楚的认识到我们目前对于人工情感的计算乃至控制机制并没有一个成熟的体系。
3对人工智能的情感约束
正如上文所述，如果放任人工智能“情感泛滥”，很有可能会造成严重的后果。为了使人工智能技术更好的发展，使智能与情感恰到好处的结合起来，我们有必要思考如何对赋予人工智能情感进行引导或者约束。
3.1根据级别赋予情感
可以根据人工智能级别来赋予其情感，如低级别人工智能不赋予情感、高级别人工智能赋予其适当的情感。众所周知，人工智能是一门交叉科学科，要正确认识和掌握人工智能的相关技术的人至少必须同时懂得计算机学、心理学和哲学。首先需要树立这样的一个观点：人工智能的起点不是计算机学而是人的智能本身，也就是说技术不是最重要的，在这之前必须得先解决思想问题。而人工智能由于这方面没有一个严格的或是量度上的控制而容易出现问题。从哲学的角度来说，量变最终会导致质变。现在是科学技术飞速发展的时代，不能排除这个量变导致质变时代的人工智能机器人的到来，而到那个时候后果则不堪设想。因此，在现阶段我们就应该对人工智能的情感赋予程度进行一个约束。
根据维纳的反馈理论，人工智能可以被分成高低两个层次。低层次的是智能型的人工智能，主要具备适应环境和自我优化的能力。高层次的是情感型的人工智能，它的输入过程主要是模仿人的感觉方式，输出过程则是模仿人的反应情绪。据此我们可分别将机器人分为一般用途机器人和高级用途机器人两种。一般用途机器人是指不具有情感，只具有一般编程能力和操作功能的机器人。那么对于一般用途的机器人我们完全可以严格的用程序去控制它的行为而没必要去给他赋予情感。而对于高级层面的情感机器人来说，我们就适当的赋予一些情感。但即使是这样一部分高层次的情感机器人，在赋予人工情感仍然需要考虑到可能会带来的某些潜在的危害，要慎之又慎。
3.2根据角色赋予情感
同样也可以根据人工智能机器人角色的不同选择性的赋予其不同类型的情感。人类与机器合作起来比任何一方单独工作都更为强大。正因为如此，人类就要善于与人工智能机器合作，充分发挥人机合作的最大优势。由于计算机硬件、无线网络与蜂窝数据网络的高速发展，目前的这个时代是人工智能发展的极佳时期，使人工智能机器人处理许多以前无法完成的任务，并使一些全新的应用不再禁锢于研究实验室，可以在公共渠道上为所有人服务，人机合作也将成为一种大的趋势，而他们会以不同的角色与我们进行合作。或作为工具、顾问、工人、宠物、伴侣亦或是其他角色。总之，我们应该和这些机器建立一种合作互助的关系，然后共同完任务。这当然是一种很理想的状态，要做到这样，首先需要我们人类转变自身现有的思维模式：这些机器不再是一种工具，而是平等的服务提供人。
举例来说，当机器人照顾老人或是小孩的时候，我们应该赋予它更多的正面情绪，而不要去赋予负面情绪，否则如果机器人的负向情绪被激发了，对于这些老人或者小孩来说危险性是极大的；但是，如果机器人是作为看门的保安，我们对这种角色的机器人就可以适当的赋予一些负向的情绪，那么对于那些不按规则的来访者或是小偷就有一定的威慑力。总之，在我们赋予这些智能机器人情感前必须要周到的考虑这些情感的程度和种类，不要没有顾忌的想当然的去赋予，而是按分工、作用赋予限制性的情感约束，达到安全的目的。
3.3对赋予人进行约束
对人工智能情感赋予者进行约束，提高赋予者的自身素质，并定期考核，并为每一被赋予情感的人工智能制定责任人。
纵观人工智能技术发展史，我们可以发现很多的事故都是因为人为因素导致的。比如，首起机器人杀人案：1978年9月的一天，在日本广岛，一台机器人正在切割钢板，突然电脑系统出现故障，机器人伸出巨臂，把一名工人活生生地送到钢刀下，切成肉片。
另外，某些研究者也许会因为利益的诱惑，而将人工智能运用在不正当领域，或者人工智能技术落入犯罪分子的手中，被他们用来进行反对人类和危害社会的犯罪活动。也就是用于所谓的“智能犯罪”。任何新技术的最大危险莫过于人类对它失去控制，或者是它落入那些企图利用新技术反对人类的人的手中。
因此为了减少这些由于人而导致的悲剧，我们需要对这些研究者本身进行约束。比如通过相应的培训或是定期的思想政治教育、或是理论知识的学习并制定定期的考核制度来保证这些专家自身的素质，又或者加强对人工智能事故的追究机制，发生问题能立即查询到事故方等等，通过这样一系列强有力的硬性指标达到减少由于人为因素导致悲剧的目的。
3.4制定相应的规章制度来管理人工智能情感的发展
目前世界上并未出台任何一项通用的法律来规范人工智能的发展。不过在1939 年，出生在俄国的美籍作家阿西莫夫在他的小说中描绘了工程师们在设计和制造机器人时通过加入保险除恶装置使机器人有效地被主人控制的情景。这就从技术上提出了预防机器人犯罪的思路。几年后， 他又为这种技术装置提出了伦理学准则的道德三律：（1）机器人不得伤害人类，或看到人类受到伤害而袖手旁观；（2）在不违反第一定律的前提下，机器人必须绝对服从人类给与的任何命令；（3）在不违反第一定律和第二定律的前提下，机器人必须尽力保护自己。这一“机器人道德三律”表现了一种在道德忧思的基础上，对如何解决人工智能中有害人类因素所提出的道德原则，虽然得到很多人的指责，但其首创性还是得到公认的。尽管这个定律只是小说家提出来的，但是也代表了很多人的心声，也是值得借鉴的。
那么对于人工智能情感的约束呢？显然，更加没有相应的法律法规来规范。那么，我们就只能在赋予人工智能情感的道理上更加的小心翼翼。比如，我们可以制定一些应急方案来防止可能导致的某些后果，也即出现了问题如何及时的处理之。另外我们在操作和管理上应更加慎重的去对待。也希望随着科学技术的发展，能够在不久的将来出台一部相应的规章制度来规范人工智能情感的管理，使之更加精确化、合理化。
4结束语
人工智能的情感研究目的就是探索利用情感在生物体中所扮演的一些角色、发展技术和方法来增强计算机或机器人的自治性、适应能力和社会交互的能力。但是现阶段对这方面的研究虽然在技术上可能已经很成熟，但是人工智能情感毕竟是模拟人的情感，是个很复杂的过程，本文尝试性的在人工智能发展中可能遇到的问题进行了有益的探讨。但是不可否认仍然有很长的道路要走，但是对于人工智能的发展劲头我们不可否认，将来“百分百情感机器人”的问世也许是迟早的事情。
参考文献：
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关键词：新工科；高等院校；计算机类专业；师资
1新工科建设下计算机类专业背景分析
自2017年2月起，国家教育部积极推进新工科建设，引导工程教育的探索新阶段，为高等教育在强国建设中发挥重要作用助力。新工科专业，以互联网和工业智能为核心，包括大数据、云计算、人工智能、区块链等相关工科专业。新工科专业是以智能制造、云计算、人工智能等用于传统工科专业的升级改造，未来新兴产业和新经济需要的是实践能力强、创新能力强、具备国际竞争力的高素质复合型新工科人才。[1]相关专业包括：计算机科学与技术专业、物联网工程专业、数字媒体技术专业、数据科学与大数据技术专业、智能科学与技术专业、智能建造专业、智能制造工程专业等。[2]由于计算机类相关专业是新工科专业的重要组成和有力支撑，近年来的招生报考呈现越来越火爆的趋势，呈现出生源充足、考生认可度高的特点，与之形成对比的是：计算机类师资储备不足、招聘难度较高。尤其是部分近年新开办的专业，尚无直接对口的高校毕业生，因此，如何通过招聘和培养让师资有效的适应新工科背景下学科建设及人才培养的需求，是高校亟待解决的问题。
2高等院校计算机类专业师资现状及存在问题
2.1现有的高校计算机类专业师资来源，主要有以下两个渠道
（1）来自高校。高校毕业生通过招聘环节进入高校工作，通过岗前培训取得教师资格证，完成从学生到教师的角色转换，无业界实践工作经历或业界实践工作经历不足一年。（2）来自业界。从高校毕业进入相关行业从事计算机类对口工作，有深入、丰富的实践经验后转型到高校担任教师，多数具有行业资格证书，能直接指导学生实践。
2.2高校计算机类专业师资构成，主要有两种类型
（1）专任教师。教育部明确指出，专任教师是指具有教师资格，专门从事教学工作的人员。我国对高校专任教师与学生的比例有基本的要求。（2）兼职教师。兼职教师是高校师资的重要补充力量，高校会根据教学需要聘请一定数量的校外企业、社会实践经验丰富的名师专家、高级技术人员或技师等担任兼职教师，担任实践类课程教学。
2.3高校计算机类专业师资存在的主要问题
（1）来自高校的教师普遍缺乏对行业的深入了解。没有业界工作经验的高校教师，由于不熟悉实战项目，难以直接指导学生实践，而对计算机类专业而言，是否具备项目开发经验对教师胜任力是关键评价指标。（2）互联网、工业智能专业人才的薪资要求高，招聘难度大。新工科专业以互联网和工业智能为核心，大数据、云计算、人工智能、区块链都是快速发展的新兴行业，业界薪资待遇高，从业人员以青年人为主，正处在人生拼搏期和事业上升期，薪资待遇和发展平台的悬殊，导致业界人士鲜少选择到高校从事教学工作。（3）业界教师教学能力有待提高。来自业界的教师经验丰富、实践能力强，但因多年在企业工作，学科基础理论知识脱离时间长、逐渐淡忘，理论课教学能力偏弱。（4）兼职教师授课时间受限、不稳定、波动性大。由于兼职教师大多来自校外企业和社会，授课时间受到限制，不能持续稳定的参与教学工作，波动性较大。（5）计算机类专业教师能力有待不断提高。随着新技术发展，人工智能时代的全面来临，计算机类专业知识更迭快，对教师知识更新、能力提升的要求高。
3高等院校计算机类专业师资紧缺的解决建议
3.1合理化薪资结构调整、改善福利待遇，建立绩效考核和激励体系
高校应该合理调整薪资结构，提高紧缺专业师资待遇，争缩小与行业从业人员的薪资落差，充分利用高校的自身优势吸引人才，提高福利待遇。建立科学合理的绩效考核、激励体系：考核评价要发挥导向作用，对不同类型的教师（教学科研型、教学型、科研型）分别细化不同的考核标准，条块结合、标准明确、公正科学、奖惩分明，同时充分发挥大数据的作用，利用数据化的考核方式让考核更加具体充分。通过绩效考核体系，加强对于紧缺、骨干师资的评定和激励。
3.2制定教师双向进修计划，加强师资培训培养力度
要建设综合素质好、学术水平高的教师队伍，既有丰富理论知识、又有较强职业技能和一线实践经验：面向来自高校和业界不同类型的教师，针对性的开展培训，区分侧重点--为高校教师提供更多参与行业实践、深入企业项目的锻炼机会；为业界教师提供更多进修、访学、学术会议等交流学习机会，帮助教师提升自身素质。同时，师资培训结合脑科学、心理学、教育学，提升教师的跨领域融合能力。
3.3建立兼职教师人才库，储备充足的兼职教师
高校应建立计算机类专业兼职教师人才库，通过网络平台、专场招聘、定向联系等各种渠道、多种方法，推进兼职教师的储备工作，保证充分数量的兼职教师队伍。
3.4开展企业合作定制培养班，引进企业导师参与实践类课程教学
新工科建设要求下，高校计算机类专业应利用校企合作资源，大量引入企业项目和研发骨干人员进入课堂，共同参与学生培养，达到高校、企业、学生共赢的局面。通过开展企业合作定制培养班，让企业导师参与实践类课程教学，同时需要适当放宽对企业导师学历、职称等门槛要求，重点关注其实践项目研发经验和能力。
1高校法学专业教育的现状
当代高校法学专业教育成绩斐然，其不仅为中国的法治建设奠定了丰富的理论基础，而且也为未来的法学专业教育指明了发展方向。但是随着新时代的到来，法学教育的背景以及定位也在发生变化，此时，高校的法学专业教育在教育目标、方法、体制以及模式方面也显现出诸多问题。
1．1法学教育目标片面
法学教育目标不仅直接决定了高校法学教育的方向，甚至也影响着法律人才类型的培养。但就目前来看，教育界对法学教育目标的认识较为混乱。有学者主张法律人作为治国之才，承担着服务社会与管理社会的责任，其属于社会的精英人才。为了更好发挥法律人管理及服务社会的能力，法学教育目标应以培养法律精英人才为首位。也有学者主张法学作为应用性学科，法学教育应以培养法学应用人才为根本目标，核心在于注重法学理论知识的运用。还有的学者认为法学专业应以培养通识人才为主，在当前创新型国家背景下，培养法学通识人才有利于形成创新思维，使法学人更容易应对社会变化不断出现的新情况以及新问题。学界对法学教育目标认识不一致最终导致高校在实际法学教育过程中目标的不统一。有的高校仅重视法学精英人才的培养，而忽略了法学应用人才培养，导致学生处理实际法律纠纷的能力多有欠缺。而有的高校仅重视培养法学应用人才，而忽略了传统的法学理论知识，也导致学生的专业素养不高，甚至缺乏法律职业道德素养，给相关法律职业带来负面影响。
1．2法学教育方法落后
在高校进行法学教育过程中，教学方法的运用也至关重要。科学、合理的教学方法不仅能使学生牢固掌握法学理论知识，还有利于提升法学专业的教学质量。但从当前高校法学教育方法来看，仍然较为落后。一方面，由于高校法学教育目标较为片面，导致在教学方法上，也未能很好兼顾理论教学与实践教学，最终使学生产生理论和实践脱节现象。有的高校教师仅进行课堂式的法学教学，通过在课堂上分析法律条文的内涵与外延来要求学生掌握相应的法学理论知识，并未给学生提供运用法律知识处理实际问题的机会;而有的高校教师则一味重视案例教学，并未教授相应的法学理论知识，导致学生仅掌握了个别案件，对案件背后所折射的法学理论则一知半解。另一方面，随着人工智能以及大数据技术在各学科领域的运用，其也为法学教育方法的革新带来了契机。但实践中，高校教师大多数仍是以传统的课堂教学为主，未能很好运用现代化的教学工具。最终，法学教育方法的落后不仅不利于提升学生学习法律知识的积极性，使法学教学难以达到应有的效果。而且也不利于培养学生的法律逻辑能力、思维能力以及实际解决问题的能力。
1．3法学教育体制不一
就我国当前的法学教育体制而言，从法学教育层次来看，既有专科，也有本科，同时还有硕士及博士，不同层次教育所掌握的法学知识明显存在差异。从法学教育机构来看，既有普通公办高校，也有私立学校还有职业院校以及其他相关培训机构。从法学教育内容来看，既有普通高校的法学基础理论知识教学，也有培训机构的法律职业资格教学，还有公权机关对相关人员的法律执业能力的培训。虽然从历史层面上来看，现有的法学教育体制在一定程度上为改革开放之初国家法治建设输送了大量的法律人才，但是随着国家治理体系以及治理能力现代化水平的持续深入，实践中法学教育层次繁多、渠道庞杂、内容多样等的特点无不彰显着当前法学教育体制的混乱，不仅同国家要求构建法律职业共同体的愿景相违背，也严重影响了法学教育工作的开展，给法学教育的整体形象带来了负面影响。
1．4法学教育模式单一
法学作为理论与应用相结合的学科，法学教育也可以分为专业型、职业型以及专业与职业兼顾型模式。但我国高校在教学模式的选择方面长期坚持专业型的教学模式。主要原因在于一方面，我国传统的课堂教学是教师主导型，教师在课堂上通常是对法学各学科的基本理论以及法律条文进行讲解，使学生能够具备基本的法学素养，并系统掌握法学的基础理论。在此过程中极少涉及实践案例，使得法学教育呈现专业性特征。另一方面，我国的法律职业资格考试也进一步加强了专业型的法学教育模式。法律职业资格考试在很大程度上作为法律职业的准入门槛，对于法学生以及法学院校而言，其重要性不言而喻，所以，学生个人为了通过资格考试，往往会花费大量时间在法律专业知识的学习上，从而也使得学校在法学教学模式上更倾向于选择法律职业资格考试所要求的专业型教育模式，最终也导致了法学教育模式的单一。
2高校法学专业教育面临的机遇
审视当代高校法学专业教育的现状，虽然可以看出仍然存在诸多问题，但随着依法治国理念的深入推进、社会经济稳中向好的发展、人工智能技术的广泛应用以及高端法学人才培养模式的逐渐健全也为高校法学专业教育的优化带来了诸多机遇。
2．1依法治国理念为高校法学专业教育带来思想优势
依法治国，建设社会主义法治国家作为我国社会主义现代化建设重要的战略目标，其核心要义是依据宪法及法律来治理国家。随着时代进步，依法治国理念也被不断深入推进，并成为国家长治久安的重要保障。在全面依法治国战略的引领下，社会各界都形成“尊法、学法、守法、用法、护法”的法治理念，社会公民的法律素养整体上有很大提升。而高校作为社会的重要组成部分，依法治国理念的深入推进也为高校的法学专业教育带来了诸多机遇。
2．2社会经济增长为高校法学专业教育带来经济优势
经济同教育的关系具有辩证统一性，一方面，教育可以为经济带来智力型劳动人才以及相应的技术创新。另一方面，经济又影响着教育发展、教育规模、教育结构甚至教育内容。如果国家的经济实力强大，基于教育对经济的能动作用，势必会投入诸多经济资源来为教育发展奠定物质基础。随着我国的社会经济的稳步发展，综合国力也得到了显著提升。而在科教兴国作为实现中华民族伟大复兴的重大方略的重要影响下，我国对教育的投入逐年提高，教育经费占国内生产总值的比例也在不断上升。从而为高校的法学教育工作的优化奠定了物质基础。
2．3人工智能发展为高校法学专业教育带来技术优势
随着人工智能技术在社会各领域的广泛应用，其也为高校的法学专业教育带来了诸多技术优势。例如，一方面，法学专业更加注重理论和实践相结合的教育模式，面对实践中高校教师仅重视理论型教学的弊端，便可以利用法律人工智能技术来加以完善，其能够提供一种交互式的VR模拟场所，使学生可以置身于虚拟法律系统中全程模拟法官、检察官或者律师办公流程或者对案件进行重现，该种技术不仅有利于学生深入了解案件的基本情况，还有利于学生学习到相应的法律实务技能，从而使其能够在课堂上所学到的法学理论与法学实践相结合。另一方面，人工智能技术还为高校法学专业的课堂教育提供了新的方式。慕课借助人工智能技术后，具备极强的互动性、智能性以及自主性的优势，更新了传统的法学教育模式。在慕课教学中，学生可以根据自身情况来选择所要学习的课程，摆脱了传统法学教学课堂的概括性教学，从而能够很大程度上调动学生学习的自主性。并且慕课也能够实现差异性学习，每个学生对于知识的掌握并不是同步的，在慕课平台，学生可以自主选择学习时间、学习地点以及学习内容，使学生的学习潜能最大程度被激发。
2．4高端法学人才为高校法学专业教育带来智力优势
法学教育作为培养法律人才的关键环节，不仅影响着法学生的思维养成以及职业选择，甚至也对国家的法治建设具有重要影响。高校在进行法学教育过程中，一方面需要有思想、经济、以及技术的支持，另一方面也需要高端法学人才的参与。教育本质上来说是师生共同完成的一项活动，如果法学教师的理论水平不高、实践经验有限，其在教学过程中将很难对学生以启迪，严重影响了学生的对于知识的掌握。因此，法学理论知识储备以及司法实践经验丰富的法学教师对于法学专业教育而言必不可少。就目前来看，随着我国高端法学人才培养模式的逐渐健全，具备深厚的法学理论知识、司法实践经验丰富、综合素质较强的法学人才被培养出来，当该类人才作为教师队伍投入到法学教育中时，高校法学专业的教育能够在很大程度上得到优化。
3高校法学专业教育的优化路径
对高校法学专业教育加以优化，从微观层面来看，有利于法学生对于法学知识的理解与掌握，从而改善并提高法学教学的现状及质量;从宏观层面来看，能更好为国家法治建设输送高技能的法律人才。在优化路径的选择上，应首先准确把握高校法学教育目标;其次，转变法学教育方法;再次，应打破高校同司法实务部门的体制壁垒，最后，需要积极探索“人工智能+法学”的教育模式。
3．1准确把握高校法学教育目标
法学作为一门实践性极强的学科，决定了高校的法学教育绝不是纯粹的象牙塔式的文字理论教学，法学教育目标的制定应以满足社会实际需求为准则。而在社会层面，不仅需要具有丰富理论知识的法学家来对社会现象问题进行研究、论证;也需要具有丰富实践经验的律师以及其他法律实践工作者来为社会提供法律服务;还需要具有较高的法律职业素养以及辨法析理能力的法官、检察官来对案件进行定分止争，进而达到维护法律的权威以及社会正义的目标。所以，高校法学教育目标的制定决不能过于单一化，而应该具有综合性。法学教育除了需要培养学生的基础法学理论之外，也需要注重对学生法律实践的引导，还需要注重提升学生法律职业素养，以不断适应社会发展对法学教育所提出的新要求。
3．2积极转变高校法学教育方法
传统的高校法学教育主要以课堂式讲授教学为主，虽然有利于学生掌握系统的法学理论知识，但却不利于学生实务经验的提高，导致学生进入社会后由于缺乏相应的实务经验而难以找到自身的职业定位，最终对法学生的就业率产生影响。所以，高校的法学教育应加以改进，从传统上以法学理论为主的教学方法转变为将理论与实务两者并重的教学方法。尤其面对当下重理论而轻实务的教学背景，法学教育除了课堂式的讲授教学方法之外，还可以通过加入相关案例教学，通过对典型案例的分析来引导学生进入案例情景，然后对案例背后所蕴含的深层法学理论知识以及解决实际法律问题的技巧进行讲解，不仅能以小见大，使学生能够更加深刻地理解抽象的法学理论，而且也能使学生亲自体验获取知识的过程，激发其求知欲，有利于培养学生创造性思维能力以及批判精神。除此之外，实践中高校还可以进一步推进模拟法庭活动，正所谓“实践出真知”，在模拟法庭中，由学生自己扮演和案件相关的诉讼参与人，并按照案件事实以及法庭程序来真实还原法院审判的全过程，不仅能够增加学习法律知识的趣味性，还有利于使学生对相关案件的发生、预防、处理以及涉及到的法律法规有更为深刻的认识和理解。最后，为了使学生能够学以致用，还可以开展诊所式的法律教育，法律诊所不同于传统的法学教育，其更加注重对学生自主学习能力、法律思维能力以及灵活运用法律解决问题能力的培养。在法律诊所教育中，学生能够亲自参与到案件争议的解决过程中，不仅能使其更深层次理解法律的内涵与要义，还有利于培养其法学实践能力。
3．3打破高校同实务部门的体制壁垒
当前的法学院校和实务部门之间具有明显的体制壁垒，法学院校作为高等学府，掌握着大量的法学基础理论知识，但是实务经验相对来说较为欠缺。而对于诸如法院、律所、政府机构等实务部门而言，其掌握了大量卷宗材料以及实务经验，但可能在法学理论基础方面较为薄弱。因此，应破除高校同实务部门之间的体制壁垒，充分发挥法律实务工作者在高校法学教育中的积极作用。具体可以在高校的法学教育过程中积极引入律师、法官、检察官以及其他法律实务人员担任高校教师，实现理论型教师与实务型教师的双线并行式教学模式。在该种并行式模式下，不仅可以使学生学习系统法学基础理论，还可以在实务型教师的引导下，使学生能够将法学基础理论同具体案件的知识点相融合。例如中国政法大学除了传统的法学基础理论以及实务课程体系之外，还开设了庭审同步直播、庭审录像观摩以及案卷阅览等诸多模式的实践教学活动，学生通过观看庭审直播、录像或者翻阅相关案卷材料来掌握司法实务中的相关问题，最终实现法学理论与实践经验的同步发展。
3．4探索“人工智能+法学”的教育模式
随着人工智能技术的迅速发展，其不仅推动了法律服务与行业活动的智能化，也给高校的法学专业教育模式也带来了诸多影响，为了培养出更多适应智能化要求的法治人才，法学教育应做出积极的回应与变革。大学慕课便是很好的尝试，不仅能很好解决传统法学课堂概括性教学的弊端，使学生能够实现个性化以及差异化学习，而且还能实现优势教育资源的共享，使学生能突破时间、地域以及师资力量的限制，学习潜能也可以在最大程度上被激发。此外，高校还应该引导教师转变传统的教学观念，高校教师作为推动教育创新发展的中坚力量，面对智能化变革的背景，不仅应积极探索智能化的教学方案，将智能化技术运用到法学基础教学中，还应该引导学生在法学学习过程中掌握各种智能技术，着重培养其法律思维能力、推理能力以及解决问题的能力，使其能适应人工智能时代对法治人才新的需求。
AlphaGo的出现加速了人们对人工智能（Artificial Intelligence以下简称AI）的理解，但AI极客们的野心远非19行的棋盘可以局囿，他们拥有酷炫的技术和非凡自信，并想以此来改变世界。
美国畅销书作者、发明家雷.库兹韦尔（Ray.Kurzweil）在《奇点临近》一书中为人工智能的出现设定了三个条件：强大的计算能力、海量的知识储备，最后还需要教会计算机拥有认知能力，通过机器学习技术让计算机不断的自行进化。
前两者已经实现。第三点，如何让机器拥有认知能力是AI极客们关注的重点。
机器学习是人工智能的核心。机器学习将教会计算机认识现实世界，知道自然界的日升日落、阴晴圆缺，并能理解人类的行为和语言。机器学习的常用领域包括数据挖掘、视觉理解、语音识别和自然语言处理等方面。我们采访了数位科技公司高层、新锐创业者，他们有一个共同的身份―国内从事机器学习的应用和研发的专家。他们讲述了中国人工智能发展的现状，而一旦科技出现新突破，也预示着新一轮的商业变革。 先知
坐在记者对面，脸庞消瘦的陈运文笑得有些腼腆，言语却充满自信，“很多事情都是可以预测的”。
陈运文是国内大数据方面的专家，曾任百度核心技术研发工程师和盛大文学首席数据官。现在他是个创业者，达观数据创始人兼CEO。他为公司新入职的同事下发了一套题――如何预测泰坦尼克号上的幸存者。整套题通过获取泰坦尼克号上所有乘客的真实信息，包括性别、年龄、职业、票价、舱位等，然后编写程序来预测这2000余名乘员中哪些人最终得以生还。
在陈运文眼里，将所有信息加以综合挖掘，就能够推演出最终的答案―“705名生还者都可以准确预测。”
预测这样的事件只是数据挖掘的一个案例，对于极客而言，只要给他们足够的信息，这个世界就没有意外和偶然。
现在，陈运文用自己的技术帮助企业进行商业决策。虽然只成立不到半年，但这个隐藏在张江天之骄子公寓里的创业公司已经获得真格基金和盛大网络创始人陈大年的投资。
陈运文将第一批客户瞄准为自媒体人，通过数据分析，为自媒体提供可以引发热议的话题，并告诉这些作者，什么人喜爱看他们的文章、会关注什么话题。
让机器自己学会分析信息早就在商业行为中广泛存在。在百度工作期间，陈运文负责搜索引擎的核心算法研究，主要“为用户提供最有价值的信息”。 工作的难点不在于搜索信息，而在于让机器认知用户的搜索意图。
用户经常会在搜索框中输入“口语词汇或者模糊的语句”，服务器要从人们的搜索语句中判断真正的需求。陈运文就需要设计算法让搜索引擎理解用户的语义，从数百亿的网页中迅速找到对用户最有价值的结果。这种“算法”就属于人工智能。百度每天的搜索有数十亿次，每当陈运文改进了算法都能看到用户点击的满意度在上升。
今天这种依靠数据挖掘技术来提高企业运作效率的方法变得更常见，业内将其称为“商业智能”（Business Intelligence）技术。陈运文计划将这种技术在云端运用，另一些同类公司则将这种技术直接运用在软件上。2010年在美国纳斯达克上市的Qlik公司就是商业智能软件的代表企业。他们的QlikView软件为用户提供“可视化”的大数据服务。
“我们的软件可以理解数据，挖掘数据并将其用更直观的方式展现给客户，以帮助管理层做出决策。” Qlik亚太区制造业和高科技市场开发总监Jeremy Sim对《财经天下》周刊表述。
这些带有“预测”功能的软件已经在服务并改变人们的生活，比如根据顾客的购买信息QlikView会提示便利店店长，售货架上的麦片不应该和面包摆在一起，虽然它们都是早餐食品，但如果将麦片和酸奶摆在一起，销售数字会更好看。此类预测还进一步提醒物流部门，尽量地在头天晚上补足麦片和酸奶货源。这类商业智能的应用渗入所有人的生活，以这家公司为例，他们已经在全球100多个国家招徕了3.8万企业客户，间接服务人群上千万。
未来这些带有“智力”的系统将会更多的出现在电商、医疗、教育、金融等领域。“比如随着智能手环的增加，会有更多的健康数据被采集，那么我们会提供健康预警、治疗方案推荐等服务。”陈运文说。现在只是大数据挖掘的初级阶段，人工智能时代也才刚刚开启。 视觉理解，打造机器之目
2014年6月，比尔・盖茨访华，除了见政商要员外，他还专门造访了一家刚成立一年的创业公司―格灵深瞳。对于这家初创公司，比尔盖茨留下了两句后来被广泛引用的评语“This is very cool”和“IT界的下一个大事件是计算机视觉（computer vision）与深度学习（deep learning） 的结合”。
格灵深瞳就是这样一个结合了计算机视觉和深度学习为一身的酷公司。创始人赵勇是致力于视觉理解的知名极客，虽然他本人并不喜欢这个称谓。
“极客（Geek）在英文里形容书呆子，只会做技术不通世事，但我觉得我是一个懂技术的正常人。”他对《财经天下》周刊说。
赵勇专攻计算机视觉和运算影像学，2009年入职谷歌总部研究院任资深研究员，是谷歌眼镜项目的骨干。“我们团队负责谷歌眼镜的场景识别技术，利用谷歌街景来判断使用者所处的位置。”简单地说就是将谷歌眼镜捕获的图像和谷歌街景做比对，然后快速地定位用户所处位置和周边信息。谷歌眼镜可以在500毫米之内将用户的位置精确到米级别。赵勇说谷歌眼镜并不是“进化的产品，而是从无到有的突破”。
2013年初，赵勇回国创业成立格灵深瞳，并在三个月后拿到真格基金和联创策源的联合天使投资，同年6月格灵深瞳又拿到红杉资本 A 轮高达数千万美元的投资。
业内传播着投资人争论其未来估值的段子，据说某次饭局上真格基金的徐小平、红杉资本的沈南鹏和联创策源的冯波讨论格灵深瞳的未来估值，徐小平认为起码5000亿美元，而沈南鹏认为1000亿美元，最后冯波折中地认为3000亿美元。而现在中国电商巨头阿里巴巴的市值还不到1900亿美元。
受到比尔・盖茨和投资人如此追捧的原因在于赵勇的研究方向―计算机视觉，这是机器学习中极为复杂的领域。
将赵勇和陈运一个对比就可以看出他们研究方向的不同。赵勇认为数据挖掘是让计算机理解“结构化信息”，结构化指那些人工制作的成型的信息数据，例如一句话一段文字或者一份表格。但计算机视觉需要让机器理解飘过镜头的一片树叶，或者悄悄走过的一只猫。
陈运文对此也做了比较，他认为数据挖掘更多的是处理文本信息，而文字是具象的表达，机器看到汉字“猫”或者英文“cat”就可以理解这是一种动物，但图片是抽象信息，给计算机看一张猫的图片，让它去理解猫的概念非常困难。
所以当2012年6月谷歌X实验室宣布他们研发的“谷歌大脑”通过百万张图片的学习后可以识别“猫”的时候，全世界都为之震惊。这意味着谷歌培养的这个“孩子”具备视觉理解的能力可以“看图说话”了。而参与“谷歌大脑”研发的吴恩达博士（Andrew Ng）也因为这个项目被誉为“谷歌大脑之父”，成为机器学习领域最权威的学者。
为了建造“谷歌大脑”，吴恩达使用了神经网络系统，他们连接了1.6万片处理器创造了一个拥有10亿多条连接的神经网络，并逐步地培训这个系统，直到它拥有识图的能力。
现在，赵勇做的事情与此类似。
他通过影像设备捕捉实时画面，让计算机识别这个真实世界，更为直接的说法或许是―赵勇正在研制“机器人之眼”。
像谷歌一样，想让计算机能识别图像，赵勇也需要制作一个“深度神经网络”系统。
在人脑中有大约1000亿个神经元，神经元通过神经突出连接在一起就变成了一个神经网络，人们思考问题的时候这些神经网络相互激发，最终产生决策。现在极客们用计算机来模拟这个过程，用计算程序建立起庞大的计算元素，这些程序运算的结果通过网络互为交换互相影响，最终产生结果，这就是初级的人工神经网络。人工神经网络层级越多规模越大，其“聪明程度”就越高，学习的能力就越强。
要培养这样一个会“识图的孩子”，赵勇除了要建立这样一套庞大的神经网络之外，还需要不停训练这个网络。
“可以将神经网络当成一个黑盒子，我在里面设定了一些基本参数，随后不停的往里面输入数据、图片来训练它，通过这种大量的训练，黑盒子里面参数的连接会越来越紧密，整个网络也会越来越聪明，最终变成一个可以识别图片的智能系统。”
严格地说，人工智能不是人类设计出来的，而是人类训练出来的。即便是赵勇这样的创建者也无法知道这些神经网络到底如何相互作用相互影响，并最终形成自己的智能系统。他能做的只是“选择输入数据，控制训练方向”。
依旧以老师教育孩子做比喻，虽然赵勇这个老师不知道孩子是怎么理解图片，识别这个世界的，但他可以控制教学的内容，让这个孩子朝某个方面学习。
赵勇花费了两年时间才为格灵深瞳培养出自己的“孩子”，并将这些有“识图能力”的人工智能设备应用到安防监控和汽车识别方面。
去年格灵深瞳推出了名为“目”的行为分析仪，这是一个包含软硬件于一体的智能监控产品。“目”会实时监控场景内的情况，发觉异常就立刻报警或者提醒工作人员注意。而在另一个名为“威目”的产品中，格灵深瞳做到了车辆识别，他们训练系统辨识超过5000种车辆，这几乎涵盖了地球上所有的汽车类型。这种能力为警方办案提供了帮助，警方可以用“以图搜图”的方式让“威目”提供他们需要的视频资料。“警方提供一张汽车照片，威目在识别照片之后可以从交通录像中找出该车的行动轨迹。”除此之外，该系统还可以搜索“结构化信息”，例如在系统中输入2004年生产车牌中含有5这个数字的红色奥迪A4汽车，“威目”就会在资料中截取相关的图像或者视频，而此前这些工作都需要人工完成。
如果计算机视觉技术以这样的速度继续，或许用不了几年，当我们站在摄像头前时，计算机会在屏幕上敲出那句让人激动的言语―“I see you .” 造物者
“谷歌大脑之父”吴恩达在完成了“认猫”创举两年后离开了谷歌，加盟了百度，任职百度首席科学家并负责“百度大脑”的研发。
说服吴恩达做此决定的是他的好友，现任地平线机器人技术CEO的余凯。
余凯是国际知名的机器学习专家，他牵头成立的百度深度学习研究院是国内第一个研究深度神经网络的研究机构，加盟百度时被李彦宏称为“镇院之宝”。
“深度网络学概起始于2006年，当时主要有5个机构从事这方面的研究，分别是多伦多大学、纽约大学、美国的NEC实验室、斯坦福大学和蒙特利尔大学，而我当时在NEC实验室工作。”余凯说。有段时间他还在斯坦福大学执教《人工智能概论》。他领导的团队在深度学习、图像识别、文本挖掘、多媒体检索、视频监控，人机交互等机器学习领域都有建树。
去年余凯离开百度，在中关村的创富大厦租赁办公室成立地平线机器人技术。成立仅4个月，这家公司就迎来了首轮投资，投资方包括晨兴资本、高瓴资本、红杉资本、金沙江创投等多家机构。
比起商业上的追求，余凯更想用技术改变世界―为万物装上人工智能的大脑，让它们变成拥有智能思维的机器人。
在余凯看来，他在百度的工作主要是在“云端”搭建人工智能深度神经网络，其服务主要体现在“为用户提供更智能的互联网服务”，他希望通过人工智能技术应用到物理世界中，让人们的生活变得更方便和简单。“现在很多电器都采用软件结合互联网操控，我希望未来都可以实现本地人工智能操控。”
他准备让汽车、空调、冰箱、微波炉等上千种产品或设备都具有从感知到决策的能力。比如用户进入房间时空调就可以感知人的位置和体温自动开机送风，并追随人的移动而改变送风方向；冰箱则会读取存储食物的信息，及时提醒用户食用或补充。
余凯利用深度神经网络算法来搭建他的人工智能框架。他将这种人工智能系统描述成“类似于安卓的智能硬件的大脑平台”，这个系统可以安装在不同的产品中。
他“改造万物”的计划先从家居产品和汽车两个方面着手。地平线机器人技术研发了针对这两个行业的人工智能操作系统。家居方面的基于深度神经网络的操作系统名为“安徒生”，汽车的则称为“雨果”。
现在 “安徒生”已经入驻家电产品，在刚刚过去的上海家博会展上，地平线机器人和某国内知名家电厂商合作的两款智能产品面世参展。“现在业界最大的智能家居厂商都是我们的客户，我们向他们提供算法操作系统，并告诉他们如何配置硬件设备，就像安卓向手机厂商提供参考设计一样。”
下一步余凯准备让“雨果”进入汽车自动驾驶领域，在安装了传感器、处理器和雨果大脑平台后，汽车可以成为提供无人驾驶或智能驾驶的新型交通工具。
“定义万物智能的大脑，这还要花很长时间，但是我觉得一步一步往那边靠近。” 余凯知道地平线机器人的征程漫漫，但对于AlphaGo对战李世石这样的人机大战新闻他却无比笃定。“赛前几乎所有专家都说这次机器赢不了，但我在接受网易采访的时候就公开预测机器会赢，因为我了解AlphaGo的算法。”
陈运文也表达了相同的猜测。3月9日下午，陈运文就兴奋地预测AlphaGo能够获胜，那时首尔的李世石刚在棋盘上落下自己的第一枚黑子。
3个小时后，对弈到186手时李世石投子推枰宣告认输。
【关键词】电力系统 自动化 人工智能
电气工程自动化是一种集计算机技术、机电一体化技术、电力电子技术、信息网络技术、以及电机电器技术等在内的综合性技术，它十分广泛地运用在每个行业，在提高中国自动化企业生产管理水平和使用者满意的服务质量水平中起着重大的作用。
1 电气工程项目管理的现况
在电气工程项目的实施上，企业实行的是粗放的管理模式，大多以为电气工程项目管理就是将任务分配给有关部门或相关人员，并想象他们会取得预期的进展，这导致了很多项目延迟或虽有目标和总体规划，但没有具体的实施方法。一些电力企业，还停留在管理不当的层面，企业的硬件和软件存放不规范，现场仪表材料放置杂乱，更不用说整个管理过程利用计算机来进行。
2 电气工程自动化设计的原则
（1）尽量的满足生产工艺和机械对控制电气的条件，但在此基础上，设计的方案要经济和简练。
（2）处理好电气和机械之间的关联。
（3）电气元件的选择。
3 电气工程自动化的设计思维
3.1 统一监控模式
统一监控模式不仅操作维修十分方便，而且控制站不需要过高的防护，系统设计起来也非常简单。不过因为这种方法是把系统的各种功能同时集中在同一个处理器中，因此难度比较大，任务比较重，同时，对处理器的处理速度也会有一定程度的影响。因为所有的电气设备都进了监督控制之中，导致主机的冗余降低，需要更多的电缆，进而使得投资的增加，长距离电缆的干扰也有可能会影响到系统的安全可靠。
3.2 远程监控的模式
远程监控模式有节约安装成本，节省原材料，节省大量的电缆、配置灵活以及较高的安全可靠性等特点。 但是因为各种现场总线通信线的速度不是非常的高，从而使发电厂电气部分相关的通信量比较大，因此，远程监控模式主要用于监测小系统，并不适用于工厂电气自动化的系统建造。
3.3 现场总线控制模式
现今，现场总线、太网等已经广泛应用于变电站综合自动化体系，并且拥有了非常丰富的经验，智能化电气装备也得到了快速的发展，这些技术和装备的发展都为网络控制体系应用于发电厂电气系统打下了牢固的基础。现场总线控制模式使系统的设计更具备针对性，对于不一样的间隔有着不一样的功能，因此就可以根据间隔的不同情况来设计。这种控制方法不仅具有远程监控模式的全部优势，还能够减少许多的隔离设备，接线盒等，并且智能设备现场的安装，由通信线路连接的监控系统，节约了更多的控制电缆，节省了大量的投资以及安装维护的工作费用，进而使得成本不断减少。
4 电气工程的应用
电气工程包括电气和电机，电力系统及其自动化，高电压与绝缘技术，电力电子与电力传动，电工理论与新技术专业五二级。
发电、输送电、变电、配电、由电气设备和辅助系统构成的汇集能源生产，运输，配送和使用的系统被称为电力系统。在同一时间完成电力能源的生产和使用，过度的过程很短，具有较强的区域特性的电力系统，和国民经济息息相关等都是电力系统的特征。
5 电气工程自动化研究的偏向
5.1 智能防护以及变电站综合自动化
电力系统防护新原理的探究，把国际最新的模糊理论，人工智能，综合自动控制系统，自适应控制理论，网络通信，计算机新技术运用于新的继电保护装置上，从而使新的继电保护装置可以实现智能控制，大大提高了电力系统的安全级别。变电站自动化体系的长期钻研，开辟的分层分布式的变电站综合自动化装备可以应用于多种品级变电站。在国际领先水平的微机防护领域钻研基础上，变电站综合自动化范畴的研究已经达到了先进水平。
5.2 电力市场的理论与技术
由于中国当前经济发展形势的具体情况，电力市场的需要以及电力工业技术的经济形势，仔细地研究电力市场运营方式，深入研究、明确操作过程中每一步的具体规则；提出了适合中国目前的电力市场运作方式的期货交易，具体的数学模型和算法，紧紧地围绕着中国现阶段电力市场模拟运营中急待解决的理论性的问题。
5.3 电力系统的实时仿真
对电力负荷监控，电力系统实时仿真模型的建立等进行了钻研，建立了一个高校第一所包含实时仿真设备的实验室。这个仿真体系既可用于多种电力体系稳态和暂态尝试并提供许多的实验结论，还能和各类控制装置组合成闭环体系，帮助研究人员测试新的装置，为智能防护和快捷交流输电体系提供优良的研究条件。
5.4 运行电力系统的员工培训仿真体系
电力系统仿真培训系统是为满足中国电力企业职工岗位培训的要求，把多媒体技术、计算机以及网络的最新成就和传统理论共同结合，利用专家系统，计算机辅助智能教学理论，实施电力系统的知识培训的强有力手段。该系统设计创新，教学资源配置分布合理，系统硬件扩充容易且方便，所以学员可以在理论上无限延伸。
5.5 电气装备状态监控与故障诊断方式
通过把光纤手艺，数字信号处置手艺，传感手艺，计算机技术和模式识别等一起组合，细心研究监测的基本方法和电气设备的故障诊断机制，开发了开关设备、发电机等基本电气设备的监测体系，大大提高电力设备和供电体系的运行安全。
5.6 电力系统中的人工智能的运用
按照电力工业的发展需求，进行了专家系统、人工神经网、模糊逻辑和进化理论运用到电力系统的计划、设计和实施等方面的研究。基于该软件研究，还进行了电力智能控制理论和在电力系统智能监控中的应用的研究，来提高电力系统运行与控制水平的智能化。
5.7 电力系统中当代电力技术的运用
进行了电力装置的控制原理和算法，各类电力装置在电力系统中的功能和一些新兴技术等方面的研究。
6 结束语
现今的发展前景，电气自动化在中国拥有三个目标：开放化、信息化和分布式。这三个目标决定中国电气自动化的发展前景。在现代工业的发展中科技是不可或缺的，及工业自动化是一个国家在世界上无可取代的坚实基础。
参考文献
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关键词：电气工程训练；电工电子技术；应用
引言
我国开展工程教育专业认证的目的是促进工程教育改革，加强工程教育实践，进一步提高工程教育的质量；建立与注册工程师制度相衔接的工程教育专业认证体系；吸引工业界广泛参与，进一步密切工程教育与工业界的联系；促进我国工程教育实现国际互认。
一、电气工程训练与电工电子技术教学现状分析
（一）电气工程训练现状
电气工程训练在电气工程的实际教学过程中起着重要的作用。利用电气工程培训可以提高学生维护、管理和实际操作相关电气工程实验装置、设备和工程技术的能力，这也是提高学生实践能力的一个非常重要的途径。在相关的教学过程中，电气工程专业增设实训课程的主要目的是让学生接触到一些实际的环境，对相关的操作和实验步骤有一个基本的了解。电气工程的培训内容一般包括实际操作和电气电子技术、电气安全常识等基础知识。目前电子工程相关的培训课程安排很不合理，缺乏相关的实践内容，让学生学以致用。
（二）电工电子技术教学现状
电工电子技术课程是一门涉及电工电子学基本知识和实践技能的学科，是高职高专机电类专业必须掌握的一门专业基础课程。电工电子专业与其他专业不同，其实践性比较强，只有多进行实践教学，才能让学生更好地掌握所学知识。然而，在实际进行电工电子专业教学时，大部分教师依然采用传统讲授式的教学方式，即教学模式依然停留在概念讲解、列举实例与做习题三点一线的阶段。电工电子专业理论知识本身比较复杂难懂，用这种传统讲授式的教学方式，学生只能被动性地接收教师所教知识，长时期的学模式下，学生对电工电子的学习积极性也会降低。尽管现阶段大部分职业院校开始利用多媒体设备，播放课件进行电工电子教学，但很多教师由于专业素养比较低，很少根据学生的学习情况进行课件制作，多是从网上下载课件进行教学。在这种枯燥乏味的教学氛围下，学生的创新能力与主动学习积极性难免会出现下降情况。
二、提高电气工程训练与电工电子技术教学效果的建议
（一）重视实践教学，强化能力培养
强化实验实践教学，构建“实验教学、综合实践和创新创业训练”三位一体的实践教学体系。结合专业实际科学设置创新创业综合实践模块，充分挖掘模块中的创新思维与创业能力提升的元素或内涵。通过开展创新创业实践、学科竞赛、学术报告、、专利和自主创业等情况均可折算学分，多修学分可以置换选修课程学分。根据专业培养实际，灵活设计课程见习、毕业实习（实训）、社会实践等活动；充分利用寒暑假时间灵活开展相关实习（实训）、实践活动；积极开展校内外实践协同育人，合作共建专业、实验与实训平台，推动师资与课程等资源共享；鼓励同国内外知名学校开展学分互认、访学、第二校园经历等类型多样的交流学习。
（二）创建智能学习助理，提高学生学习针对性
在电子电工技术教学活动融入人工智能技术，创建互助式智能学习助理。该助理可根据用户当前和历史的学习行为，为用户自动地提供相适应的学习内容的重难、难点，同时实现智能批改、自动答疑等功能。这不仅增加了教学活动的趣味性，更发挥了学生的主观能动性。智能学习助理还会对学生的学习态度和学习行为进行智能分析。智能学习助理要充分运用人工智能技术，依据学生的课堂表现、作业情况、实验操作等模块做出综合分析与评估，给学生提出针对性的意见和建议，不断提高学生的电子电工技术课程学习成績。智能学习助理要类似于“天猫精灵”“小爱音箱”等智能助手，涵盖电子电工技术课程所需的学习资源，便于学生在学习过程实时搜索查询。
（三）推进课程改革，强化以学生为中心
以培养目标和毕业要求为出发点，以专业认证标准为指导，基于社会需求，以倒推的方式设计课程体系和教学内容，加强横向联系，跨学科、跨专业建立基础平台课程，开展分层分类教学改革，加强纵向贯通，在不同模块间开展教学研讨。构建“课程-能力”关系矩阵，突出课程设置与教学内容对毕业要求达成的支撑作用，课程整合、课程、课程优化、课程趋新，解决因人设课、课程内容重复、课程内容陈旧等问题，形成层层相扣、紧密支撑的课程结构。
（四）以任务驱动进行教学设计教学设计是为了实现课程的教学目标，依据课程内容、学生特征和环境条件，将教学诸要素有序安排，确定合适的教学方案的设想和计划。本课程针对8个不同的项目，依据行为导向原则，以任务为最小单元，将每个任务按照资料获取、任务方案设计、任务的实施与测试、任务评价的完整过程进行。职业院校的学生最大的弱点就是理论基础薄弱，如何贯彻好职业教育“实用为主，够用为度”的原则，是值得深思的。很多职业项目化课程在设计过程中过度弱化了理论知识的传授，导致很多学生没有形成系统的理论知识，无法举一反三。因此，教学项目设计过程中注重理论教学与实践教学一体化，匹配本门课程知识能力目标和专业能力目标。
研究方法
1.研究对象
本研究是以河南某地区的高中信息技术教师为研究对象，采用问卷调查法，调查了该地区79位信息技术教师，共发放问卷79份，回收有效问卷79份，回收率100%。
2.研究工具
本研究认为《课标》对于信息技术相关知识的界定已具备了高度的缜密性及严谨性，足以作为编制问卷的主要依据。因此，研究者基于《课标》自编了调查问卷，包括指导语、个人基本信息和单选题三部分。其中，单选题有30道，每道题赋值为1分，共30分。答对得1分，答错得0分。
3.数据的统计分析
利用SPSS 16.0 for Windows对数据进行统计分析。主要是采用了独立样本T检验和单因素方差分析法。
数据分析
1.样本基本情况
本次调研教师样本在性别、年龄、教龄、职称方面的分布情况。
2.个人基本信息与教师成绩之间的相关性分析
（1）各分数段分布直方图
教师成绩的分布直方图。
该地区79名教师的成绩接近正态分布，平均分为17.2分，标准方差为4.22。10分以下的人数占6.3%，10~20分的人数占68.3%，20分以上的占25.4%。最低得分为8分，最高得分为26分。
（2）年龄与得分
教师年龄与学科知识得分之间的关系如表2所示。可以看出：30岁以下的教师对学科知识的掌握优于31~40岁和41岁以上的教师；31~40岁的教师与41岁以上的教师对学科知识的掌握没有显著差异。
（3）教龄与得分
教师教龄与学科知识得分的关系如表3所示。 1~3年教龄的教师对学科知识的掌握水平明显优于4~10年教龄的教师，且存在极其显著性差异；4~10年教龄的教师也优于10年以上教龄的教师，但不存在统计上的显著差异。
（4）职称与得分
教师职称和学科知识得分的关系如表4所示。由表可知：中教二级的教师对学科知识的掌握优于中教一级的教师，而中教一级的教师优于中教高级教师。中教二级与中教高级的教师存在显著差异；中教一级与中教高级的教师总分也存在显著差异；而中教二级与中教一级的教师不存在显著差异。
（5）学历与得分
本次调研地区的信息技术教师都是具有大专与本科学历的教师，学历与学科知识得分关系如表5所示。本科学历的教师在学科知识掌握程度上要优于大专学历的教师，且存在显著差异。
（6）专业与得分
教师专业与得分的关系如表6所示。计算机专业毕业的教师略高于教育技术专业毕业的教师，而教育技术专业毕业的教师高于其他专业毕业的教师，且存在极其显著的差异。计算机专业毕业的教师与教育技术专业毕业的教师总分之间不存在显著差异。
3.选修模块得分的差异
问卷各模块的得分如表7所示。由此可见，该地区的高中信息技术教师对“算法与程序设计”、“多媒体技术应用”和“网络技术应用”三个模块的知识掌握一般，而对于“数据管理技术”、“人工智能初步”两个模块的知识掌握欠缺。
结论
1.高中信息技术教师的学科知识总体水平不高
本研究中，问卷的试题都是基础性的、教师必备的知识。一般而言，教师应该熟练掌握。而据调查结果显示，高中信息技术教师对各个模块知识的掌握情况并不很理想，平均分低于及格水平。这可能与教学要求有关。目前，信息技术教育只局限于学业水平测试有关内容，而这些内容一般都比较浅。因此，信息技术教师没有感觉到自身专业知识的不足，缺乏进一步学习的动力。另外，还可能与信息技术教师专业化水平有关。信息技术教师中非专业毕业的教师所占的比例高达30.4%，而这些其他专业一般是数学、物理、生物等专业，信息技术学科知识的掌握对他们来说存在一定难度。
2.教师之间对学科知识掌握存在差异
通过对数据的分析发现，教师对学科知识的掌握存在显著差异。
从教师年龄、教师教龄、教师职称与得分的比较分析可以得出：越年轻的教师，掌握的信息技术学科知识程度越好。这可能与该学科知识本身特点有关，信息技术知识更新快、实践操作强，相对于语文、数学、外语等其他学科更“潮流”，更受年轻人喜欢，而年龄较大的教师难以跟上“潮流”。
从教师学历和教师专业与得分的比较分析可以看出：本科学历的信息技术教师比大专学历的信息技术教师对学科知识掌握得更好，专业的信息技术教师比非专业的信息技术教师对学科知识掌握得更好。
鉴于此，首先，应该加强信息技术教师职前教育。师范院校应明确信息技术教师的培养方向和目标，确定专业核心课程，使教师在走上岗位之前就已经具备较为系统、全面的信息技术学科知识和素养。其次，应加强教师在职培训。充分考虑不同层次教师的需要，在培训的内容与形式上，应突出“分层分类”、“按需施教”，切实弥补教师学科基本理论与方法、基本知识与技能、信息应用与创新、信息社会与伦理等方面学科知识的欠缺。
3.教师对各选修模块知识的掌握存在差异
调查结果显示，高中信息技术教师严重缺乏数据库与人工智能方面的知识。在调查中发现，多数学校仅选修“多媒体技术应用”，少数学校选修“算法与程序设计”和“网络技术应用”，几乎没有学校选修“数据管理技术”和“人工智能初步”。并且选修“算法与程序设计”和“网络技术应用”两个模块的学校也只是讲授与该模块相关的基本内容，并没有进行深入的讲解。在教学过程中，由于教学内容不涉及数据库和人工智能方面的知识，导致教师对于该领域的知识掌握较差，有的教师甚至连与该领域相关的最基本的知识都不了解。
因此，急需进行有针对性的在职培训。应该以技术培训为突破口，以学科知识体系为核心，以实践为载体，有条不紊地进行在职培训，尤其重点培训“数据管理技术”和“人工智能初步”模块的内容。
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从指导教师培训入手
机器人本身是高科技的产物，所涉及学科的相关知识和技能较为复杂，对教师的要求相对较高。作为机器人教学的教师，要成为学生学习的指导者、帮助者，充分挖掘学生的聪明才智，积极引导学生开展活动，开拓学生创新思维获取新的知识，机器人指导教师的专业素质直接影响中小学机器人教育的发展。
目前机器人教育师资队伍比较薄弱，大多数机器人教师没有接受过正规的机器人教育，专业的机器人教师匮乏在一定程度上制约着机器人教育的发展。
大多数教师来自信息技术、科学、通用技术这3个相关性较强的学科。但是，除部分校外培训机构之外，公立校几乎没有专职机器人指导教师。还有一些学校由于校内缺乏师资，只能通过外聘厂家技术工程师、地区销售协助开展相关活动。然而机器人学科是一门交叉性极强的综合性学科，它涉及机械制造、自动控制、传感器技术、计算机软硬件技术等许多学科。来自不同专业背景的教师在从事机器人教育时势必遇到知识和技能上的难题，因此无论是何种教育背景出身的教师，由于机器人教育的综合性和专业性，在从事机器人教育时都有自身的优势与不足。
机器人指导教师在成长初期，由于缺乏丰富的机器人教学资源、有效的信息交流平台，只能通过为数不多的培训活动接受学习，靠自身慢慢积累，摸索寻找到其他的学习资源与渠道，才得以逐步成长。像我们衡阳市，机器人指导教师可以通过多种多样的学习途径，除参与培训之外，还可以主动地通过网站、博客、QQ群、自主研究等多渠道获取相关信息。我市建有机器人教育QQ群，及时各种学习、比赛信息，组织开展机器人辅助教学、机器人学科教学为主题的培训活动和研讨会，从而提高教师参与机器人教育的积极性，吸引更多的教师加入到机器人教育领域，在交流和学习中促进机器人指导教师的健康成长。
从课程开设入手
2003年4月正式颁布的《普通高中技术课程（实验）》，首次在“信息技术”科目中设立“人工智能初步”选修模块，并在新增加的通用技术课程中设立了“简易机器人制作”选修模块。教育部新制定的《普通高中物理课程体系（实验）》亦提出“收集资料，了解机器人在生产、生活中的意义”的建议。
但是目前，只有极少数的地区和学校将机器人教学纳入了正规课堂教学。例如：2000年，北京景山学校以科研课题的形式将机器人普及教育纳入到信息技术课程中，在国内率先开展了中小学机器人课程教学。2001年，上海市西南位育中学、卢湾高级中学等学校开始以校本课程的形式进行机器人活动进课堂的探索和尝试。2005年，哈尔滨市正式将机器人引入课堂教学，在哈尔滨师大附小、60中、省实验中学等41所学校开设了“人工智能与机器人”课程，用必修课形式对中小学生进行机器人科学方面的教育。
在湖南省，只有少数几个学校把机器人培训纳入通用技术选修课。在笔者所在学校，首先是借2007年高中课程改革开设了兴趣课，面对高一、高二有兴趣的学生，每周安排1个课时。其次是借助机器人社团。最后是利用通用技术课，在教学中将学生以组为单位，每组自选小组长，自选机器人项目中的任务，集全组同学的智慧综合运用各学科知识特别是物理、数学知识来完成任务，将通用技术、机器人、各学科知识有机结合起来，激发学生的学习乐趣，以期全面提高学生的综合素质，提升学生的科学素养。
从机器人竞赛入手
国外开展中小学机器人教育活动是从竞赛活动开始的。国际上最早的机器人竞赛发生在1988年，日本广播协会举办了首届机器人比赛。20世纪90年代以后，美国政府有关部门在全国高中生中推行“感知和认知移动机器人”计划，机器人越来越成为一个培养中学生综合能力的学习平台。在“世界机器人王国”日本，每所大学都有高水平的机器人研究和教学内容，每年定期举行各种不同层次的机器人设计和制作大赛，既有国际性高水平比赛，也有社区性中小学生参加的比赛。此后，机器人竞赛发展的规模不断壮大，项目不断完善，影响力不断增强。
我校组织学生参加机器人足球赛、FLL工程挑战赛、创意比赛等，通过各届参赛学生的奋力拼搏，多次获得市、省、全国的金牌、银牌等优异成绩，得到学校的财力投入与政策支持，建设专用教室，更新换代电脑、展示柜、搭建台、投影机等硬件设施，添置机器人器材配件库；得到上级行政主管部门如教育局、科技局、科协等的支持，使机器人活动作为学校的特色教育持续开展。
从领导、家长思想工作入手
部分学校将机器人教育视为短期行为，过分强调竞赛成绩，走入了竞赛的误区。很多学校领导决定投资机器人项目的目的不是看这一活动会给学生的成长带来什么，而是看比赛中能拿到什么样的成绩，能否为学校“争门面”，而社会、家长看重的往往也是这一点。有些学校买了几台机器人，当年比赛成绩不理想，结果来年就连正常的机器人活动必需的零配件也不给了。家长也怕影响孩子学习。
通过这几年的工作和取得的成绩，领导和家长能够逐步认识到，学生在机器人活动中获得了多方面能力的培养。
团队合作能力
一个成功团队中的每个队员必须具有合作精神，而开展机器人兴趣小组活动中就是培养学生团队合作能力的最佳平台。活动要求围绕机器人调试、场地准备，无不体现学生之间的配合，促使学生养成严谨求实的科学态度、吃苦耐劳的精神，以及团队合作、友爱互助的作风和科技创新的热情。
创新能力
引导学生进行富有创造性的各种机器人搭建，鼓励学生勇于探索，使用与众不同的方法、思路，对学生有创意的想法或做法，教师全力支持，这样既锻炼了学生的创新能力，培养和激发了学生的创新精神，也提高了他们的综合素质。
应变能力
随着智能技术的发展，机器人也走进了学生的视野和课堂教学之中。机器人技术综合了信息技术、电子工程、机械工程、控制理论、传感技术等前沿科技，备受各国科研与教育界关注，相继出现了一系列机器人设计大赛。而通过训练与参赛也的确培养了学生的创新精神、合作能力与竞争意识，提升了师生的综合素质。在全国中小学生机器人大赛风生水起之际，我刊特别组织到了广州市白云区的教师撰写了5篇机器人教学与参赛论文，介绍其经验，推广其成果。同时，我们也热诚欢迎更多教师参与此热点问题的探讨与交流。
机器人给我们的感觉是它只出现在科幻小说和电影里，而且总是集各种高尖科技于一身，无论是成人还是孩童，都对它充满想象和兴趣。机器人问世已有几十年，但是科技界因为其发展速度快一直没有给出明确统一的定义，随着科学技术的高速发展和信息时代的到来，人类的智慧更使机器人的内容与内涵不断充实与创新[1]。伴随人工智能的研究发展，人类对机器人的期待和创造更多地从小说和电影走向我们的现实生活。因智能机器人的创造与制作对青少年创新意识与创造能力培养具有独特影响，近年来机器人教育也进入到教育领域中来。
一、亦远亦近—机器人教育发展现状与趋势
国外的机器人教育一直是教育的热点，发达国家普遍高度重视机器人学科教育对高科技社会的作用和影响，其中，美国号称“现代机器人故乡”。自1992年开始，美国政府有关部门在全国高中生中推行“感知和认知移动机器人”计划，高中生可免费获得一套70公斤重的零件，自行组装成遥控机器人，然后可参加有关比赛。1994年，麻省理工学院（MIT）设立了设计和建造LEGO机器人课程，目的是提高工程设计专业学生的设计和创造能力，并开发了各种教学工具，通过与积木玩具商乐高公司紧密合作，开发出可编程的乐高玩具，帮孩子们学会在数字时代进行设计活动[2]。
日本机器人发展虽然比美国晚10年，但是也非常重视机器人教育和机器人文化。在日本，每所大学都有高水平的机器人研究和教学内容，每年定期举行各种不同层次的机器人设计和制作大赛，既有国际性高水平比赛，也有社区性中小学生参加的比赛[2]。
机器人国际赛开始于1995年，国际上较有影响力的机器人竞赛包括机器人足球、机器人灭火、机器人迷宫等，我国也有代表队参赛。
近年来，我国的机器人教育在计算机领域专家的大力推动下有了很大的发展，第八轮课程改革在高中信息技术课程设立了“人工智能初步”选修模块，迈出了我国高中阶段开展人工智能教育的第一步，这也意味着我国的人工智能教育在大众化、普及化层面上跃上了一个新的台阶[3]。青少年机器人竞赛的开展，促使各地方政府关注机器人教育，并组织信息技术或通用技术教师开展了小众性的培训辅导活动，一小部分实验学校还将机器人普及教育纳入信息技术课程中，如北京景山学校[3]。这些机器人教育先行者的研究实践所形成的机器人文化，无论是对机器人教育走近中小学生，还是对我国的机器人教育研究都有积极的意义。
机器人套件的售价昂贵及其更新速度快成为机器人教育普及的拦路石，机器人赛事几乎成为名校代表队的独欢宴。义务教育阶段的学生，大多未能触摸到这仿佛不是太遥远而又离他们学习很远的东西。
虚拟机器人又称软件机器人，是由用户基于虚拟机器人软件平台编制程序产生的机器人源文件，可在仿真环境下运行形成虚拟仿真功能。虚拟机器人的设计与出现，使机器人教育分成了实体机器人和虚拟机器人两类[4]。虚拟机器人软件最早出现在国外，2000年，世界RoboCup机器人足球赛的仿真组比赛就采用了虚拟机器人软件。近年来，我国出现了几款自行研制开发的虚拟机器人软件，比较常见的有中鸣公司的AI—RCJ虚拟机器人足球软件、纳英特公司的3D仿真机器人软件、南方数码公司的高仿虚拟机器人软件等。这些软件在不同地方被不同行政主管部门引入中小学生教育竞赛项目中，在一定程度上拉近了中小学校师生与机器人教育的距离[5]。
二、竞赛新宠—3D仿真虚拟机器人竞赛开展
踢开了实体机器人套件的价格阻石，虚拟机器人软件平台及虚拟机器人竞赛仿似“旧时王谢堂前燕，飞入寻常百姓家”。一直无奈地对各级实体机器人竞赛进行选择性忽略的我们，终于等来了学习钻研、培训辅导的参与机会。
