人工智能教育的好处大全11篇

绪论：写作既是个人情感的抒发，也是对学术真理的探索，欢迎阅读由发表云整理的11篇人工智能教育的好处范文，希望它们能为您的写作提供参考和启发。

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发展迅猛

身体不舒服，想要打开手机淘宝问问医生，但是怎么样才能从几千个在线等待咨询的医生中间找到最匹配的那一个？

阿里健康已经开发并在手机淘宝上线了健康小蜜――医药健康智能问答引擎。这个类似于智能问答机器人的引擎，可以回答普通用户的一般性医药健康问题，然后根据用户的需求进行选择，将用户自动匹配给相应的医生或者药师。

事上，目前，从医疗健康的监测诊断、智能医疗设备，到教育领域的智能评测、个性化辅导、儿童陪伴，从电商零售领域的仓储物流、智能导购和客服，到应用在智能汽车的自驾技术，都能看到人工智能的身影。

人工智能等技术是助推自动驾驶发展的关键技术。例如，人工智能在帮助汽车解读传感器数据时起决策作用，通过阅读驾驶者的驾驶行为和表情，能及时提醒驾驶员在疲劳驾驶时切换至自动驾驶模式。

“人工智能”一词，通常被认为是1955年8月31日在达特茅斯（美国一所院校）会议上诞生的，61年来，人工智能的研究和实践一直处于不断增长的趋势。当今，人工智能技术的突破带来了席卷全球的技术革命风暴，创造出了一个无比广阔的市场，中国的很多公司在这股大潮中抓住机遇，表现亮眼。有观察者认为，中国的人工智能已成为一张令世界瞩目的闪亮名片。

过去的一年里，长虹、TCL、创维等中国家电企业都纷纷人工智能家电产品，希望借助人工智能打破家电行业的销售难题。

不久前，搜狗公司2016全年财报，搜狗借助人工智能技术实现了较大的业绩增长。未来会把人工智能应用到更多的产品中，让用户表达和获取信息更简单，让人工智能真正惠及人类。

全球人工智能研发的脚步正在加快，中国也不甘示弱。近年来，百度先后成立了大数据实验室、深度学习实验室和硅谷人工智能实验室，并通过架构调整全面发力人工智能。2016年百度世界大会上，“百度大脑”推出，该项目将对语音、图像、自然语言处理和用户画像、无人驾驶等领域进行重点关注和研发。

在腾讯，人工智能研究项目包括WHAT LAB（微信-香港科技大学人工智能联合实验室）、优图实验室、微信模式识别中心、智能计算与搜索实验室等多个部门。

人工智能犹如新的科技革命，为长期低迷的世界经济注入新的活力。去年诸多关键技术突飞猛进，无疑是人工智能发展史上浓墨重彩的一年。诞生半个多世纪以来，它终于走到了从科技研发到行业应用的临界点，蓄势待发。

为发展更新“发动机”

人工智能技术的重大突破必将带来新一轮科技革命和产业革命，对人类生活的方方面面将产生深远的影响。大力发展人工智能技术是中国经济转型升级的重要动力。

众多研究表明，人工智能是对传统行业商业模式、产业链和价值链的全面颠覆，将为全球经济、社会生活的方方面面带来质的变化。

发展人工智能的最大意义在于为现代化发展更换“发动机”。咨询公司埃森哲研究了美国、芬兰、英国等12个发达国家并作出预测，到2035年，人工智能将帮助这些国家的生产率提高40%左右。

对于中国而言，人工智能带来的好处将是多方面的。就经济来说，借助人工智能新技术实现自动化，将极大提高生产率，节省劳动成本；优化行业的现有产品和服务，提升其质量和劳动生产率；通过创造新市场、新就业等，将促进市场更加繁荣，开拓更广阔的市场空间。

而在产业升级方面，中国的传统制造业大而不强的问题亟待克服，人工智能恰恰为制造业转型升级提供了便利和动力，一是这些企业拥有行业海量的数据和大量资金；二是在生产力水平急需提升、传统人口红利逐渐消失的情况下，传统企业有迫切的意愿来改造升级自己的工厂、业务，提高收益，降低企业成本。因此，制造业既是人工智能可以大有作为的领域，也是中国发展人工智能的优势领域。

《全球人工智能发展报告2016》显示，中国人工智能专利申请数累计达到15745项，列世界第二；人工智能领域投资达146笔，列世界第三。

据艾瑞咨询预计，2020年全球人工智能市场规模将达到1190亿元，年复合增速约19.7%；同期中国人工智能市场规模将达91亿元，年复合增速超50%。人工智能发展前景极为广阔。

就制造业而言，“中国制造2025”计划的实现就需要很多人工智能。比如过去在技术上难以克服的问题，就可以通过深度学习，在工程上快速地取得一些新的突破。人工智能技术的发展与应用，对于有效实现“中国制造2025”目标至关重要。

面向未来长远布局

在人工智能这场科技浪潮中，中国与其他国家已经站在了同一起跑线上。针对未来产业竞争，中国政府已在多个方面对人工智能产业做出布局，“人工智能+”的发展，需要面向未来，做出长远布局。

未来5到10年，人工智能将像水和电一样无所不在，可以进入到教育、医疗、金融、交通、智慧城市等几乎所有行业。

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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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[4] Christine Lisett，i Cynthia Lerouge.Affective Computing in Tele-home Health[C].Proceedings of the 37th IEEE Hawaii International Conference on System Sciences，2004.

[5] Valerie.The Roboceptionist[EB/OL].http：//.

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[8] Peter Norvig.人工智能：机器会“思考”[J].IT经理世界，2012（Z1）：331-332.

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中图分类号：TP18文献标识码：A

Intellectualization Development of Powerful

Province Depending on Industry in Guizhou

WU Maonian

(School of Science, Guizhou University, Guiyang, Guizhou 550025)

AbstractThe paper first discusses the position and function of intellectualization development of powerful Guizhou province depending on industry. Secondly, it proposes some breakthroughs and methods in intellectualization development of powerful province depending on industry.

Key wordspowerful province depending on industry; intellectualization; the direction of development; breakthrough

为了应对金融危机和保持经济增长，国务院提出了行业振兴规划，国务院先后确立并通过了钢铁、汽车、纺织、装备制造、船舶工业、轻工业、石化产、电子信息业、有色金属和物流业十个行业振兴规划。经过几年的初步发展已经初显行业振兴带来的各种好处。2010年贵州省领导经过仔细调研，提出了工业强省战略，随后确立了贵州工业的十大振兴计划。它们是电力、煤炭、化工、装备制造、有色、建材、烟酒、钢铁、高新技术、民族制药和特色食品十大振兴产业。振兴计划明确提出以产业振兴为目标，以增强创新能力为核心，加强统筹部署，凝炼共性关键技术，集中力量加快推进。为了更好的发挥科学技术在工业强省中的地位和作用，贵州省科技厅在在2011年初启动了，《贵州省科技支撑工业十大产业振兴实施方案(2011-2015年)》①。实施方案明确，加快科技重大项目的实施与科技创新成果的推广应用，支撑贵州省重点产业振兴；发展高新技术产业，改造和提升传统产业，推动产业结构的调整和升级，培育新兴产业，创造新的市场需求和经济增长点；加强企业技术创新能力建设，加快建立以企业为主体、产学研用紧密结合的技术创新体系，增强企业综合竞争力；提升科技在推进新型工业化进程中的支撑能力，为加速发展、加快转型、推动跨越做出切实贡献。实施方案提出，五年间，全省科技投入保持持续增长，财政应用技术研究与开发资金年均增长20%，全社会研究与发展(R&D)经费投入占全省生产总值的比重达到1.2%；创新服务体系进一步完善；专利申请量保持35%的年均增长率，专利授权量保持30%的年均增长率；在化工、装备制造、冶金、有色等重点领域形成产业集群，拥有一批具有市场竞争力的高新技术产品，高新技术产业产值占国内生产总值的比重达8%以上；节能环保、新材料、新能源、生物产业年均增长率达到25%左右，成为贵州战略性新兴产业领域新的增长点；民族医药产业发展能力不断提升。

随着对工业强省战略认识的加深，各级领导逐步认识到新的省领导提出的工业强省中的工业已经不在是传统意义下的工业，而是新型工业。那么新在那儿呢？本人认为将最新的科研成果与贵州的工业有机结合起来的工业化道理就是新型工业。综合上述信息，作者认为贵州的工业强省道路应该着眼于新型工业，即是在工业的发展道路上需要大力引进现代科学技术。尽管贵州工业强省战略还有不少问题，但作者认为在工业强省的大路上我们应该做到放眼世界新科技成果、重视国内新技术和高级人才、立足用好用足贵州省内的工业基础和人才。作者在此探讨一下贵州工业化道路上的人工智能技术应用做一个较为详细的说明，其他的新科学技术的应用类似。

人们普遍认为，计算机将会向网络化、智能化、并行化方向发展。二十一世纪的信息技术领域将会以智能信息处理为中心。人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）②，是一门由计算机科学、控制论、信息论、语言学、神经生理学、心理学、数学、哲学等多种学科相互渗透而发展起来的综合性新学科。作为一门边缘新学科得到世界的承认并且日益引起人们的兴趣和关注。不仅许多其他学科开始引入或借用AI技术，而且AI中的专家系统、自然语言处理和图象识别已成为新兴的知识产业的三大突破口。对人工智能的研究，由于研究角度的不同，形成了不同的研究学派。这就是：符号主义学派、连接主义学派和行为主义学派。人们普遍认为，计算机将会向网络化、智能化、并行化方向发展。二十一世纪的信息技术领域将会以智能信息处理为中心。

目前人工智能主要研究内容是：分布式人工智能与多智能主体系统、人工思维模型、知识系统、知识发现与数据挖掘、遗传与演化计算、人工生命、人工智能应用（如：模糊控制、智能大厦、智能人机接口、智能机器人等）等等。人工智能研究与应用虽取得了不少成果，但离全面推广应用还有很大的距离，还有许多问题有待解决，且需要多学科的研究专家共同合作。未来人工智能的研究方向主要有：人工智能理论、机器学习模型和理论、不精确知识表示及其推理、常识知识及其推理、人工思维模型、智能人机接口、多智能主体系统、知识发现与知识获取、人工智能应用基础等。

同时如下的这则2006年的信息也让人兴奋：“今年初，牡丹江市金跃集团与韩国文豪斯株式会社签订合作协议，欲引进人工智能高新技术及相关技术和产品落户牡丹江，在中国大力开发人工智能高新技术市场。该项目研发的具有自主知识产权的最新一代人工智能高新技术，其研发成果已经远远超出了国内软件的发展速度，在世界人工智能软件研发领域也走在前列，在国内可首创人机对话的先河，市场潜力大，科技含量高。项目建成后，将形成集研发、推广、销售于一体的人工智能软件研发和生产中心，该项目全面启动后，年可实现销售收入2~5亿元人民币，年可实现利税1亿元人民币以上，年销售利润率40%。该项目成功运作不仅可填补我市高科技软件研发技术的空白，而且还可带动我市相关传统产业提档升级和市直利税的增长。”

综合贵州的实际省情和目前人工智能的发展，笔者认为可以从以下几个方面去突破。

（1）结合贵州十大产业中的电力和装备制造，智能化是一个重点发展的方向。现在智能电网的研究何义应用都正处于起步阶段，抓住这个机会，加大科技投入这个领域，力争或者具有世界先进水平的核心技术是重点。智能化机械制造业是目前的一个热点研究，充分利用国家复合改性聚合物材料工程技术研究中心和省部共建教育部现代制造技术重点实验室等的研究基础，做好围绕现在制造技术的装备制造业发展。

（2）由于贵州十大产业中的煤炭、化工、有色、建材、钢铁均需要对资源的挖掘开采，具有智能化的资源开采设备开发和二次开发是重要的内容。同时科学合理的对资源开采也是一个关键。充分利用国家复合改性聚合物材料工程技术研究中心、省部共建教育部喀斯特环境与地质灾害防治重点实验室和省部共建教育部现代制造技术重点实验室等的研究基础，做好长期合理利用资源为贵州绿色、健康发展。

（3）民族制药和特色食品应该是贵州的重要特产之一，在国内具有较好的基础。首先贵州植物非常丰富，是民族制药的重要基础，现在已经形成了国内最大的民族制药基地。现在国家也在大力加大中药制药力度，所以政府应该重视与相关部门联系，充分利用教育部绿色农药与农业生物工程重点实验室、教育部西南药用生物资源工程研究中心和贵州省中药材繁育与种植工程实验室等机构的研究基础，加大新药的开发使之具有自己的知识产权才是长远之计。其次特色食品也是贵州省的一个品牌，比如国内知名的老干妈辣椒。尽管贵州具有很好的原材料，但是目前品牌单一和传统的制作方法使得产量较低，必须加大科研程度，使得具有智能的机器能代替目前的手工制作，增加产量。

篇（4）

过去30年，即便是在人工智能科技技术取得突破之前，电脑也已经逐步取代人类的体力劳动，且效率成倍提高。信息技术的进步也令企业主们可以把许多机器无法直接取代的常规工作外包到国外。

 

作为科技替代以及科技引发之全球化的结果，美欧处于技能分布中间区间的职位在整体工作职位中所占的份额显著下滑。对常规工作职工需求的加速下降，导致制造业和文书工作中的高等收入、中等技能的工作不复存在。

 

科技进步同时也是基于一定技能的：一方面对拥有特定技能的劳动者的需求相对增加，让他们从事与认知和抽象理论相关的工作;另一方面消灭那些中等技术的常规岗位。这同时也是导致拥有高级文凭劳动者和低素质劳动者工资水平日益拉大的主要因素。

 

即便缓慢增长的经济，以及更智能的机器劳动替代作用削弱了对高技能、高分析能力职业的需求，这些差距在近十年依然存在。许多大学生直接被挤压到原本由低技能劳工承担的职业层次，而后者则被压到下一个层次甚至直接被挤出劳动力市场。因此，如果一个劳动者没有大学文凭，他的工资收入只会进一步下降。

 

以技能为基础的科技变革导致各职业内部以及不同职业之间的劳动收入日趋不平等，这反过来又加剧了整体的收入不均状态。智能机器和全球互联同时也以另外两种方式促进了收入不均：一是扩大特定领域的顶尖人才所面对的全球市场规模和范围(所谓胜者通吃理论)，二是让那些知识产权和无形资产的创造和拥有者们获取超额回报或是垄断收入。

 

没人能说清有多少劳动者可能会丢掉工作，但从目前科技进步的速度来看，很有必要重视这一点。

 

那么，政策制定者们有何对策?首先，一定要认识到，导致过去十年工作职位增加放缓的原因是疲软的总需求和经济增长，而非劳动替代率的加速。在这种情况下，货币政策应该更加灵活，且应避免进一步的财政紧缩。

 

其次，必须提升劳动者的教育水平。在可预见的将来，科技对劳动者职位和工资前景的影响将取决于他们的受教育程度。一个职位所要求的学历越高，就越难以被智能机器所取代。

 

随着智能机器变得更为强大且无处不在，它们会对美国经济的一个基本特征提出挑战：大部分人都是通过出售自身劳动赚钱，因此如果一大批劳动年龄的美国人，无论教育水平高低，变成了技术上的闲置人员或不再拥有一份足以维持最基本体面生活水平的工作，我们该怎么办?

 

近期的政策对策很明确：把最低工资提升到足以使一个全职工人及其家庭免于贫困的水平，并扩大对无子女劳动者的工资所得税减免。

 

而中长期来看，必须考虑更激进的政策，例如引入负所得税或者基本收入，无论就业状况或是市场薪金多寡，都得为人们提供一个有保障的最低生活标准。

 

篇（5）

为什么男性和女性会在网上看到不一样的招聘广告?

 

纵观对智能机器的颇多微词，其中一条尤为醒目，那与谷歌创建的广告定位算法所提供的招聘广告有关。根据卡内基梅隆大学的研究显示，谷歌的高薪职位推荐存在重男轻女的现象。

 

研究人员模拟创立了求职者的用户资料，这些用户从未有过网页浏览历史，除了性别不同外别无二致。当这些模拟用户进行网上求职时，较之模拟的女性求职者，模拟男性求职者总能收到更多高薪职位的广告。男性用户能收到1852个广告，而女性用户仅收到318个。与此同时，在谷歌图片搜索中输入“CE〇”，显示的只有男性照片，女性贝不见其踪。

 

对从事研发推荐引擎的人们来说，此事应该是个不小的触动。诸如此类的推荐引擎,都是基于受众群体的总体表现来进行推荐的，包括亚马逊推出的“购买此书的顾客也同时购买”和谷歌的搜索清单在内，都是如此。如此说来，智能机器学习到的一切偏见与判断通常都来自人类用户自身。银行系统也不能幸免，他们通过审查客户的历史信用记录来预估客户偿还贷款的能力，从而做出决定。推荐引擎通过调査用户的各项特质，包括性别和种族，以此推出在它眼中最适合的广告,换取更高的点击率。

 

不过，用一个简单的办法，就能打破机器抱有的这些“成见”。如果你输入“女性CEO”，然后再搜索行政领导职位的话，智能算法会给出一个更为公正的搜索结果。当然了，这是因为你的搜索历史也表现出了差异性的缘故。

 

难道智能算法是与生俱来的性别歧视者吗?

 

看来，要想消灭机器惹出来的性别歧视现象，还是得靠用户负任蒙劳了。由于人工智能算法“忠佞不辨”，人类的行为无论好歹都被它悉数学来。所以，智能算法是与生倶来的性别歧视者吗?在对抗性别歧视的征途上,智能机器究竟是敌是友呢?

 

为了促进工作上的性别平等意识，消灭推荐引擎的歧视现象，我们可以采取措施，训练搜索引擎拓宽其用户的多样性，使引擎更好地解读人类的意图。

 

除了盯住年龄、性别和其它零星的人口统计数值外，引擎可以接受训练，通过更为成熟的机器学习法则，找#更加详尽的客户资料和在线用户数据，从而给予更加个性化的推荐。

 

此外，人工智能系统，尤其是语言程序,有助于展示人们不知不觉就在工作用语上流露出的性别歧视问题，并且有助于展现员工的情绪活动和公司的企业文化。不仅如此，人工智能还可以提高筛选和招聘的多元性。

 

人工智能可以作为歧视用语的“拼写检查”工具吗?

 

很多企业和组织都在促进多样性上有所投资。据有关性别红利的报告显示，相较于其它企业，女性在董事会任职I或担任高管的企业能更好的留住员工，其人员流失率仅为其它公司的80%,员工的工作积极性会增加12%,企业盈利i能增加47%。

 

不过，如何确保我们的投资有可靠的回报呢?一项称作情感识别的技术可|以帮助人们更好地意识到员工对工作的真实想法。该技术通过分析用词来识别!人们的情感。如果相比较男性而言，有更|多的女性认为“领导力”或“升职”这样i的字样令人反感，那么公司可要对其差|异政策多加留意了。

 

据《纽约时报》的报道，本杰明施|密特教授收集了1400万名学生的自然语!言数据，通过调查学生们对教授的在线评估，反映出了学生潜意识里对教授的性别歧视观念。

 

数据表明，人们更愿意假定男人无|辜而非女人。对于同一种品质，对男性更丨愿意用褒奖之辞,对女性则多为批评。例如，人们夸奖男性教授的资质聪颖，“超凡脱俗”，但倘若换了女性教授，人们就批评她过于“飞扬跋扈”。

 

在工作中，人们对女性领导的态度丨也是如此。每当到了进行工作表现反馈|或升职评比的时候，性别歧视现象就|尤为突出。要是有个软件能检测反馈信|里的性别歧视用语，甚至能把它们标注I出来就好了，那样我们就能看到到底有多少数不清的歧视用语出现，估计和拼写检查或语法检测划出来的“拼写或语法错误”一样多。实际上，如果能提供像施密特教授所展示的那类数据，人们是可以利用情感识别技术来实现这一切的。

 

当机器人成为面试官

 

搜索过程是招聘和升职的一个关键环节。在这一环节中，人们通过对应聘者个人资料和简历的筛选匹配出最合适的人选。自然，预测分析技术能使得这一进程更加公平。

 

通过编程设计，搜索引擎可以做到全面撒网，不偏不倚，在世界范围内挖掘潜在的人才。这种引擎不仅可以看到用户的网上形象,包括他们的网络个人档案、发表作品、社交圈以及在线自我展示等，还能利用自然语言处理技术分析出适合用户的潜在工作岗位。潜在的雇主可以在系统中增加差异性的权重，整个初始步骤都可以实现完全的自动化。

 

此外,预估面试常常可以发掘应聘者的个性和领导力潜能。许多的在线测试和调查问卷都是为了达到这一目的而设计的，而人工智能科技则可以帮助此项技术更上一层楼。人工智能面试官是这样进行面试的:它向应聘者提问，然后利用图像识别和语音识别技术判断应聘者在回答问题时的面部表情、手势、肢体语言以及语音语调，最为重要的，是从自然语言的角度对应聘者进行考量，考察他们对问题答案的理解，从而多方面的判辨应聘者的回答。相较于人类面试官,智能机器的优势在于它可以无限延展。虚拟面试官完丨全可以和搜索引擎一较高下，搜索引擎一天可以处理数以百万计的捜索请求，而虚拟面试官则可以同时在线面试诸多丨应征者。虚拟面试官的另一大优势在于，i通过编程设计,它可以使用中性语言，从丨而避免在面试过程中出现歧视现象。算法训练可以作用于预选样本，进而在性|别问题上保持公允，毫无偏颇。

 

依我之见，虽然智能系统不能替代i人类的遴选委员会之职，但这种系统可以协助委员会进行工作。如果能把机器I给出的捜索结果拿来和人类的结论进|行比较，并在主动学习的过程中提出反丨馈意见，这无疑是一件乐事。如此一来，人类和机器的准确性都能大幅提高，从而找到最佳的应聘者。

 

让女孩受教育是能使所有人受益的共羸举措

 

众所周知，让女孩受教育是能使所有人受益的共贏举措。随着可汗学院I等网络课堂项目的出现，越来越多的偏丨远地区女孩们得以接受教育。如果女性有意愿的话，她们还可以在休产检i期间或在照顾幼童的年假期间接受在|线职业培训。其实，无论男女，他们都能在网络培训中受益匪浅。不过，我们总会先质问女性能否“享有这一切权力”，这样的社会氛围终将有助于性别|鸿沟的缩小。

 

人工智能可以在多方面助网络培训I一臂之力。自然语言处理和自动语言识别系统可以在很多的学科领域发挥作用，这些技术实现了交互式程序和家用机器人在实践中的应用，帮助女性在家中就能接受培训。

 

文本编写软件早已面世，它能在遣词造句方面提供更好的选择，帮助人们写申请信。更进一步讲，语义分析和情感分析系统可以帮助人们书写职位申请的文书时建言献策。

 

去年夏天，经济和社会研究理事会(ESRC)的研究发现，在英国，即使女人挑起了养家糊口的大梁，回到家后她们还是要承担三分之二的家务活。不仅社会态度亟待转变，以扭转当前的现状，科技也能帮助解放女性的时间。智能厨房、扫地吸尘机器人、在线教学系统、保姆机器人、自动驾驶汽车技术等可以帮助女性完成做饭、照顾孩子等冗杂的家务活。在健康护理方面，人工智能的好处颇多，它们可以减轻很多女性在照顾家中病患和老人的负担，帮助改善人们的健康状况，提供更好的治疗方式。

 

超级少女“萨拉”

 

2015年伊始，我实验室里的学生和博士后们幵始行动起来，把多种语音和情感识别模块添加到这个还处在雏形阶段的情感机器人中，我们给她取名为——超级少女“萨拉”。目前，她暂时还是一个虚拟的机器人，以卡通形象的造型和大家在网上见面。

 

不过，这是真的吗，机器人居然可以解读人类的性格，可以发掘他们的领导力潜能，还可以帮助匹配最合适的招聘者?这是真的吗，机器人护理员可以对患者的病痛感同身受，还能感知到他们的不安情绪?这是真的吗，机器人也可以具备情绪智商来满足那些任务的需求?是的，这就是我们打造萨拉的目的，我们要通过她来展示自动化培训的可能性。

 

电脑的网络摄像头捕捉到图像，再经过萨拉的算法研究，就可以判定你的性别和种族。接下来，她会推测你所使用的语言，并用你的母语提几个问题。

 

“您脑海中最早的记忆是什么?”“能为我介绍一下您的母亲吗?”“您上一次的旅行如何?”“给我讲个故事好吗?”在这个过程中，萨拉基于你的面部表情，说话的声线特征，以及回答的内容这几方面做出相应的回复，充分感知人类的情感。

 

经过五分钟的交谈，萨拉能在16种性格特征中猜测出你的性格是什么：你平时可能喜欢天马行空，你要学着更有主见,等等。

 

篇（6）

而在去年3月9日，世界冠军、韩国棋手李世石与谷歌“阿尔法狗”（AlphaGo） 在首尔上演的围棋“人机大战”和今年年初AI机器人AlphaGO的改进型Master再次完胜人类围棋顶尖高手，更是引起科学界及社会各界的高度关注和伦理上的争议，原因就在于人们对人工智能超越人类智慧的恐惧与担忧。

目前，无论是学术界，还是工业界，研究人员都对人工智能带来的伦理挑战进行了大量研究，最新消息显示，微软、谷歌等公司已经成立了人工智能伦理委员会，希望能对这一问题提出解决方案。

智能机器产业前景广阔

在《男儿当自强》的激昂旋律中，一红一黄的两只雄狮伴随着音乐的节奏舞着优美的动作。5月3日，《小康》记者走进位于广州开发区科技企业加速器的巨轮（广州）机器人与智能制造有限公司办公大楼，首先跳入视线的便是这两只一红一黄的雄狮，不仔细看，还以为是真人在舞狮欢迎宾客。该公司副总经理洪润龙告诉记者，这是他们公司研发和生产的智能机器迎宾雄狮。

在巨轮（广州）机器人与智能制造有限公司一楼的展厅里，记者还看到了各种大大小小的机器臂手，“这些机器臂手广泛运用到各个行业的生产企业，尤其是汽车行业，机器化生产已达到70%。”研发总监毕辉介绍说，为从事工业机器人及其核心部件、控制系统、柔性自动化技术开发、制造，公司与多家国际著名的智能装备、精密机床企业建立深度紧密伙伴关系，引进全球领先的前沿技术，解决目前制约国产机器人及智能装备发展的控制系统技术与精密制造技术。目前，巨轮（广州）公司在工业机器人控制器以及RV减速器等核心关键技术、部件方面已取得重大突破，公司自主研发的重载、轻载六自由度工业机器人、五轴联动加工中心、自动化立体仓库、柔性自动化生产线等具备高敏捷性、高稳定性、高一致性和高安全性。

“2014年，在国家发改委和广州市政府的引导和支持下成立专业投资企业。主要专注于人工智能相关领域先进技术的研发和引进，并完成相关技术项目的落地与二次开发。” 广州中以智慧产业投资有限公司副总裁张伦明在接受《小康》记者采访时表示，智能机器人作为人工智能最重要的应用场景之一，是一个朝阳产业，其发展前景广阔，借助以色列在智能机器人发展方面的先进技术，公司依托旗下的中以智能制造基金、中以机器人基金、中以机器人研究院以及以色列英飞尼迪投资集团的丰富投资管理经验和庞大的资源优势，专注于智能制造和机器人等领域先进技术的研发与引进，推动相关技术项目在国内特别是在广州的二次开发和落地，促进关键技术创新并带动新兴产业发展。

智能装备和机器人产业作为人工智能最重要的应用场景之一，从中央到地方，都在加速布局。广州提出到2020年将培育形成超千亿元以工业机器人为核心的智能b备产业集群的目标。事实上，不仅仅是广州，东莞、长沙、武汉等地都在争夺人工智能产业这一蛋糕。广州开发区经济发展局副局长赵必荣告诉《小康》记者，广州开发区智能装备产业主要集中在通用设备、专用设备和机器人三大细分领域，基本形成了从上游关键零部件、中游整机到下游应用集成的完整链条，其中机器人产值规模最大，占智能装备总产值的一半以上。主要发展有自主知识产权、有核心竞争力、有市场前景的工业机器人，重点支持工业机器人本体、控制器、减速器、伺服电机等关键零部件的研发和应用，并培育发展服务机器人、家用机器人。

智能装备产业一直是广州开发区重点发展的产业，目前拥有机器人及智能装备企业73家，2015年实现工业产值132.5亿元，近五年持续保持16%的复合增长率。开发区拥有广州数控、广州启帆、巨轮智能、瑞松、明珞等一大批国内知名的智能装备企业，以及中国（广州）智能装备研究院、国家机器人检测与评定中心广州分中心等以智能装备共性技术研发为主的产业公共服务平台，同时还引进了库卡、发那科等全球机器人巨头。上海发那科机器人有限公司将投资1.08亿元，建设集机器人销售、展示、技术支持、小型加工中心制造与仓储等于一体的华南基地，目前已在“广州机器人产业园”落实4万平方米的用地;库卡机器人公司去年也已在开发区成立广州分公司，目前正在筹备选址设立机器人新工厂，重点开展工业机器人的研发和生产。

广州开发区从2014年开始规划建设占地448公顷的智能装备产业园区，目标是到2020年实现工业产值200亿元，培育1-2家拥有自主知识产权和自主品牌的百亿级工业机器人龙头企业和3-5家相关配套骨干企业。目前，全区集聚智能装备企业75家，2016年实现工业产值110亿元，约占全广州市规模的三分之一。

年轻工人“要做机器人的主人”

近两三年以来，《小康》记者在广州、东莞、佛山等珠三角地区的企业走访时发现，在“转型升级”、人工成本日益上涨等大环境下，诸多劳动力密集型的企业都在积极推进“机器换人”工程。

在东莞，“无人工厂”已经出现，工厂中每天近百台机器手正日夜无休地打磨一个个手机中框结构件，它们被分成10条生产线，每条生产线由一条自动传送带上下料，这个过程不再需要任何人力，需要的只是每条线3名工人负责看线和检查。企业主告诉记者，以前整个工厂要650个工人，现在生产相同的东西，只要60个人就已足够。

去年年初，昆山市政府公布了一份富士康工厂的机械化数据，称自从2014年以来，富士康已经使用机器人（又或者是机械手臂）取代了超过一半的工人，当地工人数量由11万人减少到了5万人。

2011年，富士康CEO郭台铭宣布“百万机器人计划”，计划投入100万台机器人到生产线上，此前富士康自主研发的“FOXBOT”机器人开始在山西晋城批量制造，正式成为富士康的一员。如今，6年过去了，根据富士康自动化技术发展委员会总经理戴佳鹏此前宣布的数据，超过4万台机器人被部署在富士康各个生产流程环节当中。

《小康》记者此前在走访位于汕尾市的深汕合作区部分生产企业时也发现，这里新建的工厂，大部分都以智能机械代替了大量的工人。“机械可以日夜不停地工作，不会喊累，不会闹情绪，不会要加工资，更不会喊要罢工，而且没有安全事故。智能机械的好处显而易见。”大部分企业主都表达了同样的观点。赵必荣在接受采访时也表示，“机器人确实要比工人好管理，最深有体会的应该是生产线部门。”

2013年以来，我国已经连续三年成为全球最大的机器人市场。各地积极推动机器换人有政策引导的倾向，但更多的是基于现实的需要。在中国一些沿海地区，人口红利下降、人力成本上升、人才结构矛盾等问题正在倒逼国内制造企业以机器换人。同时，随着制造业的转型升级，原来的农民工可能难以承接新的工作，企业招录不到所需劳动力，也只能进行机器换人。

虽然实际上目前很多领域单位产量所需机器人的成本并不低于劳动力成本，但“机器换人”这一大趋势依然存在。

然而，工人的饭碗真的会因为机器人的来临而失去吗？

“短期内不会，目前机器人代替的大部分都是机械化的辛苦、危险的工作，都是一些现在80、90、00后不愿意干的又脏又累的活。”毕辉说，机器人逐渐替代人类是产业发展的必然，批量引入机器人不仅要建立在标准化、批量生产的基础上，还要取决于技术的发展和企业的经济实力。张伦明也表示，机器人运用到企业虽然具有很大的优越性，但不可能完全取代人的工作，因为机器人没有思维，只能按照既定程序操作，无法灵活转变。

赵必荣说，人们在谈论机器人或者智能化的时候，潜意识里总会有一个观点，认为机器人与人工是对立的，所以喜欢将它们放在一起比较。但几年下来的现实情况是，智能与人工非但不是对立的，很多时候还是相辅相成相互促进的。

首先，智能制造并不排斥人工，例如人机交互技术就是工人与机器实现协同生产。目前的工业机器人只是代替了一些简单、繁重、危险工序中的人工;服务机器人可在居家养老、医疗康复、教育娱乐等领域解决专业人员不足等难题;而语音识别和人脸识别等人工智能技术也只是帮助人们更有效率、安全地工作和生活。总的来说，智能机器并未对社会就业率带来较大影响。其次，智能机器正在创造新的就业岗位，因其是多种技术的交叉融合，自身发展离不开大量专业技术人员，其催生的新产业生态可吸纳大量劳动力。

但越来越多的年轻人也清楚地意识到，机器换人已是势不可挡。危机，危机，正是危中有机，所以经济大转型时期，机会往往是并存的，就看你有没有敢于改变的勇气与决心。“作为工人的我们，只有通过知识和技能才能改变作为廉价劳动力被剥削的命运。趁此时攒点钱，去学技术，去学知识，达到精通级别，才是我们改变命运的王道。”年轻的工人喊出“要做机器人的主人”。 喜与优 去年年初，昆山市政府公布了一份富士康工厂的机械化数据，称自从2014年以恚富士康已经使用机器人（又或者是机械手臂）取代了超过一半的工人，当地工人数量由11万人减少到了5万人。

人工智能会否超越人类

去年和今年两次的围棋“人机大战”都以人类失败告终，这让许多人质疑人类智慧不如机器，人类可能被人工智能所取代。随着技术的发展，人工智能在陪伴机器人领域中的应用已走入越来越多的家庭，机器承担着越来越多（来自人类）的决策任务，更多人担忧的是，有一天会不会真出现如美国大片里机器人失控追杀人类的场面？

人工智能技术正变得越来越强大，那些最早开发和部署机器学习、人工智能的企业现在也开始公开讨论其创造的智能机器给伦理道德带来的挑战。

针对“人机大战”的两次惨败，计算机科学国家重点实验室主任林惠民认为，人工智能是个复杂概念，有些人工智能处理的是“可测度”的问题，比如各种棋类游戏，不论多复杂，规则是确定的，变化是有限的。计算资源和算法强到一定程度，电脑在计算上总是会胜过人类。但很多领域是不可测度的，包括人的创造力。比如google下棋赢了人，但是设计下棋程序的还是人。

“机器学习、深度学习发展很快，新的算法层出不穷。这个人工智能与多年前的深蓝电脑不一样。当时人们觉得，如果让深蓝来下围棋，它还太小儿科。而如今，人工智能已经可以战胜人类了。”中科院院士吴一戎说，“不过，我觉得人工智能对人类有威胁还是一件很遥远的事情。等我们发展到了这个程度，自然会有相应的科学伦理出台。目前我们要做的，就是跟上人工智能的发展步伐，它将对我们的社会产生深刻的影响。”

篇（7）

一、教育大数据分析挖掘的价值

高校大数据分析挖掘至少有四个典型价值：

一是使得大学的管理更加精准高效，可以朝着智慧治理、分类管理、过程监控、趋势预测、风险预警的方向发展，真正实现基于大数据分析规律的精准治理，改变管理的模糊性；

二是可以更加准确地分析评价课堂教学的质量，过去我们对课堂、对老师的评价是定性和模糊的，而在大数据智慧课堂的模式下，可以真正实现采集样本的持久化，采集方式的多元化，挖掘手段的多样化，分析技术多维度，通过这些方式可以提高课堂教学的质量；

三是使得教和学更加智慧，更加有效。对学生来说，老师可以了解学生学习的进展情况，发现学习兴趣点，以及对老师讲的哪些内容理解或者不理解，学习路径分析及课程推荐等等。对教师而言，不仅可以跨校跨地域分享他人的优秀课程，而且可以对学习者进行精准分类，进行个性化指导；

四是资源服务的个性化、精准化推荐与服务，学习绩效的个性化评价，以及个性化教学管理，个性化手机内容推送等等，这些功能将有效提升教与学的效率和质量。

二、教育大数据技术平台的总体设计

首先，我们对高等教育大数据技术平台有一个总体的顶层设计，如图1所示。这不仅是学校自己要有一个大数据的管理平台或者是数据中心，而且也是面向区域乃至全国的平台。教育部评估中心正在努力建立国家级高等教育教学质量监控大数据中心，陕西省也是这样考虑的。数据来自高校、教育管理部门以及行业、第三方、企业用人单位等等各方面采集的数据，该数据平台既有大学的业务数据、课程资源，也有政府部门的统计数据，还有学生网上学习的日志数据，用户产生的UGC数据，比如微信、微博、论坛等等的数据，基于大数据平台，开展面向学习者、面向高等教育管理机构、教师、高校等提供服务，并和教育部评估中心、主管部门等进行数据交换与对接。

显然，这样一个大数据平台必须是一个高性能的计算平台，没有这样的基础设施一切无从谈起，所以去年我们学校花了很大的力气做了两件事，一个是把校内二级单位原来小的集群计算进行整合，形成学校统一的高性能云计算平台，既面向校内的科学研究、人才培养提供服务，其实也可以为社会提供合作共建共享模式。目前，我们已建立了一种自我造血机制，四两拨千斤，以这个平台吸引更多的外部资源，努力扩展平台的性能和应用。

三、教育大数据分析挖掘的典型应用案例

目前，我校的高性能平台除了应用于材料、航天、能动、信息等大型科学计算之外，还开展了以下三项典型的大数据应用。

案例1：陕西省高等教育质量监控与评估大数据应用

图2所示的是陕西省高等教育的整体架构。其数据基础是来自陕西省100多所高校的各种办学状态数据，有将近700个表格，以及陕西省教育厅各个职能部处的各种各样的管理数据，此外还有行业第三方提供的数据，包括招生、就业数据等等，这个平台上我们开展预测预警、查询在线分析、信息、统计决策等等，主要是为省级教育管理部门、评估机构、教育管理机构提供各种各样的办学状况的分析、统计、关联分析。

建设全省高等教育大数据服务平台，实时采集各高校的办学状态数据，其根本目的是为了汇聚全省各高校的办学状态数据，打破数据孤岛，融合各方数据，实现横向关联比较、纵向历史分析，提供精准服务，支持科学决策。

首先，该平台面向省教育厅提供了11项功能，从根本上解决了原来各处室间的数据孤岛的问题，实现了数据融合，横向关联，纵向融通，这个数据和各个高校是实时融通的，为省教育厅领导和职能部处提供了领导仪表盘、各职能处室的专项服务、81张高基表及年报年鉴表格的自动生成、绩效分析、招生就业及办学指标计算、教育评估等功能，从根本上解决了数据碎片化及其治理问题。

其次，面向全省高校辅助决策，为高校领导以及校内各个职能部处提供了系列功能，包括办学情况综合分析和在线查询，专业结构分析比较，校级的教学质量监控评测体系，教师管理等等，这些功能非常实用，这是大学实现精细化、规范化、现代化管理的必备基础。以我校为例，我们过去教师的数据可能在人事处、教务处、科研院等学校的职能部门，采取本平台以后，把教师有关的所有数据都进行了融合，打通了所有原来割裂的数据。从去年开始，我们学校的职称评聘，年度考核全部基于这一平台，全部在大数据里，建立健全了基于数据驱动的精准化服务，解决了数据碎片化历史遗留问题，实现了从管理信息化向服务信息化的根本转变。

第三，为本科教育教学评估及专业认证提供技术支撑。鉴于本平台能提供比较全面的高校办学状态数据，便于专家在进校之前全面系统地掌握学校办学的情况，找到问题，精准查看验证，提高效率，给高等教育评估提供了重要支持。基于本平台，我们成立了中国西部高等教育评估中心，接受陕西省教育厅指派的省属本科高校的审核评估和专业论证。如果没有这一高等教育大数据平台的支撑，工作量和难度是极其巨大的，甚至难以实现。

案例2：MOOC中国技术平台

MOOC中国成立于2015年1月，到目前为止已经有121所高校加入，理事单位40家，会员单位80家。该平台的宗旨是：做政府想做的，做社会愿意做的，做单一高校做不了的事情。例如，真正解决校际资源共享、学分互认等，开拓远程教育国际化等未来发展的难题。

图3给出了MOOC中国的技术框架。其核心是互联网+教育，实现互联网教育从1.0到2.0的升级。基于这一平台，既要开展网络教育业务的国际化，比如我们牵头成立的“丝路大学联盟”，其目的之一是借助MOOC中国平台，实现网络教育业务的国际化，通过MOOC中国平台，面向“一带一路”国家开展开放教育和技能培训。

到目前为止，MOOC中国已经有了9911门课程，用户将近600万，其中光IT培训的有500多万，学历教育在读学生50多万。

案例3：西安交大教育教学大数据分析挖掘与应用

学校非常重视教育信息化技术融入和应用到教育教学之中，去年一次性建成了80个智能教室，把物联网技术、云计算技术应用于智能教室和教学一线，基于物联网技术实现教室设备的集中管理、智能控制，同时，将互联网技术深度融入到教室的管理当中，除了多媒体的直播录制功能以外，还提供了学生考勤和专家的精准督导，通过云平台来集中管理各个教室，比如说开投影机、关电源、关多媒体设备等等，都可以通过后端的云平台集中管控，真正实现教室管理的数字化、智能化、精细化，提升了教学保障的能力，也大大提高了教室管理的效率。更重要的是，这些教学的过程数据可以全程采集下来，获得数据，有了这些数据，就可以做精准化分析服务，建立西安交大教学质量大数据监测中心。

目前，我校的教学大数据主要包括两大部分：一是教师在授课过程中的全程录制的课堂实况；二是学生在学习过程中产生的大量日志数据。基于这个平台，我们可以开展教育教学的大数据关联分析，开展课堂教学质量的综合评价，实现正面激励、负面惩戒、精准督导，实现教学评价从模糊宏观到量化精准、从每学期制到持续常态、从部分随机到全面覆盖、从事后评价到实时动态的根本转变。通过评价激励老师敬畏课堂，评选精品课堂、示范课堂，在全校内进行正面表彰，另外也作为教学质量评价的重要依据，包括教师的职称晋升，评选最喜爱的老师等等。

此外，本系统还为学院领导和管理部门提供了针对性的信息服务与决策支持，以数据说话，量化分析，改变了以前我们的模糊评价，采取多维度、全覆盖、持续化、精细化的过程评价与监控。

四、教育大数据分析挖掘的若干关键技术

首先，介绍一下大数据人工智能的基本原理。前段时间，AlphaGo战胜世界围棋冠军这一故事炒得很热。这对我们的教育科研工作者提出了一个重要的课题，到底人工智能会不会战胜人类的智能，将来教师存在的主要价值是否还有必要？863计划正在研究一个项目，到2020年，人工智能软件参加高考得分要超过一本线，这就是说，计算机教出来的机器软件参加高考都能达到一本线以上。这就引起我们的思考，这是一个深层次的方向性问题。当然我们今天不是谈这个问题，而是我们要看看AlphaGO的原理，其核心是价值计算函数，用收益函数来判断围棋下一步该落子到哪里其收益是最大的，其中采用了人工智能深度学习方法。AlphaGO并非天生聪明，其实他的智慧是分三步完成的：

第一步，给AlphaGO输入了3000万个人类围棋高手的棋谱和走法，任何一个人是不可能记住3000万个棋局的，只有人工智能才能记住。

第二步，AlphaGO自己和自己对弈，在对弈过程中找到自己的薄弱点，进而改进和完善，这其实和人的学习原理类似。

第三步，才是人机对弈，从职业选手到世界围棋冠军，通过这样不断的对弈完善算法，校正学习，使得AlphaGO具有强大的智能计算能力。AlphaGO的难点在哪？其关键在于在一个巨大的落子空间选一个最大的收益点，或者落子点，称之为MovePicker（）函数，这个空间很大，有10170次方，在如此庞大的计算空间中选择最优函数，只能依靠高性能计算平台。

AlphaGo为我们研究大数据问题提供了思路和启发。我们在研究教育大数据问题中需要着力攻克以下理论与技术难题。

第一，大数据造成了严重的认知碎片化问题。比如，大家在百度搜糖尿病会检索出4440万个数据源，谁也看不过来，并且里面还有一大堆真假难辩的数据。所以，碎片化知识的聚合是一个非常基础的难题，高度的碎片化降低了知识的可用性，造成了分布性、动态化、低质化、无序化等典型的问题。

一方面是知识的碎片化，另一方面是每个人的兴趣和需求还不一样。所以，资源的碎片化整合以及个性化推荐是今后人工智能中的关键问题。我们的思路是：一方面，我们要从资源的角度把无序、分散、低质的资源进一步重组以后形成知识点，形成有序的知识地图；另一方面，要对学习过程进行跟踪，实现兴趣、个性、情感等方面的动态分析与挖掘，两者结合起来，建立基于用户兴趣和个性的资源推荐，最后实现个性化精准过滤，通过知识地图面向用户提供导航学习，从而缓碎片化知识的问题。开展这一研究也要建立庞大的基础数据，就像刚才讲的AlphaGO，光靠智能软件肯定不可能那么聪明，需要建立庞大的知识地图、知识图谱，并将其放到了国际开源社区和开放数据平台之上。

篇（8）

随着科技的进步，尤其是电子信息时代的来临，将电子信息技术充分地与机电技术相整合，成就了现今的机电一体化技术。机电一体化技术的发展促进了工业生产向着机械自动化的方向迈进，同时也间接地促进了我国经济的发展。笔者结合自身的学习体会先就机电一体化技术的现状和发展趋势浅谈一下自己的看法与观点：

一、简述机电一体化技术

机电一体化技术．顾名思义．结合应用机械技术和电子技术于一体。随着计算机技术的迅猛发展和广泛应用，机电一体化技术获得前所未有的发展，成为一门综合计算机与信息技术、自动控制技术、传感检测技术、伺服传动技术和机械技术等交叉的系统技术，应用范围愈来愈广。

机电一体化技术具体包括以下内容：

（1）机械技术

机械技术是机电一体化的基础，机械技术的着眼点在于如何与机电一体化技术相适应，利用其它高、新技术来更新概念，实现结构上、材料上、性能上的变更，满足减小重量、缩小体积、提高精度、提高刚度及改善性能的要求。在机电一体化系统制造过程中，经典的机械理论与工艺应借助于计算机辅助技术，同时采用人工智能与专家系统等，形成新一代的机械制造技术。

（2）计算机与信息技术

其中信息交换、存取、运算、判断与决策、人工智能技术、专家系统技术、神经网络技术均属于计算机信息处理技术。

（3）自动控制技术

其范围很广，在控制理论指导下，进行系统设计，设计后的系统仿真，现场调试，控制技术包括如高精度定位控制、速度控制、自适应控制、自诊断校正、补偿、再现、检索等。

（4）传感检测技术

传感检测技术是系统的感受器官，是实现自动控制、自动调节的关键环节。其功能越强，系统的自动化程序就越高。现代工程要求传感器能快速、精确地获取信息并能经受严酷环境的考验，它是机电一体化系统达到高水平的保证。

（5）伺服传动技术

包括电动、气动、液压等各种类型的传动装置，伺服系统是实现电信号到机械动作的转换装置与部件、对系统的动态性能、控制质量和功能有决定性的影响。

二、机电一体化技术的发展趋势

机电一体化是集机械、电子、光学、控制、计算机、信息等多学科的交叉综合，它的发展和进步依赖并促进相关技术的发展和进步。因此，机电一体化的主要发展方向如下：

1.智能化

智能化是21世纪机电一体化技术发展的一个重要发展方向。人工智能在机电一体化建设者的研究日益得到重视，机器人与数控机床的智能化就是重要应用。这里所说的“智能化”是对机器行为的描述，是在控制理论的基础上，吸收人工智能、运筹学、计算机科学、模糊数学、心理学、生理学和混沌动力学等新思想、新方法，模拟人类智能，使它具有判断推理、逻辑思维、自主决策等能力，以求得到更高的控制目标。诚然，使机电一体化产品具有与人完全相同的智能，是不可能的，也是不必要的。但是，高性能、高速的微处理器使机电一体化产品赋有低级智能或人的部分智能，则是完全可能而又必要的。

2.模块化

模块化是一项重要而艰巨的工程。由于机电一体化产品种类和生产厂家繁多，研制和开发具有标准机械接口、电气接口、动力接口、环境接口的机电一体化产品单元是一项十分复杂但又是非常重要的事。如研制集减速、智能调速、电机于一体的动力单元，具有视觉、图像处理、识别和测距等功能的控制单元，以及各种能完成典型操作的机械装置。这样，可利用标准单元迅速开发出新产品，同时也可以扩大生产规模。这需要制定各项标准，以便各部件、单元的匹配和接口。由于利益冲突，近期很难制定国际或国内这方面的标准，但可以通过组建一些大企业逐渐形成。显然，从电气产品的标准化、系列化带来的好处可以肯定，无论是对生产标准机电一体化单元的企业还是对生产机电一体化产品的企业，规模化将给机电一体化企业带来美好的前程。

3.网络化

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1 引言

游戏作为生活中的常用词语，却很难给出确切的定义，因为它在不同的语境中表达着不同的意思。我们可以通过英文游戏进行解释，play game：play泛指游戏，在更广的意思上，作为名词的play可以泛指活动，相当于activity；game则指社会性的（有组织、有规律并通过竞技性的）游戏。而教育游戏是一种遵循游戏机制，制备一定可玩性、趣味性并达到一定的教育效果的活动[1]。通过对多个教育游戏进行对比，我们发现，有一些基本的概念反复的出现，以此我们认为它们是一个教育游戏的基础和核心。理解这些概念，以及明确这些概念之间的关系，可以防止游戏开发者重复发现这些概念，同时对于他们组建一个新的高质量的教育游戏有着很大的帮助。在论文的第二部分，我们将要讨论这些关键概念的功能，以及它们之间怎么相互作用组合成基本的游戏框架。在文章的第三部分，我们给出了实例化游戏的基本框架，实现了一个基于Unity3d游戏引擎的虚拟导游系统。第四部分，给出了全文的总结和展望。

2 教育游戏的基础框架

在第一部分，我们提到了关于教育性游戏的基础框架的一些基本概念。在这一部分中我们将详细阐述这些概念的作用，以及它们之间是怎么相互合作，组合成一个完整的教育游戏基础框架。最后我们再将这个教育游戏基础框架运用到教育游戏中。

2.1 教育游戏基础框架

在教育性游戏基础框架中，我们会提及11个相关概念：教育环境，成果，课程，教室，谜题，考试，教科书，教师，障碍，奖励和提示。首先我们讨论下每一个概念的功能。

（1）教育环境：“教育环境”是一个比喻，代表在教育游戏中所有的游戏物体。它的一个很主要的功能就是为“课程”提供场景，所以我们可以合理的认为，“教育环境”是“课程”的先决条件。同时“教育环境”还有一个重要的功能是它可以为一个指定的“课程”列出它所需要的先决条件。（2）成果：当玩家进入一个教育游戏中时，去探索每一个“课程”的相关领域，学习知识，解答谜题等等，他所操作的过程需要记录下来。“成果”的作用应该是记录玩家的操作，同时提供一个接口以方面查询。（3）课程：“课程”是最重要的一个概念，它包含了在教育游戏中一个独立区域范围内所需要的子物体。由于它包含了太多的概念和功能，所以我们对他进行使用或者复用是比较困难的。（4）教室：“教室”是“课程”传授的物理区域。“教室”要提供一些必要的限制，比如玩家需要通过那些必须的“课程”才能进入到此教室。“教室”需要具备三个功能：1）能够知道玩家何时进入或者离开。2）明确玩家需要完成哪些先决的“课程”。3）知道玩家在先决的课程的操作。（5）谜题和考试：当玩家进入一个“教室”，他会去探索；来发现离开这个“教室”的路。但是在路上会遇到很多的“谜题”。每一个谜题都是由两部分组成的：问题和答案。“谜题”能够判断玩家输入的答案和标准答案是否一致，同时还要做到能够根据玩家的动作来跟新玩家“成就”。只有玩家解决了在“教室”里一系列的“谜题”，玩家才可以离开。（6）教科书：为了通过“考试”，玩家要有很强的信心来获取相关知识才可以。“教科书”是“课程”所要交的内容，也是“谜题”答案所在的地方。“教科书”要做到相对来说要简单，保持与相关“课程”的内容相关。教科书的表现形式有很多种，比如普通的文本，问答题，图片，视频等等。（7）教师：为了使游戏能够达到灵活多样，“教师”扮演了以一个特殊的角色，而不是一个普通的NPC角色，或者可以说他是软件的一个接口，任何游戏物体都可以成为“老师”角色，只要它能够与“教科书”有联系。（8）障碍：为了增加游戏的挑战性，我们可以在玩家的前进的道路上增加“障碍”。从本质来说，“障碍”就是一个玩家在物理上一个限制，比如一个锁住的门，一个陡峭的悬崖，一个太深的河等等。为了克服这个障碍，玩家需要满足一些特定的条件：玩家需要响应的游戏物体来克服特定的“障碍”。（9）奖励：如果在玩家能够在很好完成一段历程，我们要能够给予一定的奖励，以此激励。“奖励”本质是一个具备特殊属性的游戏物体，它可以帮助玩家克服“障碍”。（10）提示：对于新的玩家来说，如果没有提示的帮助，他有可能在第一次旅行时会迷路。因此，我们很有必要为玩家提供一个提示功能，它能够帮助玩家显示他所在的位置，他所要完成的任务以及下一步该怎么做。

2.2 调节游戏的教育性和娱乐性之间的工具

如何调节一个教育游戏的娱乐性和教育性是成功与否的关键。“教科书”是教育游戏的内容，也是探索游戏世界的乐趣和动机所在。“谜题”是一个重要途径来进行引导，同时也强迫玩家在探索游戏世界时进行学习一些知识。“障碍”可以增加更多的娱乐和挑战，而“提示”却与之相反，“提示”可以帮助玩家摆脱困境，很之便的简单。“奖励”不仅能够使玩家获得成就感，同时还是提供克服“障碍”所必须要的游戏物品。

3 教育游戏框架在Unity3d中的应用

在第二部分中，我们介绍了教育游戏框架是一个独立于游戏开发引擎的开发工具，在这一部分中，我们将教育游戏框架进行实例化，并且应用到Unity3d游戏引擎中。

3.1 在Unity3d教育游戏可复用的脚本

Unity3d游戏引擎为了我们提供组件，可以很方便的以组件的形式进行工程组建。为了实例化教育游戏基础框架，我们将它进行实例化，应用到一个实例系统中：导游系统。这个系统是在虚拟漫游中比较新颖的方面，他不仅可以根据导游NPC位置不同给予不同的消息响应，同时还可以通过判断与玩家不同的距离给予不同的响应。举个例子，当导游NPC走到一个广告牌时，可以通过调用GUI，对展牌进行介绍；当导游NPC里玩家距离过远时，可以给你玩家一定的提示，要求玩家要跟随。

3.2 Unity3d路径动画设定

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【关键词】 信息技术 素养

信息技术课上哪些可以做，哪些坚决不做。教师要监督学生，观察和了解学生的网络行为，及时规范学生的网络行为。教师要引导学生正确看待网络，把网络变成交流、学习的途径，并根据学生的身心特点和学习需要，向学生推荐一些积极、健康的网站，让学生自我教育，提高学生的道德水平，树立健康、合理、安全使用网络的意识。教师要在学生的思想中竖起一座“防火墙”，让他们自觉形成安全意识。

学生的信息素养的培养不仅要靠教师，更需要学生的参与，只有把以上各方面结合，才能真正达到提升学生信息素养的目的。平时教学过程中尝试着从下面几个方面培养学生的信息素养。

一、改变教师观念，提高教师自身的信息素养

由于多年形成的心态及习惯，信息技术教师总认为自己所从事的学科属边缘学科，既没有高考的压力，也没有学校的检查评估，教师只是为了完成教学任务而教学，教学目标不明确，教师活动开展不规范，长时间形成了学生不重视，学校不检查，教师只应付的格局，完全忽视了信息技术学科的教学目标的实现。实施新课程改革后，对信息技术学科的教学提出了明确的目标。信息技术教师作为培养学科信息素养的主体，教师的信息素养是直接影响学生信息素养的关键，如果一个教师不能及时获取新信息，就会影响教学内容的更新，甚至还会将一些已经过时的观点传授给学生。正所谓身教胜于言传，一个自身都缺乏求知欲和创新能力的教师怎么能够培养出具有良好的信息素养的学生呢。因此，在教学活动中，教师是一切教育思想和信息技术产生实际效能的重要因素，学生在接受教育的过程中，能否提高自己的信息素质，首先要看教师在教学过程中是否融入了信息化的教育教学理念。随着计算机和通信技术的发展及应用的推广与普及，教师也应当断提高自的信息素养，跟进信息技术发展的步伐，主动去学习和提高自身的素养。

二、抓住课堂教学，立足培养学生信息素养的主阵地

1、要培养学生的信息意识，只有在强烈的信息意识的引导下，产生强烈的发现欲和浓厚的学习兴趣，才有可能使学生自觉地追求信息。信息意识的培养是一个长期的过程，要靠信息技术教师长期在教学活动的引导和渗透。在信息技术必修模块的教学内容中，有大量关于信息与信息技术；信息的获取及信息价值判断等相关内容，其目的就是要在高一这段时间，在学生的意识里建立一个关于信息技术的概念，让学生从内心深处认识到信息技术课的重要性，树立一个明确的目标，让他们明白如果能够掌握现在所学的信息技术课的知识，会为他们今后的生活和工作带来很大的好处。带着这样的目标和态度学生才会在心里重视这门课，而不是仅仅把它当作是一门单纯地掌握技术性的课程，学生心里重视了，自然就会努力地去学好它。

2、丰富学生的信息知识，重视基本原理、基本方法的学习与日常生活学习结合起来，使学生在潜移默化中提高信息技术的理论知识。由于受生活环境和教育环境的影响，学生对信息技术了解甚少，尤其是农村中学生，在家庭教育中信息技术教育可以说是零。即使是城市中学生，他们对信息技术知识的了解也仅限于用计算机来上网。而信息技术是一个宽范的知识领域，它包含了计算机技术，通信技术，多媒体技术，人工智能技术等技术范畴。作为信息技术教师，有必要教学中加强信息知识的传授，不要单纯把信息技术课上成计算机操作课，忽视了理论知识的教授与更新。老师可以设置一些任务让学生去完成，通过任务驱动达到训练学生能力的目的。

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2如何提高CAI的质量

2.1在备课时和讲课时做到重、难点突出

有些比较重要的内容或学生难以掌握的内容应在课件上有所体现，重点突出，上课时细讲，着重讲。如果也泛泛而讲，一下带过，学生很难掌握。对于这部分内容，要花更多的时间，做足准备。在讲基础理论知识的同时，也要讲解应用和推广。在做课件时，尽量辅以动画制作，介绍流程操作过程。比如，在讲解计算机CPU的工作流程时，可以用动画展示数据是如何由计算机的内存到达CPU的内部寄存器的。

2.2教学内容是否最适合用CAI方式讲解

如果是推理严谨，计算量大等内容，则采用传统方式更能讲解清楚，如计算机知识里的数的进位制及相互之间的转换，采用板书方式讲解更好，因为板书比较随意，通过逐步书写，学生可以看到整个计算过程。这一部分内容如果采用CAI方式讲解，则课件要求制作得非常好，并且要能逐步显示计算过程才会取得更好的效果，但这样的课件制作会花费不少的时间。如果每一个教师都单独去制作这样的软件，作者觉得是得不偿失的，因为这些内容具有共性，不需要每位老师单独制作。另一方面，和计算机的应用密切相关的内容则采用CAI，效果会更好。

2.3CAI课件制作的优劣

CAI课件的优势在于超文本功能、人机互动功能和网络功能。目前许多已制作出来的课件，都不能充分体现这三大功能，都只不过是把图片、影视或文本简单地转换为计算机演示罢了。如果仅仅从这些课件出发来授课，很难达到提高学生课堂积极性的效果。优秀的CAI课件，会采用轻柔的音乐作为背景，辅以优美的图片及动画，加之教师娓娓的讲述，则学生上课时不仅是在学习，而且是在学习中享受生活。有些网络的CAI课件，甚至采用人工智能或者模式识别技术。由计算机识别学生给出的指令，从而在一个虚拟现实的环境之中进行操作。这种课件要求有高速的网络，优秀的语音识别技术。较之传统的互动操作，会更加贴近社会实际。

2.4课堂教育中适当演示涉及的计算机知识的操作

因为计算机课程涉及的计算机操作的内容很多，如果适当演示计算机知识的相关操作，则学生更能直接接受教师所讲授的计算机知识的背景、软件及命令的使用。如在讲述Windows操作系统的命令时，除利用CAI课件讲解其主要功能，还可以在讲述完某个操作后，直接演示该操作，学生很容易掌握该操作，执行操作后会出现什么结果，也一目了然。但由于课堂时间有限，演示的操作内容也要受到一定的限制。国外的大学课堂允许学生携带笔记本电脑进入教室，同时课桌上配有电源和网络插座。学生与老师的互动，可以进一步得到提高。

2.5注重课堂教学艺术

采用CAI课件，上课的内容量会显著大于传统教育方式中课堂的内容量，学生在很短的时间内要掌握多于常规教学中的内容，其难度显然加大。如何才能使学生在上课过程中不感到累、不感到跟不上节拍或被动地学习？这就需要教师恰到好处地掌握教学方式。在CAI方式授课过程中，应该在每次上课之前，要求学生预习上课内容，学生在预习的基础上上课，会使学生在上课时由被动变为主动。上课时，可以先花几分钟时间和同学一起讨论上一次课的主要内容，或者在每一次下课之前几分钟，让同学来总结一下本次课的主要内容。在上课过程中一方面可以预设一些问题，让同学回答，另一方面涉及具体的计算机操作时，可以让学生来操作，学生操作一般情况下没有教师熟练，容易出错，这种出错也代表其他学生以后上机时可能出现的错误，在上课中解决会给学生留下深刻的印象。整个的课堂讲解中，教师也需要提高亲和力，要充分调动学生的积极性，尽量让学生从上课开始到结束，参与到整个课堂教学中来，否则，学生很容易感到疲惫，因为CAI教学中，一般学生不容易做笔记，更让部分学生有“放电影”的感觉。国外大学教室的课桌一般都可以临时调整，整个课堂的活跃度要比国内高得多。

3当前CAI教育中应当注意的问题

计算机的CAI教育，使得教师所面对的工作增加了很多，其中之一就是优秀的课件制作。传统的计算机教学活动是一种“单媒体”的活动。多媒体教学课件，具有形象生动的演示，动听悦耳的音响效果，给学生以新颖感、惊奇感，可调动学生全身的视觉、听觉神经，从而使学生在教师设计的“创设问题———分析问题———解决问题”的各个环节中都能保持高度兴奋，学习效果当然会明显提高。但是这样的优秀、通用的软件还不多。基本上是这样一种现状，每个教师在采用CAI课件进行教育时，其所用的教学软件大多是自己制作的，既费时又费力，还很难达到真正的CAI课件的要求。采用什么方式能够调动教师或计算机爱好者的积极性，编制出效果好且通用的CAI课件，减少其他教师的重复和无意义的劳动量，应该值得我们考虑。

当前CAI教育所取得的成果是有目共睹的，但仍有不少问题值得深思。比如在制作课件时，一味地追求最新的“高科技”，把教学课件搞成多媒体成果展览的行为。这偏离了CAI教育的初衷。CAI教育毕竟只起辅助作用。在课堂中起主导作用的是教师，教师要认真钻研心理学、教育学知识，运用最科学的教育观念、教学思想去教书育人，刻苦钻研业务，提高自己的教学水准，提高课堂教学时对学生的亲和力。教师教学观念，教学思想的现代化，要远胜过技术手段的现代化。所以，运用CAI教学不仅对教师的计算机运用水平提出了挑战，同时对教师的业务水平提出了更高要求。一个教育思想落后，业务水平低下的教师运用CAI，对提高课堂时效也不会有什么效果。另外，有的教师对CAI教育看得过于神秘甚至有些“崇拜”，这是不对的，因为崇拜就意味着距离，因而也就谈不上随心所欲的运用。其实，CAI教育只不过是自己学习和教学的一种工具，就像黑板、粉笔、纸和笔一样。当教师把多媒体教学自然而然地融入到教学中去时，CAI教育也就能真正提高课堂时效了。

4如何制作CAI课件

制作精美大方的课件无疑会对教学效果起到很好的推动作用，通常采用PowerPoint或者AUTHORWARE制作。如果是互动性很强的课件，可以采用Flash制作。国内外一些专业的网站，则采用JSP或JavaScript语言，并辅以其他控件和技术制作。下面从CAI课件的部件选取，安排布局和其他注意事项选择三个方面，简单地介绍制作CAI课件的制作方法。

4.1部件、技术的选取CAI课件的页看起来更像是提纲内容。对每个提纲内容的描述应是列表方式的，避免采用整个段落方式来描述知识要点。页中可以包括的内容有：图形或图表、定义、列表、重要的事实、必要的图片、必要的背景音乐、必要的视频等。如果是互动的课件，可以考虑利用控件技术，采用人工智能或者模式识别技术。

4.2安排布局CAI课件页的顺序依赖于学生的需求。无论如何做，一定要认真组织页和合理布局教学中可能遇到的问题，这样学生才会融入到教师所论述的问题世界中。如下一些内容可以被引述：概述，主体，结束（这种方式是多数页所采用的结构。它可以避免学生在听取讲述复杂的论点时迷失方向）；轶事、内容、结论（此类内容主要为了防止学生在开始演示之前就已经厌烦）；计划、好处、轶事（在这种情况下，教师一般需要说服学生接受一些新鲜事物，但同时教师的演示应简短且切题）。

4.3其他注意事项如下一些事项值得注意：为整个CAI课件选择一个统一的背景（也就是说，不要随便改变页的背景，且颜色尽量简单明快，前景和背景的对比度要高）；使用简单清晰的字体；保证字体足够大，使后排的观众也能看到（一般字号在24*24点阵以上）；在列表中使用项目符号和一致的短语结构；列出基本信息即可，运用关键词来引导学生贯穿整个演示过程；使用直接、精确的语言，控制文字数量到最少；必要时提供相关的定义；使用空格来隔开文本和/或图片表格之类的可视组件；保证每张课件页之间的联系符合逻辑；为每张课件页加上标题。如下一些信息是不可以采用的：在课件页中堆满了图表（这会让整张课件页显得杂乱无章）；使用复杂的字体（这样会看得很美，但却难以辨认）；添加冗余的信息（会让学生感到厌烦，让学生觉得教师可能是无话可讲）；写下所有要说的话（显得教师不自信，也会让学生无法做笔记）；使用分散观众注意力的图像（如果图像内容和所讲内容无关，则导致相反的效果）；颜色搭配难以阅读，比如在蓝色背景上使用黑色的字体，应尽量使用对比度高的颜色组合。