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一、高職教育現狀
（一）客觀層面
（1）社會面。當前社會發(fā)展處于轉型關鍵期，高職教育迎來全新發(fā)展機遇，對人才培養(yǎng)質量不斷提高。傳統(tǒng)思想中，家長學生都帶著有色眼鏡看待高職教育。隨著社會給技術技能型人才提供很多高薪崗位，部分學生主動選擇高職院校進修學業(yè)，提高自身技能水平。高職院校必須以社會發(fā)展趨勢為導向，及時調整自身發(fā)展戰(zhàn)略。（2）政策面。在新課程改革視域下，政府高度重視高職教育的發(fā)展，出臺了多項扶持政策，如《國家職業(yè)教育改革實施方案》《職業(yè)學校專業(yè)頂崗實習標準》《關于推進高等職業(yè)教育改革創(chuàng)新引領職業(yè)教育科學發(fā)展的若干意見》等，極大的推動了高職教育的穩(wěn)定發(fā)展。
（二）主觀層面
（1）教學理念。高職教師受傳統(tǒng)思想影響，往往重視成績和理論知識，亟需引進新的教學理念，并落實在實際教學中。高職院校已經意識到人工智能時代，自身轉型創(chuàng)新的必要性，正積極將全新的教學理念貫穿在人才培養(yǎng)過程中。（2）教學方式。高職教育逐漸創(chuàng)新教學方式，將頂崗實習、校企合作、實訓教學等應用在常規(guī)教學中，適應時展，彰顯職教特色。但在實際教學中，教師理念未發(fā)生變化，能力無法滿足新型教學方式需求，存在亟需改進優(yōu)化的地方。（3）教學體系。只有完善的教學體系，才能為高職教育的改革創(chuàng)新提供依據參考。當前高職教育體系中含有諸多不足，如學科單一、理論與實踐比重不協(xié)調、知識內容陳舊等。高職教育要想適應新時展趨勢，應積極完善教學體系。
二、人工智能現狀
（1）國家戰(zhàn)略。近年來，國家高度重視人工智能發(fā)展，國務院《關于印發(fā)新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃的通知》（國發(fā)〔2017〕35號），提出科技創(chuàng)新的主要方向是人工智能，提倡積極構建全新的人工智能科技創(chuàng)新協(xié)同機制，進一步完善人工智能教育體系，實現人才儲備和梯隊建設的目標，推動智能經濟的發(fā)展。各部委也積極頒布一系列政策，如《智能制造2025》《“互聯網+”人工智能三年行動實施方案》《機器人產業(yè)發(fā)展規(guī)劃（2016-2020）》等[2]?？梢?，國家為人工智能技術的發(fā)展提供了充足動力，人工智能已成為國家戰(zhàn)略的一部分。（2）產業(yè)發(fā)展。多年的探索，人工智能技術有了明顯提升，在問題求解、泛邏輯理論、不確定推理、拓撲學、圖像處理、模式識別、專家系統(tǒng)等方面有了顯著研究成果，一部分成果甚至領先世界水平。例如我國在模式識別領域的研究，文字識別、語言識別、虹膜識別都取得優(yōu)異成果，被廣泛應用在生物醫(yī)藥、機器人視覺研究、衛(wèi)星遙感、自主導航、軍事等領域。企業(yè)十分關注人工智能技術的發(fā)展應用，像360人工智能研究院、阿里人工智能研究院、百度人工智能研究院等。人工智能技術的深度研究，使應用和商業(yè)價值最大化。據不完全統(tǒng)計，2017年人工智能產業(yè)創(chuàng)造700億元市場價值，預計在2020年產業(yè)規(guī)模超過1600億元。
三、人工智能推動新時代高職教育轉型發(fā)展的必要性
（一）技術技能型人才的需求
高職教育發(fā)展的目的是培養(yǎng)適合崗位需求的技術技能型人才。人工智能時代，先進技術的廣泛應用，大部分崗位對人才的需求發(fā)生明顯變化，逐漸形成了“機器換人”的局面。企業(yè)中簡單、重復、勞動強度大的崗位，都由智能機器人予以代替。例如在京東電商的物流中，出現無人機配送方式，直接沖擊了傳統(tǒng)人工物流配送模式。相信在不久的將來，會有更多的智能機器人走向物流配送的工作崗位，形成全新的工作體系。此外，在生產制造的質檢環(huán)節(jié)，由于傳統(tǒng)人工監(jiān)測方式存在諸多不足，應用人工智能的圖像識別技術，可以實現對產品質量的動態(tài)檢測?？梢?，人工智能時代會有大批崗位“消失”，取而代之的是智能化機器人。高職教育必須轉變以往的教育模式，順應時展趨勢，結合社會崗位對技能人才的需求，調整高職教育方向，實現高職教育價值。
（二）國家發(fā)展戰(zhàn)略的要求
以往的發(fā)展致力于“中國制造”，但新時代“中國制造”已無法提升綜合國力，國家必須調整發(fā)展戰(zhàn)略。人工智能時代將“中國制造”轉變?yōu)椤爸袊鴦?chuàng)造”“中國智造”。這一發(fā)展戰(zhàn)略的轉變，能看出先進科學技術在國家發(fā)展中的重要地位。為了2025年實現“中國智造”的目標，高職院校創(chuàng)新人才培養(yǎng)模式，順應國家發(fā)展戰(zhàn)略的調整。同時，高職教育轉型過程中，轉變以往以理論、成績?yōu)橹鞯乃枷胗^念，對人才進行更加系統(tǒng)的培養(yǎng)，調整理論知識、實習實踐之間的關系比例。人工智能時代的高職教育轉變與創(chuàng)新，可以加大對學生創(chuàng)新意識的培養(yǎng)力度，使人才綜合素養(yǎng)得到更好提升，滿足“中國創(chuàng)造”的需求。
（三）學生自身價值實現的需求
1 人工智能定義和發(fā)展階段
人工智能的英文是Artificial Intelligence, 簡稱AI, 人工智能的內容不斷豐富和發(fā)展, 至今還沒有統(tǒng)一的定義。比較權威的說法認為[3]:人工智能是關于人造物的智能行為, 主要包括知覺、推理、學習、交流和在復雜環(huán)境中的行為。人工智能的長期目標是發(fā)明出可以像人類一樣或能更好地完成以上行為的機器, 短期目標是理解這種智能行為是否存在于機器、人類或其他動物中, 所以它包含了科學和工程雙重目標。根據其功能強弱, 人工智能分為三類, 即弱人工智能、強人工智能還有超級人工智能。人工智能的發(fā)展大體上經歷了三個階段, 第一階段是20世紀50~60年代, 提出人工智能的概念。主要以命題邏輯、謂詞邏輯等知識表達和啟發(fā)式搜索算法為代表;第二階段是20世紀70~80年代, 提出了專家系統(tǒng), 同時基于人工神經網絡的算法研究發(fā)展迅猛, 伴隨著半導體技術計算硬件能力的逐步提高, 人工智能逐漸開始突破;第三階段是自20世紀末以來, 尤其是2006年開始進入了大數據和自主學習的認知智能時代。隨著移動互聯網的快速發(fā)展, 人工智能的應用場景也開始增多, 特別是深度學習算法在語音和視覺識別上實現了巨大的突破[4,5]。人工智能的技術體系主要分為四個方面, 即機器學習、自然語言處理、圖像識別以及人機交互等。當今擊敗世界圍棋冠軍李世石的Alpha GO主要應用了機器學習中的深度學習算法。
2 人工智能應用狀況與反思
2017年, 阿里的無人超市落地杭州, 進店、挑選商品、付款支付一氣呵成, 消費者幾乎在完全自主的狀態(tài)下完成購物。與此類似, 昆山富士康公司裁員6萬名工人, 全用機器人代替。京東、淘寶引入的智能機器人替代了原來的倉庫管理、人工客服等崗位。因此有學者悲觀地斷言:在人工智能時代, 因為很多職業(yè)崗位或技能將被智能機器人所代替, 職業(yè)院校畢業(yè)生很有可能面臨畢業(yè)就失業(yè)的窘境。筆者認為, 我們不應該重蹈歷史上英國制定的限制汽車推廣使用的《紅旗法案》的悲劇。正是這個在今天看來毫無道理的, 但卻持續(xù)了三十年的法案讓德國和美國的汽車工業(yè)完全趕上來, 最終遠超英國。人工智能應用必將淘汰或替代很多現有就業(yè)崗位, 但同時又會創(chuàng)造新的就業(yè)崗位, 這是一個伴隨著產業(yè)智能升級的、長期的艱難過程, 對于職業(yè)教育來說, 這既是一個嚴峻的挑戰(zhàn), 也是一個難得的機遇。
3 人工智能時代職業(yè)教育的發(fā)展策略
為了更積極地適應人工智能時代, 除了國家層面的統(tǒng)籌規(guī)劃、科學指導和政策、經費支持之外, 建議還要做好以下幾個方面的發(fā)展規(guī)劃。
3.1 解放思想, 更新理念與制度
中國工程院院士潘云鶴提出, 人工智能走向2.0階段的真正原因是世界正從原來由人類社會與物理空間構成的二元空間, 向著由物理空間、人類社會與信息空間構成的新三元空間演變[6]。因此, 職業(yè)教育在教學和管理過程中應該加入人工智能等相關理念和技術, 同時其辦學定位、人才培養(yǎng)方案、專業(yè)建設、課程內容、考核評價標準等方面都需要做出相應的改進。比如當前大多數職業(yè)院校非計算機類專業(yè)的課程安排中, 信息技術類課程課時偏少, 數據處理、編程類或人工智能課程幾乎沒有, 這樣的安排不利于提升學生的信息素養(yǎng), 必須做出相應的調整, 同時適當減少將來可被人工智能應用替代的技能課程的課時, 比如電算會計、環(huán)境監(jiān)測等。
3.2 善用人工智能, 提升教學與管理
在人工智能背景下, 教師們現有的重復性工作和大量數據積淀的教學任務, 比如批改作業(yè)或閱卷或課堂考勤都可能被人工智能取代, 因此, 教師能騰出更多的時間, 更充分地關注學生的個性差異, 從而為學習者提供更精確的個性化學習服務, 教師也能夠及時調整教學方法和手段, 優(yōu)化教學評價方式, 補充教學資源, 減少備課重復性工作, 提升教學效率, 真正地做得因材施教, 同時學生們的學習方法和方式將不同程度地得到重構, 基于大數據的智能在線學習平臺大量出現, 不同的學校、學科及專業(yè)課程不再封閉, 學習時時處處都可以進行, 碎片化與個性化學習將日益普遍。教師能完整地跟蹤學生的整個學習過程, 比如學生上課是否睡覺、是否玩手機、是否在教室里與其他同學合作學習等, 都能夠根據監(jiān)測數據進行智能解析, 有利于更有效、更全面地對學生進行過程性評價。大部分課程考試將全部自動化, 考生資格審查利用人臉識別、監(jiān)考與閱卷都由智能機器來完成。上述人工智能給教學帶來的這些變化既需要網絡硬件設施和相關軟件系統(tǒng)來支撐, 更需要職業(yè)教育的教師們繼續(xù)提升信息技能、深化和加強信息素養(yǎng)。
3.3 深化產教融合、優(yōu)化實訓筑牢就業(yè)
在人工智能時代, 職業(yè)院校應與相關行業(yè)統(tǒng)籌發(fā)展, 深化產教融合, 拓寬企業(yè)參與的途徑, 深化引企入教改革, 支持引導企業(yè)深度參與職業(yè)院校的教育教學改革, 多種方式參與學校專業(yè)規(guī)劃、教材開發(fā)、教學設計、課程設置、實習實訓, 促進企業(yè)需求融入人才培養(yǎng)環(huán)節(jié);鼓勵以引企駐校、引校進企、校企一體等方式吸引優(yōu)勢企業(yè)與學校共建共享生產性實訓基地;全面推行現代學徒制和企業(yè)新型學徒制, 推動學校就業(yè)與企業(yè)招工無縫銜接。比如職業(yè)教育將出現新師徒制, 行業(yè)領域的行家里手將通過互聯網以VR或者AR技術言傳身教的方式, 帶領規(guī)模龐大的徒弟用碎片時間進行學習與實踐。
3.4 完善終身學習的職業(yè)教育體系
隨著人工智能應用的深入推廣, 職業(yè)院校培養(yǎng)的技能型人才所掌握的技能如果不及時進行充電升級, 中低端的重復性強的工作將面臨被智能機器人不同程度進行替代的危險。所以對于不少技能崗位, 守著一門技術吃一輩子老本的時代將一去不復返。因此, 職業(yè)教育要繼續(xù)完善終身教育體系, 為職業(yè)教育學生的充電升級鋪就一條縱深的通道。
3.5 人文教育為道, 智能教育為用
在人工智能的幫助下, 簡單重復性的工作將被機器替代, 人們將從重復繁瑣的事務中解脫出來, 轉去從事更具有創(chuàng)造性、創(chuàng)新性或者更具有情感類的工作, 這些工作需要人與人之間的合作與溝通, 因此, 職業(yè)教育更需要注重學生思想道德水平、人文綜合素質的培養(yǎng), 這是做人之道, 在此基礎之上激發(fā)學生們的學習主動性和創(chuàng)造力, 促進跨界思維的形成, 更好地掌握人工智能時代的相關職業(yè)崗位知識和相應的智能技能。著名理論物理學家霍金曾說:完全人工智能的研發(fā)可能意味著人類的末日。Tesla汽車和Space X公司創(chuàng)始人馬斯克說:我們必須非常小心人工智能。如果必須預測我們面臨的最大現實威脅, 恐怕就是人工智能了[7]。一群沒有良好道德水平的, 但掌握了智能技術或設備的人們是危險的, 所以職業(yè)教育應該從學生入學起就開始, 不斷提升學生的思想道德水平, 熱愛社會、熱愛生活、樂于助人、與人為善。只有這樣, 人工智能應用才能更好地服務人們、造福社會。
4 結論
人工智能正在快速又深刻地改變我們的教學、生活和工作方式, 也對職業(yè)教育提出了嚴峻的挑戰(zhàn), 同時也是一個巨大的機遇。職業(yè)教育在面對人工智能時代的變革時, 須要從國家政策、理念與制度、教學管理、產教融合、終身學習等方面做好應對, 切實地把握人文教育之道對智能教育之用的統(tǒng)領原則, 培養(yǎng)能很好地掌控人工智能技術和應用的人才。
參考文獻
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[2]蘇令.人工智能來了, 教育當未雨綢繆[EB/OL].[2018-05-15].
[3]Nils J.Nilsson.人工智能[M].鄭扣根, 莊越挺, 譯.北京:機械工業(yè)出版社, 2000.
[4]王璐菲.美國制定人工智能研發(fā)戰(zhàn)略規(guī)劃[J].防務視點, 2017 (3) :59-61.
引言
人工智能(ArtificialIntelligence)是一門研究和模擬人類智能的跨領域學科，是模擬、延伸和擴展人的智能的一門新技術。由于信息環(huán)境巨變與社會新需求的爆發(fā)，人工智能技術的日趨成熟。隨著AI3.0時代的到來，大數據、云計算等新技術的應用也愈發(fā)廣泛，對于管理類人才來說，加強對人工智能知識的深入學習，不斷將人工智能技術與管理知識結合起來，對其未來職業(yè)生涯的發(fā)展有著重要作用。人工智能是一門前沿學科，管理學院開設人工智能課程的目的是為了更好地培養(yǎng)學生的技術創(chuàng)新思維與能力，基于其覆蓋面廣、包容性強、應用需求空間巨大的學科特點，通過概率統(tǒng)計、數據結構、計算機編程語言、數據庫原理等基礎課程的學習，加強學生解決實際問題的能力，為就業(yè)打下基礎。本文基于社會對于人工智能領域的人才需求，結合諸多長期從事經管類專業(yè)課程教學的老師意見，針對管理類人才的人工智能課程教學內容與方法進行探討，以期對中國高校人工智能課程教學改革研究提供幫助與借鑒。
1、教學現狀與問題
作為一門綜合性、實踐性和應用性很強的理論技術學科，人工智能課程內容及內涵及其豐富，外延極其廣泛。學習這門課程，需要較好的數學基礎和較強的邏輯思維能力。針對管理類人才，該課程在課程教學過程中存在幾個較為突出的問題。(1)課堂教學氛圍枯燥目前，中國大多數大學仍采用傳統(tǒng)的課堂教學模式，在教學過程中照本宣科，忽略與學生的互動，并且缺乏能夠有效引起學生學習興趣與加深知識理解的教學環(huán)節(jié)設置，如此一來大大降低了學生自主思考的能力。在進行人工智能相關課程知識講解時，隨著章節(jié)的知識難度不斷增加，單向介紹式的枯燥教學方式無法反映人工智能學科的全貌，課堂講解難以同時給以學生感性和理性的認知，部分學生因乏味的課堂氛圍漸漸無法跟上教學進度，導致學習動力不足。(2)基礎課程掌握不牢管理類專業(yè)的學生大部分都會走向更加具體化的管理崗位，具有多學科的素養(yǎng)，但這也導致很多學生所學知識雜而不精。學生在基礎不夯實的情況下去學習更高層面的知識，給學生學習與老師教學都造成了很大困擾。人工智能課程知識點較多，涵蓋模式識別、機器學習、數據挖掘等眾多內容，概念抽象，不易學習。一些管理類專業(yè)的學生未能熟練掌握高等數學、運籌學、數據結構、數據庫技術等先修課程，缺乏一定的關聯思考和研究意識，導致課程學習難度增加，產生學時不足和教學內容難點過多的問題。(3)教學與實際應用脫節(jié)當下，人工智能廣泛應用于機器視覺、智能制造等各個領域，給學生提供了大量的現實案例，使得人工智能不再是高深莫測的理論，而是現實中可以觸及的內容。例如，在機械學科領域，人工智能技術是電氣工程、機械設計制造、車輛工程等方向的重要技術來源；在醫(yī)療領域，是醫(yī)療器械的創(chuàng)新生產源動力；在能動領域，是高端能源裝備與新能源發(fā)展的重要驅動；在光電信息與計算機工程領域，技術的發(fā)展時刻推動著智能科學與技術核心價值的提升。然而，對于管理類專業(yè)的學生來說，現階段的人工智能教材涵蓋許多智能算法及相關理論，在教學過程中常常涉及到很多從未接觸過的抽象理論和復雜算法，書本中的應用實例大多紙上談兵，缺乏專門適用于管理類專業(yè)知識與人工智能技術相結合的教學實踐，加上一些教師授課方法單一，不利于引導學生將人工智能算法應用于現實生活。另外，大學生對知識的理解能力差異很大，教師采用統(tǒng)一的方式教給他們，這使一些學生無法跟上和理解，教師也無法控制學生的學習狀況，導致學生缺乏動力。因此，如何結合學生的現實情況，提高他們的動手能力和實踐經驗也是人工智能課程教學要考慮的問題。
2、管理類人才的人工智能課程教學改進策略
課程教學改革是一項提高大學教學效果和人才培養(yǎng)質量的重要手段。如何在時代背景下應用新技術和新思想進行實施課程教學改革是高校亟待解決的問題。對于高校的教學工作而言，教學目標、教學內容和教學方式的變化不再是課程資源的簡單數字化和信息化，而是充分利用時代信息資源優(yōu)勢的新型教學模式。針對管理類專業(yè)人工智能課程教學過程中存在的問題，可以從教學方法改進和教學內容設置兩個方面進行課程教學改進。
2.1教學方法改進
教師對學生具有引領作用，其教學方法的改進能夠帶動學生改進自身學習方法。(1)啟發(fā)式案例教學案例教學法就是教師根據教學目標、教學內容以及教學要求，通過安排一些具體的教學案例，引導學生積極參與案例思考、分析、討論和表達等多項活動，是一種培養(yǎng)學生認知問題、分析和解決問題等綜合能力的行之有效的教學方法。啟發(fā)式案例教學以自主、合作、探究為主要特征，調動學生的學習積極性，并緊密結合人工智能領域的相關理論與方法，有效理解知識要點及其關聯性，適用于管理類專業(yè)學生的教學。具體而言，高校基于其問題啟發(fā)性、教學互動性以及實踐有用性等特點，可以建立基于人工智能知識體系的教學案例庫，雖然這項建設將極具挑戰(zhàn)性與耗時性，但具有很強的積極效果：培養(yǎng)學生較強的批判性思維能力，更多地保留課程材料，更積極地參與課堂活動，對提高教學質量、培養(yǎng)具有人工智能背景的管理類人才具有重要意義。例如，通過單一案例教學，讓學生掌握相關基礎知識原理及應用；通過一題多解的案例使學生思考如何獲取最有效的解題方法；通過綜合案例的設計，啟發(fā)學生全方位地探索問題的解決方案。(2)研討互動式教學研討互動式的各個教學環(huán)節(jié)是逐漸遞進、有機結合的。研討是基于學生個體的差異性，在課堂討論的過程中對學生做出評判，從而對不同類型的學生開展針對性的教學。互動則是在研討的基礎上，通過老師與學生、學生與學生的互動，讓學生主動參與到課堂教學的過程中來。在人工智能課程教學過程中，教師通過課堂討論了解學生對于知識點的掌握情況，可以有針對性地設計教學內容，例如，對于學校積極性不強的學生，將人工智能理論內容與學生個人興趣范疇、社會產業(yè)發(fā)展及研究現狀聯系起來，能夠極大程度地提高學生學習的自主能力；對于基礎知識較為薄弱的學生，可以在教師的指導下查閱相關文獻資料，根據自己的理解撰寫心得報告，并在課堂或課外進行師生互動。像這樣研討與互動相結合的模式。有助于增強學生的探索和求知欲望，建立起濃厚的學習氛圍。(3)有效激勵式教學人工智能是引領未來的戰(zhàn)略性技術，人才需求量極大，對教師的教學水平也提出了更高要求，因此，進行有效激勵極為重要。在學生激勵方面，可以舉辦各類人工智能競賽項目，設置相應項目獎學金，吸引學生參與實踐，調動學生做研究、發(fā)論文的積極性。例如，教育部主辦的中國研究生人工智能創(chuàng)新大賽，圍繞新一代人工智能創(chuàng)新主題，激發(fā)學生的創(chuàng)新意識，提高學生的創(chuàng)新實踐能力，為人工智能領域健康發(fā)展提供人才支撐。高校也可以借鑒這種模式，在各學院乃至全校開展此類競賽項目，激發(fā)學生的創(chuàng)新能力與團隊合作能力，鼓舞更多學生加入到人工智能課程的學習中來，激發(fā)其學習興趣。在教師激勵方面，在教師聘任和提升過程中把參加學生課程制定、課堂與課外作業(yè)、課程項目和論文指導等看作教學任務的一部分，鼓勵教師積極參與這些活動。(4)學科滲透式教學人工智能學科知識融合程度較高，學科交叉性強?；谌斯ぶ悄艿膶W科交叉性特點，增強管理類人才對學科應用的領悟，可以采取開展學科滲透式教學的方法。從2015年起，國務院和教育部先后印發(fā)了《國務院關于積極推進“互聯網+”行動的指導意見教育》、《高等學校人工智能創(chuàng)新行動計劃》等文件，“互聯網+”、“智能+”已經滲透到各個領域，人類進入數字經濟時代，社會需求“技術+管理”的高端復合人才。例如，基于工業(yè)4.0和強國戰(zhàn)略，人工智能技術在智能制造的應用極為廣泛。上海理工大學非常重視少數民族預科班的教育質量。為增強少數民族管理類人才對該領域應用的認識，我們請機械工程、能源動力領域的相關專家以授課或講座的形式，進行相關領域知識和發(fā)展趨勢的講解，使學生理解更為透徹。此外，在教學實踐過程中，還可以用舉辦人工智能知識交流會、線上人工智能論壇等形式，促進不同專業(yè)間老師、學生對于人工智能知識模塊的見解，相互交流、滲透和學習，從而推動人工智能課程教學的改進。
2.2教學內容設置
張海濤：的確，2015~2016一年多的時間里，現代醫(yī)學發(fā)生了轉折性的變化。大數據、精準醫(yī)療、人工智能這些成為醫(yī)療領域的“爆款”詞匯。智能醫(yī)療已經不是從科幻片中看到，是真實世界的真實事件。人工智能有多神，要回答這個問題，得先了解醫(yī)療的人工智能完成了哪些了不起的事。
第一是認知計算，人工智能可以24小時不間斷的讀取海量文獻，具備最全面的基礎知識和最新進展，這屬于認知，很好理解。但重點在于智能要做到的不僅是錄入，而是讀懂，將海量外部信息轉化為自身知識和結論。比如從文獻中獲取了他汀在某個數值下使用會減少冠心病發(fā)生，它會給出相應治療建議，這是計算，即學習能力。人工智能能快速將患者病情的相關信息搜索一遍，通過統(tǒng)計運算給出最個性最優(yōu)化的治療方案。再拿現有的可穿戴設備舉例，雖然它能監(jiān)測人的心率運動量等，但無法給出進一步建議，未來的人工智是能根據不同患者的狀況給出不同的解決方案的，告訴你食物攝入不足還是過多，運動量還需多少達標等等。
第二是深度學習，等同于人類直覺。打個比方，我們讓機器人對某個物品做出鑒別，它需要根據這個物品的大小、重量及其他特定屬性做出判斷并得出結論。而具備深度學習的智能機器可以不需通過數據和邏輯得出結論，當它看到一位急癥患者，會根據患者的痛苦面容、喘氣速度、所選醫(yī)院和科室等，迅速反應出他是急性左心衰。這種推測不需要輸入患者信息，反應快，但不一定準確。
第三是智能數據。以前講到的數據其實是小數據，我們對小數據進行抽樣研究去尋找規(guī)律，但這種推理只能預測大概率事件，無法認識小概率事件。例如他汀輸注后的橫紋肌溶解是小概率事件，如果發(fā)病率為十萬分之一，我們很難收據足夠樣本進行研究分析。相反，如果通過智能錄入一千萬例患者，按比例將有一百例患者，假設一百例都出現在北京，那么可認為發(fā)病與地域相關，如果其中九成是男性則可認為疾病與性別有關，如果其中又有九成是抽煙者，說明疾病與煙草有關。這對我們定位和救治小概率事件中的人群有重大意義。通過這種方式發(fā)現小概率事件的規(guī)律，可以理解為將架構師的腦袋放在大數據庫中，可使我們的認識更接近真實世界。另一方面，通過大數據發(fā)現規(guī)律可以更好的預測未來。再比如，人工智能根據患者身高體重、血糖血脂以及個人生活方式進食方式等預測他在某個時間可能發(fā)生低血糖，可以在此之前提醒患者補充糖類來預防惡性事件發(fā)生。
用于心臟疾病的人工智能可以實現什么？
張海濤：現在來看至少能實現兩方面的問題。我們知道心臟病患者在出院后要滿足用藥達標和生活方式達標，如果患者僅有高血壓，用藥達標是較容易實現的，如果患者在高血壓基礎上還合并高血脂、消化道出血，或合并前列腺問題，有闌尾手術史、腦梗史，有牙科問題等，這時需要綜合各專科的知識來做決策。但人腦的知識儲備是遠遠不足的，人工智能卻可具備最全面正確的知識和診療標準，可以指導醫(yī)生臨床用藥。另外，它可以連續(xù)觀察患者出院后的運動狀況，根據其身高體重心律血壓用藥狀況等給予運動方式建議，并做出評估。
在6月17-19日舉辦的第五屆中國心臟重癥大會上，人工智能作為會議的亮點之一會有很多精彩的報告?？梢哉f，心臟重癥領域要正式“觸電”大數據、智能醫(yī)療、精準醫(yī)療，去擁抱新思潮、新設備、新話題和新模式，非常希望屆時與更多醫(yī)生探討這一話題。
人工智能可以治病，醫(yī)生做什么呢？
張海濤：智能醫(yī)生只能為數字人看病。什么是數字人呢？從某種意義上，人具有生物人和數字人兩種基本屬性，血型、身高、體重等構成數字人。人工智能可像人一樣讀文獻，超過人的精力，24小時不間斷的讀錄文獻，具備最全面的醫(yī)學基礎知識和最新進展，并且具備超強的運算能力，可快速將患者信息統(tǒng)計運算，給出最個體優(yōu)化的治療方案，但它無法與患者進行情感交流。說到底，醫(yī)學是文明的產物，醫(yī)生不是修理工，我們的醫(yī)療過程會涉及到感情、文化、患者意愿等，這是機器無法復制的。未來，人工智能是醫(yī)生的助手，為醫(yī)生的決策提供參考，醫(yī)生根據患者意愿、經濟能力、依從性等綜合考量并做出決定。
醫(yī)生在臨床決策出現沖突時怎么辦？醫(yī)生的權威性會受到挑戰(zhàn)嗎？
張海濤：這是個很關鍵的問題。首先，不但人與人工智能間會遇到決策不一致，人工智能本身也會遇到，它能錄入巨大數據，其中必然有觀點相悖的信息，但它比人更理性，會一遍遍學習從而得出最優(yōu)建議，而人類在治療中感性成分更多。從另外的角度想想，其實沒有一種方式是非常完美的，任何一種方式都有利弊，所謂的決策的沖突和矛盾屬于真實現象，是允許存在的。
醫(yī)生的決策與人工智能發(fā)生沖突時呢？通常覺得，醫(yī)生對同一種疾病應該有相同的診斷、相似治療方案，實際不同醫(yī)生在同一疾病的診療方案會相差很大，這受醫(yī)生教育、利益、地域文化的影響。比如女性更年期后服用雌激素的比例在美國是28%，在中國不到7%。中國女性的觀念傾向于不用，因為服用雌激素可能引發(fā)腫瘤，而美國人對生活質量的要求高，她會選擇使用。醫(yī)生與智能出現決策沖突并不奇怪，醫(yī)生需要根據不同需求確定醫(yī)囑，無關對錯。所以，醫(yī)生仍需查文獻、不斷學習，需要綜合判斷，智能給出的只是參考，它只是醫(yī)生的助手或患者的顧問，絕不會取代。
未來，手術也可以被機器取代嗎？
張海濤：手術操作其實是創(chuàng)造“藝術”的過程，需要更多層面的知識和技能，而且機器在精細操作方面遠不如人類手指靈活，它的優(yōu)勢是運算速度和自我學習能力。雖然現在達芬奇機器人下的手術在很多醫(yī)院開展，但真正實現機器人做手術還很長遠。
如果人工智能能可實現基本醫(yī)療任務，患者來院的剛需是什么？
互聯網教育尤其是線上K12培優(yōu)項目一直是投資熱門，直播1對1模式風口過后，教育圈內最火的應該是AI項目了。據億歐智庫的報告顯示，2017年人工智能教育融資額度達42.17億元，其中超80%屬于早期投資項目，這個賽道有望誕生多個獨角獸公司。
筆者發(fā)現，當前布局人工智能的在線教育大體分為三派：
教學或題庫測評類工具產品，比如作業(yè)盒子等；
培訓機構應用AI技術，比如好未來等；
人工智能教育引擎及平臺提供商，比如高木學習等。
現在擺在AI教育創(chuàng)投從業(yè)者面前的問題是：到底以技術實力論英雄的AI教育的泡沫有多大？真金不怕火煉的AI教育項目的核心能力在哪里？如何才能落地？ 本文試做解讀。
一、為什么“自適應”其實并非真正的AI？一位投資人朋友曾向我這樣說道：“既懂互聯網行業(yè)又完全懂本行業(yè)的業(yè)務的管理型人才不超過十個，這是在‘互聯網+’雙創(chuàng)浪潮中每個垂直行業(yè)頭部項目就幾家能玩轉的原因?！倍J知和技術門檻更高的“AI+”情況恐怕會更加不妙，甚至很多人把“自適應”與“AI教育”劃等號。
自適應學習（Adaptive Learning）的鼻祖是美國的Knewton公司，它通過評估不同學生對知識材料掌握度進行個性化推薦，有點類似于今日頭條的興趣引擎。 Knewton在國內的門徒眾多，目前大概有40多家項目宣布發(fā)力做“自適應”，比如“乂學教育”（學練測自適應）、“學吧課堂”（題庫自適應）、“英語 流利說”（英語口語糾正）、“一起作業(yè)”（家長、老師在線監(jiān)控）等等。
嘉御基金創(chuàng)始人衛(wèi)哲說過，“90%的人工智能項目都是偽AI”，鑒別的依據是看項目“算法速度”，如果是代數級而不是幾何級計算那就不是“真AI”，以此來考驗自適應項目，得到的結論未免讓人失望。
初級的自適應項目是人工預設指令或編程規(guī)則推薦，高級的自適應是基于知識圖譜推薦，即使是高級的自適應項目由于沒有按照既定的教學大綱和教學目標有 邏輯地展開，在具體知識學習之中并不系統(tǒng)。關鍵是很多自適應項目采集的是各科最優(yōu)秀特級教師的能力，導致其算法本身是線性的、模擬人學習而已。
自適應的技術原理就好比AlphaGo是應用了人類最優(yōu)秀圍棋大師的能力而非是完全迥異機器深度學習和自演化模型；自動駕駛AI應用了某個人類零誤 差老司機的感知能力而非是基于全網海量交通大數據做運算和決策；人工智能醫(yī)生是應用了看X片最快最準的醫(yī)生的經驗而非是海量數據庫訓練；顯然按這樣的路徑 訓練出的機器并非是真正的AI。
“真正擁有充分教學大數據及算法速度的‘AI教師’是能輕松超越擁有30年教齡特級教師的，并且可以突破人類的知識局限，對算法模型進行自動演化，找到人類從未嘗試過的策略?！备吣緦W習創(chuàng)始人劉瞻這樣描述AI教師。
劉瞻是帝國理工學院科班出身，早在2015年開啟AI教育創(chuàng)業(yè)，他認為判斷真?zhèn)蜛I教育項目具體有三個考察維度：
（1）自適應是基于模擬優(yōu)秀老師的知識圖譜推薦知識，而真正的AI教育機器人則是泡在“教學實踐大數據”中做深度學習。
（2）自適應主要用作知識盲點的統(tǒng)計，但無法分析出知識體系之間的本質聯系，用AI更重要的任務是找到行為背后的原因，比如某學生表面上二次函數是 薄弱環(huán)節(jié)，既有可能是其對二次函數的各細分知識點掌握不牢，也有可能是前置知識點一次函數、函數的思想理解不透徹，還有可能是方程求解的問題；甚至有可能 是抽象思維或計算能力的問題，AI會根據該學生數據和“知識路徑矩陣”，找到問題背后的原因從而匹配出最優(yōu)學習路徑。
（3）人類教師的情感因素能左右學生的學習效果，AI教師也應綜合考慮學生的自信心與成就感的培育與激發(fā)，從而確保學生學習過程“知”、“情”、“意”的一體化。
二、AI教育的核心：幫助每個學生找到“元認知能力”AI教育并不會改變“老師-學生”的二元結構，甚至人工智能教育還要在師生兩端徹底解決互聯網教育未完成的兩大難題：
如何幫助學生找到學習方法、提升學習效率？在中國一個普通中學生80%的學習時間是低效的。
如何幫助老師對學生更高效的“因材施教”？目前在我國師資資源依然整體短缺并且分布不均，1對1培優(yōu)成本高、小班普及率低等問題依然突出。
AI教育的優(yōu)勢在于通過數據化形式分析學生自己都不清楚的“癥結”，即所謂的“懂我更懂教好我”，同時AI還能幫助老師實現教學效果的穩(wěn)定化和可控化。AI在充分收集和處理教與學兩端的大數據后，還得在具體教學場景之中個性化建模，最終實現“讓學生更會學，讓老師更會教”，這是人工智能教育的目的。
陶行知先生說過，“教是為了不教”，教育本質不是灌輸知識，而是要啟發(fā)學生思考并讓學生掌握自主學習的能力。目前很多偽AI學習神器只能“授人以 魚”但并不能“授人以漁”，我國基礎教育歷來缺乏方法論課程，只有極少數有天賦的學生能自主制定適合自己的學習方案，而絕大多數天資處于平均線的學生在混 沌中摸索。如果從AI的視角來看，所謂“天賦”不過是少數幸運兒自覺不自覺的分享了“元認知能力”。
當人主動設定學習計劃、自我反饋、動態(tài)調整學習策略時，就接近了“元認知”，在大數據時代，這種元認知能力是能被定量化分析的，AI 教育可以為學習者提供關于反復激活元認知能力的“訓練法”。根據劉瞻的解讀，AI教育的“訓練法”就好比給蹣跚學步的嬰兒安上矯正走姿的“學步車”，具體 應用什么樣“訓練模型”則是由AI根據大數據進行場景化定制的，有可能是通向學習目標所需要的“云梯”，有可能是“舟楫”，或者是“拐杖”等等，這些模型 能不斷調取和強化人的“元認知能力”。
盡管市面上90%項目都是著眼于知識點和解題訓練的自適應，真正AI教育項目比如高木學習的AI不僅包含自適應的知識圖譜大數據，而且還能不斷從學 生的行為數據中演化“知識路徑矩陣”即AI可根據學生對知識和能力體系的理解定制出個性化學習路徑。與此同時，AI讓學生在對知識的理解與記憶過程中不僅 訓練知識掌握度，還不自覺地訓練了元認知能力，這套“個性化學習引擎”其實是在培養(yǎng)學生“忘掉所有知識后”剩下的元認知能力，具有普適化的特點。
實際上，AI教育并不需要局限在某一學習階段、某一學科的知識體系，完全可以打造一個跨學科、跨門類、跨階段使用的“通用知識學習引擎”，也就是說，除了應用在K12領域外，AI教育還可以應用在高等教育階段，甚至在輔導大學生時比中小學生會更為輕松，無須綜合考慮學生的學習動力因素等。
反過來講，如果市面上的人工智能教育項目只能用于某一單科或只能教K12，就不是基于大數據獲取和智能化引擎的“全才”和“通才”，基本可視為基于特定領域專家總結的經驗規(guī)則的“偽AI”。
三、為什么AI教育項目落地，to B模式比to C模式更容易跑通？當前AI教育項目的商業(yè)化進程走向大體分為兩大派：
一派是自建場景的顛覆派，試圖開發(fā)新的測試軟件以抓取學生的數據，甚至引入一些把AR（增強現實）、MR（混合現實）等黑科技，其目標是以“AI教師”完全取代真人老師教學，屬于“人機對抗”模式，較為典型的是乂學教育的松鼠AI。
另一派是升級現行教育體系、不另創(chuàng)場景的改良派，屬于“人機共教”模式，較為典型的是高木學習的AI Tutor。
一般走人機對抗模式最終走的是to C模式；而“人機共教”走的是to B模式。鑒于我國當前AI教育的應用場景主要為教學機構包括全日制學校與培訓機構，而非一個個分散的學生；只有讓AI去輔助老師備課、上課，嵌入到學生作 業(yè)和訓練，幫助學生提分和學校提升升學率，才能幫助AI更快落地并且找到盈利模式。
從“全日制學校”應用AI的實踐上看， AI能讓老師“心中有數（據）”，提升教學的針對性，AI教師實際上相當于真人老師的“智能助教”，可以減輕老師50%的工作負荷量，比如AI幫老師批改 作業(yè)，把數據分析的可視化呈現出來幫助老師定制教研方案。因此，在市場推廣過程中，AI教育項目不需要擔心基層老師的接受阻力，能讓老師擺脫“汗水老師” 的局面也是基礎教育機構所希望看到的。
由于全日制學校獲取的大數據比培訓機構更加海量、持續(xù)、高頻，因此高木學習更看重AI在全國全日制學校場景中的數據價值，積極在全國推行城市合伙人制度，并計劃與地方教育主管部門合作推出全國教師AI應用能力培訓公益活動。
To B模式中另一大企業(yè)客戶就是體制外的培訓機構，他們所面對的學生付費意愿強、購買力相對旺盛，是AI教育項目獲得穩(wěn)健現金流的必爭之地，那么當前培訓機構應用AI教育項目開展“人工智能雙師班”的效果如何呢？
首先，AI教練能保持教學效果穩(wěn)定化輸出，解決原本老師教學效果不確定的弊端。
其次，AI 提升了老師的工作效率，突破了培訓機構因為名師稀缺且流動性大限制培訓機構的規(guī)?；l(fā)展的瓶頸。
一、教育形態(tài)轉變：關注個性化教學
美國《時代周刊》有一期封面人物是蘋果公司的“I”。這是“我”的時代。學生個性越發(fā)鮮明，教師的挑戰(zhàn)隨之而來，工作形態(tài)處于轉型之中。
（一）利用大數據，發(fā)現學生個性
教師工作的總體重心要從以知識傳授為中心，轉變?yōu)殛P注每個學生個性的特征。在“互聯網+”時代，任何一個學習者都可以憑借網絡獲得豐富的信息資源和廣泛的人機互動機會。這一事實促使我們對教育者自身所承擔的角色進行新的思考。教師作為知識壟斷者的權威地位被徹底打破，教師的工作形態(tài)發(fā)生意義深遠的改變。這種改變的基本方向是面向群體的、集體化的教學轉變?yōu)樾畔⒓夹g支持下的教學，在精確了解學生的知識結構、能力結構、學科素養(yǎng)結構、身體健康、心理和認知能力等一系列數據的前提下，用信息技術來實現知識的傳授和遷移。
在原始社會，教育主流的形態(tài)是個性化的、小范圍的教育。在孔子時代，實行私塾制，教師帶徒弟?？鬃娱T下七十二賢，個性不一。針對弟子們的不同特點，孔子實行小范圍的個性化教學。工業(yè)社會以后，《大教學論》提出了班級授課制，把教學內容分成不同的學科，按照班級開設不同的課程，班級內統(tǒng)一進度。班級授課制大規(guī)模地提高了教育的覆蓋面，但不可否認的是這種授課制無法兼顧每個學生個性的發(fā)展。隨著科技的不斷進步，教育大數據所呈現的優(yōu)勢不僅僅表現為數據量大，它更強調全樣本、全過程。我們可以通過教育大數據及時地記錄，利用技術采集學生學習過程中的全數據，通過建模設計出學生的知識、能力、情感以及學科素養(yǎng)結構，發(fā)現并增強每個學生的個體優(yōu)勢。
（二）摒棄“一刀切”教學，發(fā)展新型講學
如果沒有大數據的輔助，要實現大范圍的個性化教學就像盲人走迷宮一樣困難。在準確地了解學生的個性差異，知識掌握以及學科素養(yǎng)程度之后，我們可以為學生提供精準的、個性化的支持。面對一個班級的學生，統(tǒng)一的進度和教學內容這樣“一刀切”的教學方式不再適用，教師要根據學生個體特征來講授不同的學習內容，開展不同的學習活動，給學生制訂不同的學習計劃。在個性化教學體系轉型的過程中，教師的關注點要從如何把一個知識點講清楚，轉變?yōu)榛诖髷祿膫€性化教學或學習方案的設計以及學習的引導。不同背景、不同能力、不同個性的學生，可能都需要學習同樣的知識，但是他們經過的學習路徑、參與的學習活動、接受的學習資源是不一樣的。以前，教師面對一個班級四五十名學生，每節(jié)課都要統(tǒng)一講解，很難兼顧每個孩子的學習特點。而在“互聯網+”時代，一對一個性化教學已經有條件實現。
教師如何根據每個學生的個性特長，激發(fā)他們的學習潛能？根據學生的不同個性發(fā)展新型講學呢？美國有一所學校正進行未來教學形態(tài)的探索，這所學校有三個特點：一是包班制教學。一個班有25名同學，由兩位教師負責所有學科；二是互聯網教學。教師負責提前準備好教學內容，通過互聯網講授。每個學生有一個平板，平板里有學習列表，不同的W生走不同的路徑。教師通過后臺數據就能知道每個學生的學習進展以及學習過程中面臨的困難，然后進行定向的輔導。因此，同一個班上的學生，有的學習進度進入二年級的狀態(tài)，有的則已進入五年級的狀態(tài)；三是實施能力課程。學校要求教師每周帶領學生到科技館、博物館做綜合課程交叉項目。教師設計項目相關問題，學生將在平板上學到的知識遷移、運用、轉化到項目中。
（三）構建生態(tài)圈，融合虛擬現實
新一代移動網絡、云計算技術提供了無處不在的網絡和計算空間，教育進入到一個虛實結合、虛實融合的智慧空間。在這種形態(tài)下，育人的空間不僅僅是學校的實體空間，還包括網上的虛擬空間。放眼未來學校教育，知識性的講授一定會被互聯網的工具所取代。比如，英語教學，我們給學生提供語法軟件、單詞軟件、口語軟件、閱讀軟件，聽、說、讀、寫通過軟件就能完成，不再需要教師的講授。
我們需要轉變學生獲取知識的路徑，在這個過程中，教師講授性的功能會被電腦所取代，并不是教師的教學功能被機器取代。知識性的教學將由技術替代，教師的主要工作形態(tài)是培育學生能力。學生在教師的陪伴下，完成整個學習的流程。在學習的過程中，學生在獲得知識的同時擁有自主學習、獨立思考、協(xié)作協(xié)同、知識遷移和運用的機會。教師的陪伴、組織，對中小學生有非常重要的作用。未來的學習形態(tài)一定是學生線上學習，教師線下督促、管理、陪伴三位一體的形態(tài)，而不是以課堂講授為主的單一形態(tài)。
工業(yè)時代的教育是培育人工林，而未來的教育是培育一個生態(tài)圈，在這個生態(tài)圈中有參天大樹、小草，還有其他各種各樣的動植物，各得其所、相互支撐。我們要拋棄一致性的教育，因為學生是多元化的，他們有的情緒感知能力比較強，有的運動能力比較強，有的社交能力比較強，有的感性思維比較強，有的理性思維比較強……所以，我們要從培育人工林到培育一個生態(tài)圈。
培育人工林很容易，把樹苗統(tǒng)一種下，澆水就可以了。構建生態(tài)圈不一樣，教師要把握每一個個體之間相互競爭、相互依賴的關系，要關注生態(tài)圈里每一個個體的需求。未來的教師要關注學生個性、培養(yǎng)學生個性、促進學生個性的良性發(fā)展。
二、教師職能分化：人機結合的
智能教育
（一）全能型和R敵徒淌
在大數據時代，未來教育是基于精確了解學生數據的前提下，給學生提供權威的學習支撐、精準的學習內容和學習活動，實現多元的教育服務供給。新形態(tài)個性化教育體系強調領導力、人才的多元化，對教師提出了更高的要求。
不妨預測一下，未來教師隊伍會向兩個方向分化。
一是全能教師。教師要對個性化的群體、生態(tài)圈提供支持，這就要求他們既要掌握學科知識，又要掌握教學知識、技術知識；既要掌握認知、腦科學發(fā)展、兒童身心健康發(fā)展相關知識，還要了解各種社會屬性，具有領導力。
二是專業(yè)性教師。未來教師角色會越來越多地出現精細的、個性化的分工。讓每一位教師成為全能大師是不可能的，不過部分教師可以在某一方面做到極致。未來會有專門做練習輔導的教師、專門做項目設計的教師、專門疏解學生心理問題的教師、專門授課的教師、專門做教學設計的教師等。這種分工就像拍電影，拍一個電影要有編劇、演員、導演、攝像、后期制作。今后，一門課可能由多位教師負責，有學科的專家、教學的設計師、知識的傳遞者、活動的設計者，有越來越多專業(yè)化的分工?；ヂ摼W的萬物互聯改變了社會組織機構以及大規(guī)模的社會化系統(tǒng)，未來教師要擅于基于大規(guī)模的社會化協(xié)同來開展教育服務。
（二）人機結合的思維方式
數據、信息和知識日新月異，“互聯網+”時代，呼喚著人機結合的教育技術，我們借助智能設備而生存的時代已經到來。運用人機結合的思維方式，教育才既能實現大規(guī)模的覆蓋，又能實現與個人能力相匹配的個性化。我們要利用外部的工具或者智能設備將智慧發(fā)揮到極致，創(chuàng)造新型事物、新穎范式。人機結合的思維體系是我們未來思維方式非常重要的轉變方向。一個人的能力是有限的，但如果將人的智慧與手機、電腦結合，那么我們處理信息、數據的總量，應對突發(fā)事件的能力會大幅度地提高。人與電腦的結合可以突破人類個體認知的極限，使我們能夠駕馭超越個體認知極限的復雜性，處理超越個人認知能力的海量信息，應對超越個體認知能力的急速變化。
人工智能于教師有特殊意義。機器來替代機械化的工作，而智慧化的工作通過人機結合的方式完成。在教師的日常工作中，有很多煩瑣、機械性的工作，比如閱卷，而智能批改技術可以把教師從重復性、機械性的事務中解放出來。人工智能，一方面會取代教師某一項單一的技能；另外一方面，人工智能技術會成為未來教師有機的組成部分。面向學生個體發(fā)展的生態(tài)圈，單靠教師個人是很難平衡的。尤其在中國大班級授課的模式下，沒有技術的支撐想要了解每個學生的具體情況是不可能的。大數據時代，在全面采集、分析學生學習過程數據的基礎上，可以實現基于大數據的個性化教學。
現階段，大部分人工智能處于弱人工智能的狀態(tài)，但是人工智能技術本身在快速地更新迭代，在摸索中成長、壯大，它會顛覆很多現有的行業(yè)，創(chuàng)造出新的秩序。我們可以推測在未來的五到十年里，人工智能的水平可以與特級教師的水平相媲美，甚至會做一些特級教師處理不了的事情。
三、綜合素質評價：創(chuàng)新制度，
服務未來
現在中高考強調綜合素質評價，要求家長、學生填寫數據。在當今社會中，教師、家長、學生填的數據是沒有公信力的。通過對學生學習過程數據的分析，計算機能夠對學生的知識結構、能力結構、認知能力、情感態(tài)度和價值觀做到相對科學的評價。比如美國醫(yī)學考試中心對醫(yī)生的測試，通過計算機仿真出病人的癥狀讓學生做診斷，系統(tǒng)里面有各種儀器，學生可以自主選擇，它是一個開放的系統(tǒng)。根據學生在仿真情景中做的決策，判斷學生知識遷移和運用的能力，這是我們傳統(tǒng)教育難以企及的。由此可見，在教育測評方面，大數據可以發(fā)揮非常重要的作用。
另外，在心理健康、心理問題的咨詢方面，人工智能可以對學生進行有效的心理疏解，尤其是對早期現象進行干預。中科院心理所做過學生心理異常干預的研究，通過在大學校園的部分論壇網站加載數據采集程序，搜集學生的數據。研究分析發(fā)現，有心理隱患的人容易出現共有的模式，例如他們經常在半夜上網，一分鐘切十幾個瀏覽頁面。通過搜集網上的數據，與常見的行為數據庫匹配，再根據其他觀察的數據綜合判斷，就可以對學生心理問題進行早期的干預預防，當然前提是要嚴格保護學生的隱私。
新事物的發(fā)展前途是光明的，道路是曲折的。教育制度、教師的知識結構、教師習慣、教師觀念的轉變是漫長的、痛苦的過程。一個新的教育體系的構建，也必然會經歷很多艱辛的過程。要使人工智能發(fā)揮作用，我們就要突破原有的制度，創(chuàng)造出新的范式、新的流程、新的結構、新的業(yè)務形態(tài)，來為我們未來的教育服務。
當前，我國已進入互聯網經濟高速發(fā)展的新時期，如何打通數據“鴻溝”，讓蘊藏著巨大價值的海量數據真正產生和發(fā)揮作用，讓數據“活”起來已成為當務之急。在人工智能、大數據、“互聯網+”的時代，在《“十三五”國家信息化規(guī)劃》的帶領下，我們新的教育呼喚著新的業(yè)務流程、新的制度、新的業(yè)務形態(tài)、新的教育結構，只有突破傳統(tǒng)的制度，我們才能創(chuàng)造出嶄新的、適應未來發(fā)展的教學。
人工智能時代的教育變革
一、人工智能驅動智慧教育
當前，以人工智能為代表的技術創(chuàng)新進入到一個前所未有的活躍期。當人類社會邁進信息時代的新階段——人工智能時代，這種工業(yè)化的教育體系已經無法滿足未來社會對人才的需求，時展迫切需要一場教育變革。換句話說，教育不是由外而內傳遞知識，而是由內而外覺悟智慧。這就要求，我們必須打破整齊劃一的傳統(tǒng)教育形態(tài)，構建與人工智能時代相適應的智慧教育體系，利用智能技術對學習環(huán)境、學習內容、教學方式、管理模式進行系統(tǒng)化改造，為學生提供富有選擇、更有個性、更加精準的智慧教育。
二、智慧教育的理念內涵
綜合已有研究，我們認為，智慧教育是指以“人的智慧成長”為導向，運用人工智能技術促進學習環(huán)境、教學方式和教育管理的智慧轉型，在普及化的學校教育中提供適切的學習機會，形成精準、個性、靈活的教育服務體系，最大限度地滿足學生的成長需要。只有把“人”置于教育的最高關注，發(fā)掘人的潛能，喚醒人的價值，啟發(fā)人的智慧，才能從容應對人工智能時代帶來的挑戰(zhàn)。智慧教育不僅是教育基礎設施的信息化、智能化，而且是教育理念與教育方式的轉型升級，從注重“物”的建設向滿足“人”的多樣化需求和服務轉變。
智慧教育包括三個組成部分：一是相互融通的學習場景，利用智能技術打通物理空間與網絡空間之間的壁壘，讓萬物互聯，讓世界互通，所有學生都可以在任何地方、任何時刻獲取所需的任何信息；二是靈活多元的學習方式，注重學習的社會性、參與性和實踐性，打破學科之間的界限，開展面向真實情境和豐富技術支持的深度學習；三是富有彈性的組織管理，破除效率至上的發(fā)展理念，釋放學校的自主辦學活力，利用人工智能提高教育治理的現代化水平，讓學生站在教育的正中央。
虛擬和增強現實（VR/AR）技術在教學中的應用與前景展望
一、虛擬現實和增強現實技術的起源、概念和應用領域
（一）虛擬現實和增強現實技術的起源
虛擬現實（VirtualReality，簡稱VR）技術描述的就是我們現在熟悉的“虛擬現實”。增強現實（Augmented Reality，簡稱AR）是指在真實環(huán)境之上提供信息性和娛樂性的覆蓋。
我國虛擬現實技術的研究起步于20 世紀90 年代初。隨著計算機圖形學、計算機系統(tǒng)工程等的高速發(fā)展，虛擬現實技術得到相當的重視。2016 年3 月17 日全國兩會授權的《中華人民共和國國民經濟和社會發(fā)展第十三個五年規(guī)劃綱要》中指出：“大力推進先進半導體、機器人、增材制造、智能系統(tǒng)、新一代航空裝備、空間技術綜合服務系統(tǒng)、智能交通、精準醫(yī)療、高效儲能與分布式能源系統(tǒng)、智能材料、高效節(jié)能環(huán)保、虛擬現實與互動影視等新興前沿領域創(chuàng)新和產業(yè)化，形成一批新增長點?！?/p>
（二）虛擬現實和增強現實的概念、特征和應用領域
1. 虛擬現實技術
虛擬現實，是一種基于多媒體計算機技術、傳感技術、仿真技術的沉浸式交互環(huán)境。具體地說，就是采用計算機技術生成逼真的視覺、聽覺、觸覺一體化的特定范圍的虛擬環(huán)境，用戶借助必要的設備以自然的方式與虛擬環(huán)境中的對象進行交互作用、相互影響，從而產生親臨等同真實環(huán)境的感受和體驗。
虛擬現實具有特性，即沉浸性(Immersion)、交互性(Interaction)、構想性(Imagination)，是一個學科高度綜合交叉的科學技術領域。虛擬現實與人工智能 (AI) 技術及其他相關領域技術結合，將會使其還具有智能(Intelligent) 和自我演進演化(Evolution) 特征。頭戴式虛擬現實設備，即可觀看虛擬現實視頻介紹。
虛擬現實涉及門類眾多的學科，整合了很多相關技術。虛擬現實是未來科技發(fā)展的方向之一，它可以從人的感覺系統(tǒng)上改變現有的空間感。虛擬現實現有的產業(yè)鏈大致可分為硬件設計開發(fā)、軟件設計開發(fā)、資源設計開發(fā)和資源運營平臺等幾種類別。通過虛擬現實關鍵技術的突破以及“虛擬現實+”的帶動，會產生大量行業(yè)和領域的虛擬現實應用系統(tǒng)，為網絡與移動終端應用帶來全新發(fā)展，將會推動許多行業(yè)實現升級換代式的發(fā)展。虛擬現實可以應用于國防軍事、航空航天、智慧城市、裝備制造、教育培訓、醫(yī)療健康、商務消費、文化娛樂、公共安全、社交生活、休閑旅游、電視直播等領域中。
2. 增強現實技術
增強現實是在虛擬現實的基礎上發(fā)展起來的一種新興技術。增強現實技術基于計算機的顯示與交互、網絡的跟蹤與定位等技術，將計算機形成的虛擬信息疊加到現實中的真實場景，以對現實世界進行補充，使人們在視覺、聽覺、觸覺等方面增強對現實世界的體驗。
增強現實具有三大特點，即虛實結合、實時交互和三維配準。
增強現實具有三種呈現顯示方式，按距離眼睛由近到遠劃分分別為頭戴式（head-attached）、手持式（hand-held）、空間展示（spatial）。增強現實智能眼鏡，掃描二維碼可以觀看Magic Leap 增強現實演示視頻。
增強現實的應用領域非常廣泛。如在教育領域增強現實可以為學生呈現全息圖像、虛擬實驗、虛擬環(huán)境等；在旅游業(yè)增強現實可以幫助游客自助游玩景區(qū)，以虛擬影像的形式為游客講解景區(qū)概況、發(fā)展歷史、人文景觀等內容；在零售業(yè)中增強現實技術可以實現一鍵試穿，在網上銷售中具有極大的應用空間。增強現實在工業(yè)、醫(yī)療、軍事、市政、電視、游戲、展覽等領域都表現出了良好的應用前景。
二、虛擬現實和增強現實技術在教學中的具體應用
虛擬現實和增強現實技術在教學中的應用潛力巨大、前景廣闊，主要體現在運用虛擬現實和增強現實技術具有激發(fā)學習動機、創(chuàng)設學習情境、增強學習體驗、感受心理沉浸、跨越時空界限、動感交互穿越和跨界知識融合等多方面的優(yōu)勢。虛擬現實和增強現實技術的應用，能夠為教育工作者提供全新的教學工具，同時，能激發(fā)學生學習新知識的興趣，讓學生在動手體驗中迸發(fā)出創(chuàng)新的火花。因此虛擬現實和增強現實技術應用于教育行業(yè)是教育技術發(fā)展的一個新的飛躍， 它營造了自主學習的環(huán)境，由傳統(tǒng)的“以教促學”的學習方式演變?yōu)閷W生通過新型信息化環(huán)境和工具來獲取知識和技能的新型學習方式，符合新一輪教學改革的教育理念，有助于學生核心素養(yǎng)的培養(yǎng)。虛擬現實和增強現實設備有多種，這里分別介紹各種設備在教學中的具體應用。
（一）頭戴式虛擬現實和增強現實設備在教學中的應用
頭戴式虛擬現實設備一般包含頭戴式顯示器、位置跟蹤器、數據手套和其他設備等，分為移動虛擬現實頭盔和分體式虛擬現實頭盔。國外有臉譜、谷歌、微軟、三星等公司的虛擬現實頭盔產品，國內有微視酷、蟻視、暴風魔鏡、中興、樂視、華為、小米等100 多種虛擬現實頭盔產品。結合國內外的研究報告以及目前虛擬現實教育實踐情況，虛擬現實和增強現實技術在生物、物理、化學、工程技術、工藝加工、飛行駕駛、語言、歷史、人文地理、文化習俗等教學中均可應用。
學生使用頭戴式虛擬現實設備體驗學習時具有置身真實情境的沉浸式感覺，能給學生以絕佳的真實體驗， 使人如身臨其境，讓書本中的內容可觸摸、可互動、可感知。例如地理學科講述關于宇宙太空星際運行的課程時，在現實生活中學生無法遨游太空，如果戴上頭戴式虛擬現實設備，就可以讓學生從各個角度近距離觀察行星、恒星和衛(wèi)星的運行軌跡，觀察每個星球的地表形狀和內部結構，甚至能夠降落在火星或月球上進行“實地” 考察、體驗星際之旅等。虛擬現實頭戴設備， 手機掃描二維碼觀可看虛擬現實效果視頻。
（三）手持式虛擬現實與增強現實設備在教學中的應用
手持式增強現實設備多采用移動設備與APP 軟件相結合的方式。APP 有視+AR、AR、4D 書城、幻視、視AR、尼奧照照等，另外有多種增強現實圖書都有相配套的APP，如《機器人跑出來了》《實驗跑出來了》《恐龍爭霸賽來了》這套“科學跑出來”系列增強現實科普讀物有iRobotAR、iScienceAR、恐龍爭霸賽來了等多個APP，它們的原理都是采用手機攝像頭獲取現實世界影像，通過手機在現實世界上疊加虛擬形象的形式，實現增強現實的特殊顯示效果。有的APP 中提供了豐富的教育資源，如安全教育、科普讀物、識字卡片、益智游戲等，特別適合兒童教育。使用方法有兩種：一種是手機APP 與相配套的紙質圖書一起使用，用手機攝像頭掃描圖書上的圖片，在手機屏幕上即可呈現出演示效果；另一種使用方法是運用APP 下載增強現實資源并與外界實景疊加即可呈現出演示效果。增強現實特效非常逼真，利用這些APP 進行學習，學習過程具有真實感、體驗感、沉浸感，增強了學生學習知識的興趣，可以達到寓教于樂的教學效果。
三、虛擬現實與增強現實技術在教學中應用的優(yōu)勢分析
（一）虛擬現實與增強現實技術為學生自主學習提供了有利條件
虛擬現實和增強現實教學資源存在形式多種多樣， 根據采用的設備不同，可以將教學資源保存在網絡運營平臺、桌面式設備、移動設備和紙質圖書里，學生可以在不同的地方采用不同的設備調用虛擬現實和增強現實教學資源進行隨時隨地的自主學習。如果學生在課堂上有些知識點未能掌握，可以重新學習一遍，增加對知識的鞏固和理解，有時學生因為特殊原因未能在課堂上學習，也可以課后彌補，同時可以將虛擬現實和增強現實設備作為載體采用“翻轉課堂”或“微課導學”教學模式組織教學，為學生提供自主學習條件，教師也可以從繁重的重復性講解中解脫出來，有針對性地為學生答疑解惑，有助于傳統(tǒng)教學方式的變革。
（二）虛擬現實與增強現實技術為學生提供更加真實的情景
在傳統(tǒng)的教學課堂上，知識的傳輸主要通過文字、圖片、聲音、動畫和視頻的形式呈現。遇到比較復雜的情況，比如數學課的立體幾何、地理課的天體運動、物理課的磁力線和電力線、化學課的微觀粒子結構、生物課的細胞結構等，教師用語言很難把這些知識點表達得非常清晰，同時由于每個學生的理解力不同，教學效果也會因人而異，甚至初次學習這些知識的學生會得到“盲人摸象”般的感受。而采用虛擬現實和增強現實技術組織教學，三維立體效果的呈現可以彌補這樣的缺憾，能夠把知識立體化，把難以想象的東西直接以三維形式呈現出來，讓學生直觀感受到文字所表達不出來的知識，真實的情景可以幫助學生對知識的理解和記憶，使學生的想象變得更加豐富。
（三）虛擬現實和增強現實技術能提高學生的學習興趣
由于虛擬現實和增強現實技術具有視覺、聽覺和觸覺一體化的感知效果，學生具有真實情境體驗、跨越時空界限、動感交互穿越的感受，能身臨其境般在書海里遨游，讓書本中的內容可觸摸、可互動、可感知。身臨其境的感受和自然豐富的交互體驗不僅極大地激發(fā)了學習者的學習動機，更給學習者提供了大量親身觀察、操作以及與他人合作學習的機會，促進了學生的認知加工過程及知識建構過程，有利于實現深層次理解。傳統(tǒng)的學習方式讓很多學生覺得枯燥乏味， 為了應付考試不得不去死記硬背，但很多知識學生考完之后很快會忘得一干二凈，而采用虛擬現實和增強現實技術組織教學，新穎的學習方式和豐富多彩的學習內容能夠極大地提升課堂教學的趣味性，生動形象的場景會加強學生的記憶，激發(fā)學生的學習興趣。“興趣是最好的老師”，興趣也是學生學習新知識的不竭動力。
（四）虛擬現實和增強現實技術應用能促進優(yōu)質資源均衡化
我國幅員遼闊，地區(qū)之間貧富差距較大，存在教學資源分配不均的情況。經濟發(fā)達地區(qū)無論是軟硬件配置， 教學師資和教學資源都非常豐富，而經濟落后、地域偏遠的山村學校學生連接受最基本的教育都難以實現。各級政府和教育主管部門都在大力推進教育均衡發(fā)展，加大教育投資力度，而虛擬現實和增強現實技術應用將是解決城鄉(xiāng)教育資源不均衡問題的一把金鑰匙，有利于緩解教育資源兩極分化，擴大優(yōu)質資源的分享范圍，能讓教育資源不再受限于地區(qū)和學校，讓教育發(fā)達地區(qū)的名教師通過虛擬現實和增強現實課堂走進山村學校，能通過整體優(yōu)化教育資源配置，來縮小城鄉(xiāng)差距，實現教育公平，同時這也是教育扶貧的較佳途徑。
四、虛擬現實和增強現實技術在教學應用中存在的問題
雖然虛擬現實和增強現實技術在教學中的應用可以改變傳統(tǒng)的教學方式、提高學習興趣、實現教育均衡發(fā)展，但虛擬現實和增強現實技術發(fā)展還處在初級應用階段，在技術瓶頸、資源開發(fā)、教學內容和推廣普及等方面還存在很多問題。
（一）虛擬現實設備應用中的眩暈問題
人們在使用虛擬現實設備時會出現眩暈感，從硬件結構來看，由于現在的科技還無法做到高度還原真實場景，許多用戶使用配置達不到要求的虛擬現實產品時會產生眩暈感；虛擬現實界面中的視覺反差較大，實際運動與大腦運動不能夠正常匹配，影響大腦對所呈現影像的分析和判斷，從而產生眩暈感；虛擬現實設備的內容有相當一部分資源是從PC電腦版上移植過來的，UI 界面不能很好地匹配虛擬現實設備，不同的系統(tǒng)處理上也無法達到協(xié)調統(tǒng)一，畫面感光線太強或太弱都不能讓用戶接受；虛擬現實設備幀間延遲跟不上人的運動，會有微小的延遲感，當感官與幀率不同步時也會讓使用者產生眩暈感。
（二）虛擬現實和增強現實技術在教學中資源短缺
目前虛擬現實和增強現實產業(yè)剛起步，軟硬件設施不完備，開發(fā)人員技術力量不足，很多學校未配備虛擬現實和增強現實設備；中小學校的很多教師還沒有接觸過虛擬現實和增強現實，不知道如何在教學中應用，更談不上如何去開發(fā)虛擬現實和增強現實教學資源。因此，針對中小學教學所開發(fā)的虛擬現實資源很少，課程資源短缺是虛擬現實和增強現實在中小學推廣的最大瓶頸。但隨著虛擬現實和增強現實技術的迅猛發(fā)展，將虛擬現實和增強現實技術應用于教學勢在必行，未來虛擬現實和增強現實技術在教學中的應用勢必帶來課堂教學方式的顛覆性改變。
（三）虛擬現實和增強現實教學平臺和資源的設計重形式輕內容
當前很多虛擬現實教育平臺都只是在一個3D 視頻或虛擬現實軟件游戲的基礎上構成虛擬現實教學。雖然學生在虛擬世界玩得津津有味，課堂氣氛很活躍，學生互動、交流和討論很熱烈，表面上看學生得到了沉浸式的體驗感，但是有些虛擬現實教育平臺所提供的知識點講解還停留在現實世界中，課本內容的單調、枯燥并沒有因軟件的存在而得到緩解，知識要點的講解沒有變得更加生動、有趣和有針對性，這種只重視形式而不重視內容、教與學完全脫節(jié)的虛擬現實課堂只能稱為“偽虛擬現實課堂”。
（四）虛擬現實和增強現實設備價格較高和技術條件限制導致普及困難
企業(yè)的前期研發(fā)成本較高、設備銷售量較少，導致多數虛擬現實和增強現實設備銷售價格居高不下， 很多學校因資金問題望而卻步，無力購買售價高昂的虛擬現實和增強現實設備，進而導致虛擬現實和增強現實技術在學校的推廣普及步履艱難。大多數虛擬現實軟件普遍存在語言專業(yè)性較強、通用性較差和易用性差等問題。受硬件局限性的影響，虛擬現實軟件開發(fā)花費巨大且效果有限。另外在新型傳感應用、物理建模方法、高速圖形圖像處理、人工智能等領域，都有很多問題亟待解決。三維建模技術也需進一步完善，大數據與人工智能技術的融合處理等都有待進一步提升。以上諸多原因的存在制約了虛擬現實和增強現實技術在中小學教學中的推廣和普及。
五、虛擬現實和增強現實技術在教學應用中的前景展望
虛擬現實和增強現實技術發(fā)展對未來教學形式的影響
隨著科學技術的迅猛發(fā)展，在云計算、霧計算、物聯網、“互聯網+”、大數據、人工智能突飛猛進的新時代背景下，虛擬現實和增強現實技術與人工智能、大數據和物聯網融合，將會讓虛擬現實和增強現實技術應用如虎添翼。
麻省大學計算機系成立于1964年,其研究生教育也有超過40年的發(fā)展歷史。由最初的3名教授發(fā)展到現在擁有43名教授,其中包括9名ACM計算機學會(Association for Computing Machinery)院士(Fellow)、4名電子和電氣工程師協(xié)會(IEEE)院士、5名人工智能學會(AAAI)院士和2名美國科學促進協(xié)會(AAAS)院士。麻省大學計算機系在人工智能、網絡與分布式系統(tǒng)、計算理論等多個領域的研究處于世界領先水平。作為美國知名的計算機系,麻省大學計算機系的教育理念是“培養(yǎng)下一代能以創(chuàng)新的方法解決真實世界問題的計算機科學家”(cs.umass.edu/grads/msphd-requirements)。在這個核心思想的指導下,該系非常注重對博士研究生的培養(yǎng),為了達到培養(yǎng)學生具備進行原創(chuàng)性科學研究(Original Research)的能力的教育宗旨,該系制定了一套非常嚴格的課程計劃,以培養(yǎng)學生堅實而廣博的基礎知識、良好的科學研究方法和思維習慣。麻省大學計算機系每年大約會收到1000份左右來自世界各國的優(yōu)秀學生的申請,攻讀其博士學位,而錄取的人數一般保持在30名左右。完善和嚴格的博士研究生培養(yǎng)體系、開放而先進的教育理念,使麻省大學計算機系成為全美最具有競爭力的計算機院系之一。
麻省大學計算機系招收兩種形式的博士研究生:碩士/博士連讀研究生和直博研究生。只有在美國其他大學獲得相應計算機碩士學位,并修完麻省大學計算機系認可的相關課程的學生,才有資格申請直接攻讀博士學位;否則,學生在錄取后必須經過碩士/博士的連續(xù)培養(yǎng)才能獲得博士學位。
無論哪種形式,麻省大學計算機系博士生培養(yǎng)大體分為兩個階段:博士生資格學習階段和博士生研究階段。博士生資格學習階段主要是對學生進行基礎知識培養(yǎng)和基本研究能力訓練。學生只有在通過博士資格考試論證,成為正式博士候選(PhD Candidate)人后,才能進入下一步的博士論文研究階段學習。以下是麻省大學計算機系對碩士/博士研究生的培養(yǎng)要求:
(1)Actively participate in research under the guidance of an advisor(在導師的指導下,積極參與研究)
(2)Satisfy 6 Core Requirements (完成6門核心課程的要求)
(3)Complete 42 course credits (core courses taken to satisfy core requirements are included)(完成42個課程學分,其中包括核心課程的學分)
(4)Complete a 6-credit MS Project (完成6個學分的碩士研究項目)
(5)Graduate with an M.S. Degree(申請獲得碩士學位)
(6)Pass the Department Qualifying Exam- Portfolio(通過博士資格考試)
(7)Form a Committee(成立答辯委員會)
(8)Propose a Thesis(提交博士開題報告)
(9)Complete 18 Dissertation Credits (完成18個學分博士論文)
(10)Pass the Teaching Assistant Requirement(完成助教的工作要求)
(11)Pass the Residency Requirement (at least 9 credits in back-to-back semesters) (完成連續(xù)兩個學期修9個學分的要求)
(12)Defend and Submit a Thesis (博士答辯和提交博士論文)
本文將以麻省大學計算機系為例,探討美國計算機專業(yè)博士研究生培養(yǎng)的一個重要環(huán)節(jié)――博士研究生課程教育體系的特點,以期為提高我國的計算機專業(yè)博士生教育提供借鑒。
2掌握牢固的理論知識是培養(yǎng)優(yōu)秀博士生的基礎
美國的計算機博士教育非常注重對學生基礎理論知識的培養(yǎng),為了使學生掌握牢固而廣博的基礎知識,麻省大學計算機系要求每個碩士/博士研究生必須修完6門博士核心課程,而且成績必須達到B+以上。這些核心課程分別屬于計算機科學的三大領域:理論(Theory)、系統(tǒng)(Systems)和人工智能(Artificial Intelligence),課程設置具體如下:
(1) 理論核心課:計算理論(Computation Theory)、高級算法(Advanced Algorithms)
(2) 系統(tǒng)核心課:有三組課程,分別是:
編譯技術(Compiler Techniques)、現代計算機體系結構(Modern Computer Architecture)
數據庫設計和實現(Database Design and Implementation)、高級計算機網絡(Advanced Computer Networking)、操作系統(tǒng)(Operating Systems)
高級軟件工程I(Advanced Software Engineering: Synthesis and Development)、高級軟件工程II(Advanced Software Engineering: Analysis and Evaluation)、程序設計語言(Programming Languages)
(3) 人工智能核心課程:高級人工智能(Artificial Intelligence)、機器人學(Robotics)、信息檢索(Information Retrieval)、不確定環(huán)境下的推理(Reasoning and Acting under Uncertainty)、增強型學習(Reinforcement Learning)、機器學習(Machine Learning: Pattern Classification)
根據不同的研究方向,學生可以在六門核心課程的選擇上有所不同,但為了加強理論基礎和掌握知識的廣度,無論哪個研究方向的學生,都必須修完兩門理論核心課程和一門高級人工智能課程,同時,再根據自己的研究方向選修其他三門核心課程。例如,一個系統(tǒng)方向的博士研究生除了修完以上兩門理論和一門人工智能課程以外,還必須修完來自于系統(tǒng)方向不同組的三門系統(tǒng)方向的課程;而一個人工智能方向的博士生則必須修完另外兩門人工智能方向的核心課程和一門系統(tǒng)方向的核心課程。
每門核心課程由教師講授一學期,其中每星期2次課,每次2小時,3個學分。根據內容不同,每門課程一般要安排5～8次書面作業(yè)、1次期中考試和1次期末考試。其中,對系統(tǒng)方向的課程來說,每個章節(jié)完成后一般還有一次課程項目設計(Course Project),主要要求學生實現相應的算法和進行性能評價。由于核心課程要求高,課程學習內容多,導師和系里會建議學生每學期選學不超過一門的核心課程,所有6門核心課程則在三年內完成。如果成績沒有達到B+,麻省大學計算機系允許學生重修該核心課;但是,如果學生在規(guī)定的博士資格考試申請時間前沒有通過全部的6門核心課,則不再具備繼續(xù)攻讀博士的資格。
嚴格的核心課程作業(yè)、考試制度和淘汰制度,不但使學生牢固掌握了計算機科學各領域的基礎知識,培養(yǎng)了學生勤奮刻苦的專研精神,而且極大地豐富了學生的視野,為學生進入實際科學研究打下了堅實的基礎。
3靈活而完善的博士生選修課程體系是培養(yǎng)創(chuàng)新型人才的重要途徑
美國一流研究型大學博士生教育的目標是培養(yǎng)世界一流的科學家和拔尖創(chuàng)新型人才,為了實現這個目標,美國的博士生教育除了注重培養(yǎng)學生扎實和精深的基礎知識外,還非常注重培養(yǎng)學生的創(chuàng)新思維和發(fā)現新問題的探索精神及能力。
如果核心課程體系的設置是培養(yǎng)優(yōu)秀博士生的基礎,是向學生傳授學科領域的重要基本知識和原理與技術,是學生全面掌握計算機基本理論與方法的重要途徑,那么,選修課的設置則是對學科基本知識的補充,是培養(yǎng)學生學習新的知識和了解并探索前沿研究方向,從而成為創(chuàng)新型人才的重要手段。
麻省大學計算機系的做法是,在博士研究階段,除了要求學生完成18個學分(6門)的核心課程學習以外,還要求完成24個學分(8門)的非核心課程(或稱為選修課)學習。這些選修課大多是關于本學科及相關專業(yè)前沿領域近3～5年的新研究方向、研究方法或新技術的相關內容的介紹,一般由教師在每學期開學前提出新的課程計劃,學生則根據自己的研究興趣和職業(yè)目標自由選課。通過課程的學習,學生能在最短的時間內了解本學科相關領域的最新研究現狀,更重要的是,在課程的學習過程中,教授會將許多新出現的問題在課堂上和學生討論,同時,通過2～3個課程項目培養(yǎng)學生獨立(或合作)解決新問題的能力,以及教會學生各種探索問題的研究方法。
在教學模式上,可以采用由教授主講的傳統(tǒng)方式,也可以采用以討論為主的方式。以教授為主講的教學模式在此就不再贅述,以下著重描述以討論為主的選修課教學模式。
以討論為主的Seminar是美國計算機院系的教授最常用的選修課教學模式。Seminar的課程設置沒有固定模式,但通常有以下幾方面的特點。
第一,課程的選題一般是近年新出現的有代表性的前沿研究課題。
第二,課程內容的選擇一般來自近年來該領域頂級國際會議的專題論文。
第三,課程內容的組織由教師完成。教師在確定題目后,一般會根據論文的情況將討論的內容分為多個子專題,每個子問題由3～4篇論文組成。課程的開始一般是綜述性的論文或在該領域出現的最早的學術論文,其目的是探討該研究方向出現的新的應用背景需求和所帶來的新的挑戰(zhàn)。其后的每個子專題則將對具體問題和方法進行深入探討。
第四,選課的學生人數一般在20～30人左右,而且通常是由學完了核心課程以后的高年級博士生組成。學生人數太少,論文的覆蓋面可能太小;學生太多,可能導致討論的深度不夠。同時,只有學完了基本理論后,學生才有可能具備較深入分析問題的能力。在Seminar的學習討論中,找到新的研究問題也是該課程設置的重要目的之一。
第五,課堂教學的模式基本上是教師和學生互動的教學方式。教師在第一節(jié)課引導學生對該領域的基本問題有了初步認識后,學生將對每篇論文進行評估(Review)、宣講(Presentation)和進行課堂討論。每篇論文的宣講時間是25～30分鐘,課堂討論時間是10～15分鐘。其中教師將引導學生對論文中所研究的問題和關鍵技術進行深入討論,學生參與討論的情況將作為課程考核的重要依據。
選擇合適的題目并對教學討論的內容(論文)進行篩選和組織對開課教師的要求非常高。為了準備一門新的Seminar課,教師一般需要預先通讀該研究方向所有重要國際會議的相關論文,然后根據不同的研究問題對論文分類,并將其中有代表性的論文提煉出來,作為課程學習的論文。在課程項目的設置上,教師會事先準備一些題目,如對某些算法的實現、評估和改進,實現原形系統(tǒng)等,同時也非常鼓勵學生在論文討論的過程中有針對性地提出自己的見解和新的解決問題的方法。
4合理的課程學習安排是培養(yǎng)高質量博士生的有效保證
美國的博士教育是以博士生的最終質量為評判標準,而不是以年限來規(guī)定學生的畢業(yè)時間。在美國計算機專業(yè),培養(yǎng)一個碩士/博士生一般需要至少5年時間。由于強調博士生專業(yè)知識學習的深度和廣度,在整個博士學習階段,博士生都會積極參與課程的學習,并盡可能地將研究項目中的問題和課程學習聯系起來,用所學到的方法或思路來解決新問題。
以麻省大學計算機系為例,雖然學生的背景不同,但為了在保證質量的前提下幫助學生用最短的時間順利完成博士課程要求和博士論文要求,系里建議學生按如表1所示的時間表安排整個博士階段的學習計劃。
麻省大學計算機系不但在本系有完善的研究生課程體系,學生可以根據自己的研究興趣和職業(yè)規(guī)劃來自由選課,而且也鼓勵學生在其他相關院系選修本系沒有開設但對研究有用的課,如數學系或電子工程系的高級課程?？傊?美國博士教育的一個重要特點是強調基礎知識的學習,鼓勵學生以積極的態(tài)度參與到課程的學習中,同時訓練學生在課程學習的過程中逐步學會發(fā)現問題和研究問題的方法。
5啟示和建議
美國的博士教育強調堅實的基礎理論知識、完善的知識體系和用于探索與創(chuàng)新的研究能力,而這些恰恰是決定博士畢業(yè)生日后發(fā)展?jié)摿Φ年P鍵。長期以來,我國計算機博士教育主要是通過參與科研項目的形式來對學生進行培養(yǎng),這種“研究項目驅動型教育”在我國恢復研究生教育的初期起到了很好的推動作用,培養(yǎng)了大批科研人才。但隨著教育本質的回歸和創(chuàng)新型人才培養(yǎng)的需要,從總體來看,我國的這種單純強調研究項目的教育模式培養(yǎng)的博士生,質量與國際先進水平相比還有一定的差距。由于沒有嚴格的博士課程要求和淘汰制度,學生在學習階段往往會忽略對基礎知識的學習和對知識結構的完善。長此以往,必然會影響博士生的研究水平和發(fā)展?jié)摿?最終將會影響國家的整體創(chuàng)新能力。
筆者建議,為了使學生掌握牢固的專業(yè)基礎知識,同時培養(yǎng)學生在某一學科領域的研究興趣和基本的研究能力,應該首先強調核心課程體系的建設,不論哪個方向的學生都必須通過一定數量的核心課程的學習,如算法、分布式操作系統(tǒng)、人工智能等,這些核心課程應由教師來講授;同時,應嚴格課程的考核制度和課程評價體系。對于選修課,由于其主要目的是擴展學生的視野,培養(yǎng)學生分析問題和研究問題的能力,所以應借鑒國內外Seminar課程的成功經驗,積極有效地激勵教師和學生共同上好Seminar課。
過去我也一直被這個問題困擾著，不過最近發(fā)生的一件事情讓我感覺或許真的到了質變的時候了。前些天，我們在四川舉行一個為期兩天的面向教師的游戲化教學培訓項目，其中有一個環(huán)節(jié)是觀課。以往都是由示范教師現場講課，參訓教師現場觀課。但是這次因為示范教師有事不能參加，只能組織參訓教師觀看事先錄制的視頻課件。說實話，盡管MOOC、微課已經火遍了全世界，真到組織大家集體收看視頻課件的時候，我們心里還是很忐忑的：教師們會接受這種形式的培訓嗎？讓我們沒想到的是，培訓效果特別好。沒有技術故障，沒有口頭錯誤，細節(jié)可以看得更清楚。老師們都在認真專心地學習。
當然，這次的視頻課件是我們精心錄制的高清課件。另外，考慮到觀看視頻課件可能存在的問題，我們將40多分鐘的課件拆成了兩段觀看，并事先給老師們布置了問題，讓大家?guī)е鴨栴}去觀看。這些措施確實提升了觀看效果，不過這件事情還讓我深切地感受到習慣是可以改變的。上課（至少有一些課）這個環(huán)節(jié)或許有一天真的可以用視頻課件代替。其實不光視頻課件，還有教材。因為人們的閱讀習慣正在發(fā)生改變，學生帶著電子書包去上學的那一天似乎正在臨近。
0 引言
我們處于信息時代，衣食住行時刻與信息技術相關聯，信息技術的發(fā)展水平從側面反映了社會的發(fā)展進度。當前計算網絡與大型數據庫的廣泛使用，給決策者和經營者帶來了很大的壓力，他們面對海量的數據而無從下手。因此智能信息處理應運而生，它能便捷快速地解決這一困境，推動社會信息化的發(fā)展。智能信息處理的最終目的是發(fā)明出能夠集學習能力、理解能力和判斷能力于一身的人工智能系統(tǒng)。其根本就是要基于部分算法來得到并提出信號中的有用信息，最終實現智能系統(tǒng)控制。智能信息處理技術幾十年來經歷了模擬數字，現在正向以“人工神經網絡”為主，與模糊數學、遺傳算法、小波分析、混沌理論相結合的方向發(fā)展。一些新思想、新理論、新算法、新器件也不斷涌現。所有這些給未來信息科學的發(fā)展，描繪出了一副誘人的前景。
智能信息處理作為智能類專業(yè)的重要基礎專業(yè)課程，為更深入地學習后續(xù)的智能類專業(yè)知識奠定了基礎，同時，將所學知識融會貫通巧妙應運用于專業(yè)學習中，為日后科研打下堅實的基礎，所以，如何進行教學改革，以達到培養(yǎng)高素質人才的目標，是我們需要認真研究的重要課題。
1 智能信息處理改革背景
智慧城市的建設基于云計算、人工智能、決策分析優(yōu)化等信息技術，針對包括政務、民生、環(huán)境、公共安全、城市服務、工商活動在內的各種信息的需求，提供智能化響應和智能化決策支持的信息服務。因此，智慧城市建設的核心內容是智能信息處理。換種角度來看，將智慧注入城市之后，便有了智慧城市，若沒有智能信息處理技術，傳統(tǒng)的城市在面對海量數據時就遠不能滿足其主體要求，這便使得供求關系嚴重失衡。在這種供求矛盾激化的前提下，才使得智能信息處理技術的發(fā)展更加快速。
在智慧城市背景下的智能信息處理是在城市的建設過程中，借助互聯網、物聯網和智能化設備等高度發(fā)達的信息化手段，在其管轄的城市環(huán)境、公共服務、本地產業(yè)和全體公民的范圍中，將城市的政治、經濟、生活和文化等綜合信息進行廣泛地采集和動態(tài)的監(jiān)控，通過充分地統(tǒng)計、互聯和共享，將這些信息進行智慧地感知、分析、集成和應對，為城市運營和發(fā)展提供更好的決策支持和動態(tài)管控的能力，讓城市管理變得更加智能，以盡可能最大化地去解放、利用和提升人自身的智慧，為城市居民提供一個更加健康、安全、和諧和幸福的生活環(huán)境。
“卓越工程師教育培養(yǎng)計劃”是《國家中長期教育改革與發(fā)展規(guī)劃綱要》的重要內容，由教育部發(fā)起，目的是為了向未來的工程領域培養(yǎng)高品質、類型豐富的工程師后備軍。其要求是高等院校需要經過轉換辦學理念、調整人才培養(yǎng)目標的定位和轉換人才培養(yǎng)模式等途徑來培養(yǎng)面向工業(yè)領域、面向未來、面向世界的優(yōu)秀工程技術人才，從而提升我國產業(yè)的國際競爭力。卓越計劃為智能化信息處理的改革指明了道路，為高等工程教育培養(yǎng)提出了要求。高等工程教育要遵守以德為先、能力為重、全面發(fā)展的培養(yǎng)規(guī)律，增強為國家、為行業(yè)和企業(yè)主動奉獻的意識，持續(xù)提高大學生的競爭能力、實踐能力和創(chuàng)新能力，最終建設出布局合理、結構優(yōu)化、類型多樣、主動適應經濟社會發(fā)展需要的高等工程教育體系，從而加快我國向工程教育強國邁進的步伐。針對目前的人才需要，智能信息處理教學改革勢不可擋。
2 原有教學方式
智能信息處理是信息處理的一種方法，將不完全的信息改變?yōu)橥耆男畔?，同時使其具有可靠性、精確性、一致性和確定性。智能信息處理學科于當前來說是相對前沿的，同時也是新觀念、新思想、新理論、新技術不斷出現并迅速壯大的新興學科。智能信息技術是多個領域的綜合，其中包含了人工智能、現代信號處理、人工神經網絡、模糊理論等理論?；趯χ悄苄畔⑻幚砝碚摵头椒ǖ姆治?，原有的智能信息處理的教學安排如表1所示。
原有授課方法主要是講授法，教師通過口頭語言敘述向學生傳授知識的同時培養(yǎng)其思考能力的教育方法，在以語言傳遞為主的教學方法中應用最廣泛，是最基礎的授課方法。這種授課方式使教學內容較為單一，教學質量不穩(wěn)定，無法使學生對智能信息處理這種學科有更深刻的認識。
3 改革教學方式
3.1 以競賽的方式開展
1998年中華人民共和國頒布的高等教育法中曾提出：“高等教育的任務是培養(yǎng)具有創(chuàng)新精神和實踐能力的高級專門人才”。自1990年至今，一定數量的研究型高等院校開始借鑒國外成功的教學思路，實施本科生科研訓練計劃。2006年教育部面向全國重點大學和部分有較強行業(yè)背景和特色的地方大學，在國家層面上開始實施大學生創(chuàng)新性實驗計劃，引起許多地方高校的重視。
圍繞“智能”和“智慧城市”參加與其相關的“和利時杯”電氣控制應用設計大賽、“亞控杯”組態(tài)軟件應用設計大賽、全國大學生西門子杯挑戰(zhàn)賽等面向全國高校學生的賽事，可以優(yōu)化學生的知識結構，培養(yǎng)學生科學實踐和動手能力，增強創(chuàng)新和競爭意識，并且能夠提高學生的整體素質。通過開展競賽式教學模式，脫離枯燥的課堂，鍛煉實際操作能力，讓學生體驗新穎的教學方式，能調動學生的積極性，培養(yǎng)學生團隊合作意識和競爭意識。重要的是通過競賽，學生能深切掌握書本的理論知識，切實掌握智能信息技術的關鍵。競賽的教學方式符合國家和社會對人才的需求，能在諸多方面提高學生的綜合素質，推動了“卓越工程師計劃”的培養(yǎng)進程。
3.2 以建構主義開展
建構主義教學理論是一種源于歐美的新興教學改革理論，國外教育專家曾對建構主義理論有過較為深入的探索。建構主義強調以學生為中心，教師只對學生的意義建構起幫助和促進作用，較傳統(tǒng)教育來講，這使教師和學生的地位有了較大的改變。所以，自建構主義提出至今，教育專家始終不放棄對其進行分析和研究，努力建立起一整套能夠與建構主義教學相適應的方法體系和設計理論?？墒钦麄€過程非常艱難，需要非常長的時間才能完成，盡管如此，建構主義教學理論的基本思想和主要原則已經取得階段性成果，已經成功地運用于Intemet和多媒體的建構主義學習環(huán)境中。以建構主義為基礎，融合智慧城市的建設需求，更深入地理解智能信息處理在智慧城市中的作用和必要性，對整體提高學生對學科的認知和應用能力起到推動作用，十分契合“卓越工程師計劃”對學生素質的要求。
由于個人的基礎、水平、背景等方面的原因，每個學生對知識點的理解程度參差不齊，所以，為了讓更多的學生理解和提高水平，教學中就不能以教師為中心，更不能“填鴨式”教學，而要結合智能信息處理教學，以學生為中心。面向全體學生，教師在教學時不僅要通俗易懂、深入淺出，還要注意知識的廣度和深度，以便適應不同學生的需要。再結合智能信息處理教學中學生應建構起自己的知識結構，教師要善于啟發(fā)、誘導，幫助學生豐富和調整自己的理解。
3.3 以智慧城市案例開展
案例教學法早在20世紀20年代就已被提出。它從出現至今始終具有強大的活力和影響力，所以一直被美國企業(yè)界、學術界、教育界等高度重視。采用智慧城市案例開展智能信息處理教學類似于醫(yī)學院運用病例分析來輔助教學，都是應用大批實際情況和經歷的介紹材料來訓練學生。這樣既達到鍛煉大學生思維的目的，也顯示了學校先進的教育方式，這是已經被證實的顯著有效的教學方式。顧名思義，案例教學法就是結合案例，讓學生以自己的認知來分析和理解案例，或與集體共同討論、實踐，最終培養(yǎng)和提高各自實際管理工作的能力或處理解決問題的能力?！白吭焦こ處熡媱潯彼囵B(yǎng)的人才以工程師的身份為智慧城市設計智能產品，滿足智慧城市建設需求的同時也對人才培養(yǎng)起到督促作用。
1科技檔案管理工作在實踐中遇到的問題
1．1歸檔記錄不詳細，檔案管理系統(tǒng)不成熟
雖然歸檔方和相關負責人有完整的檔案接收信息，但卻沒有對歸檔后的操作流程進行詳細記錄，相關問題的解決進度也無法詳細記載。當新舊員工交接工作時，這些歷史遺留問題會因各種特殊原因而得不到及時處理，拖延時間較久，會對后來接續(xù)工作的人員在處理相關問題時產生較大阻力。檔案歸檔會涉及很多細致龐雜的工作內容，需要檔案管理者花費大量精力對相關資料的信息進行處理。隨著時間的不斷累計，檔案數量會變得非常龐大，需要記錄的信息會越來越多，工作量也隨之增大。當前的檔案管理系統(tǒng)在功能設計方面還不夠全面，設計理念也不夠成熟，會對歸檔工作造成很大困擾，費時費力，使管理效率大幅降低。檔案管理在處理特殊情況時，往往面對的都是龐大的信息量，在查找與核對不確定的信息時無異于大海撈針。因此，要根據實際情況，不斷對檔案管理系統(tǒng)進行完善和升級，使操作能夠更人性化，信息收集和錄入能夠更加準確，幫助檔案管理員能夠快速完成檔案管理工作。
1．2檔案管理成本較高，工作環(huán)境較差
檔案的歸檔、調取和管理等工作都需要消耗大量的人力、財力，還會占用大量的存儲空間，落后的檔案管理技術無法降低管理成本。實體檔案數量多、體積大、質量重，在整理、搬運和入庫的過程中會耗費大量人力，而且大量的檔案堆積還會擠占檔案管理人員原有的工作空間，會對管理人員的身心健康造成不利影響。落后的管理手段對物質資源的消耗是非常大的，既增加管理支出，又不綠色環(huán)保。
1．3歸檔方式雜亂，管控處罰機制不完善
在歸檔工作強制力度不夠的情況下，經常出現歸檔不完整和順序雜亂等現象，會在歸檔時耗費大量時間對資料進行整理和修改，要反復核對檔案信息，致使歸檔效率低下，拖慢歸檔速度。文件與信息歸檔的意義在于提高對檔案的利用率，減少不規(guī)范檔案占用的空間。但在歸檔工作的高峰時間，容易積壓過量檔案，若不能及時進行歸檔，檔案遺失和內容混淆等問題就會頻繁出現。對于違反信息資料歸檔規(guī)定和要求的單位，檔案管理部門沒有對其進行處罰，這對檔案信息的完整保留和有效利用都埋下了隱患。
1．4無法修正檔案中的錯誤信息，管理方式較為落后
在檔案管理工作中，沒有將先進的科學工具與理念應用到人才培養(yǎng)過程當中，管理方式較為落后。如果電子信息和實體檔案中出現錯誤，無法及時對其進行校正。發(fā)生錯誤是在所難免的，要用嚴謹的態(tài)度和先進的技術手段將歸檔記錄中的錯誤率降到最低。記錄是老員工最常采用的管理方法，老員工僅通過自己多年的工作經驗來進行檔案管理工作，不及時更新管理理念，安于現狀，無法起到傳幫帶的作用，這會對新人造成巨大壓力，對科技檔案的建立和發(fā)展毫無幫助。
2提高科技檔案管理效率的有效方法
2．1建立完善的檔案管理體系，接受先進的管理理念
檔案管理部門要建立先進的檔案管理體系，制定完善的規(guī)章制度和詳細明確的政策條例，要對檔案管理中存在的問題提出有針對性的解決方法。領導層要全面了解對檔案管理工作的實際情況，要和管理人員工共同努力，迎難而上。檔案管理人員要保持對新事物的敏感，及時接受先進的管理技術和理念，時刻保持與時代共同前行的意識，要正確認識科技檔案管理工作的價值和意義?？萍紮n案管理工作離不開好的政策引導和系統(tǒng)化的動態(tài)建設規(guī)劃，要從強化歸檔制度入手，對違反規(guī)定的部門和相關負責人進行嚴厲處罰，責任要落實到個人，提高檔案管理人員的重視程度。
2．2完善歸檔信息，做好流程記錄
要保證歸檔信息、數據分類和流程記錄的完整性，明確各環(huán)節(jié)和相關部門的負責人。良好的流程記錄不僅可以為檔案查詢和利用提供便利條件，還能提高歸檔效率和工作質量。
2．3引進人工智能化輔助技術，減輕人力勞動負擔
第一，結合檔案管理工作的實際發(fā)展需求，積極吸納前沿領域的新技術，構建全新的檔案管理理念，開拓創(chuàng)新思維，可以引進人工智能化輔助技術，建立數據信息庫，提高檔案工作的自動化程度，在完善工作機制的同時，減輕人力勞動負擔，節(jié)約勞動成本。第二，提高歸檔流程的電子化比例，實名制登錄，利用互聯網技術進行傳輸歸檔，人工智能的檔案管理流程會對各環(huán)節(jié)進行詳細記錄，并自動提示相關管理人員，使工作內容更加清晰明了。第三，人工智能不僅能避免因集中歸檔造成的人力負擔和材料積壓等問題，還能減輕檔案管理部門的工作壓力，使歸檔工作變得更加科學化、便利化。第四，歸檔地點將不再受辦公地點的限制，通過互聯網登錄平臺即可上傳資料進行歸檔，提高了歸檔速度，使歸檔流程變得井然有序，減少對人力的依賴程度。
2．4加強對檔案人才的培養(yǎng)力度，重視學科發(fā)展趨勢
在檔案管理工作中不斷總結經驗和教訓，將理論與實踐相結合，關注檔案管理專業(yè)的發(fā)展趨勢，及時更新學科內容，調整學科架構，建立更科學的教育體系，提升檔案管理人才的業(yè)務能力和創(chuàng)新意識。
3結語
目前，科技檔案的應用在各企事業(yè)單位的檔案管理部門已經十分普便，為檔案信息的系統(tǒng)化、科學化運行提供了巨大幫助，是當下主要的檔案管理手段。智能化是未來檔案管理主要的發(fā)展方向，提高科技檔案管理的智能化水平是保證檔案管理工作質量的重要前提，對今后檔案學的發(fā)展具有重要意義。
參考文獻:
［1］王冬梅．淺談事業(yè)單位檔案管理的現狀及對策研究［J］．科技視界，2014，(03):103－104．
