人工智能时代需培养学生怎样能力
“未来人工智能环境下的课堂，可能是‘双师型’的课堂，人机交互、人机结合将成为主要形态。一堂课可能由一名教师和一个机器人共同来上，布置和批改作业、知识点训练、监督学习、学习情况的分析等工作可能由机器人来完成。”在日前召开的第四次全国数据驱动教育改进专题研讨会上，北京师范大学中国教育创新研究院院长刘坚这样描述人工智能时代的课堂。
人工智能不能代替学习
面对席卷而来、被称为人类“第二次零点革命”的人工智能浪潮，互联网时代的教育界，也不那么淡定了。“因为人工智能不是信息化的延续，技术对教育的影响，正在由‘革新’发展为‘革命’。”中关村学院学术委员会原负责人吕文清说，“高级阶段的人工智能具有类人脑的学习力和思考力，将来还能进化到自适应学习，在这个意义上，人工智能拓展了人的思维。人工智能改变的，不仅是教育的边界和方式，整个教育样态也将面临重塑。”
不过，科大讯飞教育研究院院长孙曙辉认为，人工智能不能代替人的思维，不能代替学习，技术也改变不了教育的本质。因此，在当前热炒人工智能概念的大背景下，一定要认清技术与教育的关系，搞清楚哪些是教育本身的问题，哪些是技术可以解决的问题。
高阶认知能力的重要性将更加凸显
在人工智能时代，学生应该具备怎样的能力，才能适应社会需求，在竞争中立于不败之地？
教育部副部长杜占元在去年12月召开的2017未来教育大会上提出，在机器能够思考的时代，教育应着重培养学生的5种能力，即自主学习能力、提出问题的能力、人际交往的能力、创新思维的能力及筹划未来的能力。
教育部科技发展中心原主任李志民说，今天我们说知识就是力量，讲的是如何学习、记忆和掌握更多的知识，讲究知识的系统性，而在人工智能时代，知识是开放的，随时随地可查找、可检索，因此，记忆知识以及知识的系统性不再像今天这样重要了，学生更需要学习如何从已有的知识中挖掘出新应用、新知识，通过已有知识学习新知识，与之对应的知识结构或学习过程就是思维的训练。
“低阶认知技能的重要性会下降，如记忆、复述、再现等初级信息加工任务将更多地被机器代替，而高阶认知能力的重要性会更加凸显，如识别问题、逻辑推理、意义建构、精致思考、自我指导能力等。”吕文清认为，人工智能时代应重点培养学生的终身学习素养、计算思维素养、设计思维素养和交互思维素养，培养学生5种能力——高阶认知能力、创新能力、联结能力、意义建构能力和元认知能力。终身学习素养，主要基于人工智能时代需要更强大和持续的学习力，强调学会学习和建构不断演进的知识框架；计算思维素养，主要基于学习和理解人工智能，强化思考的逻辑和精致。现在很火的编程课程，主要是培养计算思维；设计思维素养，主要基于人工智能时代学生执行困难任务，需要关注项目设计、任务设计和路径设计等高层次管理，重点引导学生学会选择、学会决策、学会判断；交互思维素养，主要基于人工智能时代学生交往方式的变化，需要高级信息素养、媒体素养、沟通交流和技术伦理，重点引导学生学会开源共享、参与协商、组建社区等，理解复杂的相互关系。高阶认知能力，强调独立思考、逻辑推理、信息加工等；创新能力，强调好奇心、想象力和创新思维、创新人格等；联结能力，强调学会统筹、组织资源、建立联系，特别是包括人工智能在内的多个空间的联结；意义建构能力，强调社会情感、责任意识和高感性、高概念等要素；元认知能力，强调学习自我认知、自我监控和自我指导。
“我认为，没有什么能力是贴有人工智能时代专属标签的。随着时代的发展，人类已有的知识和经验变得不重要，而培养学生的综合素质、高阶思维、创新能力等，这些要求无论在哪个时代都是需要的、共通的、不会过时的。”孙曙辉说。
未来的学习将更加个性化
未来的学习，在哪儿学、跟谁学、怎么学？原有的概念可能都会被颠覆。教育又该如何作出调整，以适应新的时代要求？吕文清认为，人工智能时代对学生的学习目标、学习内容、能力层级甚至心智模式，都提出了新的需求。在教学上，人工智能时代要以“思维教学”为主线，既强调基于认知能力的信息加工、分析综合、逻辑推理等高阶思维的培养，还要增加和突出计算思维、设计思维和交互思维的培养。具体落点上，要强调概念性知识、方法性知识和价值性知识的教学，要注重教原理、教统筹、教大观点、教元认知等不可替代的知识，也就是高阶认知和高阶学习。
人工智能对于当前的教育，不只是颠覆和冲击，也会带来促进和改良。李志民说，人工智能时代的教育管理，无论是宏观层面还是微观层面，都更容易做到精细化，对教师的评价会更加全面而科学；可以根据每个学生的智力程度和思维习惯以及学习方式进行教学，实现真正的个性化学习和因材施教。
据了解，目前许多中小学已开设编程、3D打印技术等与人工智能相关的课程，学生学习兴趣特别浓厚。一些学校还以社团和选修课的形式推进机器人、智能汽车、计算机编程等课程的开设与完善，提升学生信息化素养，促进学科知识融合。
人工智能时代，学生获得知识及能力、素养的提升途径无疑会更多元，其中互联网发挥的作用会更大。而人工智能的应用，会让教师从机械重复的工作中解放出来，去做更有价值的工作。孙曙辉认为，在中小学开设编程等人工智能相关课程，有助于训练学生的思维方式，但主要意义在于普及相关科学知识，并不能帮助学生“赢在起跑线”。目前，很多所谓人工智能的应用，包括一些针对职业人群的人工智能培训，都是炒作概念的“伪人工智能”，人工智能在短期内尚难发展到较为高级的阶段。当前市场上已经出现针对中小学生的打着“人工智能”旗号的相关培训班，家长完全没必要怕“掉队”，在现阶段，保持清醒的头脑，不盲目跟风至关重要。（本报记者汪瑞林）
人工智能如何影响新时代项目管理
人工智能始终是计算机科学的前沿学科，计算机编程语言和其它计算机软件都因为有了人工智能的进展而得以存在。用来研究人工智能的主要物质基础以及能够实现人工智能技术平台的机器就是计算机，人工智能的发展历史是和计算机科学技术的发展史联系在一起的。除了计算机科学以外，人工智能还涉及信息论、控制论、自动化、仿生学、生物学、心理学、数理逻辑、语言学、医学和哲学等多门学科。人工智能学科研究的主要内容包括：知识表示、自动推理和搜索方法、机器学习和知识获取、知识处理系统、自然语言理解、计算机视觉、智能机器人、自动程序设计等方面。
人工智能在计算机上实现时有2种不同的方式。一种是采用传统的编程技术，使系统呈现智能的效果，而不考虑所用方法是否与人或动物机体所用的方法相同。这种方法叫工程学方法（ENGINEERINGAPPROACH），它已在一些领域内作出了成果，如文字识别、电脑下棋等。另一种是模拟法（MODELINGAPPROACH），它不仅要看效果，还要求实现方法也和人类或生物机体所用的方法相同或相类似。遗传算法（GENERICALGORITHM，简称GA）和人工神经网络（ARTIFICIALNEURALNETWORK，简称ANN）均属后一类型。
通过对项目管理的核心技术的学习，关键路径法、计划评审技术、工作结构分解技术、挣值法，来反思如何应用人工智能来更好地更高效地管理项目？随着信息技术革命、全球化及互联网及人工智能的发展，市场竞争越来越激烈，客户的需求越来越个性化，产品更新迭代德尔周期也变得越来越短，在这样的趋势下，原先非项目性质的工作，越来越呈现项目的特征。通过项目式的管理，不仅可以缩短时间、节省成本、而且可以有效整合跨职能的资源，更快捷的满足客户需求。因此，新经济模式和时常环境下，项目和项目管理，不再简单是管理临时工作的工具，逐渐成为组织实现战略目标，推进战略实施的有效手段和工具，项目管理进入项目化管理和战略项目管理的时代。
项目管理包括工程、软件、产品、技术、变革、活动，项目是为创造独特的产品、服务或成果而进行的临时性工作。在有限的资源约束下，运用系统的观点、方法和理论，对项目涉及的全部工作进行有效地管理。即从项目的投资决策开始到项目结束的全过程进行计划、组织、指挥、协调、控制和评价，以实现项目目标。管理已明确需求，识别未明确需求，项目管理过程就是一个，不断地完成已识别德尔需求，不断地识别新需求的过程。项目需要整合的资源包括人力（man）、材料（material）、机械（machine）、资金（money）、信息（message）、科学技术（methodofS&T）及市场（market）等，通常7M。项目管理也是内外资源整合的过程。在项目管理中，及时是在同一件决策事件上，相关方的需求往往也是不同的，项目管理团队需要识别相关方的需求，对相关方的要求进行不断综合、平衡和折中，找见共同点和共识点，进行有效地决策和推进项目的进程。项目管理的各个时期都充满着各种矛盾、挑战和不一致，项目管理团队需要进行各种平衡管理。
人工智能能在项目管理过程中最大的应用是作为数据分析的工具，分析方法包括：专家判断（也是需要基于数据分析）、问卷调查、相关方分析、备选方案分析、亲和图、思维导图、系统交互图、原型法、多标准决策分析、标杆对照、项目管理信息系统、类比估算、参数估算、三点估算、自下而上估算、储备分析、模拟、关键路径法、进度网络分析、质量成本、历史信息审核、资金限制平衡、成本汇总、定性及定量风险分析、亲和图、因果图、流程图、直方图、矩阵图、散点图等等。如何驾驭好市面上已有的软件和数据库，结合商业智能（BusinessIntelligence，简称：BI），又称商业智慧或商务智能，指用现代数据仓库技术、线上分析处理技术、数据挖掘和数据展现技术进行数据分析以实现商业价值。
商业智能通常被理解为将企业中现有的数据转化为知识，帮助企业做出明智的业务经营决策的工具。这里所谈的数据包括来自企业业务系统的订单、库存、交易账目、客户和供应商等来自企业所处行业和竞争对手的数据以及来自企业所处的其他外部环境中的各种数据。而商业智能能够辅助的业务经营决策，既可以是操作层的，也可以是战术层和战略层的决策。为了将数据转化为知识，需要利用数据仓库、联机分析处理（OLAP）工具和数据挖掘等技术。因此，从技术层面上讲，商业智能不是什么新技术，它只是数据仓库、OLAP和数据挖掘等技术的综合运用。
可以认为，商业智能是对商业信息的搜集、管理和分析过程，目的是使企业的各级决策者获得知识或洞察力（insight），促使他们做出对企业更有利的决策。商业智能一般由数据仓库、联机分析处理、数据挖掘、数据备份和恢复等部分组成。商业智能的实现涉及到软件、硬件、咨询服务及应用，其基本体系结构包括数据仓库、联机分析处理和数据挖掘三个部分。
因此，把商业智能看成是一种解决方案应该比较恰当。商业智能的关键是从许多来自不同的企业运作系统的数据中提取出有用的数据并进行清理，以保证数据的正确性，然后经过抽取（Extraction）、转换（Transformation）和装载（Load），即ETL过程，合并到一个企业级的数据仓库里，从而得到企业数据的一个全局视图，在此基础上利用合适的查询和分析工具、数据挖掘工具（大数据魔镜）、OLAP工具等对其进行分析和处理（这时信息变为辅助决策的知识），最后将知识呈现给管理者，为管理者的决策过程提供支持。
提供商业智能解决方案的著名IT厂商包括微软、IBM、Oracle、SAP、Informatica、Microstrategy、SAS、Royalsoft等。
实施商业智能系统是一项复杂的系统工程，整个项目涉及企业管理，运作管理，信息系统，数据仓库，数据挖掘，统计分析等众多门类的知识.因此用户除了要选择合适的商业智能软件工具外还必须按照正确的实施方法才能保证项目得以成功.商业智能项目的实施步骤可分为：
（1）需求分析:需求分析是商业智能实施的第一步，在其他活动开展之前必须明确的定义企业对商业智能的期望和需求，包括需要分析的主题，各主题可能查看的角度（维度）；需要发现企业那些方面的规律.用户的需求必须明确.
（2）数据仓库建模：通过对企业需求的分析，建立企业数据仓库的逻辑模型和物理模型，并规划好系统的应用架构，将企业各类数据按照分析主题进行组织和归类.
（3）数据抽取:数据仓库建立后必须将数据从业务系统中抽取到数据仓库中，在抽取的过程中还必须将数据进行转换，清洗，以适应分析的需要.
（4）建立商业智能分析报表：商业智能分析报表需要专业人员按照用户制订的格式进行开发，用户也可自行开发（开发方式简单，快捷）.
（5）用户培训和数据模拟测试：对于开发—使用分离型的商业智能系统，最终用户的使用是相当简单的，只需要点击操作就可针对特定的商业问题进行分析.
（6）系统改进和完善：任何系统的实施都必须是不断完善的.商业智能系统更是如此，在用户使用一段时间后可能会提出更多的，更具体的要求，这时需要再按照上述步骤对系统进行重构或完善。
新时代项目管理的核心竞争力最终还是人才竞争，以最少的人，最大化利用人工智能，降低项目管理成本以及提高管理品质，达到项目管理的终极目标。
从软件开发到建设到物流金融，每个公司都有需要进行规划、管理和监督的项目。但是我们用来做这些工作的工具通常很复杂，是为专家设计使用的，并没有尽可能地对潜在的问题发出警告。基于人工智能的决策支持系统和自动化是否可以通过降低成本和错误，分析风险，提高工作效率或按时按预算完成工作，从而使项目更成功地完成?
根据实际的项目管理需求，基于人工智能技术的基础上，研发出符合现代化企业项目管理需求的智能化项目管理软件，以WBS架构带动项目计划与执行的全局掌控，以“动态管理，实时共享”的先进理论实现项目进度、成本、资源、绩效、风险等的有效跟进，解决项目管理过程中因信息滞后问题导致的项目延期或者失败的问题，提升企业项目管控的能力。
1.数据自动总结分析：
项目管理系统可以实现人一样的分析和思考，把原本人需要思考的东西，通过系统公式的方式输入系统，系统通过学习这些人为思考的过程，从而实现输入元素，自动分析并输出结果，用户可以根据个人分析的喜好，选择数据输出的展现方式（包括图标、报表等），供给用户数据总结分析。
2.预测承诺水平：
准时交货且不超出项目预算是项目实施的最好状态，规范化的承诺管理是员工工作责任追究的保障，从而避免员工由于各种不具有说服力的“接口”作为推卸责任的理由。项目管理系统把项目与规划要素与商业目标、战略、交付时间与资源、约束费用、法律义务联系起来并结盟。同时，能够自动追踪责任预计加强问责，捕获每个人的承诺行为统计资料供给机器学习，由系统预测每个人每个项目活动的依赖和承诺水平；并且，支持可交付成果的承诺–>履行/重议/违诺管理。
3.合理资源分配：
资源分配需要管理者有着清醒的大脑，列出所有事物与需要的人力、物力需求，进行资源合理分配，如果一个项目日程发生变化，资源分配需要重新处理。项目管理系统能够学习人类的技能，借鉴其发展、成就、流动性和偏好数据，学习依赖、风险与费用信息结合起来，为企业项目活动自动或者提供建议进行合理的资源分配。
人工智能的理解能力、判断能力、图像识别能力、数据传送能力等，是人工所无法超越的存在。一台机器不是取代一个人，而是取代上千上万人；并且，只需要花适当的电费即可24小时工作，便宜、精确、及时的工作处理能力。项目管理系统嵌入人工智能技术，突破原有的企业项目管理的局限，人工智能核心的深度算法和即时传送，解决人为数据处理的失误或者不透明交易问题，提高项目管理效益。
人工智能还可有助于工作自动化，让项目经理有更多的时间去实际管理。“现在任何一个行业中，在很大程度上，人工智能都是去处理那些枯燥乏味的工作，让人们把注意力放在机器无法完成的工作上。项目管理中的许多工作并不是数据处理，而是去做我们设定了明确目标的工作，让每个人都朝着同一个方向前进，协调一致。”
可以使用预测方式来细化调整项目执行工作，并减少失误。如果真的想用人工智能来改善项目工作，必须寻求一些方法进行实验和改进。这些做法将在未来五年使一些组织脱颖而出。（来源：CharlieLinSuccessBeautyWine1913）返回搜狐，查看更多
人工智能如何影响就业市场
导语：作为一种革命性技术，人工智能的发展与应用对经济社会发展变革的影响日益深入。在这一过程中，人工智能对就业的影响一直是社会各界关注的焦点之一。围绕这一问题，言之有理工作室采访了中国人民大学劳动人事学院院长杨伟国教授。他认为，人工智能的快速应用短期内会对就业造成一定影响，但从长远来看，其发展与应用不仅会创造更大就业空间，而且还会提高劳动者就业质量，在保障和创造就业方面发挥积极作用。
言之有理：一些人担心，人工智能的大规模应用会产生就业替代效应，减少就业岗位。对此，您怎么看？
杨伟国：人工智能的快速应用短期内的确会对就业造成一定影响。但从长远来看，以人工智能为代表的数字技术，通过在更高水平更大程度上赋能企业和劳动者来推动经济社会发展，并在这一过程中创造更大就业空间。首先，人工智能的发展推动智能化信息基础设施建设和传统基础设施智能化水平提升，并在这一过程中创造大量新就业机会。其次，人工智能的发展除了推动人工智能领域新兴产业发展、形成人工智能产业集群和创新高地，还能通过与各领域产业深度融合，大规模推动企业智能化升级，培育数据驱动、人机协同、跨界融合的智能经济形态，从而创造大量新就业机会。第三，人工智能在教育、医疗、养老、环境保护、城市治理、司法服务等领域的广泛应用，以及在准确感知、预测、预警等方面的深度应用，也会创造新的就业机会。最后，人工智能产业的发展以及人工智能技术的应用还会带动其他行业发展，既可以直接创造更多新工作机会，又可以通过促进经济增长间接创造更多就业机会，还可以从中衍生出许多新型行业而创造更多就业机会。
言之有理：除了创造更大就业空间，人工智能的发展与应用会对人们的就业质量造成什么影响？
杨伟国：人工智能的发展和应用，有助于为劳动者提供更多高质量的就业岗位，提升劳动者的创造力和成就感；帮助劳动者更加自由地安排工作、生活、学习和个人事务，不断优化调整学习方法和学习内容，以实现快速学习、高效学习，从而提高专业技能和工作效率，实现工作与生活平衡；通过人机协作赋能劳动者，帮助劳动者实现人力资本优化配置，提高劳动者的劳动自由度和舒适度。总之，人工智能可以赋能劳动者按照自身意愿以多种形式完成工作任务，帮助劳动者以最切合自身特点的方式学习新的专业技能，提高劳动者的就业质量。
言之有理：稳就业、保就业是当前统筹推进疫情防控和经济社会发展工作的重中之重，人工智能的发展与应用对稳就业、保就业起到了哪些积极作用？
杨伟国：突如其来的新冠肺炎疫情对我国经济社会发展带来前所未有的冲击，稳就业、保就业成为统筹推进疫情防控和经济社会发展工作的重中之重。在这一过程中，以人工智能为代表的数字技术显示出在保障和创造就业等方面的显著优势和巨大潜能，基于人工智能技术的新就业体系正在加速形成。比如，数字经济发展全面提速，智能化、科技型产品较快增长，远程办公、在线教育、网络问诊等快速扩张，无人零售、直播带货等新模式不断涌现，既有力支撑经济社会发展，又助力实现今年《政府工作报告》设定的就业目标任务。
言之有理：人工智能的发展与应用，从中长期看有利于扩大就业，但短期内不可避免会造成结构性失业，一部分人不适应劳动力市场需求变化。对此，应该如何应对？
杨伟国：面对人工智能的发展与应用对就业市场的影响，劳动者要做好心理准备与技能储备，相关管理和服务部门也要及时调整就业政策措施以适应科技发展进步与就业市场变化，推动实现人工智能技术发展应用与就业市场之间的协调平衡。
（言之有理工作室郑延冰编辑）
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