人工智能时代教师培训面临的挑战及应对策略 人工智能时代教育面临的挑战包括
人工智能时代教师培训面临的挑战及应对策略
JIAOSHI FAZHANZ智库观察当前，在云计算、大数据、物联网、互联网、智能识别等新技术新理念快速发展和经济社会需求的双重驱动下，信息技术疾步迈入智能化阶段。国务院于2017年7月发布了《新一代人工智能发展规划》，提出要发展“智能教育”。人工智能作为信息技术的更高发展阶段，会深层次促进教育教学改革与创新发展，进而给未来教师培训带来机会和挑战。因此，面对人工智能时代的挑战，教师培训应采取哪些应对策略，是摆在广大教师培训机构面前的紧迫课题。一、人工智能的概念、发展历程与本质特征（一）人工智能的概念人工智能（Artificial Intelligence），英文缩写为AI，是研究如何用计算机去模拟、延伸和扩展人的智能，从而设计和制造具有更高智能水平的计算机的理论、方法、技术及应用系统的一门新兴的科学技术。（二）人工智能发展历程1.孕育时期（1956年以前）人工智能的发展经过了相当长的孕育时间，从公元前384-322亚里士多德（Aristotle）提出形式逻辑三段论到20世纪30-40年代，数理逻辑和计算本质的思想的提出，为人工智能的形成产生了重要影响。从美国科幻大师阿西莫夫在1942年提出了“机器人三大定律”，基于生物神经网络的麦卡洛克-皮茨神经元模型于1943年诞生，到诺伯特·维纳在1948发表着名的《控制论——关于在动物和机器中控制和通讯的科学》，为人工智能的诞生奠定了坚实的基础。2.形成时期（1956-1976年）1956年夏天，人类历史上第一次人工智能研讨会在美国的达特茅斯大学举办，以麦卡赛、明斯基等为首的一批年青科学家第一次提出了“人工智能”这一术语，它标志着新兴学科“人工智能”的正式诞生。1965年，Feigenbaum专家系统（DENDRAL）诞生，它是世界上第一例成功的专家系统，它的出现标志着人工智能的一个新领域——专家系统的诞生。第一届国际人工智能联合会议于1969年召开，此后每两年召开一次；1970年，《人工智能》国际杂志(International Journal of AI)创刊。3.暗淡时期（1966-1974年）盲目乐观：1966年后，由于机器翻译、定理证明、跳棋程序、模式识别、通用解题程序（GPS）等的解决，使得科学家们欢欣鼓舞，使得科学界出现了对人工智能这一领域的盲目乐观，甚至预言2000年机器智能超过人类。但同时，人工智能在经历一段比较快速的发展时期后，很快就遇到了巨大困难：大脑约有10的15次方以上的记忆容量，现有的技术条件下在机器的结构上模拟人脑是不大可能的。由于人工智能研究遇到了困难，使得人工智能在20世纪70年代初走向低落。4.知识应用期（ 1970－1988 年）1972年至1976年，费根鲍姆研成功制MYCIN专家系统；1976年，斯坦福大学的杜达等科学家研制出地质勘探专家系统PROSPECTOR，实现了人工智能从理论研究走向专门应用，是AI发展史上的一次重要突破。5.集成发展期（1986年以来）1986年， Rumelhart， Hinton 提出多层感知机与反向传播(BP) 学习算法，该方式克服了感知器非线性不可分类问题，给神经网络研究带来了新的希望。1997年5月的深蓝计算机战胜了国际象棋大师卡斯帕洛夫。6.进入新世纪（2000年以来）而今，带感觉的机器人拥有近似人的感官功能，如用听觉、触觉来判断力的大小和滑动的情况。从实际情况的角度来讲，人工智能从开始以来，理论和技术日益成熟，应用范围不断扩大，可以预见，未来如影视人工智能时代教师培训面临的挑战及应对策略 □文/重庆市綦江区教师进修学校 人工智能时代高校思想政治教育面临的机遇和挑战
茶趣要从历届学生的基础数据入手，细致梳理，总结归纳，全面掌握学生的就业去向、招聘企业的基本要求等实情。3.1.2扎实法规，口中有理全面掌握就业指导基本理论知识和国家的大政方针政策，能够规范地解决学生就业过程中遇到的问题。3.1.3巧用方式，宣传有效变化传统就业宣传方式，如开展模拟招聘等方式为学生讲解就业知识。3.1.4总结分类，落实有力根据每位学生的基本情况，对学生进行归类，分情况开展就业教育与引导。3.1.5围绕中心，服务有心以学生为中心，发挥主观能动性，做到有品质的陪伴。3.1.6踏石留印，走访有恒坚定做好大学生思想政治工作的信心和决心，通过进课堂、进宿舍等多种方式拉进师生距离，全面了解学生，掌握毕业生心理动态。3.1.7走进学生，师生有情教学相长，充分地了解学生，促进成长，顺利就业。3.2就业指导是一个长期的、系统的工作，存在于学生大学教育的每一个阶段，需相互贯通，有机连接。对高职院校学生而言，完整的就业导向式教育可划分为新生入学教育养成良好习惯、大二专业指导提升专业素养技能和大三求职指导助力职业生涯衔接。分别开展的针对性教育活动为：3.2.1大一新生入学教育养成良好习惯：一次见面会、一次理论学习会、一次学业规划会、一次专业介绍会、一次经验分享会。3.2.2大二专业指导提升专业素养技能：一次达标督促、一次形势介绍、一次学习帮扶、一次心理疏导、一次竞赛指导3.2.3大三求职指导助力职业生涯衔接：一次简历修改、一次就业意向谈话、一次就业手续指导、一次就业满意度询问、一次毕业生服务。4模式成效4.1简历制作质量明显提升，持证率不断上升通过“1323”模式以及“7有5一”方法，系统性、创新性就业教育指导，我系2020届学生的简历制作技能明显增强，自我定位以及对目标岗位认知越来越清晰，简历质量得到很大提升；持证率也逐渐增长，达到62%。4.2就业率有所提升，学生就业满意度高通过对比分析2018届、2019届就业数据，发现在此就业导向式教育模式下，我系就业率有所提升，2019届整体率达到98.07%，呈现就业情况呈现协议就业率高；邮政企业就业率高；非订单生就业率高特点。在大一学年结束后，组织学生进行了线上就业指导满意度的调查，超过80%的同学表示对学年的一系列就业指导工作满意，说明该种就业教育模式贴合了我系学生的实际需求，能够系统化、分阶段地解决其面临的现实问题，能够为大多数人所接受。4.3就业指导的长效性和个性化增强，使得非订单的就业方向更明确传统的就业教育主要以课程体现，且都是分班分时段，以集中短学时、讲座形式完成，时间上有限性。而且课程内容是单向传授，学生参与度不高且交流不够充分。而通过“1323”模式，7有5一的就业指导方式，延长了就业指导的时效性，使其更加长效。线上和线下的结合，三个学年5个一活动的进阶性开展，使得辅导员能够持续指导学生在不同时期应重点把握的问题，实时了解各个学生就业思想动态，并给予意见或建议。4.4就业教育的系统性不断增强7有5一的工作方法，使得学生在接受就业教育时由浅入深，更连贯。大一学年的“5个一”活动，有针对性地与学生进行谈话交流，让学生在适应大学生活的基础上，实现自身角色转换，了解本专业的未来职业发展方向，根据自身兴趣确定人生职业生涯划。第二学年的“5个一”活动，我们辅导员督促学生加强专业知识学习，丰富自身知识储备，综合提升学生专业素养技能；第三学年的“5个一”活动，为学生更提供就业技巧指导，实施科学的就业职业发展方法训练，并使学生对国家及市场的宏观就业方向有所了解，对就业政策及创业政策有所了解，及时解决学生再大三进入社会之前的各种疑惑，提升就业技能，转变思想，帮助学生树立正确的职业价值观。参考文献[1]陈其专.刍议辅导员队伍在就业中的导向性.科技经济导刊[J].2019,(27):152[2]陈建军.叙事疗法在大学生就业指导工作中的应用与实践.就业指导新时代新挑战——人工智能下的设计教育人才培养
职教视点FOCUS新时代新挑战——人工智能下的设计教育人才培养文/周睿文摘 要：新时代背景下，以计算机技术为基础的人工智能发展迅速，深刻影响了劳动力就业市场的格局。就业市场的变化，使设计教育的人才培养模式也面临新的挑战。为了培养出优秀的设计人才，应紧随时代潮流，根据新的社会需求和时代发展特点，采取相应措施。关键词：人工智能 设计教育 人才培养人类社会对数字化和信息的依赖已达到无以复加的地步。新时代背景下，设计也发生了一系列显著的改变。现代的数字媒体技术将各类型的艺术作品转化为数据文件，以更方便快捷的形式进行传播。再者虚拟现实技术使设计形式变得多样。其可根据人的特点，制造仿真的三维立体环境，如同身临其境。这就使得设计形式逐渐走向虚拟化。我们并不真的需要建造出一栋房子，才能让人获得居住的体验。成熟的多媒体技术，更加真实地模拟现实，彻底实现了设计展现和沟通过程的无纸化。同时，现代社会足够的信息共享，个人化设计得到不断的重视。这些都归于发展到超出想象的计算机技术，仿佛一切都有可能，一切都再无限制。“阿尔法围棋”4∶1战胜人类职业围棋高手的背后，就是发展“恐怖”的人工智能。世人惊讶于人工智能的无所不能，也隐约担忧着未来人类的发展该何去何从。人工智能（Artificial Intelligence）是计算机科学中的一个领域，它企图了解人类智能活动的规律，从而生产出与人类智能类似的一套系统，以便代替人类完成相应的工作。目前人工智能的主要研究领域包括机器人、语言和图像识别、自然语言处理和专家系统等。人工智能的迅猛发展像一把双刃剑，任何人都无法准确预言它所带来的未来会是何种面貌。现代社会的一切都仿佛无法预料，只单纯地了解一门知识，一生只做一份工作的可能性甚微。近年来，劳动力市场形势下再高的薪资都难请到高素质的员工。经济发达的东部沿海地区率先开启了“机器换人”工程，推动着工业生产方式发生变革。这也给劳动力就业市场带来了前所未有的颠覆性变化。一、人工智能背景下的劳动就业市场变革1.劳动力就业市场的需求总量骤减机器换人是不可逆转的历史过程。在自动化的影响下，以更智能化的特性，颠覆了对于技术最基本的假设，机器和工人之间的关系发生了根本的逆转，机器不只是提高工人生产力的工具，这也是此次机器换人与以往工业革命机器代替人的本质区别。其次，机器换人是对劳动力的替代而非释放。机器“抢”走了某些行业中原本由人力承担的工作，是对劳动力直接简单高效的替代，且随着人工智能的不断演进，这种替代的范围和程度势必扩大。如今机器换人使从事日常工作的工人们的经济价值降低到雇主们花任何代价都不愿意雇佣的程度，整个经济向低劳动密集型转变，现在我们生产更多地产品，却只需要更少的的工人。2.劳动就业市场的就业结构矛盾激化面临我国经济社会的快速转型，经济结构和劳动就业市场深受创新驱动发展战略的影响，与此同时呈现出体力输出向高附加值的技术用工转变的显著特征。对个人而言，劳动者低技能和高综合素质的矛盾明显。机器换人所带来的实际效应是增加了高素质技术技能型人才的需要。根据国际机器人协会的资料显示，迄今为止，全球机器人装置增长最快的市场是中国。中国作为最具潜能的市场，一方面低技能的工作不断被自动化，另一方面涌现出大量知识性、技能型人才的需求。企业招人难与劳动者就业难的困境难以迅速发生根本转变，结构性失业和摩擦性失业的压力将会持续变大。总体的劳动力市场呈现出数量减少、要求提高的特点。设计人才市场不仅具有这些特征，而且呈现出特有的变化。优秀的设计需要设计者拥有专业的技能、丰富的涵养、独特的艺术品位以及全面统筹规划的能力。以往设计教育培养的人才，借助互联网资讯直接简单地照搬他人，做到“天下文章一大抄”。导致国内设计市场混乱、质量低下，相关的知识产权也得不到保护。人工智能发展迅速的今天，这样简单机械无法体现设计师创新的“设计”终会被取代。而在未来，将对设计师的综合能力提出更高的要求。二、人工智能背景下设计教育发展面临的挑战1.专业结构设计未能较好适应产业结构动态调整的需求专业设置是设计教育人才培养的前提，从专业编辑 强 音Copyright©博看网 www.bookan.com.cn. All Rights Reserved.人工智能时代大学生学习模式改革研究
人工智能时代大学生学习模式改革研究 随着人工智能技术的快速发展，各行各业都正在面临着巨大的变革和挑战，教育行业也不例外。人工智能将会对大学生学习模式进行深刻的改革，带来新的机遇和挑战。 首先，人工智能将会带来更多的个性化学习。传统的教育模式通常是一种“一刀切”的方式，无法满足不同学生的不同需求，而人工智能技术可以通过分析学生的学习数据和反馈信息，提供更加个性化的学习内容和教学方式，以实现更好的教育效果。 其次，人工智能将会为大学生提供更加丰富的学习资源。人工智能技术可以对各种教学资源进行统计和分类，将高质量的学习资源推荐给学生，包括学习视频、电子书籍、在线课程等等。通过这些资源，大学生可以在学校和在家里自主学习，提高学习效率和学习成果。 最后，人工智能将会对大学生的评估和考核方式进行改革。传统的考试和评估方式只能评价学生的知识水平，而人工智能技术可以综合评价学生的认知能力和学习能力，提供更加全面和客观的评估结果。这可以帮助学生更好地发现自身的优劣势，并及时调整学习策略和方法，以提高自身的综合能力和竞争力。 总之，随着人工智能技术的广泛应用，大学生学习模式将会发生深刻的改变。作为大学生，我们需要积极适应这种变化，将人工智能技术融入到学习中，以实现更加高效和个性化的学习效果。同时，学校和政府也需要重视人工智能技术在教育中的应用，并加大对相关技术和资源的投入和支持，以促进教育事业的可持续发展。 人工智能和大数据时代背景下的财务管理新思维
人工智能和大数据时代背景下的财务管理新思维 随着人工智能和大数据技术的不断发展，财务管理面临着新的机遇和挑战。在这个时代下，财务管理需要采用新的思维方式，才能适应时代发展的需要。本文就探讨人工智能和大数据时代背景下的财务管理新思维。 一、人工智能和大数据的应用 在当今经济中，大量数据的产生成为了一种日趋普遍的趋势。这些数据在企业运营中，包含着日常业务、决策、市场和客户等不同方面的数据。如何利用这些数据做出合理的决策，优化企业的运营效率，并为下一步的发展打下良好的基础，这是企业普遍需要解决的问题。 而人工智能和大数据技术的出现，为企业提供了全新的数据应用方式，使得企业可以更好的利用大数据，实现更精准的决策，并降低成本和风险，提高效率和业绩。其中，人工智能技术通过逐步发展，如深度学习、自然语言处理和计算机视觉等，已经为企业提供了更精确的预测、解决问题和优化方案。同时，人工智能技术也可以通过自我学习和优化提高效率，更好的适应不同行业和公司的实际情况。 二、财务管理下的新思维 在人工智能和大数据技术的推动下，财务管理也需要适应新的时代发展需求。财务管理需要部署更为高效的分析工具，对各种数据进行精准的分析，并通过有效的决策支持系统，实现更好的财务决策。 1. 基于数据的风险评估 通过人工智能和大数据技术的支持，财务管理可以更加准确的进行风险评估，进而了解不同阶段存在的风险点，及时采取措施。同时，针对特定的风险类型，可通过建立基于数据的模型进行识别和监测，提高企业的防范意识，降低损失风险。 2. 改进财务管理技术和流程 目前人工智能和大数据技术可以部署在财务管理的各个环节中，例如对账单自动识别、收入和支出监测系统等等。这样可以大量节省财务管理流程中的时间和人力，进而提高工作效率和准确性。 3. 高度自动化 新的技术使得财务管理的各个环节越来越自动化，自动化财务管理可以避免因人为错误而产生的人工错误。虽然现代企业在大多数方面都数字化了，但在财务管理领域分析和数据分析的自动化程度还有很大的进步空间。
版权声明：本文内容由互联网用户自发贡献，该文观点仅代表作者本人。本站仅提供信息存储空间服务，不拥有所有权，不承担相关法律责任。如发现本站有涉嫌抄袭侵权/违法违规的内容，一经查实，本站将立刻删除。
