人工智能在教育领域中的应用面临哪些问题和挑战
再比如说，可以了解你的学习能力的情况，可以对你的学习负担提供各种监测，当然这个是要遵循伦理，研究伦理的前提下，可以通过对你的数据和你的表情的分析知道你处在疲劳状态，处在轻生状态，这个在研究里面已经在做了，当然这个前提要尊重个人隐私、伦理的前提下，监测学生的上课状态。如果你过分疲劳，对学习效率很低的。
再比如说可以通过人工智能和虚拟现实结合，提供增强性的虚拟探究环境，供学习者进行探究，进行发现，比如再通过一个虚拟环境，可以回到两千年前去发掘那个时代的历史以及历史演化的过程，智能加虚拟现实结合。等等，人工智能可以在学习环境、学习过程上提供非常多的很好的支持。
第三，人工智能可以对学习过程的评价起到非常重要的作用。他可以分析出你在学习过程中对哪些知识掌握的情况，每个知识点上学科能力的情况，你的核心素养的情况，以及你的体质健康发展情况、心理健康发展情况，可以使得我们的教育评价从单一的学科知识的评价到全面的综合性的评价，可以使得我们的评价从以前只是期末一次考试变成过程性的评价，可以嵌入到你的学习过程中，对学习者进行一些评价，而且评价不仅仅是评价你的知识，还可以评价你的问题解决能力方面。
另外，这种评价可以使得老师的工作大幅度减轻。以前我们只是由人工来做各种各样的评分、观察，需要很大的工作量，现在人工智能可以由计算机进行自动测评，比如英语口语测试，现在已经产业化了，都已经实用化了，很多中考、高考的英语考试都是用实际的系统。
另外，英语作文的批改，现在基本上实用化了，在实验室里面，我们的问答题、论述题、作文题，这些主观题的批改，也已经取得了实质性的进步。今后这方面会取得实质性的突破。取得实质性突破以后，我们老师改作业，统计分数，这些工作就会大幅度降低。人工智能会在教育评价上发挥非常重要的作用。
另外，人工智能对教师的工作可以起到非常重要的作用，起到教师助理的作用。比如，智能出题、智能批改、智能阅卷、智能化的辅导，各种评价报告的自动生成，以及针对学生因人而异的给学生提供各种反馈，像现在我们老师面对一个班，可能面对40个-50个学生，他很难，以前很难做到每个学生都给个性化的反馈，因为他的时间精力不允许，他也不可能了解每个孩子的具体情况，但是现在基于人工智能的技术，我们完全可以了解到孩子在学习过程中存在的各种问题，在人工智能的帮助下，可以根据不同的问题，每个学生提供个性化的反馈，实现对学生个性化的支持，做到既具有规模化，又做到个性化，这是我们中国教育现代化2035所追求的目标。
中国教育现代化2035提出，我们要推进兼容个性化和规模化并重的教育。这个时候人工智能可以大幅度提高老师对学生个性化支持的一种能力，降低教师工作过程中的负担。
第五，人工智能还可以在我们的教育决策、教育管理，以及教育公共服务方面，起到非常重要的作用。比如，人工智能可以使得我们的教育公共服务，从面向群体到面向个体，比如政府，要提供教育公共服务，以前只能面对群体来提供，现在有了人工智能以后可以了解学生个性化的需求，通过网络提供个性化的教育公共服务，相比北京市，北京市有一个中学教师开放性辅导计划，这个计划就是我们在支持，在运行。
它的核心工作就是动员了10788个骨干教师常态性的在网上给学生提供一对一的答疑服务，以及直播课的服务，以及问题解答的服务，以及微课共享的服务。在这个过程中，每个学生在学校里面都有个性化的需要，这种个性化的需要以前是政府不解决的，而现在有了大数据，有了人工智能，有了互联网以后，可以使得政府可以购买教师的在线服务，给学生提供个性化内容的服务，使得我们教育公共服务更个性化。
第二，我们有了学习过程中的各种数据，以及我们办学过程之中的数据，可以使得我们的决策不再只是基于我们个体经验，而是有个体的经验加上科学的数据结合，人机结合的决策，可以使得我们的管理，我们现代教育的治理更加科学、更加精准，也更加符合我们现在民众利益主体，参与度越来越高的诉求，可以大幅度提升政府的现代教育治理的功能。
第三，还可以促进教育对各种环境的集成管控，可以实现把一些隐患的问题，在事情还没有发生之前就可以事先进行预测、进行管控。比如，刚才举的例子，校园外的一些不法分子，完全可以通过数据甄别出来，可以在一些事情上没有被发生之前就可以预测。再比如说校园的各种公共设施，如果出现了小的漏洞，小的漏洞完全可以及时通过人工智能技术集成联通以后，集成远程控制，及时发现。不是等小事情酿成大事情再进行补救，从事后补救变成事前监管，事前预警。实际上人工智能在这五个方面都可以发挥很多很多的作用。
主持人刚刚余教授听您在人工智能教育领域方面的应用非常广泛。但是可能很多人跟我有一样担心，人工智能现在在教学领域能发挥这么大的作用，未来会不会真的把老师取代了？和教师之间会存在一种什么样的关系？是合作还是相辅相承？
余胜泉
教师永远不会被取代。因为我们教师是促进人的成长，有两个职能，一个是教书的职能，一个是育人的职能。今后如果只是知识性的讲授，知识性的传授的工作，会越来越多的被人工智能所提高效率，但是完全取代是不可能的。因为人需要人和人之间的沟通，面对面的沟通，这种情感的沟通，和我们面对屏幕的沟通还是有差异的。
人永远不会取代。但是我们很多的讲课的效率，会大幅度提升。另外，教师除了教书以外还有育人，还有解决学生成长过程中的各种问题，这种问题的解决，需要人工智能来增强。教师在教育教学中非常重要的。我觉得教师和人工智能的关系，是一个相互赋能、相互增强的关系。
相互赋能是什么意思？教师的智慧会越来越多的转化为规则性的东西，使得人工智能具有教师的能力，把老师的个体智慧或者集体智慧转化为人工智能的能力，把人工变成了智能。
另外，人工智能也会赋能教师，教师利用人工智能可以提高，可以使得我们教师提高工作效率，而且能够做到以前做不到的事情，是一个相互赋能、相互增强的关系。人工智能首先是教学效率提高，比如说以前讲测考练，原来需要10个小时完成的事情，可能一两个小时就完成了，针对学生个性化辅导，作业批改。
现在老师一个人带三个班，每天都要改一百多份作业，这一百多份要认真改的话，要两三个小时，工作量非常大。如果今后人工智能发展了，完全可以让人工智能实现批改，实现批改以后可以给出你各种分析报告，每个孩子出现问题是什么地方，给他什么样的改进措施，都给你自动生成。你拿这个报告，可能比老师自己改效率还高，比你自己改还更好地了解孩子。通过这种方式给提高老师的工作效率，把原来需要花很多时间和精力的事情取代掉了。老师有更多的时间，更多的精力关注孩子的成长。心理、身心健康。
另外一方面，人工智能可以增强教师，就是可以使得我们老师做到以前做不到的事情。比如，举一个非常简单的例子，我们有个团队在做一个研究项目叫“AI好老师”，我们孩子在成长过程中，经常遇到各种各样的问题，比如说小的问题，打架、不守纪律、网络成瘾、过分崇拜明星、早恋等等这些问题，这些问题背后都是有教育学、社会学、心理学、生理学的一系列的原因，但是这些原因是很深的，一般的老师很难说把各种知识都很了解，我们很多老师、很多家长面对孩子出现这些问题的时候，总是简单地打骂或者简单的斥责，这样对孩子于事无补。
这个时候，像我们就做了一个项目叫AI好老师，我们建立了0-18岁儿童成长过程中常见的典型的问题知识库，以及每个问题背后的教育学、心理学、社会学、生理学这方面的原因，以及一些如何干预，对这些问题如何进行干预的优秀教师的案例，我们收集了优秀教师处理这些问题的案例，这样就会形成智能的系统。
只要和那个系统说，我的孩子早恋了，他会问你几个表现，如果你确认之后，他说这可能是早恋，他分析早恋的原因是什么，社会学、心理学的原因是什么，再给出某一个很好的老师处理过这个事情他是怎么和孩子沟通的，他可以把符合教育教学规律的案例，让老师学习。这样可以提高我们老师的育人的能力，提高家长和孩子相处的和谐程度，促进学生身心健康的发展。
再比如体质健康，现在儿童成长过程中的身体体质这些方面的发展越来越重要。除了知识以外，身心健康其实更重要，我们完全可以通过一些智能手环、智能肺活量的工具、智能跳绳工具，以及运动器材，会通过5G加上传感器以后，可以自动采集学生运动过程中的各种数据，把这些数据通过5G传送到云平台以后，就可以限定学生的心率、血氧、运动脉搏各种各样运动参数的常模数据库，有了这个数据库以后，可以对学生的运动知识、运动技能、营养情况、身体发育等这些方面的情况进行进一步的分析，分析可以发现学生在体质健康上存在哪些问题，或者哪一种体质类型，可以给出有针对性的运动处方的方案，也可以发现学生在运动中有哪些优势，从而增强他的优势。
我举这些例子就是想说明，我们很多教育中理想中希望老师能做到的事情，但是由于传统的时间精力以及能力的问题，我们做不到，现在人工智能可以增强我们教师，使得我们教师能够做到这些事情。人工智能和教师是相互赋能、相互增强的关系。
但是，虽然人工智能不会取代老师，但是会使用人工智能的教师会取代不使用人工智能的教师，我们教师还要主动适应互联网、大数据、人工智能时代新的技术的变化、新的技术的变革，不断进一步的学习，善于使用，关注最新的进展，希望老师能够努力把这些东西融入到他的日常教学中，从而提高自己的教学效率。
主持人
刚刚您说了很多人工智能和教师之间的互相赋能、互相增强的关系，随着人工智能的普及或者应用，对教师的压力是不是挺大的？教师之前可能只要备好课、教好学生，关心学生成长，现在要学习更多的人工智能方面的知识。人工智能在人才培养方面，我们是不是现在也是一个非常重要的环节？
余胜泉
人工智能的知识学习有一个渐进的过程，人工智能核心就是智力的自动化，像机械是我们体力的延长一样，人工智能是我们脑力的延长，可以使得我们人能够处理以前无法处理的复杂事情，实际上是提高我们老师的效率，适当的学习这些知识。像我们生活中，比如天天拿着手机录语音，那个复杂吗？不复杂。但是，背后的技术是很复杂的。
但是对于应用来说并不复杂。我们老师对人工智能的学习不要太担心。但是，你刚才提了一个很重要的问题，人工智能人才的培养。确实，人工智能人才的培养是我们国家和整个社会迈向智能时代的一个非常关键的地方。
我觉得，一是面向大众来说，我们要培养了解人工智能，未来会对我们的社会产生哪些影响，了解人工智能在现实生活中有哪些应用，这样理解这个社会的变化，主动拥抱这些变化，这是对非专业的人士。对一些专业人才，我觉得可能我们国家，一个是要加强人工智能的职业教育，在职业教育大力普及人工智能的一些技术，人工智能工程方面的工作。
比如要向使得人工智能的发展，今后数据处理是很重要的能力，数据收集、数据标记、数据关联、数据工程。第二，今后机器学习、机器训练，了解典型的各种机器学习的原理，以及它的训练的技巧、训练的方法。
另外，了解人工智能和各行各业，对各行各业特定的领域知识库的应用，以及应用系统的配置管理，我们要在职业教育里面大力加强人工智能专业的发展，让他能够很好地支持、管理以及推进人工智能在各行各业的应用，使他有序化。
另外，人工智能还要加强研究性人才的培养，大学里面研究性人才的培养。因为人工智能不是一天练成的，是一个信息科技在一个时间段内持续性发展的一个过程，智能爆发。智能爆发的背后是有成千上万研究者的智慧转化为我们生活中可以实际应用的系统，这个时候我觉得，在人工智能领域里面，高校的职责，一个是把我们信息科技，计算机相关专业办好，这是人工智能的基础。
另外，希望有一些有实力的高校多办人工智能的专业，尤其是研究性高校，这是推进技术往前进步的核心动力，需要有精英参与。另外，这个过程中，我们特别要避免计算机教学，或者人工智能教学、人工智能研究，以唯论文为核心，论文很重要，光有论文解决不了问题，一定要以解决实际问题，形成开源的系统。
像国外，计算机科学，很多大学做的那些开源的系统，对这个行业的发展，对这个研究的发展起着非常大的推动作用，但是在我们国家，这种有影响的，寥寥无几，而且不受认可，做一个几百万人用的开源系统可能还不如人家写一篇SCI论文，这是不健康的，因为这些东西最后使得我们纯理论化，对于整个行业、整个产业发展是不利的。
所以我们特别希望在计算机科学的教育，以人工智能的教育，要强调多结合实践，当然不是不发表文章，文章还是要，需要解决重大实际过程中去发文章，而不是为发文章而发文章，要解决重大实践问题，做出能够得到广泛使用，能够推动这个行业往前迈一步的应用系统，这样的话，才使得我们的研究和产业发展能够一步一步往前走。
我现在看到我们在北京市的一些中小学，他们已经开设人工智能课程了。现在在中小学开设人工智能课程，会不会太早了？
我也看到了，现在有很多学校开一些人工智能的课。还有一些企业专门编了中小学的人工智能课程。当然我觉得，在中小学，适当普及人工智能的常识是对的，但是有一些过于急功近利不值得倡导。我看过一套人工智能的教材，从三年级就开始开人工智能，很多词汇术语可能都不清楚，现在给他讲很复杂的知识，这是不合适的。因为这些知识，这个时候去学，同样一个东西理解，可能两三个星期才能明白这个词说什么意思，但是等到成年以后，可能只花两三个小时就能明白这个事情。
所以我不鼓励太多复杂的知识进入到中小学，但是适当的让小孩子理解人工智能对现实社会的变化的影响，了解人脸识别，可以做什么，了解各行各业里面应用的现象，就像我们了解汽车、飞机可以飞的道理。比如同样一个力，我们小学生也要学力的概念，但是只要知道力是相互作用的就可以了，但是到了大学就要了解力和力之间复杂的关系，甚至还要了解宏观的力和微观的力是完全不同的性质。
同样是讲人工智能，你对低年级的时候应该以浅显、形象了解为主，到了那些知识复杂算法还是应该到大学，到研究生阶段再去教比较合适。适当地让学生有一些体验性的活动，以结合信息技术课，寓教于乐，结合信息技术课，尤其是在小学，我不赞成系统开人工智能的课，但是可以让学生有感性的认识、感性的体验性的可以的。
但是概念体系和编程能力，并不见得要那么系统化。但是适当到了初中和高中的时候，结合信息技术课，因为本身信息技术课是有的，结合信息技术课适当渗透人工智能的知识，这是可以的，这是合适的。否则容易超前教学。现在什么东西都要往中小学渗透，中小学的负担太重了。
实际人的心智是有个发展的过程，当心智发展不全的时候，学一个东西花很长时间，抽象思维水平到了一定程度以后，花几个小时就学会了。要提高他到了成年以后的学习能力，小的时候要适当地给他留白，留空。让他不受过重的学习负担的压力。因为过分的学习负担的压力会造成学生学习的厌倦、倦怠，以及泯灭他的好奇心、求知欲，一旦一个孩子成长过程中，没有了好奇心、没有了求知欲，养成了功利性读书的习惯，对于他一辈子的成长都会起着巨大的障碍作用。
真正的杰出的人才都是具有很强的自学能力，很强的自律意识，很强的好奇心、求知欲在这里驱动，是内在驱动的，而不是外在驱动的。外在驱动，环境变化，有外在的驱动力弱了以后，基本就停滞不前，现在过分的学习负担过重，会对小孩子的好奇心、求知欲会起到压制作用，长期来说不好。
主持人
感谢余教授提出的中肯的意见。我们知道余教授所在的北师大未来教育高精尖创新中心是2015年成立的，到现在四年时间了，你们肯定也在致力于人工智能在教育方面的落地和研究，您觉得，通过这四年的努力和研究，有没有发现我们国家人工智能现在在我们教育领域当中会不会存在着一些问题或者挑战？
余胜泉
目前人工智能在实际应用过程中，还存在一些问题，我觉得代表性的可能体现在，一个是目前产业界对人工智能应用的场景过多的关注讲测考练，知识性的教学太多，都在用人工智能提高知识教学的效率，比如都在适应性学习，做题库，经典推荐，当然有一定作用，但是这个是对原来我们教学优势的一种强化，有时候强化的极致以后反而成了一些问题。
用人工智能进行应试教育方面做得比较多。我们其实特别希望人工智能不光是要做应试教育这方面内容，更多的需要人工智能在学生身心健康发展方面，学生体质健康发展方面，降低学生负担方面，帮助我们教育做科学决策方面，发挥更大的作用。应用场景一定要多元化、多样化。
比如我看到过一个美国的公司做的产品，给盲人做了一个智能手环，拿手在书上划，就能把书上的文字变成语音，让盲人也能听到，这种应用非常有价值，我们国家都是在搞知识性教育，原来学生做五道题，再给你做五道题，纯讲测考练的，这样就有点违背我们的教育教学的规律。这是第一个问题。
第二个问题，我觉得，目前人工智能还存在数据的问题。就是人工智能真正要发挥作用，需要有各种各样的学习数据，而且这个数据要贯通形成，有更多的数据才有更多的智能。形象地说，人工智能像汽车，数据就像汽油，没有数据，汽车就跑不起来。这种数据目前还存在着，一个是数据的孤岛，数据隔离的现象，每个系统都有各自的数据，数据没有融会贯通。
第二，数据使用的规范也存在问题。学习过程中的数据，涉及到孩子的隐私，目前隐私伦理在教育数据利用方面还缺乏清晰的规范，我觉得应该有这种清晰的教育数据利用的伦理和规范，尊重儿童身心健康以及个人隐私的前提下，合理利用数据。当然也不是说完全不用，完全不用会扼杀这个产业。一是数据贯通，一个是要遵循数据的伦理和规范。
第三个问题，人工智能还存在着技术上本身还有很大的发展。目前真正大规模使用的，像英语口语考试、英语的学习，以及英语作文的批改，这些方面做得相对成熟一些，智能教学，仪器教学装备有了一些。但是很多我们理想上问题的解决，还有待人工智能技术的进一步的成熟。这种成熟关键在于，一是要把人工智能产业界的技术人员和我们教育体系里面的人员结合在一起，形成交叉融合。
如果纯技术驱动，不懂教育规律，有时候就用技术强化我们教育中的很多违背规律的做法。实际上要在正确的教育思想、教育理念、教育规律下发挥技术所应该发挥的作用，一定要在遵循教育规律下不断地推进我们的技术成熟。这对于人工智能的发展也会起到非常重要的作用。
另外，人工智能还要避免两个极端思想。一种极端思想就是认为人工智能能做一切，什么问题都能解决。唯人工智能论。今后人工智能会取代老师，人工智能会取代学校，这都是比较简单的过分乐观的，像我们接触过原来一些企业界的，未来互联网会消灭学校，走了20多年，学校还很好，不可能的。
人工智能不会取代学校，也不会取代老师，不要过于乐观。另外，也要防止那些过于悲观。有些认为人工智能一点用没有，花架子之类的，也要防止这种过于的悲观。这两个之间要有些平衡，要防止这两个极端的事情。
另外，人工智能在用于一些关键性业务的时候，高利害业务的时候，可能还需要各种保障机制，像前段时间，印度就出了一个事情，印度的高考，由于它的高考阅卷系统出现故障，造成很多孩子都不及格，印度那段时间自杀了十几个，自杀了好多孩子，因为印度的高考是高利害的，和我们二三十年前一考定终身差不多，这也给我们启示。高利害的这些应用一定要慎重。比如说我让人工智能来阅卷，这个阅卷是高利害的，决定一个人的很大利益的。
这个时候我建议应该采用多种原理的技术，因为人工智能同样实现这个东西，可能有不同原理，不同原理的技术，比如我找三个产品来同样做这件事情。如果这三个产品都能够有一致性，这就比较稳定。如果有差异，这个产品好，那个产品差，有分歧的时候，这时候人工介入。这是比较科学的。在高利害的应用领域里面，还需要人机结合的思维方式。这种方式非常重要。
主持人
谢谢。今天非常感谢余教授和大家一起分享人工智能在我们教育领域目前的应用。包括我们未来还需要解决哪些问题，受益匪浅。非常感谢您。感谢大家收看我们今天的节目，下期见。
|来源：人民网
|美编：甄宏莉返回搜狐，查看更多
中小学人工智能课程指南
中小学人工智能课程指南（试用）
一、前言自1956年正式提出“人工智能”至今，人工智能取得了长足的发展，将深刻影响人类社会生活、改变世界。经过60多年的演进，人工智能发展进入新阶段，尤其是大数据、物联网和深度学习的日趋成熟，推动人工智能被广泛应用到制造、农业、物流、医疗、金融、家居、教育等诸多行业，引发经济结构重大变革，深刻改变人类生产生活方式和思维模式，实现社会生产力的整体跃升。2017年，党中央、国务院正式印发《新一代人工智能发展规划》，确立了我国新一代人工智能发展三步走的战略目标，人工智能的发展至此上升到国家战略层面。
在人工智能悄然走进千家万户的时代背景下，开展人工智能教育刻不容缓。《新一代人工智能发展规划》明确指出人工智能已成为国际竞争的新焦点，应广泛开展人工智能科普活动,实施全民智能教育项目，在中小学阶段设置人工智能相关课程，逐步推广编程教育。其目的是让学生了解身边快速发展的人工智能技术，认识到人工智能技术发挥的巨大作用，形成智能化意识，树立远大理想，成为智能社会的建设者和接班人。
在基础教育领域，人工智能教育已受到一定重视。2003年印发的《高中信息技术课程标准（实验）》将“人工智能初步”设定为选修模块，2017年印发的《高中信息技术课程标准（2017版）》将“人工智能初步”设定为选择性必修模块，并在必修模块中加入了人工智能典型案例，强调要加强人工智能教育。
2018年4月教育部先后印发《高等学校人工智能创新行动计划》和《教育信息化2.0行动计划》，对人工智能教育提出更明确的要求“在中小学阶段引入人工智能普及教育”，形成“人工智能＋X”的复合专业培养新模式。大力推进智能教育，开展以学习者为中心的智能化教学支持环境建设，启动“人工智能+教师队伍建设行动”，完善课程方案和课程标准，充实适应信息时代、智能时代发展需要的人工智能和编程课程内容。。
2018年10月31日中共中央政治局就人工智能发展现状和趋势举行第九次集体学习。中共中央总书记习近平在主持学习时强调，人工智能是新一轮科技革命和产业变革的重要驱动力量，具有溢出带动性很强的“头雁”效应。加快发展新一代人工智能是事关我国能否抓住新一轮科技革命和产业变革机遇的战略问题。要深刻认识加快发展新一代人工智能的重大意义，加强领导，做好规划，明确任务，夯实基础，促进其同经济社会发展深度融合，推动我国新一代人工智能健康发展。
相关文件的颁布，为新时期的人工智能教育提供了方向引领和政策支持。在此背景下，各地根据实际情况，在小学和初中开设与高中、大学相衔接的人工智能地方课程，形成自下而上的教育体系，帮助学生了解技术给世界带来的深刻变革，在头脑中播下人工智能的种子。这对推动国家人工智能的发展，对拔尖创新人才的培养，对科教兴国实现强国梦，都具有特别的时代意义。
二、课程性质与基本理念（一）课程性质中小学开展人工智能教育，能够锻炼和培养计算思维、逻辑思维，提升观察力、想象力、创造力、计算能力、动手能力、应变能力、表达能力、团队协作力、社交能力，这九大能力可以全方位得到锻炼。在中小学开展人工智能教育，旨在培养适应智能化社会需求的、具备良好素质与能力的新型人才。一方面帮助中小学生了解人工智能对现代社会的影响，关注相关前沿知识，发展人工智能意识和信息伦理道德；另一方面帮助他们增长技术应用技能，激发利用人工智能技术创建美好世界的情感。
中小学人工智能是一门实践性课程。人工智能无疑是当前信息技术应用领域中最“杰出”的代表。中小学人工智能课程的实施，需要从贴近学生日常生活的人工智能技术出发，让学生通过动手动脑等实践活动，了解和掌握人工智能技术的原理、方法和技能，尝试提出新问题、新思路、新办法，达到发展创新意识和提高解决实际问题能力的目的。
中小学人工智能是一门综合性课程。人工智能科学除涉及信息科学外，还涉及到脑科学、神经科学、认知心理学等。人工智能技术包含计算硬件、大数据、各类算法等多领域技术知识，广泛应用于各行各业。人工智能课程的学习，需要将信息、技术、数学、艺术等多学科知识进行有效融合，运用观察、体验、实践等多样化的学习方式，以促进综合素养的发展和提升。在知识领域和能力发展方面都需要处理好“分”与“合”的关系，努力提升学生整体认识，促进能力全面发展。
中小学人工智能是一门发展性课程。人工智能蕴含着旺盛的生命力，并带来无限可能。一方面人工智能技术自身处于飞速发展期，另一方面人工智能技术与其它学科的结合引发新一轮科技变革，因此中小学人工智能课程需要与时俱进，课程目标和内容设置应有一定的前瞻性、开放性和灵活性。
（二）课程基本理念
1.培养适应未来智能社会的高素质公民
人工智能推动了社会进步，智能社会正在向我们走来。我国基础教育的目标培养社会主义祖国的建设者和接班人，现在学生的素质和质量直接影响我国经济、社会的未来发展。课程标准面对网络和智能化工具不断普及的现实，培养学生对人工智能技术发展的敏感度和适应性，帮助学生了解人工智能基本原理、掌握人工智能常用工具，优化自己的学习和生活，提高服务社会的能力。课程标准引导学生理解人工智能技术应用过程中的人与社会关系、思考人工智能技术为人类社会带来的机遇和挑战、履行个人在智能社会中的责任和义务，帮助学生成长为有效的技术使用者、创新的技术设计者和理性的技术反思者。
2.普及普适普惠与学生的个性化发展相融合
中小学人工智能教育应该是普及教育，推进人工智能教育应避免陷入“精英”教育的泥沼。以人工智能、大数据、物联网为代表的新一代信息技术飞速发展，加剧了各地经济民生的不平衡，但中小学人工智能教育“不能落下一个孩子”。在各类学校科普人工智能知识、体验人工智能应用，利用人工智能提升教学效果、达成教育目标，能在很大程度上缓解教育不公平的情况。校内开设人工智能课程，人工智能教育进课堂，让学生都体验到人工智能带来的便利和挑战。同时鼓励支持把学有余力的学生招进社团，提升课程内容的广度、深度和问题情境的复杂度，为学科兴趣浓厚、学科专长明显的学生提供挑战性的学习机会。
3.选择体现时代性和基础性的课程内容
紧扣人工智能是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学的概念，结合人工智能研发的前沿知识与国际人工智能教育的发展趋势，引导学生学习人工智能技术的基础知识与技能，感悟人工智能学科方法与学科思想；结合学生已有的学习经验和将要经历的社会生活，在课程中嵌入与人工智能相关的社会现实问题和情境；结合数据加工、问题解决和信息系统操作的真实过程，发展学生的计算思维和设计思维，增强他们的智能社会责任意识，实现人工智能技术知识与技能、过程与方法、情感态度与价值观的统一。
4.采用实例剖析和项目化教学方式
人工智能课程内容涉及较多数学和逻辑学知识，而以概念为中心辅以范例的传统教学方式难免产生枯燥与乏味。因而从激发学习兴趣角度出发，同时也结合课程性质，可考虑于教学过程中尽可能简化繁琐的数学推导和定理证明，将重点放在解决问题的原理和思路上，并多讲解一些经典有趣的实例，通过实例建立起与知识点清晰的内在联系，既能锻炼学生的逻辑思维能力，亦可促进学习兴趣的提高。项目化教学有助于不同背景和知识基础的学生参与人工智能课程学习，多元化的教学策略可激发学生开放、合作、协商和注重证据的行动意识，运用计算思维形成解决问题的方案，促进基于项目的学习。
5.构建基于学科核心素养的评价体系
人工智能作为新一轮科技革命和产业变革的重要驱动力量，不仅是未来科技发展的必然趋势，更已上升为国家战略。鉴于人工智能的学科特点，课程教学的目的既是对相关知识的学习和掌握，更重要的是对学生独立思考、创新意识和解决问题能力的锻炼和培养。为此，课程考核与评价宜采用更加多元的考察方式，将学生视为课程教学的主体，以学生为中心建立自主、合作、探究的学习模式。利用多元方式跟踪学生的学习过程，采集学习数据，及时反馈学生的学习状况，改进学习，优化教学，评估学业成就，完善标准化纸笔测试和上机测试相结合的学业评价，针对专业能力较强的学生，可引导其完成案例分析报告或研究性论文。
（三）课程目标
中小学人工智能课程旨在培养学生的人工智能意识、技术创新思维、应用实践能力和智能社会责任。课程通过提供技术多样、资源丰富、融合发展的智能化环境，帮助学生从整体上较全面和清晰地认识人工智能，掌握人工智能的基本概念、基本原理和基本方法，了解人工智能研究与应用的新进展和新方向，认识人工智能在人类生产和生活中的重要价值，开阔学生知识视野，培养学生积极思考、严谨创新的科学态度和解决实际问题的能力，全面提升中小学生信息素养和适应智能社会的能力。
三、课程结构与内容
中小学人工智能课程的教学内容可分四个层面，即人工智能通识、人工智能技术、人工智能系统、态度与价值观。教学内容在小学、初中、高中三个阶段呈现梯度加深，如对人工智能的认识方面，小学阶段学生能够理解人工智能就是让机器去完成以前只有人才能够完成的智能工作，初中则要理解人工智能就是与人类行为相似的计算机程序，高中则要认识到人工智能是会学习的计算机程序，能根据对环境的感知，做出合理的行动，并获得最大收益。也就是，教学内容随着学生认知水平和知识能力的提高而逐步加深，对于人工智能技术和系统的了解与学习也是逐步提高的，这样才能形成与其相适应的伦理道德价值观。
（一） 人工智能通识层面
主要从对人工智能概念的理解、人工智能的起源与流派、人工智能研究应用现状三个方面进行教与学。小学阶段主要是认识生活中人工智能，知道图灵测试对机器是否拥有智能的判断；初中阶段要理解人工智能的基本特征，知道机器学习是机器获得知识的有效方法，了解人工智能的典型应用；高中阶段则要探究人工智能发展脉络，从不同的角度去研究人工智能问题。
表1AI通识层面
小学
初中
高中
1.1人工智能概念
1.1.1a人工智能就是让机器去完成以前只有人才能够完成的智能工作。
1.1.2a知道智能分为自然智能和人工智能，能区分自然智能和人工智能。
1.1.3a体验人工智能不同的表现形式：会看、会听、会说、会行动、会思考、会学习。
1.1.1b人工智能就是与人类行为相似的计算机程序。
1.1.2b知道智能是知识和智力的总和。能区分生物智能、群体智能、系统智能和人工智能。
1.1.3b了解人工智能的典型应用：智能家具、智能学伴、自动翻译、人脸识别、自动驾驶等。
1.1.1c人工智能是会学习的计算机程序，能根据对环境的感知，做出合理的行动，并获得最大收益。
1.1.2c知道人工智能需要机器具有感知、识别、认知、推理、判断、预测、学习以及行动能力，即思考与行为能力。
1.1.3c了解人工智能研究领域：机器学习、专家系统、计算机视觉、自然语言处理、语音处理、机器人。
1.2人工智能的起源与流派
1.2.1a知道达特茅斯会议。
1.2.2a知道图灵测试。
1.2.3a知道人工智能发展历史上的一些重大成果，如专家系统、深蓝、沃森、阿尔法围棋。
1.2.1b了解达特茅斯会议的主要成果。
1.2.2b知道中文屋实验与图灵测试原理。
1.2.3b了解人工智能发展各阶段的主要成果和遇到的难题。
1.2.1c了解达特茅斯会议主要参与者的主要成就。
1.2.2c了解图灵测试问题设计，学会向机器问问题。
1.2.3b探究人工智能三大主义和五大学派的主要观点、主要成就、代表性人物。
1.3 人工智能研究应用现状
1.3.1a知道人工智能分为弱人工智能、强人工智能和超人工智能。
1.3.2a生活中已经出现的人工智能产品模拟了人的部分智能，如扫地机器人、人脸识别门禁系统、教育机器人等。
1.3.1b人工智能的基本特征是有学习能力，能够通过自我学习来调整自己的行为。
1.3.2b目前人工智能存在两条技术发展路径：一条是以模型学习驱动的数据智能，另外一条是以认知仿生驱动的类脑智能。
1.3.1c人工智能加速发展，呈现出深度学习、跨界融合、人机协同、群智开放、自主操控等新特征。
1.3.2c人工智能是计算机科学、数学、自动化、生理学、心理学和哲学等相结合的学科，可以从不同的角度去研究人工智能问题。
（二） 人工智能技术层面主要从人工智能原理与算法、人工智能工具与产品、人工智能编程三个方面进行教与学。小学阶段主要熟悉图形化编程平台，知道有不同的编程工具，对编程和算法产生兴趣；初中阶段则应熟悉常用的开源硬件，从利用图形化编程平台进行编程，逐步了解封装后的Python编程语言，通过对需求的理解，有创意地设计解决方案；高中阶段则应具备基本的编程能力，具备一定的算法分析能力，亲历设计与实现简单智能系统的基本过程与方法。
表2AI技术层面
小学
初中
高中
2.1人工智能原理与算法
2.1.1a知道一些人工智能产品用来模拟人的行为，另外一些人工智能产品用来模拟人的思想，这些人工智能产品的灵魂是计算机程序。
2.1.2a针对一个具体的人工智能产品，能够指出其是模仿人的行为还是思想？是否具有学习的能力？
2.1.3a了解常用的编程算法，对编程算法产生兴趣。
2.1.4a掌握冒泡、选择和插入排序的算法，能够在程序中实现相关算法，实现列表数据排序。
2.1.5a掌握遍历查找及列表的二分查找算法，能够在程序中实现相关算法进行数据查找。
2.1.1b从海量数据中挖掘和发现知识，进而借助知识来指导人类的行为决策，是人工智能服务社会的一个重要方面。
2.1.2b针对具体的人工智能技术，能理解其实现过程，并利用程序模块实现该技术。
2.1.3b通过比较解决同一个问题的不同算法，体验算法效率的差别。
2.1.4b通过案例分析，理解二叉树的概念及其遍历的方法，初步掌握二叉树在搜索算法中的应用。
2.1.5b通过问题解决，掌握贪心、分治、动态规划、回溯等常见算法，并结合具体问题开展编程实践。
2.1.1c从实现角度而言，人工智能是运用数学模型设计求解算法，然后运行程序代码得到结果。推理、搜索和学习是人工智能实现所采用的主要方向。
2.1.2c针对某个具体的人工智能问题，能设计方案并解决该问题。对技术进行评估，探讨改进该技术的可能性。
2.1.3c理解算法的正确性、可读性、健壮性，掌握算法分析的一般方法和过程.
2.1.4c了解人工智能的核心算法，如启发式搜索、线性回归、K近邻算法、决策树、支持向量机、K均值算法、贝叶斯分类器、人工神经网络等。
2.1.5c能够针对限定条件的实际问题进行数据抽象，选择合适的算法编程实现、解决问题
2.2人工智能工具与产品
2.2.1a人工智能产品的开发可以采用现成的工具，不同的人工智能应用可以采用不同的人工智能技术和工具来完成。
2.2.2a一个具体的人工智能产品的开发需要不同的人工智能技术和工具来完成。
2.2.3a人工智能技术已经成功地应用在智能医疗、智能教育、智能制造、智能交通等多个领域。
2.2.1b人工智能技术的发展积累了大量的人工智能工具，这些工具利用程序设计语言实现，Python是目前最流行的人工智能编程语言。
2.2.2b近年来，机器学习，尤其是深度学习成为了人工智能应用开发中的重要工具。
2.2.3b不同的工具适合不同的应用。一些工具可以用于语音识别和图像识别，而另一些人工智能工具适用于自然语言处理。
2.2.1c不同人工智能工具在功能、性能和使用方式上各不相同。了解不同的人工智能工具的特性有助于针对具体任务选择最佳的工具。
2.2.2c人工智能不是单一技术或工具，一个完整的人工智能应用需要采用多种人工智能技术和工具，这些技术相互关联、协同工作。
2.2.3c能够使用合适的人工智能技术和工具来完成具体的人工智能任务，包括数据获取、数据分析和结果呈现。
2.3人工智能编程
2.3.1a掌握一种图形化编程平台的使用，知道指令模块、角色、背景、舞台、脚本，能够使用人工智能相关指令模块实现相应功能，体验人工智能。
2.3.2a掌握顺序、循环、选择三种程序结构，编写具有一定逻辑复杂性的动画、游戏、互动艺术脚本程序。
2.3.3a了解程序模块化设计思想，通过观察程序运行结果发现程序设计中的问题。
2.3.4a了解思维导图和流程图的概念，能够使用思维导图辅助设计，能够识别简单的流程图。
2.3.5a了解项目分析的基本思路和方法。能够根据实际问题的需求设计和编写程序，解决现实问题，创作编程作品，具备一定的计算思维。
2.3.1b熟悉常用的开源硬件，利用图形化编程平台或封装后的Python编程语言，设计能驱动开源硬件运行的程序。
2.3.2b认识基于开源硬件的信息系统的基本结构和一般设计流程。
2.3.3b理解并设计函数，理解程序模块化设计思想、原则和步骤，掌握基本的程序调试方法。
2.3.4a能够根据实际问题，设计并交流基于开源硬件的解决方案，具备一定的设计思维。
2.3.5b以STEAM教育理念为指导，利用开源硬件开展项目学习，理解并自觉践行开源的理念和知识分享的精神。
2.3.1c学习人工智能热门编程语言Python，能完成的输入、处理、输出操作，具备以函数、模块和类等形式抽象为目标的基本编程能力。
2.3.2c掌握jieba、Numpy、Scikit-learn、Matplotlib、wordcloud等第三方库，熟悉一种人工智能开源框架。
2.3.3c编程演示语音识别、自然语言处理、计算机视觉工作原理。
2.3.4c利用我国新一代人工智能开放创新平台，搭建简单的人工智能应用模块，并能根据实际需要配置适当的环境、参数及自然交互方式等。
2.3.5c亲历设计与实现简单智能系统的基本过程与方法，充分利用丰富的开源硬件和人工智能应用框架等资源，搭建面向实际生活的应用场景。
（三） 人工智能系统层面主要从系统工程、设计与开发、评估与维护三个方面进行教与学。小学阶段知道一个系统是由多个子系统组成，认识系统框架结构图，能够运行系统分析系统是否满足需求；初中阶段了解完整的系统设计过程，知道系统设计有多种方案，能够描述各方案的优缺点；高中阶段学会在多种方案之间进行权衡比较。则应熟悉常用的开源硬件，从利用图形化编程平台进行编程，逐步了解封装后的Python编程语言，通过对需求的理解，有创意地设计解决方案；高中阶段要初步掌握系统工程方法，知道人工智能系统通常需要在期望目标和限制条件之间进行权衡，能从不同系统设计方案中甄选合适的设计方案，并说明理由。
表3AI系统层面
小学
初中
高中
3.1系统工程
3.1.1a知道所有的系统都需要资源，且系统的各个部分协同工作以实现同一个目标。
3.1.2a知道许多系统都有子系统，它们由边界定义。许多系统是更大系统的一部分。
3.1.3a创建包含多个子系统的简单系统结构图或框架图。能够标识子系统，解释每个子系统的功用。
3.1.4a基于对每个组件功能的了解，建立一个简单的系统解决方案来完成一个目标。
3.1.1b系统是为了达到某些目标而设计的。系统中包含多个信息处理过程，并且可能使用反馈和控制。
3.1.2b知道系统可以相互作用，以完成比单个系统更复杂的功能和任务
3.1.3b通过逆向工程检查产品或过程，逐步将期分解，以确定其系统、子系统和组件，描述它们之间的相互作用，并画出数据流图。
3.1.4b比较一个简单系统和复杂系统的效率，重新设计一个系统解决方案，以完成相同的目标。
3.1.1c一个系统的稳定性取决于它的所有组成部分以及它们是如何。更复杂的系统趋向于需要更多的资源，更容易受到错误和失败的影响。
3.1.2c知道多数系统都被嵌入在更大的技术、社会、自然和环境系统中。
3.1.3c检查一个系统，预测它在给定情况下如何使用给定的一组输入获得输出。分析如果系统的组件或交互方式发生变化，其性能如何变化。
3.1.4c给定一个系统的目标和部分组件，实现一个中等复杂的系统解决方案。重新设计系统解决方案以优化效率。
3.2系统设计与开发
3.2.1a知道人工智能的系统设计是一个系统的、创造性的、反复的过程。
3.2.2a人工智能系统设计首先是确定需求和标准，即产品或系统的特性。
3.2.3a利用现有的工具和资源，构建并测试一个简单的模型，以确定它是否满足问题的要求。
3.2.1b了解系统设计通常有多种解决方案，不同的解决方案可能在某种程度上比其它方案好。例如一下解决方案可能更安全，而另一个方案可能花费更少。
3.2.2b知道人工智能系统设计通常受多种条件的限制，包括时间、资金、人力等资源。
3.2.3b系统设计包括识别和说明问题、需求或愿望；构思并选择解决方案；制作和测试模型或原型；结果评估；如有必要重新迭代设计过程。
3.2.1c了解系统设计时，需要对成本和收益进行系统的比较，并对系统设计进行优化。
3.2.2c人工智能系统设计通常需要在期望目标和限制条件之间进行权衡。
3.2.3c使用系统工程的方法来解决一个中等难度的人工智能问题，交流、沟通系统的设计过程。
3.3 系统评估与维护
3.3.1a人工智能产品需要以适当的形式进行维护，以便能正常使用。
3.3.2a根据系统设计目标，能判断人工智能系统是否处于正常工作状态。
3.3.3a在一个简单的人工智能系统中找出使系统不能正常工作的原因，并提出避免失败的方法。
3.3.1b人工智能产品必须定期维护，以确保正常运转。人工智能产品的运行应该是可监控和透明的，以便于随时对产品进行干预。
3.3.2b能使用智能故障诊断方法诊断设备中的问题，开发并测试各种修复方法。
3.3.3b认识到所有人工智能产品都有生命周期。考虑产品的整个生命同期是系统设计的一个重要部分。
3.3.1c考虑到成本和技术的现状，确定一个人工智能产品应该维护多久，以及什么时间应该重新设计，以消除频繁的故障，减少定期维护的需要。
3.3.2c使用逻辑推理（如故障树）和适当的诊断工具，分析系统故障，制定修复策略。
3.3.3c分析一个中等复杂的人工智能系统以确定可能失败的原因，找出最有可能的故障点，并推荐安全措施以避免失败。
（四） 态度与价值观层面主要从人工智能与社会、人工智能与人类、伦理道德与责任三个方面进行培养学生对于人工智能的态度与价值观。小学阶段知道人工智能的运用可能会对社会产生正面或负面的影响，可能影响社会公平与正义，带来法律方面的问题，需要有责任地使用人工智能产品；初中阶段知道人工智能是社会发展的产物，人工智能在替代许多现有人类劳动的同时，也会产生新的劳动需求。人工智能的健康发展应用需要制定完善的法律准则；高中阶段应该能够认识到隐藏在数据集中的偏见观点与算法歧视问题，思考如何避免人工智能技术应用带来的“数字鸿沟”问题，能够理解人机共存的伦理规范。
表4价值观层面
小学
初中
高中
4.1人工智能与社会
4.1.1a了解人工智能在社会生产、生活、工作、学习等方面的应用。
4.1.2a社会需求推动了人工智能产品、系统的开发与利用。
4.1.3a人工智能产品的使用会对社会产生正面或负面的影响，要避免使用人工智能技术对社会造成负面的、破坏性的影响。
4.1.4a人工智能应服务于全社会。当使用人工智能产品时，会涉及社会公平问题。
4.1.5a人工智能技术的应用可能会侵犯他人的权利，会涉及法律问题。
4.1.1b人工智能技术的应用已经渗透到社会的各个方面，对人们的工作和生活产生了巨大的影响。
4.1.2b人工智能是社会发展的产物。反过来，人工智能的发展又改变了人类社会的各个方面。
4.1.3b人工智能与传统产业相结合产生了新的产业，这些产业的重组和再造使得人工智能替代许多现有人类劳动，并产生新的职业。
4.1.4b需要构建合理的机制，使全社会都能受益于人工智能的发展。
4.1.5b不当运用人工智能技术会带来严重后果，甚至会触犯法律。
4.1.1c理解智能社会对人才的需求变化，具备在全球视野下审视人工智能发展的能力。
4.1.2c人工智能正在引发新一轮的科技革命和产业革命。
4.1.3c几乎所有技术都会对社会产生影响。为避免人工智能对社会带来重大负面影响，我们需要在限制条件下发展人工智能。
4.1.4c大数据和算法是人工智能的核心，但大数据资源被垄断掌握、算法歧视不透明，将导致社会不公正。
4.1.5c人工智能技术的健康发展和使用需要完善的法治体系来支撑。
4.2人工智能与人类
4.2.1a人工智能是对人类感知、思维和行为能力的模拟。
4.2.2a人工智能会给人类带来便利，也可能存在一定的危害。
4.2.1b人工智能已经在越来越多的具体领域超越人类，但与人类智能相比，还有非常大的差距。
4.2.2b结合特定的人工智能应用领域，分析说明人工智能与人类之间的辩证关系。
4.2.1c人工智能不仅能模拟人的感知和行为，也可以模拟人脑思维，并有可能会超越人类。
4.2.2c从技术发展的长期趋势来全面分析，人工智能可能给人类的未来带来的机遇和挑战。
4.3 伦理、道德与责任
4.3.1a不正确使用人工智能产品可能会伤害他人，知道哪些行为是对人工智能产品的滥用。
4.3.2a开发人工智能产品时，要有利于全人类，使用人工智能产品时要承担责任。
4.3.3a通过分析人工智能技术可能对人类存在的伦理道德风险，懂得负责任地使用人工智能产品。
4.3.1b不受限制地发展人工智能，它有可能会超越人类，产生自我意识，这可能给人类整体生存安全带来威胁。
4.3.2b人工智能产品有可能对人类社会造成危害，必须依照相关准则进行评估，需要规范地研究和应用人工智能技术。
4.3.3b从人工智能的开发、部署到使用各个阶段，讨论采取什么措施限制对人工智能技术的滥用。
4.3.1c人工智能技术的使用可能带来预期的和非预期的结果，这些结果对不同的人群可能是不同的，并且可能会随着时间的推移而改变。
4.3.2c能够意识到未来人工智能社会需要有新的伦理要求，能够理解人机共存的伦理规范。
4.3.3c分析未来人工智能的完全自主行为的模式（范式），以及将会引发什么样的伦理问题。
四、实施建议（一） 教学与评价建议
1.教学建议
由于人工智能技术的综合性、复杂性和交叉性，中小学阶段人工智能教学不能过分强调知识体系的完整性，而应该围绕信息技术学科核心素养和人工智能基本原理，以项目式学习为主要形态，把人工智能知识学习与技能培养融入到具体的项目学习中，通过翻转课堂等形式重构教学组织方式。
基于项目的学习是指学生在教师引导下发现问题，以解决问题为导向开展方案设计、新知学习、实践探索，具有创新特质的学习活动。项目学习很大程度上还原了学习的本质，这种基于真实情境的学习能促进学生对信息问题的敏感性、对知识学习的掌控力、对问题求解的思考力的发展。开展项目学习时，要创设适合学生认知特征的活动情境，引导他们利用人工智能技术开展项目实践、形成作品，在项目实践中整合知识与技能的学习，同时发展人工智能时代所需的创新、协作、共情等能力。
在项目学习、特别是开放性项目学习的过程中，学生是项目的设计者、实施者和项目成果的推介者，教师是学生项目设计和实施过程中的引领者和咨询者。在教学中，教师应淡化知识的单一讲解，鼓励学生通过自主探究解决项目中的问题，在解决问题的过程中整合知识学习，促进思维发展。教师要从“学会操作”的课堂价值取向转向“形成学科核心素养”的价值诉求，引导学生从实际生活中发现项目素材，培养学生的信息意识；在“尝试→验证→修正”的“试错”过程中，发展学生的计算思维；引导学生从自主寻求项目实施所需知识和技能的过程中形成数字化学习与创新能力；在项目成果的推介交流中，提升信息社会责任。
项目的开放性及解决方案的多样性，既能调动学生学习的积极性，激发学习兴趣，也能引发更多的生成性问题。在项目活动中，教师可以根据学生学习的需要，采用个性化教学的指导方式，既为学生提供自由创作的空间，又确保学生的个性化问题得到及时支持与解决。建议教师创建网络学习空间，通过知识详解、范例创作、常见问题答疑等，帮助学生解决一般性问题。通过组建互助小组，引导学生在交流互助中共同提升思维与能力，甚至可以将合作互助行为纳入评价范畴，引导学生开展更深入的交流合作。
项目式学习的实施过程如下：
（1）提出问题
中小学人工智能课程中的知识传授不能走大学生传统的教师讲授式的老路，而必须利用与学生学习生活紧密相关的问题来激发学生的学习兴趣，吸引其注意力，发挥其学习的主观能动性，这也可以促使学生将人工智能与实际生活联系起来。
（2）新知讲授
中小学人工智能教育的目标是使人更好地适应人工智能时代。因此教师在传授知识的过程中， 应该更关注学生人工智能思维的培养，同时进行人工智能伦理道德等方面的普及，而非仅仅要求学生进行复杂算法等知识点的学习掌握。比如在高中人工智能知识点“分类器”的讲述中，教师应该将讲授重点放在分类过程即特征提取、分类器的训练、测试应用这三阶段的实现原理、相互关系上，而非将关注点仅仅聚焦于训练算法，学生学习之后，更应该达到熟悉分类器工作思想、了解其在生活中应用的目标。
（3）实践探究
在每个知识点的传授之后， 应该紧接一个与之相关的、联系生活实际且难度适宜的项目来促使学生人工智能应用能力的发展，需要明确的是，实际的项目探究不能随堂练习化，学生必须亲历发现问题、解决问题的过程。比如关于分类器所涉及的基础知识原理讲授完成之后，教师设计一个以真实问题为主题的项目让学生展开分组协作探究。以花朵分类为例，要求学生自行制定项目实施流程，最终得到一个花朵分类器。教师作为探究过程中的辅助者，为学生提供训练集等探究所需的资源，考虑到时间因素，教师可以提供部分数据，但为了增强学生的体验感，可以让学生自行测量花朵数据来充实训练集。学生在实践探究的过程中，可以体会到不同训练算法训练出的分类器的差异，并通过分类准确率来选择出成效最佳的分类器。小组协作的方式使学生的社交能力、共情能力等都得到了发展，在项目实践中，学生势必会面临许多实际的、非良构的问题，其问题解决能力也会逐渐增强，同时学生的人工智能应用能力、对人工智能的定位认识也更加明晰，深刻体验到了人工智能技术带给学习、生活的影响，进一步激发了其学习人工智能的积极性，非常利于人机协同的未来时代。
（4）探讨交流
项目实践过后的探讨交流可以为学生提供一个很好的反思改进机会，学生可以互相交流自己小组在项目实践中遇到的各种问题及解决途径，也可以交流项目协作中的小组分工等问题，同时从其他小组中获得有益的经验，有利于下次项目的顺利开展，通过比对自己与他人的作品可以更加深化对知识的理解。最后，通过教师评价、小组互评、小组自评来对项目实施过程中的问题及最终的项目成功做出评价，学生获得反馈后可以进一步改进自己的作品，获得提升发展。
此教学模式可以根据教学内容灵活安排，教学内容可以是课程中的一章或是一节。教师根据教学内容合理安排课时，若是内容较多，则可在讲授基本知识后布置项目主题，让学生进行构思，下节课的时候再进行分组项目探究及分享交流。甚至可以安排一个以上的项目，一个作为基础知识巩固，一个作为拓展提高，只要把握人工智能课程培养核心目标便可。
2.评价建议
评价是中小学课程教学的有机组成部分，人工智能课程教学应基于信息技术学科核心素养展开。教师可以综合运用多种评价手段，在教学中起到有效导向的作用。评价的主要目的是促进学生的学习，改善教师的教学，完善教学方案的设计。评价方式要有利于学生学习、有利于教学开展。评价内容要从单纯关注知识与技能向关注学生学业成就转变，同时还要关注现实问题解决和团队合作等多种能力的提升。通过评价的合理实施，不断提高教师的教学水平，激发学生学习、应用人工智能知识与技术的兴趣，帮助学生逐步提升信息素养。
教育的本质是为了促进人的全面发展，促进学生的全面发展是现代教育评价应有的价值取向。在评价过程中，应尊重学生的水平差异和个体差异，要创造条件让学生甚至家长主动参与到评价中，增强学生自主评价的积极性。要以多样化的评价促进学生学科核心素养的提升，不能简单地以分数或等级来评估学生，要多采用表现性评价语言，注重学生在不同起点上的提高，而不仅仅是看重他们是否都达到了某一共同标准。
人工智能课程评价活动要根据评价的目的、要求、对象等进行设计，针对不同的评价目的，应该设计不同的评价情境。学业水平考试这类总结性评价，可采用纸笔测试、上机测试相结合的形式；一般过程性评价可通过课堂观察、学习行为分析、作品评价、档案袋资料采集等方式，从知识、能力、情感等方面全面衡量学生的学习状况，也可以作为学业评价的依据。
人工智能课程评价应尽快纳入到信息技术学业评价中，小、初、高三个阶段分别规定的基本教学内容与学业要求。学业水平评价要从多个维度设计合理的评价活动。情境要来源于学生的学习和生活，要从问题解决的过程与方法层面设计评价方案。
学业评价一般包括纸笔测试、上机测试等方式。纸笔测试和上机测试各有所长，适合不同的评价内容和目标，应相互补充、综合运用。纸笔测试的效率较高，适于短时间内对大量学生进行集中考核，适于考核学生对人工智能基础知识的掌握和理解，但不适于评价学生的实际操作技能。在设计纸笔测试试卷时，要控制选择题、填空题等客观题型的比例，适度设置和增加要求学生通过理解和探究来解决的开放性题目，如问题解决分析、作品设计等，以拓展纸笔测试在评价内容和评价目标等方面的广度和深度。上机测试是人工智能总结性评价中不可或缺的重要组成部分。上机测试可以评价学生使用人工智能技术工具的熟练程度，能够考查学生利用人工智能技术解决问题的能力。
附录1项目活动评价表示例
项目学习主题：
项目学
习过程
学科核心
素养达成
一级指标
二级指标
评价结果
支撑
材料
选定项目
从现实世界中选择明确的项目主题，形成对信息的敏感度和信息价值的判断力。
分析项目目标与可行性。
项目选题
从现实世界选择项目主题的能力。
化抽象概念为现实问题的能力。
对信息的敏感度和价值的判断力。
□优秀
□良好
□中等
□仍需努力
项目分析
分析项目目标的能力。
分析项目可行性的能力。
从现实世界发现项目素材的能力。
□优秀
□良好
□中等
□仍需努力
规划设计
组建团队与明确项目任务，体现正确的信息社会责任意识。
规划项目与交流方案。
项目规划
组建团队与明确项目任务的能力。
规划项目学习工具与方法的能力。
预期项目成果的能力。
□优秀
□良好
□中等
□仍需努力
方案交流
交流项目方案的能力。
完善项目方案的能力。
体现正确的信息社会责任意识。
□优秀
□良好
□中等
□仍需努力
活动探究
通过团队合作，围绕项目进行自主、协作学习。
开展探究活动，提升信息获取、处理与应用、创新能力。
团队合作
自主学习能力。分工与协作能力。交流与沟通能力。
□优秀
□良好
□中等
□仍需努力
探究活动
信息获取与处理能力。
探究与联想能力。
实践与创新能力。
□优秀
□良好
□中等
□仍需努力
项目实施
针对给定的任务进行分解，明确需要解决的关键问题，并采用人工智能的思想方法，在形成问题解决方案的过程中产生一系列思维活动。
完成方案中预设的目标。
工具方法
采用计算机领域的思想方法能力。
使用数字化工具与资源能力。
数字化学习能力。
□优秀
□良好
□中等
□仍需努力
实施方案
针对给定的任务进行分解。
明确需要解决的关键问题。
完成方案中预设的目标。
□优秀
□良好
□中等
□仍需努力
项目成果交流与评价
与团队成员共享创造与分享快乐，提升批判性思维能力与信息社会责任感。
评价项目目标与成果质量效果。
成果交流
清晰表达项目主题与过程。
与团队成员共享创造与分享快乐。
提升批判性思维能力与信息社会责任感。
□优秀
□良好
□中等
□仍需努力
项目评价
运用新知识与技能实现项目目标。
项目成果的可视化表达质量。
项目成果解决现实问题效果。
□优秀
□良好
□中等
□仍需努力
综合评价
□优秀□良好□中等□仍需努力
注：1．评价得分90～100分为优秀（A）；75～89分为良好（B）；60～74分为中等（C）；60分以下为仍需努力（D）。
2．综合得分=互评×30%+自评×30%+教师评×40%。
（二） 课程考核命题建议人工智能课程考核面向全体中小学学生，是对小、初、高各阶段学生人工智能基础知识和基本技能掌握情况的水平考核。课程考核应重视对学生知识、技能和问题解决能力的考查，注重理论联系实际，注重人工智能和社会、经济发展的联系，注重人工智能知识和技能在生产、学习、生活等方面的广泛应用，激发学生学习人工智能的兴趣，促进学科核心素养目标的达成。
课程考核建议应创设多种评价方式，如纸笔测试、上机测试、过程性评价等各占一定的比例，多途径采集学生准确的学习信息。建议纸笔测试占40%、上机测试占40%、过程性评价占20%。
基于学科核心素养测试的试题设计要从学生的认知规律出发，通过创设新的问题情境，在了解、理解、探究、运用等不同能力层次上对学生进行较为全面的考核。在命题指标设计时，除了难度、区分度、信度等常规指标以外，还要考虑情境、知识、素养水平等维度。
在设计试题内容时，要紧紧围绕人工智能课程学科的四个大概念：数据、算法、信息系统、信息社会，试题的设计既要使测试内容富有时代气息，反映社会热点，也要使情境设计贴近学生的生活经验。问题的引出要自然贴切，渗透人工智能综合实践能力的要求；问题解决过程中要突出对重点知识与技能的考查，在情境中考查学生对知识的掌握和对信息技术的理解与应用。在考查学生知识与技能的同时，也应融入对学习过程和方法的考查，判断学生综合应用人工智能技术的能力。
高中人工智能初步课程测试题示例
一、单选题
1.启发式搜索通常比深度优先、广度优先搜索的运算速度更快，原因是启发式搜索能够（ ）。
A．充分发挥并行计算的优势
B．搜索较少的结点
C．充分利用内存比磁盘快的优势
D．提高多核CPU的利用率
2.朴素贝叶斯是一种特殊的贝叶斯分类器，特征变量是X，类别标签是C，它的一个假定是（ ）。
A．各类别的先验概率P(C)是相等的
B．以0为均值，以为标准差的正态分布
C．特征变量X的各个维度是类别条件独立随机变量
D．P(X|C)是高斯分布
3.人工智能应用中，（ ）行为是有违道德规范的。
A．避免伤害他人
B．获取一切能获取的数据
C．尊重知识产权
D．尊重他人的隐私
4.根据是否需要标注数据，机器学习方法可以分为有监督学习和无监督学习。有监督学习中的训练集用于（ ）。
A．定量评价机器学习性能
B．估算模型
C．验证模型
D．定性评价机器学习性能
二、思考题
1.人工智能与计算机程序的联系和区别是什么？
2.某手机购物软件运行的时候，仿佛可以猜中用户的心意，向用户推荐他近期在搜寻的商品。人工智能在为用户提供个性化服务的时候，是否会危及个人的隐私安全？思考这其中是否存在人工智能领域的道德规范问题。
三、情景题
1.假设右图是一张城市公交线路图，任意两个公交换乘站之间如果有连线，表示它们之间存在可以往返的公交线路，连线上的数字表示所相连两个公交换乘站之间的距离。
（1）如果使用深度优先搜索求状态0到状态4的一条路径，我们可以用下表来模拟搜索过程。注意：在表中，节点的深度定义为它对应路径中状态转移的次数，如果多个未访问节点的深度相同，那么在本例中算法优先选择状态编号大的节点。
请仔细观察下表中各项内容的含义，根据深度优先搜索的思路，在下划线处填写适当的内容。
步骤
当前状态
当前未访问节点集合（用上划线标出下一个扩展节点）
1
0
深度1：{0→1，0→2}
2
2
深度1：{0→1}，深度2：
3
找到路径0→2→4
（2）假设图中各个状态到状态4的直线距离如下表所示。
表状态间的直线距离
状态
0
1
2
3
4
距离
22
23
20
14
0
试用A*算法求出状态0到状态4的最优路线。
2.某学校对入学的新生进行性格问卷调查，没有心理学家的参与，根据学生对问题的回答，把学生的性格分成了8个类别。请说明该数据挖掘任务属于分类任务还是聚类任务？为什么？并利用该案例说明聚类分析和分类分析的异同点。
（三） 教材编写建议
教材是课程标准的具体化，直接影响课程标准的落实，是实现课程目标、实施教学的重要资源。中小学人工智能教材的编写，要以社会主义核心价值观为导向，贯彻立德树人的根本任务；要注重人工智能课程特色和学生认知规律，培养学科核心素养，为课程的顺利实施提供保证。
1.教材的编写要依据课程标准，充分体现学科核心素养，重视继承和弘扬中华文化，理解和尊重多元文化；要有助于增强学生的民族自尊心和爱国主义情感，有助于树立正确的世界观、人生观和价值观。人工智能的知识内容更新较快，在编写教材时，要保证科学、客观、准确，使用通俗易懂而又严谨的语言解释学科的核心思想、基本概念和方法，使教材能提供学生未来发展所需要的基础知识和基本技能，达到培养学生科学态度和科学精神的目的。
2.教材要充分反映社会进步和科学技术发展的成果，将能够体现人工智能最新研究成果和发展趋势，以及有独特价值的创新内容、应用和案例写入教材，特别是能反映我国人工智能和智能社会发展新面貌的内容，体现科学性与前瞻性，引导学生了解人工智能的最新发展成果及在生活、学习的作用。
3.编写教材时，要充分考虑学生的身心发展水平和心理接受能力。教材的编写既要充分考虑学生已有的知识和经验，注意与有关课程的衔接（如数学、物理、通用技术等），又要难易适中，以“保证绝大多数学生通过努力就能够掌握”为原则处理好小学、初中、高中和大学的内容关系，避免重复，避免大学内容前置化。
4.教材的内容设计要密切联系实际，结合学生的现实生活和学习实践以及当地的社会发展，适度设置基于真实情境的学习任务、典型案例或研究性项目活动，以引导学生在动手操作、自主探究和解决问题的过程中将“学技术”与“用技术”有效融合，主动理解知识、掌握技能、发展能力。
5.鼓励编写有鲜明特色的教材，在满足课程标准基本要求及适应新型课程结构的基础上，编写出各具特色的教材，以满足不同教师和学生对多样化教材的需求。建议教材编写者在编写教科书的基础上，编写教学参考书和学生课外自主学习材料等，为教师的教学与评价、学生的自主学习提供全方位、立体化的支持。建议教材采用纸介质与电子介质相辅相成的方式，以实现教材形态的多样化，促进教学手段的更新。
人工智能应用中的安全、 隐私和伦理挑战及应对思考
隐私保护挑战
大数据驱动模式主导了近年来人工智能的发展，成为新一轮人工智能发展的重要特征。隐私问题是数据资源开发利用中的主要威胁之一，因此，在人工智能应用中必然也存在隐私侵犯风险。
数据采集中的隐私侵犯
随着各类数据采集设施的广泛使用，智能系统不仅能通过指纹、心跳等生理特征来辨别身份，还能根据不同人的行为喜好自动调节灯光、室内温度、播放音乐，甚至能通过睡眠时间、锻炼情况、饮食习惯以及体征变化等来判断身体是否健康。然而，这些智能技术的使用就意味着智能系统掌握了个人的大量信息，甚至比自己更了解自己。这些数据如果使用得当，可以提升人类的生活质量，但如果出于商业目的非法使用某些私人信息，就会造成隐私侵犯。
云计算中的隐私风险
因为云计算技术使用便捷、成本低廉，提供了基于共享池实现按需式资源使用的模式，许多公司和政府组织开始将数据存储至云上。将隐私信息存储至云端后，这些信息就容易遭到各种威胁和攻击。由于人工智能系统普遍对计算能力要求较高，目前在许多人工智能应用中，云计算已经被配置为主要架构，因此在开发该类智能应用时，云端隐私保护也是人们需要考虑的问题。
知识抽取中的隐私问题
由数据到知识的抽取是人工智能的重要能力，知识抽取工具正在变得越来越强大，无数个看似不相关的数据片段可能被整合在一起，识别出个人行为特征甚至性格特征。例如，只要将网站浏览记录、聊天内容、购物过程和其他各类别记录数据组合在一起，就可以勾勒出某人的行为轨迹，并可分析出个人偏好和行为习惯，从而进一步预测出消费者的潜在需求，商家可提前为消费者提供必要的信息、产品或服务。但是，这些个性化定制过程又伴随着对个人隐私的发现和曝光，如何规范隐私保护是需要与技术应用同步考虑的一个问题。
伦理规范挑战
伦理问题是人工智能技术可能带给人们的最为特殊的问题。人工智能的伦理问题范围很广，其中以下几个方面值得关注。
机器人的行为规则
人工智能正在替代人的很多决策行为，智能机器人在作出决策时，同样需要遵从人类社会的各项规则。比如，假设无人驾驶汽车前方人行道上出现3个行人而无法及时刹车，智能系统是应该选择撞向这3个行人，还是转而撞向路边的1个行人？人工智能技术的应用，正在将一些生活中的伦理性问题在系统中规则化。如果在系统的研发设计中未与社会伦理约束相结合，就有可能在决策中遵循与人类不同的逻辑，从而导致严重后果。
机器人的权力
目前在司法、医疗、指挥等重要领域，研究人员已经开始探索人工智能在审判分析、疾病诊断和对抗博弈方面的决策能力。但是，在对机器授予决策权后，人们要考虑的不仅是人工智能的安全风险，而且还要面临一个新的伦理问题，即机器是否有资格这样做。随着智能系统对特定领域的知识掌握，它的决策分析能力开始超越人类，人们可能会在越来越多的领域对机器决策形成依赖，这一类伦理问题也需要在人工智能进一步向前发展的过程中梳理清楚。
机器人的教育
有伦理学家认为，未来机器人不仅有感知、认知和决策能力，人工智能在不同环境中学习和演化，还会形成不同的个性。据新华网报道，国外研发的某聊天机器人在网上开始聊天后不到24个小时，竟然学会了说脏话和发表种族主义的言论，这引发了人们对机器人教育问题的思考。尽管人工智能未来未必会产生自主意识，但可能发展出不同的个性特点，而这是受其使用者影响的。机器人使用者需要承担类似监护人一样的道德责任甚至法律责任，以免对社会文明产生不良影响。
启示与建议
人类社会即将进入人机共存的时代，为确保机器人和人工智能系统运行受控，且与人类能和谐共处，在设计、研发、生产和使用过程中，需要采取一系列的应对措施，妥善应对人工智能的安全、隐私、伦理问题和其他风险。
加强理论攻关，研发透明性和可解释性更高的智能计算模型
在并行计算和海量数据的共同支撑下，以深度学习为代表的智能计算模型表现出了很强的能力。但当前的机器学习模型仍属于一种黑箱工作模式，对于AI系统运行中发生的异常情况，人们还很难对其中的原因作出解释，开发者也难以准确预测和把握智能系统运行的行为边界。未来人们需要研发更为透明、可解释性更高的智能计算模型，开发可解释、可理解、可预测的智能系统，降低系统行为的不可预知性和不确定性，这应成为人工智能基础理论研究的关注重点之一。
开展立法研究，建立适应智能化时代的法律法规体系
欧盟、日本等人工智能技术起步较早的地区和国家，已经意识到机器人和人工智能进入生活将给人类社会带来的安全与伦理问题，并已着手开展立法探索，如2016年5月，欧盟法律事务委员会发布《就机器人民事法律规则向欧盟委员会提出立法建议》的报告草案，探讨如何从立法角度避免机器人对人类的伤害。有效应对未来风险挑战需强化立法研究，明确重点领域人工智能应用中的法律主体以及相关权利、义务和责任，建立和完善适应智能时代的法律法规体系。
制定伦理准则，完善人工智能技术研发规范
当人工智能系统决策与采取行动时，人们希望其行为能够符合人类社会的各项道德和伦理规则，而这些规则应在系统设计和开发阶段，就需被考虑到并被嵌入人工智能系统。因此，需要建立起人工智能技术研发的伦理准则，指导机器人设计研究者和制造商如何对一个机器人做出道德风险评估，并形成完善的人工智能技术研发规范，以确保人工智能系统的行为符合社会伦理道德标准。
提高安全标准，推行人工智能产品安全认证
可靠的人工智能系统应具有强健的安全性能，能够适应不同的工况条件，并能有效应对各类蓄意攻击，避免因异常操作和恶意而导致安全事故。这一方面需要提高人工智能产品研发的安全标准，从技术上增强智能系统的安全性和强健性，比如完善芯片设计的安全标准等；另一方面要推行智能系统安全认证，对人工智能技术和产品进行严格测试，增强社会公众信任，保障人工智能产业健康发展。
建立监管体系，强化人工智能技术和产品的监督
由于智能系统在使用过程中会不断进行自行学习和探索，很多潜在风险难以在研发阶段或认证环节完全排除，因此加强监管对于应对人工智能的安全、隐私和伦理等问题至关重要。建议在国家层面建立一套公开透明的人工智能监管体系，实现对人工智能算法设计、产品开发、数据采集和产品应用的全流程监管，加强对违规行为的惩戒，督促人工智能行业和企业自律。
推动全球治理，共同应对风险挑战
人工智能的快速发展是全球各国共同面临的问题，应明确科学家共同体、政府与国际组织各自的职责，引导各国积极参与人工智能全球治理。加强机器人伦理和安全风险等人工智能国际共性问题研究，深化人工智能法律法规、行业监管等方面的交流合作，推进人工智能技术标准和安全标准的国际统一，使人工智能科技成就更好地服务于人类社会。
致谢：本研究受科技部改革发展专项“中国人工智能2.0规划编制”（2016GH010036）、科技部科技创新战略研究专项“重大科技项目和科技工程形成机制研究”（ZLY2015133）资助。
（责任编辑王丽娜）
作者简介：李修全，中国科学技术发展战略研究院，副研究员。注：本文发表在2017年第15期《科技导报》，欢迎关注。本文部分图片来自互联网，版权事宜未及落实，欢迎图片作者与我们联系稿酬事宜。
返回搜狐，查看更多
人工智能时代企业财务会计面临的问题及对策
刘心昱青岛大学
摘要：伴随信息科技的飞速发展，人工智能时代已全面来临，科学先进的人工智能技术被广泛应用于行业各个领域。与会计行业而言，人工智能技术的应用使得传统会计发生了巨大变革，借助人工智能大大节省了人力、提升了会计核算的精准效率，在感受到受益优势的同时也让我们看到了人工智能对传统会计行业造成的巨大冲击。本文从当前会计行业现状分析出发，提出人工智能对财务会计的影响利弊，并提出应对解决之策，以期促进会计行业积极顺应时代发展转型，借助人工智能实现会计领域的变革创新。
关键词：人工智能时代；企业财务会计；问题；对策
一、前言
当前人工智能的理论和技术日趋成熟化，其应用领域也在不断扩大，从教育到医疗、从科技到金融各个行业都受益匪浅。人工智能就本质而言，是对人的智力活动进行计算分析，通过计算机技术对人的思维信息过程进行模拟的一种智能行为，形成拟人、智能化的计算机系统，以此为人们提供更加人性化的智能服务，帮助人们完成智力工作。
从1987年到2017年，从美国首开会计智能化先河到财务机器人的出现，让人工智能在会计行业实现了质的飞跃。借助财务机器人实现会计自动化操作，替代财务人员完成一些重复性、规则性、结构化的工作，有效提升了会计核算工作，成为人工智能技术在会计行业发展的重要成果。财务机器人的出现无疑给会计行业带来巨大欣喜和变革，与此同时也对传统会计形成挑战和威胁。因此，致力于研究人工智能时代企业财务会计的问题，这是当前会计领域所聚焦的热点话题，值得我们进一步深思探讨。
二、当前财务会计行业现状分析
财务会计工作涉及到社会各个行业，近年来伴随经济的持续向好，国家对财务人员的需求量也在不断攀升，高校财会专业不断扩招，会计从业人员越来越多。2017年国家会计法规定会计从业人员必须持证上岗，会计从业资格证书成为了从事财务会计工作的第一道门槛。经统计了解，2019年我国各级会计人员比例差距很大，其中初级会计、中级会计人员占据了整个会计行业的90%以上，尤其是初级会计人员高达70%以上，而高级会计人员却极度缺失，特别是国家注册会计师更为短缺。从这些数据我们不难发现，会计行业人才两极分化严重，基层会计人员已趋于饱和状态。而在人工智能时代背景之下，会计从最先传统的人工记账向电算化靠拢，再到现阶段的财务软件系统的开发应用，经过科技的不断革新，会计信息化技术日趋稳定和成熟，现代智能化财务管理已然成为当前会计行业的发展新趋势[1]。
三、人工智能对企业财务会计的积极作用
（一）会计工作效率大幅提升
目前人工智能技术主要应用于会计核算方面，传统会计模式下会计人员需要做大量基础性工作，比如整理单据、审核单据、报销费用等，这些工作尽管简单但是重复性大、机械性强，会消耗大量人力和时间。而人工智能就可以很好地解决这一问题，实现会计业务数据的高速处理输入，账单、凭证的全自动生成，促进会计相关数据信息的加快生成、会计核算的效率提高；同时给会计人员减轻大量的工作负担，让他们具备更多的工作时间和精力去处理其它财务工作。
（二）会计信息准确率有效提高
人工作业是传统会计工作的基础，会计工作人员每天要处理大量原始凭证票据、登记录入等工作，由于纯人工操作很难保证百分之百的准确率，一旦出现人为差错，不但造成返工、加剧工作量，还会影响正常工作进度。同时，由于每个人的财务水平、业务能力不同也会影响财务工作的效率和质量。那么，在日常会计工作中应用人工智能，则可以有效规避这类问题，通过人工智能减少人工操作，简化业务流程，会计数据的录入输出更为规范化，有效提高会计信息的准确率，还能规避人为操作情况下可能发生的信息造假问题。比如，使用财务机器人扫描增值税发票，系统自动设置后能够快速查验发票并将结果登记录入表格中，会计工作人员则可以直接将其转移税务部，通过财务机器人自动访问发票选择确认平台，下载增值税发票批量勾选文件，对比发票清单予以匹配并判断可否认证抵扣，再将所勾选发票批量整理上传导入到发票选择确认平台中进行抵扣进税。再如，通过人工智能操作费用报销业务，在所设定程序中填写步骤提交表单，经财务机器人严格审核，确认发票是否真伪、有无签章等，这样不仅规范了报销业务流程同时提高了会计信息的准确性。
（三）助推会计行业升级转型发展
在会计行业实现电算化的发展模式下，现在所有企业基本都有引用财务软件系统开展工作，有效改革了传统会计工作模式下的各项会计工作，如审核单据、编写凭证、登记账目、编制报表等。尽管所有的工作效率都有所提升，然而其财务信息却仍然缺少一定的时效性，无法满足企业对财务信息的及时需求。在人工智能背景下，企业的会计核算不再是单一化模式，完全可按照信息使用者的需求将业务和账务相结合，形成对应指标的财务报表，及时反馈出动态化的财务信息数据；还能按照信息使用者的偏好习惯提供个性化财务报告；尤其是能够更为全面深入的分析并处理会计数据，提高数据信息的高质高效，使其转化成企业重要的财务信息，帮助企业实现科学决策[2]。这些都助力推动了会计行业的升级转型发展，让会计工作更好地适应社会发展需求。
四、人工智能时代企业财务会计面临的问题
（一）会计信息安全风险提高
将人工智能应用于现代企业的日常财务会计管理工作中，提高了财务信息数据的分析处理能力，但同时也提高了数据的安全风险性。在人工智能背景下，财务数据达到数字化存储条件，与传统保存形式相比，数字化存储所容纳信息量更大，也更方便财务人员进行查询和使用。然而，它也存在一定的弊端，数据系统如防护措施不强，很容易遭受黑客系统的侵袭，数据在输出输入的过程中受到恶意拦截，极易造成信息的外泄，严重情况下致使重要的商业机密丢失，给企业造成无可挽回的经济损失。所以，企业在使用人工智能开展财务会计工作时一定要增强数据的安全防护，加大防护级别和力度，防范于未然。
（二）会计人员职业需求提高
在传统固定式会计工作环境中，大部分会计从业人员日复一日进行着重复性、机械性、低难度性的基础工作，而人工智能时代的来临彻底改变了这一现状，在大跨步提高常规性会计工作效率的同时，也预示着未来将有大量的一线财务工作者面临着失业再就业的风险。作为一名财务人员，要想在残酷激烈的时代竞争中站稳脚跟，则必须要满足当前社会对其提出的新标准高要求。人工智能技术的产生和应用，改变了传统会计行业的运作模式、核算方式，促进了行业升级转型，将财务工作者从重复机械化的工作中挣脱出来，使他们能够具备更多时间和精力去处理一些有分析战略性、高附加值的工作，实现传统会计向管理会计的有效变革，在企业财务预测、分析调控以及投资决策等方面发挥出专业优势和价值[3]。因此，在会计领域只有不断加强自我职业技能和水平，掌握现代化办公能力，才能适应会计行业的用人需求，不至于被竞争淘汰掉。
（三）会计人员结构需求改变
鉴于人工智能对企业财务会计工作的积极影响，也预示着未来企业所需的传统会计人员将逐步减少，大批从事基础会计工作的人员要寻求新的生存能力；同时在会计领域，将对掌握财务相关知识同时具备技术研发维护能力的高端复合型人才求贤若渴，综合应用型人才的缺口随之将不断扩大。因此，未来会计行业对人才需求的变化，必定会影响整个行业的会计人员结构产生变化。
（四）人工智能系统管理问题复杂
应用人工智能开展企业财务会计管理工作尽管益处多多，但同时在实际运作中也会产生一些较为棘手的问题，例如财务机器人在处理实际会计工作时，可能因系统错误影响财务工作、致使财务数据出错，给企业及客户造成经济损失，同时法律责任的主体无法明确追究，究竟是技术研发人员还是财务机器人本身的问题无法确定，人工智能系统管理方面没有一套行之有效的范式依据。所以，要如何管理人工智能系统也是会计行业亟待解决的问题。
五、人工智能时代企业财务会计的应对策略
（一）积极转变传统会计理念
在人工智能时代，人工智能技术的应用给企业和财务人员同时带来了机遇和挑战，总的来说利更大于弊，我们也因此看到了会计工作的高质高效运行，还有一些会计从业人员顺应需求作出的积极转变。在此形势下，作为会计人员首当其冲要尽快转变个人思想，改变传统的会计工作理念，充分认识到行业和形势的需求，明白现代会计工作的内涵，加强财务相关工作业务的学习，尽可能多的掌握一些经济管理、计算机应用等领域相关知识，打牢自身的会计业务处理能力，提升财务分析、预判、管理能力，以更扎实的财务理论和技能基础应对人工智能时代的挑战[4]。
（二）由传统会计向管理会计转型
1.提升企业财务队伍业务能力
企业首先要对财务部门组织架构进行优化调整，重新定位财务工作范围和职责，调整财务人员的岗位职责体系，对原有的财务人员进行岗位分类分工。需要注意的一点是职能定位必须要以创造管理价值为核心，才能从传统核算会计向管理决策会计转变，将财务工作的重心调整到企业财务预测分析、控制决策层面。因此企业必须要实现三个方面的转型，这其中包括财务工作内容、财务业务手段、财务工作人员的全面转型，切实提高企业财务部门的决策支持、风险管理、统筹规划能力。同时，财务工作者应深入业务部门参与过程管控，跟进执行情况，保证目标的达成；提高财务工作的前置性，构建事前分析、事中预警、事后核算反馈的全闭环财务管理模式。此外，要进一步增加财务信息化的建设，按照企业业务部门的管理需求，及时、有效、精确的为其提供财务数据的决策支持。有必要的前提下企业可另设管理会计岗位，提高企业财务管理能力。
2.重新梳理企业流程制度
在传统会计模式下，会计工作处于一种局部性、被动化状态，这种事后核算的会计形式不利于企业实现财务预测。为改变这种局面，企业必须重新梳理业务、财务的工作流程，构建财务事前预测、事中预警、事后反馈的流程，将其融入进业务流程的每个阶段，将财务管理覆盖到整个业务链，建立企业内部管理会计体系，其中涵盖有财务核算、成本控制、资金管理、预算分析、资产管理、合同管理、绩效管理等各个方面，促进企业财务管理体系和企业相关业务相互结合，让财务和业务两大部门形成合作关系，为企业各项业务的经营提供精确有效及时的财务信息和指导意见[5]。
3.积极推进业务和财务的融合
将传统会计向管理会计转型发展，企业将一部分财务人员从原来单一的工作中脱离出来，让他们参与到企业经营管理中。实施具体操作流程如下：首先将财务和业务部门相融合，让财务人员深入了解业务环节，充分了解企业的业务模式、流程以及产品相关知识；其次优化业务流程，财务人员通过业务单据收集并存储业务相关数据；最后再对业务数据进行分类加工、整理汇总，最终形成一份完整详尽的经营分析报告。经过以上的财务介入操作，对业务施行全程监控，为企业运营管理人员提供及时准确的预算监管、经营分析、决策数据，全方位参与到企业的日常经营管理之中，实现财务价值的提升【6】。
4.强化内部培训和专业人才引进
企业要想获得管理会计的全面转型，首先要对现有财务人员进行强化培训，提高他们对管理会计的认知和技能，积极鼓励他们报考管理会计师证，加强理论和实践的相互结合，并从现有财务人员中遴选一批重点培养对象进行特别培养；其次要在企业内部进行一定宣传引导，让公司的管理人员能够了解一定的管理会计知识，明白管理会计在整个企业的关键影响，引进有经验和资质的管理会计人才。通过内抓外聘双管齐下扩大企业财务管理能力，提高财务人员职业素质，为企业实现管理财务夯实人才基础。
5.充分利用信息化手段
财务工作要实现转型发展，信息化办公是必要途径，通过信息化技术实现信息数据的深度挖掘，让企业实现合理预算、集中管理、成本控制、风险管控、资产管理、财务报账等工作的有机融合，同时还可为企业运营决策提供价值参考、数据支撑，极大化的提升财务管理的效能。企业建立办公自动化系统（OA系统），对企业资源计划系统（ERP系统）进行升级，构建ERP云端系统，将OA系统与ERP系统连接，从而实现数据的自动传输，保证信息数据的同时同步和精确化，以此形成财务共享平台，促使财务和业务实现融合并进，进一步提升企业价值。例如OA费控系统的应用，可以直接进行网络报销、实现无纸化办公，解决纸质单据面对面报销问题，即便是跨区域也能完成网络审核报销流程，提高财务报销工作的效率。故此，做好信息系统功能建设将为企业向管理会计转型提供有利条件。
（三）增强企业会计信息安全防护
企业要增强会计信息安全防护意识，组织财务工作人员参与网络使用安全问题的有关培训，提高员工对信息的甄别能力、规范员工操作流程，尽量规避因个人工作失误导致的出错问题；其次，企业可成立网络维护部门或外聘网络维护专员，定期为企业的网络进行检查、维护并更新，增强网络的安全性，及时解决黑客入侵、信息拦截威胁等问题，保障财务信息数据的安全性。此外，企业应构建财务信息安全预警机制，做到防控在先、预警在前、管控有力。
（四）完善人工智能监管系统
在大数据时代，人工智能所能搜集的数据更为广泛，在目标信息之外还可能触及到一些非必要信息，可能侵犯到他人隐私或知识产权问题。为规避此类现象，则要在应用中构建相对透明公开的人工智能监管体系，将应用问责制与应用监管相统一，对人工智能的设计算法、产品研发、成果应用的全过程予以监管。同时，有必要监督应用人工智能产品的企业自觉自律，平时在管理上加以监管，构建良好的企业文化机制，重视企业长远规划发展，加强对恶意侵犯他人隐私、滥用信息数据、违背职业道德等行为的惩戒措施。
六、结束语
伴随科技不断创新发展，未来人工智能技术在财务会计领域的应用只会越来越广泛、越来越普及。作为企业和会计从业人员，应该积极转变理念，顺应新时期会计行业的变革创新，主动引入人工智能应用于企业财务管理工作中，财务人员更要积极学习新观念、新知识、新技能，提高自身职业素养和专业水平，加强管理会计意识和能力，以求适应企业对财务人员的用工需求，为企业发展获取长远经济效益贡献财务管理支持。
参考文献：
[1]曾靖.新时代人工智能对财会工作的影响及对策研究[J].福建质量管理,2020(06):76.
[2]王赟.人工智能对会计行业的影响[J].现代营销,2020(06):208-209.
[3]朱玉梅.人工智能时代企业财务会计面临的问题及对策[J].商场现代化,2019(10):127-128.
[4]王贺.人工智能时代企业财务会计向管理会计的转型研究[J].环球市场,2019(36):70,72.
[5]刘春红.浅析企业财务会计向管理会计的转型[J].经营者,2020,34(9):169-170.
[6]朱石玉.人工智能发展对会计行业的影响及应对措施[J].江苏商论,2020(08):37-40.