人工智能促进教育变革创新
通过云平台布置电子作业，利用数据分析课堂上学生学习行为，推进学校管理流程迈向数字化……前不久，2022国际人工智能与教育会议在线上举行，来自全球数十个国家的政府官员、专家学者、一线教师、企业代表等相聚“云端”，畅叙人工智能时代教育发展图景。
作为引领新一轮科技革命和产业变革的重要驱动力，人工智能催生了大批新产品、新技术、新业态和新模式，也为教育现代化带来更多可能性。习近平总书记强调，“中国高度重视人工智能对教育的深刻影响，积极推动人工智能和教育深度融合，促进教育变革创新”。国务院印发的《新一代人工智能发展规划》，明确利用智能技术加快推动人才培养模式、教学方法改革；教育部出台《高等学校人工智能创新行动计划》，并先后启动两批人工智能助推教师队伍建设试点工作；中央网信办等八部门联合认定一批国家智能社会治理实验基地，包括19个教育领域特色基地，研究智能时代各种教育场景下智能治理机制；科技部等六部门联合印发通知，将智能教育纳入首批人工智能示范应用场景，探索形成可复制、可推广经验……“人工智能+教育”不断碰撞出新的火花，为教育变革创新注入强劲动能。
“人工智能+教育”，应用就在身边。音乐课上，虚拟数字人“元老师”跨越时空限制，带领多所学校学生同唱一首歌；体育课上，学生开始跳绳项目测试，智能终端上实时显示心率变化、跳绳次数、平均速度等数据。技术改变课堂，潜力无限。比如，借助虚拟现实技术，学生能够模拟穿上太空服行走在宇宙，感受浩瀚星河的魅力；通过增强现实技术体验川剧变脸，平面的课本知识变得可感可知。现实中，越来越多的学校已经开设或准备筹备人工智能教育教学活动。
“人工智能+教育”，变革教育生态。教、练、考、评、管各环节均有人工智能辅助，让教师教得更好；虚实融合多场景教学、协同育人，让学生学得更好；海量线上数据和逐渐强大的算力，让学校管理更加精准。此外，在人工智能支撑下，优质数字教育资源跨越山海，推动教育更加公平、开放。在西藏墨脱县，得益于多媒体器材配备到雅鲁藏布大峡谷深处、“智慧课堂”全覆盖，门巴族孩子小学入学率实现100%。
我国发展“人工智能+教育”具备良好基础和独特优势。比如，语音识别、视觉识别等技术世界领先；国家智慧教育平台汇集了海量的数据资源，2.91亿在校学生和1844.37万专任教师展现出丰富的应用需求；教育领域数字化基础条件全面提档升级，全国中小学（含教学点）互联网接入率达到100%，99.5%的学校拥有多媒体教室，学校配备的师生终端数量超过2800万台。也应看到，人工智能技术在教育领域的应用仍处于起步阶段。“数字鸿沟”可能将部分学生排除在智能教育之外，数据收集、使用、分析等环节存在安全隐患，相关公共政策制定较为滞后……以人工智能赋能教育现代化，这些都是需要回答好的课题。
着眼未来，应携手打造高质量、有温度的人工智能教育生态。人机协作如何更聪明，人机对话如何更友好，是“人工智能+教育”的长期课题。一方面，技术应服务育人，在让其“授业”“解惑”的同时，必须坚持教师“传道”的主体地位。另一方面，人也要理解、善用技术，努力提升信息应用能力，让人工智能更好辅助教学。教育是动态的、发展的，理性思考人与技术的关系，把握教育规律、用好技术手段、凝聚各方力量，进一步推动人工智能与教育深度融合、创新发展，才能更好赋能教育现代化，培养顺应时代发展要求的创新人才。（吴丹）
人工智能对数据挖掘有何影响
人工智能对数据挖掘有何影响？2023-07-03
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人工智能（AI）对数据挖掘领域有着深远的影响。随着技术的不断发展和数据的快速增长，传统的数据挖掘方法已经变得不够高效和可靠。而人工智能技术的引入为数据挖掘带来了新的机遇和挑战。下面将从自动化、准确性、规模化和实时性等方面阐述人工智能对数据挖掘的影响。
首先，人工智能技术的应用使数据挖掘过程更加自动化。传统的数据挖掘方法需要人工干预和手动处理大量数据，但这种方式消耗时间且容易出错。通过使用机器学习和深度学习等人工智能技术，可以自动发现数据中的模式和关联，减少了人工操作的需求。例如，人工智能可以自动识别图像、文本和语音等数据类型中的特征，并进行有效的分类和聚类，从而提高了数据挖掘的效率和准确性。
其次，人工智能技术提高了数据挖掘的准确性。传统的数据挖掘方法通常基于统计分析和推断，对数据的理解和处理存在一定的局限性。而人工智能技术可以通过大规模的数据学习和模式识别，发现隐藏在数据背后的复杂关系和趋势。通过深度学习算法的应用，人工智能可以从海量数据中挖掘出更加精确和准确的信息，帮助决策者做出更明智的决策，并推动各行业的创新和发展。
第三，人工智能技术使数据挖掘具有了更强的规模化能力。随着互联网和物联网的快速发展，产生的数据呈指数级增长，传统方法往往无法处理如此大规模的数据集。而人工智能技术借助分布式计算和并行处理等手段，能够有效地处理海量数据，并从中提取有价值的信息。例如，人工智能可以在社交媒体上实时跟踪和分析用户的行为和偏好，为企业提供个性化的推荐和营销策略，从而提升用户体验和销售额。
最后，人工智能技术还使数据挖掘具备了实时性。传统的数据挖掘方法主要侧重于离线批处理，对于实时数据的处理能力有限。而人工智能技术结合了流数据处理和实时分析的能力，可以在数据产生的同时进行实时挖掘和决策。这对于金融、电信和物流等需要快速响应和实时调整的行业来说尤为重要。人工智能的实时数据挖掘能力可以帮助企业及时发现和解决问题，提高业务的效率和竞争力。
总之，人工智能对数据挖掘领域有着深远的影响。它通过自动化、准确性、规模化和实时性等方面的突破，改变了传统数据挖掘的方式和效果。随着技术的不断进步，人工智能将继续为数据挖掘带来新的机遇
和挑战，推动数据驱动的决策和创新。然而，人工智能在数据挖掘领域也面临一些挑战。
首先，数据隐私和安全是人工智能在数据挖掘中需要面对的重要问题。使用大量的个人和敏感数据进行挖掘可能引发隐私泄露的风险。因此，在应用人工智能技术进行数据挖掘时，必须确保合适的数据安全措施和隐私保护机制得以实施，以保护个人信息的安全和保密。
其次，人工智能在数据挖掘过程中可能受到数据偏差的影响。如果训练数据集不具有代表性或存在偏差，那么人工智能模型可能会产生错误的结果或歧视性的决策。因此，确保数据的高质量和多样性是关键，避免人工智能算法受到数据偏差的干扰。
此外，解释性和可解释性是人工智能在数据挖掘中的另一个挑战。很多人工智能算法如深度学习模型被认为是黑箱模型，其决策过程难以解释和理解。这使得在一些敏感领域（如医疗和司法）的应用存在风险和争议。因此，开发具有解释性的人工智能算法，使其决策过程可追溯和可解释，对于建立用户信任和提高算法可接受性至关重要。
最后，人工智能技术的广泛应用也带来了道德和伦理问题。例如，使用人工智能进行个人行为分析和预测可能侵犯个人隐私权；或者在招聘和贷款等过程中出现不公平和歧视性。因此，制定合适的政策和法律框架，确保人工智能技术的道德和伦理问题得到有效管理，是实现可持续和负责任的数据挖掘应用的关键。
总结而言，人工智能对数据挖掘产生了深远影响，为数据的自动化处理、准确性提升、规模化能力和实时分析提供了新的机遇。然而，人工智能在数据挖掘中仍面临数据隐私和安全、数据偏差、解释性和可解释性以及道德和伦理问题等挑战。通过积极应对这些挑战，我们能够更好地发挥人工智能在数据挖掘中的潜力，推动科技与人类社会的进步。
完谢谢观看
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