推动信息技术与教育教学融合创新发展
疫情期间，教育信息化发展对教学工作起到了至关重要的作用，是贯彻“停课不停学”理念的重要方法。
十三届全国人大一次会议以来，多位全国人大代表建议大力推进教育信息化，努力以信息化为手段扩大优质教育资源覆盖面，推动信息技术与教育教学融合创新发展，促进教育公平，提升教育质量。
2018年，古清月等46名代表提出《关于边远艰苦及民族地区共享优质教育资源的建议》；2019年，刘庆峰等15名代表提出《关于建设人工智能+教育，积极引导新技术推进教育现代化的建议》；2020年，杨伟坤代表提出《关于融合创新线上线下教育加快教育信息化发展的建议》；2021年，周清和代表提出《关于利用信息网络解决中小学教育不平衡问题的建议》……代表们围绕“优质数字教育资源共建共享”“教育新型基础设施建设”“信息技术与教育教学融合”“互联网+教育”等方面提出了意见建议。
教育部会同有关部门积极推动教育信息化发展，高度重视并采纳代表的意见建议，取得了显著成效。
边远地区网络教学资源匮乏
全国人大代表、空军工程大学教员古清月多年来一直关注边远地区学生教育问题，她发现，在国家大力投入下，我国乡镇、边远艰苦地区和民族地区中小学的基础设施建设有了大幅改善，基本满足了学习和生活所需。但一个不容忽视的问题是，这些地区的远程网络教育资源仍比较匮乏。
“作为日常教育、教学的有力补充与支持，流媒体教学、网络教学等教学方式和手段已经在高等教育中发挥了越来越重要的作用。”古清月认为，中小学教育标准化高、知识结构性强等特点，非常适合采用建构式的方法解构知识区块形成完善的流媒体教学体系，进而通过网络平台将教育发达地区的优质教育资源向乡镇、边远艰苦地区及民族地区渗透、转移、覆盖，提高这些地区的教育教学水平。
在调研走访中，古清月注意到，有些省市乡镇、山区和民族地区中小学已经开展了一些远程网络教育支持活动，但这些教育资源比较零散、不成体系、针对性不强。此外，一些突发网络问题及复杂的终端应用技术也极大阻碍了乡镇、边远艰苦地区和民族地区中小学教师对网络教学支持资源的使用热情。
加快网络教学基础设施建设
如今，高等教育的慕课已得到广泛应用。比如，清华大学的“学堂在线”平台就让名校的优质教育资源共享成为可能。
在古清月看来，自上而下推动建设综合网络教学服务支持平台，可以在一定程度上缓解现存城乡教育、师资的差距，助力教育扶贫、智力扶贫，缩小教育落后地区与发达地区的教育差距。
她建议，组织教育发达地区的优质教育力量，制作符合不同地区教学特点、按建构式知识结构分解的配套流媒体教学视频。同时，建立互动的远程网络双向教育支撑平台，通过教育发达地区中小学与贫困落后地区中小学结对帮扶的方式，实现教师之间的教学智力帮扶、教师对学生的智力帮扶和学生之间的沟通交流。
针对部分地区网络教学设施薄弱的问题，古清月建议要优先投入乡镇、贫困地区和民族地区中小学的网络教学基础设施建设，保证远程网络教育支持的硬件条件。可充分利用微信平台的精准信息传送功能，与课堂教学、流媒体教学相互结合，构建针对中小学生学习特点的全方位知识架构立体网络教育支持系统。
加强教育信息化设计和规划
对于代表们提出的建议，教育部通过走访、电话、邮件等方式，与每一位人大代表进行了细致沟通，并会同有关部门积极推动教育信息化发展。
为进一步加强教育信息化的顶层设计和统筹规划，近年来，教育部相继出台《教育信息化2.0行动计划》《关于数字教育资源公共服务体系建设与应用的指导意见》《关于加强网络学习空间建设与应用的指导意见》等一系列政策文件，指导推进教育信息化发展。
2021年7月，教育部、中央网信办、国家发展改革委、工业和信息化部、财政部、中国人民银行联合印发了《关于加强教育新型基础设施建设构建高质量教育支撑体系的指导意见》，聚焦信息网络、平台体系、数字资源、智慧校园、创新应用、可信安全六个方面，部署加快推进教育新基建，推动教育数字转型、智能升级和融合创新。
为缓解薄弱学校特别是农村小规模学校教师结构性短缺、开不齐开不足开不好国家规定课程等问题，2020年教育部印发《关于加强“三个课堂”应用的指导意见》，全面推动专递课堂、名师课堂、名校网络课堂常态化应用，促进城乡义务教育一体化发展。
为满足广大师生对优质教育资源和教育服务的迫切需求，2022年初，教育部启动实施国家教育数字化战略行动，3月28日，国家智慧教育公共服务平台正式上线，整合集成了国家中小学智慧教育平台、国家职业教育智慧教育平台、国家高等教育智慧教育平台和国家大学生就业服务平台。截至11月底，平台网页版和App累计浏览量超过114亿次，访客量近9亿人，平台用户不仅覆盖了全国各省区市，还有来自180多个国家和地区的学习者访问平台。（赵晨熙）
人工智能时代，计算思维培养的七种教学策略
以下文章来源于中小学数字化教学，作者尹以晴等
中小学数字化教学
《中小学数字化教学》（CN10-1490/G4）系教育部主管、人民教育出版社主办的国家级教育专业期刊，主要服务于运用信息技术改进教学的中小学教师、教研员、校长，以及师范院校师生和科研院所的科研人员。本公号是刊物“纸数联动”的支撑平台之一。
计算思维已成为当今国际学术界多学科领域关注的热点议题，随着人工智能等新一代信息技术的飞速发展，计算思维培养需要全新的教学策略框架。本文基于美国k-12人工智能教学指南，提出了人工智能时代培养计算思维的四类七种教学策略框架，并结合案例阐述七种教学策略及实施。文章基于我国计算思维教育的发展实际，提出中小学计算思维培养的若干实施建议，以供学校和教师开展计算思维教育参考。
自周以真教授2006年在ACM通讯上提出计算思维的概念以来，计算思维逐步渗透到各级各类教学体系，并成为人工智能时代个体必备的基本素质。世界各国都在加快步伐开展培养计算思维的相关课程，以帮助学生更好地适应未来。英国皇家学会在《停止还是重启：英国学校计算教育的前进方向》报告中就强调了计算思维对于学生认识世界的重要性，并主要在计算机科学中实施了一整套计算思维课程。我国《普通高中信息技术课程标准（2017年版）》也将计算思维列为信息技术课程的核心素养之一。如今，在大数据和人工智能的推动下，计算思维被赋予新的内涵，进一步深化了计算思维在科学与社会经济领域的意义和价值，人工智能时代中小学计算思维培养需要全新的策略框架。
01
人工智能时代
计算思维培养的策略框架
人工智能时代的个体核心能力体现在以计算思维为代表的高级思维能力。然而，中小学校现有的计算思维教育理念沿袭了“计算机能力—编程能力—计算思维”的线性思维，高度依赖计算机学科教育或编程教育，忽视了计算思维培养的其他路径。随着人工智能技术的快速普及，嵌入人工智能系统的大量算法模式丰富了人类对算法的认知，也丰富了计算思维的教学内容和教学策略，更有助于提升学生的问题解决能力，培养他们的计算思维。基于此，美国人工智能促进协会联合美国计算机科学教师协会和卡梅隆大学研制了K-12人工智能教学指南。该指南不仅设计了从小学到高中开展人工智能教学的目标与内容，还对中小学阶段该如何教人工智能课程给出了具体清晰、可操作性强且符合学生学习规律的教学策略与活动建议。我们发现这些策略和活动也特别有利于对学生计算思维的培养，受此启发，本文立足我国中小学技术类相关课程的教学实际，结合具体案例，阐述中小学计算思维培养的四类七种策略（见表1）。
▲表1中小学计算思维培养的策略框架
02
解析中小学计算思维
培养的教学策略
（一）实验探究
教师组织学生使用各种类型的人工智能软硬件资源，通过实验探究教学，促进学生体验和理解人工智能，在实验中提高计算思维能力。
策略1：游戏化教学
游戏化教学包括数字化游戏和游戏活动两类。有学者以Blockly游戏为平台对学生进行计算思维训练，证实了教育机器人可提高学生对科学、技术、工程和数学等学科知识的获取能力，同时促进计算思维的培养。Garneli等人将学生分为两组，一组通过包含科学内容的电子游戏情境，另一组通过设计适当的项目来学习相同的科学和计算课程。结果表明，游戏情境更有助于学生获得计算思维技能。这种跨学科的游戏化教育情境可以应用在典型的学校情境中，以促进学生获得更多计算思维技能和学科内容。此外，AI机器人课程是游戏化教学应用最多的学科，在利用人工智能技术提高计算思维的研究中，Bers等人发现，由于机器人课程中包含游戏化的思维训练，学龄前学生可通过与机器人一起学习获得基本的计算技能。Kahoot是一个基于游戏实现课堂实时反馈的网络评估平台，是包含智能批改和排行公告榜的自动化智能系统。由此衍生的Kahoot教育模式十分流行，将编程中的计算思维难点变成一个个游戏，学生完成教师的测试题就像在游戏中升级打怪，他们的计算思维会自然养成。
策略2：小组学习
小组学习包括合作学习和协作学习。根据Papert的建构主义学习理论，学生在虚拟环境中通过互动和合作完成学习任务，能有效提高学生的社会互动、认知、高阶思维和计算思维。Wilkerson构建了一个协作学习系统，以帮助学生学习如何计算面积。从实验结果可以看出，学生通过主导和分配角色合作完成学习任务，所得到的学习效果是最好的。计算思维是一种问题求解思维，它将问题求解的过程用“程序化”或“机械化”的方式表示出来。《普通高中信息技术课程标准（2017年版）》设立了“人工智能初步”选修模块。其中，探究“机器人巡线问题”是使用机器人完成各种任务的一个重要环节。学生可通过小组合作探究，分析实际问题，提出解决问题的方法和步骤（算法），再通过流程图转化为实际程序编写的过程。这一过程中，学生需要运用合理的算法形成各个小组的问题解决方案，由此锻炼和提升了学生的计算思维。
策略3：翻转教学
人工智能为翻转教学注入了新的动力。一方面，基于语音识别、自然语言处理等技术的教学测评系统和智能问答系统，可以将教师从重复性、程序性的工作中解放出来；另一方面，人工智能技术为学生提供了更为精准、个性化的指导，凸显了教学中学生的主体地位，增强了学生学习的自主性。例如，在以“计算机科学”为教学内容的翻转课堂中，学生3/4的课程时间花在计算机实验室，用以学习教师在学习管理系统中预先发布的学习材料，并通过个人实践与线上测评等活动消化和吸收相关知识。剩下的1/4时间，教师引导学生讨论学习的关键概念和技能，加强对所学和所实践内容的理解。研究表明，翻转教学不仅提升了学生的计算思维技能，还激发了他们的学习动机，改善了他们的学习策略。
（二）不插电编程
算法是计算思维中必不可少的核心内容。通常情况下，算法与计算机、互联网紧密相关，而不插电编程则让学生不再依赖计算机设备开展开放性活动，是一种帮助学生理解问题解决思路与技术手段的新形式。
策略4：基于任务的教学
不插电编程就是通过各种生动有趣的任务活动或者开放式的学习环境，将编程知识和计算思维融入其中，让学生不用电脑就能学习到计算机科学知识[8]。Havva等人在Bebras国际计算思维挑战赛基础上开发了不插电编程任务，包括简单、中等、困难三个水平，让学生在经历抽象、分解、算法和泛化的思维过程中解决问题。研究表明，不插电编程任务同样可以提高学生的计算思维技能，当然，它也要求教师教学时紧扣知识内容与计算思维的内在衔接关系。在不插电编程的社区网站上经常更新一些与计算思维概念紧密相关的教学案例。例如，在“分解”活动中，学生得到的任务是将情景问题（如种树）分解，并写出解决问题的必要步骤；在“莫妮卡地图”活动中，学生需要在一张地图中使用上下左右（即↑，↓，←，→）找到两个物体之间的最短路径。之后，学会使用乘数（即→→→→=4x→）来表示解决问题过程。学生在完成这些任务的过程中，深入理解分解算法、模式识别、抽象等计算思维概念。
（三）设计类活动
在活动设计教学中，教师为学生提供不同形式的支架，引导和鼓励学生设计出自己的作品，在设计和实践中促进学生计算思维的发展。
策略5：隐喻教学
隐喻作为常见的修辞术语被大家所熟知，而在教学中，隐喻往往是用具体可感的事物来类比抽象的事物，避免了纯粹的概念和枯燥的逻辑带来的教学困难。Diana等人使用隐喻和图形化编程软件相结合的方式向小学生教授编程，即在教学过程中用学生可以理解的事物类比概念性较强的指令，如变量和输入输出指令、条件指令、循环指令。学生在理解了基本概念后，再用图形化编程软件练习并设计出一件作品。结果证明，隐喻和图形化编程软件相结合的方式有利于培养小学生的计算思维，并且更适合10~11岁的学生。这是因为教师可以通过隐喻形象地呈现逻辑关系，清晰具体地描述问题，图形化编程不强调复杂的代码编写功能，能够降低学生的记忆难度。
策略6：支架式教学
人工智能技术能帮助教师更好地构建支架和创设情境，从而将复杂的问题分解，引导学生逐步发现和解决学习中的问题。北京大学学习科学实验室提出以培养计算思维为核心开展人工智能教学的理念，其中，“AI积木编程”系列课程采用了AISpark人工智能编程实验平台的人工智能功能模块。人工智能的基本原理是晦涩难懂的，该平台却以智能语音、智能翻译等技术构建的支架紧扣学习主题，并要求学生以小组协作的方式设计出一个创意作品，为学生对人工智能原理的学习铺设了阶梯。计算思维测评结果发现，在智能技术的支持下，学生的计算思维技能有了明显提高。还有研究者关注性别差异，在基于人工智能的教学中使用了两种不同形式的记忆系统作为脚手架，并发现男生更多地受益于个人主义、动觉空间导向和基于操纵的脚手架活动，而女生更多地受益于小组协作的脚手架活动。
（四）案例研究
学习是一种复杂的心智活动，涉及背景和社会文化因素、学习者及其周围环境，强调知识的主要来源是社会实践活动。学习常常发生在学生为达到某种目标或解决某个现实问题而进行的活动中。教师可通过综合性的社会实践案例，引导学生从多个角度探索和解决问题，从而达到培养学生计算思维的目的。
策略7：社会文化教学
编程被认为是教授计算思维的最佳方法，但实际上，部分学生面临着学习编程语言的挑战。在编程学习困难者面前，编程不一定能有效地培养他们的计算思维。社会文化教学理论认为，学习是一套复杂的活动，涉及背景、社会文化因素、学习者及其周围环境。因此，计算思维的发展可以被描述为一个学生进入实践社区的过程，其中专家位于社区的中心。在这个过程中，学生能够分享经验、概念、情境和实践，积极参与并解决问题；学生能够基于PBL练习开发解决方案，将与计算思维技能相关的概念转换为经验。例如，有教师通过智能机器人模拟购物环境培养学生的计算思维——他创设了生活化的虚拟超市环境，提供智能机器人的视频资料，引导学生思考并绘制出机器人的购物路线和流程图。学生以小组为单位编写机器人购物的程序，交流展示作品，在反思经验的基础上优化作品，将所学应用于实际生活中解决现实问题。这也表明，计算思维符合维果茨基提出的社会文化教育愿景，使学生能够在PBL情境下积极参与社会互动。
03
中小学计算思维培养的实施建议
（一）构建具有普适性和跨学科性的计算思维课程体系
如前文所述，培养计算思维不局限于编程一种方法，教师还可以与科学和数学等多学科融合，培养学生的逻辑概念、计算思维、解决问题的能力。换句话说，计算机编程是运用计算思维通过计算机解决问题的过程，而不是依赖于计算机的活动。美国IEEE计算机学会前任主席DavidGrier认为，未来10~15年，计算机教育面临的挑战是，如何构建一个课程体系来帮助人们更清晰地思考计算。Weintrop讨论了将计算思维嵌入数学和科学语境中的方法，认为其有三个益处：①它建立在计算思维与数学、科学的相互学习关系之上；②它解决了触及所有学生和拥有熟练教师的实际问题；③它使科学和数学教育更符合这些领域当前的专业实践。采用跨学科教学模式，使学生能够通过计算思维来管理和分析各个学科的材料，从而加深他们对跨学科知识的理解，体验跨学科知识和计算思维在解决现实世界复杂问题中所起的作用。交叉创新是普适性计算思维发展的根本途径，将计算思维跨越计算机科学边界应用于多学科领域（如STEM），是目前众多计算思维教育研究者所寻求的实践路径。将计算思维发展与学科内容相结合，设置一套完整的计算思维培养课程体系，将有助于学习者了解计算思维的现实应用。
（二）建设人工智能技术赋能的、友好的计算思维教学环境
国内外研究表明，教育机器人作为一个积极的辅助工具，正越来越多地出现在教育环境中，用以培养学生的认知技能和计算思维。从本质上说，人工智能可以作为新兴的教育技术，优化和改进传统的信息技术课程。同时，嵌入人工智能系统的大量算法模式能增强学生对于算法的认知，丰富了计算思维的内容。当前，针对大数据分析以及各种人工智能体的研究、设计和应用，产生了许多新的计算模型、算法形式和计算技术。这些进展推动了人们对计算思维更加系统和深刻的认识。在教学实践中，教师可利用这些技术和资源，建设一个规模适当的计算思维实践基地，针对学生不同的学习需求，采取相应的教学策略，在实训中提升学生提出问题、分析问题和合作探究的能力，培养学生的计算思维。
（三）完善具有动态适应性的计算思维评价指标体系
计算思维是一个抽象的术语。“让学生像计算机专家那样思考”，实际上就是让他们尽可能充分地从计算机学科的视角思考。如何发展以“形式化思考、模块化建构、自动化处理、系统化实现”为指向的计算思维教育，是目前困扰教育研究者的最大问题。要测评计算思维教学成果，这一维度又恰恰最为关键。国内外研究者采用了不同的方法和工具来评估教学策略对提升计算思维技能的效果，如测试、问卷、访谈等。但目前来说，大部分计算思维测评研究关注的是算法、模式、抽象、综合、评估和自动化等计算机概念。在进一步的研究中，需要将数字素养、创新性思维等核心素养纳入整体视野，并从思维的一般过程和思维的具体行为表现来构建测评体系，建立测评框架。
（四）提升教师计算思维素养与教学能力
计算思维可以在生活中被广泛应用，而不仅限于被计算机工程师使用。然而，一些教师仅从表面理解了计算思维概念，不能设计出有意义的课程，将计算思维的概念和工具与学科内容或教学方法结合起来。为此，Bower等人举办了一系列K-8年级教师计算思维研讨会。他们用实例说明，通过有针对性的专业学习，教师的计算思维理解、教学能力、技术知识和自信心可以在较短时间内得到提高。教师在教学时需要考虑学生的学习状况，或对不同的学生提供适当的帮助或反馈，引导学生通过学习教师设计的相关课程培养计算思维。
（来源：《中小学数字化教学》2021年第4期。作者/尹以晴、李宁宇，系温州大学大数据与智慧教育研究中心硕士研究生；柳晨晨系温州大学教育技术系副教授；王佑镁系温州大学教育技术系教授、博士生导师，温州大学大数据与智慧教育研究中心主任）
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提醒广大科技辅导员
戴口罩勤洗手少集会
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原标题：《人工智能时代，计算思维培养的七种教学策略》
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试论人工智能技术在外语教学上的体现与应用
其次是大数据概念（bigdata）。由于人工智能技术的应用,外语教学中现有的计算机与其他硬软件设备很容易积累并储存庞大的数据,即大数据。如何应用好这些大数据?我们应该从应用的角度来区分由数字构成的一般“数据”和“大数据”。大数据有明显的本质特征,如容量（volume）大、种类（variety）多、速度（velocity）快、价值（value）高等。除此以外,大数据和一般数据的区别还在于：（1）一般数据只要用数据库或商业智能技术等传统数据解决方法即可应对,而大数据则不单纯指数字,含括的内容十分丰富,如外语文本、图像、音视频等多类文件格式,以及博客、微博、微信等各类互动信息;（2）一般数据都属于结构化数据,而大数据既是结构化也是半结构化数据,包含了图像等一切非结构化数据;（3）一般数据因其结构化而有规律可循,通过简单线性分析即可获得结果,大数据因其结构状态多样能够频繁交互实现大规模分析,还能够根据实时需要进行无限制的数据挖掘;（4）一般数据的分析成线性状态,较为简单、规律,易于操作,而大数据的分析遵循的规律是未知的,例如：综合多类信息实施综合模拟、证据分析、评估假设、应答结果,再经计算可能性与可信度达到所需的数据相关度。大数据的超大智慧能力使人们可以更加有效地获取关于更多事物的全景式认知。了解了这些区别特征,我们就能有计划有目的地利用好大数据,以此触发外语教学上的一些变化,如：大数据与环境之变（外语教学环境日益智能化,主要体现在教学硬件和软件的变化：学生和教师都有智能手机,APP教学支撑等）、局部与整体评估方式之变（因为大数据讲究的是全样本,外语的教与学所反映和积累的数据不是零碎的而是完整的评估数据,所以评估就显得完善、整体和全面）、资源海量增长与利用之变（大数据创造了海量的教学资源,可供学习者根据个人的特点选择使用和学习）以及人们的思维习惯之变（外语学习中的思维方式、目标语言的意念功能等作用的发挥）。同时,大数据还能帮助我们实现较为完善的学生学习行为分析（learningbehavioranalysis）,如：自动记录学生在线学习情况,收集学生学习的完整数据（全样本）,精确发现问题的关键所在（如学习动机、焦虑、效率等）,有目标地有效改进学习行为和教学行为（精确定位、方法有效、针对性强）,根据发现和定位（基于数据分析）及时改进并完善课程与教学。电子信息技术在人工智能中的应用
电子信息技术在人工智能中的应用时间：2023-04-1611:36:24
摘要：随着电子信息技术的飞速发展，人工智能逐渐走进了人们的生活，并且在人们的生活中扮演着重要的角色。在高科技时代，新型电子信息技术受到了人们的强烈追捧，如何将电子信息技术运用在人工智能中也逐渐成为热门话题，本文主要对这一热门话题进行了研究，通过对电子信息技术的理念进行阐述来进一步分析了人工智能的发展，通过重点介绍电子信息技术在人工智能中的应用措施，以期为相关的研究提供某些实操性的借鉴。
关键词：电子信息技术；人工智能；互联网+
0引言
随着信息技术的不断发展，人工智能已成为最前沿的科学技术手段，其在信息时代的地位不可动摇。随着高科技技术的发展，人工智能也逐渐被广大民众所熟知，并且在生活中可以都看到人工智能的身影，并发现其在人们的生活中扮演着越来越重要的角色。人工智能中最为关键的技术即为电子信息技术，同时其也是各行各业的关键技术，对推动信息化的发展有着十分重要的意义。因此电子信息技术在人工智能中的运用成为了当今社会的热点话题。在人工智能中运用电子信息技术是时展的必然趋势，所以，本文则重点分析了电子信息技术在人工智能中的具体运用，并阐述了其在未来的发展趋势[1]。
1电子信息技术概述
随着“互联网+”战略计划的提出，伴随互联网所产生的电子信息技术得到了广泛的运用，目前已成为现在各行各业发展必不可少的信息手段。在科技高速发展的时代，电子信息技术被运用的也越来越广泛，当今社会文化高度发展这一趋势，也不断的促使要将电子信息技术运用在人工智能中，并借助于人工智能赋予产品类似于人的思想以及行为，经过不断的发展，赋予人工智能时代独有的特色，甚至有着超越人类的思维方式[2]。
2人工智能的发展过程
2.1人工智能的概念
人工智能就是人们常说的AI技术，其全称为ArtificialIntelligence，是一项综合性较强的科技技术，涉及的领域繁多。人工智能就是利用电子信息技术不断的模仿人的思维、行为、技能等方面，并在此基础上进行延伸。人工智能发展的基础就是人本身的思维方式，人工智能的发展一直围绕着人类的思维方式为中心，将超越人类思维作为发展目标。
2.2人工智能的发展历程
人工智能的提出在上个世纪50年代，经过多年的发展，有着三次历史性的转折，每一次的转折都可以堪称里程碑式的创新。第一次，是人工智能机器人的出现，科学家们赋予了机器人计算推理的能力，更是有着代表性的理论进行证明，即机器定理证明和专家系统；第二次，人工智能被赋予搜索能力，这种能力的实践提高了人们的工作效率以及稳定性，全面的提高了数据的精准度，使得人们的思维得到了更好的发挥，可以让人们更加快速的与外界进行交流；第三次是跨越式的，利用计算机系统开发出人工智能所使用的智能化数据计算系统，通过此系统的建立可以快捷的处理海量的数据，使得数据的精准度得到极大提升，从而提高了人们的工作效率，加强了人工智能处理数据的能力。电子信息技术在此阶段被运用，不仅仅拓展了电子信息的运用范围，更是加深了电子信息技术在人工智能中的运用[3]。
3人工智能中使用电子信息技术的价值
人工智能的发展，就是数据处理系统的发展，其具有高效的工作效率，工作的精准度较高等等优点，是其他技术所不能取代的。而且这些优势在人工智能中得到了充分的发挥，人工智能促进电子信息技术的提升，电子信息技术使得人工智能得到全面的发展，两者相辅相成。在实际的工作中，提高信息技术的技术水平，可以使得电子信息设备运行的更加安全稳定。
3.1提高工作效率
人工智能在使用的过程中，首先就是需要处理大量的数据信息，海量的数据中不局限于人工智能熟悉的领域，更是有着各行各业各个领域中的数据信息，这就需要人工智能进行深入的学习，将各个领域中的信息进行分层处理，实现对其的开发利用，人工智能对低层次的数据信息进行深入的研究，从而获得高层次的数据并加以研究。其次在人工智能中运用电子信息技术，可以提高数据信息的处理能力，同时保证了人工智能高效的工作效率以及质量[4]。
3.2快速的处理模糊信息
在人工智能中，可以利用电子信息技术对未知的问题进行有效地处理，对于未知问题的准确性有着较高的保证率。这也充分的将人工智能中运用电子信息技术的优势进行放大，使得人工智能处理信息的工作方式更加高效。对于人工智能所处理的模糊信息，电子信息技术可以利用自身的优势将信息精准率提升，并且还可以对数据处理过程中遇到的问题进行及时的解决，保证人工智能的工作效率。
3.3节约计算成本
在传统的数据计算中，需要浪费大量的人力物力，并且对于海量的数据信息的处理极易产生误差。但是人工智能中的电子信息系统，却可以将此规避，这一过程节约了大量的资源，高效的处理了数据信息。如果将电子信息技术与人工智能进行深度的融合，会发现降低计算成本效果显著，同时可以利用最少的资源获取更多的经济效益[5]。
4电子信息技术在人工智能中的运用
4.1网络资源共享技术
将电子信息技术运用到人工智能中，网络资源共享技术的运用成为了人工智能发展的重要组成部分。由于人工智能涉及的领域较多，拥有海量的数据，促使人工智能的发展具有多元化的特点。而且人工智能在实际的使用过程中，需要大量的资源支持，同时电子信息技术拥有着大量的资源。通过两者相结合，便可以将网络资源实现共享，人工智能则可以为客户提供更加精准的数据信息，使得用户获取更好的体验。在实际的生活中，有着众多的实例，例如P2P模式，其主要就是利用的网络资源共享技术与客户之间进行交流沟通，使得用户获取更好的体验。将P2P模式与人工智能充分的结合，用户可以通过人工智能实现对某种数据信息的搜集，同时结合用户自身的需求进行下载等操作，这种形式便得益于网络资源共享技术的使用，同时还可以为用户提供多渠道的网络数据采集，用户可通过多种渠道实现网络资源的共享[6]。
4.2网络信息安全技术
在电子信息技术的发展中，网络信息安全技术是其中最为重要的分支，为了保证人工智能运行的安全稳定，将网络信息安全技术运用在人工智能中，增加了人工智能的安全性。网络信息安全技术可以运用在产品的设计、开发、制造等一系列的生产过程中，确保每个人工智能产品制造环节的安全问题得到控制。随着电子信息技术的发展，对于网络信息技术的要求越来越高，主要缘于在实际的生活工作中，网络信息安全的问题层出不穷，数不胜数，并对人工智能造成了极为不利的影响。为了缓解这种不利影响，加大了对网络信息技术的使用，传统的网络信息安全技术已经不能满足人工智能快速的发展需求，加强网络信息安全技术的构建是时代的大势所趋，对现有的网络信息安全技术进行升级，高效的解决网络信息安全问题。因此，将电子信息技术中的网络信息安全技术运用在人工智能中，可以有效的提高整个人工智能的安全性能，更加的促进了电子信息技术的发展与升级，将网络信息安全问题有效的解决[5]。
4.3软件、硬件升级技术
人工智能产品中涉及到多种电子信息技术，其中一项技术为软件、硬件升级技术，人工智能的运行基础就是得益于软件、硬件升级技术的运用。如今是高科技快速发展的时期，具有更新速度快的特点，人工智能的产品也处于与时俱进不断更新的状态，逐步将软件、硬件升级技术运用于人工智能中，使得软件、硬件升级技术的优势得以充分的展现，并且取得了优异的成绩。所以说，在实际的工作生活中，软件、硬件升级技术被广泛的运用在了人工智能中[6]。
4.4数据采集技术
数据采集技术是电子信息技术中最为基础的一门技术，是人工智能产品的发展基础。如今在大数据时代，人工智能产品无论是设计，还是研发等环节都需要大量的信息数据作为支持，这就需要电子信息技术中数据采集技术的运用，并且将信息数据进行解析，找出数据信息中内涵的价值。当前我国处于信息化时代，信息技术等更新还换代飞速，并伴随着大量数据信息的产生，传统的电子信息处理技术已经不能满足于人工智能的发展需求，但是电子信息技术中数据采集技术以及解析技术的运用，则有效的满足了人工智能的需求，提高了人工智能的工作效率。其将数据进行了精准度分类，针对不同的需求，挖掘了数据信息中蕴含的深度内涵，可以全面的提高人工智能数据的工作效率[7]。
5结论
综上所述，在21世纪，人工智能产品是里程碑式产品，随着我国对高科技技术重视程度的不断加深，将其列为了重点科研项目，电子信息技术在人工智能中的运用则成为了重要的研究方向。电子信息技术的运用可以有效的提高人工智能运行工作的效率以及准确性，电子信息技术与人工智能的有机结合，相辅相成，相互促进。电子信息技术的发展不断的推进人工智能的发展，人工智能发展也促进着电子信息技术的发展，不断的完善了电子信息技术。在人工智能中运用电子信息技术，可以为人们提供更加智能化、智慧化的人工智能产品，从而为人们提供更好的服务[8]。
参考文献：
[1]王斌.浅谈人工智能在电子信息技术中的应用[J].内燃机与配件，2017（24）：138-139.
[2]张隽哲.浅谈电子信息技术在人工智能中的应用[J].数字技术与应用，2018，36（1）：210+214.
[3]杨正基.浅析计算机科学与技术对于人工智能的影响——以《我，机器人》为例[J].中国战略新兴产业，2017（12）：135-136.
[4]褚晨.关于电子信息科学技术发展现状的思考[J].数码世界，2018（1）：111.
[5]谢苏琨.探讨电子信息工程的现代化技术[J].魅力中国，2016（51）：276.
[6]李校雯，李岩，聂称心.电子信息技术打造智能汽车[J].通讯世界，2016（2）：156.
[7]何玉梅.探析人工智能在计算机网络技术中的应用[J].电子世界，2017（11）：38-39.
[8]刘宜奎.计算机网络技术中人工智能的应用[J].电子技术与软件工程，2017（18）：33.
作者:谢雪龙单位:重庆市通信建设有限公司