论文怎么写
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论文的格式非常重要，但不要在一些无关紧要的地方较真，从大处讲，形式是为内容服务，从小处讲，随着排版计数的进步，论文格式已经逐步交由电脑软件或者只能辅助工具来完成。
下边是一些参考内容：
一、标题
标题是文章的眉目。各类文章的标题，样式繁多，但无论是何种形式，总要以全部或不同的侧面体现作者的写作意图、文章的主旨。毕业论文的标题一般分为总标题、副标题、分标题几种。
(一)总标题
总标题是文章总体内容的体现。常见的写法有：
①揭示课题的实质。这种形式的标题，高度概括全文内容，往往就是文章的中心论点。它具有高度的明确性，便于读者把握全文内容的核心。诸如此类的标题很多，也很普遍。如《关于经济体制的模式问题》、《经济中心论》、《县级行政机构改革之我见》等。
②提问式。这类标题用设问句的方式，隐去要回答的内容，实际上作者的观点是十分明确的，只不过语意婉转，需要读者加以思考罢了。这种形式的标题因其观点含蓄，容易激起读者的注意。如《家庭联产承包制就是单干吗?》、《商品经济等同于资本主义经济吗?》等。
②交代内容范围。这种形式的标题，从其本身的角度看，看不出作者所指的观点，只是对文章内容的范围做出限定。拟定这种标题，一方面是文章的主要论点难以用一句简短的话加以归纳；另一方面，交代文章内容的范围，可引起同仁读者的注意，以求引起共鸣。这种形式的标题也较普遍。如《试论我国农村的双层经营体制》、《正确处理中央和地方、条条与块块的关系》、《战后西方贸易自由化剖析》等。
④用判断句式。这种形式的标题给予全文内容的限定，可伸可缩，具有很大的灵活性。文章研究对象是具体的，面较小，但引申的思想又须有很强的概括性，面较宽。这种从小处着眼，大处着手的标题，有利于科学思维和科学研究的拓展。如《从乡镇企业的兴起看中国农村的希望之光》、《科技进步与农业经济》、《从“劳动创造了美”看美的本质》等。
⑤用形象化的语句。如《激励人心的管理体制》、《科技史上的曙光》、《普照之光的理论》等。
标题的样式还有多种，作者可以在实践中大胆创新。
(二)副标题和分标题
为了点明论文的研究对象、研究内容、研究目的，对总标题加以补充、解说，有的论文还可以加副标题。特别是一些商榷性的论文，一般都有一个副标题，如在总标题下方，添上“与××商榷”之类的副标题。
另外，为了强调论文所研究的某个侧重面，也可以加副标题。如《如何看待现阶段劳动报酬的差别——也谈按劳分配中的资产阶级权利》、《开发蛋白质资源，提高蛋白质利用效率——探讨解决吃饭问题的一种发展战略》等。
设置分标题的主要目的是为了清晰地显示文章的层次。有的用文字，一般都把本层次的中心内容昭然其上；也有的用数码，仅标明“一、二、三”等的顺序，起承上启下的作用。需要注意的是：无论采用哪种形式，都要紧扣所属层次的内容，以及上文与下文的联系紧密性。
对于标题的要求，概括起来有三点：一要明确。要能够揭示论题范围或论点，使人看了标题便知晓文章的大体轮廓、所论述的主要内容以及作者的写作意图，而不能似是而非，藏头露尾，与读者捉迷藏。二要简炼。．论文的标题不宜过长，过长了容易使人产生烦琐和累赘的感觉，得不到鲜明的印象，从而影响对文章的总体评价。标题也不能过于抽象、空洞，标题中不能采用非常用的或生造的词汇，以免使读者一见标题就如堕烟海，百思不得其解，待看完全文后才知标题的哗众取宠之意。三要新颖。标题和文章的内容、形式一样，应有自己的独特之处。做到既不标新立异，又不落案臼，使之引人入胜，赏心悦目，从而激起读者的阅读兴趣。
二、目录
一般说来，篇幅较长的毕业论文，都没有分标题。设置分标题的论文，因其内容的层次较多，整个理论体系较庞大、复杂，故通常设目录。
设置目录的目的主要是：
1．使读者能够在阅读该论文之前对全文的内容、结构有一个大致的了解，以便读者决定是读还是不读，是精读还是略读等。
2．为读者选读论文中的某个分论点时提供方便。长篇论文，除中心论点外，还有许多分论点。当读者需要进一步了解某个分论点时，就可以依靠目录而节省时间。
目录一般放置在论文正文的前面，因而是论文的导读图。要使目录真正起到导读图的作用，必须注意：
1．准确。目录必须与全文的纲目相一致。也就是说，本文的标题、分标题与目录存在着一一对应的关系。
2．清楚无误。目录应逐一标注该行目录在正文中的页码。标注页码必须清楚无误。
3．完整。目录既然是论文的导读图，因而必然要求具有完整性。也就是要求文章的各项内容，都应在目录中反映出来，不得遗漏。
目录有两种基本类型：
1．用文字表示的目录。
2．用数码表示的目录。这种目录较少见。但长篇大论，便于读者阅读，也有采用这种方式的。
三、论文引言是论文引人入胜之言，很重要，要写好。一段好的论文引言常能使读者明白你这份工作的发展历程和在这一研究方向中的位置。要写出论文立题依据、基础、背景、研究目的。要复习必要的文献、写明问题的发展。文字要简练。
四、论文材料和方法按规定如实写出实验对象、器材、动物和试剂及其规格，写出实验方法、指标、判断标准等，写出实验设计、分组、统计方法等。这些按杂志对论文投稿规定办即可。
五、论文实验结果应高度归纳，精心分析，合乎逻辑地铺述。应该去粗取精，去伪存真，但不能因不符合自己的意图而主观取舍，更不能弄虚作假。只有在技术不熟练或仪器不稳定时期所得的数据、在技术故障或操作错误时所得的数据和不符合实验条件时所得的数据才能废弃不用。而且必须在发现问题当时就在原始记录上注明原因，不能在总结处理时因不合常态而任意剔除。废弃这类数据时应将在同样条件下、同一时期的实验数据一并废弃，不能只废弃不合己意者。
实验结果的整理应紧扣主题，删繁就简，有些数据不一定适合于这一篇论文，可留作它用，不要硬行拼凑到一篇论文中。论文行文应尽量采用专业术语。能用表的不要用图，可以不用图表的最好不要用图表，以免多占篇幅，增加排版困难。文、表、图互不重复。实验中的偶然现象和意外变故等特殊情况应作必要的交代，不要随意丢弃。
六、论文——讨论是论文中比较重要，也是比较难写的一部分。应统观全局，抓住主要的有争议问题，从感性认识提高到理性认识进行论说。要对实验结果作出分析、推理，而不要重复叙述实验结果。应着重对国内外相关文献中的结果与观点作出讨论，表明自己的观点，尤其不应回避相对立的观点。论文的讨论中可以提出假设，提出本题的发展设想，但分寸应该恰当，不能写成“科幻”或“畅想”。
七、论文参考文献毕业论文的卷末要列出参考文献。列出参考文献的好处是：一旦发现引文有差错，便于查找；审查者从所列的参考文献中可以看出论文作者阅读的范围和努力的程度，便于参考。
论文的装订论文的有关部分全部抄清完了，经过检查，再没有什么问题，把它装成册，再加上封面。封底可用一张白纸，然后装订成册。
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人工智能赋能教师教育：基本逻辑与实践路向
近年来，自然语言处理、机器学习、人脸识别等智能技术快速发展，促使教育信息化逐渐呈现智慧特性，人工智能赋能教育创新发展已成我国教育改革的关键抓手。传统信息技术逐步实现智能升级，技术赋能教师教育的形态也实现重大变革。2018年，《教师教育振兴行动计划（2018—2022年）》推出“互联网+教师教育”创新行动，并强调应充分利用大数据、人工智能等新技术，助力教师教育理念与模式变革，推进教师教育信息化建设与应用。2022年，《教育部教师工作司2022年工作要点》指出，“推进第二批人工智能助推教师队伍建设试点工作，开发和应用教师智能助手，探索开展教师智能研修，推广完善‘双师课堂’。”基于此，本研究尝试聚焦人工智能赋能教师教育这一议题，理顺人工智能赋能教师教育的基本逻辑，并面向中小学教师群体开展问卷调研，从而进一步挖掘人工智能支持下教师教育变革所面临的现实困境，归纳提炼人工智能赋能教师教育的实践路向，以期为新技术时代教师教育变革提供有益参照。
一、信息技术赋能教师教育的历史变革
随着信息技术的不断升级与发展，一些具有“类人功能”的智能产品逐渐应用于教育教学领域，促使教育信息化样态逐渐具有智能属性。就教师教育而言，信息技术赋能教师教育的历史进程主要经历了三个发展阶段。
（一）电化教育时代：信息技术赋能教师教育的初步探索期
1978年4月，全国教育工作会议指出，应充分利用广播、电视等工具，大力培训师资。此次会议不仅有力地推动了我国电化教育的发展，也促进了广播、电视等现代化技术手段在教师教育中的应用，开启了信息技术赋能教师教育的初步探索。1981年10月，教育部颁文要求“发挥电化教育在提高师资水平中的作用”。20世纪80年代中后期，随着计算机技术和网络通信技术的不断进步，信息技术赋能教师教育的工具与方式逐步得以拓展。1996年，《中小学计算机教育五年发展纲要（1996—2000年）》指出，应面向师范生开展相关培训，提升计算机辅助教学的知识与技能，并强调教师需对计算机等电化教育教学手段予以掌握。归纳来看，在电化教育阶段，教师教育的实践理念与行动方式逐渐融入技术元素，但这一时期教师教育存在着信息共享滞后、技术应用水平低下等诸多问题，教师教育过程与投影、录音、录像、电视、计算机等传统教育技术媒体之间的融合尚处于浅层阶段。
（二）教育信息化时代：信息技术赋能教师教育的快速发展期
21世纪初，我国的教育信息化发展较为关注项目及工程建设，以远程教育、开放教育等方式为依托，致力于提供多样化的教育信息化服务。在教育信息化背景下，我国教师教育理念与方式发生重大变革，信息技术赋能教师教育也逐步从电化教育时代迈向教育信息化时代。2002年，教育部发布《关于推进教师教育信息化建设的意见》，对教师教育信息化原则、目标以及具体举措等诸多方面作了基本要求，为我国教师教育信息化快速发展奠定了行动方向。随后，我国教师教育信息化建设开始逐渐关注宏观指导与项目实践相结合的推进方式。《2009—2012年中小学教师国家级培训计划》等文件以具体的实践项目来推动教师教育信息化。随着互联网、云计算等技术的快速发展，教师教育体系也积极顺应信息技术发展趋势，致力于培养具有信息化教学技能的新型师资。但由于这一时期信息资源良莠不齐，教师教育过程的数据挖掘和分析还相对滞后，对于硬件设施投入与建设的关注高于软件设施，教师教育课程资源尚未实现有效的区域联通。
（三）“智能教育”时代：信息技术赋能教师教育的战略转型期
2017年，《新一代人工智能发展规划》中明确提出，应利用人工智能技术满足社会大众对于教育、医疗等方面的民生需求。随着机器学习、智能感知等智能技术与教育教学的整合成效逐渐凸显，2018年，《关于开展人工智能助推教师队伍建设行动试点工作的通知》中更是强调应提升教师对于人工智能的胜任力与适应力。2021年4月，教育部发布《关于开展第二批人工智能助推教师队伍建设试点推荐遴选工作的通知》，强调应通过建立师范生大数据评价管理机制、创新“人工智能+教师研修”模式等手段，促进人工智能、大数据等技术与教师队伍建设的有效整合，助推教师教育理念与模式的智能转型。此外，人工智能与教师培训的整合也逐渐得到广泛关注，2021年5月，教育部、财政部发布《关于实施中小学幼儿园教师国家级培训计划（2021—2025年）的通知》，强调应推进人工智能与教师培训融合发展，形成人工智能支持教师终身学习的新机制；《教育部教师工作司2022年工作要点》亦强调应推进人工智能助推教师队伍建设，发掘推广一批人工智能助推教师队伍建设的先进典型，推进教师资源数字化建设和教师队伍数字化治理。
二、人工智能赋能教师教育的基本逻辑
在“人工智能+教师教育”生态系统中，信息技术能够对教师教育的课程设置、教育模式、评价方式、应用实践、培训和终身学习等方面产生影响，解决教师培训方式变革以及教师教育的管理问题也是推进人工智能与教师教育体系深度融合的关键。
（一）课程层面：智能资源共享赋能教师教育课程体系完善
教师教育课程是构成教师教育体系的重要内容，这也是人工智能赋能教师教育的基本着力点。人工智能在资源推荐、资源整合等方面具有智能特性，人工智能赋能教师教育的一大优势在于可通过智能资源共享推进教师教育课程体系趋向完善。首先，人工智能可为教师教育课程资源的开发与获取提供技术保障。可通过智能化资源开发平台，设计与整合海量教案、课件、课堂实录、习题等教学资源数据，且利用大数据的智能匹配与分析功能为教师筛选出最优质的课程资源并为其推荐最适切的学习资料，有助于为教师专业发展提供精准化的培训课程资源。例如，华中师范大学“现代教育技术应用”课程通过引入虚拟仿真实验和桌面VR交互一体机，促进师范生自身学科内容与新兴形式资源的融合，设计、开发和生成多种沉浸式、交互式的教学资源。其次，人工智能可助力教师教育课程管理建设。基于智慧课程管理系统为教师及教师教育者提供留言、点评、交流、反思等信息共享功能，可实现海量的教师学习行为数据的精准采集与分类，并利用数据分析与共享技术为教师教育者改进课堂教学方式与内容设计提供证据支持。归纳来看，智能资源共享本身是一种信息共享，有助于拓展教师教育课程学习的资源内容与空间场域，此为人工智能赋能教师教育的课程逻辑。
（二）评价层面：机器学习赋能教师教育质量精准改进
机器学习赋能教师教育质量精准改进可被视为人工智能赋能教师教育评价的重要环节。首先，机器学习有助于实现教师教育过程性数据的精准挖掘。长期以来，教师教育质量缺乏相对全面的评价标准，教师教育质量评估往往侧重于结业考评、期末考评等总结性评价方式，较为忽视教师教育过程的数据记录与信息采集，教师教育者可能对于自身教学过程中的潜在问题也难以发觉。其次，机器学习立足于对海量数据全生命周期的伴随式采集、深度挖掘与分析，其能够通过挖掘数据背后的潜在关系，不仅能够实现基于理性证据的科学决策，也能够为教师教育质量的精准监测与改进提供实践路径。机器学习可通过智能传感、人脸识别、图像识别等技术实现在线教师教育数据、线下教师教育数据的有效采集与智能分析，有助于以大数据分析方式来可视化呈现教师教育质量分析结果。基于质量分析结果，教师教育者能够迅速识别其教育教学的缺点，并能够有针对性地予以改进，进一步掌握当前教师教育课程、管理、实践等方面存在的实质性不足，这为教师教育质量的精准改进提供了诸多便利。例如，黄慕雄等人以广东省教师教育大数据智慧系统为例，构建了一种多源多层的教师专业发展分析模型，采用较为成熟稳定的协同过滤推荐算法综合分析并精准制订培训发展方案，是满足教师培训机构为教师智能化制订培养方案需求的部分体现，为精准评估与改进教师教育质量提供了有效支持。
（三）管理层面：智能决策助力教师教育治理机制重塑
人工智能拥有规模化数据、深度学习算法以及高度计算力，其通过科学规范的数据聚类、数据认知、决策优化等过程，挖掘数据的复杂性关联和潜在价值，使智能决策得以实现。首先，智能决策为以单向性、强制性及刚性为核心特征的传统教师教育管理模式走向科学民主式的教师教育治理模式提供了重要支撑。基于智能决策理念的教师教育治理将由经验走向循证，经由“提出问题—获取证据—评价证据—应用实践—效果评估”科学流程，自始至终指向准确和明智的最佳教育证据筛选与应用，保障教师教育决策有据可循。其次，智能决策本身体现了一种数据治理的理念，其以规模化数据和智能算法为中介，促进教师教育决策过程由单一主体决策走向基于数据智能的多主体协作，有利于教育行政部门、教师培训机构、学校等决策主体构建基于证据的教师职前职后一体化协同机制，教师教育的决策者、参与者可通过协同完成数据收集、表征、组织、分析、交流等环节，精准定位并预测教师培训的需求与供给状况，尤其是应真正关照乡村学校在职教师专业发展的个性化需求，最终生成兼具技术理性与人文关怀的教师培训与研修方案。
（四）培训层面：智能互联助力教师培训空间极速拓展
自20世纪末《中小学教师继续教育规定》颁布以来，我国教师培训的规模、经费投入、相关制度和体系建设等飞速发展。然而，不少地区的教师培训工作也暴露出一些现实难题，如对教师培训的需求分析不够细致与准确、培训内容重复与泛化、培训空间满意度不高等。随着深度学习等智能技术的发展，教师教育空间将逐步实现虚拟空间与物理空间的无缝衔接，智能互联助力教师培训空间极速拓展成为现实。首先，基于智能互联理念的教师研修平台进一步提升了教师培训的针对性与有效性，有助于创设沉浸性更强的线上虚拟研修空间与“双师课堂”教学空间，可实现对教师认知结构、教学行为、教学风格与专业能力的智能监测与精准诊断，并实现精准化的课程推送、个性化的助学支持。其次，基于智能互联的教师培训助手系统为教师培训目标的实现释放了工作空间。AI教师能够将教师培训者从琐碎的机械性行为中解放出来，教师培训者将拥有更多的“自由时间”，这使其可以在更充分的自我认知基础上，更多反思教师教育课程设计、实践应用、沟通协作等方面的教师培训问题。再者，基于智能互联的跨区域培训云平台有助于拓展教师专业学习空间。“智能+教育”模式打破了教师培训的时空局限，进一步增强了教师培训的灵活性，有助于实现跨区域的教师培训新机制，有助于打造线上线下一体化的教师培训新机制，这对于实现偏远、贫困、落后地区教师教育与发达地区协同发展具有重大意义。例如，依托统一的宁夏教育云在线互动课堂平台，宁夏尝试推进名校名师与普通教师开展线上师徒结对，组建专业成长共同体，利用在线互动课堂、名师网络工作室等，实现城乡教师“智能手拉手”。
三、人工智能赋能教师教育的现实困境
遵循前文所述的人工智能赋能教师教育的基本逻辑，本研究基于教师教育体系构建的实际现状，从课程层面、评价层面、管理层面、培训层面出发，结合对10位区域教师进修学校管理人员、教师教育领域学者、中小学校长的访谈结果，编制了“人工智能支持下的教师教育改革调查问卷”。除基本信息题项、多选题“您认为人工智能支持下的教师教育可能存在哪些问题？”之外，问卷中各题项均采用李克特五点量表形式（从非常不符合到非常符合）予以呈现。首先，选择江苏省W市90位中小学教师进行预调研施测，基于预调研样本数据，对问卷进行信效度检验。数据分析结果显示，整体量表的KMO统计值为0.95，Bartlett球形检验结果的p值＜0.001，表明问卷适合进行因子分析。对整体问卷进行探索性因子分析，抽取出4个公因子，累计方差解释率达到86.26%，表明因子结构较为可靠。依据因子载荷图可知，题项A1到A4构成课程维度，题项B1到B3构成评价维度，题项C1到C4构成管理维度，题项D1到D3构成培训维度，与本研究对人工智能赋能教师教育的基本逻辑的分析框架相一致，表明问卷具有较好的结构效度，可作为正式调研问卷。
之后，基于正式调查问卷，本研究选取浙江、江苏、上海等教育与经济发达地区的中小学作为调研学校，面向中小学教师投递电子问卷，调研结束后，回收有效问卷527份。本研究利用Cronbachsalpha、CR、AVE值检验问卷信效度。整体量表的Cronbachsalpha值为0.966，各分量表的Cronbachsalpha值在0.89与0.97之间，证明问卷具有较好的内在一致性信度；验证性因子分析结果显示，各分量表的CR（组合信度）取值范围在0.79与0.86之间，表明量表的组合信度较好。各分量表的AVE值均大于0.5，表明量表的收敛效度较好。此外，验证性因子分析结果显示，模型拟合较好，RMSEA、CFI、SRMR指标均达到测量学标准（RMSEA＜0.08；CFI≥0.90；SRMR＜0.06）。综合上述分析结果，可知问卷通过了信效度检验。
人工智能支持下的教师教育现状的描述性分析结果如下。总体而言，人工智能支持下的教师教育现状的均值水平为3.85，除评价层面以外，各子维度（课程层面、管理层面、培训层面）的均值水平均在4以下，由此可见，当前教师对于融入人工智能的教师教育、职后培训的感知情况并未达到理想程度，人工智能在推进教师教育改进方面尚存较大空间，因此，仍需进一步探索如何利用人工智能优化区域教师教育体系，提升教师教育的有效性、针对性、科学性、智慧性。在此诉求背景下，精准分析人工智能赋能教师教育变革所面临的现实困境，则成为归纳和提炼人工智能赋能教师教育实践路向的关键之举。具体而言，本研究将进一步结合调查分析结果，围绕课程、评价、管理、培训四个方面剖析人工智能赋能教师教育的现实困境（见图1）。
图1人工智能赋能教师教育的现实困境
（一）教师教育课程体系难以适应智能时代教师专业发展
在智能时代，教师教育的内容正发生重大变革，人工智能已成为教师教育工作的得力助手，开设一系列面向教师的人工智能课程具有一定的必要性。但就我国教师教育课程体系而言，其目前尚难以适应智能时代教师专业发展。首先，在课程层面，区域教师教育课程建设缺乏较为统一且清晰的课程标准，区域教师教育的课程科目、结构和类型较为单一的现象时常出现。而且，本研究调查结果显示，55.79%的教师认为，教师教育课程内容与教师所需的智能教育素养脱节；题项“教师教育的课程内容能够满足您的实际需求”均值为3.91。由于受人、财、物等多方面资源的影响，教师教育课程理念的变革难度相对较大，即使是面对人工智能等新技术的冲击，教师教育课程建设也具有滞后性与保守性，融入人工智能教育内容的教师教育课程特色难以有效凸显。其次，在教学内容方面，目前不少地区的教师教育教材体系陈旧，教学内容未能结合智能时代所需做到有效更新。数据分析结果显示，题项“当前的教师教育课程关注如何让教师有效应用人工智能产品”及“学习教师教育课程能够提升您的智能教育胜任力”的均值水平分别为3.95与3.94，这表明教师教育课程体系与人工智能等技术知识的融合力度与成效不足。再者，在教学方面，受困于不少教师教育者、受训在职教师及师范生的技术接受与整合能力存在欠缺，教师教育课程教学缺乏具有足够信息化胜任力的教师教育师资，导致智能技术赋能教师教育课程教学的过程受到教师能力的严重制约。
（二）基于证据的教师教育质量评价有待优化
在5G、人工智能、大数据等技术的支撑下，如何构建基于证据的教师教育质量评价体系是推动人工智能时代教师教育发展的一大难题。为尽可能地减少评价过程中的标准不一与价值冲突等问题，在从事教师教育评价活动之前，需要确立相应的指导标准和价值准则。对于我国教师教育评价实践而言，基于证据的教师教育质量评价亟待进行优化，教师教育质量评价体系尚待建立健全。综合来看，我国不少地区至今仍未形成循证式的教师教育质量评价标准体系，导致我国教师教育评价活动在实践中缺乏必要的规范性与科学性，48.39%的教师认为，对于教师教育效果的多维评价有待加强。此外，我国教师教育评价普遍存在着重视运用分数、成绩等量化指标评价的倾向，仍然留有“头痛医头、脚痛医脚”碎片化的评价方式，且数据分析结果显示，题项“培训专家能够利用人工智能对您的学习效果进行分析与评价”均值为3.96，这表明人工智能尚未全方位融入循证式教师教育质量评价体系，未能充分借助人工智能等新技术立体化地搜集教师教育活动的信息从而科学全面地评价教师教育效果，进而导致教师教育评价新格局尚未完全形成。
（三）大数据赋能教师教育管理存在决策偏差
人工智能浪潮风起云涌，其与大数据之间的关系相伴而行，人工智能功能的发挥离不开数据处理与运算的支持。决策者依托人工智能的分析及预测功能，可从“基于经验的分析”转向“数据驱动决策”，这在一定程度上有助于教育管理者系统把握教师的个体诉求与行为轨迹，并据此进行信息反馈和教学激励。但需要注意的是，智能技术是一把双刃剑，在帮助实现教师教育决策科学化的同时，其也会因人技关系异化而产生一系列问题。数据分析结果显示，人工智能赋能教师教育的管理层面均值水平为3.73，表明当前人工智能在优化教师教育管理方面尚存在一定的问题及弊病。首先，人工智能算法、决策使用的数据及数据处理方式均是由“人”来创建的，不可避免带有个体主观隐含的偏见。当主观的算法设计偏见或数据处理偏见渗透到教师教育管理过程中，将会给教师教育决策带来一定的偏差与错误。其次，人工智能算法具有自主决策、学习的能力，它的设计者难以预测最终的结果，也无法完全解读它是如何得出现有结论的。因此，教师教育决策的相关主体一定程度上将会陷入算法分析结果难以解读的困境，这将削弱决策者的公信力与可信度。再者，根据数据分析结果可知，45.92%的教师认为人工智能可能无法十分准确地量化教师教育成效。处于不断完善与发展阶段的人工智能算法及其所依赖的数据很有可能具有一定的局限性，这将导致一些非数据化或难以数据化的教师教育问题被排除在决策过程之外，进而给以数据作为决策基础的教师教育决策者带来一定的决策盲区，产生大数据赋能教师教育的信息偏差现象。
（四）教师培训与智能技术的整合存在效度困境
数据质量、算法功能对人工智能应用成效影响较大，无论是数据挖掘，还是智能算法设计，均无法做到尽善尽美，数据分析结果显示，人工智能赋能教师教育的培训层面均值水平为3.64，表明人工智能在教师培训实践中的应用依然存在效度困境。首先，使用算法和预测模型对教育现象进行度量将会造成一定风险，这主要取决于计算模型和算法是否符合教育逻辑、教育过程和教育中的人是否可以被量化和计算、对教育过程的量化是否能够反映教育本真，这需要进一步反思智能技术应用于教师培训的合理性与规范性，将其应用范围限定在可控风险领域之内。其次，智能技术在教师培训中的使用效能相对较低，其在培训资源建设、助学辅导、培训成效评价等方面的应用程度受人力、物力、财力等多方面制约。调查结果显示，59.20%的教师认为，人工智能技术与教师教育的融合性不强；41.18%的教师认为，学区或学校难以投入大量资源以支持智能化教师教育体系构建；另外，42.88%的教师认为，目前人工智能支持下的教师教育指导性政策与规章尚需完善。这表明不少地区不仅缺乏具有较高智能教育素养的教师教育专家以及足够的经费支持、资源保障，而且，也缺乏人工智能赋能教师培训的指导性政策与规章，进而导致区域教师教育部门在利用智能工具开展教师培训活动时易陷入“仅加大软硬件投入”的战略误区，忽视对教师教育者技术接受与整合能力的有效训练，进而削弱了智能技术在教师培训需求满足与资源建设方面的应用空间。
四、人工智能赋能教师教育的实践路向
随着人工智能与教师教育领域的不断融合，人工智能赋能教师教育也面临着如教师教育课程体系难以适应智能时代教师专业发展、基于证据的教师教育质量评价有待优化、大数据赋能教师教育管理存在决策偏差、教师培训与智能技术的整合存在效度困境等问题。综上，为推动人工智能在教师教育领域的合理应用，人工智能赋能教师教育体系构建应关注以下实践路向。
（一）加强数字化课程建设，推进教师教育资源智能化开放共享
以往教师教育资源虽然也包括微课、短视频、精品课等信息化形式，但随着新课标的颁布与新教材的逐步使用，教师教育数字化资源动态性缺位、资源建设质量不高、资源建设区域协同性差、资源建设针对性不强等问题逐渐凸显。在人工智能时代，教师培训课程、教师研修资料等均可被表征为较易传播与计算的数字形态，教师教育资源建设应加强数字化课程建设，推进教师教育资源智能化开放共享。首先，区域教育行政管理部门、各级各类教师培训机构及中小学校应携手打造智能化区域教师教育课程资源库，立足教师群体的数字画像以及教师培训专业标准，积极利用虚拟现实、增强现实、智能云等智能技术，关注教师教学技能网络模拟实训与教育理论在线学习，充分整合微课、慕课、直播课、公开课等数字化课程资源，推动数字化教师教育课程资源系统化建设。例如，首都师范大学聚焦于人工智能时代下的教师发展，由高校导师团队设计面向教师专业发展的在线课程，师范生制作开发课程，并且在课程开设期间与在职教师开展全程陪伴式的互助共学，师范生为在职教师解答与技术应用有关的困惑，而在职教师可以为师范生在教学方面提供经验分享。其次，构建数字化教师教育课程资源监管体系。地方教育行政管理部门、学科教研员、教育督学及督导专家等多方人员应组建数字化教师教育课程资源审查小组，确保数字化教师教育课程资源开发经过开发测试、内部评价、外部评价等严格流程，应利用机器学习、数据挖掘等智能技术，及时对参训在职教师或师范生的课程资源使用记录、共享渠道与心得体会予以电子存档。再者，应创设数字化教师教育课程资源的智能推送与共享机制。地方教育行政管理部门可依托“国培计划”“区域教师发展计划”等各级各类教师教育项目，着手建立优质数字化课程资源开发与遴选机制，遴选优质数字化资源，明确数字化教师教育资源流通标准与准入门槛，利用大数据分析与智能画像技术，通过智能筛选、提取和整合教师专业学习需求信息，基于在职教师专业学习的数字画像，有针对性地为教师推送定制化课程资源。
（二）立足评价改进，构建基于证据的教师教育质量监测体系
如前文所述，在评价层面，基于证据的教师教育质量评价机制还有待完善。评价对于教师教育质量的提升来说具有导向与指引作用，随着数据智能理念的不断深化，教师教育评价愈发关注数据式证据，如何利用数据信息呈现教师教育评价证据成为热点议题。因此，有必要立足于当前教师教育评价存在的现实问题，构建基于证据的教师教育质量监测体系。一方面，应基于智能数据挖掘，构建教师教育质量监测方案。从教师教育评价主体来看，教师教育质量评价受其主观判断影响，若教师教育评价所依赖的数据信息不够客观，将导致教师教育的评价结果有失公允。因此，应基于教师教育评价的实际诉求，智能挖掘与提取师范生、职后教师、教师教育者等评价利益相关者的数据信息，建立教师管理信息化系统，构建教师学分管理机制，建立教师数据的“驾驶舱”，对教师教育过程进行精准预警与监测。另一方面，创设基于证据可视化的教师教育质量分析机制。基于大数据分析、生物信息识别、图像识别、视频分析等技术，可从教师教育投入、过程、产出、背景等方面进行教育质量观测，动态采集教师教育行为和环境信息，严格落实数据筛选、数据比较、数据整合、数据呈现等一系列证据可视化流程，及时向主管部门、教育工作者、师范生、教师公开教师教育质量观测结果，注重教师教育质量评价结果与改进方案的可视化呈现，以便进一步明确教师教育质量的改进方向与提升路径。例如，宁夏充分利用大数据支撑教师智能研修行动并建设教师教育质量监测体系，为提升教师在教学设计、课堂组织、班级管理、教育研究等方面的综合能力，将教师管理信息系统、教师继续教育网络研修等平台整合融入宁夏教育云，基于教育云平台实现对教师专业发展状态的监管、测评与干预。
（三）聚焦数智融合，优化教师教育决策偏差调节机制
如前文所述，在管理层面，大数据赋能教师教育管理存在决策偏差。以往的教师教育决策存在主观判断、决策流程过于僵直与落后、决策技术过于单一等问题，人工智能时代教师教育决策虽可实现基于证据的教师教育决策，但其并不意味着教师教育决策绝对的合理化与准确化，教师教育决策仍有可能存在偏差问题（如决策偏见、决策失误等）。因此，应聚焦数智融合，优化教师教育决策偏差调节机制。首先，应构建基于数智融合的教师教育决策咨询服务体系。以师范教育、在职培训等多种形态为主体的教师教育体系涉及多个决策主体，且以往区域层面教师教育决策可能在师范教育与在职培训对接层面存在信息鸿沟，而且区域层面可能在城乡教师发展规划方面存在决策偏差。为此，可通过创设区域教师管理与发展服务平台，动态汇聚不同决策主体的建议与反馈意见，为地方教师教育管理者改进教师发展计划、教师研修项目管理服务、教师专业发展学分银行服务等提供信息支持与路向导引。其次，应关注教师教育决策偏差诊断与调节机制的创设。人工智能时代教师教育决策不仅应体现智慧化特性，而且应秉承基于证据的科学主义取向。应提升教师教育决策者的智能教育素养与数据素养，打通教师教育利益相关者间的决策信息共享通道，及时诊断区域教师培训与研修实践的主要问题与产生根源，智能分享与整合来自地方教师发展学院或中心、教育行政管理部门及高校教师教育基地的反馈信息，构建协同化地方教师教育决策咨询服务体系，有效提升区域教师教育决策的科学化和民主化。
（四）关注智能研修，创设基于分层分类的精准化教师培训体系
如前文所述，在培训层面，教师培训与智能技术的整合存在效度困境。以往师资培训一般采用讲座、讨论、观摩、进修、线上刷课等多种方式，但大多数培训方式属于短期行为，难以长期针对特定教师群体（如位处偏远的农村地区教师）开展教师专业培训。人工智能赋能教师网络研修平台与模式创建为教师终身学习与持续发展提供了重要支持。由此，为进一步推进人工智能赋能教师教育，满足不同类型教师群体的学习诉求，加快教师队伍数字化建设进程，推动教师数字化发展，有必要关注智能研修，创设基于分层分类的精准化教师培训体系。首先，教师培训部门或机构应着手建立研修专区，组建区域智能研修共同体，对参与在线研修的教师群体进行合理分类，以研修问题与实践案例为抓手，满足不同类别、层次、岗位的教师需求。教师教育者应基于教师研修数据进行智能追踪，尝试捕捉不同类型（如农村教师、城镇教师）、不同层次（如教学新秀、教学骨干、教学专家）教师参与智能研修的学习需求，以便构建线上与线下、必修与选修相融通的精准化教师研修模式。其次，应注重探索建立基于分层分类的教师发展测评系统，创设智能化教师培训成效评价模式。最后，应基于大数据融合，探索建立分层分类的教师发展测评系统，创设智能化教师培训成效评价模式。具体而言，应关注教师在学科、年龄、教龄等方面的实质性发展差异，评价方案的设计与实施应关注教师发展的过程性与阶段性数据的提取与筛选。也应着重提升教师教育者的信息化评价素养与智能技术胜任力，尝试通过教师个体发展画像的智能分析与评价，为受训教师后续的专业学习以及教师教育者的教学实践提供改进方向。
五、结语与展望
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华南师范大学人工智能时代，教师专业发展面临哪些机遇和挑战
总之，有关人工智能对教学方式影响的研究相对丰富，不少学者对于人工智能如何影响教学颇有见地，但对于理论的完善和实践的摸索依旧“在路上”。一方面，对于人工智能和教学方式革新的逻辑与内涵有待明确。另一方面，人工智能时代教育发展的具体内涵、因果关系有待明晰。
但不可否认的是，借助人工智能可以针对学生做精准判断与个性化诊断，并为学生自主学习提供的个性化辅导，确实驱动了精准教育发展。精准教育服务有望实现日常教育与终身教育定制化。
3
教学环境的更迭——泛在学习的推进
目前讨论人工智能在金融、交通、医疗等领域的应用较多，但在教育领域则相对较少。关于人工智能与教育关系的讨论较为深入的一次也许是在“人工智能与未来教育”高峰论坛。人工智能对于教学环境的改变可在互联网对教学环境的改变上有所洞悉。
在华东师范大学袁振国教授的《人工智能的时代，依然会有诗和远方》一文中，他认为人工智能难以替代人类感知和思维的整体性与统整性，以及人的情感性与社会性。人工智能将彻底改变传统的教育，使任何人在任何地点任何时间可以学习任何的内容，即泛在教育。
泛在学习强调智能化环境的创设，目标是创设让学生随时随地利用任何终端进行学习的环境，实现以学生为中心的教育。学生在时间、空间上的自由度将是传统教育所不能及的。
目前国内外关于人工智能和泛在学习的理论相对较少，袁振国教授的研究在国内处于相对领先位置，但依旧没有形成系统的理论。泛在学习的有关观点虽具一定的合理性和前瞻性，但因为太过“年轻”，缺乏足够的说服力。
人工智能时代教师专业发展的机遇
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教育模式之变：新师徒制，以学生为中心
在我国，“学而优则仕”的思想根深蒂固，传统的教育模式依旧有其影响。在新课程改革热潮下，中国的教育模式正在从应试教育向素质教育过渡。大数据时代，发达的网络催生了“互联网下的新师徒制”——以互联网为媒介，由某一领域的行家里手，以长期言传身教的方式，带领较大规模的徒弟们用碎片时间进行学习与实践的一种新型教育模式。它改变了传统的教育模式，实现了教育史上的一次革命。
人工智能可以通过数据分析为徒弟们匹配相应的教师，从而满足学习者的个性化需求，甚至以机器教师的身份在线为学习者提供有针对性的指导，或通过人机交互技术协助教师为学生在线答疑。此类教育模式以学生为中心，突破了传统课堂对学生的束缚，更是顺应了我国教育改革的趋势和方向。教师在专业发展过程中需主动适应人工智能时代新型教育模式，不断提升自我信息素养以顺应时代之变。
2
教学方式之变：精准教育，重视个性化学习
人工智能是通过机器学习、深度学习来工作的，而其也能相应地推动学生对知识的深度学习。可以说，个性化学习的目标是满足学生的需求和兴趣，而人工智能技术则能基于学生的个性化信息数据进行情绪识别、情感计算、自然语言处理与分析，为个性化学习提供智能支持，从而实现精准教学。常见的模式有个性分析、智能推送和精准反馈服务。未来，每个学生会像拥有智能手机一样，人手一个陪伴自己成长且能学会解决复杂而抽象问题的机器人。人工智能可以成为教师的助手，而学生则可以通过机器人辅助从而拥有“私人”教师团队。
时代在进步，21世纪的小学生与“智能”走得太近，如果教师能够全面突破传统，瞄准精准化、个性化、弹性化、融合化的变革趋向，强化“共享共创”“个性定制”“体验参与”意识，更加有利于把握人工智能时代的教育新机遇。
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教学形态之变：泛在学习，随时随地学习
传统的学习资源分散无序、共享性差、聚合性差，而在泛在学习时代，资源深度聚合让学习变得“泛在”与即时。相比火热的在线教育，“人工智能+基础教育”的融合之路要审慎、复杂得多。随着互联网的发展及人工智能在教育上的应用，泛在学习将会真正实现。人工智能改变了教学的形态，也促使教育打破传统思想边际，加快教育教学转型，以适应新形势下的教学形态之变。
同时，人工智能可以实现教育资源的相对公平。智能教育将让更多的人享受一样的资源，得到一样的受教育权利，让更多的少年儿童在人生起跑线上不因资源的不同而被区别对待，而从这一视角上来看人工智能对于教育的改变将是革命性的。
此外，人工智能为学生构建的群体智能学习环境将能有效满足学生的学习需求，让学生适应未来的学习工作模式，甚至创造新的模式。
教师的专业发展是与具体的教学情境联系的动态的知识建构过程，如何提前适应泛在教学形态并在此情境下提升自我教学能力及教学效果，是每位教师需要思考的问题。
人工智能时代教师专业发展的挑战及应对
1
教学内容求创新，课堂教学应突破
人工智能催生了泛在学习，也将扩充教学资源。不仅教师能够接触深度聚合的教学资源，学生亦能唾手可得海量的学习资源。在这样的情况下，教师对教学内容进行创新就显得很有必要。单纯依靠书本上的“死知识”显然很难满足学生的需求，书本上原原本本的内容，学生依托人工智能便可学习。未来，人工智能时代的教育是“人性为王”的教育，教师应加强教育对德、仁、情等人性特有的东西的关注。在课堂教学中更多地关注对学生创造力、社交能力等人工智能难以代替因素的培养。
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告别传统题海战术，探索教学新方式
受应试教育的影响，教育被许多人狭隘地理解为“刷题”，其实教育并非仅灌输知识与传授技能。知识主要依靠人的记忆力和逻辑判断力进行消化。可以说，任何一个机器人都可以记忆五万个数字，所以机器在这一点上是很容易取代传统的注重知识灌输的教育的。如果一位教师最大的兴趣就是做重复的工作，那么在效率优先的人工智能时代，他是肯定会被替代的。传统行为主义下对学生反复操练的教学方式显然在人工智能时代是立足不了的。
真正的教育过程，从来就不是师生之间单向的机械操作。教学主体不是冷冰冰的“程序载体”，而是有血有肉有思想有灵魂的人，情感交流绝对不是没有温度的人工智能能够做到的。教师应有意识地转变传统的题海战，寻求教学新方式，注重教学的艺术性，将学生放在主体地位。教师要在泛在学习大趋势下巧妙利用好教学情境，变灌输为感化，增强自身的能动性，提高效率并降低事件重复率。
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学生反馈应重视，依托数据精滴灌
人工智能将为学生的个性化学习提供技术支持，从而推进教师精准教学的开展。人工智能时代，教师对于学生学习的认识被画上新的问号，多元学习环境下作业和考试已很难反映学生的学习全貌。人工智能所带来的数据分析技术将为教师开通对学生学习情况诊断、反馈的绿色通道。
此外，在教学中，教师对于学生学习情况的反馈与矫正是一个循环往复的过程，这就要求教师的反馈要及时、准确，而这些恰恰是人工智能所擅长的。如何应对人工智能所带来的挑战，积极利用它而不是被其取代，是每位教师需要认真思考的问题。
人工智能时代教师专业发展正受到越来越多人的关注，人们也正在致力于这方面的探索与实践。人工智能时代，教育模式、教学方式、教学形态等被重新解读，担负着教育信息化和教育改革使命的教师也应转变传统教学观念，重新定位角色，发展专业素养，从讲授者转向指导者，适应新师徒制、个性化学习、泛在学习等发展要求，思考教育的本质和内涵，重视教育过程中的情感投入，在实践和反思中不断提高教学的艺术性和创造性，拥有仁爱之心、恻隐之心，逐渐达到专业发展的目的。
（作者董瑶瑶系浙江师范大学教师教育学院博士生；李志超系浙江师范大学教师教育学院副教授）返回搜狐，查看更多
人工智能论文范文(5篇)
人工智能论文全文(5篇)时间：2023-04-1322:16:52
第1篇：人工智能论文范文
第一，植物的规格要确定好，要结合植物所适应的地质条件来对各种规格的植物进行协调搭配。一般来说，中型及其以上规格的乔木作为园林的架构之一，会对整个园林所呈现出来的景观效果起着重要作用，应当先进行安放，然后才是小型规格的植物的安放，保证在园林景观的细节处做好处理；第二，要合理组合植物的品种类型，落叶植物和针叶常绿植物之间在园林中所占的比例应当保持一定的平衡关系，对于植物如花卉、叶丛的颜色要协调好，一般以夏东两季的植物色彩为主色调，其他色调为辅，以保证视觉上能起到互相补充的效果。
2园林设计中人工智能应用现状
2.1系统操作方面
由于园林设计既涉及艺术方法也涉及到技术手段，因此，对操作人员的综合能力要求就比较高，也就是说，操作人员应当对建筑理论、园林绿植知识和计算机基础三方面综合掌握，而事实上，很多参与园林设计的人员并没有很强的工程操作能力，要求太高，难以实现。
2.2园林可重复使用性方面
目前来说，园林的重复使用性还是太低，因为每个地方的气候条件和地理环境都不相同，所以，针对一个地方所制作的园林设计并不能简单地复制到另一个地方，如苏州园林的设计不能直接用在辽宁的园林设计，原因在于北方相对南方来说，园林供水相对困难，山石种类不同，绿植花卉种类也不如南方园林的丰富，而且南北审美观不同，北方园林设计多采用浑厚石材，绿植多为松、柏、杨、柳、榆、槐，加上三季更迭的花灌木，呈现刚健雄浑的特点，而南方则因为花木种类丰富，布局特别，注重山石与水的搭配，独具精致淡雅的特点，由此可见，园林的可重复使用性不高。
2.3计算机辅助设计方面
计算机辅助设计即常说的CAD。目前来说，CAD并不能完全对口符合园林设计的需求，因为CAD只能呈现出单一的图形画面，既不利于设计者进行设计，也不利于客户对设计者的设计的理解，导致客户与设计者之间难免信息不对称，造成一定的信息偏差，影响之后园林设计出来的成果。
3加强人工智能在园林设计中应用的办法
3.1园林子系统的设计
作为整个园林系统的组成部分，园林子系统的设定概要应通过计算机实施建模，来对项目实施进行基本设定，在获得项目系统的自动生成规则之后，在对所收集到的园林基本数进行存档，来作为全局的运行参数，在一定程度上影响了计算机的运行结果。一般来说，存档信息有园林的设计规模、投资情况、发展需求以及相关的环境因素等，存档后，可能会对建筑的规模大小、选址、风格特点以及植物的搭配等造成影响。
3.2地形子系统的设计
地形子系统的设计应当是通过计算机对采集到的地质数据进行推理而后才进行的。一般来说，会采用规则引擎最为计算机的推理机，是基于专家系统的模式下进行推理的，工作原理是由机器来仿造人类在对事件进行考虑的思维和方法，通过进行试探性的方法来进行推理，并不断地对推理所得出来的结果进行解释和验证。对地质情况进行实时实地勘查是保证园林设计图纸正常输出的要求，这是不能单纯地依靠计算机来实现的，因为地质勘查涉及到很多复杂地形的勘查，只能依靠人工的方式。地质勘查可以分为前期阶段和后期阶段。前期阶段主要是设定园林工程的初稿，因此，只要对地质情况进行系统的粗略勘察即可。后期阶段主要是完成图纸设计要求，因此，对数据准确性要求更高，并勘查人员对此进行较为细致的处理。这以后才是通过对计算机智能系统软件的使用来将前期阶段和后期阶段所获得的数据进行智能化处理，完成相关数据的细化以及修正，然后通过系统推理得到一个初步的园林模型。
3.3主干道路子系统的设计
对地形子系统进行地形数据的输出即可得到主干道路设计，因为我们首先完成了地形的设计，因此，在接下来对道路进行设计的过程中就可以有效地避免其他的建筑和设施的干扰，这之后的设计才能按部就班地开展。推理的总体规则为：首先，由园林的建设规模、投资情况等来对道路的类型和所需费用等进行计算，得到相关数据；然后，结合之前的输出地形图来生成推荐道路图，并检查道路的密度是否符合园林的设计规范，接着根据道路建设定额表来对工程造价进行计算，看是否符合预期投资情况；最后，对道路图进行人工的调整，并反复验算。
3.4图纸和图表输出子系统的设计
第2篇：人工智能论文范文
“人工智能”一词最早是在1956年Dartmouth学会上提出的。从那以后,研究者们发展了众多理论和原理,人工智能的概念也随之扩展。人工智能其英文全称为ArtificialIntelligence，缩写为人所共知的AI，它主要是对用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统等进行研究讨论。对于人工智能的定义义众说不一，一般有两种说法：一种是人工智能是关于知识的学科，即怎样对知识进行表示以及怎样获取知识并对知识进行使用的科学；另一种是人工智能研究的是如何实现让计算机做过去只有人才能够做的智能工作。但是不管是哪一种，它都是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器。人工智能的定义可以分为两部分，即“人工”和“智能”。对于“人工”，争议性也不大。有时我们会要考虑什么是人力所能及制造的，或者人自身的智能程度有没有高到可以创造人工智能的地步，等等。但总的来说，“人工系统”就是通常意义下的人工系统。诞生对于“智能”，则存在着很大的争议。因为这涉及到了诸如意识（consciousness）、自我（self）、思维（mind）（包括无意识的思维（unconscious_mind）等等问题。人类唯一能够了解的智能就是人类本身的智能。但是我们对我们自身智能的理解都非常有限，对构成人的智能的必要元素也了解有限，所以就很难定义什么是“人工”制造的“智能”了。人工智能的实现方式有2种方法。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。
2人工智能的发展
对于人工智能的研究一共可以分为五个阶段。第一个阶段是人工智能的兴起与冷落，这个时间是在20世纪的50年代。这个阶段是人工智能的起始阶段，人工智能的概念首次被提出，并相继涌现出一批科技成果，例如机器定理证明、跳棋程序、LISP表处理语言等。由于人工智能处于起始阶段，很多地方都存在着缺陷，在加上对自然语言的翻译失败等诸多原因，人工智能的发展一度陷入了低谷。同时在这一个阶段的人工智能研究有一个十分明显的特点：问题求解的方法过度重视，却忽视知识重要性。第二个阶段从20世纪的60年代末到70年代。专家系统的出现将人工智能的研究再一次推向高潮。其中比较著名的专家系统有DENDAL化学质谱分析系统、MTCIN疾病诊断和治疗系统、Hearsay-11语言理解系统等。这些专家系统的出现标志着人工智能已经进入了实际运用的阶段。同时国际人工智能联合会于1969年成立。第三个阶段是20世纪80年代。这个阶段伴随着第五代计算机的研制，人工智能的研究也取得了极大的进展。日本为了能够使推理的速度达到数值运算的速度那么快，于1982年开始了“第五代计算机研制计划”。这个计划虽然最终结果是以失败结束，但是它却带来了人工智能研究的又一轮热潮。第四个阶段是20世纪的80年代末。1987年是神经网络这一新兴科学但是的年份。1987年，美国召开了第一次神经网络国际会议，并向世人宣告了这一新兴科学的诞生。此后，世界各国在神经网络上的投资也开始逐渐的增加。第五个阶段是20世纪90年代后。网络技术的出现于发展，为人工智能的研究提供了新的方向。人工智能的研究已经从曾经的单个智能主体研究开始转向到基于网络环境下的分布式人工智能研究。在这个阶段人工智能不仅仅只对基于同一目标的分布式问题求解进行研究，同时还对多个智能主体的多目标问题求解进行研究，让人工智能有更多的实际用途。
3对人工智能的思考
3.1人工智能与人的智能
从哲学上的量变引起质变的角度来讲，人工智能在不断的发展过程中一定会产生质的飞跃。在最初，人工智能只具有简单的模拟功能，但是发展到现在已经具备了思考的能力（逻辑推理分析），这已经表明人工智能在不断量变的过程中已经发生了质变。有人认为有人会说人工智能不会超过人类的智能，理由是人工智能是人类创造出来的。但是现实中很多人类创造出来的东西已经在某一些方面超过了人类本身的能力，例如起重机的力气超过人类很多；汽车速度也远超过人类的速度。人类之所以会制造出各种各样的工具，其目的就是希望自身的能力能通过这些工具进行延伸和突破。人类研究人工智能就是希望人工智能帮助人类实现人类某些无法实现的东西。还有人认为人工智能是人类创造出来的，所以它一定存在着致命的弱点，也因此人的智能优于人工智能。但是殊不知人类与机器相比也有着十分明显的弱点，例如人类所需要的生存条件比机器更加的严格，人类思维会受到人的情绪所影响，而机器只是受到程序的影响，它们没有情绪的起伏。就目前的人工智能而言，它们在某一些领域比人类更强。但是目前我们必须正视人工智能的一些还没有办法改变的缺陷，那就是人工智能的学习能力与创新能力。人工智能的知识获取大部门都是人为的进行灌输，而无法像人类自身那样进行主动的学习。同时人工智能只能够利用已有的知识去解决一些问题，但是却还不能够创造性的提出一些新的东西。
3.2对机器人三大定律的困惑
美国最著名的科普作家艾萨克．阿西莫夫提出过比较著名的机器人三大定律：第一定律，机器人不得伤害人，或任人受到伤害而无所作为；第二定律，机器人应服从人的一切命令，但命令与第一定律相抵触时例外；第三定律，机器人必须保护自身的安全，但不得与第一、第二定律相抵触。虽然这只是科幻作家所提出的一家之言，但是也代表了人类对与人工智能发展的一种期望与担心。人们害怕自己所创造出来的人工智能会伤害人类自己。但是阿西莫夫所提出三大定律都是以人类为中心的，而忽视了人工智能本身。或许这是人类的一种天性，世间所有的事物都应该围绕人类自身来定义、发展。就好像人类自以为掌控了能够改变大自然的力量，最终却被大自然反噬一样。同时，随着科学技术的发展，人工智能已经不单单需要逻辑思维与模仿，同时还应该将情感赋予人工智能。因为随着科学家对人类大脑和精神系统的研究的深入，已经愈来愈肯定情感是智能的一部分。如果人工智能具有了情感之后，人类的自我中心又是否会伤害到人类自己创造出来的人工智能。
3.3对人工智能未来的思考
人工智能有着十分巨大的发展潜力，对于人工智能的研究虽然经过了很多年，但是这也仅仅是刚刚开始而已，继续研究下去在很多方面都会有重大的突破。自动推理是人工智能最经典的一个研究分支，它的基本理论是人工智能其它分支的共同基础。一直以来人工智能最热门的研究内容里面就有自动推理，同时在该知识系统中的动态演化特征及可行性推理的研究是一个十分热门的研究内容，很有可能取得大的突破。机器学习一直在致力于研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能。在过去的很长的一段时间内都没有取得十分显著的成果。但是许多新的学习方法相继问世，并且已经有了实际的应用，这充分的说明在这方面的研究已经有了很大的进步。自然语言处理是计算机科学领域与人工智能领域中的一个重要方向。在经过人工智能研究人员的艰苦努力之后，在该领域中已取得了大量令人瞩目的理论与实际应用成果，许多产品已经进人了众多领域。智能信息检索技术在Internet技术的影响下，近年来发展势头十分迅猛，而且已经成为了人工智能的一个独立研究分支。
第3篇：人工智能论文范文
关键词：人工智能；新闻生产伦理；道德困境
一、人工智能技术在新闻生产中的现状分析
诞生于1960年的计算机辅助新闻是人工智能在新闻生产领域最早的应用。2000年左右，计算机辅助新闻开始进入数据驱动新闻阶段。2006年，汤普森公司开始将新闻机器人运用于财经数据分析，并生产出新闻，这标志着现代意义上的人工智能新闻真正产生。当前，人工智能主要依靠自然语言处理、预测分析和机器学习三种技术。在新闻报道中，人工智能的运用大致可分为自动化生产、人机交互和智能推荐三种类型。
（一）数据挖掘和机器写作推动新闻的自动化生产数据挖掘和机器写作是一种打破了新闻人工作常规模式的特殊的新闻生产方式，依赖于庞大的数据资源，运用技术的手段化繁为简，省去了传统新闻出稿的步骤。因此，数据的积累和清晰的数据支撑是推动新闻自动化生产的关键。这种将采访、写作、编辑、校对、分发、反馈等新闻生产环节融合在一起的方式，节省了人力、物力和时间，大大简化了新闻生产的过程，进一步优化了新闻生产的流程。这意味着，在一些专业报道中，机器人挖掘的数据会比记者发现、找到的数据更为精确可信，人和机器展现出平等合作、相互理解、辅助的关系，在不同方面各显其能，互相配合，可以让记者从单调重复的工作中逃离，从而更加专注于挖掘数字背后的意义，去做更有创造力的事。
（二）智能音箱和聊天机器改变人机交互的传统模式2017年7月，国务院的《新一代人工智能发展规划》中提到未来我国几十年人工智能的发展蓝图，着重强调发展人机智能共生的行为增强与脑机协同及人机群组协同等关键理论和技术，并指出未来人机协同将成为主流的生产和服务方式。智能语音服务由两部分构成，一部分是硬件，一部分是智能语音助手。硬件为语音助手提供运行环境，从物理上接受声音指令，并进行反馈。因此，智能语音可以通过声音方便地与终端交流，不需要控制手机或者终端界面就能参与数字生活和工作的方方面面。社会学家戈夫曼的场景理论认为，媒介、场景和行为之间存在高度的关联与互动关系。“场景”作为内容、形式、社交之后媒体的又一核心要素，在定制化需求体验和实现用户价值匹配方面得到了极大程度的体现。从这个意义上来说，智能语音扩张了我们进行媒介消费的空间。
（三）基于兴趣的智能推荐助推新闻传播的个性化人工智能视域下的智能推荐是指通过技术手段介入信息内容和信息受众之间，更改内容的传播方式和路径，从而更好地利用用户行为大数据，在“千人千面”的背景下实现用户不同偏好的内容推荐，达到分析并改变信息受众阅读偏好的效果。2019年，尼曼实验室在预测新闻业趋势时选出的一个关键词是“Newsfatigue”（新闻疲劳症）。因此，基于用户兴趣的算法可以督促记者更加全面地考虑用户需求，增加新闻内容曝光量，唤起用户的更多互动，从而更加有目的地进行个性化的推荐，将信息精准地投向用户，节省时间，优化用户在人工智能视域下的新闻阅读体验。
二、新闻生产伦理在人工智能视域下面临的困境
新闻伦理学的研究对象除新闻工作者的职业道德外，还应包括新闻媒体的社会道德功能。无论是从社会和谐还是科技发展的角度，传统媒体一直遵循的生产伦理价值，如真实性、客观性、把关控制等，都在新媒体技术的冲击下不断地受到挑战。
（一）新闻工作者面临的职业道德挑战1.人在技术裹挟下影响对新闻客观性的认识黄旦教授认为“客观性是指意识到新闻报道中的主观”，从而要求事实和价值分开的一种专业信念和道德准则。2019年两会期间，国内多家媒体都采用了时下流行的轻松、生活化的vlog报道形式。在传统新闻人看来，这种在生产过程中模糊新闻和娱乐、事实和意见的边界，无异于“国家和教堂间的界限”。随着技术的不断发展，算法成了大众传播中的“把关人”，控制着人类信息分发的权力，驱动着媒介生态环境的重构。这种信息生产、筛选与分发其实是一种有意识的信息“加工”行为。技术本身无好坏，但技术如何使用，算法按什么逻辑编写，界面如何设计等，都受到政治经济和人类心理的影响。2.科技的发展加剧新闻反转，影响新闻真实性真实是新闻的生命。近年来，“反转新闻”大量进入公众视野。闾丘露薇认为：“所谓的反转，只不过是公共舆论基于错误或者并不足够的信息而做出的价值判断，之后被更多的事实所证明是错误的而已。”“反转新闻”之所以出现，是由于传统媒体面临着互联网科技的冲击而陷入经济运营的困境，调查型记者的数量急剧锐减，越来越少的媒体机构有充足的时间、资源投入深入的调查。同时，在智能化算法的分发下，具有视觉冲击力、语言夸张的报道得到更多的推荐，使得真相或有用的信息隐藏在众多的声音中，用户更加难以把握事件的真实性。因此，信息不再是人们发现真相的帮手，而变成了认识世界的障碍，当用户无法获得优质的信息时，再多的信息也失去了意义。3.人工智能视域下新闻生产权力主体的转移法国思想家布莱兹•帕斯卡曾说，人的“主体性”指的是“与客体相对的主体所具有的特性，包括独立性、个体性、能动性以及占有和改变客体的能力”。但人工智能介入新闻生产与报道后会对部分职业新闻工作者带来冲击，担心一旦新闻生产的权力从人类手中交给机器，人类为了追求幸福快乐会放弃以人为中心的价值观，秉承以数据为中心的世界观，那么新闻生产者所谓的思想，即其引以为豪的创造天性也就逐渐逝去了，成了麻木的人、过时的人。但就目前来看，机器新闻取代的只是程序化、格式化的新闻报道，而这正是人的主体性得到释放的一种方式和渠道。然而需要承认的是，人工智能发展的脚步不会停止，只会被更巧妙地利用起来。在这种情况下，新闻生产者调和好工具理性与价值理性之间的冲突就显得十分必要了。
（二）新闻媒体面临的社会道德挑战1.个性化的推荐导致信息茧房和政治极化现象2006年，美国学者桑斯坦提出了“信息茧房”的概念，指的是人们根据不同的兴趣、价值观、身份、经历形成不同的部落，通过增强部落内部联系获得归属感。但由于每个人只接触属于自己的个人议程设置，就会出现和圈内人交流加剧意见极化的现象，而对外交流则很难进行沟通，从而使社会意见整合变得更加困难，公共生活更加难以协调，整个舆论生态环境不断恶化，有价值、有意义的信息难以得到有效的传递。如果说，过去我们评价一个新闻事件的影响力，看中的是它是否推动了制度变革，那么现在的评价标准或许就变成造就了几篇“10万+”。尤其是社交媒体中的机器人，运用算法，通过点赞、分享和搜索信息，将未经过筛选的假新闻传播力进行数量级扩大，导致受众缺乏社会责任感，难以认知自己所处的大环境，封闭于自我的想象中，使得极化现象在种族、宗教分裂原本就十分剧烈的发展中国家显得更加突出。尤其是对那些基础机构薄弱的国家来说，虚拟世界的愤怒激发的是现实世界中的暴力。而在经济结构稳定的国家，新闻生产的低门槛和低成本也使得假新闻泛滥，选民的自由意志被操纵，政治站位被重新定义。这一切都是技术缺陷在流量驱动商业模式下所带来的结果。2.社会资本的推动加剧了算法歧视和社会偏见技术和社会之间的关系是双向互动的。一种技术如何被使用、产生了怎样的效果，固然和技术本身的特性有关，但也会受到政治经济社会整体环境的影响。萨菲娅•诺布尔提到，Google搜索引擎的返回结果及其排序主要受到PageRank算法的影响，它会根据一个页面的超链接被其他页面引用的数量来决定搜索结果的排序。其背后的逻辑可以称为“引用多的即是好的或重要的”，这是一种价值判断，也是一种利益交换，遵循和延续了社会上的主流看法，但如果主流看法本身是带有偏见的，那么算法将延续这种偏见。这说明了算法并不是中立客观的，歧视就在眼前，但是披着中立的外衣，对社会上的边缘群体产生系统性的压迫。算法既可能复制主流社会对边缘群体的偏见，也可能受到商业资本的影响，将信息和知识商品化，从而加剧社会的不平等。3.人工智能扩大对数据的使用和隐私的侵犯信息社会的发展使得各国对隐私权保护的重心再一次发生了转移，促成这种变化的原因在于政府和商业组织搜集了太多受众自己都不知道的信息。因此，人工智能时代，我们每个人都生活在数据与算法中，无时无刻不在被“记录”和“监控”着。就像福柯所说的“全景监狱”，受众就是其中的一个个“囚犯”，而作为“狱卒”的媒体集团投其所好地向受众推送新闻，受众在享受人工智能带来的便利服务的同时，也会对自我控制权的丧失、个人信息的使用以及隐私的侵犯感到深深的忧虑。2019年1月，腾讯对各年龄层用户特征进行画像分析的大数据报告被网友质疑：微信“监控”了聊天数据。这不是社交媒体第一次遇到类似的质疑。即使腾讯声称所有数据均已进行匿名及脱敏处理，不涉及具体用户的隐私内容，但并不能完全消除公众的疑虑。当忧虑隐私近乎成为生活的一种常态，我们不禁要思考这样一个问题：我们到底是如何被技术力量裹挟着走到今天这一步的？又是在何时，我们开始认为体验了就要记录，记录了就要上传，上传了就要分享的这种行为模式再正常不过？
三、新闻生产伦理在人工智能视域下的发展策略
（一）从个人层面规范新闻生产伦理智能手机的迅速普及使新闻制作的门槛和成本降低，传统的新闻传播模式被打破，我们已来到一个人人均可发声的“去中心化”时代。作为人工智能时代的信息传播者，我们不仅要提高自我的媒介工具使用素养，还应不断加强在海量信息中筛选出有用信息的鉴别能力，从源头上降低新闻受失真、虚假信息误导的可能性。同时，在传受角色功能定位不断消弭的今天，提高传播者的媒介素养，使其拥有多元化的信息获取渠道、独立自主的思想意识和道德水平，给冰冷的算法和数据注入“温度”和人文关怀，不仅可以抵御经济快速发展带来的社会问题，也是净化舆论生态环境的需要。只有这样，人工智能时代的传媒业才能走得更远。此外，在智能信息时代，科学家、工程师不仅人数众多，而且参与社会重大决策和治理，他们的行为会对他人、社会带来比其他人更大的影响。他们在参与新闻生产的过程中通过合理的结构代码决定什么被看见，什么被隐藏，直接影响着新闻生产伦理。利用技术能做好事，也能做坏事，关键是被谁使用，如何使用。那么，要研究媒体技术在新闻生产伦理中的应用就不能忽视对开发应用这一技术的科技工作者的伦理道德规范。
（二）从组织层面规范新闻生产伦理与其他完全市场化的商品不同，媒体机构的公信力一方面承担着自身的发展前景，另一方面也关乎着国家社会的安全稳定。在人工智能背景下，新时代的媒体机构具有大众性和多元性等特征，覆盖的内容更加广泛，大多是靠广告获取收入，部分是通过付费订阅，且不同媒体机构间的竞争愈发激烈。但受众情愿买单的背后是对媒介机构的信任，一旦媒介机构肆无忌惮地利用受众的信任去欺骗受众，不遵守基本的媒介伦理，终会遭到受众的抛弃。因此，媒体机构要保证新闻的真实性、客观性，不断强化媒体机构履行社会责任的方式，推动社会的进步。在本质上，企业的社会责任和商业利益是一致的。当企业成长得足够强大时，“外部性”就会被内化。一个假新闻和低俗信息泛滥、全民娱乐至上、戾气十足的社会，不会为互联网的健康发展提供适合的土壤，所以要追究新闻平台的主体责任。平台在享受着杠杆规模效应的同时，更应该用高于法律和行业的标准来要求自己。另一方面，对于技术导致的部分问题，平台也可以通过技术的发展来解决。目前，“区块链+媒体”肩负着媒体人的夙愿，虽然这种模式对现有媒体生态的改变十分有限。但从“效率”转向“价值”，单一的技术思维转向立体的社会思维、公共思维来看，这是平台型产品发展壮大过程中的必经之路，也是以后互联网产业的重要动向。
（三）从社会层面规范新闻生产伦理在技术迭展的情况下，与新出现的人工智能相关的法律制定，在缺乏有价值的参照系下，很多方面的实施往往落后于新技术、新实践的发展。因此，我国于2017年开始实行的《网络安全法》对网络运营者在搜集用户信息、个人信息方面做出了规定，并对不当运用用户信息的行为给出了明确的处罚条例。人工智能媒体时代条件下，我们必须本着维护和发展的原则来实现人工智能的法律体系，慎重处理人工智能技术给社会带来的贡献，客观地看待它的价值和潜在的风险，尽快完善法律法规，适应新的媒体环境，特别是在人工智能技术无所不能的情况下，更要强调其价值理性，规范其行为，慎用公众数据，保护公众隐私，营造一个良好的新闻生态环境。
四、结语
人工智能与新闻传媒业的融合越来越成为行业人讨论的焦点。人工智能技术在改变着新闻信息生产、传播方式的同时，也要求着原有的新闻生产伦理做出调整，以适应科技的发展。除此之外，人工智能导致的在新闻生产领域产生的伦理问题，不是技术的失败，而是科学发展与我们对自身及他人在新闻生产过程中产生的伦理之间的深层联系。因此，探究人工智能在新闻生产伦理领域的发展及其带来的问题，不仅能够拓展新闻生产伦理与技术的研究视野，更有助于指导人工智能在未来不断变革的新闻实践。
参考文献：
1.张志强.新闻算法推送对“信息茧房”的构建探究[J］.新媒体研究,2018(14):24-25.
2.赵瑜.人工智能时代的新闻伦理：行动与治理[J].学术前沿,2018(24):6-15.
3.许向东.关于人工智能时代新闻伦理与法规的思考[J].学术前沿,2018(12):60-66.
第4篇：人工智能论文范文
陈宝鑫等采用蒙特利尔认知量表，制定中医证候观察表，通过采集中医四诊信息，研究血管源性认知功能障碍合并代谢综合征患者的中医证候特点，总结出血管源性MCI合并代谢综合征组痰、瘀最为多见，非代谢综合征组以阴虚、血虚最为多见。血管源性MCI的证候要素主要为阴虚、阳虚、痰湿、火热、血瘀、气虚、血虚等7个证候要素。张允岭等采用因子分析寻找血管源性认知障碍的常见证候要素，统计其证候要素分布特点，最终得出6种证候要素，按比例大小依次为气虚、血瘀、痰、阴虚、阳虚、火。余忠海等在对历代医家以及大量文献研究的基础上，总结出MCI中医证型可以归纳为肾虚证、血瘀证、痰浊证、气血亏虚证、热毒内盛证、腑滞浊留证、阴虚阳亢证、气郁证。赵明星等以中医证素辨证理论为指导，设心、肝、脾、肺、肾五脏为病位要素，以气虚、血虚、阴虚、阳虚、精亏、痰、瘀等为病性要素，初步发现肾精亏虚证、心气虚证、痰浊证、血瘀证是MCI常见证型。以上对于MCI的中医证候的研究，都是基于小样本，被研究对象大都在65岁以上，而近年来，随着生活方式的改变、社会压力的不断增大，年龄在65岁以下非老年人记忆力也有明显下降趋势，其中也不乏有非正常的记忆减退，即MCI患者，因此，对65岁以下MCI患者的研究应引起足够重视。
二、临床治疗研究
1.药物治疗
田军彪等根据MCI浊凝清窍，瘀损脑络的病机确立了化浊解毒活血通络法，方中石菖蒲辟秽化浊，黄连味苦性寒，苦能去浊，寒可清毒，郁金活血兼有清心开窍之功，三药合而为君。川芎为血中气药，地龙性善走窜，两药可通达脑络气血之瘀滞，丹参、赤芍凉血活血，当归养血活血，诸药共担臣药之职。茯苓健脾渗湿，使痰浊无以生成。泽泻渗湿泄热，使浊毒之邪从下而出，为方中之佐。川芎上行头目兼有引经之用，为方中之使。共奏化浊解毒、活血通络之功。区树阳等治疗MCI则以健脾益气、活血化瘀、通窍益脑为原则。选用半夏燥湿化痰，天麻、僵蚕熄风化痰，白术燥湿分健脾，黄芪、党参健脾益气，丹参、赤芍、桃仁、红花活血化瘀通经络；配合川芎理气通滞、黄精、益智仁补肝肾益智。从化痰通窍汤组成看，经现代药理学研究，方中党参、黄芪、益智仁、白术、黄精，能提高老年人体质和免疫功能，同时丹参、红花、川芎、赤芍、桃仁、半夏可降低老年人的血液黏稠度，对MCI患者的微循环有显著改善作用，对改善老年人认知功能障碍有明显疗效。
2.非药物治疗
针灸等非药物治疗在MCI治疗康复中起着重要作用，针灸是中医又一特色，但是目前研究较少。陈仿英等通过观察64名老年MCI患者，在药物治疗同时给予耳穴压豆（耳穴心、肾、额、皮质下、神门），结果表明耳穴压豆辅助治疗MCI简便易行、无创、无明显不良反应，易被老年人接受。推拿具有疏通经络、调和气血的功效，孙莉等通过推拿百会、风池（双）、翳风（双）、四白（双）、印堂对MCI进行干预，通过调和气血、醒脑开窍，改善脑动脉的血液供应和局部血液循环，从而改善下降的认知状况或延缓MCI进程。潘锋丰认为可以针对加重认知功能障碍的因素进行治疗，如睡眠障碍的评估和治疗在改善患者记忆和认知功能过程中是重要的因素；孤独也被看做是加重认知损害的因素，对于那些社交网络缺乏或相对局限的人群，其痴呆风险增加，而随着社会联系的增加，痴呆风险呈现下降趋势。因此认为，使MCI患者身心放松，保持积极畅快的心情对MCI防治也会产生积极作用，但尚需大样本研究以证实。
三、MCI的预防
随着生活方式的改变、社会压力不断增加，各类疾病患病率明显上升，而65岁以下非老年人患MCI的概率也在不断增大，但医务人员对这类人群的关注度普遍较低，这应引起研究人员重视。在舒缓精神压力的同时，更应该注意MCI的预防。目前，还没有合适的药物可以预防MCI发生，但是，从中医辨证角度来看，65岁以下非老年人的中医证候类型大多以痰浊、瘀血为主，早期进行干预可能会减少MCI发生，同时改变不良生活方式、积极干预危险因素，对减少MCI发生肯定会产生积极作用。
四、问题与展望
第5篇：人工智能论文范文
关键词：科技期刊；人工智能；数字化；同行评议
2021年，中共中央宣传部、教育部、科技部印发《关于推动学术期刊繁荣发展的意见》，指出学术期刊要加快融合发展，推动数字化转型，引导学术期刊适应移动化、智能化发展方向，推动融合发展平台建设。人工智能正推动社会从数字化、网络化向智能化转型，科技期刊是率先有效引入人工智能的领域，人工智能与科技期刊出版的融合是发展的必然趋势。人工智能技术正越来越多地被开发、应用来帮助作者和出版人员，如对海量文献进行检索和分析，提取有用的信息；协助组稿审稿、编辑加工、出版发行；检出学术不端、鉴别数据造假等。人工智能可提高期刊出版和学术交流的效率，保证客观公正性和质量控制，减少人为偏倚和编辑职业倦怠，未来甚至可以指导特定领域如何开展新的研究。科技期刊出版平台未来将不仅限于提供学术论文数据库服务，还可以提供更多的信息和服务，人工智能在科技期刊出版中的应用前景值得思考和探索。
一、人工智能在审稿中的应用
Dimensions数据显示，2019年有超过420万篇，与十年前相比翻了一番。辛巴信息（SimbaInformation）统计数据显示，每年有超过250万篇学术在28000余种英文科技期刊上，科技期刊同行评议的论文数量是这个数量的两倍以上。数量的增加意味着高质量同行评议审稿的需求增加，也带来了严格保持审稿高质量和高标准的挑战。数量如此庞大的学术论文交到数量相对较少的固定的学者间进行同行评议，势必造成审稿效率的低下和学术论文的延迟发表。同行评议过程还存在个人偏见，审稿人可能是稿件作者的竞争者或反对者，抑或是朋友、未来的合作者或资助者等，这些可能会影响审稿意见的客观性和公正性。在实际的期刊出版工作中，也缺乏对审稿人审稿质量，以及拖延审稿或无效审稿等不当行为的约束和监督。这种情况亟须人工智能等可用于决策支持的技术来保证海量论文得到严格、一贯且高效的审评。引入人工智能技术可以大大优化审稿流程、提高审稿效率、缩短审稿周期。人工智能可以从网络出版平台的专家数据库中快速匹配符合选题方向的审稿专家，帮助提高审稿的效率和成功率。人工智能可以在数据库中根据研究方向、审稿记录、审稿效率和其他预设条件等，自动筛选最合适的审稿专家，分析排序后生成审稿人列表；并根据审稿人信息自动完成审稿邀请邮件的发送，还可以实时监控审稿状态和审稿人反馈；一旦出现审稿超时，自动向列表中下一位审稿人发出审稿邀请；收到审稿人的审稿意见后，实时通过邮件、APP、短信等及时反馈给期刊编辑进行相应处理。人工智能还可以根据论文标题、摘要、关键词和正文内容等对来稿进行初审，对图文进行快速识别，对论文的真实性、合理性、逻辑性、科学性、创新性和规范性等做出判断，为编辑初审提供详尽精准的参考。人工智能可以对论文的学术价值进行初步判断，对其中的文字和插图等进行深度识别。人工智能可以整句或整段地阅读释义，能识别出传统软件识别不出的同义表达，如此可减少学术不端，保证期刊的学术价值和品质。人工智能或许可以一定程度上遏制掠夺性期刊和掠夺性出版的泛滥。人工智能通过帮助编辑寻找新的审稿人并进行自动审稿等，大大提高学术和科技出版机构编辑出版高质量学术论文的能力，增加学术和科技期刊的论文接纳能力，也就减少了掠夺性期刊侵占学术资源的机会。人工智能还能对已发表的论文进行自动浏览回顾，基于掠夺性期刊的一些特征和标准，帮助筛选出那些不坚持标准的掠夺性期刊和出版商。Elsevier用人工智能软件EVISE取代了其过时的编辑系统，支持其编辑流程，提高了学术论文处理效率。EVISE可将来稿链接学术不端检测软件，从数据库中筛选推荐合适的审稿专家，链接其他项目资源对稿件内容、科学性和审稿人利益冲突等进行检测，自动生成与个人或机构的往来邮件等。开放获取期刊出版商Frontiers推出人工智能软件AIRA，对Frontiers的10万名编辑、审稿人和作者开放，能帮助他们自动评估学术论文的质量。AIRA可以阅读每篇论文，并在几秒钟内给出20条建议，包括对文字质量、图表的完整性、学术不端检测以及可能的利益冲突等。AIRA经过了Frontiers的审稿经验培训和测试，已完全融入Frontiers的内部工作流程，自动筛选和识别潜在的审稿人，加快审稿进程的同时，保证质量控制和客观公正，缩短了发表时滞，提高了出版效率。AIRA通过给出建议及半自动化检查的方式提供决策支持，仍然由相关领域专业人士做出最终决策，这种用户反馈被AIRA捕捉并进行学习和自我完善，这种人机协作有助于保证高准确性和高效率。
二、人工智能在策划选题中的应用
传统的策划选题依靠编委和编辑的经验、知识积累对学科发展方向的判断和预见，这种方式受人为因素限制，容易忽略有价值的选题且费时费力。未来，我们可借助人工智能的帮助，对已发表的海量文献、资源数据库进行检索分析，获取有用的信息进行相应的操作。人工智能可以从网络出版平台的专家数据库中快速匹配符合选题方向的作者，帮助提高组稿的效率和成功率。数据思维就是利用数据来深度挖掘和了解需求，了解存在和需要解决的问题，通过量化的数据来解决问题。人工智能基于大数据可以辅助选题策划选题、收集专家学者信息和研究方向，通过读者阅读信息和反馈来分析其关注点和需求，提供个性化的文献检索和信息传递服务等。人工智能可以通过对大数据的深度挖掘和学习，通过云计算技术，敏锐捕捉专业领域的新热点、新技术、新理论等；基于读者的阅读习惯、倾向及频率等进行量化分析，获取读者的需求信息；对国家自然科学基金等基金组织申报和资助情况、科技奖获奖情况、国际学术会议研讨热点等进行整合分析，对文献数据库等潜在信息进行挖掘和分析，快速推测出哪些内容具有独创性、前瞻性和话题性，生成选题策划资源库，帮助期刊编辑更精准高效的策划选题。基于人工智能的新型搜索工具Iris.AI，可以帮助学者从海量文献中筛选研究论文或专利等，提取关键的数据和要查找的信息。学术搜索平台SemanticScholar也是基于人工智能自主学习的学术搜索引擎，可快速筛选相关有用内容，并在一定程度上理解这些内容，展示相关主题历年文章发表情况及相关推荐内容等，可辅助期刊策划选题。
三、人工智能在编校加工中的应用
传统期刊出版工作中，编辑需要在细致琐碎的编校加工工作中花费大量时间和精力，编辑主观因素影响编校质量和效率，编辑易产生职业倦怠，传统编校模式难以应对现代出版工作快节奏和大体量的挑战。人工智能可以自动对稿件进行编校加工，帮助提高科技期刊的编校效率和规范编校质量。人工智能不仅能对错别字、语法等进行更正处理，还能对专业词汇的表达、参考文献的格式、引用是否合适等进行识别，还能检查出是否遗漏重要的研究部分、统计学分析方法是否有问题、是否为了达到想要的结果而改动过数据，还能理解图像和说明文字的逻辑关系，自动为插图补充描述性文字、为文字配上插图、为文本格式的文字生成曲线图等，还能完成后续的排版和校对。将机械、重复、枯燥的编辑工作交给人工智能完成，这将大大减轻编辑的工作负担，并大大缩短稿件的处理周期。IBM公司的智能机器人“沃森”曾为名为TheDrum的市场营销公司独立编辑出版了一整期杂志，这期杂志大部分内容的编辑、加工、排版和校对等都由人工智能独自完成。科技期刊内容的编校涉及对稿件内容的理解，但人工智能依然能很好地完成内容和格式的编校加工和规范化处理。人工智能还可以帮助编辑高效处理信息、调取和整合分析数据资源，优化期刊出版流程和期刊编辑的工作内容。编辑有望从原来繁琐的工作中解放出来，转到对专业性和方向性的把控上。
四、人工智能在推广发行中的应用
人工智能可以高效完成学术成果的推广和传播。人工智能程序可实时将科技期刊论文向所有大型学术论文数据库上传发送，并能根据读者研究领域、浏览阅读习惯、科研和社交平台动态等大数据进行实时监测分析。基于读者的信息需求，实现向相关领域读者的精准信息推送，大大提高学术成果的传播效率和影响力。人工智能平台还可通过对读者的需求信息进行分析，获取相关领域关注点，反馈给期刊审稿系统，增加对相关学术内容的收录建议。国家新闻出版署武汉重点实验室打造的开放科学计划（OSID计划），体现了利用人工智能实现多元化精准推送的重要性，打破传统出版模式编辑到读者的单向内容服务模式，为读者和作者提供了多维度交流空间，丰富了学术论文的传播交流方式，扩大了学术传播的广度和深度。TrendMD公司的内容推荐引擎，可以将科技期刊的稿件推荐到上千个科研网站。期刊网站安装TrendMD插件后，经过筛选的内容链接便会自动出现在网页的指定位置，通过数据挖掘算法对稿件进行自动推荐，将相关内容推荐给感兴趣的潜在读者，实现科技期刊学术资源的精准传播和高效共享。通过精准推送，科技期刊的论文曝光率和点击率都会增加，一方面为学者开展学术研究提供了新的资源和参考，另一方面实现了科技期刊传播推广的效率和精准度。
五、人工智能在论文写作中的应用
人工智能也被尝试用于论文写作，人工智能软件不仅可以实现识别和记录功能，还能学习掌握不同专业的写作方式和技巧，能高效地协助作者完成论文写作，甚至还能进行内容创新。例如，ManuscriptWriter软件可以从SciNote的ELN和开放获取杂志的相关文献提取数据，通过机器学习和人工智能技术，帮助作者生成一个论文初稿，供作者进一步编辑利用。Trinka是首款专为学术、科技和商业写作设计的人工智能软件，能纠正上万种复杂书写错误，且能纠正其他工具不能检出的复杂语言错误，尤其是学术和科技写作中的专业术语及专用表述等，对论文给出详细建议。但人工智能软件撰写的假论文事件一度引起人们对科技期刊同行评议制度的质疑，SCIgen软件生成的假论文骗过了斯普林格等知名出版机构和期刊。可能在收集相关资料用于背景的撰写方面，人工智能有一定的优势，但撰写后面的讨论部分，就需要研究者的智慧了。讨论部分是最具创造性和创新性的部分，最能体现研究者个性风格、行文习惯和思维方式的部分，每位学者都会将自己的专长和学识等融入讨论部分，这不是人工智能可以轻易取代的。