人工智能技术内涵范文

导语：如何才能写好一篇人工智能技术内涵，这就需要搜集整理更多的资料和文献，欢迎阅读由公务员之家整理的十篇范文，供你借鉴。

篇1

关键词：人工智能；智能营销；营销趋势；营销挑战

一、引言

随着人工智能技术的快速发展，越来越多的企业将人工智能技术应用到企业的日常生产经营活动中来。NarrativeScience和国家商业研究所的报告显示，在2016年仅有38%的企业表示引用了人工智能技术，而到了2017年这一数字迅速增长到了61%。与此同时人工智能技术在营销领域的应用也越来越广泛，在零售行业，人工智能可以通过自我学习，为消费者添加标签，描绘用户画像；在网络消费场景，智能人工助理可以帮助营销人员及时在线回答用户问题。人工智能的应用让消费者与企业的互动更加频繁，这也给企业营销活动本身带来了如隐私泄露、过度营销、用户倦怠等问题。如何正确处理人工智能技术在营销领域的应用问题，成为了学者们日益关注的重点。以往的研究已经从人工智能营销的技术基础、概念、隐私担忧等方面进行了分析，本文将从人工智能营销的内涵、趋势、挑战等方面进行梳理研究，希望能够对人工智能态势下的市场营销有更加全面的认识，为企业应对人工智能营销活动中的问题提供有价值的参考。

二、人工智能态势下的市场营销

（一）智能营销的内涵

智能营销，是伴随着人工智能应用的发展而产生的一个新的营销概念。智能营销不等同于电子营销，它是建立在大数据、人工智能、云计算等综合技术基础上的一种智能化运作模式（汪涛2014），是可以模仿营销人员的部分行为活动的过程。随着人工智能技术在营销领域的应用，智能化的设备通过仿真、思考、行动等模式完成了营销人员所需要进行的一部分工作，深刻改变了营销思维和方式。作为智能经济条件下的新产物，目前学者们对智能营销还没有形成一致的概念界定。但是随着对人工智能的逐步深入了解，业界逐渐形成了一种共识，即它是企业借助计算机网络、移动互联网等智能技术来进行营销活动的各种新思维、新方法、新工具的一种创新营销新概念（常亚平2018），它包括智能识别、智能存储、智能执行等多个方面。

（二）智能营销的技术基础

人工智能营销的兴起离不开技术的支持，根据以往文献的研究，可以将智能营销发展的技术基础大致归为三个方面：首先，移动互联网和5G技术为智能营销发展提供了海量数据来源的保障。智能营销发展的重要基础就是数据，持续可靠的数据获取是智能营销所需的核心技术之一。随着移动互联网和5G技术的发展，营销活动借助虚拟现实技术、仿真技术、人工生物智能技术广泛深入到消费者的工作、娱乐、生活、消费等日常行为活动中，全方位地记录了消费者的行为数据，为智能营销的后续分析处理工作提供了海量的数据信息来源。其次，云计算帮助智能营销完成了复杂的数据计算和处理分析。移动互联网时代，大数据的发展使网络数据成几何倍增长，如何计算和处理分析这些海量数据成为了智能营销发展所必须解决的重要问题。云计算技术凭借强大的数据计算能力，很好地解决了人工智能技术应用过程中的海量数据处理问题，通过多维度数据的连接实现了万物互联，从而使消费者和智能设备的交互体验更加完善，营销场景也因及时准确的数据分析而更加智慧化。最后，人工智能商业化应用技术为智能营销发展提供了网络应用环境。德勤2019年《全球人工智能发展白皮书》显示，当前人工智能技术已进入全方位商业化阶段，并预测全球人工智能市场在未来几年会经历现象级增长（钱明辉2019）。我国也出台了相应政策来支持人工智能商业化应用的发展，2019年我国从事人工智能业务企业数量居全球第二。人工智能商业化的发展环境以及人工智能商业化应用技术的支持，为智能营销的发展创造了良好的外部网络应用环境。

（三）人工智能在营销中的应用体现

人工智能技术在营销中的应用，使营销活动体现出了新的特点，如：视觉、听觉、触觉等多种形态的新互动方式、个性化需求的预测等。根据营销活动的不同过程阶段，可以从四个方面来分析人工智能在营销中的应用体现。1.营销调查研究阶段。营销调查研究是营销活动的起点，通过提前的调研企业可以了解市场占有情况、消费者意愿、目标消费群体需求等重要信息。大数据技术以及人工智能技术的应用，极大地提高了企业营销活动前期的营销调研效率。消费者在各种生活消费场景中会留下自己的痕迹和使用信息，人工智能技术会帮助企业将海量的用户数据进行归类，如账户数据、交易数据、浏览数据等，并利用这些数据进行用户画像，从而准确分析出消费者的日常消费偏好、消费方式等信息，帮助营销人员获取营销调研后的第一手分类数据。2.营销策略的制定阶段。人工智能技术从全网智能抓取相关数据进行分析，并智能分析出最新热度关注点，帮助营销人员完成寻找吸引消费者的创新点环节，摆脱了以往只依赖于营销人员自身经验判断和小范围营销调研结果的限制。同时借助仿真技术、生物识别等技术，人工智能技术所创造的“人工脑”可以完成营销策略制定过程中的一部分思考工作，如创意筛选、优化等方面。3.营销执行阶段。以往的营销推广活动，需要营销人员提前进行宣传媒介的选择并且派大量人员进行实地配合，受限于地点、经费等外部因素。而人工智能技术根据网络热度数据分析，自行筛选出适合企业产品宣传的网络平台，并且根据用户使用偏好数据测算出适合的营销时间点、次数等，在用户进行相关网络访问时个性化推送符合该用户需求特征的营销方案，如喜马拉雅会根据用户年龄、性别、收听历史记录等自动推送相关收听图书资源和购买活动等。4.营销效果的评估阶段。以前的营销活动效果评估需要事后进行监测，而人工智能技术的应用帮助企业实现了实时监测，系统自动在全网络进行相关内容的数据抓取和分析处理，并将监测效果及时反馈给营销人员，方便营销人员根据消费者反应及时修改营销方案，降低了突发事件对企业营销活动的影响。

三、人工智能带来的营销管理新趋势

人工智能技术在营销领域的应用深刻地改变了企业的营销思维和营销方式，也让营销管理活动有了新发展，对于人工智能带来的营销管理新趋势可以从下面几个方面来理解：一是技术驱动营销变革。智能技术将成为下一代营销变革的新支撑。目前，仿真技术和人工生物智能技术的初步使用已经能够帮助智能设备进行部分营销工作中的思考问题。营销专家智能系统可以实现专业知识的传递和学习，在营销专家的训练下智能系统会增长解决问题所需的知识，并向用户提供解决问题的办法。电子自动订货系统，会根据企业线上线下的销售数据自动进行分析，智能识别畅销品和滞销品，并根据实际情况自动交换订单信息，减少营销人员在了解销售状况和消费者偏好等信息时所投入的时间成本。人工智能技术的应用带来了营销理念、方法、手段、工具等各个方面的改变，未来如何利用好人工智能技术来帮助企业进行营销活动是营销人员需要关注的重点。二是营销方式的多元化和营销推荐的大规模定制化。人工智能技术的应用给营销方式带来了巨大的变革，短视频营销、直播营销等新型营销方式使企业营销活动不再局限于传统线下和网络页面广告等方式。这种多元化的智能营销方式，可以更加广泛深入地获取消费者的各种使用数据信息，如抖音小视频会根据用户关注信息来自动推送相关产品宣传视频。智能化的营销方式让大规模定制化成为可能，企业可以借助智能技术和数据处理技术实现对每个用户的精准识别与记录，从而为其个性化推荐相关信息，实现营销个性化的批量自动生产。三是“AI+”智慧营销带来的跨场景营销。“AI+短视频”营销、“AI+KOL”的粉丝营销等不同营销策略，在人工智能技术的支持下各自发挥所长，应用到营销活动的各个环节当中。“AI+”的使用增强了消费者的互动体验感和真实感，如唯品会的智能试装功能可以帮消费者实现线上虚拟体验，大大提升了消费者从“看”到“买”的效率，缩短了购买转化时间。在移动互联网时代，消费场景碎片化、消费行为流动化，人工智能技术的使用可以帮助企业处理复杂的消费使用数据，系统整合消费者在不同场景的多维行为数据，从而精准识别不同消费个体在不同消费场景下的差异化需求，结合消费者的实时场景，为消费者适时提供跨场景的营销服务，突破圈层和场景的限制，扩大营销推广范围，提升企业的56品牌宣传度。四是基于智能识别、语音互动等技术的线上线下一体化智慧营销。根据2018年人工智能应用行业报告，目前人工智能技术已经可以应用到零售的全链条环节，既可以线上进行用户画像和精准个性化推荐，也可以线下智能物流、智能选址、优化消费者行为分析和商品运营环节等，这种线上线下一体化智慧营销，需要完整的人工智能技术体系的支持。通过分析消费者轨迹数据、可穿戴智能设备的身体数据以及社交消费平台数据等信息，利用线上线下信息的同步传输、人脸识别等技术，人工智能可以及时捕捉消费者行为及心理需求，并实现精准匹配。

四、人工智能时代市场营销面临的挑战

人工智能技术在营销领域的应用给企业和消费者都带来了极大的便利，但是技术都是具有两面性的，我们必须理性对待人工智能技术，正视人工智能应用过程中产生的问题。根据以往文献的研究，可以从以下几个方面来认识人工智能时代市场营销面临的挑战。一是人工智能背景下复合型营销人才的不足，带来的技术和营销的进一步对接问题。当前，智能营销领域的一个显著问题就是技术与营销的进一步深度衔接问题，懂技术、懂市场的复合型人才的不足使得企业在应用人工智能过程中出现很大障碍。一些机构掌握着最新智能技术，积累了海量数据；而另一些机构则了解市场，不掌握技术，技术应用与市场营销之间的衔接出现了隔阂。人工智能技术在营销的应用给所有领域的营销人员都带来了挑战，人才和工作需求双向失衡。企业必须培养复合型的营销人才，引进新技术培训课程，提升现有营销人员的整体技术素质，从而帮助企业解决智能技术与营销的进一步对接问题。二是人工智能营销过程中暴露的数据隐私保护和流量造假问题。各种数据隐私新闻案件的曝光，让越来越多的用户对新技术的使用保持着高度敏感。大量未经用户本人同意的数据非法监测和解读严重干扰着消费者的日常生活，一些企业甚至利用智能技术对用户个人信息进行预测分析来以此获取用户隐私。而流量数据造假问题更是进一步瓦解了消费者对网络消费活动的信任，一些企业为了短期的盈利，利用内容剪切等网络工具打造虚假流量信息，给消费者带来了误导，同时也严重干扰了正常的市场竞争秩序。为了能够让企业更有效地推进人工智能技术与营销活动的衔接，必须及时惩治非法获取消费者隐私的企业，营造良好的网络使用环境，同时企业也要在内部加强管理，提升营销人员的道德素养。三是全方位人工智能营销环境下的消费者心理倦怠问题。人工智能技术可以给消费者推荐各种个性化信息，但这种根据消费者使用痕迹来进行持续性的精准推荐很难不让消费者产生厌倦心理。随时随地的广告推荐、跨屏的无广告拦截、用户浏览记录的跟踪推荐等行为，在智能技术的推动下变得更加自动频繁。虽然人工智能技术可以帮助企业精准分析用户数据，但数据也不能完全反映消费者的内心，企业要避免对智能技术的完全盲从，以防消费者产生厌倦心理。营销活动是对人进行的活动，因此企业也要关注营销人员的营销经验，不能以技术决定一切，要将技术与人的主观感受相结合，真正做到从消费者本身需求出发。

五、结论

人工智能在营销领域的应用目前还处于初步发展期，企业在应用人工智能技术时必须理性看待人工智能技术。既要看到人工智能给企业营销带来的数据分析、精准识别等便利，也要看到人工智能应用带来的技术陷阱、用户隐私等问题。当然，人工智能技术在营销领域的应用未来还将有更进一步的发展，企业也要及时进行探索研究。本文仅从理论层面梳理分析了人工智能在营销领域应用的相关问题，未来还可以在其他方面进行深入研究：如何更好地解决人工智能应用过程中带来的隐私泄露问题，从而提升消费者的使用体验；人工智能的特征如何对消费者的行为产生影响；智能互动方式的改变对营销活动的影响，等等。

参考文献：

[1]高山行，刘嘉慧.人工智能对企业管理理论的冲击及应对[J].科学学研究，2018(11).

[2]常亚平，王良燕，黄劲松，等.3D（大数据、数字化和发展中）背景下的营销战略与转型专栏介绍[J].管理科学，2018(5):1-2.

[3]Shankarv.Howartificialintelligence（AI）isreshapingretailing[J].JournalofRetailing，2018，94(4):vi－xi.

[4]汪涛，谢志鹏.拟人化营销研究综述.外国经济与管理，2014(1):38-45.

[5]Wangtao,XIEZhipeng.Areviewoftheliteratureofper-sonificationmarketing[J].ForeignEconomics,Manage-ment,2014(1):38-45.

[6]钱明辉，徐志轩.基于机器学习的消费者品牌决策偏好动态识别与效果验证研究[J].南开管理评论，2019(3):66-76.

[7]王先庆，雷韶辉.新零售环境下人工智能对消费及购物体验的影响研究：基于商业零售变革和人货场体系重构视角[J].商业经济研究，2018(17):5.

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关键词：人工智能；计算机科学；发展方向

中图分类号：TP18

文献标识码：A

文章编号：1672-8198(2009)13-0248-02

1　人工智能的定义

人工智能(Artificial Intelligence，AI)，是一门综合了计算机科学、生理学、哲学的交叉学科。“人工智能”一词最初是在1956年美国计算机协会组织的达特莫斯(Dartmouth)学会上提出的。自那以后，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。由于智能概念的不确定，人工智能的概念一直没有一个统一的标准。著名的美国斯坦福大学人工智能研究中心尼尔逊教授对人工智能下了这样一个定义“人工智能是关于知识的学科――怎样表示知识以及怎样获得知识并使用知识的科学。”而美国麻省理工学院的温斯顿教授认为“人工智能就是研究如何使计算机去做过去只有人才能做的智能工作。”童天湘在《从“人机大战”到人机共生》中这样定义人工智能：“虽然现在的机器不能思维也没有“直觉的方程式”，但可以把人处理问题的方式编入智能程序，是不能思维的机器也有智能，使机器能做那些需要人的智能才能做的事，也就是人工智能。”诸如此类的定义基本都反映了人工智能学科的基本思想和基本内容。即人工智能是研究人类智能活动的规律，构造具有一定智能的人工系统，研究如何让计算机去完成以往需要人的智力才能胜任的工作，也就是研究如何应用计算机的软硬件来模拟人类某些智能行为的基本理论、方法和技术。

2　人工智能的应用领域

2.1　人工智能在管理及教学系统中的应用

人工智能在企业管理中的应用。刘玉然在《谈谈人工智能在企业管理中的应用》一文中提到把人工智能应用于企业管理中，认为要做的工作就是搞清楚人的智能和人工智能的关系，了解人工智能的外延和内涵，搭建人工智能的应用平台，搞好企业智能化软件的开发工作，这样，人工智能就能在企业决策中起到关键的作用。

人工智能在智能教学系统中的应用。焦加麟，徐良贤，戴克昌(2003)在总结国际上相关研究成果的基础上，结合其在开发智能多媒体汉德语言教学系统《二十一世纪汉语》的过程中累积的实践经验，介绍了智能教学系统的历史、结构和主要技术，着重讨论了人工智能技术与方法在其中的应用，并指出了当今这个领域上存在的一些问题。

2.2　人工智能专家系统在工程领域的应用

人工智能专家系统在医学中的应用。国外最早将人工智能应用于医疗诊断的是MYCIN专家系统。1982年，美国Pittsburgh大学Miller发表了著名的作为内科医生咨询的Internist 2I内科计算机辅助诊断系统的研究成果，1977年改进为Internist 2Ⅱ，经过改进后成为现在的CAU-CEUS，1991年美国哈佛医学院Barnett等开发的DEX-PLAIN，包含有2200种疾病和8000种症状。我国研制基于人工智能的专家系统始于上世纪70年代末，但是发展很快。早期的有北京中医学院研制成“关幼波肝炎医疗专家系统”，它是模拟著名老中医关幼波大夫对肝病诊治的程序。上世纪80年代初，福建中医学院与福建计算机中心研制的林如高骨伤计算机诊疗系统。其他如厦门大学、重庆大学、河南医科大学、长春大学等高等院校和其他研究机构开发了基于人工智能的医学计算机专家系统，并成功应用于临床。

人工智能在矿业中的应用。与矿业有关的第一个人工智能专家系统是1978年美国斯坦福国际研究所的矿藏勘探和评价专家系统PROSPECTOR，用于勘探评价、区域资源估值和钻井井位选择等。20世纪80年代以来，美国矿山局匹兹堡研究中心与其它单位合作开发了预防煤矿巷道底臌、瓦斯治理和煤尘控制的专家系统；弗尼吉亚理工学院及州立大学研制了模拟连续开采过程中开采、装载、运输、顶板锚固和设备检查专家系统Consim；阿拉斯加大学编写了地下煤矿采矿方法选择专家系统。

2.3　人工智能在技术研究中的应用

人工智能在超声无损检测中的应用。在超声无损检测(NDT)与无损评价(NDE)领域中，目前主要广泛采用专家系统方法对超声损伤(UT)中缺陷的性质，形状和大小进行判断和归类；专家在传统超声无损检测与智能超声无损检测之间架起了一座桥梁，它能把一般的探伤人员变成技术熟练。经验丰富的专家。所以在实际应用中这种智能超声无损检测有很大的价值。

人工智能在电子技术方面的应用。沈显庆认为可以把人工智能和仿真技术相结合，以单片机硬件电路为专家系统的知识来源，建立单片机硬件配置专家系统，进行故障诊断，以提高纠错能力。人工智能技术也被引入到了计算机网络领域，计算机网络安全管理的常用技术是防火墙技术，而防火墙的核心部分就是入侵检测技术。随着网络的迅速发展，各种入侵手段也在层出不穷，单凭传统的防范手段已远远不能满足现实的需要，把人工智能技术应用到网络安全管理领域，大大提高了它的安全性。马秀荣等在《简述人工智能技术在网络安全管理中的应用》一文中具体介绍了如何把人工智能技术应用于计算机网络安全管理中，起到了很好的安全防范作用。

3　人工智能的发展方向

3.1　人工智能的发展现状

国外发展现状。目前，AI技术在美国、欧洲和日本发展很快。在AI技术领域十分活跃的IBM公司。已经为加州劳伦斯・利佛摩尔国家实验室制造了号称具有人脑的千分之一的智力能力的“ASCII White”电脑，而且正在开发的更为强大的新超级电脑――“蓝色牛仔(blue jean)”，据其研究主任保罗・霍恩称，预计“蓝色牛仔”的智力水平将大致与人脑相当。麻省理工学院的AI实验室进行一个的代号为cog的项目。cog计划意图赋予机器人以人类的行为，该实验的一个项目是让机器人捕捉眼睛的移动和面部表情，另一个项目是让机器人抓住从它眼前经过的东西，还有一个项目则是让机器人学会聆听音乐的节奏并将其在鼓上演奏出来。由于人工智能有着广大的发展前景，巨大的发展市场被各国和各公司所看好。除了IBM等公司继续在AI技术上大量投入，以保证其领先地位外，其他公司在人工智能的分支研究方面，也保持着一定的投入比例。微软公司总裁比尔・盖茨在美国华盛顿召开的AI(人工智能)国际会议上进行了主题演讲，称微软研究院目前正致力于AI的基础技术与应用技术的研究，其对象包括自我决定、表达知识与信息、信息检索、机械学习、数据采集、自然语言、语音笔迹识别等。

我国人工智能的研究现状。很长一段时间以来，机械

和自动控制专家们都把研制具有人的行为特征的类人性机器人作为奋斗目标。中国国际科技大学在国家863计划和自然科学基金支持下，一直从事两足步行机器人、类人性机器人的研究开发，在1990年成功研制出我国第一台两足步行机器人的基础上，经过科研10年攻关，于2000年11月，又成功研制成我国第一台类人性机器人。它有人一样的身躯、四肢、头颈、眼睛，并具备了一定的语言功能。它的行走频率从过去的每六秒一步，加快到每秒两步；从只能平静地静态不行，到能快速自如的动态步行；从只能在已知的环境中步行，到可在小偏差、不确定环境中行走，取得了机器人神经网络系统、生理视觉系统、双手协调系统、手指控制系统等多项重大研究成果。

3.2　人工智能发展方向

在信息检索中的应用。人工智能在网络信息检索中的应用，主要表现在：①如何利用计算机软硬件系统模仿、延伸与扩展人类智能的理论、方法和技术，包括机器感知、机器思维、机器行为，即知识获取、知识处理、知识利用的过程。②由于网络知识信息既包括规律性的知识，如一般原理概念，也包括大量的经验知识，这些知识不可避免地带有模糊性、随机性、不可靠性等不确定性因素，对其进行推理，需要利用人工智能的研究成果。

基于专家系统的入侵检测方法。入侵检测中的专家系统是网络安全专家对可疑行为的分析后得到的一套推理规则。一个基于规则的专家系统能够在专家的指导下，随着经验的积累而利用自学习能力进行规则的扩充和修正，专家系统对历史记录的依赖性相对于统计方法较小，因此适应性较强，可以较灵活地适应广普的安全策略和检测要求。这是人工智能发展的一个主要方向。

人工智能在机器人中的应用。机器人足球系统是目前进行人工智能体系统研究的热点，其即高科技和娱乐性于一体的特点吸引了国内外大批学者的兴趣。决策系统主要解决机器人足球比赛过程中机器人之间的协作和机器人运动规划问题，在机器人足球系统设计中需要将人工智能中的决策树、神经网络、遗传学的等算法综合运用，随着人工智能理论的进一步发展，将使机器人足球有长足的发展。

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关键词：人工智能；会计软件开发技术；翻转课堂；知识库；会计信息化

一、引言

近年来，随着云计算、人工智能、大数据和移动计算等新技术的发展与应用，知识管理理念的日趋成熟，新兴技术对高等学校教育教学模式的改革与创新带来了良好的机遇。2012年3月13日，教育部印发的《教育信息化十年发展规划（2011-2020年）》，旨在推进信息技术与教育教学的深度融合，实现教育思想、理念、方法和手段全方位创新。2016年6月7日，教育部颁布实施的《教育信息化“十三五”规划》，以期加快推动信息技术与教学教育的融合发展。这些政策的出台为高校翻转课堂教学模式的发展提供了明确的实施导向和政策支持，也为重庆理工大学会计信息化国家级精品课程之《会计软件开发技术》（AccountingSoftwareDevelopmentTechnology，以下简称为ASDT）课程实施翻转课堂教学模式改革与创新带来了良好的契机。知识库采用知识表示方式来存储、组织、管理和使用互相联系的基础学习知识、学习过程沉淀的知识和学生自我搭建的知识。基于人工智能技术的翻转课堂知识库构建与应用，不但可以调动学生的积极性和主动性，让课程教学延伸到网络平台，还能够在很大程度上提高课程的教学质量和教学效果。大数据、人工智能、知识库等技术的发展为翻转课堂教学模式的有效开展提供了良好的技术支撑，引起了教育界的广泛关注。周宇等人（2016）提出了一种面向关联数据的机构知识库构建方法，该方法能够覆盖机构知识库构建的整个过程，并支持机构知识的资源整合、语义检索、知识推理和关联数据。钟晓流等人（2013）信息化环境中基于翻转课堂理念的有效教学设计模型，对翻转课堂产生的背景与缘起、含义与特征、当前的研究进展与实践案例、相关的技术工具等进行了系统分析。曾明星等人（2014）阐述了翻转课堂的内涵、应用与研究现状，分析了软件开发类课程实施翻转课堂的可行性，探讨了软件开发类课程翻转课堂教学模型及其构成要素。刘清堂等人（2016）分析了机器教学、计算机辅助教学、智能导师系统的基本设计理念、关键技术以及代表性系统，提出以学习分析为核心的智能技术整合、融合人工智能和人类智能的自适应学习。综观上述文献，现有研究主要从翻转课堂的可行性和模型等方面去思考翻转课堂的教学模式改革问题，而利用人工智能、大数据等现代信息技术去改革与创新翻转课堂教学模式的研究文献还相对比较匮乏。基于人工智能技术的翻转课堂知识库构建与应用，通过全程记录课上和课下的教学互动过程，可以改善翻转课堂在教学方式、学生学习方式、评价体系等诸多方面的不足。鉴于此，本文基于大数据、人工智能等技术，探索改进与提升翻转课堂教学模式改革与创新的新技术与新方法。

二、基于人工智能的春秋战国翻转课堂知识的表达

人工智能（ArtificialIntelligence）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，主要包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理、智能监控、智能搜索等核心技术。ASDT课程将语音识别、语义识别、图像识别和智能搜索等人工智能技术融入翻转课堂教学改革的同时，导入春秋战国时期的七国争霸作为教学情景，将班上所有学生平均分成七个小组，分别对应齐、楚、燕、赵、韩、魏、秦等七个国家，每个小组的学生进行角色扮演，实施“春秋争霸”翻转课堂教学。在ASDT教学过程中，在讲授会计软件开发技术和会计数据业务处理流程的同时，让学生充分参与课程教学活动，强化互动学习，培养学生的团队协作能力、沟通能力、PPT制作与演讲能力、知识消化吸收及应用等能力。基于人工智能翻转课堂知识库构建的基础是将ASDT课堂的课堂教学活动和学生自主学习活动过程中形成的知识符号化的一个过程，通过对知识的映射转化为可供描述的事实和推理事实的数据结构。在构建知识库的过程中，知识的表达方式是构建知识库的关键。知识表达方式主要包括描述性、直接性、过程性等表达方式。其中，描述性的知识表达方式是客观和完整地反映相关专业领域的理论知识，具有准确性和逻辑性的特点。直接性的表达方式是以专业理论知识为基础，以图片、视频、音频和图形等方式直接表达知识的本质。过程性的知识表达方式是在教学过程中的积累和总结的经验知识。以下具体阐述在课堂教学活动和学生自主学习活动中知识的表达方式。

（一）课堂教学活动课堂教学活动由教师围绕各小组在完成作业的过程中遇到的实际问题，引导学生进行小组作品展示和组织小组间互动讨论。在课堂教学活动中，各小组通过PPT演示讲解本组作品中所涉及的知识点，运行程序进行作品展示。其他小组针对展示的作品轮流提问，小组回答问题以后，教师对作品进行综合性点评并打分。最后，教师根据知识库中的记录的学生自主学习活动中遇到的问题引导学生互动讨论，解决问题，针对学生不能解决的问题，进行重点讲解。在整个课堂教学活动中，教师对知识点的讲解、评价表现为描述性的知识，而教师和学生的角色高频切换，教师和学生评价、引导和提问不停迭代的探究式教学过程，表现为过程性的知识。通过语音识别、语义识别等人工智能技术的运用，自动识别和理解学生作品展示、各小组提问、教师综合点评等教学活动中的语言，转换为相应的文本，按照知识的表达方式自动分类，并实时传送到网络平台，更新知识库。

（二）学生自主学习活动将ASDT课程的教学目标和教学内容按主题进行任务分解，根据教学计划逐步推进，学生根据小组任务在重庆理工大学精品课程网上观看教学视频进行自主学习，小组成员合作完成小组任务。学生在学习过程中产生的疑问，可以借助智能搜索技术检索知识库，知识库推送相关知识点，帮助学生解决问题。在学生的自主学习过程中，学生在网页中通过简单检索、组配检索、限制检索等手段，进行交互式的访问，最终获得所需的知识信息，表现为过程性的知识。学生观看教学视频对相关知识点进行学习表现为直接性的知识。

三、基于人工智能的翻转课堂知识库的构建

在知识的直接性表达、描述性表达和过程性表达等多种方式下，多角度获取教学活动中的各种知识以构建知识库。基于人工智能的翻转课堂知识库包括教师编辑维护的知识库、学生自我搭建的知识库以及课堂学习过程中沉淀积累形成的知识库三部分，在教学活动中不停地进行动态更新，形成一个翻转课堂知识库的生态循环。其中，老师编辑维护的知识库是根据教学计划和教学任务按规则生成课题所需的知识点；学生自我搭建的知识库是根据学生在网络平台上提出的问题，生成的答案和解释；课堂学习过程中沉淀积累形成的知识库是自动记录和存储学生在课堂上的各种学习行为。基于人工智能的翻转课堂知识库，

（一）教师建立维护学生基础学习知识库教师首先根据教学总任务和总目标规划具体小组任务，按照教学大纲小组任务，同时在网络平台上编辑学生完成小组任务所需的基础知识和教学视频。此环节对课程的翻转和构建基础学习知识库具有重要的指导意义。建立基础学习知识库要和小组任务相匹配，并且具备合理性、科学性和可操作性，尽量涵盖完成小组任务所涉及的知识点。否则学生将无法完成小组任务，也无法有效建立基础学习知识库。学生根据小组任务和本小组实际情况，观看教学视频和学习资料，满足基础知识储备，完成小组作品。教师根据学生在自主学习过程中提出的问题不断更新维护基础学习知识库。

（二）学生自主学习形成知识库学生根据教师在网络学习平台上的任务，进行自主学习，完成小组的学习任务。当学生提出疑问时，网络平台会自动检索知识库，找到相应的知识点和教学视频对学生进行智能推送，学生解答问题。并且在人工智能技术的应用下，会自动记录学生在网络学习平台上的问题，形成并更新知识库，把学生的学习记录反馈给教师，帮助教师及时调整教学计划。

（三）课堂教学活动中形成知识库在学生的课堂学习中，小组成员进行PPT讲解和作品展示，在语音识别、语义识别和自动计分等人工智能技术下，自动记录和分析小组的作品展示情况、个人发言情况和积分情况。并且自动记录老师的总结点评和答疑，通过图像分析技术，自动归集学生个人的学习资料。同时，把课堂过程中的学生提问、教师答疑所涉及的知识，自动对接到网络平台，更新知识库。

四、知识库在翻转课堂教学活动中的具体应用

基于人工智能的知识库在翻转课堂教学活动中的具体应用主要包括自主学习、课堂教学和效果评价等三个方面。自主学习是指学生在翻转课堂的网络学习平台上进行课前的基础知识学习和基础知识自测，并且借助知识库解决疑问；课堂教学是利用基于人工智能技术构建的知识库，帮助教师和学生解决教学过程中的问题；效果评价是在翻转课堂的教学模式下，建立的适合现行教学模式下的学生评价体系，教师根据基础学习情况，在线统计问题，制定教学计划。下面将详细阐述人工智能的知识库在翻转课堂教学活动各中的具体应用，如图2所示。

（一）自主学习在自主学习过程中，学生首先了解教师的小组任务，在人工智能技术的应用下，根据老师的学习任务，智能化地制定学习目标。学生根据细化的学习目标进行自主学习，明确自主学习的课程内容，并根据课程内容和自身情况选择合适的学习内容。学生通过网络平台观看教师提供的教学视频或其他形式的学习材料开展学习，对学习收获进行记录，最后在网络平台上进行知识检测。同时，应用智能监控技术可以实时监控学生在网络上的学习情况和发言情况。学生可以根据自己的预习情况，在线提出问题，网络平台会根据学生提出的问题自动检测知识库，知识库推送相关知识点和学习资源，帮助学生分析和解决问题。利用智能监控技术，可以收集学生频繁在网络平台上搜索的所有问题。同时，学生也可以将问题进行拍照或者录制成视频发送给教师，利用图像分析技术可以自动识别图片或者视频中的问题并且推送给教师，根据问题调整教学内容和教学计划。

（二）课堂教学教师根据知识库中记录的学生自主学习情况，全面系统地了解学生的基础知识学习情况。知识库汇总学生在网络平台上的发言和提问情况，教师根据汇总的问题在课堂上进行重点讲解，使课堂学习更加高效。在学生作品展示、小组互动提问、教师综合点评等教学活动中，学生和教师可以借助知识库智能推送相关知识点，帮助解决教学活动中的问题。同时可以智能推理出合适的教学计划给教师进行选择。在学生提出问题和解答问题的过程中，智能收集问题和答案，形成知识，更新知识库。

（三）效果评价效果评价包含教学质量评价和学生评价两个环节。其中，教学质量评价是全面、系统的了解学生的学习情况和知识储备情况下，合理、客观地评估教师的教学质量。学生评价是考核学生的知识掌握情况、交流与沟通能力、演讲能力、协作能力、PPT制作能力、课堂参与程度和小组展示情况等。在基于人工智能的翻转课堂教学模式下，学生评价包括课堂教学活动和学生自主学习活动两个部分。通过语音识别和语义分析技术等人工智能技术，详细记录每一位学生在课堂上的发言情况、小组展示情况和教师对作品的点评情况。通过大数据分析技术，可以全面地了解学生在课外观看教学视频的情况和自测情况。因此，这种学生评价方式更加具有合理性和精准性。

五、结论

与传统的ASDT课堂相比，基于人工智能下的翻转课堂知识库的构建促使教学逐步从静态走向了动态，实现了以学生为主题，教师为主导的课堂教学理念，是适应新时期ASDT课程教学改革的必然。在基于人工智能的翻转课堂教学模型下，一定程度上改进了翻转课堂中的课堂教学、学生自主学习和效果评价等模块，有效督促学生自主学习，帮助学生在线答疑，同时更加综合地对学生进行考评，让老师教学更加高效。人工智能技术的广泛应用对于解决翻转课堂教学当前所面临问题的是较为理想的方案，它有助于提升翻转课堂整体的教学水平，促进翻转课堂的快速发展。

参考文献：

［1］周宇、欧石燕：《面向关联数据的高校机构知识库构建方法研究》，《图书情报工作》2016年第1期。

［2］刘清堂、毛刚、杨琳等：《智能教学技术的发展与展望》，《中国电化教育》2016年第6期。

［3］曾明星、周清平、蔡国民等：《软件开发类课程翻转课堂教学模式研究》，《实验室研究与探索》2014年第2期。

［4］钟晓流、宋述强、焦丽珍：《信息化环境中基于翻转课堂理念的教学设计研究》，《开放教育研究》2013年第1期。

［5］胡立如、张宝辉：《翻转课堂与翻转学习:剖析“翻转”的有效性》，《远程教育杂志》2016年第4期。

［6］王红、赵蔚、孙立会等：《翻转课堂教学模型设计》，《现代教育技术》2013年第8期。

［7］余燕芳：《基于移动学习的O2O翻转课堂与应用研究》，《中国电化教育》2015年第10期。

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一、超智能社会的主要内涵

近年来，信息技术取得了突飞猛进的发展，使得全球迎来了经济社会的大变革时代。物联网、机器人、人工智能、生物医学、脑科学等领域的技术的进步，已经给人们的生活带来了重大改变。信息技术及网络化的大时代潮流，也使得超智能社会5.0变得不再遥远，人工智能也成为实现超智能社会的核心。谷歌的人工智能―阿尔法围棋，战胜前世界冠军李世石；IBM人工智能医生“华生”达到全球医生的平均水平；美国风险投资企业收购NBA勇士队，采用大数据和人工智能分析，使勇士在6年之内由全联盟倒数第2变成总冠军等，均显示了人工智能取得的突破性进展。

超智能社会5.0是在当前物质和信息饱和且高度一体化的状态下，以虚拟空间与现实空间的高度技术融合为基础，人与机器人、人工智能共存，可超越地域、年龄、性别和语言等限制、针对诸多细节及时提供与多样化的潜在需求相对应的物品和服务，是能够实现经济发展与社会问题解决相协调的社会形态，更是能够满足人们愉悦及高质量生活品质的、以人为中心的社会形态。

超智能社会5.0，也是在德国工业4.0强化产业竞争力、实现产业变革的基础上，试图通过智能化技术解决相关经济和社会课题的全新的概念模式。具体而言，不论都市与地方，都可以确保方便使用自动驾驶汽车，实现分布式能源的自产自用，以及使用基于新一代通信系统的智能医疗体系等。

超智能社会不仅涵盖能源、交通、制造、服务等多个系统组合，未来还将包括人员、商务、法律等管理机能，以及劳动力提供与理念创新等人类自我价值的实现。建设超智能社会不仅需要高速公路等交通智能化、能源价值链最优化、制造体系全新化等核心智能系统的开发，也需要跨区域的医疗健康系统、食品产业链、生产体系等新的智能价值链的创造与创新，以及导航卫星系统、数据综合解析系统、公共基础设施认证等方面的支持。

二、超智能社会的主要支撑技术

在2016年5月底颁布的《科学技术创新战略2016》中，对支撑超智能社会建设的主要技术领域进行了详细描述，主要涵盖虚拟空间和现实空间两大技术领域。

（一）虚拟空间技术领域

网络安全技术：对物联网技术而言，从系统的设计到最终生命周期结束的时间很长，需要以漏洞处理、加密及高存储容量等技术为重点，构建相应的研发及信任体系，并确保相关系统成本的降低；

物网系统构建技术：在大规模系统运行过程中，对系统进行结构改造以及新旧设备的相互衔接，结构边缘及服务器侧的虚拟技术就成为关键；

大数据解析技术：从含有非结构化数据的各种大数据中，挖掘出有价值的信息，需要实时的高速信息处理技术的支撑；

人工智能技术：在对当前人工智能的深层学习技术继续加强研发的基础上，还要推进搜索型、知识型、计算型，以及统合型人工智能的研发；

设备技术：不仅要强化对大数据高速和实施处理的小型超低电力消耗设备的研制，也要努力实现强功能和高性能系统的开发，以及最新的材料和设计技术开发之间的相互融合；

网络技术：在推进网络虚拟化技术的同时，为实现庞大物联网设备间无线通信，开发高容量的无线技术势在必行；同时还要构建对大数据实时把握及进行高度分析判断的网络技术；

边缘计算技术：面对信息的实时高速处理，需要同步推进分散处理技术，确保网关等终端设备安全，并建立无法确保情况下的防范架构。

（二）现实空间技术领域

机器人技术：为实现机器人在通信、社会工作支援、制造、老人及残障人士帮扶等多个生产和生活领域应用，日本应积极推进相关技术研发，并引领安全评估的国际标准制订；

传感器技术：在获取各种信息的基础上，开发可远程实施的远程监控及性能更新技术；

处理器技术：推进与机理、驱动、控制等信赖评价及处理器的人工智能研发密切相关的基础研究，强化微电机系统及生物处理器等领域的技术研发；

生物技术：加强生物传感器、人体运动数据采集装置、生物驱动器等的开发，强化生物基础技术研究，特别是高度小型化及超低电量消费的传感器技术；

人机交互技术：在加快推进虚拟现实与增强现实、感知工程、认知科学与脑科学等领域技术研发的同时，考虑到技术设备的进步，为实现以机器人为代表的人工智能与人类的共存，与人类平等或仅为工具等社会伦理问题也需要提上日程。

（三）综合领域相关技术

纳米等原材料技术：支撑能源、基础设施、医疗健康等领域创新型结构材料和功能材料的研发，以及相关应用组件的升级，重点突破领域为：高效电力控制的半导体技术、工艺创新的触媒技术，以及声光控制技术、高端测量诊断和成像技术、生物材料和纳米材料等新型原材料技术；

光学和量子技术：为推进对信息通信、医疗、环境、能源等领域给予综合支撑的、具有高精度、高敏感度、大容量、节能又安全等特征的、高端社会及产业基础设施的形成，必须加强计算技术、成像与传感技术、信息和能源传输技术、高加工技术等相关基础和应用技术的研究，特别是在大容量和高速光子传输等尖端光学和量子技术等前沿领域。

（四）2020年主要成果目标

在作为支撑平台的网络空间技术领域，实现创新性技术突破；

超小型、低电量消耗传感设备的实用化；

量子信息处理和量子传输基础技术的开发；

新一代电力电子技术的全面商业化；

开始进行综合性新材料开发系统的中试；

进行生物性能技术材料的生产；

2030年前后实现基干化工产品新触媒技术的实用化；

2030年前后实现结构性材料的飞跃，在汽车与飞机制造等领域普遍采用轻量化与超耐用的新材料。

被外界誉为日本的“巴菲特+盖茨”的软银总裁孙正义在2014年底提出了用人工智能机器人拯救日本，使日本在2050年产业竞争力重回世界第一的豪言。他指出，日本若能采用3000万台可24小时工作的人工智能产业机器人（相当于增加了9000万制造业劳动人口），而支付给每台机器人的“平均月薪”仅为1.7万日元，这无疑将让日本一举两得地扭转在人口老龄化和劳动力成本过高方面的劣势。

而日本新能源与产业技术综合开发机构（NEDO）的研究报告《面向2035年的机器人产业未来市场预测》指出，日本国内的机器人产业市场规模2020年2.9万亿日元、2025年5.3万亿日元、2035年9.7万亿日元。

三、政策建议

当前我国经济发展已经进入到新常态阶段，劳动力成本增长明显，2012年已过人口增长的刘易斯拐点，老龄化问题也日益见突出。为缓解相关压力，将物联网、大数据、云计算、人工智能、自动驾驶、共享经济等技术与经济、社会发展密切结合势在必行。相关政策建议如下：

（一）提出“智慧中国2050”

为坚持以人为本的科学发展观，深入贯彻五大发展理念的相关要求，应充分借鉴日本超智能社会5.0的科学内涵，研究提出诸如“智慧中国2050”的概念，并针对《国家创新驱动发展战略纲要》提出了2020、2030、2050年我国科技创新战略目标，今后在具体细则制定及实施上，融入“智慧中国2050”等内涵，将人工智能等技术与我国未来经济社会发展需求相结合，引领未来社会经济l展及模式转变。

（二）注重“人工智能+物联网”

将“人工智能+物联网”融入新技术、新产业、新业态、新模式等四新发展理念之中，建立“人工智能+物联网”国家实验室，注重人工智能机器人等主要支撑技术的发展，以及“人工智能+物联网”在创建与经济社会密切相关的新产业、新业态、新模式中的重要作用，加快从网络化、数字化向智能化转变，大力发展数字化智能经济，以人工智能为核心打造“智慧中国2050”。

（三）做好产业政策转型，提高选择性产业政策的聚焦度

在我国产业政策由选择性为主向功能性为主转变的情况下，将《中国制造2025》与经济社会发展更为紧密地结合在一起，不仅使选择性产业政策先中上游产业聚焦，在强化虚拟空间技术研发的同时，注重传感器技术、生物技术、人机交互技术等现实空间技术，以及纳米等原材料技术、光学和量子技术等综合技术的研发，还应进一步加强与经济社会的联系，使产业和技术创新能够真正服务于民。

（四）拓展大众创新、万众创业的内涵，推进智能社会建设

进一步拓展大众创新、万众创业的内涵，将支持范围扩大至社会经济领域，强化大数据、云计算、“人工智能+物联网”等在经济与社会领域的应用，关注自动驾驶、共享经济等对经济社会型态变革的影响，切实推动大众创新、万众创业在技术与社会经济发展相结合的综合性领域的发展。

（五）密切关注人工智能对全球产业与经济格局的影响

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关键词：数据挖掘 ICAI 智能化 辅助教学

中图分类号：TP391.6 文献标识码：A 文章编号：1007-9416（2012）11-0077-01

1、引言

伴随着计算机技术、信息技术的飞速发展，各行各业逐步进入了信息化的发展时期，而高校教育事业也不例外。由于社会经济、文化的高速发展，人们对教育质量的追求日益高涨，而传统的教学手段和模式已经无法适应这种快速增长的需求，教学环节逐步和信息化技术相结合，比如计算机辅助教学系统。然而，传统的计算机辅助教学系统依旧存在多种弊端，比如个性化、智能化性能不足。而随着数据挖掘技术、人工智能技术的快速崛起，人们将数据挖掘技术应用到ICAI中，实现了个性化、智能化的应用，大大提高了ICAI的性能和效率。

2、智能计算机辅助教学系统

2.1　概念及意义

智能计算机辅助教学系统ICAI主要依托丰富的教学资源，为学生提供不同层次的学习服务，为教师提供教学工作的管理平台。学生可以根据需要制定学习计划，然后进行有针对性的学习，教师可以对学生进行辅导工作，学生还可以根据学习进度和效果进行调整。ICAI不同于以往的计算机辅助教学系统，它具备更多个性化、智能化的功能。

2.2　系统结构

ICAI系统通常主要包括四大功能模块：知识库、教师管理模块、学生学习模块、智能管理接口。

3、数据挖掘概述

数据挖掘简单理解为“数据库中的发现”，主要是从海量的数据中提取、分析、挖掘有用的知识信息，通过发现可用的模式，来发觉可用的内涵信息，用于提供未来发展趋势的决策信息。数据挖掘的分析方法主要包括四种：分类分析法、预测、关联规则、聚集分析法。

4、数据挖掘应用于CAI

4.1　数据挖掘在知识库中的应用

数据挖掘在知识库中的应用主要表现在下述几个方面：形成知识表示、改进教学模式与策略。

（1）形成知识表示。该过程主要将知识库中的课程信息、技能信息进行分析、拆解、建模，形成一定的知识体系，然后采用人工智能技术将这些知识库转换为ICAI系统可识别的表达模式，从而形成知识表示。在此过程中，使用聚类分析法将知识信息归类，同类的知识间距大，否则间距小；同时确定知识点的类标记，方便查找。需要注意的是，此过程要符合教学规律的需要，便于为个性化教学、启发式教学提供知识信息储备。接着，通过关联规则建立知识点、题目库、项目集的关联信息。

（2）改进教学模式与策略。对学生信息库中的数据进行样本训练，将学生对知识点学习的情况作为分类依据进行分类，标记每一个学生，并且描述学生的分类特征。根据这些分类数据，可以改进教学模式和策略，比如控制学生的学习进度，还可以直接向学生提出学习建议。同时，老师可以通过从学生的聚类分析中发现规律，找出学生成绩优异、认知能力强、学习能力差、学习能力一般等级别的学生，实施个别辅导。

4.2　据挖掘在教师模块中的应用

首先使用聚类分析法对学生的学习能力、成绩进行分类，方便老师为学生提供个性化辅导，而重点就是如何进行分类。主要使用主成分分析法、聚类分析法对学生的信息进行提取、分析、描述，从而确定学生的能力分类，可以继续分解为多个能力属性的分组，形成若干小类，大类可供参考的信息包括：学生成绩信息、考核信息等。对于学生成绩来说，小类可能包括：单一科目、综合成绩等；考核信息可能包括：单一科目考核、综合考核等。综合课程的重难点特点来分析、归类学生的学习能力趋势，据此建立每类学生和对应学习指导知识库的关联关系。但是考虑到学生的基础以及课程彼此间的关联性，因此对于刚入学的学生成绩参考性意义不大，必须要借助成分分析法对学生成绩实施预处理，使用其它的分类指标进行分类，更具有科学性；同时，还可以使用样本训练中的“马氏距离”规则进行聚类分析。最终的目的是形成学生综合能力的分类，然后建立学生类分组和教学指导知识库的关联关系，方便教师为学生提供个性化辅导。

4.3　据挖掘在学生模块中的应用

学生信息的内涵较为丰富，包括基础信息、个人高考成绩信息、个人履历信息、个人喜好信息等，丰富了知识库信息。可以对这些信息进行分类，对这些类分组进行关联分析，对于综合考评学生的综合能力具有指导意义。另外，需要考虑到影响学生学习能力、成绩的因素较多，因此需要发掘潜在的因素并进行归类。可以使用数据挖掘技术中的决策树算法、关联分析法建立影响因素的实例，进行分析，然后形成关联模型。比如，个人喜好表示个人对某方面事物、知识的特别偏好，在一定程度上反应了此人对该领域的知识掌握程度，直接影响到学生综合能力的认定结果。通过对学生进行能力分组以后，然后建立学生类分组和其它知识库的关联关系，从而方便教师对学生进行有效的辅导。

5、结语

ICAI系统在未使用数据挖掘技术之前，无法适应学生个性化、智能化学习的需求。但是将数据挖掘技术应用到ICAI以后，学生可以进行自主学习的同时，还可以由老师提供个性化的辅导，可以有效提高学生的学习效果，同时还可以优化教学模式。ICAI和数据挖掘技术的融合是未来高校教学管理信息化的主流发展趋势。

参考文献

[1]贾丽媛，张弛，周翠红.数据挖掘在网络教学评价中的应用[J].湖南城市学院学报（自然科学版），2011（02）.

[2]洪洁，蒋晓川.Apriori算法在学生系统中的实现与应用[J].硅谷，2011（07）.

[3]袁燕，李慧.基于数据挖掘的教学评价系统研究[J].计算机与现代化.2009（11）.

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关键词：人工智能；教学内容；教学方法

中图分类号：G642　文献标识码：A

1　引言

人工智能(AI)是二十世纪五十年代后期兴起的利用计算机模拟人类智能活动去求解问题的学科，与空间技术、原子能技术一起被誉为二十世纪三大科学技术成就，目前广泛应用于专家系统、机器翻译、语音识别、文字识别、计算机视觉、机器人、电子游戏等方面，已经成为计算机技术发展以及许多高新技术产品中的核心技术。

为了适应人工智能技术日益广泛的需要，国内外高校普遍开设了“人工智能”方面的课程，特别是作为计算机方面专业的核心课程之一。我校自从1993年开始为自动化专业本科生开设“智能控制”选修课，1996年为自动化、计算机、机械等专业本科生开设“人工智能导论”、“人工智能及其应用”课程。目前，我校软件学院、信息学院、机电学院都开设了“人工智能导论”课程，已经成为计算机科学与技术、软件工程、数字媒体技术、自动化、机械制造与自动化等许多专业本科生的一门重要的技术基础课程，也是面向包括人文社科等全校所有专业的公选课之一，其目的是使学生了解人工智能的基本概念和基本原理，初步学习和掌握人工智能的基本技术和前沿内容，拓宽知识面，启发思路，为学生提供最基本的人工智能技术和有关问题的入门性知识，提高学生应用开发软件的能力和水平，为今后在相关领域的研究和应用奠定更为坚实的基础。因此，建设好“人工智能导论”课程具有重要意义和很广的受益面。

由于人工智能是交叉学科，涉及面广、内容抽象、不易理解，学生往往有望而生畏的感觉，在教学过程中，老师教、学生学都比较吃力。为了更好地实现上述教学目标，提高本课程的教学质量，协调好教与学的双边关系，使学生由望而生畏的感觉，变为有用有趣的感觉，根据已有人工智能课程在教学与实践方面的经验和方法，结合“人工智能导论”课程的近几年教学实践，对课程的教学体系、教学内容、教学方法、教学手段、考核方式等方面进行了探索总结。

2　调整与优化教学体系和教学内容

“人工智能导论”是计算机科学与技术、软件工程、数字媒体技术、自动化、机械制造与自动化等许多专业本科生的一门重要的技术基础课程，也是面向包括人文社科等全校所有专业的公选课之一，其研究领域及内容十分丰富，涉及的基础面广。因此如何选好教学内容，既能使学生了解本领域的概貌，又能适合学生的基础，便于他们在有限的时间完成学习任务，是一件重要而又困难的事情。

进入21世纪以来，人工智能学科又有了新的发展。为了及时反映人工智能研究和学科的最新进展，我们修订了“人工智能导论”的教学大纲，对教学内容进一步优化和更新，极大充实了各个系统的内容。我们确定的教学内容主要分为三部分：第1部分为概论，介绍人工智能的基本概念、基本内容、主要研究领域及发展过程；第2部分是知识表示，推理和搜索技术，讨论几种常用的知识表示方法、推理技术(包括确定性推理方法和不确定推理方法)和搜索求解策略；第3部分是人工智能应用研究领域，包括专家系统、自然语言理解、机器学习、人工神经网络、遗传算法等的基本概念和方法等。其中第2部分是基础理论，是人工智能的重要基础，应该循序学习。第3部分是人工智能的应用，由于每个研究内容都相对独立、自成体系且有其专门的学术著作研究、热点，因此针对高等院校的本专科生来说，不必循序学习，而且结合专业特点可以选择其中几个研究领域。例如对自动化专业的学生来说，可以选择专家系统、人工神经网络、遗传算法等，同时可增加在自动控制领域的应用，包括专家控制、神经网络控制和进化控制等热点：而对计算机科学与技术专业来说，可以选择专家系统、自然语言理解、机器学习等，并辅以动物识别系统、语音识别系统、智能机器人等实例。总之就是要把握课程性质和教学目的，调整本课程教学体系，优化教学内容，让学生以有限的时间学到人工智能的基础知识和基本方法。

另外，在选择和确定教学内容时必须兼顾基础知识和新兴技术，注意与相关课程(如离散数学、数据结构、概率论、自动控制原理、Matlab系统仿真、面向对象的编程技术等)的链接，密切理论与实际的关系，通过课堂讲授和课外训练，注意学生能力培养，提高他们的学习效果和整体素质。

3　加强课程立体化建设和系列教材研究

在课程的立体化建设中，教材充当了地基的角色，所有的课程内容安排，无不体现出以教材为基本，以教材为模板。所以本着基础、实用的原则，我们先后编著出版了《人工智能及其应用》课程教材导论部分概括性强，引人入胜；基础部分系统全面，叙述深入浅出，循序渐进；应用部分密切理论与实际关系，典型形象。其中第二版在第一版的基础上，增加了证据理论、模糊推理、神经网络等理论的一些典型应用，使学生能够更深入地理解和应用这些理论；另一方面，又新增了自然语言理解及其应用内容，以适应目前计算机翻译、人机自然语言交互等技术日益广泛应用的需要。系列教材适应了人工智能导论新课程开设的需要，反映了人工智能学科的发展，为人工智能课程确立了基本框架，发挥了重要作用。系列教材的问世不仅解决了本校“人工智能导论”课程教学用书的问题，而且也被各兄弟院校普遍采用，促进了该课程的普遍开设，推动人工智能学科的发展。

为了配合教材第二版的教学和自学，在已有教学经验和教学成果积累的基础上，制作了高质量的教学课件和完整的教学视频录像，并刻录成光盘随书供读者使用；同时又研究与开发了网络课程(http：//)，以更好地调动学生的学习兴趣和主动性，促进本课程的教学改革。

包括主教材、电子教案、教学视频录像、网络课程及教学资料库等在内的课程立体化建设符合二十一世纪高校教学的要求，支持教师提高教学手段现代化的水平，更贴合学生的学习需求。

4　改革与创新教学模式和教学方法

在“人工智能导论”课程教学的过程中，我们积极探索教学新路，经过数年辛勤试验，结合蔡自兴教授等对人工智能课程的建设经验，对课程的教学模式和教学方法进行了如下一些的改革与创新。

(1)通过多种途径激发学生的学习兴趣

“兴趣是最好的老师”，“人工智能导论”课程的学习效果，直接受到学生兴趣和参与意识的影响。由于这是一门导论性前沿课程，一般来说，学生开始学习兴趣很大。但是，当一些学生开始接触到抽象概念和算法时，往往感到不易接受。我们通过各种途径和方法，激发和培养学生的学习兴趣。例如，鼓励学生参与课堂讨 论、布置读书报告和课外实验、以问题为导向的启发式教学、专题讨论／辩论等形式。特别，我们精心组织和准备了模糊控制技术及其应用、智能机器人技术与应用、智能交通、BCI(脑机交互接口)等专题，以及智能调度软件、语音识别系统、动物识别系统、足球机器人比赛、机器人轨迹跟踪、倒立摆的智能控制等课内演示，使学生扩大了眼界，增加了感性知识，达到提高学生学习兴趣的目的与效果。

(2)面向问题的启发式教学

人工智能中的许多问题，有的似是而非，有的引人入胜。在教学中，有意识的提出相关问题，提请学生思考，鼓励学生提出自己的猜想和解决方案。然后逐步进入教材中的解决方案，启发学生求解这些问题，并进行分析和比较，从而强化了学生学习的主动意识和参与意识，提高了学生的学习积极性。例如，在讲到比较抽象的“遗传算法”时，提出“遗传算法如何用于优化计算?”这一问题。针对该问题，先从“达尔文的生物进化论”入手，讨论“遗传”、“变异”和“选择”作用；然后通过一个简单的例子，从特殊到一般地启发学生思考“遗传”、“变异”和“选择”的实现，最终让学生与教师一起导出遗传算法用于优化计算的基本步骤。这样，学生不但从中学习了遗传算法，而且得到一次逻辑思维的训练，取得很好的教学效果。

(3)课堂辩论与交互式教学

组织课堂辩论，讨论的议题包括人工智能的应用前景和其他比较等有争议的问题。学生对这些问题展开了激烈的争论，激发了学习潜能，明确了学习目标。例如，为了加深学生对智能机器人内涵的理解，我们组织了“机器智能能否超过人类智能”的辩论会。会前正反双方结合本课程内容及其相关知识，认真进行准备；辩论会上正反双方唇枪舌战，激烈争辩，气氛热烈。辩论后，学生余意未尽，讨论热情不减。无论是哪一方获胜，都达到了预期的效果。教学中我们还注意采用了多种交互式策略，如课堂上教师提问可鼓励或指定学生提问，也可由学生自由地就某个知识点进行主题发言后老师点评等。

(4)个性化学习与因材施教

在本课程教学过程中注意对学生因材施教和个性化教学。例如，通过组织学生进行读书报告的形式，鼓励学生从多方面、多角度考虑问题，多提新颖思想，有意识地鼓励优秀学生探讨比较深层的内容，并辅导优秀学生将其成果以科技论文和发表文章的形式转化为成果。又如，在教学设计和实验设计中，注意要求学习有余力和兴趣的学生选作部分探索性、创新性的功课和实验(选学内容，如模糊控制器的设计、进化控制等)，从而引导学生发挥个性优势，达到因材施教的目的。同时注意分析学习较差的学生的具体困难，进行有针对性的指导。

(5)多媒体与网络教学的使用

本课程在PPT演示文稿和网络课程上，采用了大量的多媒体表现形式，如视频、动画、声音和图像等。目的在于使得人工智能抽象的知识形象化，便于学生理解。例如，课内让学生在线观看涂晓媛博士的计算机动画“人工鱼”的录像片段、人工生命Floy中生命智能体在环境中不断的适应进化构成演示等，有助于加深学生对所学知识的理解，促进教学水平的提高，激发了学生对课程的兴趣，使学生创新意识得到增强。此外，随教材附赠的教学光盘和开发的网络课程(http：//)提供了学生课外自学用的高质量的电子课件、完整的教学视频录像、丰富的实验和案例资料等，以更好地调动学生的学习兴趣和主动性。

(7)理论与实践结合

在教学内容安排上，注意理论联系实际，适时布置一些人工智能实验给学生进行课外练习。设计的课外实验包括产生式系统实验，归结反演实验，主观Bayes推理网络实验，A搜索实验，以及基于Maltab工具箱的模糊控制位置跟踪系统、两车追赶模糊控制系统、神经网络模式识别仿真、遗传算法优化计算等实验。通过实践和参与，保持学习兴趣，有助于学生对人工智能基本概念和难点的理解，掌握基本方法和技术，为从事智能系统应用开发打下基础，从而达到教学目的。例如，我们组织学生参观我们的研究生综合自动化实验室，观看机器人臂取物、倒立摆控制、语音识别软件、指纹识别软件、智能调度软件等演示，密切理论与实际的关系。

我们在教学改革实践中探索的这些教学方法，有利于充分激励学生的学习积极性和主动性，有利于鼓励学生发挥独立思考和创新思维，有利于多方位培养学生学习发现问题、分析问题和解决问题的能力。

5　运用多样化的教学手段和考核方式

5.1　多样化的教学手段

采用现代信息技术进行教学，构筑“人工智能导论”课程的现代教学模式，是本课程的主要特点之一。教学过程中采用了多媒体教学课件和网络课程相结合的方法，充分利用多媒体的丰富表现形式，利用网络课程的交互性、情景化等，进行教学。采用的方法包括：

(1)抽象知识内容的多媒体表示

通过动画和视频来演示抽象的概念、算法和过程，包括机器人轨迹跟踪、机器人臂取物、足球机器人比赛、倒立摆控制、“人工鱼”等录像片段，以及智能调度软件、语音识别系统、指纹识别系统、动物识别系统等软件演示。

(2)通过PPT撰写教案

精心编制PPT，组织好课件内容，做到图文并茂，提纲挈领，便于学生理解，便于教师讲授。

(3)开发与应用网络课程

“人工智能导论”网络课程较好的实现了交互性、在一定程度上实现了学习过程的情景化。在交互性方面，通过网络课程的课堂练习和章节练习，评价学生的学习情况，并给学生提出学习建议。在情景化方面，采用了在线答疑形式，使得学习过程丰富有趣。

(4)先进实验系统的观摩与演示

利用我们的研究成果等有利条件，有针对性地对学生进行成果演示(包括智能调度软件、语音识别系统、指纹识别系统、动物识别系统等软件)，使学生知道学了有用，而且很有用，很有趣，很有意义，从而进一步诱导学生的学习兴趣，巩固了课堂所学知识，提高了教学质量。

教学效果通过上述先进的现代信息技术的应用，不仅极大地提高了学生的学习兴趣和主动性，而且也取得很好的实际教学效果，提高教学质量。

5.2　作业、考试等教改举措

(1)改革作业方式与方法

改变过去那种单纯的书面习题作业，发展成为必须交给教师评阅的书面家庭作业、不必交给教师的课外思考题目、口头布置的思考题或阅读材料以及大型作业等。其中上交作业通过网络进行，教师批阅后的作业也通过网络返回给学生，实现了作业呈交和返回的网络化。

(2)改革考试方式与方法

如何对本课程的考试方式进行改革一直是我们探索的问题。我们综合考虑课堂出勤情况(10％)、平时正式作业成绩(20％)和期末课程考试(70％)，进行综合评分。期末考试有时采用综合试题考试，出几个大题目让学生选择其中几个进行开卷笔试，当面交卷后评分；有时采用课外开卷论文结合或口试面试。最近，我们还对部分学生结合实验或实际问题提问等进行考核。我们正进一步改革、试验和探索，使考试成为衡量与培养创新能力，促进学生学习主动性和提高课程教学质量的重要环节。

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本文立足于数字化设计和三维技术，全方位引入无人机、远程监控、物联网、人工智能和虚拟现实等先进技术手段，创新管理理念和管理模式，而向未来的电网建设，提出以“七可一充分”为主要内涵的电网工程智慧工地建设目标。通过对平台和机制建设2个方而的研究，进一步提高安全、质量、进度、造价管控效率，提升基建标准化建设、规范化管理水平。为而向未来的电网智慧工地建设提供了可行方案。

1 指挥监控中心    

建立指挥监控中心，综合采用无人机、远程监控和RF工D(无线射频识别)技术，实现智慧工地系统的“可监视”和“可管控”功能。

1.1视频监控    

利用视频监控设备，通过监控画而和数码图像，形成对现场的直观化、形象化、可视化感知。    

变电站视频头的布点以固定和移动摄像头相结合的方式进行。施工启动阶段，在500 kV, 220kV, G工S和周边区域进行固定摄像头布点。施工期间，在重点施工区域设置移动式摄像头，以补充固定摄像头的监测死角。线路视频头的布点以移动式摄像头为主。在重点施工阶段和高空作业期间，由施工人员佩戴头戴式或胸戴式移动摄像头，将视频信号实时地传递给现场监控及远程监控人员。在施工场地的四周布置可移动式固定视角摄像头，对周围人员、车辆、机械、物料等进行监测。    

采用外网和内网结合的方式进行视频信号的传递。对于实时性监控要求较高的敏感点作业信息，优先采用外网进行传输，以便于及时发现安全隐患和作业缺陷。对于实时性要求不高或安全级别较敏感的监控信息，优先采用内网进行传输，以提高信息传输的稳定性和安全性，降低外网租用成本。线路施工地点往往位于偏远地区，不利于内网铺设，因此采用外网进行信息传输。    

利用工程视频，结合进度、安全与质量管理要求，进行远程视频检查(“四不两直”检查)、人员行为、标准化工地和关键工艺节点监管。深化视频识别与分析能力，实现工地违章智能识别和场区视频定位联动，辅助监控中心人员决策，提高监管效率。

1.2无人机监控    

利用无人机对施工过程进行监控，对人员数量、站位、到岗情况等关乎到安全施工的关键事项进行全过程监督，开展安全文明施工措施落实情况检查、现场高空特种作业监控和导地线展放过程监控。    

制定有序、规范的无人机管理规程，落实责任负责制，无人机和操作人员“一对一”。落实飞行操作工作票制度，详细记录每次飞行的目的、时间和飞行监控内容、发现的问题和风险点，针对问题和风险点实现闭环管理。将每次飞行监控的视频进行备份、存档，便于日后查询。

2 远程跟踪    

利用电子地图、视频跟踪技术使远程与现场建立实时可视化无死角沟通，加入即时会议，实现对现场工作的远程实时监控。    

监控端采用基于空间和时间相关性的目标检测算法进行视频跟踪。引用基于触摸屏技术的智能人机交互界而，在跟踪目标丢失时，可以依靠人机交互的方法重新进行目标定位。监控端的视频数据经高速无线传输网络传送到服务器端用以实时观测监控端的视频数据。

2.1人员管控    

在施工现场的重要关口如施工场区出入口等处设置人员门禁，通过人员考勤系统将人员出入信息传递到指挥监控中心，实现对人员有效管控。    

门禁方式采用工C卡闸机门禁、人脸或虹膜识别闸机门禁、二维码闸机门禁、RFID无障碍通行等。不同类别人员采用分类门禁方式通过闸机。工程管理人员采用人脸或虹膜识别的门禁方式，以提高工程管理的安全性。常规人员可采用二维码、RF工D等门禁方式，以提高通过速度，减少滞留时间。闸机与消防系统联动，当出现火灾等紧急情况时，闸机转入紧急通行模式(常开)，方便人员紧急疏散。对于无法显著设置出入口的施工现场，采用移动考勤机进行出入考勤。

2.2资源管控    

利用标识与识别设备和定位设备，对于各类建设资源，包括人员、车辆、材料、工器具、施工机械等生成数字标签，利用资源识别，记录其在重要关口进出行为，并进行实时位置跟踪。设置GPS定位电子围栏，通过资源定位，对人员、机械设备和材料进行监管，当人员、设备或材料无故离场时，系统会自动记录并做报警处理。

2.3 环境监控    

在施工地点布置扬尘噪声监控系统，实现对施工现场扬尘、噪声的在线动态监测和综合管控。    

对地域、时域离散的建设工地、拆迁工地、堆料场地等监测地点实现动态监测，监测信息综合上报，在监控中心集中显示。采用在线监测技术，全天候24小时全而监控现场扬尘和噪声污染情况，自动上传到监控中心，数据超标时自动发出声光报警，短信提示相关管理人员。在线监测扬尘、噪声、气象数据，综合报警抓拍图片、实时视频图像的多维度数据综合分析、为环境监测与考核提供多维度佐证。综合多维度数据订制数据应用模式，实现大数据应用为基础的多部门联合监管。    

在施工现场布置除尘炮雾机，实现监控、管控措施联动，一旦发现扬尘数据超标，立即启动除尘炮雾机。    

最后，通过建立并完善值班和巡检制度、视频布置监控制度和人员资源管控制度，对施工现场360度和24小时监控，实现人、机、物的“零误差”管控。

3 通信办公云平台    

构建通信办公云平台，布置省公司一指挥中心一项目业主项目部三级视频会议[c]和OA办公系统。综合采用光纤通讯、5G, WiMAX和无线传感器网络(WSN)技术，实现智慧工地系统的“可通信”功能。重点解决偏远地区线路工程通讯困难问题。提升信号传输速率50%以上，降低故障中断率到1%以下，确保施工现场与项目部、项目部与指挥中心、指挥中心与省公司的“0延时”高可靠性通讯。

3 .1智慧工地的机制建设  数字化设计和施工机制建设    

推进三维设计在初设和施工图阶段的进一步应用，并将三维技术与B工M技术和激光点云技术深度融合，实现智慧工地‘可推演”和“可复制”功能。    

通过进一步采用三维设计技术，大幅减少初设和施工图出图时间，提高材料、物资和施工量招标的精准程度，将设计误差约束在合理范围以内。通过三维设计与B工M技术融合，开展全过程的模拟推演，提高风险点识别和风险控制的效率。通过三维设计与激光点云技术融合，阶段性对现场整体、细节进行“复制”扫描，提高施工进度管理效率，将施工安全隐患的前期识别率提高50%以上。

3. 2智能化成本管理和施工机制建设    

建立大数据分析模型[0]，进一步应用人工智能和虚拟现实技术，实现智慧工地的“可挖掘”和“可交互”功能。充分利用项目成本管理信息系统积累的海量业务数据，挖掘关键成本管控指标并利用其进行成本控制，提高工程项目成本管理的过程管控和风险预警效率。利用人工智能技术进行监控、施工和监理过程的人机交互。为监控人员提供智能化建议，为施工人员提供在线化监测，为监理人员开展便携化检验。采用VR技术，对施工人员进行安全培训，进一步提高施工人员安全文明施工意识。通过智能化成本管控和施工机制建设，降低施工工时，降低施工风险，提高施工质量。

4电网智慧工地建设现状和前景    

目前，国网北京电力在国内电网智慧工地方而走在前列。国网北京市电力公司正在全而推广建设和应用基建工程“智慧工地”系统，各级管理人员登录“智慧工地”应用软件，就可实时查看来自变电站的视频监控摄像机、人员实名制一卡通系统、现场环境监测装置等采集的数据。但总体来说，还是以信息化为主要特征，即当前电网智慧工地的建设还处于“七可一充分”中的可监视、可管控、可通信“三可”的范畴。随着三维技术在输变电工程设计中的普及和人工智能技术的应用，未来智慧工地的建设将继续沿着可推演、可挖掘、可交互和可复制的方向发展。通过先进的数字处理和信息化技术的深度融合，实现对施工现场资源更为有效的管控，是电网智慧工地建设的根本目的，也是建设成果的最终体现。

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[关键词]信息化科普科技馆

1引言

21世纪是数字化生存的新世纪，人类社会已真正进入信息时代，信息化对我们的工作、学习和生活的日趋重要性不言而喻。基于计算机技术，以多媒化、网络化、智能化为代表的现代信息技术的发展所引发的一场全球性的信息革命，正在包括科普系统在内的社会各个领域全方位、迅猛地展开。科普信息化成为科普现代化的重要标志已逐渐成为共识，推进科技馆信息化建设对创建21世纪新型科技馆的重要性也日渐显现。

2推进科技馆信息化建设的重要性

2.1 推进科技馆信息化建设是创建21世纪新型科技馆的重要组成部分

信息化是时展不可逆转的潮流，21世纪新型科技馆的技术特征必然是数字化、网络化、智能化、多媒化。数字化，使得信息处理技术显得简单、统一、可靠；网络化，可以达成资源共享，科普的时间、空间得到拓展，趋于多向互动；智能化为科普提供智能导师、智能交互界面、自动答疑和咨询、学习助理等系统；科普信息多媒化使得科学知识展示具有多信媒、多通道，集成性、互动性等特点，可以为我们提供多媒化的科技知识展示，人性化的学习环境，交互化的学习交流和智能化的学习辅导。

科技馆作为普及科技知识的前沿阵地，是实施科教兴国和人才强国战略、提高公众科学文化素质的大型社会科技教育设施，是体现我国科技、文化和社会发展形象的重要窗口，在信息化建设的应用、管理上应起重要的引领和带动作用，要通过加大信息化建设力度，更加广泛地应用计算机信息技术，促使科技馆在强化管理、提高效率、规范流程、拓展功能等方面更上新台阶。

因此，要创建21世纪新型科技馆，必然要强化和推进信息化建设，努力实现科技馆管理和科普教育数字化、网络化、智能化、多媒化的目标。

2.2 推进科技馆信息化建设是促进科普教育创新和深化的必然要求

通过使用信息技术和手段，实现资源的优化配置是促进科普教育创新和深化的必由之路。运用和推进信息化技术有助于更加形象地揭示所要展示的事物的内涵，丰富其表现力，有助于激发受众的求知欲和探索精神。推进科技馆信息化建设，恰当运用自动控制技术、仿真技术、虚拟现代技术、影视技术等，将彻底改变传统的、单一的、枯燥的展示模式，促使科普展品与公众互动性的完美结合，大大提高了公众的认知效果和兴趣。

把数字化、网络化的技术充分运用于科技馆的管理和发展中，建立虚拟科技馆和网上科技馆，利用网络、多媒体、仿真技术和远程教育手段，突破科技馆传统科普教育所受到的空间、时间和地域的限制，将为科技馆的科普展示和科普教育带来新的变革和创新。

3当前科技馆信息化建设的要求

要有效、深入地推进科技馆信息化建设，创建21世纪新型科技馆，笔者认为规划是前提，建设是基础，人才是关键，管理是保证，应用是核心。

3.1 坚持高起点规划

我们必须着眼于用发展的眼光，长远的眼光，战略的眼光面向应用，面向世界，面向未来，立足于充分利用现有的信息资源和基础条件，立足于自身发展的实际需求，来做好科技馆信息化建设的规划。

3.2 坚持高标准建设

有了高起点规划，还要有高标准建设来保证它的质量。在网络建设上，要建立统一的应用平台，软件开发和设备投入要立足长远，适当超前，保证质量。

3.3 坚持高质量培训

信息化建设的发展，根本上取决于高素质的人才队伍，因此我们要把人才队伍的建设作为推进信息化进程中的重中之重。要经常性组织技术培训和再教育，普及信息化知识，提高全体员工的信息化水平；要组织信息化关键人才进行深度培训，让他们有机会汲取新知识，提高信息化技术水平；要鼓励他们大胆创新，自主开发软件和深度运用软件，逐步形成一批专业性强的技术队伍，这是科技馆信息化建设的基础条件和宝贵力量。

3.4 坚持高水平管理

科技馆信息化建设是一项涉及多学科、多部门共同参与的综合性和基础性的工作，要健全组织，强化责任，提高效率，创新机制，成立一个层次高、专业性强的专门机构进行综合协调管理，使信息化建设真正发挥科普的规模效益和整体推动作用。

3.5 要坚持高效率应用

办公自动化、数字科技馆、虚拟科技馆等的建立，必然引起我们工作方式的极大转变，但要真正提高科技馆工作的质量和工作效率，实现科技馆信息化，关键是加强应用，推进网上办公、科普信息化，加快建设网上科技馆，建立综合性科普信息网络应用系统，及时快速地掌握工作动态和科普信息，提高科技馆管理水平和促进科普工作的全面进步。

4推进科技馆信息化建设的措施

根据目前科技馆信息化管理现状，结合建设21世纪科技馆的发展方向，笔者认为，需要在以下几个方面作一些探索：

4.1 推进管理工作信息化

4.1.1 建立办公自动化系统，实现管理科学化、规范化，有效提高办公效率

建立和运用办公自动化系统，实现科技馆公文处理的现代化，有效缩短公文处理时间，规范办文、办事流程。同时，通过办公自动化系统还可以实现远程办公，这都将大大提高工作效率。

加强办公场所智能化管理，提高科技化水平。一是要搭建科技馆局域网络平台，实现信息互通和资源共享；二是设置电子触摸屏，方便公众查询科普展品介绍、展区分布导引指南；三是设置一面电子滚动屏，滚动播放当日国际、国内最新要闻，播放馆务、政务信息（科技馆馆训、科普活动、学术会议安排、培训项目、气象信息等），广泛应用电子技术扩大信息资源。

4.1.2 建立竞争情报系统，提升综合素质和管理水平

竞争情报，就是有关自己、竞争对手、竞争环境以及由此引出的相应竞争策略的情报研究，是企业为获得和（或）维持竞争优势而采取决策行动所必需的信息。基于智能信息技术处理的竞争情报系统，实现情报规划、信息采集、情报加工和情报服务的完整功能，能利用智能化信息处理技术，如海量信息的自动分类、自动聚类、重排以及智能检索等，有效实现了情报处理的深度加工和自动化。

建立竞争情报系统将有助于搜集所有外部各类科技馆管理和科普工作的情报信息，通过采集、加工、分类和自动检索等功能为科技馆日常管理提供学习借鉴的平台，也是汇聚各类先进科普知识的重要手段，有助于扩大员工的知识面，从而提升整体综合素质。同时，竞争情报系统还具有内部资料的档案化管理和智能化检索的功能，将促使科技馆的日常管理工作上新台阶。

4.2 推进科普教育信息化

4.2.1 加强网站建设和局域网络建设，实现信息化网络共享

科技馆网站是作为面向全国宣传科技馆和馆际交流的平台，也是青少年学习科学知识、了解科普知识的窗口，是提高全民科学素养的重要阵地。网站的建设要经常推陈出新，内容充实新颖，版面设计独特，能够起到提升科技馆形象、打造品牌的作用，使之成为访问率较高的网站。

4.2.2 拓宽思路，加快信息化建设在教务培训上的衍生应用

科普宣传、科技培训、学术研讨是科技馆的中心工作，我们要充分利用信息技术，提高运行效率，寻找新的利润增长点，取得经济效益与社会效益双赢。在教务培训上采用多媒体信息、远程信息等教育网络，有效地缩短学习时间，提高教学质量和教学效率，实现最优化的教学目标。

（1）建立问题探究网页和专题学习网站。问题探究网页是一种探究学习的模式。采用网上交流的方式，可以把科普研究任务、背景资料、研究方法、指导意见等在网页上，受众也可把研究进程、体会、成果等在网上，问题探究和交流等都是在网上完成；专题学习网站以某一科普学术研讨为专题，并围绕专题构建网络资源，提出学习任务，提供教学指导与学习交流场所、数据检索和访问服务。

（2）大量运用网络技术与仿真技术。虚拟现实是由多媒体技术与仿真技术相结合而生成的一种交互式人工世界，它可以创造一种身临其境的完全真实的感觉。通过仿真技术，创建仿真科普实验室，让受众在仿真的环境中对科普模型等微观或宏观现象进行观察，并可操作改变其结构、状态，并记录其产生的变化结果，获得真实的体验。

（3）探索多媒体技术与人工智能技术的结合。结合多媒体技术与人工智能技术，构建智能辅助教学系统。智能辅助教学系统由于具有“教学决策”模块(推理机制)、“学生模型”模块和“自然语言接口”，因而能确定受众的知识水平和认知特点，能根据受众自己的意愿和理解能力去提供合适的学习材料，实现“人机对话”，并做出有针对性的指导。

4.3 建立健全信息化管理制度，不断完善信息化长效机制

要强化全员信息化建设意识与信息化管理的观念，广泛宣传信息化的重要性，引导大家正确地使用网络和信息资源。加强对计算机信息化建设的管理，要有专门的机构或部门对科技馆信息化管理进行整体规划和分步实施，在推行的过程中逐步建立绩效评价机制，在管理项目正式实施进入正常状态后，纳入信息化管理的目标或计划，进行业绩和效能评价，以保障科技馆信息化建设的深入开展。

5小结

信息化建设是创建21世纪新型科技馆建设的迫切需要，是一项长期性、系统性的工作，我们唯有积极参与和共同努力，不断掌握和研究、应用先进的信息技术，才能加速科技馆信息化建设的进程，提高科技馆的管理水平和工作效率，实现科普事业的可持续发展。

参考文献：

[1] 刘萍，李一丹. 浅谈计算机信息化建设与管理[J].办公室业务，2007,(6):40.

[2] 俞浩进.试论商业银行竞争情报系统的建立与应用[J].金融论坛，2006，(3):1-3.

[3] 王铟.现代教育技术[M].北京:人民教育出版社，2007.

[4] 钟镔.企业信息化怎么办[M].北京:清华大学出版社，2007.

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关键词：软科学研究 智能行政 政府

提高政府行政管理水平的关键是实施智能行政管理，所谓智能行政就是将先进的信息技术、控制技术及人工智能技术应用于政府及其它社会组织的区域经济发展规划、策划、项目可行性论证、人力资源管理等，建立起一个在大范围内、全方位发挥作用、准确、高效的区域经济管理系统。

软科学研究的内涵及功能

软科学是以人与社会系统、人与自然系统为研究对象，以解决政策和决策问题为目的的一门综合科学技术。随着现代计算机技术和信息技术的迅速发展，软科学在研究社会经济这一巨系统的过程中，有可能把定性分析与定量研究有机的结合起来，基于各种统计数据和信息资料，建立起包括大量参数的模型，经过计算机的仿真模拟，对经验性假设的真实性进行检测；再由专家们共同分析、综合和判断，从而使研究结论更贴近经济发展实际。软科学研究具有以下功能：

引导硬技术的发展。重大科技开发和工程建设无不依赖于事先的周密筹划和实时的动态调整。认识、利用和创造物质世界的硬科学活动，涉及内在因素和外部环境等诸多方面，必须通过软科学研究选择目标和重点，制定战略和计划，确定技术方法和路线。

提供决策依据。以决策研究为核心、以系统集成为主要手段的软科学，广泛应用系统学、行为学、决策学、思维学、战略学、预测学和管理学的知识，对现代复杂社会的决策问题提出科学的咨询意见。

系统诊断且深化认识。软科学研究能帮助人们对所遇到的决策问题进行综合分析和系统诊断，从而揭示事物发展规律和特点及产生问题的原因和背景，使人们认识事物发展的内部机制。

优化方案且提供依据。软科学研究提出解决问题的途径、方案和措施，并对方案进行可行性分析和论证。

仿真模拟。软科学研究可把现代化的软科学理论、方法与计算机、人工智能、信息技术有机结合起来，为人们提供各种决策和管理仿真系统。

动态跟踪且及时预警。软科学研究能对已经做出的决策进行动态跟踪，实施评估，为调整决策、避免失误提供保证。

利用软科学研究促进智能行政的策略

针对不同的信息源和决策内容，行政管理部门需要采取相应的对策，以利于更充分的发挥软科学研究的职能。

（一）利用dss决策支持系统等进行动态跟踪研究

利用近代决策分析方法，并应用人工智能和行为科学、心理学等方法，为决策者提供分析对话，为决策服务的系统。建立诸如水资源的dss决策支持系统、企业dss决策支持系统、城市交通dss决策支持系统、住房改革dss决策支持系统等，并通过更新信息和维护系统实现对上述各子系统的跟踪管理。

（二）利用地理信息系统（gis）进行空间模拟研究

gis目前在国内外的决策咨询中占有重要地位。如日本、英国等发达国家都把gis作为规划管理和分析决策的有效辅助工具；美国政府对gis的投入经费居世界之首，其84％的政府部门采用了gis，约有7万个政府机关实现了gis服务。这个系统主要是处理动态变化的空间数据等，研究成果可视性强，将成为未来区域经济管理和决策的重要支撑系统。

如城市地理信息系统的宗旨是为城市规划、建设和综合管理服务，其中的管理类似于“空间型市长”宏观管理信息系统，可作为市长等高层决策的重要手段。政府地理信息系统可以实现以下几个功能：具有办公自动化与gis相融合的特点，对统计信息和政务信息的空间检索和查询；是一个广域网支持下的分布式空间信息系统，充分利用各级政府和所属部门的信息；是社会性的技术工程，利用多源数据和相对统一的软件平台支持，建立各产业部门联合服务的协调机构、运行模式；利用权威的地理空间数据作支持，以实现专业统计信息和政务信息的实时加载。

（三）增加研发投入且组织专门的软科学研究

尽管对知识经济时代的认识已经基本达成共识，信息也已经成为比能源和原材料更重要的资源。但在具体实施中，人们对有形资产的评价准确，也肯投入财力和物力；对具体应用技术的投入也在加大，但大多不重视软科学研究成果的价值，导致对软科学研究经费的投入明显不足。政府职能部门和企业应重视软科学研究成果的应用，充分发挥咨询公司的作用，组织多学科专家对一些重大发展战略进行专题研究。

（四）实施超级领导

领导工作越努力，自己负担的责任越多，其下属部门往往越软弱，形成恶性循环。这就要求管理者发挥下级自我管理的能力，即实施超级领导。

（五）追求高技术产业的范围效益

在短缺的计划经济时期，人们的价值观念比较接近，社会生活中表现为集中的、单一标准化的群体行为。制造业是追求效率的大规模生产，产品是标准化、大批量的，因为当产品生产数量达到一定界限后，由于固定成本为相当数量的同类产品而分摊，则形成明显规模经济效益。

而在市场经济条件下，无论是政府管理部门、企业经营管理者，还是区域规划的专家们，都不可能对具体创新产品的生产提出计划。至于发展哪类产品的生产主要是依靠敏锐的企业经营者根据对市场的预测来确定，如何生产的问题则由完善的科技创新体系来解决，这就要求政府管理部门改具体的高技术产业规划为生产领域规划。在目前能力还十分有限的条件下，可取的战略只能是重点突破。围绕几个重点产业精心组织人力、财力和物力，进行连续的滚动研究和技术转化，追求高技术产业的范围效益。所谓范围效益，是指在进行高技术产品的研究与开发过程中，如果仅仅进行一、二项技术开发，成本一定很高。但如果在相关的方向上进行连续研究与开发，把研发经费分摊到相当种类的相关而不同的产品中去，每项研究与开发的成本降低是必然的，这就得到了范围经济效益。

参考文献：

1.柳卸林等译.澳大利亚与知识经济.机械工业出版社，1997

2.柳卸林等译.以知识为基础的经济.机械工业出版社，1997

3.成思危.努力提高软科学研究水平，推进决策科学化民主化.中国软科学，1997.2

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关键词：内容创生 文化产品 创新设计 AHP

在当今世界政治和经济一体化的趋势下，创新已经突破了社会制度和意识形态的藩篱，成为现代知识型社会的发展重心。随着我国市场经济的发展和人民文化生活水平的日益提高，高水平、高质量的文化产品的需求也是越来越高。作为以内容价值为核心的文化产品如何通过创新完善产品品质，增强产品竞争力，满足市场需求，减少运营风险，成为当下文化产业最为关注的焦点。

1.文化产品创新设计的含义及特征

纵观学界对于文化产品概念及其特征的描述，我们发现，大部分学者都认为文化产品属于精神产品的范畴，代表了人类文化的发展方向，是社会发展变化的文化积淀，且文化产品中的精神因素成为主导消费者消费的决定性因素1。作为具有精神产品特征的文化产品消费更成为人类文化符号仪式化价值表达的主要方式。按照文化产品符号生产论的观点，文化产品是由一连串具有特定意义的能指和所指所组成的符号集合，具有文化载体意义的符号内容的生产成为文化产业发展原点和根本2。正因为如此，蕴含在文化产品中的精神因素和文化价值才得以通过符号化的内容加以传播。可见，文化产品本质上是一种符号化的表达，而文化产品的创新设计也正是基于符号化表达的内容内涵和外显的创新设计。

熊彼特认为创新是指“把一种生产要素和生产条件的‘新组合’引入生产体系，并通过市场获得潜在的利润的活动过程”3，创新设计则强调设计的创新，即新思想、新行为或新事物通过产品的设计体现出来。因此，文化产品的创新设计是由一系列新思维、新行为所触发的，使文化产品具有创新性质的文化意义及其符号化表达的过程。伴随着这一过程，文化产品研发人员通过原创性的设计和一定的生产技术将其对文化产业的灵感转化为现实。所以，文化产品的创新设计包含产品文化意义的创新和符号化表达创新两大方面，而这两大方面又统一于内容创生之中。

文化产品种类繁多，产品间特性的差异较大，但作为共性，文化产品的内容生产始终是发展文化产业的最为根本的内容。文化产品创新设计的目标是提升文化产品的价值，即提高产品的文化附加值、完善产品的符号化表达。在提高产品文化附加值方面，科普化设计、创意化设计和立体化设计成为开发重点。在完善符号化表达方面，随着计算机技术、人工智能技术的飞速发展，数字化、智能化和交互化的文化产品，越来越受到消费者的青睐。娱乐化、创意化、立体化化、数字化、智能化和交互化的创新设计已成为文化产品生产企业为适应消费需求向高端化发展而采取的重要举措。具体来讲，文化产品创新设计的特性包括两大主要方面的六项主要内容。

1.1文化意义创新特征

1.1.1科普化设计。娱乐是人类的文化生活得主要内容，但在娱乐大众基础之上的对消费者文化修养的培养同样也极为重要。科普化设计是指将科学普及的思想和内容贯穿在文化产品的内容之中，使其具有教育消费者的社会功能。目前，在文化产品的内容生产中添加科学要素已成为一种内容创新的时尚。

1.1.2创意化设计。创意是文化产品的灵魂，是文化产品的核心内容。创意化设计是指在生产文化产品内容的过程中，研发人员能够不断将新思路、新思维添加到内容创作中，设计出别出心裁且满足消费者需求的文化产品。

1.1.3立体化设计。得到消费者肯定的文化产品在文化意义上必然是立体的。所谓立体化是指文化产品的意义是多角度多层次的，即具有不同文化心里需求类别的消费者可以从同一文化产品中得到不同的启示。因此，立体化设计指研发人员将文化产品的内涵丰富化，多层次、多角度、多方面表现的过程。

1.2符号化表达创新特征。

1.2.1数字化设计。数字化设计是指研发人员将文化产品的外形或外在表现通过应用计算机及其他信息技术使其呈现数字表现的过程。数字化设计的符号表达成为了现代文化产品外在表现的主要形式。

1.2.2智能化设计。人工智能技术的发明和使用大大提高了产品便捷性。文化产品，特别是具有文化引导和文化指向性的产品，其智能化设计的作用和意义凸显。智能化设计是指研发人员从消费者文化消费的特性出发通过应用人工智能技术使将文化产品成为具有便捷性、灵活性特征的外在符号化过程。

1.2.3交互化设计。交互化设计是研发人员指在产品中添加生产者与消费者或消费者之间的信息交流的设计过程。现代信息技术的交互应用，使得文化内容生产者和消费者及消费者之间的进一步有效沟通成为可能。

2.基于内容创生的文化产品创新设计模式

基于内容创生的文化产品创新设计模式在总结前人理论模型和现实操作的基础上，以内容创生为角度，剖析文化产品的内在内容意义创新和外在符号化表达创新的影响因素。按照文化产品创新设计的概念，其是一个由产品研发、技术改进、创新管理等因素共同作用的综合系统。从流程的角度看，宏观的文化产品创新设计是将文化产品设计创意实物化的过程，它不但包括影响文化产品创新设计的内容意义、外部符号化表达因素，还包括于此先关的技术、管理等工作流程。对于文化产品生产组织来说，良好的创新设计环境、有效的组织管理和牢固的对外合作关系对创新设计起到了基础性的支持作用。内在的内容意义创新和外在的符号化表达创新是体现文化产品创新设计的两大主要方面。由技术实现导致的技术创新则是将创新设计转化为现实的关键步骤。内容意义创新、符号化表达创新以及由此导致的技术创新是文化产品创新设计的主要内容。创新设计的成果最终通过文化产品的科普化、创意化、立体化、数字化、智能化和交互化体现出来。

文化产品创新设计宏观模式如图1所示。

3.基于AHP法的影响因素评价原理与流程

进行科学评价时，本着科学性、可比性、可操作性的原则，根据创新设计活动的一般规律，参照文化产品创新设计的广义含义及其构成因素，在对文化产品创新设计所涉及的创新设计环境、组织管理、合作关系、内容意义创新、符号化表达创新、技术实现等多种因素进行概括和抽象的基础上，形成了文化产品创新设计能力评价的3段2级指标组。其中，2级指标是创新设计环境、组织管理、合作关系、研发水平。

指标组中的3级指标如下：（1）创新设计环境包括创新设计环境，包括市场需求、政策扶持、创新物质与精神奖励、鼓励创新的企业文化等；（2）组织管理包括信息获取、信息管理、企业战略、首创精神、创新意识培养、设计能力培养等；（3）合作关系包括合作对象、合作方式和机制等；（4）研发水平包括研发投入、科普化设计水平、创意化设计水平、立体化设计水平、交互化设计水平、数字化设计水平、智能化设计水平和技术实现等。

构成文化产品创新设计能力的因素涉及3个层次，其中绝大多数指标是定性指标，难以量化。可见，文化产品创新设计能力的评价具有多级模糊的特点。科普产品创新设计能力的多级模糊评判法的原理是：通过专家背靠背的调研得到因素权重，再按照评价体系的层次，先对子因素进行评价，将评价结果进行归类整理，然后重复上述方法，进行主因素综合评价，最后归一化处理，得出目标层的定量综合评价。

本论文是湖南师范大学校级青年课题“基于内容创生的文化产业发展历程研究”（编号：09XQN07）、湖南省教育厅社会科学基金项目“湖湘文化与湖南文化产业的发展”（编号：10C0996）的阶段性研究成果。

参考文献：

[1]《文化产业概论》，欧阳友权著，湖南人民出版社，2007年版。

[2]《文化产业管理概论》，李向民等著，书海出版社、山西人民出版社，2006年版。

[3]《社会学研究方法》，艾尔.芭比著，邱泽奇译，华夏出版社，2005年版。

[4]《中国文化产业发展战略研究综述》，王颖，《经济论坛》。2009年1月。

注 释：

1.李向民、王晨、成乔明：《文化产业管理概论》，太原：书海出版社，山西人民出版社，2006年版。

2.李思屈：《数字娱乐产业》，成都：四川大学出版社，2006年版。

3.向刚：《企业持续创新》，北京：科学出版社，2006年版。