智能时代教育范文10篇

智能时代教育范文篇1

关键词：高等教育；智能时代；挑战；应对

人类正处在智能时代的门槛上，互联网、大数据、云计算和物联网等技术不断发展，智能对话和推荐、智能穿戴设备、智能语言翻译、自动驾驶、自动导航等正快速进入实用阶段。新产品、新技术、新业态在改变人们工作、学习和生活方式，也变革着我们的高等教育。慕课和移动通讯使学生的泛在学习成为可能[1]，AR与VR提升了学习的体验性[2]，智能助教可以为学生提供24小时在线的答疑服务[3]，人脸识别门禁系统一定程度上利于校园的安全管理[4]等。高等教育在享受这些由技术进步所带来的智能成果的同时，也面临着挑战：智能时代的人才需求和技术变革需要人才培养做出怎样的调整？智能时代的到来需要学科建设做出怎样的回应？智慧的育人空间和管理形式需要教育治理做出怎样的应对？这些都是正在走向智能时代的高等教育必须回答的问题。

智能时代，高等教育所面临的挑战

1.高等教育人才培养的挑战。高等教育是培养社会发展所需人才的重要阵地。智能时代对多领域交叉人才、创新人才、尖端人才等各类人才的需求以及智能技术对教与学的方式的变革，都要求高等教育必须以新的理念和方式培养智能时代的人才。第一，培养观念与模式须转变。一方面，随着技术复杂度的提升，仅仅依靠单一学科的知识将越来越难以完成某项复杂的任务。不仅如此，单一学科的人才培养模式也会造成大学生知识面窄、创新能力弱，以致难以适应智能时代的发展要求。另一方面，随着我国高等教育由精英教育过渡到大众化阶段乃至普及化阶段，一些高校开始“工业化地批量生产”大学生，造成大学人才的同质化严重。然而，高等教育要培养具有健全人格、有创新思维、有全球视野、有社会责任感的新一代人才[5]，而不是同质化的“高等教育产品”。尤其是智能时代，更需要人才的个性化、独特性与全面发展。因此，单一学科、批量生产的工业化教学和管理模式将不再适应智能时代的人才培养，高等教育的人才培养观念必须做出转变。第二，高校师生所扮演的角色须转变。在传统的教与学的方式下，高校教学主要是课堂传授以及实践、论文指导等方式。这一方式下，教师主要承担了知识技能传授者的角色，而学生则是知识技能的被动接收者。智能时代的高等教育教学则是拥有良好的人机协作能力和信息素养的教师，在充分利用人工智能显著提高工作效率的基础上，师生间所进行的开放性、探索性的启发与学习。此时，教师将承担大学生核心素养的培养者、大学生道德情操的培育者、大学生职业生涯规划的引路者角色；大学生也将从知识被动接收者转变为知识探索者和知识主动获取者。高校师生所扮演角色的转变成为双方在智能时代所面临的挑战。对教师来说，角色的转变意味着知识结构、教学习惯和思维观念的转变。他们必须要学会使用人工智能，否则将会被使用人工智能的教师取代[6]。他们必须要思考哪些是人工智能做的，哪些是自己要做的，以证明自己价值的无可替代性。对学生来说，角色的转变意味着学习观念和学习方式的转变。他们要能够在教师指导和人工智能的协助下，以人机协作的方式，随时随地获取知识、参与活动、发展智慧，实现个性化和选择性的发展。第三，评价方式须转变。科学的人才培养评价为人才培养质量提供有效的监控与保障[7]。为了保证智能时代评价方式与智能时代的人才培养观念和教学方式相适应，传统的“经验主义”“宏观群体”“单一评价”[8]的评价方式必须做出改变。一是智能时代的人才培养更注重大学生的个体独特性与全面发展，因此“宏观群体”“单一评价”的传统评价方式难以适应全面发展的人才培养要求。二是智能化、个性化、开放性教学方式使大学生学习更多地融入了个性化和选择性的元素，因此“一刀切”的传统评价方式难以兼顾大学生的个性化发展。三是智能时代的大学生能够在教师指导和人工智能的协助下随时随地获取知识、发展智慧，因此传统的“经验主义”评价不能对大学生的学习全过程数据进行智能动态追踪。2.高等教育学科建设的挑战。第一，对多学科交叉的需求增多。智能时代人们的生产生活方式被彻底改变，同时也出现了一些技术之外的问题，如法律、伦理和道德问题。这些问题远不是单纯的技术问题，而是智能时代这个新场景中的全新问题。这些全新问题今天已经有人提出，但是目前很少看到这方面研究，而这些问题对人类的影响重大[9]。要解决这些问题，不能仅依靠单一学科，必须有赖于多学科协同，有赖于文科的内部融通、文理交叉来研究和解决。因此，智能时代对多学科交叉的需求将会增多，不仅仅是理工学科内部相近学科的交叉协同，还包括文科专业间的交叉融合、文科与理工科专业间的交叉融合。第二，人工智能相关学科的课程设置存在发力空间。近一两年人工智能相关学科发展迅猛，目前北京航空航天大学、北京理工大学等35所高校已经首批获得人工智能专业的建设资格[10]。但目前在人工智能相关学科的课程设置方面仍存在不少发力空间。一是专门用于人工智能的课程数量还远远不够。很多高校的人工智能专业仍使用计算机专业的课程，智能教育呈空心化。目前，能专门用于人工智能的课程数量还远远不能满足需求，这导致人工智能专业课程只能浓缩到“高级科普”程度[11]。二是当前人工智能教育相关专业课程混乱。针对目前信息时代与智能时代交叠融合的过渡状态，如何设置智能教育科学合理的专业课程还需要深入研究[12]。3.高等教育治理的挑战。第一，智能时代高等教育的治理方式须转变。当前，人工智能技术极大地丰富了产品、服务的内容与质量，变革了服务的形式和结构，创新了教育服务和产品的供给模式。在治理正在体现出智能化、自动化、个性化特征的智能时代，我们的高等教育治理方式也需要发生转变。如何依靠智能时代的相关技术，使我们的高等教育决策更科学、更精准；如何借助智能时代的相关产品，使我们的高等教育治理更智能、自动化程度更高；以及如何依托智能时代的相关产物实现精准的个性化管理，从而减少高等教育治理资源的投入……这些都是智能时代高等教育治理方式变革所面临的问题。第二，指导和引领高等教育治理的法律和政策进展缓慢。智能时代在给高等教育治理带来便利的同时，也引发了一系列伦理问题，如智能技术的应用边界、机器决策与人的决策的协调、学生信息泄露隐患等。由于缺乏相关法律和政策的指导和引领，当前基于智能技术的高等教育治理处于尚未起步或“摸石头过河”的尝试探索阶段，亟需理论的引领和制度的规范。但是因为问题的复杂性和相关研究的滞后性，能够指导并规范人工智能发展的法律和政策进展缓慢，能指导和引领智能时代高等教育治理的法律和政策进展则更是缓慢。倘若这一现状长期得不到解决，将很难保障高等教育治理的健康有序发展。

应对智能时代的挑战

智能时代教育范文篇2

关键词：人工智能；法学教育；教育改革；法律素养；法律职业

人工智能是人类科技发展到一定层次孕育而生的事物，对于利用人工智能来解决人类发展中的工作效率及效益问题有很大的帮助，但是人工智能技术的发展和其他重大的新兴事物一样给人类的社会带来观念和认知上冲击，人工智能的产生和发展是对于人类的社会需求的回应，这种不可逆化的情形，需要人类在运用人工智能技术中不断升级对于人工智能的认知，做好风险的防范和即将到来的危机的处理。法学以理性、逻辑与注重现实存在的特点与人类的社会发展密切相关，法学的发展应该对于人类社会中出现的人工智能进行法学的视角的回应，“法学的特点决定着法学教育应该如何进行①”，法学教育中对于法律人才的培养应该契合人工智能时代的发展。人工智能的发展对于法学教育提出了新的要求，人工智能时代的法学教育在回应这些问题时不能仅仅停留在事物认知的表面，诸如只言及人工智能可能会取代法律从业者的工作及人工智能时代法律就业的困境，但是却没有根据人工智能的特点和发展阶段来深入的认知哪些工作是人工智能不可能替代的和不能替代的原因，以及人工智能在什么阶段可能对于法学教育形成全面的冲击等。法学教育对于人工智能的认知适用程度决定了人工智能和法律结合的程度，决定了法律职业的发展的前景与生命，更决定了人工智能时代法学教育变革的方向与进路。

一、人工智能特点的认知和对法学教育的冲击与思考

1.人工智能特点的认知：以“意识”为展开核心人工智能的定义有很多种表达，如“用机器来承担通常需要人的智能才能完成的活动，运用计算机来探索和模拟人的感觉及思维过程规律的一门学科①”；“亦称人工智慧。计算机系统具有的学习、推理判断、解决问题、记忆知识和了解人类自然语言的能力。②”；“探索和模拟人的感觉和思维过程的规律，进而设计出类似人的某些智能的自动机的科学③”；“利用电脑模拟人脑智力活动的一门新兴学科，是计算机科学的分支之一。它可以代替人进行某些操作和作业，从事科研活动或执行一定任务④”。显然对于人工智能的定义有不同的描述，迄今为止在人工智能领域并没有一个被广泛接受的定义，对于人工智能的定义的困难不在于“人工”的表述，而在于“智能”一词的理解上存在偏差⑤。但是值得注意的是对于人工智能的总的概念的理解将其限定在对于人类发展有益的“学科”、“科学”、“能力”上来解释人工智能并未超出人类认知的限度，以人的有限视角来观察人工智能的发展和人工智能科技现阶段所处的水平相关，随着人工智能的进化对于人类的认知也会带来新的冲击。以人类智慧凝结的产物，与人类主体之间存在着鸿沟，那就是人工智能并不具备其“独立意识”。正如很多学者认为人工智能对人类具有威胁和挑战⑥，可是按照目前人工智能发展的水平来看，人工智能的威胁论被夸大了，人工智能的“奇点”并没有来临⑦。“人类还有最后一道防线——自我意识。现在的所有人工智能系统都没有意识，一切都是按照程序的安排，因此对于人工智能的危险不必过于担忧。⑧”，“人工智能要想进行反叛，首先就必须获得能够理解什么是“反叛”并把人工智能主体自身与作为控制者的人类区分开来的独立意识①”，显然人类暂时做不到赋予人工智能“意识”的能力，毕竟人类对自身意识的认知也有局限性②，再者人类对于人工智能的认知的有限性及对不确定事物的恐惧，从而放大了对于人工智能威胁论的渲染，在一定形式上采取保守的态度对于人工智能的发展是不利的，反映到人类的科技发展中会导致人类认知的狭隘被延长，影响人类文明水平的进一步提高。人文科学对于人工智能认知如果不进行深入的研究和了解，更加不可能具有与人工智能科技对话的能力。人工智能时代人工智能已融入人类的社会生活中，法学作为人文学科中与人类社会生活现实存在联系比较紧密的科学，应该积极拥抱人工智能，加强在法学教育领域对于人工智能特点的认知，以便于在人工智能时代对于更好的规范人类社会发展的秩序运行，提供人工智能时代社会发展的秩序选择的最优方案。2.人工智能对法学教育的冲击。人工智能具有探索与模拟人的感觉及思维过程，在此基础上可以进行学习、推理判断，进而解决问题的拟人智慧的特点。人工智能诞生的初衷是为了服务人类，提高人类的工作效率，以便人类获得更高质量的物质生活水平。人工智能的拟人智慧运用到法学领域里，可以运用海量的司法数据来帮助人类完成法律工作。在这个过程中会带来市场对于法律职业需求的改变，法律行业不需要太多的初级法律工作者，对于法律的初级工作可以由人工智能来完成而不是选择人力成本更高的人，这样必然导致大量的初级法律工作者的失业，如人工智能可以进行法律知识检索与咨询，帮助法律从业者进行案件预测并辅助量刑，同时参与合同的起草与审查的法律工作等③。美国学者在一次调查中发现在未来的10到20年较短的时间内，有47%的工作种类处于被人工智能替代的高风险类别里，而律师助理和助理律师在被替代的高风险类别里面（可以被自动化完全取代），而依赖律师助理或者助理律师的工作的律师因为人工智能在创造性和社会智能方面的工程瓶颈而不可能完全取代④。鉴于人工智能并不具备完整的人类意识，人工智能与人类之间存在一个巨大的“鸿沟”——独立意识，人工智能并不能代替人类进行司法、立法与执法，故而人类的法律职业并不会被完全取代。设想如果人工智能的发展在将来的一天，人工智能突破了人类认知的桎梏而孕育出了“独立意识”，人类的认知的水平的提高自然也在提高，法律人也会获得更高层次的法学素养，相对于人工智能主体的智慧，人类的智慧并不会逊色。“法学的使命在于改善对正义的管理⑤”，细化来说就是在于对于正义的坚守、改善和提升，那么法学使命的实现就需要大量法律从业者具有一定的法律素养。面对人工智能的冲击法学教育的变革方向应该是更加注重法律学习者的法律素养的培养，毕竟相对于人工智能来说其在不具有“意识”的情况下是不可能产生较高的法律素养，不可能进行法律职业活动中具有创新性和社会性的行为，自然难以实现法学所承载的使命，不可能完全取代人类的法律职业工作。

二、人工智能时代法律素养的培养与法学教育的改革

法律人的法律素养是其法律职业在人工智能时代不被替代的原因，法学教育在人工智能时代面对的人工智能的职业挑战，“突围”的方式应该表现在注重于对法学生的法律素养的培养，毕竟“法律教育的目的是受教育者养成‘法律头脑’①”，这个“法律头脑”就是要具有“社会的常识、剖辨的能力、远大的思想、历史的眼光②”，而这里的“法律头脑”和法律素养有异曲同工之意。人工智能在缺乏“独立意识”下，其所能替代的只是法律职业中初级的、机械的的法律工作，人工智能时代的法律从业者在职业过程中不仅仅要不断提高自身的法律素养，还要去积极的拥抱人工智能科技的发展，法学教育应该在这方面的教育过程中不断的引导建立正确的法律价值观并进行价值纠偏。同时要明白普通人的法律素养和法律人的法律素养的区别，法律人的法律素养应该比普通人的法律素养更加能在人工智能时代突出其不可取代性。1.法律素养的逻辑层级建构。（1）一般人的法律素养与法律人的法律素养的思辨。法律素养按照最通俗的理解是指一个人认识、运用法律的能力。主要包含三层：第一是拥有法律知识；第二是具备法律意识与法律观念；第三是拥有法律信仰。一个人的法律素养的高低，可以通过其掌握和运用法律知识的技能及其法律意识表现出来的。法律素养在原有认知基础上可以分为一般人的法律素养与法律人的法律素养，通常来说法律人的法律素养要比一般人的法律素养要高，毕竟法律人的法律素养经过法学院的系统训练，法律人对于法律的意识和信仰应高于没有经过法学教育培养的个人。较高层次法律素养的取得需要法学教育的培养，法学教育是法律素养获得的最常见、最高效的途径，成功的法学教育可以促使个人快速形成法律素养，而不同于其他方式。（2）法律人在人工智能时代存在的价值。法律人应该具备的法律素养主要为：第一，具有广泛渊博深厚的法律知识素养；第二，具有明辨审慎的法律判断能力素养；第三，具有理性严谨的法律思维技巧素养；第四，具有公正严明的法律道德操守素养；第五，具有以人为本的法律人文关怀素养③。这些法律人的法律素养和普通人的法律素养存在的差异也是法律人在人工智能时代“安身立命”的技艺所在，尤其是后四种能力是有别于人工智能不能独立进行法律思考而在人工智能时代不被取代的关键所在。正如上述所言，人工智能可以替代人类的基础性、机械性初级工作，但是在缺乏意识的情形下，人工智能不可能进行富有创造性和社会性的工作，其内在的技术工程设计在没有突破这个设计之前，人工智能在法律行业的工作也只能局限于普通的、相较于没有技术和法律意识和法律信仰的基础工作。但是要明晰的是人工智能在可以从事基础性工作，如掌握广泛的法律知识，法律人就不需要进行基础法律知识的掌握，这种思维是有误区的，要知道在法律素养培养种，法律知识掌握是法律素养培养的基础，法律人只有在掌握广博深厚的法律知识基础上才可以进行法律意识和法律信仰的培养，才能获得法律判断能力、法律思维技巧、法律道德操守、法律人文关怀的法律素养，法律知识是这些素养建立的基石，毕竟一个不懂法律知识的人在大谈而特谈法律素养在一定意识就是一种无知的显现。法律人的法律应该是法律人在人工智能时代存在的价值所在。（3）一般人的法律素养与法律人的法律素养的差异及构成。人工智能时代需要的不是只会法律知识的法律相关从业人员，需要的是在拥有法律知识的基础上拥有相对较高的法律意识和法律信仰的法律人。一个只拥有一般人法律素养的人在拥有法律知识的基础对于法律意识和法律的信仰相比于专业的法律人要少，而高层次的法律人之所以被称之为法律人是因为其具有相对较高的法律意识和法律信仰。一般人的法律素养并不一定来自于法学教育的专门培养，可能来自其掌握的通识教育的渲染，表现在没有经过专门的法学教育的熏陶和锻炼，其在日常生活中也可以耳熏目染学到一些简单的法律知识，但是这种学习的内容往往比较零碎，没有形成系统的知识层级的建构，知识结构的天生的缺陷性让其在法律意识和法律信仰的培养上出现了断代的裂痕，这也是在法律职业的过程中法律就业市场对于专门经历过法学教育培养的法律人比一般没有真正经过法学教育的人要喜欢的原因所在。当然对于这里的问题的探究是基于大概率的情况进行展开的，排除那些那些特殊的情况，而且这也法学教育所给予法律的思辨能力的法学素养一种表现。尤其是在人工智能时代的社会转型期对于法律人的法律素养要求必然很高，法律人要想在人工智能时代的职业竞争中立于不败之地，就必须提高自己的法律人专业素养。结合相关学者对于社会转型期，法学教育要培养的法律人才的叙述，法律人可以根据其法律素养划分为：大众法律人才、职业法律人才及精英法律人才①。这些法律人才的数量根据其法律素养的高低不同有又不同。如下图所示①大众法律人才里面包括具有一般法律素养的人，也包括一些具有法律人法律素养的人。这些大众法律人才主要从事的法律工作为法律辅助性工作。如法院的书记员、执行员等或从事技术、经济、社会和管理工作等。这部分人员的构成最为庞大，很多人并没有接受过完整的法学教育的培养，严格的来讲不是法律人才，只是职业等需要熟悉和掌握法律。对于专门从事辅助性或者缺乏创新性的法律人来说在人工智能时代被取代的几率最大，因为其法律素养的相对最为薄弱。②职业法律人才囊括的人数比较众多，正规法学教育所培养的法律人才绝大部分集中在这一个区段，主要指生活中常见一般的律师、法学学者、公司法务、政府法律工作者等。这部分人群中原来的一部分工作会可以人工智能所替代，其可以很好的理由人工智能提高工作效率，同时加强自身的法律素养的培养，争取达到更高层次的职业水平。③精英法律人才区间的人数就相对较少，其具有较高的法律人的法律素养，拥有广博深厚的法律知识素养、审慎思辨的法律意识素养、远大和坚定的法律信仰。这部分人是社会转型时期的担当，在传统与现实中带领社会大众进行法治事业的建设，同时也可以与国外进行交流，可以清楚的看清世界的趋势。精英法律人才也是法学教育培养人才的目标，在人工智能时代社会需要更多的精英法律人才来引领法学教育的变革，以法学教育的改革来迎接市场化、多元化、国际化与法治化的时代挑战②。同时在对法律人才分级的情形下，不应该忽视的是法学教育培养人的目的并不是以后都培养成司法、执法的法律人才，也应当培养出具有法律素养的社会治理、管理人才，这样就更需要法学教育在法律人才的培养中加强法律素养的培养的精细化与系统化方式的融合。实际上在法律人才的各个级别中都包含了各类的司法、执法等法律人才，也包括拥有法律素养的社会治理、管理人才。2.人工智能时代法学教育改革的方向探索。张文显教授认为法学教育应该定位于素质教育的培养，素质教育是法律专业教育的基础和核心，法学教育的目标是把学生培养成一个高素质的公民、一个高素质的法律人③。这里的实现教育出高素质的人的法学教育目标与通过法学教育培养具有较高法律素养的人的改革目标是不矛盾的。通过良好的法学教育使学生成为一个具有较高法律素养的法律人，一个具有较高法律素养的法律人必然也是一个高素质的公民。人工智能时代的法学教育的变革的方向应该坚持对于学生法律素养的培养，法律素养是法律人在人工智能时代可以安身立命的价值之所在，法学教育应该教会学生运用法律知识，养成法律意识，形成法律信仰，成为一个真正具有较高法律素养的法律人，在人工智能时代不断转型和发展的时期形成良好的法律之“道”，而不是仅停留在法律之“技”或者法律之“术”的层面。（1）法学教育培养学生养成法律素养是人工智能时代的“生存之道”。“道生法，法者，引得失以绳，而明曲直者也。故执道者生法而弗敢犯也，法立而弗敢废也①”，在《黄帝四经》中将法律定义成非得失曲直之标准，认为法律发生的本源根据是“道”，即“道生法”，这里的“道”可以理解成自然、规律。霍姆斯的《法律之道》中对道的理解为“万物演生的轨迹、达臻同情而理智的理解的途径，和生活本身之规程也②”，对法律之道也可以理解成“生存之道③”，这里的法律是社会发展选择的结果。法律的“道”应该是顺应时代的需求而变化的，在人工智能时代法律人的生存之道。但是并不是对于法律的“技”与“术”进行排斥和摒弃，而是要在法律的“技”与“术”上进行升华和凝练。法律之道是建立在对于法律之“技”与“术”学习与实践基础上的。如果将法律基础知识比作法律之技，将法律之术比作学习法律知识的“术”，那么法律之“道”将是在基础知识上研习、思考和实践后形成的良好的法律意识与法律信仰。法学教育在培养学生的法律素养的过程形成了学生了终生学习、思考的学习习惯，形成学生对于法律职业真正的热爱，树立对于法律崇高信仰，使其树立为国家法治事业奋斗终生的崇高理想。法律之道是法律人的学习之道、成长之道，同时也是法学教育的变革适应社会转型和发展的成长之道与生存之道。（2）法学教育应重视对于学生法律素养培养方式的转变。①加强法学教育与人工智能科技的融合。法学教育面对人工智能时代大潮的冲击，应该在坚持其优秀的教育传统基础上积极的拥抱科技，让科技的发展的成果、思想等为教育所用。法学教育在教授学生法律知识的基础，更应该教授学生学习法律知识的方法及运用法律知识的方法。法学教育在原来的传统的教学方法的基础上与人工智能为代表的科技积极的融合，采用先进的教育科技来为法学教育服务，将法学教育与教育科技的结合贯穿教育培养的始终，在这个过程中不仅增强了学生对于法学知识的学习能力，提高了学生的学习效率，而且强化学生对于科技的认知和提高科技应用水平，在学习中熟悉人工智能等科技技术，为将来的科技立法打下基础。加强法学教育与人工智能科技的融合，教会学生在对于法学“技”与“术”的学习之上追求法律之道，积极的拥抱人工智能等时代科技带来的学习便利，形成学生终生学习的良好法律素养，在人工智能时代可以打破时间与空间的限制，在虚拟科技与现实传统的融合中增强学习与研究的深度与广度。②在坚持法学教育优秀传统中需求时代的教育革新，增设“人工智能+法律”的课程设置。“人工智能+法律”这一课程设置已经在国内外很多高校开展开来，诸如国外的哈佛大学、斯坦福大学、乔治城大学、爱丁堡大学等都已经开设了法律与科技结合的课程，国内的清华大学、北京大学、西南政法大学、中国人民大学及天津大学等高校均在人工智能与法律结合的课程设置或者研究领域已经开始发力④。在法学教育的实践过程中注重“培养学生良好的法律职业伦理、专业的法学思维方法、深厚的法律知识素养⑤”，同时在课程设置方面不断更新课程设计，强化对于学生的法学与人工智能方面结合的实习引导，丰富人工智能与法学结合的学科建设等方面教育革新，为学生更好地适应信息化、数据化和智能化的社会需求打下基础，为人工智能时代的法学教育开创一条变革之路。③法学教育目的的革新。法学教育在坚持传统培养的目的同时应该注重人工智能时代法学教育培养应用化、实践化的转向。法学教育突破原有以人为主体的研究对象及研究主体，需要将人工智能等科技产物纳入法学规制的视域之内，同时人工智能时代的法学教育需要人应用科技去探究原来忽略的却应该纳入的领域，通过教育的目的的转变与革新，让法学工作者在学习与研究过程自觉的使用人工智能科技进行法学研究，也是法学教育的应有之义。第一，对于法学教育中传统的实践性教学应该继续优化并坚持，更加注重学生和教师在教育中的互动，在法学教学过程中应该注重对于“法学和法律的分析框架、机器学习无法替代的隐性知识，克服人工智能格式化、形式化知识传播局限①”，在传统法学教育方式的基础加强与人工智能技术的教学融合，改变单一的教学目的，克服人工智能时代法律人知识的恐慌。第二，将人工智能科技应用于法学研究中。注重法学教育的应用教育，在教育中加强人工智能教育应用，不仅仅是应用与课堂教学，更应该应用于日常的研究、以后的司法审判的决断过程中。法学工作者可以利用云计算的数据资源及虚拟技术定制符合法学研究的特定模式，通过对全部的法律数据进行统计与分析，得出比利用抽样统计方法更精确的结论②，譬如现阶段应用广泛的法学大数据研究。教育学生在司法过程中应用人工智能科技来辅助进行思考，例如人工智能在审判实践领域的运用体现在阅卷智能化、归纳整理智能化、文书生成智能化、审判结果科学化，利用人工智能科技提高司法审判工作人员的效率，让其更加注重于法学研究与自我法律素养的提升。3.人工智能时代法学教育变革中应注意的问题思考。加强在人工智能时代法学教育中法律人的法律素养的培养是法学教育改革的方向，在法律素养的培养中应该注重对于学生学习、适用人工智能等时代科技的能力的培养。法学院虽然不是学生的实践的地方，但是是学生掌握实践必备的法律知识和思维的地方，只有在具有法律知识和思维方法前提下，实践教育才有意义③。（1）在法学教育的变革注意价值纠偏。法学教育在培养学生的法律素养的过程中应该注重实践，但不能完全进行实践而忽略其他法律素养的学习。在法学教育的变革中应该注意法律素养培养方式的价值纠偏，对于在教学中过分注重教育实践而忽略对于基础法律知识教授的行为应该进行纠正，对于只注重课本讲授而“照本宣科”和脱离现实的教育方式也应该进行调整，对于教育中没有法律思维体系阻碍学生法律素养养成的方式也应该注意纠正。（2）在法学教育的变革中明确人工智能运用的主次之分。在人工智能时代的法学教育应该注重人工智能等时代科技的教学运用，但是教学中的科技运用应该明确教育地位的主辅地位，要知道谁是教学中的主导地位和谁是教学中的辅助地位，不能再适用中出现本末倒置的情况。在人工智能科技运用中，要明确教师和学生的主体地位，对于人工智能的运用只是辅助教学和学习进行。同时不能过度的依赖人工智能，从而造成法学教育中学生在法律知识掌握中出现疏漏，从而影响后续法律素养的养成。正如前文所述人工智能不能取代法律人的原因是法律人的法律素养，法律素养的获得是以建立在对于法律知识的掌握之上的。

智能时代教育范文篇3

关键词：智能时代；艺术教育观；工具理性；价值理性；公共艺术教育

2021年9月24日，教育部《关于进一步加强和改进普通高等学校艺术类专业考试招生工作的指导意见》（以下简称《意见》）。《意见》在专业特色发展、专业考试方式、招生录取机制等方面提出多项任务和举措，旨在对艺考招生工作进行系统性改革，构建全面、科学的艺术人才选拔评价体系。互联网、人工智能技术的普及与革新正在全面加速社会发展进程，不断提升人们对艺术作品的审美需求和消费需求，而我国的艺术教育从人才选拔阶段就已出现与社会需求脱节的现象。艺术教育应当如何调整步调才能在保持艺术独特性的同时不落后于社会发展？社会环境又对艺术教育产生了怎样的指导作用？是值得研究的问题。

一、智能时代：艺术教育的数字语境

大数据、人工智能等技术的发展日趋成熟，在改变人们生活方式的同时，也促进了各行业的结构升级，技术赋能成为热点话题。正如人类所推动的近代科技给人类自身提供了物质文明，高度智能化的机器人也会给人类提供精神文明[1]。作为人的精神活动产物，艺术在创作主体、鉴赏活动等方面均不可避免地受到智能时代的影响，当技术从工具逐步演变为思维、范式，艺术便进入了智能时代的数字语境。对艺术教育来说，技术赋能带来了教育信息化，技术逻辑在教学方式、课程内容、软硬件设施等方面均有体现，传统的“以师带徒”双向互动模式升级为包含人机互动在内的多元交流，艺术教育在新语境中走向变革，出现技术与人文相融合的趋势。这一趋势在人文学科范畴内均有体现，需要警惕的是，虽然技术进步将人类社会送上多元发展、全面发展的“快车道”，但是人文学科的研究总落入后置分析社会现象、滞后归纳社会趋势的窠臼，缺乏先进性和引导性。人文学科所遭遇的种种世界性危机，既有外在原因，即科技主导的大趋势以及目的（工具）理性的广泛渗透，也有人文学科自身的原因，即沉湎于过去而未能对现代性做出敏锐响应[2]。因此，我们需要探讨如何才能使智能时代的艺术教育既不囿于工具理性的藩篱，又能满足现代化的发展需求。

二、理性融通：艺术教育的理念重塑

艺术教育的理念是指立足艺术教育的价值取向，形成对艺术学科建设、学术研究方向、未来发展趋势的总认识，并使之成为指导实践的思想共识，它体现了艺术教育所处的时代特征，也凝结了艺术教育中的人文素养和文化内涵。随着人工智能、大数据等技术在艺术中的广泛应用，从艺术生产到艺术教育都已出现人机共生的趋势，在这种环境下，亟须重塑艺术教育的理念来把握人的主导性。

（一）从单向度的人到文化工业

在传播学中，法兰克福学派对技术的批判性研究最为深入，该学派吸纳了黑格尔和康德的思想，深受马克思·韦伯的启迪，并能结合马克思主义展开思辨，最终形成一套面向工业社会的批判理论，其中马尔库塞提出的“单向度的人”的观点影响较为深远。若要追溯此观点的学术缘起，必须论及海德格尔。他认为，技术的异化使人进入“非本真”的状态，这启发了马尔库塞提出“人的异化”，并进一步提出艺术与社会的“双重异化”。阿多诺的“文化工业”着眼于艺术作品的机械化生产、商业化传播等问题，借助韦伯的“理性观”指出，工具理性主导的文化工业正不断削弱价值理性。从艺术教育史来看，19世纪新工业的出现促使都柏林建立起面向制造业和实用美术的绘图学校，包豪斯学校也受到英国手工艺运动的影响，虽然手工艺运动期望削弱工业革命带来的弊端，但也不可谓没有受到其影响。这些现象都表明，基于工具理性的文化工业对艺术教育的发展产生了作用，如果现在只是简单地将“工业设计”“计算机绘图”等课程纳入学科体系，那便会成为“单向度”的艺术教育。

（二）工具理性与价值理性融通

在数字语境中，艺术的生产和传播都已经离不开新媒体的作用，甚至已经出现传媒艺术这一新的门类，投影、虚拟现实、互动装置为艺术表达带来更多可能，出现了炫技强于内涵的现实情况。为了避免工具理性主导艺术生产，需要从艺术教育入手，培养工具理性与价值理性融通的艺术家。这一点也有理论基础可循，马尔库塞并不是完全的技术悲观者，他提出了有别于工具理性的“新技术观”，尽管这一观念有一些乌托邦式的理想主义，且并没有得到更深入的阐释，但却明确指出，经过“美学还原”的技术是可以服务于人的。从另一个角度来说，这也暗示了工具理性可以被改造，且具备产生正面社会效应的潜能。在韦伯的观念中，工具理性和价值理性并非孤立存在的，它们本质合一且不可割裂。工具理性应当以价值理性为导向，价值理性应当为工具理性指引方向[3]。从实践的角度分析，艺术生产是通过工具进行的，数位板不过是数字化的绘图纸，任何艺术作品终要通过感官产生感知才能为人所鉴赏。在艺术鉴赏中，感知后产生的认知便是价值，它是艺术作品中蕴含的内涵、精神和美学思想，需要艺术家根植于作品中，也需要鉴赏者从作品中挖掘。以技术为桥梁，将灵韵从创作者传播至鉴赏者就是融通，这也是理性与艺术的融通，艺术教育与社会需求的融通。

三、公共教育：艺术教育的社会化转向

技术使艺术从精英化走向大众化，纵览机械复制艺术的发展历程，印刷术使普通人读到诗文，摄影及冲洗技术带来写实易懂的图像，影音复制技术开辟了听歌、看电影等全新的娱乐方式。可以说，技术在创造新艺术形式的同时，也使艺术表现出更多消遣性的意味，艺术鉴赏和艺术消费成为公共化的艺术活动，人们对艺术也产生了更广泛的社会需求。在本雅明看来，虽然机械复制导致了艺术光晕的消失，但它也改变了大众和艺术之间的关系，这表明艺术在公共领域内的作用正在得到强化。

（一）艺术的公共性与公共艺术

艺术的公共性与公共艺术从字面上看极为相似，但它们指向的是艺术发展进程中既有区别又有融合的两个方面。艺术的公共性旨在表达艺术在发展过程中产生了能为公众所共享的精神价值，这里的“公共”是一种基于艺术内涵和艺术精神的视野，指艺术作品能突破时空的限制，在不同时代、不同地域、不同受众面前均可以被解读。公共艺术在诞生初期是对艺术门类或艺术行为的指代，强调艺术空间的“公共”和受众群体的“公共”，以物理属性上的“公共”为前提来反映社会的公共认知。随着技术在艺术领域内的应用，艺术的公共性需要通过影响范围更广的艺术作品进行深化，公共艺术也在技术迭代中承载更丰富的内涵，这两个方面在数字语境中走向融合，艺术的公共性在新的文化语境中成为当代公共艺术的一个特性、一种目的，即要求公共空间中的艺术作品具有公共性，反映公共精神[4]。这一融合促进了艺术教育的社会化转向，蕴含公共精神的艺术作品不仅需要被创作，更需要被解读。

（二）公共艺术教育的必要性

在智能时代，大数据、人工智能等技术不仅改变了艺术作品的表现形式与展览方式，也使艺术在数字语境中不断分化出新的角色。艺术作品既是文化，又是商品；既具有媒介属性，又附带经济效益；既能重塑社会环境，又能构建人文精神。近年来，网络媒介不断拓宽传播渠道，放大传播声量，进一步扩大了艺术作品的受众范围，与此同时，越来越多的艺术家开始将公共性的社会话题注入艺术作品，这使艺术接受不再是单纯的鉴赏或娱乐消遣，从中亦可寻觅出一些社会活动的踪影。在这种社会环境下，审美素养的重要性变得可与媒介素养比肩，艺术教育便不能再局限于高校之中。因此，艺术教育在改革过程中不能只注重将技术引入课堂，更应该思考如何使艺术教育在社会层面发挥价值。高校不仅要通过专业艺术教育培养智能时代的艺术家，更要与其他社会组织合力发展公共艺术教育，提升艺术接受者的鉴赏能力，从而打破公众与艺术作品之间的认知壁垒，使艺术的公共性价值不被稀释。文章期待能革新智能时代的艺术教育观，从核心问题出发，用观念指导实践，由表及里地进行艺术教育改革，在培养具备创新能力的艺术创作者的同时，也培养具有审美素养的现代公民。

参考文献：

[1]曹再飞.人工智能时代的艺术图景[J].艺术广角，2018（1）：6.

[2]周宪.再发明与在行动———化解人文学科世界性危机的路径[J].南国学术，2015（2）：39.

[3]李玉恒.走向工具理性与价值理性融通的高等教育[J].河南广播电视大学学报，2005（2）：62.

智能时代教育范文篇4

关键词：人工智能；创新教育；问题意识

自2006年以来，再次兴起的人工智能方兴未艾，正在成为推动技术进步和社会发展的关键要素。科学技术的竞争，归根结底是知识创新与人才的竞争。创新作为人才智慧的结晶，是人类对客观世界的能动改造。作为一项人类智能创造的技术，人工智能不仅正对人类的生产、生活产生颠覆性的影响，更为重要的是其对社会结构和社会关系的深度嵌入，突破了技术在社会场中的被动地位，通过神经网络算法的不断完善，智能技术建构了具有类人“智慧”的新型人—机互嵌的知识创新模式。机器学习已实现了以自我学习为特征的知识运用与创新，比如，Gamalon公司运用BayesianProgramSynthesis(BPS)技术突破了深度学习的大数据瓶颈，实现了机器通过自主学习完成概率编程的编写。甚至还有科学家预测在未来的强人工智能中，机器也将具有一定的心智。人工智能对人类社会的主动介入，使其不再是被动的、为人所驱使的技术形态，原有的知识学习和知识创新路径不得不寻求新的模式。知识创新将迎来新的范式，人们必须重新认识知识创新及创新教育的本质，创新人才培养的理念、模式也需要根本的变革。

一、人工智能时代知识学习与创新面临的挑战

人工智能时代，知识学习与创新面临的挑战，来自于从稳态的工业化社会向后信息化社会过渡的诸多知识传递与创造的不确定性。人工智能发轫于信息技术的快速进步及其与社会结构的高度融合，人机反馈机制的内在矛盾在信息时代已初现端倪，比如知识和信息分享机制与人类隐私之间的矛盾等。知识是人工智能技术发展与人类社会进步的基石，随着智能技术对人类社会介入程度的深入，原有的、创造了该项技术的知识学习和创新的路径已为自身的创造物所颠覆。不论是学习者的地位，还是学习场景和知识创新的路径，都在具有自我学习能力的人工智能技术的冲击下面临着极大的不确定性。(一)知识学习主体与客体地位的不确定性。作为人类对自然生态与社会环境的适应策略，知识的传递与分享一直是人类习得技能、获取生存机会的重要途径。从古至今，知识作为人类得以发展的重要工具，一直以物化客体形式与人类主体共存于人类社会之中。在“人”与“物”的对立中，传统知识学习的主体与客体关系是学习与被学习的固化关系，即主体以单向递增的方式完成“知识学习—集成—创新”的过程，而作为客体的知识成为主体学习、集成与创新的内容，以显性的符号或文字被记载与传承。信息技术对教育过程的参与，在颠覆传统教学组织模式的同时，也打破了教育生态体系的均衡态势[1]。人工智能的自我学习能力正在改变知识客体的被动状态，知识学习过程中的主客体地位的边界正变得越来越模糊。人类的学习路径一直是以知识为核心，以技能为目标。不论是远古的结绳记事，还是后来“师徒制”中的口口相授，再到现在的计算机辅助教学，传授知识一直是学习的主要目的与重要过程。这种学习策略将人类知识进行编码，然后以显性化的形式实现技能的传承，其内核是学习主体对知识客体的熟记、领悟与集成创新。现代医学中的医生，需要熟悉相关疾病的病症，在结合自我临床经验和医学检查的基础上对症下药。然而，人工智能技术的主动参与，模糊了人在学习过程中的主体地位。比如，随着谷歌公司在智能医疗领域的积极探索，经过深度学习的人工智能已经可以快速辨别出早期糖尿病视网膜病变的迹象并定位癌细胞，其准确程度和临床价值甚至已大大超过了大夫多年的经验。虽然谷歌公司将其称为“助人的产品”，但是，这是否意味着未来成为合格医生的前提不再需要熟记繁杂的疾病病症和影像学特征呢？人工智能技术以“主动”的方式介入主体操控的领域，在此过程中，知识客体不再是一个恒静态的被操控与被参照的“物”，而与主体形成了准静态的对立博弈格局。主体则可能从完全主动状态转变成局部被动状态，重新审视并接受人工智能更“高级而精准”的分析或“更智慧”的策略指导。马克思曾断言工具“是劳动借以进行的社会关系的指示器”。人工智能技术对知识学习的介入可以说是人与物从经典的恒静态关系转变为准静态关系的指示器，突显出知识学习、传递和创造过程中主体与客体定位的不确定性。(二)学习场景转移的可能性。学校和家庭一直是人类习得技能、获得规则的最主要的场所，人们在社会情境中通过人际互动的形式内化知识。人类学家认为，文化知识的传承与规则的习得深受个体所生存的自然环境、家庭状况与社会氛围的束缚[2]。长期以来，社会学者相信人的社会化历程只有在自然的社会情景中才能真实、有效。因而，家庭和学校一直被视为人类培养心智、训练技能的主要场所。康德认为，文化的进步来自人类的理性的创造，尤其是学校的设立，其贡献最大[3]。其背后的逻辑则是，真实的社会情景对人的思维能力的训练，可以让人在此过程中形成条件式的应答，达到学习的目的。然而，人工智能技术的智能化趋势，使人的大脑训练过程可能在一定程度上不再需要真实的人类社会环境。人类学习必须的社会场景，面临着被转移与迭代的可能性。一方面，基于智能技术的虚拟现实技术可在某些特定场所替代真实场景，完成对人类技能的训练和逻辑思维能力的训练等。比如，飞行员在模拟机上的训练虽不“真实”，但是安全高效。另一方面，人工智能技术为个性化的学习和自主学习提供了可能。个性化培养与因材施教，一直是教育追求的目标，但在学校教育场景中，个性化的学习和培养却难于实现，人工智能技术在教育过程中的运用则使其成为了可能。例如，在著名的人工智能展演者“阿尔法狗”大获全胜之后，不少围棋爱好者已开始尝试以人机对弈的方式替代传统的提高棋艺的方式。现在，已有越来越多的基于人工智能的辅助手段被运用于教育实践。比如，个性化的机器作业评阅和作文辅导。学校场景与教师介入，都在此过程中被弱化，数个世纪以来形成的学院型的“人—人”授业模式正更迭为“人—机—人”的协同模式。(三)知识创新路径的多重性。创新的一个重要方面是知识的创新，知识创新是在理性思考前提下的知识内化与转化，人工智能对知识学习和创新活动的介入在一定程度弱化了人在创新中的主体地位，增加了知识创新过程与结果的多重性。波兰尼将知识划分为显性知识和隐性知识[4]，为理解知识创造提供了动力学视角。人在家庭和学校中所学的显性知识，必须通过内化过程才会转化为创新的源泉。因而，人的思维和主观能动性在知识内化的过程中至关重要。库恩在言及知识创新时特别强调人的主观能动性的作用，指出科学家们“通常会发展出许多思辨性的和不精确的理论”，而“这些理论本身为发现指出了途径”[5]。经典的由人主导的从试验到创新的单一路径正随着人工智能的介入呈现出路径的多重性。人的主观能动性贯通于知识创新的始终，但是随着人工智能在创新领域的运用，知识创新的路径与效率发生了突变式的革新，人的角色参与度也发生了转变。人的主观能动性以及后期的探索性试验的相互印证建构了知识创新的常规路径，但在人工智能环境中，人机主体地位的不确定性将使人类知识创造的效率与结果越来越依赖于智能技术。比如，在新材料的研发中，研究员的知识储备与专业敏锐度直接影响着研发方向与进展。而最近，日本富士通株式会社和日本理化学研究所将第一性原理计算与人工智能技术运用在锂离子电池的新材料开发中，实现了在资料和数据不全的情况下更多材料结合的有效性验证，大幅度提升了锂电池材料的开发速度。在此过程中，人类的创新效率获得了提高，而人类主体地位从传统的“全程式”参与进化为“环节式”或“节点式”参与，深刻地改变了知识创新的传统路径。

二、人工智能背景下创新教育的本质与动力源

创新，是人通过不同知识的重构，发展新的技术或形成新的认知，以解决未曾解决的问题或矛盾。在人工智能时代，不论是作为创新基石的知识学习，还是创新活动本身，都面临着不确定性的困扰，因而，厘清知识创新与创新教育的本质，探究其背后的驱动力，就显得尤为重要。(一)知识创新与创新教育的本质。人工智能发展的起点是解决问题、提高效率，人类智能的起点是社会化，这是二者区别的根本。人工智能可以替代曾经由人主导的实验过程，但是，程式化的技术难于突破问题意识的局限。作为人类的实践行为，科学发展与技术进步是人类应对外在环境的一种生存策略。从这个角度看，创新在本质上是人类对知识的再加工，是对物质世界矛盾的利用与再组合。人类所使用的劳动工具经历了从简单到复杂，从粗糙到精致的进化过程，工具、技术的发展过程伴随着人类智力对自我发展的理性适应。因而，创新的本质可以理解为人对科学问题的发现及再创造。知识创新的表现形式可以是对人类未曾涉足的理论或应用领域的发现，对已知现象的科学解释，对已有理论的应用研究，对已知理论体系或应用体系的融合、完善与发展等。所有的创新都是基于人的实践，也就是说，创新的本质是人的实践活动，是对未知领域的逐步认知，并在此基础上进行的再创造。创新教育是人类在适应过程中的文化创造和生存艺术，是人类社会化的重要形式。人在改造自然世界和社会的过程中，不仅习得规则，更创造和发展了知识，以应对自然界和社会的变化。人工智能对人类社会的介入是社会发展和技术进步的必然趋势，但其内生的不确定性将使人类社会的生存环境越来越复杂，对知识和技能的要求自然而然也越来越高。作为对人工智能时代知识学习和创造挑战的积极响应，人不仅需要拥有更多的知识和技能，更需要拥有解决新问题的能力。因而，教育不仅要传授学生知识，更需要培养学生探索和思考的方法，使学生以更积极的形式进行社会化。人工智能技术的出现，正在改变学院式的教学场景，知识内化的模式也面临着极大的不确定性。学校一直是教育的重要情景，其职责是在不断提升教师的教学与研究能力的基础上，使学校更好地成为培育学生的基地，实现知识和技能的传递。米德认为，应该把全部的教育努力倾注在训练学生的选择能力上[6]。创新教育应当把学生的创造潜能还原到成长和生活的点点滴滴之中，培养其对社会变化的响应能力和效率，锻造其选择和组合知识的能力，激发其获取和传递知识的乐趣。虽然，人工智能对于知识的传递和内化途径带来了变革，但以“线下”互动为特质的学校教育依然是人的社会化过程中不可或缺的一环。人类的自我定义本质上是一种文化传递和构建过程，将技术和知识的传递约束于学校是人类社会共同的制度安排。学生文化人格的形成是学校教育的关键。创新教育的内核不仅仅是传递知识，更重要的是内化文化和塑造人格。只有认识到创新的文化传递属性，才能意识到创新教育的创造性适应。从长远来看，知识传递中的工具性部分，将逐步为技术所取代，而文化传递和人格塑造将决定人类智能的未来。只有尊重社会发展的一般规律，积极面对智能技术所带来的不确定性，让真正的创新思想服务于人类生活，让科学发现具有广泛的可能性，创新教育才能真正地实现教育的价值，践行知识创新。(二)知识创新的动力源。积极健康的人格和人文情怀是创新的源动力。随着工具性技能为智能技术所取代，社会发展的驱动力内化为了人的特定人格和精神情怀。创新是在实质上不同于固有形式的新思想、新行为和新事物，本质上是观念的创新。创新活动作为一种适应行为，是具有特定目的的行为。科学探索是以某个群体或个人的得失为目的，还是以服务人类社会发展为目的，必将显现出对待探索、创新的不同态度。创新是研究的灵魂，不同于重复性或规律性的劳动，创新本身具有必然性与偶然性，二者相辅相成，既存在对经验、知识的总结与升华，也存在着对现有知识体系的发展与突破。人工智能对知识学习和创造过程的强势介入，模糊了人在创新过程中的主体地位。随着创新的不确定性大大增加，失败亦将伴随整个创新过程。只有怀有对科学的热爱，才能克服主观上的失意，潜心总结失败的客观原因，并从失败中吸取教训，并在不断试错中发现科学规律。人工智能可以为创新路径提供诸多创新的可能性，如何抉择则成为考验探索者的真正难题。故此，创新需要的不仅仅是正确的探索方向，更需要对探索的执着追求与不妥协的科学态度，这才是实践创新的动力之源。因而，创新人格的养成是创新教育的重中之重。人不仅是自然的人，更是社会的人。人工智能的不确定性不仅仅体现在知识的学习和传递上，也体现在其社会外部性上。随着人工智能与人类社会的深度互嵌，人格的瑕疵将放大其社会负效应。班杜拉发现人们常常忽视社会变量对人类行为的制约作用，强调社会模仿在学习新习惯和破除旧习惯上的重要性，认为行为的习得既受遗传因素和生理因素的制约，又受后天经验环境的影响[7]。马克思曾敏锐地指出，人本身是自己的物质生产的基础，也是他进行的其他各种生产的基础。人的各种实践活动正是其内心的外在呈现，人的人生观、价值观、世界观决定了其实践行为的方向。对于探索者来说，应减一分功利，增一分淡泊，少一点短视，多一点创新研究大情怀。

三、人工智能环境下培养创新人才的难题

人工智能的外部性一直是哲学家和研究者关注的重要理论问题，作为工具的信息技术尚且在社会场中“毁誉参半”，已突破工具限域的人工智能将如何参与公众的社会活动以及如何嵌入当下的社会结构之中，成为科学家、工程师、社会科学者及大众共同的困惑。具体到创新领域，人工智能不仅影响着创新的过程，更在人机交互的过程中影响着人的思考和行为。(一)人在创新活动中主体地位的阶梯式消解。人在创新活动中的主体地位随着人工智能的介入，将出现阶梯式消解，如何发挥人的主观能动性成为人工智能环境下创新活动面临的首要难题。虽然，爱默生将人体视为“发明的储藏库，是专利局，所有的窍门都来自于其中的模型。所有的工具和引擎都只不过是其四肢和感官的延伸”[8]。但随着技术对人类社会的嵌入，作为技术主导者的人的主体地位却正在发生微妙的变化。温纳甚至把科学与技术形成的环境称之为“第二自然”，认为科学与技术的发展促使人类面临的不仅是自然界的规则与规定，更多的是其带来的社会结构的变革，使得人的主体因素在人与环境的对立与消融中与朴素的“人与自然”的主体角色呈现完全不同的定义[9]。也就是说，科学与技术的发展，本质上是改变了“人”与亚里士多德时代朴素“自然”的协同依存关系，从主体发现自然规律、顺应自然规律，转向为“改造”自然，形成与朴素“自然”相对的对抗性“第二自然”。人工智能技术介入社会领域，将人与物的关系从传统的恒静态关系推向了准静态关系，即从稳态走向了暂态。在这种不确定因素的引领下，作为主创的“人”的主体性在人工智能的介入下，在创新各环节中呈现出阶梯式稀释与消解。人工智能与知识创新的互嵌，在消解人的主体地位的同时，也将进而弱化人的创新动力。在科学与技术形成的“第二自然”的环境模式下，第二自然的“技术性”增殖与人类的固有能力亦形成明显的对比。创新的本质是人的实践活动，创新活动是基于“提出问题，分析问题，解决问题”三步走的实践路径。因此，创新必须从“提出问题”出发。在创新的初始环节，人的主体作用毋庸置疑。而在创新过程中，随着人工智能介入程度的增强，不难发现，人的主体性比重是相对下降的。人，或许需要重新适应自我的地位。埃吕尔认为，随着技术的发展，人“必须调整自己，仿佛世界是新的一样，去适应一个他并非为之所生的宇宙”[10]。甚而，人工智能的强力介入亦可能使得主体在某环节下产生对技术的惰性依附，自我创新意识消失，把人类的发展和知识的创造交由智能技术。(二)智能化生存环境中人文情怀的缺失。人工智能带来了人类智能化的生存模式，越来越多原本需要人际互动才可完成的需求由人人互动变为人机互动，人的社会属性正遭遇严峻挑战，人文关怀面对强势的技术正在失去吸引力。人类从队群到部落再到酋邦和国家，组织类型在不断扩大，这是人类一种十分重要的生存策略，即依靠群体获得在自然界的生存。因而，关心社会成员，获得群体归属感，是人类基本的人文情怀。但是，在人工智能时代，人在生存中对群体和他人的需求，正在转变为对机器和技术的需求。比如，随着智能手机和网络与人类生活的深度结合，在一定程度上，智能技术的嵌入正在弱化人自我的主观能动性，人不自觉地成了技术的“附属品”。对社会与人的漠视，是智能化生存环境中人类面临的现实困境，这将使得创新丧失内生的驱动力。由于人工智能技术的强力介入，亦可能使社会结构发生嬗变。人类“受制”于智能技术，并最终变成“技术”的依附体，缺乏作为人应有的情怀，成为“城市野蛮人”。霍克海默在《理性之蚀》中强调，“当物质生产活动和社会组织渐渐变得更为复杂和具体化时，对这类手段本身的认知也变得越来越困难”[11]。这种担忧虽然较为极端，然而在低阶的自动化阶段已现端倪，如自动流水线上的工人越来越呈现出物的被动性。而在相对高阶的“人—机—人”协同模式中，人类在知识的传递、信息的获取、技能的培训上对智能机器的依赖已成为不可辩驳的事实。人与人之间的交流与社会关系网无疑会出现淡化的趋势，人的“技术型非社会化”孤岛模式导向会加深，接踵而来的人文关怀、社会责任等人类在社会行为的参与中建立起来的社会属性会被消解。凯斯特勒在《创造的艺术》中尖锐地指出，一些受过良好教育的人在享受物质成果的同时，缺乏人文情怀，不仅不关心技术成果背后的科学原理，也不关心其生存的社会环境，“过着一种城市中的野蛮人的生活”[12]。实际上，在技术专门化、分工精细化的现代社会，人类主体的“环节式”参与创新对人类的社会属性提出了更高的要求。人是社会性物种，其社会属性决定了创新行为绝非个人行为，没有人文精神为后盾，缺乏对生存社会的关怀，创新只会沦为空中楼阁。(三)评价机制的功利导向与问题意识的培养之间的矛盾。功利导向的评价机制扼杀了作为创新萌芽的问题意识，问题意识的缺乏，将可能使人成为人工智能的附庸，而非主导者。从“李约瑟难题”到“钱学森之问”，都折射出我国部分研究者和学生问题意识的缺失。人工智能改变了知识传递的路径与学习策略，突出了问题意识的重要性。在一定程度上说，创新精神和创新能力都是建立在问题意识的基础之上的。创新活动强调推陈出新，这就要求研究主体要善于观察，有一颗好奇心，并善于不断尝试自己解决问题。敏锐的观察力是形成问题意识的基础，好奇与质疑精神是培育研究问题的催化剂，而亲自动手解决问题是将问题转化为创新的最强有力的助推器。过去很长一段时间，我国对学生的评价以分数为主，导致部分学生的好奇心与质疑精神为“题海战术”所磨灭。创新是人类的本性，人类活动具有天然的创造冲动，社会生活的不断发展变化吸引人们不断用创新的方式去应对[13]。在人工智能辅助学习的过程中，知识传递越来越多地依赖在线学习或虚拟场景的学习，这虽然有利于知识的内化和学习效率的提高，但无疑忽视了人际互动过程中社会规则的获得，使“问题”缺乏生长的土壤。部分高校评价机制的功利导向在有效推动知识创新的同时，也在一定程度上制约了创新人才的培养和关键技术的有效突破。比如，我国已成为全球第二大SCI大国，然而，与之不相称的是，我国在信息技术、新材料、智能制造等诸多关键领域仍受制于人。此类急功近利的考核机制，在一定程度上已异化了科学研究的探索本质，并使得部分研究者既不能以“坐冷板凳”的精神专注于自身的研究，也不愿意选择有难度的课题开启探索之旅。可以说，这种以实用主义为哲学基础的功利主义评价机制，将教育活动与知识创新物化为技术的副产品，成为量化指标的“追随者”。

四、创新人才培养的新机制

培养创新人才，包括环境的创新与创新能力的提升。对个体而言，人文情怀是内在动因，直接决定了知识的吸收和转化的效率，外因则包括知识内化、角色重构等。这些因素相辅相成，交互影响，最终实现创新人才的培养(如下图所示)。(一)情怀濡化：人文精神与社会责任的培养。人文精神的培养，是保持创新活动纯粹性的第一要素。人工智能依托数据训练而成，人文精神变量在其驱动模型中的缺失，使得人的主体不断被疏离[14]。人文情怀一旦缺失，人将很难保持创新必须的理性思考，将创新视为名利场。培养创新情怀，其本源在于激发人对未知世界的好奇心，对知识的热爱，“虽有至道，弗学，不知其善也”。功利导向的创新教育过分强调技术的物质属性，忽略了科学知识的纯粹性。人工智能时代需要人工智能思维，关注教育活动本身，尊重人的社会属性，真正理解学习的发生机制[15]。只有以更大的人文情怀为基石，才能突破实用主义的桎梏，对知识和现实及未知世界充满激情。人工智能技术的外部性源于技术的功能导向，内生于实用主义的哲学局限性。人工智能所展现出的强大能力与潜能，势必加速其对人类社会的结构性嵌入，在社会层面产生深刻的影响。人工智能的发展不仅会挑战人类既有价值体系，还会冲击传统的伦常关系，产生新的社会不平衡[16]。人工智能技术的发展既可以增强人类的幸福，也可能给人类带来巨大的伤害。比如，智能机器人与无人机，在战场与通用领域的不同运用，将产生完全不一样的社会效应。霍金斯提醒人们，不要过度依赖人工智能，应该保持必要的谨慎[17]。如果创新者缺乏相应的社会责任意识，滥用人工智能技术，无疑会给公共安全和社会治理造成巨大的伤害。(二)知识内化：问题意识的培育与科学方法的训练。问题意识的培育，注重培养学生的科学预见能力和逻辑思维能力，让创新活动遵循技术进步的一般规律。人工智能以计算主义为起点，有效延伸并强化了人脑的机能[18]。人类智能能创造人工智能，是由于目前人类的逻辑思维能力和推理能力、理解能力还无法被人工智能替代。知识内化，不仅仅是知识和技能的传递，更重要的是逻辑思维能力与科学预见能力的训练和培养。比如，只会设计实验还远远不够，应更进一步通过理解每一个科学数据的科学含义，发现科学规律。只有经过此阶段，创新者才可能完成从技术层面的积累向科学层面的感悟，才能培养出自觉的“问题意识”。这个过程并非一蹴而就，需要引导者因材施教的倾力培养，也需要被培养者的全心投入，从而完成从量变到质变的飞跃。研究方法的训练，则是要培养学生分析和解决问题的能力，提升运用知识的水平。科学创新需要科学研究方法的指引，在人才培养过程中，一定要重视研究方法的训练。研究方法的训练可以架起从形象思维升华至抽象思维的桥梁，是学生内化知识认知，提升其创新全局性思维能力的重要途径。比如，对于初入研究领域的人来说，对创新怀有朴素的热情，对知识创新仅有一些感性的认识，真正要去解决问题时，常常深感茫然，不知如何下手。研究方法的训练就是要从技术层面培养学生科学解决问题的能力，即学会在面对一个难题时，知道如何用科学的方法去研究与解答。在创新者的成长过程中，研究方法起着非常重要的指引作用，是完成知识从感性认知到理性实施的重要转化手段。(三)角色重构：主体角色的自我觉醒。人工智能时代，教师传递知识的角色与学生学习知识的角色均将发生深刻的变化。显性知识的传递将越来越多地依靠智能技术，人工智能的参与提高了知识内化的效率与效果。由于智能技术对知识学习和创新过程的介入，教师与学生不再是机械的“传授”与“被传授”的角色分立。教师更多地是扮演知识创造的启发者，社会情怀的引领者与科学方法的培训者。学生作为知识学习的主体，借助教师与技术的力量吸收知识，强化科学认知，增强问题意识，收获人文情怀。主体角色的“自我”觉醒，在师者，在学生，都是一个严肃而宏大的课题。海德格尔说，人不是独立的个体，而是沉浸在世界之中，是认识活动和工具的整个语境的一部分[19]。无论教师与学生，都是人工智能社会中的非独立角色。在泱泱技术世界中，无论在专业知识上还是在社会角色认知上，即便作为“授业者”的教师也面临着“相对无知”的困境。在许多高校，教师大多是博士毕业后就直接进入学校任教，因此，在一定程度上缺乏在业界实操与社会实践参与的经历。拓宽教师走进业界的渠道，完成教师专业角色和社会角色的自我重构，可以让教师的“科研智慧”“社会智慧”有的放矢，使教师“知不足，然后能自反也；知困，然后能自强”，完成从“相对无知”到“相对智识”的质变。对学生而言，主体角色的自我重构，需要突破的则是“技术”学习与培训的狭区，除了专业技术的学习，更应增加创新自觉性，收获问题意识，完成从技术学习路径依附到自我觉醒意识的建构。(四)机制保障：评价的包容与科学。强调，要“在全社会营造鼓励大胆创新、勇于创新、包容创新的良好氛围，既要重视成功，更要宽容失败，为人才发挥作用、施展才华提供更加广阔的天地，让他们人尽其才、才尽其用、用有所成”[20]。科学的评价机制，应向着包容与科学的方向发展，成为创新教育的有益助力。海维特通过大量的研究发现，科学研究的成功在很大程度上应归功于对探索研究多样性的容忍[21]。给探索者更多的沉淀时间与思考空间，对他们成长中的付出给予肯定与包容，让真正热爱研究的人能潜心知识创造，是对知识创新者的人文关怀。教学科研评价机制不应成为学生、教师和创新者的掣肘利器，而应该是探索者成长与成熟的有力保障。有宽容才有大爱，有大爱才能大兴。评价机制的多元与包容，可以提升大众创新的热情，培养研究者的科研情怀，激发人才的创新能力。构建科学、包容的创新环境，就是要客观看待科学研究和研究成果。教学科研评价机制要关注研究者在学术思想、研究方法和视角上的创新和突破，激励知识创新者追求科学发现的真谛。同时，正确认识探索过程中的挫败，不放弃，不妥协，始终抱有不懈的信念，用“工匠精神”将创新潜力发挥到极致，将理性的科学智慧与感性的科学使命高度融合，最终实现知识的创新。

五、结语

智能时代教育范文篇5

关键词:人工智能;智能教育;教师专业发展

人工智能与教育的不断融合给教育系统带来了巨大变革，同时也给教师带来了智能教育时代的机遇和挑战。教师作为教育教学活动的主要实施者和关键因素，不论是国家、社会、教育自身都对教师专业发展提出了新的要求。2018年1月，中共中央、国务院《关于全面深化新时代教师队伍建设改革的意见》指出，到2035年，教师主动适应信息化、人工智能等新技术变革，积极有效开展教育教学［1］。人工智能赋能教师专业发展，如何适应智能教育成为教师专业发展所面临的主要问题，教师的专业发展理念将产生变革，教师的专业实践将更具创新性，教师专业发展的路径与方式将更加多元。

一、人工智能赋能教师专业发展

(一)教师专业发展的理念变革

1.教师专业发展将回归育人本质“教育是一个使教育者和受教育者都变得更完善的职业。”人工智能并非万能，并不能代替教育，智能教育时代的教师教育最终要以人为本，回归育人本质。一方面，智能技术变革了教育，但不能代替教师，只是教育教学的助推器。德国著名哲学家雅斯贝尔斯曾形象地将教育描绘为用一棵树撼动另一棵树，用一朵云推动另一朵云，用一颗心灵唤醒另一颗心灵［2］。另一方面，智能教育时代，学生的生命成长能否得到促进，是衡量技术在教育领域应用有效性的唯一标准。教师教育要关注到教育本身的专业性和纵深性，注重学生个体的多元化、个性化的需求，因材施教，启发每个学生的自主性、能动性和创造性，让每一名学生都能全面发展，成为最好的自己。2.教师专业活动将更具创造性智能教育时代，教师专业发展将不再是知识的更新和技术的培训，而是对学习的深入理解和专业创新，更强调教师专业活动具有创造性。一方面，智能教育的逐渐应用，已经覆盖到了教育教学的很多方面，包括教师的教学、评价和管理，学生的学习和考试等多个领域。人工智能在某种程度上代替了教师的部分劳动，教师曾经从事的知识的重复讲授、资源的冗余搜集、作业的定时批改及事务性任务的管理等一些工作，都由人工智能替代教师完成。另一方面，与以往信息技术不同的是，智能技术不仅是技术工具，更是超越了技术的工具属性。教育教学实践中，应用智能技术中的人机协同、自动化测评及自适应学习等，能够进一步代替人类进行简单的智能活动，协助教师进行教学决策。最后，教师有更多的时间和精力去反思、去研究，去发挥专业的创造性，更能与学生深入沟通和交流，更加关注学生身心的发展，去找寻教育的真正意义。3.教师发展途径将更加多元化教师的专业发展途径将有机融合课堂教学、校本教研和教师培训这三个方面。林攀登认为，课堂教学、校本教研和教师培训三者的割裂是教师专业发展存在诸多问题的根源，三者是教师专业发展实践的基本途径，具有内在的一致性［3］。校本教研和教师培训要基于教师的自主发展需求，并从教育教学实践问题出发，充分发挥研培工作绩效，有效地促进教师专业发展。一方面，在课堂教学备课、上课及课后反思中，教师会发现一些实际问题，并针对这些问题开展实践探索，不断改进课堂教学，教师自主自觉地实现专业发展。另一方面，在校本教研中，教师基于阶段性研究主题、教学重难点以及在教育教学中遇到的问题，与同伴交流分享，并得到专家的指导，教师有的放矢地实现专业发展。最后，在教师培训中，通过专家引领、实践观摩及与同行的交流分享，教师学习到系统课程和系列专题，在开阔视野的同时，会有深入的反思，自身也会有所成长。

(二)教师专业发展实践的创新

1.立足数据驱动的校本教研校本教研是以素质教育为导向，以促进教师专业发展为宗旨，以学校为基地，以教师为主体，以研究和解决学校教育教学中的实际问题为内容的实践性研究［4］。它是一项既注重问题解决，又注重理论提升、经验总结和规律探索的研究活动。在校本教研的实践探索中，中小学校和教师将校本教研的重心聚焦到自我反思、同伴互助、专业引领和行动跟进上。校本教研在转变教师学习方式、改进学校教学管理、推动教育教学改革方面发挥了重要作用。数据驱动的校本教研，将基于人工智能和大数据等技术，对教育教学实践中产生的数据进行分析和解释，其结果为开展校本教研活动提供有效的数据支持。教师基于课堂教学数据进行有依据的自我反思，针对教学实践中的行为表现、行为依据和产生结果，开展基于数据的审视和分析。同伴之间基于教育教学大数据的分析，以促进教师专业成长为指向，实现教师主动持续的自我提升、相互合作。专家基于教师成长数据及教育教学大数据分析进行有重点的专业引领，为教师开展教学研究提供必要的帮助和指导。行动跟进是自我反思、同伴互助和专业引领在校本教研活动中有效落实的直接体现，也是教师着眼于教育教学实践问题解决，基于教育大数据及其分析解释，进行深入的反思与调整。数据驱动的校本教研，使教师的教学研究了数据支撑，改变了仅停留在教师以往的经验和反思的情况，促进教师科学规范地开展教学研究，促进教师对学习研究的深入理解。2.聚焦人机协同的课堂教学教育正朝着智能化、个性化、精准化和泛在化的方向发展，未来教育是一种“人机共生”的教育，人工智能与教师之间是一种互相补充的关系，人工智能发挥其计算能力，教师发挥人类情感的优势，共同对学生进行培养。高效的课堂及自主、合作和探究的课堂氛围是教师的教和学生的学良性互动的一种体现。教育教学实践中，人机协同的课堂教学包括“人”和“机”两部分，即教师的经验智慧和机器智能，是两部分的有机融合。人工智能通过数据的收集、整理和挖掘，全方面地分析和解释学习过程数据，为课堂教学决策提供数据支撑。人机协同的课堂教学，人工智能作为教师的助手帮助教师完成大量简单、重复的任务。教师将有更多的时间和精力关注对学生的指导是否有效，关注自身教学行为是否合理，选取更加科学的教学手段和方法，生成智慧教学方案。机器智能助力教师运用数据支撑和智力支持来进行教学决策，解决了以往基于经验教学决策的不精准问题，提升了教学的科学性。以课堂练习为例，传统课堂上教师凭借经验来判断学生的知识掌握情况，一般通过课堂观察了解学生习题完成情况，并选取相关的知识点进行讲解。人机协同的课堂中，能够对学生习题完成情况进行数据分析，并生成学习情况动态报告，为教师提供学生知识点的掌握情况和错题情况，使教师的下一步教学决策有了科学的依据。智能教育系统能够收集教学过程的大数据，通过数据分析解释，精准地指出教学过程中的得与失，为教师改进和完善教学提供科学依据。3.开展学习分析的教师培训国务院《新一代人工智能发展规划》中提出，要大力发展与应用大数据智能、群体智能、高级机器学习等关键技术［5］。未来的学习分析不仅仅是单纯的数据统计和单一的数据挖掘，将基于实际需求，利用物联网、人脸识别和手写识别等实现自动化的数据采集，收集包括行为数据、心理数据、生理数据的学习体征数据，以及人机交互数据和学习情况数据等多模态的数据，并采用大数据智能方法和综合分析方法，对数据进行整合分析，实现对学习过程的分析与解释。基于学习分析的教师培训，通过对教师数据的收集，解决教师个性化学习和规模化学习的矛盾，针对教师的需求来制定独立的培训方案，能为教师提供精准化、个性化学习资源和学习支持，使教师个性化学习成为可能。如通过问卷调查、课堂实录、作业及测试等数据的采集，构建教师课程学习模型，对教师培训课程进行量化分析，为培训方案的制定提供依据。对教师多次培训的学习兴趣、学习状态、学习效果等基本情况和教师教育教学实践中的情况加以分析，形成教师的成长档案，促进教师根据自己的成长档案，做好职业生涯规划和学习提升规划，为了终身教育开始终身学习，保持对事物探求的热情，不断促进自身专业发展。

二、教师专业发展的路径与方式

(一)统筹规划教师专业发展愿景，激发教师内在动力

基于辩证关系的视角，影响教师专业发展的因素由外因和内因两方面组成，外因是发展的条件，内因是发展的根据，外因通过内因而起作用，内因是教师专业发展根本且决定的因素。主观能动性是教师的一种内在需要和动力，是一种积极的学习动机和渴望，是教师发展的内在因素。只有激发教师自我成长和发展的内在动力，才能促使教师不断成长发展。一是外部层面。国家及相关部门制定相关政策和规划，引领教师专业发展。构建省—市—县—校四级实施体系，构建教师专业发展的职前职后一体化教育体系，系统推进教师专业发展。学校要明确办学理念与特色，统筹谋划教育教学质量提升、校本化课程实施和教师队伍建设等方面的改革，引导教师准确把握学校的办学理念和办学方向，努力将学校的发展愿景转化为教师专业发展的长远目标和力量源泉，唤醒和激发教师的成长动力，并以学校课程规划为抓手，引导教师通过积极的实践探索实现自身的专业成长。二是教师自身。职业是幸福的来源，教师要对自身的职业有认同感，教师工作虽然平凡，但却是教师生命价值的一种体现。教师要对职业生涯有很好的规划，知道自己要发展什么，怎么发展，如何发展。教师要准确把握国家教育改革政策的新变化和新要求，不断更新教育理念，明确自身的长期发展规划和短期目标，有计划有步骤地开始学习与实践。要树立终身学习理念，用积极的态度进行智能教育应用探索，完善自身的学科专业知识、教育教学知识和智能技术知识，不断提高智能教学实施能力，提升自身的智能教育素养，丰富自身的文化底蕴。

(二)关注教师专业发展核心特质，积累教师实践智慧

教师实践智慧是教师智慧在人机协同的课堂教学中的具体呈现，是教师专业发展的核心特质。传统教学中，教学智慧是教师准确把握教育规律与机遇、领悟教学真谛，采取恰当措施，敏捷而高效地解决教育教学中的实际问题的综合能力。智能教育时代，教学技术已经被广泛纳入教师智慧的框架中，实现了教师智慧的重构，从而在课堂教学中不断推进智能教育发展。一是教学智慧。教师可以利用智能教育系统和学习分析技术做好课前准备，详细分析学情并根据学生的个性化需求，制定教学方案和个性化学习计划，为学生推送精准的学习材料。基于课堂练习、问题回答及学生状态等相关数据的分析，教师能够感受和判断出教育教学的实际，掌握学生的学习情况，及时调整教学策略。通过对教育教学大数据的分析与解释，精准地发现实际问题，并基于数据开展教学反思，积累教学智慧。二是育人智慧。智能教育时代，教师与学生的关系更加多元化，教师要以学生为本，教学相长。要把立德树人当作教育教学的根本任务，善于发现日常教学中的育人规律，将其落实到教育教学实践中。人机协同的课堂，亦师亦友的关系越来越明显，要与学生互相合作，形成学习共同体，要懂学生，尊重学生，将对教育的热爱和责任转化成教育的力量，让学生感受到这种力量，让教育在不知不觉中顺其自然地产生。

(三)开展持续的研培活动，助力教师专业成长

教研部门要积极开展推动教师专业素养提升的持续性研培活动，创新研培方式，拓展发展空间，承担起促进教师从对智能教育的认知和理解到人机协同课堂的实践和创新的专业发展任务，推进教师在学习理解中成长，在实践创新中发展。学校要积极开展基于数据驱动的校本教研，用数据说话，让校本教研有据可依。一是研究活动。教研部门和学校要积极引领教师开展智能教育及教师智能教育素养方面的理论研究与实践探索，加快教师适应智能教育的步伐。分层次建立研究团队，关注研究过程和研究提升。充分了解教师在智能教育应用过程中面临的困难和问题，并对教学实践问题进行系列研究。关注教师对持续参与研究活动是否有兴趣及具体的收获，有针对性地进行指导，满足不同层次教师的发展需求。二是培训活动。智能教育时代，要有效利用人工智能技术，积极开展基于学习分析的教师培训，通过教师情况及个性化需求分析，为教师提供精准的、有个人特色的培训和资源。充分发挥网络培训的优势，为教师提供更多的沟通交流机会，为教师专业发展提供更多的可能。培训过程中要关注培训专题是否适合、是否是教师所需、具体收获如何、还需要哪些方面的支持和帮助等，有针对性地为教师提供精准培训，促进教师专业发展。三是校本教研。要开展基于数据驱动的校本教研，进一步优化和重构学校的校本教研活动，分析和解释教育大数据，为校本教研活动提供数据支撑。引导教师打破常规的学科局限和学科边界，不断提高自身的学科整合意识和多学科合作能力。教师要积极进行基于数据驱动的自我反思、同伴互助和专业引领，改变以往仅停留在经验反思中的校本教研，不断加深对学习研究的理解，更科学规范地开展教学研究。

三、结束语

叶澜教授在《教师角色与教师发展新探》中指出，没有教师生命质量的提升，就很难有学生的精神解放;没有教师的主动发展，就很难有学生的主动发展;没有教师的教育创造，就很难有学生的创造精神［6］。只有当教育者自觉发展完善自己时，才更有利于学生的完善和发展。

参考文献:

［1］中共中央国务院关于全面深化新时代教师队伍建设改革的意见［EB/OL］．新华社，2018-01-31．

［2］雅斯贝尔斯．什么是教育［M］．童可依，译．北京:生活·读书·新知三联书店，2020:170．

［3］林攀登．人工智能赋能教师专业发展:理念变革与实践创新［J］．中国成人教育，2021(6)．

［4］季平，付明明，邓林．转型与使命:新时期基础教育教研体系建设研究与实践［M］．北京:人民出版社，2019:170．

［5］国务院印发《新一代人工智能发展规划》［EB/OL］．中华人民共和国中央人民政府，2017-07-20．

智能时代教育范文篇6

［关键词］人工智能;思想政治教育;价值定位;发展前景

当前数字技术与人工智能呈现融合发展态势，进而推动整个世界进入了智能时代和智慧时代，以致人们的生活方式、思维方式、认知图式和行为习惯在一定程度上发生了相应的变化，不可避免地对思想政治教育的发展范式、实践方式和创新路径起到一定的推动和制约作用。但是，人工智能之于思想政治教育绝非一种单纯的技术工具，它不仅是提升思想政治教育精准化和智能化的一种技术依托，而且其现实应用与未来发展都隐含着鲜明的意识形态色彩。因此，分析人工智能作为思想政治教育资源的价值前提，进而分析人工智能时代思想政治教育的现实特点和未来发展，具有重要的现实意义。

一、人工智能作为思想政治教育资源的价值前提

“人工智能”这一概念是1956年由美国达特茅斯学院的约翰•麦卡锡最先提出，至今经历了60多年的演化和发展，现在已经成为整个世界的最大热点和前沿技术，广泛渗透并应用于医疗、卫生、教育、交通、制造等各个场景，几乎涉及和囊括所有学科及领域。总体来看，人工智能通过自动化和智能化大大减轻了人们繁杂性和重复性的劳动，同时也极大地推动了人们思维的革新和社会的进步。人工智能在本质上是一种技术的集成创新，是对人的思维和意识的一种仿真与模拟。从技术维度来看，人工智能在本质上以大数据、深度学习和算法为运行逻辑与技术基础。其中，大数据是通过对海量数据的分析并从中获得巨大价值的产品、服务或深刻见解，它使人们的思维方式实现了从小数据到大数据、从微观到宏观、从因果关系到相关关系的转变；而深度学习是通过对抓取的海量大数据进行分析、总结和探究某一事物的发展特征和运行规律，进而预测未来发展和动态趋势的过程；算法则是实现将大数据用于深度学习的中介，它在本质上是以数学符号或计算机代码的形式来表达意见，是人工智能进行决策的逻辑结构，也就是只有通过强算法才能对采集的大数据进行高速计算和精准预测，从而摸清规律、展望未来。探讨人工智能在思想政治教育领域的现实应用和未来发展的一个前提性和根本性的问题，就是要处理和把握好人工智能与思想政治教育二者之间的价值关系问题。人工智能是在脑科学和认知科学基础上逐渐发展起来的，是在功能上对人的大脑进行模拟的一种新兴技术，具有自主感知、认知和决策的能力，在推动社会逐渐向智能社会和智慧社会发展过程中，离不开对人工智能的技术依托。而思想政治教育是指“教育者与受教育者根据社会和自身发展的需要，以正确的思想、政治、道德理论为指导，在适应与促进社会发展的过程中，不断提高思想、政治、道德素质和促进全面发展的过程”，[1]也就是思想政治教育是以人们思想和行为的变化规律为研究对象，以解决人的思想和行为问题为主要任务的实践过程。人工智能之所以能够应用于思想政治教育领域，是因为它能够以大数据的形式揭示、分析、预测人的思想动态和行为规律，显然，人工智能与思想政治教育在目的和任务上具有一定程度的关联性与契合性。具体来看，人工智能在思想政治教育中的运用，就是将人的思想意识视为一种算法，通过采集和分析人们通过各种行为产生的数据痕迹，进而对人们的思想动态进行全样本、全过程、跟踪式的“画像”，也就是以大数据的方式挖掘和把握人的思想动态与变化规律，进而提升思想政治教育的个性化、精准性和针对性，为推动思想政治教育的智能化和智慧化发展提供了可能。但也正是因为人工智能能够模拟人的思维和意识的强大功能，使得人们对未来思想政治教育发展，乃至人类自身发展产生一种担忧。人工智能分为弱人工智能、强人工智能和超人工智能三个基本类型，但就基本发展状况来看，目前还处于弱人工智能发展阶段。也就是说，现阶段的人工智能还只能按照人们预先设置的程序解决一些特定领域的、相对封闭的和确定的问题，并不能胜任人类所从事的所有工作，更远远没有达到代替人、超越人甚至控制人的智慧的程度；现阶段的人工智能，还只是单纯的技术属性，是一种纯粹的计算机语言和程序编码，它的活动是一种机械—物理过程，而人类的思维是一种复杂的生理—心理过程，显然现阶段的人工智能并不具备人类所独有的社会属性和心理属性，不能完成思想的生产，更没有独立的自我意识和自我诉求，尤其在语言沟通理解这一方面，人工智能只能理解话语的表面含义，而对其中的言外之意和弦外之音很难把握。目前的人工智能只能与人类进行简单的对话交流，因此现在还只能用于思想政治教育的教学过程，如学生自主在线学习平台、自动化测评系统等方面，用于了解受教育者对信息知识的接受、理解和掌握程度，从而对教学的内容、方法、策略等进行相应的调适与改变，其创新创造能力、沟通理解能力、情感表达能力、综合学习能力等都处于缺失状态。思想政治教育是一项围绕人的思想品德和道德观念进行工作的复杂的、动态的政治实践过程，意识形态性是其根本属性，因此，现阶段的人工智能还不存在取代思想政治教育的可能性，二者的结合程度还很有限，人工智能暂时只能作为思想政治教育过程中的一种技术工具和数据支撑，其主体和核心始终是思想政治教育。我们对人工智能进行研究时，既要注重它的科技属性，同时也不能忽视它的政治属性，也就是说，对人工智能的探讨始终离不开对人与人、人与机器之间关系的讨论，而这其中也必然蕴含着意识形态的属性和色彩。技术是人的本质力量的外在呈现，那么当“技术成为物质生产的普遍形式时，它就制约着整个文化，它设计出一种历史总体——一个‘世界’”，[2]这意味着在人工智能的设计和运用过程中，不可避免地承载着设计者的价值理念和意识形态。如果掌握了一个国家人们的思想动态和行为轨迹，那么这个国家的意识形态就会面临着巨大的风险和挑战。因此，要实现人工智能与思想政治教育的融合发展，就必须对人工智能的现实应用和时代价值进行审视，必须关注其背后所蕴含和表征的人与人、人与社会之间的关系，这是人工智能作为思想政治教育资源的前提。

二、人工智能时代思想政治教育的特点

1.“真”“假”交织。人工智能在思想政治教育中的运用，是以抓取和分析人们在日常生活中的各个空间场域产生的行为痕迹，并以可视化和模型化的形式呈现出来，进而对人的思想动态、认知规律和行为趋势进行预测为前置条件，能够获得真实有效的大数据成为其中最为关键的环节，是决定人工智能与思想政治教育能否建立有效链接的关键一环。然而这一过程中所获取的数据并非所有都是大数据，只有那些“不用随机分析法这样的捷径，而采用所有数据的方法”[3]得来的数据才是大数据，也就是说，大数据是一种整体性的思维方法和全样本的数据链接，具有容量大、种类多、速度快和价值大的特点，这是大数据与小数据的显著区别。思想政治教育与人工智能之间关联性的产生是有条件的，也正是因为大数据的使用，才使以往以定性分析为主的思想政治教育研究转向定性分析和定量分析相结合，由此开启了思想政治教育定量化方法研究的新范式。需要注意的是，大数据的采集和抓取一般在网络空间开展和进行，而网络已经深度嵌入和融入大众日常生活的方方面面，人们的医疗、消费、运动、学习等各个方面的行为轨迹都可以在网络中通过大数据进行深度挖掘和分析，但是限于当前网络空间中的复杂社会环境、个人信息安全和意识形态风险等问题，人们会产生本能的防范和心理的戒备，行为与思想之间会产生一定的弱相关和负相关，甚至还会刻意隐藏自己在网络上留下的各种“痕迹”，同时还会存在一些对人们信息进行收集的相关法律法规问题，以至于通过大数据所采集的信息也存在一定的失真和失当的可能。也就是说，思想政治教育将大数据作为自身资源时，既不能将大数据作为顶礼膜拜的万能真理，也不能将其看作一种单纯的信息处理的技术手段，而是要看到大数据本身的混杂性以及海量数据中所隐藏的程序设计者和数据分析者的价值理念与意识形态，甚至可能会出现数据造假、修改和控制等情况，这就要求我们必须将大数据从技术和思维两个层面进行解读。2.“冷”“暖”重叠。人工智能在本质上是“冷冰冰”的计算机编码符号的集合，它本身对思想政治教育而言并没有实质性和根本性的意义，也不会对人们的生活产生任何的改变，而真正发挥作用的是数据挖掘背后所具有的价值和意义。但是人工智能不可能全面反映出人们的一切社会心态、情绪心理、思想波澜及性格差异，这就导致数据表象与真实状况之间可能会存在着一定程度的不一致，同时学界也一直对人的思想意识能否全部还原为数据和算法还存在较大争议，但是尽管如此，人们在使用各种自媒体过程中无意识和自发留下的行为痕迹，还是能够在一定程度上帮助我们把握一段时期内社会意识形态的变化和发展趋势，并以此作为解读人们思想意识的依据，并且也正是因为人工智能能够对海量数据以完整、即时、动态的分析、反馈与预测，才给予我们将人工智能运用到思想政治教育领域的可能。人工智能的核心是数据和算法，其本身并不具备反思性和批判性思维。而思想政治教育是一种进行主流价值观灌输和引导的工作，其本身就是一个需要人与人之间进行沟通和对话的过程，是教育者和受教育者之间关系性的存在，其中夹杂着许多的不确定性和复杂性。那么，对人的思想意识和行为意义的解读就必须放置于“关系”的背景中进行，就如同人们日常生活中的话语一般，对于同一话语来说，在不同的场合、空间和条件下，其意义也会有所不同，而且无论哪种含义的存在都绝非字面信息的简单语义组合，并且由于个体不同的教育背景、生活环境、性格旨趣、心理状态等方面的差异，对于同一语言的理解也会存在不同的看法，进而产生不同的行为。因此，对于人的思想意识和行为方式的解读必须将其置于特定的社会关系和时代背景中进行考察，必须注入思想政治教育工作者的心理疏导、人文关怀和情感倾注，进而避免“唯数据论”、“数据崇拜论”、“数据异化”等各种错误倾向的产生，才能正确处理好“冷数据”与“暖情感”之间的关系，从而真正体现思想政治教育工作本身应有的“温度”。3.“动”“静”共存。人工智能之于思想政治教育而言，它是作为一种人的基本生存方式而存在的，因此，必须在思想政治教育主导下努力寻找人工智能与思想政治教育之间的融合点，使人工智能能够真正为思想政治教育所用。人工智能虽然能够通过大数据和云计算的方式在一定程度上对人的思想动态和行为取向进行搜集、分析、反馈和预测，但是这种分析结果的生成却总是在一系列行为过程产生之后进行的，而人的思想和行为却总会因一定的历史情境、关系场合、社会心态和知识结构等情况的变化而发生相应的改变，那么人们行为产生的数据也会处于实时更新的状态，这就造成对相关大数据的获得、分析和预测总会具有相对的滞后性。而且人工智能本身不具备反思功能，如果作为核心的大数据出现运行偏差，那么依靠云计算和深度学习而得出的错误结论，将会把人引向歧途，[4]尤其是一些错误社会思潮会在不触发主流意识形态大数据警戒阈值的前提下肆意传播，同时数据分析者和解读者还会依据自己的日常思维、生活经验、知识结构甚至主观偏见对数据结果进行演绎、推理和想象，将得来的大数据链条按照自己的主观意愿和价值观念进行组接。现在的大数据采集基本处于割裂式、离散化、碎片化的多样服务体系当中，还没有形成统一的、完善的大数据管理系统和服务体系，而现有通过不同的系统所收集的数据基本处于孤立和静止状态，如果不实现数据之间的集成共享和融合链接，就很难获得精准和丰富的大数据，更难就单一某个方面的行为数据来对人的错综复杂、动态不定的思想意识进行精准地分析、监督和预测，其进行大数据搜集、提炼和整合的价值也很难得以充分发挥，这都在无形中增加了人工智能与思想政治教育之间有效性关联建立的复杂性。因此，必须将“静”的大数据与“动”的思想政治工作相结合，形成结构化与非结构化相统一、“动”“静”相宜的数据链，达成数据的整合和应用的集成，实现“人—机—网”三者间的交互性合作和无缝隙对接，最终目的在于增强人工智能对思想政治教育科学化和智慧化的提升。

三、人工智能时代思想政治教育的未来发展

1.坚持思想政治教育的主导地位。技术创新作为一种新的“生产函数”，极大地推动着人类社会进行全方位的深度转型。人工智能与思想政治教育融合发展是未来的重要发展趋势，但是这种融合并非是二者的简单相加，而是一种相互间的深度嵌入。思想政治教育对人工智能的运用也并非只是将其作为一种技术和工具，而是应该站在人工智能的角度，对自身的结构内容、内在体系、运作逻辑等进行相应的调整和改变。并且人工智能对思想政治教育带来的变革，也并不是仅仅限于表面的精准化和可视化，其本质性变化在于对人们的思维方式、认知图式和行为习惯带来的根本性变革，因此，如果简单地就数据量化、效果提升、人机关系等角度看待和处理二者的关系，势必会严重矮化人工智能对提升思想政治教育工作的重要意义。人工智能与思想政治教育的深度融合，必须考虑思想政治教育的任务、宗旨和目的如何贯彻与实现这一根本性问题。思想政治教育做的是人的工作，促进人的自由全面发展始终是其任务和目标。不管未来科技的发展能否赋予人工智能以类似于人的情感、直觉、想象和潜能，它都会在一定程度上推动人类对脑科学、神经科学和思维意识等方面的研究逐步走向更加深化，但在本质上它始终摆脱不了作为高级智能工具的命运，而且只要我们在设计、开发和应用人工智能时，始终坚持以人为出发点和落脚点，坚守思想政治教育的基本原则、指导思想、根本任务和本质规律，让人工智能服务于人，而不是反客为主、本末倒置地使人依附并受控于人工智能，这才是未来人工智能之于思想政治教育的作用和价值所在。2.思想政治教育者的角色担当。智能教育是我国未来教育发展的重要任务和重点方向，而教育者作为思想政治教育的主体，在整个教育过程中发挥主导作用，这就要求人工智能时代的思想政治教育必须明确思想政治教育工作者所承担的角色和所处的地位。人工智能的发展的确在一定程度上使教育者从常规的知识传授和宣传教育工作中解放出来，而致力于更具有创造性的工作，进而使工作效率得到了提高、发展空间得到了拓展、教育思维得到了优化，但是由于现有人工智能的技术发展处于并不完善的阶段，它的算法推荐对受教育者可能形成“信息茧房”、“过滤气泡”和“回音室效应”，并且人工智能的运作原理是将一切都简单地处理为数据，并不会考虑到“后真相”语境下人们情绪和情感高于事实的信息接受方式的变化，这都会对思想政治教育运用人工智能进行工作带来一定的困境与挑战。人工智能实质上还是一种工具性和技术性的存在，其首要功能是产生一定的经济效益，而思想政治教育本质上是一项具有极强的政治属性和鲜明的意识形态属性的工作，因此“人工智能短期内不会专门应用到思想政治教育领域，但人们在社会生活中通过各种方式已经采集了海量数据，这些数据一经人工智能的分析也会迅速展现出意识形态效应”，[5]会在一定程度上对人的思想动态和价值取向产生一定的引导作用，人工智能的应用可以提高主流意识形态宣传的个性化和精准性，但是在情感沟通、心理疏导和政治动员方面却不占优势，在这些方面还远不能代替思想政治教育。因此，必须形成思想政治教育与人工智能之间合作融合的态势，并始终坚持以人为本，而不是高度依赖人工智能。3.构建精准思政和智慧思政平台。思想政治教育在本质上是意识形态工作，应始终以人的思想、政治、道德的提升为重点，以人的自由全面发展为核心。各种日常生活场景重塑着人们的思想观念、思维方式和价值观念，但如果“脱离了人及其所在社会的价值本性，无限放大大数据的效应及其影响力，就可能本末倒置，最终产生许多难以预期的后果”，[6]诸如算法歧视、数据滥用、数据冰冷、数据垄断等问题，这些仅仅依靠人工智能本身无法得到根本解决，必须依靠思想政治教育工作进行规制与引导，这就对人工智能时代的思想政治教育工作者提出了更高的素质要求。具体来说，首先，要树立大数据的理念和思维。人工智能时代的思想政治教育工作者必须具备整体性、动态性和关联性思维，从而不断增强人工智能与思想政治教育之间的融合性与契合度，并且还要具备通过挖掘和掌握大数据对受教育者的思想动态和行为取向进行分析、预判和追踪的能力。其次，要提升及时有效地进行个性化和差异化教育的能力。当前受教育者通过以自身行为转化为算法所处理的数据的方式来进行个性化和多元化的思想表达，这就要求思想政治教育工作者能够借助大数据收集全面、真实和精准的思想政治教育数据资源，抓取、研判和聚集受教育者的思维特点、学习习惯和认知规律，从而对受教育者进行个体画像和群体画像，因材施教，增强思想政治教育的亲和力、感染力和说服力。再次，要增强多方合作共享的意识。人工智能是一个集计算机科学、神经科学、脑科学、哲学、心理学等多元学科于一体的一门新兴学科，因此，人工智能之于思想政治教育应用的研究必须借助其他学科的力量和智慧，建立大数据协同共享合作机制，将不同部门的数据进行沉淀和组接，致力于构建精准思政和智慧思政的工作体系，这是未来思想政治教育发展的时代诉求和必然选择。

参考文献:

[1]教育部思想政治工作司.大学生思想政治教育理论与实践[M].北京：高等教育出版社，2009：2.

[2][美]马尔库塞.单向度的人[M].译者：刘继.上海：上海译文出版社，1989：137.

[3][英]维克托•迈尔-舍恩伯格，肯尼思•库克耶.大数据时代：生活、工作与思维的大变革[M].译者：盛杨燕，周涛.杭州：浙江人民出版社，2013：39.

[4]武东生，郝博炜.思想政治教育有效利用人工智能的分析[J].马克思主义理论学科研究，2019(3).

[5]常宴会.人工智能在思想政治教育中的应用前景和价值前提探析[J].思想理论教育，2019(8).

智能时代教育范文篇7

关键词:新时代;采矿工程;人才培养;智能采矿

我国能源自然禀赋的特征决定了在今后一段相当长的时期内煤炭仍将是主要能源，科学绿色合理开发利用煤炭资源是一项长期的不断改革技术革新的研究课题，尤其是实现矿山智能化、无人化开采是当前必须解决的技术难题。近年来，国家出台了一系列关于矿山智能开采的相关政策及配套措施［1］，促进了智能采矿领域人才的知识、技术等不断淘汰和日益更新换代。随着智能采矿行业领域转型升级发展对专业人才需求的更新变化，对智能采矿人才所需的知识、技术、素质、能力等方面提出了更为具体明确的要求，从而倒逼高校对专业人才培养改革发展以适应新时代智能采矿行业领域的用人需求，要针对智能采矿行业领域所需人才的素质、知识及技能等特点，结合工程教育专业认证、新工科教学改革需求等，以传统采矿为基础，以学科交叉为特征，以跨界融合为途径［2］，以实现智能化开采为目标，全面融合智能控制、大数据、电气控制、云计算以及物联网等学科专业的复合型新型化专业。新时代智能采矿是对传统采矿的革新与发展，主要依靠智能机械完成采矿全过程，通过计算机远程控制、操作与指挥作业，达到全过程实现智能化开采，则亟需培养掌握智能采矿知识、技术及技能的高素质应用型人才。针对传统采矿专业人才培养与新时代智能人才所需具备的知识、能力、综合素质等有差距的客观实际，尤其对矿山智能开采方面的知识偏少和不足，与智能采矿行业领域飞速发展不匹配，所以，探索性地从智能采矿人才培养目标、培养要求、专业特色、培养规格、专业定位、课程体系等多维度开展培养模式构建与探讨，提出一套适应新时代智能采矿人才培养的创新模式，对智能采矿行业领域人才培养具有一定的现实意义。

1科学确定人才培养目标，全面践行人才培养宗旨

按照国家对专业人才培养目标的定位，结合工程教育专业认证、新工科教学改革理念以及智能采矿行业领域转型升级发展变化对专业人才培养的需求，同时考虑服务好地方经济发展等诸多因素，综合确定智能采矿人才培养目标为:在满足传统采矿人才培养目标的基础上，进一步拓展培养具备适应新型工业化发展需求、智能采矿前沿领域的智能科学技术、电气控制、自动化、计算机等智能采矿的专业知识及理论，强化专业情怀、大国工匠精神及创新创业创意的普适性培养，最终培养成为智能采矿领域的高素质国际化应用型专业技术人才。人才培养过程中坚持执行科学确定的人才培养目标，通过培养要求、专业定位、课程体系及知识体系等方面改革来实现人才培养目标。

2合理制定人才培养要求，始终贯穿人才培养全过程

新时代人才培养要求相比于过去，已经发生翻天覆地变化，新时代人才需要更加具有知识全面融合、学科专业交叉、新型产业渗透等符合新工科人才特征的多维度综合性应用型人才，新时代特征及新型产业发展对所需人才所具备的各类知识、能力及素质提出了更新、更广、更具体的要求，从而倒逼高校根据新时展、行业领域转型升级以及先进教学改革等诸多因素重新合理制定人才培养要求。培养要求是人才培养全过程遵循的规则和架构，是人才培养质量的标准与规范。结合工程教育专业认证、新工科教育教学改革理念、智能采矿行业领域转型升级发展及现代企业用人需求变化等方面要求，在传统采矿专业人才培养要求的基础上，工程知识指标项增加智能采矿、智能控制、矿山智慧等先进的智能科学知识;问题分析指标项增加智能采掘、智能通风与智能安全、智能设计与优化、系统控制等前沿矿山开采技术管理控制知识;设计/开发解决方案指标项增加3DMine、通风网络解算等智能设计前沿知识;研究指标项增加智能采矿科学原理和方法、智能采矿试验及智慧矿山等有关智能采矿的专业基础知识;使用现代化工具指标项增加智能采矿虚拟仿真实验平台、数值模拟软件等现代化的智能采矿工具知识;工程与社会指标项增加责任意识、责任担当、专业情怀以及职业操守等社会责任的知识;其余指标按照传统采矿专业培养要求执行，起到承上启下的传承作用，既发扬了传统专业的优良基因，又做到了适应新型产业发展对人才需求的各种变化。

3整合更新优化课程体系，科学构建知识新体系

人才知识体系是培养人才综合素质的框架，是衡量人才产出的高质量标准，知识体系构建是否完善将影响人才培养质量和培养目标达成度［3］。随着行业领域转型升级发展、用人单位对专业人才具备知识的更新变化、工程教育专业认证、“国标”出台、“新工科”教学改革等一系列的新要求，促进智能采矿人才知识体系更新与适应新时代人才培养的新需求，对照新要求进一步淘汰整合更新优化本专业课程体系，将不适宜新要求的课程逐步淘汰，具有交叉重复的课程优化整合，行业领域新拓展课程全面纳入充实课程体系，逐步科学地构建起适应新发展要求的智能采矿专业知识新体系，将淘汰整合更新优化后的智能采矿专业课程体系设置为“平台+模块”形式，将其划分为通识教育、专业教育、实践教育和创新创业教育等4个平台［4］。其中通识教育平台划分为通识课程和素质导学2个模块，专业教育平台划分为工程基础、专业课程2个模块［3］，实践教育平台划分为课内实践、集中实践2个模块，创新创业教育平台划分为创新训练、创业实操、人文素质、综合技能4个模块。通识教育平台中加大思政类课程的比重，强化了思政类教学内容的重点，增设了人工智能与智能控制类课程(如:《Python语言程序设计》《3DMine》《人工智能基础》《智能控制基础》)和导学课程模块(如:《智能采矿导论》《能源开发概论》《经济管理概论》《采矿工程学科导论》)等，进一步丰富和充实专业人才知识，更好地适应新工科教学改革对专业人才知识体系的需求。工程基础课程模块中将《电工学》更新为《电工电子学》，增设《智能机械设计基础》《物联网技术》和《测试与控制技术基础》等智能控制方面的课程，融合机械、智能控制、大数据、物联网、云计算等方面的基础课程，夯实了专业人才培养的知识基础。专业课程模块中将整合优化更新部分课程名称及内容:如将《智能采矿学》《透明地质学》《矿井智能通风与安全》《矿山压力与岩层智能控制》《矿山智能采掘装备》《智能监测监控》《智能采掘工程设计与施工》等一系列课程进行了整合优化与更新，增设了《智能矿山设计与优化》《矿山机械智能控制》《人工智能技术与应用》《自动控制技术》《机器学习》《矿山智能机器人》《矿山虚拟仿真》等紧贴行业领域转型升级发展急需的新兴课程。结合新工科教学改革要求，将《矿山压力与岩层智能控制》设置为专业教育与创新创业深度融合的特色课程、《智能采矿科学与工艺》设置为英语与汉语的双语教学课程。课内实践教学模块中增设了《专业实验一》《专业实验二》为期4周的独立实验周，《矿山虚拟仿真开放实验》等实验环节，加大独立实验和开放实验比重，逐渐弱化课带实验，将课带实验有机融合到独立实验周，进行系统的全面实验训练，同时将《专业实验二》设置为专创融合的特色实验，既可以开展专业实验训练，又可以促进创新创业教育，达到“双效”丰收的培养效果。集中实践教学模块中增设了《智能监测监控实习》《智能采矿识图与制图》《智能采矿专业综合设计能力训练》等集中实践环节，重点突出培养高素质应用型人才培养的实践实操能力，强化了虚拟仿真过程中的实务操控能力，达到到岗即用的人才培养目标。创新创业教育平台人文素质模块中增设了社会责任感、职业操守、职业道德、专业情怀、大国工匠等，培养学生强烈的责任意识、职业担当、传承工匠的综合培养环节。同时在创新模块中增设了科研导论、科技创新与发明、学术研究及、学术交流等环节，培养学生学科专业的创新能力与实践能力。创业模块中增设了组织管理、服务社会、运营企业等环节，培养学生的创业能力与实践能力。综合技能模块中增设了从业资格考试、学科竞赛、才艺竞赛等环节，培养学生的专业实战能力。

4结语

按照工程教育专业认证及国家最新教育教学改革要求，结合智能采矿行业领域转型升级发展对专业人才培养的新需求，通过对新时代智能采矿人才培养目标科学确定、培养要求合理制定、课程体系优化更新等方面的研究探讨，初步构建一套适应现代产业发展、“新工科”教学改革、现代化企业用人需求等具有智能采矿特色的人才培养新模式，将新模式逐步推广运用到现代产业学院建设与发展中，不断运用实践与修订完善，使新模式既符合高校人才培养的改革需要，又符合现代化企业用人需求变化的客观实际，新模式更加突出培养学生的创新创业创意能力、厚重的社会责任感、职业操守、专业情怀以及传承大国工匠精神。为传统工科专业转型升级发展，为新工科专业改革提供一定的借鉴和参考，对智能采矿行业领域人才培养具有一定的现实意义。

参考文献:

［1］赵璐．浅谈高校创新能力培养目标下的教育教学管理［J］．现代职业教育，2018(4):205－207．

［2］冯福平，张继红，杨二龙，等．行业特色专业新工科建设方案探索［J］．高教学刊，2020(31):73－76．

［3］龚旌．构建应用化学专业本科人才质量保障体系的思考［J］．价值工程，2012(18):221－222．

智能时代教育范文篇8

关键词:数智集成时代;应用型本科高校;智能财务人才培养模式

面对数智时代给智能财务人才培养带来的挑战和机遇，要以智能化环境下财会人才培养创新为核心进行教学改革，以智能化助推国际化、本土化和专业化建设，以国际化、本土化和专业化建设引领智能化发展［1］。在应用型本科高校智能财务人才培养中，通过运用各种各样的智能会计软件可以提升教育的智能化、高效化，促进教学工作的业财一体化发展。同时，根据企业职业岗位的需求不断完善人才培养模式，培养现代企业需要的应用型高级智能财务人才，发挥应用型本科院校培养应用型人才的优势。

1数智集成时代应用型本科高校智能财务人才培养模式的实施价值

在数智集成时代，应用型本科高校转变了传统的智能财务人才培养模式，结合数字化、信息化发展的特征，加强对社会高素质、创新型人才的培养力度，让学生在学习和发展过程中取得良好的成绩。在智能财务人才培养中，大数据时代的到来给人才培养工作带来了很大机遇，学校可以构建数字化、网络化的财务人才培养平台，应用财务共享的网络化教育中心，达到高质量、高效率培养学生的目标。在智能化的会计财务流程学习中，学生可以掌握先进财务机器人的使用方法，并结合其流程自动化技术了解相关学习资源和数据，推动学生的全面发展。学校教学可以运用分发引擎来培养学生的数据计算、处理、加工等能力，还会要求学生采用数据对比的形式生成分析报告，推动财务共享模式的发展。学校能提升学生在数据处理和分析等方面的运用能力，强化学生对新型技术工具的运用意识，并将知识有效应用到各个财务场景中，提高教学质量。在数智集成时代，高校培养出的智能财务人才能够更好地满足企业人才需求，强化创新创业人才理念，通过完善的会计专业课程体系促进学校与企业课程的研讨与合作，让学生了解更多课堂以外的知识内容，提升学生在实践发展等方面的学习水平，从而落实应用型本科高校在人才培养等方面的目标和要求［2］。

2数智集成时代应用型本科高校智能财务人才培养模式存在的问题

(1)没有树立明确的人才培养目标，过于注重理论知识的灌输，缺乏对学生智能化学习和应用能力的培养;(2)在人才培养内容方面，没有充分结合智能财务教学资源和素材来提升学生对相关智能化知识应用的能力，没有充分结合教学案例对学生进行实训教学，对智能财务人才培养工作的重视度不够。针对这些情况，需要加强对人才培养模式的转变，不断为社会培养出更多的智能财务人员。

3数智集成时代应用型本科高校智能财务人才培养模式变革现状

3.1去中心化教学资源平台建设的难度较大

混合教学模式是高等教育未来的主要教学模式，线上教学资源平台的建设与完善都是应用型本科院校短期内需要完成的任务，但目前线上资源平台建设的标准不够统一，去中心化教学资源平台建设难度较大，必须根据实际发展需要来进行科学有效的教学资源平台建设。去中心化教学资源平台上有多个参与主体，这些参与主体要协同合作才能完成整个教学资源库的建设。在建设过程中，谁牵头?谁认定?企业如何发挥指引作用?这些都是在教学资源平台建设过程中需要解决的问题。高校的各种资源如何与企业、行业对接?教学内容是否符合国家规定和教学相关要求?这些问题都要求在建设平台时被充分考虑，以体现出资源共享、透明的特性。教学资源平台建设是一个复杂的过程，需要考虑多方面因素，平台在建设的过程中需要被不断完善，满足智能化财务人才培养需求，充分发挥出教学资源平台在人才培养过程中的作用。

3.2对师资队伍的复合型要求不断提高

现代企业需要复合型的高级技术人才，这就对教师教学能力的提升提出了更高要求，打造复合型师资队伍是目前的重要任务。从课程的变化和实践教学体系的变化中可以看出，数智集成时代对应用型本科高校智能财务人才培养模式较为重视，很多课程都提出了大数据的概念，要求教师具备计算机知识和最新的智能财务管理理念，根据人才培养目标的转变不断学习新知识。

3.3对高校网络安全的要求不断提高

数字化校园建设为线上教学的实施提供了基本保障，同时对高校网络的安全性要求也越来越高。随着互联网和智能财务等技术的运用与普及，大学生在网络上获取知识已经成为习惯，实践教学体系的构建和运用也离不开网络，网络教学平台的完善让很多线下教学可以线上完成。

4数智集成时代应用型本科高校智能财务人才培养模式的实施策略

4.1明确人才培养目标

对智能化相关理论及其应用进行调研分析，发现以互联网、人工智能、大数据、云计算、区块链等为代表的数字技术应用使财务环境发生了明显变化，技术加持下信息化的不断升级促进了会计从核算、监督的基本职能逐渐向管理职能及其他派生职能扩展［3］，传统的会计专业人才培养方案较为注重学生对会计理论知识、业务流程、实操技能的掌握，已经不能全面满足学生的学习需求。目前，加快应用型本科高校智能财务人才培养模式的转型已是大势所趋，可以使学生在学习理论知识和传统会计软件操作的基础上提升智能化学习和数据化学习的水平。学校需要在教学过程中明确人才培养目标，找准人才培养方向，结合财务共享、大数据、云财务背景下的人才培养需求来打造具有建设性、指导性的人才培养目标，并将人才培养目标作为79推动学校人才培养工作开展的有效指导方式，主要负责智能财务人才培养的相关工作［4］。应用型本科高校需要培养产学双修、理论与实践并重的创新型和智能化人才，明确智能财务人才在创新精神、科学文化水平等方面的培养目标，清楚财务共享服务中心业务处理的相关知识和技术，将学生培养成为面向社会服务、企业转型及促进经济社会快速发展的高素质、高水平人才，提高课堂教学的有效性和质量。在人才培养目标确定的过程中，需要进行多方面论证，要根据学生特点、职业岗位的需要来树立科学的人才目标，为现代企业培养应用型高级技术人才提供保障。数智集成时代对财务人员提出了新要求，应用型本科高校需要在人才培养过程中结合财务人员的职业岗位能力需要来进行人才培养目标的调整，以满足现代应用型本科高校人才培养改革的需求。

4.2对人才培养内容进行优化与创新

在教学模式改革的过程中，需要对人才培养内容进行优化与创新，根据企业的职业岗位需求来进行课程体系和课程内容的改革，促进会计人才的全面发展。随着新课程改革要求的不断提出，企业对人才能力的标准提出了更高要求。在数智集成时代，智能财务的人才需求在不断转变，结合企业的人才需求、能力标准以及未来会计行业的发展形式来进行课程体系建设［5］，满足学生的发展需求。在智能财务人才的通识理论课教学中，教师可以在原有教学的基础上加入创新创业课程的内容，并添加一些与智能型、数字型等有关的课程模块，提升学生的多方面能力和学习意识。同时，添加业财一体化、跨专业综合实训课程等内容，培养学生在财务数据分析中的大数据技术应用、决策等能力。智能财务人才培养需要与应用型本科高校的特色课程体系进行有机融合，根据人工智能运用等教学内容加强对课程教学体系的优化，为学生的学习和发展提供良好的环境。数据化时代背景下，网络平台包含了很多可以培养学生智能应用能力的学习内容，学校需要积极对网络化的教学资源和素材进行挖掘，也可以打造针对智能财务人才培养的大数据平台，结合大数据、智能化的教育平台来实现网络教育和学校教育之间的融合共享、协同发展，使学生可以了解到会计行业前沿的技术理念和知识内容［6］。

4.3将教学案例融入到实训教学中，锻炼学生的思维能力和实践技能水平

应用型本科院校的人才培养目标是提高学生的实践技能水平，为现代企业培养应用型高级技术人才，将教学案例融入到实训教学中正好符合应用型本科高校的教学需求。通过案例教学，丰富了课堂教学内容，对学生分析问题能力、解决问题能力的提升起到了促进作用，增强了学生的创新意识，激发了学生的学习潜能，提高了学生的学习兴趣和教师的教学效果，对应用型本科高校智能财务人才培养模式的改革起到了促进作用。在社会发展过程中，学校需要顺应企业财务共享模式的转型趋势，要针对创新型人才培养的需求来转变以往的思维定式，积极学习先进的本科高校教学理论，提升教学水平和教学效率。为了提升学生的国际化思维能力，学校需要运用多元化的教育模式，要充分在会计专业课程教学中应用信息技术、大数据、财务共享理念等内容，从而推动课堂教学的创新发展［7］。同时，高校需要加强与企业之间的资源共享和合作，构建完善的、高标准的课程教学程序，也可以借助企业模拟实践仿真课程，加强智能财务各个场景与环节的模拟教学工作，增强学生对业务流程的掌握能力，推动可视化教育工作的合理开展。数智集成时代，企业对智能财务人才的实践技能水平要求较高，应用型本科院校需要重视学生的实践技能培养，学生不仅需要具有扎实的理论基础，还要具有专业实践技能［8］。

5结语

在新经济时代不断发展的背景下，企业财务管理模式积极进行着转型和升级，应用型本科高校也在加强对智能财务人才培养模式的改革。在数智集成时代，应用型本科高校需要根据企业职业岗位能力的要求来树立数字化、智能化的智能财务人才培养目标，对人才培养内容进行优化与创新，通过结合教学案例来开展实训教学，充分做好智能财务人才培养的相关工作，培养现代企业所需要的智能财务高级技术人才，为区域经济发展提供智能财务人才保障机制。

参考文献:

［1］靳庆鲁，朱凯，曾庆生.数智时代财会人才培养的“上财模式”探索与实践［J］．中国大学教学，2021，(11):28－34，45.

［2］张霞.企业财务预算的编制与执行［J］．今日财富，2018，(21):131.

［3］张庆龙.下一代财务:数字化与智能化［J］．财会月刊，2020，(10):3－7.

［4］杨亚珍.论集团企业财务预算、审计和预警控制制度的完善［J］．现代经济信息，2009，(09):105，107.

［5］国务院国有资产监督管理委员会.关于做好2004年度中央企业财务决算审核工作的通知［J］．国务院国有资产监督管理委员会公告，2005，(04):24－27.

［6］李昌艳.试论现代企业财务预算精细化管理［J］．中外企业家，2020，(19):31.

［7］吴超林.中国企业财务预算应以现金流量为中心［J］．当代经理人，2006，(21):1505－1507.

智能时代教育范文篇9

[关键词]人工智能；学校文化；人工智能教师；学校教育变革

一、引言

“人工智能对社会的冲击是全方位的，但对行业的冲击首当教育[1]。”尽管有研究预测，智能时代小学和中学教师职业的可替代率仅为0.44%和17%[2]，但随着深度融合了计算、感知、认知等多元智能的人工智能技术走向成熟，“人工智能教师”也有望从“幕后”走到“台前”，与人类教师协作分工，形成双向赋能的教育生态支持机制[3]。智能时代已至，人—机智能各取所长，将打造出更强的教育合力[4]，学校教育变革必将接踵而来。而现代技术进步究竟将如何与学校教育变革建立起动力机制———我们亟待寻找可行视角理解这一核心问题，以应答当今智能时代的吁求和现代教育的必然。面对徐徐展开的智能时代学校教育新图景，从技术与文化的关系视角出发，能够进一步廓清技术发展推动下的社会变革机制，理解教育技术与教育文化之间的联动性。审视将与我们展开密切协作的“人工智能教师”如何参与和推动学校文化重塑，将进一步在思想和行动层面启发我们如何在学校教育实践中迎接一个与人工智能“共享”的未来。

二、现代技术推动学校文化变革的动力机制

随着科学技术革命及其成果在人类社会生活中的应用不断扩张，技术逐渐成为文化人类学重要的研究议题之一。在人类学的研究视阈中，技术是建构起人类社会生活的一种文化现象[5]，彰显着人类对现实世界的能动性改造，映射出人类社会未来发展的潜在图景。于是，在技术—文化的理论视阈下，人工智能这一划时代技术与未来学校文化变革间具有了密切的动力关联。（一）现代技术发展推动文化变革。“生活的技术形式是文化不可分割的重要组成部分，正如文化在人类的意义上不可避免地隐含技术一样。”[6]技术时刻渗透、嵌入在人类社会林林总总的文化脉络之中。在人类社会的早期发展阶段，技术是生命延续和生活得以幸存的条件[7]，是人类在“改善生活的外部条件之中”[8]所创造和运用的一切手段与方法的综合。然而，现代科技的发展则是以技术研发为起点的，首先考虑的不是社会的当下需求，而是从技术中所窥见的人类的未来[9]。随着新兴技术对其工具性本质的自我超越，技术发展已然突破生活的现实需要，并着眼于人类发展的未来图景。此时，技术所要解决的往往并非是人类社会现存的问题，而是要对人类文明的未来图景进行预测，并回应潜藏其中的文明存续与发展的主客观条件。这也预示着，现代社会新兴的技术手段不再作为现有文化的产品而被特定文化所准入与规约，而是倾向于以其强大的改造力、再生力推动文化的修正与革新，以文化的重塑实现社会的再造。于是，现代技术本身逾越了其原始意义上的使用价值———不只是现有文化的附着物，而是成为其应用领域乃至整个人类社会文化景观的“加速器”与“转换器”，对人类文化实现超越和再塑造。其理想结果，即是新兴技术对某一群体文化的更新，使其自身纳入新的文化版图中为人们所接受，最终实现从实验室走入日常生活，成为某一群体的文化构成要素，进而发挥对社会发展的整体推进作用。换言之，能够通过某一近现代文化共同体基于公共利益诉求的筛选而得到推广与应用的技术，必然以对原有文化的重塑为实现其最终价值的必要前提，从而为特定文化主体所悦纳。（二）现代技术发展推动学校文化。纵观世界教育变革的演进历程，新兴技术的应用在其中发挥着至关重要的推动作用，在学校教育变革中持续彰显强大的推动力，使之伴随着主流技术的迭代更新而与时俱进。从技术与文化的关系来看，新兴技术带动学校教育变革本质上是通过改造学校教育场域的固有文化特质而实现的。学校文化是学校场域内所有参与主体共同认可，并为其所内化的价值观念与取向和所秉承的行为与交互模式的集合，是学校一切教育实践活动的“神经中枢”。回溯人类科学技术与学校文化相伴而行的发展历程：古代造纸术与印刷术的发明，打破了“口耳相传”“耳提面命”式的早期师徒教化关系，由此大大拓展了知识传递与获取的途径；20世纪90年代末以录音、录像为代表的新型学习资源媒介走进课堂，丰富了课堂的文化样貌，从而为多元化的教学组织形式转变埋下伏笔；21世纪以来依托计算机网络等信息通信技术的在线学习平台层出不穷，激发个性化学习模式创生与师生角色的变迁，于是移动学习、泛在学习等新型学习模式随之应运而生……以往人类不同科技发展阶段所产生的技术在教育活动中的应用案例证明，技术所推动的文化嬗变是学校内学习、教育、管理等方方面面变革的起点。学校文化在技术渗透下是否得以重塑是检验这一技术能否兑现应用潜力的关键指针。当前，人工智能迅猛的发展态势不仅持续改造着各领域的生产劳动方式，更对人类原有文化带来巨大冲击，使之产生结构性变异[10]。能够自主感知、理解、预测、行动的人工智能技术为学习者提供了全新的信息获取通道并成为教学活动发生的新端口。作为一项对现有教和学方式具有颠覆性影响的技术产品，人工智能究竟能否真正“融入”学校教育场域，直接取决于其与学校原有教学活动主体的共生互动，对教师、学生及课堂教学环境之间的交互关系与参与主体的价值判断及行动选择能否产生结构性影响，亦即能否推动学校教育在智能时代背景下发生文化生态重塑———能够推动学校文化重塑的技术将进而诱发学校教育深层次变革；反之，则将为原有文化中所固有的惯习所拒斥。

三、人工智能教师的诞生及其发展趋势

自20世纪50年代“人工智能”概念在美国达特茅斯会议上正式提出以来，这一新兴技术经过多轮迭代更新，在众多生产生活领域的应用潜力已显露无遗，为人类社会经济与文化再生产提供了强有力的动能支撑。区别于过去数百年人类文化演进中作为体力劳动的工具或替代物的技术，人工智能机器具备比人类个体更强大的信息储备与运算能力，在以信息搜集、筛选、运算、判断等为主的脑力劳动中显现出强有力的替代性，进而诱发人类社会现有生产生活方式在智能时生结构性转变[11]。而人工智能赋能教育也已成为未来教育变革的重要趋势[12]。人工智能和教育的融合，将打造更为智能化的学习空间与教育环境，提供更为精准、适时、个性化的资源与服务，创生新型学习与教育模式，进而构建起新型教育生态系统[13]，使未来学校教育的组织模式与实践惯习一改往昔面貌，焕发新的生长活力。囊括知识工程、专家系统、语义分析、情感计算、眼动追踪等众多先进智能技术的人工智能[14]，可以实现对学习者的知识、认知、情感等发展的精准把控与画像，掌握辅助乃至替代教师教学工作的能力，由此“人工智能教师”将应运而生。作为一类学校教育新的参与主体，人工智能教师与人类教师共同执教的双师课堂课程开发已成为重要的研究课题，已有研究对人工智能教师的选用开发、双师课堂课程开发、双师课堂课程开发的学习效应等进行了多维度的揭示，展现出卓有成效的应用前景[15]。根据教师教学活动涉及的不同智能形态，人工智能作为认知外包建立起人脑内部认知网络与设备外部认知网络间不同层次的连接，使得机器覆盖教师在数据计算、特征感知、模式认知和社会交互四个层次的智能[16]，相应可以替代教师履行至少十二种角色下的教学职责[17]。当前，这些预期正逐渐变为现实，如Aleven等研发的“范例跟踪导师”（Example-tracingTutors）智能辅导系统，支持将学生问题解决行为与一般示范性行为进行灵活比较以达成实时学习评估，从而在识别学生思维策略的同时提供循序渐进的指导，实现复杂的辅导活动[18]；黄涛等在小学写作评价与教学中应用人工智能支持的人机协同平台，智能化采集分析学情数据，定位群体和个体的薄弱环节，提供详尽报告与策略指导，有效地帮助教师进行科学的教学决策[19]；IBM公司研发的“沃森教学助理（TeacherAssistantwithWatson）”基于对小学数学课堂使用的语言、问题类型、知识和概念水平的分析，实现对教案的智能评估，为教师筛选与实际需求相匹配的最佳教案和教学方法[14]。可见，随着技术的日益成熟，人工智能教师协助甚至替代教师完成教学任务的能力不断增强，正在为教师实现更高层次的教育目标、达成更高水平的教学成效、延展更多维度的专业能力赋权增能，对未来学校教育的影响不可小觑。

四、人工智能教师与现代学校文化重塑

人工智能教师参与下的学校文化重塑是这一技术真正融入学校教育活动中并促生学校教育变革的前提，与此同时，也对学校原有文化及文化持有者发出意识转变与行动更新的邀请。在文化人类学家看来，技术对文化产生的最主要作用便是“产生人”与“建构人与人之间的关系”[20]，因此，也是衡量人工智能教师对学校文化产生作用的主要维度。随着能够担任中小学“助教”的初阶人工智能教师已在学校教育活动实验中显现其技术特征，促使学校场域中的活动主体及其行为模式发生转变，原有的师生关系文化、课堂文化与教师文化均有望在人工智能教师由“局外人”向“局内人”身份转换中得以重塑。（一）师生关系文化：从“”到“内核”。在学校教育活动中，师生关系是最普遍、最基础的人际关系，对学生的学业与身心成长乃至教师自身的专业发展都起着关键作用。随着人工智能的智能性与自主性进一步加强，人工智能教师将成为与人类教师对等的社会化、独立的个体[16]，参与到学校教育活动之中与学生“会面”。于是，师生关系就势必须从原有的教师、学生二重主体，转向教师、学生、人工智能教师的三重主体。学校教育原有的师生关系文化也因而面临更新，以克服三重文化主体之间的冲突分化，实现相互适应、理解与包容。从人类教师与人工智能教师所具备的核心能力特征入手，可以清晰地分辨两者建立师生联系的要义。人工智能教师在初阶认知层面的巨大优势，能够对教学全过程实现基于大数据分析的全景式预测、分析、监控与决策，这决定了现阶段其首要适配的学校教育任务是客观知识的传递。在传统的师生关系秩序中，教师作为“知识权威”，是学生在接受学校教育过程中获得“文化赋予”的主要来源，由此在以知识传递为主要任务的传统学校教育中，能够依托知识的教与学建立起师生关系纽带。但由于人工智能技术在程式化教学工作中的替代性，与学生缔结以知识传递为基础的交互关系将由人工智能教师“取而代之”。教师便难以单纯依靠以知识教学为主的实践逻辑维持智能时代的师生关系。“人工智能教师—学生”的新师生关系促使人类教师进一步探寻和回归学校教育文化的本质属性，即从文化赋予的“”走向“内核”。正如德国教育家雅斯贝尔斯所言：“教育是关于灵魂的教育，而非理性知识和认识的堆积。”[21]学校教育内容应该体现着一个社会所拥有的全部文化内涵，既包括外在的经过筛选的客观知识，更包括内在的集体信念和公共使命。对人类来说，不仅概念化、客观化的知识、符号、制度是文化的组成部分，道德、感情、价值观、世界观同样是文化的造物。对学校而言，当结构化知识的训练职能为人工智能所取代时，作为以知识传递维系着的封闭的社会结构单元也必将被打破。未来学校的教育功能就更应当向着人的品性与社会性养成的“教育”本质转型[22]。当前，人工智能主要聚焦于对个体自身的感知、认知、语言、运动等智能的模拟，而对自我认知、人际、人与自然关系方面的模拟较少[23]。这既是技术的现有条件制约，也是教师在智能时挥更为重要的教化作用的着力点。建立在知识层面的传统师生关系联结疏离后，新的师生关系将以文化传播的“内核”为纽带，即更加突出师生间的社会性交互，达成文化根脉下的理想信念与价值观的塑造。未来教师的核心价值不再是学科知识和专业技能的发展，而是人文底蕴、责任担当、国家认同、跨文化交往等核心素养的培养[24]。教师与学生的交互将不会以应试的知识对接为核心目标，而将放眼于个体良好社会性的塑造、健全人格的培育、完满人生的准备。在人工智能所重塑的师生关系文化中，教师不仅重新确认起具有合法性、必要性的教育者地位，更能得以跳脱出以客观知识经验传播为纲的思维和行动逻辑，将更多的精力与创造力转移到教育的“育人”内核上，更加走近和影响学生的内心世界，使师生关系上升到精神气质层面，建立起触及社会文化内在本源的人际关联，实现处于社会文化内核的公共价值、精神气质、秩序观念的延存和发展。这也预示着，未来学校将不会“满足”于作为知识传播的固定场所，而向着培养具备文化自觉、贯通文化特质的时代新人的灵动的育人场域转型。（二）课堂文化：文化反哺与个性化关照。课堂是学校教育最主要的发生场，它不单纯是文化传播的场所，其本身也具有浓厚的文化韵味。智能时代，社会主体发展的方式与速度发生转变，未来社会对人才的判定标准将得到重新审视与设计。对此，有学者指出，智能时代的教育“已从传授知识、发明工具、认识和改造客观世界,拓展到人脑自身如何认知、如何再塑造的新阶段”，未来社会发展对教育的核心诉求将是“激发学生的创造力,培养未来多元化、创新型卓越人才”[25]。传统课堂中与未来人才培养的新目标、新诉求所不协调的因素，也将随着人工智能教师的入场，通过课堂文化的重塑，在未来学校教育实践中得以妥善应答。人工智能教师与人类教师协作下的“人机共教”，使学习活动突破了课堂固定的物理场域，开辟了知识快速流动的虚拟空间，学生由此获得了更广阔、更灵活、更自主的知识习得路径。借助人工智能教师提供的庞大的、可选择的信息资源，学生所能获取的知识广度与深度在某些领域将不亚于甚至超越人类教师。曾经单向度的知识流动方向必然在人工智能教师所提供的新的知识获取路径支持下得到有力拓展。美国文化人类学家玛格丽特·米德在《文化与承诺》一书中预言的“后喻文化”———晚辈超越长辈成为先进文化知识的所有者，长辈反过来要向晚辈学习[26]———即将到来。以往学生与教师之间的信息不对称现象逐渐抹平、消失甚至反转，师生对先进文化占有地位的倒转促使课堂教学中“文化反哺”现象的出现，即教师要向学生进行反向的文化吸收，学生也能够促进教师的知识增长，由此实现师生间知识的双向流动。在“后喻文化”主导的课堂中，教师不再以“专断”的形象组织教育教学活动，而是要更加尊重学生的主体性，以师生教学相长取代单向的教授，使学生在学习活动中的自主性和能动性得以真正回归。况且，随着人—机合作式学习使智能时代的知识生产主体与模式发生转变，未来还可能出现软知识、人—机知识等新的知识类型[27]。在这些新的知识类型面前，教师与学生都是共同学习者。于是，在趋于平等的共同学习中，教师与学生之间容易建立起“我和你”式[28]的对话关系，在思想、情感上引发实质性的碰撞、沟通、理解与互促，使课堂成为文化创造的场域，允许学生开拓自己的认识、见解与思考，从而实现问题求解决策、批判性反思、创造性思维等高阶思维能力的发展。借助人工智能教师的助力，未来课堂的个性化教学也有望实现规模化、常态化，创生有利于学生全面发展与教育公平的课堂文化。传统课堂教学中，教师不得不以一人之力面对全班数十名学生的学习与发展需求，受限于时间与精力，往往只能“一视同仁”地满足学生总体的普遍需要，学生的差异化、个性化发展诉求则难以成为教师教学工作的优先项。随着教师应对教学过程中的重复性、程式化任务的负担在人工智能教师高速度、高质量的支持下得以减轻，课堂教学有望不再“以教师为中心”或“以知识为中心”，而是转向更符合学生个体特质的“以学生为中心”。在人机协作下，课堂教学的组织将更精确地面向全体学生，而不只是基于教师主观判断下满足部分学生的学习需要，从而突破了课堂教学的程式化、同质化、集权化的消极倾向。教师得以从繁复的工作中解放出来，更多地针对每名学生开展个体性、适应性、精准性的教育教学活动，结合学生的兴趣、能力、理想、文化背景等关键性因素更好地实施对学生个性化发展的关照。对于学业或个人发展存在不足的学生，教师能够基于更为精准的目标，有的放矢地投入时间和精力，确定符合最近发展区的成长目标，加强对于学校教育中的发展“落后”群体的突出关怀。未来课堂将成为不同发展层次、不同成长需要的学生都能实现学业进步，获得适宜发展，激发成就自信，张扬个性潜能的成长田野。因此，人工智能教师参与下的未来学校教育将更强调教师与学生之间在文化传递上的双向互动、互促与互享，呈现出文化传承与文化反哺相交汇的积极图景；同时，人工智能教师的技术优势也将赋能课堂个性化教学，实现面向全体学生发展需要的、促进教育公平的差异化关照，使传统的课堂组织形态产生结构性转变。伴随着课堂文化的重大转变，学校将成为文化创生的核心场域、创新拔尖人才培养的关键引擎。（三）教师文化：“人—机”合作与“人—人”合作新目标。人类学家哈格里夫斯认为，教师之间联结方式与交往方式的改变是教师文化更新的前提条件[29]。学校中，教师群体内部主要依靠教学的日常交谈、协同进行教学开发、观察同事的教学以及同事间就实践方法等相互授受[30]等场合中的合作关系建立起稳固的组织内部联结，由此建立起信赖、共享、支持性的教师合作文化。面对新的“合作伙伴”，教师群体内部的组织形式就不能停留在人类教师之间的合作关系之中，需要首先建构起“人—机”合作文化，以实现与技术的协同互促，共同达成学校教育的原初目标。在人机共生的智能社会，人和技术在学习生态系统中需找到各自的“生态位”，构建人机优势互补的新生态[31]。在人工智能和教育的深度融合下，人类教师从原本的教学任务中拓展教师职责与角色的原有边界，寻求智能时代更深刻的存在价值。进一步呼唤人类教师主动与人工智能教师建立有效的合作关系，避免一味地向技术作出让步，走向异化的人机关系，甚至成为学校教育的“边缘人”。建立良性、互动、可持续的合作文化有赖于合作的参与主体依照各自的优势特长建立有效的、互补的分工，各司其职，以维系合作关系的稳定发展。重复性、机械性的日常工作由人工智能教师替代后，教师需要承担的主要工作是技术难以实现的需要社交、情感、创造等方面高阶智能的工作。由此，人类教师与人工智能教师将根据自身的优势特征进行分工，相应的，构成教师文化的教育信念、态度与行为都将得到相应的补充和重构。“人—机”合作的新关系下，促进教学与技术的有机结合、协作互促的信念，以人为主体、以技术为辅助的技术应用观，以及人与技术各取所长、协同分工的方法论等新内涵将融入教师文化理念之中，从而构建起在保持技术浪潮下应有的理性前提下，实现人工智能教师与人类教师高效协同的合作氛围。与此同时，教师职能的实质转变也促使学校教育中原有的“人—人”合作，即为教师之间的合作文化延伸新的目标向度。传统教师合作关系建立的前提在于，尽管教师们任教学科、教学信条可能有诸多差异，其所承担的教学工作的类型及所需要具备的素养在同一个文化群体内部是平行的、交叉的；教师因而可以共享相似的教育理念与方法，形成趋同的针对某一现象的默会知识和行动选择。人工智能教师对程式化工作加以替代，为教师在教育教学活动中发挥个性化的特点与优势、彰显富有主体性的创造力和实践性保证了更为广阔的空间，教师个体的能动性、自主性与创造性势必能够得到更大程度显现。于是，教师间合作的核心目标将不局限于共享知识与技能，而是更加凸显、尊重富于主体性的教育经验与信念。教师群体间的合作将从趋同化任务下的机械结合，迈向多元化实践的有机结合。在这种合作文化中，教师间不仅缔结着协作共进的专业学习共同体，同时也将建立起开放发展的多元实践共同体。每名教师所承担的教育任务能够实现进一步精细化分工，发挥个体特长，延展主体理念，实现多元协同，创设丰富的教育实践；教师的专业主体性也在精细分工的实践共同体中得到尊重和鼓励，基于内生教育信仰和发展诉求的多元实践为教师的专业成长提供了稳健而向上驱动的鹰架，有助于教师核心素养、职业信念、专业情感的自觉生长。因此，通过建构“人—机”合作模式与丰富“人—人”合作新目标，教师之间的组织形式得到重构，教师集体文化也因而在与人工智能教师的密切配合下得到调试和再确认。学校的文化性格也将随着教师文化的重塑得以丰富，体现在强化智能时代人机高效协作，突破流水线式、工厂化的固定教育模式；实现新时代所倡导的适应社会进步、全面发展且包容个性的学生成长；为教师的主体性、个性化发展开辟空间，葆有探究和拥抱教育者自我的无限可能性。

五、结语：

智能时代教育范文篇10

关键词:数智集成时代;应用型本科高校;智能财务人才培养模式

面对数智时代给智能财务人才培养带来的挑战和机遇，要以智能化环境下财会人才培养创新为核心进行教学改革，以智能化助推国际化、本土化和专业化建设，以国际化、本土化和专业化建设引领智能化发展［1］。在应用型本科高校智能财务人才培养中，通过运用各种各样的智能会计软件可以提升教育的智能化、高效化，促进教学工作的业财一体化发展。同时，根据企业职业岗位的需求不断完善人才培养模式，培69养现代企业需要的应用型高级智能财务人才，发挥应用型本科院校培养应用型人才的优势。

1数智集成时代应用型本科高校智能财务人才培养模式的实施价值

在数智集成时代，应用型本科高校转变了传统的智能财务人才培养模式，结合数字化、信息化发展的特征，加强对社会高素质、创新型人才的培养力度，让学生在学习和发展过程中取得良好的成绩。在智能财务人才培养中，大数据时代的到来给人才培养工作带来了很大机遇，学校可以构建数字化、网络化的财务人才培养平台，应用财务共享的网络化教育中心，达到高质量、高效率培养学生的目标。在智能化的会计财务流程学习中，学生可以掌握先进财务机器人的使用方法，并结合其流程自动化技术了解相关学习资源和数据，推动学生的全面发展。学校教学可以运用分发引擎来培养学生的数据计算、处理、加工等能力，还会要求学生采用数据对比的形式生成分析报告，推动财务共享模式的发展。学校能提升学生在数据处理和分析等方面的运用能力，强化学生对新型技术工具的运用意识，并将知识有效应用到各个财务场景中，提高教学质量。在数智集成时代，高校培养出的智能财务人才能够更好地满足企业人才需求，强化创新创业人才理念，通过完善的会计专业课程体系促进学校与企业课程的研讨与合作，让学生了解更多课堂以外的知识内容，提升学生在实践发展等方面的学习水平，从而落实应用型本科高校在人才培养等方面的目标和要求［2］。

2数智集成时代应用型本科高校智能财务人才培养模式存在的问题

(1)没有树立明确的人才培养目标，过于注重理论知识的灌输，缺乏对学生智能化学习和应用能力的培养;(2)在人才培养内容方面，没有充分结合智能财务教学资源和素材来提升学生对相关智能化知识应用的能力，没有充分结合教学案例对学生进行实训教学，对智能财务人才培养工作的重视度不够。针对这些情况，需要加强对人才培养模式的转变，不断为社会培养出更多的智能财务人员。

3数智集成时代应用型本科高校智能财务人才培养模式变革现状

3.1去中心化教学资源平台建设的难度较大

混合教学模式是高等教育未来的主要教学模式，线上教学资源平台的建设与完善都是应用型本科院校短期内需要完成的任务，但目前线上资源平台建设的标准不够统一，去中心化教学资源平台建设难度较大，必须根据实际发展需要来进行科学有效的教学资源平台建设。去中心化教学资源平台上有多个参与主体，这些参与主体要协同合作才能完成整个教学资源库的建设。在建设过程中，谁牵头?谁认定?企业如何发挥指引作用?这些都是在教学资源平台建设过程中需要解决的问题。高校的各种资源如何与企业、行业对接?教学内容是否符合国家规定和教学相关要求?这些问题都要求在建设平台时被充分考虑，以体现出资源共享、透明的特性。教学资源平台建设是一个复杂的过程，需要考虑多方面因素，平台在建设的过程中需要被不断完善，满足智能化财务人才培养需求，充分发挥出教学资源平台在人才培养过程中的作用。

3.2对师资队伍的复合型要求不断提高

现代企业需要复合型的高级技术人才，这就对教师教学能力的提升提出了更高要求，打造复合型师资队伍是目前的重要任务。从课程的变化和实践教学体系的变化中可以看出，数智集成时代对应用型本科高校智能财务人才培养模式较为重视，很多课程都提出了大数据的概念，要求教师具备计算机知识和最新的智能财务管理理念，根据人才培养目标的转变不断学习新知识。

3.3对高校网络安全的要求不断提高

数字化校园建设为线上教学的实施提供了基本保障，同时对高校网络的安全性要求也越来越高。随着互联网和智能财务等技术的运用与普及，大学生在网络上获取知识已经成为习惯，实践教学体系的构建和运用也离不开网络，网络教学平台的完善让很多线下教学可以线上完成。

4数智集成时代应用型本科高校智能财务人才培养模式的实施策略

4.1明确人才培养目标

对智能化相关理论及其应用进行调研分析，发现以互联网、人工智能、大数据、云计算、区块链等为代表的数字技术应用使财务环境发生了明显变化，技术加持下信息化的不断升级促进了会计从核算、监督的基本职能逐渐向管理职能及其他派生职能扩展［3］，传统的会计专业人才培养方案较为注重学生对会计理论知识、业务流程、实操技能的掌握，已经不能全面满足学生的学习需求。目前，加快应用型本科高校智能财务人才培养模式的转型已是大势所趋，可以使学生在学习理论知识和传统会计软件操作的基础上提升智能化学习和数据化学习的水平。学校需要在教学过程中明确人才培养目标，找准人才培养方向，结合财务共享、大数据、云财务背景下的人才培养需求来打造具有建设性、指导性的人才培养目标，并将人才培养目标作为推动学校人才培养工作开展的有效指导方式，主要负责智能财务人才培养的相关工作［4］。应用型本科高校需要培养产学双修、理论与实践并重的创新型和智能化人才，明确智能财务人才在创新精神、科学文化水平等方面的培养目标，清楚财务共享服务中心业务处理的相关知识和技术，将学生培养成为面向社会服务、企业转型及促进经济社会快速发展的高素质、高水平人才，提高课堂教学的有效性和质量。在人才培养目标确定的过程中，需要进行多方面论证，要根据学生特点、职业岗位的需要来树立科学的人才目标，为现代企业培养应用型高级技术人才提供保障。数智集成时代对财务人员提出了新要求，应用型本科高校需要在人才培养过程中结合财务人员的职业岗位能力需要来进行人才培养目标的调整，以满足现代应用型本科高校人才培养改革的需求。

4.2对人才培养内容进行优化与创新

在教学模式改革的过程中，需要对人才培养内容进行优化与创新，根据企业的职业岗位需求来进行课程体系和课程内容的改革，促进会计人才的全面发展。随着新课程改革要求的不断提出，企业对人才能力的标准提出了更高要求。在数智集成时代，智能财务的人才需求在不断转变，结合企业的人才需求、能力标准以及未来会计行业的发展形式来进行课程体系建设［5］，满足学生的发展需求。在智能财务人才的通识理论课教学中，教师可以在原有教学的基础上加入创新创业课程的内容，并添加一些与智能型、数字型等有关的课程模块，提升学生的多方面能力和学习意识。同时，添加业财一体化、跨专业综合实训课程等内容，培养学生在财务数据分析中的大数据技术应用、决策等能力。智能财务人才培养需要与应用型本科高校的特色课程体系进行有机融合，根据人工智能运用等教学内容加强对课程教学体系的优化，为学生的学习和发展提供良好的环境。数据化时代背景下，网络平台包含了很多可以培养学生智能应用能力的学习内容，学校需要积极对网络化的教学资源和素材进行挖掘，也可以打造针对智能财务人才培养的大数据平台，结合大数据、智能化的教育平台来实现网络教育和学校教育之间的融合共享、协同发展，使学生可以了解到会计行业前沿的技术理念和知识内容［6］。

4.3将教学案例融入到实训教学中，锻炼学生的思维能力和实践技能水平

应用型本科院校的人才培养目标是提高学生的实践技能水平，为现代企业培养应用型高级技术人才，将教学案例融入到实训教学中正好符合应用型本科高校的教学需求。通过案例教学，丰富了课堂教学内容，对学生分析问题能力、解决问题能力的提升起到了促进作用，增强了学生的创新意识，激发了学生的学习潜能，提高了学生的学习兴趣和教师的教学效果，对应用型本科高校智能财务人才培养模式的改革起到了促进作用。在社会发展过程中，学校需要顺应企业财务共享模式的转型趋势，要针对创新型人才培养的需求来转变以往的思维定式，积极学习先进的本科高校教学理论，提升教学水平和教学效率。为了提升学生的国际化思维能力，学校需要运用多元化的教育模式，要充分在会计专业课程教学中应用信息技术、大数据、财务共享理念等内容，从而推动课堂教学的创新发展［7］。同时，高校需要加强与企业之间的资源共享和合作，构建完善的、高标准的课程教学程序，也可以借助企业模拟实践仿真课程，加强智能财务各个场景与环节的模拟教学工作，增强学生对业务流程的掌握能力，推动可视化教育工作的合理开展。数智集成时代，企业对智能财务人才的实践技能水平要求较高，应用型本科院校需要重视学生的实践技能培养，学生不仅需要具有扎实的理论基础，还要具有专业实践技能［8］。

5结语

在新经济时代不断发展的背景下，企业财务管理模式积极进行着转型和升级，应用型本科高校也在加强对智能财务人才培养模式的改革。在数智集成时代，应用型本科高校需要根据企业职业岗位能力的要求来树立数字化、智能化的智能财务人才培养目标，对人才培养内容进行优化与创新，通过结合教学案例来开展实训教学，充分做好智能财务人才培养的相关工作，培养现代企业所需要的智能财务高级技术人才，为区域经济发展提供智能财务人才保障机制。

参考文献:

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［3］张庆龙.下一代财务:数字化与智能化［J］．财会月刊，2020，(10):3－7.

［4］杨亚珍.论集团企业财务预算、审计和预警控制制度的完善［J］．现代经济信息，2009，(09):105，107.

［5］国务院国有资产监督管理委员会.关于做好2004年度中央企业财务决算审核工作的通知［J］．国务院国有资产监督管理委员会公告，2005，(04):24－27.

［6］李昌艳.试论现代企业财务预算精细化管理［J］．中外企业家，2020，(19):31.

［7］吴超林.中国企业财务预算应以现金流量为中心［J］．当代经理人，2006，(21):1505－1507.