人工智能課堂范文精選

摘要：大數據、人工智能技術的發展為翻轉課堂知識庫的構建提供了良好的技術環境，也對會計信息化專業課程教學模式的變革產生了較大的影響。本文以重慶理工大學會計信息化國家級精品課程之《會計軟件開發技術》課程為例，結合人工智能的關鍵技術應用，在分析翻轉課堂知識表達的基礎上，構建了基于人工智能的翻轉課堂知識庫生態模型，并對其在課堂教學、自主學習和效果評價等核心環節的應用進行了詳細闡述。以期為翻轉課堂教學模式的推廣應用提供參考與借鑒。

關鍵詞：人工智能；會計軟件開發技術；翻轉課堂；知識庫；會計信息化

一、引言

近年來，隨著云計算、人工智能、大數據和移動計算等新技術的發展與應用，知識管理理念的日趨成熟，新興技術對高等學校教育教學模式的改革與創新帶來了良好的機遇。2012年3月13日，教育部印發的《教育信息化十年發展規劃（2011-2020年）》，旨在推進信息技術與教育教學的深度融合，實現教育思想、理念、方法和手段全方位創新。2016年6月7日，教育部頒布實施的《教育信息化“十三五”規劃》，以期加快推動信息技術與教學教育的融合發展。這些政策的出臺為高校翻轉課堂教學模式的發展提供了明確的實施導向和政策支持，也為重慶理工大學會計信息化國家級精品課程之《會計軟件開發技術》（AccountingSoftwareDevelopmentTechnology，以下簡稱為ASDT）課程實施翻轉課堂教學模式改革與創新帶來了良好的契機。知識庫采用知識表示方式來存儲、組織、管理和使用互相聯系的基礎學習知識、學習過程沉淀的知識和學生自我搭建的知識。基于人工智能技術的翻轉課堂知識庫構建與應用，不但可以調動學生的積極性和主動性，讓課程教學延伸到網絡平臺，還能夠在很大程度上提高課程的教學質量和教學效果。大數據、人工智能、知識庫等技術的發展為翻轉課堂教學模式的有效開展提供了良好的技術支撐，引起了教育界的廣泛關注。周宇等人（2016）提出了一種面向關聯數據的機構知識庫構建方法，該方法能夠覆蓋機構知識庫構建的整個過程，并支持機構知識的資源整合、語義檢索、知識推理和關聯數據。鐘曉流等人（2013）信息化環境中基于翻轉課堂理念的有效教學設計模型，對翻轉課堂產生的背景與緣起、含義與特征、當前的研究進展與實踐案例、相關的技術工具等進行了系統分析。曾明星等人（2014）闡述了翻轉課堂的內涵、應用與研究現狀，分析了軟件開發類課程實施翻轉課堂的可行性，探討了軟件開發類課程翻轉課堂教學模型及其構成要素。劉清堂等人（2016）分析了機器教學、計算機輔助教學、智能導師系統的基本設計理念、關鍵技術以及代表性系統，提出以學習分析為核心的智能技術整合、融合人工智能和人類智能的自適應學習。綜觀上述文獻，現有研究主要從翻轉課堂的可行性和模型等方面去思考翻轉課堂的教學模式改革問題，而利用人工智能、大數據等現代信息技術去改革與創新翻轉課堂教學模式的研究文獻還相對比較匱乏。基于人工智能技術的翻轉課堂知識庫構建與應用，通過全程記錄課上和課下的教學互動過程，可以改善翻轉課堂在教學方式、學生學習方式、評價體系等諸多方面的不足。鑒于此，本文基于大數據、人工智能等技術，探索改進與提升翻轉課堂教學模式改革與創新的新技術與新方法。

二、基于人工智能的春秋戰國翻轉課堂知識的表達

人工智能（ArtificialIntelligence）是研究、開發用于模擬、延伸和擴展人的智能的理論、方法、技術及應用系統的一門新的技術科學，主要包括機器人、語言識別、圖像識別、自然語言處理、智能監控、智能搜索等核心技術。ASDT課程將語音識別、語義識別、圖像識別和智能搜索等人工智能技術融入翻轉課堂教學改革的同時，導入春秋戰國時期的七國爭霸作為教學情景，將班上所有學生平均分成七個小組，分別對應齊、楚、燕、趙、韓、魏、秦等七個國家，每個小組的學生進行角色扮演，實施“春秋爭霸”翻轉課堂教學。在ASDT教學過程中，在講授會計軟件開發技術和會計數據業務處理流程的同時，讓學生充分參與課程教學活動，強化互動學習，培養學生的團隊協作能力、溝通能力、PPT制作與演講能力、知識消化吸收及應用等能力。基于人工智能翻轉課堂知識庫構建的基礎是將ASDT課堂的課堂教學活動和學生自主學習活動過程中形成的知識符號化的一個過程，通過對知識的映射轉化為可供描述的事實和推理事實的數據結構。在構建知識庫的過程中，知識的表達方式是構建知識庫的關鍵。知識表達方式主要包括描述性、直接性、過程性等表達方式。其中，描述性的知識表達方式是客觀和完整地反映相關專業領域的理論知識，具有準確性和邏輯性的特點。直接性的表達方式是以專業理論知識為基礎，以圖片、視頻、音頻和圖形等方式直接表達知識的本質。過程性的知識表達方式是在教學過程中的積累和總結的經驗知識。以下具體闡述在課堂教學活動和學生自主學習活動中知識的表達方式。

摘要根據新時代對人工智能人才的要求，本文探討了人工智能課程的教學改革方法。通過分析目前人工智能課程教學存在的問題，提出了優化課程內容、改變教學模式、加強校企深度合作、構建多元評價機制等方面的改革方法。實踐結果表明，改革后的教學能激發學生的學習興趣，不僅提升了學生的實際動手能力，還有利于提高學生的創新能力和綜合素養。

關鍵詞新工科；人工智能；教學模式；多元評價

1引言

為主動應對新一輪科技革命與產業變革，支撐服務創新驅動發展、“中國制造2025”等一系列國家戰略，2017年以來，教育部積極推進新工科建設，先后形成了“復旦共識”、“天大行動”和“北京指南”[1]。人工智能專業是“新工科”建設的重點專業之一。人工智能課程是人工智能專業及其它相關專業的核心課程。《新一代人工智能發展規劃》明確提出高校要完善人工智能教育體系[2]。《高等學校人工智能創新行動計劃》強調：要加強人工智能領域專業建設，推進“新工科”建設，形成“人工智能+X”復合專業培養新模式[3]。為適應國家發展戰略和新時代對人工智能人才的需求，需要對人工智能課程進行教學改革。本文以新工科建設為導向，探索人工智能課程的改革與實踐。通過分析當前人工智能教學存在的問題，有針對性地對人工智能教學提出一些改革措施，以適應新一輪科技革命和產業變革的人才需求。

2存在問題

人工智能已發展成為一個高度交叉學科，但是傳統的人工智能課程具有概念抽象、理論性強、實踐內容相對不足等特點。傳統人工智能課程教學主要存在以下問題：（1）重理論輕實踐。傳統的人工智能課程教學主要是基于課堂，重點講授其基本知識、理論和算法，僅限于教師課堂講解、演示，學生被動接受。但是對于實踐，學生既沒有充足的時間練習，也不知道如何把所學內容應用到實踐中。（2）教學模式陳舊。由于多種原因，現有的人工智能課程教學仍然采取傳統的集中授課形式。這種教學模式能在有限時間內把教學大綱規定的內容傳授給學生，但學生卻很難真正掌握。而且，這種模式既不能滿足不同層次學生的需求，也不能有效促進學生的個性化發展，更不能體現以學生發展為中心的教育理念。（3）校企合作不足。目前，人工智能人才培養和課程教學，明顯滯后于新技術的發展和社會對人工智能人才的需求。究其原因，是校企缺乏有效合作，產學研缺乏深度融合，從而導致理論與實踐脫節，掌握的知識和技能不能與實際應用接軌[4]。學生不僅要具有扎實的知識和技術，更應該具備良好的團隊合作、實踐和自學能力[5]，才能更好地適應社會需求，成為國家有用人才。（4）評價機制不完善。傳統評價仍側重于教學大綱規定的知識點的考察。人工智能課程一般考察學生對基本概念、理論和經典算法的理解和掌握。總評成績一般由期末考試和平時成績組成，期末考試成績占70%；平時成績占30%，包括作業、考勤、討論等。這種考核很難全面真實地反映學生掌握知識、解決問題的能力和基本素養的高低，無法適應新工科背景下人工智能人才的培養要求。

摘要：人工智能時代的到來，給傳統的教學方式帶來了巨大的變化，也對英語教學造成了一定的沖擊。在人工智能時代，英語教師應當把握機遇，轉變教學理念，積極探索人工智能技術在英語教學中的應用方式，并在教學中合理應用人工智能提高教學質量，從而培養學生的創新思維。文章對人工智能時代背景下的高中英語教學進行探究。

關鍵詞：人工智能；英語教學；創新思維；教學質量

隨著人工智能時代的到來，人工智能已經在多個領域中逐漸取代了傳統的人工作業。人工智能與英語教學的有效結合，不僅可以提高英語教學信息化和科技化水平，而且能使英語教學邁向一個全新的階段。面對人工智能時代的到來，高中英語課堂必將面臨巨大的挑戰。英語教師必須了解什么是人工智能，并在組織形式、活動設計、師生關系和技術融合等方面積極研究人工智能在英語教學中的應用，主動適應人工智能帶來的教學改革，促進人工智能與英語教學的深度融合，使人工智能更好地服務于英語教學，提高英語教學質量與效率。本文從以下幾方面對人工智能時代背景下的高中英語教學進行探究。

一、什么是人工智能

對于人工智能是什么，相信很多人的理解仍然處于基礎階段，普遍認為人工智能便是簡單的語音識別，或者是人臉識別等技術。但人工智能實際上是研究、開發用于模擬、延伸和擴展人的智能的理論、方法、技術及應用系統的一門新的技術科學。本文中所談論的人工智能，本質是互聯網發展產生的大量數據基于互聯網進行的最高運算。因此，與人工智能比記憶力、運算能力都是沒用任何意義的，就如同將車與人比速度一般。人工智能是由人類創造的產物，因此人工智能并不具備人類所有的創造性思維。因此，在人工智能時代，人們應具備良好的創新能力和解決問題的能力，與人工智能合作，創造更美好的未來。

二、人工智能對英語教學的影響

摘要：進入21世紀以來，依托海量數據、大規模計算，人工智能（AI）獲得了飛躍式發展，深度學習模型的提出更是直接驅動AI在圖像識別、語音識別、自然語言處理等方面取得了眾多技術突破。課題組概述了基于5G+AI環境下高職實訓教學智慧課堂的機遇，分析了高職智慧課堂建設的目標、內容等。教改實踐表明：利用高效傳輸技術和人工智能技術，5G和AI技術有效地融入了高職教育實訓課堂的建設，突破了實操教學的各種不便，打破時間和地域的限制，有助于學生實時、快速地掌握各種實操技能，解決了實訓教學中存在的諸多問題。

關鍵詞：5G+AI；實訓教學；智慧課堂

1高職智慧課堂建設的機遇

1）隨著“工匠精神”“大國工匠”理念地位的提升，國家越來越重視職業技術人才的培養。然而不同于傳統的理論知識課堂教學形式，實訓教學（技能操作類教學）的重要組成部分是老師技能動作的言傳身教和學生對操作的不斷練習、糾錯和熟練等。實訓教學由于學生觀摩空間有限，生生間/師生間技能操作與傳授造成了諸多教學不便，教師在示范和演示某一技能操作時，不是所有的同學都能同時很清楚和直觀地學習和掌握，老師難以同時觀察所有學生的練習動作，進行實時指導糾正，不利于學生實時、快速、生動地掌握各種技能知識。2）進入21世紀以來，依托海量數據、大規模計算，人工智能（AI）獲得了飛躍式發展，深度學習模型的提出，更是直接驅動AI在圖像識別、語音識別、自然語言處理等方面取得眾多技術突破。結合“5G”通信技術數據傳輸速率高達10Gbit/s、網絡延遲低于1ms和百萬級超大連接的特點，相對于4G，5G技術具有更強的關鍵性能力：傳輸峰值速率達到20Gbps、用戶體驗數據率達到100Mbps。5G+AI將實現教學場景大量、實時、生動易懂地展現，也給實訓教學（技能操作類教學）方式帶來了更多的可能性。3）在這種時代背景和學校實訓教學面臨的現實問題下，研究如何以音視頻技術和交互式技術應用為核心，以學生技能提升為中心的5G+AI智慧課堂整體解決方案（主要包含示范教學、仿真實操、教學數據分析、教學視頻比賽錄轉播、實訓課程資源庫等功能），以實現高職院校實訓教學智慧化需求尤為重要。

2國內外的基本研究狀況

1）隨著我國信息化發展進程的加快，對于智慧教育的研究受到越來越多學者的重視。有學者指出，智能化技術促發了教育系統的“形變”，而智慧教育則將引發教育系統的“質變”[1]。2018年4月教育部印發《教育信息化2.0行動計劃》，其中指出要實現教育信息化2.0應啟動“智慧教育創新引領行動，完善課程方案和課程標準，充實適應信息時代、智能時代發展需要的人工智能和編程課程內容”。為響應國家有關人工智能科普教育的政策，各地都在建立“人工智能科普教育示范校”，將人工智能課程納入常規教學，推動5G+AI智慧課堂的方案落地。關于5G環境下的智慧課堂研究，李玉強[2]提出了5G背景下智慧校園的建設趨勢主要在多應用場景的智慧教室、云智慧平臺方面。蔡蘇等[3]開發了5G環境下的多模態智慧課堂實踐案例——“彩虹的秘密”，通過多模態資源整合、多模態互動、多模態評估的多模態智慧教學方式，利用5G高帶寬、低時延、大連接的技術特性，接入VR/AR/MR設備、全息投影、智能白板、移動終端、智慧學習筆等多種形態的智聯終端和教育裝備，實現多種軟硬件設備間的無縫互聯、協同工作，為學習者提供沉浸式的實時學習體驗[4]。相關數據顯示，僅2012—2017年，就有195位作者發表1篇關于智慧教育教學的論文；發表2篇關于智慧教育教學的論文的作者有28位。可見在我國有很多學者在研究智慧教學，而關于智慧教育主題的文獻數量在2018年也在持續增長。2）國外智慧教育研究起步較早，信息技術與教育教學深度融合，經驗相對豐富，能夠為解決我國智慧校園建設中存在的突出問題提供有益思路。國外一流大學關于智慧教育的建設進入了一個全新的高度，以實現學校有效的IT治理為目標，例如在智慧教育建設排名第一的麻省理工學院，在建設時明確設立校級首席信息官職位和辦公室，并根據應用服務建立不同的分支部門，形成了決策、管理、服務三位一體的機構職能。斯坦福大學和劍橋大學的信息化組織機構最為健全，其中，斯坦福大學設立了CIO辦公室、戰略服務部、企業技術部等7個部門；劍橋大學除上述7個核心部門外，還設立了負責全校信息化頂層設計的架構部和負責校級核心業務的大項系統部。國外一流大學在建設智慧教育時都不再是建設單一的智慧教室來滿足某一教學功能，基本實現了從IT管理向IT治理的轉變，并將IT治理的核心觀念貫穿到各部門業務職能中，非常重視IT發展和大學整體愿景之間的關聯與互促。同時，深切意識到保護師生個人信息與教學科研成果信息安全的重要性，信息風險和安全管理已成為各高校共同的關注重點，為我國的智慧校園建設提供了很好的借鑒。

人工智能技術分析1

摘要：目的：探討人工智能（AI）在年齡相關性黃斑變性診斷中的影響因素。方法：選擇2018年1月1日—2019年12月31日在我院篩查且已診斷明確的年齡相關性黃斑變性的100張眼底照相，由AI進行解讀。按照位置、對焦、準確、曝光程度、睫毛偽影、中心暗影、周邊暗影等對眼底圖像進行質量評價，分析眼底圖像質量與AI診斷準確性的影響。結果：在現實應用場景中，100例黃斑變性圖像，其中拍攝位置不標準為最常見問題占30％，其次為邊緣漏光，占27％，現實場景中AI診斷陽性率86％，AI診斷正確率與眼底照相周邊是否有暗影具有統計學相關性（P＜0.05）。結論：在現實應用場景中AI診斷正確率受眼底圖像質量影響，改善眼底照相拍攝質量是提高診斷準確率的重要途徑。

關鍵詞：人工智能；黃斑變性；眼底照相；圖像質量

年齡相關性黃斑變性（AMD）是發達國家年齡超過50歲人群不可逆轉視力喪失的主要原因［1］。AMD疾病逐漸進展，從早期和中期，幾乎沒有或僅有微妙的視覺變化，最終患者會發生中心視力損傷，早診斷、早干預是防治AMD的重要手段。多種因素參與AMD的疾病進程。多項國內外研究發現，年齡、性別、種族、遺傳等是AMD發生的重要影響因素［2］。目前，人工智能（ArtificialIntelligence，AI）基于醫療數據的深度學習已經在眼病領域進行了一系列探索。2016年初，GoogleDeepMind與英國國家健康體系（NHS）開發了一款用于輔助醫生快速查看血液測試結果的軟件，以輔助決策并提高效率。同年JAMA刊登了gulshan團隊研究成果，通過深度學習，AI輔助的軟件系統對眼底病檢測準確率96％［3］。2018年我國張康團隊在Cell刊文，開發出診斷眼病和肺炎的AI系統［4］，主要對糖尿病性視網膜病變進行AI輔助診斷。AI已經被應用于老年黃斑變性的檢測中，其原理是能夠通過觀察眼底圖像所呈現的玻璃膜疣及視網膜微血管病變體征等，實現對AMD玻璃膜疣的自動檢測和量化系統，能夠對疾病的客觀記錄描述，幫助識別和分類AMD患者。目前，相關研究集中在玻璃膜疣的診斷準確率和敏感度的提升方面［5］。但AMD是一個長期、慢性進展的過程，病情復雜，現實場景中的眼底照相質量并不均一，往往受限于場地環境、設備以及受培訓人員的技術水平，在真實世界實際應用場景中，獲得完美的照相質量相對困難［6］，從而影響人工智能輔助診斷。筆者擬通過此次研究，探索圖像質量的差異與AI診斷準確率的關系，尋找影響診斷的主要因素，改善醫療技術，進一步提高AI的診療準確性，從而提高醫療服務質量。

1資料與方法

1．1一般資料選擇2018年1月1日—2019年12月31日在我院篩查的100例年齡相關性黃斑變性患者。本研究經本院醫學倫理委員會批準。