人工智能课堂范文第1篇

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部级精品课程之《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。

人工智能课堂范文第2篇

关键词新工科；人工智能；教学模式；多元评价

1引言

为主动应对新一轮科技革命与产业变革，支撑服务创新驱动发展、“中国制造2025”等一系列国家战略，2017年以来，教育部积极推进新工科建设，先后形成了“复旦共识”、“天大行动”和“北京指南”[1]。人工智能专业是“新工科”建设的重点专业之一。人工智能课程是人工智能专业及其它相关专业的核心课程。《新一代人工智能发展规划》明确提出高校要完善人工智能教育体系[2]。《高等学校人工智能创新行动计划》强调：要加强人工智能领域专业建设，推进“新工科”建设，形成“人工智能+X”复合专业培养新模式[3]。为适应国家发展战略和新时代对人工智能人才的需求，需要对人工智能课程进行教学改革。本文以新工科建设为导向，探索人工智能课程的改革与实践。通过分析当前人工智能教学存在的问题，有针对性地对人工智能教学提出一些改革措施，以适应新一轮科技革命和产业变革的人才需求。

2存在问题

人工智能已发展成为一个高度交叉学科，但是传统的人工智能课程具有概念抽象、理论性强、实践内容相对不足等特点。传统人工智能课程教学主要存在以下问题：（1）重理论轻实践。传统的人工智能课程教学主要是基于课堂，重点讲授其基本知识、理论和算法，仅限于教师课堂讲解、演示，学生被动接受。但是对于实践，学生既没有充足的时间练习，也不知道如何把所学内容应用到实践中。（2）教学模式陈旧。由于多种原因，现有的人工智能课程教学仍然采取传统的集中授课形式。这种教学模式能在有限时间内把教学大纲规定的内容传授给学生，但学生却很难真正掌握。而且，这种模式既不能满足不同层次学生的需求，也不能有效促进学生的个性化发展，更不能体现以学生发展为中心的教育理念。（3）校企合作不足。目前，人工智能人才培养和课程教学，明显滞后于新技术的发展和社会对人工智能人才的需求。究其原因，是校企缺乏有效合作，产学研缺乏深度融合，从而导致理论与实践脱节，掌握的知识和技能不能与实际应用接轨[4]。学生不仅要具有扎实的知识和技术，更应该具备良好的团队合作、实践和自学能力[5]，才能更好地适应社会需求，成为国家有用人才。（4）评价机制不完善。传统评价仍侧重于教学大纲规定的知识点的考察。人工智能课程一般考察学生对基本概念、理论和经典算法的理解和掌握。总评成绩一般由期末考试和平时成绩组成，期末考试成绩占70%；平时成绩占30%，包括作业、考勤、讨论等。这种考核很难全面真实地反映学生掌握知识、解决问题的能力和基本素养的高低，无法适应新工科背景下人工智能人才的培养要求。

3教学改革方案

（1）优化课程内容。课程是人才培养的最后一公里，其内容的合理与否对人工智能人才培养至关重要。因此，有必要对人工智能课程内容进行优化。具体内容如图1所示。（2）采用混合式教学模式。该教学模式既能克服线上教学的不足，也能克服线下教学的不足，是当今被广泛认可和接受的一种有效的教学模式。在人工智能课程教学中，按照“金课”标准，充分利用超星学习通平台，采用线上线下混合式教学模式。课前，教师在超星学习通上课程学习目标、要求、重难点等，上传授课计划、教案、微视频、PPT、实验实训项目、题库、拓展知识等课程资源；学生通过线上平台自主学习、完成在线学习、测试、参加讨论、提出问题。课中，根据学生课前自主学习情况，对课堂探究式学习进行教学设计、组织和实施，做好在探究讨论中的引导、鼓励、解惑和总结。在讨论交流中实现知识内化、能力培养和素养提升。课后，一方面，根据学生的学习情况，对授课内容进行总结，将学生的作业、实验、项目开发过程中存在的问题和解决方法上传至学习通平台，引导学生进一步消化吸收，熟悉实验和实训过程。另一方面，根据学生的需求不同，分别给予进一步的指导。如有些学生不限于课本内容，想进一步探讨深度卷积神经网络在实际中的应用，这时可把相关文献和实现代码提供给学生，并指导他们研读文献和代码，进一步培养锻炼学生的探究能力和创新能力。但在人工智能课程实施混合式教学中，也存在一些问题。首先是教学习惯、教学设计还没完全转变。教师已习惯传统的教学模式，在实施线下探讨教学时，不自觉地仍采用传统教学模式对重难点问题进行设计、讲解，仍然是教师讲、学生听。其次是部分学生对教师的依赖性较强，学习、自主学习能力相对较弱，还不能很好地适应混合式教学模式。最后是在实践环节，学生不易理解一些知识的演进过程、算法流程或应用意义。针对以上问题，需要及时研讨在这种混合式教学模式下，线下教学内容的组织、设计和实施，有目的地激发学生的学习兴趣、培养学生的自主学习能力和主动探究意识。在实践环节，要求教师课堂讲授、面对面指导，如参数的设置、算法的流程、项目设计的架构等，甚至程序代码，都要在课堂现场写出来。（3）深化校企合作。通过校企合作，实现人工智能人才培养符合社会需求、人才培养标准符合IT行业职业标准、人才培养过程符合IT行业真实的开发流程。一方面，根据社会需求，及时调整教学大纲，完善教学内容，改进教学方式。另一方面，充分利用合作企业资源，将企业真实项目引进课堂，让学生参与企业真实项目的开发，熟悉开发流程，掌握新技术。人工智能课程在“人工智能课程教学内容的改革与实践”项目（教育部产学研合作项目）的基础上，引入南京云创大数据科技股份有限公司开发的DataSense分布式数据挖掘平台和课程资源。首先，由企业工程师介绍该平台设计架构、内容、目的，演示各个功能模块；其次，教师在课堂上以该平台提供的功能模块为基础，如分类预测中的决策树、神经网络、逻辑回归等算法，实现鸢尾花数据集、ImageNet数据集的分类预测等。最后，要求学生参加“学生课堂行为识别系统”等项目的开发，真实体验数据采集、处理、算法的选择、参数的调节和结果的呈现。并用不同的算法进行比较和工具实现，找出各自的优劣和体会适用条件。（4）建立多元评价机制。结合“新工科”建设对人工智能人才知识、能力和素质的新要求，有必要建立合理的多元育人评价机制，形成过程性评价和结果性评价于一体的评价体系。在教学实施中，组织开展项目式教学，如在“学生课堂行为识别系统”项目中，不仅要考察学生完成项目情况，还要关注其在项目中的角色表现，如算法设计能力、代码调试能力、沟通表达能力、团结协作意识、文献查询能力、对待项目的态度、是否熟悉项目开发的流程、是否养成良好的开发习惯、是否遵守软件项目开发职业规范和职业道德等。为调动学生的积极性，激发他们对人工智能的兴趣，利用课余时间，组织学生开展讲人工智能的故事活动。在该项活动中，学生自由组合，根据个人特点担任不同的角色，使得每个学生都能发挥自身特长来完成相应任务。通过类似活动，可以全面锻炼培养学生的沟通协调能力、收集整理资料能力、撰写能力、表达及创新能力等。

4教改实践的效果

通过2年的教学改革的实践，逐步建立了由期末评价（40%）+项目评价（30%）+平时评价（30%）三部分组成的评价体系。其中，期末评价主要是知识理论评价；项目评价包括团队角色分工、项目展示、技术报告和创新能力等；平时评价包括章节测验、参与讨论情况、师生互动情况及课后思考及探讨情况等。本课程的改革在2019级计算机科学与技术专业进行了实践。结束后，在学习通上使用问卷调查方式从激发学习兴趣、提高自主学习能力和提高动手能力三个方面进行调查，全班共计120人，收回有效问卷116份。调查结果见表1。由表1可知，88.79%的学生认为该课程能激发他们的学习兴趣；82.76%的学生认为可以促进提高自主学习能力；80.17%的学生认为通过参与企业真实项目的训练，切实提升了动手能力。改革后的学生参与学科竞赛人数提高了28%，并在全国大学生数学建模竞赛、蓝桥杯软件人才大赛、河南省大学生程序设计大赛、信息安全对抗大赛等学科竞赛中的成绩也有了明显提升。

参考文献

[1]金鑫,耿娜.应用型高校开设机器人专业的必要性和初步探索.教育教学论坛,2019(4):158-159

[2]刘辰.国务院印发《新一代人工智能发展规划》:构筑我国人工智能发展先发优势.中国科技产业,2017(8):78-79

[3]陈瑞,袁璟,童莹.人工智能背景下信息工程“新工科”专业建设探索.计算机时代,2020(12):94-96

[4]张敏,方泳泽.新工科导向的人工智能教学实践.集美大学学报(教育科学版),2020(3):84-88

人工智能课堂范文第3篇

关键词：人工智能；英语教学；创新思维；教学质量

随着人工智能时代的到来，人工智能已经在多个领域中逐渐取代了传统的人工作业。人工智能与英语教学的有效结合，不仅可以提高英语教学信息化和科技化水平，而且能使英语教学迈向一个全新的阶段。面对人工智能时代的到来，高中英语课堂必将面临巨大的挑战。英语教师必须了解什么是人工智能，并在组织形式、活动设计、师生关系和技术融合等方面积极研究人工智能在英语教学中的应用，主动适应人工智能带来的教学改革，促进人工智能与英语教学的深度融合，使人工智能更好地服务于英语教学，提高英语教学质量与效率。本文从以下几方面对人工智能时代背景下的高中英语教学进行探究。

一、什么是人工智能

对于人工智能是什么，相信很多人的理解仍然处于基础阶段，普遍认为人工智能便是简单的语音识别，或者是人脸识别等技术。但人工智能实际上是研究、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。本文中所谈论的人工智能，本质是互联网发展产生的大量数据基于互联网进行的最高运算。因此，与人工智能比记忆力、运算能力都是没用任何意义的，就如同将车与人比速度一般。人工智能是由人类创造的产物，因此人工智能并不具备人类所有的创造性思维。因此，在人工智能时代，人们应具备良好的创新能力和解决问题的能力，与人工智能合作，创造更美好的未来。

二、人工智能对英语教学的影响

人工智能时代给传统的行业带来了巨大的冲击，相应地也为这些行业带来了新的发展机遇。在当前高中英语教学中，人工智能可以为英语教学的进程提供新的契机，开创出新的教学环境。例如，教师可以在课堂上通过语音测评、语义分析，提高学生的英语学习效率。或者是在英语分级阅读中，可以使用机器或者算法来制定标准，从而使得学生可以完成自适应阅读。另外，人工智能同步翻译也在人们的工作和生活中扮演着越来越重要的角色。因此，教师应当积极探索人工智能技术在英语教学中的使用，充分体现学生英语学习的个性化特征，加强学生思维品质和人文素养的培养，丰富课堂教学活动设计，构建良好互动的师生关系，从而有效地发挥人工智能的教学作用。但是，高中英语教师也应当清晰地知道，人工智能在英语教学中并不能完全代替人，只能起到一定的辅助作用。因为英语是一门语言，而语言的背后都是一种逻辑思维的表达，这种表达承载着该语言的文化背景以及沟通表达。因此，教师应当了解到英语学习的过程不只是让学生学习到英语，而是应当让学生了解到英语这一门语言的文化以及发展过程。

三、人工智能与英语教学的整合策略

人工智能时代背景下，教师的任务已经不再是简单地教授知识了，而是要在教学中促进学生个性化和创造力的发展。具体来说，教师应从以下几方面有效整合人工智能与英语教学，使人工智能在英语教学中发挥更大的作用。

1.转变教学目标

未来，有了人工智能的辅助，教师可以不用再充当知识的传输者了，教学也会变得十分简单。因此，教师在英语教学过程中，不应当只停留在工具性的教学上，而应当使原本的教学方式可以转变为思维性教学，积极培养学生的发散性思维，将对学生的个性化思维以及创造性思维的培养作为主要的教学目标，这样才能很好地激发学生学习英语的兴趣，从而使学生形成正确的世界观、人生观、价值观。

2.提高现代教育技术水平

人工智能时代，将会有越来越多的新型教育技术应用于教学中，因此教师必须提高自己的数字化教育技能，以更好地应对教学手段的不断更新。人工智能背景下，微课、幕课、移动学习等技术的出现打破了传统课堂教学环境，一对一、一对多、多对多的互动方式成为学生学习的常态。因此，英语教师在提升现代教育技术的使用能力的同时，还要学会将新兴教学手段融入到课堂教学中，融入到课堂教学理念和文化中，借助技术创新有效地吸引学生的注意力，使学生可以更好地学习英语知识，了解英语文化，提高语言运用能力。另外，教师还要思考如何在口语、听力、阅读、写作教学中引导学生合理使用人工智能，辅助自主学习等，培养学生创新意识和实践能力，实现英语教学中的全人教育。

3.创新教学方式

传统的教育方式往往比较注重对学生知识的积累，而不是对学生的个性化思维发展培养，这就在一定程度上导致通过记忆或者是模仿培养出来的人才往往并不具备个性化以及创造性的特点，这样的教学模式会随着未来人工智能的不断普及被淘汰。在未来的教学中，学生已经不需要再单纯地进行记忆和计算了，这些内容可以通过人工智能来辅导完成。有了人工智能的辅导，学生将会有更多的时间以及精力来进行深度的学习和思考，在体验式的教学过程中获取知识，从而有效培养创新能力，促进个性化的发展。

4.培养学生的批判性思维

英语教学不仅可以培养学生使用所学语言获取信息的能力，而且能使得学生通过阅读等方式，发展跨文化理解能力，有效促进多元化思维的发展。批判性思维是一种个性化的思维，有着这种思维的人往往比较善于思考和质疑，不会被动地接受他人的暗示。当前，如何有效地培养批判性思维，受到了人们越来越多的重视。随着人工智能时代的到来，学生接受信息的渠道多样，信息量大，教师必须有效地培养学生的批判性思维，使得他们在面对如此大量的信息时，可以进行有效的选择，对这些信息进行有效的评价，并做出决策。

5.提高学生的创造力

在英语教学中，如果学生失去了创造力以及想象力，就会在学习上举步艰难。人的创造力并不是通过积累知识以及智能发展引发的，而是需要在一定的环境以及条件下进行有效的培养和引导才能形成。因此，英语教师在对学生进行创新能力培养的时候，需要注重对学生的独立思考能力进行有效的培养，让学生可以在英语学习过程中逐渐树立正确的价值观。

四、结束语

总之，随着人工智能不断普及到人们的日常生活中，人工智能必将为英语教学过程的优化带来新契机，为智能化、个性化的英语教学环境的创设提供新平台。因此，英语教师要转变角色，做学生学习的指导者、激励者、评价者和促进者，转变教学目标，提高教学资源挖掘与整合能力，提高现代教育技术水平，创新教学方式，精心设计不同层次的教学活动，培养学生的批判性思维，提高学生的创造力，充分利用人工智能提升英语教学的效率以及质量，从而有效培养学生的深层次学习探究能力，使学生成长为社会需要的复合型人才。

参考文献：

[1]徐小刚.“人工智能+教育”引领英语教学迈入教育信息化2.0时代[J].英语教师,2018(11).

[2]梁迎丽,刘陈.人工智能教育应用的现状分析、典型特征与发展趋势[J].中国电化教育,2018(03).

[3]华璐璐,陈琳,孙梦梦.人工智能促进英语学习变革研究[J].现代远距离教育,2017(06).

[4]万成.智能时代背景下现代英语教学的反思[J].佳木斯大学社会科学学报,2017(03).

[5]汪元媛.人工智能+大数据背景下大学英语教学变革浅议[J].海外英语,2018(15).

人工智能课堂范文第4篇

关键词：5G+AI；实训教学；智慧课堂

1高职智慧课堂建设的机遇

1）随着“工匠精神”“大国工匠”理念地位的提升，国家越来越重视职业技术人才的培养。然而不同于传统的理论知识课堂教学形式，实训教学（技能操作类教学）的重要组成部分是老师技能动作的言传身教和学生对操作的不断练习、纠错和熟练等。实训教学由于学生观摩空间有限，生生间/师生间技能操作与传授造成了诸多教学不便，教师在示范和演示某一技能操作时，不是所有的同学都能同时很清楚和直观地学习和掌握，老师难以同时观察所有学生的练习动作，进行实时指导纠正，不利于学生实时、快速、生动地掌握各种技能知识。2）进入21世纪以来，依托海量数据、大规模计算，人工智能（AI）获得了飞跃式发展，深度学习模型的提出，更是直接驱动AI在图像识别、语音识别、自然语言处理等方面取得众多技术突破。结合“5G”通信技术数据传输速率高达10Gbit/s、网络延迟低于1ms和百万级超大连接的特点，相对于4G，5G技术具有更强的关键性能力：传输峰值速率达到20Gbps、用户体验数据率达到100Mbps。5G+AI将实现教学场景大量、实时、生动易懂地展现，也给实训教学（技能操作类教学）方式带来了更多的可能性。3）在这种时代背景和学校实训教学面临的现实问题下，研究如何以音视频技术和交互式技术应用为核心，以学生技能提升为中心的5G+AI智慧课堂整体解决方案（主要包含示范教学、仿真实操、教学数据分析、教学视频比赛录转播、实训课程资源库等功能），以实现高职院校实训教学智慧化需求尤为重要。

2国内外的基本研究状况

1）随着我国信息化发展进程的加快，对于智慧教育的研究受到越来越多学者的重视。有学者指出，智能化技术促发了教育系统的“形变”，而智慧教育则将引发教育系统的“质变”[1]。2018年4月教育部印发《教育信息化2.0行动计划》，其中指出要实现教育信息化2.0应启动“智慧教育创新引领行动，完善课程方案和课程标准，充实适应信息时代、智能时展需要的人工智能和编程课程内容”。为响应国家有关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”，将人工智能课程纳入常规教学，推动5G+AI智慧课堂的方案落地。关于5G环境下的智慧课堂研究，李玉强[2]提出了5G背景下智慧校园的建设趋势主要在多应用场景的智慧教室、云智慧平台方面。蔡苏等[3]开发了5G环境下的多模态智慧课堂实践案例——“彩虹的秘密”，通过多模态资源整合、多模态互动、多模态评估的多模态智慧教学方式，利用5G高带宽、低时延、大连接的技术特性，接入VR/AR/MR设备、全息投影、智能白板、移动终端、智慧学习笔等多种形态的智联终端和教育装备，实现多种软硬件设备间的无缝互联、协同工作，为学习者提供沉浸式的实时学习体验[4]。相关数据显示，仅2012—2017年，就有195位作者发表1篇关于智慧教育教学的论文；发表2篇关于智慧教育教学的论文的作者有28位。可见在我国有很多学者在研究智慧教学，而关于智慧教育主题的文献数量在2018年也在持续增长。2）国外智慧教育研究起步较早，信息技术与教育教学深度融合，经验相对丰富，能够为解决我国智慧校园建设中存在的突出问题提供有益思路。国外一流大学关于智慧教育的建设进入了一个全新的高度，以实现学校有效的IT治理为目标，例如在智慧教育建设排名第一的麻省理工学院，在建设时明确设立校级首席信息官职位和办公室，并根据应用服务建立不同的分支部门，形成了决策、管理、服务三位一体的机构职能。斯坦福大学和剑桥大学的信息化组织机构最为健全，其中，斯坦福大学设立了CIO办公室、战略服务部、企业技术部等7个部门；剑桥大学除上述7个核心部门外，还设立了负责全校信息化顶层设计的架构部和负责校级核心业务的大项系统部。国外一流大学在建设智慧教育时都不再是建设单一的智慧教室来满足某一教学功能，基本实现了从IT管理向IT治理的转变，并将IT治理的核心观念贯穿到各部门业务职能中，非常重视IT发展和大学整体愿景之间的关联与互促。同时，深切意识到保护师生个人信息与教学科研成果信息安全的重要性，信息风险和安全管理已成为各高校共同的关注重点，为我国的智慧校园建设提供了很好的借鉴。

3高职智慧课堂建设的目标

北京市高等教育学会在《中国现代教育装备》期刊发表的《高等学校智慧教室建设技术要求》中明确：高等学校智慧教室建设应遵循教育部《高等学校数字校园建设规范（试行）》的总体要求，以“统筹、集约、绿色、发展、开放、共享、安全”为原则，根据实际情况按需建设[5]。新一代智慧教室将集多媒体教学、可视化教学质量管理、智慧课堂、网络教学资源、多媒体设备网络化管理于一体[6]。5G+AI环境下高职实训教学智慧课堂主要目标是以5G+AI技术为基础，聚焦人脸识别、行为分析、智能语音、视频结构化、大数据技术与教学的深度融合，开发简易平台，打通人脸点名、考勤、教学录转播、行为分析、语音识别等应用壁垒，实现人脸点名考勤管理、课堂行为分析、示范教学、仿真实操、教学数据分析、教学视频录转播、实训课程资源库、实训回放分析[7]、场外实时指导等功能，满足教师、学生等角色在技能传授中的需求，探索建立以实训教学为核心的5G+AI实训教学智慧课堂整体解决方案，逐步整合“教”“学”“管”“评”的综合功能[8]。通过智慧课堂的开发和升级，高职的实训教学能达到以创新能力为导向，并融合相应的社会真实案例作为载体，提升学生的技能创新能力和实践操作能力[9]，并适当将智慧课堂作为支撑延伸至整个教学过程。

4高职智慧课堂建设的可行性分析

1）基于5G+AI环境的高职智慧课堂建设研究是符合当下职业教育培养大国工匠精神的，它适应我国职业教育的发展和要求，是深化教育教学改革，创新教育方法，探索多种方式形成各类拔尖技能人才的时代要求。2）本研究具有很强的操作性和实践性，又具有很强的创新性，既应用了当前最先进的5G技术，也结合了不断融入教学的AI技术，符合湖南国防工业职业技术学院在职业教育的理念，而且该校在2017年就开始应用先进信息化技术教学，建设了基于AI技术的汽车虚拟仿真实训室。3）本研究以先进5G技术为基础，聚焦人脸识别、行为分析、智能语音、视频结构化、大数据技术与教学的深度融合，建立以课堂为核心的5G智慧教室整体解决方案，是5G技术和AI技术融合应用到教学中很好的案例。4）在2020年初由于受新冠疫情的影响，各高校加速推动学院的信息化教学模式的改革，特别是线上教学的教、考、评一体的模式在不断升级更新。

5高职智慧课堂建设的内容研究

在高职院校专业实训教学中，需要根据专业技能讲授需求不同，探索如何在实训教学中技能训练前、训练中和训练后的全教学生命周期中，在各个环节适当选择部署移动式、桌装式、固定安装式等多种前端设备，覆盖近景拍摄、全景拍摄、音视频录制等能力。调用相应的操作行为数据包，通过AI算法实现操作动作流程的合规监测与评价。合理利用以上通信技术和人工智能技术，总体的研究内容主要体现在以下几个方面：首先，在实训教学前能采用结合教学平台的方法布置任务，明确重难点，适当地提供某些重难点的解决视频，有效地引导学生自我学习。其次，实训课堂教学全过程智慧化是本课题研究的主体，实训教学设计为三大模块，即技能训练实操学习模块、校内观摩学习模块、校外观摩和专家实时指导模块。具体情况为：1）在实训室内技能操作讲授模块，通过在实训室部署可实现移动式、桌装式、固定安装式等多种部署方案，满足技能实训过程中对操作的近景细节拍摄、全景拍摄、专业仪器图像录入、声音采集、音视频播放[10]、数据存储、解码投屏等功能的需求，最好能辅以行为判别，对危险动作加以警示。2）在校内观摩学习模块，在系统内部部署直播推流设备，用户可以通过互联网，通过安卓手机扫码、IP链接打开等方式实时预览实训教学的直播视频，并辅以交互式手段，满足学生即使不在场也能正常进行技能学习的需求[11]。3）在校外观摩和专家实时指导模块，通过网络连通，部署录播终端、全景摄像机、音箱系统、显示系统、拾音系统等，可以实现与实验实训室之间的音视频互动，完成“点对点”“点对面”等多种视频传递方式的业务要求，满足校外专家实时连线指导的需求。4）在实训课堂教学后，应有效地提供课堂中的数字教学资源给学生、老师和教学督导等，分别方便学生回顾、复习，老师掌握学生学习技能情况，督导对教学全程进行指导、评价等。为适应智慧实训室的智能化建设需要，设计和规划期就应该合理采用物联网技术、通信技术、人工智能技术，可对智慧教室各类信息化设备高度整合，具有高扩展性，可以实现智能化控制、智能化数据快速推送、智能化管理。智慧实训室的智慧管理系统具有以下重要功能：智能控制、IC卡（或人脸识别）管理、智能显示和智能识别等。

6高职智慧课堂建设创新性分析

人工智能课堂范文第5篇

【关键词】人工智能；内分泌学；个性化教学；机器学习；教学改革；教学评价；教育

人工智能（artificialintelligence，AI）概念最早是在1956年的Dartmouth学会上提出的，随着计算机核心算法的突破、计算能力的迅速提高以及海量互联网数据的支撑，目前已被广泛地应用于各个领域[1]。AI当前最广为接受的定义是Boden阐述的“使计算机做需要人类智能才能做的事情的能力”。智能通常被定义为一组做出决定和解决问题的能力，如理解、学习和推理。AI通过一系列工具来模拟人类智能的这些方面。AI方法和技术在过去几十年里已普遍应用于医药和卫生领域[2]。在医学文献中，术语“人工智能（AI）”“ML”和“深度学习”经常被同时使用，有时也会互换使用[3]。在医学领域，AI/机器学习（machinelearning，ML）技术可以在三个方面产生重大影响：医生方面，提高诊断准确性和协助治疗及外科干预；卫生系统方面，改进工作流程和减少错误；患者方面，量身定制诊断和治疗方案，基于独特的表型和基因特征患者的精准治疗[4]。人工智能驱动的精准医疗为临床医生提供了一个机会，为每个人量身定制早期干预措施[5]。人工智能（AI）正在改变我们的现代生活，在医学上，AI有两个主要分支:虚拟和物理。物理分支包括机器人，可以帮助手术和康复。虚拟分支包括信息学，有望帮助医生进行临床诊断和治疗决策[6]。AI技术背景下，教师的角色已经有了很大的转变，不仅是定义者、阐释者、答疑者，也是提问者、引导者、辅助者[7]，为了提高教学效果，教学模式和方法也要随之改变。无论是传统教学模式还是AI教学模式，教师都是课程的主导者。教师的教学方法和技巧、态度和能力都会显著影响教学效果[8]。同时AI还可以对教学效果进行评价。

1人工智能发展对医学教育的影响

人工智能时代，医学教学仍然存在着通识教学欠缺、课堂互动不足和课程建设滞后等矛盾[9]。随着医学领域知识的复杂性和数量的不断增长，医生几乎不可能在头脑中组织和保留全部知识性数据。教科书上的内容虽然都是典型病例，但有时会与临床实践不符。医学基础教育与临床实践脱节，会导致学生在课堂上学到的知识难以应用，因此有必要对现有的教学模式和方法进行改革[10]。因此，医学界应及时调整教学策略，加强以下几个方面的学习，以重新定义AI/ML时代医生的角色：（1）医学院校课程将重点从信息获取转移到知识管理和沟通技能；（2）培训医生管理和协调AI/ML应用；（3）培训医生解释AI/ML输出数据，并在临床决策中有效地利用这些结果；（4）加强培养医生之间的同理心和同情心。最终，医生和AI技术需要发展一种相互支持的关系，而不是一种竞争关系[11]。医生可以提供适当的反馈来改进AI/ML技术和工具，这些工具反过来也可以帮助医生解决不确定的临床场景。而AI/ML在内分泌领域的使用，将使内分泌疾病的诊断具有更高的准确性，可能避免不必要的检查，减少医疗支出，促进海量患者数据更好的数字存储，无论是个人病情还是流行病学研究的汇总数据，这些益处可能有一天会改变临床内分泌实践。今天，像人工胰腺这样的人工智能技术已经成为现实，同时也需要学术界和信息技术行业大力推动AI/ML技术在内分泌学的进一步发展。内分泌医生很适合在AI/ML的发展中发挥重要作用。将这些技术和方法应用到内分泌学生的教学中，让他们在使用这些技术进行诊断或研究时增加一种有力的武器[4]。

2内分泌学教学的特点

内分泌学是内科学的重要组成部分，内容涵盖人体各个系统、器官，内容庞杂，自成体系，是医学生临床学习的重点和难点学科之一。传统的授课方式分为理论课和临床实践课。理论课主要采用课堂教学形式，临床实践课需要到见习或实习阶段以分组模式进行。理论课以老师课堂上讲授为主，教学内容知识点多，课堂灵活度差，学生对课程内容印象不深。临床实践课是对理论知识进行实践，在临床通过对典型病例的诊治进一步学习相关疾病知识，前期理论知识掌握度差又会影响实践课的教学质量。由于临床实践课教学时间的限制，学生在临床实习期间接触的内分泌疾病种类有限，很大程度上降低了学生对内分泌疾病认识的广度和深度。多年来的教学实践发现上述教学模式取得的教学效果并不令人满意。近年来随着学生数量的增多，患者对自身隐私保护的需求及部分患者配合度差等因素的影响，出现了教学资源相对不足，尤其是在临床实践时，典型病例资源不足，上述教学模式的问题逐渐凸显。另外，传统的医学生教育模式单一，普遍存在教材更新滞后，交叉学科教学内容不足，未能充分发挥学生的主观能动性，难以制定个性化学习方案，实现高层次、高素质专业技术人才培养的目标。以AI为核心的新兴技术不仅有助于平衡教育资源，提高教学效率，改进学习体验，而且正在逐步实现个性化学习，因材施教的可行性有了显著提高[12]。

3人工智能在内分泌临床教学实践的优势

人工智能可以便捷的从患者的电子病历中提取重要信息。首先，这将节省时间和提高效率，而且进行充分的测试后，它也将直接指导患者管理，从而指导医学生对典型病例的学习。尽管医疗保健科学技术迅速发展，但糖尿病仍是一种无法治愈的终身疾病。根据糖尿病相关应用的目标，人工智能方法可以分为三类：探索和发现信息，学习使用信息，从信息中提取结论。搜索和设计从数据库中寻找潜在信息的算法通常被称为“数据库中的知识发现”（knowledgediscoveryindatabases，KDD）。KDD的主要目标是识别有用的和可理解的信息，它要求对感兴趣的研究领域有广泛和深入的了解。在这类研究中使用的最具代表性的技术是K-means，K-nearestneighbors（KNN）算法和分层聚类。对于知识类学习，其思想是让机器在没有人工干预或辅助的情况下自动学习，从而能够对复杂系统的未来状态做出预测，以便更好地做出决策。这一过程包括所有涉及归纳成分的方法，它们具有各自的优势，可自适应地用于不同的情况。糖尿病教育旨在提高患者的自我管理技能，是帮助患者提高代谢控制和生活质量的重要途径。人工智能技术在将现有遗传数据和临床信息转化为宝贵知识方面取得了重大进展。将人工智能技术应用于疾病教育将是非常有益的，因为人工智能技术可以根据不同个体的独特特征，促进个性化、全程的教育干预。人工智能技术在糖尿病教育各个方面的均可应用，通过收集到的信息和证据，为糖尿病管理的前瞻性、数据驱动的决策支持平台的开发提供见解和指导，重点是个性化的患者管理和终身教育干预[13]。以2型糖尿病患者诊治为例，目前，临床医生要花费大量的时间阅读门诊病历，检查血液测试结果，并从许多不相关的系统中寻找临床指南，制定出合适的治疗方案。相比之下，AI可以根据患者的临床记录自动识别出最重要的风险因素和已经采取的治疗措施，还可以自动将诊治过程中与患者的对话转换为总结性医嘱，供临床医生使用或修改。这两种应用程序都可以节省大量时间，并且可以快速实现，帮助临床医生，而不是取代医生[14]，更好的指导医学生的临床实践。AI伴随着大数据分析的机器学习的最新进展做出了巨大贡献，特别是在临床成像、药代动力学、遗传学和肿瘤学领域。而且到目前为止，关于生活方式相关疾病（如T2DM）的预后预测模型和/或并发症进展的AI研究也取得了一定的进展，有望支持医学的临床判断。作者构建了一个基于64059名糖尿病患者的电子病历（EMR）库，采用人工智能技术，利用大数据机器学习处理自然语言和纵向数据，建立糖尿病肾病（diabetickidneydisease，DKD）预测模型。人工智能利用卷积自动编码器，从过去6个月提取原始特征作为参考期，并选择24个因素来寻找与6个月DKD恶化相关的时间序列模式。人工智能利用logistic回归分析构建了包含3073个特征的预测模型，预测DKD加重的准确率为71%。此外，10年以上，DKD加重组的血液透析发生率显著高于未加重组。因此新的人工智能预测模型可以检测DKD的进展，有助于更有效、准确的干预降低血液透析的发生[6]。另外，自动深度学习（DL）算法在糖尿病视网膜病变筛选中也呈现了潜在价值；但其在具有较大异质性的人群中临床应用的可行性还有待进一步研究[15]。AI/ML方法还可以准确地呈现、模拟、解释医学图像，并提供计算机辅助诊断。ML算法在早期发现肢端肥大症面部变化方面比医生的评价具有更高的敏感性、特异性以及阳性和阴性预测值，从而实现临床早期诊断[4]。通过AI，大数据技术能够对医疗数据、医学文献和临床指南进行采集与分析，建立人工智能辅助医学教学数据库，模拟患者就医场景，使学习者能反复实践，有助于培养临床思维。虚拟病历为学生提供零风险、可试错的临床学习渠道，真实病历能使学生更快适应疾病谱和治疗方法变化，缓解罕见病临床患者资源不足的困境，通过模拟患者就诊流程能有效的将理论知识转化为临床知识，充分发挥新兴技术的优势[16]。AI不仅对医疗资源充足的医学院校医学生教学有重要的意义，对于毕业后内分泌专科医师继续教育也是有效的补充。通过AI提供的学习资源，了解和认识临床上不常见的疑难病、罕见病，可以使更多学习者享有优质的教育资源。通过远程教育平台，有利于开展更广泛的交流与合作，了解国内外最新的医学进展，寻找到更丰富的信息资源[17]，也有利于促进国内内分泌学人才培养和学科发展。

4人工智能方法在内分泌教学中的应用