人工智能课堂范文精选

摘要：大数据、人工智能技术的发展为翻转课堂知识库的构建提供了良好的技术环境，也对会计信息化专业课程教学模式的变革产生了较大的影响。本文以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》课程为例，结合人工智能的关键技术应用，在分析翻转课堂知识表达的基础上，构建了基于人工智能的翻转课堂知识库生态模型，并对其在课堂教学、自主学习和效果评价等核心环节的应用进行了详细阐述。以期为翻转课堂教学模式的推广应用提供参考与借鉴。

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。

摘要根据新时代对人工智能人才的要求，本文探讨了人工智能课程的教学改革方法。通过分析目前人工智能课程教学存在的问题，提出了优化课程内容、改变教学模式、加强校企深度合作、构建多元评价机制等方面的改革方法。实践结果表明，改革后的教学能激发学生的学习兴趣，不仅提升了学生的实际动手能力，还有利于提高学生的创新能力和综合素养。

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。

摘要：人工智能时代的到来，给传统的教学方式带来了巨大的变化，也对英语教学造成了一定的冲击。在人工智能时代，英语教师应当把握机遇，转变教学理念，积极探索人工智能技术在英语教学中的应用方式，并在教学中合理应用人工智能提高教学质量，从而培养学生的创新思维。文章对人工智能时代背景下的高中英语教学进行探究。

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

摘要：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了众多技术突破。课题组概述了基于5G+AI环境下高职实训教学智慧课堂的机遇，分析了高职智慧课堂建设的目标、内容等。教改实践表明：利用高效传输技术和人工智能技术，5G和AI技术有效地融入了高职教育实训课堂的建设，突破了实操教学的各种不便，打破时间和地域的限制，有助于学生实时、快速地掌握各种实操技能，解决了实训教学中存在的诸多问题。

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、智能时代发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。

人工智能技术分析1

摘要：目的：探讨人工智能（AI）在年龄相关性黄斑变性诊断中的影响因素。方法：选择2018年1月1日—2019年12月31日在我院筛查且已诊断明确的年龄相关性黄斑变性的100张眼底照相，由AI进行解读。按照位置、对焦、准确、曝光程度、睫毛伪影、中心暗影、周边暗影等对眼底图像进行质量评价，分析眼底图像质量与AI诊断准确性的影响。结果：在现实应用场景中，100例黄斑变性图像，其中拍摄位置不标准为最常见问题占30％，其次为边缘漏光，占27％，现实场景中AI诊断阳性率86％，AI诊断正确率与眼底照相周边是否有暗影具有统计学相关性（P＜0.05）。结论：在现实应用场景中AI诊断正确率受眼底图像质量影响，改善眼底照相拍摄质量是提高诊断准确率的重要途径。

关键词：人工智能；黄斑变性；眼底照相；图像质量

年龄相关性黄斑变性（AMD）是发达国家年龄超过50岁人群不可逆转视力丧失的主要原因［1］。AMD疾病逐渐进展，从早期和中期，几乎没有或仅有微妙的视觉变化，最终患者会发生中心视力损伤，早诊断、早干预是防治AMD的重要手段。多种因素参与AMD的疾病进程。多项国内外研究发现，年龄、性别、种族、遗传等是AMD发生的重要影响因素［2］。目前，人工智能（ArtificialIntelligence，AI）基于医疗数据的深度学习已经在眼病领域进行了一系列探索。2016年初，GoogleDeepMind与英国国家健康体系（NHS）开发了一款用于辅助医生快速查看血液测试结果的软件，以辅助决策并提高效率。同年JAMA刊登了gulshan团队研究成果，通过深度学习，AI辅助的软件系统对眼底病检测准确率96％［3］。2018年我国张康团队在Cell刊文，开发出诊断眼病和肺炎的AI系统［4］，主要对糖尿病性视网膜病变进行AI辅助诊断。AI已经被应用于老年黄斑变性的检测中，其原理是能够通过观察眼底图像所呈现的玻璃膜疣及视网膜微血管病变体征等，实现对AMD玻璃膜疣的自动检测和量化系统，能够对疾病的客观记录描述，帮助识别和分类AMD患者。目前，相关研究集中在玻璃膜疣的诊断准确率和敏感度的提升方面［5］。但AMD是一个长期、慢性进展的过程，病情复杂，现实场景中的眼底照相质量并不均一，往往受限于场地环境、设备以及受培训人员的技术水平，在真实世界实际应用场景中，获得完美的照相质量相对困难［6］，从而影响人工智能辅助诊断。笔者拟通过此次研究，探索图像质量的差异与AI诊断准确率的关系，寻找影响诊断的主要因素，改善医疗技术，进一步提高AI的诊疗准确性，从而提高医疗服务质量。

1资料与方法

1．1一般资料选择2018年1月1日—2019年12月31日在我院筛查的100例年龄相关性黄斑变性患者。本研究经本院医学伦理委员会批准。