時間：2023-08-25 17:09:30
開篇：寫作不僅是一種記錄，更是一種創造，它讓我們能夠捕捉那些稍縱即逝的靈感，將它們永久地定格在紙上。下面是小編精心整理的12篇對人工智能教育的建議，希望這些內容能成為您創作過程中的良師益友，陪伴您不斷探索和進步。
(訊)2016年3月，AlphaGo計算機程序輕取圍棋九段棋手李世石，立刻引發全世界的討論。這一里程碑事件向世界證明，機器可以像人類一樣思考，甚至比人類做得更好。樂觀人士相信人工智能技術的突破將極大推動生產力的提高。但同時也激發了對人工智能或將取代人類工作的焦慮情緒，甚至有人擔心人類最終會創造出連自己都無法控制的智能機器。在紛繁的觀點背后，有一點毋庸置疑:人工智能有著改變全球社會的巨大潛力。
隨著人口紅利的快速消失，中國急需尋找新的增長引擎。基于人工智能的自動化可以提升生產力，幫助中國實現其經濟發展目標。
在這一背景下，理解人工智能的發展及其對中國的影響尤為重要。本文將涵蓋以下內容:
第一部分簡要介紹人工智能的發展歷程、現有技術水平及未來展望。
第二部分分析中國在人工智能領域的實力并論述相關挑戰，以及人工智能在經濟、社會和地緣政治方面的影響。
第三部分對中國在產業、經濟、教育、社會及國際政策方面就人工智能發展提出五大戰略建議。（來源：麥肯錫管理咨詢 編選：）
關鍵詞:人工智能;創新性教學;精品課程;課程建設;教學改革
人工智能課程是計算機類專業的核心課程之一,也是智能科學與技術、自動化和電子信息等專業的重要課程,其知識點具有不可替代的重要作用。該課程內容廣泛,具有很強的綜合性、應用性、創新性和挑戰性[1],其開設能夠更好地培養學生的創新思維和技術創新能力,為學生提供了一種新的思維方法和問題求解手段。同時,本課程能夠培養學生對計算機前沿技術的前瞻性,提高他們的科技素質和學術水平。通過課程的學習,學生對人工智能的定義和發展、基本原理和應用有一定的了解和掌握,啟發了對人工智能的學習興趣,培養創新能力。
中南大學人工智能課程開設于20世紀80年代中期。1983年,蔡自興作為訪問學者赴美國普度大學研修人工智能,并與美國國家工程科學院院士傅京孫(K. S. Fu)教授及清華大學徐光v教授合作研究人工智能。在傅京孫院士教授的指導下,蔡自興和徐光v教授執筆編著《人工智能及其應用》一書,并于1987年5月在清華大學出版社問世,成為國內率先出版的具有自主知識產權的人工智能教材。本教材不僅為我校人工智能課程提供了一部好教材,而且促進了國內高校普遍開設人工智能課程。此后,又陸續編著出版了《人工智能及其應用》第二版、第三版“本科生用書”和“研究生用書”、第四版等,修讀該課程的學生也與日俱增。該書第二版還獲得國家教育部科技進步一等獎。經過近20年建設,該我校人工智能課程于2003年評為國家精品課程,并在2008年評為國家雙語教學示范課程。這是至今國內唯一同時獲得國家級精品課程和雙語教學示范課程的人工智能課程。同時,我們還開發了人工智能網絡課程,具有網絡化、智能化和個性化等特色,被國家教育部評為優秀網絡課程,供兄弟院校人工智能教學參考使用,受到普遍歡迎[2]。
作為國內第一門人工智能精品課程,我們按照教育部精品課程標準建設《人工智能》課程,尤其是在教學內容、創新性教學方法和教學模式上進行不斷進行改革與探索,取得了很好的效果。本文即為我校人工智能精品課程建設與改革經驗的初步總結。
1教學內容優化
1.1課堂教學內容優化
教學內容的確定是課程的首要任務。如何選好教學內容,使學生既能了解本領域的概貌,又能適合學生的基礎,便于他們在有限的時間完成學習任務,是一件難事。教學內容除了包含基礎理論外,還應該反映人工智能領域的新發展和新動態,跟上學科發展的步伐。本課程最初設定的教學內容分基礎部分和擴展應用部分。基礎部分主要包括人工智能的定義和發展、知識的表示以及推理,而擴展應用部分主要包括專家系統、機器學習、機器規劃、機器視覺等。
近年來人工智能科學的快速發展,涌現出了大批新的方法和算法,研究熱點問題也從符號計算發展到智能計算和Agent等。
學內容,既能使學生了解本領域的概貌,又能適合學生的基礎,便于他們在有限的時間完成學習任務,是一件難事。教學內容除了包含基礎理論外,還應該反映人工智能領域的新發展和新動態,跟上學科發展的步伐。本人工智能課程最初設定的教學內容分基礎部分和擴展應用部分。基礎部分主要包括人工智能的定義和發展、知識的表示以及推理,而擴展應用部分主要包括專家系統、機器學習、機器規劃、機器視覺等。
近年來人工智能科學的快速發展,涌現出了大批新的方法和算法,研究熱點問題也從符號計算發展到智能計算和Agent等。
隨著科學技術的不斷進步,在科學研究和工程實踐中遇到的問題變得越來越復雜,傳統的計算方法無法在一定時間內獲得精確的解。為了在求解時間和求解精度上取得平衡,很多具有啟發式特征的智能計算算法應運而生。這些算法通過模擬大自然和人類的智慧來實現對問題的優化求解。計算智能作為人工智能的一個新的分支是目前的研究熱點,它主要涉及神經計算、模糊計算、進化計算和人工生命等領域,在如模式識別、圖像處理、自動控制、通信網絡等很多領域都得到了成功應用。另一個近10年來人工智能的研究熱點是Agent和多Agent系統,其理論最早來自分布式人工智能,并隨著并行計算和分布式處理等技術的發展而逐漸成為熱點。
以上兩個內容都是人工智能的重要分支。因此,我們在《人工智能及其應用》第三第3版[3]和第四第4版教材[4]中已經順應形勢加入了這方面的內容,并將教學內容也進行了相應的擴展,加入了計算智能、分布式人工智能與Agent。由于不確定性推理和基于概率的推理方法應用也越來越廣泛,我們也將此類非經典推理方法單獨作為一章來進行教學。另外,還增加了一些新的內容,如本體論和非經典推理、粒群優化和蟻群計算、決策樹學習和增強學習、詞法分析和語料庫語言學,以及路徑規劃和基于Web的專家系統等。圖1給出本課程的教學內容大綱。
人工智能的教學內容涉及面廣且內容較多,要在有限課時內完成教學計劃并讓學生掌握,具有一定難度。因此需要根據教學對象的需求有所取舍。中南大度。因此需要根據教學對象的需求有所取舍。中南大學在智能科學與技術、計算機、自動化三3個專業中均開設了人工智能課程,根據相關專業課程教學對象,對學時和教學內容進行適當調整。對于智能科學與技術專業,人工智能課程為必修課,共48個學時含實驗8個學時。表1表示為相關專業的人工智能課程教學內容分配情況。對于計算機和自動化專業,人工智能課程為選修課,共32個學時含實驗8個學時。許多兄弟院校的計算機專業都把人工智能定為必修課,課程學時也在50學時左右。因此,我們一再強烈建議我校的計算機專業把人工智能列為必修課,并適當增加學時。由于智能科學與技術專業開設有專家系統和智能計算選修課程,因此在人工智能教學內容中只將這兩部分做簡要闡述,而將重點放在知識表示和推理以及擴展應用上。對于計算機專業學生來說,除基本的知識表示和推理外,計算智能和Agent技術也是他們在軟件開發和通訊技術理論學習中需掌握的重要概念。同時,計算智能、專家系統對自動控制和電氣工程也十分重要,對自動化專業則應掌握該方面的內容。
1.2實驗實踐教學創新
國內人工智能課程在開設之初大多沒有安排實驗內容,僅為理論基礎和概念講授。由于理論比較抽象,很難理解,學習效果不理想,學生們對于其應用實現也十分困惑。此后,各高校也逐步在該課程中分配了實驗學時,大多數采用prolog語言和專家系統作為實驗語言和對象[5]。為了改進該課程的教學,我們也從沒有實驗到將實驗學時從零調整為設置4個學時的實驗課時,然后到現在的8個學時的實驗課時。隨著課堂教學內容的改革,實驗內容也進行了優化和更新。
人工智能課程實驗的目的是幫助學生掌握基本理論,發揮主動性,研究探討人工智能算法和系統的運行和實現過程,提出思路并驗證自己探索的思路,從而更好的地掌握知識,培養研究能力和創新能力。因此,在實驗教學內容的設計上,實驗項目應具備研究性和綜合性。實驗項目目標明確,要求學生帶著問題和任務進行實驗,但實驗過程又要有一定的靈活性,學生可以根據自己的思考進行適當的調整。再者,充分采用虛擬實驗方式進行實驗,大大提高了學生的興趣,提供了分析和探討智能算法的很好平臺。同時,學生的實驗數據和實驗結果分析既有格式要求,又給學生報告自己的研究的過程和結果留有空間,并在評分時加以充分考慮。這些做法能夠鼓勵學生,特別是鼓勵優秀學生進行獨立性研究,滿足他們學習的需求。
1) 人工智能課程的實驗環節不足和課時分配問題。
中南大學的人工智能課程的實驗環節經歷了從精品課程建設前沒有到開設,一直到其內容和形式上的不斷改進過程。但目前實驗還主要處于演示性和編程的實驗階段,而非設計和訓練階段。此外,由于人工智能課程涵蓋范圍廣、內容多,而課程所設置的學時有限。,如何分配好課堂教學與實驗課時也是一個需要在今后課程建設中不斷探索的問題。
對于某些專業的人工智能課程,可以考慮單獨開設人工智能實驗課程或人工智能程序設計與實驗課程。
2) 人工智能技術發展迅速情況下如何保持該精品課程持續發展的問題。
人工智能作為一門高度融合的交叉科學,其發展速度迅速,不斷有新理論、新問題涌現出來。我們的
人工智能教學既要注重基礎理論知識,又要緊跟學科發展的步伐,勢必要求對課程內容進行不斷更新,這對我們的教學資源和教師素質都提出了更高的要求。
4結語
本文介紹了中南大學的精品課程――人工智能課程教學內容和創新性教學方法的一些探索,已在課堂教學內容的優化、實驗環節的改進、教學方法的創新的實施上取得了很好的效果,充分激勵了學生的學習積極性和主動性,多方位培養學生發現問題、分析問題和解決問題的能力。我們的想法和做法可供兄弟院校同行參考。不過,仍然存在一些不足之處。隨著智能科學與技術的發展和更為廣泛的應用,人工智能課程的重要地位必將更加突顯,我們也需要繼續努力,與時俱進,不斷完善人工智能精品課程的建設。
注:本文受教育部質量工程國家級精品課程人工智能(2003)、全國雙語教學示范課程人工智能(2007)項目支持。
參考文獻:
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[6] 劉麗玨,陳白帆,王勇,等. 精益求精建設人工智能精品課程[J]. 計算機教育,2009,(17):69-71.
Exploration of Innovative Teaching Mode of Artificial Intelligence Elabrate Course
――Construction and Reformation in Elaborate Course of Artificial Intelligence
CHEN Bai-fan, CAI Zi-xing, LIU Li-jue
(Institute of Information Science and Engineering, Centnal South University, Changsha 410083, China)
在教育信息化飛速發展的時代，經常會聽到某高校建成了“智慧教學環境”或“智慧校園”，甚至有些高校進行了簡單的信息化教學設施的改造，也冠名為“智慧教育環境”建設。是技術發展太快，還是概念炒作呢？或者是人們對“智慧教學環境”的內涵理解有偏差呢？帶著這些問題，筆者對智慧教育的概念進行了深入研究，并對現階段已經建成的智慧教學環境進行了實地調研。希望通過開展此項研究找到當前智慧教學環境建設中存在的問題與漏洞，為今后智慧教學環境的建設提供建議。
一、智慧教學環境的內涵
今天我們所說的智慧教育源于IBM提出的“智慧地球”，智慧地球的核心是以一種更智慧的方法通過利用新一代信息技術來改變政府、公司和人們交互的方式，以便提高交互的明確性、效率、靈活性和響應速度。智慧地球具有三個明顯的特征：①對環境透徹的感知力，通過利用物聯網等實現隨時隨地感知、測量、捕獲和傳遞信息；②更全面的互聯互通，在有線和無線網絡支持下，利用先進的系統協同工作實現全面互通；③深入的智能化，利用人工智能技術獲取智能化的洞察并付諸實踐，進而創造新的價值。[1]
《2015中國智慧學習環境白皮書中》指出，智慧學習作為一類學習系統，是通過物聯網技術、大數據系統和人工智能技術等現代高科技來全面感知學習情境、識別學習者特征，提供合適的學習資源與便利的互動工具，自動記錄學習過程和測評學習結果，有效支持人們的終身學習、職業發展和自我價值的實現。從而可以實現人們能夠在任意時間（Any time）、任意地點（Any where），以任意方式（Any way）和任意步調（Any pace）（簡稱4A）進行學習，這類學習環境能夠支持學習者輕松地（Easy Learning）、投入地（Engaged Learning））和有效地（Effetive Learning））（簡稱3E）學習。[2]
我國學者祝智庭教授認為：智慧教育的真諦就是通過構建技術融合的學習環境，讓教師能夠施展高效的教學方法，讓學習者能夠獲得適宜的個性化學習服務和美好的發展體驗，使其由不能變為可能，由小能變為大能，從而培養具有良好的價值取向、較強的行動能力、較好的思維品質、較深的創造潛能的人才。[3]
通過對上述概念的分析可以看出，智慧教學環境的基本條件是對環境的感知、全面的互聯互通和深入的人工智能；智慧教學環境中主要用到物聯網、大數據和人工智能來感知學習環境和學習者特征、營造學習情景，主動提供學習資源、自動記錄和評價學習結果；智慧教學環境建設為培養具有良好的價值取向、較強的行動能力、較好的思維品質、較深的創造潛能的人才，提供環境保障。
智慧教學環境主要具有如下特征：①?ρ?習者和環境的感知，比如，通過一些傳感設備（物聯網）實時控制教室的溫度、濕度、亮度等，為學習者提供最為舒適的學習環境；②個性化資源的推送，在智慧教學環境中，可以實時感知學習過程，并主動推送個性化的學習資源；③對學習結果的記錄與分析。智慧教學環境通過對學習者學習過程的記錄與分析，可自動分析學習者的特征和學習情況，并產生相應的學習報表或者學習建議；[4]（4）智慧教育最根本的特征是要實現教育信息化的終極目標。
二、智慧學習環境的建設現狀
當前智慧教學環境的建設正在如火如荼的進行，部分高校已經建成了智慧教學環境示范區。為深入研究智慧教學環境的建設與應用情況，筆者對部分高校的智慧教學環境示范區進行了實地考察，發現當前的智慧教學環境可分如下幾類：
1.普通多媒體教室的改造升級
在已經建設成功的“智慧教室”中最為初級的是普通多媒體教室的升級版，此類教室只是對普通多媒體教室進行了裝修和改造，使得教室中的座位靈活、舒適，其多媒體設備配置更加先進。當前改造成功的多媒體教室中基本都安裝了高清投影、交互式電子白板或互動式大屏幕、無線擴音系統等。
2.課堂互動工具應用型
當前智慧教室中的互動系統種類繁多，比較常見的主要包括：利用臺式電腦通過局域網進行互動、利用Internet進行遠程的互動教學、基于手機或平板電腦的互動系統：
（1）基于臺式電腦的互動系統。這種類型的教室中，每個學生座位上配有一臺臺式計算機，通過相關的互動軟件，可實現師生之間、學生之間在網絡環境下的實時互動交流，包括教師單獨輔導，下發、上傳資料等。
（2）基于網絡的遠程直播、互動系統。為實現跨校區之間、跨區域之間的教學直播互動，部分院校建設了“遠程直播”教室。在此類型教室中通過高清攝像機、直播管理系統，可實現遠距離直播、互動等功能。此外，通過錄播控制系統，也可以實現對教師授課過程的自動錄制和保存。
（3）基于智能手機或平板電腦的課堂互動系統。有些學校的“智慧課堂”可以看到基于手機或平板電腦的互動系統，此類互動系統可以讓師生之間通過智能手機或平板電腦進行互動，下發、上傳資料，也實現了學生實時投票、搶答等功能。另外，此類課堂互動系統已經初步實現記錄課堂教學過程，并對授課情況可進行初步分析與統計。
3.教學資源庫及社會化軟件應用型
（1）有些地區或學校建設了相應的資源庫或學習平臺，便稱之為智慧教育環境。
（2）還有些學校可利用微信、QQ等社會化軟件實現新生注冊、宿舍查詢等功能，他們把這些社會化軟件的簡單應用說成了智慧校園。[5]
4.環境友好型
（1）教學環境的提升
部分智慧教學示范區中教室顏色鮮艷、明亮，走廊和學習區溫馨、清爽，桌椅板凳舒適、靈活，教室里面配置了中央空調、電動窗簾等，整個示范區使學生能感受到愉悅、清新。但在信息化智能技術的應用方面，很少看到大數據分析系統、物聯網、云計算等新型技術的應用，因此，這些環境也難以稱為智慧教學環境。
（2）物聯網的初步應用
有些學校建成的“智慧教室”中開始使用一些初級的物聯網設備，比如，顯示溫度、濕度、照度等參數設備。僅僅使用一些物聯網設備也難以稱之為智慧教學環境。
5.綜合應用型
一些學校智慧教室中綜合了各種前沿技術，我們似乎看到了智慧教育的影子。此類教學環境中：教室實現有線和無線網絡的全覆蓋；教室外安裝了人臉識別系統和RFID考勤機，這些系統采集的數據可直接傳送到教務系統；可以感知教室的溫度、光線等，并可實現自動控制；開發了基于云計算的教育資源庫和移動學習管理系統；此外，還有智能控制系?y、增強現實的互動演示和視頻會議系統、自動錄播系統等。[6]
三、現階段高等院校智慧教學環境“智慧”的缺失
通過對智慧教育內涵的研究，結合智慧教學環境的建設現狀，發現現階段“智慧教學環境”的建設與傳統教學環境相比已經有了很大的提升，但還沒真正實現“智慧教育”。下面筆者對照智慧教育的概念與特征，從環境建設、技術的運用以及對人才培養的支持等方面對現階段的“智慧教學環境”加以分析：
1.對環境和學習者的感知
感知學習情景涉及學習者特征分析、傳感器技術和自動推理等方面的應用，通過信息采集、動態建模和情景推理三個模塊來實現[7]，要感知學習情景，物聯網和人工智能技術是必不可少的。目前，智慧教學環境中對物聯網技術的應用還處在最初級的對基本環境的感知方面，比如，溫度、濕度和光線的感知，缺乏對物聯網的深入應用。要實現對學習者特征的自動識別，必然用到人工智能、學習分析等技術，但在目前的智慧教育環境中還沒有看到成功案例。
2.智慧教育資源的提供
智慧資源是指以培養具有21世紀生存技能的智慧創造者為目的，支持智慧學習和智慧教學活動的有效開展，具有泛在性、情景感知性、聯通性、進化性、多維交互性和個性化智能推送等核心特征的新型數字化學習資源[8]。在智慧教育資源的建設和應用過程中：首先，用到大數據分析技術，對學生的學習特征和學習情況進行全面的分析；其次，通過人工智能等技術實現向學習者進行優質教育資源的精準推送；第三，可通過物聯網、大數據和人工智能來全面感知學習環境，利用VR技術營造更為真實的學習情境。在當前建設的“智慧教學環境”中，雖然可以看到豐富的學習資源和互動工具，但它們并沒有達到智慧資源的標準。
3.對學習結果的記錄與分析
Siemens認為學習分析是：“關于學習者以及他們的學習環境的數據測量、收集、分析和匯總呈現，目的是理解和優化學習以及學習情境”[9]，學習分析必然會用到學習科學、人工智能、大數據等方面的理論和技術。目前我們看到的是一些授課軟件對課堂的記錄與初步的數據統計，并不能達到學習分析的標準。在對教學過程的記錄過程中，通過自動錄播系統，可以實現對教學過程的自動錄制，但這種記錄只能是機械的記錄，缺少智能成分。
4.對教育目標的實現
智慧教育最根本的特征是要實現教育信息化的根本目標，即“要破解制約我國教育發展的難題，促進教育的變革與創新；要對教育發展具有革命性影響”[10]。要對教育發展產生革命性影響，智慧教學環境應做到如下幾點：首先，要改變知識產生、傳播和管理的方法和模式，讓知識變得觸手可及；其次，要支持學習者的終身學習、職業發展和自我價值的實現；第三，要營造良性的教育生態環境，使學習者能隨時、隨地開展所需的學習。顯然目前的“智慧教學環境”還不能支持實現教育信息化的根本目標，因此還難以稱之為智慧教學環境。
四、智慧教學環境建設建議
通過上述分析可以看出智慧教學環境的建設還處在初級階段，目前建設的很多“智慧教學環境”只能說是現代教育環境，還不能稱之為智慧教學環境。要真正實現智慧教學環境，還需要在教育理論、技術和方法等方面大幅提升。結合上述分析，本文對智慧教學環境的建設提出如下幾點認識：
1.強化頂層設計，準確定位，系統規劃
智慧教學環境的建設是一個系統工程，它包括校園環境、教室環境、硬件設施、軟件系統，甚至還包括教師的教學理念、方法，學生的學習習慣、方式等方面的內容。因此，智慧教學環境的建設首先需要明確目標，強調頂層設計，對我們將要實現的目標進行系統的規劃。
2.遵從事物發展規律，循序漸進，穩步推進
智慧教學環境的建設是一個長期的過程，不可能一蹴而就。在智慧教學環境的建設過程中還伴隨著教學方法、理念的轉變。因此，智慧教學環境的建設應該在系統規劃的基礎上分階段開展，循序漸進地做好每個階段的工作，最后才有可能實現真正的智慧教育。
3.明確智慧教育本質，平心靜氣，不忘教育根本
智慧教育的本質是利用信息化手段，為學習者的學習提供更優質的環境、更人性化的服務。智慧教學環境的建設必然用到云計算、物聯網、大數據和人工智能等技術；智慧教學環境必然能給師生提供更便捷的教與學支持，讓學生可以開展任何時間、任何地點、任意方式的學習；智慧教學環境必然給師生提供豐富的、個性化的資源和及時的教與學的分析報告；智慧教學環境可以支持實現教育信息化的根本目標。滿足了上述條件才可稱之為智慧教學環境，切不可將簡單的環境改造、軟件應用和資源建設冠名為智慧教學環境。
經過比較詳細研究Alphago的算法發現，它在布局階段的前20步采用人類經驗，之后開始在人類經驗的基礎上融入了自己學習的權重，變得更加的理性以及所謂的大局觀。由于圍棋的復雜性，Alphago也不能在每步都能精確地知道當前棋盤中所有下法的勝率。所以，他采用的是在可以期待的近期(20步以內)綜合價值和勝率會超過50%的走法。從這幾點來看，這次的機器戰勝遠超過國際象棋中人類被戰勝的意義。Alphago的算法是一種新的適應機器的思維，發揮了機器的強項，彌補了機器的短處。這非常讓人感到害怕、悲觀和失望。因為，人生就是一盤棋局。如果50年后，有一個智能科技機器助手，它不能告訴你最終的未來，但是可以告訴你在幾年內的未來，你該如何是好?那這是不是一種宿命論?事實上，筆者在教授數據分析課程的這幾年中，一直在宿命論和未來不確定性兩種相對的觀點中搖擺。數據統計已經有足夠的算法和可靠的實踐在某些方面做出人類無法預計或預見的準確預測，只不過那些領域還很小，比如，庫存的預測、銷量的預測，等等。數據已經在顯示其巨大的價值，而一旦數據預測技術能夠輸入足夠多的變量，采用類似Alphago或更加高級的算法，進而對你個人、你所在組織、公司、國家的短期未來甚至是長期未來做出80%、甚至是90%的準確預測，你會怎樣去接受這樣的未來?!當然，不確定性仍會存在，這是一個好消息。在此，我對Alphago事件嘗試做一些思考分析。
一、Alphago戰勝人類的幾種可能的基礎
1.Deepmind公司用十年的時間磨練，修改算法，雖然在算法上沒有創新，但是如何融合已有算、如何調整權重等多個方面，仍然是做了大量、艱苦的工作。
2.Google擁有超級大量的計算資源供Alphago的使用，也就是說目前機器學習的過程非常的耗費時間以及計算資源。按照以往的經驗，20年內，我們使用的桌面型機器就應該能夠支撐起Alphago目前所需的計算資源。從現在開始，再過30-40年，可能Alphago這個“古老”的程序只需要幾天就能完成現在幾個月所需的機器學習時間。
3.在硬件上CPU和GPU的協同調度，以及分布式的運算的運用，大大加快的計算的速度。這也是近幾年軟硬件基礎發展奠定的基礎。
4.Alphago 在擊敗歐洲冠軍時進行了嚴格的保密，說明當時Alphago團隊當時也并不是很自信能夠戰勝。事實上，我認為，在這次比賽開始前，他們仍然沒有這個把握，仍然應該認為是一半對一半的勝率。但是，哪怕輸了，也沒有關系，反正繼續讓Alphago學習后再提升。
5.Alphago對戰時采用方式近似的模擬了人腦的信息的處理方式，只不過速度更快。所以，Alphago也不能百分之百的勝率，但是隨著學習的時間不斷增加，最終會遠遠超過人類。
二、Alphago圍棋人機大戰事件將會產生的影響：
1.個人，組織，公司，國家間的競爭將會更加重視人工智能的策略參考。人類的思考開始依賴于機器的理性，人的決策變得更加的理性，情感的因素會不斷下降，也意味著更加沒有人情味。這必然會影響到人類的進化進程。
2.人與機器的關系需要重新的思考，人應該如何同機器共存。
3. IT行業的人力資源需求將大規模增長，而有些行業將大規模失業。
4.基因技術、可控核聚變、機器人技術、人工智能這些技術都將對人類產生重大意義的影響，但是如何控制好這些技術將成為一個重大的問題，否則任何一個技術都可能毀滅人類。為了控制好這些技術，需要從現在開始立即進行大量的辯論及監督審查。
5.Alphago在最終在決定某個落子的評分中，其權重為人類經驗參數同左右互搏這種機器學習得來的概率參數各占50%。Alpago團隊曾經調整過不同的權重，但是經過實驗發現各占50%時的最終勝率最高。這一數據是否在暗示，如果要戰勝人類就必須首先理解人類的思考，否則就無法做到青出于藍而勝于藍。但是，在理解人類思考的同時，也會無法避免地繼承人類的弱點，這也是Alphago最終會有失敗的一局。另外，在具體的步驟中，也不是每步都是完美的。可能這也許是人工智能能夠超越人類，但是可能無法毀滅人類的重要一點。因為，如果人工智能自己最終學會思考，相信人工智能最終會參透，或許最符合人工智能自身的利益生存方式是同人類共存，而不是消滅人類。
三、Alphago圍棋事件可能對教育領域的產生的影響
1.Alphago算法有較強的通用性，但也有很多的限制。首先為了更加精確，需要大樣本量的學習，Alphago為了加快學習進度在學習現有人類棋盤的基礎上，開始自己與自己互博，加快學習的速度。這點在通用領域中實現有一定的難度。在教育領域中，目前比較適合Alphago算法快速進入的領域的是在線課程的學習。
2.在線課程的學習目前來說僅僅完成了內容的提供，如何編排現有的課程已達到最高的學習效率，這點目前還沒有引入人工智能方法。如果引入，將會對教學的方法理論產生一定的影響，甚至會影響到線下課程順序的設計安排。
3.多媒體材料的類型的挖掘，不同類型的媒體會帶來不同的教學效果，人工智能在這個領域有助于通過大數據分析統計出在認知不同階段采用何種類型的教學媒體效果最好。
4.個性化的學習，引入Alphago算法后的人工智能，會為個性化學習帶來天翻地覆的變化。通過攝像頭對學習者情緒的監控，結合學習過程中不間斷的學習效果的評估，可以會帶來真正意義上的個性化學習。
5.真正意義上的個性化學習會對分層教學產生深遠的影響，因為學習的進度快慢會非常容易的將不同學習能力的學習者分類，教育會不知不覺走向過程和結果的不公平。
6.目前，已經有在線課程網站同招聘網站結合的構想，利用在線學習的記錄，為雇主提供是否雇傭的參考。未來可能會更加大規模地出現該類現象，未來各級各類學校的升學也可能會更加依賴機器或網站記錄的學習過程，同時造成新的學習能力歧視。但是，這樣針對個體的不公平，卻可以帶來整個組織以及國家的利益最大化，將來如何面對這樣的不公平，會成為一個重要的討論話題。
7.Alphago通過在線教學領域的挖掘最終也會或多或少的影響到傳統的教學。如在教師多媒體的選擇標準、課程順序及進度的選擇。但是，在遠遠沒有量化的教學領域，還有很長的路需要走，而一旦傳統的教學領域被量化，如學生的表情、情緒、反應等，那么教師這個職業將同今天的圍棋一樣，不得不慎重的思考接受一個類似上帝的理性的人工智能的建議。另外，最快掌握這一技術的組織和國家，將獲得先發的優勢。
四、Alphago圍棋事件可能對職業教育領域的產生的影響
1.大量的主要是重復性的工作，盡管需要一定的隨機應變能力的工作，將會在30～50年逐步被人工智能所替代。這些職業中的低層次職員將被大量地解雇。這一點提醒職業教育的層次需要不斷地上移，為符合人力資源市場的需求及保證國家的競爭力，職業教育中本科教育及研究生教育的比例將逐步加大。
2.工廠的工人將被大量的機械手臂代替，全自動化的工廠將越來越多。盡管處于邁向老齡化的社會，卻并不能保證年輕人足夠的就業崗位。IT產業的人力需求將越來越大，各個產業的從業者都將儲存一定的人工智能的知識，以便同智能機器助手更好地共存。
3.職業教育的過程將更多地信息化，如教學資源庫使用將更加類似于在線教學。通過物聯網技術，教學的過程被更加地量化，實踐操作的過程中實現較高精度的量化，實踐教學的效率極大地提高。但是，工業領域的職業中的實踐教學的比例將大幅度下降，由于機械臂的大規模采用，實踐教學將被機械臂的操作實踐教學大規模替代。對于人工智能分析、操作以及針對不同環境進行適應性調整的能力將成為大部分職業必修的課程。
4.有必要考慮培養學生的機器思維的理解能力，讓學生能夠理解人工智能的思維的方式，理解這種更加冷靜的思維方式。同時，也要讓學生明白人工智能不是萬能，也會犯錯，需要保持警惕，不可過分依賴人工智能。
5.在職業道德的教育中需要充分的討論人與智能機器之間的關系，以及如何看待智能機器，應該擬物化的看待智能機器抑或是擬人化的看待?如果擬人化的看待，那么，擬人化到何種程度?如果面臨險境，是否會因為情感因素去拯救智能機器而犧牲自己?等一系列的問題。
1通識教育
通識教育(general education，也可譯為普通教育、博雅教育)按照性質、目的和內容三方面可以有三種不同的界定。就性質而言，通識教育是高等教育的組成部分，是所有大學生都應接受的非專業性教育；就目的而言，通識教育意在培養積極參與社會生活的、有社會責任感的、全面發展的社會人和國家的公民；就內容而言，通識教育是一種廣泛的、非專業性的、非功利性的基本知識、技能和態度的教育。
通識教育是對近代高等教育有重大影響的一種教育思想與實踐。研究它，既為認識高等教育發展歷程與規律所要求，更對今后的高等教育改革有重要的意義。
我國高等教育發展已進入大眾化階段，目前的重心已經轉移到調整結構、提高質量的軌道上來，提高人才培養質量是順應時代需求、符合人們意志的重大戰略選擇。然而，我國高校目前存在專業教育過窄，人文修養過弱，創新能力不強等問題不適于全球化背景下我國經濟社會發展對人才規格的要求，通識也遠離了大學教育的本質。通識教育人才培養模式是我國進入高等教育大眾化階段后重新審視人才培養理念的重要選擇，提高對通識教育的認識，對于深化我國高等教育改革有著重要的意義。
通識教育是培養創新型人才的有效途徑。通識教育的目標不是培養通才，而是在于通“識”，在于讓受教育者形成開闊的視野。有許多事例可以證明，真正具有創造力的大師級人物，大多具有多個領域的身后修養和造詣。愛因斯坦不僅是一個偉大的科學家，同時也是一個非常出色的小提琴家。復旦的老校長蘇步青的古典詩詞和書法造詣也獨樹一幟，受到多方推崇。李政道先生、楊振寧先生都有著很好的文化修養和藝術修養，他們在很多大學講授的科學與藝術方面的課程。通識教育在增強學生的知識、能力的綜合性，提高人文素養，促進人的全面發展方面起著十分重要的作用。把通識教育與專業教育加以融合，實現在通識教育課程設計上的統一和滲透，無疑是實施通識教育培養創新型人才的最佳途徑。
2邏輯學現狀
中國是邏輯學的三大發源地之一，但由于歷史的原因，我們在中世紀和近代大大落后于西方的發展。進入改革開放的新時期，我們終于認識到這種差距，并經歷了約20年從引進學習到全面追趕的發展，到20世紀末，我們在很多領域實現了與西方的同步發展，在一些領域還取得了具有領先性的研究成果。
在新世紀，邏輯學的發展面臨新的機遇與挑戰。作為發展機遇，邏輯學在對人類精神世界的研究方面顯示出越來越重要的作用。一方面，邏輯學與哲學、語言學、計算機科學與技術、人工智能的交叉生長，繼續推動哲學邏輯、語言邏輯、人工智能邏輯等新興學科的發展。另一方面，在認知科學等現代科學新興領域的研究中，邏輯學、語言學、心理學，以及生理學、腦科學、神經生物學、計算機科學與人工智能互相融合，出現了多學科交叉的傾向，產生了很多嶄新的、具有發展前景的研究領域。
但是，我們也應該清醒地本文由收集整理看到，目前我國邏輯學發展整體水平不高，對很多新的領域我們并不了解，有些人基于陳舊的邏輯學觀念，甚至將這些新的領域拒之門外。在我們的很多所大學中，還在開設陳舊的邏輯學課程。而舊的學科體制一旦固定下來，要改變它非常困難。所有這些又都是我國邏輯學面臨的挑戰。
3邏輯學的學科建設
我國邏輯學的發展受到兩個方面因素的制約：科學的和學科的。
在科學研究方面。邏輯學有三大發源地：中國、印度和古希臘，但中國和印度的邏輯學從中世紀以后衰落了，唯有古希臘亞里士多德的邏輯經過中世紀和近代歐洲的發展，特別是現、當代的發展，成為一棵挺立在現代科學園地里的枝葉繁茂的大樹。因此，在邏輯學的研究中，我們仍然需要向西方學習，特別要在哲學邏輯、語言邏輯、計算機與人工智能的邏輯等前沿領域向西方學習。在這方面，我們與西方主要是英美等國的差距仍然很大。此文前面對西方現代邏輯發展的分析已經說明了這一點。遺憾的是國內一些學者似乎不愿意承認哥德爾以后西方邏輯的發展。一種觀點是“邏輯學等于數理邏輯”，這種觀點認為，邏輯學就是數理邏輯，數理邏輯之外的都不是邏輯；另一種邏輯觀似乎寬容一些，這種觀點承認數理邏輯、模態邏輯、多值邏輯等是邏輯，此外的都不是邏輯。這樣就把哲學邏輯、語言邏輯、計算機和人工智能的邏輯、認知邏輯等當代邏輯最新的發展領域統統排斥在邏輯學之外。顯而易見，這些邏輯觀都是不正確的，也是不利于我國邏輯學發展的。在邏輯學的研究方面，我們不僅應該學習西方，而且應該爭取經過若干年的努力，逐步形成中國學派，并爭取在某些領域超越西方的學者，這是一個更高的目標。有著悠久傳統和具有聰明才智的中國人，應該有決心做到這一點。與此相適應，在學科建設方面，應該按照國際規范建立我國邏輯學的學科體制和教學體制。
邏輯學是現代科學的基礎學科，已經證明現代數學的基礎是集合論，而集合論的基礎是邏輯。因此，聯合國教科文組織和主要的發達國家都將邏輯學作為一級學科，列于各學科之首。按照聯合國教科文組織的學科分類，邏輯學是列在“知識總論”下的一級學科。聯合國教科文組織的“科學技術領域的國際標準命名法建議”中，更將邏輯列于眾學科之首。美、英、德、日等國家的學科劃分都遵照這一標準。教育部人文社會科學科研管理部門遵循國際標準，已將邏輯學列為一級學科。但是，在國務院學位委員會和全國哲學社會科學規劃辦公室的學科分類中，邏輯學長期以來一直被作為“哲學”下面的二級學科。這樣，在20世紀初發展起來并引起“第三次數學危機”、“語言學革命”和“哲學的語言轉向”的數理邏輯，以及其后發展起來的語言邏輯、哲學邏輯，在我國的學科目錄中，通通是“不知所終”，用一句有中國特色的話來說，叫做“沒有戶口”。如果一門學科沒有戶口，那可是悲哀之極。例如研究生招生、重點學科評審、學科基地建設，通通把邏輯學排斥在外，因為這些重大的學科建設舉措都是照二級學科來設置的。與此同時，在教學課程設置、教材編寫出版、申請各類基金項目的申請中，沒有戶口的學科也是難上加難。面對這種情況，從事這方面科學研究的學者只有兩種選擇，要么放棄，要么甘受冷遇和白眼。如果說學者遭受的冷遇是不足道的，那么，科學遭受的冷遇就不能不足道，因為科學遭受損失對任何一個國家和民族都是一種真正的悲哀。
鐘老師，您已經研究了幾十年的信息科學。《信息科學原理》一書已經重印到第五版。您能否給讀者們講一講，信息科學是什么？有什么特點？
鐘義信：簡要地說，信息科學就是研究信息及其運動規律的科學。具體地說，信息科學是“以信息為研究對象、以信息運動規律為研究內容、以信息科學方法為研究指南、以擴展人的智力能力（它是信息能力的有機整體）為研究目標”的一門新興橫斷科學。
武健：從概念、定義來看，信息科學與計算機科學并不完全一樣。因為信息科學是以信息運動規律為研究內容的，研究內容既不專指計算，也不是專指計算機。從這個角度思考，信息科技課程與計算機課程的內容將有很大的區別。這對于一線信息技術教師來說，了解信息科學就更加重要了。您能否給我們講一講信息科學的核心內容是什么？它對于整個社會能發揮什么作用？
鐘義信：信息科學的概念（定義）也可以通過它的基本模型來表現（見下頁圖1）。
這個模型也可以簡化為以下更直觀一些的模型（見下頁圖2）。
考察信息科學的定義和它的基本模型（以及簡化模型）可以知道：
信息科學最大的特點是研究“信息”（而不是物質和能量）。
它的核心內容就是研究“信息運動規律，即信息-知識-智能轉換的規律”。
世間一切物質的運動都會產生信息。人類正是通過研究信息，才能認識世界（包括自然和社會）。因此，信息科學的研究目標，就是“擴展人類的智力能力，也就是擴展人類認識世界和改造世界的能力”。這就是信息科學對于整個社會的作用所在。
武健：我記得您曾經講過信息分成主客體關系，那么我們理解基本模型與簡化模型也是一步步地發展出來的。從簡到繁是否可以這樣理解？（如下頁圖3）
從信息定義的基本模型中，還可以看到信息科學在特別關注著策略，尤其是人的策略。從這個角度來看，信息科技課程中會有著一批以前沒有的教學內容。技術課中的學習計算機操作的教學目標是學會操作。而信息科技框架下的課程則需要以應用技術，挖掘其中的問題解決策略，了解信息科學概念與原理為主要目標了。
每個學科都會有一批本學科的科學家，像牛頓對于物理，哈勃對于天文，歐姆對于電學……信息科學是一門新興的橫斷科學，那么您認為這門學科中有代表性的信息科學家有哪些人？
鐘義信：橫斷科學，是在概括和綜合多門學科的基礎上形成的一類學科。它不是以客觀世界的某種物質結構及其運動形式為研究對象，而是從許多物質結構及其運動形式中抽出某一特定的共同方面作為研究對象，其研究對象橫貫多個領域甚至一切領域。所以，信息科學家、信息技術專家會有自己的領域，但會在共同的信息方向有突出貢獻。
如香農（Shannon）在1948年發表了論文“通信的數學理論”，奠定了“通信信息論”;維納（Wiener）在1948年出版了著作《控制論》，奠定了隨機控制理論，貝塔朗菲（Bertalanffy）在20世紀60年代出版了《一般系統論》，建立了系統論。西蒙（Simon）對功能模擬的人工智能理論做出了奠基性的貢獻，費根鮑姆（Feigenbaum）是人工智能專家系統的開拓者，閔斯基（Minsky）對人工神經網絡和認知理論有突出的貢獻，查德（Zadeh）創建了支持信息科學研究的模糊集合和模糊邏輯， 柯爾莫戈洛夫（Kolmogorov）對信息理論和控制理論都有杰出貢獻，等等。這些人都在信息科學領域有過不同方面的重要建樹，都可以稱之為信息科學家。
由于我國只有各種信息技術的學術機構而沒有專門的信息科學的學術機構，很少純粹信息科學方面的交流機會，因此很難確定誰是信息科學家。不過，由于我國信息化建設的迅猛發展，確實出現了不少在信息科學技術方面做出重要貢獻的人員。
武健：信息科學是一門新興的學科。既然是“新興”，那么它一定在發展，甚至是快速發展。您認為信息科學主要研究的方向與進展如何？現階段出現了什么樣的困難？
鐘義信：相對而言，信息科學是一門非常年輕的學科。因此，它的主要研究方向應當是信息科學的基礎理論，研究信息的基本運動規律。其中包括信息理論、知識理論、智能理論，特別是信息、知識、智能之間的轉換理論（一體化理論）。
經過半個多世紀的研究和探索，我們在這些基礎研究方面取得了可喜的進展，具體表現在：建立了超越與拓展傳統信息論的“全信息理論”，發現了“知識的生態學規律”，創建了“機制模擬的人工智能理論”，實現了“結構主義、功能主義、行為主義人工智能理論”的統一，還創建了“基礎意識―情感―理智三位一體的高等人工智能”，特別值得提到的是，發現了意義重大的“信息轉換與智能創生定律”。
在取得這些進展的過程中，發現物質科學（代表性科學是物理科學）的科學觀（還原論）和方法論（分而治之）不適用于信息科學（和智能科學）研究，總結并提出了適用于信息科學研究的新的科學觀和方法論。
面臨的主要困難是：由于信息科學和智能理論的研究對象多數是非常復雜的問題，因此現有的數學工具不敷應用，特別是其中的邏輯理論還相當單薄，不足以支持這些復雜問題的創新研究。這是當前信息科學發展中的“瓶頸”。
武健：信息科學關系到的方法論可以分成信息科學研究的方法論和信息技術應用的方法論。根據這樣的觀點，在信息科技課程中，需要以完整的信息綜合活動展開教學，而不適合片面地學習信息獲取、信息處理某一個片段。因為信息科學方法論更強調從整體到局部，不建議從信息運動中的某一細節去理解典型的信息過程。
信息科技的方法論分成理論研究層級和技術應用層級。您認為在信息科學研究中，常用的方法與手段有哪些？
鐘義信：與物理科學研究方法最大的不同，是不再采用“分而治之，各個擊破”這種流行了數百年之久而且一直行之有效的傳統科學研究方法論，而是改為運用全新的“信息轉換與智能創生”方法論。
原因是：“分而治之”方法論在把系統分解為若干子系統的時候，必定會丟失各個子系統之間相互聯系相互作用的信息，而這些信息正是復雜信息系統的生命線。就像研究人腦思維奧秘的時候，如果采用“分而治之”的方法把人腦分解為若干部分進行研究，即使把每個部分都研究好了，也無法揭示人腦思維的奧秘，因為分解之后的這些人腦部分根本無法復原為活的人腦。
“信息轉換與智能創生”方法認為，信息系統是一個生態系統：由信息生成知識進而生成智能（策略），從而按照策略解決問題。它強調信息、知識、智能（策略）之間的相互聯系和相互作用，強調信息、知識、智能（策略）之間的生態聯系，根據外部世界客體的信息和認識主體的目的，可以通過學習創生解決問題的智能策略。
至于具體的研究工具，基本也是硬件試驗和軟件仿真（包括虛擬現實）。
武健：在信息科學體系中，您認為這個領域中最基本的概念和原理是什么？
鐘義信：信息科學最基本的概念包括信息、知識、智能。人們往往把信息科學技術僅僅局限在“信息”范疇，這其實是對信息科學技術嚴重的。經過這樣的信息科學技術的作用，就大大被削弱了。
信息科學最基本的原理則是：信息―知識―智能轉換原理。正確運用這個基本原理，人們就可以在具體的環境中求出解決問題、而且保證實現“主客雙贏”的智能策略，從而滿意地解決問題。
武健：一般人都知道，現代科學與技術有著不可分割的密切關系。一方面，很多人還不知道什么是信息科學，另一方面，還不能想象信息科學與信息技術之間有什么關系。您認為兩者有什么樣的區別與聯系？
鐘義信：信息科學與信息技術是一對孿生的概念，信息科學是信息技術的理論基礎，信息技術是信息科學理論的具體實現。兩者相互聯系，相互促進。
武健：很多人認為信息技術就是計算機技術加上網絡技術，信息技術就是能夠用計算機上網。這部分人覺得，信息技術就是信息技術，不是什么“關于信息的技術”。關于這些觀點您是怎么看的？從信息科學的角度來看信息技術應當包含什么內容？
鐘義信：只要對照信息科學的簡化模型，就可以很明確地回答：信息技術不等于計算機技術和網絡技術，因為這個說法很不全面，忽略了傳感技術，忽略了控制技術，特別是忽略了人工智能技術。
實際上，在以往，關于“信息技術”的概念，確實曾經流行過很多各不相同的說法。其中比較出名的包括：
1C說――認為“信息技術就是Communication技術”，理由是：信息論就是通信論;也有一些人認為“信息技術就是Computer技術”，理由是：計算機就是用來處理信息的技術。
2C說――認為“信息技術就是Computer+ Communication技術”。
3C說――認為“信息技術就是Computer+ Communication + Control技術”。
但是，對照信息科學的簡化模型就可以明白，這些說法都屬于“以偏概全”的認識，都是不全面的認識。
從信息科學的簡化模型可以非常清晰地了解到具體的信息技術內容，包括實現信息獲取功能的“傳感技術”，實現信息傳遞和策略傳遞功能的“通信技術”，實現信息預處理功能的“計算機技術和存儲技術”，實現信息認知功能和智能決策功能的“人工智能技術”，實現策略執行功能的“控制技術”，以及實現反饋學習和策略優化的“信息系統自組織技術”等。
武健：您認為未來20～30年，信息科技最有意思的發展可能是什么？
鐘義信：根據“科學技術擬人律”，未來20～30年，信息科學技術最有意義的發展將是人工智能技術。
對照信息科學簡化模型就知道，擴展感覺器官功能的傳感技術、擴展傳導神經系統的通信技術、擴展思維器官預處理功能的計算機技術以及擴展效應器官功能的控制技術都是相對而言的技術，擴展思維器官認知功能和決策功能的人工智能技術才是核心技術。目前信息技術已經得到長足的發展（未來當然還會繼續發展），這就為核心信息技術的發展打好了基礎，也產生了需求。因此，未來20～30年間，人工智能科學技術必然成為發展的主導潮流。
武健：您認為學習信息科技的知識對于中小學生來說有何意義？有沒有哪一部分內容需要在現階段特別強調的？
鐘義信：中小學生絕對應當學習基本的信息科學知識，掌握信息技術的基本能力。當今的時代是信息時代，不學習信息科學技術，就會成為落伍的一代，被淘汰的一代。這是非常危險的。
當然，中小學生學習信息科學技術應當遵循“循序漸進”的認知規律和“興趣引導”的教學方法。事實上，信息科學技術本身的發展就是循序漸進的，如圖4所示。
武健：您對中小學的信息科學與技術課程（不等同于計算機課程）有何期望與要求？
鐘義信：根據“信息科學技術”的定義，“計算機科學技術”只是“信息科學技術”的一個組成部分。部分不等于全體，部分不能代替全體。所以，不能用“計算機”課程代替“信息科學技術”課程。
中小學的信息科學技術教育是一個極其重要的問題，又是一個十分復雜的問題。我們不能就事論事孤立地討論中小學的信息科學技術課程，而應當把它作為“國家信息科學技術教育系統工程”來統籌考慮：小學階段學什么？中學階段學什么？大學階段學什么？碩士研究生階段學什么？博士研究生階段學什么？等等。
按照“信息科學技術教育系統工程”的思路，中小學生應當通過“學習最為基礎的信息科學概念”和“掌握最為基本的信息技術能力”形成“最淺層（然而又是準確的）的信息科學技術觀念和濃厚的興趣”。其中，“觀念和興趣”是最重要的，而“概念和能力”則是支撐這種“觀念和興趣”的支柱。
武健：鐘老師，感謝您的指導。您認為2010年后，學科基本研究才逐步成熟起來。一門學科從成熟到走進基礎教育往往需要十多年的工作，而信息科技課程的發展將是長期的。希望您以后能夠經常關注基礎教育中的信息科技課程發展，給我們更多指導。
附錄：
過去數年，受數據、分析、云、移動、社交媒體及物聯網的同步發展所驅動，IT行業一直不斷地重組。作為世界上從事人工智能和認知計算研發的先驅者之一，IBM為何篤定地在認知計算與云平臺的藍海再度起航？我們所置身的IT環境與商業世界究竟發生了怎樣的變化，使得認知這一相當燒腦的名詞成為決勝未來的利器？
大數據，“燒錢”也“燒腦”的時代
認知技術的儲備由來已久，將認知這一新興市場點燃的，正是大數據。
今天的世界被數據所充斥。移動設備、社交網絡及所有的數字化和聯網產品、機器和基礎架構，都會生成數據。然而滾滾襲來的大數據洪流中，80%的數據無法被計算機辨識。各類非結構化的數據尤其讓系統困擾，他們包括人類的書面作品、對話、以及各種流媒體信息、照片、在社交媒體上的信息等等。
大數據被譽為未來的“石油”，政府、公共部門、企業投入巨資，換來了仍在海量增長的數據。未來兩年，醫療數據將增長99%，其中88%的醫療數據都將是非結構化數據，包括電子病歷、化驗結果、醫學影像、視頻以及病患傳感器（如可穿戴醫療設備）。政府和教育數據也將增長94%，其中84%是非結構化數據，這些數據來自各類傳感器、建筑物、道路、車隊等；公共事業部門和媒體行業的數據增長也將分別達到93%和97%，其中82%是非結構化數據。
到2020年，這個地球上的每一個人每分鐘都將創建1.7MB的信息量，其中很大一部分是流媒體數據。獲取與存儲這些數據耗費了巨大的開支，而CEO們非常關心的是能夠讀懂他們的設備，或者說“大腦”在哪里？大數據背后的價值如何才能挖掘出來？
對于CIO而言，大數據讓業務部門對IT部門的需求極大地提升了，但在企業領導者對此并不以為然，預期的數據商業價值尚未兌現。大數據帶來的麻煩似乎比成果還要多，會不會淪為一筆注定沉沒的開支？
答案當然是不。大數據帶給人們的機遇遠遠大于挑戰，在數據洪流面前業務人員手足無措是完全可以理解的，因為他們缺少趁手的“工具”。置身于高速前行的商業世界，只有那些率先洞察環境變化的企業，有能力更深與客戶溝通，提供更精準、高品質服務的企業和組織才能脫穎而出。IBM的專家發現，認知計算技術的突破性進展與大數據的結合可以充分滿足“工具”需求，并引領企業進入認知商業時代。
認知計算，從數據中學習并改善服務
市場上對人工智能（A1）的討論如火如荼，幾乎所有人都免不了將AI與認知等量齊觀。一種聲音認為，認知計算包括之前的AI某些要素，概念更為寬泛；另一種則截然相反，認為現有的認知計算僅僅放入了AI技術所探索的人腦諸多智能的幾種，諸如想象、創新這樣的能力遠遠尚未涉足。
事實上，認知計算不是制造“為人們思考”的機器，而是與“增加人類智慧”有關，能夠幫助我們更好地思考和做出更為全面的決定。人工智能的概念已經有二十多年了，從歷史和研究角度來講主要目的是為了讓機器表現得“更像人”。從技術角度上來講，認知計算和人工智能是有很多共性，比如機器學習、深度學習等。但認知計算除了要能夠表現人與計算機的交互更加自然流暢之外，還會更多強調推理和學習，以及如何把這樣的能力結合具體的商業應用、解決商業的問題。
認知計算沒有試圖去挑戰人、戰勝人、替代人，相反，是把幫助人、增加人類的智慧當作了自身的使命。系統通過與人的自然語言交流及不斷學習幫助人們做到更多，使專家可以更好地從海量復雜的數據中獲得更多洞察，從而做出更為精準的決策。
全球第一位認識計算大使非IBM Watson莫屬。早在2011年的“Jeopardy危險邊緣電視問答挑戰賽”，Watson就技驚四座：它會用自然語言進行深度問答，記住，是深度問答而不是有一搭沒一搭的聊天。經過幾年發展，Watson日益強大，回答問題只不過是其現在具備的諸多項能力之一。這些能力被封裝為數字服務或API，如同一種智慧的積木，IBM將依據這些積木盒子為社會走向認知商業時代搭建起越來越堅實的智能橋梁。
認知將提供更加智能的商業服務。更深入地與人互動，更強大的專業學習能力，使得一些新型產品與服務成為可能。知識的增加大大延長了培養專業人士的時間和成本，比如在美國，醫生拿到行醫執照需要11～16年。律師平均需要具備7～10年的工作經驗，才能成為律師事務所的合伙人。因此，縮短將專業人員培訓為專家的時間成為當今社會的重大需求。
值得注意的是，認知技術不僅能改變企業的服務能力和改善產品，同時還能改變企業運營的方式，甚至是業務流程本身。通過構建認知供應鏈，一家零售商的需求預測錯誤率可減少50%，甚至可以運用預測性分析技術來同時處理內部的結構化數據、及八種非結構化數據，包括社交媒體情緒、本地事件和天氣模式，由此來預測以前看似隨機的行為，這大大拉近了庫房與商店的距離。
認知商戰已經打響
今年年初，智能醫生沃森在天津第三醫院與人類醫生共同問診，沃森只需10秒鐘即可為一名癌癥患者疹斷出病情并提供診療建議。在這10秒鐘內，沃森閱覽和分析了超過300份全球最權威的醫學雜志、200余種教科書，以及1500多萬頁資料中的關鍵信息，根據這些信息做出診療方案后還將之翻譯成了中文。診斷結果與具有多年經驗的醫生基本一致，很多人擔心，醫生這一職業會不會被人工智能所代替。
沃森是IBM開發的超級智能計算機，曾于2011年打敗美國競猜電視節目《危險邊緣》中的人類選手而一舉成名。參加競猜節目只是它小試身手，IBM對沃森這一項目野心勃勃，正在將它打造成各行各業的解決方案平臺，醫療健康只是其中之一。沃森的其他推薦項目有：針對銀行業的信用欺詐，監測漏洞并預警；在教育上對個體差異，為幼兒訂制學習方案；針對交通運輸，使管理變得高效靈活……沃森正在成為各個領域的專家。
最近幾年，從谷歌的無人駕駛汽車，到2016年打敗天下無敵手的圍棋程序阿爾法狗，還有臉書上的人臉識別技術（可以將某張照片上人臉標記出來，并與這個人的賬戶關聯起來）以及沃森，人工智能都展現出了無與倫比的能力，科技巨頭們正在掀起一波又一波洶涌的人工智能的浪潮。隨著這股浪潮，專家預言人類的許多工作崗位會被機器搶走。花旗銀行和牛津大學預測，將來50%的人類職業都會被人工智能取代。
機器取代人類工作并非新聞，許多生產線的裝配機器人就取代了工人，亞馬遜倉庫的倉庫管理員也在前不久被倉庫機器人所取代。然而，以前被取代的多是重體力、高風險的工作，而近來人們所預測將被取代的工作包括會計、記者、律師、醫生等這些專業領域的燒腦職業。究其原因，都是因為這一波人工智能應用了一項關鍵性技術――深度學習。
機器學習遇上互聯網
了解深度學習就必須談到機器學習，機器學習是一種邏輯或數學算法，它模仿人類不斷通過經驗學習和總結的思維過程，使計算機具有自行學習或訓練的能力。
如果采用編程的方式創建計算機的某種功能，運行的每個細枝末節都需要人為編寫指令。但有些功能人類不知道如何編程，例如地面上一個物體究竟是一片枯葉還是一塊石頭，無人駕駛汽車就需要具有這種識別能力來決定是否繞行。這對人類大腦而言輕而易舉，但如何使電腦也具有這樣的識別能力？人類很難用編程方式解決。
1956年，美國工程師亞瑟?塞繆爾也遇到了這個難題，他想讓電腦跟自己下國際象棋，但怎樣編程才能讓電腦下贏自己呢？塞繆爾因此開創出一種算法，讓電腦與自己對戰幾千局來學會下棋，這就是機器學習，塞繆爾因此被譽為“機器學習之父”。他的這臺電腦后來打敗了美國康涅狄格州的象棋冠軍。
實際上，在機器學習誕生之初，這一技術曾一度擱淺，問題出在計算機速度和數據量有限。隨著計算機和互聯網的加速發展，速度和數據瓶頸消失，機器學習開始施展拳腳。20世紀90年代，機器學習開始進入人們的視野，一開始它只是執行一些簡單的任務，如評估貸款申請的信用風險，通過識別手寫的郵政編碼檢索郵件。而最近幾年，機器學習進入了它的黃金時代。最先用機器學習取得商業成功的案例是谷歌搜索引擎，通過算法可以準確地檢索信息；亞馬遜、網飛這些購物或影視網站也采用機器學習的算法投其所好地向用戶推薦產品；臉譜網、領英網等社交網站則利用機器學習告訴用戶誰可能是你的朋友；機器學習同樣也是沃森強大的一個原因。
深度學習，勢不可擋
機器學習中最閃耀的明星就是深度學習。它是機器學習的進階，模仿人類神經多層級的網絡結構，是機器學習中較復雜的算法，訓練的效果也更精確，而且學習過程可以不需要監督。阿爾法狗、面部識別、無人駕駛汽車都是深度學習廣為人知的應用成果。
深度學了自學能力無與倫比，其學習的效果更令人震撼，其能達到的專業度可以遠遠超過開發者自身，甚至不需要開發者有相關知識背景。試想，圍棋智能軟件阿爾法狗的開發者德米斯?哈薩比斯下棋能下過阿爾法狗嗎？在一個叫Kaggle的數據建模平臺上，有人組織了一場自動藥物研發比賽，多倫多大學研發團隊設計的運算打敗了所有國際學術團隊，而最不可思議的是，這個團隊中沒有一人有化學、生物或生命科學的專業背景，卻在兩個星期內贏得了比賽。
當然，還有工作速度。Kaggle上的一次比賽項目是為當地學校設計一個算法評判高中作文，獲勝的算法不僅評分與老師評分一致，而且速度是人類無法企及的。一個語文老師在40年職業生涯中可能閱評1萬篇作文，但運用深度學習的計算機在短短幾分鐘之內就可以閱評百萬篇作文。
理論上講，只要提供足夠的數據和訓練時間，計算機就可以成為某方面的專家。提供足夠多的醫療數據，計算機就能看病；提供足夠多的賬目和審計案例，計算機就能成為專業的審計員；提供足夠的合同樣本，計算機就能成為出色的律師；還有翻譯、繪畫、撰稿、倉庫管理……難怪專家們紛紛預言未來的許多工作會被機器搶走。
然而，機器并非無所不能，有一類工作即使是深度學習也無法搶走的。
開創未來還是要靠人類
機器學習很難解決新問題，即人類涉足不多、未曾反復接觸過的情形或領域中的問題。機器學習的局限就在于它需要從大量已知的數據中總結經驗。人類則可以突破這種局限，把看似毫不想干的事物聯系起來，形成新的觀念，或者解決新問題。
美國物理學家珀西?斯賓塞曾在二戰中從事雷達的研究工作，他發現磁控管將他的巧克力融化了。由此，他把對電磁輻射的認識延伸到烹飪，從而發明了微波爐。類似這種人類創新的例子比比皆是，牛頓看到掉落的蘋果發現了萬有引力；醫生愛德華?詹納發現擠奶女工從未得天花，把牛痘與天花的防治聯系到一起，從而發明了天花疫苗；還有電腦、手機、互聯網的誕生，政治體系的構建，金融機構的創立，一切人類文明都是通過人類這種聯想思維創建的，不然，我們還處在茹毛飲血的社會。然而，機器在這一方面無能為力，至少目前是這樣，人工智能還沒有發展到會真正地思考。
關鍵詞：中學英語；區域化教學；學科核心素養；國際化人才
一、國際化人才及教育的國際化
《國際公務員行為標準》明確指出國際化人才要具備正直、專業、尊重多樣性三大核心價值，要有有效溝通的能力、團隊精神、計劃與組織能力、盡職盡責、“客戶”導向、創新能力、持續學習的能力和技術意識八項核心能力及六項管理能力，即“386”理論。這就要求在外語教學活動設計中要注重學生的核心價值、核心能力以及管理能力的學科核心素養的培養。教育國際化改革的過程中，外國語學校及外語特色校的戰略調整為以“外語辦學特色突出”為核心競爭力，提出“重構深度學習的學科課堂”。除了迎接“未來已來”的挑戰，和應人工智能時代的需求對課程進行智能、技能方面的改造之外，更要培養“設計感、故事力、交響力、共情力、娛樂力”來改善我們學校教育的現狀。具體要從學校定位、教育理念、校園文化、課程建設四方面闡釋國際視野背景下的外國語學校建設。樹立“中華根基、國際視野、跨文化交流能力”這一育人目標，且要把這一目標落到實處、植根于學生成長的現實土壤中。
二、核心素養與國際化人才培養
核心素養的提出，必然催生基礎教育階段英語教學的方式、方法的改進和提升，同時對英語相關課程的開發也提出了更高要求。總體來說，基于核心素養的英語課程理念（梅德明）可以涵蓋以下五個方面：1.注重課程的育人價值取向，發展學科核心素養，落實立德樹人任務，加強德育教育；2.注重滿足學生全面而有個性的發展，要求課程設計在構建外語共同基礎之上，要滿足學生個性發展的需求；3.要求學生學習方式的根本改變，著力開展學習活動，提高學生學用能力；4.加強學業質量評價功能，這就要求課程設置要完善課程評價體系，促進素養有效形成；5.教師要為學生創設智慧學習環境，要求重視現代信息技術，豐富課程學習資源。學生核心素養的培養還要著重培養和促進國際化視野和跨文化意識、解決問題和批判性思維的學習能力、鼓勵領導力培養和團隊合作、培養學生成功的語言溝通能力、自我激勵與自我約束能力、培養學生獨立學習的習慣。這就要求外語課堂要深刻體現學科核心素養的內涵，重視課堂轉化形式，符合學生核心素養形成的途徑及渠道，體現具有核心素養的國際化人才教育課堂觀，這必然要求我們的外語教學課堂必須走出應試課堂，適應時代的要求。
三、我市開展中的針對性教育、教學實踐措施
首先，我市積極研讀新課標，并在加強學生核心素養方面進行有效探索。河北省2018年起開始新高考改革，而我市又成為河北省新中考改革的試點市，這都成為我們積極探索教育教學新路徑，落實學生培養新要求的沃土。我市自2018年新初一年級和新高一年級開展市綜合素質評價體系以來，都在對學生三年從學業水平、身心健康、思想品德、藝術素養和社會實踐這五方面實施過程性評價，從而完善課程體系。其次，我市積極開展基于立德樹人和核心素養提升的教育、教學實踐。注重校本課程的開發，加強學生對本地文化的了解，增強學生的人文情懷。同時，學校更加關注學生的個體差異和不同的學習需求，培養學生會學、會說、會交流的個性，創設教學情境，激發學生的學習興趣，盡量發揮學生的特長。讓學生在課堂活動中去展現判斷、理解、合作等能力。再次，我市積極探索“全學段英語教育”的新方法。立足“學段融合”思想，從小學、初中、高中三個學段的實效銜接入手，開展了一系列有針對性的活動：1.“教研+互聯網”開創網絡教研的全國先進。針對學校尤其是薄弱學校教研能力弱、一次全市“面對面教研”覆蓋面較小等問題，市教科所開展網絡教研，但不是“互聯網+教研”，而是“教研+互聯網”，即搞好主題教研活動，借助互聯網的手段使更多的一線教師受益。2.學段活動的融合。小學、初中、高中三個學段融合發展，相互觀摩優質課評比，相互參與網絡教研、學段教研月等活動，積極促進英語學習不同階段之間的交流，有效推進“全學段英語教育”教學。3.以賽帶練，提升英語教師業務能力。市教科所為積極提升英語教師業務能力，以賽促練，分別組織了我市首屆“經典美文永傳誦”雙語誦讀大賽及市英語教師口語素養大賽等活動，并形成長效機制。4.積極開拓校外資源，促教師業務提升。市教科所積極組織在我市的外教參與網絡教研活動，豐富了英語教師的視野，激發了一線教師要求進步的訴求，也受到廣泛的好評。5.以“教研月”為載體，引領和促進一線教研。每年11月是市教科所規定的教研月，每年教研月一個主題，每個主題都貼近一線教學的問題，引導全市教師共同探討、觀摩、思考、嘗試、解決、提升。
四、下一階段開展外語教學具體建議
（一）行政干預下的基于核心素養的課程觀建設
結合目前我市英語教育的實際情況，針對為“應試而教育”的方式，即教師教學理念死板、教育維度少、層次淺，重復操練所謂“硬件”知識，機械單一。教育管理及業務指導部門應加強行政干預、撥正方向引領、加強監督、落實教師的教育教學行為。基于國家新課程標準即核心素養的理念及具體要求，從語言能力、文化意識、思維品質和學習能力四個方面真正開展教育教學活動。繼續深化推行“一課一研”，增強教師培訓，進一步要求教師結合本校實際，探討如何合理、有效地利用課程內容進行實用教學，從而提升學生思維品質，讓“學習”真正發生在課堂上，從而進一步提升全市英語科目的教學質量。
（二）教師觀念的轉變
要改善教師以前從“擠時間、加大工作量”來尋求教學質量提升從而追求教育短期利益等問題，就要求我們回歸人文主義教育的價值觀，培養更具有人文精神、國際理解意識的國際化人才。同時要求教師也要轉變教育觀念，從單一注重“應試教育”到關注學生學會學習、抗壓、適應和生活的能力。所以，教師需要深刻理解學科核心素養的內涵，主動探索核心素養的課堂轉化形式，摸索學生核心素養形成的途徑及渠道。
（三）外國語學校及外語特色校課程建設特別是小語種建設
教育國際化改造的過程中外國語學校及外語特色校的戰略調整為以“外語辦學特色突出”為核心競爭力，提出“重構深度學習的學科課堂”。結合普通高中生源的具體情況，作為多方向、多方面拓展學生升學渠道的方式之一，建議普通高中在市教育局有針對性地業務指導下，結合學校自身的綜合情況，開展小語種建設及教學活動。而隨著中學外語教育新課標的頒布，中學階段作為高考外語擴展到英語、日語、俄語、德語、法語、西班牙語六個語種，中學多語言教學的發展也在逐步從外國語學校、外語特色校向普通中學延伸。具體要從學校定位、教育理念、校園文化、課程建設4方面闡釋國際視野背景下的外國語學校建設。樹立“中華根基、國際視野、跨文化交流能力”這一育人目標，并且要把這一目標落到實處，植根于學生成長的現實土壤中。此外，基于國內外英語教育潮流、培養具有國際化人才的要求，我市的教育應該回歸人文主義教育的價值觀，致力于培養具有中國情懷、國際視野和跨文化溝通能力的時代新人。
[關鍵詞]河南翻譯產業；市場調查；翻譯碩士；啟示
[中圖分類號]G640 [文獻標識碼]A [文章編號]1671-5918（2015）15-0029-03
一、引言
近年來日益頻繁的國際交流促進了我國翻譯市場的迅猛發展。作為文化經濟中的新興力量，翻譯產業也受到了越來越多的關注。但是調查顯示，當前翻譯人才的培養工作較為滯后，不能滿足蓬勃發展的翻譯產業對翻譯人才的需求。因此，本文結合翻譯市場需求狀況，對高校的MTI（Master of Translation and Interpreting，翻譯碩士）教育培養體制進行了研究。通過研究高校MTI教育培養體制的改進方法以滿足翻譯產業的需求，是各大高校翻譯教育和翻譯學科建設所面臨的一個亟待解決的課題。本文就是在這樣的背景下開展了相關的研究工作。
二、調查對象及調查方法
調查對象主要包括翻譯服務企業的管理者和翻譯從業人員。此類企業為翻譯人才的聚集地，能夠使調查結果盡可能地客觀真實。本次調查的范圍涵蓋了河南省內幾個比較有代表性的重要城市：鄭州、洛陽、開封、安陽等。所選取的城市要么為區域經濟文化中心、要么為旅游城市和文明古都，這些城市的國際交流活動頻繁且豐富，因而能夠客觀全面地反映河南省內的基本情況。調查主要采用兩種方式：訪談調查和問卷調查。
訪談調查方法主要是通過電話咨詢、網絡聊天或面對面交流等方式進行有針對性的交互式信息獲取。通過訪談可以掌握完成翻譯工作所需的通用職責要求和標準。此外，訪談調查也能夠掌握不同企業所需翻譯人才的數量，以及細分專業的具體類型需求。
問卷調查方法主要是通過制作紙質版或電子版的問卷，然后發送至翻譯從業人員，以收回的有效問卷作為調查的結果。問卷調查方法的覆蓋范圍較為廣泛，并且比較有利于統計。
本次調查首先采用訪談的方法。訪談調查過程中向翻譯服務企業咨詢了比較有針對性的問題，獲得了詳細的調查結果。然后在訪談調查的基礎上，制定出《河南省翻譯市場需求調查問卷》并發放至各企業。問卷調查主要對翻譯從業人員的職業現狀和自身發展需求進行調查。本次調查共通過電子郵件發放翻譯市場需求調查問卷100份，回收65份，有效問卷58份。
三、河南省翻譯產業現狀及存在的問題
調查的統計結果表明：河南省內的翻譯人才存在大約76%的缺口，職業翻譯從業人員的缺口達11000人以上。由于翻譯人才存在巨大的缺口，因而兼職翻譯的需求幾乎達到兩倍于職業翻譯人員的數量。
同時，與企業人力資源部門相關負責人的訪談調查結果顯示：大約83%的受調查企業均不同程度地存在翻譯人才招聘困難的問題，尤其是高端翻譯人才更為稀缺。但在翻譯人才缺乏的大背景下，調查結果同時也顯示出高校M1T教育培養的翻譯人才并不能完全的契合市場需求，說明高校的MTI教育模式還有很大的提升空間。通過對翻譯市場的調查結果進行綜合分析，可以發現高校翻譯教學主要存在以下幾個方面存在突出問題：
（一）實踐能力缺乏
調查表明，大部分翻譯服務企業認為通過大量翻譯實踐才能夠培養出高層次的翻譯人才。然而只有不到23，5%的受調查企業認為通過讀MTI能夠培養出高水平翻譯人才。相應地，超過半數的受訪企業認為高校MTI培養的翻譯人才缺乏實踐能力。大多數的翻譯服務企業并不贊成在職員工通過攻讀MTI繼續進修，說明市場對MTI培養的翻譯人才的實踐能力持懷疑態度。
（二）綜合能力不足
當前的翻譯產業中，翻譯市場的業務已經不再局限于傳統的口譯和筆譯。隨著跨國貿易的快速發展，進入中國市場的跨國企業將越來越多。而企業的日常事務中包含了許多與翻譯相關的工作，如排版編輯、團隊協作、宣傳營銷、新型翻譯技術運用等。因而這些與翻譯相關的工作也進入了翻譯服務企業的業務范圍。翻譯服務企業的譯員要勝任這些工作，就需要具備較強的綜合能力，尤其是需要掌握一些與翻譯工作相關的新型技術和工具，比如術語管理工具、人工智能翻譯技術、翻譯記憶工具等等。此外，翻譯人才在進行團隊合作時，除了需要具備專業技能外，還需要擁有團隊合作精神和跨文化交流的能力。這就要求翻譯教育需要在提供傳統的口筆譯課程的基礎上，增加與翻譯工作相關的新型技術和綜合能力培養的課程。
（三）小語種專職翻譯人才緊缺
近幾年河南省對外交流日益頻繁，許多不同國家的跨國企業在河南省設置了辦事機構。然而，當前河南省內高校還沒有針對葡萄牙語、意大利語、西班牙語等小語種開設相關翻譯專業，這使得小語種翻譯人才的市場缺口尤其嚴重，嚴重制約了本省涉外交流的開展。此外，部分現有小語種翻譯人才的翻譯能力不足，也影響著企業的用人需求。可見，小語種專職翻譯人才緊缺已經在一定程度上影響了河南省的跨國經濟文化交流。
四、市場需求對河南高校MTI教育的啟示
通過對調查結果的統計和對問題的分析，可以發現河南省MTI教育中最突出的問題就在于教學內容與市場需求嚴重脫節。主要原因是當前MTI教學中的師資構成、教學理念、課程設置、考核方式等各項制度流程受傳統教育方式影響嚴重。MTI教學長期以來存在著如下幾個方面的問題：師資構成“重學術輕市場”；教學理念“重理論輕實踐”；課程設置“重課堂輕練習”；考核方式“重應試輕應用”。
因此，構建以市場需求為導向的MT[教育教學體系，充分發揮高校教育資源優勢使MTI教育與翻譯市場深度融合勢在必行，這也是未來河南高校MTI教學改革的方向。本文在調研的基礎上對相關問題進行了具體分析，分析結果對河南高校MTI教育主要有以下四方面的啟示：
（一）增強實踐能力
中國翻譯協會副會長黃友義先生曾多次強調MTI教學內容的社會性和現實性，他認為在教學中“要注重結合社會需求，加強案例教學，培養翻譯的實干能力”。而要想培養出實踐能力較強、符合市場需求的高層次翻譯人才，高校MTI教育需要同時在兩方面進行努力：
一方面是提高教學授課中的實踐環節，并增加學生實習機會。這就要求高校在課程安排中，應當盡可能使課堂形式活潑多樣、練習目標明確真實。在教材選取上，高校應當摒棄體系不合理和缺乏實用性的教材，大膽選擇啟發性強和實用性強的教材，并經常性搜集更具地域特色和時代特征的翻譯材料作為課程內容。除課程學習之外，高校還應當積極與翻譯服務企業溝通聯系，進而開展校企聯合辦學，增加學生走出校園進行實習的機會。通過這種課程學習與實習鍛煉交叉進行的過程，可以促進學生快速提高對職業前景的認知，增強學習的針對性和有效性，使學習更加貼近翻譯市場的需求。
另一方面也需要增強翻譯教師的實踐能力，提高實踐教學水平。國務院學位辦明確規定：“筆譯教師應承擔過30萬字以上的正式筆譯任務，口譯教師應擔任20次以上的正式場合的連傳同傳任務。”可見，國家對于翻譯教師實踐能力是非常重視的。因此，高校應當加強翻譯教師的雙向交流力度：既要鼓勵MT[專職教師走出高校，投身翻譯市場的實踐工作；又要積極引進企業翻譯人士前來授課，經常聘請經驗豐富的優秀翻譯人才到校辦專題講座。這種雙向交流的加強將帶動高校MTI教育實踐教學水平的大幅提升，有利于培養出更多具備較強實踐能力的高層次應用型翻譯人才。
（二）增強綜合能力
在翻譯產業不斷變革的今天，翻譯市場的人才需求已經不再局限于傳統的翻譯技能，各種與翻譯工作相關的能力都成為企業考察和選用人才的標準。比如翻譯之后的編輯排版工作、大型任務的團隊協作能力、營銷工作中的多語言宣傳等等。這些與翻譯相關的工作能力將直接影響企業的生產效率，進而也影響著企業對人才的個人價值評估。因此，高校的MTI教育也應當與時俱進，積極聘請金融、文秘、計算機、法律等各個相關領域的專業人才為學生做專題知識講座，使學生能夠完善知識體系。通過這些增強綜合能力的教學內容，逐步使學生掌握與翻譯工作相關的各項技能。
而且，在翻譯服務向信息化不斷邁進的浪潮中，高校MTI教育尤其應當大力提倡各種前沿技術和工具的教學，使先進技術和工具的運用能力成為學生綜合素質培養的重要牽引力量。比如術語管理工具、人工智能翻譯、翻譯記憶工具等有力的工具已經成為翻譯工作中效率倍增器，因而也應當成為MTI教育中增強學生綜合能力的重要教學內容。
（三）加強市場需求對各語種學習的導向性
隨著河南省與不同國家的交流日益增多，翻譯市場對葡萄牙語、意大利語、西班牙語等小語種翻譯人才的需求也愈加強烈。然而，當前河南省內各高校的相關小語種翻譯教育嚴重滯后于市場需求，這使得小語種翻譯人才的供需矛盾更加突出，已經嚴重制約了河南省對各小語種國家的各項交流的開展。高校MTI教育下一步應當不斷進行市場調研，針對各語種翻譯人才需求指引學生的語種學習選擇，充分體現市場需求對教學的導向性。
（四）加強針對區域特色的翻譯教學
針對河南省的區域特點和地方特色，省內高校MTI教育應當及時修訂課程內容，使教學課程既能充分凸顯本地市場需求又能體現區域院校特色，培育適應本地化發展的合格翻譯人才。比如以洛陽為例：該城市旅游資源比較豐富，因而該城市的高校MTI教學就應充分考慮這種經濟文化特色，聘請領域資深人士有針對性地開辦相關的翻譯講座。此外，為緊跟河南省翻譯市場發展的最新動向，高校應定期調查本地翻譯企業和合作實習基地，設置符合本地翻譯市場需求的專業課程。
關鍵詞：智能制造；特色專業；人才培養；復合型
制造業體現國家經濟發展水平與科技發達程度，決定一國興衰和國際競爭力。世界發達國家重新重視以先進制造業為主的實體經濟，德國提出“保障德國制造業的未來：關于實施‘工業4.0’戰略的建議”、美國提出“美國先進制造業國家戰略計劃”以及英國提出“英國制造業2050”等，都是希望依靠自動化生產、智能制造等搶占高端制造市場，在新一輪產業革命中繼續保持本國制造業的領先優勢。“中國制造2025”是適應世界經濟發展趨勢和實現向“制造強國”轉變的戰略選擇。作為中國制造業未來10年設計頂層規劃和路線圖，以創新驅動發展為主題，以智能制造為突破口和主攻方向，以信息技術與制造技術深度融合的數字化網絡化智能化制造為主線。[1]
一、智能制造的發展本質特征
（一）工藝流程信息化、實時化通過裝備運行檢測、制造質量的檢測等手段及時準確地采集生產線數據，如過程計量、環保與安全控制、產品質量等等，達到生產數據可視化，通過所有數據的處理結果可以清楚掌握生產流程，使加工狀態從依靠人員監控、事后檢測來判斷升級為加工過程中工況變化并及時調整，提高生產過程的可控性，實現工藝流程的信息化、實時化。（二）工藝設計智能化、知識化采用數字化仿真手段，利用智能化技術對獲取的加工過程狀態信息進行實時分析、評估和作出決策，對產品的生產過程建立虛擬模型，實現對加工過程的自主學習和決策控制，使工藝設計從基于經驗的試湊不確定朝向基于科學嚴謹推理轉變。加工制造中所有的流程和績效數據都能在運行系統中呈現透明、感知狀態，使得制造工藝能夠智能設計、制造工藝的實時規劃，實現工藝設計的智能化、知識化。（三）生產制造過程柔性化、自動化在生產制造過程中，基于智能制造裝備的信息實時傳感、綜合分析控制、指令執行驅動等三大核心技術，將所有的設備與工位、設備與操作人員、設備與設備以及設備與系統計算機統一聯網管理，實現車間“生產流程網”。在離散制造生產過程中，能自動進行排產調度，工件、物料、刀具進行自動化裝卸調度；在自動化流水線生產的情況下，能夠遠程檢查管理系統內的生產過程的情況，對生產任務中的急件和緩件實時動態調節；如果生產中遇到突發問題，即時解決，即時恢復自動化生產，可以達到無人值守的全自動化生產模式，實現生產制造過程的柔性化、自動化。
二、智能制造背景下特色專業技術技能型人才培養現狀及主要問題
高職院校特色專業內涵是在建設專業過程中積淀形成的專業的資源和優勢，對接崗位職業標準，突出特色專業人才培養的高教性、針對性、發展性，培養的高素質勞動者和技術技能型人才滿足區域內產業結構轉型升級的需求。[3]在制造業朝向智能化轉型升級的時代，高等職業院校作為培養技術技能型人才的基地，傳統意義上的特色專業技術技能型人才與智能制造業的人才要求脫節，培養新時代的高素質復合型技術技能型人才的工作仍然任重而道遠。（一）特色專業復合型技術技能人才培養目標不夠精準面對“智能制造”發展新趨勢，需要培養懂得互聯網操作，熟悉產業鏈，集創新、管理、服務于一體的復合型技術技能人才。職業院校特色專業建設過程中沒有及時進行調研，或分析企業崗位及人才需求變化深度不夠，造成畢業學生不具備新興產業的工作崗位能力，特別是無法滿足企業工藝更新、技術改造以及技術換代等產業轉型升級的能力要求。（二）教育內容與實際崗位需求相脫節特色專業人才培養應體現區域經濟支柱產業的發展需要。緊隨新興產業的發展方向，職業教育培養的人才與行業需求、產業需求、企業發展需求相對接，并且要在滿足崗位能力的基礎上適度超前發展。在信息化飛速發展的時代，特色專業人才培養的節奏整體滯后于產業的升級和社會的發展，并沒有做好適應“互聯網+”時代的準備，“機器人”、“3D打印技術”等新信息化技術體系沒有融入到職業教育教學內容中。幾年后學生畢業，企業產業轉型升級，人才的供給落后于企業崗位的需求，人才的培養缺乏前瞻性。（三）教師素質有待提高，教學方式有待創新智能制造業是制造產業在應用現代管理和信息技術進步成果基礎上轉型升級的制造模式，新技術的發展和應用改變了職業教育知識的傳授內容和傳播方式。當前高職院校特色專業建設普遍存在著以下現象：在教學模式上，“授課”形同“授書”，重知識傳授、輕能力培養；在師資組成結構上，“雙師型教師”偏少，專業教師不能有效指導實踐教學、實訓教師的基礎理論薄弱而無法講授專業課；在教學環境上，校內沒有“理實一體化”、校外沒有“校企合作實訓基地”；在師資隊伍建設上，教師運用先進技術的能力滯后，創新意識不夠，創新能力有待加強。
三、智能制造發展凸顯職業教育人才培養的緊迫性
智能制造的實現重點應凸顯出制造技術和制造管理的實施，智能制造過程在企業內部呈現出多學科知識的集成化、技術復雜化和工藝綜合化運行狀態，在企業外部的產業鏈中呈現出將生產企業、供應商、經銷商、用戶等都作為端點互聯，使生產制造模式、生產組織方式、產業形態等進行重構，因而智能制造發展需要全方位人才。（一）智能制造改變生產模式傳統制造過程是以產品為核心，工廠集中制造生產，信息相對封閉，人、機、料、法、環等要素決定了產品的屬性與品質。傳統的生產過程各個環節離散，采用設計、工藝和制造分開的模式，人崗的匹配、機器的運轉、物料的管理、規章制度的合理、環境的安全等各環節之間信息不能高效、快速地傳輸，系統一旦出現異常，各環節不能協調一致，將會給企業帶來極大的損失。智能制造模式是以數據互聯為核心，模擬完成設計、工藝、編程、加工、裝配、調試等環節，整個產品的制造過程為分散式、若干企業協同的生產，人工智能技術、網絡技術、新一代信息技術使整個生產過程中的各個環節通過網絡連接在一起，生產過程具有自適應、自決策、自診斷、自修復等能力，減少了不確定因素的影響，生產過程穩定性更高。（二）智能制造改變崗位設置，要求復合型的技術技能人才1．智能制造發展智能裝備，建立智能工廠和數字車間，需要機器人應用技術人才。工業機器人硬件制造企業需要加工制造、軟件系統的開發和技術支持的技術人才，以及機器人的營銷、安裝調試、售后技術支持等相關人才；機器人使用企業的設備維護、操作編程等復合型技術技能人才。使用智能裝備的專業崗位要求機電復合型人才，需要大量對高端數控機床、增材制造等智能制造裝備的操作、調試、維護、維修和改造方面的專業人才。••2017年第1期2．智能制造實現智能生產，制造崗位本身的自動化，需要智慧型人才支撐。智能制造使得傳統的大規模流水線生產將逐漸被取代，淘汰簡單的操作工，實現生產機器操作的無人化；處于一線工作的勞動者不僅要掌握技術技能，還需要對智能化系統的數字化及制造過程的自動化具備管理能力、解決問題的能力，要成為集操作、技術、管理于一體的復合型技術技能人才。（三）智能制造對高素質復合型技術技能人才需求緊迫智能制造的發展不只是要更多“聰明機器”進入制造業，而是更需要掌控“聰明機器”的人。“聰明機器”換掉的是出體力的流水線型、單純重復性勞動的工人，提升了工作效率，降低了生產成本。但它們代表的“硬件”沒有自主的生態意識、環境意識以及協調能力，在由人所代表“軟件”的主導下，按照統一的生產標準使“聰明機器”之間相互聯合自動加工、質量控制和檢測等信息處理，實現加工過程的自動化，生產建立車間內“物聯網”底層平臺。人在智能制造過程中工作崗位承擔著安裝、維護保養、編程及改裝工作，工作性質由操作轉變為協調、評估，且由于產業鏈條不斷延伸，作為其智力支撐的職業教育，培養出高素質技術技能型人才更加緊迫。
四、智能制造背景下特色專業人才培養的“智造”特色“智能制造”
將先進技術、自主性的勞動組織構架與人的智慧充分結合，使制造流程實現縱向集成。生產者不僅要掌握豐富的產品全知識，還要具備跨學科能力。智能制造企業的一線生產者不僅是一個能夠理解產品訂單要求、讀懂產品圖紙、正確調整機器的工藝參數和修正加工過程中錯誤程序的操作者，還是一個對制造設備配備模式提升、實施框架結構創新、工藝流程不斷優化的管理者，因此這就要求高職院校特色專業培養的高素質技術技能人才具有“智造”特色。（一）培養滿足生產設備智能化升級的人才生產設備和手段推動了制造業的發展，信息技術特別是數控技術設備的應用，使制造業處于自動化制造階段；自適應、自我決策智能技術設備的應用，把制造業推向柔性自動化和集成化制造階段。智能制造裝備主要有數控機床和加工中心、工業機器人、3D打印機以及包含專家系統在內的計算機集成制造系統，形成智能集成制造系統采用先進的計算機技術、控制技術和制造技術，引發了生產方式和生產結構的變革，使得生產者要適應升級的基礎設施設備，獨立操作各種智能化設備和進行維護維修，掌握產品生產新的工藝流程。因此職業教育培養的人才要具有基礎知識應用能力、精湛的操作技能、較強的崗位適應能力和遷移能力以及技術創新能力。（二）培養符合智能制造業轉型升級方向的人才智能制造通過互通互聯使云計算、大數據與信息化、自動化技術結合在一起，實現工廠內的生產設備和設備之間、工人與設備之間的縱向集成；實現產業鏈上的不同利益相關者之間的端到端集成；實現不同行業的企業之間的橫向集成；體現了從簡單到復雜、低級到高級、封閉到開放以及現在到未來的基本特征。[4]高職院校特色專業對人才培養方案進行改革，建設適應先進制造技術發展的理論教學體系和實踐教學體系，不斷更新教學內容，學生除具備專業知識的廣度和深度以及實踐操作能力外，還要具備一定的創新發展能力，使培養的技術技能人才緊跟企業生產技術的發展。（三）創建對接產業融合與職業衍生的全方位終身職業教育環境智能制造是跨學科的一種復雜生產制造模式，所需的專業知識、操作技能涉及不同的學科，對從事智能制造生產模式的一線從業者提出了新的挑戰。從業者必須具備應對產業融合與職業衍生可持續發展的職業能力，因此要創建全方位終身職業教育環境。創建全方位終身職業教育環境，建立現代職業教育體系的人才培養模式，在基礎教育階段，進行職業啟蒙教育，養成初步的綜合職業素養；在職業院校階段，進行崗位適應能力、復合型技能應用、團隊溝通協作能力和知識技能型服務創新能力的培養，且開設專門的職業指導課程；在工作崗位上，國家、社會大力宣傳新時代產業技工的典型和榜樣，組織各種類型的技能競賽活動；在社會上，創建高職院校、行業協會、制造企業及培訓機構等職業教育和培訓體系，為就業人員和企業員工提供崗位技術培訓和在職管理培訓。
總之，實施“智能制造”不斷推進我國制造業智能升級，導致新興職業崗位的出現和職業崗位內涵的變化，企業面臨“設備易得、人才難求”的12局面。高職院校特色專業建設應遵循教育的基本規律，應充分考慮生產設備智能化升級與產業結構調整，創新制造業的職業教育體系，使培養的高素質復合型技術技能人才能夠適應智能制造的新要求。
作者:彭琪波 單位:湖北科技職業學院
參考文獻：
[1]周濟.智能制造———“中國制造2025”的主攻方向[J].中國機械工程，2015（17）：2273-2284.
[2]路甬祥.“智能制造新特點，全球合作新機遇”[R].2016智能制造國際會議（北京），2016.05.12.
關鍵詞： 體育教師 電子備課 存在問題 解決對策
1.引言
電子備課是綜合了計算機、圖像處理、影視藝術、音樂美術、教育學、心理學、人工智能、信息學等眾多學科與技術的一門學科技術，它集文字、圖形、圖像、聲音、視頻影像，動畫等各種信息于一體，是一種先進備課手段，它能對教學起到很好的輔助作用。教師可以隨時從學校龐大的素材庫中調用自己所需的素材，或者從網絡中擷取有用的資料，為我所用。然后加以整合，把文字、圖像、聲音、視頻、動畫集成在一起，它的內核是信息數字化，關鍵是用得適時、適處，將課堂教學落到實處。
備課對于教學者來說是一個永恒的主題。只要是教師，你從走上三尺講臺之日起就與備課結下不解之緣。因為教師要想把課堂教學組織好，要想提高課堂教學效率，就要做好課前的充分準備。因此，不管什么時候，遇到什么樣的課程改革，教學管理者們都不會忘記對備課的研究，并對老師提出不同的備課要求。隨著信息技術的高速發展，網絡時代的到來。欲知天下事，點擊Internet。“電子備課”這一新生事物也就應運而生，許多教師聰慧靈巧地接受和應用著這一新生事物，并嘗試建立自己的電子備課，這是廣大教師從“紙上談兵”轉為“運籌帷幄”的一次飛躍。
2.我校體育教師實施電子備課的現狀
2.1體育教師拿著電腦里保存的以往的電子教案，每周固定上傳幾篇到電子備課系統，也就10來分鐘。
2.2很多體育教師根據學校和教研室的要求（因為分表格式和文字式），把內容復制粘貼，應付學校和教育局的“六認真”檢查。根本沒有仔細研究教材，甚至出現今天上什么內容都不知道的情況。
2.3學校組織的檢查也是只注重形式，單純看你有沒有上傳，有沒有按教學進度進行上傳。因為人手少和工作量相對較多，沒有給予內容以過多關注。
3.實施中存在的問題
3.1這些年，體育教材不斷變化，資源庫建設已逐步失去意義。由于教材編排體系和版本的不斷變化，過去的老教材教案，現在已全部失去使用價值。
3.2由于電子教案，很容易復制與粘貼，有些體育教師只是簡單地復制一些所需要的教案，應付學校檢查，而不是相互學習，取其精華，去設計適合自己教學所需的教案。
3.3從管理層面講，對體育教師電子備課的評價與檢查難度很大。
4.幾點建議
4.1每單元選擇典型內容，將其確定為集體備課內容，進行集體備課。其余內容，備課形式多樣，可充分利用現成的優秀教案，在上面作適當修改；也可在備課本上自己設計簡案；還可以在課本上勾勾畫畫……
4.2被確定為集體備課的內容，幾個任課教師做好分工，每一個集體備課內容，主備教師都要認真鉆研教材、精心設計，并打成電子文稿，以便集體交流時研討、修改。
4.3每周拿出兩個小時讓不同年級的體育教師集體備課。主備教師先闡述自己對教材的把握和教學設計以及設計理念，然后其他教師充分討論，提出修改建議，最終完成代表集體智慧的電子集體備課文稿。
4.4加強電子備課管理，做到“實效性評價”。一是加強二次備課的檢查。教師在“共享預案”下載后，至少要對三分之一的教學環節進行改動或添加個人的教學設計，否則視為無教案。二是用“隨機聽課”督促檢查。教導處要主動開展不定期“隨機聽課”活動，每周至少進行兩節的聽評課，充分利用周前會、教研活動時間等反饋指導備課使用質量。要把聽課評價與教師業務考核掛鉤。三是加強電子備課使用管理。要加強教師的備教管理，防止“備教兩張皮”，如果每學期出現兩次以上（含兩次）備教不統一，或出現一次不帶電子教案打印稿授課，就應終止其電子備課的使用，重新進行手寫備課，并作為“教學事故”在全校進行公示，記入教師業務檔案。四是分級管理，區別對待。對于新分教師（2年內）或第一年承擔本學科的教師，學校可以靈活要求，原則上至少有本學科半學期的手寫備課。目的是使教師盡快熟悉學科備課教學模式，掌握學科標準，著眼教師的專業發展。
4.5是用活動促進電子備課的使用及管理。比如，每月末一次教師“二次備課”展覽；每學期一次“二次備課”優秀案例評選；每學期一次“二次備課”有效課堂評比等。通過“活動開展”提高教師的二次備課質量。教導處可在每學期期中進行一次“優秀案例”評選，學期末進行一次課堂評比，活動結果納入學校量化。
5.結語
5.1抓住重點，避免面面俱到。“面面俱到，必然會導致膚淺”。我們抓住每單元的重點，引導教師圍繞重點，去做深刻探索與研究。在研究的過程中，所獲得的是對問題深層次的思考與剖析，由此所帶來的，是課堂教學的深邃與高效率，更是教師業務水平的不斷提升。
5.2順應了現代社會對人的基本要求。現代社會的各項工作，都離不開合作。合作，更是高效探究的基礎。這樣的集體備課，既有分工，又有合作，既有個人思考的流露，又有集體智慧的交融。這樣的電子集體備課所帶來的不僅僅是一個個完美的教案，更是對現代人的一次次鍛煉與考驗。
5.3為老師們深入研究創造了條件。傳統的備課，要占去老師們好多時間，每天至少一個多小時的書寫，一學期下來，總要寫滿幾個備課本。而推行電子集體備課，因為有了分工，老師們備課量明顯減少了。他們可以有更充分的時間去讀書，去上網學習，去鉆研教材、研究教法。
