人工智能教學(xué)建議精選(九篇)

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第1篇：人工智能教學(xué)建議范文

政策驅(qū)動(dòng)也是重要?jiǎng)恿?，科技巨頭搶先布局引發(fā)示范效應(yīng)。智能化時(shí)代，各國(guó)從國(guó)家戰(zhàn)略層面加緊人工智能布局，美國(guó)的大腦研究計(jì)劃(BRAIN)、歐盟的人腦工程項(xiàng)目(HBP)、日本大腦研究計(jì)劃(Brain/MINDS)，而我國(guó)也在“十三五”規(guī)劃中把腦科學(xué)和類腦研究列入國(guó)家重大科技項(xiàng)目。企業(yè)布局方面，谷歌、Facebook、微軟、IBM等均投入巨資，其示范效應(yīng)是產(chǎn)業(yè)進(jìn)步的先兆；國(guó)內(nèi)百度、阿里、訊飛、360、華為、滴滴等也加緊布局。15年行業(yè)投資金額增長(zhǎng)76%，投資機(jī)構(gòu)數(shù)量增長(zhǎng)71%，計(jì)算機(jī)視覺(jué)和自然語(yǔ)言處理占比居前。

產(chǎn)業(yè)鏈格局已現(xiàn)，上游技術(shù)成型、下游需求倒逼，計(jì)算機(jī)視覺(jué)產(chǎn)業(yè)應(yīng)用最成熟。產(chǎn)業(yè)鏈初步格局已現(xiàn)，從基礎(chǔ)層和底層技術(shù)，再到應(yīng)用技術(shù)，最后再到行業(yè)應(yīng)用，除了近年來(lái)底層核心技術(shù)的突破，下游行業(yè)需求倒逼也是人工智能應(yīng)用技術(shù)發(fā)展的重要?jiǎng)恿?，諸如人機(jī)互動(dòng)多元化倒逼自然語(yǔ)義處理、人口老齡化倒逼智能服務(wù)機(jī)器人、大數(shù)據(jù)精準(zhǔn)營(yíng)銷倒逼推薦引擎及協(xié)同過(guò)濾，等等。其中計(jì)算機(jī)視覺(jué)應(yīng)用技術(shù)的發(fā)展可能是最先發(fā)力的，國(guó)內(nèi)不乏世界一流水平公司。

2B應(yīng)用首先爆發(fā)，“人工智能+金融、安防”應(yīng)用前景廣闊?！叭斯ぶ悄?”將代替之前的“互聯(lián)網(wǎng)+”，在各行業(yè)深化應(yīng)用，安防、金融、大數(shù)據(jù)安全、無(wú)人駕駛等等。生物識(shí)別和大數(shù)據(jù)分析在安防和金融領(lǐng)域的應(yīng)用則是目前技術(shù)最為成熟、產(chǎn)業(yè)化進(jìn)程較快，如智能視頻分析、反恐與情報(bào)分析、地鐵等大流量區(qū)域的監(jiān)控比對(duì)；金融領(lǐng)域的遠(yuǎn)程開戶、刷臉支付、金融大數(shù)據(jù)采集、處理、人工智能自動(dòng)交易、資產(chǎn)管理等。相關(guān)推薦標(biāo)的：東方網(wǎng)力、佳都科技、川大智勝，建議關(guān)注大智慧、遠(yuǎn)方光電。

逐漸向2C端應(yīng)用擴(kuò)展，看好“人工智能+無(wú)人駕駛、教育”。人工智能在無(wú)人駕駛領(lǐng)域的應(yīng)用體現(xiàn)在三方面：(1)環(huán)境感知環(huán)節(jié)的圖像識(shí)別；(2)基于高精度地圖和環(huán)境大數(shù)據(jù)的路徑規(guī)劃、復(fù)雜環(huán)境決策；(3)車車交互、車與環(huán)境交互下的車聯(lián)網(wǎng)，智能交通管理。教育領(lǐng)域應(yīng)用方面，人機(jī)交互重構(gòu)更互動(dòng)性的教學(xué)；大數(shù)據(jù)和深度學(xué)習(xí)的結(jié)合使得個(gè)性化教學(xué)成為現(xiàn)實(shí)，這也是在線教育最重要的突破點(diǎn)；此外包括VR在內(nèi)的多載體應(yīng)用和多屏互動(dòng)也是發(fā)展趨勢(shì)。相關(guān)推薦標(biāo)的：四維圖新、千方科技、東軟集團(tuán)、科大訊飛、長(zhǎng)高集團(tuán)、新開普。

第2篇：人工智能教學(xué)建議范文

人工智能技術(shù)及其應(yīng)用的發(fā)展歷史雖然只有短短的50余年，但是它作為信息技術(shù)的前沿領(lǐng)域，對(duì)社會(huì)經(jīng)濟(jì)和發(fā)展的影響卻越來(lái)越大。在基礎(chǔ)教育課程改革的大潮中，許多國(guó)家意識(shí)到基礎(chǔ)教育領(lǐng)域開展人工智能教育的必要性，努力把人工智能列入技術(shù)類教育的教學(xué)內(nèi)容中。作為師范類院校，教授人工智能課是有必要的。? 

（1）為部分優(yōu)秀的學(xué)生將來(lái)做更深入的研究打堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)。在面向知識(shí)經(jīng)濟(jì)的今天，研究獲取、表示和使用知識(shí)的人工智能學(xué)科越來(lái)越受到人們的重視。目前人工智能研究被列為中國(guó)高技術(shù)領(lǐng)域的重點(diǎn)之一。以專家系統(tǒng)為代表的智能化系統(tǒng)在信息技術(shù)中也占有重要地位。因此在高等教育中開展人工智能教育和智能化系統(tǒng)的研發(fā)，不僅是計(jì)算機(jī)科學(xué)的應(yīng)用，也是促進(jìn)各學(xué)科服務(wù)于國(guó)民經(jīng)濟(jì)發(fā)展的必然趨勢(shì)。為使人工智能的理論、方法和技術(shù)的研究與應(yīng)用普及和深入，教育重心必須要下移，即從研究生教育向本科教育普及。開展本科層次人工智能普及教育的有效途徑之一是在本科高年級(jí)開設(shè)相關(guān)選修課。開展人工智能教育，不僅能夠更好地發(fā)揮高等院校的育人和科學(xué)研究功能，而且能為學(xué)生拓寬專業(yè)路徑，擴(kuò)大自主學(xué)習(xí)空間和發(fā)展個(gè)性創(chuàng)造條件，同時(shí)也為營(yíng)造一個(gè)使學(xué)生不僅有寬厚、扎實(shí)的理論基礎(chǔ)，且具綜合分析和解決問(wèn)題能力的環(huán)境。? 

（2）為將來(lái)從教的學(xué)生積聚大量的知識(shí)。英國(guó)早在1999年，人工智能課程已經(jīng)作為選修課出現(xiàn)在中學(xué)的信息與通訊技術(shù)（ICT）課程中。許多中小學(xué)還通過(guò)機(jī)器人競(jìng)賽活動(dòng)來(lái)激發(fā)中小學(xué)生學(xué)習(xí)人工智能的興趣，使學(xué)生不僅提高了用信息技術(shù)解決問(wèn)題的能力，而且培養(yǎng)了多種思維方式，獲得了更多的創(chuàng)新空間。美國(guó)現(xiàn)行的中學(xué)信息技術(shù)課程設(shè)置中，將人工智能的內(nèi)容作為“媒體與技術(shù)”層面對(duì)12年級(jí)學(xué)生的要求。澳大利亞的部分中學(xué)開設(shè)的信息處理與技術(shù)課程，人工智能、信息系統(tǒng)、算法和程序設(shè)計(jì)、社會(huì)和倫理道德、計(jì)算機(jī)系統(tǒng)分別作為5個(gè)主題共同構(gòu)成了該課程的教學(xué)內(nèi)容。在該課程的大綱中規(guī)定，人工智能部分的教學(xué)內(nèi)容在高中第3學(xué)期為12年級(jí)的學(xué)生開設(shè)，教學(xué)時(shí)間為10周。? 

在我國(guó)，多年以來(lái)中學(xué)奧林匹克信息學(xué)競(jìng)賽中一直包含有人工智能相關(guān)的題目，涉及啟發(fā)式搜索、博弈、智能程序設(shè)計(jì)等問(wèn)題。2003年4月，我國(guó)教育部正式頒布《普通高中技術(shù)課程標(biāo)準(zhǔn)（實(shí)驗(yàn)）》，首次在信息技術(shù)科目中設(shè)立了“人工智能初步”選修模塊，標(biāo)志著我國(guó)高中人工智能課程的正式起步。? 

我國(guó)的新課程標(biāo)準(zhǔn)頒布后，教育部評(píng)審并通過(guò)了分別由教育科學(xué)出版社、廣東高教出版社、地圖出版社、上海科技教育出版社和浙江教育出版社出版的5套高中《人工智能初步》教材，并開發(fā)了相應(yīng)的教輔材料，包括教師用書和配套光盤等。為了配合中學(xué)人工智能課程的實(shí)施，國(guó)內(nèi)也推出了一些適合中學(xué)生學(xué)習(xí)與體驗(yàn)的人工智能軟件和網(wǎng)絡(luò)資源。另一方面，一些高校的本科生、研究生也逐步關(guān)注中學(xué)人工智能教育的開展并將其作為畢業(yè)論文的研究選題。一些師范院校適應(yīng)形勢(shì)要求，已為師范生開設(shè)了與此相關(guān)的選修課程。? 

2 人工智能的教育及教學(xué)條件現(xiàn)狀? 

通過(guò)對(duì)本人多年的教學(xué)過(guò)程進(jìn)行總結(jié)，我校的《人工智能》課程教育現(xiàn)狀可總結(jié)為如下幾點(diǎn)：? 

（1)理論知識(shí)充裕。但與實(shí)踐相脫節(jié)，特別是在智能科學(xué)技術(shù)的教育教學(xué)方面。盡管知識(shí)面相當(dāng)廣泛，而人工智能理論的普及教育以及智能技術(shù)的開發(fā)與應(yīng)用仍然十分滯后。? 

(2)同其它普通高等院校一樣，在本校，人工智能技術(shù)的研究與應(yīng)用尚未普及，甚至比不上其它院校。這不利于培養(yǎng)學(xué)生的科研興趣及創(chuàng)造精神。? 

（3）缺乏配套實(shí)驗(yàn)教材，實(shí)驗(yàn)教學(xué)內(nèi)容缺乏，無(wú)法培養(yǎng)學(xué)生的研究能力和創(chuàng)新能力。只有開設(shè)實(shí)驗(yàn)項(xiàng)目，才能使人工智能的相關(guān)知識(shí)具有研究性和綜合性。? 

（4）對(duì)中小學(xué)智能教育的深度及教學(xué)方式、教學(xué)特點(diǎn)缺乏研究。做為師范類院校，我認(rèn)為在對(duì)學(xué)生進(jìn)行基礎(chǔ)知識(shí)教育的基礎(chǔ)上，要緊抓中小學(xué)智能教育的特點(diǎn)對(duì)師范類學(xué)生進(jìn)行相關(guān)的教育與培訓(xùn)。? 

相對(duì)于教育現(xiàn)狀，我校的《人工智能》課程教學(xué)條件現(xiàn)狀要稍好一些，其狀態(tài)如下：? 

（1）教材使用國(guó)家級(jí)規(guī)劃教材，此教材非常系統(tǒng)地介紹了人工智能的基本原理、方法和應(yīng)用技術(shù)，適合本科及研究生使用。在我們的授課過(guò)程中，也會(huì)適當(dāng)為學(xué)生提供相關(guān)的國(guó)內(nèi)其他先進(jìn)教材，如中南大學(xué)蔡自興教授的《人工智能及其應(yīng)用》等。? 

（2）為了促進(jìn)學(xué)生自主學(xué)習(xí)，我們準(zhǔn)備了多種類型的擴(kuò)充性學(xué)習(xí)資料，加強(qiáng)學(xué)生主動(dòng)學(xué)習(xí)的意識(shí)，包括：課程相關(guān)雜志和書籍目錄，以及部分重要的參考文獻(xiàn)，與人工智能相關(guān)的網(wǎng)絡(luò)資源如優(yōu)秀BBS、新聞組、網(wǎng)址等。 它們包括了大量的文獻(xiàn)資料、本領(lǐng)域研究的前沿動(dòng)態(tài)等。 使用表明，學(xué)生非常樂(lè)于查閱這些資源。 使學(xué)生能通過(guò)使用這些資源進(jìn)行一些人工智能程序設(shè)計(jì)，探討一些問(wèn)題，在課堂討論中展示他們的收獲。? 

(3）校園網(wǎng)的普及與不斷優(yōu)化使本課程有優(yōu)良的實(shí)踐性教學(xué)環(huán)境，能充分滿足教學(xué)需要。我們擁有較充足的多媒體教室和網(wǎng)絡(luò)教室，為實(shí)現(xiàn)本課程教學(xué)提供了物質(zhì)保障。在網(wǎng)絡(luò)資源建設(shè)方面，全校辦公室、教室、學(xué)生宿舍和教師宿舍都以寬帶網(wǎng)相連，這些硬件設(shè)備對(duì)本課程教學(xué)發(fā)揮了重要作用，使本課程教學(xué)質(zhì)量得以明顯提高。? 

3 人工智能教學(xué)方法及手段的改革? 

針對(duì)我們現(xiàn)在所采取的教學(xué)方法，我認(rèn)為存在許多不足，如教學(xué)方式比較單一，教學(xué)內(nèi)容偏重理論講解等，為此，提出以下教學(xué)方法的改革：? 

（1）通過(guò)多種途徑激發(fā)學(xué)生的學(xué)習(xí)興趣。課程的學(xué)習(xí)效果，直接受到學(xué)生興趣和參與意識(shí)的影響。一般來(lái)講，《人工智能》作為一門前沿課程，開始學(xué)生學(xué)習(xí)興趣很大，當(dāng)開始接觸到抽象理論知識(shí)及部分算法時(shí)，學(xué)生往往感到不易接受。 我們通過(guò)各種途徑和方法， 激發(fā)和培養(yǎng)學(xué)生的學(xué)習(xí)興趣，包括鼓勵(lì)學(xué)生參與某部分知識(shí)的擴(kuò)充性資料查找,預(yù)留一定時(shí)間請(qǐng)學(xué)生負(fù)責(zé)對(duì)此內(nèi)容進(jìn)行講解，布置學(xué)生對(duì)某個(gè)基本成型的實(shí)驗(yàn)進(jìn)行糾錯(cuò)及驗(yàn)證，降低問(wèn)題解決的難度。學(xué)生因此產(chǎn)生興趣從而做更深度研究。? 

(2）進(jìn)行啟發(fā)式教學(xué)。 我們可以嘗試在教學(xué)過(guò)程中不斷提出問(wèn)題請(qǐng)學(xué)生思考，啟發(fā)學(xué)生求解這些問(wèn)題，鼓勵(lì)學(xué)生提出自己的猜想和解決方案，然后擺出教材中的解決方案，并與同學(xué)所提出的觀點(diǎn)進(jìn)行分析和比較，這足以加強(qiáng)學(xué)生學(xué)習(xí)的主動(dòng)意識(shí)和參與意識(shí)，提高學(xué)生學(xué)習(xí)的積極性。? 

(3）課堂辯論與交互式教學(xué)。 組織課堂辯論，討論的議題可定位為譬如人工智能是否能超過(guò)人類智能等有爭(zhēng)議的問(wèn)題。學(xué)生通過(guò)對(duì)這些問(wèn)題展開激烈爭(zhēng)論，激發(fā)了學(xué)習(xí)潛能，明確了學(xué)習(xí)目標(biāo)。當(dāng)然師生間的交流方式還有很多，如郵件互發(fā)、QQ留言等，也可在課程網(wǎng)站中的互動(dòng)平臺(tái)進(jìn)行交流。? 

(4）分層次因材施教。 在授課過(guò)程中，通過(guò)對(duì)每個(gè)具體學(xué)生的學(xué)習(xí)進(jìn)度、課堂作業(yè)情況進(jìn)行及時(shí)評(píng)估，對(duì)學(xué)生提出進(jìn)一步的學(xué)習(xí)建議和指導(dǎo)， 實(shí)現(xiàn)個(gè)性化的教學(xué)。 對(duì)優(yōu)秀學(xué)生探討，可以在教學(xué)設(shè)計(jì)和實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)中要求其選作部分探索性、創(chuàng)新性的功課和實(shí)驗(yàn)，以發(fā)揮學(xué)生個(gè)性優(yōu)勢(shì)。對(duì)于有意于將來(lái)從事中小學(xué)教育的學(xué)生可以在機(jī)器人及人工智能技術(shù)發(fā)展現(xiàn)狀等知識(shí)層面對(duì)其做問(wèn)題講解。而那些看似缺乏興趣的學(xué)生，我們可以用多媒體手段如播放人工智能相關(guān)電影及科學(xué)小片引起其興趣，實(shí)行逐步引導(dǎo)的教學(xué)過(guò)程。? 

另外，我們可以嘗試雙語(yǔ)教學(xué)。 采用中文教材和講授的同時(shí)，注重在課程中的關(guān)鍵詞同時(shí)用英文表示，并適當(dāng)指定英文參考短文和英文參考書。使學(xué)生能夠接觸國(guó)外文獻(xiàn)資料，加深對(duì)學(xué)習(xí)內(nèi)容的理解，獲得更寬廣的知識(shí)。我們也可以在教學(xué)內(nèi)容安排上，注重理論聯(lián)系實(shí)際，將一些人工智能網(wǎng)絡(luò)上的虛擬實(shí)驗(yàn)給學(xué)生進(jìn)行課外上網(wǎng)練習(xí)，從而使學(xué)生了解算法的具體運(yùn)行過(guò)程， 通過(guò)參與達(dá)到知識(shí)的理解，掌握基本方法和技術(shù)。? 

 

根據(jù)現(xiàn)有的條件，我們?cè)诮虒W(xué)中可以采用多媒體教學(xué)和網(wǎng)絡(luò)課程教學(xué)相結(jié)合的方法，充分利用多媒體的豐富表現(xiàn)形式，利用網(wǎng)絡(luò)課程的交互性、情景化等特點(diǎn)，構(gòu)筑以學(xué)生為主體的《人工智能》課程現(xiàn)代教學(xué)模式。 對(duì)于抽象知識(shí)，可通過(guò)動(dòng)畫和視頻演示，通過(guò)聲音和圖像展示人工智能的歷史、人物和前景，做到學(xué)生直接而深刻地看到知識(shí)的內(nèi)涵外延。網(wǎng)絡(luò)課程能較好地實(shí)現(xiàn)交互并使學(xué)習(xí)過(guò)程情景化，通過(guò)網(wǎng)絡(luò)課程的課堂練習(xí)和章節(jié)練習(xí)，教師可以評(píng)價(jià)學(xué)生的學(xué)習(xí)情況，并給學(xué)生提出學(xué)習(xí)建議，從而提高學(xué)生的研究力和創(chuàng)新力。我們也可以給學(xué)生播放中學(xué)《人工智能》課程課堂教學(xué)錄像，以使學(xué)生看到初高中學(xué)生的知識(shí)范圍及深度；同時(shí)給學(xué)生播放現(xiàn)有的《人工智能》科學(xué)成果，讓學(xué)生看到理論背后的實(shí)踐；也可以播放科幻片，激發(fā)學(xué)生想象的翅膀從而有興趣把人工智能作為將來(lái)深造的方向?！度斯ぶ悄堋肥且婚T較新的課程，改進(jìn)教學(xué)方法和手段不僅要靠教師，也應(yīng)增加硬件設(shè)備的投入。如果人工智能能采用智能輔助教學(xué)系統(tǒng)或機(jī)器人輔助教學(xué)過(guò)程逼真、形象，一目了然，這樣可大大提高學(xué)生的學(xué)習(xí)效率，尤其是提高學(xué)生的觀察判斷能力、發(fā)現(xiàn)問(wèn)題和解決問(wèn)題的能力。? 

4 人工智能實(shí)踐教學(xué)設(shè)計(jì)的探討? 

我們可以在教學(xué)過(guò)程中，適量開設(shè)一些實(shí)驗(yàn)和設(shè)計(jì)，提高學(xué)生的動(dòng)手能力，并加深他們對(duì)理論知識(shí)的理解，降低理論的抽象度，提升理論的實(shí)用性。在近兩年的教學(xué)過(guò)程中，我們會(huì)適量加入一些人工智能語(yǔ)言的教學(xué)過(guò)程。例如，在講解了“野人與傳教士過(guò)河”等問(wèn)題后，我們可以讓學(xué)生使用Visual Prolog或者C ?++?對(duì)算法進(jìn)行實(shí)現(xiàn)；在講解 TSP 問(wèn)題的遺傳算法解決案例后，指出編碼方案、初始種群大小、進(jìn)化代數(shù)、交叉率變異率等因素對(duì)求解結(jié)果的影響，并要求學(xué)生通過(guò)實(shí)驗(yàn)的方式來(lái)分析、理解這些問(wèn)題，并提出“尋找更有利的解決方案”等問(wèn)題。把學(xué)生的興趣激發(fā)后，為解決這些問(wèn)題，學(xué)生會(huì)在課外主動(dòng)查閱相關(guān)文獻(xiàn)、相互討論以實(shí)現(xiàn)他們所設(shè)計(jì)的方案，這樣既培養(yǎng)了學(xué)生善于鉆研和勇于創(chuàng)新的精神又提高了學(xué)生的實(shí)踐與創(chuàng)新能力。? 

參考文獻(xiàn)：? 

［1］ 熊德蘭,李梅蓮,鄢靖豐.人工智能中實(shí)踐教學(xué)的探討［J］.宿州學(xué)院學(xué)報(bào),2008(1).? 

［2］ 何元烈,汪玲.“Visual C ?++?”在“人工智能”教學(xué)中的應(yīng)用與探討［J］.廣東工業(yè)大學(xué)學(xué)報(bào):社會(huì)科學(xué)版,2008(8).? 

第3篇：人工智能教學(xué)建議范文

【關(guān)鍵詞】人工智能 計(jì)算機(jī)輔助教學(xué) 教學(xué)與控制

一、人工智能的定義

人工智能也稱機(jī)器智能，它是計(jì)算機(jī)科學(xué)、控制論、神經(jīng)生理學(xué)、心理學(xué)、語(yǔ)言學(xué)等多種學(xué)科互相滲透而發(fā)展起來(lái)的一門綜合性學(xué)科。從計(jì)算機(jī)應(yīng)用系統(tǒng)角度來(lái)看，人工智能是研究如何制造出智能機(jī)器或智能系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)模擬人類智能活動(dòng)的能力，以延伸人們智能的科學(xué)。人工智能是一門交叉科學(xué)，逐漸形成一門涉及心理學(xué)、認(rèn)知科學(xué)、思維可循、信息科學(xué)、系統(tǒng)科學(xué)和生物學(xué)科等多學(xué)科的綜合性技術(shù)學(xué)科。

二、計(jì)算輔助教學(xué)體系和現(xiàn)狀

計(jì)算救助教學(xué)是利用多媒體計(jì)算機(jī)的功能與特點(diǎn)，利用計(jì)算機(jī)輔助教師完成各個(gè)教學(xué)環(huán)節(jié)，并通過(guò)與計(jì)算機(jī)之間的交互活動(dòng)，激發(fā)學(xué)生的學(xué)習(xí)積極性和主動(dòng)性，幫助學(xué)生更有效地學(xué)習(xí)。實(shí)用計(jì)算機(jī)輔助教學(xué)，有利于認(rèn)識(shí)主體作用的發(fā)揮，它所提供的圖像、聲音、動(dòng)畫等信息由利于學(xué)生知識(shí)的獲得與保持，達(dá)到提高教學(xué)教學(xué)的目的。

目前為止，所實(shí)用的絕大多數(shù)傳統(tǒng)以及理論證明等均被應(yīng)用于計(jì)算機(jī)輔助教學(xué)系統(tǒng)，以提高其智能性和實(shí)用性。早期絕大多數(shù)計(jì)算機(jī)輔助教學(xué)將全部教學(xué)信息以編程方式預(yù)置于課件中，這樣的以及理論證明等均被應(yīng)用于計(jì)算機(jī)輔助教學(xué)系統(tǒng)，以提高其智能性和實(shí)用性。因此現(xiàn)有的以及理論證明等均被應(yīng)用于計(jì)算機(jī)輔助教學(xué)系統(tǒng)，以提高其智能性和實(shí)用性。早期絕大多數(shù)計(jì)算機(jī)輔助教學(xué)系統(tǒng)面臨許多挑戰(zhàn)，它主要存在以下幾個(gè)方面的問(wèn)題。

1.計(jì)算機(jī)輔助教學(xué)系統(tǒng)的閉塞性

不具有開放性是目前以及理論證明等均被應(yīng)用于計(jì)算機(jī)輔助教學(xué)系統(tǒng)，以提高其智能性和實(shí)用性。其弊端在于固定內(nèi)容的局限性使課件的適用面狹窄，而且設(shè)定的運(yùn)行路線使授課缺乏自主性;授課的針對(duì)性不強(qiáng);無(wú)法利用新出現(xiàn)的資源在較高起點(diǎn)上進(jìn)行二次開發(fā)。

2.智能性的欠缺

現(xiàn)有的計(jì)算機(jī)智能輔助課件系統(tǒng)不能對(duì)不同何曾度的學(xué)生進(jìn)行有針對(duì)性的教育，學(xué)生的學(xué)習(xí)是被動(dòng)的，不能由系統(tǒng)自動(dòng)提供助學(xué)信息而使學(xué)生有選擇地學(xué)習(xí)。。

3.人機(jī)交互能力較弱

現(xiàn)有計(jì)算機(jī)智能輔助大多以光盤作為信息的載體，將材料中的內(nèi)容以多媒體的形式展現(xiàn)出來(lái)，教學(xué)信息是按預(yù)置的教學(xué)流程機(jī)械式地提供給學(xué)者，學(xué)習(xí)者使用計(jì)算機(jī)智能輔助課件學(xué)習(xí)是完全被動(dòng)的。

4.教師與學(xué)生的互動(dòng)在教學(xué)中的缺乏

現(xiàn)有計(jì)算機(jī)智能輔助課件在學(xué)生自學(xué)以及進(jìn)行操作使用時(shí)，如何學(xué)習(xí)都是學(xué)生自己的事。教師不能全完了解學(xué)習(xí)者的情況，學(xué)生在蹦到問(wèn)題時(shí)不能向教師求教，師生之間互相封閉，談不上師生互動(dòng)，因此課件所起的效果大打折扣。

5.課程特點(diǎn)沒(méi)有突出

各門課程在教學(xué)上有不同的要求，但現(xiàn)有課件對(duì)于這些不同要求完全不予理會(huì)。例如很多課程都要涉及到大量的曲線或曲面，對(duì)有些課程來(lái)說(shuō)，將這些曲線或曲面給出了一個(gè)簡(jiǎn)單的展示就足夠了，而有些課程這樣的展示不能達(dá)到教學(xué)目的的要求。

6.教學(xué)計(jì)劃的欠缺

在課件的開發(fā)過(guò)程中實(shí)際上離不開教學(xué)策略的設(shè)計(jì)，但課件的制作者往往并未意識(shí)到這一點(diǎn)。例如:現(xiàn)有的絕大多數(shù)課件都是單一的展播式，這樣的可見(jiàn)制作“精美”，但它不可逆、不能互動(dòng)。實(shí)際上運(yùn)用課件教學(xué)只是手段而不是目的，應(yīng)該在教學(xué)設(shè)計(jì)理論的指導(dǎo)下講求課件的實(shí)效性，著眼點(diǎn)在于學(xué)生學(xué)習(xí)新知識(shí)、掌握新技術(shù)、培養(yǎng)各種能力有幫助，而不是表面上的制作“精美”。

綜上所述，現(xiàn)有的計(jì)算機(jī)智能輔助存在許多問(wèn)題，隨著新技術(shù)的不斷出現(xiàn)，這些問(wèn)題將使計(jì)算機(jī)智能輔助越來(lái)越不能適應(yīng)新的要求。因此以智能計(jì)算機(jī)智能輔助為代表的心的計(jì)算機(jī)輔助教學(xué)系統(tǒng)將成為教育技術(shù)上需要不斷探求、努力實(shí)現(xiàn)的發(fā)展方向。 轉(zhuǎn)貼于

三、智能計(jì)算機(jī)輔助教學(xué)系統(tǒng)

智能計(jì)算機(jī)輔助教學(xué)系統(tǒng)(Intelligent ComputerAided Instruction)，簡(jiǎn)稱ICAI。教學(xué)過(guò)程是一個(gè)復(fù)雜的教與學(xué)的思維過(guò)程，它需要教師以專門知識(shí)和經(jīng)驗(yàn)為依據(jù)，經(jīng)過(guò)吸取、講解、推理、示例、綜合等多個(gè)步驟才能較好地完成。計(jì)算機(jī)輔助教學(xué)實(shí)際上是一個(gè)由計(jì)算機(jī)系統(tǒng)輔助教師進(jìn)行教學(xué)以及學(xué)生進(jìn)行學(xué)習(xí)并得以實(shí)現(xiàn)的系統(tǒng)。在智能ICAI中，教學(xué)思想、方法、學(xué)習(xí)內(nèi)容可用知識(shí)形式表示，如何解決知識(shí)的形式化表示以及知識(shí)的訪問(wèn)與調(diào)用問(wèn)題，是人工智能的核心技術(shù)之一，也是將ICAI引入教育技術(shù)領(lǐng)域中所要面臨的一個(gè)問(wèn)題。知識(shí)庫(kù)是實(shí)現(xiàn)知識(shí)推理與專家系統(tǒng)的基礎(chǔ)，可以用知識(shí)庫(kù)作為智能ICAI的構(gòu)建環(huán)境。在知識(shí)庫(kù)中，教學(xué)內(nèi)容等的有關(guān)知識(shí)可以用事實(shí)與規(guī)則表示，并存儲(chǔ)于知識(shí)庫(kù)內(nèi)，教學(xué)與學(xué)習(xí)過(guò)程既是對(duì)知識(shí)庫(kù)中知識(shí)進(jìn)行推理，并最終得出所需結(jié)果的過(guò)程。ICAI系統(tǒng)的一般包括以下幾個(gè)模塊:

1.知識(shí)庫(kù)。知識(shí)庫(kù)是關(guān)于教學(xué)內(nèi)容的模塊，解決“教什么”問(wèn)題。知識(shí)庫(kù)中的教學(xué)內(nèi)容有待于教學(xué)與控制模塊和學(xué)生模塊進(jìn)行選取、調(diào)用。

2.學(xué)生模塊。學(xué)生模塊是用于記錄學(xué)生的學(xué)習(xí)情況，對(duì)學(xué)生學(xué)習(xí)的各個(gè)環(huán)節(jié)信息進(jìn)行搜集，以便系統(tǒng)對(duì)學(xué)生的學(xué)習(xí)情況進(jìn)行自動(dòng)評(píng)估，提出具有針對(duì)性的學(xué)習(xí)建議和個(gè)別化的輔導(dǎo)。學(xué)生模塊描述學(xué)生對(duì)教學(xué)內(nèi)容理解、掌握的程度，系統(tǒng)可以根據(jù)學(xué)生模塊的具體情況調(diào)整教學(xué)策略并提供適當(dāng)?shù)姆答仭?/p>

3.用戶接口模塊。這是系統(tǒng)與用戶交流的界面。整個(gè)系統(tǒng)依靠用戶接口模塊把教學(xué)內(nèi)容呈現(xiàn)給用戶、接受用戶輸入的信息、并向用戶提供反饋。

4.教學(xué)與控制模塊。這是教學(xué)過(guò)程與整個(gè)系統(tǒng)的控制模塊，涉及到“如何教”的問(wèn)題。它具有領(lǐng)域知識(shí)、教學(xué)策略和人機(jī)對(duì)話等方面的知識(shí)。根據(jù)學(xué)生模型提供的學(xué)生學(xué)習(xí)情況，通過(guò)智能系統(tǒng)的搜索與推理，得出智能化的教學(xué)方法與教學(xué)策略，能夠較科學(xué)地評(píng)估學(xué)生的學(xué)習(xí)水平，可以通過(guò)分析學(xué)生以往的學(xué)習(xí)興趣和學(xué)習(xí)習(xí)慣，預(yù)測(cè)學(xué)生的知識(shí)需求和常犯錯(cuò)誤，動(dòng)態(tài)地將不同的學(xué)習(xí)內(nèi)容、學(xué)習(xí)方法與不同的學(xué)生匹配，智能地分析學(xué)生錯(cuò)誤的原因進(jìn)而針對(duì)地提出合理的教學(xué)建議、學(xué)習(xí)建議以及改進(jìn)方法。

新世紀(jì)的教學(xué)將是以智能化的ICAI為主線，是多學(xué)科、多方位發(fā)展的新技術(shù)的體現(xiàn)。隨著人工智能技術(shù)的發(fā)展、計(jì)算機(jī)輔助教學(xué)的成效將更加明顯。

參考文獻(xiàn)

第4篇：人工智能教學(xué)建議范文

關(guān)鍵詞:HPS教育;小學(xué)科學(xué);人工智能

隨著我國(guó)教育的迅猛發(fā)展，作為科學(xué)教育重中之重的小學(xué)科學(xué)教育逐漸開始被大眾所關(guān)注，所以探索小學(xué)科學(xué)教育的新思路已成為教育改革的關(guān)鍵之一。多年來(lái)，我國(guó)不斷借鑒發(fā)達(dá)國(guó)家的教育改革理念與經(jīng)驗(yàn)，并進(jìn)行本土化研究，促進(jìn)我國(guó)教育發(fā)展。

一、研究背景

HPS教育作為西方20世紀(jì)80年代盛行的理論，引入中國(guó)已有20余年。作為極其受歡迎的教育理念，憑借著自身優(yōu)勢(shì)在中國(guó)教育課程改革中占據(jù)了一席之地，也為中國(guó)科學(xué)教育提供了新思路。

(一)HPS的概念界定

HPS的提出源自科學(xué)內(nèi)部對(duì)科學(xué)反思和科學(xué)外部人員對(duì)科學(xué)本質(zhì)認(rèn)識(shí)的思考。最初，HPS指的是科學(xué)史(HistoryofScience)和科學(xué)哲學(xué)(PhilosophyofScience)兩大學(xué)科領(lǐng)域，但在20世紀(jì)90年代科學(xué)建構(gòu)論流行后，科學(xué)社會(huì)學(xué)與科學(xué)知識(shí)社會(huì)學(xué)被引入科學(xué)教育，HPS逐漸演化成科學(xué)史(HistoryofScience)、科學(xué)哲學(xué)(PhilosophyofScience)和科學(xué)社會(huì)學(xué)(SociologyofScience)三者的統(tǒng)稱［1］:科學(xué)史即研究科學(xué)(包括自然科學(xué)和社會(huì)科學(xué))和科學(xué)知識(shí)的歷史;科學(xué)哲學(xué)則是對(duì)科學(xué)本性的理性分析，以及對(duì)科學(xué)概念、科學(xué)話語(yǔ)的哲學(xué)思辨，比如科學(xué)這把“雙刃劍”對(duì)人類社會(huì)的影響;科學(xué)社會(huì)學(xué)則討論科學(xué)處在社會(huì)大系統(tǒng)中，社會(huì)種種因素在科學(xué)發(fā)展過(guò)程中的地位和作用，這包括了政治、經(jīng)濟(jì)、文化、技術(shù)、信仰等因素［2］。在國(guó)外，德國(guó)科學(xué)家和史學(xué)家馬赫最早提倡HPS教育，突出強(qiáng)調(diào)哲學(xué)與歷史應(yīng)用至科學(xué)教學(xué)中的作用。我國(guó)HPS相關(guān)研究開始晚且研究規(guī)模較小，首都師范大學(xué)的丁邦平教授認(rèn)為HPS融入科學(xué)課程與教學(xué)是培養(yǎng)學(xué)生理解科學(xué)本質(zhì)的一個(gè)重要途徑［3］。

(二)HPS教育理念融入小學(xué)科學(xué)課程的必要性

運(yùn)用科學(xué)史、科學(xué)哲學(xué)等進(jìn)行教學(xué)是目前國(guó)際上小學(xué)科學(xué)教育改革的一種新趨勢(shì)。2017年，教育部頒布的《義務(wù)教育小學(xué)科學(xué)課程標(biāo)準(zhǔn)》標(biāo)志著我國(guó)科學(xué)教育步入了新階段，其不僅要求達(dá)成科學(xué)知識(shí)、科學(xué)探究的相應(yīng)目標(biāo)，也要養(yǎng)成相應(yīng)的科學(xué)態(tài)度，思考科學(xué)、技術(shù)、社會(huì)與環(huán)境的融洽相處。該標(biāo)準(zhǔn)提出了“初步了解在科學(xué)技術(shù)的研究與應(yīng)用中，需要考慮倫理和道德的價(jià)值取向，提倡熱愛(ài)自然、珍愛(ài)生命，提高保護(hù)環(huán)境意識(shí)和社會(huì)責(zé)任感”。HPS教育與小學(xué)科學(xué)課程的結(jié)合是教學(xué)內(nèi)容由知識(shí)到能力再到素養(yǎng)的過(guò)程，是小學(xué)科學(xué)教育的新維度，改變了小學(xué)科學(xué)課程的教學(xué)環(huán)境。將科學(xué)課程中融入HPS教育的內(nèi)容，可以幫助學(xué)生理解科學(xué)本質(zhì)，研究科學(xué)知識(shí)是如何產(chǎn)生的，科學(xué)對(duì)社會(huì)的多方面影響以及科學(xué)和科學(xué)方法的優(yōu)、缺點(diǎn)等。當(dāng)《小學(xué)課程標(biāo)準(zhǔn)》將科學(xué)態(tài)度和價(jià)值觀視為科學(xué)教育的有機(jī)組成部分時(shí)，小學(xué)科學(xué)課程就有望成為HPS教育的天然載體，同時(shí)為小學(xué)科學(xué)課程滲透HPS教育提出了挑戰(zhàn)。目前，我國(guó)小學(xué)科學(xué)課程雖已有部分設(shè)計(jì)融入了HPS教育理念，但該融入過(guò)程仍停留在表面，融入程度低，融入方式單一。所以，研究HPS教育理念融入小學(xué)科學(xué)課程十分有必要。

(三)HPS教育理念融入小學(xué)科學(xué)課程的可行性

縱觀國(guó)內(nèi)外已有的研究，將HPS教育融入小學(xué)科學(xué)課程可分為基于傳統(tǒng)課堂模式的正式教育課程和基于科技館、研學(xué)機(jī)構(gòu)等的非正式教育課程。由皖新傳媒、中國(guó)科學(xué)技術(shù)大學(xué)先進(jìn)技術(shù)研究院新媒體研究院、中國(guó)科學(xué)技術(shù)大學(xué)出版社三方通力合作、聯(lián)合打造的《人工智能讀本》系列叢書自出版以來(lái)已發(fā)行八萬(wàn)套，在安徽省多個(gè)市區(qū)的小學(xué)得以應(yīng)用，是青少年人工智能教育上的一次全新探索。該套叢書分三年級(jí)至六年級(jí)共四套，涵蓋了16個(gè)人工智能前沿研究領(lǐng)域知識(shí)點(diǎn)，每一節(jié)課都設(shè)有場(chǎng)景引入、讀一讀、看一看、試一試4個(gè)模塊。小學(xué)《人工智能讀本》作為闡述新興科技的讀本，以親切的場(chǎng)景對(duì)話和可愛(ài)幽默的插畫等形式吸引了眾多小學(xué)生的興趣，不僅可作為學(xué)?？茖W(xué)課讀本，也可以應(yīng)用于課外場(chǎng)景。本文則以小學(xué)《人工智能讀本》為例，對(duì)HPS教育進(jìn)行初步摸索與實(shí)踐，以期對(duì)小學(xué)科學(xué)教育帶來(lái)教益。

二、HPS教育理念融入小學(xué)科學(xué)的典型案例

《人工智能讀本》作為HPS教育理念融入小學(xué)科學(xué)實(shí)踐的典型案例，側(cè)重引導(dǎo)學(xué)生多維度、科學(xué)辯證地認(rèn)識(shí)人工智能，內(nèi)容包括機(jī)器學(xué)習(xí)、決策職能和類腦智能，以及人工智能的不同發(fā)展階段，帶領(lǐng)學(xué)生思考人工智能帶來(lái)的倫理問(wèn)題以及其他挑戰(zhàn)，培養(yǎng)學(xué)生正確的世界觀、人生觀和價(jià)值觀。本研究將以《人工智能讀本》六年級(jí)第四單元“人工智能倫理與其他挑戰(zhàn)”為例，分析HPS教育理念融入小學(xué)科學(xué)的實(shí)踐。

(一)科學(xué)史:提升課程趣味性

小學(xué)科學(xué)教育作為培養(yǎng)具有科學(xué)素養(yǎng)公眾的重要步驟，提升過(guò)程的趣味性則十分重要。過(guò)去傳統(tǒng)的小學(xué)科學(xué)教育注重知識(shí)的傳遞而忽略了學(xué)習(xí)過(guò)程，填鴨式教學(xué)導(dǎo)致學(xué)生失去對(duì)科學(xué)的興趣與探索欲，不利于公民科學(xué)素養(yǎng)的整體提高。而科學(xué)史作為研究科學(xué)(包括自然科學(xué)和社會(huì)科學(xué))和科學(xué)知識(shí)的歷史，已經(jīng)逐漸滲透到科學(xué)教育中來(lái)?？茖W(xué)史常常介紹科學(xué)家的事跡，某一知識(shí)誕生所面臨的困難和曲折過(guò)程，而將科學(xué)史融入課程可以帶學(xué)生重回知識(shí)誕生的時(shí)刻，切身體會(huì)科學(xué)。讀本作為在小學(xué)科學(xué)教育中不可或缺的工具，利用科學(xué)史內(nèi)容，以敘事方式可以將科學(xué)哲學(xué)與科學(xué)社會(huì)學(xué)的思想融入教學(xué)過(guò)程中，在讀本中融入歷史，可以提升課程趣味性，幫助學(xué)生更加容易探求科學(xué)本質(zhì)，感受科學(xué)家不懈努力、敢于質(zhì)疑的精神，提升科學(xué)素養(yǎng)。例如《人工智能讀本》六年級(jí)第四單元“人工智能倫理與其他挑戰(zhàn)”引入部分即以時(shí)間順序展開，介紹人工智能的發(fā)展與面臨的困境。在“看一看”中機(jī)器人索菲亞是否可以結(jié)婚的故事不僅為本章節(jié)提供了豐富的內(nèi)容，提升了課程的趣味性，而且還融入了科學(xué)與哲學(xué)，引發(fā)讀者對(duì)于人工智能的思考。

(二)科學(xué)社會(huì)學(xué):提升課程社會(huì)性

科學(xué)社會(huì)學(xué)是研究一切科學(xué)與社會(huì)之間的聯(lián)系與影響，包含科學(xué)對(duì)社會(huì)的影響和社會(huì)對(duì)科學(xué)的影響?？茖W(xué)是一種社會(huì)活動(dòng)，同時(shí)也受到政治、經(jīng)濟(jì)、文化等多方面影響，比如蒸汽機(jī)的誕生表明科學(xué)促進(jìn)社會(huì)的發(fā)展。在科學(xué)教育的課堂中融入科學(xué)社會(huì)學(xué)不僅可以幫助學(xué)生理解科學(xué)問(wèn)題，還可以通過(guò)介紹科學(xué)與社會(huì)之間的復(fù)雜關(guān)系，培養(yǎng)學(xué)生靈活、批判看待科學(xué)問(wèn)題的思維能力。如六年級(jí)第四單元“人工智能倫理與其他挑戰(zhàn)”中，在介紹個(gè)人與技術(shù)的基礎(chǔ)上引入了政府和環(huán)境這兩個(gè)要素，使學(xué)生在更宏觀的背景下，獲得這樣一種認(rèn)知:環(huán)境與技術(shù)之間有一把“雙刃劍”，個(gè)人與技術(shù)、政府與技術(shù)之間是相互促進(jìn)的主客體關(guān)系?！度斯ぶ悄茏x本》并不全是說(shuō)教性質(zhì)的文字，在“試一試”中的辯論賽環(huán)節(jié)讓同學(xué)通過(guò)親身實(shí)踐，更加了解人工智能對(duì)于社會(huì)的多方面影響。通過(guò)對(duì)于科技是一把“雙刃劍”這一事實(shí)的了解，同學(xué)們可以更好地將學(xué)習(xí)知識(shí)與社會(huì)的背景聯(lián)系在一起，深刻體會(huì)科學(xué)中的人文素養(yǎng)，增強(qiáng)社會(huì)責(zé)任感。

(三)科學(xué)哲學(xué):提升課程思辨性

以往研究發(fā)現(xiàn)，國(guó)內(nèi)學(xué)科教材中關(guān)于科學(xué)史和科學(xué)社會(huì)學(xué)內(nèi)容較多而且呈顯性，而對(duì)于科學(xué)哲學(xué)的融入內(nèi)容不夠，且不鮮明。［3］科學(xué)哲學(xué)融入科學(xué)教育無(wú)疑可以提升學(xué)生的思辨性，幫助學(xué)生建立起對(duì)于科學(xué)正確而全面的認(rèn)識(shí)。例如，《人工智能讀本》六年級(jí)第四單元“人工智能倫理與其他挑戰(zhàn)”中，引入人工智能倫理，通過(guò)介紹人工智能面對(duì)的挑戰(zhàn)、人工智能的具體應(yīng)對(duì)策略，讓小學(xué)生了解人工智能技術(shù)發(fā)展的同時(shí)也要重視可能引發(fā)的法律和倫理道德問(wèn)題，明白人與人工智能之間的關(guān)系以及處理這些關(guān)系的準(zhǔn)則。通過(guò)“讀一讀”先讓學(xué)生明白倫理概念，再用一幅畫讓學(xué)生思考在算法的發(fā)展下，人類與機(jī)器人的關(guān)系如何定義，向?qū)W生傳遞樹立人類與人工智能和諧共生的技術(shù)倫理觀。通過(guò)這種方式，可以幫助學(xué)生逐步建立完整的科學(xué)觀，全面且思辨地看待科學(xué)，提升學(xué)生思辨性，進(jìn)而提升科學(xué)素養(yǎng)。

三、HPS教育理念融入小學(xué)科學(xué)課程的實(shí)踐建議

《人工智能讀本》作為一套理論與實(shí)踐相結(jié)合，具有知識(shí)性與趣味性的兒童科普讀物，著重引導(dǎo)小學(xué)生培養(yǎng)科學(xué)創(chuàng)新意識(shí)，提升人工智能素養(yǎng)，產(chǎn)生求知探索欲望。但《人工智能讀本》作為HPS融入小學(xué)科學(xué)課程的初始，仍存在教育資源不充分、內(nèi)容結(jié)合較淺等不足，為了將HPS教育更好融入小學(xué)科學(xué)課程，可從以下三方面加以改進(jìn)。

(一)開發(fā)HPS教育資源

HPS教育需要教育資源的支撐。HPS教育資源來(lái)源廣泛，無(wú)論是學(xué)生的現(xiàn)實(shí)生活，還是歷史資料，都可以提供契機(jī)和靈感?！度斯ぶ悄茏x本》中收集了大量與人工智能相關(guān)的故事和現(xiàn)實(shí)案例，都可以作為教育資源，從各個(gè)角度達(dá)到科普的目的。在新媒體時(shí)代，進(jìn)行HPS教育資源開發(fā)時(shí)，應(yīng)當(dāng)注意借助最新的信息與通信技術(shù)增強(qiáng)資源的互動(dòng)性，如互動(dòng)多媒體技術(shù)、虛擬現(xiàn)實(shí)技術(shù)、增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)技術(shù)、科學(xué)可視化技術(shù)等。在傳統(tǒng)的科學(xué)課堂教學(xué)中，主要是通過(guò)圖片文字講解，實(shí)驗(yàn)演示及互動(dòng)來(lái)開展。這種形式對(duì)于現(xiàn)實(shí)中能接觸到的實(shí)驗(yàn)內(nèi)容，如常見(jiàn)的動(dòng)植物、可操作的物理化學(xué)實(shí)驗(yàn)等，比較容易開展。而對(duì)于地球與宇宙科學(xué)領(lǐng)域的知識(shí)，或者一些已經(jīng)不存在的動(dòng)植物，則只能通過(guò)圖片視頻進(jìn)行展示，不容易進(jìn)行實(shí)驗(yàn)展示。通過(guò)虛擬現(xiàn)實(shí)技術(shù)、增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)技術(shù)等，則可以虛擬出世界萬(wàn)物，如不易操作的物理化學(xué)實(shí)驗(yàn)、已消失的動(dòng)植物等都可以通過(guò)虛擬現(xiàn)實(shí)的手段得以呈現(xiàn)。這些技術(shù)或能使教學(xué)內(nèi)容變得生動(dòng)形象，或通過(guò)營(yíng)造沉浸感以使學(xué)生有更佳的情境體驗(yàn)，或讓學(xué)生與教學(xué)資源進(jìn)行交互從而自定義內(nèi)容，服務(wù)于學(xué)生科學(xué)素養(yǎng)提升的終極目的。

(二)對(duì)小學(xué)科學(xué)教師進(jìn)行培訓(xùn)

HPS教育的關(guān)鍵是從社會(huì)、歷史、哲學(xué)等角度對(duì)自然科學(xué)內(nèi)容進(jìn)行重新編排，并不是將大量的內(nèi)容或?qū)W科知識(shí)簡(jiǎn)單相加，這對(duì)教師能力也提出了更高要求。目前，人工智能教學(xué)領(lǐng)域常常出現(xiàn)“學(xué)生不會(huì)學(xué)、老師不會(huì)教”的狀況，《人工智能讀本》作為內(nèi)容翔實(shí)有趣的讀本可以彌補(bǔ)一部分缺失。但與此同時(shí)，也需要提升教師的教學(xué)能力與知識(shí)儲(chǔ)備。HPS教育理念不僅僅針對(duì)歷史中的科學(xué)人物，所有的學(xué)生主體也是歷史中的主體，他們也身處于社會(huì)中，并且對(duì)于生活中的各種科學(xué)現(xiàn)象有著自己的思考。所以教師身為引導(dǎo)者，需要注意到學(xué)生的思考，深入挖掘，鼓勵(lì)他們對(duì)所思內(nèi)容進(jìn)行反思并付諸實(shí)踐?？茖W(xué)史和科學(xué)哲學(xué)應(yīng)當(dāng)成為科學(xué)教師教育項(xiàng)目中的一部分，這能讓科學(xué)教師更好地理解他們的社會(huì)責(zé)任。為此，對(duì)職業(yè)科學(xué)教師進(jìn)行HPS培訓(xùn)便是必要的。

(三)多場(chǎng)景開展小學(xué)科學(xué)教育

科學(xué)素養(yǎng)不是空洞的，它來(lái)自學(xué)生的認(rèn)識(shí)體驗(yàn)，并從中獲得生動(dòng)、具體的理解和收獲。《人工智能讀本》作為方便攜帶的讀本，不僅可以在小學(xué)科學(xué)課堂中作為教材使用，也可以應(yīng)用在其他場(chǎng)景，如研學(xué)旅行、科技館等場(chǎng)所。課堂學(xué)習(xí)只是小學(xué)科學(xué)教育中的一個(gè)環(huán)節(jié)，家庭、科技館等也可以進(jìn)行科學(xué)教育。例如，科技館與博物館可以以科學(xué)家和歷史科學(xué)儀器為主題舉辦展覽，展覽中融入HPS教育理念，學(xué)生在參觀和學(xué)習(xí)過(guò)程中學(xué)習(xí)有關(guān)科學(xué)內(nèi)容。一些歷史上大型的科學(xué)實(shí)驗(yàn)，學(xué)校教室或?qū)嶒?yàn)室無(wú)法滿足條件，但在大型的場(chǎng)館中可以實(shí)現(xiàn)。例如，研學(xué)旅行作為目前科學(xué)教育中最受歡迎的方式之一，已被納入學(xué)校教育教學(xué)計(jì)劃，列為中小學(xué)生的“必修課”，正逐漸成為學(xué)生獲得科學(xué)知識(shí)的另一個(gè)途徑。研學(xué)旅行作為一種集知識(shí)性、教育性、趣味性和娛樂(lè)性為一體的旅游形式，通常伴隨著知識(shí)教育的過(guò)程，包括科學(xué)知識(shí)的普及，所以也是開展小學(xué)科學(xué)教育的重要場(chǎng)所。在該場(chǎng)景下，運(yùn)用《人工智能讀本》等新興手段進(jìn)行科學(xué)教育往往取得事半功倍的效果。

結(jié)語(yǔ)

目前，HPS教育理念已經(jīng)積極嘗試運(yùn)用到小學(xué)科學(xué)教育中，包括學(xué)校內(nèi)的正式學(xué)習(xí)以及學(xué)校外如科技館、博物館、研學(xué)旅游中的非正式學(xué)習(xí)之中。其中，科技史以時(shí)間維度為線索創(chuàng)造豐富資源的同時(shí)也可以提升課程趣味性;科學(xué)社會(huì)學(xué)以科學(xué)與社會(huì)之間的相互關(guān)系幫助學(xué)生理解科學(xué)本質(zhì)，提升科學(xué)素養(yǎng);科學(xué)哲學(xué)則以哲學(xué)的視域?qū)徱暱茖W(xué)的誕生提升學(xué)生思辨能力。未來(lái)，HPS教育結(jié)合小學(xué)科學(xué)則需要更深入，在資源開發(fā)、教師培訓(xùn)以及應(yīng)用場(chǎng)景等方面加以改進(jìn)，為提升國(guó)民科學(xué)素養(yǎng)做出努力。

參考文獻(xiàn):

［1］袁維新．國(guó)外科學(xué)史融入科學(xué)課程的研究綜述［J］．比較教育研究，2005，26(10):62-67．

［2］張晶．HPS(科學(xué)史，科學(xué)哲學(xué)與科學(xué)社會(huì)學(xué)):一種新的科學(xué)教育范式［J］．自然辯證法研究，2008，24(9):83-87．

［3］丁邦平．HPS教育與科學(xué)課程改革［J］．比較教育研究，2000(06):6-12．

第5篇：人工智能教學(xué)建議范文

關(guān)鍵詞：智能教學(xué)系統(tǒng)；神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)；學(xué)生模型；設(shè)計(jì)

中圖分類號(hào)：G434　文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A　文章編號(hào)：2095-2163(2011)04-0052-03

0　引言

人類社會(huì)為提高教學(xué)效率，更好地培養(yǎng)人才，一直在不斷探索與嘗試運(yùn)用新技術(shù)、新方法來(lái)改進(jìn)教與學(xué)的方法和手段。同時(shí)也希望能實(shí)現(xiàn)因材施教，即根據(jù)學(xué)生不同的學(xué)習(xí)基礎(chǔ)、學(xué)習(xí)能力等特征進(jìn)行差別化教育。但限于教師資源不足和教學(xué)效率的要求，尚未做到對(duì)每一個(gè)學(xué)生進(jìn)行因材施教，智能教學(xué)系統(tǒng)的提出為實(shí)現(xiàn)這一目的提供了可能。智能教學(xué)系統(tǒng)(Intelligent Tutoring System，ITS)是計(jì)算機(jī)輔助教育與人工智能的結(jié)合，是人工智能(artificial intelligence，AI)在教學(xué)上的應(yīng)用，其由人工智能、認(rèn)識(shí)科學(xué)、教育理論等多門學(xué)科交叉產(chǎn)生。ITS通過(guò)研究人類學(xué)習(xí)的思維特征和過(guò)程，尋求學(xué)習(xí)認(rèn)識(shí)的模式，同時(shí)以個(gè)性化教學(xué)為目標(biāo)，并根據(jù)學(xué)生的心理特征、認(rèn)知水平、已有的知識(shí)基礎(chǔ)、認(rèn)識(shí)結(jié)構(gòu)和學(xué)習(xí)習(xí)慣、學(xué)習(xí)風(fēng)格、動(dòng)機(jī)等個(gè)性化特征進(jìn)行學(xué)生個(gè)人教學(xué)方法和教學(xué)內(nèi)容的確定，選擇適當(dāng)?shù)慕虒W(xué)策略，從而為學(xué)生提供與其學(xué)習(xí)特征相符的學(xué)習(xí)內(nèi)容和學(xué)習(xí)進(jìn)度。學(xué)生通過(guò)個(gè)性化、自適應(yīng)的學(xué)習(xí)，既獲得了知識(shí)，又培養(yǎng)了能力。智能教學(xué)系統(tǒng)能更好地發(fā)揮學(xué)生的積極性，有助于學(xué)生智力的開發(fā)和能力的培養(yǎng)，是實(shí)現(xiàn)教學(xué)手段現(xiàn)代化的新方法、新途徑。

人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Artifieial Neural Network，ANN)是人工智能的一個(gè)重要領(lǐng)域，也稱為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Neural Networks，NN)，是由大量處理單元(神經(jīng)元)廣泛互連而成的網(wǎng)絡(luò)；這是一種模仿生物大腦的結(jié)構(gòu)，并且模擬人腦信息處理過(guò)程的信息處理系統(tǒng)。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有較強(qiáng)的學(xué)習(xí)能力，即通過(guò)訓(xùn)練可抽象歸納出訓(xùn)練樣本的主要特征，因而有較強(qiáng)的容錯(cuò)能力和記憶聯(lián)想能力，能夠并行處理信息，因而有較快的信息處理速度。將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用于智能教學(xué)系統(tǒng)能有效提高系統(tǒng)的智能水平、適應(yīng)能力及反應(yīng)速度。

目前智能教學(xué)系統(tǒng)已有不少研究，其中包括部分學(xué)生模型的研究，但這些學(xué)生模型普遍存在著智能性不足等問(wèn)題。本論文對(duì)利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建智能教學(xué)系統(tǒng)學(xué)生模型進(jìn)行了研究，以人工智能、認(rèn)識(shí)心理學(xué)、教育學(xué)為基礎(chǔ)，分析了學(xué)生學(xué)習(xí)過(guò)程中的影響因素，進(jìn)行了模型設(shè)計(jì)。

1　基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)生模型設(shè)計(jì)

智能教學(xué)系統(tǒng)(ITS)是交叉科學(xué)，由于人工智能、計(jì)算機(jī)科學(xué)等相關(guān)學(xué)科仍處于快速發(fā)展時(shí)期，故ITS目前仍處于發(fā)展階段，其組成部分有不同的說(shuō)法，如由三部分組成，四部分組成，五部分組成，但卻都包含三個(gè)核心的部分，即學(xué)生模塊、教師模塊和專家模塊(知識(shí)庫(kù))。本文在三模塊架構(gòu)基礎(chǔ)上對(duì)學(xué)生模型進(jìn)行設(shè)計(jì)。

學(xué)生模型是智能教學(xué)系統(tǒng)的核心，是實(shí)施因材施教的基礎(chǔ)和關(guān)鍵。因此構(gòu)造合適的學(xué)生模型是構(gòu)建智能教學(xué)系統(tǒng)的重點(diǎn)。該模型應(yīng)該能夠及時(shí)、正確反映出學(xué)生學(xué)習(xí)行為中的本質(zhì)特征和狀態(tài)，即反映出學(xué)生對(duì)某一學(xué)習(xí)內(nèi)容的掌握、理解程度和學(xué)習(xí)行為中包含的學(xué)習(xí)風(fēng)格、習(xí)慣及學(xué)習(xí)能力等。學(xué)生模型目前較普遍的分類有：覆蓋模型、微分模型、攝動(dòng)模型和認(rèn)知模型等。

(1)覆蓋模型是將學(xué)生所擁有的知識(shí)看成是專家知識(shí)的一部分，教學(xué)目標(biāo)是在現(xiàn)有和總體之間建立相應(yīng)聯(lián)系。在覆蓋模型中，通過(guò)將學(xué)生與專家的行為差別來(lái)建立學(xué)生模型，并假設(shè)由于某種原因使學(xué)生與專家的技能差別造成學(xué)習(xí)行為的不同。覆蓋模型對(duì)學(xué)習(xí)者的描述過(guò)于簡(jiǎn)單，認(rèn)為學(xué)生知識(shí)僅是其中的一部分，沒(méi)有考慮學(xué)生的歸納和演繹訓(xùn)練，即舉一反三，觸類旁通的能力訓(xùn)練。

(2)微分模型是將學(xué)習(xí)者的知識(shí)分為預(yù)備授予和預(yù)備授予以外知識(shí)兩個(gè)部分，較覆蓋模型有了進(jìn)一步的擴(kuò)充，但其本質(zhì)還是覆蓋模型。

(3)攝動(dòng)模型考慮到學(xué)生所學(xué)到的知識(shí)有可能與專家?guī)熘兄R(shí)的不同，但仍然是從知識(shí)角度來(lái)建模。

上述模型都是通過(guò)專家知識(shí)與學(xué)生已有知識(shí)的對(duì)比來(lái)找出學(xué)生需要學(xué)習(xí)的內(nèi)容，偏重于知識(shí)，不能較全面地反映學(xué)生的學(xué)習(xí)特征和狀態(tài)。

1.1學(xué)習(xí)過(guò)程因素對(duì)于學(xué)習(xí)的影響

根據(jù)比格斯的3P學(xué)習(xí)模型，學(xué)習(xí)過(guò)程可以決定學(xué)生學(xué)習(xí)質(zhì)量。不同的學(xué)生用淺層式學(xué)習(xí)與深層式學(xué)習(xí)在取得相同的成績(jī)?cè)u(píng)定情況下，其學(xué)習(xí)質(zhì)量也是不一樣的。淺層式學(xué)習(xí)記住的是一些與原文一致的內(nèi)容，沒(méi)有去思考這些內(nèi)容之間的關(guān)系。深層式學(xué)習(xí)是從整體上去把握學(xué)習(xí)內(nèi)容，學(xué)習(xí)者想方設(shè)法弄清學(xué)習(xí)內(nèi)容之間的內(nèi)在聯(lián)系。學(xué)習(xí)過(guò)程因素(主要是學(xué)習(xí)方式)不僅會(huì)影響學(xué)習(xí)結(jié)果，而且其本身也是反映學(xué)習(xí)質(zhì)量的重要指標(biāo)，因此在智能教學(xué)系統(tǒng)學(xué)生模型中，需要考慮學(xué)生對(duì)于知識(shí)記憶、分類、歸納總結(jié)和演繹推理能力的培養(yǎng)和提高，提醒學(xué)生使用深層式學(xué)習(xí)。從而對(duì)學(xué)生回答的問(wèn)題進(jìn)行比較、分析，找出其原因，特別是對(duì)于產(chǎn)生錯(cuò)誤的原因進(jìn)行分析診斷，并反饋給相應(yīng)的教師模型，從而對(duì)學(xué)習(xí)內(nèi)容、教學(xué)方法進(jìn)行調(diào)整，同時(shí)給出學(xué)習(xí)方式的建議，而不是簡(jiǎn)單地讓學(xué)生重新學(xué)習(xí)某一部分內(nèi)容。如測(cè)試中發(fā)現(xiàn)學(xué)生在基礎(chǔ)知識(shí)部分的得分很高，而綜合運(yùn)用測(cè)試得分較低，學(xué)生可能應(yīng)用的是淺層式學(xué)習(xí)，教學(xué)系統(tǒng)應(yīng)給出學(xué)習(xí)方式的提醒和建議，使智能教學(xué)系統(tǒng)的因材施教效果能更好地體現(xiàn)出來(lái)。

有的學(xué)生習(xí)慣于通過(guò)做大量練習(xí)題來(lái)進(jìn)行新內(nèi)容學(xué)習(xí)，以期將該內(nèi)容所有可能出現(xiàn)的題型都見(jiàn)識(shí)一下，通過(guò)歸納總結(jié)的方法進(jìn)行學(xué)習(xí)；而有的學(xué)生則習(xí)慣通過(guò)演繹推理，用萬(wàn)變不離其宗的原理，從所學(xué)內(nèi)容的本質(zhì)特征出發(fā)，深入理解內(nèi)容的各部分之間關(guān)系，不用做大量習(xí)題也能較好掌握所學(xué)內(nèi)容。

因此，在設(shè)計(jì)學(xué)生模型時(shí)，應(yīng)該考慮的因素有學(xué)生學(xué)習(xí)習(xí)慣、年齡、擁有的正確知識(shí)及對(duì)這些知識(shí)掌握的程度(即已有的學(xué)習(xí)基礎(chǔ))，學(xué)生的學(xué)習(xí)史與學(xué)生個(gè)性特征等。在學(xué)生模型中，學(xué)生的學(xué)習(xí)行為包括學(xué)生總時(shí)間、學(xué)習(xí)某一內(nèi)容或解決某一問(wèn)題所花的時(shí)間。對(duì)學(xué)習(xí)內(nèi)容的認(rèn)知程度用布魯姆的6個(gè)認(rèn)知級(jí)別，即識(shí)記、理解、應(yīng)用、分析、綜合、評(píng)價(jià)來(lái)標(biāo)記。在學(xué)生具體學(xué)習(xí)行為中，用解決系統(tǒng)所提出問(wèn)題的正確率來(lái)確定學(xué)生對(duì)目前所學(xué)知識(shí)的掌握程度，并以學(xué)習(xí)正確率與學(xué)習(xí)該內(nèi)容的時(shí)間比值來(lái)衡量學(xué)生的學(xué)習(xí)能力。

1.2學(xué)生模型設(shè)計(jì)

建立學(xué)生模型采用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Back-propagationNeutral Network)，即前饋反向傳播網(wǎng)絡(luò)。BP網(wǎng)絡(luò)由輸入層、隱層和輸出層組成，各層神經(jīng)元僅與其相鄰神經(jīng)層之間有連接，同一層神經(jīng)元之間無(wú)任何連接，且其輸入與輸出是一個(gè)高度非線性映射關(guān)系。輸入信號(hào)從輸入層進(jìn)入網(wǎng)絡(luò)，經(jīng)過(guò)隱層處理，最后到達(dá)輸出層；每一層由多個(gè)節(jié)點(diǎn)組成，同層節(jié)點(diǎn)間無(wú)任何關(guān)系。

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有較強(qiáng)的自學(xué)習(xí)能力，利用學(xué)習(xí)實(shí)例對(duì)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練，通過(guò)自適應(yīng)算法修改網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的連接權(quán)值，使網(wǎng)絡(luò)逼近所期望的輸入與輸出關(guān)系，并可以根據(jù)輸入數(shù)據(jù)的變化自動(dòng)調(diào)整參數(shù)，優(yōu)化系統(tǒng)，使之能更好反映學(xué)生的學(xué)習(xí)特征。輸入是學(xué)生基本信息(姓名、學(xué)號(hào)、年級(jí)、班級(jí)、年齡等)、課程名稱及章節(jié)、學(xué)習(xí)基礎(chǔ)、對(duì)某一問(wèn)題的得分、學(xué)習(xí)時(shí)間記錄等，輸入層節(jié)點(diǎn)數(shù)為5。輸出層根據(jù)所要表達(dá)的學(xué)生學(xué)習(xí)狀態(tài)和特征來(lái)設(shè)計(jì)，目前設(shè)定的輸出有對(duì)某一學(xué)習(xí)內(nèi)容的掌握程度、學(xué)習(xí)方式、學(xué)習(xí)習(xí)慣等。隱層數(shù)則根據(jù)需要設(shè)定。

學(xué)生模型的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)如圖1所示。

第6篇：人工智能教學(xué)建議范文

關(guān)鍵詞:智能系統(tǒng)控制;探究式教學(xué);人工智能;研究課題

隨著我國(guó)素質(zhì)教育的全面推行和智能科學(xué)技術(shù)的快速發(fā)展,傳統(tǒng)的教學(xué)模式受到強(qiáng)烈的沖擊,不少學(xué)校已嘗試推行網(wǎng)絡(luò)教學(xué)模式、交互式教學(xué)模式等教學(xué)改革,并且收到一些明顯的效果。這些新教學(xué)模式得到了老師、學(xué)生和家長(zhǎng)的關(guān)注,越來(lái)越多的教師開始應(yīng)用這些教學(xué)改革成果。根據(jù)“因材施教”原則和智能技術(shù)的原理,我們?cè)O(shè)計(jì)了智能系統(tǒng)控制課程的探究式教學(xué)方法[1]。

1智能系統(tǒng)控制課程探究式教學(xué)設(shè)計(jì)

智能系統(tǒng)控制課程與智能信息處理課程分別是我院的必修課程和選修課程,其探究式教學(xué)平臺(tái)主要包括網(wǎng)絡(luò)課程、講義下載、學(xué)生論文/程序演示等模塊。智能系統(tǒng)控制課程的探究式教學(xué)是指教師利用課堂的知識(shí)傳授和網(wǎng)絡(luò)的開放資源,安排學(xué)生分課題組,邊進(jìn)行科研合作邊學(xué)習(xí)的教學(xué)模式。因此,探究式教學(xué)具有學(xué)生積極性高、師生/學(xué)生之間交互強(qiáng)、學(xué)生體驗(yàn)印象深和師生互相學(xué)習(xí)等特點(diǎn)。本課程的探究式教學(xué)模式設(shè)計(jì)的步驟有探究式教學(xué)模式設(shè)計(jì)、網(wǎng)絡(luò)課程網(wǎng)站設(shè)計(jì)和實(shí)踐展示平臺(tái)的設(shè)計(jì)。

1.1探究式教學(xué)模式設(shè)計(jì)

傳統(tǒng)教學(xué)模式往往沒(méi)有提供可供學(xué)生自主選擇的學(xué)習(xí)方法,但并不是所有的學(xué)生都適合此種教學(xué)方式[2]。因此,有必要研究可供學(xué)生自主選擇學(xué)習(xí)進(jìn)度的探究式教學(xué)模式,以實(shí)現(xiàn)因材施教。

本課程的探究式教學(xué)模式具體來(lái)說(shuō),是指根據(jù)每個(gè)學(xué)生的專業(yè)、基礎(chǔ)、潛力和特點(diǎn)劃分幾個(gè)合適的課題組,幫助每個(gè)學(xué)生選定自己的小課題;接著,在老師指導(dǎo)和組長(zhǎng)帶領(lǐng)下分組調(diào)研、討論、設(shè)計(jì)、編程和交流,同時(shí)可以利用教學(xué)網(wǎng)絡(luò)中的各種教學(xué)資源;最后,將成果總結(jié)為PPT和程序,在課堂上交流,再在網(wǎng)絡(luò)上演示。例如,先根據(jù)學(xué)生學(xué)習(xí)智能系統(tǒng)控制課程的不同目的和學(xué)生的專業(yè)基礎(chǔ),將眾多學(xué)生分為自動(dòng)化組和通信組。然后,由各大組的組長(zhǎng)和組員根據(jù)專業(yè)基礎(chǔ)和興趣探討課題題目和研究子方向,保證每個(gè)學(xué)生都有具體研究小課題。進(jìn)而,學(xué)生調(diào)研、探討、研究、合作、交流,進(jìn)行PPT陳述。再如,有的學(xué)生想學(xué)智能控制的理論知識(shí),有些學(xué)生則想重點(diǎn)學(xué)習(xí)智能控制的應(yīng)用技術(shù),因此將智能系統(tǒng)控制網(wǎng)絡(luò)課程分為理論教學(xué)和應(yīng)用教學(xué)。

1.2網(wǎng)絡(luò)課程網(wǎng)站設(shè)計(jì)

智能系統(tǒng)控制網(wǎng)絡(luò)課程的主要功能是在教學(xué)網(wǎng)頁(yè)上向?qū)W生展示智能系統(tǒng)控制的各種課程知識(shí),要求以邏輯性強(qiáng)、易于理解的方式向?qū)W生傳授知識(shí),這是學(xué)生自主學(xué)習(xí)的重要環(huán)節(jié)。知識(shí)點(diǎn)頁(yè)面的設(shè)計(jì)要求排版清楚美觀,色調(diào)適合統(tǒng)一,圖文并茂,以多媒體的形式展示知識(shí)。為了讓學(xué)生及時(shí)了解自己的學(xué)習(xí)進(jìn)度并能實(shí)現(xiàn)知識(shí)點(diǎn)頁(yè)面的隨意轉(zhuǎn)換,設(shè)計(jì)了動(dòng)態(tài)跟隨目錄,以便于學(xué)生隨時(shí)選擇課程的學(xué)習(xí)內(nèi)容。對(duì)智能系統(tǒng)控制課程設(shè)計(jì)了進(jìn)度參考值,以便于學(xué)生知道其學(xué)習(xí)快慢,從整體上把握學(xué)時(shí)規(guī)劃。

1.3實(shí)踐展示平臺(tái)的設(shè)計(jì)

在智能系統(tǒng)控制課程的實(shí)踐展示平臺(tái)中,習(xí)題的存儲(chǔ)和管理都在數(shù)據(jù)庫(kù)中進(jìn)行,章節(jié)自測(cè)題的功能模塊如圖1所示[3-4]。學(xué)生每學(xué)完一章就可通過(guò)練習(xí)來(lái)鞏固該章的知識(shí),了解其對(duì)本章節(jié)知識(shí)的掌握情況。

在課后習(xí)題的設(shè)計(jì)中,特別增加了顯示失分題并列出正確答案的功能以及留言功能。學(xué)生利用前一功能了解自己錯(cuò)誤理解的那些知識(shí)點(diǎn)并改正錯(cuò)誤,學(xué)生通過(guò)后一功能提交對(duì)答案的任何質(zhì)疑或更好的建議方案,并由專業(yè)老師予以點(diǎn)評(píng),如圖2所示。這些功能能提高學(xué)生的積極性,增加老師與學(xué)生之間的互動(dòng)性,為學(xué)生學(xué)習(xí)本課程提供了很好的智能助手[5-6]。

智能系統(tǒng)控制課程實(shí)踐展示平臺(tái)的另一重要功能是利用Java技術(shù)等網(wǎng)絡(luò)工具展示智能技術(shù)的演示程序,促進(jìn)學(xué)生的學(xué)習(xí)交互性和實(shí)踐效果。對(duì)于人工智能和智能控制課程中每種能演示程序的知識(shí)點(diǎn),都可以用Java等技術(shù)編程實(shí)現(xiàn)交互演示實(shí)例,也可以推薦學(xué)生設(shè)計(jì)相關(guān)的演示程序,開設(shè)學(xué)生作品的演示區(qū)。

2結(jié)語(yǔ)

智能系統(tǒng)控制課程的探究式教學(xué)方法可以彌補(bǔ)傳統(tǒng)智能控制教學(xué)過(guò)程中的一些不足,讓任何學(xué)生都可以在任何時(shí)間、任何地點(diǎn)選擇一種自己想學(xué)的教學(xué)模式,以自己喜歡的學(xué)習(xí)方式和學(xué)習(xí)進(jìn)度進(jìn)行學(xué)習(xí)。學(xué)生根據(jù)自身的條件選擇一種教學(xué)模式,然后進(jìn)行自主學(xué)習(xí)。每章最后會(huì)設(shè)置章節(jié)自測(cè)題,查看學(xué)生對(duì)本章節(jié)的掌握情況,更主要的目的是鞏固學(xué)生本章所學(xué)知識(shí)。隨著智能網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的發(fā)展,智能技術(shù)的教學(xué)將會(huì)更加人性化和個(gè)性化[7-8]。

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Research on Exploring Teaching of Intelligent System Control Course

GONG Tao1, ZHOU Jia-jia2

(1. College of Information Science and Technology, Donghua University, Shanghai 201620, China; 2. Engineering Research Center of Digitized Textile & Fashion Technology for Ministry of Education, Donghua University, Shanghai 201620, China)

第7篇：人工智能教學(xué)建議范文

關(guān)鍵詞：智能化時(shí)代；管理會(huì)計(jì)；人才培養(yǎng)

一、引言

近年來(lái)，隨著以計(jì)算機(jī)技術(shù)和現(xiàn)代網(wǎng)絡(luò)技術(shù)為代表的信息革命向人類經(jīng)濟(jì)和社會(huì)生活的不斷滲透，尤其是云計(jì)算、大數(shù)據(jù)、智能機(jī)器人等新興技術(shù)的快速發(fā)展，正在帶領(lǐng)著人類快速走進(jìn)智能化時(shí)代。然而，當(dāng)前我國(guó)管理會(huì)計(jì)市場(chǎng)資源供需存在著大量矛盾，出現(xiàn)“高端人才荒”現(xiàn)象。為此，適應(yīng)新背景下會(huì)計(jì)事業(yè)的發(fā)展，必須做好管理會(huì)計(jì)人才儲(chǔ)備。

二、智能化時(shí)代會(huì)計(jì)人才面臨的新形勢(shì)

（一）傳統(tǒng)會(huì)計(jì)人員面臨淘汰威脅。隨著經(jīng)濟(jì)環(huán)境的變化以及科學(xué)技術(shù)的不斷進(jìn)步，現(xiàn)代企業(yè)管理模式已發(fā)生了變革。企業(yè)財(cái)務(wù)也在由傳統(tǒng)手工記賬到會(huì)計(jì)電算化再到智能化轉(zhuǎn)變，這對(duì)傳統(tǒng)的會(huì)計(jì)人員而言是一個(gè)巨大的威脅與挑戰(zhàn)，基本的會(huì)計(jì)工作已經(jīng)由人工智能所取代，特別是重復(fù)度高、復(fù)雜性低的工作。在2017年5月，德勤率先推出了“財(cái)務(wù)機(jī)器人”，主要功能有：替代財(cái)務(wù)流程中的手工操作；管理和監(jiān)控各自動(dòng)化財(cái)務(wù)流程；錄入信息、合并數(shù)據(jù)、匯總統(tǒng)計(jì)；根據(jù)既定業(yè)務(wù)邏輯進(jìn)行判斷；識(shí)別財(cái)務(wù)流程中的優(yōu)化點(diǎn)。此后，普華、安永、畢馬威也相繼推出了自己的“財(cái)務(wù)機(jī)器人”，且普華的財(cái)務(wù)機(jī)器人已經(jīng)在央企———中化國(guó)際（控股）股份有限公司落地。這些人工智能在財(cái)務(wù)領(lǐng)域的應(yīng)用，可以幫助企業(yè)更好、更快、更安全地完成許多財(cái)務(wù)工作，但也使得無(wú)法適應(yīng)這種顛覆傳統(tǒng)模式的會(huì)計(jì)人員遭到淘汰。因此，對(duì)高端管理會(huì)計(jì)人才的培養(yǎng)已迫在眉睫。（二）會(huì)計(jì)人員能力勝任要求發(fā)生變化。傳統(tǒng)會(huì)計(jì)人員的工作重心是核算與監(jiān)督，但是隨著智能化時(shí)代的來(lái)臨，人工智能在財(cái)務(wù)工作中的應(yīng)用領(lǐng)域不斷擴(kuò)大，取代了如出納、會(huì)計(jì)入賬、生成財(cái)務(wù)報(bào)表、報(bào)稅等會(huì)計(jì)工作，并且能夠每日24小時(shí)不間斷工作，這些變化均使得會(huì)計(jì)人員的工作重心發(fā)生了轉(zhuǎn)移，因此對(duì)會(huì)計(jì)人員的勝任能力也有了新的要求。但人工智能主要取代的是重復(fù)度高且復(fù)雜性低的工作，因而在應(yīng)對(duì)人工智能沖擊時(shí)，會(huì)計(jì)人員應(yīng)當(dāng)努力提高重復(fù)度低、復(fù)雜性高的活動(dòng)在自身工作中所占的比重。智能化時(shí)代，企業(yè)可以更加便捷、精準(zhǔn)和詳細(xì)地收集到客戶的信息，并從中挖掘出以往被忽略但有價(jià)值的信息。企業(yè)和社會(huì)所需要的不僅僅是精于財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)核算的會(huì)計(jì)人員，更是能夠幫助企業(yè)進(jìn)行經(jīng)營(yíng)決策分析、預(yù)測(cè)企業(yè)未來(lái)發(fā)展、分析和測(cè)度市場(chǎng)變動(dòng)及趨勢(shì)等的綜合性管理會(huì)計(jì)人才。（三）政府對(duì)管理會(huì)計(jì)人才培養(yǎng)的大力支持。根據(jù)相關(guān)數(shù)據(jù)，中國(guó)未來(lái)管理會(huì)計(jì)人才缺口約為300萬(wàn)人，但據(jù)國(guó)家發(fā)展和改革委員會(huì)的統(tǒng)計(jì)，我國(guó)管理會(huì)計(jì)人才的儲(chǔ)備不足1萬(wàn)人。為此，我國(guó)政府正在積極采取措施，指導(dǎo)和推進(jìn)管理會(huì)計(jì)人才的培養(yǎng)。在2014年7月財(cái)政部的《財(cái)政部關(guān)于全面推進(jìn)管理會(huì)計(jì)體系建設(shè)的指導(dǎo)意見(jiàn)》中，明確提到要建立與我國(guó)社會(huì)主義市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)體制相適應(yīng)的管理會(huì)計(jì)體系，并且力爭(zhēng)3～5年內(nèi)在全國(guó)培養(yǎng)出一批優(yōu)質(zhì)的管理會(huì)計(jì)人才；爭(zhēng)取在5～10年內(nèi)基本建成具有中國(guó)特色、符合中國(guó)市場(chǎng)的管理會(huì)計(jì)理論體系。2016年10月，財(cái)政部了《會(huì)計(jì)改革與發(fā)展“十三五”規(guī)劃綱要》，明確將管理會(huì)計(jì)人才列為了“行業(yè)急需緊缺專門人才”，并且表示要積極支持管理會(huì)計(jì)人才的培養(yǎng)，期望到2020年能夠成功培養(yǎng)3萬(wàn)名精于理財(cái)、善于管理和決策的管理會(huì)計(jì)人才。由此可見(jiàn)，目前我國(guó)管理會(huì)計(jì)人才的培養(yǎng)有著良好的契機(jī)和政府的大力扶持。

三、智能化時(shí)代管理會(huì)計(jì)人員能力勝任要求

由中國(guó)總會(huì)計(jì)師協(xié)會(huì)（CACFO）和英國(guó)皇家特許管理會(huì)計(jì)師公會(huì)（CIMA）聯(lián)合編撰的《CGMA管理會(huì)計(jì)能力框架》以道德、誠(chéng)信和專業(yè)精神為基礎(chǔ)，將管理會(huì)計(jì)師職業(yè)技能劃分為以下四大板塊：技術(shù)技能、商業(yè)技能、人際技能和領(lǐng)導(dǎo)技能。美國(guó)管理會(huì)計(jì)師協(xié)會(huì)（IMA）制定的《管理會(huì)計(jì)勝任能力框架》指出，管理會(huì)計(jì)人員應(yīng)當(dāng)具有規(guī)劃與報(bào)告、決策、科技、營(yíng)運(yùn)和領(lǐng)導(dǎo)力五個(gè)方面的能力。英美等國(guó)家是世界上較早進(jìn)行管理會(huì)計(jì)人才培養(yǎng)的國(guó)家，并已形成了一套系統(tǒng)和完善的人才考核及培養(yǎng)體系。CIMA是全球最大的國(guó)際性管理會(huì)計(jì)師組織，CIMA的會(huì)員需通過(guò)全部15門考試，并取得相應(yīng)的工作經(jīng)驗(yàn)才能成為CIMA特許管理會(huì)計(jì)師。但是，CIMA根據(jù)不同的考試階段設(shè)置了不同的等級(jí)：基礎(chǔ)級(jí)、運(yùn)營(yíng)級(jí)、管理級(jí)和戰(zhàn)略級(jí)，并且每通過(guò)一個(gè)等級(jí)便可取得相應(yīng)等級(jí)的證書，如通過(guò)基礎(chǔ)級(jí)課程考核便會(huì)被授予“CIMA企業(yè)會(huì)計(jì)證書”，而通過(guò)戰(zhàn)略級(jí)考核便可被授予“CGMA全球特許管理會(huì)計(jì)師”的頭銜；CMA考試在考核科目數(shù)量上雖較少，僅兩門考試科目：財(cái)務(wù)規(guī)劃、績(jī)效與控制和財(cái)務(wù)決策，但考試內(nèi)容覆蓋的范圍卻非常廣泛，涉及了會(huì)計(jì)、戰(zhàn)略、市場(chǎng)、管理、金融和信息系統(tǒng)等多方面的知識(shí)技能。兩者在考核內(nèi)容上有較多重合部分，如財(cái)務(wù)會(huì)計(jì)、財(cái)務(wù)管理、業(yè)績(jī)管理等，在能力考察方面也并無(wú)太大差異，CIMA和CMA均側(cè)重預(yù)算預(yù)測(cè)、內(nèi)部控制、決策分析、風(fēng)險(xiǎn)管理、企業(yè)運(yùn)營(yíng)、企業(yè)戰(zhàn)略等內(nèi)容。通過(guò)對(duì)二者的比較分析，發(fā)現(xiàn)管理會(huì)計(jì)師基本上應(yīng)當(dāng)具以下五種能力：規(guī)劃與報(bào)告、決策、領(lǐng)導(dǎo)、運(yùn)營(yíng)和數(shù)據(jù)分析能力。同時(shí)，在科技發(fā)展迅猛和人工智能應(yīng)用范圍不斷擴(kuò)大的時(shí)代，管理會(huì)計(jì)人員還應(yīng)當(dāng)具備足夠的IT知識(shí)和技能。

四、智能化時(shí)代管理會(huì)計(jì)人才培養(yǎng)建議

第8篇：人工智能教學(xué)建議范文

【關(guān) 鍵 詞】法理學(xué)/法律推理/人工智能

【正 文】

一、人工智能法律系統(tǒng)的歷史

機(jī)先驅(qū)思想家萊布尼茲曾這樣不無(wú)浪漫地談到推理與計(jì)算的關(guān)系：“我們要造成這樣一個(gè)結(jié)果，使所有推理的錯(cuò)誤都只成為計(jì)算的錯(cuò)誤，這樣，當(dāng)爭(zhēng)論發(fā)生的時(shí)候，兩個(gè)家同兩個(gè)計(jì)算家一樣，用不著辯論，只要把筆拿在手里，并且在算盤面前坐下，兩個(gè)人面對(duì)面地說(shuō)：讓我們來(lái)計(jì)算一下吧！”（注：轉(zhuǎn)引自肖爾茲著：《簡(jiǎn)明邏輯史》，張家龍譯，商務(wù)印書館1977年版，第54頁(yè)。）

如果連抽象的哲學(xué)推理都能轉(zhuǎn)變?yōu)橛?jì)算來(lái)解決，法律推理的定量化也許還要相對(duì)簡(jiǎn)單一些。盡管理論上的可能性與技術(shù)可行性之間依然存在著巨大的鴻溝，但是，人工智能技術(shù)的發(fā)展速度確實(shí)令人驚嘆。從誕生至今的短短45年內(nèi)，人工智能從一般問(wèn)題的研究向特殊領(lǐng)域不斷深入。1956年紐厄爾和西蒙教授的“邏輯理論家”程序，證明了羅素《數(shù)學(xué)原理》第二章52個(gè)定理中的38個(gè)定理。塞繆爾的課題組利用對(duì)策論和啟發(fā)式探索技術(shù)開發(fā)的具有自能力的跳棋程序，在1959年擊敗了其設(shè)計(jì)者，1962年擊敗了州跳棋冠軍，1997年超級(jí)計(jì)算機(jī)“深藍(lán)”使世界頭號(hào)國(guó)際象棋大師卡斯帕羅夫俯首稱臣。

20世紀(jì)60年代，人工智能研究的主要課題是博弈、難題求解和智能機(jī)器人；70年代開始研究語(yǔ)言理解和專家系統(tǒng)。1971年費(fèi)根鮑姆教授等人研制出“化學(xué)家系統(tǒng)”之后，“計(jì)算機(jī)數(shù)學(xué)家”、“計(jì)算機(jī)醫(yī)生”等系統(tǒng)相繼誕生。在其他領(lǐng)域?qū)＜蚁到y(tǒng)研究取得突出成就的鼓舞下，一些律師提出了研制“法律診斷”系統(tǒng)和律師系統(tǒng)的可能性。（注：Simon Chalton，Legal Diagnostics，Computers and Law，No.25，August 1980.pp.13-15.Bryan Niblett，Expert Systems for Lawyers，Computers and Law，No.29，August 1981.p.2.）

1970年Buchanan & Headrick發(fā)表了《關(guān)于人工智能和法律推理若干問(wèn)題的考察》，一文，拉開了對(duì)法律推理進(jìn)行人工智能研究的序幕。文章認(rèn)為，理解、模擬法律論證或法律推理，需要在許多知識(shí)領(lǐng)域進(jìn)行艱難的研究。首先要了解如何描述案件、規(guī)則和論證等幾種知識(shí)類型，即如何描述法律知識(shí)，其中處理開放結(jié)構(gòu)的法律概念是主要難題。其次，要了解如何運(yùn)用各種知識(shí)進(jìn)行推理，包括分別運(yùn)用規(guī)則、判例和假設(shè)的推理，以及混合運(yùn)用規(guī)則和判例的推理。再次，要了解審判實(shí)踐中法律推理運(yùn)用的實(shí)際過(guò)程，如審判程序的運(yùn)行，規(guī)則的適用，事實(shí)的辯論等等。最后，如何將它們最終運(yùn)用于編制能執(zhí)行法律推理和辯論任務(wù)的計(jì)算機(jī)程序，區(qū)別和不同的案件，預(yù)測(cè)并規(guī)避對(duì)手的辯護(hù)策略，建立巧妙的假設(shè)等等。（注：Buchanan & Headrick，Some SpeculationAbout Artificial Intelligence and Legal Reasoning，23 StanfordLaw Review(1970).pp.40-62.）法律推理的人工智能研究在這一時(shí)期主要沿著兩條途徑前進(jìn)：一是基于規(guī)則模擬歸納推理，70年代初由Walter G.Popp和Bernhard Schlink開發(fā)了JUDITH律師推理系統(tǒng)。二是模擬法律分析，尋求在模型與以前貯存的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)之間建立實(shí)際聯(lián)系，并僅依這種關(guān)聯(lián)的相似性而得出結(jié)論。Jeffrey Meld-man 1977年開發(fā)了計(jì)算機(jī)輔助法律分析系統(tǒng)，它以律師推理為模擬對(duì)象，試圖識(shí)別與案件事實(shí)模型相似的其他案件?？紤]到律師分析案件既用歸納推理又用演繹推理，程序?qū)烧叨冀o予了必要的關(guān)注，并且包括了各種水平的分析推理方法。

專家系統(tǒng)在法律中的第一次實(shí)際應(yīng)用，是D.沃特曼和M.皮特森1981年開發(fā)的法律判決輔助系統(tǒng)(LDS)。研究者探索將其當(dāng)作法律適用的實(shí)踐工具，對(duì)美國(guó)民法制度的某個(gè)方面進(jìn)行檢測(cè)，運(yùn)用嚴(yán)格責(zé)任、相對(duì)疏忽和損害賠償?shù)饶Ｐ?，?jì)算出責(zé)任案件的賠償價(jià)值，并論證了如何模擬法律專家意見(jiàn)的方法論問(wèn)題。（注：'Models of LegalDecisionmaking Report'，R-2717-ICJ(1981).）

我國(guó)專家系統(tǒng)的研制于20世紀(jì)80年代中期起步。（注： 錢學(xué)森教授：《論法治系統(tǒng)工程的任務(wù)與》（《管理》1981年第4期）、《主義和法治學(xué)與技術(shù)》（《法制建設(shè)》1984年第3期）、《現(xiàn)代科學(xué)技術(shù)與法和法制建設(shè)》（《政法論壇》）1985年第3期）等文章，為我國(guó)法律專家系統(tǒng)的研發(fā)起了思想解放和奠基作用。）1986年由朱華榮、肖開權(quán)主持的《量刑綜合平衡與電腦輔助量刑專家系統(tǒng)研究》被確定為國(guó)家社科“七五”研究課題，它在建立盜竊罪量刑數(shù)學(xué)模型方面取得了成果。在法律數(shù)據(jù)庫(kù)開發(fā)方面，1993年中山大學(xué)學(xué)生胡釗、周宗毅、汪宏杰等人合作研制了《LOA律師辦公自動(dòng)化系統(tǒng)》。（注：楊建廣、駱梅芬編著：《法治系統(tǒng)工程》，中山大學(xué)出版社1996年版，第344-349頁(yè)。）1993年武漢大學(xué)法學(xué)院趙廷光教授主持開發(fā)了《實(shí)用刑法專家系統(tǒng)》。（注：趙廷光等著：《實(shí)用刑法專家系統(tǒng)用戶手冊(cè)》，北京新概念軟件研究所1993年版。）它由咨詢檢索系統(tǒng)、輔助定性系統(tǒng)和輔助量刑系統(tǒng)組成，具有檢索刑法知識(shí)和對(duì)刑事個(gè)案進(jìn)行推理判斷的功能。

專家系統(tǒng)與以往的“通用難題求解”相比具有以下特點(diǎn)：(1)它要解決復(fù)雜的實(shí)際，而不是規(guī)則簡(jiǎn)單的游戲或數(shù)學(xué)定理證明問(wèn)題；(2)它面向更加專門的領(lǐng)域，而不是單純的原理性探索；(3)它主要根據(jù)具體的問(wèn)題域，選擇合理的方法來(lái)表達(dá)和運(yùn)用特殊的知識(shí)，而不強(qiáng)調(diào)與問(wèn)題的特殊性無(wú)關(guān)的普適性推理和搜索策略。

法律專家系統(tǒng)在法規(guī)和判例的輔助檢索方面確實(shí)發(fā)揮了重要作用，解放了律師一部分腦力勞動(dòng)。但絕大多數(shù)專家系統(tǒng)只能做法律數(shù)據(jù)的檢索工作，缺乏應(yīng)有的推理功能。20世紀(jì)90年代以后，人工智能法律系統(tǒng)進(jìn)入了以知識(shí)工程為主要技術(shù)手段的開發(fā)時(shí)期。知識(shí)工程是指以知識(shí)為處理對(duì)象，以能在機(jī)上表達(dá)和運(yùn)用知識(shí)的技術(shù)為主要手段，研究知識(shí)型系統(tǒng)的設(shè)計(jì)、構(gòu)造和維護(hù)的一門更加高級(jí)的人工智能技術(shù)。（注：《大百科全書·自動(dòng)控制與系統(tǒng)工程》，中國(guó)大百科全書出版社1991年版，第579頁(yè)。）知識(shí)工程概念的提出，改變了以往人們認(rèn)為幾個(gè)推理定律再加上強(qiáng)大的計(jì)算機(jī)就會(huì)產(chǎn)生專家功能的信念。以知識(shí)工程為技術(shù)手段的法律系統(tǒng)研制，如果能在法律知識(shí)的獲得、表達(dá)和應(yīng)用等方面獲得突破，將會(huì)使人工智能法律系統(tǒng)的研制產(chǎn)生一個(gè)質(zhì)的飛躍。

人工智能法律系統(tǒng)的源于兩種動(dòng)力。其一是法律實(shí)踐自身的要求。隨著社會(huì)生活和法律關(guān)系的復(fù)雜化，法律實(shí)踐需要新的思維工具，否則，法律家（律師、檢察官和法官）將無(wú)法承受法律日積月累和法律案件不斷增多的重負(fù)。其二是人工智能發(fā)展的需要。人工智能以模擬人的全部思維活動(dòng)為目標(biāo)，但又必須以具體思維活動(dòng)一城一池的攻克為過(guò)程。它需要通過(guò)對(duì)不同思維領(lǐng)域的征服，來(lái)證明知識(shí)的每個(gè)領(lǐng)域都可以精確描述并制造出類似人類智能的機(jī)器。此外，人工智能選擇法律領(lǐng)域?qū)で笸黄?，還有下述原因：(1)盡管法律推理十分復(fù)雜，但它有相對(duì)穩(wěn)定的對(duì)象（案件）、相對(duì)明確的前提（法律規(guī)則、法律事實(shí)）及嚴(yán)格的程序規(guī)則，且須得出確定的判決結(jié)論。這為人工智能模擬提供了極為有利的條件。(2)法律推理特別是抗辯制審判中的司法推理，以明確的規(guī)則、理性的標(biāo)準(zhǔn)、充分的辯論，為觀察思維活動(dòng)的軌跡提供了可以記錄和回放的樣本。(3)法律知識(shí)長(zhǎng)期的積累、完備的檔案，為模擬法律知識(shí)的獲得、表達(dá)和應(yīng)用提供了豐富、準(zhǔn)確的資料。(4)法律活動(dòng)所特有的自我意識(shí)、自我批評(píng)精神，對(duì)法律程序和假設(shè)進(jìn)行檢驗(yàn)的傳統(tǒng)，為模擬法律推理提供了良好的反思條件。

二、人工智能法律系統(tǒng)的價(jià)值

人工智能法律系統(tǒng)的研制對(duì)法學(xué)理論和法律實(shí)踐的價(jià)值和意義，可以概括為以下幾點(diǎn)：

一是方法論啟示。P.Wahlgren說(shuō)：“人工智能方法的研究可以支持和深化在創(chuàng)造性方法上的法反思。這個(gè)信仰反映了法理學(xué)可以被視為旨在于開發(fā)法律和法律推理之方法的活動(dòng)。從法理學(xué)的觀點(diǎn)看，這種研究的最終目標(biāo)是揭示方法論的潛在作用，從而有助于開展從法理學(xué)觀點(diǎn)所提出的解決方法的討論，而不僅僅是探討與計(jì)算機(jī)科學(xué)和人工智能有關(guān)的非常細(xì)致的技術(shù)方面?！保ㄗⅲ篜.Wahlgren，Automationof Legal Reasoning:A Study on Artificial Intelligence and Law，Computer Law Series 11.Kluwer Law and Taxation Publishers.Deventer Boston 1992.Chapter 7.）在模擬法律推理的過(guò)程中，法學(xué)家通過(guò)與工人智能專家的密切合作，可以從其對(duì)法律推理的獨(dú)特理解中獲得有關(guān)方法論方面的啟示。例如，由于很少有兩個(gè)案件完全相似，在判例法實(shí)踐中，總有某些不相似的方面需要法律家運(yùn)用假設(shè)來(lái)分析已有判例與現(xiàn)實(shí)案件的相關(guān)性程度。但法學(xué)家們?cè)诩僭O(shè)的性質(zhì)問(wèn)題上常常莫衷一是。然而HYPO的設(shè)計(jì)者，在無(wú)真實(shí)判例或真實(shí)判例不能充分解釋現(xiàn)實(shí)案件的情況下，以假設(shè)的反例來(lái)反駁對(duì)方的觀點(diǎn)，用補(bǔ)充、刪減和改變事實(shí)的機(jī)械論方法來(lái)生成假設(shè)。這種用人工智能方法來(lái)處理假設(shè)的辦法，就使復(fù)雜問(wèn)題變得十分簡(jiǎn)單：假設(shè)實(shí)際上是一個(gè)新的論證產(chǎn)生于一個(gè)經(jīng)過(guò)修正的老的論證的過(guò)程。總之，人工智能方法可以幫助法學(xué)家跳出法理學(xué)方法的思維定勢(shì)，用其他學(xué)科的方法來(lái)重新審視法學(xué)問(wèn)題，從而為法律問(wèn)題的解決提供了新的途徑。

二是提供了思想實(shí)驗(yàn)手段。西蒙認(rèn)為，盡管我們還不知道思維在頭腦中是怎樣由生理作用完成的，“但我們知道這些處理在數(shù)字機(jī)中是由電子作用完成的。給計(jì)算機(jī)編程序使之思維，已經(jīng)證明有可能為思維提供機(jī)械論解釋”。（注：轉(zhuǎn)引自童天湘：《人工智能與第N代計(jì)算機(jī)》，載《》1985年第5期。）童天湘先生認(rèn)為：“通過(guò)編制有關(guān)思維活動(dòng)的程序，就會(huì)加深對(duì)思維活動(dòng)具體細(xì)節(jié)的了解，并將這種程序送進(jìn)計(jì)算機(jī)運(yùn)行，檢驗(yàn)其正確性。這是一種思想實(shí)驗(yàn)，有助于我們研究人腦思維的機(jī)理。”（注：轉(zhuǎn)引自童天湘：《人工智能與第N代計(jì)算機(jī)》，載《哲學(xué)研究》1985年第5期。）人工智能系統(tǒng)研究的直接目標(biāo)是使計(jì)算機(jī)能夠獲取、表達(dá)和法律知識(shí)，軟件工程師為模擬法律推理而編制程序，必須先對(duì)人的推理過(guò)程作出基于人工智能和的獨(dú)特解釋。人工智能以功能模擬開路，在未搞清法律家的推理結(jié)構(gòu)之前，首先從功能上對(duì)法律證成、法律檢索、法律解釋、法律適用等法律推理的要素和活動(dòng)進(jìn)行數(shù)理，將法、訴訟法學(xué)關(guān)于法律推理的研究成果模型化，以實(shí)現(xiàn)法律推理知識(shí)的機(jī)器表達(dá)或再現(xiàn)，從而為認(rèn)識(shí)法律推理的過(guò)程和提供了一種實(shí)驗(yàn)手段。法學(xué)家則可以將人工智能法律系統(tǒng)的推理過(guò)程、方法和結(jié)論與人類法律推理活動(dòng)相對(duì)照，為法律推理的法理學(xué)研究所借鑒。因此，用人工智能方法模擬法律推理，深化了人們對(duì)法律推理性質(zhì)、要素和過(guò)程的認(rèn)識(shí)，使法學(xué)家得以借助人工智能的敏銳透鏡去考察法律推理的微觀機(jī)制。正是在這個(gè)意義上，Bryan Niblett教授說(shuō)：“一個(gè)成功的專家系統(tǒng)很可能比其他的途徑對(duì)法理學(xué)作出更多的（理論）貢獻(xiàn)?！保ㄗⅲ築ryan Niblett，ExpertSystems for Lawyers，Computers and Law，No.29，August 1981.note14，p.3.）

三是輔助司法審判。按照格雷的觀點(diǎn)，法律專家系統(tǒng)首先在英美判例法國(guó)家出現(xiàn)的直接原因在于，浩如煙海的判例案卷如果沒(méi)有計(jì)算機(jī)編纂、分類、查詢，這種法律制度簡(jiǎn)直就無(wú)法運(yùn)轉(zhuǎn)了。（注：Pamela N.Gray Brookfield，Artificial Legal Intelligence，VT:DartmouthPublishing Co.，1997.p.402.）其實(shí)不僅是判例法，制定法制度下的律師和法官往往也要為檢索有關(guān)的法律、法規(guī)和司法解釋耗費(fèi)大量的精力和時(shí)間，而且由于人腦的知識(shí)和記憶能力有限，還存在著檢索不全面、記憶不準(zhǔn)確的。人工智能法律系統(tǒng)強(qiáng)大的記憶和檢索功能，可以彌補(bǔ)人類智能的某些局限性，幫助律師和法官?gòu)氖孪鄬?duì)簡(jiǎn)單的法律檢索工作，從而極大地解放律師和法官的腦力勞動(dòng)，使其能夠集中精力從事更加復(fù)雜的法律推理活動(dòng)。

四是促進(jìn)司法公正。司法推理雖有統(tǒng)一的法律標(biāo)準(zhǔn)，但法官是具有主觀能動(dòng)性的差異個(gè)體，所以在執(zhí)行統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn)時(shí)會(huì)產(chǎn)生一些差異的結(jié)果。司法解釋所具有的建構(gòu)性、辯證性和創(chuàng)造性的特點(diǎn)，進(jìn)一步加劇了這種差異。如果換了鋼鐵之軀的機(jī)器，這種由主觀原因所造成的差異性就有可能加以避免。這當(dāng)然不是說(shuō)讓計(jì)算機(jī)完全取代法官，而是說(shuō)，由于人工智能法律系統(tǒng)為司法審判提供了相對(duì)統(tǒng)一的推理標(biāo)準(zhǔn)和評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)，從而可以輔助法官取得具有一貫性的判決。無(wú)論如何，我們必須承認(rèn)，鋼鐵之軀的機(jī)器沒(méi)有物質(zhì)欲望和感情生活，可以比人更少地受到外界因素的干擾。正像計(jì)算機(jī)錄取增強(qiáng)了高考招生的公正性、電子監(jiān)視器提高了糾正行車違章的公正性一樣，智能法律系統(tǒng)在庭審中的運(yùn)用有可能減少某些徇私舞弊現(xiàn)象。

五是輔助法律和培訓(xùn)。人工智能法律系統(tǒng)凝聚了法律家的專門知識(shí)和法官群體的審判經(jīng)驗(yàn)，如果通過(guò)軟件系統(tǒng)或計(jì)算機(jī)實(shí)現(xiàn)專家經(jīng)驗(yàn)和知識(shí)的共享，便可在法律教育和培訓(xùn)中發(fā)揮多方面的作用。例如，(1)在法學(xué)院教學(xué)中發(fā)揮模擬法庭的作用，可以幫助法律專業(yè)學(xué)生鞏固自己所學(xué)知識(shí)，并將法律知識(shí)應(yīng)用于模擬的審判實(shí)踐，從而較快地提高解決法律實(shí)踐問(wèn)題的能力。(2)幫助新律師和新法官全面掌握法律知識(shí)，迅速獲得判案經(jīng)驗(yàn)，在審判過(guò)程的跟蹤檢測(cè)和判決結(jié)論的動(dòng)態(tài)校正中增長(zhǎng)知識(shí)和才干，較快地接近或達(dá)到專家水平。(3)可使不同地區(qū)、不同層次的律師和法官及時(shí)獲得有關(guān)法律問(wèn)題的咨詢建議，彌補(bǔ)因知識(shí)結(jié)構(gòu)差異和判案經(jīng)驗(yàn)多寡而可能出現(xiàn)的失誤。(4)可以為大眾提供及時(shí)的法律咨詢，提高廣大人民群眾的法律素質(zhì)，增強(qiáng)法律意識(shí)。

六是輔助立法活動(dòng)。人工智能系統(tǒng)不僅對(duì)輔助司法審判有重要的意義，而且對(duì)完善立法也具有實(shí)用價(jià)值。（注：Edwina L.Rissland，Artificial Intelligence and Law:Stepping Stones to a Modelof Legal Reasoning， Yale Law Journal.(Vol.99:1957-1981).）例如，倫敦大學(xué)Imperial學(xué)院的邏輯程序組將1981年英國(guó)國(guó)籍法的形式化，幫助立法者發(fā)現(xiàn)了該法在預(yù)見(jiàn)性上存在的一些缺陷和法律漏洞。（注：Edwina L.Rissland，Artificial Intelligence and Law:Stepping Stones to a Model of Legal Reasoning，The Yale LawJournal.(Vol.99:1957-1981).）立法輔助系統(tǒng)如能于法律起草和法律草案的審議過(guò)程，有可能事先發(fā)現(xiàn)一些立法漏洞，避免一個(gè)法律內(nèi)部各種規(guī)則之間以及新法律與現(xiàn)有法律制度之間的相互沖突。

三、法在人工智能法律系統(tǒng)中的作用

1.人工智能法律系統(tǒng)的法理學(xué)思想來(lái)源

關(guān)于人工智能法律系統(tǒng)之法理學(xué)思想來(lái)源的追蹤，不是對(duì)法理學(xué)與人工智能的聯(lián)系作面面俱到的考察，而旨在揭示法理學(xué)對(duì)人工智能法律系統(tǒng)的所產(chǎn)生的一些直接。

第一，法律形式主義為人工智能法律系統(tǒng)的產(chǎn)生奠定了基礎(chǔ)。18-19世紀(jì)的法律形式主義強(qiáng)調(diào)法律推理的形式方面，認(rèn)為將法律化成簡(jiǎn)單的幾何公式是完全可能的。這種以J·奧斯汀為代表的英國(guó)法學(xué)的傳統(tǒng)，主張“法律推理應(yīng)該依據(jù)客觀事實(shí)、明確的規(guī)則以及邏輯去解決一切為法律所要求的具體行為。假如法律能如此運(yùn)作，那么無(wú)論誰(shuí)作裁決，法律推理都會(huì)導(dǎo)向同樣的裁決。”（注：（美）史蒂文·J·伯頓著：《法律和法律推理導(dǎo)論》，張志銘、解興權(quán)譯，政法大學(xué)出版社1998年9月版，第3頁(yè)。）換言之，機(jī)器只要遵守法律推理的邏輯，也可以得出和法官一樣的判決結(jié)果。在分析法學(xué)家看來(lái)，“所謂‘法治’就是要求結(jié)論必須是大前提與小前提邏輯必然結(jié)果?！保ㄗⅲ褐炀拔闹骶帲骸秾?duì)西律傳統(tǒng)的挑戰(zhàn)》，中國(guó)檢察出版社1996年2月版，第292頁(yè)。）如果法官違反三段論推理的邏輯，就會(huì)破壞法治。這種機(jī)械論的法律推理觀，反映了分析法學(xué)要求法官不以個(gè)人價(jià)值觀干擾法律推理活動(dòng)的主張。但是，它同時(shí)具有忽視法官主觀能動(dòng)性和法律推理靈活性的僵化的缺陷。所以，自由法學(xué)家比埃利希將法律形式主義的邏輯推理說(shuō)稱為“自動(dòng)售貨機(jī)”理論。然而，從人工智能就是為思維提供機(jī)械論解釋的意義上說(shuō)，法律形式主義對(duì)法律推理所作的機(jī)械論解釋，恰恰為人工智能法律系統(tǒng)的開發(fā)提供了可能的前提。從人工智能法律系統(tǒng)研制的實(shí)際過(guò)程來(lái)看，在其起步階段，人工智能專家正是根據(jù)法律形式主義所提供的理論前提，首先選擇三段論演繹推理進(jìn)行模擬，由Walter G.Popp和Bernhard Schlink在20世紀(jì)70年代初開發(fā)了JUDITH律師推理系統(tǒng)。在這個(gè)系統(tǒng)中，作為推理大小前提的法律和事實(shí)之間的邏輯關(guān)系，被機(jī)以“如果A和B，那么C”的方式加以描述，使機(jī)器法律推理第一次從理論變?yōu)楝F(xiàn)實(shí)。

第二，法律現(xiàn)實(shí)主義推動(dòng)智能模擬深入到主體的思維結(jié)構(gòu)領(lǐng)域。法律形式主義忽視了推理主體的性。法官是生活在現(xiàn)實(shí)社會(huì)中的人，其所從事的法律活動(dòng)不可能不受到其社會(huì)體驗(yàn)和思維結(jié)構(gòu)的影響。法官在實(shí)際的審判實(shí)踐中，并不是機(jī)械地遵循規(guī)則，特別是在遇到復(fù)雜案件時(shí)，往往需要作出某種價(jià)值選擇。而一旦面對(duì)價(jià)值，法律形式主義的邏輯決定論便立刻陷入困境，顯出其僵化性的致命弱點(diǎn)。法律現(xiàn)實(shí)主義對(duì)其僵化性進(jìn)行了深刻的批判?；裟匪狗ü倜鞔_提出“法律的生命并不在于邏輯而在于經(jīng)驗(yàn)”（注：（美）博登海默著：《法理學(xué)——法及其方法》，鄧正來(lái)、姬敬武譯，華夏出版社1987年12月版，第478頁(yè)。）的格言。這里所謂邏輯，就是指法律形式主義的三段論演繹邏輯；所謂經(jīng)驗(yàn)，則包括一定的道德和理論、公共政策及直覺(jué)知識(shí)，甚至法官的偏見(jiàn)。法律現(xiàn)實(shí)主義對(duì)法官主觀能動(dòng)性和法律推理靈活性的強(qiáng)調(diào)，促使人工智能研究從模擬法律推理的外在邏輯形式進(jìn)一步轉(zhuǎn)向探求法官的內(nèi)在思維結(jié)構(gòu)。人們開始考慮，如果思維結(jié)構(gòu)對(duì)法官的推理活動(dòng)具有定向作用，那么，人工智能法律系統(tǒng)若要達(dá)到法官水平，就應(yīng)該通過(guò)建立思維結(jié)構(gòu)模型來(lái)設(shè)計(jì)機(jī)器的運(yùn)行結(jié)構(gòu)。TAXMAN的設(shè)計(jì)就借鑒了這一思想，法律知識(shí)被計(jì)算機(jī)結(jié)構(gòu)語(yǔ)言以語(yǔ)義的方式組成不同的規(guī)則系統(tǒng)，解釋程序、協(xié)調(diào)程序、說(shuō)明程序分別對(duì)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)中的輸入和輸出信息進(jìn)行動(dòng)態(tài)結(jié)構(gòu)調(diào)整，從而適應(yīng)了知識(shí)整合的需要。大規(guī)模知識(shí)系統(tǒng)的KBS(Knowledge Based System)開發(fā)也注意了思維結(jié)構(gòu)的整合作用，許多具有內(nèi)在聯(lián)系的小規(guī)模KBS子系統(tǒng)，在分別模擬法律推理要素功能（證成、法律查詢、法律解釋、法律適用、法律評(píng)價(jià)、理由闡述）的基礎(chǔ)上，又通過(guò)聯(lián)想程序被有機(jī)聯(lián)系起來(lái)，構(gòu)成了具有法律推理整體功能的概念模型。（注：P.Wahlgren，Automation of Legal Reasoning:A Study onArtificial Intelligence and Law，Computer Law Series 11.KluwerLaw and Taxation Publishers.Deventer Boston 1992.Chapter 7.）

第三，“開放結(jié)構(gòu)”的概念打開了疑難案件法律推理模擬的思路。法律形式主義忽視了疑難案件的存在。疑難案件的特征表現(xiàn)為法律規(guī)則和案件之間不存在單一的邏輯對(duì)應(yīng)關(guān)系。有時(shí)候從一個(gè)法律規(guī)則可以推出幾種不同的結(jié)論，它們往往沒(méi)有明顯的對(duì)錯(cuò)之分；有時(shí)一個(gè)案件面對(duì)著幾個(gè)相似的法律規(guī)則。在這些情況下，形式主義推理說(shuō)都一籌莫展。但是，法律現(xiàn)實(shí)主義在批判法律形式主義時(shí)又走向另一個(gè)極端，它否認(rèn)具有普遍性的一般法律規(guī)則的存在，試圖用“行動(dòng)中的法律”完全代替法學(xué)“本本中的法律”。這種矯枉過(guò)正的做法雖然是使法律推理擺脫機(jī)械論束縛所走出的必要一步，然而，法律如果真像現(xiàn)實(shí)主義法學(xué)所說(shuō)的那樣僅僅存在于具體判決之中，法律推理如果可以不遵循任何標(biāo)準(zhǔn)或因人而異，那么，受到挑戰(zhàn)的就不僅是法律形式主義，而且還會(huì)殃及法治要求實(shí)現(xiàn)規(guī)則統(tǒng)治之根本原則，并動(dòng)搖人工智能法律系統(tǒng)存在的基礎(chǔ)。哈特在法律形式主義和法律現(xiàn)實(shí)主義的爭(zhēng)論中采取了一種折中立場(chǎng)，他既承認(rèn)邏輯的局限性又強(qiáng)調(diào)其重要性；既拒斥法官完全按自己的預(yù)感來(lái)隨意判案的見(jiàn)解，又承認(rèn)直覺(jué)的存在。這種折中立場(chǎng)在哈特“開放結(jié)構(gòu)”的法律概念中得到了充分體現(xiàn)。法律概念既有“意義核心”又有“開放結(jié)構(gòu)”，邏輯推理可以幫助法官發(fā)現(xiàn)的陽(yáng)面，而根據(jù)政策、價(jià)值和后果對(duì)規(guī)則進(jìn)行解釋則有助于發(fā)現(xiàn)問(wèn)題的陰面。開放結(jié)構(gòu)的法律概念，使基于規(guī)則的法律推理模擬在受到概念封閉性的限制而對(duì)疑難案件無(wú)能為力時(shí)，找到了新的立足點(diǎn)。在此基礎(chǔ)上，運(yùn)用開放結(jié)構(gòu)概念的疑難案件法律推理模型，通過(guò)邏輯程序工具和聯(lián)想技術(shù)而建立起來(lái)。Gardner博士就疑難案件提出兩種解決策略：一是將簡(jiǎn)易問(wèn)題從疑難問(wèn)題中篩選出來(lái)，運(yùn)用基于規(guī)則的技術(shù)來(lái)解決；二是將疑難問(wèn)題同“開放結(jié)構(gòu)”的法律概念聯(lián)系在一起，先用非范例知識(shí)如規(guī)則、控辯雙方的陳述、常識(shí)來(lái)獲得初步答案，再運(yùn)用范例來(lái)澄清案件、檢查答案的正確性。

第四，目的法學(xué)促進(jìn)了價(jià)值推理的人工智能。目的法學(xué)是指一種所謂直接實(shí)現(xiàn)目的之“后法治”理想。美國(guó)法學(xué)家諾內(nèi)特和塞爾茲尼克把法律分為三種類型。他們認(rèn)為，以法治為標(biāo)志的自治型法，過(guò)分強(qiáng)調(diào)手段或程序的正當(dāng)性，有把手段當(dāng)作目的的傾向。這說(shuō)明法治社會(huì)并沒(méi)有反映人類關(guān)于美好社會(huì)的最高理想，因?yàn)閷?shí)質(zhì)正義不是經(jīng)過(guò)人們直接追求而實(shí)現(xiàn)的，而是通過(guò)追求形式正義而間接獲得的。因此他們提出以回應(yīng)型法取代自治型法的主張。在回應(yīng)型法中，“目的為評(píng)判既定的做法設(shè)立了標(biāo)準(zhǔn)，從而也就開辟了變化的途徑。同時(shí)，如果認(rèn)真地對(duì)待目的，它們就能控制行政自由裁量權(quán)，從而減輕制度屈從的危險(xiǎn)。反之，缺少目的既是僵硬的根源，又是機(jī)會(huì)主義的根源?！保ㄗⅲ海溃┲Z內(nèi)特、塞爾茲尼克著：《轉(zhuǎn)變中的法律與社會(huì)》，張志銘譯，政法大學(xué)出版社1994年版，第60頁(yè)。）美國(guó)批判法學(xué)家昂格爾對(duì)形式主義法律推理和目的型法律推理的特點(diǎn)進(jìn)行了比較，他認(rèn)為，前者要求使用明確、固定的規(guī)則，無(wú)視社會(huì)現(xiàn)實(shí)生活中不同價(jià)值觀念的沖突，不能適應(yīng)復(fù)雜情況和變化，追求形式正義；后者則要求放松對(duì)法律推理標(biāo)準(zhǔn)的嚴(yán)格限制，允許使用無(wú)固定內(nèi)容的抽象標(biāo)準(zhǔn)，迫使人們?cè)诓煌膬r(jià)值觀念之間做出選擇，追求實(shí)質(zhì)正義。與此相應(yīng)，佩雷爾曼提出了新修辭學(xué)(New Rhetoric)的法律。他認(rèn)為，形式邏輯只是根據(jù)演繹法或歸納法對(duì)問(wèn)題加以說(shuō)明或論證的技術(shù)，屬于手段的邏輯；新修辭學(xué)要填補(bǔ)形式邏輯的不足，是關(guān)于目的的辯證邏輯，可以幫助法官論證其決定和選擇，因而是進(jìn)行價(jià)值判斷的邏輯。他認(rèn)為，在司法三段論思想支配下，法學(xué)的任務(wù)是將全部法律系統(tǒng)化并作為闡釋法律的大前提，“明確性、一致性和完備性”就成為對(duì)法律的三個(gè)要求。而新修辭學(xué)的基本思想是價(jià)值判斷的多元論，法官必須在某種價(jià)值判斷的指示下履行義務(wù)，必須考慮哪些價(jià)值是“合理的、可接受的、社會(huì)上有效的公平的”。這些價(jià)值構(gòu)成了判決的正當(dāng)理由。（注：沈宗靈著：《西》，北京大學(xué)出版社1992年版，第443-446頁(yè)。）制造人工智能法律系統(tǒng)最終需要解決價(jià)值推理的模擬問(wèn)題，否則，就難以實(shí)現(xiàn)為判決提供正當(dāng)理由的要求。為此，P.Wahlgren提出的與人工智能相關(guān)的5種知識(shí)表達(dá)途徑中，明確地包括了以道義為基礎(chǔ)的法律推理模型。（注：P.Wahlgren，Automation of Legal Reasoning:A Study on ArtificialIntelligence and Law，Computer Law Series 11.Kluwer Law andTaxation Publishers.Deventer Boston 1992.Chapter 7.）引入道義邏輯，或者說(shuō)在機(jī)器中采用基于某種道義邏輯的推理程序，強(qiáng)調(diào)目的價(jià)值，也許是制造智能法律系統(tǒng)的關(guān)鍵。不過(guò)，即使把道義邏輯硬塞給機(jī)，鋼鐵之軀的機(jī)器沒(méi)有生理需要，也很難產(chǎn)生價(jià)值觀念和主觀體驗(yàn)，沒(méi)辦法解決主觀選擇的問(wèn)題。在這個(gè)問(wèn)題上，波斯納曾以法律家有七情六欲為由對(duì)法律家對(duì)法律的機(jī)械忠誠(chéng)表示了強(qiáng)烈懷疑，并辯證地將其視為法律的動(dòng)力之一。只有人才能夠平衡相互沖突的利益，能夠發(fā)現(xiàn)對(duì)人類生存和發(fā)展至關(guān)重要的價(jià)值。因此，關(guān)于價(jià)值推理的人工智能模擬究竟能取得什么成果，恐怕還是個(gè)未知數(shù)。

2.法對(duì)人工智能系統(tǒng)研制的指導(dǎo)作用

Gold and Susskind指出：“不爭(zhēng)的事實(shí)是，所有的專家系統(tǒng)必須適應(yīng)一些法理學(xué)理論，因?yàn)橐磺蟹蓪＜蚁到y(tǒng)都需要提出關(guān)于法律和法律推理性質(zhì)的假設(shè)。從更嚴(yán)格的意義上說(shuō)，一切專家系統(tǒng)都必須體現(xiàn)一種結(jié)構(gòu)理論和法律的個(gè)性，一種法律規(guī)范理論，一種描述法律的理論，一種法律推理理論”。（注：Gold and Susskind，ExpertSystems in Law:A Jurisprudential and Formal SpecificationApproach，pp.307-309.）人工智能法律系統(tǒng)的，不僅需要以法理學(xué)關(guān)于法律的一般理論為知識(shí)基礎(chǔ)，還需要從法理學(xué)獲得關(guān)于法律推理的完整理論，如法律推理實(shí)踐和理論的，法律推理的標(biāo)準(zhǔn)、主體、過(guò)程、等等。人工智能對(duì)法律推理的模擬，主要是對(duì)法理學(xué)關(guān)于法律推理的知識(shí)進(jìn)行人工智能方法的描述，建立數(shù)學(xué)模型并編制機(jī)程序，從而在智能機(jī)器上再現(xiàn)人類法律推理功能的過(guò)程。在這個(gè)過(guò)程中，人工智能專家的主要任務(wù)是研究如何吸收法理學(xué)關(guān)于法律推理的研究成果，包括法理學(xué)關(guān)于人工智能法律系統(tǒng)的研究成果。

隨著人工智能法律系統(tǒng)研究從低級(jí)向高級(jí)目標(biāo)的推進(jìn)，人們?cè)絹?lái)越意識(shí)到，對(duì)法律推理的微觀機(jī)制認(rèn)識(shí)不足已成為人工智能模擬的嚴(yán)重障礙。P.Wahlgren指出，“許多人工智能技術(shù)在法律領(lǐng)域的開發(fā)項(xiàng)目之所以失敗，就是因?yàn)樵S多潛在的法理學(xué)原則沒(méi)有在系統(tǒng)開發(fā)的開始階段被遵守或給予有效的注意。”“法理學(xué)對(duì)法律推理和方法論的關(guān)注已經(jīng)有幾百年，而人工智能的誕生只是本世紀(jì)50年代中期的事情，這個(gè)事實(shí)是人工智能通過(guò)考察法理學(xué)知識(shí)來(lái)豐富自己的一個(gè)有效動(dòng)機(jī)?！保ㄗⅲ篜.Wahlgren，Automation of Legal Reasoning:A Study onArtificial Intelligence and Law，Computer Law Series 11.KluwerLaw and Taxation Publishers.Deventer Boston 1992.Chapter 7.）因此，研究法律推理自動(dòng)化的目標(biāo)，“一方面是用人工智能（通過(guò)把計(jì)算機(jī)的應(yīng)用與模型相結(jié)合）來(lái)支撐法律推理的可能性；另一方面是應(yīng)用法理學(xué)理論來(lái)解決作為法律推理支撐系統(tǒng)的以及一般的人工智能問(wèn)題。”（注：P.Wahlgren，Automation of Legal Reasoning:A Studyon Artificial Intelligence and Law，Computer Law Series 11.Kluwer Law and Taxation Publishers.Deventer Boston 1992.Chapter 7.）在前一方面，是人工智能法律系統(tǒng)充當(dāng)法律推理研究的思想實(shí)驗(yàn)手段以及輔助司法審判的問(wèn)題。后一方面，則是法律推理的法律學(xué)研究成果直接為人工智能法律系統(tǒng)的研制所應(yīng)用的問(wèn)題。例如，20世紀(jì)70年代法理學(xué)在真實(shí)和假設(shè)案例的推理和分析方面所取得的成果，已為幾種人工智能法律裝置借鑒而成為其設(shè)計(jì)工作的理論基礎(chǔ)。在運(yùn)用模糊或開放結(jié)構(gòu)概念的法律推理研究方面，以及在法庭辯論和法律解釋的形式化等問(wèn)題上，法理學(xué)的研究成果也已為人工智能法律系統(tǒng)的研究所借鑒。

四、人工智能法律系統(tǒng)研究的難點(diǎn)

人工智能法律系統(tǒng)的研究盡管在很短的時(shí)間內(nèi)取得了許多令人振奮的成果，但它的發(fā)展也面臨著許多困難。這些困難構(gòu)成了研究工作需要進(jìn)一步努力奮斗的目標(biāo)。

第一，關(guān)于法律解釋的模擬。在法理學(xué)的諸多研究成果中，法律解釋的研究對(duì)人工智能法律系統(tǒng)的研制起著關(guān)鍵作用。法律知識(shí)表達(dá)的核心問(wèn)題是法律解釋。法律規(guī)范在一個(gè)法律論點(diǎn)上的效力，是由法律家按忠實(shí)原意和適合當(dāng)時(shí)案件的原則通過(guò)法律解釋予以確認(rèn)的，其中包含著人類特有的價(jià)值和目的考慮，反映了法律家的知識(shí)表達(dá)具有主觀能動(dòng)性。所以，德沃金將解釋過(guò)程看作是一種結(jié)合了法律知識(shí)、信息和思維方法而形成的，能夠應(yīng)變的思維策略。（注：Dworkin，Taking RightsSeriously，Harvard University Press Cambridge，Massachusetts1977.p.75.）的法律專家系統(tǒng)并未以知識(shí)表達(dá)為目的來(lái)解釋法律，而是將法律整齊地“碼放”在計(jì)算機(jī)記憶系統(tǒng)中僅供一般檢索之用。然而，在法律知識(shí)工程系統(tǒng)中，法律知識(shí)必須被解釋，以滿足自動(dòng)推理對(duì)法律知識(shí)進(jìn)行重新建構(gòu)的需要。麥卡錫說(shuō)：“在開發(fā)智能信息系統(tǒng)的過(guò)程中，最關(guān)鍵的任務(wù)既不是文件的重建也不是專家意見(jiàn)的重建，而是建立有關(guān)法律領(lǐng)域的概念模型?！保ㄗⅲ篗cCarty，Intelligent legalinformation systems:problems and prospects，op.cit.supra，note25，p.126.）建立法律概念模型必須以法律家對(duì)某一法律概念的共識(shí)為基礎(chǔ)，但不同的法律家對(duì)同一法律概念往往有不同的解釋策略。凱爾森甚至說(shuō)：即使在國(guó)內(nèi)法領(lǐng)域也難以形成一個(gè)“能夠用來(lái)敘述一定法律共同體的實(shí)在法的基本概念”。（注：（奧）凱爾森著：《法與國(guó)家的一般理論》，沈宗靈譯，大百科全書出版社1996年版，第1頁(yè)。）盡管如此，法理學(xué)還是為法律概念模型的重建提供了一些方法。例如，德沃金認(rèn)為，法官在“解釋”階段，要通過(guò)推理論證，為自己在“前解釋”階段所確定的大多數(shù)法官對(duì)模糊法律規(guī)范的“一致看法”提供“一些總的理由”。獲取這些總的理由的過(guò)程分為兩個(gè)步驟：首先，從現(xiàn)存的明確法律制度中抽象出一般的法律原則，用自我建立的一般法律理論來(lái)證明這種法律原則是其中的一部分，證明現(xiàn)存的明確法律制度是正當(dāng)?shù)?。其次，再以法律原則為依據(jù)反向推出具體的法律結(jié)論，即用一般法律理論來(lái)證明某一法律原則存在的合理性，再用該法律原則來(lái)解釋某一法律概念。TAXMAN等系統(tǒng)裝置已吸收了這種方法，法律知識(shí)被計(jì)算機(jī)結(jié)構(gòu)語(yǔ)言以語(yǔ)義的方式組成不同的規(guī)則系統(tǒng)，解釋程序使計(jì)算機(jī)根據(jù)案件事實(shí)來(lái)執(zhí)行某條法律規(guī)則，并在新案件事實(shí)輸入時(shí)對(duì)法律規(guī)則作出新的解釋后才加以調(diào)用。不過(guò)，法律知識(shí)表達(dá)的進(jìn)展還依賴于法律解釋研究取得更多的突破。

第二，關(guān)于啟發(fā)式程序。的專家系統(tǒng)如果不能與啟發(fā)式程序接口，不能運(yùn)用判斷性知識(shí)進(jìn)行推理，只通過(guò)規(guī)則反饋來(lái)提供簡(jiǎn)單解釋，就談不上真正的智能性。啟發(fā)式程序要解決智能機(jī)器如何模擬法律家推理的直覺(jué)性、經(jīng)驗(yàn)性以及推理結(jié)果的不確定性等，即人可以有效地處理錯(cuò)誤的或不完全的數(shù)據(jù)，在必要時(shí)作出猜測(cè)和假設(shè)，從而使問(wèn)題的解決具有靈活性。在這方面，Gardner的混合推理模型，Edwina L.Rissland運(yùn)用聯(lián)想程序?qū)σ?guī)則和判例推理的結(jié)果作集合處理的思路，以及Massachusetts大學(xué)研制的CABARET（基于判例的推理工具），在將啟發(fā)式程序于系統(tǒng)開發(fā)方面都進(jìn)行了有益的嘗試。但是，法律問(wèn)題往往沒(méi)有唯一正確的答案，這是人工智能模擬法律推理的一個(gè)難題。選擇哪一個(gè)答案，往往取決于法律推理的目的標(biāo)準(zhǔn)和推理主體的立場(chǎng)和價(jià)值觀念。但智能機(jī)器沒(méi)有自己的目的、利益和立場(chǎng)。這似乎從某種程度上劃定了機(jī)器法律推理所能解決問(wèn)題的范圍。

第三，關(guān)于法律語(yǔ)言理解。在設(shè)計(jì)基于規(guī)則的程序時(shí)，設(shè)計(jì)者必須假定整套規(guī)則沒(méi)有意義不明和沖突，程序必須消滅這些問(wèn)題而使規(guī)則呈現(xiàn)出更多的一致性。就是說(shuō)，盡管人們對(duì)法律概念的含義可以爭(zhēng)論不休，但輸入機(jī)器的法律語(yǔ)言卻不能互相矛盾。機(jī)器語(yǔ)言具有很大的局限性，例如，LDS基于規(guī)則來(lái)模擬嚴(yán)格責(zé)任并實(shí)際損害時(shí)，表現(xiàn)出的最大弱點(diǎn)就是不能使用不精確的自然語(yǔ)言進(jìn)行推理。然而，在實(shí)際的法律推理過(guò)程中，法律家對(duì)某個(gè)問(wèn)題的任何一種回答都可根據(jù)上下文關(guān)系作多種解釋，而且辯論雙方總是尋求得出不同的結(jié)論。因此，智能法律專家系統(tǒng)的成功在很大程度上還依賴于自然語(yǔ)言理解工作的突破。牛津大學(xué)的一個(gè)程序組正在研究法律自然語(yǔ)言的理解問(wèn)題，但是遇到了重重困難。原因是連法學(xué)家們自己目前也還沒(méi)有建立起一套大家一致同意的專業(yè)術(shù)語(yǔ)規(guī)范。所以Edwina L.Rissland認(rèn)為，常識(shí)知識(shí)、意圖和信仰類知識(shí)的模擬化，以及自然語(yǔ)言理解的模擬問(wèn)題，迄今為止可能是人工智能面臨的最困難的任務(wù)。對(duì)于語(yǔ)言模擬來(lái)說(shuō)，像交際短語(yǔ)和短語(yǔ)概括的有限能力可能會(huì)在較窄的語(yǔ)境條件下取得成果，完全的功能模擬、一般“解決問(wèn)題”能力的模擬則距離非常遙遠(yuǎn)，而像書面上訴意見(jiàn)的理解則是永遠(yuǎn)的終極幻想。（注：Edwina L.Rissland，ArtificialIntelligence and Law:Stepping Stones to a Model of LegalReasoning， Yale Law Journal.(Vol.99:1957-1981).）

五、人工智能法律系統(tǒng)的開發(fā)策略和應(yīng)用前景

我們能夠制造出一臺(tái)什么樣的機(jī)器，可以證明它是人工智能法律系統(tǒng)？從檢驗(yàn)標(biāo)準(zhǔn)上看，這主要是法律知識(shí)在機(jī)器中再現(xiàn)的判定問(wèn)題。根據(jù)“圖靈試驗(yàn)”原理，我們可將該檢驗(yàn)標(biāo)準(zhǔn)概括如下：設(shè)兩間隔開的屋子，一間坐著一位法律家，另一間“坐著”一臺(tái)智能機(jī)器。一個(gè)人（也是法律家）向法律家和機(jī)器提出同樣的法律問(wèn)題，如果提問(wèn)者不能從二者的回答中區(qū)分出誰(shuí)是法律家、誰(shuí)是機(jī)器，就不能懷疑機(jī)器具有法律知識(shí)表達(dá)的能力。

依“圖靈試驗(yàn)”制定的智能法律系統(tǒng)檢驗(yàn)標(biāo)準(zhǔn)，所看重的是功能。只要機(jī)器和法律家解決同樣法律問(wèn)題時(shí)所表現(xiàn)出來(lái)的功能相同，就不再苛求哪個(gè)是鋼鐵結(jié)構(gòu)、哪個(gè)是血肉之軀。人工智能立足的基礎(chǔ)，就是相同的功能可以通過(guò)不同的結(jié)構(gòu)來(lái)實(shí)現(xiàn)之功能模擬。

從功能模擬的觀點(diǎn)來(lái)確定人工智能法律系統(tǒng)的研究與開發(fā)策略，可作以下考慮：

第一，擴(kuò)大人工智能法律系統(tǒng)的研發(fā)主體?，F(xiàn)有人工法律系統(tǒng)的幼稚，暴露了僅僅依靠計(jì)算機(jī)和知識(shí)工程專家從事系統(tǒng)研發(fā)工作的局限性。因此，應(yīng)該確立以法律家、邏輯學(xué)家和計(jì)算機(jī)專家三結(jié)合的研發(fā)群體。在系統(tǒng)研發(fā)初期，可組成由法學(xué)家、邏輯與認(rèn)知專家、計(jì)算機(jī)和知識(shí)工程專家為主體的課題組，制定系統(tǒng)研發(fā)的整體戰(zhàn)略和分階段實(shí)施的研發(fā)規(guī)劃。在系統(tǒng)研發(fā)中期，應(yīng)通過(guò)等手段充分吸收初級(jí)產(chǎn)品用戶（律師、檢察官、法官）的意見(jiàn)，使研發(fā)工作在理論研究與實(shí)際應(yīng)用之間形成反饋，將開發(fā)精英與廣大用戶的智慧結(jié)合起來(lái)，互相啟發(fā)、群策群力，推動(dòng)系統(tǒng)迅速升級(jí)。

第二，確定與相結(jié)合、以應(yīng)用為主導(dǎo)的研發(fā)策略。國(guó)外人工智能系統(tǒng)的研究大多停留在實(shí)驗(yàn)室領(lǐng)域，還沒(méi)有在司法實(shí)踐中加以應(yīng)用。但是，任何智能系統(tǒng)包括相對(duì)簡(jiǎn)單的軟件系統(tǒng)，如果不經(jīng)過(guò)用戶的長(zhǎng)期使用和反饋，是永遠(yuǎn)也不可能走向成熟的。從我國(guó)的實(shí)際情況看，如果不能將初期研究成果盡快地轉(zhuǎn)化為產(chǎn)品，我們也難以為后續(xù)研究工作提供雄厚的資金支持。因此，人工智能法律系統(tǒng)的研究必須走產(chǎn)研結(jié)合的道路，堅(jiān)持以應(yīng)用開路，使智能法律系統(tǒng)盡快走出實(shí)驗(yàn)室，同時(shí)以研究為先導(dǎo)，促進(jìn)不斷更新升級(jí)。

第三，系統(tǒng)研發(fā)目標(biāo)與初級(jí)產(chǎn)品功能定位。人工智能法律系統(tǒng)的研發(fā)目標(biāo)是制造出能夠滿足多用戶（律師、檢察官、法官、立法者、法學(xué)家）多種需要的機(jī)型。初級(jí)產(chǎn)品的定位應(yīng)考慮到，人的推理功能特別是價(jià)值推理的功能遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過(guò)機(jī)器，但人的記憶功能、檢索速度和準(zhǔn)確性又遠(yuǎn)不如機(jī)器。同時(shí)還應(yīng)該考慮到，我國(guó)目前有12萬(wàn)律師，23萬(wàn)檢察官和21萬(wàn)法官，每年1.2萬(wàn)法學(xué)院本科畢業(yè)生，他們對(duì)法律知識(shí)的獲取、表達(dá)和應(yīng)用能力參差不齊。因此，初級(jí)產(chǎn)品的標(biāo)準(zhǔn)可適當(dāng)降低，先研制推理功能薄弱、檢索功能強(qiáng)大的法律專家系統(tǒng)?？膳c機(jī)廠商合作生產(chǎn)具有強(qiáng)大數(shù)據(jù)庫(kù)功能的硬件，并確保最新法律、法規(guī)、司法解釋和判例的網(wǎng)上及時(shí)更新；同時(shí)編制以案件為引導(dǎo)的高速檢索軟件。系統(tǒng)開發(fā)的先期目標(biāo)應(yīng)確定為：(1)替律師起草僅供的起訴書和辯護(hù)詞；(2)替法官起草僅供參考的判決書；(3)為法學(xué)院學(xué)生提供模擬法庭審判的通用系統(tǒng)軟件，以輔助學(xué)生在起訴、辯護(hù)和審判等訴訟的不同階段鞏固所學(xué)知識(shí)、獲得審判經(jīng)驗(yàn)。上述軟件旨在提供一個(gè)初級(jí)平臺(tái)，先解決有無(wú)和急需，再不斷收集用戶反饋意見(jiàn)，逐步改進(jìn)完善。

第四，實(shí)驗(yàn)室研發(fā)應(yīng)確定較高的起點(diǎn)或跟蹤戰(zhàn)略。國(guó)外以知識(shí)工程為主要技術(shù)手段的人工智能法律系統(tǒng)開發(fā)已經(jīng)歷了如下階段：(1)主要適用于簡(jiǎn)單案件的規(guī)則推理；(2)運(yùn)用開放結(jié)構(gòu)概念的推理；(3)運(yùn)用判例和假設(shè)的推理；(4)運(yùn)用規(guī)則和判例的混合推理。我們?nèi)绱_定以簡(jiǎn)單案件的規(guī)則推理為初級(jí)市場(chǎng)產(chǎn)品，那么，實(shí)驗(yàn)室中第二代產(chǎn)品開發(fā)就應(yīng)瞄準(zhǔn)運(yùn)用開放結(jié)構(gòu)概念的推理。同時(shí)，跟蹤運(yùn)用假設(shè)的推理及混合推理，吸收國(guó)外先進(jìn)的KBS和HYPO的設(shè)計(jì)思想，將功能子系統(tǒng)開發(fā)與聯(lián)想式控制系統(tǒng)結(jié)合。HYPO判例法推理智能裝置具有如下功能：(1)評(píng)價(jià)相關(guān)判例；(2)判定何方使用判例更加貼切；(3)并區(qū)分判例；(4)建立假設(shè)并用假設(shè)來(lái)推理；(5)為一種主張引用各種類型的反例；(6)建立判例的引證概要。HYPO以商業(yè)秘密法的判例推理為模擬對(duì)象，假設(shè)了完全自動(dòng)化的法律推理過(guò)程中全部要素被建立起來(lái)的途徑。值得注意的是，HYPO忽略了許多要素的存在，如商業(yè)秘密法背后的政策考慮，法律概念應(yīng)用于實(shí)際情況時(shí)固有的模糊性，信息是否已被公開，被告是否使用了對(duì)方設(shè)計(jì)的產(chǎn)品，是否簽署了讓與協(xié)議，等等。一個(gè)系統(tǒng)設(shè)計(jì)的要素列表無(wú)論多長(zhǎng)，好律師也總能再多想出一些。同樣，律師對(duì)案件的分析，不可能僅限于商業(yè)秘密法判例，還可能援引侵權(quán)法或?qū)＠ǖ呐欣?，這決定了起訴緣由的多種可能性。Ashley還討論了判例法推理模擬的其他困難：判例并不是概念的肯定的或否定的樣本，因此，要通過(guò)要素等簡(jiǎn)單的法律術(shù)語(yǔ)使模糊的法律規(guī)則得到澄清十分困難，法律原則和類推推理之間的關(guān)系還不能以令人滿意的方式加以描述。（注：Edwina L.Rissland，Artificial Intelligence and Law:Stepping Stones toa Model of Legal Reasoning， Yale Law Journal.(Vol.99:1957-1981).）這說(shuō)明，即使具有較高起點(diǎn)的實(shí)驗(yàn)室基礎(chǔ)研究，也不宜確定過(guò)高的目標(biāo)。因?yàn)?，智能法律系統(tǒng)的研究不能脫離人工智能的整體發(fā)展水平。

第五，人－機(jī)系統(tǒng)解決方案。人和機(jī)器在解決法律時(shí)各有所長(zhǎng)。人的優(yōu)點(diǎn)是能作價(jià)值推理，使法律問(wèn)題的解決適應(yīng)的變化發(fā)展，從而具有靈活性。機(jī)器的長(zhǎng)處是記憶和檢索功能強(qiáng)，可以使法律問(wèn)題的解決具有一貫性。人－機(jī)系統(tǒng)解決方案立足于人與機(jī)器的功能互補(bǔ)，目的是解放人的腦力勞動(dòng)，服務(wù)于國(guó)家的法治建設(shè)。該方案的實(shí)施可以分為兩個(gè)階段：第一階段以人為主，機(jī)器為人收集信息并作初步分析，提供決策參考。律師受理案件后，可以先用機(jī)器處理大批數(shù)據(jù)，并參考機(jī)器的起訴和辯護(hù)方案，再做更加高級(jí)的推證工作。法官接觸一個(gè)新案件，或新法官剛接觸審判工作，也可以先看看“機(jī)器法官”的判決建議或者審判思路，作為參考。法院的監(jiān)督部門可參照機(jī)器法官的判決，對(duì)法官的審判活動(dòng)進(jìn)行某種監(jiān)督，如二者的判決結(jié)果差別太大，可以審查一下法官的判決理由。這也許可以在一定程度上制約司法腐敗。在人－機(jī)系統(tǒng)開發(fā)的第二階段，會(huì)有越來(lái)越多的簡(jiǎn)單案件的判決與電腦推理結(jié)果完全相同，因此，某些簡(jiǎn)單案件可以機(jī)器為主進(jìn)行審判，例如，美國(guó)小額法庭的一些案件，我國(guó)法庭可用簡(jiǎn)易程序來(lái)審理的一些案件。法官可以作為“產(chǎn)品檢驗(yàn)員”監(jiān)督和修訂機(jī)器的判決結(jié)果。這樣，法官的判案效率將大大提高，法官隊(duì)伍也可借此“消腫”，有可能大幅度提高法官薪水，吸引高素質(zhì)法律人才進(jìn)入法官隊(duì)伍。

第9篇：人工智能教學(xué)建議范文

前言：隨著我國(guó)人口紅利逐漸消失，加上勞動(dòng)力逐年減少、人工成本的上漲、工作環(huán)境的改變、人口老齡化和多元化的市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)，使各企業(yè)面臨著重重壓力。為了解決困境，現(xiàn)在越來(lái)越多的企業(yè)把目光瞄準(zhǔn)了電氣自動(dòng)化設(shè)備，以此代替人工生產(chǎn)。種種跡象表明，工業(yè)自動(dòng)化時(shí)代已漸行漸近，自動(dòng)化設(shè)備有望迎來(lái)黃金發(fā)展時(shí)代[1]。在我國(guó)電子信息技術(shù)不斷發(fā)展的背景下，我國(guó)的電力系統(tǒng)逐漸開始應(yīng)用先進(jìn)的電氣自動(dòng)化技術(shù)，從而改善自動(dòng)控制水平。對(duì)電力系統(tǒng)中的電氣自動(dòng)化技術(shù)進(jìn)行深入分析，符合時(shí)展的需求，具有重要的研究?jī)r(jià)值。

一、電力系統(tǒng)中電氣自動(dòng)化技術(shù)的應(yīng)用現(xiàn)狀

（一）微電子中的應(yīng)用

電氣自動(dòng)化技術(shù)在微電子中的有效應(yīng)用，能夠改善微電子的半導(dǎo)體器件的運(yùn)行質(zhì)量，從而有效改善電路的安全性以及可靠性，促進(jìn)系統(tǒng)監(jiān)控效果的完善。微電子技術(shù)中有效應(yīng)用電氣自動(dòng)化技術(shù)，主要表現(xiàn)為電氣電子技術(shù)設(shè)備的有效引入，需要對(duì)傳統(tǒng)微電子技術(shù)進(jìn)行有效改革，從而提高微電子工藝的整體化效果[2]。以電氣自動(dòng)化技術(shù)作為一個(gè)新出發(fā)點(diǎn)，不斷促進(jìn)微電子技術(shù)的革新與發(fā)展，有助于優(yōu)化企業(yè)的生產(chǎn)質(zhì)量水平，同時(shí)改善其生產(chǎn)質(zhì)量。對(duì)微電子中的電氣自動(dòng)化技術(shù)應(yīng)用現(xiàn)狀分析，是企業(yè)綜合改善的一個(gè)重要途徑，具有重要的探究意義。

（二）變化器中的應(yīng)用

在變化器電力系統(tǒng)中有效應(yīng)用電氣自動(dòng)化技術(shù)，能夠改善變化器的電路，同時(shí)可以實(shí)現(xiàn)低頻到高頻的轉(zhuǎn)換，加速電路系統(tǒng)的更新發(fā)展。在傳統(tǒng)的電力工程中，多使用直流變化器實(shí)現(xiàn)對(duì)電路系統(tǒng)的流量控制，難以獲得優(yōu)秀的整流效果。在變化器中有效應(yīng)用電氣自動(dòng)化技術(shù)，則可以顯著改善功率，同時(shí)有效減弱諧波對(duì)電岡的影響，降低低頻轉(zhuǎn)矩脈動(dòng)中發(fā)生不良問(wèn)題的可能性，從而促進(jìn)系統(tǒng)的完善。

（三）變流調(diào)速控制中的應(yīng)用

在運(yùn)輸車輛的實(shí)踐中，直流調(diào)速的調(diào)速性能比較好，但是具有比較高的事故發(fā)生率，制約了其有效應(yīng)用。交流電所提供的交流電，應(yīng)用于調(diào)速中，可以簡(jiǎn)化結(jié)構(gòu)，降低消耗，提高使用壽命，但具有調(diào)速困難的問(wèn)題。在交流調(diào)速控制中有效應(yīng)用電氣自動(dòng)化技術(shù)，可以實(shí)現(xiàn)對(duì)電流磁場(chǎng)以及轉(zhuǎn)矩的有效控制，可以有效改善控制性能，具有比較良好的調(diào)速效果。

二、電氣自動(dòng)化技術(shù)在電力系統(tǒng)的具體應(yīng)用分析

（一）實(shí)時(shí)仿真系統(tǒng)

實(shí)時(shí)仿真系統(tǒng)能夠應(yīng)用大量的實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)，并同步進(jìn)行電力系統(tǒng)的實(shí)驗(yàn)，可以為科研人員提供良好的協(xié)助作用。同時(shí)應(yīng)用多種控制裝置，有效形成閉環(huán)系統(tǒng)，可以提供良好的智能化保護(hù)作用。在電力系統(tǒng)中應(yīng)用實(shí)時(shí)仿真系統(tǒng)，可以有效監(jiān)控電力系統(tǒng)的負(fù)荷情況，相關(guān)技術(shù)人員應(yīng)該在對(duì)電力系統(tǒng)實(shí)時(shí)仿真系統(tǒng)進(jìn)行深入研究的基礎(chǔ)上，有效構(gòu)建實(shí)時(shí)仿真環(huán)境實(shí)驗(yàn)室，提供良好的環(huán)境支持。

（二）綜合自動(dòng)化技術(shù)

在我國(guó)多年研究與發(fā)展的基礎(chǔ)上，我國(guó)的電力綜合自動(dòng)化技術(shù)逐漸進(jìn)入世界領(lǐng)先水平。我國(guó)所研制的分層式綜合自動(dòng)化裝置能夠有效應(yīng)用與多種電壓等級(jí)的電站，同時(shí)可以在電氣自動(dòng)化保護(hù)裝置中有效應(yīng)用人工智能技術(shù)、自適應(yīng)理論以及網(wǎng)絡(luò)通信技術(shù)等，從而有效改善綜合自動(dòng)化控制水平，促進(jìn)電力系統(tǒng)的安全性的改善，提高電力系統(tǒng)的智能化水平。

（三）人工智能技術(shù)

在電力系統(tǒng)中有效應(yīng)用人工智能技術(shù)，可以實(shí)現(xiàn)對(duì)整個(gè)系統(tǒng)與部分元件的有效診斷，同時(shí)能夠?qū)σ?guī)劃進(jìn)行設(shè)計(jì)[3]。在實(shí)際的電力系統(tǒng)發(fā)展研究中，通過(guò)有效應(yīng)用模糊邏輯以及專家系統(tǒng)等先進(jìn)的科學(xué)理論，不斷深化對(duì)電力系統(tǒng)的實(shí)踐研究，并不斷促進(jìn)電力系統(tǒng)的控制智能化發(fā)展。

（四）配網(wǎng)自動(dòng)化技術(shù)

配網(wǎng)自動(dòng)化技術(shù)能夠有效結(jié)合國(guó)際標(biāo)準(zhǔn)公共信息模型，同時(shí)應(yīng)用高級(jí)應(yīng)用軟件，結(jié)合人工智能技術(shù)，實(shí)現(xiàn)配網(wǎng)的自動(dòng)化。我國(guó)的配網(wǎng)自動(dòng)化技術(shù)正在不斷發(fā)展中，主要應(yīng)用在高級(jí)應(yīng)用軟件、中低壓網(wǎng)絡(luò)數(shù)字以及信息配網(wǎng)一體化等多種方面中。通過(guò)解決配網(wǎng)的載波損耗等問(wèn)題，促進(jìn)電力系統(tǒng)自動(dòng)化水平的不斷完善。

（五） 單片機(jī)、集成電路

以MCS-51為代表白8位機(jī)雖然仍占主導(dǎo)地位，但功能簡(jiǎn)單，指令集短小，可靠性高，保密性高，適于大批量生產(chǎn)的PIC系列單片機(jī)及CMS97C系列單片機(jī)等正在推廣，而且單片機(jī)的應(yīng)用范圍已開始擴(kuò)展至智能儀器儀表或不太復(fù)雜的工業(yè)控制場(chǎng)合以充分發(fā)揮單片機(jī)的優(yōu)勢(shì)另外，單片機(jī)的開發(fā)手段也更加豐富，除用匯編語(yǔ)言外，更多地是采用模塊化的C語(yǔ)言、PL/M語(yǔ)言[4]。

（六） PLC控制技術(shù)

PLC可編程邏輯控制系統(tǒng)在工作流程上由數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)計(jì)算與數(shù)據(jù)輸出三大部分組成。 首先根據(jù)編寫好的程序?qū)崿F(xiàn)規(guī)范化的數(shù)據(jù)采集過(guò)程，將相關(guān)數(shù)據(jù)采集的電子元器件獲取到的數(shù)據(jù)統(tǒng)一存儲(chǔ)于系統(tǒng)內(nèi)部，再進(jìn)行具體掃描與讀取工作，將采集到的數(shù)據(jù)整合為映像單元的形式。完成以上工作之后，便會(huì)自動(dòng)進(jìn)入主體程序的計(jì)算執(zhí)行部分。當(dāng)完成用戶設(shè)定好的相關(guān)數(shù)據(jù)采集工作之后，將繼續(xù)實(shí)現(xiàn)程序的執(zhí)行功能。最終通過(guò)模擬 / 數(shù)字輸出的方式，修改相應(yīng)電氣設(shè)備的控制參數(shù)，最終實(shí)現(xiàn)電氣專業(yè)的自動(dòng)化。

三、電氣自動(dòng)化技術(shù)的發(fā)展建議

（一）電氣自動(dòng)化與數(shù)字化的結(jié)合

電氣自動(dòng)化技術(shù)與數(shù)字化技術(shù)的有效結(jié)合，其典型表現(xiàn)為地球數(shù)字化技術(shù)，其中包含有電氣自動(dòng)化的多種創(chuàng)新經(jīng)驗(yàn)，能夠?qū)崿F(xiàn)對(duì)高分辨率、多為空間的大量數(shù)據(jù)有效整合為坐標(biāo)，最終組成為數(shù)字化地球。該技術(shù)通過(guò)在計(jì)算機(jī)中儲(chǔ)存多種信息，結(jié)合計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)，可以獲得電氣自動(dòng)化的基本數(shù)據(jù)信息。

（二）現(xiàn)場(chǎng)總線技術(shù)的創(chuàng)新性應(yīng)用

在電力系統(tǒng)的電氣化技術(shù)應(yīng)用中，通過(guò)運(yùn)用現(xiàn)場(chǎng)總線以及網(wǎng)絡(luò)技術(shù)，可以實(shí)現(xiàn)對(duì)運(yùn)行經(jīng)驗(yàn)的有效積累，從而促進(jìn)電氣自動(dòng)化設(shè)備的智能化發(fā)展水平的改善。在電氣自動(dòng)化技術(shù)中有效應(yīng)用網(wǎng)絡(luò)技術(shù)，并結(jié)合現(xiàn)場(chǎng)總線技術(shù)，可以突出目的性，為設(shè)施提供良好的通信渠道，從而將信息有效結(jié)合在一起，避免間隔狀況的發(fā)生，從而有效節(jié)約資金以及材料，提高可靠性，同時(shí)節(jié)省電纜，達(dá)到成本控制的目的[5]。

（三）加強(qiáng)電氣自動(dòng)化企業(yè)與相關(guān)專業(yè)院校之間的合作

首先，鼓勵(lì)企業(yè)到電氣自動(dòng)化專業(yè)的學(xué)校中區(qū)設(shè)立廠區(qū)、建立車間，進(jìn)行職業(yè)技能培訓(xùn)、技術(shù)生產(chǎn)等，建立多種功能匯集在一起的學(xué)習(xí)形式的生產(chǎn)試驗(yàn)培訓(xùn)基地。走入企業(yè)進(jìn)行教學(xué)，積極建設(shè)校外的培訓(xùn)基地，將實(shí)踐能力和崗位實(shí)習(xí)充分結(jié)合在一起。擴(kuò)展學(xué)校與企業(yè)結(jié)合的深廣程度，努力培養(yǎng)訂單式人才。按照企業(yè)的職業(yè)能力需求，制定出學(xué)校與企業(yè)共同研究培養(yǎng)人才的教學(xué)方案，以及相關(guān)的理論知識(shí)的學(xué)習(xí)指導(dǎo)。