人工智能教學培訓精選(九篇)

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第1篇：人工智能教學培訓范文

關(guān)鍵詞：人工智能；網(wǎng)絡(luò)教育；應(yīng)用；前景

中圖分類號：TP18

“人工智能”一詞最早是在20世紀50年代末期在Dartmouth學會上提出的。它是計算機技術(shù)的一個分支學科，但又同時包含了很多領(lǐng)域的不同學科，例如生物信息學、機械理論學、數(shù)理推論、語言文化等，它的研究領(lǐng)域非常的廣泛，包括機器翻譯研究、智能控制研究、專家系統(tǒng)學、機器人研究、語言和圖像理解研究、遺傳編程研究、自動程序設(shè)計研究、航天科學與應(yīng)用、龐大的信息處理、儲存、管理研究。此后，越來越多的科研人員開始了對人工智能技術(shù)的研究。國際上比較先進的研究機構(gòu)有麻省理工學院、斯坦福大學、加州大學伯克利分校、賓夕法尼亞大學、耶魯大學、德國人工智能研究中心、索尼公司等，中國的先進研究機構(gòu)主要有清華大學、北京紫光優(yōu)藍機器人技術(shù)有限公司、中國科學院先進技術(shù)研究院、北京大學、南京理工大學、哈爾濱工業(yè)大學、中國科學技術(shù)大學、北京郵電大學等幾十家機構(gòu)。

目前，將人工智能應(yīng)用在網(wǎng)絡(luò)教育中是很多研究者關(guān)注的熱點，在近些年的研究中取得了很大的進步，取得了一些先進的成果，但是在研究中也遇到了一些問題，需要研究人員進行解決并創(chuàng)新。本文首先介紹了網(wǎng)絡(luò)教育的現(xiàn)狀，探討了人工智能在網(wǎng)絡(luò)教育中的應(yīng)用，通過研究提出了做好人工智能在網(wǎng)絡(luò)教育中應(yīng)用的有效措施，最后對人工智能在網(wǎng)絡(luò)教育中的發(fā)展前景進行展望。

1 網(wǎng)絡(luò)教育的現(xiàn)狀

隨著信息技術(shù)和網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的不斷發(fā)展，人們對教育的觀念以及接受教育的方式發(fā)生了巨大的改變，“網(wǎng)絡(luò)教育文化”日趨成熟。網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展給傳統(tǒng)的教育模式帶來新的挑戰(zhàn)，它除了將傳統(tǒng)教育模式的一些顯著不足進行了改變以外，同時使教學更富有吸引力和生氣，吸引更多的人愿意到Internet教學中來學習自己想要的知識，他們可以不受時間、空間、身份的限制，到這個虛擬的課堂來進行“充電”。但在當前，網(wǎng)絡(luò)教育還在初級的發(fā)展階段，在實際的推廣和應(yīng)用中還存在著一些問題：

（1）在網(wǎng)絡(luò)遠程教育的過程中，支持學習的服務(wù)系統(tǒng)沒有很好的滿足學習者的要求，引導學習者學習的手段和給學習者答疑的方法都比較落后，服務(wù)的方式受到一些客觀因素的限制；

（2）網(wǎng)絡(luò)實驗教學中有很的問題存在，例如空間的分散性差，時間的流動性和自主性差，除此之外，便攜性也比較差等；

（3）目前，雖然網(wǎng)絡(luò)教育中進行的考試具有開放性，但是考試的公平公正性、考試類型的科學性、出題的權(quán)威性都很難保證；

（4）目前來看，網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)本身具有了信息查詢能力，但這種查詢的能力是很有限的。

2 人工智能在網(wǎng)絡(luò)教育中的應(yīng)用

2.1 智能決策支持系統(tǒng)

智能決策支持系統(tǒng)是在1980年左右由美國的研究大師波恩切克提出來的，是決策支持系統(tǒng)與人工智能技術(shù)相結(jié)合的產(chǎn)物。目前，由于智能決策支持系統(tǒng)的不斷發(fā)展和創(chuàng)新，在網(wǎng)絡(luò)教育的應(yīng)用和研究方面表現(xiàn)出很強的發(fā)展?jié)摿Α＠纾悄軟Q策支持系統(tǒng)在數(shù)字和移動圖書館中的得到了廣泛的應(yīng)用，該系統(tǒng)能夠為數(shù)字圖書館的管理人員提供決策和管理所需的數(shù)據(jù)、信息，幫助他們明確決策和管理的目標，通過建立決策模型并加以修改或完善，為數(shù)字圖書館正確、有效的管理和決策提供必要的支持。

2.2 智能教學系統(tǒng)

智能教學系統(tǒng)是在1970年以后迅速發(fā)展起來的，可以為學習者提供一種智能的授課環(huán)境，它將計算機的模擬功能來體現(xiàn)在整個教學過程中，使用人工智能技術(shù)和多媒體技術(shù)等先進的教學手段，共同形成一個交互式的開放的教學系統(tǒng)，在這個學習系統(tǒng)中，學生可以主動的獲取學習知識，系統(tǒng)可以根據(jù)學習者的個人情況來進行合理和科學的教學，以達到最佳的、理想的教學效果。

2.3 智能導學系統(tǒng)

支持服務(wù)是現(xiàn)代計算機網(wǎng)絡(luò)教育系統(tǒng)的重要構(gòu)成要素。建立和維持一個高效靈活、強有力的支持服務(wù)子系統(tǒng)是有效地開發(fā)、管理和實施計算機網(wǎng)絡(luò)教育項目的保證。智能導學系統(tǒng)可以創(chuàng)造一個優(yōu)良的學習環(huán)境，使學習者方便快捷地調(diào)用各種資源，以獲得學習的成功。

2.4 智能硬件網(wǎng)絡(luò)

智能網(wǎng)是20世紀80年代初期興起的研究課題。隨著網(wǎng)絡(luò)的日益普及，通過網(wǎng)絡(luò)進行學習，不僅要求多媒體綜合化的信息處理能力，而且要求網(wǎng)絡(luò)能夠提供高級信息處理能力。就目前的狀況而言，對現(xiàn)有的計算機教育網(wǎng)絡(luò)賦予其一定的“智能”，從硬件性能本身加以提升是一種不乏遠見的選擇。

3 做好人工智能在網(wǎng)絡(luò)教育中應(yīng)用的有效措施

3.1 加大資金的支持

對于做好人工智能在網(wǎng)絡(luò)教育中的應(yīng)用工作，絕對離不開資金的支持，因此各級政府部門應(yīng)該做好相關(guān)的預(yù)算，落實好國家對于支持人工智能技術(shù)的相關(guān)政策，對于在人工智能技術(shù)發(fā)展中做出突出貢獻的企業(yè)和科研單位要給予一定的資金支持，支持這些企業(yè)、科研單位的研究工作，促進人工智能在網(wǎng)絡(luò)教育中更好的發(fā)展和應(yīng)用。

3.2 加快人員培訓工作，建立技術(shù)研究團隊

人工智能在網(wǎng)絡(luò)教育中的應(yīng)用工作具有技術(shù)性、專業(yè)性強等很多特征，因此，必須培養(yǎng)一批高素質(zhì)的人工智能專業(yè)人才，同時還要對這些人員進行全面的業(yè)務(wù)培訓，使得這些人員既要懂管理，又要精通人工智能的專業(yè)知識，通過全面的業(yè)務(wù)培訓和人才引進，建立人工智能的技術(shù)研究團隊，使得這些人的才能得到很好的發(fā)揮，在人工智能方面有所創(chuàng)新，保證人工智能在網(wǎng)絡(luò)教育中得到更好的應(yīng)用。

3.3 加強和先進研究機構(gòu)的合作

在人工智能技術(shù)研究方面，美國、英國、德國等國家都走在世界的前列，而我國的人工智能技術(shù)研究的能力較低，與上述發(fā)達國家相比還存在一定的差距。因此，如何縮小這種差距，實現(xiàn)人工智能在網(wǎng)絡(luò)教育中更好的應(yīng)用，就需要我們的研究人員加強專業(yè)知識的學習，和這些國家的先進研究機構(gòu)進行有效的溝通和聯(lián)系，借鑒其先進的研究經(jīng)驗，根據(jù)自己的實際需要，進行一些實際的合作。

4 結(jié)束語

由于人工智能技術(shù)本身存在著巨大的優(yōu)勢，人工智能網(wǎng)絡(luò)技術(shù)也會不斷地進行發(fā)展而趨于成熟，這將極大地改善并且優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)教育的學習環(huán)境，全面提升網(wǎng)絡(luò)教育的整體教學質(zhì)量，并有望增強網(wǎng)絡(luò)教育的全面開放性。為了做好人工智能在網(wǎng)絡(luò)教育中的應(yīng)用，需要加大資金的支持，加快人員培訓工作，建立技術(shù)研究團隊，加強和先進研究機構(gòu)的合作，使網(wǎng)絡(luò)學習的支持服務(wù)更加人性化和擬人化，更加體現(xiàn)以人為本的關(guān)懷精神。

參考文獻：

[1]呂生榮.淺談人工智能在計算機輔助教學中的應(yīng)用[J].科技資訊，2009（01）：198.

[2]張園.人工智能技術(shù)在計算機輔助教學中的應(yīng)用研究[J].科技資訊，2007（34）：108-109.

[3]陸志一，吳學慶.計算機未來的發(fā)展趨勢[J].黑龍江科技信息，2008（04）.

[4]張瑞.計算機科學與技術(shù)的發(fā)展趨勢探析[J].制造業(yè)自動化，2010（08）.

[5]何月瑤.計算機技術(shù)發(fā)展態(tài)勢分析[J].科技創(chuàng)業(yè)月刊，2007（05）.

第2篇：人工智能教學培訓范文

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，對社會經(jīng)濟和發(fā)展的影響卻越來越大。在基礎(chǔ)教育課程改革的大潮中，許多國家意識到基礎(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)秀的學生將來做更深入的研究打堅實的基礎(chǔ)。在面向知識經(jīng)濟的今天，研究獲取、表示和使用知識的人工智能學科越來越受到人們的重視。目前人工智能研究被列為中國高技術(shù)領(lǐng)域的重點之一。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)，不僅是計算機科學的應(yīng)用，也是促進各學科服務(wù)于國民經(jīng)濟發(fā)展的必然趨勢。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研究功能，而且能為學生拓寬專業(yè)路徑，擴大自主學習空間和發(fā)展個性創(chuàng)造條件，同時也為營造一個使學生不僅有寬厚、扎實的理論基礎(chǔ)，且具綜合分析和解決問題能力的環(huán)境。? 

（2）為將來從教的學生積聚大量的知識。英國早在1999年，人工智能課程已經(jīng)作為選修課出現(xiàn)在中學的信息與通訊技術(shù)（ICT）課程中。許多中小學還通過機器人競賽活動來激發(fā)中小學生學習人工智能的興趣，使學生不僅提高了用信息技術(shù)解決問題的能力，而且培養(yǎng)了多種思維方式，獲得了更多的創(chuàng)新空間。美國現(xiàn)行的中學信息技術(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12年級學生的要求。澳大利亞的部分中學開設(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、社會和倫理道德、計算機系統(tǒng)分別作為5個主題共同構(gòu)成了該課程的教學內(nèi)容。在該課程的大綱中規(guī)定，人工智能部分的教學內(nèi)容在高中第3學期為12年級的學生開設(shè)，教學時間為10周。? 

在我國，多年以來中學奧林匹克信息學競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)計等問題。2003年4月，我國教育部正式頒布《普通高中技術(shù)課程標準（實驗）》，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，標志著我國高中人工智能課程的正式起步。? 

我國的新課程標準頒布后，教育部評審并通過了分別由教育科學出版社、廣東高教出版社、地圖出版社、上?？萍冀逃霭嫔绾驼憬逃霭嫔绯霭娴?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。為了配合中學人工智能課程的實施，國內(nèi)也推出了一些適合中學生學習與體驗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條件現(xiàn)狀? 

通過對本人多年的教學過程進行總結(jié)，我校的《人工智能》課程教育現(xiàn)狀可總結(jié)為如下幾點：? 

（1)理論知識充裕。但與實踐相脫節(jié)，特別是在智能科學技術(shù)的教育教學方面。盡管知識面相當廣泛，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)學生的科研興趣及創(chuàng)造精神。? 

（3）缺乏配套實驗教材，實驗教學內(nèi)容缺乏，無法培養(yǎng)學生的研究能力和創(chuàng)新能力。只有開設(shè)實驗項目，才能使人工智能的相關(guān)知識具有研究性和綜合性。? 

（4）對中小學智能教育的深度及教學方式、教學特點缺乏研究。做為師范類院校，我認為在對學生進行基礎(chǔ)知識教育的基礎(chǔ)上，要緊抓中小學智能教育的特點對師范類學生進行相關(guān)的教育與培訓。? 

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

（1）教材使用國家級規(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。在我們的授課過程中，也會適當為學生提供相關(guān)的國內(nèi)其他先進教材，如中南大學蔡自興教授的《人工智能及其應(yīng)用》等。? 

（2）為了促進學生自主學習，我們準備了多種類型的擴充性學習資料，加強學生主動學習的意識，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，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資料、本領(lǐng)域研究的前沿動態(tài)等。 使用表明，學生非常樂于查閱這些資源。 使學生能通過使用這些資源進行一些人工智能程序設(shè)計，探討一些問題，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)良的實踐性教學環(huán)境，能充分滿足教學需要。我們擁有較充足的多媒體教室和網(wǎng)絡(luò)教室，為實現(xiàn)本課程教學提供了物質(zhì)保障。在網(wǎng)絡(luò)資源建設(shè)方面，全校辦公室、教室、學生宿舍和教師宿舍都以寬帶網(wǎng)相連，這些硬件設(shè)備對本課程教學發(fā)揮了重要作用，使本課程教學質(zhì)量得以明顯提高。? 

3 人工智能教學方法及手段的改革? 

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

（1）通過多種途徑激發(fā)學生的學習興趣。課程的學習效果，直接受到學生興趣和參與意識的影響。一般來講，《人工智能》作為一門前沿課程，開始學生學習興趣很大，當開始接觸到抽象理論知識及部分算法時，學生往往感到不易接受。 我們通過各種途徑和方法， 激發(fā)和培養(yǎng)學生的學習興趣，包括鼓勵學生參與某部分知識的擴充性資料查找,預(yù)留一定時間請學生負責對此內(nèi)容進行講解，布置學生對某個基本成型的實驗進行糾錯及驗證，降低問題解決的難度。學生因此產(chǎn)生興趣從而做更深度研究。? 

(2）進行啟發(fā)式教學。 我們可以嘗試在教學過程中不斷提出問題請學生思考，啟發(fā)學生求解這些問題，鼓勵學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，并與同學所提出的觀點進行分析和比較，這足以加強學生學習的主動意識和參與意識，提高學生學習的積極性。? 

(3）課堂辯論與交互式教學。 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人類智能等有爭議的問題。學生通過對這些問題展開激烈爭論，激發(fā)了學習潛能，明確了學習目標。當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)站中的互動平臺進行交流。? 

(4）分層次因材施教。 在授課過程中，通過對每個具體學生的學習進度、課堂作業(yè)情況進行及時評估，對學生提出進一步的學習建議和指導， 實現(xiàn)個性化的教學。 對優(yōu)秀學生探討，可以在教學設(shè)計和實驗設(shè)計中要求其選作部分探索性、創(chuàng)新性的功課和實驗，以發(fā)揮學生個性優(yōu)勢。對于有意于將來從事中小學教育的學生可以在機器人及人工智能技術(shù)發(fā)展現(xiàn)狀等知識層面對其做問題講解。而那些看似缺乏興趣的學生，我們可以用多媒體手段如播放人工智能相關(guān)電影及科學小片引起其興趣，實行逐步引導的教學過程。? 

另外，我們可以嘗試雙語教學。 采用中文教材和講授的同時，注重在課程中的關(guān)鍵詞同時用英文表示，并適當指定英文參考短文和英文參考書。使學生能夠接觸國外文獻資料，加深對學習內(nèi)容的理解，獲得更寬廣的知識。我們也可以在教學內(nèi)容安排上，注重理論聯(lián)系實際，將一些人工智能網(wǎng)絡(luò)上的虛擬實驗給學生進行課外上網(wǎng)練習，從而使學生了解算法的具體運行過程， 通過參與達到知識的理解，掌握基本方法和技術(shù)。? 

 

根據(jù)現(xiàn)有的條件，我們在教學中可以采用多媒體教學和網(wǎng)絡(luò)課程教學相結(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，構(gòu)筑以學生為主體的《人工智能》課程現(xiàn)代教學模式。 對于抽象知識，可通過動畫和視頻演示，通過聲音和圖像展示人工智能的歷史、人物和前景，做到學生直接而深刻地看到知識的內(nèi)涵外延。網(wǎng)絡(luò)課程能較好地實現(xiàn)交互并使學習過程情景化，通過網(wǎng)絡(luò)課程的課堂練習和章節(jié)練習，教師可以評價學生的學習情況，并給學生提出學習建議，從而提高學生的研究力和創(chuàng)新力。我們也可以給學生播放中學《人工智能》課程課堂教學錄像，以使學生看到初高中學生的知識范圍及深度；同時給學生播放現(xiàn)有的《人工智能》科學成果，讓學生看到理論背后的實踐；也可以播放科幻片，激發(fā)學生想象的翅膀從而有興趣把人工智能作為將來深造的方向?！度斯ぶ悄堋肥且婚T較新的課程，改進教學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系統(tǒng)或機器人輔助教學過程逼真、形象，一目了然，這樣可大大提高學生的學習效率，尤其是提高學生的觀察判斷能力、發(fā)現(xiàn)問題和解決問題的能力。? 

4 人工智能實踐教學設(shè)計的探討? 

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

參考文獻：? 

［1］ 熊德蘭,李梅蓮,鄢靖豐.人工智能中實踐教學的探討［J］.宿州學院學報,2008(1).? 

［2］ 何元烈,汪玲.“Visual C ?++?”在“人工智能”教學中的應(yīng)用與探討［J］.廣東工業(yè)大學學報:社會科學版,2008(8).? 

第3篇：人工智能教學培訓范文

人工智能(Artificial Intelligence.  AI)是計算機科學的一個分支，主要是使用計算機系統(tǒng)來模擬人類的思維活動。人工智能技術(shù)己應(yīng)用于醫(yī)學領(lǐng)域中，例如IB M機器人醫(yī)生" WATSON”在10分鐘時間診斷出很難診斷的自I.病類型，且診斷準確率比初級醫(yī)生的臨床準確率高出4倍2017年7月初，阿里也了“DoctorYou" AI系統(tǒng)來進行醫(yī)學影像診斷，同年8月，騰訊“覓影”來診斷早期癌癥，未來人工智能技術(shù)將在醫(yī)學領(lǐng)域有更廣闊的應(yīng)用，其對醫(yī)學專業(yè)學生的計算機應(yīng)用水平的標準和要求越來越高，高職院校在計算機教學中也應(yīng)跟隨科技發(fā)展的步伐?，F(xiàn)階段高職院校在計算機教學過程中還存在著下列問題:1現(xiàn)階段醫(yī)學高職院校計算機教學現(xiàn)狀及存在的問題    

大學計算機基礎(chǔ)作為一門基礎(chǔ)課，其內(nèi)容是理淪知識和實踐知識的融合，醫(yī)學生學習計算機知識表現(xiàn)在以下幾個方而:醫(yī)學生個體之間存在的差異性較大    

從生源分布上看，來自城市的學生平時接觸過計算機，并且在以前的學習中己經(jīng)學習過計算機相關(guān)的基礎(chǔ)知識，而來自偏遠農(nóng)村的學生，沒有機會接觸過計算機，且教學設(shè)備落后，起點較低，因此在教學過程中應(yīng)該考慮到學生之間的差異性計算機基礎(chǔ)課程學時安排不夠，且學生不夠重視      

由于醫(yī)學高職院校主要開設(shè)的專業(yè)是醫(yī)學類專業(yè)，計算機基礎(chǔ)作為一門公共基礎(chǔ)課，學校安排的學時不夠，如本校開設(shè)的計算機基礎(chǔ)課程64個學時，64個學時中不僅包括了理淪講解，也包括了學生實踐。同時，大多數(shù)學生沒有購買計算機，課后也沒有硬件條件來復(fù)習相關(guān)的知識內(nèi)容，因此僅僅靠著上課的講解實踐難以保障教學的質(zhì)量，同時，大多數(shù)學生重視醫(yī)學類專業(yè)課程，往往忽略了計算機基礎(chǔ)課程的重要性，學生沒有擺正心態(tài)，因此出現(xiàn)上課玩手機，睡覺，講話等不良現(xiàn)象

1. 3計算機基礎(chǔ)教學與醫(yī)學專業(yè)難以結(jié)合起來      

目前，計算機基礎(chǔ)課程教學使用的是統(tǒng)一的教材，統(tǒng)一的知識點，沒有專門的針對醫(yī)學專業(yè)出版的計算機基礎(chǔ)教材，難以針對不同的專業(yè)來安排授課知識，使得學生畢業(yè)時與就業(yè)單位要求的計算機技術(shù)的掌握度不符合，使得他們在后續(xù)的工作中帶來很多困難2提升計算機教學的幾個建議

2. 1完善課程體系，采取課堂教授和線上自學的方法相結(jié)合    

計算機教學過程中可以采用課堂教授和線上自學的方法，課堂上教授的是計算機基礎(chǔ)知識，包括計算機基礎(chǔ)知識、WORD文字處理、EXCEL電子表格、POWERPOINT演示文稿、INTERNET操作以及計算機網(wǎng)絡(luò)六大模塊，主要目的是掌握計算機基礎(chǔ)知識，達到國家計算機一級水平，線上教學平臺可以通過微課、慕課等方式上傳MS OFFICE高級應(yīng)用課程，提升學生的辦公軟件應(yīng)用能力，達到計算機二級水平，與此同時，還應(yīng)包括醫(yī)學專業(yè)軟件的內(nèi)容，如藥學專業(yè)加入SPASS. SAS醫(yī)學統(tǒng)計軟件，影像專業(yè)加入DISC. OSIRIS醫(yī)學圖像處理與分析軟件，護理、臨床專業(yè)加入3DBody解剖學習軟件、醫(yī)院信息系統(tǒng)等內(nèi)容2. 2增強學校和醫(yī)院等企業(yè)的合作，掌握實踐知識，輸出技能型入才    

在人工智能高速發(fā)展下，醫(yī)院等醫(yī)療機構(gòu)己從國外引進或者自主研發(fā)導診機器人、腫瘤診斷專家系統(tǒng)、胃癌診斷專家系統(tǒng)等智能診斷系統(tǒng)，未來醫(yī)療行業(yè)的發(fā)展將對醫(yī)學人才的要求越來越高學校和公立醫(yī)院、私立醫(yī)療機構(gòu)應(yīng)搭建起合作橋梁，輸出優(yōu)秀的學生為醫(yī)療機構(gòu)培養(yǎng)后備力量，同時醫(yī)療機構(gòu)提供更多的機會讓醫(yī)學生參與到實踐中，增強學生的專業(yè)素養(yǎng)、業(yè)務(wù)能力，達到合作互贏的局而提高教師的專業(yè)應(yīng)用素質(zhì)，加強師資培訓    

學校應(yīng)提供給教師業(yè)務(wù)培訓的機會，如到醫(yī)院參觀學習醫(yī)療機構(gòu)目前研發(fā)或引進各類輔助醫(yī)療系統(tǒng)的使用，各類大型醫(yī)療器械的操作，使得教師在授課時能夠注重計算機基礎(chǔ)和臨床的學科知識相結(jié)合，培養(yǎng)復(fù)合型人才

第4篇：人工智能教學培訓范文

［關(guān)鍵詞］臨床培訓;手術(shù)室外麻醉;教育

近年來，隨著手術(shù)種類的變化，麻醉醫(yī)生的工作環(huán)境，從熟悉的手術(shù)室內(nèi)，發(fā)展成為手術(shù)室外多環(huán)境工作模式，如放射科、胃腸鏡、氣管鏡、心內(nèi)科介入、兒科和急診復(fù)蘇等［1］。特別在老齡化發(fā)展趨勢下，麻醉醫(yī)生面臨更多壓力，老齡患者需要在手術(shù)室外麻醉(nonoperatingroomanesthesia，NORA)下完成微創(chuàng)或無創(chuàng)診斷檢查以及手術(shù)。與傳統(tǒng)手術(shù)過程不同的是，越來越復(fù)雜的手術(shù)需要在NORA下完成。同時，麻醉醫(yī)生需要在NORA下處理許多急診或緊急不穩(wěn)定患者。當代NORA情況下，麻醉住院醫(yī)師需要快速適應(yīng)新的工作環(huán)境，利用有限的資源，最短時間內(nèi)為患者提供優(yōu)質(zhì)的麻醉，完成診斷性和治療性手術(shù)過程［2］。

1NORA設(shè)施和應(yīng)對

NORA需要的設(shè)施包括:廢氣排除系統(tǒng)的麻醉機、監(jiān)護儀器、可靠的氧源、負壓吸引裝置、手動復(fù)蘇球囊、應(yīng)急電源系統(tǒng)、患者的詳細信息、有效充足的空間、帶有除顫儀的急救車和可靠的雙向通信系統(tǒng)［3］。NORA的核心目標是建立與手術(shù)室內(nèi)同水平和標準的工作環(huán)境。由于NORA的麻醉風險較高，麻醉醫(yī)生需要認真管理患者，避免并發(fā)癥和不良事件的發(fā)生［3］。NORA環(huán)境下住院醫(yī)師教學包括:患者情況比較復(fù)雜，采用急診患者標準準備;工作環(huán)境不熟悉;儀器設(shè)備及藥物不如手術(shù)室內(nèi)齊全;圍術(shù)期并發(fā)癥發(fā)生率更高。因此，住院醫(yī)師在NORA下應(yīng)認真按照工作流程進行麻醉工作，術(shù)前準備仔細完成，術(shù)中嚴格檢查安全核查單，術(shù)后轉(zhuǎn)運預(yù)防并發(fā)癥發(fā)生［2］。

2未來醫(yī)學發(fā)展和NORA策略

2．1新型藥物研發(fā)

雖然臨床上具備快速起效、消除、穩(wěn)定的血流動力學和無呼吸抑制及毒副作用等特點的“理想麻醉藥”還未問世;但是臨床已經(jīng)在研發(fā)新型咪達唑侖注射液和依托咪酯注射液等［4］。麻醉藥品是麻醉住院醫(yī)師需要掌握的基本知識。在基礎(chǔ)學習階段，住院醫(yī)師學習麻醉藥物基本的藥理特性。臨床工作中，住院醫(yī)師需要充分了解藥物的不同藥理特性、副作用及藥物代謝動力學;從而更好地掌控麻醉藥和為患者提供個體化治療策略。麻醉醫(yī)生和臨床藥師，需要幫助住院醫(yī)師掌握新型藥物的臨床特性，新藥的代謝特點;鼓勵住院醫(yī)師查閱文獻，嘗試新型麻醉藥物，并探索新藥對于臨床的貢獻。

2．2麻醉監(jiān)護系統(tǒng)發(fā)展

麻醉最初的目的，使患者失去知覺或催眠。麻醉醫(yī)生通過麻醉鎮(zhèn)靜深度(depthofhypnosis，DOH)來反映麻醉鎮(zhèn)靜的不同程度，主要通過腦電監(jiān)測系統(tǒng)來實現(xiàn)，如腦電雙頻譜指數(shù)等。閉環(huán)麻醉系統(tǒng)，是指通過測量患者臨床生命體征表現(xiàn)，反饋到調(diào)控中樞，適應(yīng)性調(diào)控藥物持續(xù)輸注，從而實施個體化優(yōu)質(zhì)麻醉服務(wù)，達到臨床安全高效。術(shù)中知曉是麻醉監(jiān)護期間的嚴重并發(fā)癥，給患者帶來不同程度的精神障礙;麻醉醫(yī)生積極研究麻醉監(jiān)護系統(tǒng)的目的，為了防止此類并發(fā)癥的發(fā)生。有研究表明［5］，麻醉醫(yī)生希望通過人工智能等最新技術(shù)的發(fā)展，使患者接受最佳的麻醉手術(shù)，從而達到最佳的圍術(shù)期康復(fù)狀態(tài)，降低圍術(shù)期醫(yī)療費用和患者經(jīng)濟負擔。麻醉醫(yī)生推動DOH監(jiān)測儀的發(fā)展，為NORA提供了完善的監(jiān)護系統(tǒng)。DOH系統(tǒng)聯(lián)合閉環(huán)麻醉系統(tǒng)，為患者提供優(yōu)質(zhì)的麻醉服務(wù)［6］。閉環(huán)麻醉的優(yōu)點是減少麻醉藥物總量、加速術(shù)后康復(fù)和改善血流動力學。因此，住院醫(yī)師必須了解DOH和閉環(huán)麻醉監(jiān)護設(shè)備的特點和局限，理解靶控輸注和閉環(huán)麻醉系統(tǒng)的機制，從容的給患者實施精準麻醉管理。

2．3人工智能和大數(shù)據(jù)時代

大數(shù)據(jù)、人工智能、機器學習和深度學習，對未來醫(yī)學信息發(fā)展方向具有深遠影響意義。機器學習和深度學習，是未來住院醫(yī)師學習的主要模式。機器學習功能通過重復(fù)學習和訓練，可以整合大量臨床資料，達到精準治療，降低麻醉不良事件發(fā)生率，提高精準麻醉完成率。深度學習功能，是機器學習功能的延伸項目，進一步提高麻醉服務(wù)能力。大數(shù)據(jù)是指使用新型設(shè)備來處理大量混雜數(shù)據(jù)。麻醉監(jiān)護設(shè)備產(chǎn)生的麻醉數(shù)據(jù)量，要比工商業(yè)產(chǎn)生的少很多。然而，這些數(shù)據(jù)量是非?；祀s的。這些信息來源于多數(shù)據(jù)流，例如生理性、人口統(tǒng)計學、藥物性、單純數(shù)據(jù)、圖像(視頻喉鏡和食道超聲)、賬單、網(wǎng)站內(nèi)容管理系統(tǒng)數(shù)據(jù)等［7］。這些未來技術(shù)對于住院醫(yī)師從事NORA教學具有重要的指導作用。第一，人工智能技術(shù)發(fā)展，優(yōu)化麻醉監(jiān)護圖像處理能力［8］。麻醉醫(yī)生使用便攜及微創(chuàng)設(shè)備，可以得到良好的圖像傳輸，從而減少患者心理負擔。第二，人工智能改進教學質(zhì)量;在模擬教室內(nèi)，導師采用人工智能訓練麻醉住院醫(yī)師的臨床管理能力。第三，預(yù)測分析系統(tǒng)，告知住院醫(yī)師提前干預(yù)治療低血壓和其他生理性變化，降低內(nèi)環(huán)境紊亂和臨床不良反應(yīng)發(fā)生率［9］。第四，大數(shù)據(jù)將會保留大量病例資料，有助于分析不良并發(fā)癥的原因。

3住院醫(yī)師應(yīng)對未來的策略

3．1教學和培訓

住院醫(yī)師開始學習NORA前，必須接受良好的麻醉基礎(chǔ)訓練［10］。循證醫(yī)學、患者安全和生理學監(jiān)護，是麻醉管理的重點內(nèi)容。這些內(nèi)容結(jié)合導師輔導，可以提高住院醫(yī)師麻醉管理水平。傳統(tǒng)教學方法存在一定的弊端。目前流行的教學方法包括:翻轉(zhuǎn)課堂、問題導向和能力導向的學習、模擬訓練操作法［11］。這些多因素教育方法，在住院醫(yī)師的培訓中起到了重要的作用。

3．2認知健康

Gilkey等［12］詳述了四步法達到認知健康理念。第一，麻醉住院醫(yī)師必須理解重復(fù)訓練的經(jīng)驗，優(yōu)化大腦反應(yīng)速度。因此，麻醉住院醫(yī)師需要不斷學習和模仿麻醉專家的臨床工作。第二，住院醫(yī)師需要努力工作，主動學習NORA手術(shù)過程及注意事項。反之，住院醫(yī)師被動面對持續(xù)的工作壓力，將會嚴重影響其學習效果。在大數(shù)據(jù)時代，住院醫(yī)師必須主動承擔風險并突破界限。第三，由于在NORA環(huán)境下，各種風險經(jīng)常發(fā)生。因此，導師必須突破常規(guī)的模式和場景，給予住院醫(yī)師具有挑戰(zhàn)性的學習任務(wù)。第四，麻醉住院醫(yī)師要有持續(xù)不斷的工作學習態(tài)度，才能達到優(yōu)化麻醉管理能力的目的。

3．3職業(yè)倦怠和不利影響

研究報道，麻醉住院醫(yī)師的職業(yè)倦怠率很高;同時住院醫(yī)師的適應(yīng)性調(diào)整能力和情商個性特點教育，對于下一代麻醉醫(yī)生也至關(guān)重要［13］。NORA環(huán)境具有高麻醉風險和許多非標準化流程，這時麻醉住院醫(yī)師的韌性發(fā)展顯得尤為重要［14］。社交網(wǎng)絡(luò)指出，心理健康和樂觀心態(tài)，是建立韌性的重要品質(zhì)［15］。Jones說過精英不是與生俱來的，而是后天培養(yǎng)出來的［15］。從商業(yè)、音樂到體育，各行各業(yè)的成功者都是在壓力下成長起來的。麻醉培訓核心任務(wù)是教育并幫助住院醫(yī)師建立處理應(yīng)急情況的突變能力。住院醫(yī)師要學會如何保持高壓下高效工作，專注于自身工作以及控制好自我，把生活和工作強度處理好。

第5篇：人工智能教學培訓范文

算起來，在線教育的爭奪戰(zhàn)是在三年之前開始的。2013年8月“學而思”網(wǎng)校正式更名為“好未來”，作為最早發(fā)力在線教育的一家公司，發(fā)展了布局相對完整的中小幼教育專業(yè)門戶網(wǎng)站群――e度教育網(wǎng)，該網(wǎng)站由育兒網(wǎng)、幼教網(wǎng)、奧數(shù)網(wǎng)、中考網(wǎng)、高考網(wǎng)、留學網(wǎng)等多個網(wǎng)站構(gòu)成。此后，新東方、學大網(wǎng)等一票傳統(tǒng)教育機構(gòu)紛紛發(fā)力于在線教育。

根據(jù)《2015年中國在線教育白皮書》數(shù)據(jù)顯示，2011到2014年間，中國在線教育市場規(guī)模增速均保持在17%以上，最高增速達到21.84%；市場規(guī)模從2011年的575億元增至2015年的1171億元，預(yù)計到2021年在線教育市場規(guī)模將達到2830億元。在線教育用戶突破2億人，在線教育項目數(shù)量已經(jīng)超過3000個。

如今，BAT、網(wǎng)易等互聯(lián)網(wǎng)巨頭也爭相跨界進入教育領(lǐng)域……

爭相布局

10月，網(wǎng)易宣布其有道詞典用戶突破6億。這意味著，網(wǎng)易的產(chǎn)品已經(jīng)可以在在線語言培訓市場占有一席之地。2007年推出有道詞典以來，網(wǎng)易在互聯(lián)網(wǎng)巨頭之中率先“誤入”在線教育行業(yè)，并逐漸形成有道翻譯官、有道口語大師、網(wǎng)易云課堂等產(chǎn)品矩陣。

語文學習產(chǎn)品――有道語文達人，引進職業(yè)教育與通識教育等課程、推出網(wǎng)易云課堂企業(yè)版產(chǎn)品等等動作，都說明了網(wǎng)易在在線教育各個細分領(lǐng)域重度垂直、精耕細作的野心。

與此同時，阿里巴巴終于也按捺不住。在10月宣布啟動“星火計劃”，稱未來將會大力扶持生產(chǎn)優(yōu)質(zhì)內(nèi)容的個體老師以及中小型教育機構(gòu)。比如調(diào)用周邊資源，引入專業(yè)第三方扶持基金等，以此為中小創(chuàng)業(yè)群體提供高效的變現(xiàn)機制。

自去年12月成立教育事業(yè)部以來，百度在教育領(lǐng)域的布局正在加快。除了在傳統(tǒng)的教師資源方面，百度推出了專為教師服務(wù)的互聯(lián)網(wǎng)平臺“百度優(yōu)課”。百度在線教育的一大特色在于其教育信貸市場。百度CFO李昕曾在Q3財報電話會議上表示，百度要借助人工智能和大數(shù)據(jù)技術(shù)，從教育領(lǐng)域進入互聯(lián)網(wǎng)金融。

據(jù)百度透露的數(shù)據(jù)，在教育信貸領(lǐng)域，百度已與超過700家教育培訓機構(gòu)達成合作，學生通過在線填寫信息，線下和教育機構(gòu)確定培訓意向，審核通過后，即可獲得“百度有錢花”提供的學費貸款，實現(xiàn)分期交學費。

騰訊坐擁QQ和微信兩大社交平臺，其固有用戶與在線教育針對用戶重合度之高，不容小覷。去年，騰訊將這一優(yōu)勢應(yīng)用于教育信息化領(lǐng)域――分別以QQ和微信為基礎(chǔ)推出QQ智慧校園和騰訊智慧校園，為各類學校提供一體化互聯(lián)網(wǎng)智慧解決方案，范圍涵蓋學校管理、教務(wù)教學、校園生活等方面。扶持優(yōu)質(zhì)內(nèi)容方面，騰訊也不甘落后推出了名師計劃，旨在幫助名師實現(xiàn)知識經(jīng)濟化，擴大知識生產(chǎn)力與傳播力，同時提供標準化服務(wù)與資源扶持。

加之騰訊出手向來大方。今年2月，騰訊3.2億元投資新東方在線，而目前新東方在線申請掛牌已經(jīng)獲批，將登陸新三板。按照最近一次股票發(fā)行的價格來算，新東方網(wǎng)的總市值達到了31.72億元，而騰訊當初的投資金額也由3.2億元升值到了3.9億元，平均每個月賺了1400萬元。

線上線下結(jié)合

近年來在線教育的項目雖多，但往往良莠不齊，真正實現(xiàn)盈利的更是少數(shù)。

互聯(lián)網(wǎng)教育研究院在2015年調(diào)查了400家在線教育公司，結(jié)果顯示，有70.58%的公司處于虧損狀態(tài)，13.24%的公司處于持平狀態(tài)，僅有16.18%的公司保持盈利狀態(tài)。同時，其報告還指出，由于新進入的項目非常多，而且有一部分項目已經(jīng)死亡，整體上盈利的在線教育企業(yè)預(yù)計不超過5%。

在這個資本的“寒冬”，包括老師來了、36號教師、輕舟網(wǎng)等在線教育創(chuàng)業(yè)項目，都相繼倒下。一位多年從事在線教育的業(yè)內(nèi)人士向《中國經(jīng)濟信息》記者分析：“一個項目從開端投入資金到逐步發(fā)展，進入盈虧平衡狀態(tài)，至少需要3到5年的時間?！弊鳛橐粋€更重視長期發(fā)展循環(huán)的行業(yè)，在線教育前期需要投入大量資金，而后期課程的制作、平臺的維護以及產(chǎn)品的營銷和推廣，都需要團隊極大的耐心和毅力。

隨著在線教育行業(yè)的發(fā)展，平臺的競爭，已經(jīng)從最初的野蠻走向有序，從跑馬圈地走向深耕細作，優(yōu)質(zhì)的教育內(nèi)容成為巨頭們的搶奪焦點。還有一些業(yè)內(nèi)人士指出在線教育的一些弊病，例如在線教育APP更多是單向機械灌輸，缺乏線下輔導為學生的知識體系做一個完整的梳理以及打通思維知識上的邏輯關(guān)聯(lián)。

信天創(chuàng)投合伙人張俊熹對《中國經(jīng)濟信息》記者分析，線上與線下的結(jié)合將會是在線教育接下來發(fā)展的趨勢。以留學教育為例，“以前的出國留學只是在國內(nèi)做一些語言培訓，但是長周期的鏈條并沒有被開發(fā)出來，出國后的實習、就業(yè)、移民、置業(yè)等等，有很多內(nèi)容可以深入挖掘。”張俊熹說。

盡管在線教育市場前景廣闊，但在創(chuàng)新工場投資總監(jiān)張麗君的眼里，其實它每個細分領(lǐng)域的市場規(guī)模并不大。而且，與其他行業(yè)不同，教育行業(yè)的內(nèi)容不能完全規(guī)?；瘡?fù)制，往往面對不同的時期和對象，都需要重新做，因此并不容易找到大的市場。

今年在線教育還有一個創(chuàng)新動作就是與AR、VR合力。正如李彥宏多次在公開場合強調(diào)的，人工智能是百度核心的核心。人工智能之于百度教育的重要性也不例外。

11月，百度教育“教育云”平臺，宣布百度教育生態(tài)將依托人工智能技術(shù)，朝著內(nèi)容化、智能化、個性化方向發(fā)展。百度教育事業(yè)部總經(jīng)理張高透露，人工智能在百度教育的布局分成內(nèi)容的數(shù)字化、學習的個性化與交互的擬人化三個部分。不過，業(yè)內(nèi)聲音普遍認為，鑒于教育行業(yè)自身的慢熱特點以及技術(shù)發(fā)展尚在初期等原因，人工智能與教育的融合還需要一個漫長的過程。

第6篇：人工智能教學培訓范文

【關(guān)鍵詞】法理學/法律推理/人工智能

【正文】

一、人工智能法律系統(tǒng)的歷史

計算機先驅(qū)思想家萊布尼茲曾這樣不無浪漫地談到推理與計算的關(guān)系：“我們要造成這樣一個結(jié)果，使所有推理的錯誤都只成為計算的錯誤，這樣，當爭論發(fā)生的時候，兩個哲學家同兩個計算家一樣，用不著辯論，只要把筆拿在手里，并且在算盤面前坐下，兩個人面對面地說：讓我們來計算一下吧！”（注：轉(zhuǎn)引自肖爾茲著：《簡明邏輯史》，張家龍譯，商務(wù)印書館1977年版，第54頁。）

如果連抽象的哲學推理都能轉(zhuǎn)變?yōu)橛嬎銌栴}來解決，法律推理的定量化也許還要相對簡單一些。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)展速度確實令人驚嘆。從誕生至今的短短45年內(nèi)，人工智能從一般問題的研究向特殊領(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)學原理》第二章52個定理中的38個定理。塞繆爾的課題組利用對策論和啟發(fā)式探索技術(shù)開發(fā)的具有自學習能力的跳棋程序，在1959年擊敗了其設(shè)計者，1962年擊敗了州跳棋冠軍，1997年超級計算機“深藍”使世界頭號國際象棋大師卡斯帕羅夫俯首稱臣。

20世紀60年代，人工智能研究的主要課題是博弈、難題求解和智能機器人；70年代開始研究自然語言理解和專家系統(tǒng)。1971年費根鮑姆教授等人研制出“化學家系統(tǒng)”之后，“計算機數(shù)學家”、“計算機醫(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：SimonChalton,LegalDiagnostics,ComputersandLaw,No.25,August1980.pp.13-15.BryanNiblett,ExpertSystemsforLawyers,ComputersandLaw,No.29,August1981.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題的考察》，一文，拉開了對法律推理進行人工智能研究的序幕。文章認為，理解、模擬法律論證或法律推理，需要在許多知識領(lǐng)域進行艱難的研究。首先要了解如何描述案件、規(guī)則和論證等幾種知識類型，即如何描述法律知識，其中處理開放結(jié)構(gòu)的法律概念是主要難題。其次，要了解如何運用各種知識進行推理，包括分別運用規(guī)則、判例和假設(shè)的推理，以及混合運用規(guī)則和判例的推理。再次，要了解審判實踐中法律推理運用的實際過程，如審判程序的運行，規(guī)則的適用，事實的辯論等等。最后，如何將它們最終運用于編制能執(zhí)行法律推理和辯論任務(wù)的計算機程序，區(qū)別和分析不同的案件，預(yù)測并規(guī)避對手的辯護策略，建立巧妙的假設(shè)等等。（注：Buchanan&Headrick,SomeSpeculationAboutArtificialIntelligenceandLegalReasoning,23StanfordLawReview(1970).pp.40-62.）法律推理的人工智能研究在這一時期主要沿著兩條途徑前進：一是基于規(guī)則模擬歸納推理，70年代初由WalterG.Popp和BernhardSchlink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)之間建立實際聯(lián)系，并僅依這種關(guān)聯(lián)的相似性而得出結(jié)論。JeffreyMeld-man1977年開發(fā)了計算機輔助法律分析系統(tǒng)，它以律師推理為模擬對象，試圖識別與案件事實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)。研究者探索將其當作法律適用的實踐工具，對美國民法制度的某個方面進行檢測，運用嚴格責任、相對疏忽和損害賠償?shù)饶Ｐ?，計算出責任案件的賠償價值，并論證了如何模擬法律專家意見的方法論問題。（注：''''ModelsofLegalDecisionmakingReport'''',R-2717-ICJ(1981).）

我國法律專家系統(tǒng)的研制于20世紀80年代中期起步。（注：錢學森教授：《論法治系統(tǒng)工程的任務(wù)與方法》（《科技管理研究》1981年第4期）、《社會主義和法治學與現(xiàn)代科學技術(shù)》（《法制建設(shè)》1984年第3期）、《現(xiàn)代科學技術(shù)與法和法制建設(shè)》（《政法論壇》）1985年第3期）等文章，為我國法律專家系統(tǒng)的研發(fā)起了思想解放和理論奠基作用。）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》被確定為國家社科“七五”研究課題，它在建立盜竊罪量刑數(shù)學模型方面取得了成果。在法律數(shù)據(jù)庫開發(fā)方面，1993年中山大學學生胡釗、周宗毅、汪宏杰等人合作研制了《LOA律師辦公自動化系統(tǒng)》。（注：楊建廣、駱梅芬編著：《法治系統(tǒng)工程》，中山大學出版社1996年版，第344-349頁。）1993年武漢大學法學院趙廷光教授主持開發(fā)了《實用刑法專家系統(tǒng)》。（注：趙廷光等著：《實用刑法專家系統(tǒng)用戶手冊》，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，具有檢索刑法知識和對刑事個案進行推理判斷的功能。

專家系統(tǒng)與以往的“通用難題求解”相比具有以下特點：(1)它要解決復(fù)雜的實際問題，而不是規(guī)則簡單的游戲或數(shù)學定理證明問題；(2)它面向更加專門的應(yīng)用領(lǐng)域，而不是單純的原理性探索；(3)它主要根據(jù)具體的問題域，選擇合理的方法來表達和運用特殊的知識，而不強調(diào)與問題的特殊性無關(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發(fā)揮了重要作用，解放了律師一部分腦力勞動。但絕大多數(shù)專家系統(tǒng)目前只能做法律數(shù)據(jù)的檢索工作，缺乏應(yīng)有的推理功能。20世紀90年代以后，人工智能法律系統(tǒng)進入了以知識工程為主要技術(shù)手段的開發(fā)時期。知識工程是指以知識為處理對象，以能在計算機上表達和運用知識的技術(shù)為主要手段，研究知識型系統(tǒng)的設(shè)計、構(gòu)造和維護的一門更加高級的人工智能技術(shù)。（注：《中國大百科全書·自動控制與系統(tǒng)工程》，中國大百科全書出版社1991年版，第579頁。）知識工程概念的提出，改變了以往人們認為幾個推理定律再加上強大的計算機就會產(chǎn)生專家功能的信念。以知識工程為技術(shù)手段的法律系統(tǒng)研制，如果能在法律知識的獲得、表達和應(yīng)用等方面獲得突破，將會使人工智能法律系統(tǒng)的研制產(chǎn)生一個質(zhì)的飛躍。

人工智能法律系統(tǒng)的發(fā)展源于兩種動力。其一是法律實踐自身的要求。隨著社會生活和法律關(guān)系的復(fù)雜化，法律實踐需要新的思維工具，否則，法律家（律師、檢察官和法官）將無法承受法律文獻日積月累和法律案件不斷增多的重負。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為目標，但又必須以具體思維活動一城一池的攻克為過程。它需要通過對不同思維領(lǐng)域的征服，來證明知識的每個領(lǐng)域都可以精確描述并制造出類似人類智能的機器。此外，人工智能選擇法律領(lǐng)域?qū)で笸黄疲€有下述原因：(1)盡管法律推理十分復(fù)雜，但它有相對穩(wěn)定的對象（案件）、相對明確的前提（法律規(guī)則、法律事實）及嚴格的程序規(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、理性的標準、充分的辯論，為觀察思維活動的軌跡提供了可以記錄和回放的樣本。(3)法律知識長期的積累、完備的檔案，為模擬法律知識的獲得、表達和應(yīng)用提供了豐富、準確的資料。(4)法律活動所特有的自我意識、自我批評精神，對法律程序和假設(shè)進行檢驗的傳統(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)的價值

人工智能法律系統(tǒng)的研制對法學理論和法律實踐的價值和意義，可以概括為以下幾點：

一是方法論啟示。P.Wahlgren說：“人工智能方法的研究可以支持和深化在創(chuàng)造性方法上的法理學反思。這個信仰反映了法理學可以被視為旨在于開發(fā)法律分析和法律推理之方法的活動。從法理學的觀點看，這種研究的最終目標是揭示方法論的潛在作用，從而有助于開展從法理學觀點所提出的解決方法的討論，而不僅僅是探討與計算機科學和人工智能有關(guān)的非常細致的技術(shù)方面?！保ㄗⅲ篜.Wahlgren,AutomationofLegalReasoning:AStudyonArtificialIntelligenceandLaw,ComputerLawSeries11.KluwerLawandTaxationPublishers.DeventerBoston1992.Chapter7.）在模擬法律推理的過程中，法學家通過與工人智能專家的密切合作，可以從其對法律推理的獨特理解中獲得有關(guān)方法論方面的啟示。例如，由于很少有兩個案件完全相似，在判例法實踐中，總有某些不相似的方面需要法律家運用假設(shè)來分析已有判例與現(xiàn)實案件的相關(guān)性程度。但法學家們在假設(shè)的性質(zhì)問題上常常莫衷一是。然而HYPO的設(shè)計者，在無真實判例或真實判例不能充分解釋現(xiàn)實案件的情況下，以假設(shè)的反例來反駁對方的觀點，用補充、刪減和改變事實的機械論方法來生成假設(shè)。這種用人工智能方法來處理假設(shè)的辦法，就使復(fù)雜問題變得十分簡單：假設(shè)實際上是一個新的論證產(chǎn)生于一個經(jīng)過修正的老的論證的過程。總之，人工智能方法可以幫助法學家跳出法理學方法的思維定勢，用其他學科的方法來重新審視法學問題，從而為法律問題的解決提供了新的途徑。

二是提供了思想實驗手段。西蒙認為，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)字電子計算機中是由電子作用完成的。給計算機編程序使之思維，已經(jīng)證明有可能為思維提供機械論解釋”。（注：轉(zhuǎn)引自童天湘：《人工智能與第N代計算機》，載《哲學研究》1985年第5期。）童天湘先生認為：“通過編制有關(guān)思維活動的程序，就會加深對思維活動具體細節(jié)的了解，并將這種程序送進計算機運行，檢驗其正確性。這是一種思想實驗，有助于我們研究人腦思維的機理。”（注：轉(zhuǎn)引自童天湘：《人工智能與第N代計算機》，載《哲學研究》1985年第5期。）人工智能法律系統(tǒng)研究的直接目標是使計算機能夠獲取、表達和應(yīng)用法律知識，軟件工程師為模擬法律推理而編制程序，必須先對人的推理過程作出基于人工智能理論和方法的獨特解釋。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進行數(shù)理分析，將法理學、訴訟法學關(guān)于法律推理的研究成果模型化，以實現(xiàn)法律推理知識的機器表達或再現(xiàn)，從而為認識法律推理的過程和規(guī)律提供了一種實驗手段。法學家則可以將人工智能法律系統(tǒng)的推理過程、方法和結(jié)論與人類法律推理活動相對照，為法律推理的法理學研究所借鑒。因此，用人工智能方法模擬法律推理，深化了人們對法律推理性質(zhì)、要素和過程的認識，使法學家得以借助人工智能科學的敏銳透鏡去考察法律推理的微觀機制。正是在這個意義上，BryanNiblett教授說：“一個成功的專家系統(tǒng)很可能比其他的途徑對法理學作出更多的（理論）貢獻?！保ㄗⅲ築ryanNiblett,ExpertSystemsforLawyers,ComputersandLaw,No.29,August1981.note14,p.3.）

三是輔助司法審判。按照格雷的觀點，法律專家系統(tǒng)首先在英美判例法國家出現(xiàn)的直接原因在于，浩如煙海的判例案卷如果沒有計算機編纂、分類、查詢，這種法律制度簡直就無法運轉(zhuǎn)了。（注：PamelaN.GrayBrookfield,ArtificialLegalIntelligence,VT:DartmouthPublishingCo.,1997.p.402.）其實不僅是判例法，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)和司法解釋耗費大量的精力和時間，而且由于人腦的知識和記憶能力有限，還存在著檢索不全面、記憶不準確的問題。人工智能法律系統(tǒng)強大的記憶和檢索功能，可以彌補人類智能的某些局限性，幫助律師和法官從事相對簡單的法律檢索工作，從而極大地解放律師和法官的腦力勞動，使其能夠集中精力從事更加復(fù)雜的法律推理活動。

四是促進司法公正。司法推理雖有統(tǒng)一的法律標準，但法官是具有主觀能動性的差異個體，所以在執(zhí)行統(tǒng)一標準時會產(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，進一步加劇了這種差異。如果換了鋼鐵之軀的機器，這種由主觀原因所造成的差異性就有可能加以避免。這當然不是說讓計算機完全取代法官，而是說，由于人工智能法律系統(tǒng)為司法審判提供了相對統(tǒng)一的推理標準和評價標準，從而可以輔助法官取得具有一貫性的判決。無論如何，我們必須承認，鋼鐵之軀的機器沒有物質(zhì)欲望和感情生活，可以比人更少地受到外界因素的干擾。正像計算機錄取增強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)在庭審中的運用有可能減少某些現(xiàn)象。

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

六是輔助立法活動。人工智能法律系統(tǒng)不僅對輔助司法審判有重要的意義，而且對完善立法也具有實用價值。（注：EdwinaL.Rissland,ArtificialIntelligenceandLaw:SteppingStonestoaModelofLegalReasoning,TheYaleLawJournal.(Vol.99:1957-1981).）例如，倫敦大學Imperial學院的邏輯程序組將1981年英國國籍法的內(nèi)容形式化，幫助立法者發(fā)現(xiàn)了該法在預(yù)見性上存在的一些缺陷和法律漏洞。（注：EdwinaL.Rissland,ArtificialIntelligenceandLaw:SteppingStonestoaModelofLegalReasoning,TheYaleLawJournal.(Vol.99:1957-1981).）立法輔助系統(tǒng)如能應(yīng)用于法律起草和法律草案的審議過程，有可能事先發(fā)現(xiàn)一些立法漏洞，避免一個法律內(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、法理學在人工智能法律系統(tǒng)研究中的作用

1.人工智能法律系統(tǒng)的法理學思想來源

關(guān)于人工智能法律系統(tǒng)之法理學思想來源的追蹤，不是對法理學與人工智能的聯(lián)系作面面俱到的考察，而旨在揭示法理學對人工智能法律系統(tǒng)的發(fā)展所產(chǎn)生的一些直接影響。

第一，法律形式主義為人工智能法律系統(tǒng)的產(chǎn)生奠定了理論基礎(chǔ)。18-19世紀的法律形式主義強調(diào)法律推理的形式方面，認為將法律化成簡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分析法學的傳統(tǒng)，主張“法律推理應(yīng)該依據(jù)客觀事實、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。假如法律能如此運作，那么無論誰作裁決，法律推理都會導向同樣的裁決?！保ㄗⅲ海溃┦返傥摹·伯頓著：《法律和法律推理導論》，張志銘、解興權(quán)譯，中國政法大學出版社1998年9月版，第3頁。）換言之，機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。在分析法學家看來，“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ξ鞣椒蓚鹘y(tǒng)的挑戰(zhàn)》，中國檢察出版社1996年2月版，第292頁。）如果法官違反三段論推理的邏輯，就會破壞法治。這種機械論的法律推理觀，反映了分析法學要求法官不以個人價值觀干擾法律推理活動的主張。但是，它同時具有忽視法官主觀能動性和法律推理靈活性的僵化的缺陷。所以，自由法學家比埃利希將法律形式主義的邏輯推理說稱為“自動售貨機”理論。然而，從人工智能就是為思維提供機械論解釋的意義上說，法律形式主義對法律推理所作的機械論解釋，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)研制的實際過程來看，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行模擬，由WalterG.Popp和BernhardSchlink在20世紀70年代初開發(fā)了JUDITH律師推理系統(tǒng)。在這個系統(tǒng)中，作為推理大小前提的法律和事實之間的邏輯關(guān)系，被計算機以“如果A和B，那么C”的方式加以描述，使機器法律推理第一次從理論變?yōu)楝F(xiàn)實。

第二，法律現(xiàn)實主義推動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社會性。法官是生活在現(xiàn)實社會中的人，其所從事的法律活動不可能不受到其社會體驗和思維結(jié)構(gòu)的影響。法官在實際的審判實踐中，并不是機械地遵循規(guī)則，特別是在遇到復(fù)雜案件時，往往需要作出某種價值選擇。而一旦面對價值問題，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。法律現(xiàn)實主義對其僵化性進行了深刻的批判?；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”（注：（美）博登海默著：《法理學——法哲學及其方法》，鄧正來、姬敬武譯，華夏出版社1987年12月版，第478頁。）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，則包括一定的道德和政治理論、公共政策及直覺知識，甚至法官的偏見。法律現(xiàn)實主義對法官主觀能動性和法律推理靈活性的強調(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)對法官的推理活動具有定向作用，那么，人工智能法律系統(tǒng)若要達到法官水平，就應(yīng)該通過建立思維結(jié)構(gòu)模型來設(shè)計機器的運行結(jié)構(gòu)。TAXMAN的設(shè)計就借鑒了這一思想，法律知識被計算機結(jié)構(gòu)語言以語義網(wǎng)絡(luò)的方式組成不同的規(guī)則系統(tǒng)，解釋程序、協(xié)調(diào)程序、說明程序分別對網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)中的輸入和輸出信息進行動態(tài)結(jié)構(gòu)調(diào)整，從而適應(yīng)了知識整合的需要。大規(guī)模知識系統(tǒng)的KBS(KnowledgeBasedSystem)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、法律評價、理由闡述）的基礎(chǔ)上，又通過聯(lián)想程序被有機聯(lián)系起來，構(gòu)成了具有法律推理整體功能的概念模型。（注：P.Wahlgren,AutomationofLegalReasoning:AStudyonArtificialIntelligenceandLaw,ComputerLawSeries11.KluwerLawandTaxationPublishers.DeventerBoston1992.Chapter7.）

第三，“開放結(jié)構(gòu)”的法律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應(yīng)關(guān)系。有時候從一個法律規(guī)則可以推出幾種不同的結(jié)論，它們往往沒有明顯的對錯之分；有時一個案件面對著幾個相似的法律規(guī)則。在這些情況下，形式主義推理說都一籌莫展。但是，法律現(xiàn)實主義在批判法律形式主義時又走向另一個極端，它否認具有普遍性的一般法律規(guī)則的存在，試圖用“行動中的法律”完全代替分析法學“本本中的法律”。這種矯枉過正的做法雖然是使法律推理擺脫機械論束縛所走出的必要一步，然而，法律如果真像現(xiàn)實主義法學所說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準或因人而異，那么，受到挑戰(zhàn)的就不僅是法律形式主義，而且還會殃及法治要求實現(xiàn)規(guī)則統(tǒng)治之根本原則，并動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)實主義的爭論中采取了一種折中立場，他既承認邏輯的局限性又強調(diào)其重要性；既拒斥法官完全按自己的預(yù)感來隨意判案的見解，又承認直覺的存在。這種折中立場在哈特“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)問題的陽面，而根據(jù)社會政策、價值和后果對規(guī)則進行解釋則有助于發(fā)現(xiàn)問題的陰面。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疑難案件無能為力時，找到了新的立足點。在此基礎(chǔ)上，運用開放結(jié)構(gòu)概念的疑難案件法律推理模型，通過邏輯程序工具和聯(lián)想技術(shù)而建立起來。Gardner博士就疑難案件提出兩種解決策略：一是將簡易問題從疑難問題中篩選出來，運用基于規(guī)則的技術(shù)來解決；二是將疑難問題同“開放結(jié)構(gòu)”的法律概念聯(lián)系在一起，先用非范例知識如規(guī)則、控辯雙方的陳述、常識來獲得初步答案，再運用范例來澄清案件、檢查答案的正確性。

第四，目的法學促進了價值推理的人工智能研究。目的法學是指一種所謂直接實現(xiàn)目的之“后法治”理想。美國法學家諾內(nèi)特和塞爾茲尼克把法律分為三種類型。他們認為，以法治為標志的自治型法，過分強調(diào)手段或程序的正當性，有把手段當作目的的傾向。這說明法治社會并沒有反映人類關(guān)于美好社會的最高理想，因為實質(zhì)正義不是經(jīng)過人們直接追求而實現(xiàn)的，而是通過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，“目的為評判既定的做法設(shè)立了標準，從而也就開辟了變化的途徑。同時，如果認真地對待目的，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。反之，缺少目的既是僵硬的根源，又是機會主義的根源?！保ㄗⅲ海溃┲Z內(nèi)特、塞爾茲尼克著：《轉(zhuǎn)變中的法律與社會》，張志銘譯，中國政法大學出版社1994年版，第60頁。）美國批判法學家昂格爾對形式主義法律推理和目的型法律推理的特點進行了比較，他認為，前者要求使用內(nèi)容明確、固定的規(guī)則，無視社會現(xiàn)實生活中不同價值觀念的沖突，不能適應(yīng)復(fù)雜情況和變化，追求形式正義；后者則要求放松對法律推理標準的嚴格限制，允許使用無固定內(nèi)容的抽象標準，迫使人們在不同的價值觀念之間做出選擇，追求實質(zhì)正義。與此相應(yīng)，佩雷爾曼提出了新修辭學(NewRhetoric)的法律理論。他認為，形式邏輯只是根據(jù)演繹法或歸納法對問題加以說明或論證的技術(shù)，屬于手段的邏輯；新修辭學要填補形式邏輯的不足，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，因而是進行價值判斷的邏輯。他認為，在司法三段論思想支配下，法學的任務(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”就成為對法律的三個要求。而新修辭學的基本思想是價值判斷的多元論，法官必須在某種價值判斷的指示下履行義務(wù)，必須考慮哪些價值是“合理的、可接受的、社會上有效的公平的”。這些價值構(gòu)成了判決的正當理由。（注：沈宗靈著：《現(xiàn)代西方法理學》，北京大學出版社1992年版，第443-446頁。）制造人工智能法律系統(tǒng)最終需要解決價值推理的模擬問題，否則，就難以實現(xiàn)為判決提供正當理由的要求。為此，P.Wahlgren提出的與人工智能相關(guān)的5種知識表達途徑中，明確地包括了以道義為基礎(chǔ)的法律推理模型。（注：P.Wahlgren,AutomationofLegalReasoning:AStudyonArtificialIntelligenceandLaw,ComputerLawSeries11.KluwerLawandTaxationPublishers.DeventerBoston1992.Chapter7.）引入道義邏輯，或者說在機器中采用基于某種道義邏輯的推理程序，強調(diào)目的價值，也許是制造智能法律系統(tǒng)的關(guān)鍵。不過，即使把道義邏輯硬塞給計算機，鋼鐵之軀的機器沒有生理需要，也很難產(chǎn)生價值觀念和主觀體驗，沒辦法解決主觀選擇的問題。在這個問題上，波斯納曾以法律家有七情六欲為由對法律家對法律的機械忠誠表示了強烈懷疑，并辯證地將其視為法律發(fā)展的動力之一。只有人才能夠平衡相互沖突的利益，能夠發(fā)現(xiàn)對人類生存和發(fā)展至關(guān)重要的價值。因此，關(guān)于價值推理的人工智能模擬究竟能取得什么成果，恐怕還是個未知數(shù)。

2.法理學對人工智能法律系統(tǒng)研制的理論指導作用

GoldandSusskind指出：“不爭的事實是，所有的專家系統(tǒng)必須適應(yīng)一些法理學理論，因為一切法律專家系統(tǒng)都需要提出關(guān)于法律和法律推理性質(zhì)的假設(shè)。從更嚴格的意義上說，一切專家系統(tǒng)都必須體現(xiàn)一種結(jié)構(gòu)理論和法律的個性，一種法律規(guī)范理論，一種描述法律科學的理論，一種法律推理理論”。（注：GoldandSusskind,ExpertSystemsinLaw:AJurisprudentialandFormalSpecificationApproach,pp.307-309.）人工智能法律系統(tǒng)的研究，不僅需要以法理學關(guān)于法律的一般理論為知識基礎(chǔ)，還需要從法理學獲得關(guān)于法律推理的完整理論，如法律推理實踐和理論的發(fā)展歷史，法律推理的標準、主體、過程、方法等等。人工智能對法律推理的模擬，主要是對法理學關(guān)于法律推理的知識進行人工智能方法的描述，建立數(shù)學模型并編制計算機應(yīng)用程序，從而在智能機器上再現(xiàn)人類法律推理功能的過程。在這個過程中，人工智能專家的主要任務(wù)是研究如何吸收法理學關(guān)于法律推理的研究成果，包括法理學關(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)研究從低級向高級目標的推進，人們越來越意識到，對法律推理的微觀機制認識不足已成為人工智能模擬的嚴重障礙。P.Wahlgren指出，“許多人工智能技術(shù)在法律領(lǐng)域的開發(fā)項目之所以失敗，就是因為許多潛在的法理學原則沒有在系統(tǒng)開發(fā)的開始階段被遵守或給予有效的注意?！薄胺ɡ韺W對法律推理和方法論問題的關(guān)注已經(jīng)有幾百年，而人工智能的誕生只是本世紀50年代中期的事情，這個事實是人工智能通過考察法理學知識來豐富自己的一個有效動機?！保ㄗⅲ篜.Wahlgren,AutomationofLegalReasoning:AStudyonArtificialIntelligenceandLaw,ComputerLawSeries11.KluwerLawandTaxationPublishers.DeventerBoston1992.Chapter7.）因此，研究法律推理自動化的目標，“一方面是用人工智能（通過把計算機的應(yīng)用與分析模型相結(jié)合）來支撐法律推理的可能性；另一方面是應(yīng)用法理學理論來解決作為法律推理支撐系統(tǒng)的以及一般的人工智能問題。”（注：P.Wahlgren,AutomationofLegalReasoning:AStudyonArtificialIntelligenceandLaw,ComputerLawSeries11.KluwerLawandTaxationPublishers.DeventerBoston1992.Chapter7.）在前一方面，是人工智能法律系統(tǒng)充當法律推理研究的思想實驗手段以及輔助司法審判的問題。后一方面，則是法律推理的法律學研究成果直接為人工智能法律系統(tǒng)的研制所應(yīng)用的問題。例如，20世紀70年代法理學在真實和假設(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)計工作的理論基礎(chǔ)。在運用模糊或開放結(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題上，法理學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

人工智能法律系統(tǒng)的研究盡管在很短的時間內(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一步努力奮斗的目標。

第一，關(guān)于法律解釋的模擬。在法理學的諸多研究成果中，法律解釋的研究對人工智能法律系統(tǒng)的研制起著關(guān)鍵作用。法律知識表達的核心問題是法律解釋。法律規(guī)范在一個法律論點上的效力，是由法律家按忠實原意和適合當時案件的原則通過法律解釋予以確認的，其中包含著人類特有的價值和目的考慮，反映了法律家的知識表達具有主觀能動性。所以，德沃金將解釋過程看作是一種結(jié)合了法律知識、時代信息和思維方法而形成的，能夠應(yīng)變的思維策略。（注：Dworkin,TakingRightsSeriously,HarvardUniversityPressCambridge,Massachusetts1977.p.75.）目前的法律專家系統(tǒng)并未以知識表達為目的來解釋法律，而是將法律整齊地“碼放”在計算機記憶系統(tǒng)中僅供一般檢索之用。然而，在法律知識工程系統(tǒng)中，法律知識必須被解釋，以滿足自動推理對法律知識進行重新建構(gòu)的需要。麥卡錫說：“在開發(fā)智能信息系統(tǒng)的過程中，最關(guān)鍵的任務(wù)既不是文件的重建也不是專家意見的重建，而是建立有關(guān)法律領(lǐng)域的概念模型?！保ㄗⅲ篗cCarty,Intelligentlegalinformationsystems:problemsandprospects,op.cit.supra,note25,p.126.）建立法律概念模型必須以法律家對某一法律概念的共識為基礎(chǔ)，但不同的法律家對同一法律概念往往有不同的解釋策略。凱爾森甚至說：即使在國內(nèi)法領(lǐng)域也難以形成一個“能夠用來敘述一定法律共同體的實在法的基本概念”。（注：（奧）凱爾森著：《法與國家的一般理論》，沈宗靈譯，中國大百科全書出版社1996年版，第1頁。）盡管如此，法理學還是為法律概念模型的重建提供了一些方法。例如，德沃金認為，法官在“解釋”階段，要通過推理論證，為自己在“前解釋”階段所確定的大多數(shù)法官對模糊法律規(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程分為兩個步驟：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?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證明某一法律原則存在的合理性，再用該法律原則來解釋某一法律概念。TAXMAN等系統(tǒng)裝置已吸收了這種方法，法律知識被計算機結(jié)構(gòu)語言以語義網(wǎng)絡(luò)的方式組成不同的規(guī)則系統(tǒng)，解釋程序使計算機根據(jù)案件事實來執(zhí)行某條法律規(guī)則，并在新案件事實輸入時對法律規(guī)則作出新的解釋后才加以調(diào)用。不過，法律知識表達的進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。目前的法律專家系統(tǒng)如果不能與啟發(fā)式程序接口，不能運用判斷性知識進行推理，只通過規(guī)則反饋來提供簡單解釋，就談不上真正的智能性。啟發(fā)式程序要解決智能機器如何模擬法律家推理的直覺性、經(jīng)驗性以及推理結(jié)果的不確定性等問題，即人可以有效地處理錯誤的或不完全的數(shù)據(jù)，在必要時作出猜測和假設(shè)，從而使問題的解決具有靈活性。在這方面，Gardner的混合推理模型，EdwinaL.Rissland運用聯(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大學研制的CABARET（基于判例的推理工具），在將啟發(fā)式程序應(yīng)用于系統(tǒng)開發(fā)方面都進行了有益的嘗試。但是，法律問題往往沒有唯一正確的答案，這是人工智能模擬法律推理的一個難題。選擇哪一個答案，往往取決于法律推理的目的標準和推理主體的立場和價值觀念。但智能機器沒有自己的目的、利益和立場。這似乎從某種程度上劃定了機器法律推理所能解決問題的范圍。

第三，關(guān)于法律自然語言理解。在設(shè)計基于規(guī)則的程序時，設(shè)計者必須假定整套規(guī)則沒有意義不明和沖突，程序必須消滅這些問題而使規(guī)則呈現(xiàn)出更多的一致性。就是說，盡管人們對法律概念的含義可以爭論不休，但輸入機器的法律語言卻不能互相矛盾。機器語言具有很大的局限性，例如，LDS基于規(guī)則來模擬嚴格責任并計算實際損害時，表現(xiàn)出的最大弱點就是不能使用不精確的自然語言進行推理。然而，在實際的法律推理過程中，法律家對某個問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言理解研究工作的突破。牛津大學的一個程序組正在研究法律自然語言的理解問題，但是遇到了重重困難。原因是連法學家們自己目前也還沒有建立起一套大家一致同意的專業(yè)術(shù)語規(guī)范。所以EdwinaL.Rissland認為，常識知識、意圖和信仰類知識的模擬化，以及自然語言理解的模擬問題，迄今為止可能是人工智能面臨的最困難的任務(wù)。對于語言模擬來說，像交際短語和短語概括的有限能力可能會在較窄的語境條件下取得成果，完全的功能模擬、一般“解決問題”能力的模擬則距離非常遙遠，而像書面上訴意見的理解則是永遠的終極幻想。（注：EdwinaL.Rissland,ArtificialIntelligenceandLaw:SteppingStonestoaModelofLegalReasoning,TheYaleLawJournal.(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什么樣的機器，可以證明它是人工智能法律系統(tǒng)？從檢驗標準上看，這主要是法律知識在機器中再現(xiàn)的判定問題。根據(jù)“圖靈試驗”原理，我們可將該檢驗標準概括如下：設(shè)兩間隔開的屋子，一間坐著一位法律家，另一間“坐著”一臺智能機器。一個人（也是法律家）向法律家和機器提出同樣的法律問題，如果提問者不能從二者的回答中區(qū)分出誰是法律家、誰是機器，就不能懷疑機器具有法律知識表達的能力。

依“圖靈試驗”制定的智能法律系統(tǒng)檢驗標準，所看重的是功能。只要機器和法律家解決同樣法律問題時所表現(xiàn)出來的功能相同，就不再苛求哪個是鋼鐵結(jié)構(gòu)、哪個是血肉之軀。人工智能立足的基礎(chǔ)，就是相同的功能可以通過不同的結(jié)構(gòu)來實現(xiàn)之功能模擬理論。

從功能模擬的觀點來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，擴大人工智能法律系統(tǒng)的研發(fā)主體。現(xiàn)有人工法律系統(tǒng)的幼稚，暴露了僅僅依靠計算機和知識工程專家從事系統(tǒng)研發(fā)工作的局限性。因此，應(yīng)該確立以法律家、邏輯學家和計算機專家三結(jié)合的研發(fā)群體。在系統(tǒng)研發(fā)初期，可組成由法學家、邏輯與認知專家、計算機和知識工程專家為主體的課題組，制定系統(tǒng)研發(fā)的整體戰(zhàn)略和分階段實施的研發(fā)規(guī)劃。在系統(tǒng)研發(fā)中期，應(yīng)通過網(wǎng)絡(luò)等手段充分吸收初級產(chǎn)品用戶（律師、檢察官、法官）的意見，使研發(fā)工作在理論研究與實際應(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，互相啟發(fā)、群策群力，推動系統(tǒng)迅速升級。

第二，確定研究與應(yīng)用相結(jié)合、以應(yīng)用為主導的研發(fā)策略。目前國外人工智能法律系統(tǒng)的研究大多停留在實驗室領(lǐng)域，還沒有在司法實踐中加以應(yīng)用。但是，任何智能系統(tǒng)包括相對簡單的軟件系統(tǒng)，如果不經(jīng)過用戶的長期使用和反饋，是永遠也不可能走向成熟的。從我國的實際情況看，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，堅持以應(yīng)用開路，使智能法律系統(tǒng)盡快走出實驗室，同時以研究為先導，促進不斷更新升級。

第三，系統(tǒng)研發(fā)目標與初級產(chǎn)品功能定位。人工智能法律系統(tǒng)的研發(fā)目標是制造出能夠滿足多用戶（律師、檢察官、法官、立法者、法學家）多種需要的機型。初級產(chǎn)品的定位應(yīng)考慮到，人的推理功能特別是價值推理的功能遠遠超過機器，但人的記憶功能、檢索速度和準確性又遠不如機器。同時還應(yīng)該考慮到，我國目前有12萬律師，23萬檢察官和21萬法官，每年1.2萬法學院本科畢業(yè)生，他們對法律知識的獲取、表達和應(yīng)用能力參差不齊。因此，初級產(chǎn)品的標準可適當降低，先研制推理功能薄弱、檢索功能強大的法律專家系統(tǒng)。可與計算機廠商合作生產(chǎn)具有強大數(shù)據(jù)庫功能的硬件，并確保最新法律、法規(guī)、司法解釋和判例的網(wǎng)上及時更新；同時編制以案件為引導的高速檢索軟件。系統(tǒng)開發(fā)的先期目標應(yīng)確定為：(1)替律師起草僅供參考的書和辯護詞；(2)替法官起草僅供參考的判決書；(3)為法學院學生提供模擬法庭審判的通用系統(tǒng)軟件，以輔助學生在、辯護和審判等訴訟的不同階段鞏固所學知識、獲得審判經(jīng)驗。上述軟件旨在提供一個初級平臺，先解決有無和急需，再不斷收集用戶反饋意見，逐步改進完善。

第四，實驗室研發(fā)應(yīng)確定較高的起點或跟蹤戰(zhàn)略。國外以知識工程為主要技術(shù)手段的人工智能法律系統(tǒng)開發(fā)已經(jīng)歷了如下發(fā)展階段：(1)主要適用于簡單案件的規(guī)則推理；(2)運用開放結(jié)構(gòu)概念的推理；(3)運用判例和假設(shè)的推理；(4)運用規(guī)則和判例的混合推理。我們?nèi)绱_定以簡單案件的規(guī)則推理為初級市場產(chǎn)品，那么，實驗室中第二代產(chǎn)品開發(fā)就應(yīng)瞄準運用開放結(jié)構(gòu)概念的推理。同時，跟蹤運用假設(shè)的推理及混合推理，吸收國外先進的KBS和HYPO的設(shè)計思想，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)評價相關(guān)判例；(2)判定何方使用判例更加貼切；(3)分析并區(qū)分判例；(4)建立假設(shè)并用假設(shè)來推理；(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象，假設(shè)了完全自動化的法律推理過程中全部要素被建立起來的途徑。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)用于實際情況時固有的模糊性，信息是否已被公開，被告是否使用了對方設(shè)計的產(chǎn)品，是否簽署了讓與協(xié)議，等等。一個系統(tǒng)設(shè)計的要素列表無論多長，好律師也總能再多想出一些。同樣，律師對案件的分析，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@決定了緣由的多種可能性。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，要通過要素等簡單的法律術(shù)語使模糊的法律規(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：EdwinaL.Rissland,ArtificialIntelligenceandLaw:SteppingStonestoaModelofLegalReasoning,TheYaleLawJournal.(Vol.99:1957-1981).）這說明，即使具有較高起點的實驗室基礎(chǔ)研究，也不宜確定過高的目標。因為，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－機系統(tǒng)解決方案。人和機器在解決法律問題時各有所長。人的優(yōu)點是能作價值推理，使法律問題的解決適應(yīng)社會的變化發(fā)展，從而具有靈活性。機器的長處是記憶和檢索功能強，可以使法律問題的解決具有一貫性。人－機系統(tǒng)解決方案立足于人與機器的功能互補，目的是解放人的腦力勞動，服務(wù)于國家的法治建設(shè)。該方案的實施可以分為兩個階段：第一階段以人為主，機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，可以先用機器處理大批數(shù)據(jù)，并參考機器的和辯護方案，再做更加高級的推理論證工作。法官接觸一個新案件，或新法官剛接觸審判工作，也可以先看看“機器法官”的判決建議或者審判思路，作為參考。法院的監(jiān)督部門可參照機器法官的判決，對法官的審判活動進行某種監(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－機系統(tǒng)開發(fā)的第二階段，會有越來越多的簡單案件的判決與電腦推理結(jié)果完全相同，因此，某些簡單案件可以機器為主進行審判，例如，美國小額法庭的一些案件，我國法庭可用簡易程序來審理的一些案件。法官可以作為“產(chǎn)品檢驗員”監(jiān)督和修訂機器的判決結(jié)果。這樣，法官的判案效率將大大提高，法官隊伍也可借此“消腫”，有可能大幅度提高法官薪水，吸引高素質(zhì)法律人才進入法官隊伍。

未來的計算機不會完全取代律師和法官，然而，律師和法官與智能機器統(tǒng)一體的出現(xiàn)則可能具有無限光明的前景。（注：Smith,J.C,MachineIntelligenceandLegalReasoning,Chicago-KentLawReview,1998,Vol.73,No.1,p277.）可以預(yù)見，人工智能將為法律工作的自動化提供越來越強有力的外腦支持。電腦律師或法官將在網(wǎng)絡(luò)所及的范圍內(nèi)承擔起諸如收債、稅務(wù)、小額犯罪訴訟等職能。自動法律推理系統(tǒng)將對訴訟活動發(fā)揮越來越多的輔助作用，例如，通過嚴密的演繹邏輯使用戶確信全部法律結(jié)論得出的正當性；在解決相互沖突的規(guī)則、判例和政策問題時提示可能出現(xiàn)的判決預(yù)測；等等。正如網(wǎng)絡(luò)的出現(xiàn)打破了少數(shù)人對信息的壟斷一樣，電腦法律顧問的問世，將打破法官、律師對法律知識的壟斷，極大地推動法律知識的普及，迅速提高廣大人民群眾的法律素質(zhì)，使法律真正變?yōu)槿罕娛种械匿J利武器。

第7篇：人工智能教學培訓范文

關(guān)鍵詞： 中學新課標 師范計算機本科教育 課程改革

隨著中學信息技術(shù)教育的不斷深入改革，無論是教學內(nèi)容還是教學方法都已經(jīng)發(fā)生了很大的變化。從教學內(nèi)容上來看，信息技術(shù)新課程的教學模塊主要由信息技術(shù)基礎(chǔ)、算法與程序設(shè)計、多媒體技術(shù)應(yīng)用、網(wǎng)絡(luò)技術(shù)應(yīng)用、數(shù)據(jù)管理技術(shù)和人工智能初步等六個模塊組成。其中除了信息技術(shù)基礎(chǔ)模塊是必修外，其它均為選修模塊。從教學方法上來看，采用了更加靈活多樣的教學模式以改革傳統(tǒng)的教學方式。這些變化和改革對高等學校計算機專業(yè)師范類的課程教學和學生的培養(yǎng)方式均產(chǎn)生了重大影響。

如何去調(diào)整高校計算機師范類專業(yè)的課程設(shè)置、教學計劃以適應(yīng)中學信息技術(shù)課程的改革和發(fā)展要求，如何去培養(yǎng)計算機師范類專業(yè)學生的信息技術(shù)的技能、改變他們的知識結(jié)構(gòu)以勝任他們今后的教學工作要求，如何加強師范專業(yè)的課程建設(shè)以適應(yīng)新課程的要求，如何改革計算機師范類專業(yè)的實踐模式以使我們的師范生能在畢業(yè)后立足三尺講臺，我們從幾個方面對這些問題做了研究，本文是研究成果的總結(jié)。

一、目前高等學校計算機師范類專業(yè)課程設(shè)置的現(xiàn)狀和存在的主要問題

目前，大部分高校師范類計算機專業(yè)的課程設(shè)置都是按照以下模式來設(shè)置：參照計算機工科專業(yè)的設(shè)置，安排各種計算機專業(yè)課程，再加上教育學、心理學，以及教法課和師范技能課程。這種課程設(shè)置雖然基本上涵蓋了中學新課程體系下的教學內(nèi)容，但是本科教學中的內(nèi)容較深，對中學教育的指導缺乏針對性。同時，一個不爭的事實是因為信息學不作為升學的考試課程，所以信息學在中學和語數(shù)外理化等課程相比，處于次要的位置。而教學質(zhì)量比較好的中學基本上都希望中學生在信息學奧賽上有較高的建樹，或者希望信息學教師在教授課程的同時，能夠管理所在學校的機房，維護所在學校的網(wǎng)站。計算機師范類本科教學的教學課程中，對各科的知識教育時間和花費的精力用力比較平均，沒有特別的培訓學生這幾個用人單位實際需要的能力。

針對以上現(xiàn)狀，我們在綿陽師范學院師范類計算機本科專業(yè)的學生中課程做了如下改革，同時在04級本科班中做了試點。

二、新課標下計算機本科教育課程改革的具體內(nèi)容

1.中學新課程“網(wǎng)絡(luò)技術(shù)應(yīng)用”模塊與計算機師范類專業(yè)相關(guān)課程的改革

在基本保留原來課程的情況下，加大網(wǎng)絡(luò)編程，局域網(wǎng)組裝與維護的教學力度。以中學校園網(wǎng)組建為案例，設(shè)計網(wǎng)絡(luò)設(shè)備組裝課程設(shè)計，具體安排以下教學內(nèi)容：

（1）主干網(wǎng)及交換設(shè)備；

（2）校園網(wǎng)服務(wù)器；

（3）網(wǎng)絡(luò)綜合布線系統(tǒng)；

（4）網(wǎng)絡(luò)操作系統(tǒng)的選擇；

（5）網(wǎng)絡(luò)軟件；

（6）網(wǎng)絡(luò)的配套設(shè)施；

（7）以為工具，具體設(shè)計網(wǎng)站。

2.中學新課程“多媒體技術(shù)應(yīng)用”模塊與計算機師范類專業(yè)相關(guān)課程的改革

在教學案例中，以中學的數(shù)理化知識點為素材，教會學生設(shè)計出中學課程中的多媒體課件，讓本科學生具備調(diào)動中學生興趣的能力。

3.中學新課程“算法與程序設(shè)計”模塊與計算機師范類專業(yè)相關(guān)課程的改革

在教授本科生“算法與程序設(shè)計”的過程中，將課程內(nèi)容作如下改革，以配合信息學奧賽比賽內(nèi)容的要求。重點講授算法的復(fù)雜性、基本算法（數(shù)論算法、高精度算法，最短路徑、背包問題）、常用算法（遞歸、排序、查找、收索）、常用策略（篩選策略、歸納策略、分治策略、最優(yōu)策略、窮舉策略、回溯策略）。在講授這些知識點的同時，選取往年的信息學奧賽試題給學生系統(tǒng)分析，以培養(yǎng)學生在此領(lǐng)域的能力，以便今后工作的時候能夠輔導中學生。在實驗課大綱設(shè)置的時候，盡量將以往的信息奧賽試題讓學生編程序?qū)崿F(xiàn)，以加深印象。

4.中學新課程“信息技術(shù)基礎(chǔ)”模塊與計算機師范類專業(yè)相關(guān)課程改革

課程內(nèi)容設(shè)置安排如下：1.信息及信息技術(shù)基礎(chǔ)知識，2.計算機網(wǎng)絡(luò)與多媒體技術(shù)，3.中文版Windows XP操作系統(tǒng)的基本操作，4.中文版Word 2000文字處理軟件，5.中文版Excel 2000電子表格軟件，6.中文版PowerPoint 2000演示文稿制作軟件，7.因特網(wǎng)的基本應(yīng)用，8.中文版FrontPage 2000網(wǎng)頁制作軟件。在這些內(nèi)容中對幾個工具軟件做詳細介紹，并需要做出案例。

5.中學新課程“人工智能初步”模塊與計算機師范類專業(yè)相關(guān)課程改革

課程設(shè)置以應(yīng)用人工智能技術(shù)解決問題為主線，按照“知識表達與人工智能語言推理與專家系統(tǒng)問題求解”這一線索呈現(xiàn)學習內(nèi)容。

三、教學改革方案在綿陽師范學院計2004級學生中運行情況：

對綿陽師范學院2004級計算機科學與技術(shù)（師范）80名本科學生進行了教學課程改革的試點，并對學生進行了調(diào)研，收集了學生的反饋意見。

從學生的反饋意見來看，學生對課程改革80%以上持肯定意見，提出的改進意見主要集中在教學方法的改進上。

2004級的學生于2008年7月畢業(yè)，我們對學生就業(yè)之后的情況進行了跟蹤調(diào)查，80名畢業(yè)生有50名進入了各地的中學擔任了教師工作，我們對這部分學生的表現(xiàn)情況向用人單位做了調(diào)查。

從用人單位反饋的意見可以看出，教學改革取得的成果得到了用人單位的認可。

第8篇：人工智能教學培訓范文

[關(guān)鍵詞]信息化科普科技館

1引言

21世紀是數(shù)字化生存的新世紀，人類社會已真正進入信息時代，信息化對我們的工作、學習和生活的日趨重要性不言而喻?；谟嬎銠C技術(shù)，以多媒化、網(wǎng)絡(luò)化、智能化為代表的現(xiàn)代信息技術(shù)的發(fā)展所引發(fā)的一場全球性的信息革命，正在包括科普系統(tǒng)在內(nèi)的社會各個領(lǐng)域全方位、迅猛地展開。科普信息化成為科普現(xiàn)代化的重要標志已逐漸成為共識，推進科技館信息化建設(shè)對創(chuàng)建21世紀新型科技館的重要性也日漸顯現(xiàn)。

2推進科技館信息化建設(shè)的重要性

2.1 推進科技館信息化建設(shè)是創(chuàng)建21世紀新型科技館的重要組成部分

信息化是時展不可逆轉(zhuǎn)的潮流，21世紀新型科技館的技術(shù)特征必然是數(shù)字化、網(wǎng)絡(luò)化、智能化、多媒化。數(shù)字化，使得信息處理技術(shù)顯得簡單、統(tǒng)一、可靠；網(wǎng)絡(luò)化，可以達成資源共享，科普的時間、空間得到拓展，趨于多向互動；智能化為科普提供智能導師、智能交互界面、自動答疑和咨詢、學習助理等系統(tǒng)；科普信息多媒化使得科學知識展示具有多信媒、多通道，集成性、互動性等特點，可以為我們提供多媒化的科技知識展示，人性化的學習環(huán)境，交互化的學習交流和智能化的學習輔導。

科技館作為普及科技知識的前沿陣地，是實施科教興國和人才強國戰(zhàn)略、提高公眾科學文化素質(zhì)的大型社會科技教育設(shè)施，是體現(xiàn)我國科技、文化和社會發(fā)展形象的重要窗口，在信息化建設(shè)的應(yīng)用、管理上應(yīng)起重要的引領(lǐng)和帶動作用，要通過加大信息化建設(shè)力度，更加廣泛地應(yīng)用計算機信息技術(shù)，促使科技館在強化管理、提高效率、規(guī)范流程、拓展功能等方面更上新臺階。

因此，要創(chuàng)建21世紀新型科技館，必然要強化和推進信息化建設(shè)，努力實現(xiàn)科技館管理和科普教育數(shù)字化、網(wǎng)絡(luò)化、智能化、多媒化的目標。

2.2 推進科技館信息化建設(shè)是促進科普教育創(chuàng)新和深化的必然要求

通過使用信息技術(shù)和手段，實現(xiàn)資源的優(yōu)化配置是促進科普教育創(chuàng)新和深化的必由之路。運用和推進信息化技術(shù)有助于更加形象地揭示所要展示的事物的內(nèi)涵，豐富其表現(xiàn)力，有助于激發(fā)受眾的求知欲和探索精神。推進科技館信息化建設(shè)，恰當運用自動控制技術(shù)、仿真技術(shù)、虛擬現(xiàn)代技術(shù)、影視技術(shù)等，將徹底改變傳統(tǒng)的、單一的、枯燥的展示模式，促使科普展品與公眾互動性的完美結(jié)合，大大提高了公眾的認知效果和興趣。

把數(shù)字化、網(wǎng)絡(luò)化的技術(shù)充分運用于科技館的管理和發(fā)展中，建立虛擬科技館和網(wǎng)上科技館，利用網(wǎng)絡(luò)、多媒體、仿真技術(shù)和遠程教育手段，突破科技館傳統(tǒng)科普教育所受到的空間、時間和地域的限制，將為科技館的科普展示和科普教育帶來新的變革和創(chuàng)新。

3當前科技館信息化建設(shè)的要求

要有效、深入地推進科技館信息化建設(shè)，創(chuàng)建21世紀新型科技館，筆者認為規(guī)劃是前提，建設(shè)是基礎(chǔ)，人才是關(guān)鍵，管理是保證，應(yīng)用是核心。

3.1 堅持高起點規(guī)劃

我們必須著眼于用發(fā)展的眼光，長遠的眼光，戰(zhàn)略的眼光面向應(yīng)用，面向世界，面向未來，立足于充分利用現(xiàn)有的信息資源和基礎(chǔ)條件，立足于自身發(fā)展的實際需求，來做好科技館信息化建設(shè)的規(guī)劃。

3.2 堅持高標準建設(shè)

有了高起點規(guī)劃，還要有高標準建設(shè)來保證它的質(zhì)量。在網(wǎng)絡(luò)建設(shè)上，要建立統(tǒng)一的應(yīng)用平臺，軟件開發(fā)和設(shè)備投入要立足長遠，適當超前，保證質(zhì)量。

3.3 堅持高質(zhì)量培訓

信息化建設(shè)的發(fā)展，根本上取決于高素質(zhì)的人才隊伍，因此我們要把人才隊伍的建設(shè)作為推進信息化進程中的重中之重。要經(jīng)常性組織技術(shù)培訓和再教育，普及信息化知識，提高全體員工的信息化水平；要組織信息化關(guān)鍵人才進行深度培訓，讓他們有機會汲取新知識，提高信息化技術(shù)水平；要鼓勵他們大膽創(chuàng)新，自主開發(fā)軟件和深度運用軟件，逐步形成一批專業(yè)性強的技術(shù)隊伍，這是科技館信息化建設(shè)的基礎(chǔ)條件和寶貴力量。

3.4 堅持高水平管理

科技館信息化建設(shè)是一項涉及多學科、多部門共同參與的綜合性和基礎(chǔ)性的工作，要健全組織，強化責任，提高效率，創(chuàng)新機制，成立一個層次高、專業(yè)性強的專門機構(gòu)進行綜合協(xié)調(diào)管理，使信息化建設(shè)真正發(fā)揮科普的規(guī)模效益和整體推動作用。

3.5 要堅持高效率應(yīng)用

辦公自動化、數(shù)字科技館、虛擬科技館等的建立，必然引起我們工作方式的極大轉(zhuǎn)變，但要真正提高科技館工作的質(zhì)量和工作效率，實現(xiàn)科技館信息化，關(guān)鍵是加強應(yīng)用，推進網(wǎng)上辦公、科普信息化，加快建設(shè)網(wǎng)上科技館，建立綜合性科普信息網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用系統(tǒng)，及時快速地掌握工作動態(tài)和科普信息，提高科技館管理水平和促進科普工作的全面進步。

4推進科技館信息化建設(shè)的措施

根據(jù)目前科技館信息化管理現(xiàn)狀，結(jié)合建設(shè)21世紀科技館的發(fā)展方向，筆者認為，需要在以下幾個方面作一些探索：

4.1 推進管理工作信息化

4.1.1 建立辦公自動化系統(tǒng)，實現(xiàn)管理科學化、規(guī)范化，有效提高辦公效率

建立和運用辦公自動化系統(tǒng)，實現(xiàn)科技館公文處理的現(xiàn)代化，有效縮短公文處理時間，規(guī)范辦文、辦事流程。同時，通過辦公自動化系統(tǒng)還可以實現(xiàn)遠程辦公，這都將大大提高工作效率。

加強辦公場所智能化管理，提高科技化水平。一是要搭建科技館局域網(wǎng)絡(luò)平臺，實現(xiàn)信息互通和資源共享；二是設(shè)置電子觸摸屏，方便公眾查詢科普展品介紹、展區(qū)分布導引指南；三是設(shè)置一面電子滾動屏，滾動播放當日國際、國內(nèi)最新要聞，播放館務(wù)、政務(wù)信息（科技館館訓、科普活動、學術(shù)會議安排、培訓項目、氣象信息等），廣泛應(yīng)用電子技術(shù)擴大信息資源。

4.1.2 建立競爭情報系統(tǒng)，提升綜合素質(zhì)和管理水平

競爭情報，就是有關(guān)自己、競爭對手、競爭環(huán)境以及由此引出的相應(yīng)競爭策略的情報研究，是企業(yè)為獲得和（或）維持競爭優(yōu)勢而采取決策行動所必需的信息?；谥悄苄畔⒓夹g(shù)處理的競爭情報系統(tǒng)，實現(xiàn)情報規(guī)劃、信息采集、情報加工和情報服務(wù)的完整功能，能利用智能化信息處理技術(shù)，如海量信息的自動分類、自動聚類、重排以及智能檢索等，有效實現(xiàn)了情報處理的深度加工和自動化。

建立競爭情報系統(tǒng)將有助于搜集所有外部各類科技館管理和科普工作的情報信息，通過采集、加工、分類和自動檢索等功能為科技館日常管理提供學習借鑒的平臺，也是匯聚各類先進科普知識的重要手段，有助于擴大員工的知識面，從而提升整體綜合素質(zhì)。同時，競爭情報系統(tǒng)還具有內(nèi)部資料的檔案化管理和智能化檢索的功能，將促使科技館的日常管理工作上新臺階。

4.2 推進科普教育信息化

4.2.1 加強網(wǎng)站建設(shè)和局域網(wǎng)絡(luò)建設(shè)，實現(xiàn)信息化網(wǎng)絡(luò)共享

科技館網(wǎng)站是作為面向全國宣傳科技館和館際交流的平臺，也是青少年學習科學知識、了解科普知識的窗口，是提高全民科學素養(yǎng)的重要陣地。網(wǎng)站的建設(shè)要經(jīng)常推陳出新，內(nèi)容充實新穎，版面設(shè)計獨特，能夠起到提升科技館形象、打造品牌的作用，使之成為訪問率較高的網(wǎng)站。

4.2.2 拓寬思路，加快信息化建設(shè)在教務(wù)培訓上的衍生應(yīng)用

科普宣傳、科技培訓、學術(shù)研討是科技館的中心工作，我們要充分利用信息技術(shù)，提高運行效率，尋找新的利潤增長點，取得經(jīng)濟效益與社會效益雙贏。在教務(wù)培訓上采用多媒體信息、遠程信息等教育網(wǎng)絡(luò)，有效地縮短學習時間，提高教學質(zhì)量和教學效率，實現(xiàn)最優(yōu)化的教學目標。

（1）建立問題探究網(wǎng)頁和專題學習網(wǎng)站。問題探究網(wǎng)頁是一種探究學習的模式。采用網(wǎng)上交流的方式，可以把科普研究任務(wù)、背景資料、研究方法、指導意見等在網(wǎng)頁上，受眾也可把研究進程、體會、成果等在網(wǎng)上，問題探究和交流等都是在網(wǎng)上完成；專題學習網(wǎng)站以某一科普學術(shù)研討為專題，并圍繞專題構(gòu)建網(wǎng)絡(luò)資源，提出學習任務(wù)，提供教學指導與學習交流場所、數(shù)據(jù)檢索和訪問服務(wù)。

（2）大量運用網(wǎng)絡(luò)技術(shù)與仿真技術(shù)。虛擬現(xiàn)實是由多媒體技術(shù)與仿真技術(shù)相結(jié)合而生成的一種交互式人工世界，它可以創(chuàng)造一種身臨其境的完全真實的感覺。通過仿真技術(shù)，創(chuàng)建仿真科普實驗室，讓受眾在仿真的環(huán)境中對科普模型等微觀或宏觀現(xiàn)象進行觀察，并可操作改變其結(jié)構(gòu)、狀態(tài)，并記錄其產(chǎn)生的變化結(jié)果，獲得真實的體驗。

（3）探索多媒體技術(shù)與人工智能技術(shù)的結(jié)合。結(jié)合多媒體技術(shù)與人工智能技術(shù)，構(gòu)建智能輔助教學系統(tǒng)。智能輔助教學系統(tǒng)由于具有“教學決策”模塊(推理機制)、“學生模型”模塊和“自然語言接口”，因而能確定受眾的知識水平和認知特點，能根據(jù)受眾自己的意愿和理解能力去提供合適的學習材料，實現(xiàn)“人機對話”，并做出有針對性的指導。

4.3 建立健全信息化管理制度，不斷完善信息化長效機制

要強化全員信息化建設(shè)意識與信息化管理的觀念，廣泛宣傳信息化的重要性，引導大家正確地使用網(wǎng)絡(luò)和信息資源。加強對計算機信息化建設(shè)的管理，要有專門的機構(gòu)或部門對科技館信息化管理進行整體規(guī)劃和分步實施，在推行的過程中逐步建立績效評價機制，在管理項目正式實施進入正常狀態(tài)后，納入信息化管理的目標或計劃，進行業(yè)績和效能評價，以保障科技館信息化建設(shè)的深入開展。

5小結(jié)

信息化建設(shè)是創(chuàng)建21世紀新型科技館建設(shè)的迫切需要，是一項長期性、系統(tǒng)性的工作，我們唯有積極參與和共同努力，不斷掌握和研究、應(yīng)用先進的信息技術(shù)，才能加速科技館信息化建設(shè)的進程，提高科技館的管理水平和工作效率，實現(xiàn)科普事業(yè)的可持續(xù)發(fā)展。

參考文獻：

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[2] 俞浩進.試論商業(yè)銀行競爭情報系統(tǒng)的建立與應(yīng)用[J].金融論壇，2006，(3):1-3.

[3] 王銦.現(xiàn)代教育技術(shù)[M].北京:人民教育出版社，2007.

[4] 鐘鑌.企業(yè)信息化怎么辦[M].北京:清華大學出版社，2007.

第9篇：人工智能教學培訓范文

【關(guān)鍵詞】英語作文 自動評分系統(tǒng)

在英語作文教學中，對學生作文進行批改一直被師生共識為提高寫作能力的有效手段。但是，考慮到時間、精力、作文收發(fā)等方面，又不得不承認效率不高。在大規(guī)模語言考試中，作文又是必不可少的題型，閱卷工作量和閱卷的信度等問題一直以來都不能讓我們?nèi)缫狻ａ槍@一難題，電腦智能自動評分系統(tǒng)提供了可以信賴、值得期盼的解決方案。

在PEG、IEA、E-rater、冰果、MY Access、IntelliMetric等幾種智能評分系統(tǒng)中，本文選取IntelliMetric系統(tǒng)進行研究，對其評價標準進行理論分析，對其所評分的作文進行跟蹤評析，發(fā)現(xiàn)其通過對學生作文按照若干評分標準問題進行回應(yīng)和打分的方法能夠快速、有效地解決了作文評分的效率問題，可靠性和準確性不亞于人工評分的水平，完全可以作為人工評分的補充手段。由此看來，智能評分系統(tǒng)的發(fā)展值得期盼。

一、IntelliMetric系統(tǒng)概述

IntelliMetric系統(tǒng)于1998年1月，是第一個提供給教育機構(gòu)的智能作文評分軟件，相比傳統(tǒng)的人工評閱具有許多優(yōu)點，如：準確度大于個人評分，尤其大于單人人工評分；提供即時反饋等等。以后，系統(tǒng)得到了廣泛的應(yīng)用。

IntelliMetric系統(tǒng)作為一個智能評分系統(tǒng)，充分模擬了人工評分的過程。系統(tǒng)開發(fā)時經(jīng)過了大量的測試培訓，即不斷通過人工糾正其自動認定的給分點，直至契合。值得提出的是，系統(tǒng)不是將所有的給分點簡單地相加，而是通過分析給分點之間的聚合關(guān)系，模擬人工從整體上看待作文并給出判斷，這一點上跟人工評分的過程是一致的。

對于每一個給分點刺激和提示，IntelliMetric系統(tǒng)創(chuàng)建了一個獨特的解決方案，主要的給分點、次要的給分點、聚群給分點和分散給分點，都有不同的分數(shù)賦值。每一個刺激或提示，這相當于人工閱卷時我們先將作文的得分點做上標記，然后回過頭來審視通篇看所有的這些給分點是否形成整體，主題是否突出，連貫是否流暢。正因為如此，IntelliMetric系統(tǒng)能夠?qū)崿F(xiàn)令人滿意的高匹配的評閱結(jié)果。

二、IntelliMetric系統(tǒng)評分依據(jù)

IntelliMetric系統(tǒng)的評分依據(jù)主要根據(jù)其對作文進行的300多個變量的分析，這些變量包括語義學、造句法等與主題有關(guān)的一切因素，其數(shù)量和認定的準確度還在發(fā)展當中。概括起來，IntelliMetric系統(tǒng)評分依據(jù)從宏觀到微觀具有幾個方面功能特征：

首先是聚焦度（Focus）和整體性（Unity），系統(tǒng)高度關(guān)注指向?qū)懽髂康牡木劢苟群鸵恢滦?，對給分點的聚合關(guān)系賦值有統(tǒng)籌考慮，同時，也不排斥出現(xiàn)的單個觀點的出現(xiàn)，注意到意義的關(guān)聯(lián)度，做到點和面的全盤考慮。

其次是深化（Development）和拓展（Elaboration），系統(tǒng)關(guān)注文章內(nèi)容的廣度和概念的拓展深度，關(guān)注對主題的深化表述論述過程，注意意義點之間的線性關(guān)聯(lián)，做到點與點的流程考慮。

三、IntelliMetric系統(tǒng)局限性及關(guān)于智能評分系統(tǒng)的思考

IntelliMetric系統(tǒng)再好，它還是屬于工具，少不了它的局限性。 首先，系統(tǒng)測試時大大依賴于標準的人工評閱專家。系統(tǒng)需要明確的給分點提示和整體把握流程，而這樣的專家往往也是仁者見仁智者見智的，很難取得統(tǒng)一。輸入不夠?qū)е螺敵鼍窒?，使用系統(tǒng)進行機評時我們會發(fā)現(xiàn)系統(tǒng)遺漏了給分點或整體把握不靈的情況。

從目前各種智能評分系統(tǒng)的使用看來，各種系統(tǒng)的設(shè)計都利用了多種現(xiàn)代信息處理技術(shù)， 主要包括自然語言微觀和宏觀處理技術(shù)、檢索技術(shù)和統(tǒng)計分析技術(shù)等，但由于所使用的各種技術(shù)成熟程度不同，主要由于對自然語言處理微觀宏觀標準的建立和人工智能化程度還遠遠不夠，系統(tǒng)的分析能力難免存在較大局限性。目前，由于涉及專利問題，各種智能評分系統(tǒng)所采用的自然語言處理微宏技術(shù)都還沒有公開，這是一個遺憾，對我們進一步開展研究很不利。

智能評分系統(tǒng)在對評分模型進行訓練并建立基礎(chǔ)數(shù)據(jù)庫、形成建模，是提高其工作質(zhì)量，即作文評分的信度的關(guān)鍵。接下來，我們應(yīng)充分借鑒語言測試領(lǐng)域的成果，充分發(fā)展自然語言處理微宏技術(shù)，在語言表述、思想內(nèi)容和結(jié)構(gòu)等方面進行聯(lián)動賦值，并植入智能系統(tǒng)。還要在程序上進一步模擬人工流程，對自動評分模型進行反復(fù)訓練調(diào)試，才能提高機評的信度，為語言教學提供強有力的輔助。

【參考文獻】

[1]Huang， S. J. （2006）. A Case Study of EFL Students’ Writing Errors on a Web-Based Writing Program. In the Proceedings of 2006 International Conference and Workshop on TEFL & Applied Linguistics.