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教师职称改革

人工智能发展及职教变革(2)

时间:2020/2/10 15:23:06   作者:admin   来源:www.blogome.com   阅读:1008   评论:0
内容摘要:  摘 要:过去几十年人工智能技术突飞猛进,已经从设计走向真实的世界,渗透到各行各业,成为社会的一种重要驱动力量,也必将对就业市场产生深刻的影响.职业院校作为技术、技能型人才输出基地,需要在专业、课程设置上做出相应调整,以培养适应新技术需求的人才.本文围绕人工智能概念,介绍其起源...
  
  3.2对教与学的影响
  
  随着人工智能技术的推进,其在各行各业的应用也日益普及,虽然目前在教育方面的应用(如上述所示,约占 2%)不及在医疗(9%)、金融(7%)和商业(11%)方面普遍,但教育应用年增长率高达 47%, 所以在可见的将来, 人工智能技术必将给教育领域带来深刻变革,广泛影响教与学及院校运作的各个方面.
  
  3.2.1对教师与教课过程的影响
  
  1)人工智能可以自动化部分基本任务,比 如批改作业、试卷,这将为教师节省时间,尤其 是大课或同时上多个班级同一门课程的情况,可 以让教师从繁重的阅卷、批改作业中解放出来, 投入更多精力到其它更关键的教学任务中.虽然, 目前自动化阅卷可能还集中于选择、填空类题, 但是有理由相信,论文阅读、批改类软件在不久 的将来将广泛使用.除此之外,人工智能系统还 可以提供其它协助,比如答疑.
  
  2)人工智能可以协助改进课程.比如,如 果大批量的学生在同一问题上给出错误答案,系 统可以据此提醒教师,给出必要的提示信息以帮 助学生.这种系统的反馈信息可以帮助教师发现 课程中需要改进的地方,并给予学生必要的帮助, 尤其是在网上教学中,可以不断完善系统.
  
  3)人工智能可能改变教师的角色.从作业批改、答疑到助教,人工智能系统可以替代教师的诸多任务,甚至包括提供专业知识、替教师传授基本课程资料,所以教师的角色可以从知识的传递者转化为课堂、学生、学习的管理、组织者, 更专注于与学生的交互、为学生提供实践经验.
  
  3.2.2对学生与学习过程的影响
  
  1)人工智能驱动的个性化学习系统将提高学生的学习效率和学习兴趣.系统可以依据学生的学习模式,将重点放在每一个个体的学习难点上, 让他们按自己的步骤、速度学习;每一个学生甚至可以有自己的“私家助教”;系统可以改变何时、 何地、怎样学习、向谁学习.
  
  2)人工智能将改变学生获取信息的方式和内 容.智能系统已经在改变我们日;袢⌒畔⒌姆绞, 比如,Google 可以根据用户的地理位置提供搜索结果,Amazon 可以根据用户以往的购物记录提供建议.所以,在将来,这很可能改变学生获取知识、信息的方式.
  
  3)人工智能系统可以让学生在不断尝试、出错、纠正的过程中有效学习,而不是害怕犯错,因为没有教师在旁边判断、打分,而在错误中学习也正是人工智能系统本身改进的方式.
  
  4)人工智能系统可以改变学校支持学生的方式,包括学生招募、专业、课程选择等各个方面.数据的搜集和挖掘可以让学校更多了解学生(包括潜在学生和已经注册的学生)的特点,使得学校各项服务更符合学生的需求和目标.
  
  2019 年 5 月,国家提出在职业教育体系扩招100 万名学生,这超过 2018 年专科招生总数(约369 万)的 1/4,约占专科在校生总数(约 1134 万)的9%[20].如此大规模的扩招势必对院校的接收能力提出要求,包括场地、师资等各类资源的分配, 而自动化的人工智能系统无疑可以提供帮助.
  

  4人工智能人才培养与课程设置

  
  为应对市场需求,如何在人工智能时代为学 生规划专业、设置课程、规划职业则显得迫在眉睫, 这要求职业教育体系开展系统、科学、务实、有针 对性的课程、专业变革.
  
  人工智能专业领域本身涉及较广,包括大数 据服务、自然语言处理、机器人、机器视觉、语音 识别及相关硬件等,而其作为一个多学科领域,又 需要融合统计、数学逻辑、信息理论及所应用领域 的专业知识,如医疗健康、商业服务、交通、环境、执法、金融、教育、安防等.所以人工智能专业教 育并非只限于计算机学科,而需以计算机专业为基 础,融合其它学科知识教育.
  
  4.1依据人工智能就业人员分类,有针对性地培养目标
  
  大致可以分为四类:研究人员、开发人员、行业专业人员和使用人员,其中,研究人员主要负责推进基础理论方面的创新,除计算机专业知识外, 这一类人员还需要有很强的统计、数学逻辑、信息理论等方面的知识积累;开发人员主要负责各类系统的开发、升级和更新,还需要与行业人员一起设计各类系统;行业人员则负责在各特定应用领域定义、设计人工智能方法,而使用人员则主要操作、监测、运维各特定环境下的人工智能系统.因此,前两类人员需要掌握比较高深的人工智能专业知识,一般要求为计算机专业人员,而后两类人员则需要了解人工智能相关知识,尤其是系统架构、组成、功能?榉矫娴闹,当然也需掌握各行业领域知识,比如熟悉会计系统的原理,这一类一般可以为非计算机专业人员.
  
  针对各类人员需求,教学体系需融合人工智能、数据科学及各有关行业领域知识,为市场培养各级各类人才,这对普通高等院校来说是一个难题,对于输送技术、技能型人才的职业院校来说,更是一大挑战,是与时间赛跑的攻坚战.
  
  4.2针对人员分类,设置专业和课程
  
  首先是针对前两类,即研究人员和开发人员,设置计算机专业内的人工智能课程.这不仅 需要涵盖人工智能基础理论内容,如搜索、计划、知识表示、推理、机器学习、机器感知等等,还 需包括人工智能应用层面的内容,如自然语言处 理、机器人、语音识别及相关硬件等知识.对于 研究人员,当然更重要的是还需了解、跟进最新 学术研究成果,探索、创新未知领域;对于开发人员,还需了解应用领域的专业知识,与各行业 人员一起设计系统架构和功能.
  
  其次,对于行业专业人员和使用人员,虽然在人工智能知识要求上没有前两类人员高,但依旧需要掌握基本知识框架,了解人工智能系统所解决的根本问题、工作原理、输入输出和运维流程,可以在上述计算机专业课程的基础上,降低深度和难度,提供通识类课程.另外,根据人工智能研究趋势(如机器学习、机器人、自然语言处理等)、产业发展趋势(如医疗、金融、自动驾驶等),提供相应的细分课程,同时注重基础理论知识和能力的培养,让学生具有行业转换、职场应变以及终身学习的能力.
  
  总之,在新一轮的人工智能就业市场变革中,为降低职业院校毕业生受到的影响,学校需要在人才培养、专业、课程设置方面做出积极的、科学的应对.人工智能专业本身有许多分支,也是一个多学科融合的专业,对各类从业人员要求比较高, 需要考虑计算机专业人员与非计算机专业人员的知识储备,在课程设置上需要考虑各类人员的需求, 以让他们掌握各类知识.另外,人工智能虽然可能取代部分工作,但同其它技术革新一样,会创造更多新的工作机会.
  
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