時間：2024-04-12 10:58:16
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【關鍵詞】任務驅動教學法電工技能與實訓
一、任務驅動教學法
任務驅動教學法是教師把教學內容設計成一個或多個具體的任務，讓學生通過完成任務學習知識和技能，培養學生的分析問題、解決問題的綜合能力，它是建立在建構主義教學理論基礎上的教學法。任務驅動教學法將零散的知識串聯起來，整合以各種各樣的主題任務驅動教學，任務涵蓋絕大多數知識和技能，學生在完成任務的過程中主動學習有關知識和操作技能。
二、"任務驅動"教學法在中職《電工技能與實訓》教學應用的必要性
中職《電工技能與實訓》適合于任務驅動教學法，全書分為十一章，有照明電路、電工儀表、電動機、變壓器、電力拖動等內容。傳統的教學方法是按課程章節的順序進行教學，教師處于主導地位，學生被動地接受知識，學習的積極性和主動性不高，教學效果欠佳。"任務驅動"教學法將實際生產、生活中的例子引入到教學中，設計成實踐任務，每個任務涵蓋了絕大數的知識點和技能，學生在做中學，通過完成任務掌握系統的知識和技能。比如將安全用電常識、常用電工材料、電工基本操作工藝、電氣照明與內線工程、電工儀表等前五章的知識串聯起來，整合成一個任務"一房一廳室內照明電路安裝"，其中涵蓋了導線及燈具的選用、電氣照明圖紙的識讀和繪制、電工工具的選用等知識點，包含了塑料線槽的敷設工藝、漏電保護開關的安裝、單相電度表的安裝、插座的安裝、單聯及雙聯開關的安裝、白熾燈及日光燈電路的安裝等基本操作技能。
三、 任務驅動教學法在中職《電工技能與實訓》課程教學中的應用過程
下面以"一房一廳室內照明電路安裝"的教學為例說明"任務驅動"教學法在《電工技能與實訓》課程教學中的應用過程。
1. 提出任務
筆者在《電工技能與實訓》教學時，首先提出一個問題：如果你家建了新房子，你懂得怎樣給新房子安裝照明電路嗎？再給出"一房一廳室內照明電路安裝"的任務。任務要求：臥室安裝一盞日光燈，由兩個雙聯開關控制，一個插座；客廳安裝一盞日光燈，由兩個雙聯開關控制，一個插座；廚房、衛生間安裝由兩位開關分別控制兩盞白熾燈電路，走道安裝由一個單聯開關控制的一盞白熾燈。告訴學生要想安裝好這些電路，需要很多知識，要懂得導線的選擇、開關及插座的選用和安裝，白熾燈、日光燈的安裝，塑料線槽的敷設等，使學生知道學好這些知識就能給新建的房子安裝照明電路，在任務明確的情況下，學生的學習會更加積極主動。
2.分析任務
上面所給的"一房一廳室內照明電路安裝"的任務，其安裝步驟為：①按任務要求準備所需的電器元件并檢測；②電器定位；③畫線；④塑料線槽的敷設與進盒 ；⑤導線的敷設；⑤電器接線 ，⑥通電前檢測、通電試驗。根據其涵蓋的知識點和基本技能 ，學生在實施任務的過程中可將其拆分為5個子任務。單聯開關控制一盞白熾燈、一盞日光燈；雙聯開關控制一盞白熾燈、一盞日光燈；插座的安裝；家用配電板的安裝；一房一廳照明平面圖的繪制。在學生完成總任務前，先讓學生在實訓桌面上熟練操作各個子任務，在白紙上繪制一房一廳照明平面圖，各個子任務都熟練掌握后，再完成"一房一廳室內照明電路安裝"。
3.實施任務
根據上面所給出的任務"一房一廳室內照明電路安裝"，學生每4人一組，按上面提出 的6 個安裝步驟，在電工實訓室的一房一廳模擬木板房上實施任務，在實施任務過程中教師巡查，檢查學生完成任務的進度，發現存在問題及時引導學生糾正。比如導線的敷設是否正確、插座的安裝要求"左零右火中間接地"，線頭不要過長預防短路，塑料線槽的直角轉彎、內角及外角的處理等。實施任務要以學生為主體，教師只是組織引導他們在如何開展工作、怎樣解決問題，引導他們注意小組成員之間的配合，培養他們的團隊合作精神和良好的職業素養。
4.交流評價
學生完成任務后，對學生作品進行評價，采用小組之間互評與教師歸納總結相結合的方式。各小組組長均由動手能力強有一定組織協調能力的學生擔任，他們對電路的功能、導線或線槽的敷設要求相對熟悉。首先由小組互相評價，A組評價B組，B組評價C組，C組評價D組，依此類推，小組長根據老師制定的評分標準評分，小組之間互相學習，互相糾錯，激發了學生學習的興趣，體現做中學的樂趣。
四、"任務驅動"教學法中任務設置的原則
在《電工技能與實訓》課程教學中采用"任務驅動"教學模式，有助于培養學生的分析問題、解決問題的綜合能力，而要實現這一目標必須設計出高質量的"任務"。
（1）任務的設置要盡可能表現出一個完整的功能，能看到效果。比如在夜間上下樓梯開關燈不方便，要解決這個問題需要安裝一個電路，可設計任務"在樓梯安裝雙聯開關控制一盞白熾燈照明電路"。
（2）任務的設置盡可能取材于實際生產、生活中，有一定的實用價值。比如廣泛用于工農業生產，作為短途運輸工具的三條皮帶傳輸機控制線路的安裝，可設計成一個讓學生實際操作的任務。
（3）任務設計要有系統性
在任務設計時就要處理好整體任務和每一節課的單元任務之間的關系，任務的設計要圍繞整體任務的完成進行構思，以確保教學效果和最終目標的完成。例如，在《電工技能與實訓》教材中的前五章"安全用電常識、常用電工材料、電工基本操作工藝、電氣照明與內線工程、電工儀表"，整體任務是要求同學們能利用這些知識安裝一個完整的家庭照明電路。而一節課的教學任務往往只是其中的一個內容，比如導線的直線連接、T形連接，每次解決其中的一個問題或一部分問題，而且當所有問題解決以后，整體教學任務的完成自然水到渠成。
實踐證明，采用任務驅動教學法學生在"做中學，學中做"，培養了學生分析問題、解決問題的綜合能力。
【參考文獻】
「1 曾祥富. 電工技能與實訓第2版
一、人工智能
人工智能（Artificial Intelligence，縮寫為AI），是研究、開發用于模擬、延伸和擴展人的智能的理論、方法、技術及應用系統的一門新的技術科學。人工智能是計算機科學的一個分支，它試圖了解智能的實質，并生產出一種新的能以人類智能相似的方式做出反應的智能機器，該領域的研究包括機器人、語言識別、圖像識別、自然語言處理和專家系統等。養老服務業人工智能的應用主要體現在家居掃地機器人、語音溝通服務、家庭體檢、藥物使用建議、家居廚師、家居智能陪伴服務。
二、養老服務人才培養“人工智能化”
人工智能上升為國家高級戰略后，國家發展服務性制造和生產性制造，同時盡可能的通過服務業的再造和完善，改進我國經濟產業結構，發揮技術、人才、產業的對接聯動效應。人、機器、智能機器將共生共存，成為養老服務工具的新常態。未來的養老服務人才不是笨干、累干、苦干，而是實干+巧干，實現腦力勞動的智能機械化，盡可能地減少人力的倦怠感，提高服務效率、質量和速度。智能化，體現在養老服務人才應具備傳播人工智能基礎知識，客觀了解人工智能，有效實現人與機器、智能機器的有效配對組合應用，充分發揮智能機器的保健醫生、保姆、玩伴、老伴、子女多重功能，倡議自養老。
三、人工智能養老服務人才培養模式
（一）廣播電視大學遠程教育模式――音像媒體
配備養生、人工智能國內一流專家，發揮國家音像媒體的作用，將人工智能家居應用的途徑、方式、手段通過網絡微視頻的形式進行普及。發揮社區教育指導中心、社區大學和社區教育學院、社區學校、社區學習站四級社區教育辦學網絡體系的作用，建立社會養老大學，使老年人自己會應用人工智能，減低對子女的時間依賴。
（二）公眾號社會宣傳普及模式――微媒體
國家、企業、社區應建立專題公眾號進行微媒體培訓。從國家層面，要建立人工智能養老服務應用技術發展歷程方面的公眾號；從企業層面，要建立人工智能機器人養老服務應用說明類的公眾號；從社區層面，要基于一些鰥寡孤獨建立社群委托服務型人工智能服務策略的公眾號。
（三）職業技術學院培訓模式――專題高端培訓
目前，人工智能服務還不能完全普及，故而職業技術學院的后備人才首先要建立自我提升的潛意識，此外，職業技術學院自身要引進國內外的人工智能專家，進行家庭陪護、游戲娛樂、醫療、做飯、洗衣、洗漱、保健、鍛煉等多重人工智能方面的高端培訓。
（四）民政部門、老齡委聯合推廣模式――社會傳媒
作為養老服務的主管部門，民政部門和老齡委要利用廣播、電視、報紙、雜志等對人工智能的發展趨勢、前景、作用、功能、效益、方式進行宣傳。民政部門要側重于養老服務的社區組織協調，老齡委要側重于制度、規定、采購人工智能機器方面的政策優惠的制定。
（五）社會民間家政服務組織培養模式――養老院、福利院自組織模式
民間社會力量建立有養老院、福利院，這就對相關服務人員的素養提出了時代性的要求。其一，人的社會角色多，時間、精力、體力有限；其二，人工智能是趨勢，必須適應并學會使用；其三，要加強前瞻性人才培養，解決勞動倦怠問題，即民間組織自己解決自己的問題，通過人工智能，減少雇員，降低勞動力雇傭成本。
四、人工智能養老服務人才培養對策
（一）廣播電視大學養老服務人才培養對策
依托遠程教育系統，發揮網絡平臺的作用，將人工智能的技能培訓與社區教育、社會養老大學的建設并舉；發揮廣播電視大學的社會服務功能，與人工智能機器生產企業搭建戰略伙伴關系；積極推進產培用一體化建設，形成網絡平臺特色模塊；推出廣播電視大學養老服務精品課教程，以優質教育品牌打開培訓窗口。
（二）人工智能機器制造企業養老服務人才培養對策
基于居家養老的社會需求利益取向，把脈居家老人和其子女的時間要求，積極開發、完善人工智能機器的特殊功能，加大資金投入力度，特別加強對情感交互、圖像識別、語音功能的完善；重點做好人工智能機器使用說明，要具有便捷實用性的操作指南，方便人們學習。
（三）職業技術學院養老服務人才培養對策
職業技術學院作為專職教育機構，首先，要提前與職業高中接軌，進行專職意向高中生的錄取，為養老服務人才培養獲取意向生。其次，要突出人才培養的實踐應用性，購置高端智能機器，讓學生能夠迅速掌握技能，并且能夠進行社會的二次培訓，對購置的智能機器進行租賃和應用培訓。
（四）民政部門、老齡委養老服務人才培養對策
民政部門和老齡委要培養高級管理人才，建立養老服務人才智庫，積極推進國家、企業、社會的養老服務人才人工智能化聯動培養；加大對家庭貧困并且有意向致力于養老服務的青年才俊的培養支持力度；對人工智能養老服務高端研發海歸人才給予政策優待；建立城市養老服務專家群組，定期召開學術研討會議，增進智慧交流。
（五）社區養老服務人才培養對策
社區要加強人工智能養老服務人才的典型宣傳，利用宣傳畫的形式傳播人工智能應用的優勢；積極打造人工智能特色服務團隊，開展社區公益性專題培訓，并募集資金購置人工智能機器為特殊群體獻愛心；努力構建人工智能養老社區，采用人工智能的形式鼓勵老年人進行文體娛樂，增強體質。
總的來說，在計算機技術不斷發展的現代社，人工智能技術的普及給養老服務帶來了巨大的便捷。隨之而來的人工智能化養老服務人才的培養成為了發揮人工智能養老服務效用的關鍵環節。要培養人工智能化養老服務人才，可以從遠程教育、社會宣傳普及、學院培訓、政府推廣等模式入手，實現人工智能化養老人才培養模式的多元化。同時，開展遠程教育的過程中運用產品一體化模式，在滿足老人需求的基礎上提升人工智能設備的人性化操作，重點開展職業技術院校的人才培養方式，與民政部門開展緊密合作，積極培養人工智能化養老服務人才。社區方面強化人才的教育宣傳工作，全力搭建人工智能養老社區。
關鍵詞：人工智能；機器學習；教育應用
一、前言
當前的人工智能雖然還不夠完善但其在人類的發展進程中起到了巨大的作用。因為其具有了超強的學習和分析的能力，在個人以及人工智能較量的過程中人工智能一直都是處在領先的地位，為此可以利用到人工智能來促進到人類社會的快速發展。
二、相關概念闡述
人工智能又稱AI，是模擬物種智能應用的技術實現和科學。機器智能的科研市場領域包括各種圖像和語言結構的快速識別，以及使用語言直接處理和服務機器人。它不僅相當于人類行為的智能，還可以系統地模擬物種的思維，并將在幾年內超越歷史上的物種。在未來，機器人不斷學習，以使仿人機器人模仿人類的學習方式，在這一過程，獲得新的各種知識，智能機器人的學習過程更快，可以實現對海量綜合數據的深入分析。此外，人工智能機器人不僅可以獲得更準確的結果，而且具有獨特且更快的信號傳輸速率。許多科學家有能力超越人類自身。在深入思考核心問題時，實際上，很多人因為機器人是人類設計的，所以不可能超越人類的歷史，但是人工智能機器人可能具有集成的學習功能，因此這種可能性將變得非常大。人工智能機器人具有繼續學習技術的能力，沒有人能夠預測學習數據后的整體智能水平。
三、人工智能視域下機器人學習的適切性
在當前的文化和教育生活環境中，由于智能教育的興起，大數據情境系統功能可以為學生綜合分析和選擇各種類型的信息，從而重用具有潛在影響的知識可以促進智能教育的發展。智能機器人繼續學習，但借助計算機來分析綜合數據，例如，以完全掌握規則并進行非常有效的分析和預測。可以看出，機器人正為人類智能教育而學習更有益。在教育中，信息化的進程在今天的時代，智能教育無疑已經成為吸引學生在學習過程中的重要因素。將學習與先進技術核心技術結合起來的方法有很多。人工智能機器人必然會給文化教育生態系統帶來幫助。向人工智能機器人學習的方式很多，學校教師可以提高和教育的整體質量和效率，學生也可以贏得符合自身市場需求的學習服務，這有助于減輕學生和家長的負擔。
四、人工智能視域下機器人學習的應用創新研究
從人工智能技術的角度來看，智能機器人學習是目前世界上最先進的技術。大數據在教育相關領域的應用具有很好的業務前景。人工智能機器人持續學習的應用可以幫助一些學生實現相關知識與數據之間的聯系。
（一）機器人學習與教育之間的融合僅從當前的現象來看，大多數教師不了解核心技術，而了解該技術的人也不了解教育，這很容易導致無法在教育與核心之間形成良好的關系。因為技術研發人員不了解教育，所以不能從教育的多個角度審視開發過程，優秀的教師也不能從技術角度回應數據的全面發展。在人工智能開發領域，機器人應該深入地整合到學習和教育中。組織技術實施和教育核心領域的相關人員進行直接溝通和交流，使人工智能機器人在學習和應用過程中能夠更充分地認識到技術研發和生產人員的過程。
（二）機器人學習在學習場景方面的應用人工智能在學校教育領域的應用，因其未來的發展趨勢而呈現出明顯的趨勢。然而，隨著學校教育核心領域的許多專業學科的介入，對學習人工智能機器人的要求將越來越高。當你開始學習同一個主題時，需要在同一個應用程序中逐步建立不同的場景。這對機器人來說更難在未來繼續學習，但也是最值得創新的。仿人機器人普遍對大量綜合數據進行深入分析，分析每個學習內容主題的特點和各部分學生的特點，并采取相應的更有針對性的基本教學方法，提高同學教育的速度和效率。
（三）機器人學習對于智慧環境創新方面的應用首先，由于文化教育市場中的數據種類繁多且缺乏正常秩序，這也增加了在大型集成數據系統中分析和處理文化和教育數據的難度。其次，在隨后的數據處理過程中，隨著時間的推移會遇到數據隱私問題，如何保護數據隱私是另一個需要注意的關鍵問題。因此，在教育的相關領域，大綜合數據的后續處理以改善文化教育和質量，并確保在教育中最終數據的合理使用，必須在許多方面進行協調與合作，從而促進共享的合法性。最后，必須有效地確保可以長期保持教育中的數據情況并實現流程標準化。有可能實現最終數據的統一，這將大大降低全面數據交換的總體成本，并努力實現數據的無縫集成。數據的最終數據主要是由于目標學生的地區差異，以滿足同一學生學習知識的不同需求。
關鍵詞：人工智能；教育；應用；問題
中圖分類號：G642.0 文獻標志碼：A 文章編號：1674-9324（2012）03-0159-02
人工智能是研究如何構造智能機器（智能計算機）或智能系統，使其模擬、延伸、擴展人類智能的學科。隨著人工智能的理論與技術在社會各個領域的廣泛應用，其在教育領域內的應用也越來越受到重視，并取得了一定的研究成果。
一、人工智能教育應用的主要形式
人工智能在教育領域應用的最直接結果就是誕生了智能教學系統。智能教學系統是以計算機輔助教學為基礎而興起的，它是以學生為中心，以計算機為媒介，利用計算機模擬教學專家的思維過程而形成的開放式人機交互系統。目前，智能教學系統已成為人工智能在教育中應用的主要形式。智能教學系統主要是在知識表示、推理方法和自然語言理解等方面應用了人工智能原理。由于它綜合了知識專家、教師與學生三者的活動，因此，與之相對應的，智能教學系統一般分成知識庫、教學策略和學生模型三個基本模塊，再加上一個自然語言智能接口。智能教學系統的功能具體來說有以下幾條：了解每個學生的學習能力、認知特點和當前知識水平；能根據學生的不同特點選擇適當的教學內容和教學方法，并可對學生進行有針對性的個別指導；允許學生用自然語言與“計算機導師”進行人機對話。智能教學系統的設計不僅要有計算機科學的知識，還需要有教育科學的理論指導。
二、人工智能在教育中應用的局限性分析
1.阻礙人工智能發展的關鍵因素。在人工智能的發展中，一直存在著對“計算機是否能代替人腦甚至超過人腦”的問題的討論，實際上，以電子計算機為主要工具模擬人的某些思維活動而產生的人工智能是有局限的。①計算機處理問題的根本原理。要計算機解決某種問題，有三個基本的前提：必須把問題形式化；問題還必須是可計算的，即要有一定的算法；問題必須有合理的復雜度，即要避免指數爆炸。由于人的智能活動不能完全形式化，因此，機器就不能將人腦的智力活動全部復制出來。電子計算機最終只能把握0、1這兩個開關代碼，遇到不能形式化、不能找到算法或不能程序化的任務，計算機則難以執行。②人和機器之間的根本區別。智能模擬利用了人和機器的共性，即兩者都是一個信息轉換系統，但兩者之間存在著不容忽視的本質區別。智能模擬與天然智能屬于兩種不同的進化系統，人類的智能是人類社會實踐的產物，機器的智能是機械制造的結果。大腦和電腦的組織結構也不相同，兩者屬于兩種不同的運動過程，前者是復雜的生理--心理過程，后者是機械--物理過程。智能模擬可以在局部上超過天然智能，但是，模擬的根本方法是功能模擬法，兩個系統在結構和實際過程上是不一樣的。智能模擬不具有人的思維的社會性，不具有主觀世界。
2.人工智能在教育中應用的局限。就目前人工智能的發展水平以及人工智能本身的特點而言，它在教育中的應用也是有其局限性的。①與學生之間無法暢通交流。教育本質上是一種“交互”活動，而智能教學系統無法實現最充分、最真實的交互。目前自然語言理解的研究成果非常有限，遠不能達到人人交流的要求。此外，就態度、品德、情感等教育問題而言，機器只能通過學生輸入計算機的信息來判斷其掌握和內化程度，而無法像人類教師通過自然狀態的交流和觀察來判斷學生的真實情況，因此，“機器智能”很容易被蒙蔽“雙眼”，無法做到像人與人之間那樣自然暢通的交流。②決策和推理機制不完善。智能教學系統的關鍵智能所在是其決策和推理機制，即“教學策略”模塊根據不同學生的具體情況通過推理做出靈活決策，這種決策基于學生模塊提供的有關學生的知識水平、認知特點和學習風格，而這些不能完全被形式化。同時，隨著教育理念的不斷更新以及教學模式和教學方法的不斷改進，系統所應用的教學策略模塊用于評估和判斷學生學習過程的能力是有限的。③人工智能并非適合所有的學習領域。根據加涅的學習結果分類，學習分為言語信息、智慧技能、認知策略、動作技能和態度五類。言語信息分為符號學習、事實學習和有組織的知識學習，這些屬于可形式化內容，適用于智能教學系統；智慧技能分為辨別、具體概念、定義性概念、規則和高級規則，其中前四項屬于可形式化內容，適用于智能教學系統，而高級規則屬于復雜――形式化內容，部分內容不適用于智能教學系統；動作技能和態度領域的學習，在其認知成分中可以使用智能教學系統，但情感和行為成分等非形式化內容，則難以用智能教學系統來實現。因此，并不是所有的學習領域都適用于智能教學系統。智能教學系統在教育中應用的重點應放在認知領域中的符號學習、事實學習和有組織的知識學習、辨別、具體概念、定義性概念以及規則這些學習內容上。
三、人工智能教育應用的發展方向
近年來，隨著計算機技術、網絡技術、人工智能技術以及現代教育教學理論的發展，人工智能在教育中應用的發展呈現出以下幾個趨勢。
1.開始突破單一的個別化教學模式。長期以來，計算機輔助教學系統和智能教學系統都是強調個別化教學模式，這種模式在發揮學生的學習積極性、主動性和進行因人而異的指導等方面確實有許多優點。但是，隨著認知學習理論研究的進展，人們發現在計算機輔助教學系統和智能教學系統中只強調個別化是不夠的，在某些場合（例如問題求解）采用協作方式往往更能奏效。因此，近年來在智能教學系統中，協作型教學模式得到越來越多的重視和研究。
2.智能教學系統日益與超媒體技術相結合。超媒體系統具有良好的開發環境、靈活方便的用戶界面以及圖、文、聲并茂的特點，而且其信息的組織方式與人類認知的聯想記憶習慣相符，已成為目前一種最理想的信息載體和最有效的信息組織與信息管理技術，在許多領域尤其是教育領域有廣闊的應用前景。把超媒體技術引入智能教學系統，從而發展成為智能超媒體輔助教學系統，可以大大改善計算機輔助教學系統的教學環境，激發學生的學習積極性，從而顯著提高教學效果。
3.智能教學系統與網絡的關系日益密切。網絡的應用和普及為遠程教育和終身教育提供了一個良好的空間。當前，智能教學與多媒體網絡的結合成為人工智能在教育中應用的一個勢不可擋的發展趨勢。
4.傳統人工智能與神經網絡模糊決策機制相結合。傳統人工智能從宏觀角度開展認知模擬，可以部分地模擬人類的邏輯思維過程，而神經網絡模糊決策機制從微觀方面進行認知模擬，著力實現模仿人類右腦的模糊處理功能和整個大腦的并行化處理功能。今后將探索一種新的智能處理模型：把神經網絡的模糊決策機制和符號專家系統的推理能力結合起來，利用多重知識源、多種模型進行復合協同處理。如果上述技術能夠成熟運用，那將對人工智能的發展及其在教育中的應用起到決定性的作用。
參考文獻：
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[4]徐鵬，王以寧.國內人工智能教育應用研究現狀與反思[J].現代遠距離教育，2009，（5）：3-5.
關鍵詞：新工科；人工智能導論；實踐教學；校企合作；案例庫
隨著物聯網、大數據、5G及人工智能等信息技術的發展，為了應對中國產業變革及新一輪的科技革命，適應“中國制造2025”國家戰略需要及產業經濟創新發展，同時將國際工程教育思想本土化，“新工科”應運而生[1]。信息技術發展催生出了人工智能相關的專業，國內高校紛紛設立了智能科學與技術專業。近年來，人工智能技術的發展引領著人類社會正逐漸走進智能社會，人工智能將深刻影響人類社會。隨著人工智能的進一步發展，高等教育的價值也將進一步提高[2]。因此，各高校應盡快建立與新工科相一致的智能科學與技術專業，并深入研究我國人工智能的人才培養體系、課程設置、實驗平臺及成果轉化等方法，改革傳統人工智能的教育教學方法，形成有新工科特色的智能科學與技術專業工程教育方法。由于傳統的專業是按學科劃分的，因此，目前的智能科學與技術專業課程體系以理論為主，強調學科知識的系統性和完備性[3]。人工智能導論作為智能科學與技術專業的核心課程，同時也是人工智能“入門性”和“引導性”的課程。但是，目前人工智能導論的課程設置上主要存在課程內容陳舊、實踐課程不足、教材理論過強、教學模式老舊及實踐教學與企業需求不適應等問題。尤其是人工智能導論課程，缺乏實踐教學將會降低學生學習人工智能的興趣和積極性。因此，為了解決這些問題，并使高校跟上人工智能時代的腳步，抓住高等教育發展的新機遇，進行面向新工科的人工智能導論實踐教學模式探索具有重要的現實意義。
1人工智能對新工科人才的新要求
1.1具備多學科交叉知識。人工智能導論是一個多個學科交叉而成的一門課程。人工智能導論主要包括知識系統、智能搜索技術、腦科學、機器學習、神經網絡、支持向量機、專家系統、智能計算及分布式智能等內容[4]。因此，一個合格人工智能專業人才需要具備多學科知識。1.2具備多領域應用能力。人工智能導論的應用領域廣泛，基本包含工業、農業及社會生活的各個行業（如工業生產、通信、醫療、金融、社會治安、交通領域及服務業等）[5]。人工智能導論課程要求學生在學好理論前提下也應該掌握各行業的相關知識，只有這樣才能提高人工智能技術在各領域的應用。1.3具備人工智能創新創業精神。目前，創新驅動發展成為了我國現階段發展的重要力量，人工智能成為經濟發展的新引擎[5]。在大眾創業、萬眾創新的號角下，人工智能技術作為創新創業過程中的一個大趨勢。因此，當今新形勢下培養具有創新創業精神的人工智能專業人才對我國經濟發展及大學畢業生創新創業具有重要意義。1.4具備人工智能人文素養。人的內在品質就是人文素養，人文科學的知識水平和研究能力是人文素養的重要組成部分，人文素養是人文科學體現出來的以人為研究對象和中心的精神[6]。人工智能對人類社會帶來的是便利還是帶來災難，關鍵是使用者的思想道德和人文素養。因此，培養具有人文精神的人工智能專業人才具有重要的意義。
2人工智能導論課程教學現狀
目前，許多高校已經認識到傳統的人工智能導論課程已經不能適應社會和學生發展的需要。尤其是地方普通高校在師資、科研及學科力量薄弱情況下進行人工智能導論的實踐教學。目前人工智能導論的課程設置上主要存在的問題如下：⑴本科生課程內容陳舊。近年來，隨著云計算、大數據、5G等信息技術的快速發展，也帶動人工智能技術發展日新月異。對于高校來說，要緊跟人工智能技術前沿，傳授學生的知識也要緊跟人工智能的發展。目前，雖然也出現了不少新的人工智能導論教材，但在課堂上能夠教學的新內容仍然不多，教材內容仍然集中在傳統的人工智能技術（如問題求解、知識表示、歸結原理及經典推理等技術）上。⑵研究生課程內容重疊。研究生的人工智能導論課程應作為本科生課程的一個延續，但部分高校對研究生人工智能導論課程的教學重視不夠。很多本科生已經學過的內容在研究生階段又進行了重復。因此，在新工科背景下培養高層次的人工智能人才，就必須要在研究生階段加強新工科人才實踐能力的培養，選擇合理的人工智能導論課程，改革研究生階段人工智能導論的教學理念和教學模式。⑶實踐課程不足。實踐教學是提高人工智能新工科人才能力的重要路徑。目前，大多數院校的人工智能導論課程理論與實踐聯系不夠緊密，對學生實踐能力的培養不夠，只知道理論，而不進行實際的實踐應用就不能成為合格的人工智能新工科人才。另外，大多數地方高校的人工智能實驗室建設投入不足，實驗條件差，驗證性的實驗較多，實驗課時不足，學生對人工智能新技術的接觸不夠。⑷人工智能導論教材理論性過強。目前，現有的人工智能導論教材以理論為主，缺乏人工智能實踐內容。在課程教學過程中學生經常會感覺索然無味，當實踐課程開設不足時，這種情況會非常明顯。學生會漸漸的對人工智能導論課程失去興趣和熱情，最終會導致課程的教學質量和效果下降，不能達到新工科人工智能專業人才培養的預期。⑸教學模式老舊。人工智能導論是多學科交叉的課程，課程內容理論性強、抽象、多知識點是新工科的特點。然而，大多數地方高校仍然采用過去的課堂教學模式（即“教師講、學生聽”的教學模式），這種單向灌輸的教學方式以教師為主，學生的主動性不夠，只是在被動接收知識。學校這種重視理論不重視實踐的教學模式，在一定程度上影響了新工科人才的實踐能力，從而導致教學內容與企業社會需求脫節。
3人工智能導論實踐教學初探
3.1人工智能導論課程實踐平臺建設。為了提高學生對實踐教學的興趣，南陽師范學院計算機科學與技術學院在人工智能導論授課過程中廣泛應用多種計算機實驗教學平臺，如采用開源的PaddlePaddle百度飛槳深度學習平臺，希冀一體化人工智能實踐教學平臺及大數據綜合實驗平臺。教師可以在實踐教學過程中方便的使用這些平臺進行授課，學生也可以在課堂中跟隨老師完成相關實驗，并能夠在課下進行相關實驗練習及提交作業。3.2人工智能導論課程實驗內容優化。在人工智能導論實踐教學過程中，以學生興趣為導向，開展相關應用課程實驗，南陽師范學院計算機科學與技術學院對人工智能導論實驗課程內容進行優化。優化后的主要實驗課程包括搜索優化算法實現、智能計算實現、貝葉斯分類實驗、最近鄰算法實驗、機器學習實驗及神經網絡實驗。最后，通過期末課程設計進一步提高學生解決實際問題及創新創業的能力。3.3人工智能導論實踐教學模式改革。⑴校企合作為使人工智能導論實踐教學不與企業脫節，校企合作是關鍵。應積極派遣教師進企業進修，了解企業需求，并提高教師的工程能力。從2018年以來，南陽師范學院計算機科學與技術學院每年暑假期間累積派遣教師58人/次前往百度、中興、科大訊飛、神舟數碼及江蘇傳智播客公司等進修培訓。同時已經在固定時間邀請相關企業講師到學校進行人工智能方面的項目教學。建立起了具有地方區域特色的師資隊伍及校企協調的實踐教學模式，從而避免人工智能導論課程實踐與企業實際脫節。⑵“雙導師”負責制人工智能導論實踐課程實行“雙導師”制，邀請企業中實踐經驗豐富的人才任教或任職，校企合作建立實踐教師指導團隊，改革教學策略及教學方法，以項目為牽引，將人工智能導論實踐課程作為第二課堂學分。還要積極制定人工智能相關的科技作品競賽的獎勵機制，積極引導學生參加各種人工智能相關的比賽，從而進一步提高學生在創新實踐方面的能力。⑶采用案例教學法以案例導入進行教學，提高學生興趣。首先，從人工智能競賽的部分賽事中、（如百度的人工智能大賽，“2020年全國人工智能大賽”，“2020中國高校計算機大賽人工智能創意賽”等）中選取貼近實際問題的案例作為人工智能導論實踐課程的案例來源。然后，采用目前主流的人工智能開發軟件進行算法代碼的編寫，引導學生采用Python語言調用第三方接口庫進行算法的實現。最后，讓學生使用主流的編程語言（如C++、Java等）開發完善算法或進行系統設計與實現。
4結束語
在新工科背景下，人工智能導論作為智能科學與技術專業的基礎核心課程，人工智能人才培養應注重提高學生解決問題的能力。在這種背景下，筆者結合近年來了解到的企業需求和上課的實際，對人工智能導論實踐教學模式進行初探，具體如下：①校企合作，構建人工智能實踐平臺；②建立案例庫，優化實踐的內容；③校企“雙導師”制，采用案例教學，從而進一步提高學生在創新實踐方面的能力。
參考文獻:
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關鍵詞：人工智能；高職；技能培訓
一、人工智能概述
人工智能（Anificail Intelligence）是指利用計算機軟件技術與自動化處理的技術，讓計算機能夠模擬與擴展某些人類特定智能的學科，最近幾年來發展非常迅猛，在智能接口，數據挖掘，主體系統等方面取得了豐碩的成果。智能接口技術是研究如何實現人類與機器的便利溝通，現在已經實現了文字，語音，自然語言理解等方面實用化的功能。數據挖掘則是如何從大量不完備的數據中自動生成可應用的知識的技術，在大數據時代里將會有非常廣泛的應用；主體系統則是指的讓計算機具備愿望，能力，選擇等心智狀態的實體，實現計算機的自主性。從當前的應用發展趨勢來看，在未來的5～10年內，人工智能將會應用在教育，醫療，管理，生產等絕大多數的社會領域中，將推動社會的全面發展與進步。在本文中，作者將以高職技能教育為切面，分析人工智能在該領域內應用的前景，并提出建立一套基于人工智能的高等職業技術輔助教學系統的思路，方便進行人工智能應用的相關人士研究與借鑒。
二、人工智能在高職教育教學領域的典型應用及其不足
將人工智能應用到教育方面是很久以來的教育現代化的熱點，從最近幾年來的人工智能在教育方面的應用來看，主要有三種應用的層面：一是智能計算機輔助教學（ICAI），它是將人工智能的技術引入至CAI系統中來，實現更加智能化的教學支持，減輕教師的工作量。二是智能，即讓某些特定的課程與教學的內容，由人工智能來取代教師進行授課，即時答疑，提高教學的效率；三是智能數據庫，對于課程相關的網絡教學資源數據庫，應用人工智能的方法進行數據分析，提高數據庫的訪問速度與交互功能，便于快速搜索與整理數據。但是對于高等職業技能教學來說，上述的三大應用領域還有些不夠契合，主要體現在如下的方面：
（1）對于學習者的活動流程的監控與記錄能力不夠。傳統的CAI系統，側重于對理論思維知識的輔助教學，而對于學習者的身體活動的記錄能力不佳，這樣無法即時準確地保存技能學習過程中與身體活動相關的數據。眾所周知，技能的教學是與學習者身體的活動相關聯的，行動數據的獲取量不足就會導致無法對學習者的技能及其效果進行評估與糾偏。
（2）與使用者的交互功能不佳。傳統的人工智能交互是文本與圖像，雖然簡單直觀但形式單一，還無法通過生動的語音和動作與使用者進行交互。這樣在教學輔助方面的效果不盡如人意。
（3）智能水平有待于提升。現代的人工智能輔助系統，雖然已經能夠實現教學數據的排序、統計、匯總等簡單的操作，但是離真正智能化的工作還有一定的差距。系統無法根據學生操作的具體情況做出個性化的情況統計分析，提出個性化的建議。在即時交互方面也還有很大的提升空間。
三、高職技能輔助教學系統的設計思路
針對上述教學人工智能應用的不足，結合高等職業技術學校的教學情況，特地提出一套人工智能輔助系統的設計思路：
（1）使用高級的智能接口技術實現行動數據的采集。
智能接口是為建立和諧的人機交互環境，使得人與機器之間的交流像人與人之間的交流一樣自然和方便。學習者在進行練習的過程中，無法像傳統的人機交互方式一樣將數據錄入至計算機中，而是需要智能系統通過攝像頭，運動傳感器等等高級的智能接口技術來感知學習者的活動，對活動進行分析與統計，并轉化為大數據存放至海量數據庫中。至于具體采用哪種智能接口技術，需要根據具體的學習內容而定。
（2）應用專家系統對于學習者在技能操作中產生的大數據進行分析。專家系統是目前人工智能領域最有實效的一個領域，它是利用人工智能的技術讓計算機能夠實現特定領域內的大量知識與經驗的系統。利用它來對技能學習過程中產生的大數據進行分析和挖掘，從中提煉出具有個性化的知識體系，發現學生與老師都沒有發覺到的某些特殊的學習狀態，能夠為進一步的學習反饋做好充分的準備。這樣可以使得學習的針對性更強，效率更高。
（3）使用智能檢索與生成技術對于分析結果進行輸出與展示。通過使用人工智能的檢索系統，可以快速地對分析的結果進行展示，可以利用網絡的環境，用生動形象的方式將結果展現在學習者或教師面前，方便掌握學習的過程。
四、輔助教學系統的應用展望
通過應用了上述的基于人工智能的輔助教學系統，將對于高職院校的教學產生非常強大與積極的影響。首先，該系統可以將教師從重復機械的日常教學環境中解放出來，不再通過傳統的測驗，考試，交流等方式獲知學生的學習狀態，由系統監控學習者在技能培訓過程中的一舉一動，自動進行學習效果的定性與定量的分析，積極地反饋給教師，從而使得教學更具備了明確的方向。其次，該系統也會增加技能教學的趣味性，將培訓的活動轉化為類似于電子競技的效果，學生在學習的過程中隨時可以觀察到自己的學習狀態，以及與其他同學的差異，更能夠培養自學的能力。第三，該系統可以與現有的高職院校校園網實現無縫的對接，將全院校的數據進行統一的智能加工與挖掘，可以更加方便高職院校的管理工作，也可以方便地擴展成為完備的高校智能管理系統。
參考文獻：
[1]邱月，人工智能技術在計算機輔助教學中的應用[J].福建電腦，2007（08）.
[關鍵詞]人工智能；公共管理；運用
中圖分類號：D631.43文獻標識碼：A
隨著科學技術的發展，人工智能、大數據等新一代信息技術已經成為了人們關注的焦點，它不但給人們的工作生活帶來快捷和便利，同時實現了良好的經濟社會效益。把人工智能運用到公共管理當中，可以創新管理理念和管理模式，提高公共管理和社會治理的效能。
一、公共管理概述
公共管理是指以政府為核心的公共部門，把科學管理理念、功能、組織及手段應用到公共事務。公共管理的特征：其一，公共管理主要把實現公共利益當作主要目標，促使社會整體朝著更加良好的方向發展；其二，積極履行社會公共責任是公共管理重要職能；其三，公共管理能夠結合實際發展需要，協調與控制各項公共事務，并不斷創新管理方式和手段。因此，公共管理者需要在法律基礎上主動實行公權力，科學合理地運用各項公共資源才能順利實現最終管理目標。目前，社會對公共管理者的專業能力及綜合素養要求越來越高，公眾在整個過程中賦予公共管理者較多的期望和責任。此外，公共管理也具備技術掌控職能、社會協調職能及預測職能等，這些都是新時代對公共管理者提出的新要求，公共管理者必須全面掌握各方面技能，了解并掌握公眾的實際需求與時代的發展趨勢，才能成為一名符合時展的高素養公共管理者。
二、人工智能對公共管理的主要影響
（一）人工智能對公共管理的促進作用
公共管理指通過使用管理理論、技術及方法等知識，系統化、專業化地管理公共事業，不斷優化公共資源分配，使公共事業為人民服務。傳統公共管理模式在公共管理信息收集及資源管理配置方面，需耗費大量人力、物力及財力，要想提升公共管理水平，就要加大成本投入。因此，傳統的管理模式已無法適應新時期公共事業管理需求。將人工智能運用到公共管理中，尤其在收集處理公共管理信息方面效果較為明顯。其一，智能化管理系統能夠全面提升收集信息的效率和質量；其二，人工智能管理模式更為精準有效。人工智能對于問題與數據分析更具針對性，分析結果更加科學合理，可以準確把握社會個體需求，做到管理精準化、個性化；其三，在公共管理中運用人工智能可以節約成本，并實現更加優化的管理目標，提升公共管理效益；其四，在公共管理中運用人工智能，使資源配置更加符合公眾需求，采用人工智能化、科學化資源配置模式，能夠使資源合理利用，發揮最大效能。
（二）人工智能給公共管理帶來的風險
人工智能作為新興信息技術，為公共管理事業帶來了較多機遇，推動了公共管理事業的進步和發展。然而人工智能也給公共管理事業帶來了相應的機遇和風險。人工智能給公共管理帶來的機遇在于人工智能與計算機網絡技術可以完整的保存海量數據，并挖掘與分析有價值的信息。網絡安全性使得人工智能技術存在諸多未知性，人工智能是否能夠確保信息資源安全，包括信息存儲、授權使用，行為軌跡等管理問題[1]。信息安全對公共管理十分重要，要確保信息安全才能使公共事業管理中資源配置更加科學合理，最終實現提升公共管理效率。通過以往的案例證明，人工智能技術的自我安全性還不足，因此，要想使人工智能在公共管理事業中得到普及，就必須盡快解決這一問題。
三、人工智能在公共關系管理當中的具體運用
當前，人工智能快速發展，能給人們的工作生活帶來巨大改變，幫助人們完成了許多高難度、高強度、復雜化的公共工作，推動智能社會發展。人工智能能夠代替人開展腦力勞動工作，可以改變許多工作模式。但是人工智能屬于輔助工具，人們要正確認識并科學合理地利用它，才能充分發揮它在公共管理中的真正價值。在人類社會不斷進步與發展過程中，公共管理者必須不斷學習、掌握先進技術，才能提升對人工智能的利用效率，把具有明確規則卻復雜、耗時耗力的工作交給人工智能。
（一）公共事業方面。有人認為人工智能在生活和工作中不常用到，然而其已經運用到了人們生活的方方面面。2016年共享單車方便了出行，各年齡段的人安裝了共享單車APP。共享單車具有明顯優勢，快捷便利、綠色環保，是人們出行的首選。共享單車利用人工智能平臺，來科學的預測騎行的行程、路況及停放等，從而有效整合了天氣、時間等各項變量工作，合理分析了其需求量和供給量，進一步提升了共享單車管理效率和效益。由此可見，人工智能已經越來越多地進入到了人們的日常生活當中，改變了人們的生活模式，使人們的生活朝著智能化方向發展。
（二）社會經濟方面
運用人工智能能夠把消費者具體需求反饋給企業，企業根據精準數據可以制定出更加優質的產品，提供高效服務[2]。當前電子支付是人們生活中重要的內容，人們出行不用帶大量現金，運用支付寶或微信就能夠進行支付。同樣在電商物流整個過程中，分揀機器人就屬于人工智能，其每天能夠完成大于20萬的工作量，很好地解決了困擾電商的物流問題，降低了人工成本，提高了工作效率。
（三）教育管理方面
人工智能運用包含教育管理，通過智能化學習系統和數據分析，教師能根據學生具體情況，如學習行為數據、知識點掌握等制定相應的個性化教育方案，提高了育人效果。從當前人工智能在教育領域運用情況看，在遠程教育中同樣獲得了良好效果。在運用人工智能后，學生獲得了個性化教育，創建了新的教學、內容研發和師資管理等形態。運用人工智能可以更準確、有針對性地協助教學，使日常教學效率得到大幅度提升。
四、人工智能在公共管理中的應用措施
（一）改變人才培養方式
人工智能技術的運用，還可以推動人才培養方式的變革和發展，能夠創建健全的新型教育方式。首先，加強編程教育普及，設置人工智能方面的課程，把人工智能和其他學習的教育結合起來，健全人才培養方式。其次，組織多元化、多層面的人工智能科普活動，使社會大眾能夠進一步認識和了解人工智能。最后，加大人工智能基礎設施方面的建設。
（二）重新構建組織形式
隨著人工智能的出現和廣泛運用，管理主體要結合自身特點，積極主動運用人工智能，不斷發展完善管理結構。
在日后的工作當中，管理主體要和普通員工、智能機器有效合作，全面發揮潛在優勢。另外，運用人工智能技術的時候，管理者要精心設計各種組織形式，才能確保信息傳遞真實、高效。
（三）創新工作模式
隨著社會發展和科技進步，公共管理者必須具備較強的學習能力和綜合素質才能滿足工作需求。在工作中可以通過人機互動工作模式，充分發揮人工智能在處理重復性、邏輯性等工作的優勢，和管理者的工作充分融合、優勢互補，將人工智能運用到公共管理中，創新工作模式，推動公共管理事業的發展。
人工智能專業要學哪些課程
數學基礎課程：高等數學，線性代數，概率論數理統計和隨機過程，離散數學，數值分析等。
算法基礎課程：人工神經網絡，支持向量機，遺傳算法等，還有各個領域需要的算法，比如你要讓機器人自己在位置環境導航和建圖就需要研究SLAM。
人工智能是一個綜合學科，人工智能專業的主要領域是：機器學習、人工智能導論、圖像識別、生物演化論、自然語言處理、語義網、博弈論等。
人工智能專業就業方向
1、機器人設計、制作相關方向
學習人形機器人相關技術和知識，可以成為當今和以后國家急需的機器人人才，系統了解機器人結構、應用和設計開發，培養科學的工科思維方式，激發興趣、自由發揮創作、培養溝通、協調、專注能力。
2、基于AI相關知識和技能的各個工種方向
利用AI和機械臂的結合，可以培養動手、制造，維護和解決問題的能力。桌面機械臂的課程，是引向人工智能技工的就業方向;AI技工需要掌握輕工業設備的使用和維護。
3、編程相關的方向
通過學習機器人編程課程，你能領悟或培養出工程結構思維和編程思維，這也是AI時代里任何工作都需要具備的應用技能，部分優秀的學生還能晉級為國家都需要的人工智能高級編程人才。
4、新制造和新設計相關方向
3D打印是未來新制造的基石技術， 3D打印相關技術，將為你打開一扇通往新制造、新設計的就業大門。不管以后你是上班還是自主創業，3D打印技能和思維都能助你一臂之力。
第一：智能化是未來的重要趨勢之一。隨著互聯網的發展，大數據、云計算和物聯網等相關技術會陸續普及應用，在這個大背景下，智能化必然是發展趨勢之一。人工智能相關技術將首先在互聯網行業開始應用，然后陸續普及到其他行業。所以，從大的發展前景來看，人工智能相關領域的發展前景還是非常廣闊的。
第二：產業互聯網的發展必然會帶動人工智能的發展。互聯網當前正在從消費互聯網向產業互聯網發展，產業互聯網將綜合應用物聯網、大數據和人工智能等相關技術來賦能廣大傳統行業，人工智能作為重要的技術之一，必然會在產業互聯網發展的過程中釋放出大量的就業崗位。
關鍵詞:新醫科;智能醫學;人才培養
1緒論
健康中國已上升為國家戰略，新醫科在我國高等教育中掀起了一陣新的改革浪潮，“智能醫學”的應用性人才培養模式也隨之開啟。智能醫學工程是以現代醫學與生物學理論為基礎，融合先進人工智能及工程技術，挖掘人的生命和疾病現象的本質及其規律，探索人機協同的智能化診療方法及其臨床應用的新興交叉學科。目前，高校在進行醫工融合培養學生的指導過程中，存在許多問題，如醫學和工科的理論結合層面較為薄弱，多學科交叉聯合指導的機制不完善，成果轉化和臨床應用性不高。實踐層面，在現有的醫學教育模式下，醫學生缺乏全面的對數據進行收集、處理與分析的能力。但是在智能醫學時代，對數據的處理與分析能力會成為醫生工作的重要組成部分。面向醫療健康的智能醫學工程交叉學科人才的迫切需求，智能醫學工程交叉學科的人才培養的機制有待完善。2019年，一些院校如南開大學和天津大學獲得教育部的審批，已經率先實行招收智能醫學工程專業的新生［1］。高等醫學教育對新醫科背景下智能醫學工程專業人才培養認知還處于探索階段，智能醫學工程如何實現醫工交叉學科的融合發展，如何獲取人才培養中的合適方法、模式、關鍵技術等的研究，協同醫學發展、社會需求的人才，還需要深入思考和進一步探索。
2新醫科背景下智能醫學人才培養
2．1新醫科符合醫科改革的內在需求
隨著“健康中國2030”國家決策不斷推進，醫療健康逐漸被國家視為重要的基礎性戰略資源，在大數據和人工智能技術影響下，臨床應用、疾病預測與預防、公共衛生、循證公共衛生決策、健康管理、健康監測與個性化醫療服務等方面的研究以及產業發展，將是未來整個醫療領域的提升方向，給智能醫學分析與決策賦予了新的意義和內涵。
2．2醫工融合發展的必然趨勢
隨著精準醫療與智能醫學診療技術的深度融合，理論層面，把握新醫科背景下智能醫學工程專業復合型創新人才培養目標，以臨床應用性為導向，多學科領域知識相互滲透。調整醫工結合課程體系，既符合新醫科需求，又實現醫工融合課程模塊間的交叉互補，體現醫工結合特色的寬口徑學科結構。培養既懂醫藥科學、數據科學又懂人工智能應用的高級復合型人才。實踐層面，精準醫療與智能醫學工程技術緊密結合，利用臨床醫生在傳統醫學中積累豐富的臨床經驗，并融入到智能醫學診療模式變化中，將徹底改變現有診療模式。
2．3人工智能助力智能醫學工程人才培養
隨著科學技術的飛速革新，人工智能核心技術推動傳統學科專業建設和醫工交叉融合。助力人才培養主要表現在以下三個方面。一是從智能醫學診療技術創新的角度，技術的革新引領人工智能與各個產業領域深度融合，創造新的產業或領域，計算機模擬人腦的思維過程，實現人機交互，提高醫療資源的利用率，推動醫療產業的高效運轉。智能醫學診療主要包括疾病早期診斷、臨床決策支持、正確用藥、診療方案的選擇等。如KopR和HoogendoornM等探索了醫院對病人電子病歷(EMR)數據進行分析，結合結直腸癌預測模型，更準確的預測早期直腸癌和干預治療實踐［2］;HoshyarAN和Al-JumailyA等探索了醫學影像自動診斷皮膚癌，通過數據預處理去除噪音和不必要的背景圖像，提高圖像質量，輔助醫生進行臨床決策［3］。二是從醫療健康大數據的角度，隨著大數據、數字技術、機器學習和人工智能等信息技術在醫療領域的應用，電子健康記錄數據呈指數型增長，醫療大數據來源包括醫院記錄、患者醫療記錄、醫療檢查結果和物聯網設備［4］。智能醫療系統具有識別、篩選和決策等智能醫療輔助功能。2017年上海計算機軟件技術開發中心對醫療大數據可視化系統的實踐與研究［5］;2018年，阿里健康與阿里云宣布共建阿里醫療大腦2．0［6］，加強在圖像識別、生理信號識別、知識圖譜構建等能力的建設［7］;同年，騰訊推出醫療AI引擎“騰訊睿知”，具備更智能化的醫療垂直搜索功能，幫助患者精準匹配合適的醫生。三是從人才培養的角度，多學科交叉融合發展是大勢。人工智能將打破不同學科專業的壁壘，推進多學科交叉融合發展，形成“人工智能+”的專業新的人才培養模式。高校也應根據產業需求變化調整專業設置，構建新的專業結構。高校人工智能相關的本科專業將會蓬勃發展，形成頗具特色的“人工智能+”專業集群。“人工智能+”技術所衍生的新醫科、新工科專業之間的協同創新發展，實現技術創新與醫療應用的統一。以“人工智能+醫學”為契機，結合醫學產業發展趨勢和智能醫學工程專業的特點，研究相應的教學體系、制定科學的教學計劃，建立具有行業特色的課程群、制定合理的課程大綱，解決學生在醫學診療和工程技術兩方面協調發展的問題，全面提升醫學生的綜合素養以及未來的職業競爭力。綜上所述，新醫科人才培養在人工智能助力下，培養學生具備較強的創新意識和具有智能醫學領域科研能力，掌握關鍵理論與方法，創造性地將計算機科學技術、人工智能技術和方法、大數據關鍵技術與醫學應用系統相結合，進而創新性完成的醫學信息處理、行為交互和人工智能系統集成及應用。以上需培養的能力，對現有醫學專業的改造升級、人才培養模式的改變、師資隊伍的全面建設具有較高的要求。
3培養新醫科人才的實施路徑
3．1從醫工融合研究的視角
智能醫學工程的專業培養建設要體現醫工融合發展需求，推進智能工程、醫學與教育的深度融合，提升人工智能在醫學中的應用，滿足新醫科發展要求的卓越工程師為育人目標，強調學科交叉滲透、重視臨床應用、把握科技前沿，推動教學創新等。
3．2從醫工融合研究的廣度
目前我國部分高校開展了醫工融合人才培養模式的探索，但有區域特色的醫工融合研究還不多。針對新醫科臨床需求分析，把握智能醫學工程高等教育體系，重點聚焦區域特色，研究面向健康和重大及特殊疾病防治需求的“新醫科”對人才的需求。
3．3從醫工融合研究的深度
(1)整體設計智能醫學工程專業教學環節。建立知識能力矩陣，整體設計教學、實驗、課程設計、專業實習、畢業設計等環節，突出新醫科相關課程及實踐，加強附屬醫院和教學醫院的聯系，深化臨床實踐能力。(2)培養學生專業能力和科研創新能力。智能醫學工程專業教學與知識能力培養的思考是以智能醫學學科的特點為基礎，通過知識能力矩陣的智能醫學工程專業課程創新教學，根據智能醫學工程專業課程知識點的內在聯系和相對獨立性，優化核心知識模塊形成知識能力矩陣，構建課程內容架構。通過系統理論知識教學、優化課程實驗和上機安排，引導學生自主設計性學習，提高學生的學習積極性，達到有效教學效果。(3)結合學生興趣偏好，研究如何提高學生的專業興趣，探索將專業興趣轉換為“工匠精神”的教育理論及方法:廣泛調研，全面建立當前地方高校智能醫學工程專業學生與專業偏好的培養模式。
4結語
