时间：2023-08-24 17:18:38
他建议将“人工智能+”上升为国家战略，系统规划、加速布局，抢抓全球产业制高点。
2017年两会，全国人大代表、科大讯飞董事长刘庆峰带来了五项建议。其中，“人工智能”是他本届两会最重要的议案，他呼吁将“人工智能+”上升为国家战略。
今天，人工智能技术正在深刻地改变世界。以深度神经网络为典型代表，人工智能技术已经发展到可以通过学习顶尖专家知识和行业大数据，达到一流专家水平，从而超过绝大多数普通专业人士。未来5到10年，人工智能将像水和电一样无所不在，可以进入到教育、医疗、金融、交通、智慧城市等几乎所有行业，一个全新的“人工智能+”时代正在到来！
鉴于人工智能的重大战略意义，为保持中国在人工智能领域良好的发展势头，刘庆峰建议将“人工智能+”上升为国家战略，系统规划、加速布局，抢抓全球产业制高点，并具体提出以下建议：
设立人工智能国家实验室，大力支持人工智能源头技术创新；成立人工智能产业联盟，打造人工智能产业生态；推动行业数据开放与共享，制定“人工智能+”行I应用标准体系和测试方法；建立“人工智能+”时代教育课程和社会培训体系；制定“人工智能+”时代的社会支撑和法律体系；设立国家级软课题，研究“人工智能+”时代的人文研究和伦理引导；制定“人工智能+”时代的全球人才引进计划；建议加强“人工智能+”时代的全球产业资源整合；设立国家人工智能产业应用示范区，以示范应用带动产业集群发展。
刘庆峰在“关于发展人工智能，推动医疗供给侧改革的建议”中表示开展智能语音及人工智能技术的应用，推动门诊电子病历的普及；建设基于深度学习的人工智能辅助诊疗系统，提高医生诊疗水平，助力医疗供给侧改革；卫计委成立国家医疗人工智能领导小组，指导医疗人工智能产业发展。
刘庆峰在“关于建立多语种翻译平台，助力国家‘一带一路’战略推进的建议”中认为将多语种翻译技术列入到国家专项计划当中，扫除语言障碍，促进国际、民族间的商业往来、文化交流；建立国家级语言语料资源库，做好民族语言语料收集和标记工作，提升翻译能力；构建国家级多语种翻译平台，研发独立翻译终端，促进多语种翻译技术深入应用一线。
刘庆峰在“关于用人工智能推动教育均衡化和现代化，实现因材施教的建议”中表示教育部通过多种形式让学生享受因材施教的个性化教育，加快创新教学应用成果在全国迅速推广应用；教育部牵头在制定《中国教育现代化2030》时，加大支持人工智能技术在个性化教与学中的应用，建立人工智能教育示范区……
刘庆峰在“将二维码监管列入《网络安全法》，推动移动互联网健康发展的建议”中表示明确二维码使用的法律属性，新增“二维码使用条例”，以法律形式出台二维码使用规范；建立“二维码”登记管理、实名机制，加强二维码使用监管，对二维码侵权违法行为加大惩处力度。
中国人工智能学会教育工作委员会主任 王万森
随着云计算、移动互联网等新一代信息技术的快速发展，人工智能又在大数据分析、深度学习、智能制造、智能机器人、产业智能化等巨大社会需求的背景下被强力引爆，并已成为当今世界各国政府新一轮科技革命的抢占领域和众多信息巨头的必争之地。
在我国，作为国家战略，总书记在2014年6月10日两院院士大会上的报告中提到了人工智能。李克强总理在今年的“两会”政府工作报告中提出制定“互联网+”行动计划，推动移动互联网、云计算、大数据、物联网等与现代制造业结合。尤其是近期，《国务院关于积极推进“互联网+”行动的指导意见》发布，明确提出了包括“互联网+”人工智能在内的我国“互联网+”行动的十一个重点领域。
此外，今年“两会”期间，百度公司总裁李彦宏提案设立“中国大脑”计划，科大讯飞董事长刘庆峰也提案实施“教育超脑”计划。事实上，在我国经济社会的各个领域，智能技术研究与应用已比比皆是、无处不在。
这种不断加速的经济社会智能化进程，孕育了对高层次智能科技创新人才的巨大需求，而我国现有高等教育体系无论在学科结构还是在专业层次上都远远滞后这一需求。为此我们近期向国家教育主管部门提出了如下建议：首先，真正提高对智能科技人才培养重要性的认识，将智能科技人才培养提升到国家人才战略的高度，以引起各级教育主管部门及有关高校的高度重视；第二，尽快增设“智能科学与技术”一级学科，以弥补我国信息领域研究生教育体系中智能科学与技术学科的缺位和智能科技高层次创新人才培养的空缺；第三，科学划分智能科学与技术本科专业的隶属关系，尽快将“智能科学与技术”专业由计算机类的下属专业升格为一个独立专业；第四，尽早将“智能科学与技术”“特设”专业提升为“基本”专业。
在今年的“全国智能科学技术教育暨教学学术研讨会”上，我们将围绕上述问题，就如何适应社、会智能化需求，加快智能科学技术教育发展步伐，为我国经济社会培养大批量高层次创新型智能科技人才等进行深入研究和探讨。教育部高等学校计算机类专业教学指导委员会专家的与会，一定能使我们的研讨更加深入有效。
感谢《计算机教育》杂志社的热情合作！感谢大连海事大学的积极承办！感谢各位作者的大力支持！
让我们共同努力，一起用创新的工作去迎接我国智能科学技术教育事业的美好明天！
关键词:高职教育;供给侧改革;服务;智能制造
《中国制造2025》提出:坚持“创新驱动、质量为先、绿色发展、结构优化、人才为本”的基本方针，实现制造强国的战略目标。明确了要把人才作为建设制造强国的根本前提，走人才引领的发展道路。职业教育作为与社会生产一线联系最为紧密的教育类型，其生存和发展与区域经济、社会发展的需求息息相关。《中国制造2025》赋予了高职教育新的新的使命和任务，对高职院校人才培养提出了新的要求，对高职院校技术服务与研发提出了新的挑战，更为高职院校创新发展带来了新的机遇。高职院校必须紧密适应国家战略和地方经济发展要求，加大专业改革力度，从专业结构优化、专业设置管理等方面，大力推进高职教育人才培养的供给侧改革，为国家战略发展和湖南智造提供匹配和优质的人力资源支持。
1智能制造对高职教育的影响
在智能制造发展的新阶段，制造企业纷纷将智能制造作为发展先进制造业的制高点，科技水平的提升和制造水平的进步将对传统制造业发展注入新的发展动力。在“中国制造2025”背景下，传统制造业也将面对一系列新的改革，企业发展趋势、岗位及人才需求变化对高职教育正在发生冲击，人才培养的标准与市场岗位对接正悄然发生变化。一方面，随着智能制造的推进，工业机器人产业快速发展有效提高了企业生产效率，减少对劳动力的需求;同时，企业的岗位设置也随之发生变化，一些传统岗位，比如工时审核员、晒图员等岗位正在消失，由此，智能制造对高职教育就业市场的冲击将成为不可回避的问题。另一方面，智能生产对高职教育的人才培养提出了更高的要求。一是智能制造的快速发展将产生新的工作岗位，如设备维护维修人员，数控操作编程人员等，需求旺盛。传统岗位的减少和新岗位的产生将直接影响到高职教育的专业设置。二是面对新的工作模式，技术技能人才的知识与能力结构将发生重大变化，高度复合型人才将成为智能化生产系统中的技术技能人才需求主流。对从业者的要求更高、设备智能化改造升级快、等特点和趋势。
2高职教育供给侧改革的内涵
供给侧结构性改革原意是指从提高供给质量出发，用改革的办法推进结构调整，矫正要素配置扭曲，扩大有效供给，提高供给结构对需求变化的适应性和灵活性，提高全要素生产率，更好满足广大人民群众的需要，促进经济社会持续健康发展。当前，我国教育供给，包括高职教育供给远远没有满足社会经济生产活动的客观需要，这既有教育总量的问题，更关键的是由于教育供给与人民需求之间不匹配而产生的结构性矛盾问题。因此，该理论应用到高职教育当中则应该理解为运用供给侧结构性改革的视角，坚持以需求为导向，深刻分析社会和用人单位对技术技能人才需求变化和能力要求，以提升技术技能人才职业能力为核心，通过专业动态调整、深化校企合作、加强课程改革、提升师资队伍执教能力等方面实践，盘活资源、提升效益，实现由低水平供需平衡向高水平供需平衡跃升，不断创造和引领新的需求，培育和激发高职教育发展新动力。
3智能制造对高职教育的要求
3．1进一步深化校企合作
校企合作是高职教育办学永恒的主题。校企深度融合，充分发挥企业用人机制和学校育人机制的耦合作用，无疑是实现高职院校技术技能人才培养和企业人才需求无缝对接的最有效途径。特别是在制造业，校企双方共同编制培养计划、课程内容、实训就业，达到生产与教学一体化，为企业“个性定制”培养高素质技术技能人才的目标。
3．2对技术技能人才的要求更高
智能制造以现代信息技术与制造业深度融合为主要特征，对高端的一专多能的复合型、创新型人才需求旺盛。具体为迫切需要一批爱技术、驾驭技术的技术技能型人才、能适应时代需求、具有创新精神的科技研发人才和既掌握系统理论知识、又能转化先进技术的专业技术人员。
3．3对专业体系建设提出了新的要求
缘于智能制造对人才需求的要求进一步提高，特别是一专多能的复合型人才培养要求高职院校必须改变目前单个专业建设的模式，以对接产业为引领，以专业群建设为载体，构建特色专业体系，为学生综合技能培养奠定基础。
4高职教育服务智能制造发展的存在的问题
相较于普通高等教育，高职教育以高素质技术技能人才培养为主要使命，其与社会经济生产活动联系更加紧密，在长期的办学实践中，能主动关注并紧跟企业技术升级、设备改造步伐，服务企业人才需求更加精准、有效。但受限于办学层次的影响，对行业前沿科学技术水平把握不够，引领行业产业发展能力不足。由此，在智能制造迅猛发展的时代背景下，高职教育服务能力疲态犹显。
4．1产业引领能力缺乏
在我国高等教育长期以来坚持以学科建设为主要发展模式的大背景下，主要科研力量、项目、资金绝大多数流向本学院校和高水平院校。其次，重视科学研究但成果转化率低，大多数学术研究成果脱离国内产业实际水平，指导性不强，不能从战略上引导产业发展。
4．2校企合作深度不够
从我国制造业的发展轨迹来看，提升竞争力较为可靠的路径是工艺层面的突破。这就是我国高职教育提出要培养“大国工匠”的核心意义所在。而技术精湛的工匠培养关键在于校企深度合作，而我国目前的技术技能人才培养主要依托学校高职教育模式，校企合作深度还远远不够。
4．3专业动态调整力度不够
坚持以市场导向是高职院校专业设置与调整的重要依据。面对智能制造的迅猛发展，高职院校虽然意识到了要以专业调整进行适应，但受到学体制机制不活、对行业发展前景预测不准等因素限制，其力度还远远不够。
4．4课程体系建设有待加强
人才培养最终要依托课程。职业能力标准体系建立是高职教育人才培养体系有效运行的前提。基于实际岗位职业能力设计的课程体系是培养技术技能人才职业能力最直接有效的载体。这就涉及如何开发基于实际工作的职业能力并进行课程组织的问题，这是职业教育课程开发中的关键环节，如果缺乏有效解决这一问题的方法，职业能力的培养就只会是一种概念或理想，无法满足智能化时代对职业教育课程开发方法的需求。
5供给侧改革背景下的高职院校服务智能制造的策略
5．1以专业动态调整促进专业结构优化
目前，部分院校在专业规模上追求专业数量的大而全，导致师资、设备等教育资源不足，人才培养成效低、无特色，甚至与市场需求脱节，出现结构性浪费;同时，专业动态调整滞后于经济发展需求，不能及时适应产业转型升级和新兴职业的要求，从而出现结构性缺失，更无从引领产业发展。高职院校应首先深入开展企业调研，以调研报告为依据，根据区域制造产业结构的调整变化，相应地规划、优化专业布局，优化学生的知识、能力、素质结构，适应产业对人力资源的需求，促进人才供给链与经济产业链的无缝对接。同时，按照“专业基础相通、技术领域相近、职业岗位相关、教学资源共享”的原则，构建与制造产业发展高度契合的专业群，系统推进人才培养模式改革，打造服务智能制造业发展的特色专业体系。
5．2以教育教学改革提高人才培养质量
首先，大胆创新人才培养模式。以培养适应智能制造业需求的技术技能型人才为目标，以能力递进为主线，践行校企双主体育人，不断深化教育教学改革，构建与智能制造企业岗位无缝对接的人才培养平台，在此平台框架下，实施企业定制人才、交叉复合型人才、现代学徒制人才等多样化人才培养等个性化发展路径，形成个性化人才培养体系。其次，在课程体系建设方面，对接职业资格标准和岗位需求、校企共同参与制订课程标准、整合课程内容，并注重对行业新技术的引入和遵循技术技能习得规律和学生成长规律，形成对接紧密、特色鲜明、动态调整的课程体系。三是不断创新教学方法和学习方式，结合专业特点，以优化教学效果为核心，以促进学生学习能力提高为宗旨，改革传统的、旧的教学方法，大力推行先进的教学手段和方法。如现场教学、项目教学、讨论式教学、角色扮演等教学方法，采用多媒体、网络课程、技能竞赛、第二课堂等手段，强调教学效果的最优化，培养学生自主性学习、创造性学习的能力，提高教学质量。
5．3以深化校企合作实现人才精准推送
校企合作是职业教育改革的深水区，是职业院校实现人才培养目标的重要环节，是实施专业知识与生产实际相结合的必要教学形式。教育部部长陈宝生寄语职业教育要“把专业建在产业链上、把学校建在开发区里、把工匠精神刻在学生心中、把创新意识融入学生血液”，因为只有把专业建设产业链上，才能了解产业发展的现状，健在开发区里，才知道人才需求的动向，知道需求，才能提供供给。这无疑是对职业教育校企合作的高度认同和总结。高职院校服务智能制造的供给侧改革，必须在课程改革、双师型教师培养、实训条件、应用技术协同创新、技术研发与服务、产业孵化等多方面深化校企合作，才能使企业得到人才、学生得到技能、学校得到发展，真正实现校企双赢、协同发展。
参考文献
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【关键词】多元智能理论教学管理质量人才培养
随着社会的发展，高职教育的发展是以促进社会经济发展和培养技能型人才为目的，在教学管理中运用多元智能理论，深化改革教学管理制度，构建教学质量评价体系，建立和完善各教学环节的质量标准及相关工作人员的工作规范，从而提高高职院校学生的知识技能，为就业奠定良好的基础。
一对多元智能理论的理解与认识
多元智能理论是美国哈佛大学教授、当代著名心理学家和教育家霍华德·加德纳于1983年提出的。它系统地论述了一种全新的人类智能结构理论——多元智能理论。它认为人类的智力是多元的，我们的孩子每个人都具有九种智能，即：语言智能、逻辑——数学智能、视觉——空间智能、身体——运动智能、音乐智能、人际智能、内省智能、自然观察者智能和生命存在智能。多元智能理论让我们能够更全面地看待学生，更深入地挖掘每个孩子的潜能。wWW.133229.Com几年来，“多元智能理论”在国内流行甚广，一些教育专家称之为“素质教育的理论基础”，有的课程改革专家把其当成指导我国新课程改革的“新理论”。它为开发学生的潜能和创造性，为教师的个性化教学创造了条件。
多元智能理论主张评价学生应该从多元角度去评价，发现学生的智能所长，通过适当的教育强化其长处，促进各种智能协调发展，达到提高学生整体素质的目的。加德纳认为，每个人的智能在每个人身上以不同方式、不同程度表现出来，多元智能理论的精髓不在于提出人们有多少项智能，而在于指出了人与人潜能的差异性与多样性。他把智能定义为“智能是在某种社会和文化环境的价值标准下，个体用于解决自己遇到的真正难题或产生及创造出某种产品所需要的能力。”他认为，一方面，智能不是一种能力而是一组能力；另一方面，智能不是以整合的方式存在，而是以相互独立的方式存在。多元智能理论从新的角度阐述和分析了智力在个体身上的存在方式及发展潜力，对学生的智力发展、教师的育人以及教育教学的管理有着直接影响，并在教育界引起广泛关注，并进行了深入的探讨。
二应用多元智能理论，尊重学生个性，建构合理的评价系统
多元智能理论提出对于学生的智力发展，应根据学生个性发展进行教育，这样，有利于学生多元智能的培养。加德纳认为，人的多元智能的发展水平的高低关键在于开发。他强调，帮助每一个人彻底地开发他们的潜在能力，需要建立一种教育体系，能够以精神的方法来描述每个人智能的演变。学校的教育是开发智能的教育，其宗旨应是开发学生的多种智能，并帮助发现其智能的特点和业余爱好，促进其发展。
人类拥有多种智能，每一种智能在人类认识世界的过程中都发挥着巨大的作用，如果仅凭一、两种智能，是不能快速、有效地解决现实问题的。为此，我院运用多元智能理论，强调以教学为中心，以学生技能培养为方向，适时调整课程，迎合学生学习兴趣，促进学生技能的掌握和应用，加快成长。在课程改革中适时修订各专业教学计划、教学大纲和课程基本要求，整合教学内容，遵循高职教育人才培养目标的要求，不断创新人才培养模式，构建适应经济发展需求的办学特色，及时将新技术、新材料、新设备、新工艺补充到教学内容中，保持教学内容的实用性和先进性。为突出高职办学特色，构建教学理论与实践紧密结合的教学体系，从岗位需求人才知识结构的角度出发，侧重对学生技术能力的培养，积极组织学生参加教学实践活动，强化学生的综合能力，以适应社会的需求。
为了将多元智能理论渗透到教学管理中，在教学质量监控中，坚持以教学过程各类教学环节为中心，以提高教学质量为核心，以各类教学检查为手段，使教学管理符合教学规律，在探索、发现、认识规律的基础上，总结归纳出体现教学规律的要求，建立健全系统的教学管理制度。
三依据多元智能理论，完善各教学环节标准，保证教学质量的提高
多元智能理论认为，“只有通过真正领域（即社会承认其价值的学科）中的活动，才能最佳地发展和促进人类的认知能力”。对教育而言，其对象是人，而多元智能理论提到的八个智能和对人的发展智能功能，在教学管理中得到充分体现。高职院校的教学管理是管理者根据高职院校的特点和教学任务，依据教学客观规律，按照一定的目标、原则、程序和方法，对教学工作进行科学的计划、组织、指挥、协调和控制的过程，是整个学院教学工作的核心，教学管理工作如同纵横交错的网络，需要高素质、高水平管理队伍做保障，充分、有效地发挥其主观能动性，提高管理效率。高职教学管理队伍水平的高低，是实现教学管理科学化、现代化的关键，在高职院校教学管理中，必须建立一支“敬业精神好、文化层次高、综合素质优、业务水平强”的管理队伍，对教育事业有高度的责任心和较强的事业心，有现代化管理知识，有丰富的经验和敏锐的观察力，在教育教学中起指导作用。他们既有判断、分析和解决实际问题的能力，又是善于管理的实干家，能较好地掌握教育教学的内在规律，熟悉教师和学生的特点，调动教师和学生的积极性，同时能将多元智能理论充分运用到教学管理中，在管理过程中遇到问题能够具备自我反省能力、人际交往能力，学会运用科学的方法和多元智能理论去分析问题、解决问题，不断地学习，在实践中学会科学管理，并从经验管理的模式中解放出来。由于教学管理各环节互相关联，互相影响，这一切都要求教学管理人员发挥“人际关系智能”互相协作和沟通。
总之，在多元智能理论指导下，只有积极探索多元智能理论，充分运用多元智能理论，深入理解多元智能理论，才能诠释多元智能理论后就要重新定位教育目标，力求培养学生的八种智能，尽量开发学生的潜能。鼓励学生建立信心，有天生我才必有用，行行出状元的思想。与此同时，教师要善待每一个学生，不能挖苦学生，不能讽刺学生，要善于发现学生的闪光点。
参考文献
［1］钟祖荣、伍芳辉.多元智能理论解读［m］.北京：开明出版社，2003
［2］张家勇.多元智能理论对我国高教发展的启示［j］.江苏高教，2003（3）：114～116
［关键词］大数据；教育管理；智能化；机遇与挑战
随着中国的高等教育正式进入普及化阶段，大众的关注点由注重教育规模的扩大化转向注重教育质量的高精尖。教育事关民族未来，为了能够在激烈的国际竞争中取得优势，明确当下乃至未来的教育发展趋势至关重要。智能化时代的到来，智能技术的研发及应用成为引发国家之间新一轮角逐的着力点。新技术的出现及逐步成熟能够为高校教学管理提供有力支持，智能教学管理将成为未来教学管理新常态。
一、智能技术应用与高校教学管理的契机
智能化技术的发展能够通过个人信息数据的收集，制定个性化管理方案，满足高校学生的个性化管理，促使其实现个性化发展。
（一）政策导向
自1956年达特茅斯会议召开以来，智能化时代初露端倪，智能化的发展在曲折中前进。2012年，各个国家纷纷出台人工智能发展战略，推动人工智能在多个领域的应用，中国也紧紧把握时代机遇，制定人工智能发展政策。2017年7月，国务院印发了《新一代人工智能发展规划》，指出要构建人工智能五大保障措施，分别是加强组织实施、加大支持力度、鼓励创新创业、加快人才培养、优化发展环境。各大重点高校纷纷成立“人工智能学院”，开始为社会培养、输送该领域的紧缺人才[1]。最近教育部又了《高等学校人工智能创新计划行动》，对人工智能的创新发展做出顶层规划和部署，推动人工智能与其他领域的深度结合。教育作为社会发展的助推器，“人工智能＋教育”成为当前各界关注的重点推进领域。
（二）现实因素
从“互联网+”到“AI+”，人工智能正在逐渐改变着我们的生活。在科技快速发展的现在，我们每个人每时每刻都在进行着数据的交流与传递[2]。新形势下的国际竞争是围绕核心技术与创新型人才开展的竞争。为了维系传统大国地位，各个国家纷纷制定新一代信息化战略，以期在当前的国际竞争中继续取得领先地位。中国当前取得的成就远超预期，这一态势鼓舞了教育界人士，开始探索“人工智能”与“教育”的多领域结合。除此之外，2019年末随着疫情的爆发，“停课不停学”的要求使在线教育成为教学领域的新图景。高校教学大数据监测显示，疫情期间全国高校在线课堂出勤率达到91%，教师在线教学认可度达到80%，学生在线教学满意率高达85%。线上课程的大规模实施及其良好成效，为未来高校教育教学工作的开展提供了新思路，同样传统的高校教育管理方式已经不适应于在线教学这种灵活多变的模式，因此，教育管理新“样态”的出现推动着教育管理方式的创新发展。
（三）技术支撑
随着人工智能时代的到来，学生的个性化发展成为当今教育评价中的重要指标，单一的教学管理模式已经不适应灵活多变的教学对象和教学要求，传统的教学管理方式模式单一刻板，难以实现学生个性化发展。智能技术的发展为教育领域创新发展提供了新契机。以泛在化、精准化、个性化、协同化、自动化为典型特征的智能教育迎合了当前的教育导向[3]。目前应用于人工智能教育的关键技术包括：知识表示方法、机器学习与深度学习技术、自然语言处理、智能和情感计算等[4]。“人工智能＋教育”能够通过搜集、整理、分析教育数据，辅助教师对学生的个性化指导。从知识层面看，“人工智能+教育”能够促进知识生成、更新、传播、管理，解决知识陈腐老旧的问题；从学习者层面看，“人工智能+教育”能够自动感知学生的学习情况，采取适当方式引导学生集中注意力学习，使得学习者从被动学习转变为自发学习；从教育者层面看，它促进教师重新思考教育者的角色，从教书匠向教练员角色转变[5]。智能化的学习进度分析相较于传统步调统一的教学模式更具有灵活性，数据的挖掘技术、智慧学习还能够提供多层次的教学内容，迎合不同对象的发展需求；通过感知学生的学习状态、学习习惯、兴趣爱好能够分析并提供多种教学策略和学习策略，促进学生深度学习的实现。
二、智能化时代高校教学管理面临的问题
智能辅助教学应用虽取得了一定成效，但就目前来说，我国的人工智能与教学的融合仍然是低水平的。当前我国人工智能与教学活动的结合不足主要表现在：教育起点定位模糊、人工智能的教学应用集中开发以及技术不成熟且人工智能技术落地缓慢。
（一）智能教学管理定位模糊
教育与技术的结合过程中普遍共识是首先应当重视教育的起点和价值，其次强调技术性。当前，在人工智能与教育结合的过程中出现了过于强调技术研发及应用，忽视了教育承载的社会共同价值和文化创新发展功能，教学过程中缺乏实践反思的现象。技术人员缺乏教育教学知识，教学人员难以理解相关的智能技术工作原理，导致技术与教育并未叠加出理想的成效。当前教育界对于人工智能技术强烈追捧，夸大人工智能的教育教学成效，高校通过引入新型教学设备、采用智能教学技术，传授教育教学内容，对传统教学模式进行了全方位、多角度的改革。一方面这样大规模教学模式改革有助于改革面积的迅速铺开，加速智能教学改革进度，扩大智能教学普及面。另一方面，当前智能技术中的情感计算和言语处理并未发展到足以替代传统教学模式的地步，不加批判的盲目引入智能教学手段、忽视人的情感发展需求和人的价值，反而会起到负面效果。
（二）智能教学管理指向不明
高校教学管理涵盖教学计划制定、教学资源管理、学生学籍管理等诸多内容，涉及数据量巨大，且数据呈动态变化，因此，对教学管理工作的准确性、实时性及严谨性提出更高要求[6]。当前人工智能应用在教育教学领域的过程中主要关注点聚焦于教学过程管理，对于智能技术应用于教学过程中所产生的教学质量及其教学评价研究较少。一方面，在教学过程中，智能教学的开发及应用主要集中于在现有的教学科目上进行教学方法的更新换代，人工智能教育本身作为一个新兴事物还有待于研究及开发。另一方面，人工智能作为一个新兴事物，人们热衷于在多个教学领域进行尝试。但是在实践的过程中不可避免地产生重复建设和过度建设倾向。例如当今个性化发展的提法，致使人工智能在教学应用中过于强调其个性的一面，忽视其共性的养成。过于强调学习的个性化、碎片化、轻量化，对于学习时的纪律约束和行为习惯的养成重视程度不足。归根结底是人工智能与教育的结合发展处于初级阶段，应用指向不明确，应用标准不规范。再就学生个人信息的收集过程来讲也容易出现重复操作的倾向。信息数据跨介质互联困难，导致教育数据的冗杂、学生的负担加重、学校统计及收集也较为困难。
（三）智能教育技术落地迟缓
从早期的计算机辅助教学开始，我们就积极将信息技术产品引入课堂，首先引进的是计算机多媒体辅助教学系统，包括电脑、投影仪、大屏幕等。由于这些设备的引入，能够方便地将音频、视频、文本、动画等媒体集合在一起，给教师的教学提供了极大的方便[7]。多媒体技术的出现给当今教师教学、学生学习都提供了极大的便利，但我们不能忽视当前教学过程中师生运用智能技术挖掘学习资源的能力不足且新兴的智能技术应用不足。教师授课过程中仍然依赖单一的多媒体技术，对于学生个人学情关注较少，单一的教学方式和信息体量庞大的教学资源使学生对于教学内容丧失兴趣。学生在课后搜集相关的学习资源又不得其法，易产生学习倦怠心理。教育对象数量的增长及相应产生的数据给数据收集和管理提出了更高的要求。目前高校中虽然依托信息化系统实现了教学管理工作的数据化管理，但是管理流程及模式仍处于低水平阶段，面对时下日益繁多的科研信息、学生信息、教学信息等传统的信息处理技术严重滞后，影响了高校教学教务工作的高效实施。当前应各方要求，高校教学管理应当做到严谨、准确、及时、简明，数据收集、处理、分析技术应当迎来发展新局面，但大数据在其他领域中的推进已经取得初步成效，而高校的教学管理工作中仍然处于低层次的应用，并未能够有效地辅助高校教学教务工作的展开。
三、智能化时代高校教学管理的新常态
随着计算机、大数据、区块链的发展，教育生态的智能化成为一大亮点。高校要制定相应的发展战略，将智能技术运用在高校教育教学管理过程，提高管理水平[8]。智能化下的高校教学管理通过数据收集及管理、在实践中反复演习制定规范的智能教学运行标准、面向多种主体进行教学信息的搜集有助于做出科学的教学管理决策。
（一）智能教务系统辅助教学管理
智能化时代的高校教学管理中应注重“一个中心，三大主体”。即以人才培养为核心，人才培养过程包括知情意行四大环节，任何环节都缺一不可。三大主体是指教学管理之过程中涉及的三大群体，即学生、教师、管理人员。智能化时代的教学管理应当以智能化技术为支撑、以人才培养本身为主导，防止教学过程中出现的将知识传授作为教学工作的根本评价指标，忽视教育对象人性的培养。各主体应当将自己的角色定位与国家政策整体导向以及先进的技术相结合，更好的完善自己。学生应当主动寻进步，通过学习数据挖掘等智能技术，拓宽自己获取知识的来源；教师在教育过程中应当遵循以人为本的教学原则，避免盲目依赖智能化技术，通过学习及应用人工智能技术使其更好地辅助教学活动开展；教学管理人员应当不断完善教学信息管理平台，做好关于教学意见的搜集及问题及时处理，做好教学辅助工作。
（二）数据治理辅助处理冗杂数据
教育大数据，是指整个教育活动过程中所产生的以及根据教育需要采集到的，一切用于教育发展并可创造巨大潜在价值的数据集合[9]。随着教育教学过程的演进，教育过程会不断产生大量的数据，如何能够有效挖掘以及对于数据进行可视化表征是当前教育数据处理中的一大难题。由于教学过程中产生的教育数据是非线性的，因此智能教育管理系统中的模型应当具有复杂问题分析能力，当前高等教育中之所以存在大量的冗杂数据是因为教育数据搜集标准制定不明确、收集到大量的无效数据。因此当前高校教学管理中应当将更多的利益相关者以直接或者间接的方式对于高等教育数据管理工作提出建议，完善数据收集理论，改进教育数据收集和管理的机制，尽可能避免数据的冗杂和烦琐。以清晰、直观的数据表征方式对高校教学过程中的相关数据进行展示。对相关以提升教育教学管理成效为目的的教育数据进行伴随式收集、集成化管理以及实现数据资源的开放共享，避免相关数据的重复录入，形成教师、学生、教务管理人员之间的信息流通网络，为高校及时、准确地开展教学工作提供妥帖的技术支持。
（三）深化技术应用推进教学变革
构建基于数据挖掘技术、学习状态及情感感知技术、计算机智能技术、机器学习等技术的教学管理平台取代传统低效的教学管理平台。具有复杂适应能力的教学管理平台能够通过分析学习者学习内容和学习者个人学情，描绘个体学习图谱，使教学内容和教学计划能够根据学生的学情自适应调整。学生的学习进度和学情能够及时准确地反馈给教师和教务管理人员。教师可以根据其他方面的因素对学生的学习进度及内容做出部分调整，避免教学进度差距过于悬殊。智能教学平台能够借助自适应、大数据、云计算等技术，实现家长、学生、教师的全面连接[10]。未来智能教育平台将通过数据的搜集、整理、归纳、分析以及算法和算力支持为学生的学习、教师的教学、教务人员的管理工作等提供更加优质的服务。随着智能化时代的到来，传统的教学管理方式已经出现较多的局限性。为使高校的教学质量和教学效率进一步提升，智能技术与教育的融合势在必行。移动智能设备与大数据结合下的教学管理系统能够实现高校教学工作的便捷化、及时化、准确化，为高校教师和学生提供更加优化、更加精准的服务。
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关键词:加德纳;多元智能理论;因材施教;计算机教育
20世纪80年代初,美国著名的心理学家霍华德•加德纳教授和他的同事们经过长期的探索提出了多元智能的概念,并在实践中逐步完善它,形成了颇具特色的多元智能理论。多元智能理论的创建在多方面丰富和发展了传统智能理论,对世界许多国家的教育教学改革产生了重大的影响。深入系统地研究加德纳的多元智能理论对于丰富和完善我国的计算机教育教学理论,加快我国计算机专业教育改革具有重要的借鉴意义。
1加德纳多元智能理论
1.1多元智能理论的主要内容
传统教育理论强调学校教育的功能在于筛选出智能发展水平不同的学生,让不同水平的学生接受不同水平的教育,成为社会所需的不同层次的人才,这就导致了教学中的唯智主义和英才教育,忽视了学生身心的全面和谐发展。
加德纳教授在研究中发现,人是具有多种智能的,个体的智能不是以整合的方式而是以相对独立的方式存在的。在他看来,智能并不像传统的智能理论所说的对个体的发展那样重要,智能水平的高低并不能决定一个人的前途和命运。他认为传统的智能理论过于强调个体的语言能力和逻辑思维能力,而忽视了个体的运用知识解决实际问题的能力,用传统的智能理论无法说明现实生活中智能的多元性和创造性,因此他在批判性地继承传统智能理论的基础上,提出了一个新的智能的概念,认为“一个人的智能必定会带来一套解决难题的技巧,它使个体能解决自己所遇到的真正难题或困难,如果必要的话,还使个体能创造出一种有效应的产品[1]”,即智能是在特定的文化环境下或社会中,解决问题或制造产品的能力[2]。
根据新的智能的定义,加德纳认为每个人智能的类型和特点是各不相同的,他在实践中发现个体具有7种不同类型的智能,即言语――语言智能;逻辑――数理智能;音乐――节奏智能;视觉――空间智能;身体――动觉智能;人际关系智能;自知――自省智能。
加德纳认为以上7种类型的智能在人的生存和发展中都发挥着重要的作用,不能忽视任何一种智能的作用,他说:“事实上,我认为这7种智能同等重要。当你一旦离开学校,是否仍然能有良好的表现,往往在很大程度上取决于你是否拥有和能否运用除此之外的一些智能。我所给予同等注意力的,正是语言和数学逻辑以外的智能[2]。”
加德纳在研究中发现,不同的智能在个体的生存和发展中发挥着独特的作用,存在于个体的多元智能不是高度相关的,而是相对独立的;在加德纳看来,个体在解决自身面临的实际难题或创造新产品的过程中,仅靠某一种智能是无法完成任务的,他必须运用多种智能的组合来解决问题;智能是个体与生俱来的心理潜能,自身的周围环境在个体的智能发展过程中发挥着极其重要的作用。总而言之,周围环境在决定一个人智能高低的问题上,起着至关重要的作用。”因此多元智能具有相对独立性、组合性和情景性或实践性等性质[2]。
1.2多元智能理论在教学实践中的运用
在加德纳看来,既然个体的智能是多元的,个体的需求是多种多样的,因此教育工作者在教学工作中就不能运用单一的教学模式进行教学,而应采用以个人需求为中心的多元教学模式。他认为在运用以个人需求为中心的多元教学模式进行教学的过程中应当注意以下几点。
1) 教育工作者要确立新的学生观。
加德纳认为,每个人都或多或少具有7种智能,由于其组合和发挥程度不同,每个学生都有自己特殊的优势发展领域,有自己的学习类型和方法,只要为他们提供了合适的环境和教育,他们必然会成为社会需要的多种类型的人才。因此他强调学校里不存在什么也学不会的差生,教育工作者要真诚地相信每一个学生都是可造就之才,要深入了解他们每一个人的智能发展类型和特点,并要为学生身心多方面的发展提供必要的环境和科学的教育,引导他们健康成长。他说:“人与人心理智能不同的观点,已经广为接受,教育方法的确立,就应该反映这个差异。我们不能忽视,不能假设每个人都拥有(或者应该拥有)相同的心理潜能,而是应该努力确保每个人所受的教育,都有助于受教育者最大限度地发挥其智能潜能。按照我的观点,学校教育的宗旨应该是开发多种智能并帮助学生发现适合其智能特点的职业和爱好。我相信得到这种帮助的人在事业上将会更投入、更具有竞争力,因此将会以一种更具有建设性的方式服务于社会。”
2) 教学内容多样性和教学模式多元化。
在加德纳看来,既然学生的智能类型和发展水平存在差异,在不同的阶段具有不同的特点,他们每个人在学习中的具体需求也不尽相同,那么教育者在教学中就不能采用单一的教学模式,而应让学生根据自己智能的特点和具体的需求确定教学内容和进度,采用灵活多样的教学模式,引导学生按照自己喜欢且能够理解的方式自主学习。他说:“按照多元智能理论,智能既可以是教学的内容,又可以是与教学内容沟通的手段或媒体。这个特点对于教学是很重要的。例如一名儿童正在学习某种数学原理,但他的数学逻辑智能并不好,故在学习的过程中可能会遇到一些困难。原因很简单:孩子所要学习的数学原理(教学内容),只存在于逻辑数学的世界里,只能运用数学语言(媒体)来沟通。虽然根据多元智能理论来说这个问题必定会产生,我们还是可以想出多种解决的方法。以这个例子来讲,教师应当设法找到另外一条通向数学内容的途径,例如运用另外一种媒体作比喻。虽然语言也许是最常用的替代物,但用空间模型甚至身体运动作比喻,在某些情况下也是恰当的。如此一来,这个学生就有了解决问题的第二条途径。也许用作替代物的另一种媒体,恰恰属于对该生是强项的那一种智能。”
在加德纳看来,多元智能理论主张教育工作者引导学生根据自己的智能类型和发展水平及具体的需求确定学习的方式和进度,在自己的优势发展领域取得成功,并不是说不让学生学习其他领域的知识技能,而是让学生首先在自己的优势领域中通过经常的成功建立自信,并把这种自信迁移到其他领域中,通过积极主动的努力在其他领域也获得成功。
3) 教学评价方式多元化。
在加德纳看来,既然学生的智能类型多种多样,他们的智能发展水平也存在着较大的差异,他们在学习中的具体需求也不尽相同,因此教育工作者在教学中就不能用单一的标准(如用传统的智能测验标准)衡量所有的学生,而应当对不同的学生提出有差异的评价标准,真正体现教学评价方式的多元化。他认为教育工作者只有做到教学评价方式的多元化,才能促使教育工作者在教学中更加关注学生的个性差异,既重视学生的学习结果,又重视他们的学习过程,使教学过程成为促使学生促进个性全面、和谐发展的过程。
2计算机教育工作者要确立新的人才观
长期以来,受传统智能理论的束缚,许多计算机教育工作者固执地认为,语言和逻辑思维能力是认识能力的核心,语言和逻辑思维能力发展水平好的人就是优秀人才。根据多元智能理论,个体的智能类型和发展水平存在着较大差异,每个个体都有自己独特的优势发展领域和特点,现实生活里没有一无是处和一事无成的人,只有优势发展领域不同的人,只要为他们提供适合的社会环境和教育,他们都能够在自己所喜欢的领域有所作为,成为社会需要的多种类型的人才。因此,要全面推进我国计算机教育教学改革,我国教育工作者要深入系统地学习多元智能理论的实质,确立多元人才观,相信学习者只有智能类型和特点的不同,每个学习者都有自己的优势发展领域,没有聪明和愚笨之分,现实生活里没有单一的评价人才好坏的标准。教育工作者只有确立了多元人才观,从内心深处对每一个高校学习者的发展持乐观的态度,才能真正地理解每一个具体的学习者,真心地对待每一个学习者,才能帮助学习者在原有的基础上不断进步,引导他们通过自身的努力成为社会所需要的多种类型的人才。
3加强实践教学,提高学生技能
高校的教育已从过去的精英教育,过渡到大众教育,因而在知识的传授中,过多而又复杂的理论讲授使学生难以理解和接受,影响教学效果,而计算机又是一门实践性很强的学科。因此,突出实践性,加强实践技能的训练计算机专业学生能力培养的非常重要的一部分。
为保证学生能把所学知识加以实践,教师要尽量加大实践教学的比重,要通过反复的实践,强化熟练性,加深学生对课程内容的理解,培养学生理论联系实际的能力,从而提高实践技能。就像学游泳,非要下水,才能学会。学电脑重在“上机时间”,所谓的“上机”就是坐在电脑前一再上它的“当”,上的当多了,才一点点聪明起来。
除合理加大实践比重,还应在每次实践教学前应具体安排好实践的内容,不要让学生随便练习,让学生有的放矢,并且不能泛泛而指,要让学生在每次实践教学中都有新的收获,要详细制订出每次实践教学要完成哪些内容,要达到什么程度,使实践能充实饱满。克服练习的盲目性,增强学习的紧迫感,使学生能有效地提高实践技能。
4教师要按照学习者的智能类型和特点进行有区别的教学
长期以来,受传统教育理论等因素的影响,我国计算机教育也实行班级统一授课,以传授知识技能为教育最主要的任务,把理论教育教学模式照搬到计算机教育教学中,完全忽视了计算机专业学习的特点和实际需求,因而在教学中很难对学生进行有区别的教学,不利于学习者实际工作能力和个性的培养。根据多元智能理论,既然学习者的智能类型和特点不同,对参加计算机教育的具体需求也不同,教育工作者就不能用单一的教学模式进行教学,要按照学习者的智能类型和特点进行有区别的教学,应该让学习者有选择教学科目和活动的权利,切实加强学习者所学内容与他们周围实际生活的联系,体现学习内容的实用性、层次性和探究性,允许他们根据自己的智能类型和发展水平及需求确定学习的目标、方式和进度,要让他们积极主动地参与知识的产生与发展的过程,让他们在活动与交往中有所进步和提高,不断拓宽他们的知识面,尽心培养他们的学习兴趣,促使他们实际工作能力和形成主动求知的情感、态度与习惯。
教学组织形式一般有3种:集体教学(班级授课制)、小组教学、个别教学。这3种形式各有其优点和不足,在教学活动中,要根据实际情况,考虑实效性,灵活地、有针对性地加以运用。全日制教学的组织形式一般采用集体教学,其优点是目的性、计划性、系统性强,提高了教学效率,但是,它不能照顾个性差异,不利于教师创造性发挥,不利于学生个性与特长的发挥。在教学中,根据教学目标、教学内容、教学对象,3种教学组织形式相结合,即大课中分小组;程序教学,即小步子教学,等等。例如,计算机算法设计与分析课程的实验,可以把学生分成几个小组,较差的学生可以进行一些简单结构的程序设计;编程能力较强的学生让他们参与教师的科研项目,承担一定量的任务,使其得到真正的锻炼,使他们毕业就能直接进行科学研究;编程能力一般的学生,适当地加大他们的编程数量,使其尽快提高编程能力。
5计算机教育机构要为学习者创造良好的教育环境
加德纳的多元智能理论强调,个体周围的环境条件特别是社会文化环境的好坏是影响和制约他们智能发展的重要条件,要有效地促进学习者的智能发展,就必须为他们创造良好的教育环境,让他们尽可能多地接触现代文明成果。因此,要提高我国计算机教育、教学的质量,各级人民政府和教育主管部门就要切实加大对计算机教育机构的教育投资力度,确保计算机教育机构能够为学习者创造良好的教育环境,不断提升教育教学设施现代化、信息化的层次,丰富校园文化环境,使他们在广泛阅读课外读物、参加丰富多彩的课外校外活动中,在与他人的交往过程中不断拓宽他们的知识面,使他们受到多方面的启迪和教育,引导他们在活动与交往中提高自身解决实际问题的能力;并在现代的实验环境中得到更好的锻炼。
6教育行政主管部门尽早建立科学完善的教学评价体系
近年来以提高学习者综合素质为核心的计算机教育改革在我国各地全面展开,并取得了一定的成效,但并没有达到预期的结果。制约我国计算机教育改革进程的因素很多,其中缺乏科学的、完善的教育教学评价制度则是最重要的原因。教育行政主管部门要求计算机教育机构在课程与教学中全面推进素质教育改革,但却用过于强调记忆书本知识的数量等应试教育的指标体系去评价专业教育机构的教育质量,使广大的教师和学员无所适从,为了自身的生存和发展,只能在口头上高喊素质教育,而在教学中扎扎实实地实施应试教育,因而影响了计算机教育机构素质教育改革的效果。实际上,随着经济的发展和社会变革的加剧,我国计算机学习者学习的目标已经不再是简单地学习一些书本知识,获得毕业证书,而是要更新观念,获得更多的实用知识技能,提高实际工作能力,改善自身的社会地位和提高自身的生活质量。因此,要切实有效地推进我国计算机教育改革,教育行政主管部门既要向计算机教育机构的教师和学员介绍课程与教学的新理念(如教学是教师指导下的学生的知识建构活动,学生是具有独特优势发展领域的个体,学校里没有差生等),又要尽早建立和完善科学的计算机教育教学评价制度,使计算机教育教学评价过程成为促进教师和学员共同探究学习,发现和发展学生多方面的潜能,全面提高他们综合素质的过程[3]。
7结语
教育的目的是使平凡的人做出不平凡的事,是全面提升全民素质的过程。本文只是将加德纳的多元智能理论在我国计算机教育领域中做了初步探讨,在教育过程中要因材施教,完善教学评价体系,为学习者智能的健康和谐发展创造良好的教育环境,培养学习者的创新能力及实践能力;多元智能理论对我国计算机教育改革具有重要的借鉴意义。
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The Theory of Multiple Intelligences and Its Inspirations to Our Computer Education Reform
SUN Hui-jie1,2, WANG Jian-hua1
(1. College of Computer Science & Information Engineering, Harbin Normal University, Harbin 150080, China;
2. College of Computer Science and Technology, Harbin Engineering University, Harbin 150001, China)
一、深度学习概念的提出
深度学习的概念，源于30多年来计算机科学、人工神经网络和人工智能的研究。上世纪八九十年代，人们提出了一系列机器学习模型，应用最为广泛的包括支持向量机（Support Vector Machine，SVM）和逻辑回归（Logistic Regression，LR），这两种模型分别可以看作包含1个隐藏层和没有隐藏层的浅层模型。计算机面对较为复杂的问题解决训练时，可以利用反向传播算法计算梯度，再用梯度下降方法在参数空间中寻找最优解。浅层模型往往具有凸代价函数，理论分析相对简单，训练方法也容易掌握，应用取得了很多成功。①随着人工智能的发展，计算机和智能网络如何基于算法革新，模拟人脑抽象认知和思维，准确且高清晰度地进行声音处理、图像传播甚至更为复杂的数据处理和问题解决等，在21世纪来临的时候成为摆在人工智能领域的关键问题。
30多年来，加拿大多伦多大学计算机系辛顿教授（Hinton，G.）一直从事机器学习模型、神经网络与人工智能等问题的相关研究，并在机器学习模型特别是突破浅层学习模型，实现计算机抽象认知方面取得了突破性的进展。2006年，他在《Science》上发表了《利用神经网络刻画数据维度》（Reducing the Dimensionality of Data with Neural Networks）一文，探讨了应用人工神经网络刻画数据的学习模型，首先提出了深度学习（Deep Learning）的概念和计算机深度学习模型，掀起了深度学习在人工智能领域的新高潮。这篇文章的两个主要观点是：第一，多隐藏层的人工神经网络具有优异的特征学习能力，学习到的特征对数据有更本质的刻画，从而有利于可视化或分类；第二，深度神经网络可以通过“逐层初始化”（Layer-wise Pre-training）来有效克服训练和优解的难度，无监督的逐层初始化方法有助于突破浅层学习模型。②基于深度置信网络（DBN）提出非监督逐层训练算法，为解决深层结构相关的优化难题带来希望，随后提出多层自动编码器深层结构。③2012年，辛顿又带领学生在目前最大的图像数据库ImageNet上，对分类问题取得了惊人的结果，将计算机处理图像数据问题时排名前五的错误率（即Top5错误率），由最高26%大幅降低至15%，大大提高了人工智能图像数据处理的准确性和清晰度，这是早先计算机仅仅依赖数学模型的表层学习和单层学习根本无法实现的水平。
在人工智能领域，深度学习其实是一种算法思维，其核心是对人脑思维深层次学习的模拟，通过模拟人脑的深哟纬橄笕现过程，实现计算机对数据的复杂运算和优化。深度学习采用的模型是深层神经网络（Deep Neural Networks，DNN）模型，即包含多个隐藏层（Hidden Layer，也称隐含层）的神经网络（Neural Networks，NN）。深度学习利用模型中的隐藏层，通过特征组合的方式，逐层将原始输入转化为浅层特征、中层特征、高层特征直至最终的任务目标。深度学习可以完成需要高度抽象特征的人工智能任务，如语音识别、图像识别和检索、自然语言理解等。深层模型是包含多个隐藏层的人工神经网络，多层非线性结构使其具备强大的特征表达能力和对复杂任务的建模能力。训练深层模型是长期以来的难题，近年来以层次化、逐层初始化为代表的一系列方法的提出，为训练深层模型带来了希望，并在多个应用领域获得了成功。
人工智能学者们认为计算机和智能网络的这一深层的自动编码与解码过程，是一个从数据刻画、抽象认知到优选方案的深度学习的过程。由于人脑具有深度结构，认知过程是一个复杂的脑活动过程，因而计算机和人工智能网络模拟从符号接受、符号解码、意义建立再到优化方案的学习过程也是有结构的；同时，认知过程是逐层进行、逐步抽象的，人工智能不是纯粹依赖于数学模型的产物，而是对人脑、人脑神经网络及抽象认知和思维过程进行模拟的产物。应该说，到目前为止，深度学习是计算机和智能网络最接近人脑的智能学习方法。近几年来，深度学习进一步尝试直接解决抽象认知的难题，并取得了突破性的进展，AlphaGo的问世，便是明证。2013年4月，《麻省理工学院技术评论》（MIT Technology Review ）杂志将深度学习列为2013年十大突破性技术之首。④深度学习引爆的这场革命，将人工智能带上了一个新的台阶，不仅学术意义巨大，而且实用性很强，工业界也开始了大规模的投入，一大批产品将从中获益。二十世纪八九十年代以来，随着学习科学的不断发展，深度学习的概念和思想不断在教育中得到应用。
二、深度学习在教育中的兴起与发展
来自脑科学、人工智能和学习科学领域的新成就，必然引起教育领域研究者的深刻反省。计算机、人工智能尚且能够模拟人脑的深层结构和抽象认知，通过神经网络的建立开展深度学习，那人对知识的学习过程究竟应该是怎样的一个脑活动过程和学习过程？学生的学习有表层和深层等层次之分吗？从作为符号的公共知识到作为个人意义的个人知识究竟是怎样建立起来的？知识学习过程究竟是一个怎样的抽象认知过程？信息技术环境支持下深层次的学习如何实现？近十多年来，这些问题引起了许多教育研究者特别是教育技术学研究者的浓厚兴趣，深度学习、深度教学的研究日益引起人们的重视。也正是在辛顿的“深度学习”概念明确提出后，教育学领域特别是教育技术学领域的深度学习研究日益活跃起来。
其实，早在1956年布鲁姆在《教育目标分类学》里关于“认知领域目标”的探讨中，对认识目标的维度划分就蕴含了深度学习的思想，即“学习有深浅层次之分”，将教学目标分为了解、理解、应用、分析、综合、评价六个由浅入深的层次。⑤学习者的认知水平停留在知道或领会的层次则为浅层学习，涉及的是简单提取、机械记忆符号表征或浅层了解逻辑背景等低阶思维活动；而认知水平较高的深层理解、应用、分析、综合和评价则涉及的是理性思辨、创造性思维、问题解决等相对复杂的高阶思维活动，属于深层学习。1976年，美国学者马顿（Marton，F.）和萨尔约（Saljo，R.）在《论学习的本质区别：结果和过程》（On Qualitative Difference in Learning： Outcome and Process）一文中，明确提出了表层学习和深层学习的概念。⑥这被普遍认为是教育学领域首次明确提出深度学习的概念。他们在一项关于阅读能力的实验研究中，明确探讨了阅读学习的层次问题。通过让学生阅读文章并进行测验，发现学生在阅读的过程中运用了两种截然不同的学习策略：一种是试图记住文章的事实表达，揣测接下来的测试并记忆，即表层学习（Surface Learning）；另一种是试图理解文章的中心思想和学术内涵，即深层学习（Deep Learning），也被译为深度学习。深度学习的学习者追求知识的理解并且使已有的知识与特定教材的内容进行批判性互动，探寻知识的逻辑意义，使现有事实和所得出的结论建立联系。浅层学习和深层学习在学习动机、投入程度、记忆方式、思维层次和迁移能力上有明显的差异。深度学习是一种主动的、高投入的、理解记忆的、涉及高阶思维并且学习结果迁移性强的学习状态和学习过程。之后 ，拉姆斯登（Ramsden，1988）、英推施黛（Entwistle，1997）以及比格斯（Biggs，1999）等人发展了浅层学习和深度学习的相关理论。⑦随着信息技术的发展，近十年来，国外学者对信息技术支持下的深度学习及其在各学科领域、各类教育中的应用研究日渐广泛。
2002年以来，从技术支持高等教育的深度学习、虚拟环境中的深度学习、形成性评估对深度学习的影响、学习环境对学生进行深度学习的影响、技术支持下的深度学习设计等方面研究成果日益丰富，但绝大部分是基于教育技术学视野的研究成果。2006年，辛顿教授关于深度学习的成果发表，进一步推动了深度学习在教育中的研究与应用。近十年来，在中小学深度学习研究方面最有影响的当属加拿大西盟菲莎大学（Simon Fraser University）艾根（Egan， K.）教授领衔的“深度学习”（Learning in Depth，简称LID）项目组所进行的研究，其成果集中体现在《深度学习：转变学校教育的一个革新案例》（Learning in Depth： A Simple Innovation That Can Transform Schooling）等著述之中。⑧该研究探讨了深度学习的基本原则与方法，分析了深度学习对学生成长、教师发展和学校革新的价值与路径，并在加拿大部分中小学进行实验研究。其核心成果聚焦课堂学习和教学问题，即使是关于教师教育中深度学习的研究，也聚焦于教师的学习过程和学习方式。⑨艾根所开展的深度学习研究项目超越了单一教育技术学视野的研究，不仅仅是关于教学设计、学习技术和学习环境开发的研究，而是基于建立新的学习观和知识观，对教学活动与学习过程作出了新的阐释。
总体上看，国内关于深度学习的研究最近十年才刚刚起步。2005年，我国学者黎加厚教授在《促进学生深度学习》一文中，率先介绍了国外关于深度学习的研究成果，同时探讨了深度学习的本质。他认为深度学习是指在理解学习的基础上，学习者能够批判性地学习新的思想和事实，并将它们融入原有的认知结构中，能够在众多思想间进行联系，能够将已有的知识迁移到新的情境中，作出决策和解决问题的学习。⑩此文被认为是国内较早介绍并论及深度学习的研究成果，此后，关于深度学习的探讨，特别是基于信息技术环境下的深度学习的相关研究论文逐渐增加。2006年10月，笔者在前期研究的基础上，与台湾成功大学教育研究所所长李坤崇教授联合发起“海峡两岸能力生根计划”，推进能力导向的深度教学的理论研究与实验研究，主张以价值观、知识观、学习观、过程观的重建为基础，以发展学生的学科能力为宗旨，实施深度教学，克服课堂教学改革过于注重教学程序、教学技术、教学时间的浅层次改革和表层学习的局限性，深化课堂教学改革。2014年后，中国教育科学院院长兼教育部课程教材研究与发展中心主任田慧生研究员基于深化课程改革的需要，带领一个团队开始启动深度学习的项目研究。直至今日，基于核心素养追求背景下的深度学习研究项目，如雨后春笋般涌现，“深度学习”成为教育研究中的一个热词。
尽管计算机、人工智能领域与教育学领域都提出了“深度学习”概念，但不难看出二者显然具有本质差异。计算机与人工智能领域的深度学习是建立在机器模拟人脑深层结构的基础之上的，是基于人脑结构的一种计算机算法思维和问题解决模型，是对人脑和认知结构的模拟。而教育学领域的“深度学习”概念，无论是布鲁姆还是马顿和萨尔约，都指向了“知识”和“学习”两个核心，是关于知识学习的目标和过程的问题。布鲁姆在教育目标分类学认知领域的目标构设中，认为认知目标是由了解、理解、应用、分析、综合、评价六个不断加深的层次构成的。这一目标明显是关于知识学习和认知过程的目标，在2001年修订版中，这一目标被精确表述为知识学习和认知过程两个维度。马顿和萨尔约在关于阅读的研究中，基于学生对文本理解的层次和理解的深度提出了“深度学习”的概念，并认为学习的本质区别在于过程而不是学习的结果，是学生对文本知识学习的深刻程度决定了其学习结果的差异性。
艾根的研究实现了从深度学习向深度教学的转向。艾根的深度学习（Learning in Depth）研究更明确地指向了学生对知识的学习所到达的深度，以及教师通过对知识的处理引导学生逐步到达一定的学习深度。这一深度学习的过程是一个逐步深化的学习过程，要求教师在教学过程中引导学生着眼于知识的深层次理解和深度处理。该项研究表明，深度学习的研究开始从单一的学习技术研究转向了对教学过程的关注，注重深度学习与深度教学的关联性和一致性，深度学习的研究呈现出向深度学习与深度教学相结合的转向。
三、深度学习的核心理念
从深度学习走向深度教学，一方面是教与学的一致性决定的，另一方面是当前中小学课堂教学普遍存在的局限性Q定的。教与学的关系既不是对立关系，也不是对应关系，而是一种具有相融性的一体化关系，离开了教无所谓学，离开了学也无所谓教。学生真正意义上的深度学习需要建立在教师深度教导、引导的基础之上。从本质上看，教育学视野下的深度学习不同于人工智能视野下的深度学习，不是学生像机器一样对人脑进行孤独的模拟活动，而是学生在教师引导下，对知识进行的“层进式学习”和“沉浸式学习”。“层进”是指对知识内在结构的逐层深化的学习，“沉浸”是指对学习过程的深刻参与和学习投入。离开了教师的教学和引导，学生何以“沉浸”？因此，深度学习只有走向深度教学才更具有发展性的意义和价值。同时，我国新一轮基础教育课程改革以来，课堂教学改革依然存在着诸多表层学习、表面学习和表演学习的局限性，“学习方式的转变”往往演变成了教学形式的改变，诸如教与学在程序上的简单翻转和在时间上的粗暴分配。其所体现出来的知识观、价值观、教学观、过程观依然陈旧落后，以学科知识、学科能力、学科思想和学科经验的融合为核心的学科素养依然未能得到实质性的渗透。
深度教学的“深度”是建立在完整而深刻地处理和理解知识的基础之上的。艾根在深度学习的研究中，首次从知识论的角度，论述了深度学习的“深度”（Depth）的涵义。他认为“学习深度”具有三个基本标准，即知识学习的充分广度（Sufficient Breadth）、知识学习的充分深度（Sufficient Depth）和知识学习的充分关联度（Multi-Dimensional Richness and Ties）。这三个标准，也是深度学习的核心理念。
第一，知识学习的充分广度。充分的广度与知识产生的背景相关，与知识对人生成的意义相关，与个体经验相关，也与学习者的学习情境相关。如果教学把知识从其赖以存在的背景、意义和经验中剥离出来，成为纯粹的符号，便成为无意义的符号、无根基的概念知识。知识具有强烈的依存性，无论是自然科学的知识还是社会科学或人文学科的知识，都是特定的社会背景、文化背景、历史背景及其特定的思维方式的产物。离开了知识的自然背景、社会背景、逻辑背景，前人创造的知识对后人而言几乎不具有可理解性。随着深度学习的兴起，旨在以广度促进理解的“无边界学习”日益引起人们的重视。可见，知识的充分广度，其实是为理解提供多样性的支架，为知识的意义达成创造了可能性和广阔性基础。
第二，知识学习的充分深度。知识的充分深度与知识所表达的内在思想、认知方式和具体的思维逻辑相关，深度学习把通过知识理解来建立认识方式，提升思维品质，特别是发展批判性思维作为核心目标。所以说，深度学习是一种反思性学习，是注重批判性思维品质培养的学习，同时也是一种沉浸式、层进式的学习。深度学习强调学习过程是从符号理解、符号解码到意义建构的认知过程，这一过程是逐层深化的。
第三，知R学习的充分关联度。知识的充分关联度，是指知识学习指向与多维度地理解知识的丰富内涵及其与文化、想象、经验的内在联系。知识学习不是单一的符号学习，而是对知识所承载的文化精神的学习。同时，通过与学生的想象、情感的紧密联系，达到对知识的意义建构。从广度，到深度，再到关联度，学生认知的过程是逐层深化的。所谓意义建构，即从公共知识到个人知识的建立过程，都需要建立在知识学习的深度和关联度之上。
①Y.LeCun and Y.Bengio.Convolutional networks for images，speech，and time-series.In M.A.Arbib，editor，The Handbook of Brain Theory and Neural Networks.MIT Press，1995.
②Geoffery E.Hinton and Salakhutdinov R.R.，Reducing the dimensionality of data with neural networks. Science.2006 Jul 28；313（5786）：504-7.
③Geoffrey E.Hinton，Simon Osindero，Yee-Whye Teh. A Fast Learning Algorithm for Deep Belief Nets. Neural Computation.2006（7）.
④余凯等.深度学习的昨天、今天和明天[J].计算机研究与发展，2013，9.
⑤安德森.布卢姆教育目标分类学（修订版）[M]. 北京：外语教学与研究出版社，2009：78-80.
⑥Marton，F. and Saljo，R.，On Qualitative Difference in Learning：Outcome and Process. British Journal of Educational Psychology，1976，46：4-11.
⑦安富海.促进深度学习的课堂教学策略研究[J].课程・教材・教法，2014，11.
⑧Kieran Egan. Learning in Depth： A Simple Innovation That Can Transform Schooling. London， Ontario： The Althouse Press， 2010.
一、多元智力的含义
从古希腊的先贤到当代的心理学家，人们对于智力的认识是随着对客观世界的逐步了解而愈发深入的过程。1983年，霍华德・加纳德在《智力的结构》一书中，将智力定义为：“在一种文化环境中个体处理信息的生理和心理潜能，这种潜能可以被文化环境激活以解决实际问题和创造该文化所珍视的产品。”在加德纳看来，智力是在某种社会或文化环境的价值标准下产生的一种解决问题的能力，他将这种能力分解为八个维度：语言智力、音乐智力、逻辑-数学智力、内省智力、空间智力、肢体一动觉智力、自然观察者智力、人际智力。
加纳德的多元智力观点与传统意义上强调思维力、记忆力、感知力、想象力的观点不同，在他的智力观点中，他更强调解决实际问题，创造社会所需要的产品的能力。基于这样一种观点，在不同的文化背景下，人们对产品的需求存在差异，对解决问题的方式存在分歧，因此智力的表现形式必然是多样化的。
二、基于多元智力理论的教学方法探索
受威斯康辛大学为促进地方经济发展作为高校的重要任务之一的影响，以及杜威实用主义的教育理念的熏陶，美国人一直重视教学与实践相结合。加纳德在定义“智力”这个概念的时候，从解决问题、创造产品的角度出发，也是受制于美国的经济价值取向。从这个意义上说，社会文化环境对人思考问题的角度确实有相当大的影响，这也在一定的侧面反映了智力决定于文化环境的理论。以加纳德的多元智力理论为基础，结合其他智力理论，智力决定于生物遗传，也决定于文化环境，在两者犬牙交错的状态中，任何人都必然存在着一系列尚未被挖掘的智力区域，如果给予良好的教育方法，这些人会通过学习使自己变得更聪明。从教育的角度看，要求教师在教学活动中，因材施教时必须考虑学生在家庭、社会阶层、文化背景方面的差异。
（一）树立智力平等的学生观
自法国大革命之后，人与人在法律、人格等各个方面都是平等的这种普世价值观念，席卷了整个世界，各个国家的教育主管部门和教育工作者在教学工作中也认同人人平等的观念。但是这个平等被大多数人理解为学生在人格尊严和享有教育资源方面的平等，对于学生智力的水平方面的平等，一致持怀疑态度。按照多元智力理论，学生与学生之间在智力上的差别，其实是各个学生的智力在不同侧面出现的差异，而不能简单归结为学生在智力上存在高低之分。因为以多元智力为基础进行教学方法改革，必须树立平等的学生观，即每个学生在智力上是平等的，其智力差别只是来源于八个智力维度的组合有所差别而已，教师应该根据学生智力发展的特点组织教学活动，这样才能使教学过程发生质的改变，切实做到因材施教。
（二）树立个性化的教学观
在中国由工业化时代向知识经济时代转变的过程中，整个社会对人才的需求也逐渐发生变化。原有的教育方式，尤其是高等教育中按照专业来界定学生技能与能力的人才培养模式，已经远远不能适应快速发展的社会需要，学校作为培养人才的主要机构，必须顺应历史发展潮流，改变过去那种重视共性技能，忽视个性差异的流水线式的教育模式。知识经济时代的最根本特征就是不断创新，因此传统的批量式教育必须彻底转变为以学生的智力特点和个性心理为基础，根据学生发展的不平衡性和学生智力表现的不同形式设计差异性的教学内容，有针对性的组织教学活动，尽可能多地为学生提供个性化的学习途径方法、手段和策略，引导和帮助学生树立终身学习的观念和学会学习的方法，从而塑造学生丰富多彩的个性，提高学生的创新能力和人文精神。
（三）采取多样化的教学方法
根据多元智力理论，采取多样化的教学方法，要求教育主管机构和领导者改变传统的教育经济观念，改变班级授课制的教学组织形式，提倡小班化教学、研究式学习、合作式学习。只有转变教学形式，教师才能在教学过程中发现不同学生的智力特点，才能发现学生在不同智力维度上的差异，从而根据不同教学对象采用不同的教学方法、手段和策略，并给予学生以充分的发展机会。
采取多样化的教学方法，必须以个性化的课程体系为基础。从小学到大学，传统的课程设置单一、呆板、落后，不符合学生的个性化需求。因此以多元智力为基础的教学方法改革，必须根据八种智力的各种组合情况，设计一系列各具特色、符合各种智力组合的课程体系，在保证学生获得基本科学知识与技能的基础上，又能够发挥个体智力优势，充分展现学生的潜能。
（四）建立多元化的评价观
根据加德纳的智力理论，每个学生都是具有不同智力组合的个体，他的发展具有整体性、差异性，根本不可能也不应该用统一的标准去测评。以多元智力理论为基础进行教学改革，必须建立多元的评价标准，在评价学生的学业水平时，不仅要评价学生的知识与技能、过程与方法，还要评价学生的情感态度、人际关系、思想道德、兴趣、价值观等。在评价过程中，注重学生的全面发展和个性特点，用发展的眼光来看待学生，把对学生的评价放在真实的情景中。在评价方法上可以多样化，可以根据学生的特点，布置不同的专题作业，建立个人学习档案等。在知识经济时代，采用多元化的评价方法，不仅有利于培养多样化的人才，而且能够增强学生的自信心，也有利于教师提高工作热情。
加纳德的多元智力理论毕竟是一个尚未完善的理论，也是一个亟待深入研究、实践与发展的理论。以多元智力理论为基础进行教学方法改革，需要广大教师和学生的积极参与，更依赖于社会的多元文化环境。
［参考文献］
[1]H.加纳德.智力的结构――21世纪的多元智力[M].霍力岩，等，译.北京:中国轻工业出版社， 2004.
关键词：学校体育 教学理念 发展趋势
“理念”也可以理解为思想，通俗的讲多指正确的工作方法。体育教学理念从字面上便可以理解为体育教学过程中正确的工作方法。在实践工作中方法正确，理念先进可起到事半功倍的效果。因此，我国学校体育教学过程中非常重视教学理念的创新与传承。建国后由于受原苏联凯洛夫教育理念的影响，使我国的体育教学过程中出现了重视知识、重视三基的教学理念，后《准备劳动与卫国体育制度》的颁布又出现了重视学生体质的教学理念；进入八十年代随着健康被重新定义，国内又倡导健康第一的教育理念；这之后由于以人为本的深入人心使得体育教学又出现以学生为本、发展非智力因素等等一系列教育理念。
一、以学生为本得以贯彻
以学生为本就是把学生作为学校教育和管理的根本，就是时时处处把学生的切身利益放在学校改革和发展的首位，就是从学生的立场和角度出发去开展工作。以学生发展为本就是在教学过程中注重培养学生的学习方法、学习技能，注重学生获取知识的过程而不是获得知识的结果，让学生学会学习，掌握科学的学习方法，着眼长远，培养学生各方面的能力，让学生的潜能得到最大发挥。
以往体育教学过程中由于过分强调“三基”教学，过于重视体育教学大纲的完成情况，因此体育教师在教学过程中具有绝对领导地位。学生只是体育教学过程中的被动执行者，某种角度上上讲学生的体质是“被增强”了，体会不到体育运动带给其的乐趣，大部分的学生对于体育教师的印象便是跑圈、上篮、投铅球等等。2001年体育教学改革后以学生为本，尊重学生的主体地位这一理念得以传承与发扬。尊重学生的主体地位便是将学生视为体育教学的中心，从学生的角度出发来有目的的选择教学内容，设置教学目标，学生成为体育教学的中心，一切教学要考虑学生的利益。
以学生为本教学理念的提出改变了多年来我国体育教学过程中，体育教师占有体育教学资源，改变其独自掌控体育课程忽视学生兴趣的伪体育教学，只有把学生视为体育教学的主体，教学过程中以人为本才能让学生真正的体会到体育运动带给去的乐趣。
二、健康第一深入人心
在现代社会，越来越多的人重视健康，因为健康第一的理念已经得到大家的公认。没有健康的身体、思想和行为，就无所谓幸福和快乐。健康问题一直是人类非常关注的问题之一。以往我国对于体育与健康问题的认识存在一定偏见，只是局限的认为健康便是没有疾病，而体育能增强学生体质，可以让人少生病，对于体育的其他功能责备忽视。自世界卫生组织将健康的概念深化为身体、心理、社会三方面后，体育与健康问题在我国理论界才得以深入研究。以往中国的经济相对落后，人们很少有时间去关注非疾病外的心理与社会健康，体育锻炼的时间也相对较少，致使我国体育教学过程中对于健康的宣传也较少。当今社会由于学生所承担的学习、交往、工作等等压力均对学生身心造成影响，使部分学生出现抑郁、幸福感低等问题，部分学生处于亚健康状态。
三、非智力因素得到重视
非智力因素是指除智力因素外的对于学习与工作能够起到一定促进作用的因素，非智力因素与智力因素的关系为，如果把智力因素比作种子，把非智力因素比作土壤，优良的种子只有播在肥沃的土壤里才能茁壮成长。构成智力主要有六种因素：观察力、记忆力、注意力、想像力、思维力、创造力。抽象思维能力是智力的核心，创造力是智力的最高表现。非智力因素主要包括：自我意识、适应社会、情绪的控制、意志、自我激励、人际关系等方面的能力。智力因素，就一定程度而言，属于先天因素；非智力因素则侧重于后天的养成。非智力因素的高低是学生成绩优与差的重要因素之一，也是步入成功的重要保证之一。
由于智力因素多为天生遗传的，其在后天的开发与挖掘潜力相对较小，而非智力因素则是后天可以通过一定手段去培养的，非智力因素在人类的成长过程中也能起到推动作用。学校体育锻炼过程中，学生通过体育教学与活动，可以结识更多的朋友对于发展学生交往能力，增加学生人与人之间情感能够起到一定促进作用；再就是某种角度上将所有的体育锻炼都需要机体去克服惰性，克服外界阻力来完成一些动作与技术，在这一过程中对于培养学生的意志品质，发展其竞争能力具有一定作用；再就是体育比赛过程中会遇到一些比自己强的对手，在这一过程中教师会对学生做一些心理暗示，或者学生也会对自身进行自我激励，通过外界的暗示和自身的激励，可以让学生在比赛过程中较好的发挥水平，使其自信心与自我激励能力得到很好的锻炼与发展。
四、结语
体育教学理念是体育教学过程中体育教师正确的工作方法。在实践的体育教学工作中方法正确，理念先进可起到事半功倍的效果。当前由于国家的倡导、主流媒体的宣传使国人对于体育教学有利新的认识，目前我国的体育教学过程中，以学生为本、健康第一、发展非智力因素等等教学理念已经深入人心，这对于我国学校体育的开展和体育教学事业的进步也大有裨益。
参考文献：
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中国职业技术教育杂志征稿信息
《中国职业技术教育》杂志是由中华人民共和国教育部主管，教育部职业技术教育中心研究所、中国职业技术教育学会和高等教育出版社共同主办的一份综合性中文期刊，集政策指导性、学术理论性和应用服务于一身，是教育部指导全国职业教育工作的重要舆论工具，是服务各级各类职业教育机构的主要阵地。
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再给大家推荐职业教育范文：人工智能背景下职业教育变革及模式建构
董文娟1，黄尧2(1.天津大学教育学院，天津300350；2.北京师范大学国家职业教育研究院，北京100875)
摘要：顺应人工智能时代的浪潮，基于新兴技术的职业教育变革及新模式建构势在必行。该文从职业教育智慧化、经济发展、政策保障、信息化生态重构四个方面，剖析了人工智能时代职业教育变革的现实诉求，并进一步分析了当前职业教育外部环境及其自身发展的困境。人工智能背景下职业教育的变革体现出融合、创新、跨界、终身化的新特征。基于此，从课程、教学、学习、环境、教师发展、评价、教育管理及组织等方面，探究职业教育的变革路径及模式建构。最后探讨了职业教育模式变革还面临回归教育本质、规避技术弊端等挑战，并提出“适应—引领人工智能”的发展目标。
关键词：人工智能；职业教育变革；模式建构；智慧化
“人工智能的迅速发展将深刻改变人类社会生活、改变世界。特别是在移动互联网、超级计算等新理论、新技术及经济社会发展强烈需求的共同驱动下，人工智能发展呈现出深度学习、跨界融合、人机协同、群智开放、自主操控等新特征。”[1]人工智能作为新一轮产业变革的核心驱动力，为我国供给侧结构性改革下的“新常态”经济发展注入新动能，使人们的思维模式和生活方式发生了深刻变革。近年来，国家高度重视与社会经济发展联系最为密切的职业教育，积极推进职业教育信息化，运用人工智能改革教学方法和人才培养模式，构建新型智能职教体系，提升信息技术引领职业教育创新发展的能力。
一、人工智能背景下职业教育变革的现实诉求
人工智能对传统教育理念产生了革命性冲击，职业教育结构不断调整，劳动力素质与市场需求的矛盾、学习方式与自我价值实现的矛盾等促使职业教育向智慧化、智能化发展。目前，我国处于教育信息化2.0、工业4.0的新时期，全球范围内新一轮的科技革命和产业变革正在加速进行。“一带一路”“中国制造2025”人工智能等重大国家战略的提出，及以新技术、新产业为特征的新兴经济模式要求教育领域，尤其是职业教育培养行业、产业急需的技术技能型、智慧型人才，具备更高的创新创业能力和跨界整合能力，促进智慧化发展，助力经济转型升级。
(一)职业教育智慧化诉求：职业教育信息化发展的必然选择
“智慧教育是以物联网，大数据等信息技术为依托，创造智慧教学环境，转换教育方法，内容与手段，注重教育网络化，个性化和智能化的一种教育新模式。”[2]智慧教育作为“一种由学校、区域或国家提供的高学习体验、高内容适配性和高教学效率的教育行为(系统)”，被视为教育信息化发展的高端形态[3]。因此，职业教育的智慧化并非简单的数字化，强调信息技术推动职业教育教学模式和方法的变革，改变思维模式，创建价值等方面共享的学习共同体，培养创新型、智慧型人才。
职业教育智慧化是职业教育信息化发展的必然选择。目前，我国的职业教育信息化水平正在稳步提高，投入持续增加，各种智能信息技术应用于教育教学、实习实训、测量评价等领域，并逐步成熟，正在努力打造一个信息化、智慧化的现代职业教育生态系统。新时期我国很多地区及职业院校积极提升现有信息化系统的智慧化水平，积极创建智慧校园、智慧社区等，逐步实现了组织管理的智慧化、资源环境的智慧化和服务评价的智慧化。
(二)经济发展诉求：人工智能时代的新兴经济需要高技能智慧型人才
人工智能时代职业教育运用移动互联网、大数据等新兴技术，与经济及其他部门跨界融合，不断创造新产品、新业务，推动职业教育模式创新，形成了以互联网为基础设施、人工智能为实现手段的经济发展新常态。人工智能时代是以现代科学技术为支撑的新时代，各行各业的运作发展和对知识技术的掌握要求达到了更高层面，相应的教育需求也有所提升，市场环境渴求勇于创新、个性化的高技能智慧型人才。职业教育要应对行业上升发展的劳动力需求问题，基于人工智能应用，提高技能培养层级，以适应新的社会劳务需求。现代企业生产依托互联网科技，与智能化设备直接联接，通过数据分析和应用，促进科技成果转化为生产力。劳动密集型企业已不适应现代行业、产业发展，需升级为网络智能型，与此同时，职业院校的课程模式、专业设置、实习实训、师资结构等也做出相应的调整和革新，既促进了职业教育的智慧化、智能化，又推动了产业升级和工业变革。
(三)政策保障：国家从宏观层面保障人工智能时代的职业教育发展
2016年是我国人工智能元年，2017年我国颁布了《新一代人工智能发展规划》，提出了“将发展人工智能放在国家战略层面进行系统谋划和布局”，这预示着我国人工智能时代的全面到来，为我国职业教育的发展提供了良好的宏观政策环境。人工智能给职业教育带来了符合时代精神的新内容，积极融合信息技术，整合职业教育资源，提升公共服务水平，影响和改变了原有的教育生态。紧密依托信息共享平台，突破时空限制，让学习者自我选择，更加人性化和智能化。我国很多职业院校已经开启了智慧校园的行动计划，一些大中城市也在积极制定实施智慧城市的发展规划，在良好的政策保障中提升智慧化水平。
(四)信息化生态重构诉求：人工智能时代的职业教育变革是对职业教育信息化生态系统的重构
“依据《2006-2020年国家信息化发展战略》，我国正在有序推进数字教育向智慧教育的跃迁升级和创新发展。”[4]在新兴智能信息技术的催促下，技术变革带来了职业教育系统的颠覆性创新改革，打破现有的条条框框，改革传统教育模式，再造教育业务新流程。在职业教育领域创新应用物联网、大数据、人工智能等先进技术，提升各科各门教育教学业务，打造各级各类智能实训部门、培训机构，覆盖贯通中高职院校，整合系统内外现有资源，推进智慧教育生态有序发展，为各类用户提供最适合、最智能的职业教育资源和服务，完成对职业教育信息化生态系统的重构。
二、当前职业教育发展的现实困境
人工智能对各行各业的影响具有革命性和颠覆性，可能带来新的发展机遇，也可能带来不确定性的挑战，比如可能会改变就业结构、影响政府管理、威胁经济安全等，还可能会冲击法律与社会伦理，影响社会稳定乃至全球治理。当前，人工智能与“大众创业、万众创新”浪潮席卷而来，职业院校既是人工智能应用的战场，又是培养技术创新型人才的“梦工厂”[5]。人工智能时代的职业教育信息化发展迅速，影响是广而深的，对职业教育外部环境及其本身都造成了极大的冲击。
(一)职业教育外部环境发展困境
“据联合国教科文组织预测，到2020年，人工智能将替代20亿个工作岗位”[6]，那些技术含量低、重复性强的技能将被智能机器、数码设备所替代，工业机器人也将大面积应用。智能设备替代行业劳动力，能够降低劳动成本，且具有高效、易操作等竞争优势。传统职业教育培养模式很难适应未来行业、产业的发展需求，人工智能冲击职业教育就业岗位，撼动其所依附的岗位基础，对职业教育的生存与定位产生了威胁。因此，根据智能时代职业教育的岗位特征与需求，提升职业人才的知识结构和专业技能，是新形势下职业教育的发展方向。
(二)职业教育自身发展困境
近年来，人工智能在职业教育领域内的应用和提高是目前职业教育的发展趋势。我国重视职业教育信息化、智能化发展，各级各类职业院校在信息化基础设施建设、校园信息化管理等方面都有了显著提升，但信息技术与职业教育的深度融合仍不够紧密，表现出信息化管理效率低、科学决策水平低等现象。人工智能背景下职业教育自身发展的困境表现在：
1.课程与教学困境
职业院校新课程改革提倡构建智慧课堂，制定个性化学习计划，注重课堂实施效果。但目前的实际课程教学仍是以教师为中心，强调知识的灌输，重视统一性和计划性，与教育改革提倡的个性化教学相去甚远。教学方法、教学理念更新慢，很难激发学生的内在学习动力，创新性思维弱，使得个性化教育的无法实现。近年来，中央、省、市、县四级教育平台逐步建立起来，课程与教学的层级设计逐步完善，但在实施的过程中，各级平台之间存在沟通不畅等问题，各级资源内容不系统，不衔接，导致无序叠加和资源的重复浪费，“精品课程”等项目丰富了课程资源，但质量不高。在线课程与教学以传统的科目、章节为单元，构建系统性的在线教育内容，为用户提供专业化的知识选择，但由于受时间条件等限制，大多数受教育者习惯于碎片化学习，连贯性和整体性差，缺乏对课程与教学体系的系统性学习。
2.认知困境
随着人工智能时代的到来，许多职业院校将“未来教室”“智慧课堂”定位为未来发展方向，进行了多种尝试和改革，如MOOC混合教学、翻转课堂、多屏教学等，但“管理者和施教者对智慧教育的理解多停留在‘智慧课堂=多媒体+传统教学的层面’，教学观念和思维依然固化，并没有因为新技术的参与而得到实质改变”[7]，缺乏对多媒体网络架构和智能学习平台的深层认识，更缺乏对管理评价和互动交流等模块的理解与掌握，虽投入大量人力财力采购了数量巨大、设备精良的多媒体设备和智能服务设备，但没有充分有效使用，大大限制了智慧教育的发展潜力。
3.用户困境
传统教学以群体教育为基本单元，教师和学习者作为学习共同体，在管理、学习的互动过程中形成强大的群体约束力，促进双方共同进步。在信息化教育时代，学习者自由掌握学习时间和进度，遇到问题可能无法及时解决并获得反馈，无法进行面对面交流，因此，基于人工智能网络化学习平台，学习者需要高自控力、高学习能力才能适应这种全新的学习方式。
4.评价困境
传统的评价方式多依靠经验和观察，智慧型评价则是基于学习过程的一种发展性评价，以采集到的学习数据为客观基础。在人工智能、数字信息化环境下教育效果的评价实际要受到很多因素的影响和局限，在信息技术与职业教育融合的过程之中，许多智能技术应用于教育教学实践，难以进行定性定量的智慧评价，如互动交流及深层次的学习评价等。
三、人工智能背景下职业教育变革的新特征
人工智能带来了思维模式的创新，改变了人们认识问题、思考和解决问题的方式，越来越多地依赖人与智能网络的协同创新。人工智能背景下的职业教育变革围绕经济社会发展大局，“主动服务国家重大发展战略，加大虚拟现实、云计算等新技术应用，体现校企合作、知行合一等职教特色，以应用促融合、以融合促创新、以创新促发展。”[8]人工智能背景下职业教育的变革必将加速推进职业教育的现代化、智能化进程，表现出了融合、创新、跨界和终身化的新特征。
(一)融合
人工智能技术科学应用于当前职业教育，在最短的时间内整合、重组大量的知识信息，形成科学的技术技能知识体系，为职业教育资源、企业资源、产业资源、社会资源等一切有可能联结的资源融合提供了可能。为促进职业教育的智慧化发展，在现有的合作模式、集团模式、产教融合模式等实体协作发展的基础上，建立智能互动的智慧教育供给平台、常态化智慧课堂和大数据化智慧教育生态系统，为我国新兴经济发展提供高技能、智慧型人才支撑。
(二)创新
信息化时代下“变”为创新立足之要点。创新时代最需要提升的就是创造智慧。“由知识的理解记忆，转向知识的迁移、应用并最终指向创造发明”[9]，以提高学习者的学习能力和应用能力，提升其创新思维和智慧思维，不断开拓人类社会发展的高度和宽度。智能化、信息化的时代是创新不断的时代，是原有知识不断被更新、技术不断被升级的时代。人工智能促使社会化协同大规模发展，促进职业教育体系核心要素的重组与重构，创新生产关系，呈现出新的协作架构，开创了新的教育供给方式，增加了教育的选择性，推动了教育的民主化。学习者能够按照自己的价值观、兴趣与爱好等选择适合自己个性发展的学习方式和学习内容，促进学习者个性化、多样化发展，最终实现教育公平。
(三)跨界
智能科学与职业教育连接起来，搭建起两者沟通的桥梁，跨越了人工智能虚拟教育和线下实体教育的界限，实现了两者之间的融合。教育供给由竞争资源转变为协同合作，直线型的中心组织管理转向去中心化、泛化管理。通过大数据智能技术平台、远程教育平台等对职业教育资源进行整合共享，跨越教育边界，与市场、行业、企业以及职业教育培训机构对接，提供更加便捷的智慧化服务。
(四)终身化
人工智能时代职业教育的变革坚持“以人为本”的教育理念，满足学习者在任意时间、任意地点、以任意方式、任意步调终身学习的需求[10]。打破了地域和时间的限制，体现了教育的泛在化、个性化和终身化，与终身教育理念的发展目标不谋而合。人工智能时代社会经济发展加快，人们追求高层次自我价值的实现，充分体现出终身学习的必要性和紧迫性。目前，我国正在积极创建泛在学习环境，致力于构建终身化学习型社会，努力创造有利条件向全民提供终身教育与学习的机会。
四、人工智能背景下职业教育发展的模式建构
人工智能背景下职业教育的变革预示着全新思维意识形态、社会发展形态的变革，重塑职业教育可持续发展的新思维，重构信息时代职业教育的价值链和生态系统。智能化技术科学将现代职业教育内部各要素，以及内部要素与外部环境之间，通过虚拟技术和智能化手段互联贯通，突破传统教育价值的链状模式，使职业教育由传统模式走向“人工智能+职业教育”模式的建构。人工智能对职业教育课程、教学、评价、管理、教师发展等方面产生系统性影响，为职业教育提高教育质量和提升服务水平提供了技术支持和现实路径，解决不能兼顾职业教育规模和质量的矛盾问题。下面将从课程、教学、学习、环境、教师发展、评价、教育管理及组织等方面来探究职业教育的变革路径及模式建构。
(一)人工智能背景下职业教育的课程模式
人工智能时代的信息知识、科学技术正在以前所未有的速度增长、更新和迭代，呈现出了碎片化、多元化、创新性、社会性的特征。人工智能背景下职业教育的课程模式是为学习者提供按需可随时选择的知识储备智能模式，解决了传统职业院校课程教学的滞后性，呈现的是现代职业教育的前沿信息和内容。课程革命愈演愈烈，灵活多样的微课、慕课等形式层出不穷，在线课程将成为常态，信息传播媒介、知识获取方式等都发生了巨大改变，课程内容和结构的表现形态、呈现方式、实施及评价等也都进行了相应变革。智能化信息科学技术为课程的设计、架构、实施提供了快捷和便利，为学习者的个性化、终身化选择提供了多种渠道。人工智能背景下职业教育的课程模式的建构表现为：首先，线上线下融合的大规模开放课程融入现代职业教育，课程的表现形态和实施途径呈现出智能化、数字化、立体化的特征，成为学校常态课程的有机组成部分，为学习者提供了更多的可选择机会，使实施个性化课程成为可能。现代职业教育的课程内容强调学术性与生活性相互融合与转化，融入社会资源，立足于我国社会经济的新常态和学习者的全面发展，实现社会化协同发展，共赢共创；其次，课程实施的空间得以拓展，跨越了社会组织边界、职业院校边界，将从班级、年级、全校扩展到网络社区以及更大的空间。课程的整体结构从分散走向整合，以技术为媒介，形成跨学科、多学科整合的课程；最后，课程内容的组织、课程的实施逐步模块化、碎片化、移动化与泛在化，社会化分工更加精细，教师也将承担教学设计、技术开发、在线辅导等不同的角色。
(二)人工智能背景下职业教育的教学模式
人工智能时代将信息技术有效地融合于职业教育各学科的教学过程，从知识的传递转变为认知的建构，从注重讲授和内容，转变成重视学习过程[11]，构建“以教师为主导，以学生为主体”的以数字化、智能化为特征的智慧教学模式，重视学生的主体地位，引导学生“自主、探究、合作”。人工智能背景下职业教育的教学模式的建构表现为：首先，人们的学习方法、认知方式和思维模式已经发生了巨大的转变。信息化教学使得信息技术已成为学习者认知的必要工具，认知方式也由“从技术中学”转型为“用技术学”。其次，信息化教学的重点从“面向内容设计”转变到“面向学习过程设计”，更加重视学习者发现问题、分析和解决问题能力的培养，关注学习者的学习过程，以及其获得学习活动的体验。同时，信息化教学要将课堂内的学习知识和课堂外的实践活动联结互动，按照学习者的个性化需求和认知方式自主选择学习内容。第三，智慧教学将成为课堂教学的新重点。日常教学工作形态不再是点线面的连接，而是呈现为智能化、立体化的教学空间，智慧课堂将会促进学习者的深度学习、交互学习和融合学习，智能备课、批阅以及个性化指导等也将成为教育者新的教学工作形式。从机械评价学习结果转变成适应性评价学习结果。第四，在线教学、整合技术的学科教学法将成为新的教学形态，促进教育均衡发展，实现跨学校、跨区域的流转。移动学习、远程协作等信息化教学模式，能够实现教师的“教”与学生的“学”的全面实时互动，最大限度地调动学习者的主观能动性，提升教学质量与人才培养质量。
(三)人工智能背景下职业教育的学习模式
智能系统和互联网络为学习者提供了丰富多元的学习资源和环境，推进了教育教学活动与学习环境的融合发展，人工智能背景下职业教育的学习模式也逐步建立起来，具体表现为：首先，智能时代的互联网络全面覆盖每一个人、每一个角落，活动空间由课堂内拓展到课堂外，学习与非正式学习正在互相补充、互相与融合，导致学习者的学习行为变化、学习方式的革新。其次，基于互联网出现了一批创新的学习方式，借助情景感知技术及智慧信息技术，进行真实过程体验的情境学习，促进学习者知识迁移运用的情境化和社会化。第三，借助互联网云技术和各种应用工具，学习者可根据自身学习需求，选择最优学习方式，也可利用数据分析技术，追踪记录学习路径和学习交互过程，随时随地获取个性化教学服务和量身定制的学习资源，拓宽了智慧教育视野。第四，各职业院校开始拓展校园智慧学习的时间和空间，以实现虚拟和现实相互结合的智慧校园育人环境。推进网络学习空间建设，加强教与学全过程的数据采集和分析，“引导各地各职业院校开发基于工作过程的虚拟仿真实训资源和个性化自主学习系统”[12]，强化优质资源在学习环境中的实际应用。
(四)人工智能背景下职业教育的环境模式
智慧教育环境是以大数据、多媒体、云计算等智能信息技术为基础而构建的虚实融合、智能适应的均衡化生态系统。信息技术与职业教育的深度融合，为师生的全面发展提供了智慧化的成长环境，如智慧云平台、智慧校园。人工智能背景下职业教育的环境模式的建构表现为：首先，智慧教育环境将信息技术与职业教育服务结合、面对面教学和在线学习结合，形成数字化的、虚实结合的职业教育智能服务新模式。其次，智慧教育环境将促进各种智能化、数字化信息技术融入职业院校的各个业务范围和业务领域，与系统内的其他业务横向互联、纵向贯通，且信息能够适时生成和采集，全过程实现数字化与互联化。第三，智慧教育环境能够感知学习者所处的学习情境，理解学习者的行为与意图，满足学习者的个性化需求，提供多元化的适应服务和智能感知的信息服务。互联网应用基于智能数据分析，实现智能调节与自动监控，为学习者提供定制式的学习服务和个性化的学习环境。未来教室必将变成“虚拟+现实”的智慧课堂，在网络空间中参与线上课程、线下活动，实现线上线下互动交流。同时，智慧校园的创建和管理，能够对每个班级、学区进行动态管理，构建出一个以问题、任务为线索，学生实现自主学习的知识体系和促进师生互动、生生互动的智慧管理平台。到2020年，“90%以上的职业院校建成不低于《职业院校数字校园建设规范》要求的数字校园，各地普遍建立推进职业教育信息化持续健康发展的政策机制”[13]，以学习者为中心的自主、泛在学习普遍开展，精准的智能服务能够满足职业教育的终身化定制。
(五)人工智能背景下职业教育的教师发展模式
人工智能背景下职业教育的变革对教师的专业发展、素质能力提出了新要求，改变了教师的能力结构和工作状态。教育信息化大背景下，互联网技术、多媒体手段的产生、智能化设备的使用极大提高了教师的专业发展和能力素养，以适应新课程改革与教育信息化的要求。人工智能背景下职业教育的教师发展模式的建构表现为：首先，新时代教师专业发展的内在要求和外在环境都要求教师能够认识、了解和应用互联网新技术工具，促使教师专业发展能力和素养的提升和丰富。其次，教师的专业发展要面向实际、情境化、网络化的教学问题，教师需要在多变的教育情境中综合运用核心教学技能，将信息技术知识、学科内容知识、教学法知识很好地融合并迁移运用。新时代的教师要学会掌握使用智能化设备和数字化网络资源，积极加强与其他专家、教师的合作，或远程工作，形成基于智慧教育技术的多元化的学习共同体。教师的工作状态由个体的单独工作转变为群体的共同协作，大大提升了教师的工作效率。第三，信息化背景下教师的教学理念要发生转变，由促进学生“接受学习”转变为“主动建构”，由“被动适应”转变为“主动参与”，越来越强调以学生为中心的过程体验，从了解信息技术转变为掌握智慧教育技术，保持学科知识，教学方法，核心技术的动态平衡，促进学生智慧学习的发生。第四，信息化教师要学会使用智能化教育技术，积极开发数字化学习资源，创设丰富多元的教学活动，鼓励学生掌握智能信息工具，学会探究和解决问题，发展提升学生的创新思维能力和信息化学习能力。教师的信息化教学能力和素养全面提升，信息技术应用能力实现常态化。
(六)人工智能背景下职业教育的评价模式
现代教育价值趋于多元，以互联网为基础的智能化信息技术使教育评价在评价依据、评价内容、评价主体等多个方面实现了全面转变。人工智能背景下职业教育的评价模式的建构表现为：首先，互联网信息技术应用于学习过程使得伴随式评价成为可能，更加关注学习者的个体差异和特点。强调过程评价和多元共同评价，更加客观全面，重视评价过程的诊断与改进功能，以促进学习者的个性化发展。其次，互联网、大数据、智能云技术的出现使得评价的技术和手段多样化、智能化，节省人力物力财力，提高了评价的科学性、针对性。第三，以大数据为基础的适应性评价因人而异，可获得及时反馈，可真实地测评学习者的认知结构、能力倾向和个性特征等，从知识领域扩展到技能领域、情感、态度与价值观，构建以学习者核心素养为导向的教育测量与评价体系，促进学习者发展。
(七)人工智能背景下职业教育的管理模式
智能化信息技术、云计算技术、大数据技术等能够促进大规模社会化协同，拓展教育资源与服务的共享性，提高教育管理、决策与评价的智慧性，因此，基于互联网的教育管理必将逐步走向“智慧管理”模式。人工智能背景下职业教育的管理模式的建构表现为：首先，互联网将家庭、学校、社区等紧密、方便地联系在一起，拓宽了家长和社会机构参与学校管理的渠道，各利益相关者可共同参与现代职业院校的学校管理，协作育人。其次，新时代的职业院校管理模式通过可视化界面进行智能化管理，业务数据几乎全部数字化，能有效降低信息管理系统的技术门槛，使管理工作更加轻松、高效。通过深度的数据挖掘与分析，能够实现个性化、精准资源信息的智能推荐和服务，为管理人员和决策者提供及时、全面、精准的数据支持，以提高决策的科学性。第三，通过互联网信息技术可以实现全方位、随时的远程监督与指导，从督导评估转变为实时评估，可以实现大规模的实时沟通与协作，促进社会化分工，促进职业院校内部重构管理业务流程，使管理智能化、网络化、专业化。
(八)人工智能背景下职业教育的组织模式
人工智能时代信息科学技术的蓬勃发展冲击着学校内部的组织结构向智能化、网络化的方向发展，各职业院校需要合理调整内部组织结构和资源分配，通过互联网加快信息流动等方式，提高各职业院校组织管理的效率和活力。人工智能背景下职业教育的组织模式的建构表现为：首先，当今时代人工智能的产生不可能替代学校教育，但可以改变学校教育的基本业务流程。人工智能推动了学校组织结构向网络化方向发展，教学与课程是提供信息数据的重要平台，学校组织则构成了教育大数据生态系统。其次，“互联网+职业教育”的跨界融合将打破学校的围墙的阻隔，互联网将学校组织与企业、科研院所等社会机构紧密联系起来，提供优质教育资源供给，共同承担知识的传授、传播、转化等功能，促进学校组织体系核心要素的重构。第三，建设“智慧校园”，实现线上线下融合的智慧校园育人环境，实施一体化校园网络认证，推动智能化教育资源共建共享，实现职业教育信息化建设的均衡发展。
五、人工智能背景下职业教育的模式变革面临的挑战及发展目标
人工智能将推进大数据、云技术等智能信息技术深层次融入职业教育课程与教学、组织与管理、评价与反馈等领域，形成社会化多元供给，为学习者提供多样化的参与方式、自主选择的学习形式和及时获得反馈的评价途径，有利于实现职业教育的共建、共享、共治。但其全面实现，还面临着诸多挑战。
(一)挑战
首先，职业教育的新模式建构需要充足的资金支持。各职业院校积极建构智慧校园，努力实现智慧化产学研环境，打造一体化智慧城市网络等核心技术的开发，都需要资金的根本保障。政府要给予资金政策保障并加强监管，资金管理部门要合理规划，合理利用，专款专用，落到实处。其次，职业教育的新模式建构的成果表现离不开学习者对技术的理解、掌握和应用。在实际实施过程中，教育工作者既要利用信息技术优势变革职业教育，也要避免技术中心主义倾向，“避免一味追赶技术新潮而不顾学生身心健康等，技术本身是一个祸福相依的辩证法。”[14]第三，“目前的教育实践中，仍未能充分实现人机合理分工和双边优势互补。人工智能终端系统擅长逻辑性、单调重复的工作，而人类则更适合情感性、创造性和社会性的工作。”[15]现阶段，信息化技术水平还有待提高，智能机器不能完全胜任知识传播、数据处理等工作，有待于进一步开发和完善，绝对依赖互联网络和设备，还存在一定的风险。
(二)发展目标
人工智能时代职业教育变革重新架构了职业教育发展模式，完成了对资源的重新整合配置，改变了人的思维方式、学习方式和生活方式。人工智能时代下没有职业教育模式的改革，就不可能建构真正的现代化职业教育。人工智能背景下职业教育的发展目标可以概括为个三方面：
1.“智慧脑”与“智能脑”融通
随着第四次产业革命的到来，信息技术爆发式发展，造就了以电脑、互联网为基础的智能脑。职业教育智慧化发展的一个目标就是如何让学习者发挥人脑“智慧脑”与机器设备“智能脑”的“双脑”共同协作[16]。人工智能时代职业教育与信息技术的深度融合，就是要通过“智慧脑”和“智能脑”的协同作用，发挥互补优势，进行融通式学习，而不是简单地人脑与电脑的技术对接。
2.“现实世界”与“虚拟世界”结合
在人工智能时代，网络虚拟技术的发展使人类拥有了真实与虚拟两个世界，虚拟信息技术的兴起在一定程度上会影响职业教育的实体教育，实体教育的发展也需要虚拟技术的支撑。但在具体的学习实践中，还会存在利用这两个世界时顾此失彼、难以平衡的问题。目前，虚拟化教育技术在职业教育领域不断应用与推广，职业教育的发展模式不断优化，使得职业院校线上线下的边界逐渐消融，“现实世界”与“虚拟世界”更好地结合。人工智能时代职业教育的本质没有发生根本改变，学习者要学会利用这两个世界虚实融合、高度互动，充分发挥出自身的优势，更好地学习与生活。
3.职业教育“适应人工智能”发展为“引领人工智能”
人工智能为职业教育带来了强大的技术支持，为职业教育带来了便利。初始阶段的职业教育基本知识和技能被数字化和智能化，通过人工智能相关课程，云教育模式，个性化学习计划等，适应并应用人工智能，以提高职业教育的效率和质量。职业教育重在技术创新，对于行业技术发展具有一定的引领性作用。未来人工智能将成为职业院校快速发展和转型的技术支撑。“如某些职业院校基于自身优势专业与相关行业的智能自动化企业合作，实现以职业教育发展引领人工智能。”[17]目前，人工智能处于适应性大发展阶段，随着信息化技术的提高和智能化设备的普及，人工智能时代必将由专用人工智能时代步入通用人工智能时代。在通用人工智能时代，人工智能与职业教育深度融合高效协作，职业教育完全适应且完美应用于人工智能，进一步引领人工智能发展，由“人工智能+职业教育”发展为“职业教育+人工智能”的时代。
论文摘要:艺术教育是素质教育的重要内容，高校应加强艺术教育， 加强和改进德育工作， 提高学生的思想境界、道德精神和审美意识， 以培养德、智、体、美全面和谐发展的人才。要想搞好这个工作，首先突出德育的“主旋律”，强化心理健康教育和职业道德教育|，提高管理者的思想政治素质。这是教育观念的极大转变，培养艺术人才又是一项全新的工作，因而，积极探索和加强高校的艺术教育，有的放矢地搞好德育工作，是培养新世纪人才的必要途径。
随着经济的发展和人才的需求，培养高素质人才是各高校已经认识到的一个重要问题。无论是基础教育还是高等教育，都必须把全面提高年轻一代的德、智、体、美等综合素质作为主要目标， 不断加强对人的思想感情、理想追求、价值取向、文化素养、思维方式、审美情趣、行为习惯的培养。高等教育在向学生传授知识、培养专业能力的同时， 应把传扬人文精神和培养学生的人文素养作为最基本的职能之一。然而， 多年来， 高等院校侧重于实施专业科学技术教育， 形成了以智育为中心的教育体系和制度， 而忽视学生的全面素质， 特别是人文素质的培养。由于学生对艺术领域的知识知之甚少 更缺少艺术实践这不利于创新精神和能力的培养。为此， 实施艺术教育， 加强和改进德育工作， 势在必行。
一、艺术教育与德育的关系
美育是德育的重要内容， 艺术教育是美育的中心内容。 艺术教育能刺激人的的鉴别能力和思辩能力， 提高人适应不同形势的能力。第一， 在美育过程中通过情感的陶冶， 使思想、道德潜移默化地得到净化， 从而成为德育工作的重要契入点。第二、在德育中导入艺术教育， 使道德说教转化为道德情感的陶冶。艺术教育中的情感教育和美的熏陶， 是单一的思想教育和道德说教无法取代的， 由于艺术教育能激发对现实美和艺术美的深层的能动的感受， 使人产生激情， 在得到精神上的享受时， 人性品格也得到进一步升华。第三、德育所实施的行为规范是美与道德的高度统一。当道德情感再进一步转化为道德行为时， 这种行为就不但是善的， 而且是美的， 甚至是崇高的。
二、德育与艺术教育并抓
21 世纪的高校德育， 从某种意义上讲， 是在新的起点上， 推进人类文明进步， 铸造新的现代人文精神的重要工作。因此， 克服目前学校教育的某些片面性， 通过引进艺术教育， 加强和改进德育工作， 使学校的教育实现平衡发展， 是真正培养出全面发展的人才的重要途径。
李岚清同志曾强调指出:“为了贯彻落实《中国教育改革与发展纲要》， 全面贯彻教育方针， 培养面向 21 世纪全面发展的优秀建设人才， 高等学校的任务， 是要加强科学技术教育， 使学生拓宽知识， 发展智慧， 发扬科学精神， 提高科学思想和科学思维能力， 掌握现代科学技术。同时， 要重视加强人文教育、文化素质教育， 把“美育”作为重要手段， 使学生深刻理解人生的意义和目的， 思想境界、道德精神、审美意识得到提高， 全面培养、提高整体素质， 促进身心和谐发展。为此， 应正确认识教育的本质和根本目的， 深刻理解培养“全面发展的人”的科学内涵， 科学处理德、智、体、美的辩证关系， 扭转片面地重视智育、轻视德育、忽视美育的倾向。
三、在德育工作中开展艺术教育的构想
高校加强和改进德育工作， 应引进艺术教育，使学校的教育实现平衡发展。艺术教育是学校实施美育的主要途径和内容，要提高学生整体素质，要培养德、智、体、美等方面全面发展的高素质的人才，加强艺术教育的力度，提高学生文化艺术素质，是培养全面发展人才的重要手段。建议如下:
1、加强对艺术教育工作的领导。要把艺术教育工作纳入学校发展规划和年度工作计划中去，并制定相应的规章制度，把艺术教育工作真正落到实处。
2、加强师资队伍建设。要把艺术教育师资队伍建设放在重要位置上来抓，人员配备到位，严格要求，重视培养;要提高艺术教育教师思想素质、业务素质。
3、建立艺术教研室，配备一定数量的专兼职艺术教师。
4、深化课程教材改革，更新教育思想和教育观念。
总之，高校德育与艺术教育要适应21世纪人才培养的需求，就必须高举邓小平理论伟大旗帜，认真贯彻“三个代表”重要思想，科学的发展，一定将当前的教育面向现代化、面向世界、面向未来，以全面推进素质教育为目标，全面落实《中共中央国务院关于深化教育改革全面推进素质教育的决定》和《全国学校艺术教育发展规划》，大力弘扬中华民族的优秀文化艺术和道德理念，切实提高工作质量和管理水平，使我国高校艺术教育水平再上新的台阶，为培养新世纪人才做出更大的的贡献。
参考文献:
[1]刘沛. 美国艺术教育概论[M].上海: 上海教育出版社， 1997.
[2]仇春霖.大学美育[M].北京: 高等教育出版社， 1997;3.刘慧.沈阳师范学院学报2001年9月第26卷.第5期
关键词:大学教育;人工智能;方略
随着人工智能理念的不断普及，为避免在大学教育过程当中违背教学理念，忽略教学本身的现象，在当前改进过程当中，要把握人工智能对大学教育带来的技术变革，从大学教育的本质出发，科学运用人工智能的同时，还要积极地采取应对策略，时刻秉持大学教育的初心。那么，针对人工智能对于大学教育带来的冲击，应当采取哪些应对措施呢?
一、丰富教育项目
在大学教育开展过程当中，随着教育方式的变革，机器带来的变化越来越大。学生越来越多地借助网络技术，在线搜索工具等方式，实现在网络上课在家学习。单个院校的概念消失，学期教育模式也被全年学习逐渐取代。为此，要重点强调合作的关系，要不断地对教育项目进行开发，在节省经济成本的基础上，以学生就业方向为主，融入更加灵活的教育项目。在满足学生兴趣和需要的同时，更加便利学生学习方式［1］。
二、加强国际合作
在人工智能发展的影响下，也逐渐地延伸了全球课堂，为进一步提升学生的学习信心，要加强国际合作。通过跨国学科的开展，为学生将来更好地接受教育，积极地参与到学习过程当中，为更好地就业提供基础。例如，在新加坡院校改进过程当中，政府采用了未来技术项目，通过明确建立两个发展指标，为学生培育提供一定的渠道。通过发挥学生适应性的学习技能，来对国际当中的气候变化、金融等国际性问题进行探讨，鼓励学生勇于尝试，强化学生认知能力，为社会提供更加优秀的人才。
三、落实资金支持
在当前教育模式当中，文科面临的困境日益显著。部分传统名校逆势而行，增加了对人文学科的支持力度，加大了对文科的资金支持，借助实际行动来表明哲学、人文、音乐、艺术在大学教育当中的重要性。从哲学的角度出发，阅读、思考以及辩论是大学教育的核心内容，通过学生的参与，为研究领域提供背景的同时，让毕业生能够获得终身受益的哲学理念。文科是技术进步的重要决策者，在文科的有力支持下，为社会发展奠定坚实的基础［2］。基于全球化的发展理念，大学的成功并不来源于“赶时髦”，而是通过学生找到更多的发展机会，不断地提升在文科方面的专业技能，集合在线课程以及传统课程的优点，而促使学生在新领域当中不断地探索和发展。
四、结合技术以及文化
受人工智能的影响，文科的地位也逐渐提升，具体主要通过文学、宗教、音乐、历史语言等形式，来将我们对世界和社会的体验进行记录。在感受纽带意识的同时，选择有利可图的职业。从营销的角度出发，在定性分析时，不仅仅只是依靠数据，还遵照人性的本能，从动机和需求出发，来对相应物品进行营销。此间，文化能力的提升在算法时代的基础上占据着十分重要的优势，能够深入到人性问题当中，对问题进行分析。因此，在应对人工智能的过程当中，要拓展教育，延伸到兴趣、哲学探索以及技术领域当中，来向成功的方向迈进。将与就业有关的技术以及文化与学科知识相结合，也是当前院校首要的发展方向［3］。在文化以及技术两种能力具备的基础上，使学生思维变得灵活。根据具体的工作场景来进行自我调整，在良好沟通能力以及团队协作力的应用下，深入对其他文化的理解，落实技术与人文艺术的结合。
五、实行裸教教学
裸教教学的理念来自于股撤院校院长乔斯安东尼伯温，他认为，在高等教育开展的过程当中，要从课内外技术实用出发，创造新工具。学生获得的知识不一定多，就能提出好的问题，具备相应的技术能力，主要在于学生们有能力进行改变，从中获得新的数据信息，对虚假信息进行辨认，拓展思维［4］。在大学教育的过程当中，智慧来源于相互学习，从而带动学生能够在学习当中学会接受、共存以及竞争。从总体的角度而言，针对人工智能带来的影响，作为大学教育机构，要合理地进行区分，把取其精华，去其糟粕的理念贯彻到其中，秉持着未雨绸缪的发展理念，才能在应对过程当中获得一定的主动性。
