时间：2024-04-02 11:47:00
开篇：写作不仅是一种记录，更是一种创造，它让我们能够捕捉那些稍纵即逝的灵感，将它们永久地定格在纸上。下面是小编精心整理的12篇人工智能实践培训，希望这些内容能成为您创作过程中的良师益友，陪伴您不断探索和进步。
学校人工智能信息化应用自评报告
人工智能的迅速发展将深刻改变人类社会生活、改变教育教学。2020年2月26日，教育部在印发的《2020年教育信息化和网络安全工作要点》第24条“培养提升教师和学生的信息素养”中明确提出：完善义务教育阶段课程设置，加强信息科技教育。建设普通高中人工智能样板实验室，保障中小学校具备开设人工智能课程的环境条件。开展人工智能相关教学与师资培训，搭建区域间人工智能教学成果交流平台。继续推进中小学人工智能教育课程建设、应用与推广工作。中小学人工智能教育课程包(初中版和高中版)和支持服务系统并推广应用。
我校是青岛市人工智能实验学校。在工作中我们借助教研、教学平台，积极推动人工智能课程开展和教师教研、集备工作，根据兴趣导向、应用驱动，学用结合，强化实践的原则，组建了实验班，按照上级对于高中段开课部署每两周开设1课时，开展人工智能教育教学工作。
在课堂上组织实验班的学生观看了人工智能的《开学第一课》，主要是“什么是人工智能”、“如何制造人工智能？、“New Google AI Can Have Real Life Conversations With Strangers”等内容，很有收获。但是在观看过程中发现很多的人工智能相关联的知识，比如JAVA、大数据、Python、人工智能、物联网、数据分析、H5/WEB前端、嵌入式、Linux、C语言、单片机、C++等解根本看不懂，发现自己的很多方面都需要补课，不然每次培训老师讲解的专业东西还是理解不了，这对于我们教师和学生都是一个难点。也断断续续参加了各种形式的培训，和同仁们交流起来总体感觉是没有系统化，特别是参加了祁荣斌博士组织的磨课，和同事们讨论起来感觉层次太高，有些内容也是理解不了！学生和学生的学习和生活环境比较起来也存在地域差异性导致了学生接受人工智能相关教育程度深浅不一，而且面向高中生的课本难度很大，很希望能有个机会从零基础开始系统化学习人工智能，这样才能更好的教好学生，这一点线下交流的时候是很多老师的心声，期望能在领导和专家的引领下实现。
通过断断续续的学习，比如Python基础知识，由于实战少，只能阅读别人的文章里附带的相关算法的实现代码，这样的学习效果不明显。很多算法的实现，难以从代码级去理解其设计思路；对于很多算法比如随机森林，决策树，SVM等常见算法，虽然看了相关文章很多遍但是还是一知半解的。
在局教研员的领导下老师们积极参加集备，但是基于人工智能相关的很多配套基础知识的匮乏，对于集备中涉及到的很多知识点还是消化吸收不够，鉴于此以及和兄弟学校老师们的交流，感觉急切需要专家引领通过系统的培训学习以求真正理解与消化！
跌跌撞撞一路走来，还是取得了可喜的成果，王博辉、孙永恒同学的作品“智能信号灯”获得胶州市人工智能大赛项目一等奖。
一、顶层设计,构建全方位、多层次、可操作的指导体系。
为了保障人工智能教育在我校真正落实和长期发展，学校将人工智能教育工作纳入到学校整体三年发展规划中，并作出明确要求。
为了让师生更加重视人工智能教育，促进学生全面发展，特修订了我校“五美”能行课程体系，将人工智能课程进行了重新定位和设计。
为了建设符合我校校情、学情的人工智能课程体系，学校成立了人工智能课程建设与实施的探索与研究项目管理团队，制定了项目计划书，从项目名称、项目团队、项目背景、项目创新点及解决问题、项目推进措施、项目完成期限等方面进行了具体规划。
二、支撑保障
完善软硬件设施和文化建设，为人工智能教育开展做好支撑和保障。除了四楼独立的人工智能实验室，我校还自主改造了五楼的创客教室和阅览室，扩宽了人工智能教育场所，尽全力满足学生人工智能上课需求。
学校高度重视人工智能教育，不断加大投入。在资金紧张的情况下依然给学生购买了小学生C++趣味编程书和人工智能超变战场的场地。
三、具体做法
1.基于校情和学情的人工智能课程设计
课程设置：开学之前，课程部整体规划，实行信息技术课两节联排。
人工智能课程开设内容安排：基于校情学情，本学期3-6年级全面铺开人工智能课程，3年级以信息技术基础知识、编程猫、乐高搭建基础入门为主；4年级AI神奇动物，5-6年AI变形工坊，是集搭建和编程于一体的人工智能课程体系。本学期信息技术类人工智能特色社团的开设：人工智能机器人社团、信息学奥C++社团、创意编程社团。
2.三位一体，三组联动推进人工智能课程的开发与实践。三组是：项目组、教研组和集备组。具体做法是：
项目组的做法：根据人工智能项目管理计划书的内容和要求，3月初进行项目工作总结和4月份计划汇报，5月份进行了中期汇报。进一步梳理人工智能校本课程的内容，促进人工智能课程实施与落地，进行了生本AI人工智能校本课程的开发与研究，重点对课程目标和课程内容进行了设计和探索。
教研组的做法：1.参加区首次信息技术教研活动，明确方向和工作重点。组织信息技术教师按时参加区里首次信息技术教研活动，并将区里的要求传达给每一位信息技术老师，为接下来的工作做好铺垫指明方向。2. 教研组内进行磨课，四年级潘倩老师执教了四年级AI神奇动物—敏捷的蛇；徐娜老执教了五年级AI神奇变形工坊—设计“地雷”，课后及时听评课，提出优点与不足，并进一步改进完善。
集备组活动：各年级备课组利用双周周二上午时间进行集备，研究本周的上课内容、梳理课堂具体流程及教学设计。
3.加强教师培养力度，积极组织教师参加人工智能培训和学习。学校鼓励教师进行小课题的研究，提升教学专业素养。2019年区级小课题《小学人工智能课程体系、教学策略和教学评价的研究》顺利结题。2020年区级小课题《奎文区人工智能教育专项课题--小学人工智能教育教学策略及评价方法的研究》立项。
4.为了拓宽视野，为人工智能教育的发展进一步指明方向。落实请进来：邀请区教研室专家进校为学校人工智能开展情况进行诊断；邀请优必选指导老师入校指导人工智能课程，并进行赛事辅导和培训。
5.为了给学生的学习搭建更广阔的平台，丰富学生的课余文化生活，促进学生信息素养的提升。以赛促学，积极组织学生参加各级各类比赛。
四、取得成效
1.学校层面：以人工智能教育为契机近年来，我校的信息化、数字化、智能化水平不断提升，互联网+教育、智慧校园工作取得了巨大的进步，学校获得省市区多项荣誉。
［关键词］人工智能；人才培养；AI技术人才
一国家对于高校人工智能教育的发展的重视
面对AI技术如火如荼地发展，我们国家对AI人才和人才培养都非常重视。2017年3月“人工智能”在政府工作报告中曾提及四次，指出要推动人工智能和实体经济深度融合。2017年7月20日国务院《新一代人工智能发展规划》[4]。《规划》指出完善人工智能领域学科布局，设立人工智能专业，推动人工智能领域一级学科建设，尽快在试点院校建立人工智能学院，增加人工智能相关学科方向的博士、硕士招生名额。鼓励高校在原有基础上拓宽人工智能专业教育内容，形成“人工智能+X”复合专业培养新模式，重视人工智能与数学、计算机科学、物理学、生物学、心理学、社会学、法学等学科专业教育的交叉融合。加强产学研合作，鼓励高校、科研院所与企业等机构合作开展人工智能学科建设。
二企业对于人工智能人才的需求
市场上AI技术人才非常稀缺，据腾讯研究院联合boss直聘的《2017全球人工智能人才白皮书》[5]显示：目前，全球大约有30万人从事AI工作。截止到2017年10月，中国人工智能人才缺口至少在100万以上。2017年头10个月，AI人才需求量是2016年的近两倍，2015年的5.3倍之多，年复合增长率超200%。百度、腾讯、阿里巴巴、京东等互联网巨头都在挖掘AI人才，纷纷开出了高额的薪资。2017年薪资最高的十个职位中AI类岗位占到1/2，其中语音识别、NLP、机器学习等职位平均月薪资超过2.5万元。
三高校AI人才培养的思考
高校具有多学科、高层次人才集中的特点，具备计算机与多学科交叉融合的优越条件；且大部分学校都开设有数学、物理等基础学科，具备夯实数学理论基础的条件；且人员相对固定，便于沟通交流，具备共同开展AI课题，促进发展AI技术的人力条件。但是遗憾的是我国开设人工智能课程的高校较少，2018年只有33所高校设立了智能科学与技术专业[6]。面对AI发展的火爆，国家对于AI人才发展的重视以及企业对于AI人才的严重需求，高校作为人才培养的主要来源，是不是应该思考AI人才的培养呢？AI人才可以分为三类：拔尖人才，研究性人才和应用型人才，呈金字塔性。当下已经有一批名牌大学开展了AI方向拔尖人才的培养，如北京大学图灵班、中国科技大学人工智能技术学院、西安交通大学人工智能拔尖人才培养实验班，南京大学计划成立人工智能学院等。但是金字塔的底层、中层更需要庞大的AI技术人才，如应用开发人员、数据工程师、AI和机器学习工程师、AI系统架构师、AI产品经理等岗位的人才，同样值得重视。很多专家都表示AI人才需要数学基础好、专业理论全面、具备一些工程基础，且有自主学习的能力。本文从夯实数学基础、人工智能方向课程的建设、实践能力的培养、自主学习能力的培养四个方面阐述高校关于AI人才培养的一些思考。
1奠定扎实的数学基础
在学习AI技术时，几乎所有专家学者都提出需要扎实的数学功底，数学功底的厚重程度决定了在AI技术上走多远。高等院校计算机专业都开设有“高等数学”“线性代数”“概率论”等数学课程，但是课时、难易程度不足，学生对于数学不够重视，或者觉得晦涩难懂，学习效果并不十分理想，因此加强数学基础的工作刻不容缓。可以通过必修和选修等方式开设“数据分析”“统计机器学习”“凸优化”等课程；通过微课或者MOOC等方式巩固数学基础的学习；通过优秀科普读物，如《数学之美》《编程之美》等书籍的推荐阅读激发学生兴趣；通过开展校内学术讨论、数学竞赛等方式促进学生学习数据的动力，逐步达到夯实数据功底的目的。
2人工智能方向课程的建设
很多高校计算机专业课程中只开设有《人工智能》导论，有的甚至没有。智能科学与技术专业开设有“人工智能”“计算机视觉”“机器人学导论”“计算智能”这几门课程，但是在编程、算法等方面不足。那么AI技术人才应具备哪些专业能力呢？如何从专业角度培养AI技术人才呢？2018年1月CSDN了“AI技术人才成长路线图”[7]，通过专业路径和实战路径两方面介绍了AI技术人才需要具备的知识。需要具备Python、C++、Linux、CUDA编程知识，需要学习机器学习课程、掌握TensorFlow框架。该路线图中列出了机器学习算法工程师、数据科学家等10个岗位AI人才应具备专业知识和能力。微软公司也推出AI人才培养的10门免费课程，如“AI导论”“数据科学会用到的Python语言-导论”“AI领域运用的数学概要”“数据和分析所需要的道德与法律”“数据科学概要”“机器学习法则”“深度学习”“强化学习”“微软专案项目之人工智能”。同时在“文字和自然语言识别”“语音识别”“计算机视觉和图像识别”中选择其一。Google在人工智能学习网站开设有《MachineLearningCrashCourse（简称MLCC）》的免费课程[8]，由机器学习概念、机器学习工程、机器学习现实世界应用示例三个部分组成。Intel近期也了三门免费的AI课程，分别是“机器学习基础”“深度学习基础”和“TensorFlow基础”[9]。AndrewNg在Coursera上也推出了机器学习的课程，且用比较通俗的语言讲解机器学习中各个算法。最近在Deeplearn-ing.ai和Coursera平台又开设了5门深度学习课程[10]。综上所述，不同的研究机构都着眼于AI编程基础、AI算法、AI框架、AI实践这几个方面。那么高校也可以借鉴这些经验，通过三个阶段分层次的开展相应的课程。
3实践能力的培养
AI技术不能纸上谈兵，必须动手实践才能真正掌握，可以从以下几个方面着手培养学生的实践动手能力。（1）设计教学环节时多从工程应用的角度来介绍，激发学生的兴趣，培养学生解决问题的能力。要求学生新手编程编程实现模型，充分理解算法的含义和原理到实现的过程。（2）在掌握一定的机器学习知识后，鼓励学生尽早走进实验室，接触科研工作。可以从一些AI应用方向作为入手，使学生了解自己的兴趣点、培养科学研究能力。（3）鼓励学生参加算法比赛。目前有很多AI方向的竞赛，如Kaggle上的挑战赛，国内阿里天池大数据竞赛等。通过参加竞赛刺激学生学习AI的动力和热情，使得解决问题的能力和实践动手能力都会大幅度提高。（4）鼓励学生到工业界实习。很多专家都指出AI人才应该具备一定工程基础。确实，学术界往往追求算法的性能，而工业界更重视经济效益和解决问题的有效性。到企业学习可以快速了解行业发展的框架，掌握算法转化到产品的过程。
4自主学习能力的培养
AI技术发展速度很快，要求不断地学习才能跟上节奏。可以从以下几个方面来培养学生的自主学习能力。（1）平时教学中，可以给出一些小型的项目，让学生自己寻求解决的方案，并把它作为考试成绩的依据之一。（2）提供给学生免费的AI慕课资源，让学生更好的学习和巩固相关知识。（3）课外可以开展学术讨论或者通过社团等方式开展AI方向的研讨，交流，给学生一个学习的平台，让学生尝试选择自己感兴趣的方向。也可以介绍一些近期的AI会议内容，开阔学生的眼界，使其了解AI发展的动态。（4）鼓励高年级学生订阅Arxiv，关注机器学习的顶级会议，如ICML/NIPS等。通过研读论文，动手完成论文中的实验发现新问题；或者扩展感兴趣的论文的实验部分；或者尝试寻求论文中有价值的地方，找到自己的研究方向。
关键词：人工智能；英语教育；积极影响；消极影响
人工智能概念是20世纪五六十年代正式提出的，随着信息技术的不断发展，人工智能已成为一门新的技术科学。时至今日，人工智能技术的发展经历了人工智能起步期、专家系统推广期和深度学习期等阶段，而在应用领域也取得了重大突破，如Google的无人驾驶技术和运用深度学习算法的AlphaGo战胜围棋冠军等。除此之外，人工智能已被日益广泛地应用于经济社会各个领域，在教育领域亦是如此。2018年教育部就印发了《高等学校人工智能创新行动计划》，要求进一步提升高校人工智能领域科技创新、人才培养和服务国家需求的能力。因此，人工智能必将不断被融合到教育领域，并为大学教育变革提供新方式。基于人工智能的机器学习、人机交互与知识图谱等技术方法，可以为大学英语教师在课堂教学、备课与教学研究等多个方面提供支撑；可以为大学英语教学管理与治理提供决策支持；可以为大学生英语自主学习和教师备课提供智能推荐支撑。目前，学者们已对人工智能对英语教育的影响进行了相关的研究。如高华伟分析了外语作文智能评阅与形成性评价融合策略；刘洋针对人工智能技术与高校英语教学的相互关系，通过调查问卷和访谈等方式，分析了现有计算机辅助语言学习软件和系统的不足，并提出了相应的解决策略；张艳璐对人工智能在给英语教学带来机遇的基础上，探究了人工智能在大学英语教学中的应用；赵生学分析了人工智能时代大学英语教学的变革与策略；严燕分析了人工智能时代英语教学促进学生深度学习的路径。在人工智能时代，人工智能技术必将对大学英语教育领域各个方面产生重大影响，如大学英语人才培养目标、教学内容、教学计划、教学策略、教学模式、成绩评价体系与英语领域科研等方面。针对此，本文在现有研究的基础上，重点从教师和学生两个层面分析人工智能对大学英语教育的积极影响和消极影响，并提出相关建议，以期为大学英语教师教学与大学生英语学习提供参考。
一、人工智能的积极影响
人工智能技术在大学英语教育领域的应用，将对大学英语教学资源、教学模式与大学生二语习得等方面产生积极作用，主要体现为以下几个方面。
（一）丰富了大学英语教与学资源人工智能技术的发展与应用为大学英语教与学提供了丰富的资源。如互联网上含有丰富的英语视频与图片等资源；在线教育平台也提供了大量的英语课程资源，如中国大学生慕课、雨课堂等，它们各具特色，可为教师与学生提供多样化选择。因此，人工智能技术一方面可为大学英语教师提供丰富的教学素材，同时还可根据大学生学习目标与学习习惯等为其英语学习提供丰富的课外资料。同时，很多网络资源可下载或者回放，这样可以使得大学生的英语学习不再受到时间与空间的限制。特别是对于教育资源缺乏的地区而言尤为重要，可以在很大程度上解决教育资源不平衡问题。其中，百度教育大脑的智能备课系统便是典型应用案例。其依托百度人工智能、大数据和云平台的优势，整合了丰富的优质资源。对于教师而言，此平台可按照教学进度为教师提供经过筛选的教学素材，节省教师的备课时间，提高其工作效率。
（二）丰富了大学英语的教学方式传统的大学英语授课往往以线下课堂教学方式为主，而人工智能技术的使用丰富了大学英语单一的教学方式。可利用网络平台，如雨课堂、慕课平台等，开展大学英语线上教学模式或者线上线下混合教学模式。新的教学模式有利于教师在大学英语教学过程中采用不同的教学策略。使用新的教学模式和不同的教学策略可以提高大学生学习英语的兴趣，进而有助于提高大学生英语习得的效率。
（三）提高了大学生英语习得的效率由于英语习得是一个复杂的心理过程，与大学生的情感因素、学习动机等密切相关。采用人工智能技术的大学英语线上教学方式，使得教师与学生之间不是面对面的交流互动，可以在一定程度上缓解学生焦虑、害怕等情绪，有利于学生的英语学习。动机是英语习得中重要的非智力因素，也是影响大学生英语习得效率的重要内在因素之一。学习动机与使用另一种语言的兴趣密切相关。而人工智能技术采用丰富的英语学习资源以及英语教学方式的多样化，这些有助于提高学生学习英语的兴趣，进而增强学习英语的动力。
（四）形成了大学生英语习得分析数据库人工智能技术是以大数据为依托，可以跟踪和记录大学生英语课堂学习和课后学习等各种信息数据，进而可形成大学生英语习得数据库。基于大数据分析与人工智能技术方法，如数据挖掘、关联性分析和回归预测等，可以挖掘大学生英语学习背后的规律特征，了解到每个学生的具体情况。进而构建每个学生的英语学习画像，如学生的线上学习状态、课程作业完成情况、测试成绩和学习方式等。可为教师形成可视化的学生个体和班级整体的学情分析报告。因此该数据库有利于教师掌握每位学生的英语学习状态，掌握学生个体差异，为调整教学方式、教学方法与策略提供支撑。同时，上述数据为大学英语教学与大学生英语习得的研究也提供了数据支撑。
二、人工智能的消极影响
人工智能在大学英语教育领域对教师与学生发挥着积极的作用，同时对他们也产生了一些消极的影响，主要体现为以下几个方面：
（一）对教师的消极影响由于大学英语课堂教学存在一定的缺陷，往往需要改进此教学方式。而人工智能技术的应用，虽有助于大学英语教学改革，但还需要教师熟练掌握人工智能相关技术的使用，会给信息技术能力比较薄弱的教师造成压力。借助人工智能平台，大学英语教学不受时间、空间和学生人数等影响，势必会减少大学英语教师的需求，造成大学英语教师面临失业的压力。进而影响大学英语教师的工作积极性，以及大学英语教学质量。
（二）对学生的消极影响根据语言资本理论与期望价值理论，大学生英语学习的期望价值主要是经济期望价值。而大学生英语学习的期望价值与学习目的和行为密切相关。比如大学生英语学习经济期望价值主要体现为学习英语对未来找工作很重要，可以增加经济收入。而人工智能技术在语言领域的应用，势必会影响大学生对英语学习的期望价值。如人工智能翻译机的出现，使得各种语言之间翻译非常容易。即使不懂英语，也可使用它进行英语交流。因此，人工智能技术在英语领域的应用，将降低大学生英语学习的期望值，进而影响他们英语学习的兴趣与目的。
（三）对师生关系的消极影响基于人工智能技术的大学英语教学，将改变传统的以教师为中心的模式，使得教师在教学过程中的中心地位得到弱化。学生通过人工智能技术，可以很好地收集到自己需要的各种英语学习资源，如在线课程、英语讲座视频和英语文本资料等，甚至可以通过自学的方式完成英语学习任务。但这些将弱化教师与学生之间的互动以及情感，从而隔阂了教师与学生之间的关系。
人工智能作为一项综合性应用技术，其研发的主要目的便是为了模仿人类的思维与行为，从而代替人们去完成一些难度较大、复杂繁琐的工作，以此为人们节省出大量时间，提高人们的日常工作效率。现今，我们日常生活中随处可见的智能化产品便是人工智能技术的重要体现，这些智能化产品的出现在方便我们日常生活的同时，也使生活变得更加丰富多彩起来。除此之外，目前人工智能技术的应用极为广泛，与计算机网络技术有着十分密切的联系，包括自动程序设计、智能控制等等，都是人工智能在计算机网络技术中的应用。
二、人工智能应用在计算机网络技术中的优势
（一）更具实用性
随着计算机网络技术的使用覆盖率不断扩大，当前各个领域乃至生活的各个细节都难以离开计算机网络技术。而人工智能技术的出现，从此使计算机网络技术变得更具实用性。智能与科技相结合，人工智能利用对新知识的学习能力，进而实现了对一些较难数据的推理核算工作。这样不仅极大程度的节省了网络查找的时间，还有效改善了人们的工作与生活，促进了工作效率与生活质量的双重提升。正因如此，人工智能技术的开发与应用更具实用性。
（二）便于网络管理
计算机网络技术的发展，让人们进行信息交流和讨论也变得更加方便快捷，同时也对世界各国之间建立良好的国际关系产生了极大帮助。随着人们对计算机网络技术的应用越来越广泛，因此对其要求也开始不断提升。而在人工智能的作用下，计算机网络技术也从此变得更具优势，对于人们无法处理或难度系数较大的问题，人工智能都能一一进行妥善处理。同时，人工智能还能加强对大数据的监控，实现智能化的网络安全管理，也使人们的交流与联系变得更具有安全性。由此可以看出，人工智能在计算机网络技术中的应用极为重要。
三、人工智能在计算机网络技术中的应用
（一）智能防火墙防护体系
防火墙的主要功能是抵御黑客攻击，防止计算机系统中的潜在风险对其造成破坏。人工智能技术与计算机系统中的防火墙技术相互融合，这样计算机的防护系统就相当于拥有了一位智能管家。如此一来，计算机系统不仅多了一重安全保障，同时给人们的使用也带来更为便捷、高效的体验。由于人工智能技术具备极强的数据分析能力，对于各行各业时常出现的计算机网络安全问题，人工智能防护都能及时对其进行全面优化与处理。比如目前现有的一些人工智能杀毒软件，即使没有网络连接，同样也能为计算机系统保驾护航，帮助其免受攻击。同时智能防火墙的研发，还有效避免了以往的防火墙技术频繁进行网络运行控制的弊端，只会在不确定的情况下进行报警询问和访问控制，而在计算机程序正常运行或者智能防火墙已判定病毒的情况下是不会对用户进行访问控制的。由此可以看出，智能防火墙增加了智能化识别技术，其在计算机系统中的识别力更加敏锐，更为高效的实现了预防病毒侵害的目的。
（二）智能信息检索
网络时代的到来，人们需要了解和掌握信息时都可以通过计算机网络技术来实现，而正因为人们对各类信息的需求越来越广泛，也因此导致了网络上的信息呈现出繁多、复杂的局面。此种情况下，当人们需要获取信息时也变的无从下手，海量的信息中开始很难筛选出能满足其需求的内容。而当计算机网络技术中科学应用人工智能技术后，智能信息检索的出现不仅有效弥补了传统搜索方式的非个性化搜索功能，还实现了传统搜索所没有的分布式智能搜索。如果用户采用其搜索所需信息，智能搜索将会自动对用户所需的信息的相关领域进行搜集、筛选、过滤，最终对用户提供其感兴趣且有价值的信息内容，以此大大节省用户获取信息的时间，并提高其工作效率。
（三）智能过滤系统
日常生活中，当我们利用计算机网络技术进行学习或工作时，常常会因为电脑中大量占用内存的垃圾信息而影响到工作效率。比如一些垃圾邮件等，它们占用了电脑内存，长期下来就会导致电脑无法正常运行，最终导致我们的工作效率大大降低。而当计算机网络技术中应用到人工智能后，其具有的智能化识别技术就如同为计算机系统配备了一个人工大脑，不仅能自动拦截用户使用过程中出现的垃圾信息，还能对各类信息进行分类处理。如用户收到邮件后，其智能过滤系统便会自动开启扫描，将垃圾信息筛选出来提醒用户尽快进行清理操作，有效保护用户使用过程中的安全。这样一来，人工智能与计算机网络技术完美融合后产生的智能过滤系统就为人们节省了大量的时间，同时也保障了工作和学习的效率。
（四）智能机器人
在计算机网络技术的迅速发展下，人工智能技术也在不断发展，而智能机器人也正是其共同发展的产物。如今的智能机器人相比传统机器人在思维、感知等方面都得到了极大完善，其通过全面模拟人类的智慧与能力，已经逐渐应用于社会各个领域。比如许多人类自身难以完成的高难度危险作业等，智能机器人都可以代替其高效完成任务。此外，智能机器人在商业管理、救火救灾、军事、医疗等方方面面都有涉及，比如自动驾驶、识别生物体征等等。正因为有了计算机网络的发展，人工智能的作业才得以高效发挥，因此，不仅是人工智能方便了人们的生活，计算机网络技术也对人们的生活作出了巨大贡献。
（五）智能人机交互
人工智能在计算机网络技术中的另一重大应用便是智能人机交互，其主要体现在智能家电家居、自动驾驶、人机对弈、管理培训、机器教学、医疗服务等方面。据相关研究表明，相比人类，机器核算往往更能准确无误的完成人类指定的各项操作，因此智能人机交互的发展也将会得到越来越广泛的应用，从而对人类未来的日常生活带来极其重要的影响。
（六）智能数据挖掘
大数据挖掘主要指的是通过对现有的数据进行分析和提取，最终筛选出其中具有实用价值的信息，从而为人们学习和使用提供便捷，既为用户节省了大量时间，也使其工作起来更为高效。人工智能利用相应技术充分模拟人类大脑的运行过程及状态，并在大数据挖掘过程中得以应用，目前已经逐步体现在医疗、工业、司法等多个领域，未来给人类生活的方方面面也将会提供极大的帮助。
关键词：人工智能 财务决策 应用
一、财务和人工智能技术应用概述
1987年美国执业会计师协会（AICPA）发表了一份管理指导特别报告“人工智能和专家系统简介”，将人工智能引入到会计和财务管理领域。自此，西方财务和会计界对人工智能技术和专家系统在会计、审计和财务分析与管理等方面进行了广泛探索，开发出了许多实用的专家系统来解决复杂的财务分析和会计决策问题。人工智能技术通过模拟人类专家求解复杂问题的方法，建立相应计算机辅助系统，使财务和经营决策智能化，从而使得现代会计系统在实现信息化和网络化后，向智能化迈进。财务和会计专家系统分成以下四类：
1.财务分析专家系统。成功的财务分析可以确定某个公司的经营状况，如投资或信用评估风险等级。由于会计和财务业务职能的复杂性，有些财务分析专家系统同时跨越多个问题域。例如，根据专家系统的输入和相应的输出建议，解决分类问题的财务分析，专家系统同时可能又属于诊断或纠错问题。
2.合成专家系统。具体包括：（1）在相对较小搜索空间的约束条件下，配置目标集，如管理商业贷款组合计划的MAEBLE专家系统；（2）在相对较大搜索空间的约束条件下，设计目标集，如个人理财设计PLANMAN专家系统；（3）设计采取行动的规划专家系统，如审计规划EXPERTEST系统等。
3.组合专家系统。这类专家系统主要是解决复杂问题的组合分析，如：控制风险估计系统，诈骗检测系统，风险估计系统APX。
4．财会知识传授和职业教育专家系统。如国际上一些大会计公司内部使用的培训专家系统，和辅助会计专业大学生实践的专家系统。实践证明，这些系统可以让没有专业经验的人员有效获得解决某些具体问题的相关知识。
二、财务和会计专家系统基本结构
财务和会计专家系统是一种工作在专家水平上的计算机系统，应用专家的专门知识和推理能力，解决通常情况下难于处理的问题。需要人类领域专家宝贵的经验、智慧与思维方法以及相应的计算机技术的发展。到目前为止，在财务和会计领域，应用最广、最成熟的是基于规则的产生式系统。财务会计专家系统中的解释模块主要是用于推理过程的解释，回答相关财务结论是如何得到的。系统的透明性就是由解释模块来实现，而这种透明性是专家系统所必需的。有了透明的解释功能，由结论可以反过来追踪推理机调用了哪些规则，在分析推理过程中获得了哪些财务数据和特征信息。财务和会计领域的许多问题非常适合利用专家系统来求解，如审计、税务、管理会计和职业教育等。财务分析师、审计专家和金融专家在会计实务中获得许多珍贵的知识和经验，这些知识和经验有的是无法在文献中获得。如果把这些知识通过一定的方式累积、保存在专家系统的知识库中，其在职业教育和帮助非资深财务工作者解决问题的能力方面所产生的作用和意义是不言而喻的。
三、智能财务和会计系统建模步骤
在利用专家系统来描述和解决一个财务和会计问题时，其建模过程有6个步骤。下面以租赁业务为例，介绍其建模过程：（1）列出所有可能的选项。如承租人有两个租赁选择：经营性租赁和资本性租赁。（2）确定相应的规则。区别经营租赁和资本租赁的四条基本规则是：第一，所有权转移；第二，存在采购契约选项；第三，使用大于75%的资产经济寿命；第四，租赁费用的现值超过90%的资本市场公允价值。（3）确定规则应用的程序（推理机）。如租赁业务中，在租赁结束期末，将所有权转让给出租人的是资本性租赁，不管出租人在租赁期内是否使用完75%的资产使用寿命。这样第一条规则应该是判断租赁期内所有权是否转让。（4）每条规则的所有术语必须明晰定义。如租赁期不仅包括租赁初期，还包括其他各自租赁期间，在租赁期间，假设租赁延长是合理的、肯定的。（5）在一个规则应用前，首先按事实匹配，选择何种测试。如要知道租赁期间，必须知道租赁是否有何契约更新选项；计算最小租赁费用的现值时，必须知道是否确保残值，而且承租人是否了解出租人采用的贴现率。（6）用何种计算法，确定一个规则启用，例如，在应用第四个规则时必须计算现值。
四、智能财务和会计系统存在的问题和发展趋势
在开发面向财务管理和会计领域的专家系统时，最主要的问题是没有相应的专家和知识工程师以及规则的提取，在人工智能领域，这个问题称为知识获取。影响专家系统知识库质量的五个主要决定因素是：领域专家；知识工程师；知识表征方法；知识的提取；问题域。由于专家系统在判断问题时，表现出知识的不完备性、知识获取的“瓶颈”以及较差学习能力、推理能力的“脆弱性”等问题。为了克服财务管理和会计专家系统存在的问题和提高系统的智能化程度，随着专家系统研究工作的进一步深入，一方面，人们研究如何通过合理使用专家系统技术本身改善其性能。另一方面，由于专家系统中的知识类型不断增加，单一的知识类型和问题求解方法给专家系统的应用带来很大的局限性，远远不能满足复杂问题的求解要求。为使系统更加有效地工作，同时采用多个问题求解器处理一个复杂问题成为必要。
参考文献：
[1]陈文伟.智能决策技术[M].北京：电子工业出版社，1998.
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[3]Joyce Bischoff.数据仓库技术[M].北京：电子工业出版社，1998.34-38.
[4]高洪深.决策支持系统（DSS）——理论、方法、案例[M].北京：清华大学出版社，1996.
［关键词］临床培训;手术室外麻醉;教育
近年来，随着手术种类的变化，麻醉医生的工作环境，从熟悉的手术室内，发展成为手术室外多环境工作模式，如放射科、胃肠镜、气管镜、心内科介入、儿科和急诊复苏等［1］。特别在老龄化发展趋势下，麻醉医生面临更多压力，老龄患者需要在手术室外麻醉(nonoperatingroomanesthesia，NORA)下完成微创或无创诊断检查以及手术。与传统手术过程不同的是，越来越复杂的手术需要在NORA下完成。同时，麻醉医生需要在NORA下处理许多急诊或紧急不稳定患者。当代NORA情况下，麻醉住院医师需要快速适应新的工作环境，利用有限的资源，最短时间内为患者提供优质的麻醉，完成诊断性和治疗性手术过程［2］。
1NORA设施和应对
NORA需要的设施包括:废气排除系统的麻醉机、监护仪器、可靠的氧源、负压吸引装置、手动复苏球囊、应急电源系统、患者的详细信息、有效充足的空间、带有除颤仪的急救车和可靠的双向通信系统［3］。NORA的核心目标是建立与手术室内同水平和标准的工作环境。由于NORA的麻醉风险较高，麻醉医生需要认真管理患者，避免并发症和不良事件的发生［3］。NORA环境下住院医师教学包括:患者情况比较复杂，采用急诊患者标准准备;工作环境不熟悉;仪器设备及药物不如手术室内齐全;围术期并发症发生率更高。因此，住院医师在NORA下应认真按照工作流程进行麻醉工作，术前准备仔细完成，术中严格检查安全核查单，术后转运预防并发症发生［2］。
2未来医学发展和NORA策略
2．1新型药物研发
虽然临床上具备快速起效、消除、稳定的血流动力学和无呼吸抑制及毒副作用等特点的“理想麻醉药”还未问世;但是临床已经在研发新型咪达唑仑注射液和依托咪酯注射液等［4］。麻醉药品是麻醉住院医师需要掌握的基本知识。在基础学习阶段，住院医师学习麻醉药物基本的药理特性。临床工作中，住院医师需要充分了解药物的不同药理特性、副作用及药物代谢动力学;从而更好地掌控麻醉药和为患者提供个体化治疗策略。麻醉医生和临床药师，需要帮助住院医师掌握新型药物的临床特性，新药的代谢特点;鼓励住院医师查阅文献，尝试新型麻醉药物，并探索新药对于临床的贡献。
2．2麻醉监护系统发展
麻醉最初的目的，使患者失去知觉或催眠。麻醉医生通过麻醉镇静深度(depthofhypnosis，DOH)来反映麻醉镇静的不同程度，主要通过脑电监测系统来实现，如脑电双频谱指数等。闭环麻醉系统，是指通过测量患者临床生命体征表现，反馈到调控中枢，适应性调控药物持续输注，从而实施个体化优质麻醉服务，达到临床安全高效。术中知晓是麻醉监护期间的严重并发症，给患者带来不同程度的精神障碍;麻醉医生积极研究麻醉监护系统的目的，为了防止此类并发症的发生。有研究表明［5］，麻醉医生希望通过人工智能等最新技术的发展，使患者接受最佳的麻醉手术，从而达到最佳的围术期康复状态，降低围术期医疗费用和患者经济负担。麻醉医生推动DOH监测仪的发展，为NORA提供了完善的监护系统。DOH系统联合闭环麻醉系统，为患者提供优质的麻醉服务［6］。闭环麻醉的优点是减少麻醉药物总量、加速术后康复和改善血流动力学。因此，住院医师必须了解DOH和闭环麻醉监护设备的特点和局限，理解靶控输注和闭环麻醉系统的机制，从容的给患者实施精准麻醉管理。
2．3人工智能和大数据时代
大数据、人工智能、机器学习和深度学习，对未来医学信息发展方向具有深远影响意义。机器学习和深度学习，是未来住院医师学习的主要模式。机器学习功能通过重复学习和训练，可以整合大量临床资料，达到精准治疗，降低麻醉不良事件发生率，提高精准麻醉完成率。深度学习功能，是机器学习功能的延伸项目，进一步提高麻醉服务能力。大数据是指使用新型设备来处理大量混杂数据。麻醉监护设备产生的麻醉数据量，要比工商业产生的少很多。然而，这些数据量是非常混杂的。这些信息来源于多数据流，例如生理性、人口统计学、药物性、单纯数据、图像(视频喉镜和食道超声)、账单、网站内容管理系统数据等［7］。这些未来技术对于住院医师从事NORA教学具有重要的指导作用。第一，人工智能技术发展，优化麻醉监护图像处理能力［8］。麻醉医生使用便携及微创设备，可以得到良好的图像传输，从而减少患者心理负担。第二，人工智能改进教学质量;在模拟教室内，导师采用人工智能训练麻醉住院医师的临床管理能力。第三，预测分析系统，告知住院医师提前干预治疗低血压和其他生理性变化，降低内环境紊乱和临床不良反应发生率［9］。第四，大数据将会保留大量病例资料，有助于分析不良并发症的原因。
3住院医师应对未来的策略
3．1教学和培训
住院医师开始学习NORA前，必须接受良好的麻醉基础训练［10］。循证医学、患者安全和生理学监护，是麻醉管理的重点内容。这些内容结合导师辅导，可以提高住院医师麻醉管理水平。传统教学方法存在一定的弊端。目前流行的教学方法包括:翻转课堂、问题导向和能力导向的学习、模拟训练操作法［11］。这些多因素教育方法，在住院医师的培训中起到了重要的作用。
3．2认知健康
Gilkey等［12］详述了四步法达到认知健康理念。第一，麻醉住院医师必须理解重复训练的经验，优化大脑反应速度。因此，麻醉住院医师需要不断学习和模仿麻醉专家的临床工作。第二，住院医师需要努力工作，主动学习NORA手术过程及注意事项。反之，住院医师被动面对持续的工作压力，将会严重影响其学习效果。在大数据时代，住院医师必须主动承担风险并突破界限。第三，由于在NORA环境下，各种风险经常发生。因此，导师必须突破常规的模式和场景，给予住院医师具有挑战性的学习任务。第四，麻醉住院医师要有持续不断的工作学习态度，才能达到优化麻醉管理能力的目的。
3．3职业倦怠和不利影响
研究报道，麻醉住院医师的职业倦怠率很高;同时住院医师的适应性调整能力和情商个性特点教育，对于下一代麻醉医生也至关重要［13］。NORA环境具有高麻醉风险和许多非标准化流程，这时麻醉住院医师的韧性发展显得尤为重要［14］。社交网络指出，心理健康和乐观心态，是建立韧性的重要品质［15］。Jones说过精英不是与生俱来的，而是后天培养出来的［15］。从商业、音乐到体育，各行各业的成功者都是在压力下成长起来的。麻醉培训核心任务是教育并帮助住院医师建立处理应急情况的突变能力。住院医师要学会如何保持高压下高效工作，专注于自身工作以及控制好自我，把生活和工作强度处理好。
中南大学开设人工智能课程已有25年历史,2003年该课程更是被评为全国高等学校首批精品课程。此后,在国家教育部、湖南省教育厅和学校的支持与指导下,以蔡自兴教授为首的教学队伍一直继续坚持精品课程的建设。在5年多的建设过程中,一直坚持求新求变的思想,使得本精品课程又登上了一个新的台阶,并通过建设取得了一些新的经验和体会。
1 深化教学改革,不断提高教学质量
教学改革是课程建设和学科发展的生命线。经验告诉我们,要不断提高教学质量,就不能固步自封,吃老本,而必须不断深化教学改革,加大课程建设和教材建设力度,不断改进教学方法。
(1) 搞好精品课程建设,发挥示范作用
把人工智能国家级精品课程放在优先建设的位置,讲究教学质量,推进教学改革是本课程一直坚持的教学理念。首届国家级精品课程评选时,还很少有其他课程采用网络教学,而我们的课程就已经建设了完善的网络教学平台并被国家教育部评为优秀网络课程,这有助于充分发挥国家级精品课程的示范作用。在此后的建设过程中,我们坚持每年都对网络课程和教学课件进行改进和更新,在国内发挥了应有的示范作用。
为开拓学生眼界,追踪国际前沿研究,这几年我们加强了对双语教学的研究和实践,采用多种方式坚持汉英双语教学。经过实践我们体会到,英语教学比例要根据教学内容和学生英语水平而定,其检验标准是学生的接受程度与学习效果,并根据这一点来适时调整双语教学中英语对汉语的比例。
(2) 编著立体配套教材,为教学改革服务
根据学科和课程的发展及教学改革的需要,我们十分重视教材建设,不断更新人工智能课程教材内容,使其具有系统性、新颖性、实用性和可读性等特色,所编优秀教材处于国内领先地位。
在过去5年建设过程中,在原有的信息类本科生教材的基础上,又增加了研究生教材、网络课程教材和管理类通用教材,形成了多层次、多专业、多平台的立体配套教材共4个版本,以适应学生的不同层次要求。这些教材已为高水平课程建设和学科建设作出了重要贡献。
(2) 创新教学方法,开展多种形式教学
近年来,我们学习和推广了教学名师在长期教学实践中形成的“以趣导课、以疑启思、以法解惑、以律求知”的教学模式和教学方法,并不断摸索和实践,采取了多种形式的教学方式,包括多媒体教学、双语教学、网络教学、智能系统物理实体演示、课堂讨论会、论点辩论会、学术研讨会以及网上实验等现代化教学方法,取得了优良的教学效果。在课程讲授中尽力做到生动形象,富有启发性,从而充分激励学生的学习积极性和主动性,发挥独立思考和创新思维,多方位培养学生发现问题、分析问题和解决问题的能力。
要取得良好的教学效果,首先要培养学生的学习兴趣,使学生主动参与学习。如何充分激发学生们的学习热情,发挥其主观能动性是我们一直在探索的问题。我们在教学实践中多次开展辩论会、讨论会等活动,通过让学生自己动手查资料,分析整理,提出自己的观点,使学生全方位地接触所学课程,在此过程中培养学生的研究能力,真正实现师生互动。在课程中我们还经常请来在科研工作中担任主要任务的教师和博士生给本科生介绍最前沿的科学动态,激发学生对科学研究的兴趣。更进一步,我们在研究生教学方面通过举办学术研讨会,让学生接触学科前沿,自己查阅资料和动手写科技论文,并在研讨会上宣读讨论,培养独立研究能力,为将来的研究工作打下基础。许多本科生和研究生在讨论会上有十分突出的表现。这种课堂学术研讨活动深受广大学生欢迎。
(4) 教学与科研结合,以科研促进教学
对于高等教育来说,教学与科研始终是相互促进,不可分割的。我们认识到,要提高师资水平和教学质量,就必须鼓励教师开展科学研究,处理好教学与科研的关系。要以教学为中心,以科研促进教学。通过科研实践,提高教师的学术水平和教学起点。教师只有站得高,才能看得远;只有看得远,才能明确方向和目标。本精品课程立项后,我们每年都有意识地组织学生参观实验室,向他们介绍最新的科研进展,培养学生的科学精神和科研素质;同时吸收部分学生直接参与到科研工作中来,提高他们分析和解决实际问题的能力;本科生的毕业设计题目也直接与科研工作挂钩,让学生真正学以致用;支持青年教师参加科研和各种技术培训,不断提高他们的科研能力和教学能力,从而有力地推动了教学科研的相互促进和协调发展。
2 构建立体式教学平台,实现教学相长
(1) 建设前沿交叉学科的多类型教学资源
教学资源是教学质量的重要保证,通过多年的积累和长期努力,我们已拥有大量立体配套式的教学资源,除了针对计算机、智能科学与技术和自动化专业的系列教材外,还有面向军队的智能决策的教材,面向人工智能初学者和研究人员的工具书《人工智能辞典》。大量教参、教研论文、科研论文、多媒体课件、双语课件、网络课件、视频录像、习题库、试题库、虚拟实验室等都包含在我们的教学资源中。
(2) 开发富有特色的网络教学平台,实现个性化教学
网络教学能够拓展学生的学习空间,使学生能够在不受地域和环境限制的情况下主动学习和继续学习。我们的《人工智能网络课程》上网使用已经7年了。该网络课程具备向导学习、交互式和情景化学习、多媒体支持、学习评价、智能答疑、全文搜索、虚拟算法实验等功能。特别是在向导学习、个性化以及算法实验上,采用了人工智能技术本身来实现人工智能网络课程,具有网络化、智能化和个性化等显著的特色和先进性,得到专家和同行的认可和肯定。如今我们的网络教学平台已不断得到更新和扩展,学习内容不断完善,学生们不仅可通过网络进行学习、实验,并能通过网络提交作业和报告,与老师进行交流。网络课程的使用,促进了本课程教学改革,更好地调动了学生的学习兴趣和主动性,深受学生欢迎。
(3) 建立开放式的网络实验平台
理论联系实际永远是教学过程中不可或缺的重要部分,让学生发挥主动性,学以致用,从而加深对课堂接受知识的理解,培养学生的实践能力,使他们能够学以致用,是我们开发实验平台的目的。为此,我们在2005年开发了一个网络虚拟实验室,在这个实验室中,通过动画演示,学生能够直观地看到课堂上讲到的多种算法和方法的具体实现步骤和运行结果,还能够自己动手,创建新的实验环境和实验数据,建立自己的实验。网络实验平台中对每个实验的目的、要求、实验报告的形式内容都作出了详细的阐述和要求,网络的开放环境使得学生可以在寝室、家里、机房,甚至在机场、车站、码头随时进行实验,不受时间和地点的限制。
在实验教学内容的设计上,注重培养学生的研究能力和创新能力。首先,实验项目的开设,经过了严格的考虑,使之具备研究性和综合性。其次,实验目标有明确的设计探讨要求,要求学生带着问题和任务进行实验。再者,充分采用虚拟实验方式进行实验,大大提高了学生的兴趣,提供了分析和探讨智能算法的很好平台。
直观生动的实验演示和个性化的实验设置增加了学生对实验的兴趣,充分调动了学生的积极性和创造性。通过实验教学,学生能够理论联系实际,验证和加深对所学理论知识和概念的理解,有利于提高学生的学习兴趣和主动性。
3 构建富于创新的教学队伍
教学人才资源是教学的第一资源。坚持科学发展观和以人为本的思想,组建一支结构合理、爱岗敬业、不断创新的教学队伍是精品课程建设不断持续发展的重要保证。
(1) 名师牵头,结构合理
自精品课程立项以来,在多年的建设实践中,我们逐步建立了一支由国家级教学名师牵头,以中青年教师为骨干,学历、学位、职称和年龄结构合理的教学队伍,以保证教学和教改工作的可持续发展。此外,任课教师围绕创新型人才培养,以提高人才培养质量为核心,以促进学生的成才为目标,讨论并设定了明确、可行的课程教学改革目标。
(2) 抓好队伍建设,不断提高整体素质
建立一支爱岗敬业、富有战斗力的高素质教学队伍是出色完成教学任务和提高课程教学质量的根本保证。我们的教学队伍中,从带头人到成员,都坚持在教育第一线亲自执教,传道、授业、解惑,做好本职教学工作,都秉承热爱党的教育事业,热爱教学工作、热爱学生。教学骨干和主讲教授具有较高的学术造诣和丰富的教学经验,其他教师也有较好的教学功底和较强的教学能力,他们团结协作, 精益求精地认真做好每一环节的教学工作。
(3) 注重青年教师培养,保证可持续发展
关键词：小学英语；教材出版；人工智能；大数据；虚拟现实
一、技术演进及受众改变的大背景
1.技术的研发与普及正日益提速
技术在现代社会发展过程中已经占据十分显要的地位，其对各行各业乃至社会各个领域无孔不入地渗透，已极大地改变甚至颠覆了众多传统产业。而从历史来看，技术的创新也始终引领着出版业的发展，它的每一次重大变革，都将同时代的出版推向一个全新的境界。
具体到教材出版领域，首先，人工智能技术的日趋完善，使得其已经成为改变学习活动形态的重要力量。2016年以来，传感器技术的飞速发展和5G通信技术的重大突破，正加速迎来万物互联的时代，对数据处理能力提出了更高要求，将促使算法水平不断提升，加速人工智能的进化，这些无疑都将大大推动人工智能的发展。
其次，伴随虚拟现实（Virtual Reality，简称VR）及增强现实（Augmented Reality，简称AR）等技术的成熟，我们已经可以轻松地利用电脑图像仿真技术，虚拟出与小学生用户充分交互的环境，从而大大丰富学习的体验，这为教材出版的最终呈现形式带来了极大的想象空间。
最后，大数据技术的不断普及，使得对海量学生行为数据的搜集、分类、整理、加工既成为可能，也愈发彰显出其巨大的价值。
2.学生及家长群体均发生深刻变化
伴随前沿技术的不断普及，小学英语教材的受众也不可避免地发生着深刻的变化。与此前的小学生群体相比，“10后”一代是在互联网、移动互联网的包围和熏陶下成长起来的“数码宝宝”，其对数字技术及其所具有的功能与交互形式等，有着天然的亲近感。在进入小学阶段的英语学习后，其对传统纸本英语教材较为单一、枯燥的呈现形式必然会提出更多要求。与此同时，区别于“60后”“70后”的家长，“80后”家长由于其自身对数码产品的熟悉与使用，使得其对前沿技术不存在明显的排斥心理，在可控范围内，愿意让自己的子女尝试基于前沿数字技术且更为新鲜活泼的学习形式。
二、虚拟现实、人工智能及大数据在小学英语出版领域的应用
1.以虚拟现实技术提升教材表现能力，实现用户由纸本向App引流，打造线上平台
虚拟现实技术是一种视觉交互技术，它利用计算机生成一种模拟环境，通过全景成像，形成立体式、全沉浸的视觉映像，受众能置身其中。目前，该技术多应用于视频和游戏领域。
传统出版单位进军数字出版已是大势所趋，但在互联网时代，一方面，由于缺乏强势的渠道和具备足够互联网运营经验的团队，互联网企业吸纳线上用户的能力，传统出版机构始终难以望其项背；另一方面，纸本教材的覆盖率和到达率却又常常令互联网企业叹为观止。
以福建教育出版社的闽教版小学英语纸本教材为例，其覆盖闽、桂两省逾百万真实学生用户，这样量级的真实用户在当前互联网红利已趋结束、用户争夺日益白热化的时代，具有巨大的价值。出版机构可利用虚拟现实技术，开发配套的App，学生在家长或自有的智能终端上下载后，即可通过扫描直接依托纸本构建起虚拟实境，获取纸质教材无法呈现的动画、语音朗读等海量讯息，从而在增加纸本教材交互性，提升其表现力的同时，将线下用户导流至App平台，实践互联网环境下“平台为王”的战略，沉淀用户价值，一改此前纸本图书无法沉淀用户并实现持续经营的弊端，为后续的用户行为大数据采集及人工智能应用奠定坚实基础。
2.依托人工智能的语音识别与合成功能，加深英语教材交互性，获取用户使用行为
整体而言，人工智能领域有三个并存且依次递进的发展阶段：第一阶段为计算智能，即快速计算和记忆存储能力；第二阶段为感知智能，即基于视觉、听觉、触觉等感知能力与对象进行交互；第三阶段为认知智能，机器已“能理解会思考”。人类就是通过各种智能感知能力与自然界进行交互，交互即信息的输入与输出，与计算智能阶段的输入端只局限于键盘与鼠标相比，感知智能的交互是多样化的。当前，对小学英语教材出版领域最具应用价值的，是处于第二阶段的智能语音识别与合成技术。以“百度机器人”和“科大讯飞智能语音系统”等为代表的一系列产品，都是处于该阶段的典型应用。
作为教材出版机构，应该积极与技术方展开深度的合作，注入具有知识产权的教材内容资源，同时依托其成熟的语音识别技术与硬件产品，实现教材内容与学生间的实时交互，既能解决家长自身发音不准而无法示范等困扰，又能扩展英语教材多元化体验，并在这一过程中实现对学生英语学习行为数据的采集。
3.应用大数据技术，发掘学生英语学习行为巨大价值
前两个阶段完成后，平台将积累起基数庞大的学生（及其家长）用户，在后善的数据库支撑下，其英语学习行为将因深度的人机交互得以收集、沉淀。在这一阶段，运用大数据技术，对其在英语学习过程中的种种行为――发音习得、对话练习、眼动停留、成果反馈等进行分析，基于平台上海量小学生在英语学习过程中产生的相关行为，构建“中国小学生英语学习行为数据库”，同时自内、外两个层面，对数据库展开持续的开发和运营。对内，结合数据挖掘、语义分析、行为侦测等前沿技术，围绕英语学习，面向教材用户输出个性化智能学习指导、基于大数据且逐年对外的《中国小学生英语学习行为年度报告》等系列服务，从而以人工智能及相关技术的应用，实现对纸本教材用户学习服务各环节的支撑；对外，将作为开放的大数据平台，与外部不同产业的生态圈之间进行大数据的交换与输出，在完善、提升自身数据价值的同时，通过向政府、第三方机构（如英语培训等）提供基于大数据的知识服务，收取咨询服务费，并通过以大数据为核心资源、共同参与开发运营新项目等形式，获取这一过程中的衍生收益。
三、管控教材生产者与受众两个层面的风险
1.教材生产者面临的主体模糊与被动边缘化危险
第一，在拥抱技术的过程中，作为小学英语教材的编辑，应始终秉承“优质内容为王”的基本理念，以适合小学生具体学情的权威内容为出发点和落脚点，在对待前沿技术的应用上，坚持做到不盲动，不冒进，以内容为主，以技术为辅，充分发挥技术优势，为内容和小学英语教材的用户服务，而不可被技术的巨大存在迷惑，为应用前沿技术而在内容上予以妥协、迁就，甚至被技术喧宾夺主，沦为附庸。
第二，出版机构在前沿技术领域并不具备优势，其研发实力与运营能力都较互联网或其他技术企业有极大差距，而对前沿技术在出版领域的应用，又必须与其展开紧密的合作，在这一过程中，应注重发挥自身在内容、知识产权及纸本用户领域的优势，及时锤炼对技术的理解、应用和掌控力，提升编辑团队的用户运营水平，避免被互联网企业边缘化。
2.引导受众合理对待植入前沿技术的教材
关键词:科技期刊;媒体融合;知识服务;精准传播
近年来，随着计算机技术的进步，科技期刊出版正在经历着前所未有的巨大变革。目前，信息技术已呈现出“人-机-物”三元融合的态势，数据分析工具和基于云计算的数据资源成为期刊出版的重要特征［1］，期刊出版的数字化和集群化发展成为当下期刊发展的主流趋势，人工智能也将在学术期刊的出版、存取、质量评价等多个环节上得到广泛应用，并推动科技期刊出版方式的变革［2］。目前，在科技期刊界，学者们就如何促进科技期刊媒体融合发展开展了大量的研究，既包括理论层面的探讨，又包括从实践和案例的角度开展的应用研究［3-6］。与此同时，我们注意到，全球的科学产出以极快的速度增长，从第二次世界大战结束以来，全球的科学产出相当于每9年就会翻1番［7］，读者也更容易被无用的信息轰炸，难以在期刊论文的海洋中高效准确地找到自己需要的内容，科技期刊要想扩大自身的影响力也愈来愈难。信息爆炸时代，科技期刊关注读者“需要什么”比“提供了什么”更重要。在智能技术变革的时展潮流中，科技期刊应如何顺应时展趋势，利用智能技术整合资源，更好地满足读者的需求，扩大期刊的影响力，创造科技期刊人、出版商、作者、读者的共赢局面?本文从以上问题切入，尝试从扩展学术搜索的路径、构建个性化的精准推送平台和多元化的传播模式、向用户提供有针对性的服务方面探索在媒体融合形势下如何提升科技期刊的精准传播能力，以期为我国科技期刊媒体融合建设增瓦添砖。
1借助人工智能，扩展学术搜索的路径
互联网时代改变了人们获取信息的方式，搜索引擎在促进科技期刊的传播、提高影响力等方面的功能逐渐凸显。虽然现有的一些搜索门户网站诸如Webofscience、PubMed、谷歌学术、各图书馆网站、中国知网、万方数据知识服务平台等搜索引擎可以帮助读者检索科技论文，但是仍不能满足用户多样化的检索需求。Tancheva等［8］针对康奈尔大学图书馆开展的一项调查研究发现受访者“往往既对搜索方法的效率感到满意，同时又对搜索的棘手和费力感到不满……当研究人员无法完成一个特定的搜索任务，他们很可能放弃现有的方法(或工具或技术)，而不是找出如何使它工作”。为了解决这一问题，需要开发新的模式解决学术出版的过量负载，利用智能技术优化搜索引擎的现有功能。目前很多科技公司都在探索开发基于人工智能的学术搜索引擎和知识服务。例如Springer网络平台不断对其功能进行集成，并提供个性化服务功能;Elsevier等出版商为用户等提供搜索引擎培训课程;微软学术(MicrosoftAcademic)通过在实体之间建立有意义的关联，自动生成可视化的知识图谱，引导学者阅读［2］;2014年，Wiley线上图书馆为用户提供了增强型HTML文章服务(AnywhereArticle)，它将可读性、交互性和可移植性设为用户体验的核心，使读者能够在页面中快速找到最重要的信息［9］。一些关于科学出版的新模式和平台被相继开发，如Chorus［10］通过集成服务和开放APIs，优化了科技论文被搜索的路径，并为政府机构、出版商、研究人员、图书馆员和作者提供可持续的解决方案。目前我国已经形成一些专业的期刊集群，一部分学术期刊数据库平台也开始进行语义出版形式的探索，对科技期刊内容进行深度加工和挖掘。不同的科技期刊具有不同的特点，在学术期刊的数据库平台建设过程中需要平台开发团队与期刊编辑充分交流［11］，发挥编辑的优势和主导作用，凸显本学科的学科特色。
2利用智能算法，构建个性化的精准推送平台
技术是科技期刊创新发展的重要推手，技术应用能力也成为科技期刊发展的竞争资源，充分利用技术强化科技期刊的知识服务和加工能力，创新出版和传播模式，满足数字化时代的读者需求，对于科技期刊的精准传播和融合发展非常重要。在人工智能背景下，可以借助于算法实现科技期刊出版的智能化。算法的设计程序与设计者的思维密不可分，设计者选择数据样本、赋予数据意义、设计模型与算法，拥有数据并设定算法的智能化平台具有很强的主导性［12］，因此设计者需要尽可能考虑并消除算法偏见和利益冲突对精准传播带来的负面影响。日前，腾讯研究院和腾讯AILab联合的人工智能伦理报告指出“人工智能等新技术需要价值引导，做到可用、可靠、可知、可控”［13］。目前“智能算法+学术期刊”已成为创新趋势，学术期刊可构建信息数据基础环境，进一步完成动态精准信息推荐，最后以传受关系交互实现长期有效的黏性连接［14］。一方面可以通过算法整合资源，实现大量科技期刊的数字资源的聚合;另一方面可以通过算法分析用户的阅读兴趣、研究领域，基于用户的需求建立相关用户数据信息，从而进一步将数字资源和用户数据相匹配，实现科技期刊的智能化精准传播。如中国知网推出的“CNKI全球学术快报”整合全球文献和超星集团推出的“域出版”超星学习通学术平台［15］，用户不仅可以在其App上进行文献检索、分版阅读、专题阅读等，还可以与作者进行互动交流。此外，还可以利用智能算法设计追踪用户的信息反馈，通过学术平台进一步增加用户的体验感，提升科技期刊的精准传播能力。
3创新知识加工，构建多元化的传播模式
在人工智能和融媒体时代，除了运用智能技术构建个性化的知识服务平台，科技期刊也需要充分发挥社交媒体的作用，通过加强期刊网站建设、建立App客户端、微信、微博等新媒体传播平台，可以根据各自领域的特点，对科技论文进行多次加工和编辑，构建个性化的传播方式。如论文编辑平台Kudos为作者提供了一种利用社交媒体使他们的论文更易下载和传播的工具，通过为作者已发表的文章创建介绍并添加简短的标题、易懂的摘要和补充内容，可以使他们的文章对读者更具吸引力［16］，学术出版平台也可以通过建立二维码，为读者提供开放增值服务，使读者进一步了解论文的数据、图片等资料，实现与用户的精准对接。如中国煤炭行业知识服务平台为该平台上的每篇论文制作了二维码，用户阅读纸刊论文时，通过扫描其中的二维码可以免费下载PDF、HTML文件，此外读者还可以通过扫描二维码向作者提问或向责任编辑反馈意见［17］。目前，邮件推送也正在成为科技期刊提升精准传播能力的一个重要手段，国内一些期刊在这方面做了大胆的尝试。例如:《计算机工程》基于语义分析和智能分词等技术，设计了一套期刊内容精准推送系统，将读者—文章—标准关键词进行匹配，通过邮件为潜在读者推送与其研究方向相关的最新研究论文［18］;《应用生态学报》通过运用大数据和数理统计方法，构建了科技期刊论文单篇推送客体指标体系，通过邮件对读者进行单篇精准推送，取得了较好的传播效果［19］。此外，利用音频、视频、科学可视化等多媒体技术可以在短时间内表达丰富的科学信息，增加科技论文的广泛传播。如虚拟现实/增强现实(VR/AR)为读者提供沉浸式的阅读环境，提升读者的体验感，从而吸引了更多读者的关注。中国科学技术大学王国燕博士及其团队开展的前沿科学可视化研究和设计，使科技论文通过图像的形式向读者展现，提高了科技论文的交流和传播，她通过对顶级科技期刊《Nature》《Science》《Cell》的一项实证研究发现，科技期刊封面故事和封面图像的使用可以提高论文的引用率［20］。《上海大学学报(自然科学版)》借助第三方AR展示平台实现了学术期刊的多模式AR融合出版，取得了很好的效果［21］。
4满足用户需求，提供有针对性的服务
深圳市福田区教育科学研究院附属小学是一所带着“深圳烙印”的独特学校，学校紧跟时代的步伐，在机遇与挑战中担起重任，在智能教育的探索路上以锲而不舍的姿态昂扬前行。两年时间，学校不断开放示范，辐射影响，与不同地区共建教育教学共同体，打开合作共赢新局面。校长刘锐娟作为广东省“百千万人才培养工程”中小学智能教育名校长，一直将智能教育当成学校发展的重要引擎，秉承以“上善乐活，让每一个生命精彩绽放”的办学目标，从推进课堂改革到智能空间建设，再到推进信息技术与学科深度融合，借信息化手段推动学校的现代化教学发展，让学校成为智能教育名师的摇篮、新型教与学改革的基地、信息化教学研究的平台、智能教育辐射的中心。
构建未来学校形态，营造智能校园环境
升级优化基础设施。福田教科院附小大力推行教育管理数字化，构建具有附小特色的“掌上附小”教学管理系统，建设了附小特色数字中心机房，实现评价系统云处理，学生学业成绩大数据综合平台分析，优化完善学校教学资源库，学科资源覆盖率达90%以上。基于5G技术，一方面完善校园安全管控信息化建设，提升校园实施视频监控水平；另一方面，以“5G+互动教学”推动教育教学模式创新，鼓励跨校区课程协同共享，“自动跟踪录播教室”“未来阅览室”等先进的信息化设施陆续启用。目前学校已实现教育管理数字化应用全覆盖。重构创新教学空间。重构后的福田教科院附小具有五种空间形式：一是“研学创中心”，是基于项目式学习、问题探究、满足高水平学习者（教师、学生）能力的学习研究创新的空间；二是“学科大观园”，以学科核心素养为基础，构建学科教学情景空间、全学科班级图书角，在真实空间中感受学科魅力；三是“学校文化长廊”，利用此空间打造智慧图书馆、校园历史博物馆，凝聚、展现附小校园文化；四是“创意盒子”，这是一个创新型的孵化器，在此空间师生可以参与各种科技类创新项目，实现“让创意可见，让思维有型”；五是“云上学院”，搭建自选式创新学习超市，组建项目化学习网络社区空间。
引领规划整体设计，打造前沿智慧课程
两年来，学校先后邀请了20多位教育教学、信息化水平前沿的专家为全校教师量身定制项目化及学科融合课程培训计划，积极引导各学科探索开发“信息化特色课程”“AI+”特色课程，充分利用学校信息化教学空间，根据教学大纲要求，开展智慧科技特色校本课程，并探索开发科技与五育融合课程。重塑年级组内各学科相对独立的形态，形成五育融合教研共同体，打通学科之间的壁垒。五育融合理念下的课程融合，是基于知识、经验、社会需求的融合。将其形成“学科+”的课程形态，即“学科+学科”“学科+生活”“学科+社会”“学科+活动”等课程形态。
AI赋能智慧教学，创设育人新生态
信息技术赋能学科教学。深圳教育以教育部信息化“双区”建设为有力抓手，以信息技术深化教育教学改革，不断探索新型教与学模式。信息技术赋能学科教学一直是刘锐娟倡导的教育教学方式。认知科学与智能技术的结合将使教与学变得多元化，并且可进行低成本、高效能的个性化定制，帮助学习者设计更有效的学习策略。2021年，福田教科院附小成功申报国家级课题《信息技术赋能学科教学与区域教研的实践研究》。同时，福田教科院附小以青年教师“青蓝杯”基本功大赛和骨干教师“红烛杯”教学展示为契机，通过公开课、录像课、微课录制等活动，激发更多教师利用信息技术手段，在学习空间、教学方式、学习内容和学习方式上实现教学模式的创新。学生方面，学校积极普及人工智能课程，探索人工智能教学的路径和策略，以期实现提升学生信息素养、普及全民智能教育、培养人工智能人才的目标，为促进中小学人工智能教育、推动教育教学改革和创新发展提供参考。智能体育守护生命本色。深圳市福田区是中国教育科学研究院的综合改革实验区，福田教科院附小是全区首批参与中国教科院的重点课题《中国学校体育智慧系统研究》的学校，学校多年来一直坚持致力于智慧体育探索研究，实施青少年健康体能促进与干预方案。2021年12月，刘锐娟亲自主持的中国教育科学研究院《中国青少年健康体能研究》课题项目子课题《“双减”背景下对智慧体育校园构建的研究》顺利开题。2022年1月，以学校为牵头单位的“智能体育学生数据分析与教学应用实践共同体”项目荣耀入选教育部“2021年度教育信息化教学应用实践共同体项目”。基于学校智能教学基础和理念，刘锐娟在体育科组率先尝试依托AI技术精准监测与评价学生的体能训练，利用运动数据采集装备+综合管理平台，通过学生佩戴的传感器设备，实时采集每位学生运动过程中的心率及运动负荷情况等数据，对潜在的运动风险进行实时的评估与预警，把学生的体质数据形成电子成长档案，为教师设计合理的体育课程提供参考，为学生的体质健康保驾护航。多样态教学促进学生个性化发展。一是在线教学求质量，创新课堂新生态。在常态化疫情防控和泛在学习普及的双重背景下，在线教学模式应运而生，从学生学习需求出发，搭建适合学生学习的平台，采用个性化的学习模式，提供全程化的学习支持服务，以提高学生学习效率。二是探索混合式教学模式，推进泛在化学习发展。项目化混合式研究团队结合学段特点、学校校情，以调查研究作为基础，以教师培训、课程实践、评价改革作为抓手，以项目化课程为载体，以混合式教学为手段，在校内进行探索实验。
多元评价，看见动态成长
学生是教育对象，让学生更好地学习才是教育的发展目标。教学中，刘锐娟引进智能数据技术系统“掌上附小”，系统中采用多元评价，全方面为学生提供个性化的教学服务，实现因材施教，看到动态成长。搭建学生德育评价系统。少先队组织日常开展教育活动和评价激励的重要载体，分为基础章、特色章、星级章。在阶梯式成长激励体系中，少先队员普遍参与的“红领巾奖章”是核心载体，贯通着同一层级的荣誉激励、实践激励和岗位激励。在德育量化指标下，评价系统在本校可制定阶段性评价任务，实现老师评、家长评、学生自评等多种方式的学生阶段性、全过程德育评价。通过评价构建学生画像。依据学校项目化课程的内容特点、混合式教学的实施特性，创建三个层级的项目化多元评价机制，即：多向评价、学习评价、成果评价。其中多向评价为：项目导师评价、学科教师评价、小组互评和个人自评及家长评价等五个维度；学习评价为过程性评价与终结性评价；成果评价为路演评价、线上评价等多种评价方式。最后，在评价中生成数据，从而制作出学生画像。形成信息化成长报告。“掌上附小”后台经过对原始数据的汇总、分析，从学生的品德、身心、学习、创新、国际、审美、信息、生活八个方面综合评价学生的发展，基于信息化评价体系，对学生形成智能评价分析、诊断、反馈，形成学生每个阶段的“信息化成长报告”，助力学生的全面发展与适性扬长。未来已来，刘锐娟带领着福田教科院附小团队借助教育信息化杠杆撬动学校发展，携手师生共同成长，打造学校智能教育发展的新样本。
作者：刘锐娟 徐燕 魏明萱 单位：深圳市福田区教育科学研究院附属小学
2015-2016年，华夏基石董事长彭剑锋教授带领团队对海尔深入研究发现：人本身的发展成为了组织经营的目的。“人是目的”不但成为了一种管理理念，且在企业中得到了实践。此时，组织经营的根本目的在于支撑人的发展，人和组织关系发生剧烈变化，于是我们提出了人与组织关系的重构概念。
人与组织关系演变的两个驱动因素
很多时候，企业的实践都是在理论产生之前的。如果不能真正找到组织变化的驱动因素，就很难去预测它的未来。就当前而言，怎样才能够找到驱动变化的因素呢？还是要从人和组织的两方面去看。
第一个驱动因素：技术的不断突破和应用
当机器人不但可以简单提升效率，而且还能够写出一定意境的诗词时，它对我们生活的方方面面的挑战就难以想象。这是人脑不能抵达的高度，是新技术不断应用的结果。AlphaGo挑战李世石，以后一定会出现更深入影响我们经济生活的情况出现。
李开复在最近的世界经济论坛上说：“在未来的十年之内，世界上有50%的工作将会被人工智能所替代，尤其是翻译、记者、助理、保安、司机、销售、客服等岗位。”这些工作都被人工智能所替代，不再有人去从事这些岗位时，组织内部的架构或者模式一定会发生变化。
在阿里研究院的“远见2046――第二届新经济智库大会”上，有人预言未来10-20年，有710万左右的岗位会消失，在702种职业中有47%的工作，可能会被人工智能和机器人所替代；数据在整个经济活动当中充当了主要因素，其价值会超过石油、土地，用数字技术和互联网、云计算、人工智能武装起来的新实体经济会替代旧的实体经济。而阿里将不再是虚拟经济，甚至将成为新的实体经济。新的实体经济对于在当下经济体中生存和发展的组织来说，一定会产生巨大的影响。因此，驱动组织和人的关系变化的最主要的因素，是技术的不断发展和应用。
麦肯锡全球研究院院长华强森还说：“我们过去做咨询的主要方式，是依据逻辑所展现出来的严密思考来引导客户，但现在不是这样了。现在，人工智能比人的逻辑性更强，并且能够处理大量数据，这是人所不能的。”他们今后在全球范围内招聘咨询师时，不会再像过去那样只招聘MBA、EMBA、经济学与管理学背景的人，还希望招聘一些艺术类的人才来做管理咨询，因为时代需要一种截然不同的思维方式和创新思维，而这一定会带来整个组织内部的工作模式的重组。
比如在新的实体经济里，新的组织形态叫做平台经济体。传统的组织模式不可能化解大规模生产所带来的成本，而当信息技术不断地突破和应用之后，组织100万人都不会有困难。未来的组织，是技术的推动、是人工智能技术的应用所带来的变革。很多互联网企业已经向平台经济体转型。
第二个驱动因素：社会需求基准不断提高
现在，企业在招聘新员工时往往会发现，过去的激励理论对他们而言是失效的。
为什么失效？是人变了吗？变化是什么？代际之间的问题究竟是什么原因带来的？这需要我们回归本源去看问题，是什么的变化引起了这一代人与上一代人的不同。
挑战根本的表现，其实可以理解为社会需求层次的变化或者说社会需求基准不断抬高。很多人在很早时就脱离了最基本的需求，但社会整体没有达到这个层面。而主流的组织形态是由需求基准决定的，不妨把马斯洛的需求层次图倒过来看。
凯恩斯曾提出：“从满足每个人的生存需要角度来说，经济问题可能会在100年之后得到解决。随之工作日减少到每天3个小时，也就是一周15个小时。”他所指的100年，也就是到2030年，很多人真的不需要工作了。当人工智能、机器人可以完全满足，或者在一定程度上满足我们最基本的生存需求时，当整体需求基准提高时，会带来什么问题？那就是人与组织关系重构的问题。
所以，从人的角度来看，社会需求随着需求层次的不断抬高，也会促使人的方方面面发生变化，进而使人与组织之间的关系必须重构。
当人与组织关系发生了重构，那么下一步可能会发生什么变化呢？
无论是经济学者还是哲学家，都将问题回归了最本质――价值。假如未来的趋势一定会来到，就存在一个全方位价值的重新定义与匹配，比如组织的价值、个体的价值、用户的价值、社会的价值、社会价值的导向等。
新的就业形态释放个体价值
有一个名词叫slash（斜杠青年），是指越来越多的年轻人不再满足“专一职业”的生活方式，而是选择能够拥有多重职业和身份的多元生活。这些人在自我介绍中会用斜杠来区分。
我们无法去简单评价这些人的就业形态，在他所有的“斜杠”中，任何单独的一项都能解决他的生存问题，所以和这类人才谈劳动雇佣关系、谈就I问题基本是没有意义的。它实质上是一种组织与个体之间匹配在一起的，崭新的就业形态，个体通过自我雇佣，组织提供平台支撑，二者实现价值共享。
阿里研究院就预测，在未来20年，8小时工作制将会被打破，中国高达四亿人的劳动力将通过网络进行自我雇佣和自由就业，这相当于中国总劳动力的50%。未来个体的价值会通过自由雇佣的方式去就业来实现。
与此相适应，组织将通过平台化来支撑社会价值、个体价值、用户价值的实现，进而来实现自身的价值，并分享这些价值。这种价值实现最典型的案例就是海尔。海尔的平台与它的价值，在于支撑“小微”，在于孵化、业务引进等。当平台通过促进个体的价值来实现价值、分享价值，价值创造的问题就解决了。
“岗位”已死，价值如何评价？
价值创造问题解决了之后，就不得不面对价值评价的问题了。如何评价价值？
过去，我们有一个基本假设是人和岗位之间的适应性，是配置问题。不论人是工具论，还是人事匹配论，抑或是人事互动，其实都可以用人和岗位之间的关系来回答。但是，当岗位概念不复存在时，基于岗位履职来进行绩效评价就失去了意义，必须直面价值或者价值评价的难题。
这个问题确实很难，但总要解决它，如何解决？
思路一：直接以用户价值认可替代价值评价。这一方法仍来自于海尔的实践。当企业找不到价值衡量的办法，不妨直接以用户价值认可来替代价值评价。而海尔所谓的双价值循环、二维点阵、PK机制等模式，都可以用直接的用户买单来实现价值认可。反之，用户不买单，那么我既不评价你的价值，也不去评价绩效，因为客户已经“评价”了。海尔的人单合一模式，是产品通过拐点的设置、迭代等等方式，不断对它的价值进行认可的过程。这就是海尔价值评价的方式。
这种方式在互联网企业或在所谓的平台经济体里面是一种常态。比如分答提问，一个付费语音问答平台。它的游戏规则是，在平台上分三个角色：回答者、提问者和偷听者。回答者在说明了自己擅长的领域之后，可以设置回答的价格，并对付费用户提出的问题给予回答。在这个过程中，其他用户还可以通过付费一元来“偷听”其他人得到的答案。被“偷听”一次，平台、提问者与回答者分享收益，所以回答者能赚钱，提问者也可能赚钱。
尽管目前分答上很多提问都是八卦问题，但是这种模式很有意思。这个模式从本质上来说，是通过用户价值的实现来直接替代绩效评估。假如我是分答平台上的一名员工或者创业者，如何来评价我的用户价值呢？用户买单就是直接评价。起点文学、微博上的打赏等方式，也是用户直接对其构成了评价。
从这个角度看，不需要为平台上的个体作绩效评价方案，因为用户价值是一种价值创造和价值评价的很好方式。
思路二：以协作的贡献来替代价值评价。既然平台经济体是分工协作所带来的，这个时候我们不再以绩效来评价人，而是以协作的贡献来替代评价。因此，互联网企业流行的源于杜拉克的目标管理，创建于英特尔，成功于谷歌，目前盛行于硅谷，它是价值评价的一种替代方式。
谷歌内部一再强调，OKR（Objectives Key Results，目标与关键成果法）并不是一个绩效评价工具，而是一个管理工具。他们认为真正的绩效评价是Peer review，同行审查。简单地讲，这种方式类似于360度评价，是由大家来评价个体的价值以及个体贡献的方法，并且在目标确定之后，按照每个人基于目标所做出的贡献来衡量。这也是一种价值评价替代的思路，是以协作的贡献来替代岗位胜任的履职情况所作出的评价。就评价方式本身来说，OKR是衡量个体通过协作对目标实现的贡献。
基于价值创造的人力资源管理时代来临
人力资源管理体系的演变方向必须围绕价值创造、价值评价来重构管理模式，重构人力资源管理体系，重构整个组织的经营管理体系，包括管理理论体系。
当我们面对一个崭新的平台经济体时，原来所有的管理模式可能都会失效，至少会面临很多挑战。因此，我们要从基于职位的人力资源管理走向基于能力的人力Y源管理，最终走向基于价值创造与价值评价的人力资本管理。
