融合人工智能知识的遥感类研究生课程教学思考

人工智能的浪潮已在全球范围内席卷各行各业。各大企业纷纷释放人工智能相关功能的岗位需求,倒逼遥感研究方向的研究生教育改革。因此,在大数据与人工智能背景下,需要培养体系从深层次推动研究生课程教学的改革与创新发展。思考如何完善融合人工智能知识的遥感类研究生课程教学各重要环节的建设。     

多源流理论视域下《加快人工智能领域研究生培养》政策议程探析

为更好地理解与执行《加快人工智能领域研究生培养》政策,基于多源流理论,可对《加快人工智能领域研究生培养》纳入政府议程的过程进行分析.研究发现,《加快人工智能领域研究生培养》问题源流由科技推动人工智能的发展、人工智能高层次人才需求量大、人工智能人才培养存在问题、国内外高校人工智能人才培养存在差异汇聚而成;政策源流由政府及...     

智能化时代国外人工智能教育战略和启示

目前,人工智能教育成为教育技术领域关注的热点之一。文章对国外典型国家人工智能教育进行了研究,发现在人工智能教育应用方面,应用模式有智能导师系统、个性化学习、精准诊断、辍学预测工具、教师分配自动化、符合个性化需求的教师专业发展课程等;同时,通过多种方式(例如在线课程、开设通识类课程、设置更多的研究生培养人数等),大力推进人工智能知识的普及和人工智能人才的培养。文章以此为鉴,得到启示,提出了加快我国人工智能教育发展的对策建议。     

卡内基梅隆大学人工智能研究生项目培养特色与启示

随着2020年全国研究生教育会议的召开,研究如何加快人工智能领域研究生人才培养具有重大现实意义。文章选取在该领域一直处于世界领先地位的卡内基梅隆大学作为研究对象,分别从5个维度分析了人工智能领域博士生和硕士生两类学位项目培养特色。学习并借鉴其经验,有助于促进我国高校从优化人工智能专业学科培养方案、激励跨学科合作交叉融合、强化合作研究与推动原始创新、提供师生互选和执行全过程严格考评机制等方面进行改革并落地实施。     

人工智能领域研究生培养模式探索——以爱丁堡大学为例

爱丁堡大学早在1983年就开展了人工智能理学硕士培养,是英国最早开展人工智能研究生教育的大学.爱丁堡大学人工智能理学硕士的主要特征为:强大的科研实力,较长的培养历史,强调跨学科培养,强调产学研一体化发展人工智能学科.对我国人工智能领域硕士研究生教育发展的启示为:加大跨学科、跨学院培养人工智能领域研究生的力度,大学与政府、企业等机构一起联合培养人工智能领域的研究生,不断加强人工智能领域师资队伍建设,持续增强质量保障体系建设.     

人工智能时代研究生能力培养的重构 ——基于莫拉维克悖论的思考

人工智能的智能化及其广泛应用对教育目标、教育内容、教育手段等产生深刻而长远的影响。人工智能时代研究生能力培养呈现出新的特征,以人工智能的智能路径为映照反思研究生能力培养的结构调整,应从单一智能、特定技能、技术技能拓展到多元智能、通用技能、社会技能;以人工智能的抢位嵌入反思研究生能力培养的目标转换,应回归研究生能力培养的社会属性,培养研究生人机协同工作的能力、驾驭技能技术的能力;以人工智能的赋能应用为媒介反思研究生能力培养的过程优化,应从外在、被动、逻辑转向具身、主动、意义,借用人工智能之技能的同时真正实质提升研究生自身能力。     

“新工科”建设背景下人工智能领域研究生培养路径研究

“新工科”建设是深化我国工程教育改革的新机遇,为我国人工智能领域研究生培养提供了新思路。从对35所高校人才培养的现状分析入手,揭示了我国人工智能领域研究生培养存在的人才培养思路目标、学科建设交叉融合、课程教学方式方法等现实困境。从转变人工智能人才培养理念、加强人工智能学科建设、深化人工智能教学改革、优化人工智能教育生态等方面提出了系统提升人工智能领域研究生培养质量的路径。     

强化教学管理 提高研究生培养质量

长期以来,我校对研究生教学管理工作非常重视,广大研究生导师和管理干部在研究生培养过程中严格要求,勤奋工作,不断完善科学化、规范化管理措施,改善培养环境,不断提高研究生培养质量。 一、修订和完善研究生培养方案 1992年以来,我们对现有56个硕士授权点的研究生培养方案进行了重新修订。在培养方案的修订过程中,我们要求各专业把研究方向和课程设置作为重点。专业方向的调整和设置,既要结合各学科、专业的实际情况,     

人工智能环境下高职物流信息技术专业人才培养研究

基于人工智能环境阐述其对高等职业教育及物流行业的影响,从人工智能环境下物流人才需求出发,明确高职物流信息技术专业人才培养目标,分析当前物流信息技术专业课程体系的现状和问题,并优化了人工智能环境下高职物流信息技术专业课程体系内容,明确了专业师资建设方向,提出专业实践教学新方式和资源建设思路。     

中小学人工智能教师专业素养框架研究

人工智能教师是促进人工智能教育高质量发展的重要保障,然而,当下中小学人工智能教师专业能力不佳、能力标准不清等已成为制约基础教育阶段人工智能教育发展的主要阻力。鉴于此,为切实提升中小学人工智能教师专业素养,研究基于教师专业素养和人工智能教师专业能力相关研究成果,廓清了中小学人工智能教师专业素养的内涵。通过文献分析法、访谈法和德尔菲法等,以叶澜的“教师专业素养三维结构理论”为基础,探索性构建了涵盖AI教育意识、AI学科知识、AI实践技能3个一级维度和11个二级要素的中小学生人工智能教师专业素养框架,并对该素养框架进行了学理性阐释,以期为我国中小学人工智能教师的专业化培养提供一定的理论借鉴。     

“人工智能+生物医学”人才培养模式——以英国爱丁堡大学UKRI生物医学人工智能博士培养中心为例

人工智能技术的不断发展推动了人工智能复合型学科的建设。我国对“人工智能+X”人才培养非常重视,2017年国务院发布的《新一代人工智能发展规划》将培养人工智能和前沿学科交叉型人才作为建立新一代人工智能基础理论体系的重点任务。英国爱丁堡大学和英国研究与创新基金会联合建设的生物医学人工智能博士培养中心作为英国“人工智能+生物医学”复合型学科建设的先驱性实践,具备强大的学术支持和丰富的行业资源。文章通过探究该中心的研究生人才培养体系,包括人才培养概况、课程设置情况、课程实施与评价,为我国建设此类复合型学科提供借鉴。文章最后总结了在培养“人工智能+X”人才过程中应该着重培养学生跨学科思维、促进学生个性化自主学习以及提高学生自主创新能力和研究能力。     

我国将加快人工智能领域研究生培养

1月21日,教育部、国家发展改革委、财政部印发《关于“双一流”建设高校促进学科融合加快人工智能领域研究生培养的若干意见》,指出要依托“双一流”建设,深化人工智能内涵,构建基础理论人才与“人工智能+X”复合型人才并重的培养体系,探索深度融合的学科建设和人才培养新模式,着力提升人工智能领域研究生培养水平,为我国抢占世界科技前沿,实现引领性原创成果的重大突破,提供更加充分的人才支撑。     

我国高校人工智能人才培养:问题与策略

加快人工智能人才培养,推动人工智能产业发展,是占领未来科技和人才竞争制高点、加快建成我国人工智能领域自主创新“高地”的必然之路。人工智能人才市场需求较大,但高校人工智能发展还面临着相关学科专业建设刚刚起步,高校人工智能师资力量薄弱,人才培养以研究生教育为主,教育体系尚不健全等诸多问题。高校应加快人工智能领域一级学科建设,形成人才培养新目标;推进人工智能与其他学科专业之间的融合发展,形成人工智能专业新结构;坚持分类分层培养,构筑人工智能领域人才培养新模式;坚持以本科教育为主,构建人工智能多层次、多类型教育新体系。     

人工智能时代高职院校专业建设探析北大核心

面向人工智能时代,高职院校的专业建设动力既有来自国家政策导向的支持、人工智能产业应用对培养人才提出的新需求、人工智能技术对教学革新的辅助等,也有人工智能专业设置、人才培养目标和规格定位、课程体系构建、教师能力及主体地位、实验实训条件和校企合作程度等因素的挑战。面向人工智能时代高职院校的专业建设应在供需维度上,坚持紧跟前沿原则,提高专业培养的更新性;在培养标准维度上,坚持整合协同原则,强化教学过程的融合性;在发展维度上,坚持以人为本原则,增加培养内容的人文性。重点应建立人工智能专业和相关专业的人才培养制度,探索人工智能专业、相关专业和其他专业的人才培养机制,构建人工智能专业和相关专业的人才培养平台。     

人工智能时代的教育风险及其规避

近年来,有关"人工智能+教育"的研究如火如荼,在教育学界掀起了一股"人工智能热"。人工智能的教育应用具体可分为教学类、学习类和管理类,运用风险理论对人工智能的教育应用进行分析,文章发现人工智能时代的教育存在智能教育治理风险、技术风险、伦理风险以及教师职业替代风险等潜在风险。为有效规避这些教育风险,文章提出在未来教育变革中应正确认识人工智能与教育的关系,探索人工智能教育精准治理新范式,推进人工智能教育应用的伦理建构,以及培养人才适应、驾驭人工智能的关键素养。     

人工智能和大数据驱动下的研究生个性化教育

当前人工智能已在各个领域取得突飞猛进的大发展,实现人工智能与教育的融合已成为目前高校教育创新中不可忽视的技术手段。探讨利用人工智能和大数据优势解决当前研究生培养遇到的困境,从建立知识图谱、突破时空约束、多样考评方式以及自适应学习等视角,提出研究生个性化教育的培养路径。     

人工智能赋能：学习者高阶思维培养何处去

人工智能热潮下,学习者高阶思维研究有了新发展。为厘清人工智能赋能高阶思维培养的研究路向,该文精选了相关领域255篇SSCI和CSSCI文章,通过内容分析和观点聚类梳理了十个重点研究方向：大数据技术支持的学习者思维特征建模、基于学习分析的高阶思维培养风险预测、扩展现实支持的沉浸式学习促进高阶思维发展、教育机器人辅助的高阶思维培养、基于自适应技术的个性化思维发展、脑机接口促进学习者与机器的人机思维交互、融合多模态生物特征识别的思维发展过程追踪、情感计算促进激发高阶思维的发展潜能、面向高阶思维培养的教育人工智能应用伦理安全问题、以及智能时代的计算思维与设计思维培养。最后,该文提出人工智能赋能高阶思维培养的研究建议：研究者需要具备迈向跨学科、超学科深度融合的研究视角,促进“理论-技术-实践”同向而行的路径优化;未来研究应重点关注教育人工智能应用的升级与突破、多元高阶思维培养方式的融合与转变、思维评价体系建立的价值引领与风险规避等。     

美国教育人工智能战略新走向——基于《2019年国家人工智能研发战略计划》的解读

为加速美国在全球范围内人工智能技术上领导地位的实现,重估美国联邦政府在人工智能研发方面的优先事项和满足人工智能时代对美国劳动力教育的现实需求,美国政府于2019年6月发布了《2019年国家人工智能研发战略计划》,这是美国在全球人工智能竞争大背景下出台的最新人工智能发展战略性文件。基于该文件核心内容并结合美国政府发布的其他相关资料,对其当前教育人工智能战略的最新走向进行分析研究可以发现,美国教育人工智能发展战略主要以持续投资人工智能的基础研发、开发有效人机协作方式、关注解决法律伦理问题、设计安全可靠的AI系统、创造开放性的数据环境、制定评估监管标准体系、着重AI研发人员的培养和扩大公私合作伙伴关系等八大战略为主要内容,并通过设立两大专业委员会、大力拓展学徒制计划、高度重视STEM教育、全力培养AI研发人员和加快培养高技能人才等五大现实举措,构筑了一个注重政府统筹规划、AI人才的开发、安全负责理念和国内外合作的教育人工智能发展愿景。     

人工智能时代教育人工智能研究与应用现状、问题及对策

为了促进教育与技术融合,提高教育的“教育力”,实现人工智能技术促进教育发展,做到以人为本、因材施教,基于人工智能环境,从现有人工智能技术入手,构建人工智能框架,使教育工作更加高效,为了促进教育与技术融合,提高教育的“教育力”,实现人工智能技术促进教育发展,做到以人为本、因材施教,基于人工智能环境,从现有人工智能技术入手,构建人工智能框架,使教育工作更加高效,教育活动更能体现学生个性。研究表明,人工智能技术与教育结合可更好促进教育发展,培养社会所需人才;基于人工智能的学习可为师生提供一个良好的教育教学环境。通过对关键技术和典型应用的分析,构建教育人工智能技术框架,并针对现有教育人工智能存在的问题提出解决方案。     

职业教育人工智能专业实验教学系统设计与实践

在促进新一代人工智能产业发展的国家战略要求下,在职业院校普遍缺乏人工智能专业教学标准和建设经验的背景下,为满足我国职业教育人工智能相关专业人才培养需要,对人工智能技术技能型人才培养进行了探索。结合产业实际应用场景,遵循工程化、产品化、职业化思想,研制了基于机器学习的人工智能应用开发实验教学系统。聚焦人工智能产业发展对知识和技能以及职业素养的综合要求,设计了人工智能模型开发与应用开发的完整工作流程,培养学生端到端开发人工智能应用系统的专业技能,增强学生对产业工作岗位的认识。实验教学系统经过多轮教学实践,取得了良好的效果,为我国职业院校人工智能专业人才培养提供参考。