人工智能学习经验总结范文1
基于4MAT系统模式案例设计
4MAT系统模式又称为自然学习模式，它是由美国“学习公司”总裁麦卡锡博士在1979年创立的一个新型有效的学习框架。该模式将学习风格与脑科学研究结合起来，并根据人们感知和处理信息的方式，形成一种独特的、顺应个性学习需求的教学模式。图1为学习者以4MAT学习的一个简单实例。
第一阶段，Johnny看到他的哥哥们是骑自行车去学校。他注意看他们是怎样骑自行车的，骑自行车看上去很容易；第二阶段，他请他的哥哥们（骑自行车的专家）展示他是怎样骑自行车的；第三阶段，Johnny骑上自行车，并尝试骑行，他发现骑自行车并不像看上去那么容易；第四阶段，他调整了自己，回过来再次尝试骑自行车。在上述学习过程中，学习者的大脑经历观察反映、抽象假设、行动试验、形成具体经验四个阶段，即4MAT模式的四个象限，整个学习过程组成一个循环圆圈。
4MAT模式以关注学习者为出发点，结合左右脑的不同特点，将教学分解为八个环节（如图2所示），可较好地为学习者提供有意义的学习内容，学生有足够的练习机会，且可“灵活调整”学习内容，并在这一过程中发掘所学在生活中的应用价值。高中信息技术课程内容大致可分为“动手做、如何做、为何做及做了何”四个方面，与4MAT模式四个象限的特点较切合。现以高中信息技术必修模块中“信息的加工与表达――用智能工具处理信息”为主题，进行4MAT模式教学环节设计。
1.本课时教学目标。人工智能研究处于信息技术发展的前沿，它的研究、应用和发展在一定程度上决定着计算机技术的发展方向。高中人工智能课程目标的基本点定位在了解和体验上，让学生了解信息技术发展的前沿，体验若干典型人工智能技术的应用，感受人工智能对学习和生活的影响，激发对信息技术未来的追求。
2.本课时教学任务。《信息加工与表达》课程标准对应要求：通过部分智能信息处理工具软件的使用，体验其基本工作过程，了解其实际应用价值。通过课堂讨论、观看媒体资料、网络搜索、操作实践、学习教材等手段，学生能够：①了解人工智能技术的含义及智能工具的应用范围；②列举人工智能技术在社会、生活中的应用实例；③按功能对常见的智能应用进行分类；④在操作实践活动中，了解智能工具的基本工作原理及其应用价值；⑤树立辩证思想，客观看待人工智能技术对社会的影响，培养正确的信息技术运用观。
3.本课时教学内容：①人工智能、模式识别、自然语言理解、机器翻译；②智能工具的应用范围；③常见智能工具的操作（“小灵鼠”软件、OCR软件、在线翻译软件、机器人小I等）；④人工智能对人类生活、社会的影响及存在问题。
4.本课时教学安排见图3。
①联系，即让学习者将学习内容与相关生活经验建立联系。设计活动来表明人工智能就在我们身边以及它与信息技术学科前沿研究的联系。活动内容：以小组为单位研讨我们身边的人工智能应用例子。通过讨论，说明人工智能对人类生活、社会的影响。这个讨论有助于让学生将身边的经验与学习内容联系起来。教师提供自主学习资源网站，引导并帮助学生联系各人的经历了解人工智能的应用范围；通过让学生观看相关应用视频，让他们获得直观的感性认识。
②注意，即让学生注意个人体验以及与其他同学的经验分享。分析经验，小组讨论并将经验绘制成图表。分小组分享经验并用概念图示描述人工智能的含义。
③想象，即在向学生传授呈现概念时，让学生先将自己的理解描述出来。整合经验：在学习日记中描述人工智能对你及社会生活环境的影响。每个学生要在自己的日志中说明某一人工智能应用如何对个人生活和环境造成影响。
④告知，即由教师告知内行知识，学生接受内容并进行研究。学习内容：教师通过演示文稿介绍图灵测试及人工智能小故事，帮助学生了解人工智能含义。教师带领全班学生利用前面活动中获得的信息，创建人工智能思维导图，其中要包括人工智能含义、应用领域及它对人类社会产生的正面及负面影响。学生通过看视频、听讲、课堂讨论及小组研究等学习形式学习新知识。思维导图会逐渐发展为一个动态的图示。学生可随时添加其他信息和实例。比如，随着对人工智能技术的深入了解，其他内容也可以被添加到思维导图中，在不断形成的过程中，学生将学会如何有条理地收集信息。
⑤练习，即让学生通过练习来学习，以达到对知识、技能的熟练掌握。实践拼接活动：以“它”怎样看、“它”如何懂两组活动，制作设计新的思维导图。归纳智能工具的工作原理和存在的不足。各小组通过实践操作智能工具，分享有关知识和体验，以思维导图的形式描述模式识别及自然语言理解的工作原理并提出技术改进建议。教师在整个过程中对学生的表现给予反馈和建议。
⑥延伸，即是学生创新的开始，学生对所学的灵活调整，迁移运用。设计“人工智能会取代人类吗”游戏中要用的问题。在课堂内外以学习小组的形式开展活动收集更多信息。每个小组根据他们了解的情况设计10个问题，在“人工智能会取代人类吗”游戏中使用。比如，未来你心中的人工智能是什么样、机器人具有真正的智能吗、未来的智能工具将具备怎样的功能，等等。
⑦提炼，即学生进行自我适应、调整、修改和评价其学习是否适当。学生复习课堂记录、个人日志、实践体验、互联网上学习到的内容等，小组完成研究报告，为最后阶段做准备。
⑧展现，即让学生表现自己。帮助学生将所学与更广泛的知识联系起来。设计一个总结主要观点的演示文稿（用例子和视觉画面对人工智能应用作出说明）。为学校设计一个普及人工智能知识的网站。撰写一份“智能工具应用启示”的研究的可行性报告，并设计完成一个未来智能工具或提出一个智能应用的想法。
基于Feden-Vogel教学模式的案例设计
普莱斯顿・D・费德恩，罗伯特・M・沃格尔结合信息加工论，在4MAT系统及教师实践经验的基础上，提出了Feden-Vogel教学设计模式。该模式包含三个不同的工具：计划组织图、教学计划模板、教案格式。其教学分五个步骤进行设计：步骤一，引起学生注意并激活先前知识；步骤二，教授陈述性知识，不仅包含课时内容，还应涉及一些核心概念等；步骤三，给学生提供足够的时间和实践机会，形成程序性知识；步骤四，让学生运用所学知识解决不同问题，帮助他们以新的或不同的方式运用所学；步骤五，结束当前教学并启发学生关注知识和连续性，过渡到下一教学主题。在Feden-Vogel模式中，是从步骤二开始教学设计（即在课程目标与学习标准中让学生学习的陈述性知识），教学实施从步骤一开始。现仍以高中信息技术必修模块中“信息加工与表达”为主题，进行Feden-Vogel模式教学设计，课时教学目标与上例同。
1.《用智能工具处理信息》Feden-Vogel计划组织图（见图4）。
2.《用智能工具处理信息》Feden-Vogel教学五步骤设计。
步骤一，呈现先行组织图，让学生回顾先前的知识，提问前面几类信息加工与表达的特征及应用价值。这个练习可以让学生准备好学习下一个主题，即用智能工具处理信息。让学生联系和此问题相关的现实生活情境：如果你在写一份研究报告时，需要一本资料书上的三页内容，或者你想通过录音将你说的话转化成文字时，你将采用什么办法来完成？向学生提出这个问题，让他们设想解决的方案。通过这个问题可以将情境与新主题联系在一起。为了帮助学生解决此问题，可展示触屏手机手写输入信息的过程，让学生上网搜索相关资料。同时为学生提供多种体验工具软件（“小灵鼠”软件、OCR软件，语音识别软件等）。
步骤二，播放有关我们身边人工智能应用的视频，让学生上网查找人工智能应用领域及实例。介绍图灵测试，向学生提问，人工智能的含义是什么？学生建立人工智能概念图，并添加智能应用领域及实例。
步骤三，将学生异质分组，提出小组体验计划。当学生制定好计划后，就可以开始试着用智能处理工具（模式识别）进行操作实践。等他们完成体验后提问学生：识别的准确率高吗？影响识别率高低的主客观因素有哪些？接下来，引导学生思考分析模式识别工具处理信息的工作原理，引导他们针对体验中存在的问题提出改进建议。在建立模式识别思维导图过程中，通过提问学生生活中或未来还有哪些信息可以通过模式识别来处理，进一步加深学生对相关内容的了解。
步骤四，让全班一起讨论在进行模式识别智能工具体验中的感受。教师使用提问策略来帮助他们进入下一人工智能应用领域：自然语言理解。比如，可以问学生是否能通过工具将一段中文诗词翻译成其他语言，或者和机器人聊天时应该怎样设计智能处理工具。学生讨论，形成小组设计报告，并通过上网查找出相关工具软件名称。学生选择教师提供的工具软件进行体验操作，总结出其工作原理及存在的问题。
人工智能学习经验总结范文2
一、对现代智能研究的反思
在智能的研究方法上 ， 现代心理学中一直存在着两个分支 ， 一为相关方法的分支 ， 另一个是实验方法的分支 ， 前者形成智能研究的心理地图模式，后者形成计算模式。第一，早期的智能研究体现了心理地图模式。心理地图模式将智能视作心理地图，由此形成智能的结构理论（如斯皮尔曼的智力二因素理论、卡特尔的流体智力和晶体智力理论、瑟斯顿的基本心理能力理论、吉尔福特智力结构模型、阜南的智力层次结构模型等）。结构理论主要关注于对智能结构进行静态描述，企图分析出组成智能的各项子能力。第二， 20 世纪 60 年代，信息加工心理学得以蓬勃发展，其理论开始被借用到智能研究中，逐渐形成智能研究的计算模式。计算模式将智能视作具有信息加工功能的计算性装置，以实验方法为基础构建了智能的信息加工理论（如加德纳的多元智力理论、戴斯的 PASS 智力模型、斯腾伯格的三元智力理论等）。这些理论认为智能是人脑对各种信息进行加工、处理的能力，重点分析智能的内部活动过程，摒弃剥离智能结构的传统，并日益重视元认知成分的作用。这两种模式构成现代智能研究的主流理论。
但长期以来，智能结构理论一直颇受指责。由于建构结构理论的方法学（以因素分析法为核心）存在某些先天不足，从而使这些理论很少涉及智能活动的内部心理过程；同时，这些智能结构理论难以得到整合；此外，根据这些理论编制的智力测验，也只停留在测量各种反映个体差异的智能构成因素上，难以对内在心理过程作进一步揭示。智能的信息加工理论比之结构理论有所进步，开始从仅仅描述智能的结构转化到着眼于从智能的内部活动分析智能的运作机制。但遗憾的是，这种进步也未能彻底回答一个根本性的问题：导致一个人高智能表现的原因是什么？智能是怎样获得的？如果仅仅把智能看作是遗传的结果，显然缺乏说服力并具有悲观主义的倾向；如果把高智能归结为信息加工过程的高效，那么这种高效信息加工的原由仍不清楚。
事实上自 20 世纪 70 年代起，已有一些研究者认识到如果依旧以智能结构或运作机制为标靶进行研究，则对上述批评无济于事，他们开始另辟蹊径。这些研究者发现，某一领域的专家在该领域中能够深刻地表征问题、高效地记忆、合理地推理、快速地解决问题，表现出一种外化的高智能行为（也称为专长行为）。这些研究者认为，如果采用专家 ---- 新手比较以及计算机模拟的方式，对专家的这种专长行为的来源及影响因素进行分析，则可间接揭示专家高智能的本源。这一新兴的研究路线被称为专长研究。专长研究与主流智能研究间并非非此即彼的关系，后者关注揭示智能的结构和运作机制，而前者关注研究智能所利用的 “ 材料 ” ，即知识在人类智能中的作用，期望从另一个角度诠释人类智慧的实质。一般认为，以专长为视角对智能作系统的理论与经验的研究，始于德格鲁特对奕棋专长的创新工作；而引发对该主题作交叉学科研究的主要激励，一般归结于蔡斯和西蒙论 “ 棋艺中的慧眼 ” 一文。专长研究经过 30 余年的发展，影响力不断提升并显示出进一步增强的趋势，其对智能的认识日臻系统和成熟。但遗憾的是，我国学界对专长研究的了解和关注稍嫌不足，对专长研究视野下的智能观认识也比较欠缺。
二、以专长研究为视角看人类智能
专长研究发展至今，已对智能的范围、来源、本质、生成路径等问题形成较独特的观点，对我们更深入理解人类智能具有一定启发意义。需要提及的是，专长研究并未建构某一智能结构或加工理论，而是从广泛范围对智能的一般论题提出自己的看法。
1 、智能的范围：领域限制
反思智能结构理论与信息加工理论可发现，二者均将智能视为人类拥有的一般能力，能够运用于广泛的领域当中。百年的智力测验历史也体现出这一观念，各种智力测验总是试图测量某种单纯的 “ 能力 ” ，排除个体相关领域经验的作用。该观念似乎隐含着这样一个推论：即高智能的个体在不同领域应均能表现出高智能的行为，这显然与现实观察的结果相悖，事实上，个体恰恰只能在其专长的领域表现出高智能行为。
提出上述质疑并非对是对智能结构理论与信息加工理论的否定，而是想澄清这样一个事实：即将智能视为领域间的一般能力同将智能视为与相关经验密切联系的领域内能力即使在智力测验出现之初，亦是两条并行的路线，只不过后者未被赋予更多关注而势单力薄。在比纳和西蒙（ 1905/1916 ）开创智力测验之初，他们就已区分出两种智能评价的方法：心理学方法（ Psychological method ）和教育学方法（ Pedagogical method ）。前者涉及对记忆力、决策及一般知识的测量；后者涉及依据某领域获得知识及经验的总量对智能进行评估。比纳和西蒙最终决定关注前者而忽略后者，因为他们希望 “ 不考虑 …… 个体拥有的受教育的水平 ” ，并认为： “ 我们相信我们已经成功地彻底排除了个体已获得的信息 ” 。
百年来的智力测量实践深受比纳和西蒙将领域内的相关经验排除出智能范畴的影响。不可否认，传统智力测验在预测儿童的学业成就时是必要的，并能在一定程度上预测青春期少年的学业成就（这时课堂及学校中的经验开始累积）。但是，传统智力测验在预测大学生的成就及未来专家在某一特定领域的成就时，只能提供有限的效用。对传统智力测验效用有限性的反思启发我们应当回归智能评估的教育学方法传统，从领域内能力角度看待智能。
专长研究是回归教育学评估方法的典型代表，并已引发研究者对该主题的更多关注。大量实证研究证实，专家的高智能局限于其所善长的特定领域，且与在该领域长期的经验相关。若以领域内能力看待智能，则可有效预测个体在某领域未来的成就，并可为进一步探讨智能的来源和生成提供可能。事实上，这一理念正被广为接受，最近美国大学的入学测验已开始讨论 “ 专长（倾向）测验 ” 与 “ 智力测验 ” 之争。［ 3 ］
2 、智能的来源：知识结构与加工能力的互动
智能的来源是有关智能的根本性问题，智能结构理论和信息加工理论实际并未对此作回答。无论是以解构智力构成的子能力还是以探索智能成分的运作机制为目的，二者均事先假设已存在 “ 智能 ” 这一实体。至于这一 “ 智能 ” 实体从何而来或忽略不谈，或认为是 “ 遗传与环境交互作用的结构，人们在早年就具有的获得成就的相对固定的潜能 ” ，或更简单地认为是某种 “ 原生的模仿能力 ” 。将智能视为领域间的广泛能力制约了传统智能理论对智能来源进行深入研究。
转贴于 专长研究的最初目的正在于解决智能的来源问题：即到底是什么造就了专家在其领域的高智能。蔡斯和西蒙认为，造就大多数专家高智能表现的原因，是由于专家经过多年在相关领域内的经验，获得了大量的知识以及以模式为本的提取机制。拉金、西蒙等人在解决物理学问题的工作中重复验证了这一观点。他们发现，尽管新手已具备解题的必要知识，但他们必须从问题中提出的发问出发，倒着来一步步地确定相关的公式；但物理学专家可以毫不费力地提取出解题的方案或计划，因为在他们建立对问题的最初表征时，已在头脑中涌现出自己的计划。齐 . 格拉泽和瑞斯进一步证明，物理学专家不仅拥有更多的知识，而且拥有组织得更好的知识，由此使他们能够对问题做出更深刻的理论原则表征，而新手的表征完全依赖某些表面特征是否出现。其他领域（如计算机编程、电路检测、医疗诊断等）专长研究的大量实证结果也已证明，专家拥有的相关领域的知识结构组织更好、内容更丰富、表征更合理，这些知识结构与加工能力的互动正是造就专家高智能的根本原因。
这种对特定领域知识结构在智能中重要性的强调，比之智能结构理论及信息加工理论是一突破，弥补了智能研究在智能生成源泉问题上的缺陷。在专长研究看来，无论智能结构理论解构出何种子能力，这种子能力的生成须以知识结构为基础；无论智能信息加工理论如何解释智能的运作机制及强调元认知，却不能忽视智能的运作亦是以知识结构为操作对象，具有丰富领域知识结构的个体，在解决该领域问题时，智能运作更优化，元认知水平更高，表现出更高智能。总之，专长研究认为，个体在某领域知识结构与加工能力的互动是造成其在该领域高智能的根本原因。
3 、智能的生成路径：蓄意的练习
除极少数持智能遗传决定论观点的研究者之外，几乎所有的研究者均认为人类智能是动态发展的，也就是说，智能水平可在外界环境与个体互动中获得不断提高。智能的发展性观点为人才培养和智能开发提供了积极的理论基础，专长研究亦赞同这一理念，但至于智能如何得以发展，即智能的生成路径是什么，专长研究有着自己独到的见解。
尽管少有智能结构理论与信息加工理论及智能的生成路径，还是有研究者对这一问题进行了探讨。例如：加德纳的多元智能理论认为，源于遗传的原生模仿能力，在其后的发展过程中，通过符号系统（如阅读文字、唱歌等）来表现；随着智能的发展，每种智能及其符号系统将由第二级的符号系统（如公式、地图、字母、乐谱等）来代表；至成人阶段，智能则通过对理想的职业和业余爱好的追求来表现。加德纳认为，人类智能以符号系统为中介获得发展。但这里存在一个问题，即智能的生成是个体主动参与的过程还是自然生成的过程？总体而言，传统智能理论对智能的生成路径探讨较少，无法指导具体智能开发与训练，使得各种训练方法层出不穷、相互矛盾、效能低下。
专长研究视智能为领域内能力，以此为基础认为：智能的发展是个体主动参与的结果，其生成路径是通过蓄意的练习（ Deliberatepractice ），其发展过程表现为进步性问题解决（ Progressive problem solving ）。
专长研究早期的一项重要结论认为，专家若想在其领域中达到较高智能，至少需要 10 年有意识的训练与经验积累，明确表明了智能发展中有意识参与的重要性。同时专长研究认为，即使在个体有意识的参与下，智能发展也非自动化的。专长研究者提出蓄意的练习以解释智能的生成路径。埃里克森等人认为，蓄意的练习与玩耍性的互动、竞争、工作以及其他形式领域内的经验极为不同，它们是为有效促进个体行为的特殊方面而专门设计（通常是教师设计）的一些活动。埃里克森等人发现，年轻成年专家的表现与个体整个职业生涯中所积累的蓄意练习的量有关。其他一些研究也证实，尽管不同领域中的专长行为在行动上表现各异，但为获得行为改进而精心设计的蓄意的练习起着至关重要的作用。经过蓄意的练习，专家行为的某方面获得进步，能够解决一些原本无法解决的问题，然后积累经验并与蓄意的练习结合，近一步解决更深层次的问题。进步性问题解决过程也正是专家的智能发展过程。
4 、智能的本质：发展中的专长
人工智能学习经验总结范文3
建筑电气与智能化是涉及多学科、多种技术系统综合集成的专业，结合我校以培养应用型人才为主的教学型高等学校的办学定位，学生毕业后主要从事现代民用建筑和智能建筑的电气自动化系统和智能化系统的工程设计、施工与管理及产品开发等工作。毕业生可在建筑行业中的设计院、建筑电气安装公司、自动化设备安装公司、监理公司和装潢公司等单位从事建筑电气与智能化系统的设计、安装、调试、运行、监理和管理等方面的技术工作，也可在大型酒店、体育中心、写字楼、智能大厦、房地产公司等单位从事建筑电气与智能化管理等技术工作，还可在设备生产单位和管理单位从事技术开发和管理工作。建筑电气与智能化专业是实践性很强的专业，学生的实际应用能力需要通过专业知识的传授和必要的实践环节进行培养。笔者主要探讨如何建立科学合理的建筑电气与智能化专业人才实践教学体系，如何提高实践教学质量，提高学生的实践能力，培养学生的创新精神，达到建筑电气与智能化专业人才素质结构、知识结构和能力结构的培养要求。
1 科学设计实践教学体系，把提高学生的实践能力贯穿于整个实践教学体系中
我院根据培养本科高级工程技术应用型人才的要求，重视学生实践能力的培养，科学设计实践教学体系，把提高学生的实践能力贯穿于整个实践教学体系中。建筑电气与智能化专业实践环节教学体系包括课程实验、专业方向综合实验、课程设计、专业方向综合课程设计、金工实习、电工电子实习、生产实习、毕业实习、毕业设计等。本专业每学年都结合有关课程有针对性地安排实践教学。其中，第一学年安排了军事技能训练和计算机强化训练，第二学年安排了金工实习、英语强化训练、电工实习1、电子实习，第三学年安排了电工实习2、电子课程设计、电控及PLC课程设计、建筑电气CAD应用训练、建筑供配电工程课程设计和电力电子课程设计等，第四学年安排了单片机课程设计、生产实习、专业方向综合课程设计、毕业实习与毕业设计等。通过实践教育，培养学生的实验技能、工程设计和施工能力以及科学研究的初步能力等。实践教学时间在42周左右，累计学分占总学分的22.95%。
2 实验课程设置科学合理，综合性设计性实验比例高
公共基础模块课程实验有物理实验32学时，大学计算机基础及C语言程序设计和文献检索上机共56学时。专业基础模块课程实验有电路系统实验、电机与拖动实验、电子技术实验、自动控制原理实验、电力电子技术实验、单片机原理与接口技术实验共96学时，工程制图上机8学时。专业模块建筑设备自动化系统实验8学时和专业方向综合实验16学时。另外，专业选修课电气控制与PLC检测技术等课程也安排了相应的实验。实验课程设置科学合理，满足了学生深刻理解相应课程理论知识和培养动手能力的要求。对实验教材和实验指导书进行科学合理的修订，最大限度地减少验证性实验，充实和加强设计性、综合性和自主开发性实验。实验开出率100%，课程实验含综合性、设计性实验比例>90.90%。
3 推进校内实验室建设，建成建筑电气系统集成分中心
为保证教学计划实施，学院进行了广泛调查和研究，科学制订和认真执行实验室规划，加大基础实验室和专业实验室的硬件建设力度。2008年，建设建筑电气设备综合自动化系统实验室；2009年，建设住宅智能化系统实验室。从2011年起，在原有专业实验室的基础上，以省级电气与新能源综合实验教学中心为抓手，在项目的资金控制、前期调研、计划论证、采购招标、合同论证、安装调试验收等环节上层层把关，稳步推进实验室建设规划的实施，按时、高质、高效地完成建设任务。现在，省级电气与新能源综合实验教学中心已建成并投入使用，中心拥有21个基础和专业实验室。
电气与新能源综合实验教学中心建筑电气系统集成分中心，现有价值210多万元的仪器设备，可用于在校学生的建筑电气、楼宇智能化技术、楼宇自动化技术、安全防范与监控系统和建筑电气工程设计与施工等课程实验、课程设计、毕业设计，服务于校内教师的科研工作及校外企业的员工培训等。
目前，建筑电气系统集成分中心建有5个专业实验室，配备完善，设备先进，利用率高。专业建筑设备综合自动化系统实验室可开出给排水系统、变频恒压供水系统、中央空调系统、中央空调系统和照明与供配电系统实验；建筑智能化系统实验室和建筑智能化综合布线系统实验室可开出对讲门禁系统、巡更与闭路监控系统、智能家居系统、三表抄送系统、综合布线系统实验；安防与消防系统实验室可开出火灾报警系统、消防喷淋系统、防火卷帘门系统、室内对讲系统、安防监控系统、防排烟系统、群控电梯系统实验；建筑影音与会议系统实验室可开出声道音频系统、视频系统、扩声、会议系统实验。
建筑电气系统集成分中心实现了智能集成工作站集成软件技术方案：建筑设备综合自动化系统实验室、建筑智能化系统实验室、安防与消防系统实验室3个实验室的24口百兆可管理以太网交换机，分别与智能集成工作站的三层交换机连接；智能集成工作站通过智能建筑集成管理系统（IIBS），采集实验室教师机设备管理信息，将各实验室子系统的信息资源汇集到一个系统集成平台上，集成软件监测建筑设备综合自动化系统实验室5个设备所有数据信息；教师版集成软件与学生版集成软件的通讯协议代码开放，方便学生自行开发集成；智能集成工作站学生机两两一组，通过以太网交换机完成计算机网络实验。学生机与智能集成工作站通过三层交换机组成局域网；智能集成工作站显示的设备运行状态参数通过投影仪显示到屏幕上，将建筑设备综合自动化系统实验室设备数据传输到工业自动化网络服务器上，成为工业自动化系统的子系统。建筑电气系统集成分中心结构设置合理，功能清晰，实验内容具有先进性、科学性和新颖性。
4 推进校内外实习实践教学基地建设，实习内容全面广泛
根据建筑电气与智能化专业的教学计划，为了加深学生对专业知识的理解，提高专业技能，我们有针对性地安排学生在校内或校外进行实习。设置的实习环节有金工实习、电工电子实习、生产实习和毕业实习等。对于每一次实习实践教学，都制定详细的实习大纲、实习指导书、实习计划安排等，并制定较为可行的学生实习考核办法。实习结束后，学生要完成实习报告。教师认真总结，为各类实习教学文件的修订提供依据，便于以后实习计划的安排与组织实施。
通过金工实习，学生加深了对机械加工中常用加工方法的了解，锻炼了实际动手能力。通过电工电子实习，学生加深了对电工电子电路的设计制作和安装调试的感性认识，初步掌握了电工电子产品生产工艺的基本知识和基本技能。通过生产实习和毕业实习，学生学习和了解了智能化建筑行业工作流程以及建设和管理过程，了解和掌握了建筑电气工程和建筑智能化工程中系统设备的组成、运行工艺流程、工作原理以及操作规范等内容，了解了建筑智能化系统的集成方法与软件功能等。除校内物理及电工电子实验教学示范中心、图书馆、行政楼、电气与新能源综合实验教学中心以外，我校进一步加强与企事业单位之间的联系和沟通，与国内10多家企事业单位实习基地签订了长期合作协议。校内外实习基地完善稳定，实习场所设备齐全，实习内容全面广泛，涉及电梯、空调、建筑供配电系统、消防安防系统、室内外照明工程、舞台影音系统、给排水工程等，满足了本专业实习教学要求。建立健全实习环节的管理和考核机制，激发实习带队人员的积极性。此外，我们积极开展校企合作，选派部分年轻教师到企业一线，帮助企业解决实际技术问题，并建立长期的产学研互助关系。
5 课程设计内容丰富，综合运用并巩固提高课程理论知识
在理论课程结束后，我们安排了两周课程设计，综合运用并巩固提高在课程及其他先修课程中学习的理论和实践知识，同时培养和提高学生自我获取知识的能力。通过课程设计，学生初步树立起正确的设计思想，掌握基本方法和技能，培养分析和解决问题及独立设计的能力，训练设计构思和创新能力。
本专业设置的课程设计有电子课程设计、电控及PLC课程设计、单片机课程设计、电力电子课程设计、建筑供配电工程课程设计、建筑电气CAD和专业方向综合课程设计等。课程设计指导书中明确设计任务和要求，设计内容既重视课程基础内容，又具有一定的系统性、新颖性。指导书给出相应的参考书和相关的国际著名的高校、研究机构、电气公司的官方网站，供学生参考使用。学生相互探讨，独立完成课程设计。教师则发挥指导作用，指导学生阅读参考文献，审阅设计方案，检查设计进度，及时指导和帮助其解决出现的问题，逐步培养学生的独立工作能力、设计技能，建立正确的设计思想，重视学生提出的具有创新精神的见解，重视设计的过程考核。
6 加强过程管理和监控，提高毕业设计质量
毕业设计是教学最后阶段采用的一种总结性的实践教学环节。做毕业设计时，学生针对某一课题，综合应用所学的理论知识和技能，独立作出解决工程技术问题的设计。
为加强对学生毕业设计教学工作的管理和监控，我校制定了《毕业设计教学工作手册》和《毕业设计教学工作评估指标体系》，对毕业设计教学工作的工作计划、教学大纲、选题、任务书、开题论证、资料翻译、教学情况记载、教学质量监控、教学进度情况、成果的规范格式、学生完成任务数量、成绩评定、毕业设计工作三级总结、毕业设计校外评审等进行了规定，严格评审和考核，保证学生毕业设计质量。
毕业设计紧紧围绕建筑设备自动化系统、建筑供配电工程、安全防范与监控系统、建筑电气工程设计、建筑物信息设施系统、电气照明技术、建筑电气控制与PLC、微型计算机应用等方面选题。绝大多数毕业设计课题是工程应用型课题，部分课题是结合指导教师纵向、横向科研项目或学生就业意向企业的研发课题，紧密结合生产实际和科研实际，重视对学生创新精神和创新能力的培养。毕业设计以一人一题（包括子课题）为原则，几个学生共同做一个较大的课题时，每个学生有明确的独立完成部分。
指导教师原则上要求具有中级以上职称并有一定的科学研究、工程设计经历和能力，我校首届建筑电气与智能化专业82名学生的毕业设计由28名教师指导，指导教师都具有中级以上职称，其中教授、副教授17人，都有一定的教学科研经验和能力，专业水平较高。
严谨的计划、严格的规范和严密的管理，保证了毕业设计工作按章有序地进行，取得了较好的成绩。在首届毕业生的毕业设计中，获校级优秀毕业设计3项，校级优秀毕业设计团队1个。我校从毕业生的毕业设计档案中抽出校内评阅成绩表后，送校外同行专家评审，校外专家评审的成绩与校内评审成绩高度吻合。
7 制定和实施较为完善的实验室开放管理制度，学生学科竞赛成绩优异
实验中心制定和实施了较为完善的实验室开放管理制度，课内开放实验由指导教师负责实验室的使用和管理，学生通过预约就可以使用实验室的设备进行课外实验，并有指导教师在场指导。
目前，实验中心开放实验室支持大学生创新项目和各种学科竞赛的训练。学生在专业教师的指导下进行训练，参加的竞赛有智能建筑工程实践技能大赛和电子设计竞赛等。近几年来，我校建筑电气与智能化专业学生在全国、省级大赛上取得了优异成绩。获第一届、第五届“亚龙杯”全国大学生智能建筑工程实践技能竞赛特等奖，第四届江苏省大学生机器人竞赛一等奖，第三届“亚龙杯”全国大学生智能建筑工程实践技能竞赛二等奖，第四届“亚龙杯”全国大学生智能建筑工程实践技能竞赛三等奖，“和利时杯”电气可编程控制应用大赛江苏预赛二等奖等。形式多样的创新活动，提高了学生知识、能力等综合素质的全面发展。
人工智能学习经验总结范文4
【摘 要】在基础教育领域，智能机器人教学以其让学生在动手操作的过程中培养逻辑思维能力、合作精神和创新能力的特点，成为培养创新型人才的良好载体。本文通过分析STEM教育理念，结合中国国情和实践构建了基于活动的小学低年级智能机器人体验学习模式，对于提高学生的科学素养、工程素养、数学素养、技术素养具有一定的理论价值和应用推广价值。
关键词 STEM教育；小学智能机器人；体验学习；教学模式
【中图分类号】G443 【文献标识码】A
【论文编号】1671-7384（2014）05-0052-03
研究背景
1. STEM教育的内涵
STEM教育源自20世纪80年代的美国，其内涵旨在将科学、技术、工程、数学这四个领域看作彼此联系的整体，试图提高未来国家的国际竞争力。在STEM教育中，科学素养是重点，是为学生将来进一步从事科学研究打下基础；技术素养和工程素养则是在实际的社会分工中最经常体现的，它以明显的应用特点为科学研究提供工具和思路；数学素养是STEM教育的基础，技术深入、工程论证、科学推理和建模，都需要数学作为基础。
21世纪的竞争，归根到底是人才的竞争。面对“为什么我们的学校总是培养不出杰出人才”的钱学森之问，我们试图通过融合重整科学、技术、工程和数学这四大领域的教学内容，培养出适应21世纪的复合型、创新型人才，达到钱先生的“大成教育”的理想。
2. 智能机器人教学的意义及现状
智能机器人技术是涉及机械、电子、计算机、人工智能等多种技术的实践性学科。智能机器人教学的总体目标是在了解机器人内部构造、功能及应用状况等知识的前提下，动手搭建机器人，设计机器人行动策略，编写机器人程序。由于其自身的知识综合性和技术应用领域的广泛性，为培养学生的综合能力，如逻辑思维能力、分析和解决问题的能力、动手能力、合作能力和创造能力提供了良好的平台。因此，机器人教学是素质教育的重要载体，将对社会发展和人才培养产生重大影响。
教育部 2003 年颁布的《普通高中信息技术课程标准（实验）》中，把“人工智能初步”和“简易机器人制作”设为技术领域的选修模块，意味着我国的人工智能和机器人教育在大众化、普及化层面上进入了一个新阶段[1]。随着信息化的发展以及人们科技意识的加强，机器人教学逐渐趋于幼龄化，很多经济发达地区从小学低年级开设智能机器人（校本）课程、兴趣班，社会上的幼儿机器人培训班、机器人高手俱乐部层出不穷。学校及市场培训机构的教学质量关系到该领域能否健康、良性发展，也关系到面向21世纪未来人才的培养。
3. STEM教育视野下的智能机器人教学
智能机器人教学能够实现STEM教育四要素的有机整合。如在完成FLL机器人前进爬坡并摘取果实的任务时，教师通常会要求学生先思考可以有几种策略完成任务、哪种策略最佳。在编程时，教师要求学生画程序流程图，通过反复测试、分析现象、发现问题、提出修改方案并及时调整，使机器人表现出最佳状态。在这一任务中，体现了如下素养。
科学素养：运用重力、摩擦力等物理知识，需要具备确定问题、寻找思路、解决问题、相互共享制作经验的科学精神。
工程素养：编程之前画流程图，这是工程设计的基本思想，机器人编程调用标准化程序模块也蕴涵了工程意识。
数学素养：需要测量斜坡高度和手臂长度，并通过计算，得出机器人的速度和完成任务所需时间等。
技术素养：指对科学和技术进行评价和做出相应决定所必需的基本知识和能力。学生在分析任务、选择策略和编写程序上均体现了技术素养的运用。
STEM教育视野下小学低年级机器人教学模式探索
1. 基于活动的体验学习模式
基于活动的体验学习模式源自于体验学习法，是指从学生个体发展的需要和认知规律出发，在亲身经历学习的过程中，通过反复观察、感受、实践、探究，对知识进行感悟与理解的学习方法[2]。
应用最广泛的体验学习理论模型是1984年由库博提出的四阶段循环模型，又称为“体验学习的循环理论模型”。库博用四个元素建立起了该模型：具体的体验、观察与反思、形成抽象的概念和普遍的原理、在新情境中检验概念的意义（如图 1）。
基于活动的体验学习模式则通过教师设计的一系列渐进的具有逻辑性、趣味性的活动，使学生在具体情境中结合实践和反思来获得知识与技能，具体的教学流程（如图2）。
第一阶段：教师创设情境，提出问题，学生感知情境，思考问题，带着问题进入具体的实践——观察。
第二阶段：学生在教师的指导下，通过教师提供的资源和工具动手操作，在实践中观察与反思，并感知情境，发现一些对后续学习有用的信息与资源。
第三阶段：学生将学习内容抽象成新的观点和方法，新的概念在头脑中初步形成。
第四阶段：学生自己遇到或由教师提供各种类似的情境，检验第三阶段形成的想法、观点、理论和认识。
2.《竞速小车》教学案例
学生特征分析：本课教学所面对的是辽宁省某市青少年活动中心的低年级组学生（小学二、三年级居多）。他们的特点是好动，注意力易分散，抽象思维尚未完全建立，但思维活跃，具有强烈的探究欲望，不满足于对书本知识的简单死记硬背。在前面的学习中，学生们已经知道了一般机械的组成，知道常见的传动方式，并且已有使用乐高教学材料的经验。
教学目标：知识与技能：了解常见齿轮传动的特点、形式；探究如何通过齿轮传动结构使机器人加速。过程与方法：通过实践了解齿轮传动结构的基本规律，提高学生应用所学知识解决实际问题的能力；通过小组合作和汇报交流促进学生的协作探究精神、学习交流能力、语言表达能力以及分析总结能力。情感、态度与价值观：对机器人技术有求知的欲望，产生探究科学的勇气。活动准备：乐高教育器材、PPT课件、黑胶带（粘贴跑道）、活动记录表、秒表等。
活动过程：
环节一：情境创设
教师播放F1赛车视频，请学生谈谈感兴趣的话题，如“你知道在F1中，最快的赛车时速是多少吗”、“有哪些著名的赛车手”、“F1团队获胜的秘诀是什么”等等，进入今天的课题：我们自己设计并搭建一辆电动小车，看什么样的小车跑得最快！（板书：竞速小车）意图：通过情境引入本次活动主题。
环节二：操作与反思
师：生活中有一些常见的简单机械可以实现速度的变化，你都知道哪些？
学生思考后回答：滑轮、齿轮。
师：在机器人的设计中，机械结构是完善系统的一个重要因素。在零件盒中老师给大家提供了三种齿轮，请同学们按照实验记录的要求，搭建不同齿轮结构的小车，探索齿轮的特性。
学生以小组为单位动手搭建小车，教师让学生思考：在搭建过程中应该注意什么？
搭建好小车的组可以将电动车放在平直的跑道上，用秒表测试行驶所需要的时间。每次测试前，先估计一个时间，看看实际用时和预估时间是否接近，并将记录填写在实验记录表中。
实验记录表
教师提出四个问题：（1）你们的小车在前进过程中出现了哪些问题？你们是怎么处理的？（2）你们小组哪种组合跑得最快？为什么？（3）谁能总结一下，齿轮传动结构对速度有哪些影响？（4）转速相同的情况下，为什么大齿轮带动小齿轮时的速度会变快呢？
意图：让学生对他们看到的或建构的内容进行思考，对方案进行探讨、反思并调整他们的看法，同时也通过提问鼓励学生继续探究。
环节三：总结与抽象
经过观察思考，学生得出结论：（1）在传动中，产生加速的方法就是大齿轮带动小齿轮，相反，如果需要减速的话，就是小齿轮带动大齿轮。因为大齿轮牙齿多，它转动一圈，会带着小齿轮转动好几圈。（2）速度加快的小车反而起步很慢，因为小车起步的刹那马达需要力量来启动，所以启动速度不够快。
环节四：验证与应用
活动的最后，请学生结合今天活动的内容，发挥聪明才智，设计爬坡机器人。
师：什么样的齿轮结构可以使你的机器人小车顺利爬上陡坡？在记录表上画出你的设计并实践。
意图：把孩子们引入一个新的“联系”阶段，使他们在螺旋式上升的循环中接受难度不断增加的挑战。
3. 总结分析
教学中，学生不仅获得了与机械、物理知识有关的感知能力，探索了齿轮传动结构的基本规律，还在操作与反思阶段对不同组合的齿轮进行了“测试—比较—分析”，体现了工程设计的基本思想。对时间的预估以及对小车速度的计算强化了学生的数学能力，而动手对不同齿轮进行组合和搭配，并检验其效果，最后得出加速与减速的搭配规律，则提高了学生的技术素养。可见，在基于活动的体验学习模式中，学生通过一系列的阶段性学习过程获得了相应的改变，使其有能力再投入到新一轮具体体验情境中去学习，并再次获得新经验。这种模式不仅关注知识与技能的获得，更关注对实践过程的总结和反思，形成科学地解决问题的思路，这种模式更适于低年级课外科技活动。
学生经历了科学研究的所有阶段，从关注问题、发现探索、搜集数据、分析归纳、推理筛选到最后利用技术得出研究结论的科学方法，形成一系列科学研究方法，具备工程意识和信息素养，为日后的研究和创新奠定必要的基础。
当然，随着STEM到STEAM，将艺术和设计的元素融入其中，将赋予学生作品丰富的表现力。我们将继续探索如何在智能机器人教学中培养学生的艺术素养和创意设计能力。
注：本文系2011年全国教育信息技术研究青年课题《中小学智能机器人教育的理论和实践研究（立项编号：112340246）和辽宁省教育科学“十二五”规划2013年度课题《基于虚拟名师工作室的教师发展共同体研究》（项目编号：JG13CB094）系列研究成果之一。
参考文献
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李英.体验：一种教育学的话语[J] .教育理论与实践，2001(12)：1-5.
人工智能学习经验总结范文5
［关键词］人工智能；会计；基础会计
1人工智能在会计领域的应用特质
将德勤财务机器人、用友财务机器人等人工智能在会计领域的应用状况进行分析，可以看到人工智能在会计领域的应用有以下特点。（1）大量规则化应用领域被人工智能取代。原始凭证审核，依托于电子票据二维码应用，票据关键信息（如发票抬头、税号、发票内容、金额等）被人工智能识别并依照规则进行判断；根据原始凭证相关信息依照借、贷规则选择相应会计科目编制会计凭证，也是人工智能依照既定规则完成；根据记账凭证完成记账和报表编制，在会计电算化时代即已完成，对于人工智能而言，则更是“小儿科”，仅需要依照既定规则将数据库文件以视图形式呈现。可以看到，从原始凭证审核、记账凭证编制再到账簿形成、报表形成，会计明晰的规则为人工智能应用提供了切合的舞台，而有明确规则的领域是人工智能能够凸显其计算能力的优势领域。由此可见，以规则为基础的会计核算应用领域能够被人工智能“完美”替代。这也是德勤机器人、用友财务机器人等人工智能最先得以应用的领域。（2）经验化应用领域将被人工智能取代。人工智能以超强的自我学习能力著称，能够通过大数据获取认知上的进步，可以从大量的图片中学习识别猫，也可以从大量的棋谱中学习对弈。会计、医生曾经被认为“越老越值钱”，即是基于经验的价值增加，在工作中不断学习积累经验，能够借助经验处理非常规、复杂的情形。通过学习积累经验获得认知进步，已经成为人工智能擅长的领域。在大数据的基础上，人工智能可以通过案例学习获得“经验”，并且由于存储记忆能力的显著优势超过会计、医生的经验。因此，经验化应用领域将被人工智能取代。（3）人工智能应用推广速度受到成本的影响。2017年德勤财务机器人推出，随后用友财务机器人、浪潮财务机器人也相继面世，一年时间之后这些财务机器人并没有大量应用，其原因既有技术成熟度方面的原因，也有成本方面的原因。财务机器人的应用成本，不仅包括购买财务机器人的价格，还包括企业转换成本。在ERP、财务共享中心等信息化建设之后，信息系统建设的投入大、实施风险高的特征使得企业对于系统切换心存顾虑，使用财务机器人是否又将成为投入高、见效慢的项目，成为企业应用财务机器人不得不考虑的问题。也正是由于受到应用成本的影响，财务机器人在2017年推出之后只是引起了观念、认知上的“地震”，广泛的应用并未看见。
2“基础会计”课程核心
从目前国内高校会计专业、财务管理专业所开设“基础会计”（会计学）课程的情况来看，该课程仍然作为专业基础课开设，其核心内容一般包括：（1）会计核算基本方法，涉及会计要素、会计等式、复式记账、凭证、账簿、财务报告等内容。通过这些内容的学习，学生将掌握借贷记账、凭证编制、账簿登记、财务报告编制等基本方法，掌握会计核算的基本规则，理解会计的基本逻辑与方法。（2）会计核算基本操作，涉及凭证填写与审核、账簿登记、财务报表编制等内容。在会计基本方法学习的基础上，学生将通过实验等方式，掌握凭证填写与审核的规范、账簿登记的规范、财务报表编制规范等操作环节的要求，通过实践体会从凭证填制与审核、账簿登记、财务报表编制的规则与过程，并完成从理论到实践的转换。（3）会计视角的形成。在对会计要素、复式记账的理解中，学生将完成对经济活动的会计视角理解。例如，企业完成销售活动，从经济活动的范畴理解，更多强调客户关系管理、合同签订、履行合同等节点，而从会计视角理解，则更强调伴随销售活动产生的资金流和成本化物流，即在收入形成的同时，根据资金支付的状况选择银行存款、或者应收账款、或者应收票据、或者预收账款进行核算，同时在物流发生后结转相应成本。将经济活动的会计本质进行识别，培养和形成会计视角成为“基础会计”课程的关键内容。也正是因为这个原因，“基础会计”成为会计入门课程。
3人工智能对“基础会计”课程的挑战
（1）规则化应用将被人工智能取代，但修订完善规则为会计人员留出了空间。人工智能因其超强的运算能力，能够在既定规则的指挥下“毫无怨言”地处理原始凭证审核、记账凭证编制、账簿登记、报表编制等工作，并且处理效率更高。单纯地规则化应用，会计人员与人工智能相比，完全不具有优势。仅仅只有在人工智能技术应用的成本还相比人工成本更好的前提下，原始凭证审核、记账凭证编制、账簿登记、编表编制工作仍由会计人员完成。当人工智能技术应用成本得以降低，采用人工智能技术相比雇佣会计人员成本更低，会计人员无疑将面临被人工智能所取代。这也是业界认为人工智能带来会计“地震”的重要原因。虽然2017年会计人工智能出现后并没有马上带来会计人员下岗潮，但这一时刻不会太远，一旦人工智能应用成本得以降低，在人工成本逐渐上升的现实状况下，处理原始凭证审核、记账凭证编制、账簿登记、编表编制的纯规则化会计岗位将被人工智能取代。与此同时，我们必须意识到，人工智能以规则为基础完成会计活动，那么谁来定义规则？战胜棋圣的人工智能以围棋规则为基础开展对弈，无人驾驶以道路交通规则为基础完成驾驶，财务机器人在完成会计活动时同样基于既定的规则。从国家层面看，“会计准则”处于不断的修订完善过程中，新的经济形式不断出现，会计准则往往紧随着新经济活动而修订完善。一旦会计准则变更，意味着完成会计活动的人工智能所依据的规则也需要变更。因此，规则变更与修订为会计人员留出了空间。“人工制定规则，人工智能完成规则”可能成为未来会计活动的新形式！会计人员制定规则，是否需要从了解基本规则入手呢？答案无疑是肯定的。作为制定规则的会计人员，不可能完全不了解基本的借贷规则、基本的账务处理规则，就开始着手调整规则。基于此，了解和掌握基本会计规则应当成为会计人员的必须，通过“基础会计”课程促使会计人员了解和掌握会计基本规则也成为必要选择。但人工智能应用会计规则的优势，促使会计人员在学习掌握基本会计规则时必须思考，学习基本会计规则的目的是应用还是修订完善？如果仅仅将学习会计规则的目的定位于应用，这样的会计人员只能定义为初级会计人员，一旦其人力成本高于人工智能技术应用成本，这种岗位人员无疑是会惨遭淘汰。因此人工智能的出现逼迫会计人员将学习会计规则的目的定位于修订会计规则的高端人才，只有在基础规则之上，跳出规则制定规则，才可能在人工智能应用的大趋势下赢得一席之地。（2）经验积累将被人工智能取代，但经验规则化为会计人员留出了空间。会计人员的经验积累建立在大量案例处理的基础上，在复杂经济业务处理过程中形成隐性知识，如果这些隐性知识不能显性化、不能总结提升为规则，这些隐性知识只能藏于人员的头脑里，导致似乎“越老越值钱”。人工智能具有大数据处理能力，在大数据基础上形成“经验”从而自我学习，并且其总结的经验将以“代码化”的形式显性体现，相比会计人员而言，经验形成的能力更强、经验显性化的能力也更强。但从经验到规则，人工智能还不能直接将积累的经验形成规则，规则的形成还需要人工干预。因此，会计人员的经验积累可以被人工智能取代，但经验规则化为会计人员留出了空间。面临人工智能应用，会计人员“越老越值钱”的优势将不复存在，会计人员的价值不再建立在工作经验的基础上，而是建立在经验知识化、并进一步规则化的基础上。会计人员要完成经验规则化过程，也需要对基本规则熟悉了解、并对经验是否作用于规则修订进行判断的基础上，因此对于基本规则的了解和掌握也是必不可少的。尽管“基础会计”课程仅仅是会计入门知识的介绍，不能形成会计处理经验，在经验积累方面不存在是否课程内容是否被人工智能取代的问题，但由于会计人员需要将经验规则化，需要熟悉了解基本规则，并对经验是否推动规则变化做出判断，因此通过“基础会计”课程学习了解基本规则仍然是必要的。（3）会计视角的形成仍需通过“基础会计”课程培养。人工智能完成了从原始凭证审核到记账凭证编制、再到账簿登记、报表编制的任务，使用人工智能完成这些任务得到的是凭证、账簿、报表这些结果的呈现，对于这些结果、这些信息究竟对于会计人员意味着什么，会计人员通过这些信息怎样从会计的视角去理解经济业务，人工智能并未给出答案。而“基础会计”课程则是从经济业务到会计业务的桥梁和纽带，通过“基础会计”课程的学习，会计要素、会计科目等内容成为将经济语言转换为会计语言的工具，会计视角得以培养形成。因此，从会计视角培育需要来看，“基础会计”课程仍然是有必要开设的。
4“基础会计”应对人工智能应用的适应性调整
概括起来看，面对人工智能应用的大趋势，“基础会计”课程仍有必要开设，但应对这一趋势，需要从课程目标、课程内容上进行适应性调整。具体包括：（1）“基础会计”课程目标需要定位于会计基本规则体系建立而非操作能力。由于人工智能能够以高效率的优势完成规则应用，因此“基础会计”课程目标不能再强调凭证编制、账簿登记、报表编制等应用能力，应该将“基础会计”的课程目标定位于促使学生构建会计规则体系，培育经济业务的会计视角。学生学习“基础会计”的目的不再是掌握原始凭证审核、记账凭证编制、账簿登记、报表编制操作，而是建立会计规则体系，掌握会计语言实现从会计角度理解经济业务。（2）“基础会计”课程内容需要强化会计要素、会计等式、借贷记账等基本规则体系内容，弱化凭证、账簿等操作性内容。根据前面的分析可见，“基础会计”作为基本规则介绍的入门课程，学生需要通过该门课程的学习，掌握会计基本规则，并在此基础上逐步培养提升规则制定的能力。以往课程中，通过实验、实训提高学生填写凭证、登记账簿的操作能力，但这些操作未来将被人工智能高效替代。在人工智能在会计规则化应用领域形成趋势的当前，操作能力培养这部分内容需要弱化，而对于会计规则体系的理解、会计视角的培养应当强化。（3）“基础会计”课程内容中需要适当增加有关大数据、人工智能方面的内容，介绍大数据、人工智能在会计领域的应用趋势，以帮助学生了解会计在信息时代、人工智能时代可能发生的变革，提前应对可能发生的变化。会计不能脱离社会经济生活而存在，人工智能时代已经对会计提出了变革要求，应对这一要求，“基础会计”应当不回避，主动做出调整和适应。例如，对于会计总论的阐述中，介绍会计的发展趋势，不能还停留将会计电算化作为发展前沿，电算化阶段已经成为过去，大数据、人工智能才是未来的发展前沿；在会计的发展阶段中，古代会计阶段、现代会计阶段、电算化会计阶段的划分也值得商榷，复式记账、计算机的出现作为阶段划分的关键节点，但在2017年人工智能推出后，是否在电算化会计阶段之后已经需要重新再切分出人工智能会计应用阶段，值得学术界探讨。
5结语
财务机器人诞生后会计岗位可能面临失业潮，“基础会计”课程似乎也已经没有必要开设。通过分析人工智能的特质、“基础会计”课程的核心，指出在人工智能应用趋势到来的当前，规则化应用将被人工智能取代，但修订完善规则为会计人员留出了空间；经验积累将被人工智能取代，但经验规则化为会计人员留出了空间；会计视角的形成仍需通过“基础会计”课程培养。因此“基础会计”课程仍然有必要开设，其课程目标需要定位于会计基本规则体系建立而非操作能力，其课程内容需要强化会计要素、会计等式、借贷记账等基本规则体系内容，弱化凭证、账簿等操作性内容，同时课程内容中需要适当增加有关大数据、人工智能方面的内容。
主要参考文献
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人工智能学习经验总结范文6
关于教育智慧问题的思考缘自前发生过的一个真实故事。那时，某实验小学刚加入我主持的活动教学课题研究。为把课题前期的研讨引向深入，学校课题组设计了一道“数学题”，然后让一名数学特级教师对低、中、高三个年级段随机抽取的各20名学生进行测试。题目是这样的：一条船上载了25只羊、19头牛，还有1位船长，要求根据已知条件求出船长的年龄是多少？测试结果是大多数学生居然都算出了具体“结果”，只有少数学生对试题的合理性提出了质疑，且质疑者中低年级学生居多，中年级次之，高年级最少。
这一结果在学校教师中引起强烈震动，并进而引发了教师对这样一些问题的不断追问和反思：即以现有的教学方式，我们是否把学生越教越聪明了？当今的学校教育和课堂教学究竟还缺少什么？
答案是：教育智慧。什么是教育智慧？教育智慧是教育的一种品质、状态和境界。从大的方面讲，教育智慧是良好教育的一种内在品质，表现为教育的一种自由、和谐、开放和创造的状态，表现为在真正意义上尊重生命、关注个性、崇尚智慧、追求人生幸福的教育境界。作为教育的一种内在品质，教育智慧是应当渗透、内化于包括师生教育活动及教育目的、教育价值、教育过程、教育环境、教育管理在内的教育的一切方面中。由于教师是教育目的、意义、价值、任务的直接体现者、承载者和实践者，是教育活动的组织者和主导者，因此在具体的教育情境中，教育智慧主要是通过教师的教育教学行为加以体现的。从这一角度来看，教育智慧在教育教学实践中主要表现为教师对教育教学工作规律性的把握、创造性驾驭、深刻洞悉、敏锐反应以及灵活机智应对的综合能力。
对规律的把握，不是一朝一夕可以做到的。它是教师对教学的一种深层的理性认识，要经过长期丰富的实践才能最终形成，因而是智慧的高度表现。对复杂多变的教学工作、教育情境，能不能创造性驾驭，是否具有深刻的洞察力和敏锐的反应，也是体现智慧的很重要的方面。真正检验一个教师有没有智慧，要在实践中来看。当教学出现一些新的变化和突发性的情况，当具体的任务、目标、场景随着情况发生改变时，教师能不能敏锐洞悉，能不能作出灵敏的反应、灵活机智的应对、恰当的现场策略调整，基本上能真实反映一个教师的实际智慧水平。
“智慧型教师”是教师专业成长的内涵
智慧型教师就是具有较高教育智慧水平的教师。智慧型教师的教育智慧是教育科学与艺术高度融合的产物，是教师在探求教育教学规律基础上的长期实践、感悟、反思的结果，也是教师教育理念、知识学养、情感与价值观、教育机智、教学风格等多方面素质高度个性化的综合体现。智慧型教师与研究型教师有诸多共同之处，如都执著于教育规律的探索和现实问题的研究，对理论学习抱有很高的热情，将研究视为重要的成长基础等。但从二者的内涵和目标指向来看，智慧型教师具有更丰富的内涵和更高的目标指向，它对现代教师的成长提出了更全面的要求和更高的发展境界———即在实践与理论的紧密结合中全面提升自身的教育智慧水平。
需要指出的是，近年来我们一直提倡教师向研究型教师发展，总体上效果是好的，但同时也出现了一些值得注意的问题。一是在当前功利很强的改革背景下，研究型教师在很多情况下已被当成一个标签，研究是目的还是手段这一问题被颠倒了，出现了大量为研究而研究的情况。实际上研究恰恰是教师智慧生成的重要途径和手段，不能把研究作为目的，研究永远是一种手段，是教师成长的一种途径。一旦把研究本身作为目的，研究就变味了。另一个很大的问题就是，一些教师特别是一些青年教师，在重视理论修养、往研究型方向发展的同时，又出现了另外一种倾向，那就是对实践的忽视。所以，我们试图以“智慧型教师”这样一个概念来对教师专业发展方向进行新的概括，更全面地理解教师专业成长的内涵。因为教育智慧是教师教育理念、知识学养、情感与价值观、教育机智、教学风格等多方面素质的综合体现，具有更广泛的含义。以智慧型教师作为对教师的整体境界、专业发展的总要求，将从客观上对教师的理论学养和综合实践素质提出更加全面的要求。提倡智慧型教师，一定程度上会使教师的专业发展更为协调、完整和全面。
在实践中，教师教育智慧的形成途径是多方面的，因而教育智慧的构成也是多类型、多层面的。它既包含了基于整体感知、直觉把握形成的知性智慧，基于理论思考、规律认识的理性智慧，基于职业感、道德感、人际交往、师爱的情感智慧，也包含了基于个体经验积累、实践感悟、教学反思形成的实践智慧。教育智慧是教师整体素质的核心构成，它内在地决定着教师教学工作的状态、质量和水平，进而深刻地影响着人才培养的质量。
知性智慧是对教育的直觉把握、整体感知，主要是人对外部世界的一种直觉反映，是建立在直觉基础上的一种整体感知和反应能力。理性智慧是在对教育问题的理性思考和规律认识的基础上形成的，它是教育智慧的核心构成和高级表现形式。
智慧不仅属于认识范畴，同时也是情感范畴的体现。对教师而言，情感智慧是在教师的职业感、道德感、人际交往和师爱基础上形成的特殊智慧。特别是师爱，即对教育对象的热爱，是教师情感智慧形成的重要基础，是构成教师情感智慧最为核心的内容。
实践智慧主要建立在个体经验积累、实践感悟、教学反思的基础上。如果说理性智慧建立在对知识的把握和学习的基础上，那么实践智慧更多地是在经验的基础上，是在个体经验感悟、教学反思基础上形成的教学智慧。如果离开了长期的实践探索，离开了对实践的反思，那么教师的实践智慧水平是很难提高的。
在当前的教学过程中，我们应当回过头来大力强调实践及实践智慧的重要性，让教师关注自身的实践智慧，再一次回归到实践中。
超越经典教学体系，学会自己走路
走出经典教学体系，重新认识教学的意义与价值。教师的教育智慧很多来自于对教学工作深层的、理性的思考和把握，如果理性认识是片面的，是有局限性的，教师的教育智慧很难得到提升，很难进入到一个较高境界。所谓有大智慧才会有大境界，这种大智慧很大程度上反映的是人们对问题把握的深刻性和全面性。经典教学体系理论上的诸多局限性，对教师教育智慧的提升已形成严重束缚。例如，教学是有双重性特征的，经典教学体系对教学的一些特征，比如教学的标准化、规范化、程序化以及可预设性、可控性等作了淋漓尽致的阐述，并且形成了一整套规范的操作要求。但是教学体系的另外一些特征，如多样性、复杂性、特异性、灵活性、开放性、生成性、选择性等，经典教学体系在理论认识上是严重不足的，而这种理论认识上的不足直接导致了实践中课堂教学长期呈现机械、僵化的局面。因此在当前反思传统教学弊端、推进课堂教学重建的过程中，不仅要注重重建课堂教学的操作体系，更重要的是要重建课堂教学的理论体系，重建它的哲学基础，重新认识教学的意义、价值与特点，要在理论认识上逐步走出经典教学体系的大框架。
切实关注教师的实践积累和实践反思。教师的实践是每一位教师成长的基石。任何教师的成长，都离不开实践的锤炼。智慧源自实践，“智慧和机智是我们通过教学的实践———不仅仅是教学本身所获得的。通过过去的经验，结合对这些经验的反思，我们得以体现机智”（马克斯·范梅南著《教学机智———教育智慧的意蕴》）。真正的智慧来自于实践，真正高水平的理论成果也都来自实践。而真正的教育家、教育大师也只能是来自于实践。无论古代，还是近代、当代，真正称得上教育家的，没有哪一个是缺少教育实践的。日本人评价中国只有两个半教育家，一个是孔子，一个是朱熹，那半个是陶行知。这当然是他们比较苛刻的说法，但也反映了陶行知在其心目中的地位。陶行知先生是当代著名教育家，是留洋回来的博士，但他真正在教育中产生巨大影响的思想认识，则来自于他的生活教育实践。教师对教育的各种看法、各种主张，教师所接受的各种理论和学说，只有在与实践的结合中，特别是在实践的反思中才能转化为自己的思想。离开了与实践的结合，最多只能说我们掌握了教育学知识，而不能说它已经转化为我们的思想，上升成了一种智慧。
切实关注教师的个体经验，尊重教师的个人风格。智慧在本质上是高度个性化的，没有完全相同的智慧，每个人的智慧都是深深打上自己烙印的。要提高教师的教育智慧水平，关注教师教育智慧的状态，首先要关注教师的个体经验。教师的智慧可以通过学习获得，但这种学习首先必须立足于个体经验，外来的知识只有在和教师的个体经验结合的时候，才能被内化。现在教师有自己特色、有个性的东西越来越少，一个重要原因就在于现在有一种忽视教师个体经验、不尊重教师个人风格的倾向，再加之经过各种外在强加的“格式化”培训，教师像被洗脑一样，最后变得都一样，失去了个性和个人风格。如果一个人没有自己的特色和风格，其智慧水平不可能高。就教师个体而言，他最可宝贵的财富，就是他的个体经验，特别是那些值得总结、挖掘、提炼的优秀教学经验。在教学实践中应鼓励教师有个人风格，不要怕与众不同，而应该追求这样的东西。教师要学会独立思考，学会用自己的嘴巴说话，学会走自己的路，这是当前改革中应当倡导的。
淡化功利性科研，提高整体智慧水平
淡化改革及科研的功利性，还教育科研以本来面目。只有在这样一个背景下，科研、改革才会成为提升教师教育智慧的重要途径，并且会成为强大的动力，推动教师深入思考，不断发展自己的智慧。要强调科研是手段，不是目的。要在当前心态比较浮躁的背景下，创造条件使校园远离功利，归于宁静。古人所说的“宁静致远”，其实深刻揭示了智慧生成的内在道理。在浮躁的状态下，人的智慧是不可能得到发展的。要致远就一定要宁静，这才是智慧的生成之道。在校园里应该给教师提供一个宁静的、适合于思考的环境，要尽可能减少对教师的各种外在强迫，减轻来自各种功利性任务的压力，让教师在归于宁静的过程中自由生发自己的教育智慧，创造性地推进教学工作。同时也要认识到，当前需要淡化的是科研的功利性，不是要淡化科研自身，科研仍需不断加强。科研是教师智慧生成的重要途径，是教师发展、专业成长的重要途径，这是二十多年来证明的一条成功经验。科研兴教、科研兴校，是大幅度提高教育教学质量的成功之路，而且也是一大批优秀教师成长的成功之路。只要把握住科研的正确方向，用正常的心态来从事教育科研，对提升教师的教育智慧就会有极大裨益。
切实关注教师职业情感状态。提升教师的智慧水平，不仅仅要提升认识方面，更要关注教师的职业情感状态。作为一个职业工作者，教师对教师职业的内在的认同、情感上的接受，会直接影响到他的整体智慧水平。师爱是教师职业情感，是教师情感智慧中的核心组成部分。关心和爱护孩子是教育的一个前提条件，如果缺少这样一种情感，即使有再深的理性认识，教师的个体智慧也称不上是真正意义上的教育智慧。因为在一定程度上，“教育的智慧性是一种以儿童为指向的多方面的、复杂的关心品质”，“教育智慧与其说是一种知识，不如说是对孩子们的关心”（马克斯·范梅南著《教学机智——教育智慧的意蕴》）。由此看来，对教育的责任感，对孩子的责任与关爱是构成教师教育智慧的核心内容，也是教师从事教学工作的基本条件。
不断提高教学机智水平。教学机智是教育智慧的重要组成部分。机智就是对意想不到的情境，进行崭新而出乎意料的塑造的能力。教学机智是教师在一定的理论修养基础上，在长期实践体验、感悟和实际经验基础上凝成的一种超乎寻常的、出类拔萃的临场发挥能力。它反映了对现场敏锐捕捉的能力、快速反应的能力和非常得体的、合理的应对能力。具有教学机智的教师，可以把教学现场中出现的偶然因素转化成一种有利的教学时机，可以恰如其分地把教学引向高潮，推向深入。教学机智表现为临场的天赋，但这个天赋不是与生俱来的，是长期在理论和实践两个层面上磨合而成的。同时，教学机智又表现为对教育工作、教育对象的深刻的理解。如果没有深刻的理解，即使表现出来某种机智，也可能只是一种小聪明，不可能对教育工作起到牵一发而动全身的作用，而真正的教学机智正是要起到这种作用。
激发学习热情，提高综合素养。学习是非常重要的，提高教育智慧水平，与教师终身学习、终身进取密切相关。教师的学习是多方面的，既包括书本的学习，如学科知识的学习、教育理论的学习等，知识的学习是智慧生成的重要基础。同时也包括实践中的学习，经验中的学习，以及向教育的对象——学生的学习等。教师个体智慧需要在不断的学习中积累，需要在综合素养全面提高的基础上来提升。另外，只有在学习的同时不断地进行反思，才能使教师的学习提高到新的水平，才能不断地生成新的智慧。（田慧生本文有删节）
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