人工智能教学建议范文1
关键词：人工智能；高职会计专业；教学资源；共建共享
引言
随着现代信息技术的高速发展，人工智能正逐渐走进人们的生活，在会计工作领域，众多人工智能软件设备使原有的会计账目工作变得简单，甚至有些会计岗位正逐渐被人工智能机器取代。飞速变化的现状对会计行业也提出越来越高的挑战，高职会计专业教学应积极调整教学方式，培养适合社会发展要求的高技能专业人才。
一、高职会计专业的发展现状
1、学生综合竞争能力差。我国高校众多，且会计专业在多高校中普遍设立，其中不乏985、211高校。与本科院校甚至是名牌高校相比，高等专科职业学校的会计专业学生竞争力差。再者，在这专科院校的学生，只学习会计方面的专业知识，不学习通识课，技能较为单一。另外，高职院校所受到的社会资源比本科院校少，例如，高职院校学生的实习机会少，缺少实践经验，社会经验缺乏。这也是告知学生综合竞争力差的一个原因。
2、教学资源共享程度低。我国院校普遍存在教学资源共享程度低的问题，尤其是在专科院校。高职院校存在关起门来教学的现象。教学资源共享往往只局限于本校专业之间，缺乏与其他高校之间的交流。所谓的共享只是教学科目同一、考试内容统一，或者同专业教师之间零散的交流。但校内教学资源的共享更多的在于教学方法、优质线上微课、优秀教学案例等的共享。更高层次的教学资源共享是院校之间资源的共享和社会资源的共享。院校之间交流可以共享更广泛的优质教学资源，互相借鉴教学经验，接触到更先进的教学模式。而共享社会资源的目的在于为学生争取更多的实习机会和岗位，增加学生的实践经验和社会经验，为将来就业增添竞争优势。
3、人工智能全面影响会计行业。现代信息技术的发展是人工智能不断进入各行各业。在会计行业，人工智能涉及计算机制作财务报表、网银结算、制定成本预算计划等。这一系列的内容都需要借助计算机完成，甚至账目核算、工资发放等内容，已经完全直接由编制的人工智能程序完成。人工智能的飞速发展是原本的对账、复核、结算工作变得简单高效。同时，会计人员也面临着更高的挑战，会计人员不仅仅需要掌握会计专业知识，更需要掌握计算机应用技术和人工智能设备的操作技术。
二、高职会计专业教学资源共建共享策略
1、完善资源共享标准。共享的教学资源应该具备什么样的条件，审核的程序是怎样的，这些都是资源共享共建需要优先考虑的问题。不是任何教学资源都值得共享，只有具有普遍性且教学效果明显的优质资源材质的共享。总而言之，资源共享共建需要一个合理科学的标准，这个标准用来衡量共享资源的质量，还用来规范资源共享的流程。完善资源共享共建的标准较为复杂，涉及共享资源的质量审核、共享流程、资源分类、评价等等。这一些列的工作需要专门的老师或学校部门负责，从而成系统的构建资源共享平台。另外，建立资源共享标准时，要多方争取意见，不能一意孤行。因为我国高职院校众多，要想建立高效广阔的资源共享平台，就要综合各高校的教育资源。可以是由国家教育部门牵头，征求各高职院校的建议，综合不同院校的特点和优势，建立共享标准。
2、定期开展校内研讨会。会计专业的资源共享共建需要每个高职院校都贡献优质的教学资源和模式方法，共同出谋划策。定期开展校内研讨会，能够及时收集本校会计专业近期的优质教学成果，及相应的教学模式和教学策略，并传至会计专业资源共享平台，确保教学资源的实时性。校内研讨会的内容可大体分为三方面，一是近期的教学成果展示，二是与其他高校的资源共享情况，三是对会计专业资源共享共建的意见建议。在教学成果展示方面，向资源共享平台输送本校的优质教学资源，是每个高校在资源共享共建方面应该做的。高职院校会计专业的老师可以分门别类地归纳整理近期的教学成果，比如，可以按主干课程分为会计基础、企业财务会计、成本计算与分析、企业财务管理、会计信息化等。其中，会计信息化是计算机等信息技术在会计领域的应用，是人工智能全面驻会计行业背景下，应重点探讨的课程内容。
3、加强“校——校”联合。“校——校”联合就是高校之间的交流合作。前文提到，高效的资源共享共建需要各高校共同参与。因此，资源共享共建要集各校之力。加强学校之间的交流沟通，促进学校联谊发展，讨论校内研讨会上提出的关于资源共享共建的意见建议。高校之间的交流合作又不仅局限于高职院校，更应纳入本科院校。众所周知，本科院校实力比高职院校雄厚，教学资源也相对丰富。不少本科院校也设有会计专业，且本科会计专业的课程多，实践课时多。尤其是在实习实训方面，本科高校更具优势。例如，在会计信息软件应用方面，本科高校会计专业学生会学习会计方向的Linux运行操作和ERP沙盘模拟演练等实训内容，并且要求学生自主完成实训报告。这些都是人工智能背景下，会计专业学生急需学习应用的，而本科高校在这些方面具有突出优势。在人工智能背景下，高职会计资源共享共建，应将目光放长远，尽可能多的纳入教学资源。
4、建立校企合作。在人工智能背景下，会计专业教育资源共享共建应注重其实用操作性，即将理论知识熟练高效地应用到今后工作中。在资源共享共建过程中，一项重要的教学资源就是社会企业。企业具有完整全面的会计工作，也具有相应的人工智能计算机设备，而且基本上每个企业都设有会计岗位，因此，建立校企合作，让高职学生到企业中真正应用在学校学到的课程知识，将极大地锻炼学生的实践能力。在企业的实践经历也能反过来促进学校教学方法的改进和教学内容的完善。另外，建立校企合作的另一个重要目标是为学生将来的就业做打算。社会企业所含有的实践资源极为丰富。各高职院校可以与优质的企业进行洽谈，建立长期的会计学生实训合作，吸引企业的目光，为学生就业提前做打算。既可以提高学生的积极性和主动性，又能帮助学生积累社会实践经验。
三、结束语
共建共享会计专业教学资源的最终目的是提高会计人才的学习积极性和创造性，从而提高其专业能力和综合素质，以适应社会的发展要求，提高自身竞争力。但当今高职会计专业教学资源共建共享仍存在较多问题，且起步较晚，发展程度欠缺，实用性较低。因此共建共享教学资源需要多方长期努力。学校、教师应与学生积极沟通，听取学生建议，结合专业特点和学生水平，借鉴专业人士的意见建议，优化资源配置，建立资源共享平台，为学生前途发展奠定基础。
参考文献：
[1]姚耕宏,刘正良.高职会计专业教学资源共建共享问题探讨[J].科技风,2020(30):19-20.
[2]张玥.“智能财务”视阙下会计专业群网络教学实证研究——以成都市高职学校为例[J].现代职业教育,2020(30):112-113.
人工智能教学建议范文2
关键词：人工智能；课堂教学过程；管理体系；监督
引言
“人工智能”、“大数据”、“智慧”、“互联网+”等新兴词汇已然成为这个时代的关键词，渗透在各行各业。在人工智能技术的发展和应用过程中，在“互联网+教育”理念的催生下，智慧课堂的教学模式[1-3]、智能手机在智慧课堂中的应用模式[4，5]、课堂考勤系统的设计[6-9]、课堂行为管理[10，11]等问题正受到关注。但是，目前的研究主要侧重于教学模式改革与课堂纪律管理方面，对于在不产生额外压力的情况下，如何在管理监督课堂整个教学过程的同时，提升学生“学”与教师“教”的过程，最大化监测数据价值的问题未进行探讨。本文首先分析了人工智能在课堂教学管理中的应用现状与存在的问题，提出了课堂教学过程双向管理体系，并对体系中数据如何监测、如何应用提出了对策和建议，以完善人工智能在教学过程中的应用，实现师生的自我监督与管理。
一、人工智能在课堂教学管理中的应用现状与问题
（一）应用现状
为了实现课堂教学过程的监督作用，传统课堂教学过程的管理和评价模式如图1所示。教学督导通过随堂听课来评价课堂的质量。为了提高课堂教学过程的效率和监督管理力度，不少院校已在教室内安装不同视角的摄像。借助视频，教学督导可以分别从学生视角来评价老师的教学过程，从讲台视角来评价学生的听课行为，以此来衡量老师的教学质量。但是，相较于图1，该模式仅仅是在传统课堂教学管理体系中增加了教学督导的监督途径，并未有本质改变。随着人脸识别等人工智能技术的成熟应用，教室内的摄像头可通过人脸识别来进行考勤[6-9]、判断学生的课堂行为[10-11，14]、评价学生的专注度[12]。如果监测出学生在课堂上的异常行为，监测结果将作为学生成绩考核的组成部分。这种方式主要应用于中小学的课堂管理，在高等院校中的应用还较少。这是因为高等院校的学生主要为满18周岁的成年人，大学更强调学生自我管理、自主学习能力的培养，课堂教学过程更强调教师在专业知识领域的合理引导，不宜使用同样的方法对学生进行过于严格的课堂管理。
（二）存在的问题
1.教学评价体系的不健全
传统课堂教学的评价主要通过学生是否坐在前排、是否抬头等来判断教学效果；通过教师是否提问、与学生互动等来衡量教学内容的设计；通过教师是否使用板书、视频等来评价教学方法。但是，不同特点的课程应具有不同的教学方法和内容的设计，教师是否与学生互动、学生是否坐在前排等这种表象不应作为评价的主要指标。
2.教学督导定性评价的主观性
教学督导虽然具备多年教学经验，但是作为“有限理性”行为人[13]，其评价和判断的标准会受到个人认知、情境、喜好、评价对象与评价者之间的关系等影响而产生判断偏差。另一方面，同一门课，不同的教学内容教师的表现会存在差异。而传统或者视频监控下的课堂教学评价，教学督导采用随机抽查的方式来进行，这同样会导致评价结果出现偏差。最后，教学督导的评价多为定性的感知，比如：课堂反应较好，教师态度较好等，每个部分的打分也较模糊，除非出现极好和极差的案例。
3.教师的教学能力未得到有效提升
本科教学的重要性需要教师（特别是年轻教师）及时准确的认识到自身存在的问题，有针对性的进行调整和改进，为更好的呈现课程内容去努力；但是，目前的课堂教学评价还不能有效实现这一目标。一方面，传统或者视频监督下的课堂教学评价对教学督导的依赖性较强，教学行为无法被有效的量化，处于中间水平的教师很难通过督导的定性反馈有针对性的提升自己的教学能力。另一方面，高校通过优秀教学视频、优秀教师的讲座等方法来培训新进教师，新教师学习到了一些基本方法，但是在应用过程中是否真的合适，不得而知。除此之外，教学内容是否被教师有效传递给学生，最关键和最应该被关注的发言人和评价人应是学生。目前使用学生在线评价来给教师的教学进行打分，同样存在诸多不可控的因素，让结果有失公允。综上，如何客观、公平、公正的评价教学过程以达到提升教学效果的目的仍然是一个亟需解决的问题。但是，目前在应用过程中，对学生的管理制度是否恰当，争议褒贬不一[12]。技术已然成熟，但是问题在于如何使用这些技术来实现合理的管控。
二、课堂教学师生双向管理体系的构建
基于人工智能，课堂教学双向管理体系的架构设计如图2所示。该体系的主体与图1相同，由教师、学生与教学督导构成；不同的是，教学督导通过人工智能方法监测到的学生课堂行为数据进行统计分析，形成量化的评价报告，反馈给教师；教师所在的自查系统可以辅助教师反思教学过程，规范教学行为；学生所在的监测与统计系统主要用来识别学生的课堂行为，收集和整理学生的课堂行为数据。由此，课堂教学过程的评价将会被量化，能够在实现客观、公平、有效管理的同时，为教师有针对性的提升自身教学能力提供事实依据。具体来说：1.教学督导模块。教学督导将根据系统监测和统计的课堂上学生的行为数据进行统计分析，形成定量分析报告，衡量课堂教学质量，并结合自身的教学经验，为教师提供改进建议，将综合评价结果与改进建议传达给教师。教学督导仅能获取学生的监测与统计数据。2.教师模块。教师的自查系统可包含语音识别与分析、行为监测等功能，能够监测到教师的情绪走势、投入程度、教学语言的规范性等。教师结合自查系统监测的自身数据、教学督导反馈的数据、课堂上学生给予的现场反馈，有针对性的反思课堂教学方法和教学内容的设计。教师自查系统中关于自身的数据仅自己可见。3.学生模块。系统主要通过人脸识别和图像识别技术判断学生是否在认真听讲（如，投入程度等）、是否做出与课堂无关的异常行为（如，走神、看手机、聊天等），并统计各行为发生的时长、时间点以及人数。学生仅能获取自身数据。4.系统收集的数据价值。系统收集到的学生数据可替代传统管理体系下教学督导观察到的“学生坐在前排=认真听讲”等表象数据以及学生评价教师的主观数据，用实际监测到的数据说话；教学督导基于统计报告，结合自身经验给出合理的教学建议能够有效辅助教师提升教学能力；另外，在该体系下收集到的数据可用来进行数据分析，挖掘课堂这一特殊情境中，人的行为习惯与教师-学生之间的相互影响关系，这是传统课堂教学管理体系所不能做到的。
三、对策与建议
由于本科教学的重要性，课堂教学过程的管理和评价在高等院校是一个非常重要的组成部分。人工智能时代下，本文所提出的课堂教学双向管理体系使得监督能力得到提升，但是系统监督的数据如何有效获取；当监测到学生的与课堂无关行为时，如何合理的提醒学生也是尚待解决的问题。1.系统监督的数据获取方面，除了视频的人脸识别等功能外，可设计相应的仅用于课堂使用的手环，以记录并收集使用者（学生和教师）的身体状态，通过大数据分析与深度学习技术计算课堂投入度等数据。2.当监测到学生正在做与课堂无关行为或者走神时，上文中设计的手环具备提醒震动功能，以实时提醒学生注意力集中。或者构建手机App应用，与视频监测的后台数据相连接，当监测到相关异常行为时，App进行实时提醒。上述对策与建议，均是从自我检查的角度进行设计，教师的自查监测系统与实时提醒学生注意力集中的功能仅适用于自身。即，教师自查监测到的数据，教学督导与学生均不能获取；学生在做课堂无关行为，系统提醒等数据，其他学生、教师与教学督导均不能获取。这样设计的原因是为了防止师生产生压力，辅助自我监督和自我管理。
四、结论
人工智能教学建议范文3
【关键词】人工智能；思想政治工作；影响分析；机制创新
众所周知，人工智能的崛起，推动高校学生思想政治工作的开展，同时，也给高校思想政治工作带来一定的挑战。因此，结合高校思想政治教育过程中所存在的问题，以人工智能的发展成果，对高校学生的思想管理模式进行改革，促进高校与人工智能研发机构的合作；采用数据模式，加强对人才的培养［1］。尤其针对于伦理问题，要加强研究，对学生的思想情感、道德品质、意识形态进行培养，通过具体的数据分析和结果的指引，加强学生对知识的探索，从而促进学生的全面发展。
一、人工智能的相关概述
（一）人工智能的发展
首先，众所周知，人工智能最早由上世纪50年代提出，由高技术引领才能获得一定的发展。尤其在当前云计算、大数据等技术的应用中，使得人工智能在不断的升级。其次，人工智能在不同的领域获得一定的进展和应用，尤其在机器学习方面，对人脑中的某个部分进行模拟，发挥其特定的功能。最后，从研究的领域来看，人工智能能够对问题进行解决，加强逻辑推理，对语言进行深入的理解，通过不同模式的识别，开展智能检索，提高不同行业的运行效率，起到辅助作用。比如，人工智能在进行深度学习的过程中，对海量的数据进行搜集，通过科学的计算方式和表达，对人脑中的神经网络进行模拟，利用语言识别、图像识别，进行全方位自我学习技术的应用。
（二）人工智能背景下的高校思政教育工作
在当前的人工智能发展过程中，与高校思想政治教育工作进行融合，为高校思政工作提供技术载体。首先，人工智能帮助教师对常规的教学工作进行梳理，提高教师的教学创造力，增强对学生的关注与关怀。其次，针对每个学生制定个性化的学习方式，有效地提升学生的学习成果。最后，最大限度的打破教育的束缚，对教学资源进行合理配置，促进高校思政教育工作质量的提升［2］。
二、人工智能对高校学生思想政治工作的具体影响探讨
在当前的高校思想政治教育工作开展过程中，要发挥人工智能的辅助作用，加强技术载体的应用，培养优秀的人才，提高学生的思想素质。
（一）人工智能促进思政课资源配置，开展针对性差异化教学
首先，在高校思想政治教育工作开展过程中，充分发挥人工智能的辅助作用，借助人工智能对数据进行搜集，加强对数据的综合分析，了解学生的基础状况，针对每个学生的学习需求来制定个性化的学习方案。其次，为学生推送思政课学习资源，帮助学生灵活的对时间进行安排，提高学生对思政课学习的积极性。最后，人工智能课堂能够为教师提供不同的教学方式，教师在课上对不同的优质教学资源进行调取，促进教学质量的提升。
（二）人工智能促进思政课内容丰富，加强科学管理
教师在进行高校思政课教学的过程中，要促进教学方法的多样化应用，同时，提升教师队伍的专业教学能力。因此，首先，利用人工智能中的大数据搜索引擎，对数据进行有效的储存，获取优质的教学资源，使课堂内容更加丰富［3］。其次，利用先进的人工智能技术，促进教学管理的变革，使学生根据自身情况对课程进行选择，利用人工智能系统对教师课程教师进行合理的设置，提高学生的满意度。比如，在进行学生班级管理时，利用智慧校园终端可以对班级进行科学化的分组，使教师有更多的精力投入到日常教学活动中，促进科学化管理模式的形成。
（三）人工智能促进高校思想政治教育方式的转变与创新
在对高校学生进行调查的过程中，发现部分学生存在思想问题，同时，道德境界有待提高。因此，高校思政教师要结合学生的具体思想和要求，对教学方式进行变革。因此，首先，借助人工智能将线上网络与线下课堂进行结合，满足学生不同的学业需求，建立系统来对学生进行综合测评，促进学生个性化的发展。其次，人工智能在进行学生考核的过程中，不仅仅是借助封闭式的标准答案考评，更注重对学生语音图像的搜集采用开放式的题目进行线上测评，同时，实施监测学生的反馈，通过感知学生的情绪来进行区别化教学［4］。比如，教师在进行思政课作业批改过程中，利用人工智能的语言处理和作业数据库，对学生的作业进行测评，根据其内容和结果提出有效的建议。通过这种教学辅助性工作的开展能够使教师更好地发挥创造力，促进思政课教学质量提升。
（四）人工智能推动学生管理方式转变，构建个性化模型
一方面，在人工智能发挥作用的过程中，要对学生的信息进行收集，通过科学的分配和各种算法得出的分配结果，对学生进行科学的管理。另一方面，在开展思想政治教育工作的过程中，利用人工智能能够有效地开展管理工作，规避学生舆论，做出客观的判断，精确识别学生各项信息，对学生进行管理意见和建议的提出。
三、人工智能促进高校思想政治工作机制创新的策略探讨
在高校思想政治工作开展过程中，要促进机制的创新，发挥人工智能的辅助作用。
（一）加强高校各部门的合作，促进数据采集通道的畅通
当前信息时代的发展高校在进行工作开展过程中，往往依赖于信息系统，借助学校官网对学校的动态和管理模式进行优化。因此，首先，高校在开展思想政治教育工作过程中，要加强高校不同部门的联合，利用人工智能对学生的基础数据进行收集，从而保证对学生的分析更加全面。其次，通过不同管理系统的优化，对学生的情况进行动态的把握，导入基础数据，对接口进行调整，为人工智能作用的发挥奠定基础。
（二）采用多种人工智能方法，提高数据分析的精确性
在高校思想政治工作开展过程中，要利用人工智能对学生的情况进行了解，模拟人的思维，分析学生当前所存在的心理问题，同时，借助人工智能的多种方法，如机器学习、语言识别、图像识别、情感处理，对学生进行有效的指导，使得学生能够提高自身的思想政治素养，提高道德境界。
（三）了解学生思想动态，生成个性化方案
首先，在当前的高校思想政治工作开展过程中，要从不同的角度对学生的思想动态进行把握，针对学生所存在的心理问题提出有效的解决策略，同时，为了确保人工智能的准确性，要加强多种指标的录入，提高基础信息的完善性，能够针对学生的个体差异，形成个性化的指导方案。其次，对人工智能应用于学校思想政治工作的机制进行完善，能够形成相关制度，在制度的引领下，促进具体工作的开展。
四、结束语
综上所述，在当前高校学生思想政治工作开展过程中，要充分发挥人工智能的辅助作用，加强对人工智能的了解，同时，使人工智能能够对高校思政资源进行合理配置，结合学生的个体差异开展教学。但是，当前人工智能时代高校思想政治教育过程中所存在的问题也不容忽视，比如缺乏专业的思政教学人才、人工智能应用面临着技术的壁垒、推广过程中存在不融合的问题等，因此，针对具体的问题，促进人工智能技术的优化。通过高校思政教育中的核心问题，为人工智能技术的推广奠定基础。
参考文献：
［1］吴玲玲．人工智能对高校学生思想政治工作的影响与机制创新［J］．中共云南省委党校学报，2019（04）：37-41．
［2］张云德，姚晓萍，王丽．高校思想政治教育供给侧结构性改革路径探析［J］．中共云南省委党校学报，2017（04）：42-45．
［3］武东生，郝博炜．思想政治教育有效利用人工智能的分析［J］．马克思主义理论学科研究，2019（03）：103-112．
人工智能教学建议范文4
关键词：教师教育培训；人工智能伦理及安全；信息素养
一、研究背景
2017年底，笔者有幸参与了《普通高中信息技术课程标准(2017年版)》对应的新教材的编写工作，在人民教育出版社和中国地图出版社联合出版的两本书——《高中信息技术(必修1)：数据与计算》和《高中信息技术(选择性必修4)：人工智能初步》中，负责编写前者的第四章《走进智能时代》和后者的第四章《人工智能发展》。这两部分内容都涉及人工智能伦理学。此前，本人一直从事人工智能技术研究工作，对于人工智能伦理学了解不多，但关注后发现，该领域内容的研究和推广非常重要，但教材中受篇幅所限，仅写了一些基本原则。《高中信息技术(必修2)：信息系统与社会》的第四章虽也讲到了信息安全和社会责任，但讲得还不够。该部分内容是目前国内外研究的热点，发展很快，内容变化也比较大，因此笔者通过本文呼吁更多的人加入人工智能伦理学的研究，特别应加强对中学教师的相关教育和培训，以便相关内容能有效传递给学生。2018年，总书记在中共中央政治局第九次集体学习时强调，要加强人工智能相关法律、伦理、社会问题的研究，建立健全保障人工智能健康发展的法律法规、制度体系、伦理道德。研究和建立人工智能伦理规范有助于更好地发挥“头雁”效应，对保障产业健康发展和人民生活幸福具有重要意义。学生在学习掌握知识技能的同时，也应注重人工智能伦理规范的学习。但因其具有内容新、变化快的特点，唯有先对教师进行人工智能伦理及安全的相关培训，才能将相关内容有效传递给学生。笔者为中学教师做过培训，但培训涉及的技术内容较多，人工智能伦理及安全的内容较少，因此应加大、加强后者的培训工作，以便帮助学生树立正确使用和处理信息的方法，树立良好的信息社会责任意识。韩愈有言：“师者，所以传道受业解惑也。”教师不仅要给学生授业，更重要的是传道。对学生进行人工智能伦理及安全的相关教育恰恰体现了课程思政，即教导学生如何在信息社会中做一个正直的人、担当起社会责任。
二、人工智能伦理及安全的挑战和教育
任何事物都具有两面性，人工智能技术也不例外。技术就是双刃剑，不能正确使用，就有可能成为危害人类的工具。目前，人工智能在隐私、安全和伦理方面给人类带来了新的挑战，值得深思和研究。
1.隐私的挑战与教育
目前，人工智能的发展是以大数据驱动为主导模式的，人工智能技术在使用大数据资源时，必然涉及对用户隐私数据的采集、传输、处理和显示等。隐私被侵犯主要出现在数据应用的三个环节：数据采集中的隐私侵犯、数据存储和传输中的隐私侵犯、数据分析中的隐私侵犯。教师应先学习如何面对隐私挑战并将其融入教学过程中。例如教师应教导学生知道何谓隐私数据，当智能系统采集涉及身份证号码、银行账号、密码、指纹、声纹、虹膜、步态和心跳等数据时，学生应产生高度警惕并正确处理。此外，应教导学生安装国家反诈中心App，遇到问题找警方处理，以尽量减少个人隐私泄露所带来的损失和危害。
2.安全的挑战与教育
人工智能的安全挑战主要体现在以下四个方面。
(1)国家安全风险
人工智能技术在国家安全相关领域中的应用可能会带来影响国家安全的风险。其对国家安全的影响主要体现在军事、信息和经济三大方面，特别是在国防建设、基础设施建设和涉密系统等领域中，由人工智能技术所带来的风险影响巨大。教师在教学过程中要教导学生正确看待数据，因为数据是人工智能的基础，学生将来无论做什么工作，都会或多或少接触到数据，学生应从小树立数据安全意识，不要因为无意间的数据泄露给国家造成安全隐患，要有安全保密的意识。
(2)社会安全风险
人工智能所带来的社会安全风险是多层面的。例如，人工智能技术应用于制造业，替代了大量以体力和重复劳动为主的工人，导致市场对该类劳动力的需求大幅下降，失业人员增加，影响了社会安定。教师应教导学生关注和了解新技术发展的趋势，为自己的未来职业进行科学的规划和准备。
(3)网络安全风险
网络安全风险主要指网络传输过程中所产生的风险。例如，黑客常使用一些技术攻击或窃取服务器上的数据。网络安全风险还包括对人工智能算法、系统和应用进行恶意攻击；利用干扰技术使计算机在进行深度学习的过程中受到欺骗；利用数据欺诈等手段远程控制网络设备，使设备发生故障或停止工作等。教师应在教学中教导学生保障网络安全的一些技术和方法，更要教导学生从小就树立正确的世界观、人生观、价值观，坚决不能成为黑客这样危害社会的人。
(4)人身安全风险
人工智能技术在给人类的生产和生活带来便捷的同时，也给人类自身安全造成一定风险。随着人工智能与物联网融合的不断深入，人们的衣食住行与智能产品之间的关联越来越密切，一旦这些智能产品(如智能医疗设备、自动驾驶汽车等)出现故障，就可能危及人身安全。教师应教导学生在使用一些可穿戴的智能产品时，树立安全防范意识，懂得做安全测试，从而保护自己和他人的人身安全。
3.伦理的挑战与教育
人类的思考和行动受社会规范、道德伦理以及法律法规的约束。人工智能的目标是希望机器能像人一样理性地思考和行动，因此，让机器也能像人一样遵守社会规范、道德伦理以及法律法规，成为当前学者热议和研究的一大问题。如何采取措施保障研究人员开发出的智能产品和智能系统与现有的法律法规、社会规范和道德伦理一致，确定人工智能产品或系统的法律主体、权利、义务和责任，是人工智能技术发展面临的伦理问题和挑战。其主要表现在：对“什么是人”问题的新挑战；对以往伦理关系的新挑战；对原有社会秩序的新挑战；对人类未来命运的新挑战。该内容可探讨的内容很多，在此不赘述。本文只讨论与青少年关系较大的两个问题。第一，对学生进行诚信教育。人工智能技术通过采集用户的日常行为信息，结合大数据分析，进行用户数据画像、信用评估并产生信用报告。信用报告在找工作、买房、买车、办信用卡等过程中都具有重要作用。我国正逐步建立和完善社会信用体系，个人诚信信息也会记录到个人信用体系中，因此要教导学生诚信使用网络，自觉遵守信息社会的法律法规、行为规范和道德准则，否则会给社会和自己今后的生活造成隐患。第二，有些青少年终日沉迷于各种智能终端体验而不能自控，他们认为虚拟世界才是真实、亲切的，对虚拟对象产生过分的眷恋和依赖，影响了个体人格的健康发展，打乱了正常的伦理关系，这个问题已经变得越来越严重。学校应通过各种有意义的活动，让学生在现实世界中找到安全感和价值感。对已经陷入虚拟世界的学生，学校和教师要安排专业的心理咨询师进行适当的心理干预和疏导，帮助他们走出对电子设备的依赖。国家人工智能标准化总体组、专家咨询组的《人工智能标准化白皮书(2018版)》指出了人工智能技术应当遵循的原则：一是人类利益原则，即人工智能技术应以实现人类利益为终极目标；二是责任原则，即在技术开发和应用两方面都要建立明确的责任体系，以便可以在技术层面对人工智能技术开发人员或部门问责，在应用层面建立合理的责任和赔偿体系。人工智能技术的不断发展和完善，为人类社会的发展提供了新的工具和动力，如何正确认识人工智能对人类社会的影响，更好地利用其为人类社会服务，是所有人应该思考的问题。人工智能的应用带来了伦理及安全方面的很多挑战，教师应知道如何面对挑战和应对挑战，并要在日常教学中对学生进行相应的教育，并通过创设一些真实的情境，让学生学会处理问题、解决问题的方法，提升学生相应的能力。
三、对教师进行人工智能伦理及安全教育和培训的一些建议
党中央、国务院和有关部门高度重视人工智能发展的科技伦理与法律问题，有关研究正在不断实践和探索中，并已出台一些相关的法律法规。例如2017年，国务院立足国家发展战略制定了《新一代人工智能发展规划》，统筹发展和安全的关系，即要在发展中规范、在规范中发展。可见，人工智能伦理及安全的相关内容是动态变化的，如果等写进教材、进入学校再讲授给学生，就无法跟上时代的发展，所以对教师进行人工智能伦理及安全的相关教育和培训尤为重要，这是给学生传递知识和信息的重要渠道，因此提出以下几点建议。
1.教育教学管理部门应组织相应研究团队
各省市教育教学管理部门应高度重视上述内容，建议在相关教研室建立研究团队，首先关注人工智能伦理及安全的国内外发展现状，搜集总结最新的研究成果，将其纳入信息技术教师的培训内容中。其次强化人工智能伦理学教育的投入力度，加强人工智能伦理学教师队伍建设，为人工智能伦理学教育提供师资保障。最后加强对教师的专业知识和技能培训，提高教师人工智能伦理学专业素养，成立科研小组，加强学术交流，确保教师能够用专业知识对学生开展人工智能伦理学教育。
2.定期组织教师的相关培训
现代社会技术和信息发展非常快，每一个人都应具备终身学习的能力。一方面要有自主学习的能力，另一方面要定期参与一些培训，才能不断提高，跟上时代的发展。在信息社会，终身学习者必须具备信息素养。一名高素质的教师应具有现代教育思想和教学理念，掌握现代教学方法和教学手段，熟练运用信息工具对信息资源进行有效的收集、组织、运用；通过网络与学生家长或监护人进行交流，在潜移默化中培养学生的信息意识。教师需要不断学习，才能满足新时代对学生素质培养的要求。笔者曾参与过教育部教育管理信息中心组织的教师教育教学新技术培训工作，十几年间一直利用寒暑假给教师进行慕课、微课和人工智能技术的相关培训，但大多侧重技术，几乎没有涉及人工智能伦理学。笔者认为，今后一方面应加大对教师信息技术素养的培训力度。未来的国际竞争主要是人才的竞争，如果培养的人才缺乏捕捉信息、有效利用信息迅速发现新机会的能力，就很难在激烈竞争的社会中生存与发展。也就是说，高素质的人才必须具有良好的信息素养。而人才培养的速度、数量和质量，受到教师的信息素养水平的影响。因此，要通过定期组织教师的相关培训提升教师的信息素养。另一方面，还应加强对教师进行人工智能伦理及安全方面的教育和培训，让教师能接触到最新知识，并在教育教学中及时传递给学生，使学生从小就能得到信息素养的培养，将来才能成为社会的栋梁。
3.利用相关网站或平台进行相应宣传
人工智能教学建议范文5
关键词：人工智能；中职；教师培训；
1概述
人工智能的迅猛发展正对各行各业产生变革式影响，也对教育人才培养目标提出了新要求，中职教师培训也要紧跟时展进行改革。中职教师肩负着为社会培养技能型人才的重任，中职教师培训是提升教育资源的重要手段，关系着教育发展水平。在人工智能的冲击下，社会经济形态发生变革，进而导致行业人才需求变化，而当前中职教育还未做好面向人工智能时代培养人才的准备，中职教师也未做好面向人工智能时代的教育转变的准备，因此将人工智能与中职教师培训结合十分必要。
2当下中职教师培训存在的问题
中职教师培训是提升我国中职教师质量的重要手段。经文献分析，目前中职教师培训中存在以下问题：1)据统计，2018年全国中等职业教育在校生1592.5万人，占高中阶段教育在校生总数的比例为40.1%，中等职业学校专任教师为83.9万人[1]。中职教师教学任务繁重，在有限的时间里进行中职教师培训效率不高。2)中职教师在培训中习得知识，但转入复杂的工作场域后，往往在对知识去情景化与再情景化过程中遭遇瓶颈，导致培训内容不能与实践相契合。3)传统培训只能满足参训教师的普遍性需求，针对性不强，对不同专业、不同层次、不同类型、不同职称的参培教师的个性化需求则难以满足[2]。
3人工智能时代特征与影响
3.1人工智能时代的特征
人工智能是信息技术发展的高阶产物，随着智能操作系统、图像识别技术与智能机器人的发展与普及，人们的教育、工作环境正悄然智能化。重复单一与劳动密集型产业将被机器人替代，如丰田公司已使用工业机器人进行汽车制造。未来人们主要是与机器协同工作，人从事工作的重点会转移到有更高要求的创意性任务中去[3]。未来人才要有更好的创造性能力、人机协作能力才不会被人工智能取代。中职教师就必须立足未来，不能只满足于教会学生工作技能，而必须让他们拥有在智能环境下的工作能力与学习能力。
3.2人工智能时代对中职教师培训提出新要求
人工智能是信息社会发展的大势所趋，要推动人工智能、大数据、虚拟现实等新技术在教育教学中的应用，推进信息技术与教育教学融合创新[4]。技术在教育领域的应用在不断进化，教育理念也在与时俱进，这些都对中职教师提出了更高要求。目前，教学环境正在发生质的变化，很多中职学校正积极部署智能化教学环境的建设。然而，智能化教学环境的应用离不开教师对人工智能技术的应用。要落实教育智能化，就必须在教师培训中融合人工智能技术，让教师切身体会到人工智能在教育中的作用，从而以实践助推教育与人工智能的融合发展。在智能化教学环境下进行中职教师培训更贴合中职教师的现实需求，满足一线中职教师的发展需要，也符合教育发展需求。
4人工智能时代下的中职教师培训内涵
人工智能时代下的中职教师培训更侧重于让培训智慧化，变革中职教师的学习成长方式，是成人的智慧教育。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[5]。其主要通过大数据、云计算、机器学习、虚拟现实、物联网等技术，实现参培教师、培训教师、培训环境与资源的互联互通，不仅是联通不同培训单位，而是实现跨领域、跨行业的万物互联，为培训创造良好的空间环境与资源，将有助于培训者更好地掌握参培教师的情况与需求，实现培训者和参培教师良好互动，进而精准培训；让参培教师获得更好的培训体验；让决策部门更好地了解一线中职教师需求与教学实际，助推政策落实。人工智能可以贯穿中职教师培训前的知识精准推送、需求调研、培训中的问题答疑、培训后的培训评价与反馈全过程。1)培训前。培训需求分析作为培训活动的首要阶段，对于中职教师培训需求调研可基于大数据，结合中职教师专业发展趋势与教师现有的专业技能进行对比，从人才需求、培养目标等方面来进行分析。通过合理合法的渠道对个人智能设备的搜索记录进行挖掘，分析其当前在实际工作中可能存在的问题、兴趣所在来进一步了解培训对象的特征，确定培训师资、内容与方法。2)培训中。在中职教师培训过程中，可以结合需求分析，为参培教师提供更精准的学习资料、培训信息以及更贴合其特点的培训交流群，帮助其学习发展。人工智能技术还能通过传感器、人脸识别等技术全程监测培训状态，通过物联网创造更好的培训环境、提供更适合的培训资源。3)培训后。人工智能时代下的中职教师培训不止关注培训过程中的学习，还要运用技术，在结束培训后，持续帮助中职教师的知识内化，并运用于实践；大数据可以持续对培训效果进行记录与评估。
5人工智能+中职教师培训的优势
5.1人工智能实现中职教师个性化发展
人工智能下的中职教师培训更具有灵活性，利用普及的智能设备构建随时随地的学习条件，帮助参培教师自主学习。人工智能时代下的中职教师培训更关注培训过程中的异步交互，对于因教学任务繁重而无法定时定点参培的教师，支持其延时或异地参与培训，解决部分时空矛盾。在人工智能的帮助下，可以将不同特点的教师分组培训与一对一指导，实现培训精准化。在5G网络的帮助下，参培教师进入学习社区，构建自己的知识学习空间。同时可以对培训资源进行优化分类，通过对中职教师的搜索记录进行分析，了解教师的学习需求，为其提供更切合其需求的信息；在知识图谱的帮助下，为其提供更全面的知识信息、拓宽其信息广度与深度；利用AR等技术营造逼真的境域，促进教师培训情境真实性与效用性。
5.2人工智能推动中职教师培训过程智能化
人工智能技术进一步推动培训组织形式的创新，参培的渠道多样化，同时助推培训管理智能化与可视化，实现培训过程更可控与灵活。人工智能技术集混合培训、移动学习等优秀培训方式于一体，对培训过程中参培教师的学习行为与状态通过智能感知技术进行记录、存储与分析，也将培训人员的教学行为通过大数据记录下来，为后续培训内容、方法与组织提供更好的优化建议。在培训过程中，借助大数据与云计算，可以记录下参培教师的学习轨迹，帮助实现形成性评价，形成参培教师的数字画像，为参培教师明晰自己的特长与不足，帮助其进行专业发展规划；为培训组织者提供培训师资分配依据，为将不同特点的参培教师进行分组提供依据；为培训教师更好地明确参培教师的认知特点与学习诉求[6]。关于教师培训过程中的答疑互助也可利用图文识别、知识图谱等技术，进行知识分类的匹配分析，进而反映参培教师的培训情况。这些数据也能帮助培训管理人员对参培教师、培训人员和培训效果、培训绩效给出更准确的评估。
5.3人工智能实现中职教师培训生态化
在人工智能下的中职教师培训过程中，中职教师通过互相问答、社区交流，既能促进个人专业发展，又能成为培训资源的建设者，丰富培训资源。智能培训助理根据不同特征为参培教师推送符合自己需求的学习资源，更好地运用技术辅助培训，将培训教师、参培教师、技术有机联系起来，促进人工智能与教育的融合[7]。人工智能凭借其互联技术，实现不同行业、不同机构的协同培训，扩大培训参与面，通过多方联动提高培训质量。对教师而言，链接行业可以启发参培教师明确教育努力方向与技术发展趋势；对行业而言，链接教师可以触发更多头脑风暴，激发更多的创意、更多创新；对管理部门而言，链接行业、教师，可以形成培训生态化，使培训良性循环。
6对人工智能时代下的中职教师培训的策略建议
1)培训机构以参培教师为本，善用技术，推动培训智能化人工智能下时代下的中职教师培训中培训机构要着重教师的个人成长诉求，关注中职教师的职业成长。同时要创设智能化的培训环境，善用技术，注重参培教师的培训体验，给出高适配性的培训资源，做好人机协同培训的准备，保证高效培训。教师培训具有滞后性，培训机构需要在培训结束后持续关注参培教师的后续情况，帮助其解决实际工作中的问题，运用人工智能帮助中职教师把培训知识内化，落实到教学实践中去，做到培训持续化。关于数据收集与分析，使用不当可能损害教师隐私，在此过程一定要杜绝数据滥用，保证以人的发展为本位。中职学校要重视教师发展，为其创造良好的培训环境，采取以评促培等措施，激发参培教师的培训热情，引导其不断成长、不断形成自我获得感，突破职业发展瓶颈。2)培训教师更新观念，与人工智能共同服务中职教师培训基于情景认知学习的研究表明,真实生活的实践应用是知识获得的重要途径[8]，因此，在进行中职教师培训时，培训教师应基于中职教师在日常工作中遇到的真实问题，进行培训。在关于技能知识的培训时，可利用虚拟现实技术、混合现实技术创设真实的情景进行培训。培训教师应有先进的培训理念，运用人工智能技术支持多种培训策略，如个体探究式、小组协作式、学术研究型等方式，促进中职教师的多元发展。在培训过程中，技术贯穿培训全过程，但技术只是培训的手段，培训人员要注意对技术的使用度，不能太过于依赖技术而受技术的摆布，避免成为技术的棋子。3)参培教师不断学习，适应未来教育在未来社会中职教师不仅要有扎实的知识基础，更要能满足学生的个性化需求。教师要不断创新教学方式，和“AI助教”合作分工，提升教学能力和教学质量，培养学生的核心素养[9]。要有不断学习的意识，践行终身学习，为学生做好榜样示范，为人工智能时代下的教育改革做足准备，为社会培养更多优质人才。
7结束语
人工智能教学建议范文6
关键词：人工智能时代；《会计学基础》；课程教学改革
0引言
随着大数据、云计算时代的到来以及人工智能技术的普及，信息技术越来越多的融入各行各业的实体经济中，跨行业深度融合已成为未来的趋势，为了应对全新的日益复杂的商业环境，传统商科教育的局限性逐渐暴露。人工智能时代人才培养体系的创新与变革势在必行，作为传统商科教育中的核心基础课程———《会计学基础》的教学改革迫在眉睫。
1人工智能时代对《会计学基础》课程的新要求
大数据、人工智能等技术的进步使得企业商业模式逐步演变为“人工智能科技＋传统行业”模式，在这股新技术的浪潮背景下，对财会人才的培养提出了新的需求，为了匹配人才培养的新需求，相应的对财会专业中各个课程的设计也提出了新的要求。《会计学基础》课程是财会专业的核心课程之一，是后续《财务管理》《中级财务会计》《高级财务会计》《成本会计》以及《管理会计》等财会类专业课程的基础，是会计专业课程体系的基石，所以，《会计学基础》课程改革尤为重要。人工智能应用于财务领域已大势所趋，四大相继推出了财务机器人及APA（机器人审计流程自动化），中兴、龙湖地产等行业龙头企业纷纷建立财务共享中心。财务机器人使业务系统与财务系统的无缝衔接，实现自动记账、算账等会计核算职能，从而基层会计特别是财务核算岗位将面临失业或转岗再就业的压力，如何避免高校学生毕业即失业，适应社会快速发展需要，高校必须明确人工智能时代对财务人员的新要求、新挑战和新机遇，确定人工智能广泛应用于财务领域后财务人员清晰定位，然后根据更新后的财务人员定位确定《会计学基础》课程的新要求。由于未来会计核算类岗位被人工智能替代的可能性很高，所以未来财会人员的定位将转向管理会计等需要解决复杂财务问题类的岗位。基于以上分析，人工智能时代对《会计学基础》课程的新要求是《会计学基础》课程需要让学生深入掌握整个会计核算的基本原理，才能以不变应万变，运用会计核算的底层逻辑、会计基础知识与其他学科、产业的发展趋势以及企业的具体业务进行深度融合，为商业分析服务，为企业经营管理决策提供帮助，从而作出正确的经营、投资、融资决策以实现企业的战略目标。这一新定位要求通过《会计学基础》课程的学习能够掌握会计核算的根本原理，同时能激发学生的创造力，注重培养学生的批判性思维、独立思考能力及终身学习能力，毕业之后才能具备解决复杂财务问题的能力，不被人工智能所替代。
2传统教育中《会计学基础》课程存在的问题
目前，传统教育中《会计学基础》课程存在的问题如下方面。
2．1课程内容过窄。财务机器人使业务系统与财务系统的无缝衔接，自动实现记账、算账等会计核算职能，具有高效率、低错误、快速反应等优势，减少了对会计核算人员的需求，使得传统的会计核算岗位需求骤减，人工智能广泛应用于财务领域后财务人员定位应该转变为能够应对复杂财务问题的管理类人才，这就需要财会人员不仅仅要精通财务核算，更要能够综合运用各种商科知识、利用大数据等先进的技术对企业自动生成的财务数据进行量化分析，从而为企业经营管理提供正确的财务决策。然而，目前高校商科课程设计是按照工具型人才培养标准的教育理念来设置，基于亚当·斯密的劳动分工理论，强调各个科目由单一、独特的内容组成，各学科都相对独立、封闭，自成体系，这样的设计倾向于割裂知识，割裂了整体的事物，使学生的理解力有了断层。基于传统商科教育课程设计问题的共性，《会计学基础》也存在此问题，与其他非财会专业课程相对独立、封闭，课程内容过窄，主要为会计核算基础等会计技能性课程内容，仅仅注重与后续诸如《财务管理》《中级财务会计》《高级财务会计》《成本会计》以及《管理会计》等纵向专业课程的衔接，却无与诸如《国际经济与贸易》《经济学》等的商科的非财会类课程横向衔接。这样的课程设计和培养方案，使学生仅仅专注于会计核算领域，未能打破不同学科间的知识壁垒，将整个商科的知识体系融会贯通，从而实现其他学科为财务服务的这一职能，同时也使得学生在进行财务分析时眼光过于狭窄，未能结合企业的具体业务，甚至产业发展状况、行业生命周期、国家产业政策、宏观经济环境进行财务分析，也不知道怎么将财会知识与互联网、大数据等现代互联网工具进行结合，从而实现改造企业传统商业运营模式，通过财务指导决策、提升企业经营效率。
2．2教学方法单一。目前《会计学基础》课程的教学方法单一，主要采用课堂讲授式的应试型教育方法。第一，由于《会计学基础》理论性强、比较抽象，概念较多且有些概念晦涩难懂的特点，采用讲授式单一的教学方法无法调动学生学习的积极性，参与度不高，未积极参与学习使得初次学习会计学课程的同学可能觉得难度较大，从而使学生滋生厌学情绪，失去对《会计学基础》课程的学习兴趣。而《会计学基础》是同学们接触的第一门专业课程，厌学情绪及对基本概念和原理掌握得不到位会影响后期其他专业课程的学习，甚至影响未来职业发展的选择。第二，讲授式教学方法可能会扼杀学生创造力、不利于培养学生的独立思考能力及创新性解决复杂问题的能力。讲授式的教学方法对于学习者来说，是被动的接受知识，填鸭式、灌输式的，没有主动独立思考的机会；此外，讲授式教学的另一缺点是不利于培养学生的自主学习能力，一方面各个行业的会计核算略有差别，不同的商业环境对财会知识的要求也有所不同，课堂讲授式教学由于受场地、本学校课时的限制，无法面面俱到，只有掌握自学能力，才能适合行业需要；另一方面，面对迅速变化的商业环境、更新迭代的新兴技术，只有掌握终身的自学能力，才能适应社会快速发展需要。
3人工智能时代《会计学基础》课程改革建议
3．1课程内容跨学科横向衔接。第一，课程内容与商科中其他非财会学科衔接。当人工智能广泛应用于财务领域后它将普通的财会人员从繁琐的记账、算账等低附加值的会计核算中解放出来，财务人员定位转变为能够应对复杂财务问题的管理类人才，将主要精力集中投入到企业的战略决策、投融资分析、经营管理、绩效评价等领域，履行更多决策支持职能。角色定位由核算型财务向业务型财务、战略型财务转型；工作职能由流动资金管理逐渐向理财与风险管理、管控金融资源支持、司库转型；最终实现为不同管理对象提供差异化服务。企业结果的“记录员”可以被人工智能所替代，所以要做生产经营过程的“调度人”和企业发展方向的“引领者”，这要求财务人员除了掌握传统的会计专业知识以外，对战略管理、运营管理、企业的业务流程、产业的发展规律、宏微观经济等非财会知识也必须具备，但是目前学生普遍反应，他们无法很好的将财会知识和其他商科知识进行综合运用，《会计学基础》作为财会专业的第一门专业课，一定要做好跨学科横向衔接的心理建设及方法指导，在介绍本门课程基础理论的基础上，介绍跨学科综合运用的必要性和具体方法，让学生学习其他商科课程时，能更有目的性和方向性。第二，课程内容与信息技术学科衔接。未来，专业的人做专业的事会渗透进各个领域，财务、技术、业务等人员的组合协同工作趋势不可逆，跨工种融合的一体化工作格局会逐步形成。越来越多的企业会通过搭建“互联网＋”平台，通过前端的资源获取体系，中端的规则与流程引擎，后端的大数据分析体系进行整合，打通业务链各环节，全面实现从外部原始信息获取、交易合法性验证、会计凭证制作、记账，到会计报表的生成等企业会计循环的自动化，为不同管理对象提供差异化服务的财务构架是必然趋势。所以，必须将财会专业理论知识和大数据分析处理技术、人工智能等IT信息技术综合为一身，这就需要在财会专业的第一门专业课《会计学基础》课程内容中进行导入，指导学生如何进行未来信息技术课程学习与财会课程的衔接。
3．2设计“以学生为中心”课上课下联动的教学方法。第一，选择“以学生为中心”的启发式教学方式，激发学生的创造力及独立思考能力。在人工智能时代，重复机械的劳动将被机器人所替代，只有具有创新的思维才不会被机器所替代，面向未来社会需求，必须注重培养学生的批判性思维、独立思考能力及创新的解决复杂问题的能力，所以，在日常教学中必须通过改进教学方法，刻意培养学生的以上能力，才能使学生不被机器所替代，具备更强的社会适应能力。可以采用信息化手段，通过案例教学、情景模拟、分组讨论等互动教学模式，提高学生学习的积极性、激发学生的创造力。第二，设计课上课下联动教学模式，锻炼学生的自学能力。随着技术及社会发展速度越来越快，知识的更新迭代速度也不断加快，为了使得学生毕业后能够适应高速变化的商业环境，学生必须具备自学能力，根据政策、环境的变化不断的更新自己的知识体系，并具有高度的敏感性，这些都需要在大学阶段，学校进行刻意培养，所以，可以通过课上课下联动的教学方式，课下通过布置作业的形式由同学门通过自学完成开放式作业，课上通过作业分享方式予以讨论及解答，从而锻炼学生的自学能力，培养学生终身自学的习惯。
参考文献
［1］于洋，杨宇．基于能力培养《基础会计》课程建设改革研究［J］．农村经济与科技，2020，（31）：390－391．
人工智能教学建议范文7
关键词：人工智能；教学改革；大数据
0引言
随着大数据技术和人工智能的快速发展，开启教学改革发展的新思路。但人工智能应用于教育仍面临着许多的问题。比如如何开发出适应军队院校学员的智能教学系统并将其合理地应用到日常教学活动中，是否能达到预期的教育结果；再就是，随着技术更新速度的提高，目前已使用的智能系统难以适应军队院校的需求；教师的教学理念与现有的人工智能技术贴切得不是很完美。因此需探究大数据技术与人工智能给军队院校教育带来的教育改革与原因。
1教学资源与教学环境的创新发展
传统教学资源无法满足军队院校学员个性化的学习需要，难以促进教学方式的改革。随着人工智能技术的发展并应用于教学为教育变革带来机遇与挑战，促进军队院校教学资源与教学环境的创新发展。人工智能技术能智能化地推送和检索教学资源、并为教师和学员提供个性化、智能化的教学环境。
1.1教学平台智能化
随着“互联网+”时代的到来，出现了如雨课堂、智慧树、Educator等许多智能化教育平台。人工智能教学平台是一个集智能备课、师生互动、评测分析、数据挖掘等为一体的教学系统[1]，为军队院校个性化教与学提供通道。传统课堂学员学习积极性较低、互动性不高，教学质量较差。而通过智能教学平台强大的功能，学员可进行自主预习并在推送的资源中找到所需的信息；教师可智能备课、课堂测试、随机提问，因材施教、精准指导教学；通过采集的大数据进行智能分析学员的学习反馈情况以及教师的授课过程，覆盖教学的每个环节，解决传统课堂中抬头率低、睡觉多等问题，明显提高教学效果。课前，教师通过智能平台可共享教案、吸收先进的教学理念和教学方法，平台根据学员的学习能力、掌握情况为学员下发不同的预习资料，通过对学员学习过程的采集，以及教师与学员的互动交流及时调整教学设计，真正实现因材施教、实现个性化的学习；课中，学员通过扫码签到、实时答题、弹幕互动；教师可看到学员的出勤情况；发送测试题，智能教学平台可记录学员的表现；并进行实时互动，提高学员的参与度；课后，学员在平台上完成作业，由平台完成作业批改并实时反馈，提高课后辅导效率。
1.2教学资源智能进化
传统教学资源难以促进教学方式的转变，无法满足军队院校学员岗位任职学习需求。教学资源需不断自我更新、不断成熟发展、不断适应军队院校学员的学习需求。通过机器学习，在之前对资源的质量进行把关、打分，合格后才能。通过机器理解和处理信息，根据资源的形式标注语义标注，为学员后期检索学习资源提供方便。并通过语义关联挖掘资源之间的关系，将资源进行重组，实现教学资源持续、有序进化。
1.3教学资源的智能推送
教学资源的智能推送可有效解决大数据环境下海量的学习资源与学员训练任务重、时间有限间的矛盾。机器首先记录下学员的学习状态、想要学什么以及怎么学、想要达到什么程序等数据，然后提取分析特征信息存入数据管理仓库，然后进行深度挖掘与分析，推送适合学员的学习内容。
2教与学方式的变革
教学资源和教学环境的智能化是新时期军队院校教学改革的基础。实现军队院校教师备课、授课、答疑以及学员预习、交互、深度学习等过程。
2.1智能化教学
传统教学采取“填鸭式教学”，教师一般采用黑板、粉笔等教学工具，成为教学主导，学员被动地接受任务，课堂单调乏味，忽略学员的主体地位，教学质量较低。基于人工智能的教学环境为学员岗位任职能力的培养提供有力支持。借助人工智能相关设备辅助教员备课、演示、测评等，教师把更多的时间和精力用于提升教学质量和教学创新上。学员在学习过程中可随时通过智能平台提问、搜索学习资源等，减少学员学习的畏难情绪、激发学习兴趣。
2.2教学模式变革
智能化教学环境与智能化教学资源势必促进智能化的教学模式。教学主体实现教员与设备、学员与设备以及教员与学员的交互更加高效、多元。教学模式包括课前、课中和课后三大环节。基于人工智能技术的教学在各个环节上都比传统教学更加高效，带动构建智能化教学模式如图1所示。
2.2.1课前准备
（1）智能追踪，分析学情
通过智能系统追踪记录学员的学习过程，并通过大数据技术进行智能分析，挖掘出学员对本次知识的掌握程度、学习特点以及兴趣。并根据学员建立的个性化的学习方案和计划对学员进行分组，学员可通过小组学习相互督促和引导，共同预习，发现问题、解决问题。提升学员的成就感和价值感，激发学员持续自主学习；
（2）智能备课，精准教学
备课是教师教学工作的关键环节之一。教师在备课过程中要照顾所有学员的学习进度，否则会出现有些学员“吃不饱”，而有些学员“消化不了”的问题。通过智能平台辅助教师完成备课的整个过程，可解决以上问题。备好课的前提是教师要对教材的内容非常熟练，能将本次课的教学目的、重点难点以及采取什么样的教学方法都要做到胸有成竹。教师根据学员反馈情况完成相应的教学设计，预设教学过程。平台会推荐优秀的教案以及适应的教学资源，教师利用智能备课系统进行备课，进行精准教学[2]。利用人工智能可动态组合出符合学员特定风格、特定能力、特定学习策略等的个性化学习内容[3]。将本次课的学习目标和预习内容发送到平台，学员利用碎片时间进行自主预习。教师通过平台可远程监控学员的预习情况，根据学员预习情况再推送相适应的学习资源并提供关键性辅导。教师通过平台自动生成预习报告，查看整个专业的情况，了解需重点、难点讲授的内容，实时调整教学内容，设计针对相应知识点的课堂活动。
2.3.2课中智慧化授课
（1）实时监控，记录数据
课堂中通过教学平台对整个教学过程进行实时监控，通过监测学员的声音、面部表情等获取学员学习和注意力状态等大数据并上传到教学平台，可对学员课堂学习表现和后续教学策略的改进提供依据；
（2）借助平台，指导教学
学员的学习在智能化学习环境中进行，以学员为中心开展的学习活动。学员在课前自主预习、自主获取知识。学员的预习情况以非常直观的数据呈现给教师，教师可远程监控及时了解学员的预习情况并随时进行远程辅导。教师首先采用问题驱动的方式引入新的内容，激发学员的兴趣。教师推送学习任务，采用任务驱动和小组合作方式让学员深入理解知识。通过互动系统教师和学员可实现实时互动，学员全员参与，学员学习积极性提高。教师要依据课堂上呈现的学员的学习数据，灵活地调整教学内容的难易程度，开展因材施教的有针对性的教学。最后利用平台的习题功能对学员进行知识点的测试。
2.3.3课后提升
课后是学员对当堂课所学内容应学会内容进一步深化加深的过程，教学平台根据学员课堂表现情况进行深入挖掘，有效性数据分析，判断出每个知识点被学员掌握的程度，给予个性化辅导。并对教师在教学过程给予针对性的建议，帮助教师课后进行反思，查漏补缺，促进后期教学。
（1）分析数据，智能挖掘
平台对整个课堂学习的数据进行分析，能判断突出的问题，方便教师进行单独辅导。也可根据教师的课堂表现给出针对性的建议，方便教师课后及时反思，查漏补缺；
（2）智能辅导，优化教学
军队学员由于训练任务较重，很难集中一个时间点进行课后辅导。而随着人工智能技术的发展，学员可用碎片化时间借助智能系统实现个性化答疑与辅导。平台对学员课堂学习的数据进行分析以便进一步对学员所学内容进行深化。根据每个学员的学习情况，判断每个学员可能存在的知识难点，为学员提供个性化的辅导。对教师来说，也可根据教师的教学过程和课堂实时情况给予教学方式上的建议，帮助教师进行课后反思，以便改进教学设计，提高教学质量；
（3）智能学习
传统的学员学习只注重知识的掌握，不考虑学员综合素质、能力的培养，以致学员存在及格万岁的思想，在考前突击学习，形成应试思维，限制学员创新能力的培养。智能化学习是学员在智能化学习环境中按需获取学习资源、自主开展学习活动、享受个性化学习支持服务，获得及时反馈评价，能正确认识自我不足与优势、促进综合素质和创新能力的提升。学员课后可进行智能化学习[4]。学员按需获取学习资源，自主开展适合自己的学习活动并能及时地获取反馈评价，促进自身综合素质的提升[5]。
3基于人工智能的教学评价与教学管理
以往对学员学习成果的评价偏向于结果评价，主要是依靠笔试，没有考虑与个人情况相适应的过程评价。人工智能技术的发展，应对教学评价进行调整，应开展“形成性评价”、“总结性评价”并将各类评价划入持续开展的教学工作中。最后运用人工智能技术完成评价。军队院校教学过程的重要组成部分包含教学评价和教学管理。教学环境、教学资源以及教学模式的智能化势必促进教学评价和教学管理的创新，更加的自动化、智能化和科学化。教学评价由传统的人工测评转向大数据的智能测评，由标准化评价转向差异性评价。随着人工智能技术的发展，教学过程中的数据越来越丰富。利用相关的技术对教学数据进行挖掘、分析，实现教学评价、教学管理的自动化、智能化[6]。顺应学员个性化的学习的个性化评价。
3.1智能化教学评价
通过智能技术以及智能算法，学员评价不仅仅通过考试去评价，而是对学员整体、全面、贯穿教学活动始终的评价。可将学员课前的学习态度、课堂中的参与度与投入度以及最终学习效果的数据记录下来，生成可视化报表。
3.1.1学员学习能力的测评
传统的学习能力预测一般是通过问卷、调查、访谈的形式测试学员对知识的前期掌握程度，但对学员的知识与技能以及学习动机、学习兴趣及风格不好预判。通过智能技术与手段可对学员进行学习能力的预判，并进行针对性教学；
3.1.2学员考核结果测评
智能系统可根据前期对学员的测试，针对知识薄弱点进行针对性出题，编制出难度系统不同的试卷。并采用智能学习的方式进行自动批阅试卷。机器阅卷后提供一份“分析报告”。学员对学科知识点和能力点的掌握情况一目了然。
3.2智能化教学管理
教学管理就是要搜集信息并做出决策。军队院校各项工作能顺利开展的前提就是要有高效的教学管理。人工智能的融入促进军队院校教学管理更加有序、高效的发展。目前教学管理中，很多工作如数据的采集、录入、汇总等还需人工完成，通过智能化教学管理系统，可实现共享与动态更新。使传统的教学管理人工模式走向智能化模式[7]。通过人工智能技术及算法，对培养方案、课程设置等数据进行相关性分析。为相关管理人员科学地制订军队院校培养方案、合理设置课程提供理论指导。
4总结
人工智能教学建议范文8
关键词：人工智能；成本会计课程；教学改革；复合型会计人才
0引言
随着大数据、人工智能、移动互联网等先进技术与实体经济的深度融合，财务领域正在发生变化，智能会计与财务已成为会计领域的趋势，人工智能的高速发展对于成本会计课程改革而言是一个机遇。传统成本会计课“教师教，学生学”的被动式教学方法和教学模式需要进行重建，将智能化融入成本会计课程之中，借助人工智能、大数据的相关技术，辅助教师教学，以深化学生对专业知识的理解，为社会培养出更多的专业型成本会计人才。
1人工智能时代成本会计人才需求
1．1传统岗位人才需求量呈下降趋势。传统的会计岗位主要从事会计核算工作，现阶段随着电子发票的推出，增值税发票的软件升级等，企业可通过互联网合作平台，实现企业与政府之间、产业链之间、内部之间的有效沟通。任何职业都是随着环境的变化而不断发展的，传统的会计核算模式也逐渐被智能化、自动化流程代替［1］。有的企业已经实现自动化报账流程，这些变化导致传统的从事基础岗位的财务人员需求量减少。
1．2核算型会计人才向管理型会计人才转变。随着我国经济体制改革的不断深化，企业发展进行转型升级，技术和管理是推动转型升级的两驾马车，内部管理逐渐向专业化、精细化展开。2016年，国家财政部出台了《会计改革与发展“十三五”规划纲要》，将从事管理会计的人员列为会计行业紧缺人才，同时要求企业加强业财融合，大力推进管理会计的价值创造作用。长期以来，我国的会计人才培养过分偏重于核算型会计人才，懂业务、精战略的管理型会计人才严重不足［2］。由目前的发展趋势来看，一方面对基层核算岗的会计人才需求量在减少，另一方面对会计人才的综合能力要求在提升。会计从业人员要掌握完备的职业技能，能运用信息化手段，满足内部精细化管理的需要，从而逐步向管理型会计转型。
2高校成本会计课程教学存在的问题
2．1教材内容更新较慢，考核体系不够完善。现有成本会计课程体系中大多是遵循传统工业企业的制造流程，以工业企业为背景处理成本核算工作。课程内容主要包括成本的内涵和作用、费用的分类、成本核算涉及的主要会计科目、各项要素费用的分配、辅助生产费用的归集和分配、费用完工产品和在产品之间分配的方法、产品成本计算的品种法、分批法、分步法以及成本分析。面对我国新经济、新业态的新发展趋势，目前成本会计课程相对陈旧、更新缓慢，未能涉及财务共享、大数据、人工智能等内容，学生运用成本数据分析的能力和实际操作能力无法完全满足智能时代的要求。因此，成本会计系列教材的部分内容应进一步更新以适应新时代下成本会计职能的转变，应适当涉及新兴行业所涌现出的成本核算的变化及相关案例。在教材编写中引入新经济、新行业下企业的实际案例作为知识点的延伸，从而更好地培养学生接受新事物、多角度思考问题的能力。考核方法不够科学和完善，现有的教学评价方法，仍然以事后评价方式为主，无法完全满足对学生能力的考核和评价［3］。大部分高校在期末成绩评定时采用平时成绩加期末考试成绩的模式，没有充分考核实践与理论知识的系统学习、应用技能、综合素质等。考核内容以教材上的理论知识和案例习题为主，缺乏真实情境的体验和实际操作的演练；实践教学的学分和学时较少导致实践成绩在课程总成绩中只占有很小的比重，对学生的最终成绩几乎没有实质性影响。这些情况难以调动学生运用大数据分析、财务共享等新知识模块学习成本会计实践教学的内容。
2．2教学方法及教学手段较单一。教学方法上，目前成本会计课程大多以教师讲授为主，学生长期处于被动接受状态，教师多以PPT课件的形式完成授课，难以生动、形象地教会学生掌握产品成本的核算程序［4］。现有的《成本会计》教材里涉及的计算较多，教师在讲解相关计算过程时，多以教材中出现的计算例题内容进行讲解，使得学生对成本核算缺乏综合的感性认识，难以深入理解和掌握成本核算的实质。学生感到枯燥乏味，容易造成学习氛围不佳、学习效率低下的不良影响。课堂组织上重出勤轻参与，导致学生失去主动思考的机会，难以培养发现问题并解决问题的实操能力。而且课上课下，师生间缺乏有效的互动方式和沟通渠道，师生间的互动也仅限于课堂提问和作业批阅，学生缺少有效指导和需求反馈，长此以往容易使学生丧失学习热情和动力［5］。
2．3实践性教学环节薄弱。在人工智能背景下，企业逐步引入了财务云共享服务，实现企业的业财税一体化，但是通过对高校部分会计专业的调查研究发现，大多数高校并没有把这一内容引入到课堂教学中，或者部分高校虽然引入了大量的财务会计专业软件如用友U8、ERP财务软件，甚至VBSE软件用于实践教学，但是在使用软件时，教学内容没有根据人工智能会计的实际情况进行更新，成本会计实践实训课程都普遍未能将财务共享、财务大数据的挖掘分析技术与成本核算、成本管理相融合。
3人工智能背景下成本会计课程教学对策
3．1创新人工智能背景下成本会计课程理念。人工智能技术深入发展，成本会计的教学理念也在发生变化，成本会计不再仅仅是传统意义上的核算，需要更加广泛和深层次地去理解成本会计这门课程。在人工智能和大数据的背景下，成本会计也更加重视成本管理与成本决策，更加注重财务信息资源化的利用以及会计战略思维的养成。这也要求成本会计教育进行同步转型。学科体系方面，由单一学科教学走向多学科交叉融合教学，可以尝试将成本会计、管理会计、财务管理的相关内容体系整合成智能财务课程包，培养学生将相关课程群的专业知识内容进行有机融合的能力。教学模式方面，由传统的成本会计理论知识单向传递逐步走向理论和实践融合、互动式的教学模式；课程教学效果评价方面，由理论识记准确性和应试题目的考核评价向成本会计实践的可行性、能有效解决实际问题等指标转变。
3．2创新内容体系，优化考核方法。（1）成本会计课程内容体系创新。首先，在课程教学内容的设置上，当前新业态下呈现出以数据资产、轻资产为代表的互联网企业，其成本构成与传统制造企业的成本构成有很大的差异。在成本核算课程的教学中可以按行业分类为不同的学习模块。因此，建议成本会计课程教学改革可以尝试根据不同行业的特点进行成本核算与管理的模块化教学。该课程初步可分成制造企业成本核算、建筑企业成本核算、物流企业成本核算、以新经济为代表的互联网企业成本核算等四大模块。表1从学习任务划分、学习活动设计、教学模式选择重构了成本会计课程的基本框架。（2）建立多元的“课证赛”结合的课程考核方式。在成本会计课程内容考核方面，应改革传统的平时成绩加期末考试成绩的考核方式，可以尝试建立多元的“课证赛”结合的课程考核方式。建立“以职业资格证或专业技能竞赛奖项”的成绩来替代相关专业课程考核成绩，融课程考核与“职业资格证、专业技能竞赛”内容标准于一体。例如学生可以通过考取教育部财务共享“1＋x”证书，以及参加各级教育主管部门及知名行业协会组织的各项竞赛，如“中华会计网校财会模拟大赛”“网中网财务大数据分析竞赛”等，将竞赛内容融入到成本会计专业课程的实践教学考核中。力求使课程考核更贴近专业岗位技能要求。结合“课证赛”进行专业课程考核，不仅有助于学生明确学习目标，激发学习兴趣，还有利于提高教师专业业务技能及教学水平，真正实现“以证赛促学”“以证赛促教”。
3．3依托信息化教学平台实现多样化教学。（1）信息化教学法。近几年兴起的智慧课堂是在新一代信息技术的基础上所打造的智能化、效率化、以学生为主要角色的新型课堂，是对信息化课堂的创新。借助大数据分析、人工智能决策等技术，将教学资源、师生互动引入云端来构建智慧学习空间的一种新模式。智慧课堂的教学同传统课堂一样也分为3个阶段，即课堂开始之前学生思考，课堂中师生互动，下课后学生及时巩固。课前教师应根据成本会计课程特点选择合适的文本资料、优质的教学视频在智慧平台上。学生自行学习并思考老师提出的问题，老师借助后台数据记录了解和分析学生课前学习情况，及时进行答疑解惑，优化教学方法从而实现精准教学。通过智慧教学平台，教师在教学过程中可以利用讨论、有奖答题、弹幕发言、在线提问等多种实时互动方式让学生参与其中。课后借助智慧教学平台记录的学习反馈，突出重难点，有针对性地进行教学指导，帮助学生巩固所学内容，同时教师还可以结合大数据收集与分析，发现学生的不同学习程度和态度，从而根据学生对知识点的掌握程度来不断完善教学方法，积累教学经验，真正实现教学相长。（2）探究性教学法。为了彰显以学生为中心的教育理念，培养学生探究问题，解决问题的能力，学生可以结合成本会计模块化教学内容选择自己感兴趣的专题，组建不同的课题小组，教师根据学生选择的成本管理专题以研究的视角制定教学计划，从而提供一些案例、背景知识以及专题讲座，让学生自主学习与思考。例如让学生按照不同的行业进行小组分类，让学生探究不同行业的成本构成以及成本管控面临的难点与解决对策。每个小组成员相互交流，明确本小组需要研究的目标、内容、思路、重点以及可能会遇到的难点问题并根据自身的专长合理确定本课题分工，分析本课题研究进度，在探究性学习过程尽量由学生自行组织，教师不应过多干预，每个小组完成任务后需要提交课程报告，并派出代表以汇报的形式展示本组的研究成果，在这一环节教师和其他小组同学要积极参与并给出相关建议。这种探究性的教学方法能激发学生的学习热情，增强学生的自主学习意识，培养学生的实际操作能力、合作能力和组织能力，有助于学生综合素质的提高。（3）实地教学法。在实践环节，为了让学生理论联系实际，加深对成本会计整体知识的理解和掌握，可以通过“会计工作见习”“会计顶岗实习”“财务共享中心业务处理”“云财务智能核算”等形式开展实地教学法。让学生学以致用，使得成本会计教学活动的开展具有针对性。用好实地教学法的关键在于校企合作，高校会计专业尤其要重视与已经运用了先进会计信息技术的企业合作，或与专门开发、推广会计人工智能等信息技术的浪潮公司、用友公司、金蝶公司等紧密合作，尽可能地应用实地教学法，真正实现教学过程与先进信息技术的会计流程对接，培养适应人工智能等信息技术的新型会计岗位人才。
3．4加强人工智能背景下复合型师资队伍建设。教师是教育理念的执行者，师资水平是会计高等教育质量的重要保证［6］。高校应加强会计师资队伍的建设，为更好地培养复合型会计人才提供保障。学校可通过与企事业单位、会计师事务所、政府部门、证券金融机构的战略合作，逐步拓展校外实践平台，引进已建成财务共享中心的企业中的高级管理者，聘请校外企业家、知名教授和实践经验丰富的从业人员举办讲座和学术报告，并将人工智能融入成本会计专题911研讨会进行交流和研究。努力实现理论教学与实战训练对接、课程内容与真实动态业务对接、专业设置与岗位对接、专业教师与实务专家联动。加强现有会计教师队伍的培训，鼓励现有成本会计课程教师团要走出去，多与已经开展智能财务、智能会计、大数据会计专业的院校进行交流和学习。也可考虑将信息管理专业的教师与成本会计专业课教师集中进行培养，通过线上和线下相结合的方式，尽量实现全覆盖，力求做到通过培训使成本会计教师懂得信息技术的运用，信息管理专业的教师熟悉财务、成本会计的相关知识。使得不同专业的教师都能有相互学习的机会，从而打造一支具有信息技术、业财融合背景的复合型、跨学科的成本会计课程教学团队。
4结论
