人工智能對教育的變革

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人工智能對教育的變革范文第1篇

關鍵詞：人工智能;檔案管理;應用

檔案管理是一項重復繁瑣、枯燥乏味、并容易出錯的工作，但在人工智能時代，這種局面在未來將會有較大的改觀。人工智能在檔案管理領域的應用將推動檔案資源數字化、管理網絡化、智能化、用戶使用便利化，對檔案管理和社會服務的影響會是革命性的，呈現一種完全不同的情景。

一是存儲數字化，檔案柜架消失。這包括檔案的數字化采集和數據庫建設。檔案數字化采集指使用專業化的數字設備，將實物與聲像檔案中的圖文，轉化為數字化信息，實現檔案采集的目標;數據庫建設則是用數據庫將收集和編碼的檔案數據存儲和管理起來。概括起來就是檔案生產資料的智能化。

二是無人檔案館，檔案的收集、整理、分類、歸檔智能化，這包括網絡檔案信息資源智能收集、數字檔案信息資源智能分類與檢索、智能化檔案價值鑒定和智能化檔案安全管理。在檔案工作中可以應用人工智能，包括應用自然語言處理、模式識別和機器學習的相關科學技術對數字檔案信息資源進行智能分類，以及應用神經網絡算法來讓計算機做檔案開放鑒定，它通過模仿人腦的機制來解釋和處理數據，建立大腦神經網絡系統傳遞信息，分析圖像、聲音和文本。機器鑒定檔案會有以下三個優點：鑒定標準統一，效率高， 無須相關專業知識即可鑒定。簡單說，人工智能將使檔案管理生產力大幅度提升。

三是檔案管理關系將被重新定義，呈現的是全時空機器關系。常言說“生產力決定生產關系，生產關系反作用生產力，生產力與生產關系需要相互適應，并且在矛盾中相互促進發展”。人工智能進入檔案管理領域，也將帶來檔案 管理關系的重大變化，這種關系的解讀可以從人工智與檔案工作者、人工智能與檔案服務、人工智有與檔案使用者。任何一種新技術在檔案工作中應用的初期都會使檔案工作者產生一定的抵觸情緒，特別像人工智能這樣的技術，可以應用到檔案工作的方方面面，勢會顛覆檔案工作者的原始認知，這需要通過教育來改變。

近年來，隨著大數據的快速發展，人工智能技術已經被廣泛應用于人們的生活生產中，其應用也將為檔案管理工作帶來了一系列歷史性變革與發展。人工智能技術應用于檔案管理中可以實現智能分類檢索與智能安全管理，滿足用戶對檔案管理的多元化需求。如2019 年由浙江省檔案館與國家級AI+檔案聯合實驗室（國家檔案局檔案科學技術研究所和科大訊飛股份有限公司聯合成立）（以下簡稱“聯合實驗室”）共同簽訂戰略合作協議，同時為“國家級成果應用示范基地”揭牌。一項用于檔案管理的“黑科技”—科大訊飛檔案機也在今天正式亮相。AI賦能，成效顯著。目前實驗室成功利用智能語音識別和實時轉寫技術實現口述征集，實現了智能語音檔案著錄，音、視頻數字檔案檢索利用等這些革命性成果，極大的提升了檔案工作的效率;用OCR技術識別民國繁體文書類檔也取得突破性進展，識別率85%以上，達到可用級別;尤為重要的是，基于機器學習的檔案數字化加工系統研制及知識庫建設，利用OCR識別與智能語音“雙結合”方式以及檔案行業規則和知識庫學習，對數字化加工應用的創新，整體效能提升40%以上。這些先進成果和技術應用，為聯合實驗室和浙江省檔案館的合作奠定了堅實的基礎。雙方合作以后，聯合實驗室將利用自身的技術、人才、產品、服務等核心優勢，浙江省檔案館提供權威、專業的檔案管理研究資源支持，雙方共同制訂“人工智能+檔案”科研成果應用及推廣的可行性方案規劃設計，共同推動相關成果在區域性國家重點檔案保護（華東）中心和浙江省檔案館的國家重點檔案保護與開發、口述歷史采集室建設運行、音視頻檔案整理利用、檔案開放鑒定、檔案著錄等工作中的成果轉化及推廣，創新檔案管理工作模式，提升“智慧檔案”建設水平。聯合實驗室首款產品—訊飛檔案機，以檔案信息安全為基礎，具備高保密性。可隨時隨地進行口述史的征集整理;重大活動全過程記錄建檔。產品上手簡單，操作便捷，是實驗室首款既有顏值又有才華的檔案專業人工智能創新型產品。浙江省檔案館目前正在進行一系列口述歷史的搶救性采集整理工作，從此前走訪浙江籍名人，到接下來走訪浙籍老藝術家、抗戰老兵，包括檔案機在內的人工智能黑科技都將發揮巨大的作用。

人工智能是研究、開發用于模擬、延伸和擴展人的智能的理論、方法、技術及應用系統的一門新的技術科學。自誕生以來，人工智能的理論和技術日益成熟，應用領域也不斷擴大，基于技術革命的大膽預測，未來人工智能帶來的科技變革，將會是人類智慧的一大挑戰。綜上所述，傳統的檔案提供利用服務方式一般包括閱覽服務、展覽服務和咨詢服務等被動方式實現，而新型的檔案提供利用服務方式主要是網站服務、新媒體服務、精準推送服務等主動方式實現。人工智能可以應用大數據人工智能對使用者的需求進行深度挖掘，及時準確地掌握使用者的個性化需求，真正地實現“以用戶為中心”的現代檔案服務，包括“萬物互聯”“萬物智能”“無時不在”“無處不聯” “無所不有”的等智能服務特點。

參考文獻

[1]張江.淺析人工智能技術在檔案管理中的應用與發展[J];決策探索（下）;2018 年08 期.

[2]楊洋.人工智能技術的發展及其在教學中的應用[J];軟件導刊（教育技術）;2018 年07 期.

[3]李曉丹.人工智能技術在教育考試中的應用[J];教育現代化;2018 年28 期.

人工智能對教育的變革范文第2篇

［關鍵詞］互聯網金融；高等金融教育；SWOT；教學改革

2013年以來，互聯網金融快速崛起并深刻影響著金融學子的學習生活、社會實踐和思維觀念。一系列互聯網金融的新概念進入高等金融教育的視線：“大數據”、“云計算”、“社會征信”、“共享經濟”、“數字貨幣”、“機器學習”、“人工智能”等，讓金融專業的師生既興奮又備感壓力。互聯網金融相對于傳統金融的思維觀念已經改變，經濟和金融明顯可分的界限被打破。當前，互聯網“經濟”、互聯網“金融”和互聯網下的“大數據”高度融合，渾然一體，不可分割。一切資金支付活動均通過移動終端進行，幾乎不需要現實貨幣參與，點對點的資金流動使得“金融脫媒”趨勢來得異常凜冽，基于大數據的分析解決了信息不對稱的難題。受此影響，復合型人才和跨界發展不再是空洞的口號，傳統金融教育的專才培養模式不再可行。互聯網金融是新生事物，其實踐遠遠走在了當前高等金融教育的前面，對傳統高等金融教育產生強烈沖擊，但也帶來了變革和發展的機遇。因此，強化對互聯網金融教育的研究，通過互聯網金融思維重塑和再造高等金融教育勢在必行。

一、互聯網金融的優勢和特點

（一）大數據優勢

互聯網金融首先是從“草根金融”興起的，在民間金融“野蠻生長”和“亂象叢生”的時代中逐漸走向成熟，對傳統正規金融形成強大壓力。實際上，歷史上非正規金融發展緩慢的根源在于一系列困境的桎梏：信息不對稱導致嚴重的逆向選擇和道德風險、社會征信缺失、無足值抵押等。互聯網金融的出現，較好克服了這些頑疾，信息不對稱可以依靠大數據技術有效緩解，移動終端的廣泛使用結合人工智能使社會征信和債務催收都不再成為問題，在此基礎上進一步催生了眾籌、共享經濟等變革創業方式、生活方式的全新業態。

（二）人工智能優勢

與傳統金融相比，人工智能效率高，錯誤率低，模型不斷進行自主訓練和優化，大大提高了適應性，在量化投資、決策咨詢和風險控制等方面逐步取得優勢。人工智能的核心是機器學習，互聯網金融下每日新增的海量用戶數據，以及公司之間的數據共享使得感知機、決策樹、隨機森林、支持向量機、Logistic回歸、BP神經網絡等一系列機器學習的核心算法和模型不斷“學習成長”，在實踐中取代了傳統基于人工授信、核查和對客戶分類的工作模式。在不遠的將來，這種開放、大維度、多渠道的人工智能下的“智能”金融，必然取得對銀行依賴中央銀行建立的封閉客戶數據系統的優勢。

（三）“互聯網+”的后發優勢

“互聯網+”是一種全新的思維，智能化、去中心化、脫媒化、信息化以及便捷快速的推廣模式催生了各類體量巨大的新興業態，作為這些業態的基礎和共同體，互聯網金融擁有顯著的后發優勢，領先于傳統產業成為近年創新創業的最大落腳點。

（四）規模優勢

2008年以來，互聯網金融的交易規模迅速擴大，經營上的規模優勢日益明顯，各項交易成本明顯下降。與傳統金融業態不同，互聯網金融由一系列的產業鏈構成：征信、借貸、催收和服務等環節可分散于不同的公司，在業務模式上可以靈活分散也可有效整合，每一環節聚焦其優勢業務，可將規模優勢帶來的低成本優勢發揮到極致。

（五）雙創優勢

2013年以來，互聯網金融的交易成本低，可有效緩解信息不對稱問題，交易效率高等的優勢愈發明顯，不斷與其他行業形成跨界融合發展，催生創新，推動創業，極具雙創優勢。一是依托互聯網的移動支付業務的快速發展，不僅遠程支付場景不斷完善，近場支付也在爆發；二是支付產業鏈的受理端及其延伸的綜合金融增值服務———海量支付數據以及數據驅動的增值服務，為互聯網金融企業帶來了新的發展；三是區塊鏈技術的融合運用引爆了“跨境支付”的探索熱潮；四是在P2P等典型的互聯網金融業務模式上，從以往只提供信息中介服務平臺的模式創新發展出了引導P2P平臺與擔保機構合作、整合線上與線下服務以及增加債權轉讓等服務的新型模式；五是利用大數據、云計算和人工智能等技術幫助互聯網金融公司開展客戶的理財或量化投資業務；六是基于互聯網的共享經濟大大便利了人們的生活體驗和觀念。

二、當前高校金融教育應對互聯網金融沖擊的SWOT分析

表1是高校金融教育應對互聯網金融沖擊的SWOT分析矩陣，在理論和實踐兩個層面為當前高校金融教育如何應對互聯網金融的影響提供了分析思路和依據。

（一）優勢

首先，傳統金融教育具有雄厚的人才基礎和優勢。自20世紀80年代我國建立高等金融教育事業以來，到目前為止高等金融教育已取得質的突破，金融專業的品牌認可、高考招分、學生素質、國際化程度、畢業后的薪資水平、社會評價等各項指標均處于各行業的前列。同時，國內金融領域在國際一流期刊發表的論文數量也在整個社會科學領域處于領先地位。其次，當前高校金融專業的培養方案和課程設置一般采取模塊化搭建的思路，從公共基礎、學科基礎、專業培養、素質教育和實踐實習等方面進行模塊化管理，具有良好的可拓展性，互聯網金融的相關課程可根據不同專業需要，進行優化組合，體現功能性。第三，互聯網經濟和互聯網金融給高校師生帶來了良好體驗和觀感，高校師生有充分的積極性迎接新專業的建設和發展。

（二）劣勢

傳統金融教育是單一化的金融專才培養模式，一般分為貨幣經濟、金融市場、投資、金融工程、銀行經營與管理、公司金融、家庭金融等方向，注重對貨幣、投資、資產定價、股票、債券和財務等“純金融”知識的講授，對大數據、人工智能和機器學習等涉及計算機與統計學習等跨領域的知識鮮有涉及。在互聯網金融的沖擊到來之后，我們發現業界需要復合型的跨界人才，單一聚焦金融領域的教學思維和模式開始變得落后和陳舊，金融教育需要“混業發展”。另一方面，教材建設相對滯后。目前，比較缺乏互聯網金融的專業教材：一是自編教材的質量令人擔憂；二是優秀的互聯網金融的國外教材引用較少；三是互聯網金融跟風開設課程的現象比較突出，沒有因地適宜，教學內容和難度都過猶不及，影響了教學效果。

（三）機遇

互聯網金融是朝陽產業，帶來了巨大的發展機遇。當前，互聯網金融行業的人才極度缺乏，不得不采取“挖墻腳”的無奈之舉，導致銀行業人才流失嚴重。限于人才奇缺，互聯網金融目前的進入門檻較低，人員素質和水平良莠不齊，原因在于高校對互聯網金融人才的培養處于摸索階段，傳統金融教育畢業的學生青睞于在正規金融行業就業，對以民營企業為主的互聯網金融行業心存疑慮甚至偏見，人才供給嚴重不足。顯然，傳統金融教育向互聯網金融教育轉型發展的機遇巨大。不僅如此，互聯網金融還在科研立項、論文選題、學生的實習實踐、就業創業、高校金融教育的學科點申報、專業建設和師資培養等方面開拓了廣闊空間，前景可期。另一方面，相對于傳統的金融業而言，互聯網金融是典型的跨界金融，從一開始就在進行業務模式的細分和產品之間進行內部整合。互聯網金融也正在逐步通過用戶、大數據和場景的互動來實現對銀行、證券、保險、基金和資產管理等傳統金融機構進行強有力的整合運作。互聯網金融的跨界整合實現了不同行業功能的有機結合，推動了我國區域經濟在空間和深度上的拓展。互聯網金融需要既懂得信息技術又懂得金融業務、營銷和管理知識的跨界復合型人才，這就對高等金融教育提出了更高的要求。但是從高等金融教育實踐來看，金融、計算機及營銷和管理類專業的教育還是各自為政，獨立培養，忽略了跨界知識的構建，導致學生難以適應社會對復合型人才的需求。

（四）挑戰

首先，傳統金融教育“分業培養”的理念和當前互聯網金融“混業發展”的現實需求嚴重沖突，需要解決“并軌”發展問題。其次，傳統高等金融教育的課程設置和培養體系相對成熟，然而，互聯網金融的實踐遠遠走到了學校教育的前面。再次，互聯網金融教育強調“長尾性”。與傳統金融的“二八定律”正好相反，互聯網金融的優勢在于服務80%的小微客戶，推廣的是普惠金融的理念。但在傳統金融教育中關于普惠金融、微型金融的相關課程幾乎從不開設。消除“教育偏見”達到在正規金融和非正規金融之間的教育平衡，更加注重“長尾性”仍然任重道遠。

三、結語

高等金融教育承擔著為金融行業輸送急需人才的重任，也是社會和家長的關切所在。互聯網金融是未來金融行業的制高點，需要高校金融教育培養復合型人才，要求他們具備金融學知識，理解金融業務的原理，掌握信息化技術并能對大數據進行分析，還要具有一定的營銷和管理能力。因此，主要的啟示有如下幾點：（1）注重學科交叉，優化課程設置，培養復合型人才。（2）加強師資建設，促進傳統金融教育向互聯網金融轉型發展。（3）加強互聯網金融的“產學研”的合作，樹立“干中學”的務實求真精神。對此，高校金融教育是有優勢的，要秉持開放理念加強彼此合作，使研究向應用轉化。（4）加強對大數據和人工智能的關注，引入相關課程。此外，在互聯網金融風險高發的背景下，高等金融教育也要積極承擔社會責任，適時向社會進行互聯網金融知識的推廣和普及，提高民眾規避風險的能力，達到普及金融教育的目的。

［參考文獻］

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［8］張超，李梅，丁妥.互聯網金融背景下金融教育改革探析［J］.中國市場，2015（12）：18-19.

人工智能對教育的變革范文第3篇

7年前，借助在微軟中國研究院、谷歌中國做高管積累的龐大人氣，李開復以“青年導師”的身份，率領創新工場輕松切入“移動互聯網”超級大風口，團結一批對移動互聯網充滿熱情的年輕人，成為中國早期投資機構里風格明顯的一家，投出了知乎、友盟等知名項目。

不過，一直強調“影響力最大化”的李開復，2013年被診斷出患有淋巴癌，“生命可能只有最后100天”，他不得不終止工作，回中國臺灣治療，直到2015年2月復出。此間，沒有李開復坐鎮的創新工場略顯沉寂。

這次回歸，李開復帶著他的第六本書――《向死而生：我修的死亡學分》，瞬間引發所有媒體關注。

在強調“唯快不破”和狼性的中國創投界，李開復復出后，根據自己的實際情況提倡“工作和生活要平衡”，卻與這個氛圍有點不一樣。對于大部分中國創業者來講，每個領域的競爭異常慘烈，現階段還不能實現所謂的工作生活的平衡，甚至連身體健康的及格分都拿不到。對此國情，李開復也表示理解，但他認為創業者每周花1-2個小時在鍛煉身體上是值得的，會讓創業者跑得更遠。

大病之后，李開復現在強調自己的身體健康要做到80分，每天至少睡7個小時，但他回歸后，依然強有力推動創新工場前行。除了出書，他做的另外一件大事就是和團隊一起推動創新工場2015年11月5日在新三板掛牌。這趕上了好的窗口期。因為不久后，證監會叫停了PE和投資機構上新三板。

把創新工場掛到新三板，與其他早期投資機構比，讓創新工場有了一個更好的激勵機制：可以通過發股票和期權激勵投資經理和管理層，不用完全指望薪水+投后收益分成。

創新工場掛牌新三板還有其他好處：傳統VC/PE基金的問題是到期（7-10年）就要解散，把錢分掉。創新工場上市后，只要滿足投資者（LP）期望的回報率，沒有強制義務要把賺來的錢分掉。另外，創新工場還可以通過上市主體募集資金，投向創新項目。

從創新工場披露的資料看，前谷歌中國商務拓展總經理汪華、前谷歌中國首席運營官陶寧、前易官高管郎春暉和張鷹成為創新工場共同的實際控制人，直接和通過育成管理間接控制公司的股權比例合計為84.64%。這解決了創新工場最大的隱患――李開復一旦因為身體原因不能全心管理創新工場，創新工場如何長效運營問題。當然，這也解決了創新工場核心團隊的激勵和穩定問題。

在原創新工場合伙人王肇輝、邱浩先后自立門戶創立基金的情況下，李開復和他的團隊新補充了得力干將――前《IT經理世界》雜志創辦人，總編輯王超2016年4月加盟創新工場，擔任創新工場運營合伙人、CMO。《IT經理世界》在媒體界以報道技術創業著稱。

但當移動互聯網走向縱深，李開復最重要的任務還是幫創新工場找到下一個大風口，而且這個風口一定要跟李開復和創新工場基因匹配。創新工場當然也投文化娛樂，但那好像更適合李開復的老朋友真格基金創始人徐小平，他投過Papi醬，他在黑馬學吧直播時，號召中國所有的藝術生都應該去做網紅。

但，李開復有屬于他的運氣。

2016年3月，谷歌的AlphaGo與圍棋九段李世石大戰，最終AlphaGo 4：1大比分勝出。這引發全社會人工智能討論的熱潮，業內認為移動互聯網之后最大的趨勢是人工智能。這似乎是為李開復和他的創新工場準備的。

李開復除了是“青年導師”外，還有一個重要的身份是計算機專家，而且是專研人工智能細分領域――“語音識別”的計算機專家。

據李開復的傳記《世界因你而不同》記載，1983年8月，李開復在卡耐基.梅隆讀博士，師從印度裔教授拉吉.迪瑞，研究的方向是“不特定語者的語音識別系統”，李開復通過將統計學引入語音識別研究，將識別率提高到96%，并在1988年的世界語音學術會議上發表成果，這項成果不但被《紐約時報》報道，還被《商業周刊》選為1988年最重要的科學發明。憑這一成果，李開復獲得博士學位，并留校任教。1990年，李開復還作為專家到北京信息工程學院講授計算機課程，吸引了中國知名計算機專業的教授、研究人員等參加。

1990年，李開復被邀請到當時最牛的電腦公司蘋果工作，為Mac iii開發人機互動系統。1991年李開復任蘋果ATG語音小組經理。1995年，年僅33歲的他成為蘋果副總裁。1998年，李開復回國創立微軟中國研究院并出任院長，他和他的團隊主要的研究方向包括“虛擬3D”、“圖像識別”、“自然語言”、“語音技術”等。

后來，李開復先后出任微軟副總裁、谷歌中國總裁，更多的精力轉到戰略和管理，已不在科研一線。不過，說他是人工智能領域的行家沒人會質疑。

善于抓住機會施加“最大化影響力”的李開復不會放過這波對于創新工場來講極好的機會。

在AlphaGo大戰李世石時，李開復作為專家發表言論。6月8日，李開復應清華大學交叉信息研究院院長、世界著名計算機科學家姚期智院士邀請，做了名為《人工智能的黃金時代》的演講。 6月12日，他與創業黑馬董事長牛文文在黑馬全球路演中心做花椒直播時，其中一個重點話題是人工智能。

李開復告訴創業家&i黑馬，特斯拉創始人馬斯克擔心人工智能技術和人才被掌控在微軟、谷歌、Facebook手里，存在“作惡”的可能，所以他瘋狂地投入金錢挖人做Open AI。但李開復認為，人工智能短期內不會“奴役”人類。

（TIPs Open AI：2015年12月創建，它的使命是研發人工智能和其它機器學習技術，確保機器人未來不會傷害人類。它從馬斯克、奧特曼，以及硅谷知名人士杰西卡?利文斯頓、PayPal聯合創始人彼得?泰爾等人手中募集到10億美元。）

李開復看好人工智能在以下領域的廣泛應用：DNA檢測，藥物白鼠試驗，發明新材料等。人工智能最大的應用在無人駕駛，世界上10%的人的工作都跟駕駛有關。

李開復說，圖像識別、語音識別方面，機器的識別率已超越人的識別率，這意味那些主要靠“聽”和“看”吃飯的人要被機器取代。比如“看臉”作為核心工作的保安；比如那些靠“聽”吃飯的人――客服、翻譯。

“每個領域人工智能都有可能對傳統公司產生顛覆，每產生一個有價值的機器人，一個人、一個群體就會失業，這對社會影響非常大。10-15年之后，世界上90%的工作，也許50%的人類可能都要面臨工作部分或全部被取代。”李開復說。

而另一個科技界的大佬，華為創始人任正非，從更高維度表達了自己的擔心：“未來社會是一個智能社會，不是以一般勞動力為中心的社會，沒有文化不能駕馭。若這個時期同時發生資本大規模雇傭‘智能機器人’，兩極分化會更嚴重。這時，有可能西方制造業重回低成本，產業將轉移回西方，我們將空心化。即使我們實現生產、服務過程智能化，需要的也是高級技師、專家、現代農民……，因此，我們要爭奪這個機會，就要大規模地培養人。”

與任正非的判斷英雄所見略同，要想不被機器取代，李開復認為人們應該注意以下幾個方面：一，關注啟發式教育，用互動式教育啟發孩子對學習的興趣和效率；二，正視發育右腦的學科領域，平衡文理；三，鼓勵有上進心的年輕人挑戰自己， 孜孜以求，成為專才；四，不要把時間浪費在“安穩”但是重復性的工作上。

作為創新工場的創始人，李開復關注人工智能對人類“毀滅”的科幻可能，但更關注其帶來的機會，李開復認為創新工場是一家比別的機構領先幾年的機構，當“大家還不知道安卓的時候，我們已經把整個產業鏈投了一遍。”

“大概一年前，我們認為人工智能將是下一個風口，我們在無人駕駛、視覺、語音，怎么在金融業、醫療界用人工智能創造價值（等方面），做了一系列投資，現在已經投了20多家公司。”李開復告訴創業家&i黑馬。

“不同時代，最適合創業的人不一樣。移動互聯網時代，那些看過美國移動互聯網怎么起來的人會有很大的優勢。

人工智能時代，那些在美國Google、Facebook、微軟工作過的，或在美國斯坦福、麻省理工等名校學過人工智能的海歸理工男，今天是屬于他們的風口。他們所學的東西在國內還沒有取得成績。”李開復說。這樣的海歸理工男最容易跟具有理工男氣質的創新工場結合。

不過李開復也擔心理工男的一些缺點，比如想法很好，風口也對，但執行力太欠缺，比別人跑得慢；還有創始人主意多，不夠專注。李開復承認，創新工場上一輪投移動互聯網的時候，有幾個被清盤的項目，就有上述原因。

以下為牛文文VS李開復在黑馬學吧《大咖來了》上的對話實錄

牛文文：我聽說你帶創新工場的創業者去了一次硅谷，想聽聽你此次的感想。

李開復：這次硅谷之行我帶大家去了蘋果、Google、Facebook和特斯拉等各種傳奇公司，到了創始人家里面，也去了工廠里面。

這次回來，我們感覺非常震撼，硅谷真的是不一樣，我們參觀的很多都不是10億美元的獨獸，而是百億和千億美元市值的公司，看完了以后就感覺到，硅谷精神有幾點很特殊：

1、硅谷文化不是一個文化，而是多個文化，而且它的文化是獨特性的和有情懷的。

2、硅谷最愛的就是人才，是真愛人才，不是口頭上的愛人才。

3、這些創業者真的特別的偏執和強大，他們絕對不是四平八穩的職業經理人。

而在國內創業環境競爭劇烈，VC追著創業者，是滾動的商業模式，先去起量再去變現，所謂的游戲規則都寫好了，每個人拿著游戲規則照著做，如果能力好和運氣好就做出來，上市、發財，然后做導師和天使等等。

牛文文：這跟以前不是一樣，一直如此嗎？

李開復：其實創業者并不覺得一直如此，比如說文化聽起來很虛，很雞湯。每個公司都有文化，我們公司也有，成立了公司，掛一個牌子：以人為本、科技創新、誠信為上。但我們的創業公司很少有文化、口號和價值觀。

反而這個所謂的文化、價值觀和口號只是一個說辭，用來“蒙騙”員工的，但是員工的眼睛是雪亮的，他們不吃那一套。再往下說，文化是廢話、文化是假話，文化都是公司領導來騙員工的，員工打死也不相信，所以文化幾乎變成了一個貶義詞。

但是這次去硅谷大家看到，蘋果有它的文化――把保密作為公司的第一位。他們的員工什么都不跟你說，下了車警衛就把我們帶進去，之后說不準拍照，蘋果就是這么把它的文化執行出來的。我們見到了蘋果公司前10號人物里面的前3位，每問一個問題大家都充滿著期望，但所有回答你都可以在網上找到。由此，你就知道蘋果的文化就是保密。

另外一個極端的對比就是Airbnb。很多人覺得，Airbnb不就是個提供住宿的平臺嗎？我們中國有攜程、去哪兒、要出發。但是你進去以后就會發現，真的不一樣，為了接待我們40個人，他們派了4個導游和4個員工，這些放下工作來接待我們，對我們的照顧簡直是無微不至。

后來，我們問為什么派了4個導游？他們回答說因為這是Airbnb的文化：給人賓至如歸、做好主人的感受。同時，他們也要求每一個出租房間的人要做到賓至如歸，他們的處罰和獎勵等產品功能設計也都是在圍繞這一文化。

你可以通過這兩個例子發現，要把文化融入公司的每一件事情里是需要去做的。

牛文文：硅谷在我們的印象中只是個印象，但我聽說去年是一個拐點，說在硅谷和納斯達克，大家對消費互聯網的創業機會和熱情沒那么高了，而底層硅谷發生了一些變革，人工智能學習和超級高鐵等。我最近一年沒去了，超級高鐵是真的嗎？

李開復：超級高鐵我倒沒了解，我知道癌癥和機器學習比較多。其實這一切跟機器學習都有關，我們今天看大家都在炒AlphaGo（阿爾法狗）。阿爾法狗這條“狗”真的蠻聰明，十年前有三位科學家發明了新算法，而這十年里，我們可以看到，無論是在人臉識別和語音識別，機器人的識別率都已超越人類，這就意味著那些做著聽東西和看臉工作的人就要被取代。比如保安、安防、邊防人員，這是看臉的工作；客服、呼叫中心這一類是聽東西的工作。

人工智能這個領域，我覺得剛剛開始，它對每個領域都可能產生顛覆效應，比如金融和貿易。而最大的應用領域是無人駕駛，世界上10%的人的工作都跟駕駛有關。比如說一個推銷員，他開著車去賣東西，那他的時間10%花在了開車上，以后如果有自動駕駛和無人駕駛，他坐在車里繼續辦公，那么可以節約10%―20%的時間。

當然，人工智能是把雙刃劍，每產生一個偉大的公司，一個傳統的公司就倒閉了；每產生一個有價值的機器人，一個人和一個群體就失業了。

再說癌癥，其實現在也有人用人工智能做DNA的檢測和排序，針對每個人提出解決方案。比如有一個公司自動測試小白鼠，它把無數小白鼠送進去，以后就不用人每天檢查，機器人會自動抽血和試藥，最后活了多少、死了多少，下一步進入臨床實驗，都由人工智能來定。

還有人用人工智能發明新材料，因為發明新材料本身是一個嘗試和驗證的過程，而任何東西的嘗試和驗證都可以用人工智能來推測。

在硅谷，我們還可以看到另外一個有趣的現象，Google、Facebook和微軟都在高薪搶人工智能人才，因為機器學習專家僅有幾千個以下。有人就說，這三個公司未來會發生大戰。有人還說，這次美國大選就是被Facebook操作，公司強大了就有可能這種事情發生，當然也可能是陰謀論。

另外，Google現在太強大了，它甚至要把大腦挖出來做研究，所以當它進入醫療和金融領域時，硅谷很多公司就很惶恐。

牛文文：是不是像X-MAN一樣，是有超級能力的人，一旦脫離人的控制？現在他們真的是擔心機器強大了人管不住嗎？

李開復：我覺得有一大批人是這樣的，以馬斯克為代表……我們也去看了馬斯克的工廠，人只是編程和協調而已，這些機器還是人的奴隸，馬斯克擔心的是機器變聰明了、會思考了。當然，機器人現在還做不到這兩件事：不能自己復制自己，沒有自我存在的意識。再下一步，機器人還需要知道我是誰，我為什么存在，我怎么讓自己不消失。

牛文文：他們會談戀愛嗎？

李開復：我個人認為機器人談戀愛可能還需要幾十年才能實現。當馬斯克跳出來說，Google、Facebook和微軟作惡的太多了，我們要把AI推向開源化，所以他做了一個開放的AI，這個公司很有意思。他說，自己要讓最聰明的人不去Google、Faceboo和微軟上班，然后自己拿出幾十億美元養著他們，讓他們把研究成果分享給世界，每個AI模塊里面要放上保護作用以免它發生爆炸。

馬斯克很擔心哪天核武器在Facebook、Google和微軟手中失控，所以他雇一批比他們還牛的人，用這些半開源的東西來防止引爆和人類毀滅。

人工智能對教育的變革范文第4篇

關鍵詞：德國“工業4.0”；模具設計與制造專業；改革措施

引言

2011年，德國聯邦教育局和研究部推出德國“工業4.0”，與美國倡導的“工業互聯網”和我國提出的“中國制造2025”相似，核心是智能制造，,主要是為了提高德國制造工業的智能化水平和競爭力[1]。“工業4.0”是德國政府對整個工業發展過程重新劃分而提出的一個新穎概念。提出這個概念的德國產業界和學術界人士認為，技術不斷精進的情況下，工業發展歷經機械化的“工業1.0”、電氣化的“工業2.0”和自動化的“工業3.0”三個時代后必然會步入智能化的“工業4.0”階段。智能化時代，核心技術特征是“虛擬—實體系統”。“虛擬—實體系統”是指工業發展會以原有的互聯網和信息系統為基石，融入服務網和物聯網的新血液，緊密銜接實體世界與虛擬的信息網絡，形成新的智能整體[2-3]。在工業范疇中，“虛擬—實體系統”可演變為以智能代替人控的“智能工廠”。在“智能工廠”中，可進行交互控制的智能機器提供生產，保證生產信息可以實時監控和傳輸；大數據存儲系統保障核心控制系統，串聯起生產原料采購入庫、產品制造檢測、成品物流輸送等整個完整的流水線，同時可收集各環節傳來的信息，以人工智能對其分析判斷，決定具體的生產方案，并自動完成加工制造。這樣就形成了精準按需生產、高度個性化制造的模式，達到降低成本、提高附加值的目的。德國“工業4.0”的出現無疑會撼動傳統加工制造的機械產業部分，并迫使其產生重大變革，所以從事該行業的相關人員必須緊跟產業改革的步伐，提高自身的專業素養，做到改革與發展一致前進。同時，機械行業相關的人員需要具備更高的專業素養，因此必須改革模具設計與制造專業的教學模式，從教育源頭抓起，逐步提高人員的專業素養，最終變革產業模式。

1建立綠色智能化制造的新理念

“工業4.0”概念的核心為智能制造，希望工業生產全面使用智能系統指導生產過程，做到人機互動，甚至可以將3D技術融入工業生產中。因此，培養儲備力量的教學環境必須主動適應這一工業變革，無論教師還是學生都需要打破傳統粗放生產的舊觀念，形成創新的智能制造新思想。作為未來生力軍的學生，尤其是機械、電子等相關專業的學生，需要在高校學習中形成符合“工業4.0”要求的智能化生產新思想，這也要求高校相關專業的教師在教學過程中做出與智能化制造相關的引導。

2教學內容多樣化和具體化

雖然德國“工業4.0”的技術涵蓋的領域較為廣泛，但核心基礎均為機械。因此，要求未來的機械工程師不僅要在自己的機械專業做到高精尖，還需要對相關電子、信息等專業知識有足夠的儲備，而學校機械專業在其培養計劃中都應意識到學科的交叉學習，并做出相應改動。全面改革的德國“工業4.0”是希望智能化的工廠和生產系統能夠代替傳統方式。因此，機械專業學生的課程計劃應涵蓋與此智能化相關的軟件工程、計算機網絡技術、傳感器、通信系統等課程。因為課時無法兼顧的學校，也應盡量利用課外實踐課、選修課等方式引導學生進行自學，并在完成教學任務的前提下，盡可能擠出時間為學生解答疑問，幫助學生彌補相關知識，從而拓展機械專業學生的眼界和知識面。

3引導學生向著知識多元化發展

“工業4.0”的實現要求其從業人員掌握了解自身專業和相關領域的知識。因此，作為未來生力軍的學生，在儲備知識的階段需要涉獵多方面知識，多元化發展，做到本專業高精尖，相關專業全了解，以成長為全能人才。但是，現在的高校教育制度仍舊是學分制，造成了學生學習十分局限的現狀。學生很少主動與其他專業學生交流，學習知識面狹窄。所以，專業教師在教學過程中應該適當為學生安排與其發展相關的系列專題講座，定期舉辦跨專業學習交流會，激發學生相互交流的學習熱情，提高學生自身知識素養，鼓勵和引導學生成長為適應時展需要的復合型人才。

4基于學科競賽提高學生創新意識

德國“工業4.0”的另一個重要內容創新，但目前國內大部分高校的模具設計與制造專業還是沿用傳統的教學內容和教學體系。因此，積極參與專業學科競賽不僅可以提高學生的學習熱情，還可以激發學生的創新能力，提高學生的動手能力。

5培養學生的團隊意識和愛崗敬業的職業素養

人工智能對教育的變革范文第5篇

關鍵詞：產業數字化；數字化產業；產教融合；市場營銷

一、研究背景

根據中國信通院的《2021年中國數字經濟發展白皮書》顯示，2020年我國數字產業化規模達到7．5萬億元，占數字經濟比重的19．1%，占GDP比重的7．3%。產業數字化規模達31．7萬億元，占數字經濟比重的80．9%，占GDP比重的31．2%。數字經濟內部結構呈現“二八”比例分布。2020年，三次產業加速數字化轉型，農業、工業、服務業數字經濟滲透率分別為8．9%、21．0%、40．7%，同比分別增長0．7、1．6和2．9個百分點。數字時代下，培養新一代國家建設人才已迫在眉睫［1］。數字化產業的發展，是產業數字化轉型的重要保障。工業互聯網平臺、大數據中心、人工智能算法、云計算服務、區塊鏈、數據安全、數字消費等各種數字化技術所用的新基建和數字化設備，使數字產業快速發展并得以應用。這些數字化企業的成長和壯大是支撐起產業數字轉型的砥柱。2017年12月國務院辦公廳印發《關于深化產教融合的若干意見》提出要深化產教融合。5G等新一代通訊技術的變革和應用，席卷行政服務系統、教育系統、金融系統、醫療系統等所有領域。高校傳統專業教育已不能滿足產業數字化新需求，唯有順應時代和產業的變化不斷更迭，才能培養出適合企業需求的新技能型人才。

二、數字經濟新業態產教融合現狀

美國能誕生如此眾多的互聯網巨頭，與其職業教育的“合作教育”模式密不可分。“合作教育”模式是將專業人才培養學校理論學習與企業實踐訓練相結合的一種高等教育策略。2009年，美國將“合作教育”模式更名為合作與實踐教育（CEED）。該策略由于較好實現了企業、學校、學生等多方共贏，得到了美國相關政府機構、教育界、企業界的高度重視。［2］自英國脫歐以來，歐盟經濟支柱主要來自德國和法國。德國作為老牌工業強國，雖然數字經濟發展相對較為緩慢，但是，其成功的職業教育產教融合模式——“雙元制”，卻值得學習和借鑒。［3］我國數字經濟新業態正處于剛起步階段，相比歐美等西方國家，我國亟需探索出適合我國“兩化融合”的工業互聯網平臺發展模式。近些年“數字”成為助力數字經濟發展的重要技術。但是，由于我國數字化人才較為缺失，暴露出高職技術型人才培養工作存在諸多缺陷。目前，關于高職產教融合人才培養模式的成果并不多，尤其是關于“互聯網+”背景下的產教融合成果更是比較少。通過研究目前關于數字經濟新業態產教融合的研究主要集中在以下方面：一是關于產教融合實施過程中遇到的困境及解決的方法。產教融合存在的困境與解決對策是當前研究的主要熱點；二是如何依托校企合作，促進產教融合。例如，鈕雪林結合蘇州數字經濟發展現狀，分析了專業建設中所存在的問題，提出專業建設必須要以協同化對接、數字化改造以及融合化轉型等方面入手，提升專業建設水平；三是關于國內外不同育人模式的比較與實證分析。

三、“數字化轉型”下的產教融合新挑戰

（一）目標企業選擇難題

合作企業的選擇，需經過慎重甄選。企業規模較小的中小企業，軟硬實力都不及大型優質企業，在承擔校企合作的教學育人中，人力、培訓、設備、場地、技術、管理、運營等各方面的成本和投入會成為其主要制約因素。同時，產業數字化也使得行業“洗牌”加劇，涌現出一批順應數字化轉型的優質企業，這批優質企業在產教融合中對人才培養方向更能把握時代脈搏。在目標企業的選擇問題上，需要高校對目標企業進行有效評估和謹慎甄選。

（二）企業課程與傳統教學內容不相符

在產教融合課程設置方面，存在企業課程與傳統教學內容不一致的問題，以及傳統企業數字化轉型水平低導致課程內容陳舊兩大問題。首先，在產業數字化轉型的形勢下，高校人才培養目標、教學內容和教學方法，仍然存在沿用陳舊人才培養方案和原有知識體系的情況，教材和教法，都沒有融入最新數字信息技術，專業建設停滯不前。課程負責老師不愿與企業深度融合，改革課程內容，導致最新的企業標準、企業操作規范、理實一體化課程及企業實訓實踐類課程無法順利推進。其次，當目標企業選擇不當，或企業發展速度大大低于產業變革，導致企業開發課程內容較為陳舊，尤其是在產業數字化轉型的轉折點，企業需要最新的工業互聯網技術和數字化技術做支撐，才能在產教融合中開發和融入產業最新數字化技術內容。因此，新時代下的產教融合和產業人才培養，不僅對教師、教法、教材提出了新的要求，也對合作企業提出了更高的要求。

（三）企業投資巨大，回報不穩定

首先，從課程的開發來說，需要校企的共同參與，針對學生群體，在現有教學內容的基礎上，開發一套既囊括現有知識體系，又符合企業標準的教材和課程。對于企業來說，需要企業上層戰略決策的支持和大力投入，需要有經驗的專職人員與課程負責老師積極雙向溝通，因此，人力成本的投入必不可少。其次，從實訓基地建設來看，校企雙方前期投入大量人力物力建設實訓室、實踐基地、教學設備、網絡設施等，合作期間產生的水電、培訓、師資等一系列費用，以及后期對實訓基地和設備的維護保養等成本，一旦由于種種原因使得校企合作不穩定，合作最終不了了之，企業投入將無法收回，也會造成高校國有資產流失。最后，從人才培養過程來看，校企達成產教融合意向，設置校企合作課程，開發校企合作教材，開設各類實踐實訓項目，最終完成學業，培養出符合產業需求的高素質技能型人才，期間會存在人才培養的時效性，就業雙向選擇的不確定性等問題，并且對于企業來說人才培養周期大大加長，難以滿足企業短期人才緊缺的需求。

四、基于“數字”的市場營銷專業產教融合探索

基于以上分析，產教融合過程中疊加產業數字化轉型，給校企合作帶來了新的挑戰，下文將以市場營銷專業建設為例，研究和探索基于“數字”的產教融合新模式。

（一）“數字”發展背景

2015年阿里巴巴首次提出概念，隨著大數據技術在社會中的廣泛應用，數字發展呈現快速發展趨勢。例如，2018年我國數字規模為22．2億元，預計2022年將達到179．4億元。由此可見數字將成為企業數字化轉型的加速引擎。“數字”是企業級的業務能力和數據共享服務平臺，其通過對業務、數據以及技術的抽象化，將業務按照領域進行拆分，以服務化的形式輸出共享能力。數字具有較高的應用價值：在數據層面上，數字有效解決了企業系統間數據孤島的問題，有效解決了數據“匯管用”的問題；在業務層面通過對各業務線的模塊去除，讓前臺業務走向市場，提升了企業的市場響應力；在技術層面，具有可擴展性，能夠讓整個網絡架構更加開放，避免了重復開發［4］。

（二）“數字”+產教融合模式“數字”產教融合模式，使市場營銷專業建設的教學廣度和教學深度都得到了大大提高，契合了高校培養高素質技能型人才的人才培養目標。將企業數字服務于教學，實現深度產教融合，如圖1所示。數字對企業數字化、智能化的轉型升級起到核心關鍵作用，在產業數字化的過程中，涉及從生產制造、采購物流、倉儲運輸等生產制造環節，到客戶服務、數字營銷、門店調配等流通環節，再到結算中心、供應鏈管理、人資管理等企業運營管理環節。從人才培養角度出發，教育教學的視域更開闊，理念更趨全局化，對于市場營銷專業來說，教學廣度隨著數據的延伸，不僅涉及數字化營銷，而且延伸到了生產制造、經營管理、門店運營、成本控制等多個領域，教學廣度得到了大大提升。從教學深度來看，從課本的理論知識為主，營銷策劃實踐為輔的傳統模式，轉變為更深層次的基于數據的數據采集清洗、可視化報表制作、公（私）域運營、大數據品牌營銷、內容營銷、算法和AI提升人效等基礎上的營銷戰略和營銷策劃，教學深度增加，專業深度增加，更適合數字時代人才培養需求。

1．數據采集

如圖1所示，產教融合部分包含兩大內容和一大條件。根據上文數據來源分類，企業數據分為內部數據和外部數據兩大類，數據的采集過程主要從離線采集與實時采集兩方面進行。首先，內部數據是指在根據企業內部經營情況，進行數據采集和數據篩選，主要包括不涉及商業機密的企業以往數據：營業額達標率、客單價、人效、毛利、進銷、損耗等數據。具體數據包括日（月）營業額、日（月）營業指標、日（月）完成率、客單數、客單價、人效、每日（月）同比、每日（月）增長率、客單增長率、采購、銷售、毛利（率）、陳列（樣品）報損、報損率、日銷前十等。其次，外部數據是指通過網絡爬蟲獲取的互聯網數據、第三方接口數據等產生的相關數據。最后，對于上述用于教育教學的數據，其數據量相當龐大。在互聯網環境下，客戶數據來源比較廣泛，既包括客戶辦理各項業務的數據。例如，客戶的基礎信息數據、客戶消費數據、訂單業務數據等等，還包括客戶位置移動范圍數據等。基于日益繁瑣的數據，需要系統要具備數據收集和儲存的系統作為支撐。因此，基于數字將數據進行整合，并通過全過程的數據采集才能獲取動態全面的數據，并最終篩選有效數據用于市場營銷專業產教融合。

2．數據應用

數據應用是“數字”平臺建設的核心，傳統的數據系統只是簡單地存放或者展示難以有效發揮數據的潛在價值，不能達到數字資產的應用價值。基于數字產業的發展，構建產教融合必須要將所有的數據納入到同一套系統中，建立以客戶為中心的“DNA”數據視圖，整合系統的所有資源，讓平臺系統內的成員都可以使用數據資產，以此達到支撐整個智慧運營體系的數據要求［5］。市場營銷專業課程的數據應用，主要是利用智慧運營體系中數據采集到的數據，進行客戶精準畫像、企業科學決策、AI（算法）預測、制定營銷戰略、撰寫營銷策劃方案、個性化學習等，通過校企產教融合，將數據應用環節共同開發成各類數字營銷實踐課程。

3．基礎工具及條件

在數據采集和數據應用的過程中，校企共建實訓場地提供軟硬件保障，硬件設施包括本地機房、互聯網設備，物聯網、互聯網等，軟件設施包括數據采集分析工具（python、excel）、云平臺、數據共享數據等。通過云平臺和數據共享數據，服務器將操作實踐內容共享至學校機房，同時物聯網實現萬物互聯，校企指導老師在線指導和評估，前置課程中可加入一些基礎的工具課，或在實訓課中加入有針對性的工具操作模塊。數據是領先行業的共同選擇，構建了企業進行應用開發的新一代平臺型基座，通過數字賦能變革成為企業轉型發展的重要選擇。本文秉承科學性和先進性原則，兼顧時展特征，以市場營銷專業為例，對基于數字產教融合模式進行了一系列理論探索，希望能對高校實現新時代數字營銷人才的培養目標有所幫助，希望能對各專業建設改革有一定的參考價值，也希望能對地方經濟的建設發展有一定的啟發。

參考文獻

［1］劉常春，張曉丹．職業教育中的產教融合模式分析［J］．電子技術，2021（12）：200-201．

［2］汪福俊．美國應用型高校的合作教育機制——以德雷塞爾大學為例［J］．教育學術月刊，2018（12）：57-67．

［3］陳保榮．職業教育產教融合的國際比較研究［J］．職教論壇，2018（5）：40-46．

［4］胡翰林，沈書生．基于技術的教育大數據應用研究［J］．現代教育技術，2021（9）：78-86．