導(dǎo)言：作為寫作愛好者，不可錯(cuò)過為您精心挑選的10篇人工智能語言與倫理，它們將為您的寫作提供全新的視角，我們衷心期待您的閱讀，并希望這些內(nèi)容能為您提供靈感和參考。

篇1

一、 理論綜述與研究假設(shè)

1. 智能職業(yè)生涯理論與職業(yè)勝任力的相關(guān)研究。20世紀(jì)90年代，Arthur與他同事提出了智能職業(yè)生涯（intelligence career）理論，隨后，職業(yè)勝任力逐漸受到西方研究者廣泛關(guān)注。該理論認(rèn)為，每一種公司勝任力（公司的公司文化、know-how和公司社會資本）都要求員工展現(xiàn)出相應(yīng)的職業(yè)勝任力以應(yīng)對變化中的環(huán)境和雇傭關(guān)系。Defillippi和Arthur（1994）首次提出了與公司勝任力相匹配、在無邊界職業(yè)生涯時(shí)代下個(gè)體所需要的職業(yè)勝任力。它包括三個(gè)維度：“知道為什么（knowing why）”、“知道怎么做（knowing how）”、“知道誰（knowing whom）”，并把職業(yè)勝任力看作是隨著時(shí)間能被開發(fā)以及成功進(jìn)行職業(yè)生涯管理所需要的累積性知識。其中，“知道為什么”指我們?yōu)槭裁匆獜氖逻@項(xiàng)工作，“知道怎么樣”指我們怎么做這份工作，“知道誰”指我們和誰一起工作。這一定義和分類得到了很多學(xué)者的認(rèn)同，智能職業(yè)框架提出后，很多學(xué)者展開了更深入的討論和研究。

為了在職業(yè)咨詢中獲得個(gè)體職業(yè)生涯的主觀數(shù)據(jù)，Arthur等（2002）以智能職業(yè)生涯分類卡片（ICCS）的形式嘗試對三種“知道”勝任力進(jìn)行操作化。由于三個(gè)維度的職業(yè)勝任力缺乏信度和效度的檢驗(yàn)以及評價(jià)性研究，ICCS并未用于實(shí)證研究。同樣，Eby等人（2002）也認(rèn)同三因子的分類結(jié)構(gòu)，認(rèn)為“知道為什么”包括職業(yè)洞察力、經(jīng)驗(yàn)開放性和主動(dòng)性人格；“知道誰”包括員工的公司內(nèi)、外部網(wǎng)絡(luò)關(guān)系以及是否擁有個(gè)人導(dǎo)師；“知道怎么做”包括職業(yè)認(rèn)同，反映個(gè)人為提升與職業(yè)或工作相關(guān)的知識、技能而進(jìn)行的投入。

但是，從后來對職業(yè)勝任力結(jié)構(gòu)的探索中發(fā)現(xiàn)，三種“知道”勝任力的因子結(jié)構(gòu)過于寬泛，職業(yè)勝任力結(jié)構(gòu)應(yīng)更加細(xì)化，其中Kuijpers和Scheerens（2006）的研究最有代表性。他們對職業(yè)勝任力的測量進(jìn)行了多維度探索，確認(rèn)了包括職業(yè)實(shí)現(xiàn)能力、能力自省、動(dòng)機(jī)自省、工作探索、職業(yè)控制和社交網(wǎng)絡(luò)的六因子結(jié)構(gòu)。之后，陸續(xù)有學(xué)者對職業(yè)勝任力的結(jié)構(gòu)進(jìn)行探索，但依然還沒有統(tǒng)一的標(biāo)準(zhǔn)。值得肯定的是，由于智能職業(yè)框架下三維度職業(yè)勝任力的內(nèi)容更全面，職業(yè)勝任力中的各因素都能被三個(gè)領(lǐng)域的“knowing”所涵蓋，例如，六因素模型中，能力自省與動(dòng)機(jī)自省屬于“知道為什么”勝任力，社交網(wǎng)絡(luò)屬于“知道誰”勝任力，職業(yè)實(shí)現(xiàn)能力、工作探索與職業(yè)控制屬于“知道怎么做”勝任力。因此，智能職業(yè)理論成為了職業(yè)勝任力結(jié)構(gòu)和效果研究的理論基礎(chǔ)。鑒于三維度的因子結(jié)構(gòu)并未得到過實(shí)證檢驗(yàn)，本文提出：

假設(shè)1：員工的職業(yè)勝任力結(jié)構(gòu)符合“知道為什么”、“知道怎么做”和“知道誰”三因素結(jié)構(gòu)。

2. 職業(yè)勝任力的效果分析。

（1）職業(yè)滿意度與積極的職業(yè)結(jié)果。職業(yè)滿意度是員工對自己職業(yè)生涯相關(guān)角色、成就和職業(yè)成功的主觀感受，是衡量職業(yè)成功的主觀重要指標(biāo)。可雇傭性是個(gè)體感知自己在組織內(nèi)部和外部獲取和維持就業(yè)的能力。在不穩(wěn)定和不確定的雇傭背景下，可雇傭性也是個(gè)體主觀職業(yè)成功感的重要方面。本文認(rèn)為，職業(yè)勝任力對職業(yè)滿意度和可雇傭性都具有正向的預(yù)測作用。

“知道為什么”勝任力指員工清楚自己的職業(yè)目標(biāo)、職業(yè)動(dòng)機(jī)、個(gè)人意義、能力等，它能增強(qiáng)個(gè)人與職業(yè)的匹配度、適應(yīng)性，能促進(jìn)職業(yè)承諾和滿足。它為有效的職業(yè)生涯管理提供指導(dǎo)和方向，使個(gè)人在勞動(dòng)力市場上更容易找到期望的工作?！爸勒l”勝任力是個(gè)體在追求職業(yè)生涯的發(fā)展中，在公司內(nèi)部和外部建立起來的社會關(guān)系，這些社會關(guān)系作為社會資本促進(jìn)了職業(yè)信息的交換和個(gè)人信譽(yù)的建立，有助于個(gè)體的工作流動(dòng)和職業(yè)機(jī)會獲取，降低職業(yè)不安全感?！爸涝趺醋觥眲偃瘟χ競€(gè)體擁有的與工作有關(guān)的技能和個(gè)人為提升知識和專業(yè)技能而做出的努力，它作為一種理想的資源能增強(qiáng)個(gè)人在職業(yè)生涯中的自主性。同時(shí)，“怎么做”勝任力也是雇主非常重視的，因?yàn)樗艽龠M(jìn)組織學(xué)習(xí)和組織彈性，提升組織競爭優(yōu)勢，因此，該領(lǐng)域的勝任力增強(qiáng)了雇員在勞動(dòng)力市場上的談判力。Colakoglu（2011）的研究表明，職業(yè)勝任力能通過提升員工的職業(yè)自主性和降低職業(yè)不安全感來增加主觀職業(yè)成功感。智能職業(yè)生涯理論提出職業(yè)勝任力概念的初衷也是為了增強(qiáng)個(gè)人職業(yè)資本，促進(jìn)個(gè)人職業(yè)發(fā)展，贏得無邊界職業(yè)生涯背景下的職業(yè)成功。因此，本文提出：

假設(shè)2：職業(yè)勝任力對職業(yè)滿意度有正向預(yù)測作用；

假設(shè)3：職業(yè)勝任力對可雇傭性有正向預(yù)測作用。

（2）職業(yè)勝任力與工作投入。工作投入是一種表現(xiàn)為活力、奉獻(xiàn)和專注的積極、滿足的工作狀態(tài)。根據(jù)資源-要求模型（JD-R模型），員工的工作資源能促進(jìn)工作投入的動(dòng)機(jī)水平，工作資源是工作中的那些有助于實(shí)現(xiàn)工作目標(biāo)、降低工作消耗、提升個(gè)人成長、學(xué)習(xí)和發(fā)展的身體、心理、社會以及組織的方面。工作資源常常用發(fā)展機(jī)會、社會支持和自主性來衡量。根據(jù)資源保護(hù)理論，個(gè)人會努力保護(hù)自己的個(gè)人資源，努力積累它們，這一過程能增加工作資源，并提升工作投入。職業(yè)勝任力中的“知道為什么”、“知道誰”和“知道怎么做”勝任力作為發(fā)展職業(yè)生涯的個(gè)人資源，能夠幫助員工積極塑造更好的工作環(huán)境，讓他們感受到環(huán)境中擁有更多的工作資源，即擁有更多的社會支持、自主性和發(fā)展機(jī)會，并進(jìn)而提升員工的工作投入。本文提出：

假設(shè)4：職業(yè)勝任力對工作投入有正向預(yù)測作用。

二、 研究設(shè)計(jì)和分析

1. 變量的測量。

（1）職業(yè)勝任力。首先，本文從智能職業(yè)生涯框架中的三種“Knowing”勝任力出發(fā)，在整理、歸納關(guān)于職業(yè)勝任力測量的文獻(xiàn)基礎(chǔ)上，確認(rèn)已有測量的14個(gè)相關(guān)概念?！爸罏槭裁础卑ǎ鹤晕姨剿?、職業(yè)洞察力、自我認(rèn)知、職業(yè)抗逆力；“知道誰”領(lǐng)域包括：社交網(wǎng)絡(luò)、職業(yè)指導(dǎo)、尋求反饋與自我展示；“知道怎么做”包括：工作探索、職業(yè)控制、職業(yè)認(rèn)同、職業(yè)規(guī)劃、職業(yè)相關(guān)技能。對已有的測量條目進(jìn)行了翻譯和整理歸納，合并相似性較大的條目，共收集88個(gè)測量條目。然后，我們通過開放式問卷、團(tuán)隊(duì)焦點(diǎn)訪談編制出由50個(gè)問題構(gòu)成的初始問卷。所有條目統(tǒng)一采用Likert5點(diǎn)量度：其中1表示“非常不同意”，5表示“非常同意”。

（2）效果變量。職業(yè)滿意度選用Greenhaus等編制的問卷?？晒蛡蛐赃x用Berntson與Marklund編制的問卷。工作投入采用UWES工作投入問卷。

2. 預(yù)測試與正式測試。

（1）預(yù)測試。本次預(yù)試的數(shù)據(jù)來源于北京市兩家企業(yè)的197份調(diào)查問卷。本研究采用SPSS18.0軟件對初始問卷的50個(gè)條目進(jìn)行項(xiàng)目分析。首先，通過極端組比較法和條目與總分的相關(guān)性檢驗(yàn)對預(yù)試的數(shù)據(jù)進(jìn)行項(xiàng)目鑒別分析，來評估復(fù)合測量中的每個(gè)條目是否具有獨(dú)立的貢獻(xiàn)。然后，我們對剩余的條目做了同質(zhì)性檢驗(yàn)，刪除了素負(fù)荷量小于0.4或共同性小于0.2的題項(xiàng)。經(jīng)過上述修訂后，留下35個(gè)條目進(jìn)行正式調(diào)查。

（2）正式測試。通過擴(kuò)大樣本取樣范圍，本研究展開正式調(diào)查，調(diào)查一次性完成。本次調(diào)查對象為來自北京、武漢、深圳等地的十家企業(yè)在職人員，樣本中的被試分布多個(gè)行業(yè)，覆蓋面廣，具有一定的樣本代表性。本次調(diào)查共發(fā)放問卷700份，其中有效問卷620份。樣本特征為：男性占70.5%，女性占29.5%；年齡結(jié)構(gòu)為：30歲以下的占55%，30歲～35歲的占28%，36歲～40的占7.5%，41歲以上占9.5%；學(xué)歷結(jié)構(gòu)為：?？埔韵抡?0%；大專占25%；本科占40%；碩士及以上占25%；在工作年限上，5年以下占到41%，6年～10年占到42.5%，11年-15年占到12.5%，16年以上占到4%。

3. 研究結(jié)果。本研究將收集的樣本數(shù)據(jù)隨機(jī)分半，對職業(yè)勝任力進(jìn)行結(jié)構(gòu)效度的檢驗(yàn)，一半做探索性因素分析（N=297），另一半驗(yàn)證性因素分析（N=323）。

（1）探索性因素分析結(jié)果。本研究采用SPSS18.0進(jìn)行Bartlett球形檢驗(yàn)，檢驗(yàn)值為4 666.435（d=561，P

本研究對六因子進(jìn)行命名。因素1命名為職業(yè)控制，反映員工能為職業(yè)發(fā)展進(jìn)行職業(yè)探索、職業(yè)目標(biāo)設(shè)置與規(guī)劃，并有實(shí)現(xiàn)目標(biāo)的策略；因素2命名為社會網(wǎng)絡(luò)，反映了員工拓展與保持有助于職業(yè)發(fā)展的組織內(nèi)、外的社會關(guān)系；因素3命名為自我認(rèn)知，反映了員工對自我職業(yè)動(dòng)機(jī)、目標(biāo)、興趣、優(yōu)劣勢和能力的認(rèn)知清晰度；因素4命名為尋求指導(dǎo)與開發(fā)機(jī)會，反映員工為實(shí)現(xiàn)職業(yè)進(jìn)步而主動(dòng)尋求職業(yè)指導(dǎo)、績效反饋和培訓(xùn)開發(fā)機(jī)會；因素5命名為自我開發(fā)，反映員工為職業(yè)發(fā)展通過多種途徑開發(fā)具有競爭性、可轉(zhuǎn)換的知識和技能；因素6命名為工作―生活平衡能力，反映員工為保持職業(yè)中的身心健康在工作和生活間尋求平衡的意識和能力。

（2）驗(yàn)證性因素分析結(jié)果。自我認(rèn)知、和諧平衡能力屬于“知道為什么”領(lǐng)域的勝任力；社會關(guān)系與自我展現(xiàn)、尋求指導(dǎo)與開發(fā)機(jī)會屬于“知道誰”領(lǐng)域的勝任力；職業(yè)控制、自我開發(fā)屬于“知道怎么做”領(lǐng)域的勝任力。是否可以將六個(gè)維度合并成三個(gè)維度的職業(yè)勝任力結(jié)構(gòu)？為驗(yàn)證本文假設(shè)，我們將運(yùn)用Lisrel8.7通過驗(yàn)證性因子分析對三因子和六因子模型進(jìn)行比較。通過結(jié)果對比，可以看到，六因子模型在各個(gè)擬合指數(shù)上都要優(yōu)于三因子模型（三因子模型：RMSEA=0.078，CFI=0.853，NNFI=0.854，GFI=0.840；六因子模型：RMSEA=0.062，CFI=0.911，NNFI=0.912，GFI=0.900），拒絕假設(shè)1。

（3）職業(yè)勝任力的效果分析結(jié)果。本研究對職業(yè)勝任力及各維度與關(guān)鍵結(jié)果變量之間的關(guān)系進(jìn)行了相關(guān)分析和回歸分析。相關(guān)分析結(jié)果如表1所示。相關(guān)分析結(jié)果表明，職業(yè)勝任力和職業(yè)滿意度、可雇傭性、工作投入之間都達(dá)到顯著正相關(guān)，職業(yè)勝任力的各維度與三個(gè)效果變量也達(dá)到顯著正相關(guān)，顯著性均0.01的水平上。為進(jìn)一步探索職業(yè)勝任力和職業(yè)滿意度的關(guān)系，本文以職業(yè)勝任力的各維度為自變量，職業(yè)滿意度為因變量，進(jìn)行了多元回歸分析，結(jié)果如表2所示。由回歸分析結(jié)果可以看出，職業(yè)勝任力對職業(yè)滿意度、可雇傭性和工作投入的總體解釋率分別為：21.4%、32%和28%，F(xiàn)值均在0.01的水平上顯著。從各因素與結(jié)果變量的關(guān)系看，不同因素對結(jié)果變量的影響有所不同：職業(yè)控制、自我認(rèn)知與和諧平衡力對職業(yè)滿意度的回歸系數(shù)顯著，職業(yè)控制、社會網(wǎng)絡(luò)和自我開發(fā)對可雇傭性顯著，社會網(wǎng)絡(luò)、自我認(rèn)知和自我開發(fā)對工作投入的回歸系數(shù)顯著。綜上所述，本研究的假設(shè)2、假設(shè)3、假設(shè)4均成立。

三、 結(jié)論

本文通過實(shí)證研究再次證實(shí)，“知道為什么”、“知道誰”、“知道怎么做”的三因素結(jié)構(gòu)過于寬泛，在數(shù)據(jù)中沒有得到支持。本研究得出職業(yè)勝任力包括六個(gè)因素，分別是：職業(yè)控制、社會網(wǎng)絡(luò)、自我認(rèn)知、尋求指導(dǎo)與培訓(xùn)機(jī)會、自我開發(fā)、和諧平衡能力。該結(jié)論與國外學(xué)者的研究結(jié)論既有相同之處，又有所差異，本研究和國外多維度職業(yè)勝任力結(jié)構(gòu)的差異在于：“知道為什么”領(lǐng)域的職業(yè)勝任力中，不僅僅包括自我認(rèn)知，還包含和諧平衡能力。正如Defillippi和Arthur（1994）提出的，“知道為什么”更多體現(xiàn)了那些影響個(gè)體職業(yè)承諾和雇傭適應(yīng)性的因素，例如職業(yè)動(dòng)機(jī)，個(gè)人意義和目標(biāo)意識，這些因素融入了個(gè)體對家庭和其他非工作因素的考慮。該研究結(jié)論與本文的研究結(jié)論與周文霞等（2010）的研究一脈相承，判斷職業(yè)成功與否的重要標(biāo)準(zhǔn)中除獲得內(nèi)外部報(bào)酬的滿足外，還包括在職業(yè)生涯中感受到身心健康、工作―生活的平衡，即和諧平衡。在無邊界的職業(yè)生涯中，職業(yè)成功的標(biāo)準(zhǔn)更加多元化，同樣，職業(yè)勝任力作為獲得職業(yè)成功的源泉，也會涉及更寬泛的領(lǐng)域。

參考文獻(xiàn)：

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篇2

中圖分類號：TP18文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A文章編號：1009-3044(2008)35-2417-02

Artificial Intelligence Education and Middle School Students Information Literacy

WU Wen-tie

(Mathematics and Computer Institute of Mianyang Normal University, Mianyang 621000, China)

Abstract: Information Literacy in the Information Age is a national basic literacy, artificial intelligence represents a cutting-edge information technology. Based on the analysis of information quality and substance of the definition on the basis of exploring the field of artificial intelligence research, as well as in education, put forward the theory of artificial intelligence and technology courses in secondary education should be in a more systematic, comprehensive Improve the information literacy of students.

Key words: artificial intelligence; information literacy; information technology

1 信息素養(yǎng)的定義及其內(nèi)涵

“信息素養(yǎng)”一詞最早產(chǎn)生于信息技術(shù)和信息產(chǎn)業(yè)發(fā)達(dá)的美國, 是隨著現(xiàn)代信息社會的逐漸形成而對國民提出的一種兼跨人文和科學(xué)范疇的綜合性個(gè)人素養(yǎng)要求的描述。隨著研究的深入，人們對信息素養(yǎng)的認(rèn)識也在不斷深化。

1974年美國信息產(chǎn)業(yè)協(xié)會主席保羅?澤考斯基最先提出信息素養(yǎng)的概念, 他認(rèn)為信息素養(yǎng)是“利用大量的信息工具及主要信息源使問題得到解答的技術(shù)及技能”。1992年美國圖書館協(xié)會提出：“信息素養(yǎng)是人能夠判斷何時(shí)需要信息, 并且能夠?qū)π畔⑦M(jìn)行檢索、評價(jià)和有效利用的能力?！蓖? 道爾在《信息素養(yǎng)全美論壇的終結(jié)報(bào)告》中給出了一個(gè)較為全面的定義：一個(gè)具有信息素養(yǎng)的人, 他能夠認(rèn)識到精確和完整的信息是作出合理決策的基礎(chǔ), 他能夠確定對信息的需求, 能夠形成基于信息需求的問題, 能夠確定潛在的信息源, 能夠制定成功的檢索方案, 從包括基于計(jì)算機(jī)的和其他的信息源中獲取信息、評價(jià)信息、組織信息用于實(shí)際的應(yīng)用, 將新的信息與原有的知識體系進(jìn)行融合以及在批判性思考和問題解決過程中使用信息。

綜上所述, 雖然研究人員從不同的視角界定了信息素養(yǎng)的定義, 但可看出, 信息素養(yǎng)既包括認(rèn)知態(tài)度層面上的內(nèi)容, 也包括技術(shù)層面、操作層面和能力層面上的內(nèi)容。概括起來講, 信息素養(yǎng)主要包括信息意識、信息能力和信息道德三個(gè)方面：

1) 信息意識。信息意識是信息素養(yǎng)的首要因素, 主要指人們對信息及其交流活動(dòng)在社會中的地位、價(jià)值、功能和作用的認(rèn)識, 換句話說, 就是指人們對信息的判斷、捕捉的能力。信息意識的強(qiáng)弱將直接影響人們利用信息的程度和效果。人們只有有了信息意識,才有可能有信息的需求, 進(jìn)一步去尋找信息和利用信息, 并主動(dòng)學(xué)習(xí)與信息處理有關(guān)的技術(shù)。

2) 信息能力。信息能力是信息素養(yǎng)的重要方面, 是指人們獲取信息、處理信息、利用信息、創(chuàng)造信息、交流信息的技術(shù)和能力。人們只有掌握一定的信息技能, 才能有效地開展各種信息活動(dòng), 有效地利用信息和創(chuàng)造信息, 充分發(fā)揮信息的價(jià)值, 變信息為動(dòng)力和優(yōu)勢。

3) 信息道德。信息道德是指人們在整個(gè)信息交流活動(dòng)過程中表現(xiàn)出來的信息道德品質(zhì)。它是對信息生產(chǎn)者、信息加工者、信息傳播者及信息使用者之間相互關(guān)系的行為進(jìn)行規(guī)范的倫理準(zhǔn)則, 是信息社會每個(gè)成員都應(yīng)該自覺遵守的道德標(biāo)準(zhǔn)。

2 人工智能的研究領(lǐng)域

人工智能的研究領(lǐng)域非常廣泛, 而且涉及的學(xué)科也非常多。目前,人工智能的主要研究領(lǐng)域包括：專家系統(tǒng)、機(jī)器學(xué)習(xí)、模式識別、自然語言理解、自動(dòng)定理證明、自動(dòng)程序設(shè)計(jì)、機(jī)器人學(xué)、智能決策支持系統(tǒng)及人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等。下面主要介紹在網(wǎng)絡(luò)教育環(huán)境中常用的智能技術(shù)。

2.1 專家系統(tǒng)

所謂專家系統(tǒng)就是一種在相關(guān)領(lǐng)域中具有專家水平解題能力的智能程序系統(tǒng), 它能運(yùn)用該領(lǐng)域?qū)＜叶嗄攴e累的經(jīng)驗(yàn)與知識, 模擬人類的思維過程,求解需要專家才能解決的困難問題。

2.2 機(jī)器學(xué)習(xí)

“學(xué)習(xí)”是一個(gè)有特定目的的知識獲取過程, 其內(nèi)在行為是獲取知識、積累經(jīng)驗(yàn)、發(fā)現(xiàn)規(guī)律; 外部表現(xiàn)是改進(jìn)性能、適應(yīng)環(huán)境、實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)的自我完善。所謂機(jī)器學(xué)習(xí), 就是要使計(jì)算機(jī)能模擬人的學(xué)習(xí)行為, 自動(dòng)地通過學(xué)習(xí)獲取知識和技能, 不斷改善性能, 實(shí)現(xiàn)自我完善。機(jī)器學(xué)習(xí)主要研究學(xué)習(xí)的機(jī)理、學(xué)習(xí)的方法以及針對相應(yīng)的學(xué)習(xí)系統(tǒng)建立學(xué)習(xí)系統(tǒng)。

2.3 模式識別

所謂模式識別,是指研究一種自動(dòng)技術(shù)。計(jì)算機(jī)通過運(yùn)用這種技術(shù),就可自動(dòng)地或者人盡可能少干預(yù)地把待識別模式歸入到相應(yīng)的模式類中去。也就是說,模式識別研究的主要內(nèi)容就是讓計(jì)算機(jī)具有自動(dòng)獲取知識的能力,能識別文字、圖形、圖像、聲音等。一般來說,模式識別需要經(jīng)歷模式信息采集、預(yù)處理、特征或基元抽取、模式分類等幾個(gè)步驟。

2.4 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是指模擬人腦神經(jīng)系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)和功能, 運(yùn)用大量的處理部件, 由人工方式建立起來的網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)。它是在生物神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)研究的基礎(chǔ)上建立起來的,是對腦神經(jīng)系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)和功能的模擬, 具有學(xué)習(xí)能力、記憶能力、計(jì)算機(jī)能力以及智能處理功能。其中學(xué)習(xí)是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的主要特征之一, 可以根據(jù)外界環(huán)境來修改自身的行為。學(xué)習(xí)的過程即是對網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練的過程和不斷調(diào)整它的連接權(quán)值, 以使它適應(yīng)環(huán)境變化的過程。學(xué)習(xí)可分為有教師(或稱有監(jiān)督)學(xué)習(xí)與無教師(無監(jiān)督)學(xué)習(xí)兩種類型。對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的研究使人們對思維和智能有了進(jìn)一步的了解和認(rèn)識,開辟了另一條模擬人類智能的道路。

3 人工智能技術(shù)在教育中的應(yīng)用

3.1 智能搜索引擎

隨著互聯(lián)網(wǎng)站點(diǎn)和頁面的激增以及網(wǎng)絡(luò)用戶隊(duì)伍的不斷壯大,信息檢索成為人們利用Internet的重要途徑。但是在浩瀚的網(wǎng)頁海洋中尋找有用的信息并不容易,需要借助有力的檢索工具如搜索引擎等等。目前一些著名的搜索引擎有:GOOGLE、YAHOO、EXCITE、INFOSEEK等,他們各有特色,但仍存在不足之處,如檢索到的無關(guān)信息過多以及檢索結(jié)果排序較混亂。智能化信息檢索是信息檢索的新分支,它是人工智能和信息檢索的交叉學(xué)科。它在對內(nèi)容的分析理解、內(nèi)容表達(dá)、知識學(xué)習(xí)等基礎(chǔ)上實(shí)現(xiàn)檢索的智能化,這樣可以節(jié)省學(xué)習(xí)者在檢索中花費(fèi)的時(shí)間,幫助學(xué)習(xí)者提高檢索效率。智能化信息檢索所用到的人工智能技術(shù)有專家系統(tǒng)、自然語言處理和知識表示。

3.2 智能體(agent)

agent技術(shù)早在70年代出現(xiàn)在人工智能領(lǐng)域,通過感知、學(xué)習(xí)、推理以及行動(dòng)能夠基于知識庫的訓(xùn)練模仿人類社會的行為。隨著其進(jìn)一步發(fā)展,它在遠(yuǎn)程教育領(lǐng)域發(fā)揮著越來越重要的作用。一套完整的遠(yuǎn)程教育系統(tǒng)中包含許多子系統(tǒng),如答疑、作業(yè)、考試、交互等等子系統(tǒng)。這些子系統(tǒng)都有各自的數(shù)據(jù)庫用來存儲信息。為了提高整個(gè)系統(tǒng)的智能性,可以引入智能技術(shù),把眾多子系統(tǒng)的數(shù)據(jù)庫鏈接起來,實(shí)現(xiàn)信息資源的共享。通過分析這些信息,智能技術(shù)可以發(fā)現(xiàn)學(xué)習(xí)者的個(gè)別特征(如興趣愛好信息、點(diǎn)擊知識點(diǎn)信息統(tǒng)計(jì)、交互日志等等),并根據(jù)這些特征量身訂做出適合學(xué)習(xí)者的學(xué)習(xí)方案,也有助于教師及時(shí)掌握學(xué)習(xí)者學(xué)習(xí)過程中的動(dòng)態(tài)信息。

3.3 智能CAI(ICAI)

隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)的飛速發(fā)展,計(jì)算機(jī)輔助教學(xué)(CAI)已受到教育界的重視,成為學(xué)科教學(xué)改革的一種重要手段。許多學(xué)校都在開發(fā)CAI課件,但大多數(shù)CAI課件只是機(jī)械地按照教學(xué)設(shè)計(jì)者事先設(shè)計(jì)好的教學(xué)模式和內(nèi)容向?qū)W生傳授知識,并沒有體現(xiàn)出個(gè)性化學(xué)習(xí),無法做到因材施教。

智能CAI是以人工智能技術(shù)為核心,使CAI系統(tǒng)能夠根據(jù)學(xué)生的學(xué)習(xí)情況等因素分析學(xué)生的特征,合理安排教學(xué)內(nèi)容、變化教學(xué)方法去滿足個(gè)別教學(xué)的需要。使用智能CAI進(jìn)行教學(xué)能夠克服傳統(tǒng)CAI的不足,顯著提高教學(xué)效果,是CAI課件發(fā)展的趨勢。

3.4 智能教學(xué)系統(tǒng)ITS

智能教學(xué)系統(tǒng)(intelligent tutoring system,ITS)是涉及人工智能、計(jì)算機(jī)科學(xué)、認(rèn)知科學(xué)、教育學(xué)、心理學(xué)和行為科學(xué)的綜合性課題,其研究的最終目標(biāo)是由計(jì)算機(jī)負(fù)擔(dān)起人類教育的主要責(zé)任,即賦予計(jì)算機(jī)系統(tǒng)以智能,由計(jì)算機(jī)系統(tǒng)在一定程度上代替人類教師實(shí)現(xiàn)最佳教學(xué)。我國ITS的研究起步較晚,但近幾年隨著計(jì)算機(jī)的普及和教育軟件需求增大,ITS的發(fā)展較快。ITS按照功能分為四個(gè)模塊:專家知識模塊、學(xué)生模塊、教師模塊、人機(jī)接口模塊。

4 人工智能教育對學(xué)生信息素養(yǎng)的作用

人工智能(ArtificialIntelligence,AI)是計(jì)算機(jī)科學(xué)的一個(gè)分支,是一門研究運(yùn)用計(jì)算機(jī)模擬和延伸人腦功能的綜合性學(xué)科。換言之,它研究如何用計(jì)算機(jī)模仿人腦所從事的推理、證明、識別、理解、設(shè)計(jì)、學(xué)習(xí)、思考、規(guī)劃以及問題求解等思維活動(dòng),來解決需要人類專家才能處理的復(fù)雜問題,例如咨詢、診斷、預(yù)測、規(guī)劃等決策性問題。人工智能也是一門涉及數(shù)學(xué)、計(jì)算機(jī)科學(xué)、控制論、信息學(xué)、心理學(xué)、哲學(xué)等學(xué)科的交叉和邊緣學(xué)科。與一般的信息處理技術(shù)相比,人工智能技術(shù)在求解策略和處理手段上都有其獨(dú)特的風(fēng)格。人工智能研究處于信息技術(shù)的前沿,它的研究、應(yīng)用和發(fā)展在一定程度上決定著計(jì)算機(jī)技術(shù)的發(fā)展方向。同時(shí),信息技術(shù)的廣泛應(yīng)用也對人工智能技術(shù)的發(fā)展提出了急切的需求。今天,人工智能的不少研究領(lǐng)域如自然語言理解、模式識別、機(jī)器學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)挖掘、智能檢索、機(jī)器人技術(shù)、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等都走在了信息技術(shù)的前沿,有許多研究成果已經(jīng)進(jìn)入人們的生活、學(xué)習(xí)和工作中,并對人類的發(fā)展產(chǎn)生了重要影響。

綜上所述,作為信息技術(shù)一個(gè)不可缺少的重要組成部分,人工智能的基本內(nèi)容在中學(xué)信息技術(shù)課程中是不能不專門提及的,以往某些教材中用一兩頁篇幅作個(gè)簡單介紹的方法根本不足以反映人工智能學(xué)科的全貌。因此,十分有必要在高中階段的信息技術(shù)課程中專門設(shè)立人工智能選修課。我們認(rèn)為,高中階段開設(shè)人工智能課程可以在以下幾個(gè)方面對學(xué)生的信息素養(yǎng)培養(yǎng)產(chǎn)生積極作用：

1) 多種思維方式的培養(yǎng)和信息素養(yǎng)的綜合鍛煉。

現(xiàn)實(shí)世界的問題可以按照結(jié)構(gòu)化程度劃分成三個(gè)層次：結(jié)構(gòu)化問題,是能用形式化(或稱公式化)方法描述和求解的一類問題;非結(jié)構(gòu)化問題,難以用確定的形式來描述,主要根據(jù)經(jīng)驗(yàn)來求解;半結(jié)構(gòu)化問題則介于上述兩者之間。一般說來,中學(xué)階段開設(shè)的傳統(tǒng)意義上的信息技術(shù)課程中所介紹的信息技術(shù),例如多媒體技術(shù)、網(wǎng)絡(luò)技術(shù)、數(shù)據(jù)庫技術(shù)、算法與程序設(shè)計(jì)等,都是求解結(jié)構(gòu)化問題的基本技術(shù)。而人工智能技術(shù)則是解決非結(jié)構(gòu)化、半結(jié)構(gòu)化問題的一類有效技術(shù)。

把人工智能課程引入我國現(xiàn)行的高中信息技術(shù)教育,可以讓學(xué)生在體驗(yàn)、認(rèn)識人工智能知識與技術(shù)的過程中獲得對非結(jié)構(gòu)化、半結(jié)構(gòu)化問題解決過程的了解,從而培養(yǎng)學(xué)生的多種思維方式,達(dá)到提高信息素養(yǎng)的目的。通過人工智能課程的學(xué)習(xí),學(xué)生還將了解人工智能語言的基本特征,學(xué)到智能化問題求解的最為基本的策略。

2) 體驗(yàn)人類專家解決復(fù)雜問題的思路,提高學(xué)生的邏輯思維能力。

這里以人工智能學(xué)科中“專家系統(tǒng)”技術(shù)的體驗(yàn)、學(xué)習(xí)與應(yīng)用過程為例進(jìn)行說明。在專家系統(tǒng)的應(yīng)用過程中,一個(gè)實(shí)際的專家系統(tǒng)不僅能夠?yàn)橛脩艚o出相關(guān)領(lǐng)域的專家水平建議或決策,而且能夠通過解釋機(jī)制,以用戶容易理解的方式解釋專家系統(tǒng)的具體推理過程。學(xué)生可以向?qū)＜蚁到y(tǒng)提出諸如“為什么(Why)”、“如何(How)”、“如果……會怎么樣”等問題,系統(tǒng)接受用戶的問題指令后,可以根據(jù)推理的邏輯進(jìn)程,即時(shí)將答案呈現(xiàn)給用戶,整個(gè)過程如同教師與學(xué)生在進(jìn)行面對面的教學(xué)。在該過程中,學(xué)生可以充分體驗(yàn)人類專家的求解思路和推理風(fēng)格,有助于提高他們的分析、思維與判斷能力。

另一方面,在專家系統(tǒng)的教學(xué)過程中,可以要求學(xué)生自行構(gòu)建由產(chǎn)生式規(guī)則組成的知識庫,或進(jìn)一步利用工具軟件來開發(fā)簡單的實(shí)用型專家系統(tǒng)。為了完成該項(xiàng)工作,學(xué)生一開始就要編制開發(fā)規(guī)劃、制定知識獲取策略,并具體付諸實(shí)施,這是一個(gè)不斷深化的過程。學(xué)生還得明確與系統(tǒng)有關(guān)的所有變量或相關(guān)的因素,并且將這些變量和因素轉(zhuǎn)化為問題求解,得出相應(yīng)的結(jié)論。在進(jìn)行一系列問題求解分析之后,運(yùn)用產(chǎn)生式規(guī)則來表示知識,以此建立起來的專家系統(tǒng)還可以讓其他學(xué)生去運(yùn)用和體驗(yàn),具有一定的實(shí)用價(jià)值。

由于專家系統(tǒng)中的知識組織與推理過程是對人類專家思維方式的一種模擬,因此上述知識庫的組織和系統(tǒng)的推理過程能夠較好地體現(xiàn)學(xué)生的思維過程。在建造知識庫過程中,學(xué)生需要將原來零碎的未成型的知識概念化、形式化和條理化,從而內(nèi)化為學(xué)生自己的東西。所以,建造知識庫的過程不但能反映學(xué)生的學(xué)習(xí)過程,而且有助于學(xué)生對該領(lǐng)域知識的深層思考并有利于長久記憶,同時(shí)也學(xué)會了專家系統(tǒng)的基本開發(fā)技術(shù)。正如美國著名的學(xué)習(xí)論專家Jonassen所指出的：那些自行設(shè)計(jì)專家系統(tǒng)的學(xué)生將會在這種活動(dòng)中受益匪淺,因?yàn)檫@是一個(gè)對所學(xué)知識進(jìn)行深度加工的過程。

3) 了解信息技術(shù)發(fā)展的前沿,激發(fā)對信息技術(shù)未來的追求。

人工智能技術(shù)在一定程度上代表著信息技術(shù)的前沿,通過人工智能知識、技術(shù)的學(xué)習(xí)與體驗(yàn),高中學(xué)生能夠?qū)π畔⒓夹g(shù)發(fā)展的前沿知識有一定程度的了解,這樣有助于他們開闊視野,培養(yǎng)興趣,激發(fā)對信息技術(shù)美好未來的追求,從而為今后進(jìn)入大學(xué)或走向社會奠定良好的基礎(chǔ)。

5 結(jié)束語

中學(xué)生的信息素養(yǎng)的培養(yǎng)是當(dāng)前信息技術(shù)課的一個(gè)重要目標(biāo)，而在現(xiàn)有的中學(xué)信息技術(shù)課程中，關(guān)于人工智能的知識只作了簡單的介紹，學(xué)生們對于人工智能研究的廣大領(lǐng)域不能有詳細(xì)的概念，這對于中學(xué)生的信息化認(rèn)識和信息素養(yǎng)的培養(yǎng)不夠全面。因此在中學(xué)信息技術(shù)課中加大人工智能的知識介紹是信息技術(shù)課改革的重要內(nèi)容。

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