導(dǎo)語(yǔ)：如何才能寫(xiě)好一篇人工智能在教育行業(yè)的應(yīng)用，這就需要搜集整理更多的資料和文獻(xiàn)，歡迎閱讀由公文云整理的十篇范文，供你借鑒。

篇1

關(guān)鍵詞：人工智能；教育變革；智慧教育

近年來(lái)大數(shù)據(jù)、云計(jì)算等信息技術(shù)飛速發(fā)展，人工智能在一些特殊領(lǐng)域（如圖像識(shí)別、語(yǔ)音識(shí)別、自然語(yǔ)言等）不斷取得突破性進(jìn)展。人工智能作為新的技術(shù)驅(qū)動(dòng)力正引發(fā)第四次工業(yè)革命，為醫(yī)療、教育、能源、環(huán)境等關(guān)鍵領(lǐng)域帶來(lái)新的發(fā)展機(jī)遇。人工智能專(zhuān)家預(yù)測(cè)，人工智能在通用技術(shù)領(lǐng)域可能尚不能替代人類(lèi)，但在一些特殊領(lǐng)域，人工智能將會(huì)淘汰現(xiàn)有的勞動(dòng)力。在國(guó)外，許多國(guó)家紛紛把人工智能作為國(guó)家發(fā)展的重要競(jìng)爭(zhēng)戰(zhàn)略，我國(guó)學(xué)者也密切關(guān)注著人工智能的最新理論進(jìn)展和實(shí)踐應(yīng)用，國(guó)務(wù)院于2017年7月頒布《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》，明確人工智能發(fā)展的重點(diǎn)策略?！叭斯ぶ悄茏兏锝逃钡某绷?，引發(fā)了教育研究領(lǐng)域的“人工智能熱”。當(dāng)前全球范圍內(nèi)，人工智能在教育領(lǐng)域的大量研究和應(yīng)用催發(fā)形成了教育人工智能概念。目前梳理學(xué)術(shù)上關(guān)于研究人工智能與教育的文獻(xiàn)主要集中于：

（一）教育理念的革新。“人機(jī)一體”將成為未來(lái)新的教育方式[1]，由新技術(shù)和新手段的出現(xiàn)所應(yīng)運(yùn)而生的智慧教育[2]，將對(duì)原有教育進(jìn)行改進(jìn)和完善。智能技術(shù)在改變教育的手段和環(huán)境的同時(shí)，還有利于構(gòu)建出系統(tǒng)解決教育問(wèn)題的教育新體系，從而真正觸及教育的根本[3]。

（二）關(guān)注技術(shù)的革新。機(jī)器深度學(xué)習(xí)、智能學(xué)習(xí)的算法、視覺(jué)識(shí)別以及智能語(yǔ)言識(shí)別這些基礎(chǔ)技術(shù)的突破，為人工智能的教育應(yīng)用奠定了堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)[4]。

（三）探究教育的應(yīng)用。人工智能在學(xué)校教育中的學(xué)業(yè)測(cè)評(píng)、交叉學(xué)科、角色變化等應(yīng)用領(lǐng)域具有巨大潛力，教師角色內(nèi)涵也將在與人工智能的協(xié)同共存中發(fā)生改變。AI監(jiān)課系統(tǒng)能夠數(shù)據(jù)化、可視化評(píng)估教師的授課情況，將人工智能技術(shù)的運(yùn)用滲透到整個(gè)教學(xué)過(guò)程中，教師可以根據(jù)評(píng)分實(shí)時(shí)調(diào)整授課內(nèi)容，以促進(jìn)個(gè)性化學(xué)習(xí)，從而提升教學(xué)效果。教育深受技術(shù)發(fā)展的影響，新技術(shù)融入教育并促進(jìn)教育方式的轉(zhuǎn)變已成為必然趨勢(shì)。一方面技術(shù)為教育提供了新的、更加廣闊的可能性；另一方面技術(shù)具有變革人類(lèi)的教育方式與學(xué)習(xí)方式的能力。然而，技術(shù)是一把“雙刃劍”，如何獲取或?qū)崿F(xiàn)以人工智能為代表的新興信息技術(shù)所擁有的特征、優(yōu)勢(shì)與功能，使其在教育中最大限度地發(fā)揮其應(yīng)有的價(jià)值呢？人工智能技術(shù)如何繼續(xù)被安全使用到教育領(lǐng)域？如何通過(guò)教育變革來(lái)促進(jìn)新興信息技術(shù)在教育教學(xué)中的廣泛與深入應(yīng)用，實(shí)現(xiàn)教育深層次革命等問(wèn)題，是目前需要關(guān)注和探討的主要問(wèn)題。

1人工智能時(shí)代下教育變革的背景

1.1人工智能的內(nèi)涵及具備的強(qiáng)大能力

人工智能最早由美國(guó)達(dá)特茅斯學(xué)院于1956年提出，其研究主要包括機(jī)器人、圖像識(shí)別、自然語(yǔ)言處理、語(yǔ)音識(shí)別等，實(shí)質(zhì)是一種自動(dòng)感知、學(xué)習(xí)思考并做出判斷的程序。人工智能具有自主學(xué)習(xí)、推斷與革新的能力，推動(dòng)了圖像識(shí)別、自然語(yǔ)言處理等方面的技術(shù)突破。人工智能同時(shí)具有理性判斷力、超強(qiáng)的工作力，只要電力供應(yīng)不斷，幾乎可以無(wú)限制地工作下去，而且適應(yīng)不需要情感投入的工作。它的超強(qiáng)能力，源于三個(gè)重要的技術(shù)：深度學(xué)習(xí)、大數(shù)據(jù)和強(qiáng)算力。

1.2人工智能時(shí)代的機(jī)遇和挑戰(zhàn)

人工智能在精力、記憶力、計(jì)算力、感知力以及進(jìn)化力等方面與人類(lèi)相比，具有突出優(yōu)勢(shì)。在醫(yī)藥領(lǐng)域，人工智能的出現(xiàn)使普通民眾可以享受更為高效、稀缺的醫(yī)療資源，解決醫(yī)療診斷領(lǐng)域診斷質(zhì)量不均衡、醫(yī)生資源不足等問(wèn)題。在教育領(lǐng)域，人工智能促進(jìn)教學(xué)質(zhì)量進(jìn)一步提升、教師角色多樣化、學(xué)生學(xué)習(xí)能力的提升；為教育研究提供新技術(shù)和數(shù)據(jù)支撐；極大拓展了教育研究新視域；使教育在立德樹(shù)人方面、教育方法創(chuàng)新方面、教育手段和環(huán)境方面以及教育服務(wù)供給方式方面均發(fā)生改變。然而，看到人工智能以其強(qiáng)大的處理能力帶來(lái)機(jī)遇的同時(shí)，也需要正視人工智能帶來(lái)的新挑戰(zhàn)。在人工智能浪潮沖擊下，如何借助人工智能發(fā)展的機(jī)遇推進(jìn)教育的變革與創(chuàng)新？人工智能技術(shù)如何繼續(xù)被安全使用？首先，人工智能專(zhuān)家大都認(rèn)為，人工智能將會(huì)淘汰大量現(xiàn)有的依靠非腦力勞動(dòng)為生的勞動(dòng)力，需要培養(yǎng)人工智能時(shí)代的新型勞動(dòng)力。而且，人工智能技術(shù)本身的不太成熟使很多人工智能技術(shù)只是應(yīng)用在兒童教育領(lǐng)域，再者，人工智能潛在的道德倫理問(wèn)題缺乏法律制度規(guī)范。除此之外，人工智能時(shí)代將對(duì)社會(huì)結(jié)構(gòu)以及人的地位構(gòu)成挑戰(zhàn)。綜上所述，人工智能時(shí)代所帶來(lái)的機(jī)遇是大于挑戰(zhàn)的。教育需適應(yīng)人工智能技術(shù)所帶來(lái)的突破和飛躍，不斷調(diào)整和更新教育的方向和目標(biāo)，實(shí)現(xiàn)育人成人的發(fā)展目標(biāo)。

2人工智能與教育變革

2.1人工智能與教育目的的變革

人工智能帶來(lái)的巨變不僅影響人類(lèi)未來(lái)如何發(fā)展，而且極大釋放了人類(lèi)的生產(chǎn)力，這些在一定程度上使得人類(lèi)需要重新思考教育是何目的。人工智能影響教育目的的變革主要表現(xiàn)在：第一，人工智能可能會(huì)使人類(lèi)陷入精神危機(jī)。這源于兩方面的結(jié)果：一方面，人工智能將取代大部分人的工作崗位，工作的喪失將會(huì)導(dǎo)致人的價(jià)值和尊嚴(yán)喪失。另一方面，人工智能技術(shù)的發(fā)展將可能導(dǎo)致所有基于自由主義的想法破產(chǎn)，轉(zhuǎn)而人類(lèi)所擁有的價(jià)值和尊嚴(yán)可能轉(zhuǎn)化為一種“算法”，人工智能帶來(lái)的職業(yè)替代風(fēng)險(xiǎn)在教育領(lǐng)域同樣存在，主要是對(duì)教師角色的挑戰(zhàn)。第二，人工智能有利于培養(yǎng)人的學(xué)習(xí)能力。從某種角度上講，人工智能剝奪人的就業(yè)機(jī)會(huì)，但同時(shí)，人工智能助教機(jī)器人將協(xié)助教師實(shí)現(xiàn)個(gè)性化指導(dǎo)，從而有利于將學(xué)習(xí)的過(guò)程視為尋求自我價(jià)值和意義的過(guò)程。除此之外，人工智能有利于使教育注重培養(yǎng)人的精神能力，這種精神能力大致包括實(shí)踐動(dòng)手能力、價(jià)值追求能力以及創(chuàng)造能力，從而有利于學(xué)生知識(shí)以便于更好地完善自我、豐富自我，使教育跳脫“知識(shí)為本”的陷阱，發(fā)揮“立德樹(shù)人”的正向作用。

2.2人工智能與學(xué)習(xí)方式的變革

第一，深度學(xué)習(xí)。深度學(xué)習(xí)也稱(chēng)為深度結(jié)構(gòu)學(xué)習(xí)或者深度機(jī)器學(xué)習(xí)，是一類(lèi)算法的集合。深度學(xué)習(xí)概念的提出，一方面尊重了教學(xué)規(guī)律，另一方面也是應(yīng)對(duì)人工智能時(shí)代下的挑戰(zhàn)。深度學(xué)習(xí)在機(jī)器學(xué)習(xí)、專(zhuān)家系統(tǒng)、信息處理等領(lǐng)域取得了顯著成就，提倡學(xué)教并重、認(rèn)知重構(gòu)、反思教學(xué)過(guò)程，進(jìn)而達(dá)到解決問(wèn)題的目的。第二，個(gè)性化學(xué)習(xí)。個(gè)性化學(xué)習(xí)區(qū)別以往傳統(tǒng)班級(jí)課堂授課，尊重學(xué)生的個(gè)性發(fā)展，因材施教。人工智能技術(shù)與大數(shù)據(jù)的應(yīng)用有利于學(xué)生享受個(gè)性化的學(xué)習(xí)服務(wù)，可提供個(gè)性化的學(xué)習(xí)內(nèi)容，可視化分析學(xué)生的學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)，快速提高學(xué)生的學(xué)習(xí)效率。第三，自適應(yīng)學(xué)習(xí)。自適應(yīng)學(xué)習(xí)是指人工智能基于對(duì)個(gè)體學(xué)習(xí)進(jìn)行快速反饋的基礎(chǔ)上，根據(jù)學(xué)習(xí)者特征，為其推薦個(gè)性化的學(xué)習(xí)資源和學(xué)習(xí)路徑，從而最大程度上適應(yīng)學(xué)生的學(xué)習(xí)狀態(tài)，是實(shí)現(xiàn)個(gè)性化學(xué)習(xí)的重要手段。人工智能技術(shù)有利于快捷、科學(xué)地判斷學(xué)生的學(xué)習(xí)狀態(tài)，進(jìn)行學(xué)習(xí)反饋；持續(xù)收集學(xué)生的學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)，其中包括學(xué)習(xí)目標(biāo)、學(xué)習(xí)內(nèi)容；高效地為學(xué)生提供海量的學(xué)習(xí)資源。

2.3人工智能與學(xué)習(xí)環(huán)境的變革

首先，有利于搭建靈活創(chuàng)新的學(xué)校環(huán)境。不僅可以使空間規(guī)劃更具彈性，而且可以調(diào)節(jié)性增強(qiáng)物理環(huán)境。其次，人工智能時(shí)代的教育區(qū)別于以往傳統(tǒng)教育強(qiáng)調(diào)的統(tǒng)一秩序，更注重個(gè)體的用戶體驗(yàn)。創(chuàng)客空間、創(chuàng)新實(shí)驗(yàn)室等學(xué)習(xí)環(huán)境的不斷增加以及人工智能技術(shù)的不斷發(fā)展，個(gè)性化的空間環(huán)境與學(xué)習(xí)支持將改變目前學(xué)習(xí)的學(xué)習(xí)空間環(huán)境。除此之外，隨著對(duì)話交互技術(shù)的逐漸成熟與不斷普及，有利于實(shí)現(xiàn)虛實(shí)結(jié)合的立體化實(shí)時(shí)交互。VR、AR等技術(shù)的同步協(xié)作也有利于搭建新的學(xué)習(xí)環(huán)境，滿足學(xué)習(xí)者的一系列要求。腦機(jī)互動(dòng)技術(shù)的突破有利于實(shí)現(xiàn)將人工智能植入人腦，從而改變?nèi)祟?lèi)自然語(yǔ)言的交流方式。最后，人工智能通過(guò)即時(shí)、準(zhǔn)確、高效的大數(shù)據(jù)分析有利于進(jìn)行精準(zhǔn)且個(gè)性的學(xué)習(xí)評(píng)價(jià)與反饋。人工智能將綜合收集所有同學(xué)的學(xué)習(xí)記錄，互相比對(duì)、優(yōu)化，從而進(jìn)行綜合提升。更為重要的是，人工智能的人臉識(shí)別以及語(yǔ)音識(shí)別技術(shù)可以運(yùn)用到教師的教學(xué)過(guò)程中，進(jìn)行學(xué)生的學(xué)習(xí)情緒感知，學(xué)習(xí)狀況的了解，從而促進(jìn)學(xué)生學(xué)習(xí)的科學(xué)化；智慧校園、智慧圖書(shū)館等的出現(xiàn)，為教學(xué)環(huán)境的建設(shè)提供重要參考。

3人工智能在教育領(lǐng)域的應(yīng)用

人工智能被認(rèn)為是最有潛力和影響力的教育信息化技術(shù)，將通過(guò)人工智能數(shù)據(jù)挖掘分析、3D打印、模擬仿真等技術(shù)的應(yīng)用，實(shí)現(xiàn)人工智能與教育的深度融合，對(duì)計(jì)算機(jī)輔助教學(xué)、個(gè)性化教育服務(wù)、教育人工智能生態(tài)環(huán)境等產(chǎn)生根本影響。2018年《地平線報(bào)告》（高等教育版本）指出了教育領(lǐng)域的信息化發(fā)展，未來(lái)一段時(shí)間內(nèi)將通過(guò)人工智能與信息技術(shù)的結(jié)合，進(jìn)而影響教育階段的不同過(guò)程。具體見(jiàn)表1所示。

篇2

據(jù)統(tǒng)計(jì)，2017年中國(guó)人工智能核心產(chǎn)業(yè)規(guī)模超過(guò)700億元，隨著各地人工智能建設(shè)的逐步啟動(dòng)，預(yù)計(jì)到2020年，中國(guó)人工智能核心產(chǎn)業(yè)規(guī)模將超過(guò)1600億元，年復(fù)合增長(zhǎng)率將達(dá)31.7%。

隨著人工智能技術(shù)的不斷成熟，人工智能創(chuàng)業(yè)的難度逐步降低，越來(lái)越多的創(chuàng)業(yè)公司加入人工智能的陣營(yíng)。

2018年被稱(chēng)為人工智能爆發(fā)的元年，人工智能技術(shù)應(yīng)用所催生的商業(yè)價(jià)值逐步凸顯。人工智能逐步切入到社會(huì)生活的方方面面，帶來(lái)生產(chǎn)效率及生活品質(zhì)的大幅提升。智能紅利時(shí)代開(kāi)啟！資本、巨頭和創(chuàng)業(yè)公司紛紛涌入，將人工智能拉到了信息產(chǎn)業(yè)革命的風(fēng)口。

如何把握產(chǎn)業(yè)動(dòng)向，抓住風(fēng)口機(jī)會(huì)？創(chuàng)業(yè)邦研究中心憑借在人工智能等前言科技領(lǐng)域持續(xù)研究、洞察的能力，在對(duì)國(guó)內(nèi)人工智能創(chuàng)業(yè)公司進(jìn)行系統(tǒng)調(diào)研的基礎(chǔ)上，推出《2018中國(guó)人工智能白皮書(shū)》，對(duì)人工智能的核心技術(shù)、主要應(yīng)用領(lǐng)域、巨頭和創(chuàng)業(yè)公司的布局、未來(lái)發(fā)展態(tài)勢(shì)和投資機(jī)會(huì)進(jìn)行了深度解析。

第一部分人工智能行業(yè)發(fā)展概述

1.人工智能概念及發(fā)展

人工智能（Artificial Intelligence， AI）又稱(chēng)機(jī)器智能，是指由人制造出來(lái)的機(jī)器所表現(xiàn)出來(lái)的智能，即通過(guò)普通計(jì)算機(jī)程序的手段實(shí)現(xiàn)的類(lèi)人智能技術(shù)。

自1956年達(dá)特茅斯會(huì)議提出“人工智能”的概念以來(lái)，“人工智能”經(jīng)歷了寒冬與交替的起起伏伏60多年的發(fā)展歷程。2010年以后，深度學(xué)習(xí)的發(fā)展推動(dòng)語(yǔ)音識(shí)別、圖像識(shí)別和自然語(yǔ)言處理等技術(shù)取得了驚人突破，前所未有的人工智能商業(yè)化和全球化浪潮席卷而來(lái)。

人工智能發(fā)展歷程

2.人工智能產(chǎn)業(yè)鏈圖譜

人工智能產(chǎn)業(yè)鏈可以分為基礎(chǔ)設(shè)施層、應(yīng)用技術(shù)層和行業(yè)應(yīng)用層。

A基礎(chǔ)層，主要有基礎(chǔ)數(shù)據(jù)提供商、半導(dǎo)體芯片供應(yīng)商、傳感器供應(yīng)商和云服務(wù)商。

B技術(shù)層，主要有語(yǔ)音識(shí)別、自然語(yǔ)言處理、計(jì)算機(jī)視覺(jué)、深度學(xué)習(xí)技術(shù)提供商。

C應(yīng)用層，主要是把人工智能相關(guān)技術(shù)集成到自己的產(chǎn)品和服務(wù)中，然后切入特定場(chǎng)景。目前來(lái)看，自動(dòng)駕駛、醫(yī)療、安防、金融、營(yíng)銷(xiāo)等領(lǐng)域是業(yè)內(nèi)人士普遍比較看好方向。

人工智能產(chǎn)業(yè)鏈

資料來(lái)源：創(chuàng)業(yè)邦研究中心

第二部分人工智能行業(yè)巨頭布局

巨頭積極尋找人工智能落地場(chǎng)景，B、C 端全面發(fā)力。

資料來(lái)源：券商報(bào)告、互聯(lián)網(wǎng)公開(kāi)信息，創(chuàng)業(yè)邦研究中心整理

第三部分機(jī)器視覺(jué)技術(shù)解讀及行業(yè)分析

1.機(jī)器視覺(jué)技術(shù)概念

機(jī)器視覺(jué)是指通過(guò)用計(jì)算機(jī)或圖像處理器及相關(guān)設(shè)備來(lái)模擬人類(lèi)視覺(jué)，以讓機(jī)器獲得相關(guān)的視覺(jué)信息并加以理解，它是將圖像轉(zhuǎn)換成數(shù)字信號(hào)進(jìn)行分析處理的技術(shù)。

機(jī)器視覺(jué)的兩個(gè)組成部分

資料來(lái)源：互聯(lián)網(wǎng)公開(kāi)信息，創(chuàng)業(yè)邦研究中心整理

2.發(fā)展關(guān)鍵要素：數(shù)據(jù)、算力和算法

數(shù)據(jù)、算力和算法是影響機(jī)器視覺(jué)行業(yè)發(fā)展的三要素。 人工智能正在像嬰兒一樣成長(zhǎng)，機(jī)器不再只是通過(guò)特定的編程完成任務(wù)，而是通過(guò)不斷學(xué)習(xí)來(lái)掌握本領(lǐng)，這主要依賴高效的模型算法進(jìn)行大量數(shù)據(jù)訓(xùn)練，其背后需要具備高性能計(jì)算能力的軟硬件作為支撐。

深度學(xué)習(xí)出現(xiàn)后，機(jī)器視覺(jué)的主要識(shí)別方式發(fā)生重大轉(zhuǎn)變，自學(xué)習(xí)狀態(tài)成為視覺(jué)識(shí)別主流，即機(jī)器從海量數(shù)據(jù)里自行歸納特征，然后按照該特征規(guī)律使圖像識(shí)別的精準(zhǔn)度也得到極大的提升，從70%+提升到95%。

3.商業(yè)模式分析

機(jī)器視覺(jué)包括軟件平臺(tái)開(kāi)發(fā)和軟硬件一體解決方案服務(wù)。整體用戶更偏向于B端。軟件服務(wù)提供商作為技術(shù)算法的驅(qū)動(dòng)者，其商業(yè)模式應(yīng)以“技術(shù)層+場(chǎng)景應(yīng)用”作為突破口。軟硬件一體化服務(wù)供應(yīng)商作為生態(tài)構(gòu)建者，適合以“全產(chǎn)業(yè)鏈生態(tài)+場(chǎng)景應(yīng)用”作為突破口，加速商業(yè)化。

（1）軟件服務(wù)：技術(shù)算法驅(qū)動(dòng)者—“技術(shù)層+場(chǎng)景應(yīng)用”作為突破口

這種商業(yè)模式主要是提供以工程師為主的企業(yè)級(jí)軟件服務(wù)。有海量數(shù)據(jù)支撐，構(gòu)建起功能和信息架構(gòu)較為復(fù)雜的生態(tài)系統(tǒng)，推動(dòng)最末端的消費(fèi)者體驗(yàn)。

此類(lèi)商業(yè)模式成功關(guān)鍵因素：深耕算法和通用技術(shù)，建立技術(shù)優(yōu)勢(shì)，同時(shí)以場(chǎng)景應(yīng)用為入口，積累用戶軟件。視覺(jué)軟件服務(wù)按處理方式和存儲(chǔ)位置的不同可分為在線API、離線SDK、私有云等。

國(guó)內(nèi)外基礎(chǔ)算法應(yīng)用對(duì)比

資料來(lái)源：互聯(lián)網(wǎng)公開(kāi)信息，創(chuàng)業(yè)邦研究中心整理

（2）軟硬件一體化：生態(tài)構(gòu)建者—“全產(chǎn)業(yè)鏈生態(tài)+場(chǎng)景應(yīng)用”作為突破口

軟硬一體化的商業(yè)模式是一種“終端+軟件+服務(wù)”全產(chǎn)業(yè)鏈體系。成功的因素是大量算力投入，海量?jī)?yōu)質(zhì)數(shù)據(jù)積累，建立算法平臺(tái)、通用技術(shù)平臺(tái)和應(yīng)用平臺(tái)，以場(chǎng)景為入口，積累用戶。亮點(diǎn)是打造終端、操作系統(tǒng)、應(yīng)用和服務(wù)一體化的生態(tài)系統(tǒng)，各部分相輔相承，銳化企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力，在產(chǎn)業(yè)鏈中擁有更多話語(yǔ)權(quán)。

4.投資方向

（1）前端智能化，低成本的視覺(jué)解決模塊或設(shè)備

從需求層面講，一些場(chǎng)景對(duì)實(shí)時(shí)響應(yīng)是有很高要求的。提供某些前端就本身有一定計(jì)算能力的低成本的視覺(jué)模塊和設(shè)備將有很大市場(chǎng)需求。前置計(jì)算讓前端設(shè)備成為數(shù)據(jù)采集設(shè)備和數(shù)據(jù)處理單元的合體，一方面提升了處理速度，另一方面可以處理云端難以解決的問(wèn)題。

機(jī)器視覺(jué)在消費(fèi)領(lǐng)域落地的一個(gè)障礙是支持高性能運(yùn)算的低功耗、低價(jià)位芯片選擇太少。從低功耗、高運(yùn)算能力的芯片出發(fā)，結(jié)合先進(jìn)的算法開(kāi)發(fā)模塊和產(chǎn)品，這類(lèi)企業(yè)將在機(jī)器視覺(jué)領(lǐng)域擁有核心競(jìng)爭(zhēng)力。

（2）深度學(xué)習(xí)解決視覺(jué)算法場(chǎng)景的專(zhuān)用芯片

以AI芯片方式作為視覺(jué)處理芯片有相當(dāng)大的市場(chǎng)空間。以手勢(shì)識(shí)別為例，傳統(tǒng)的識(shí)別方案大都基于顏色空間，如 RGB，HSV ，YCrBr，無(wú)法排除類(lèi)膚色物體及黑色皮膚對(duì)識(shí)別精度的干擾。借助深度學(xué)習(xí)，如通過(guò) R-CNN 訓(xùn)練大量標(biāo)注后的手勢(shì)圖像數(shù)據(jù)，得到的模型在處理帶有復(fù)雜背景及暗光環(huán)境下的手勢(shì)識(shí)別問(wèn)題時(shí)，比傳統(tǒng)方案的效果好很多。

（3）新興服務(wù)領(lǐng)域的特殊應(yīng)用

前沿技術(shù)帶來(lái)的新領(lǐng)域（如無(wú)人車(chē)、服務(wù)機(jī)器人、谷歌眼鏡等），對(duì)機(jī)器視覺(jué)提出了新要求。機(jī)器視覺(jué)可以讓機(jī)器人在多種場(chǎng)合實(shí)現(xiàn)應(yīng)用。服務(wù)機(jī)器人與工業(yè)機(jī)器人最大的區(qū)別就是多維空間的應(yīng)用。目前國(guó)內(nèi)的機(jī)器視覺(jué)，涉及三維空間、多維空間，其技術(shù)基本上處在初始階段，未來(lái)存在較大市場(chǎng)增長(zhǎng)空間。

（4）數(shù)據(jù)是爭(zhēng)奪要點(diǎn)，應(yīng)用場(chǎng)景是著力關(guān)鍵

機(jī)器視覺(jué)的研究雖然始于學(xué)術(shù)界，但作為商業(yè)應(yīng)用，能解決實(shí)際問(wèn)題才是核心的競(jìng)爭(zhēng)力。當(dāng)一家公司先天能夠獲得大量連續(xù)不斷的優(yōu)質(zhì)場(chǎng)景數(shù)據(jù)，又有挖掘該數(shù)據(jù)價(jià)值的先進(jìn)技術(shù)時(shí)，商業(yè)模式和數(shù)據(jù)模式上就能形成協(xié)同效應(yīng)。創(chuàng)業(yè)公司要么通過(guò)自有平臺(tái)獲取數(shù)據(jù)，要么選擇與擁有數(shù)據(jù)源的公司進(jìn)行合作，同時(shí)選擇一個(gè)商業(yè)落地的方向，實(shí)現(xiàn)快速的數(shù)據(jù)循環(huán)。

第四部分智能語(yǔ)言技術(shù)解讀及行業(yè)分析

1.語(yǔ)音識(shí)別技術(shù)

（1）語(yǔ)音識(shí)別技術(shù)已趨成熟，全球應(yīng)用持續(xù)升溫

語(yǔ)音識(shí)別技術(shù)已趨成熟，全球應(yīng)用持續(xù)升溫。語(yǔ)音識(shí)別技術(shù)經(jīng)歷了長(zhǎng)達(dá)60年的發(fā)展，近年來(lái)機(jī)器學(xué)習(xí)和深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的引入，使得語(yǔ)音識(shí)別的準(zhǔn)確率提升到足以在實(shí)際場(chǎng)景中應(yīng)用。深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)逐步找到模型結(jié)構(gòu)和調(diào)參算法來(lái)替代或結(jié)合高斯混合算法和HMM算法，在識(shí)別率上取得突破。根據(jù)Google Trends統(tǒng)計(jì)，自2008年iPhone及谷歌語(yǔ)音搜索推出以來(lái)語(yǔ)音搜索增長(zhǎng)超35倍。百度人工智能專(zhuān)家吳恩達(dá)預(yù)測(cè)，2020年語(yǔ)音及圖像搜索占比有望達(dá)到50%。Echo熱銷(xiāo)超過(guò)400萬(wàn)，帶動(dòng)智能音箱熱潮。

（2）語(yǔ)音識(shí)別進(jìn)入巨頭崛起時(shí)代，開(kāi)放平臺(tái)擴(kuò)大生態(tài)圈成主流

語(yǔ)音識(shí)別即將進(jìn)入大規(guī)模產(chǎn)業(yè)化時(shí)代。隨著亞馬遜Echo的大賣(mài)，語(yǔ)音交互技術(shù)催生的新商機(jī)，吸引大大小小的公司構(gòu)建自己主導(dǎo)的語(yǔ)音生態(tài)產(chǎn)業(yè)鏈。各大公司紛紛開(kāi)放各自的智能語(yǔ)音平臺(tái)和語(yǔ)音能力，欲吸引更多玩家進(jìn)入他們的生態(tài)系統(tǒng)。

（3）語(yǔ)音識(shí)別技術(shù)發(fā)展瓶頸與趨勢(shì)

低噪聲語(yǔ)料下的高識(shí)別率在現(xiàn)實(shí)環(huán)境使用中會(huì)明顯下降到70-80%，遠(yuǎn)場(chǎng)識(shí)別、復(fù)雜噪聲環(huán)境和特異性口音的識(shí)別是下一個(gè)階段需要解決的問(wèn)題。

麥克風(fēng)陣列類(lèi)前端技術(shù)不僅是通過(guò)降噪和聲源定位帶來(lái)識(shí)別率的提高，帶環(huán)境音的語(yǔ)料的搜集、標(biāo)注可用于模型的訓(xùn)練，有助于打造更新一代的語(yǔ)音識(shí)別引擎技術(shù)。語(yǔ)音巨頭已經(jīng)在布局。

在IOT包括車(chē)載領(lǐng)域，云端識(shí)別并非通行的最優(yōu)方案，把識(shí)別引擎結(jié)合場(chǎng)景進(jìn)行裁剪后往芯片端遷徙是工程化發(fā)展的方向。

2.自然語(yǔ)言處理（NLP）發(fā)展現(xiàn)狀

（1）多技術(shù)融合應(yīng)用促進(jìn)NLP技術(shù)及應(yīng)用的發(fā)展

深度學(xué)習(xí)、算力和大數(shù)據(jù)的爆發(fā)極大促進(jìn)了自然語(yǔ)言處理技術(shù)的發(fā)展。深度學(xué)習(xí)在某些語(yǔ)言問(wèn)題上正在取得很大的突破，比如翻譯和寫(xiě)作。2014年開(kāi)始LSTM、Word2Vec以及Attention Model等技術(shù)研究的進(jìn)展，使DL有了路徑在語(yǔ)義理解領(lǐng)域取得突破，并且已經(jīng)有了明顯的進(jìn)展。對(duì)話、翻譯、寫(xiě)作新技術(shù)成果里都開(kāi)始逐漸混合入DL的框架。2014-2015年，硅谷在語(yǔ)義理解領(lǐng)域的投資熱度劇增。

深度學(xué)習(xí)能最大程度發(fā)揮對(duì)大數(shù)據(jù)和算力資源的利用，語(yǔ)義理解的發(fā)展還需要深度學(xué)習(xí)、搜索算法、知識(shí)圖譜、記憶網(wǎng)絡(luò)等知識(shí)的協(xié)同應(yīng)用，應(yīng)用場(chǎng)景越明確（如客服/助理），邏輯推理要求越淺（如翻譯），知識(shí)圖譜領(lǐng)域越成熟（如數(shù)據(jù)飽和度和標(biāo)準(zhǔn)性較強(qiáng)的行業(yè)），技術(shù)上實(shí)現(xiàn)可能性相對(duì)較低。在各種技術(shù)融合應(yīng)用發(fā)展的情況下，具備獲取一定優(yōu)質(zhì)數(shù)據(jù)資源能力并可結(jié)合行業(yè)Domain knowledge構(gòu)建出技術(shù)、產(chǎn)品、用戶反饋閉環(huán)的企業(yè)會(huì)有更好的發(fā)展機(jī)會(huì)。

（2）NLP主要應(yīng)用場(chǎng)景

問(wèn)答系統(tǒng)。問(wèn)答系統(tǒng)能用準(zhǔn)確、簡(jiǎn)潔的自然語(yǔ)言回答用戶用自然語(yǔ)言提出的問(wèn)題?；竟ぷ髟硎窃诰€做匹配和排序。比如 IBM 的 Watson，典型的辦法是把問(wèn)答用FAQ索引起來(lái)，與搜索引擎相似。對(duì)每一個(gè)新問(wèn)題進(jìn)行檢索，再將回答按匹配度進(jìn)行排序，把最有可能的答案排在前面，往往就取第一個(gè)作為答案返回給用戶。

圖像檢索。同樣也是基于深度學(xué)習(xí)技術(shù)，跨模態(tài)地把文本和圖片聯(lián)系起來(lái)。

機(jī)器翻譯。機(jī)器翻譯的歷史被認(rèn)為與自然語(yǔ)言處理的歷史是一樣的。最近，深度學(xué)習(xí)被成功地運(yùn)用到機(jī)器翻譯里，使得機(jī)器翻譯的準(zhǔn)確率大幅度提升。

對(duì)話系統(tǒng)。對(duì)話系統(tǒng)的回復(fù)是完全開(kāi)放的，要求機(jī)器能準(zhǔn)確地理解問(wèn)題，并且基于自身的知識(shí)系統(tǒng)和對(duì)于對(duì)話目標(biāo)的理解，去生成一個(gè)回復(fù)。

（3）創(chuàng)業(yè)公司的機(jī)遇

1)機(jī)器翻譯方面：經(jīng)過(guò)多年的探索，機(jī)器翻譯的水平已經(jīng)得到大幅度提升，在很多垂直領(lǐng)域已經(jīng)能夠在相當(dāng)大程度上替代一部分人工，機(jī)器翻譯技術(shù)的商業(yè)化應(yīng)用已經(jīng)開(kāi)始進(jìn)入大規(guī)模爆發(fā)的前夜。

2)應(yīng)用于垂直領(lǐng)域的自然語(yǔ)言處理技術(shù)

避開(kāi)巨頭們對(duì)語(yǔ)音交互入口的競(jìng)爭(zhēng)，以某一細(xì)分行業(yè)為切入點(diǎn)，深耕垂直領(lǐng)域，對(duì)創(chuàng)業(yè)公司也是一個(gè)不錯(cuò)的選擇。

第五部分人工智能在金融行業(yè)的應(yīng)用分析

人工智能產(chǎn)業(yè)鏈包含基礎(chǔ)層、技術(shù)層、應(yīng)用層三個(gè)層面?；A(chǔ)層的大數(shù)據(jù)、云計(jì)算等細(xì)分技術(shù)被應(yīng)用到金融征信、保險(xiǎn)、理財(cái)管理、支付等金融細(xì)分領(lǐng)域；技術(shù)層的機(jī)器學(xué)習(xí)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與知識(shí)圖譜應(yīng)用于金融領(lǐng)域的征信與反欺詐、智能投顧、智能量化交易，計(jì)算機(jī)視覺(jué)與生物識(shí)別應(yīng)用于金融領(lǐng)域的身份識(shí)別，語(yǔ)音識(shí)別及自然語(yǔ)言處理應(yīng)用于金融領(lǐng)域的智能客服、智能投研；應(yīng)用層的認(rèn)知智能應(yīng)用于金融領(lǐng)域的智能風(fēng)控。

人工智能在金融行業(yè)的典型應(yīng)用情況

資料來(lái)源：創(chuàng)業(yè)邦研究中心

第六部分人工智能在醫(yī)療行業(yè)的應(yīng)用分析

1.人工智能在醫(yī)療行業(yè)的應(yīng)用圖譜

人工智能在醫(yī)療行業(yè)的應(yīng)用潛力巨大，目前在健康管理、輔助診療、虛擬助理、醫(yī)學(xué)影像、智能化器械、藥物挖掘和醫(yī)院管理等領(lǐng)域均有企業(yè)在布局，其中醫(yī)學(xué)影像、藥物挖掘、健康管理，輔助診療、虛擬助理的應(yīng)用發(fā)展速度較快。

圖 人工智能在醫(yī)療行業(yè)的應(yīng)用圖譜

資料來(lái)源：創(chuàng)業(yè)邦研究中心

2.人工智能在醫(yī)療行業(yè)的具體應(yīng)用場(chǎng)景

醫(yī)學(xué)影像。人工智能應(yīng)用于醫(yī)學(xué)影像，通過(guò)深度學(xué)習(xí)，實(shí)現(xiàn)機(jī)器對(duì)醫(yī)學(xué)影像的分析判斷，是協(xié)助醫(yī)生完成診斷、治療工作的一種輔助工具，幫助更快的獲取影像信息，進(jìn)行定性定量分析，提升醫(yī)生看圖/讀圖的效率，協(xié)助發(fā)現(xiàn)隱藏病灶。 人工智能通過(guò)影像分類(lèi)、目標(biāo)檢測(cè)、圖像分割、圖像檢索等方式，完成病灶識(shí)別與標(biāo)注，三維重建，靶區(qū)自動(dòng)勾畫(huà)與自適應(yīng)放療等功能，應(yīng)用在疾病的篩查、診斷和治療階段。目前較為火熱的應(yīng)用有肺部篩查、糖網(wǎng)篩查、腫瘤診斷和治療等。

藥物挖掘。人工智能在藥物研發(fā)上的應(yīng)用可總結(jié)為臨床前和臨床后兩個(gè)階段。臨床前階段：將深度學(xué)習(xí)技術(shù)應(yīng)用于藥物臨床前研究，在計(jì)算機(jī)上模擬藥物篩選的過(guò)程，包括靶點(diǎn)選擇、藥效和晶型分析等，預(yù)測(cè)化合物的活性、穩(wěn)定性和副作用，快速 、準(zhǔn)確地挖掘和篩選合適的化合物或生物，提高篩選效率，優(yōu)化構(gòu)效關(guān)系。臨床后階段：針對(duì)臨床試驗(yàn)的不同階段，利用人工智能技術(shù)對(duì)患者病歷進(jìn)行分析，迅速篩選符合條件的被試者，監(jiān)測(cè)管理臨床試驗(yàn)過(guò)程中的患者服藥依從性和數(shù)據(jù)收集過(guò)程，提高臨床試驗(yàn)的準(zhǔn)確性。

虛擬助理。醫(yī)療虛擬助理是基于醫(yī)療領(lǐng)域的知識(shí)系統(tǒng)，通過(guò)人工智能技術(shù)實(shí)現(xiàn)人機(jī)交互，從而在就醫(yī)過(guò)程中，承擔(dān)診前問(wèn)詢、診中記錄等工作，成為醫(yī)務(wù)人員的合作伙伴，使醫(yī)生有更多時(shí)間可以與患者互動(dòng)。醫(yī)療虛擬助理根據(jù)參與就醫(yī)過(guò)程的功能不同，主要有智能導(dǎo)診分診，智能問(wèn)診，用藥咨詢和語(yǔ)音電子病歷等方向。

第七部分智能駕駛行業(yè)分析

1.智能駕駛行業(yè)產(chǎn)業(yè)鏈

智能駕駛行業(yè)的中心業(yè)務(wù)是以Google、百度為代表的智能駕駛操縱解決方案提供商和以特斯拉、蔚來(lái)為代表的成車(chē)廠商。該類(lèi)廠商，上接上游軟硬件提供商，下接公司和消費(fèi)者，在整個(gè)業(yè)務(wù)鏈中扮演至關(guān)重要的一環(huán)。

產(chǎn)業(yè)鏈上游廠商多為細(xì)分技術(shù)提供商，如深度學(xué)習(xí)、人機(jī)交互、圖像識(shí)別和新材料、新制造新能源等。

智能駕駛產(chǎn)業(yè)鏈圖譜

資料來(lái)源：創(chuàng)業(yè)邦研究中心

2.智能駕駛市場(chǎng)分析

伴隨著 ADAS 技術(shù)的不斷更新，推斷全球 L1-L5 智能駕駛市場(chǎng)的滲透率會(huì)在接下來(lái) 5年內(nèi)處于高速滲透期，然 后伴隨半無(wú)人駕駛的普及進(jìn)入穩(wěn)速增長(zhǎng)期。在未來(lái)的 2025 年無(wú)人駕駛放量階段后，依賴全產(chǎn)業(yè)鏈的配合而進(jìn)入市場(chǎng)成熟期。預(yù)測(cè)到2030年，全球 L4/5 級(jí)別的自動(dòng)駕駛車(chē)輛滲透率將達(dá)到 15%，單車(chē)應(yīng)用成本的顯著提升之 外，從 L1-L4 級(jí)別的智能駕駛功能全面滲透為汽車(chē)產(chǎn)業(yè)帶來(lái)全面的市場(chǎng)機(jī)會(huì)。

按照 IHS Automotive 保守估計(jì)，全球 L4/L5 自動(dòng)駕駛汽車(chē)產(chǎn)量在 2025 年將接近 60 萬(wàn)輛，并在 2025- 2035 年間獲得高速發(fā)展，年復(fù)合增長(zhǎng)率將達(dá)到43%，并在2035年達(dá)到2100萬(wàn)輛。另有接近 7600 萬(wàn)輛的汽車(chē)具備部分自動(dòng)駕駛功能，同時(shí)會(huì)帶動(dòng)產(chǎn)業(yè)鏈衍生市場(chǎng)的大規(guī)模催化擴(kuò)張。

根據(jù)獨(dú)立市場(chǎng)調(diào)研機(jī)構(gòu) Strategy Engineers 的預(yù)測(cè)，L4 高度自動(dòng)駕駛等級(jí)下，自動(dòng)駕駛零部件成本約在 3100 美元/車(chē)，其中硬件占比 45%，軟件占比 30%，系統(tǒng)整合占比 14%，車(chē)聯(lián)網(wǎng)部分占比 11%。按照全球 1 億輛量 產(chǎn)規(guī)模計(jì)算，理想假設(shè)所有車(chē)輛全部達(dá)到 L4 高度自動(dòng)駕駛水平，那么全球自動(dòng)駕駛零部件市場(chǎng)規(guī)模在 2020 年 將達(dá)到 3100 億美元。

第八部分中國(guó)人工智能企業(yè)畫(huà)像分析

隨著人工智能技術(shù)的不斷成熟，人工智能創(chuàng)業(yè)的難度逐步降低。創(chuàng)新的大門(mén)吸引眾多創(chuàng)業(yè)企業(yè)進(jìn)入。為了觀察行業(yè)風(fēng)向，助力創(chuàng)新企業(yè)發(fā)展，創(chuàng)業(yè)邦研究中心對(duì)國(guó)內(nèi)200多家人工智能創(chuàng)業(yè)公司進(jìn)行了系統(tǒng)調(diào)研，從發(fā)展能力、創(chuàng)新能力、融資能力等多維度指標(biāo)，評(píng)選出“2018中國(guó)人工智能創(chuàng)新成長(zhǎng)企業(yè)50強(qiáng)”。

地域分布

全國(guó)88%的人工智能企業(yè)聚集在北京、上海、廣東和江蘇。其中，北京人工智能企業(yè)最多，占比高達(dá)39.66%;其次是上海，人工智能企業(yè)占比達(dá)21.55%;位列第三的是廣東，人工智能企業(yè)占達(dá)15.52%。北京以領(lǐng)先全國(guó)其他地區(qū)的政策環(huán)境、人才儲(chǔ)備、產(chǎn)業(yè)基礎(chǔ)、資本支持等，成為人工智能創(chuàng)業(yè)首要陣地;華東地區(qū)的上海、江蘇、浙江均有良好的經(jīng)濟(jì)基礎(chǔ)和科技實(shí)力，人工智能應(yīng)用實(shí)力雄厚，也聚集了一批人工智能垂直產(chǎn)業(yè)園;廣東互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)發(fā)達(dá)，企業(yè)對(duì)數(shù)據(jù)需求強(qiáng)烈，依靠大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)鏈推動(dòng)人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展。

行業(yè)分布

從行業(yè)大類(lèi)分布來(lái)看，行業(yè)應(yīng)用層的企業(yè)占比最大，為56.03%;其次是應(yīng)用技術(shù)層的企業(yè)，占比達(dá)31.04%;基礎(chǔ)技術(shù)層的企業(yè)占比最小，僅為12.93%。隨著人工智能技術(shù)的發(fā)展，人工智能與場(chǎng)景深度融合，應(yīng)用領(lǐng)域不斷擴(kuò)展，行業(yè)應(yīng)用公司比重不斷提升。在基礎(chǔ)層技術(shù)方面，國(guó)際IT巨頭占據(jù)行業(yè)領(lǐng)先地位， 國(guó)內(nèi)與國(guó)際差距明顯，中小初創(chuàng)企業(yè)很難進(jìn)入。

從行業(yè)應(yīng)用來(lái)看，智能金融企業(yè)占比最大，為16.92%;其次是機(jī)器人企業(yè)，占比達(dá)15.38%;位列第三的是智能駕駛和智能教育，占比均為12.31%。金融行業(yè)的強(qiáng)數(shù)據(jù)導(dǎo)向?yàn)槿斯ぶ悄艿穆涞靥峁┝水a(chǎn)業(yè)基礎(chǔ)，智慧金融被列入國(guó)家發(fā)展規(guī)劃中，龐大的金融市場(chǎng)為人工智能落地帶來(lái)了發(fā)展前景。機(jī)器人作為人工智能產(chǎn)業(yè)落地輸出， 目前市場(chǎng)需求較大，商業(yè)機(jī)器人占據(jù)較大份額。中國(guó)智能駕駛市場(chǎng)在資本推動(dòng)下進(jìn)入者較多，企業(yè)積極推動(dòng)應(yīng)用落地，百度、北汽等大型企業(yè)嘗試商業(yè)化落地智能駕駛汽車(chē)。人工智能推動(dòng)教育個(gè)性化落地，相關(guān)初創(chuàng)企業(yè)涉入教育藍(lán)海，推動(dòng)智慧教育的發(fā)展。

收入情況

收入分布在500-10000萬(wàn)之間的企業(yè)最多，占比達(dá)49.14%;500萬(wàn)以下的企業(yè)位居其次，占比達(dá) 26.72%;位列第三的是10000-100000萬(wàn)之間的企業(yè)，占比為17.24%。

最新估值

企業(yè)最新估值均在億元級(jí)別，且分布較為均衡。三成企業(yè)估值超過(guò)15億元，還有企業(yè)估值達(dá)到百億級(jí)別，如優(yōu)必

選科技、達(dá)闥科技和商湯科技等，將來(lái)或?qū)④Q身人工智能獨(dú)角獸企業(yè)。(備注：分析樣本量剔除一半未披露企業(yè))

第九部分典型企業(yè)案例分析

1.Atman

企業(yè)概述

Atman由來(lái)自微軟的人工智能科學(xué)家和產(chǎn)業(yè)經(jīng)驗(yàn)豐富的產(chǎn)品團(tuán)隊(duì)創(chuàng)辦，提供專(zhuān)業(yè)領(lǐng)域機(jī)器翻譯、機(jī)器寫(xiě)作、知識(shí)圖譜、大數(shù)據(jù)智能采集挖掘等語(yǔ)言智能產(chǎn)品，致力于成為醫(yī)學(xué)、新聞、法律等專(zhuān)業(yè)領(lǐng)域語(yǔ)言智能專(zhuān)家，為專(zhuān)業(yè)領(lǐng)域用戶賦能，推動(dòng)專(zhuān)業(yè)領(lǐng)域用戶進(jìn)入人工智能時(shí)代，助力專(zhuān)業(yè)領(lǐng)域文字智能水平實(shí)現(xiàn)跨越式提升。Atman已為強(qiáng)生、新華社參考消息、北大法寶、君合律師事務(wù)所等世界領(lǐng)先藥企、新聞媒體、法律服務(wù)機(jī)構(gòu)開(kāi)發(fā)機(jī)器翻譯、機(jī)器寫(xiě)作、知識(shí)圖譜、大數(shù)據(jù)智能采集挖掘等語(yǔ)言智能產(chǎn)品。

目前Atman在北京和蘇州兩地運(yùn)營(yíng)，能快速響應(yīng)全國(guó)各地客戶需求。

企業(yè)團(tuán)隊(duì)

創(chuàng)始人&CEO：馬磊

清華大學(xué)計(jì)算機(jī)系畢業(yè)，曾先后在微軟研究院和工程院擔(dān)任研究員和架構(gòu)師，機(jī)器學(xué)習(xí)專(zhuān)家、多次創(chuàng)業(yè)者、曾主導(dǎo)多項(xiàng)人工智能重大項(xiàng)目，和申請(qǐng)國(guó)際專(zhuān)利共計(jì)15+項(xiàng)。

Atman公司核心團(tuán)隊(duì)由來(lái)自微軟、百度、法電等領(lǐng)域高端人才和資深技術(shù)人才組成，公司員工40人，其中碩士以上學(xué)歷占比60%，技術(shù)開(kāi)發(fā)人員占比70%，一半以上來(lái)自微軟亞洲研究院和工程院。

核心技術(shù)與產(chǎn)品

技術(shù)方面，擅長(zhǎng)機(jī)器學(xué)習(xí)（深度學(xué)習(xí)、強(qiáng)化學(xué)習(xí)、群體智能）在復(fù)雜問(wèn)題的應(yīng)用，和國(guó)際專(zhuān)利15項(xiàng)，Atman神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)機(jī)器翻譯系統(tǒng)于2016年9月首秀，早于谷歌的GNMT，專(zhuān)業(yè)領(lǐng)域翻譯效果在公測(cè)標(biāo)準(zhǔn)和行業(yè)客戶測(cè)試中均持續(xù)領(lǐng)先。核心產(chǎn)品為垂直領(lǐng)域機(jī)器翻譯、機(jī)器寫(xiě)作、知識(shí)圖譜抽取構(gòu)建、大數(shù)據(jù)智能挖掘等語(yǔ)言智能產(chǎn)品。

Atman的機(jī)器翻譯產(chǎn)品可自動(dòng)翻譯編輯專(zhuān)業(yè)文獻(xiàn)、報(bào)告、音視頻和網(wǎng)頁(yè)，支持私有部署和云端混合部署，提供包括數(shù)據(jù)隱私安全以及自學(xué)習(xí)的端到端解決方案。

機(jī)器寫(xiě)作可對(duì)海量數(shù)據(jù)進(jìn)行快速搜索、過(guò)濾、聚類(lèi)，根據(jù)行業(yè)需求自動(dòng)生成專(zhuān)業(yè)文檔，適用于所有專(zhuān)業(yè)寫(xiě)作場(chǎng)景，可大幅減少專(zhuān)業(yè)報(bào)告寫(xiě)作過(guò)程中的繁復(fù)工作，大幅提升專(zhuān)業(yè)領(lǐng)域?qū)懽餍省?/p>

知識(shí)圖譜可實(shí)現(xiàn)海量數(shù)據(jù)的語(yǔ)義檢索、長(zhǎng)鏈推理、意圖識(shí)別、因果分析，形成一個(gè)全局知識(shí)庫(kù)。大數(shù)據(jù)智能采集挖掘系統(tǒng)為專(zhuān)業(yè)領(lǐng)域用戶提供智能數(shù)據(jù)源管理、海量專(zhuān)業(yè)數(shù)據(jù)獲取和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)自動(dòng)解析并結(jié)合知識(shí)圖譜提供auto-screening、知識(shí)重構(gòu)、專(zhuān)業(yè)決策輔助，幫助用戶建立強(qiáng)大的以專(zhuān)業(yè)大數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)的業(yè)務(wù)輔助能力。

2.黑芝麻

企業(yè)概述

黑芝麻智能科技有限公司是一家視覺(jué)感知核心技術(shù)與應(yīng)用軟件開(kāi)發(fā)企業(yè)，2016年分別在美國(guó)硅谷和上海成立研發(fā)中心，主攻領(lǐng)域?yàn)榍度胧綀D像、計(jì)算機(jī)視覺(jué)，公司核心業(yè)務(wù)是提供基于圖像處理、計(jì)算圖像以及人工智能的嵌入式視覺(jué)感知平臺(tái)，為ADAS及自動(dòng)駕駛提供完整的視覺(jué)感知方案。

目前公司和博世、滴滴、蔚來(lái)、上汽、上汽大通、EVCARD、中科創(chuàng)達(dá)、車(chē)聯(lián)天下和云樂(lè)新能源等展開(kāi)深入合作，提供基于視覺(jué)的感知方案；除此之外，公司還在消費(fèi)電子、智能家居等領(lǐng)域布局為智能終端提供視覺(jué)解決方案。目前公司已經(jīng)完成A+輪融資。

企業(yè)團(tuán)隊(duì)

團(tuán)隊(duì)核心成員來(lái)自于OmniVision、博世、安霸、英偉達(dá)和高通等知名企業(yè)，平均擁有超過(guò)15年以上的產(chǎn)業(yè)經(jīng)驗(yàn)，畢業(yè)于清華、交大、中科大和浙大等知名高校。

創(chuàng)始人&CEO：?jiǎn)斡浾麓饲霸诠韫纫患胰蝽敿獾膱D像傳感器公司工作近20年，離職前擔(dān)任該公司的技術(shù)副總裁一職，工作內(nèi)容覆蓋了圖像傳感器研發(fā)和設(shè)計(jì)、圖像處理算法研發(fā)和圖像處理芯片設(shè)計(jì)。

核心技術(shù)和產(chǎn)品

在汽車(chē)領(lǐng)域，黑芝麻可提供車(chē)內(nèi)監(jiān)控方案（DMS），自動(dòng)泊車(chē)方案（AVP），ADAS/自動(dòng)駕駛感知平臺(tái)方案。黑芝麻智能科技提供的解決方案包括算法和芯片兩個(gè)核心部分：黑芝麻感知算法從基礎(chǔ)的控光技術(shù)，到面向AI的圖像處理技術(shù)出發(fā)來(lái)提高成像質(zhì)量，以及應(yīng)用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練，結(jié)合視頻處理和壓縮技術(shù)，形成從傳感器端到應(yīng)用端的處理過(guò)程；黑芝麻芯片平臺(tái)采用獨(dú)有的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)，包括獨(dú)有的圖像處理，視頻壓縮和計(jì)算機(jī)視覺(jué)模塊，與黑芝麻視覺(jué)算法結(jié)合，采用16nm制程，設(shè)計(jì)功耗2.5w，每秒浮點(diǎn)計(jì)算達(dá)20T。

3.乂學(xué)教育

企業(yè)概述

乂學(xué)教育，成立于2014年，是一家網(wǎng)絡(luò)教育培訓(xùn)機(jī)構(gòu)，采用人工智能和大數(shù)據(jù)技術(shù)，為學(xué)生提供量身定制學(xué)習(xí)解決方案和個(gè)性化學(xué)習(xí)內(nèi)容。核心團(tuán)隊(duì)來(lái)自美國(guó)Knewton、Realizeit、ALEKS等人工智能教育公司，銷(xiāo)售團(tuán)隊(duì)有全國(guó)40億toC銷(xiāo)售額的經(jīng)驗(yàn)。

企業(yè)自主研發(fā)了針對(duì)中國(guó)K12領(lǐng)域的學(xué)生智適應(yīng)學(xué)習(xí)產(chǎn)品，其核心部分是以高級(jí)算法為核心的智適應(yīng)學(xué)習(xí)引擎“松鼠AI”，該產(chǎn)品擁有完整自主知識(shí)產(chǎn)權(quán)，能夠模擬真實(shí)特級(jí)教師教學(xué)。企業(yè)發(fā)表的學(xué)術(shù)論文得到了全球國(guó)際學(xué)術(shù)會(huì)議AIED、CSEDU、UMAP認(rèn)可，并在紐約設(shè)計(jì)了人工智能教育實(shí)驗(yàn)室，與斯坦福國(guó)際研究院（SRI）在硅谷成立了人工智能聯(lián)合實(shí)驗(yàn)室。

主要產(chǎn)品

學(xué)生智適應(yīng)學(xué)習(xí)是以學(xué)生為中心的智能化、個(gè)性化教育，在教、學(xué)、評(píng)、測(cè)、練等教學(xué)過(guò)程中應(yīng)用人工智能技術(shù)，在模擬優(yōu)秀教師的基礎(chǔ)之上，達(dá)到超越真人教學(xué)的目的。該產(chǎn)品性價(jià)比高，以人工智能+真人教師的模式，做到因材施教，有效解決傳統(tǒng)教育課時(shí)費(fèi)用高，名師資源少，學(xué)習(xí)效率低等問(wèn)題。

智適應(yīng)學(xué)習(xí)人工智能系統(tǒng)

智適應(yīng)學(xué)習(xí)人工智能系統(tǒng)模擬特級(jí)教師，采用圖論、概率圖模型，機(jī)器學(xué)習(xí)完成知識(shí)點(diǎn)拆分和個(gè)人學(xué)習(xí)畫(huà)像，采用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、邏輯斯蒂回歸和遺傳算法為學(xué)生實(shí)時(shí)動(dòng)態(tài)推薦最佳學(xué)習(xí)路徑，實(shí)現(xiàn)個(gè)性化教育。

業(yè)務(wù)模式

線上與線下，2B和2C相結(jié)合。以松鼠AI智適應(yīng)系統(tǒng)教學(xué)為主，真人教師輔助，學(xué)生通過(guò)互聯(lián)網(wǎng)在線上學(xué)習(xí)課程。開(kāi)創(chuàng)教育新零售模式，授權(quán)線下合作學(xué)校，已在全國(guó)100多個(gè)城市開(kāi)設(shè)500多家學(xué)校。

4.云從科技

企業(yè)概述

云從科技成立于2015年4月，是一家孵化于中國(guó)科學(xué)院重慶研究院的高科技企業(yè)，專(zhuān)注于計(jì)算機(jī)視覺(jué)與人工智 能。云從科技是人工智能行業(yè)國(guó)家隊(duì)，是中科院戰(zhàn)略先導(dǎo)項(xiàng)目人臉識(shí)別團(tuán)隊(duì)唯一代表，唯一一家同時(shí)受邀制定人 臉識(shí)別國(guó)家標(biāo)準(zhǔn)、行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)的企業(yè)。2018年，云從科技成為祖國(guó)“一帶一路”戰(zhàn)略實(shí)行路上的人工智能先鋒，與 非洲南部第二大經(jīng)濟(jì)體津巴布韋政府完成簽約。

云從科技奠定了行業(yè)領(lǐng)導(dǎo)地位： 國(guó)家肯定，國(guó)家發(fā)改委2017、2018年人工智能重大工程承建單位；頂層設(shè)計(jì)，唯一同時(shí)制定國(guó)標(biāo)、部標(biāo)和行標(biāo)的人工智能企業(yè)；模式創(chuàng)新，三大平臺(tái)解決方案，科學(xué)家平臺(tái)、核心技術(shù)平臺(tái)和行業(yè)應(yīng)用平臺(tái)。

企業(yè)核心團(tuán)隊(duì)

創(chuàng)始人

周曦博士，師從四院院士、計(jì)算機(jī)視覺(jué)之父—ThomasS.Huan黃煦濤教授，專(zhuān)注于人工智能識(shí)別領(lǐng)域的計(jì)算機(jī)視覺(jué) 研究。入選中科院“百人計(jì)劃”，曾任中國(guó)科學(xué)院重慶研究院信息所副所長(zhǎng)、智能多媒體技術(shù)研究中心主任。

周曦博士帶領(lǐng)團(tuán)隊(duì)曾在計(jì)算機(jī)視覺(jué)識(shí)別、圖像識(shí)別、音頻檢測(cè)等國(guó)際挑戰(zhàn)賽中7次奪冠;在國(guó)際頂級(jí)會(huì)議、雜志 上發(fā)表60余篇文章，被引用上千次。

核心技術(shù)團(tuán)隊(duì)

云從科技依托美國(guó)UIUC和硅谷兩個(gè)前沿實(shí)驗(yàn)室，中科院、上海交大兩個(gè)聯(lián)合實(shí)驗(yàn)室上海、廣州、重慶、成都四 個(gè)研發(fā)中心組成的三級(jí)研發(fā)架構(gòu)。目前研發(fā)團(tuán)隊(duì)已經(jīng)超過(guò)300人，80%以上擁有碩士學(xué)歷。

技術(shù)優(yōu)勢(shì)

全方位多維智能學(xué)習(xí)模塊適應(yīng)不同場(chǎng)景要求；模塊化設(shè)計(jì)為在工業(yè)視覺(jué)、醫(yī)學(xué)影像、自動(dòng)駕駛AR等領(lǐng)域擴(kuò)展打下良好基礎(chǔ)。

云從科技具有高技術(shù)壁壘：世界智能識(shí)別挑戰(zhàn)賽成績(jī)斐然，在CLEAR、 ASTAR、 PASCAL VOC、 IMAGENET、FERA以及微軟全球圖像識(shí)別挑戰(zhàn)賽上共計(jì)奪得7次世界冠軍;在銀行、公安等行業(yè)智能識(shí)別技術(shù) PK實(shí)戰(zhàn)中，85次獲得第一；2018年，云從科技入選MIT全球十大突破性技術(shù)代表企業(yè)。

在跨鏡追蹤(ReID)技術(shù)上取得重大突破。Market-1501，DukeMTMC-reID，CUHK03三個(gè)數(shù)據(jù)同時(shí)集體刷 新世界記錄， Market-1501上的首位命中率達(dá)到96.6%，首次達(dá)到商用水平。

正式在國(guó)內(nèi)“3D結(jié)構(gòu)光人臉識(shí)別技術(shù)”，可全面應(yīng)用于手機(jī)、電腦、機(jī)具、設(shè)備、家電。相較以往的2D人 臉識(shí)別及以紅外活體檢測(cè)技術(shù)，3D結(jié)構(gòu)光人臉識(shí)別技術(shù)擁有不需要用戶進(jìn)行任何動(dòng)作配合完成活體驗(yàn)證的功能， 分析時(shí)間壓縮到了毫秒級(jí)以及不受環(huán)境光線強(qiáng)弱的影響等諸多優(yōu)點(diǎn)，受到國(guó)際巨頭公司的關(guān)注。

行業(yè)應(yīng)用

目前國(guó)內(nèi)有能力自建系統(tǒng)的銀行約為148家。截止2018年3月15日，已經(jīng)完成招標(biāo)的銀行約為121家，其中云從科 技中標(biāo)了88家總行平臺(tái)，市場(chǎng)占有率約為72.7%;在安防領(lǐng)域推動(dòng)中科院與公安部全面合作，通過(guò)公安部重大課題研發(fā)火眼人臉大數(shù)據(jù)平臺(tái)等智能化系統(tǒng)，在民航領(lǐng)域，已經(jīng)與中科院重慶院合作覆蓋80%的樞紐機(jī)場(chǎng)。

5.Yi+

企業(yè)概述

北京陌上花科技是領(lǐng)先的計(jì)算機(jī)視覺(jué)引擎服務(wù)商，為企業(yè)提供視覺(jué)內(nèi)容智能化和商業(yè)化解決方案。致力于“發(fā)現(xiàn)視覺(jué)信息的價(jià)值”。

旗下品牌Yi+是世界一流的人工智能計(jì)算機(jī)視覺(jué)引擎，衣+是時(shí)尚商品搜索引擎。公司在圖像視頻中對(duì)場(chǎng)景、通用物體、商品、人臉的檢測(cè)、識(shí)別、搜索及推薦均達(dá)到領(lǐng)先水平。

目前公司和阿里巴巴、愛(ài)奇藝、優(yōu)酷土豆、中國(guó)有線、CIBN、中信國(guó)安、海信、華為、360等數(shù)十家頂級(jí)機(jī)構(gòu)/產(chǎn)品深度合作，通過(guò)提供邊看邊買(mǎi)引擎、圖像視頻內(nèi)容分析引擎、人臉識(shí)別引擎等基于視覺(jué)識(shí)別技術(shù)的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)化產(chǎn)品服務(wù)于海量用戶，同時(shí)幫助政府機(jī)構(gòu)、廣電系統(tǒng)、內(nèi)容媒體、零售商、電商、視聽(tīng)設(shè)備等行業(yè)實(shí)現(xiàn)智能分析、智能互動(dòng)與場(chǎng)景營(yíng)銷(xiāo)。目前公司已經(jīng)獲得B輪融資。

企業(yè)團(tuán)隊(duì)

團(tuán)隊(duì)成員來(lái)自于斯坦福、耶魯、帝國(guó)理工、新加坡國(guó)大、南洋理工、清華、北大、中科院等名校及谷歌、微軟、IBM、英特爾、阿里巴巴、騰訊、百度、華為等名企。

創(chuàng)始人&CEO：張默

北京大學(xué)軟件工程碩士， 南洋理工大學(xué)創(chuàng)業(yè)創(chuàng)新碩士。連續(xù)創(chuàng)業(yè)者， 曾任華為算法工程師、微軟WindowsMobile工程師、 IBM SmarterCity 架構(gòu)師，北方區(qū)合作伙伴經(jīng)理，主機(jī)Linux中國(guó)區(qū)負(fù)責(zé)人，中國(guó)區(qū)開(kāi)源聯(lián)盟負(fù)責(zé)人，年銷(xiāo)售額數(shù)億。 2013年創(chuàng)業(yè)于美國(guó)硅谷和新加坡，2014年6月在中國(guó)設(shè)立北京陌上花科技有限公司。

核心技術(shù)與產(chǎn)品

技術(shù)方面，在國(guó)際頂級(jí)計(jì)算機(jī)視覺(jué)競(jìng)賽ImageNet中，成績(jī)?cè)^(guò)谷歌、斯坦福等，2015-2016年2年獲得十項(xiàng)世界第一。2018年3月，人臉識(shí)別準(zhǔn)確率位列LFW榜首。Yi+通過(guò)遵循無(wú)限制，標(biāo)記的外部數(shù)據(jù)協(xié)議。 Yi+的系統(tǒng)由人臉檢測(cè)，人臉對(duì)齊和人臉描述符提取組成。使用多重?fù)p失和訓(xùn)練數(shù)據(jù)集訓(xùn)練CNN模型，其中包含來(lái)自多個(gè)來(lái)源的約10M個(gè)圖像，其中包含150，000個(gè)人（訓(xùn)練數(shù)據(jù)集與LFW沒(méi)有交集）。在測(cè)試時(shí)， Yi+使用原始的LFW圖像并應(yīng)用簡(jiǎn)單的L2norm。圖像對(duì)之間的相似性用歐氏距離來(lái)測(cè)量，最終取得優(yōu)異成績(jī)。

公司的核心產(chǎn)品主要包括視覺(jué)搜索引擎，圖像視頻分析引擎以及人臉識(shí)別和分析引擎：

行業(yè)解決方案

針對(duì)營(yíng)銷(xiāo)、安防、相機(jī)和電視的不同特點(diǎn)，推出相應(yīng)解決方案。

營(yíng)銷(xiāo)+AI。場(chǎng)景化廣告方案中，大屏AI助理信息流推薦、神字幕、物體/人臉AR動(dòng)態(tài)貼圖、video-out、場(chǎng)景化角標(biāo)與廣告濾鏡等形式的廣告內(nèi)容推薦，適用于快消、汽車(chē)、電商、IT、金融、旅游服務(wù)等多個(gè)行業(yè)。

智慧城市+AI。使用計(jì)算及視覺(jué)助力智慧城市，在智慧安防、智慧交通、智慧園區(qū)等方面提供解決方案。在智慧安防實(shí)時(shí)識(shí)別上，實(shí)時(shí)處理直播攝像頭信息，算法反應(yīng)敏捷，相應(yīng)迅速。建立智慧園區(qū)方案模型，考慮擴(kuò)展性&靈活性、數(shù)據(jù)管理、松散耦合性、安全性、實(shí)時(shí)整合性以及功能性和非功能性需求等技術(shù)方案要素，從業(yè)務(wù)和技術(shù)兩方面整合解決方案實(shí)現(xiàn)步驟。

電視+AI。電視+AI的解決方案賦予智能電視多樣播放能力和營(yíng)銷(xiāo)能力。

相機(jī)+AI。相機(jī)更具交互能力。用戶通過(guò)搜索關(guān)鍵字標(biāo)簽同步展示圖片，打通相冊(cè)和購(gòu)物一站式體驗(yàn)。準(zhǔn)確識(shí)別人物屬性特征，動(dòng)態(tài)適應(yīng)表情變化，可以在視頻以及圖像中對(duì)人臉實(shí)時(shí)檢測(cè)，基于深度學(xué)習(xí)技術(shù)，進(jìn)行人臉相似度檢測(cè)，實(shí)現(xiàn)面部關(guān)鍵點(diǎn)定位、妝容圖像渲染，試用與粉底、唇彩以及眼影等多種虛擬試裝方式。實(shí)時(shí)檢測(cè)攝像頭中出現(xiàn)的物品、場(chǎng)景和人臉等，添加AR效果，SDK支持本地檢測(cè)、識(shí)別、追蹤，平均檢測(cè)幀率可達(dá)到25fps。

新零售+AI。Yi+新零售解決方案是基于公司自主研發(fā)的人臉識(shí)別、商品識(shí)別和其他圖像識(shí)別算法技術(shù)為核心，建立一整套基于人臉、商品的智能零售門(mén)店管理方案。Yi+新零售解決方案主要包含數(shù)據(jù)采集、算法模型說(shuō)明和部署方案三部分，其中數(shù)據(jù)采集包括人臉數(shù)據(jù)采集、商品數(shù)據(jù)采集；算法模型說(shuō)明包括識(shí)別算法訓(xùn)練、商品識(shí)別、識(shí)別輸出；部署方案包括本地部署、云端部署、本地部署與云端部署結(jié)合。

6.擎創(chuàng)科技

企業(yè)簡(jiǎn)介

擎創(chuàng)科技成立于2016年，專(zhuān)注于將人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)賦予傳統(tǒng)IT運(yùn)維／企業(yè)運(yùn)營(yíng)管理，為企業(yè)客戶提供智能運(yùn)維大數(shù)據(jù)分析解決方案，從而取代和改善對(duì)高技能運(yùn)維人員嚴(yán)重依賴的現(xiàn)狀。2017年，擎創(chuàng)科技已實(shí)現(xiàn)全年2000萬(wàn)營(yíng)收，迅速成為國(guó)內(nèi)AIOps領(lǐng)域的領(lǐng)跑者和中流砥柱。2018年初，擎創(chuàng)科技完成了數(shù)千萬(wàn)人民幣的A輪融資，由火山石投資領(lǐng)投，晨暉創(chuàng)投、元璟資本及新加坡STTelemedia跟投。

核心團(tuán)隊(duì)

擎創(chuàng)團(tuán)隊(duì)的核心成員主要由BMC、微軟等美國(guó)企業(yè)服務(wù)上市公司的運(yùn)維老兵，與新浪、餓了么等知名互聯(lián)網(wǎng)公司的大數(shù)據(jù)、算法專(zhuān)家組成，核心團(tuán)隊(duì)成員至少擁有10年以上的行業(yè)經(jīng)驗(yàn)。其中CEO楊辰是國(guó)內(nèi)最頂級(jí)的B端銷(xiāo)售，曾帶領(lǐng)團(tuán)隊(duì)獲得10倍的業(yè)績(jī)?cè)鲩L(zhǎng)；CTO葛曉波擁有長(zhǎng)達(dá)15年的企業(yè)級(jí)軟件開(kāi)發(fā)和運(yùn)維經(jīng)驗(yàn)；而產(chǎn)品總監(jiān)屈中泠則來(lái)自甲方，創(chuàng)業(yè)前為浦發(fā)硅谷銀行企業(yè)架構(gòu)師，深知甲方對(duì)企業(yè)運(yùn)維產(chǎn)品的需求。這個(gè)曾經(jīng)深耕于運(yùn)維企業(yè)服務(wù)市場(chǎng)的團(tuán)隊(duì)，如今在智能運(yùn)維企業(yè)服務(wù)賽道繼續(xù)領(lǐng)跑，讓擎創(chuàng)科技成為最懂企業(yè)的客戶，最值得企業(yè)客戶信賴的軟件廠商。

主要產(chǎn)品

“夏洛克AIOps” 作為擎創(chuàng)自主研發(fā)的大數(shù)據(jù)智能運(yùn)維主打產(chǎn)品，自2016年上線以來(lái)，已從1.0版本升級(jí)至1.9版本，可應(yīng)用在金融、大型制造業(yè)、鐵路民航、能源電力等涉及國(guó)家發(fā)展和民生問(wèn)題的多種行業(yè)。在2017全球運(yùn)維大會(huì)上，夏洛克AIOps獲得由中國(guó)信息通信研究院與高效運(yùn)維社區(qū)聯(lián)合頒發(fā)的“年度最具影響力AIOps產(chǎn)品”獎(jiǎng)。

“夏洛克AIOps”充分利用自研算法輔助客戶實(shí)現(xiàn)IT運(yùn)維價(jià)值，結(jié)合客戶的現(xiàn)有情況，規(guī)劃從傳統(tǒng)ITOM至AIOps智能運(yùn)維的一站式路徑，助其運(yùn)營(yíng)落地，由此打破數(shù)據(jù)孤島，建立統(tǒng)一的大數(shù)據(jù)智能分析平臺(tái)，實(shí)現(xiàn)以人工智能為核心，驅(qū)動(dòng)傳統(tǒng)IT運(yùn)維監(jiān)、管、控三個(gè)層面，并將相關(guān)運(yùn)維數(shù)據(jù)及業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)展現(xiàn)。

“夏洛克AIOps”擁有多項(xiàng)自研算法，猶如運(yùn)維界的福爾摩斯，能迅速發(fā)現(xiàn)并定位運(yùn)維問(wèn)題的根因，實(shí)現(xiàn)秒級(jí)排障，最大程度避免企業(yè)產(chǎn)生重大損失。更有價(jià)值的是，“夏洛克AIOps”還能通過(guò)長(zhǎng)期的數(shù)據(jù)積累和機(jī)器學(xué)習(xí)，運(yùn)用新型深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法對(duì)企業(yè)的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測(cè)，幫助企業(yè)提前規(guī)劃IT資源，高效預(yù)防各類(lèi)黑天鵝事件的發(fā)生。

商業(yè)模式

目前，擎創(chuàng)科技已與多家金融和制造行業(yè)標(biāo)桿客戶形成穩(wěn)定的合作關(guān)系，包括浦發(fā)銀行、浦發(fā)硅谷銀行、國(guó)家開(kāi)發(fā)銀行、上海鐵路局、銀聯(lián)、海爾、浙江能源等。針對(duì)不同客戶，采用個(gè)性化的商業(yè)模式進(jìn)行服務(wù)，目前主要有私有模式和SaaS模式兩種，都具有較強(qiáng)的可復(fù)制性。

核心優(yōu)勢(shì)

篇3

關(guān)鍵詞：智能信息處理；智慧城市；卓越工程師計(jì)劃

0 引言

我們處于信息時(shí)代，衣食住行時(shí)刻與信息技術(shù)相關(guān)聯(lián)，信息技術(shù)的發(fā)展水平從側(cè)面反映了社會(huì)的發(fā)展進(jìn)度。當(dāng)前計(jì)算網(wǎng)絡(luò)與大型數(shù)據(jù)庫(kù)的廣泛使用，給決策者和經(jīng)營(yíng)者帶來(lái)了很大的壓力，他們面對(duì)海量的數(shù)據(jù)而無(wú)從下手。因此智能信息處理應(yīng)運(yùn)而生，它能便捷快速地解決這一困境，推動(dòng)社會(huì)信息化的發(fā)展。智能信息處理的最終目的是發(fā)明出能夠集學(xué)習(xí)能力、理解能力和判斷能力于一身的人工智能系統(tǒng)。其根本就是要基于部分算法來(lái)得到并提出信號(hào)中的有用信息，最終實(shí)現(xiàn)智能系統(tǒng)控制。智能信息處理技術(shù)幾十年來(lái)經(jīng)歷了模擬數(shù)字，現(xiàn)在正向以“人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)”為主，與模糊數(shù)學(xué)、遺傳算法、小波分析、混沌理論相結(jié)合的方向發(fā)展。一些新思想、新理論、新算法、新器件也不斷涌現(xiàn)。所有這些給未來(lái)信息科學(xué)的發(fā)展，描繪出了一副誘人的前景。

智能信息處理作為智能類(lèi)專(zhuān)業(yè)的重要基礎(chǔ)專(zhuān)業(yè)課程，為更深入地學(xué)習(xí)后續(xù)的智能類(lèi)專(zhuān)業(yè)知識(shí)奠定了基礎(chǔ)，同時(shí)，將所學(xué)知識(shí)融會(huì)貫通巧妙應(yīng)運(yùn)用于專(zhuān)業(yè)學(xué)習(xí)中，為日后科研打下堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)，所以，如何進(jìn)行教學(xué)改革，以達(dá)到培養(yǎng)高素質(zhì)人才的目標(biāo)，是我們需要認(rèn)真研究的重要課題。

1 智能信息處理改革背景

智慧城市的建設(shè)基于云計(jì)算、人工智能、決策分析優(yōu)化等信息技術(shù)，針對(duì)包括政務(wù)、民生、環(huán)境、公共安全、城市服務(wù)、工商活動(dòng)在內(nèi)的各種信息的需求，提供智能化響應(yīng)和智能化決策支持的信息服務(wù)。因此，智慧城市建設(shè)的核心內(nèi)容是智能信息處理。換種角度來(lái)看，將智慧注入城市之后，便有了智慧城市，若沒(méi)有智能信息處理技術(shù)，傳統(tǒng)的城市在面對(duì)海量數(shù)據(jù)時(shí)就遠(yuǎn)不能滿足其主體要求，這便使得供求關(guān)系嚴(yán)重失衡。在這種供求矛盾激化的前提下，才使得智能信息處理技術(shù)的發(fā)展更加快速。

在智慧城市背景下的智能信息處理是在城市的建設(shè)過(guò)程中，借助互聯(lián)網(wǎng)、物聯(lián)網(wǎng)和智能化設(shè)備等高度發(fā)達(dá)的信息化手段，在其管轄的城市環(huán)境、公共服務(wù)、本地產(chǎn)業(yè)和全體公民的范圍中，將城市的政治、經(jīng)濟(jì)、生活和文化等綜合信息進(jìn)行廣泛地采集和動(dòng)態(tài)的監(jiān)控，通過(guò)充分地統(tǒng)計(jì)、互聯(lián)和共享，將這些信息進(jìn)行智慧地感知、分析、集成和應(yīng)對(duì)，為城市運(yùn)營(yíng)和發(fā)展提供更好的決策支持和動(dòng)態(tài)管控的能力，讓城市管理變得更加智能，以盡可能最大化地去解放、利用和提升人自身的智慧，為城市居民提供一個(gè)更加健康、安全、和諧和幸福的生活環(huán)境。

“卓越工程師教育培養(yǎng)計(jì)劃”是《國(guó)家中長(zhǎng)期教育改革與發(fā)展規(guī)劃綱要》的重要內(nèi)容，由教育部發(fā)起，目的是為了向未來(lái)的工程領(lǐng)域培養(yǎng)高品質(zhì)、類(lèi)型豐富的工程師后備軍。其要求是高等院校需要經(jīng)過(guò)轉(zhuǎn)換辦學(xué)理念、調(diào)整人才培養(yǎng)目標(biāo)的定位和轉(zhuǎn)換人才培養(yǎng)模式等途徑來(lái)培養(yǎng)面向工業(yè)領(lǐng)域、面向未來(lái)、面向世界的優(yōu)秀工程技術(shù)人才，從而提升我國(guó)產(chǎn)業(yè)的國(guó)際競(jìng)爭(zhēng)力。卓越計(jì)劃為智能化信息處理的改革指明了道路，為高等工程教育培養(yǎng)提出了要求。高等工程教育要遵守以德為先、能力為重、全面發(fā)展的培養(yǎng)規(guī)律，增強(qiáng)為國(guó)家、為行業(yè)和企業(yè)主動(dòng)奉獻(xiàn)的意識(shí)，持續(xù)提高大學(xué)生的競(jìng)爭(zhēng)能力、實(shí)踐能力和創(chuàng)新能力，最終建設(shè)出布局合理、結(jié)構(gòu)優(yōu)化、類(lèi)型多樣、主動(dòng)適應(yīng)經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展需要的高等工程教育體系，從而加快我國(guó)向工程教育強(qiáng)國(guó)邁進(jìn)的步伐。針對(duì)目前的人才需要，智能信息處理教學(xué)改革勢(shì)不可擋。

2 原有教學(xué)方式

智能信息處理是信息處理的一種方法，將不完全的信息改變?yōu)橥耆男畔?，同時(shí)使其具有可靠性、精確性、一致性和確定性。智能信息處理學(xué)科于當(dāng)前來(lái)說(shuō)是相對(duì)前沿的，同時(shí)也是新觀念、新思想、新理論、新技術(shù)不斷出現(xiàn)并迅速壯大的新興學(xué)科。智能信息技術(shù)是多個(gè)領(lǐng)域的綜合，其中包含了人工智能、現(xiàn)代信號(hào)處理、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、模糊理論等理論?；趯?duì)智能信息處理理論和方法的分析，原有的智能信息處理的教學(xué)安排如表1所示。

原有授課方法主要是講授法，教師通過(guò)口頭語(yǔ)言敘述向?qū)W生傳授知識(shí)的同時(shí)培養(yǎng)其思考能力的教育方法，在以語(yǔ)言傳遞為主的教學(xué)方法中應(yīng)用最廣泛，是最基礎(chǔ)的授課方法。這種授課方式使教學(xué)內(nèi)容較為單一，教學(xué)質(zhì)量不穩(wěn)定，無(wú)法使學(xué)生對(duì)智能信息處理這種學(xué)科有更深刻的認(rèn)識(shí)。

3 改革教學(xué)方式

3.1 以競(jìng)賽的方式開(kāi)展

1998年中華人民共和國(guó)頒布的高等教育法中曾提出：“高等教育的任務(wù)是培養(yǎng)具有創(chuàng)新精神和實(shí)踐能力的高級(jí)專(zhuān)門(mén)人才”。自1990年至今，一定數(shù)量的研究型高等院校開(kāi)始借鑒國(guó)外成功的教學(xué)思路，實(shí)施本科生科研訓(xùn)練計(jì)劃。2006年教育部面向全國(guó)重點(diǎn)大學(xué)和部分有較強(qiáng)行業(yè)背景和特色的地方大學(xué)，在國(guó)家層面上開(kāi)始實(shí)施大學(xué)生創(chuàng)新性實(shí)驗(yàn)計(jì)劃，引起許多地方高校的重視。

圍繞“智能”和“智慧城市”參加與其相關(guān)的“和利時(shí)杯”電氣控制應(yīng)用設(shè)計(jì)大賽、“亞控杯”組態(tài)軟件應(yīng)用設(shè)計(jì)大賽、全國(guó)大學(xué)生西門(mén)子杯挑戰(zhàn)賽等面向全國(guó)高校學(xué)生的賽事，可以優(yōu)化學(xué)生的知識(shí)結(jié)構(gòu)，培養(yǎng)學(xué)生科學(xué)實(shí)踐和動(dòng)手能力，增強(qiáng)創(chuàng)新和競(jìng)爭(zhēng)意識(shí)，并且能夠提高學(xué)生的整體素質(zhì)。通過(guò)開(kāi)展競(jìng)賽式教學(xué)模式，脫離枯燥的課堂，鍛煉實(shí)際操作能力，讓學(xué)生體驗(yàn)新穎的教學(xué)方式，能調(diào)動(dòng)學(xué)生的積極性，培養(yǎng)學(xué)生團(tuán)隊(duì)合作意識(shí)和競(jìng)爭(zhēng)意識(shí)。重要的是通過(guò)競(jìng)賽，學(xué)生能深切掌握書(shū)本的理論知識(shí)，切實(shí)掌握智能信息技術(shù)的關(guān)鍵。競(jìng)賽的教學(xué)方式符合國(guó)家和社會(huì)對(duì)人才的需求，能在諸多方面提高學(xué)生的綜合素質(zhì)，推動(dòng)了“卓越工程師計(jì)劃”的培養(yǎng)進(jìn)程。

3.2 以建構(gòu)主義開(kāi)展

建構(gòu)主義教學(xué)理論是一種源于歐美的新興教學(xué)改革理論，國(guó)外教育專(zhuān)家曾對(duì)建構(gòu)主義理論有過(guò)較為深入的探索。建構(gòu)主義強(qiáng)調(diào)以學(xué)生為中心，教師只對(duì)學(xué)生的意義建構(gòu)起幫助和促進(jìn)作用，較傳統(tǒng)教育來(lái)講，這使教師和學(xué)生的地位有了較大的改變。所以，自建構(gòu)主義提出至今，教育專(zhuān)家始終不放棄對(duì)其進(jìn)行分析和研究，努力建立起一整套能夠與建構(gòu)主義教學(xué)相適應(yīng)的方法體系和設(shè)計(jì)理論?？墒钦麄€(gè)過(guò)程非常艱難，需要非常長(zhǎng)的時(shí)間才能完成，盡管如此，建構(gòu)主義教學(xué)理論的基本思想和主要原則已經(jīng)取得階段性成果，已經(jīng)成功地運(yùn)用于Intemet和多媒體的建構(gòu)主義學(xué)習(xí)環(huán)境中。以建構(gòu)主義為基礎(chǔ)，融合智慧城市的建設(shè)需求，更深入地理解智能信息處理在智慧城市中的作用和必要性，對(duì)整體提高學(xué)生對(duì)學(xué)科的認(rèn)知和應(yīng)用能力起到推動(dòng)作用，十分契合“卓越工程師計(jì)劃”對(duì)學(xué)生素質(zhì)的要求。

由于個(gè)人的基礎(chǔ)、水平、背景等方面的原因，每個(gè)學(xué)生對(duì)知識(shí)點(diǎn)的理解程度參差不齊，所以，為了讓更多的學(xué)生理解和提高水平，教學(xué)中就不能以教師為中心，更不能“填鴨式”教學(xué)，而要結(jié)合智能信息處理教學(xué)，以學(xué)生為中心。面向全體學(xué)生，教師在教學(xué)時(shí)不僅要通俗易懂、深入淺出，還要注意知識(shí)的廣度和深度，以便適應(yīng)不同學(xué)生的需要。再結(jié)合智能信息處理教學(xué)中學(xué)生應(yīng)建構(gòu)起自己的知識(shí)結(jié)構(gòu)，教師要善于啟發(fā)、誘導(dǎo)，幫助學(xué)生豐富和調(diào)整自己的理解。

3.3 以智慧城市案例開(kāi)展

案例教學(xué)法早在20世紀(jì)20年代就已被提出。它從出現(xiàn)至今始終具有強(qiáng)大的活力和影響力，所以一直被美國(guó)企業(yè)界、學(xué)術(shù)界、教育界等高度重視。采用智慧城市案例開(kāi)展智能信息處理教學(xué)類(lèi)似于醫(yī)學(xué)院運(yùn)用病例分析來(lái)輔助教學(xué)，都是應(yīng)用大批實(shí)際情況和經(jīng)歷的介紹材料來(lái)訓(xùn)練學(xué)生。這樣既達(dá)到鍛煉大學(xué)生思維的目的，也顯示了學(xué)校先進(jìn)的教育方式，這是已經(jīng)被證實(shí)的顯著有效的教學(xué)方式。顧名思義，案例教學(xué)法就是結(jié)合案例，讓學(xué)生以自己的認(rèn)知來(lái)分析和理解案例，或與集體共同討論、實(shí)踐，最終培養(yǎng)和提高各自實(shí)際管理工作的能力或處理解決問(wèn)題的能力?！白吭焦こ處熡?jì)劃”所培養(yǎng)的人才以工程師的身份為智慧城市設(shè)計(jì)智能產(chǎn)品，滿足智慧城市建設(shè)需求的同時(shí)也對(duì)人才培養(yǎng)起到督促作用。

在智能信息處理教學(xué)改革中以智慧城市的案例開(kāi)展教學(xué)活動(dòng)，能讓學(xué)生在模擬的智慧城市情景中對(duì)實(shí)際問(wèn)題進(jìn)行分析，使學(xué)生能在非實(shí)踐的情況下對(duì)實(shí)際情況進(jìn)行分析從而鞏固學(xué)習(xí)的理論知識(shí)，同時(shí)能夠發(fā)展學(xué)生解決實(shí)際問(wèn)題的能力，使知識(shí)得到內(nèi)化，增強(qiáng)學(xué)生的表達(dá)能力和自信心，其主要教學(xué)流程如圖1所示。

篇4

李開(kāi)復(fù)帶隊(duì)奔赴硅谷，

了解美國(guó)的科技前沿。

日前，

他在中國(guó)“硅谷”中關(guān)村的一次演說(shuō)中，

分享了他的見(jiàn)聞。

先講一些比較吸引眼球的東西吧。我覺(jué)得在硅谷的每個(gè)會(huì)議上都有一些有趣的討論。比如跟安卓之父安迪?魯賓的討論就非常有意思，他做的公司叫環(huán)球游樂(lè)場(chǎng)，其實(shí)《華爾街日?qǐng)?bào)》上已經(jīng)報(bào)道了很多。見(jiàn)到他的那天，我們正好也看到了谷歌旗下軍用大型機(jī)器人公司波士頓動(dòng)力的那只機(jī)器狗。 踹不倒的機(jī)器狗的前世今生

這只機(jī)器狗很好操作，我也玩了一下。說(shuō)起來(lái)還挺有緣分的，因?yàn)椴ㄊ款D動(dòng)力的創(chuàng)始人馬克?萊布特，之前是卡內(nèi)基梅隆大學(xué)的教授，我是學(xué)生的時(shí)候，他的辦公室就在我隔壁。那個(gè)時(shí)候他在做的項(xiàng)目是一個(gè)會(huì)單腳跳，然后跳一分鐘都不會(huì)摔倒的機(jī)器人。不過(guò)那個(gè)時(shí)候，如果你拿著棍子輕輕一碰，它就會(huì)倒了。而且當(dāng)時(shí)還有一捆很粗很長(zhǎng)的線，連接在電腦上，這就是最早的情形。

前幾天刷屏的那個(gè)怎么踹都不會(huì)倒的機(jī)器狗和機(jī)器人，已經(jīng)迭代進(jìn)步了很多。馬克?萊布特后來(lái)創(chuàng)立波士頓動(dòng)力，并且獲得了美國(guó)國(guó)防部的研究經(jīng)費(fèi)，專(zhuān)門(mén)做機(jī)器人研究。從一只腳做到四只腳，再做回兩只腳，每一步推進(jìn)都很不容易，可能已經(jīng)花了美國(guó)國(guó)防部上億美元的經(jīng)費(fèi)了。然后，谷歌看上了，就把波士頓動(dòng)力買(mǎi)進(jìn)來(lái)了，買(mǎi)進(jìn)來(lái)以后谷歌就沒(méi)有讓它再拿國(guó)防部的錢(qián)。 機(jī)器人的創(chuàng)業(yè)平臺(tái)的誕生

安迪?魯賓后來(lái)離開(kāi)了GoogleX，創(chuàng)立了一個(gè)叫環(huán)球游樂(lè)場(chǎng)的公司。簡(jiǎn)單來(lái)說(shuō)，他的公司就是希望做一個(gè)機(jī)器人版的安卓平臺(tái)。如果我們以手機(jī)來(lái)參照的話，大概在十年前，你要開(kāi)一個(gè)手機(jī)公司可能要花一兩億美金做研發(fā)，才能把手機(jī)做出來(lái)，但是現(xiàn)在你可能花一百萬(wàn)美金就能做出來(lái)了。因?yàn)橛懈鞣N代工，有標(biāo)準(zhǔn)模塊，軟件用安卓，還有其他。如果不要什么特色，就是要搞一個(gè)手機(jī)出來(lái)。硬件的成本已經(jīng)被降低了一百倍，普及了。所以現(xiàn)在樂(lè)視為代表的互聯(lián)網(wǎng)手機(jī)廠商全都跑出來(lái)了。當(dāng)然，小米創(chuàng)業(yè)的時(shí)候做手機(jī)還是挺貴的，不過(guò)在此之后就越來(lái)越便宜。

同樣的，安迪?魯賓認(rèn)為，機(jī)器人普及也必然發(fā)生，他希望做的事情可以降低機(jī)器人創(chuàng)業(yè)模塊的門(mén)檻。比如安卓提供了智能手機(jī)的模塊，讓開(kāi)發(fā)手機(jī)的，從硬件到軟件都容易，成本低，讓更多人進(jìn)來(lái)，讓更多人圍繞手機(jī)進(jìn)行創(chuàng)業(yè)，要不然創(chuàng)業(yè)門(mén)檻太高了。

安迪?魯賓認(rèn)為機(jī)器人的研發(fā)進(jìn)度和十年的前智能手機(jī)差不多，所以做一個(gè)機(jī)器人平臺(tái)，讓更多的人來(lái)做機(jī)器人創(chuàng)業(yè)，這會(huì)是一個(gè)改變世界的事情，也是他從孩童時(shí)代的一個(gè)夢(mèng)想。要做工業(yè)機(jī)器人，或者是掃地的機(jī)器人，都是可以的。從機(jī)器人模塊的角度來(lái)看，機(jī)器人基本就是一大堆傳感器，組合起來(lái)，然后有學(xué)習(xí)訓(xùn)練和控制，讓它能夠動(dòng)――動(dòng)手、動(dòng)腳、動(dòng)爪子。軟件里加入輸入和識(shí)別之類(lèi)的系統(tǒng)。

這就是安迪?魯賓跟我們分享的他的夢(mèng)想。他的模式跟創(chuàng)新工場(chǎng)初期非常相似，由一個(gè)孵化器來(lái)深度參與一些項(xiàng)目，然后把有價(jià)值的模塊標(biāo)準(zhǔn)化，把好的項(xiàng)目拆分出去，作為獨(dú)立的公司發(fā)展。 深度學(xué)習(xí)人工智能博士生的高薪人生

另一個(gè)很有趣的現(xiàn)象，是做深度學(xué)習(xí)的人工智能博士生，現(xiàn)在一畢業(yè)就能拿到200到300萬(wàn)美金的年收入，這是有史以來(lái)沒(méi)有發(fā)生過(guò)的。當(dāng)然我覺(jué)得硅谷的公司都在追捧這個(gè)方向，而且基本是四大名校：斯坦福、麻省理工、卡內(nèi)基梅隆、伯克利。以前這些學(xué)校的博士生在硅谷都可以拿到高薪，但是從來(lái)沒(méi)有到250萬(wàn)美元/年的薪資水平。

這為什么會(huì)發(fā)生呢？第一，是因?yàn)檎嬲疃葘W(xué)習(xí)的人現(xiàn)在還不是很多，所以供需不平衡。第二，是因?yàn)楹苤?。谷歌拿到這樣的人，可以馬上用他賺一百倍的錢(qián)。因?yàn)橹灰堰@樣的一個(gè)人用在某個(gè)領(lǐng)域，比如說(shuō)，假設(shè)谷歌要做最聰明的二級(jí)市場(chǎng)財(cái)務(wù)投資，一年就能賺出一百倍來(lái)，所以這事毫無(wú)疑問(wèn)是劃算的。第三，是因?yàn)樯婕案?jìng)爭(zhēng)。谷歌會(huì)很不希望這樣的人落入他的競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手懷中。因?yàn)楣雀杩梢砸虼擞蓄I(lǐng)先的優(yōu)勢(shì)，但如果這個(gè)人去了臉譜、微軟，馬上就會(huì)給后兩家機(jī)會(huì)。所以是人才的戰(zhàn)爭(zhēng)。對(duì)于這一批一年可能少于50個(gè)的博士畢業(yè)生，這三大公司：谷歌、臉譜和微軟，都在用不合理的價(jià)錢(qián)去挖。

這給了我兩個(gè)啟示。一方面是遺憾自己生得太早了，我學(xué)的就是這個(gè)領(lǐng)域，但是那時(shí)候沒(méi)有公司這樣來(lái)挖我們。另一方面是類(lèi)似的人才戰(zhàn)爭(zhēng)，可能也會(huì)在中國(guó)發(fā)生。

中國(guó)的大學(xué)恐怕沒(méi)有50個(gè)這樣的博士，但是我們這邊有幾所“大學(xué)”，這幾所“大學(xué)”的名字叫做騰訊、百度和阿里巴巴。這幾家公司之間互挖，可能會(huì)成為很有趣的事。

因?yàn)槲易约菏亲鲞@方面的，所以我覺(jué)得深度學(xué)習(xí)雖然很厲害，但是沒(méi)那么了不起。你讓一個(gè)聰明的人學(xué)兩年，他也可以有這個(gè)價(jià)值。這也就是說(shuō)，我們是不是應(yīng)該來(lái)幫助培訓(xùn)一千個(gè)中國(guó)的深度學(xué)習(xí)專(zhuān)家，這些都是很有趣的討論。

我也問(wèn)了他們，這樣拼命的競(jìng)爭(zhēng)，再過(guò)兩三年，中國(guó)學(xué)這些東西也不難，中國(guó)數(shù)據(jù)也比你們多，你們這套公開(kāi)了，中國(guó)在這個(gè)領(lǐng)域的人才可能會(huì)比美國(guó)多。

因?yàn)樵谥袊?guó)，百度、騰訊、新浪微博等等的數(shù)據(jù)量也非常大，如果在中國(guó)也有250萬(wàn)美金的年薪誘惑，中國(guó)人會(huì)更瘋狂地沖向這個(gè)領(lǐng)域。所以我相信這個(gè)領(lǐng)域最后應(yīng)該也是一個(gè)中美領(lǐng)跑的狀態(tài)，雖然現(xiàn)在中國(guó)遠(yuǎn)遠(yuǎn)落后于美國(guó)，畢竟美國(guó)有斯坦福、伯克利出來(lái)的人，而且不斷流動(dòng)。但對(duì)于中國(guó)來(lái)說(shuō)，這批人可能就在百度、騰訊和阿里?，F(xiàn)在百度、騰訊和阿里自己掌控得住這些人，但是長(zhǎng)期來(lái)說(shuō)他們也不可能永遠(yuǎn)掌控。而且小米、奇虎360也都會(huì)有這樣的人，所以這會(huì)是一個(gè)很有趣的業(yè)界競(jìng)爭(zhēng)的狀態(tài)。

與此相關(guān)的，領(lǐng)英的霍夫曼提到馬斯克和彼得-蒂爾他們成立了一個(gè)開(kāi)源平臺(tái)。主要是為了防止谷歌、臉譜和微軟這樣的大公司形成壟斷。他們有那么多計(jì)算機(jī)，那么多錢(qián)，又把最優(yōu)秀的人全挖進(jìn)去了，所以就要搞一個(gè)開(kāi)放式的開(kāi)源平臺(tái)，來(lái)確保這個(gè)東西能夠被更多的人快速學(xué)習(xí)掌握。所以這是一個(gè)很有趣的事情，硅谷考慮得很超前。 虛擬現(xiàn)實(shí)與增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)將改變?nèi)松?/p>

整體來(lái)說(shuō)，關(guān)于虛擬現(xiàn)實(shí)和增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)，感受主要有這么幾點(diǎn)。

先拿虛擬現(xiàn)實(shí)（VR）來(lái)說(shuō)，對(duì)于這個(gè)領(lǐng)域的發(fā)展，有一批人是非常樂(lè)觀的，另外一批人則認(rèn)為我們還早了一個(gè)周期，就是說(shuō)現(xiàn)在還在摸索狀態(tài)，因?yàn)閮?nèi)容不夠多、體驗(yàn)不夠好、太貴，可能真的還在一個(gè)玩家的時(shí)代。

就創(chuàng)新工場(chǎng)來(lái)說(shuō)，我們也綜合了一些意見(jiàn)。我們的看法是，虛擬現(xiàn)實(shí)長(zhǎng)遠(yuǎn)來(lái)講對(duì)社會(huì)的影響應(yīng)該是特別巨大的，而且隨著摩爾定律等作用，它應(yīng)該會(huì)越做越炫，越做越不頭昏，越做越?jīng)]有線，越做越輕，越做越小。最終變成一個(gè)物體，也許不是眼鏡，但會(huì)讓你不知不覺(jué)把它融入生活里去，這一天是絕對(duì)會(huì)到來(lái)的，會(huì)是一個(gè)巨大的產(chǎn)業(yè)，會(huì)改變所有的事情。

但是具體方面，我們可能會(huì)稍微保守一點(diǎn)。我們可能對(duì)這種五到十年的未來(lái)，抱有很樂(lè)觀的期待。但是對(duì)于到底能不能在一兩年之內(nèi)，打破玩家的領(lǐng)域，達(dá)到普及的狀態(tài)，我們還是抱觀看和懷疑的態(tài)度。

當(dāng)然我覺(jué)得從投資的角度，現(xiàn)在看到好公司就得投了，因?yàn)槟悴荒苓M(jìn)入生產(chǎn)周期才投，只是說(shuō)要顛覆什么的話，還需要一點(diǎn)時(shí)間。

我個(gè)人對(duì)于虛擬現(xiàn)實(shí)的看法是，它的第一個(gè)突破一定是在娛樂(lè)方面。因?yàn)槲覀冎v了那么多3D的東西，只有在娛樂(lè)內(nèi)容相關(guān)的領(lǐng)域得到了驗(yàn)證，看電影更爽、玩游戲更爽、然后越做越逼真，大概是這樣一個(gè)狀態(tài)。然后是電影業(yè)和游戲業(yè)的延伸，但需要說(shuō)明的是，這是一個(gè)巨大的延伸。

增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)，可以有不同領(lǐng)域的應(yīng)用?？梢杂迷诮逃矫?、輔助方面、服務(wù)方面。增強(qiáng)價(jià)值的應(yīng)用是能夠直接被證明價(jià)值的，而不只是讓娛樂(lè)感更爽更強(qiáng)，可以在一些領(lǐng)域挖掘出一些垂直性的應(yīng)用，這是大家的一個(gè)達(dá)成的認(rèn)知。 谷歌的野心與科學(xué)家的心聲

此外還去了谷歌見(jiàn)了他們的CEO皮猜，斯坦福人工智能教授李菲菲，以及領(lǐng)英的創(chuàng)始人霍夫曼。與他們談?wù)摰闹黝}都是人工智能相關(guān)的，可以把我的總結(jié)分享一下。

去年谷歌調(diào)整出一個(gè)母公司Alphabet，其實(shí)我們也知道他們?yōu)槭裁催@么做，但這次去了就更加深刻地了解了?；旧希雀柘胍鲆粋€(gè)“機(jī)器大腦”出來(lái)，這個(gè)“大腦”是下列幾件事情的結(jié)合體。

第一，要有特別大的數(shù)據(jù)量，這個(gè)數(shù)據(jù)量最好不是公開(kāi)的，是私有的，而且是可以不斷地更新、增加的。因?yàn)闆](méi)有這個(gè)東西，就沒(méi)有競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)。第二，要有特別大的機(jī)器平臺(tái)，能夠在上面運(yùn)作、學(xué)習(xí)、迭代，讓你的“大腦”越來(lái)越聰明，而且用這個(gè)數(shù)據(jù)越做越好。第三，需要一批特別棒的深度學(xué)習(xí)或者機(jī)器學(xué)習(xí)的專(zhuān)家，他們知道怎么去弄海量的服務(wù)器和海量的數(shù)據(jù)，從里面把數(shù)據(jù)變成一種認(rèn)知和知識(shí)，以及能做的事情。

一旦有這三件東西之后，可以應(yīng)用到其他領(lǐng)域。用在搜索上，這個(gè)“大腦”能把世界全部索引了，你搜什么都能告訴你，還可以做一個(gè)最好的排序。用在生活領(lǐng)域，就是一個(gè)在線谷歌，可以告訴你今天要去什么地方吃飯，最好選擇怎樣的出行方式，路上可以買(mǎi)花，提醒你老婆生日快到了，實(shí)際上是把這些東西都結(jié)合起來(lái)了。用在廣告領(lǐng)域，就是怎樣投放一個(gè)廣告能讓你賺更多錢(qián)。

而且之前我們這些IT人總是想著如何用IT讓生活更美好，往往忽略了這套數(shù)據(jù)為什么不能用在基因排序？為什么不可以用在生物科技、制藥、健康領(lǐng)域？或者是你可以想象的所有領(lǐng)域，因?yàn)橐坏┯辛司薮蟮臄?shù)據(jù)，價(jià)值就大了。

于是你可以看到，谷歌從美國(guó)基因泰克公司挖了CEO，來(lái)做Alphabet的醫(yī)藥公司的CEO，谷歌的野心是非常清晰的。他用搜索和廣告來(lái)塑造了一個(gè)巨大的“大腦”，這個(gè)“大腦”讓聰明的工程師來(lái)調(diào)整，用巨大的數(shù)據(jù)來(lái)學(xué)習(xí)，用巨大的計(jì)算量來(lái)不斷地迭代。然后把這三者配到一起，找一個(gè)領(lǐng)域，比如說(shuō)要學(xué)癌癥的治療，假如能夠有一個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)，包含某個(gè)國(guó)家所有人的基因、癌癥病例，讓數(shù)據(jù)滾起來(lái)，跟醫(yī)院結(jié)合起來(lái)，有回饋的途徑，知道是否有效，不斷去追蹤，實(shí)時(shí)迭代，可能就會(huì)掌握癌癥治療的方法。

所以谷歌的方向，就是不斷地找新領(lǐng)域，找該領(lǐng)域內(nèi)的領(lǐng)軍人物，擁有相關(guān)大數(shù)據(jù)，再配幾個(gè)機(jī)器學(xué)習(xí)專(zhuān)家，給他們一大堆機(jī)器用來(lái)計(jì)算，就能產(chǎn)生價(jià)值了。這在任何領(lǐng)域都會(huì)攻無(wú)不克。幫年輕人找對(duì)象、吃什么、推演所有的事情，甚至軍事，都沒(méi)有問(wèn)題。

歸結(jié)起來(lái)，Alphabet的野心就是成為一個(gè)無(wú)所不為，用“大腦”來(lái)驅(qū)動(dòng)并顛覆傳統(tǒng)行業(yè)的一個(gè)公司。他們一定有很多內(nèi)部的方法來(lái)分析，接下來(lái)介入哪個(gè)領(lǐng)域，是醫(yī)學(xué)、建筑、房地產(chǎn)、金融還是二級(jí)市場(chǎng)之類(lèi)的。

舉個(gè)例子，Alphabet做一個(gè)銀行相關(guān)的應(yīng)用，來(lái)分析人的信用和風(fēng)險(xiǎn)能力。假如一個(gè)人找銀行借一千萬(wàn)，如果只看內(nèi)部資料，銀行可能只知道你在這里存了五百萬(wàn)、在新浪科技上班等信息，但如果有另外一個(gè)爬蟲(chóng)，能把你的其他數(shù)據(jù)都爬來(lái)，比如你還在美國(guó)高盛藏了兩千萬(wàn)、在開(kāi)曼群島買(mǎi)了一棟房子，咚咚咚，“大腦”就會(huì)告訴你可以借錢(qián)給他。

所以Alphabet這么一來(lái)，可能就會(huì)成為世界上最偉大、同時(shí)也是最可怕的公司。當(dāng)然我覺(jué)得有這個(gè)野心的公司其實(shí)很多，但是Alphabet應(yīng)該是最有基礎(chǔ)把它做好的公司。

篇5

我們經(jīng)常談出版的數(shù)字化轉(zhuǎn)型，無(wú)論是教育出版還是其他出版，向內(nèi)容提供商、內(nèi)容服務(wù)商轉(zhuǎn)型的大方向是對(duì)的。教育出版的重要出口就應(yīng)該是在線教育，在線教育也屬于內(nèi)容服務(wù)的一種形式。   

在互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代，教育不再是學(xué)校和教育出版社的事情，任何人都可以從事在線教育，沒(méi)有任何準(zhǔn)入機(jī)制。現(xiàn)在教育出版機(jī)構(gòu)面臨的最強(qiáng)勁競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手是互聯(lián)網(wǎng)巨頭，它們資金雄厚，在在線教育領(lǐng)域一擲千金，幾十億、上百億元的投資對(duì)他們來(lái)講不是問(wèn)題，再加上他們?cè)诨ヂ?lián)網(wǎng)技術(shù)方面的優(yōu)勢(shì)，使得教育出版機(jī)構(gòu)毫無(wú)優(yōu)勢(shì)可言。   

近年，互聯(lián)網(wǎng)巨頭都瞄準(zhǔn)了在線教育市場(chǎng)。海外，蘋(píng)果i丁unes U開(kāi)始進(jìn)軍在線教育，主要提供開(kāi)放式教育資源;谷歌也建豆了Google Doc在線學(xué)習(xí)系統(tǒng)。國(guó)內(nèi)，互聯(lián)網(wǎng)三巨頭BAT紛紛進(jìn)軍在線教育。2014年2月，阿里投資1億美元加盟丁utorGroup; 2014年8月1日，騰訊與新東方聯(lián)合成豆北京微學(xué)明日網(wǎng)絡(luò)科技有限公司;2014年8月5日，百度收購(gòu)在線教育傳課網(wǎng)。此外，阿里巴巴推出淘寶同學(xué)，騰訊開(kāi)設(shè)騰訊大學(xué)，百度推出百度知心。   

互聯(lián)網(wǎng)是一次革命，幾乎打破了所有的傳統(tǒng)行業(yè)邊界，如果我們?cè)儆脗鹘y(tǒng)的專(zhuān)業(yè)分工思維考慮問(wèn)題，無(wú)疑是作繭自縛。雖然，互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)并不掌握優(yōu)質(zhì)的教育內(nèi)容，但是，它們可以花重金購(gòu)買(mǎi)，也可以重新生產(chǎn)，或者通過(guò)協(xié)議聚合內(nèi)容。正如中國(guó)知網(wǎng)不生產(chǎn)內(nèi)容，但是它能夠聚合內(nèi)容，成為典型的內(nèi)容提供商和服務(wù)商?，F(xiàn)在幾乎沒(méi)有哪所大學(xué)敢不購(gòu)買(mǎi)中國(guó)知網(wǎng)的數(shù)據(jù)庫(kù)。今日頭條也不生產(chǎn)內(nèi)容，但是僅僅經(jīng)過(guò)3年的發(fā)展，它已經(jīng)成為移動(dòng)新聞客戶端的老二，靠的就是聚合內(nèi)容。   

在歐美在線教育市場(chǎng)，以培生、圣智學(xué)習(xí)等為首的幾大教育出版商已經(jīng)壟斷了付費(fèi)教育資源市場(chǎng)，中國(guó)的教育出版機(jī)構(gòu)在付費(fèi)在線教育領(lǐng)域沒(méi)有形成明顯的優(yōu)勢(shì)。國(guó)家教育出版機(jī)構(gòu)組建了很多在線教育平臺(tái)，但是市場(chǎng)知名度都不如其他行業(yè)組建的在線教育平臺(tái)。無(wú)論是滬江網(wǎng)校、網(wǎng)易公開(kāi)課，還是一起作業(yè)網(wǎng)、學(xué)霸君、作業(yè)幫、學(xué)而思網(wǎng)校、猿題庫(kù)都不是出版機(jī)構(gòu)創(chuàng)建的，這是需要出版同行認(rèn)真思考的問(wèn)題。一起作業(yè)網(wǎng)由真格基金徐小平等人投資，2015- 2016年連續(xù)兩年在數(shù)字出版年會(huì)上大規(guī)模做宣傳推廣，發(fā)展十分迅速，已經(jīng)在很多小學(xué)普及。   

二、在線教育課時(shí)長(zhǎng)度多長(zhǎng)為宜   

目前，全球傳統(tǒng)課堂的課時(shí)長(zhǎng)度幾乎都是40-50分鐘，沒(méi)有人認(rèn)為不合理。但是，科學(xué)研究卻表明40- 50分鐘的課時(shí)長(zhǎng)度并不符合人的認(rèn)知規(guī)律。1996年美國(guó)印第安納大學(xué)的教授約安·米登多夫和阿蘭·卡利什在《國(guó)家教學(xué)論壇》就發(fā)表了一份詳盡的關(guān)于學(xué)生注意力的報(bào)告。他們發(fā)現(xiàn)學(xué)生需要3- 5分鐘才能靜下心來(lái)，在之后的10-18分鐘內(nèi)精力非常集中。之后，不管教師講得多好，不管課程多么吸引人，學(xué)生還是會(huì)走神。雖然之后學(xué)生還能再次集中注意力，但集中的時(shí)間越來(lái)越短，在課程即將結(jié)束時(shí)，集中的時(shí)間只有3- 4分鐘?？墒?，卻沒(méi)有學(xué)校愿意把課時(shí)長(zhǎng)度降低到巧分鐘以內(nèi)。   

在實(shí)體教學(xué)中，教材編寫(xiě)、教學(xué)計(jì)劃、教學(xué)管理、教師計(jì)酬等都是基于45分鐘課堂，如果把課時(shí)長(zhǎng)度都改成巧分鐘，那么教學(xué)管理、教材編寫(xiě)、教師薪酬等都要相應(yīng)改變，這相當(dāng)于一場(chǎng)教育革命，不要說(shuō)技術(shù)上如何實(shí)現(xiàn)，恐怕教師、教學(xué)管理者都很難接受，阻力不可想象。但是，在線教育很多是在實(shí)體學(xué)校以外進(jìn)行的，還沒(méi)有完全進(jìn)入現(xiàn)行的教育體制，可以不受這樣的限制。現(xiàn)在很多在線教育的課時(shí)已經(jīng)調(diào)整為巧分鐘以內(nèi)，這需要教育出版機(jī)構(gòu)關(guān)注，盡早采取應(yīng)對(duì)措施。   

當(dāng)下，很多在線教育平臺(tái)的視頻課程仍是傳統(tǒng)課堂的翻版，大多數(shù)為40-50分鐘，1小時(shí)的也不在少數(shù)，有些甚至長(zhǎng)達(dá)2小時(shí)。這樣的時(shí)長(zhǎng)往往讓人感到疲勞，教學(xué)效果也難以保證。筆者在超星學(xué)術(shù)視頻看到很多課程在20分鐘以內(nèi)，應(yīng)該說(shuō)這樣的設(shè)置是合理的，是符合學(xué)生認(rèn)知規(guī)律的;愛(ài)課程網(wǎng)的視頻課程時(shí)長(zhǎng)多為30-50分鐘，基本是按照現(xiàn)實(shí)課堂設(shè)置的。  

 三、紙質(zhì)教材的存亡問(wèn)題   

無(wú)論是中國(guó)還是美國(guó)，教材，尤其是中小學(xué)教材一直是出版業(yè)的主要收入來(lái)源，出版業(yè)最關(guān)心的是紙質(zhì)教材的存亡。那么，在線教育究竟會(huì)對(duì)紙質(zhì)教材產(chǎn)生怎樣的影響呢?   

1.知識(shí)點(diǎn)教育挑戰(zhàn)紙質(zhì)教材的存在   

從歷史發(fā)展角度看，教材并非教育的必需品。早期的人類(lèi)教育沒(méi)有教材，工業(yè)化革命以后，班級(jí)教育的出現(xiàn)才產(chǎn)生了教材。未來(lái)教育是否還需要教材，答案恐怕是未必。教材是系統(tǒng)化的知識(shí)點(diǎn)。在傳統(tǒng)教育形式下，對(duì)中小學(xué)階段教育來(lái)說(shuō)，往往是幾十萬(wàn)甚至上百萬(wàn)人使用材。在以紙質(zhì)媒體為主要傳播介質(zhì)的時(shí)代，我們沒(méi)有辦法為每一個(gè)學(xué)生量身定制教材。隨著互聯(lián)網(wǎng)高度發(fā)展，尤其是大數(shù)據(jù)技術(shù)的應(yīng)用，我們已經(jīng)完全能夠?qū)崿F(xiàn)為每一個(gè)人單獨(dú)定制教材的可能。這些教材由計(jì)算機(jī)軟件來(lái)完成，不需要印刷，而且還可以根據(jù)學(xué)習(xí)者的進(jìn)展隨時(shí)調(diào)整。這就是智能化推送與測(cè)試系統(tǒng)，也叫作知識(shí)點(diǎn)教育，美國(guó)的可汗學(xué)院就是采用知識(shí)點(diǎn)教育。   

再往前展望，甚至可能沒(méi)有教材的概念，因?yàn)樾碌膶W(xué)習(xí)資料都是根據(jù)學(xué)習(xí)者掌握程度隨機(jī)生成的，實(shí)際上已經(jīng)沒(méi)有了教材。在線教育的發(fā)展使傳統(tǒng)的教材觀念、教材盈利觀念都受到極大挑戰(zhàn)。一旦智能化教育全面推廣，紙質(zhì)教材就可能沒(méi)有存在的必要。當(dāng)然，現(xiàn)實(shí)發(fā)展比技術(shù)實(shí)現(xiàn)要緩慢得多，歐美的教材定制也僅僅發(fā)展到章節(jié)的定制組合，也就是根據(jù)教師的要求可打亂教材的章節(jié)排列，還沒(méi)細(xì)化到對(duì)整本教材知識(shí)點(diǎn)的重新組合。   

2.實(shí)體學(xué)校的消失，伴隨的可能是教材的消失   

在線教育的發(fā)展使得人們隨時(shí)隨地能接受教育，人們是否還需要到學(xué)校去接受教育就成為一個(gè)問(wèn)題。美國(guó)一些教育專(zhuān)家大膽預(yù)測(cè)，將來(lái)會(huì)有大量的實(shí)體大學(xué)消失，而中小學(xué)實(shí)體學(xué)校的消失可能要晚于實(shí)體大學(xué)的消失。美國(guó)《國(guó)家利益》雜志2013年預(yù)測(cè)“未來(lái)50年內(nèi)，美國(guó)4500所大學(xué)，將會(huì)消失一半”。美國(guó)斯坦福大學(xué)校長(zhǎng)約翰·亨尼斯說(shuō)，“學(xué)生已經(jīng)厭倦了傳統(tǒng)課堂并準(zhǔn)備擁抱網(wǎng)絡(luò)教育”，“教育技術(shù)將摧毀現(xiàn)有高等教育體系，這是不容否認(rèn)的”。斯坦福大學(xué)Udacity創(chuàng)辦人特隆認(rèn)為，50年后美國(guó)大概會(huì)只剩下10所實(shí)體大學(xué)。實(shí)體大學(xué)的消失，不會(huì)是個(gè)案，伴隨的可能就是各級(jí)各類(lèi)實(shí)體學(xué)校的消失。   

教材是班級(jí)教育的伴生物，傳統(tǒng)班級(jí)教學(xué)必然需要統(tǒng)一的教材。依據(jù)上述專(zhuān)家的預(yù)測(cè)，傳統(tǒng)實(shí)體學(xué)校的消失，可能伴隨的就是班級(jí)教育的消失，不再需要統(tǒng)一的組織教學(xué)，教材恐怕也就壽終正寢了。   

3.數(shù)字化教材的審批問(wèn)題   

國(guó)家教育部已經(jīng)開(kāi)始審批數(shù)字教材，上海部分出版社的數(shù)字教材已經(jīng)獲得審批通過(guò)。這就意味著數(shù)字教材不一定由紙質(zhì)教材轉(zhuǎn)化而來(lái)，完全可以單獨(dú)編寫(xiě)，通過(guò)審批后上市使用。過(guò)去幾年，那些擁有紙質(zhì)教材版權(quán)、經(jīng)營(yíng)權(quán)的出版機(jī)構(gòu)一直認(rèn)為數(shù)字教材必須由紙質(zhì)教材轉(zhuǎn)化而來(lái)，即使自己不開(kāi)發(fā)數(shù)字教材，也能通過(guò)轉(zhuǎn)授權(quán)獲得部分收入。現(xiàn)在看來(lái)，這種想法有些過(guò)于天真。這也說(shuō)明，擁有紙質(zhì)教材，出版機(jī)構(gòu)在在線教育中未必就擁有優(yōu)勢(shì)。  

 四、在線教育的智能化發(fā)展   

在線教育最大的問(wèn)題就是一名教師面對(duì)很多學(xué)生，當(dāng)一名教師同時(shí)面對(duì)幾萬(wàn)人、幾十萬(wàn)人時(shí)，對(duì)單一學(xué)生的具體指導(dǎo)就會(huì)遠(yuǎn)遠(yuǎn)超出教師的實(shí)際能力。近些年，人工智能發(fā)展很快，在線教育使用機(jī)器人服務(wù)已經(jīng)不可避免，這也是在線教育智能化的一部分。比如，人機(jī)對(duì)話軟件可以解決語(yǔ)言學(xué)習(xí)沒(méi)有陪練的問(wèn)題，但是人機(jī)對(duì)話還很不完善，局限性很大。如環(huán)球雅思網(wǎng)校的人機(jī)對(duì)話軟件只能糾正單詞發(fā)音，不能對(duì)流暢程度、詞匯運(yùn)用、語(yǔ)法錯(cuò)誤進(jìn)行糾正。人工智能運(yùn)用于在線教育還有很遠(yuǎn)的路要走，但是智能機(jī)器人在教育服務(wù)領(lǐng)域未來(lái)的發(fā)展前景十分廣闊。美國(guó)的可汗學(xué)院有試題自動(dòng)生成軟件，學(xué)生看過(guò)視頻后，軟件會(huì)自動(dòng)彈出問(wèn)題，要求學(xué)生回答?？珊箤W(xué)院還建有數(shù)據(jù)庫(kù)，通過(guò)數(shù)據(jù)庫(kù)可以追蹤每一個(gè)學(xué)生的學(xué)習(xí)進(jìn)度，還能根據(jù)學(xué)生的掌握情況，自動(dòng)推送學(xué)習(xí)內(nèi)容，已經(jīng)實(shí)現(xiàn)智能化。   

目前，歐美教育智能化面臨的一個(gè)敏感問(wèn)題是個(gè)人隱私，很多學(xué)生不愿意讓平臺(tái)跟蹤他們的學(xué)習(xí)。   

五、在線教育存在的問(wèn)題   

1.缺乏現(xiàn)場(chǎng)感，對(duì)人的社會(huì)性發(fā)展不利    

北京大學(xué)文學(xué)院陳平原教授回憶自己的博士生導(dǎo)師王瑤先生時(shí)說(shuō)，王先生沒(méi)有給學(xué)生正式講過(guò)課，學(xué)生都是在和王老師聊天中學(xué)習(xí)知識(shí)。我國(guó)古代的教育方式，很多時(shí)候也是聊天式的，導(dǎo)師和學(xué)生吃住在一起，可以說(shuō)無(wú)所顧忌、無(wú)話不談。聊天是最自由的交流方式，天馬行空，可以就很多問(wèn)題進(jìn)行探討，可能不十分準(zhǔn)確和嚴(yán)謹(jǐn)，但是對(duì)知識(shí)面的拓展、對(duì)靈感的激發(fā)是很見(jiàn)效的。這種教育方式顯然是一位教師面對(duì)幾十萬(wàn)在線學(xué)生無(wú)法實(shí)現(xiàn)的，也無(wú)法產(chǎn)生老師潛移默化、言傳身教的效果。  

K12在線教育最大的問(wèn)題是無(wú)法提供現(xiàn)場(chǎng)感。在實(shí)際教學(xué)過(guò)程中，好老師并非是那些講得最好的老師，而是負(fù)責(zé)任的、管理得當(dāng)?shù)睦蠋?，能夠調(diào)動(dòng)學(xué)生學(xué)習(xí)積極性的老師。尤其是在中小學(xué)階段，管理課堂是一項(xiàng)十分重要的教學(xué)任務(wù)，在線教育無(wú)法實(shí)現(xiàn)像地面教學(xué)一樣的管理課堂。離開(kāi)老師的管束，再好的內(nèi)容如果學(xué)生聽(tīng)而不聞、不入腦子，也達(dá)不到教學(xué)效果。   

在現(xiàn)實(shí)課堂中，教師會(huì)走到學(xué)生中間去，通過(guò)手勢(shì)、表情與學(xué)生交流，甚至有一些大尺度的調(diào)侃;而視頻課程由于錄制設(shè)備的限制，老師只能停留在講課桌后面，表情呆板、不鮮活，在一定程度上限制了教師的發(fā)揮，也使得課程的精彩點(diǎn)綻放受到限制。   

在線教育也會(huì)造成學(xué)生社會(huì)性減弱。人是社會(huì)性動(dòng)物，要參與社會(huì)活動(dòng)，通過(guò)社會(huì)來(lái)學(xué)習(xí)知識(shí)和技能，同時(shí)承擔(dān)一份社會(huì)分工。學(xué)生到學(xué)校學(xué)習(xí)，也是在參加一種社會(huì)活動(dòng)。如果大量的學(xué)習(xí)都通過(guò)在線來(lái)完成，也就意味著學(xué)生與學(xué)生、學(xué)生與老師的相處時(shí)間越來(lái)越少，這實(shí)際上減少了學(xué)生的社會(huì)活動(dòng)。這種情況會(huì)導(dǎo)致學(xué)生主要通過(guò)在線了解世界，而不是通過(guò)實(shí)際的社會(huì)生活來(lái)了解，最終會(huì)脫離社會(huì)現(xiàn)實(shí)。韓國(guó)原計(jì)劃2015年在全國(guó)推廣電子書(shū)包，結(jié)果發(fā)現(xiàn)學(xué)生大多通過(guò)電子書(shū)包了解世界，減少了與社會(huì)和自然的接觸，帶來(lái)了一些負(fù)面的影響，于是決定放慢電子書(shū)包的推廣速度。   

2.視頻課程制作花費(fèi)巨大   

視頻課程制作花費(fèi)巨大，按照哈佛和麻省理工成豆的edX估計(jì)，一門(mén)課就要25萬(wàn)美元。清華大學(xué)指定MOOC制作合作公司“過(guò)來(lái)人”的創(chuàng)始人張有明說(shuō):“一個(gè)完整的MOOC團(tuán)隊(duì)是非常復(fù)雜的，包括項(xiàng)目經(jīng)理、助教、志愿者、制作人、攝制團(tuán)隊(duì)、后期制作、運(yùn)營(yíng)人員;整個(gè)制作流程也很長(zhǎng)，包括選題、知識(shí)點(diǎn)設(shè)計(jì)、拍片宣傳、集中攝制、后期制作、測(cè)試反饋、運(yùn)營(yíng)數(shù)據(jù)……老師為制作MOOC課程，平均1個(gè)小時(shí)的視頻，至少要花10倍到20倍的時(shí)間做前期課程內(nèi)容的準(zhǔn)備，即使這個(gè)老師的課講得非常熟練?！?nbsp;   由于在線教育需要大量的投入，這些投入都要攤到教材上，因此現(xiàn)在歐美大學(xué)數(shù)字教材價(jià)格不僅沒(méi)有降低，反而比紙質(zhì)教材還高，而且只能在教育出版商、開(kāi)發(fā)商的軟件環(huán)境下閱讀。相比而言，老師和學(xué)生反而更鐘情紙質(zhì)教材。這可能只是階段性問(wèn)題，隨著技術(shù)的普及、數(shù)字教材使用人數(shù)的增長(zhǎng)，教材的價(jià)格會(huì)逐步降低。   

3.意識(shí)形態(tài)問(wèn)題   

開(kāi)放性教學(xué)資源平臺(tái)的全球免費(fèi)共享也帶來(lái)另一個(gè)問(wèn)題，那就是意識(shí)形態(tài)問(wèn)題。比如，西方國(guó)家社會(huì)學(xué)課程的某些講授未必符合我們政府的要求。   

4.不利于教育的多元化發(fā)展   

目前，在線教育都選擇全國(guó)頂級(jí)的教師授課，最終可能會(huì)形成一門(mén)課只有幾位老師在講的局面。而教育是多元化、個(gè)性化的行為，如果全國(guó)都在使用某幾個(gè)教師的教學(xué)視頻，那就如同工廠一樣，生產(chǎn)出標(biāo)準(zhǔn)化的產(chǎn)品，不利于學(xué)生思想的多元化發(fā)展。其實(shí)，不同的教師是各有優(yōu)勢(shì)的，對(duì)同一個(gè)問(wèn)題的不同講解，會(huì)給學(xué)生提供不同的信息和方法。   

5.完成率很低   

在一片對(duì)網(wǎng)絡(luò)開(kāi)放教學(xué)資源的贊揚(yáng)聲中，也出現(xiàn)一些不樂(lè)觀的數(shù)據(jù)，“以斯坦福大學(xué)的Udacity公司的課為例，目前僅有5%一16%的完成率，通過(guò)率更低”。沒(méi)有課堂監(jiān)督，沒(méi)有教學(xué)管理，只靠自覺(jué)完成學(xué)習(xí)，看來(lái)還是有問(wèn)題的。這也需要在線教育工作者思考，究竟采用什么手段才能提高完成率，否則，這些優(yōu)秀的教學(xué)資源就等于白費(fèi)了。   

6.一些技術(shù)問(wèn)題   

在線教育的迅猛發(fā)展也暴露出一些問(wèn)題，需要進(jìn)一步完善，如課程播放不流暢，教師講解不精彩。有些用戶反映視頻播放很卡，有些30多分鐘的課程需要1 小時(shí)才能看完;有些教師講解古板，基本是照本宣科，缺乏趣味性。另外，我們?cè)诩堎|(zhì)教材中尋找內(nèi)容很簡(jiǎn)單，但目前視頻關(guān)鍵詞搜索技術(shù)還很難令人滿意。   

7.盜版問(wèn)題   

在線教育視頻盜版問(wèn)題嚴(yán)重。原創(chuàng)單位花費(fèi)很多精力、金錢(qián)制作的在線教育課程被輕易翻錄、傳播，嚴(yán)重影響原創(chuàng)單位效益。幾千元的視頻課程，通過(guò)網(wǎng)絡(luò)十幾元就能買(mǎi)到，而且不影響使用。   

8.網(wǎng)游等如何控制   

上課期間教師可以通過(guò)軟件控制，使孩子們認(rèn)真聽(tīng)課、做練習(xí)，但是放學(xué)后孩子們通過(guò)終端設(shè)備看什么就難以控制。K12在線教育還面臨父母不愿讓孩子上網(wǎng)，害怕孩子玩游戲、上交友平臺(tái)，以及屏幕傷害眼睛等現(xiàn)實(shí)問(wèn)題。   

篇6

【關(guān)鍵詞】信息技術(shù) 教育教學(xué) 方法改革

1.現(xiàn)代信息技術(shù)的發(fā)展對(duì)教育教學(xué)的影響

進(jìn)入21世紀(jì)伴隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)和通訊技術(shù)為基礎(chǔ)的信息技術(shù)的高速發(fā)展，尤其是“多媒體技術(shù)”和“互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)”的日趨成熟，在人類(lèi)文明從工業(yè)化時(shí)代向信息時(shí)代轉(zhuǎn)變的過(guò)程中，信息化正以驚人的速度改變著人們的工作方式、學(xué)習(xí)方式、思維方式、交往方式乃至生活方式。毫無(wú)疑問(wèn)，當(dāng)代信息技術(shù)在教育教學(xué)中的應(yīng)用與發(fā)展已成為當(dāng)今教育系統(tǒng)眾所周知的共識(shí)。現(xiàn)代信息技術(shù)早已融入到了教育教學(xué)的每個(gè)角落。

現(xiàn)代信息技術(shù)的普及有力的促進(jìn)了教育教學(xué)改革的進(jìn)程，比如信息技術(shù)的發(fā)展促進(jìn)教育教學(xué)模式的轉(zhuǎn)變；服務(wù)化的網(wǎng)絡(luò)教育推動(dòng)著教育方法的進(jìn)步；信息技術(shù)的變革提供了學(xué)生個(gè)性化自主學(xué)習(xí)的通道。尤其“211工程”院校開(kāi)展的現(xiàn)代遠(yuǎn)程教育便是信息技術(shù)條件下最有說(shuō)服力的教學(xué)方式與方法的大膽創(chuàng)新，這種通過(guò)網(wǎng)絡(luò)自助學(xué)習(xí)與教師在線互動(dòng)相結(jié)合的學(xué)習(xí)方式更是被“環(huán)球網(wǎng)校”、“考試吧”等各大知名培訓(xùn)機(jī)構(gòu)所采用。

總之現(xiàn)代信息技術(shù)的飛速發(fā)展正對(duì)教育傳播技術(shù)、教育教學(xué)模式、教育資源、專(zhuān)業(yè)與學(xué)科設(shè)置、學(xué)生自身等等各方面起著強(qiáng)有力的催化作用，這一時(shí)代的變革要求我們教育工作者必須緊跟時(shí)代潮流抓緊適應(yīng)信息化條件下的教育教學(xué)發(fā)展。

2.傳統(tǒng)教學(xué)模式與方法已不適應(yīng)高度信息化條件下的教育發(fā)展

2.1信息化時(shí)代教育教學(xué)方式與特點(diǎn)

信息化時(shí)代的教學(xué)模式應(yīng)該是符合現(xiàn)代教學(xué)思想的新型教學(xué)模式，以現(xiàn)代信息技術(shù)的支持為最高特征，包括現(xiàn)代教學(xué)觀念和現(xiàn)代教學(xué)方法的應(yīng)用等內(nèi)容。在信息化教學(xué)模式下，學(xué)生的主體地位得到強(qiáng)化，有利于發(fā)揮學(xué)生學(xué)習(xí)的主動(dòng)性、積極性和創(chuàng)造性如圖1所示，在整個(gè)學(xué)習(xí)環(huán)節(jié)中教師不再是主體，學(xué)生才是學(xué)習(xí)的主體，一切教學(xué)措施都圍繞學(xué)生展開(kāi)。受到信息網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的沖擊，從教師與學(xué)生兩個(gè)方面來(lái)說(shuō)都與以往傳統(tǒng)教學(xué)模式下有著截然不同的差別。高度發(fā)達(dá)的信息技術(shù)對(duì)現(xiàn)代教育教學(xué)觀念、教學(xué)內(nèi)容、教學(xué)資源，教學(xué)手段、教學(xué)管理等一系列的方面產(chǎn)生了質(zhì)的變革。

我們認(rèn)為信息化教學(xué)模式是建構(gòu)主義理論與先進(jìn)的媒體技術(shù)、網(wǎng)絡(luò)技術(shù)、人工智能技術(shù)等相結(jié)合的高度智能化的教學(xué)方式。具有教材多媒體化、資源全球化、學(xué)習(xí)個(gè)性化、管理自動(dòng)化、環(huán)境虛擬化等特征。

2.2傳統(tǒng)教育教學(xué)的方式方法已經(jīng)阻礙了現(xiàn)代教育的發(fā)展

傳統(tǒng)課堂教學(xué)模式是以“教師為中心”的課堂教學(xué)模式， 這種教學(xué)方式與方法早已與素質(zhì)教育相違背，尤其在承擔(dān)高級(jí)專(zhuān)門(mén)人才培養(yǎng)的高職院校，很多課堂教學(xué)模式仍然是教師是教學(xué)過(guò)程中的主體，學(xué)生只是被動(dòng)接受的客體。這種傳統(tǒng)的以“教師為中心、以書(shū)本為中心、以課堂為中心”教師憑借“一間固定的教室、一塊固定的黑板、幾支粉筆”引導(dǎo)學(xué)生跟著自己的思維轉(zhuǎn)的教學(xué)模式極大的遏制了學(xué)生的上課積極性，能動(dòng)性和個(gè)性化創(chuàng)造力。

走進(jìn)高職課堂，經(jīng)?？吹浇處熢谡n堂上侃侃而談，部分學(xué)生卻在課堂上睡覺(jué)、說(shuō)話、玩游戲、耍手機(jī)等現(xiàn)象，結(jié)果教師講完了一堂課，完成了這節(jié)課的教學(xué)任務(wù)，但部分課堂上精力不能集中的學(xué)生卻不知所云。這樣的教師為主體的傳統(tǒng)的教學(xué)模式長(zhǎng)期以來(lái)都忽視了學(xué)生本身也是有思想、有愿望、有意識(shí)、有興趣的人，沒(méi)有充分考慮到學(xué)生的個(gè)體差異性，不能充分有效地貫徹因材施教的教學(xué)方針，不能充分調(diào)動(dòng)學(xué)生的課堂積極性和能動(dòng)性。顯然，上述這種傳統(tǒng)的教育教學(xué)方式是以傳授知識(shí)而不是以智能培養(yǎng)特別是創(chuàng)新精神的培養(yǎng)為重點(diǎn)的，而是以犧牲學(xué)生的主動(dòng)精神和創(chuàng)新精神為代價(jià)的，它根本無(wú)法適應(yīng)當(dāng)前物聯(lián)網(wǎng)時(shí)代知識(shí)經(jīng)濟(jì)對(duì)人才的需求。

再者，傳統(tǒng)的教學(xué)模式已經(jīng)牢牢的固化了教師的授課方式與創(chuàng)新思維教學(xué)方法。教師一味的在講臺(tái)上講，學(xué)生呆板的在下面聽(tīng)，師生之間缺乏統(tǒng)一的載體來(lái)有效的互動(dòng)與思考，長(zhǎng)期下來(lái)教師也就機(jī)械式的板書(shū)、講解、沒(méi)有發(fā)揮出創(chuàng)新教學(xué)手段的意識(shí)與環(huán)境。

3.現(xiàn)代信息技術(shù)條件下教學(xué)模式與教學(xué)方法的改革方向

3.1信息技術(shù)條件下教學(xué)的模式應(yīng)是隨時(shí)隨地就地學(xué)習(xí)與課堂學(xué)習(xí)相結(jié)合

高度發(fā)達(dá)的信息化校園，不僅僅在于使學(xué)校的師生都能掌握應(yīng)用網(wǎng)絡(luò)的技能，更重要的是建立一種全新的教育體制與教學(xué)模式。目的是使學(xué)校在這樣網(wǎng)絡(luò)化的環(huán)境下，培養(yǎng)出學(xué)生更強(qiáng)的信息獲取與分析能力，注重學(xué)生個(gè)性化需求與自主學(xué)習(xí)的技能。學(xué)生通過(guò)教育網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下獲取的信息遠(yuǎn)比老師課堂講述的詳細(xì)、完整的多。學(xué)習(xí)者可以根據(jù)自身的安排利用空余時(shí)間進(jìn)行個(gè)性化學(xué)習(xí)，比如出差在外的人，可以選擇有網(wǎng)絡(luò)的賓館、酒店等場(chǎng)地，利用閑暇時(shí)間根據(jù)個(gè)人進(jìn)度安排學(xué)習(xí)。這樣可最大限度地發(fā)揮學(xué)生的主動(dòng)性、積極性，老師既可以進(jìn)行個(gè)別化教學(xué)，又可以通過(guò)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)推行項(xiàng)目捆綁式協(xié)作型教學(xué)。

比如目前在一些211高校開(kāi)設(shè)的現(xiàn)代遠(yuǎn)程教育模式，這種教學(xué)模式主要是通過(guò)現(xiàn)代信息技術(shù)將傳統(tǒng)的課堂轉(zhuǎn)移到網(wǎng)絡(luò)中利用現(xiàn)代智能遠(yuǎn)程教育系統(tǒng)（Modem Distance Intelligent Tutoring System，MDITS），而實(shí)施的現(xiàn)代教學(xué)手段。目的就是克服傳統(tǒng)的以教師為中心的教學(xué)局限，建構(gòu)以學(xué)生為中心的教學(xué)模式，強(qiáng)調(diào)充分挖掘?qū)W生個(gè)性化需要與自主學(xué)習(xí)為主，教師可以通過(guò)網(wǎng)絡(luò)遠(yuǎn)程輔導(dǎo)或針對(duì)個(gè)別案例進(jìn)行個(gè)性化指導(dǎo)學(xué)習(xí)。這種形式的學(xué)習(xí)并非要求學(xué)生一定在特定的教室里接受教育，而是學(xué)生以自我為主去合理安排時(shí)間，在規(guī)定的時(shí)間內(nèi)自由開(kāi)放式的學(xué)習(xí)完成相應(yīng)的課程并在線考核合格即可。很顯然網(wǎng)絡(luò)信息時(shí)代的學(xué)習(xí)注重以學(xué)生個(gè)性化需求為中心，學(xué)習(xí)的主體權(quán)利以學(xué)生自身為主，高度尊重學(xué)生合理選擇學(xué)習(xí)方式?？梢哉f(shuō)隨著無(wú)線網(wǎng)絡(luò)技術(shù)、手機(jī)智能技術(shù)等移動(dòng)終端技術(shù)的廣泛推廣與普及，信息時(shí)代的教育將是具有高度開(kāi)發(fā)性、高度互聯(lián)性、資源共享性、高度自主性等服務(wù)學(xué)生個(gè)性化需求與創(chuàng)新的綜合智能化的教育模式。

通過(guò)信息技術(shù)構(gòu)建的網(wǎng)絡(luò)化課堂很多功能與優(yōu)勢(shì)是傳統(tǒng)課堂教學(xué)模式所不能及的，所以現(xiàn)代信息技術(shù)條件下教育教學(xué)的全新模式是構(gòu)筑知識(shí)經(jīng)濟(jì)時(shí)代人們終身學(xué)習(xí)體系的主要手段。它以現(xiàn)代遠(yuǎn)程教育手段為主，綜合面授、函授和自學(xué)等教學(xué)形式、采用多種媒體手段聯(lián)系師生并承載課程內(nèi)容?，F(xiàn)代遠(yuǎn)程教育可以有效地發(fā)揮各種教育資源的優(yōu)勢(shì)，做到只要有網(wǎng)絡(luò)就可隨時(shí)隨地去學(xué)習(xí)。為不同的學(xué)習(xí)對(duì)象提供方便的、快捷的、廣泛、高效的教育服務(wù)。

3.2現(xiàn)代信息技術(shù)條件下的教學(xué)環(huán)境要求教師應(yīng)不斷豐富與拓展自身的綜合知識(shí)

近年來(lái)，全國(guó)各地都比較重視校園信息化建設(shè)，隨著網(wǎng)絡(luò)信息技術(shù)、多媒體技術(shù)、等高科技的發(fā)展，傳統(tǒng)的教學(xué)思維、教學(xué)手段、教學(xué)模式、教師角色、教學(xué)教案等等都在發(fā)生著深刻的變革。作為為人師表的教師自身更應(yīng)該趕上信息化時(shí)代的步法，不斷學(xué)習(xí)進(jìn)取，提高自身現(xiàn)代信息技術(shù)的綜合素質(zhì)，才能有效地服務(wù)于信息時(shí)代的教育領(lǐng)域?？傮w上來(lái)講，目前我們很多教師信息技術(shù)素養(yǎng)普遍較薄弱，信息技術(shù)應(yīng)用水平偏低。部分教師教育觀念落后，教學(xué)內(nèi)容陳舊，教學(xué)方式與方法老套，又不善于運(yùn)用合適的多媒體教學(xué)軟件，也不愿查閱教學(xué)資料等等這類(lèi)的顯現(xiàn)很是突出。

隨著信息技術(shù)的發(fā)展，信息傳播以前所未有的速度和廣度向前發(fā)展，這必將促使學(xué)校教育的方方面面發(fā)生深刻的變革，將有越來(lái)越多的學(xué)習(xí)者可以通過(guò)信息技術(shù)來(lái)獲得知識(shí)和信息。教師的傳統(tǒng)地位將受到挑戰(zhàn)，他們將由知識(shí)的傳授者、課堂的管理者轉(zhuǎn)變?yōu)樾畔⒅С终?、知識(shí)建構(gòu)者、道德監(jiān)控者和指導(dǎo)者。在這樣的時(shí)代背景下，提高教師的信息素養(yǎng)成為教師專(zhuān)業(yè)發(fā)展的一個(gè)重要的內(nèi)容。

所謂教師的信息化素養(yǎng)，主要是指開(kāi)展信息化教學(xué)的能力，其核心是信息技術(shù)與課程整合。為此學(xué)校應(yīng)當(dāng)建立教師信息化教學(xué)能力培訓(xùn)的硬性制度，并從以下幾個(gè)方面提升自己：

第一，教師應(yīng)主動(dòng)提高自身多媒體教學(xué)系統(tǒng)的應(yīng)用能力。教師通過(guò)制作多媒體樣式的課件，說(shuō)明所講解知識(shí)的結(jié)構(gòu)，形象地演示其中某些難以理解的內(nèi)容，展示動(dòng)態(tài)變化的過(guò)程等；營(yíng)造一種多媒體教學(xué)環(huán)境的沉浸感，并且嘗試讓學(xué)生主動(dòng)使用媒體來(lái)表達(dá)和傳遞思想情感、展示和交流學(xué)習(xí)成果，那么就能把單純的教師演示工具變成環(huán)境創(chuàng)設(shè)工具，達(dá)到以學(xué)生為主體的教學(xué)環(huán)境。

第二，提高教師的信息檢索與綜合處理能力。通過(guò)網(wǎng)絡(luò)檢索到的信息資源有時(shí)并不能直接使用，必須對(duì)它們進(jìn)行加工、處理及整合之后，才能變成真正可用的信息。所以，教師還應(yīng)具備對(duì)信息加工處理及整合的能力。如果僅僅依靠閱讀書(shū)刊來(lái)獲取知識(shí)信息，那么，我們獲取的知識(shí)是相當(dāng)有限的，而且這種方式是不快捷的、低效的。信息化背景下的教師，應(yīng)掌握基本的計(jì)算機(jī)信息處理技術(shù)和網(wǎng)絡(luò)技術(shù)，充分利用網(wǎng)絡(luò)資源加強(qiáng)學(xué)習(xí)，提升自身的業(yè)務(wù)水平和能力。

第三，提高教師信息化條件下網(wǎng)絡(luò)教學(xué)的組織實(shí)施能力，掌握先進(jìn)的智能化教學(xué)系統(tǒng)。教學(xué)實(shí)施是指教師實(shí)踐預(yù)先設(shè)定好的教學(xué)方案的全過(guò)程。網(wǎng)絡(luò)教學(xué)組織實(shí)施能力不僅包括教師利用網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行講解和答疑的能力，同時(shí)更加注重教師對(duì)學(xué)生的問(wèn)題式學(xué)習(xí)和協(xié)作式學(xué)習(xí)的指導(dǎo)能力。因?yàn)榫W(wǎng)絡(luò)教學(xué)的教學(xué)實(shí)施不具備傳統(tǒng)課堂教學(xué)在組織實(shí)施過(guò)程中現(xiàn)場(chǎng)操作的可控性和可變性，為此，教師事先一定要精心策劃好教學(xué)實(shí)施的全過(guò)程，要充分考慮到教學(xué)過(guò)程中的各個(gè)環(huán)節(jié)（如學(xué)生協(xié)作活動(dòng)的設(shè)置等），以確保整個(gè)網(wǎng)絡(luò)教學(xué)能順利、高效地進(jìn)行。

3.3高度信息化狀態(tài)下課堂教學(xué)應(yīng)趨于網(wǎng)絡(luò)化與教學(xué)手段的多樣化

信息化條件下的課堂教學(xué)發(fā)展趨勢(shì)是更加網(wǎng)絡(luò)化、更具靈活性、授課形式多樣化、高度智能化、高度人機(jī)交換功能等。因此在信息化課堂教學(xué)可以充分挖掘多媒體、互聯(lián)網(wǎng)、自動(dòng)化教學(xué)系統(tǒng)、等等先進(jìn)教學(xué)手段將課堂教學(xué)效果最大限度的凸現(xiàn)出來(lái)。例如可以采取分組進(jìn)行“項(xiàng)目捆綁”式教學(xué)，將課堂上的學(xué)生分成信息化學(xué)習(xí)小組，并為每個(gè)小組提供至少一網(wǎng)計(jì)算機(jī)，理科課程還可以給小組配備實(shí)驗(yàn)器材、模擬軟件或者傳感器等。學(xué)生在教師的指導(dǎo)下，充分發(fā)揮自己的主體作用，利用計(jì)算機(jī)進(jìn)行個(gè)別學(xué)習(xí)和小組式合作學(xué)習(xí)。

再比如，利用網(wǎng)絡(luò)教室，通過(guò)教學(xué)系統(tǒng)軟件對(duì)學(xué)生進(jìn)行一對(duì)一數(shù)字化輔導(dǎo)學(xué)習(xí)。這種類(lèi)型是指每個(gè)學(xué)生都擁有數(shù)字化學(xué)習(xí)終端，教師并能夠運(yùn)用這一終端系統(tǒng)所提供的平臺(tái)與資源，對(duì)每個(gè)學(xué)生進(jìn)行教學(xué)演示或者單獨(dú)互動(dòng)輔導(dǎo)學(xué)習(xí)。教師可以將信息技術(shù)作為人機(jī)交互工具，對(duì)學(xué)生進(jìn)行個(gè)別學(xué)習(xí)輔導(dǎo)；可以通過(guò)網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)師生之間、生生之間的教學(xué)交流和協(xié)作學(xué)習(xí)；可以為學(xué)生提供網(wǎng)址、搜索引擎等，指導(dǎo)學(xué)生獲取學(xué)習(xí)資源；還可以根據(jù)不同任務(wù)，指導(dǎo)學(xué)生進(jìn)行科學(xué)計(jì)算、數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)等活動(dòng)。

當(dāng)然最常用的就是多年媒體課室，教師通過(guò)多媒體合成技術(shù)對(duì)講授的知識(shí)進(jìn)行系統(tǒng)的、全面的、生動(dòng)的描述與分解，將抽象的知識(shí)以形象生動(dòng)的數(shù)字化模擬信息技術(shù)展示出來(lái)。既便于學(xué)生理解掌握知識(shí)，又使得學(xué)生不斷自我意識(shí)上去形象生動(dòng)的思考與反復(fù)記憶。我們稱(chēng)這種基于計(jì)算機(jī)多媒體技術(shù)用于課堂教學(xué)的模式為“多媒體計(jì)算機(jī)輔助教學(xué)”模式。第一，有教學(xué)環(huán)境是多媒體計(jì)算機(jī)及依據(jù)教學(xué)目標(biāo)設(shè)計(jì)、反映教學(xué)策略的教學(xué)軟件系統(tǒng)；第二，以各種種媒體的方式顯示教學(xué)內(nèi)容；第三，教學(xué)信息按超文本方式進(jìn)行組織，符合人的聯(lián)想記憶方式；第四，具有良好的交互界面，學(xué)習(xí)者必須通過(guò)一系列交互操作來(lái)進(jìn)行學(xué)習(xí)?？傊?，現(xiàn)代信息技術(shù)催生的現(xiàn)代教學(xué)多媒體智能化教學(xué)模式它可以創(chuàng)造出一種身臨其境、完全真實(shí)的學(xué)習(xí)環(huán)境。

3.4信息時(shí)代的教學(xué)應(yīng)是正視學(xué)生的個(gè)性與正確引導(dǎo)學(xué)生個(gè)性化發(fā)展的創(chuàng)新型教育

信息時(shí)代的教育更應(yīng)該是高素質(zhì)的綜合性教育，它將以學(xué)生的個(gè)性化自主學(xué)習(xí)為原則，以“數(shù)字智能化”為手段，以培養(yǎng)學(xué)生的“自主學(xué)習(xí)、創(chuàng)新發(fā)展”終生學(xué)習(xí)能力為終極目標(biāo)。通過(guò)多媒體網(wǎng)絡(luò)教室和網(wǎng)絡(luò)虛擬學(xué)習(xí)資源庫(kù)，為學(xué)生創(chuàng)造自主學(xué)習(xí)的條件。在老師精心指導(dǎo)幫助下，按照自己的認(rèn)知水平，借助人機(jī)交互的多媒體資源自主創(chuàng)新去學(xué)習(xí)，體驗(yàn)學(xué)習(xí)的快樂(lè)和成功的樂(lè)趣。

未來(lái)教育將是以學(xué)為中心的教學(xué)模式，利用網(wǎng)絡(luò)教育資源的目的主要是滿足學(xué)生的學(xué)。在教育、教學(xué)中尊重學(xué)生的個(gè)性，充分發(fā)展學(xué)生的個(gè)性，克服“一刀切”“一概而論”的教學(xué)傾向。把教育、教學(xué)的目標(biāo)、效果具體落實(shí)到每個(gè)學(xué)生，做到學(xué)生個(gè)別化教學(xué)。以培養(yǎng)學(xué)生的自主意識(shí)，開(kāi)發(fā)學(xué)生的潛能，使學(xué)生能夠自主發(fā)展、超常發(fā)展。教育的作用不僅在于幫助學(xué)生樹(shù)立理想，更重要的是通過(guò)相對(duì)完整的訓(xùn)練幫助學(xué)生實(shí)現(xiàn)理想。教育的主體是學(xué)生，現(xiàn)代教育必須以學(xué)生的個(gè)人興趣為出發(fā)點(diǎn)，激發(fā)學(xué)生的創(chuàng)造性，并通過(guò)教師多元化的指導(dǎo)，構(gòu)建出既有學(xué)生自主選題、自主學(xué)習(xí)、自主研究、自主管理，又有團(tuán)隊(duì)合作的高度自主化教育模式，尊重學(xué)生個(gè)性發(fā)展、尊重多樣性、鼓勵(lì)學(xué)生創(chuàng)造是現(xiàn)代信息化教育的靈魂。信息化時(shí)代的學(xué)生可以通過(guò)自主終端人機(jī)交換設(shè)備根據(jù)自身?xiàng)l件有針對(duì)性或?qū)Ω信d趣的學(xué)科方向去發(fā)展，實(shí)現(xiàn)個(gè)性化學(xué)習(xí)需求。

4.現(xiàn)代信息技術(shù)下教育教學(xué)的發(fā)展趨勢(shì)

根據(jù)中國(guó)互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)信息中心2013年最新的報(bào)告顯示，目前我國(guó)網(wǎng)民數(shù)量達(dá)到了5.64億，利用手機(jī)等移動(dòng)設(shè)備上網(wǎng)人數(shù)為4.20億。由此可見(jiàn)現(xiàn)階段到將來(lái)一段時(shí)間網(wǎng)絡(luò)信息技術(shù)仍會(huì)飛速的普及，對(duì)于教育行業(yè)來(lái)說(shuō)，信息技術(shù)的快速發(fā)展必將催促教育教學(xué)更加快步地去適應(yīng)信息技術(shù)的變革。未來(lái)基于互聯(lián)網(wǎng)環(huán)境下的教育體制與教學(xué)模式不受省市、空間和地緣的限制，通過(guò)計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)可擴(kuò)展至全社會(huì)的每一個(gè)角落，甚至是全世界。

當(dāng)今時(shí)代，教學(xué)手段與資源更趨于多媒體化，多媒體教育應(yīng)用正在迅速成為教育技術(shù)中的主流技術(shù)，比如多媒體教學(xué)系統(tǒng)、多媒體電子書(shū)刊等，可以說(shuō)目前國(guó)際上的教育技術(shù)正在迅速走向多媒化。同樣伴隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)的發(fā)展現(xiàn)代教育愈來(lái)愈重視人工智能在教育中應(yīng)用與研究，很多針對(duì)學(xué)生訓(xùn)練與學(xué)習(xí)的智能化模塊不斷的被開(kāi)發(fā)并應(yīng)用在教學(xué)當(dāng)中?？傊S著信息技術(shù)的發(fā)展，教育技術(shù)應(yīng)用模式的多樣性與個(gè)性化越發(fā)加強(qiáng)，新時(shí)代的教育正面臨著向前沿科技領(lǐng)域變革與應(yīng)用方向發(fā)展。

課題：本論文為教育部科研十二五重點(diǎn)課題《個(gè)性化學(xué)習(xí)開(kāi)發(fā)與提高教學(xué)效率研究》下子課題《信息技術(shù)條件下教學(xué)方法改革與學(xué)生個(gè)性化學(xué)習(xí)能力提高的研究》成果之一。課題編號(hào)：111820089-ZC-5。

參考文獻(xiàn)：

[1] 張京，張慶秀.試論建構(gòu)主義教學(xué)設(shè)計(jì)理論與新型的教學(xué)模式.河北農(nóng)業(yè)大學(xué)學(xué)報(bào)，2002，（2）

[2] 陳東.開(kāi)放教育[M].上海：上海教育出版社，2006.

[3] 易朝暉，李宏斌，李明霞.信息化條件下教學(xué)方法改革的思考.計(jì)算機(jī)教育，2007-6

[4] 劉曉.信息化教學(xué)模式與傳統(tǒng)教學(xué)模式的比較.科技創(chuàng)新導(dǎo)報(bào)，2012-03

篇7

機(jī)器人競(jìng)賽

機(jī)器人競(jìng)賽是一項(xiàng)很好的科技創(chuàng)新活動(dòng)，形式繁多，內(nèi)容豐富。設(shè)計(jì)方案的開(kāi)放性，也為學(xué)生的創(chuàng)新奠定了基礎(chǔ)。參賽者可以用不同的方法實(shí)現(xiàn)同一個(gè)項(xiàng)目，通過(guò)比賽，激發(fā)其對(duì)機(jī)器人的學(xué)習(xí)興趣，引導(dǎo)他們積極探索機(jī)器人新科技，為其自主創(chuàng)新能力的培養(yǎng)提供良好的平臺(tái)。中國(guó)機(jī)器人大賽暨RoboCup公開(kāi)賽：1999年，在RoboCup國(guó)際委員的支持和授權(quán)下，首屆中國(guó)機(jī)器人大賽暨RoboCup公開(kāi)賽在中國(guó)重慶舉辦，目前是中國(guó)機(jī)器人最具影響力的賽事，比賽共設(shè)立12類(lèi)65項(xiàng)賽事。機(jī)器人競(jìng)賽種類(lèi)多、規(guī)模大、水平高，為大學(xué)生進(jìn)行創(chuàng)新實(shí)踐活動(dòng)提供了很好的平臺(tái)?！拔磥?lái)伙伴”杯中國(guó)智能機(jī)器人大賽（暨國(guó)際機(jī)器人滅火比賽中國(guó)賽區(qū)選拔賽），是中國(guó)人工智能機(jī)器人專(zhuān)業(yè)委員會(huì)等多個(gè)單位主辦的一項(xiàng)全國(guó)性賽事。大賽包含機(jī)器人救火大賽、機(jī)器人足球比賽、機(jī)器人創(chuàng)新大賽、機(jī)器人搜救大賽、機(jī)器人擂臺(tái)賽和機(jī)器人舞蹈戲劇大賽等6個(gè)主題項(xiàng)目。其中機(jī)器人救火大賽是國(guó)際賽制機(jī)器人滅火比賽（暨國(guó)際機(jī)器人滅火比賽中國(guó)賽區(qū)選拔賽）?！帮w思卡爾”杯全國(guó)大學(xué)生智能汽車(chē)競(jìng)賽，由教育部委托高等學(xué)校自動(dòng)化專(zhuān)業(yè)教學(xué)指導(dǎo)分委員會(huì)主辦。競(jìng)賽分競(jìng)速賽與創(chuàng)意賽兩類(lèi)比賽。自2006年首次舉辦以來(lái)，“飛思卡爾”杯全國(guó)大學(xué)生智能汽車(chē)競(jìng)賽已經(jīng)成功舉辦了6屆。

機(jī)器人實(shí)踐教學(xué)的具體實(shí)施

機(jī)器人競(jìng)賽、創(chuàng)新實(shí)踐是一項(xiàng)很好的科技創(chuàng)新活動(dòng)，機(jī)器人的趣味性易于激發(fā)學(xué)生學(xué)習(xí)和研究的興趣，同時(shí)將創(chuàng)新實(shí)踐、競(jìng)賽引入教學(xué)過(guò)程，使學(xué)生變被動(dòng)學(xué)習(xí)為主動(dòng)學(xué)習(xí)和研究?！皺C(jī)器人項(xiàng)目教學(xué)法”的一般教學(xué)結(jié)構(gòu)如圖1所示：“項(xiàng)目教學(xué)法”最顯著的特點(diǎn)是“以項(xiàng)目為主線、教師為引導(dǎo)、學(xué)生為主體”，改變了以往“教師講，學(xué)生聽(tīng)”被動(dòng)的教學(xué)模式，創(chuàng)造了學(xué)生主動(dòng)參與、自主協(xié)作、探索創(chuàng)新的新型教學(xué)模式。本文以參加2012年中國(guó)機(jī)器人大賽暨RoboCup公開(kāi)賽的醫(yī)療與服務(wù)機(jī)器人組的項(xiàng)目為例，在比賽初期確定人員，將不同專(zhuān)業(yè)和不同年級(jí)的學(xué)生組成一個(gè)競(jìng)賽小組，研究競(jìng)賽規(guī)則、制定項(xiàng)目方案、機(jī)器人結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)、電路設(shè)計(jì)、程序調(diào)試，學(xué)生分工合作，過(guò)程中集思廣益、取長(zhǎng)補(bǔ)短、團(tuán)結(jié)協(xié)作。這種在探索中學(xué)習(xí)的過(guò)程是其他教學(xué)環(huán)節(jié)無(wú)法實(shí)現(xiàn)的，對(duì)于培養(yǎng)學(xué)生的實(shí)踐創(chuàng)新能力非常重要。本文以一種醫(yī)療與服務(wù)機(jī)器人設(shè)計(jì)為導(dǎo)向的項(xiàng)目教學(xué)法，按照以下六個(gè)教學(xué)步驟進(jìn)行：

1.項(xiàng)目的申請(qǐng)

本學(xué)院主要參加了醫(yī)療服務(wù)機(jī)器人、機(jī)器人游中國(guó)、擂臺(tái)等機(jī)器人項(xiàng)目，學(xué)生可以針對(duì)感興趣的比賽項(xiàng)目，或者根據(jù)江蘇省高等學(xué)校大學(xué)生實(shí)踐創(chuàng)新訓(xùn)練計(jì)劃，申報(bào)項(xiàng)目，填寫(xiě)申請(qǐng)書(shū)。教師針對(duì)學(xué)生申報(bào)的項(xiàng)目，分析學(xué)生的實(shí)際情況，建議選擇項(xiàng)目規(guī)模和難度適中的項(xiàng)目。中國(guó)已經(jīng)進(jìn)入了老齡化社會(huì)，而且在今后幾年內(nèi)老齡人口數(shù)量將會(huì)呈上升趨勢(shì)，老齡化將更加嚴(yán)重。老齡化使社會(huì)的勞動(dòng)力減少，一些老年人不僅不能參加勞動(dòng)，而且有的甚至失去了自理能力，需要人照顧，這就增加了他們的子女以及社會(huì)的負(fù)擔(dān)。年輕人為了工作日益繁忙，在目前服務(wù)行業(yè)工作者稀缺的背景下，在醫(yī)院時(shí)不時(shí)會(huì)有行動(dòng)不便的病人需要護(hù)士和家人的攙扶。而在沒(méi)有人幫助的情況下，行動(dòng)不便的病人寸步難行，稍有不慎就有可能摔倒受傷。所以筆者建議學(xué)生選擇參加醫(yī)療與服務(wù)機(jī)器人創(chuàng)新設(shè)計(jì)與制作賽項(xiàng)，設(shè)計(jì)一種醫(yī)療服務(wù)機(jī)器人更好的服務(wù)病人。

2.項(xiàng)目團(tuán)隊(duì)的建立

建立學(xué)生團(tuán)隊(duì)，營(yíng)造互相競(jìng)爭(zhēng)、互相幫助的學(xué)習(xí)氛圍，學(xué)生在做項(xiàng)目過(guò)程中攜手合作，彌補(bǔ)相互間的不足，遇到問(wèn)題大家一起討論解決，這讓學(xué)生體會(huì)到團(tuán)隊(duì)的重要性，做到共同進(jìn)步。同時(shí)，團(tuán)隊(duì)的學(xué)生分工明確，每人負(fù)責(zé)項(xiàng)目的某一部分，使學(xué)生真正參與到項(xiàng)目中，整個(gè)項(xiàng)目的完成，離不開(kāi)每一個(gè)學(xué)生，學(xué)生為使項(xiàng)目不會(huì)因?yàn)樽约贺?fù)責(zé)的部分沒(méi)有完成而主動(dòng)學(xué)習(xí)，主動(dòng)查資料，可以培養(yǎng)和提高學(xué)生的自主學(xué)習(xí)能力。學(xué)生團(tuán)隊(duì)的建立，應(yīng)考慮學(xué)生的專(zhuān)業(yè)，年紀(jì)，特長(zhǎng)等因素。教師確定一名隊(duì)長(zhǎng)，根據(jù)項(xiàng)目的特點(diǎn)，隊(duì)長(zhǎng)可以自己招學(xué)生，實(shí)現(xiàn)學(xué)生管理學(xué)生。參加醫(yī)療與服務(wù)機(jī)器人創(chuàng)新設(shè)計(jì)與制作賽項(xiàng)，筆者選擇了5名學(xué)生，隊(duì)長(zhǎng)由09級(jí)的一名學(xué)生擔(dān)任，該生組織能力比較強(qiáng)，專(zhuān)業(yè)能力也比較脫出，由他負(fù)責(zé)整個(gè)項(xiàng)目的進(jìn)展，匯報(bào)工作。其他學(xué)生分別是1名2009級(jí)的，2名2010級(jí)的，1名2011級(jí)的，專(zhuān)業(yè)分別是自動(dòng)化、測(cè)控、電氣。

3.項(xiàng)目任務(wù)、計(jì)劃的制定

團(tuán)隊(duì)負(fù)責(zé)人制定機(jī)器人項(xiàng)目工作計(jì)劃，確定工作步驟。機(jī)器人是集機(jī)械、電子、控制、計(jì)算機(jī)、傳感器、人工智能等多學(xué)科先進(jìn)技術(shù)于一體的智能儀器。本次設(shè)計(jì)的醫(yī)療服務(wù)機(jī)器人由小組討論決定，醫(yī)療服務(wù)機(jī)器人外形像輪椅，病人能夠獨(dú)自駕駛?cè)セ?yàn)室拿取報(bào)告，去門(mén)診找醫(yī)生復(fù)診，降低護(hù)士工作量及病人家屬的負(fù)擔(dān)。為使醫(yī)療服務(wù)機(jī)器人更好的服務(wù)病人，該團(tuán)隊(duì)為機(jī)器人設(shè)置了兩種模式：座椅模式和病床模式，免去了病人就診、休息時(shí)需要被移動(dòng)到病床上的麻煩。機(jī)器人將現(xiàn)場(chǎng)鍵盤(pán)控制和遠(yuǎn)程控制相結(jié)合，實(shí)現(xiàn)護(hù)士對(duì)病人的遠(yuǎn)程監(jiān)護(hù)，機(jī)器人在前進(jìn)過(guò)程中，檢測(cè)到前方有障礙物時(shí)就會(huì)立刻停下，減少不必要的事故。同時(shí)機(jī)器人配備了機(jī)械手，可以幫助病人取物品，最大程度幫助病人。根據(jù)團(tuán)隊(duì)中學(xué)生的專(zhuān)業(yè)、特長(zhǎng)等分配任務(wù)，負(fù)責(zé)機(jī)器人機(jī)械結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)的學(xué)生需要畫(huà)圖紙、電焊等來(lái)完成機(jī)器人結(jié)構(gòu)的設(shè)計(jì)、機(jī)械手的設(shè)計(jì)；電路設(shè)計(jì)的學(xué)生制作包括單片機(jī)電路、電源穩(wěn)壓電路、電機(jī)驅(qū)動(dòng)電路、紅外避障電路、鍵盤(pán)輸入電路；測(cè)控專(zhuān)業(yè)的學(xué)生負(fù)責(zé)電路的測(cè)試、場(chǎng)地的制作等工作；程序編寫(xiě)的學(xué)生，完成程序的設(shè)計(jì)、調(diào)試；控制界面的設(shè)計(jì)由另外一個(gè)學(xué)生負(fù)責(zé)，主要是VB編寫(xiě)上位機(jī)、WIFI攝像頭的調(diào)試、藍(lán)牙通信的調(diào)試。根據(jù)機(jī)器人項(xiàng)目的特點(diǎn)，學(xué)生在制作過(guò)程中可適當(dāng)?shù)刈饕恍┱{(diào)整。根據(jù)項(xiàng)目完成的時(shí)間確定工作步驟，進(jìn)行時(shí)間分配。最終得到教師的認(rèn)可才能執(zhí)行。

4.項(xiàng)目制作

學(xué)生自己確定各自在小組中的分工，然后按照已確立的工作步驟和程序工作?；跈C(jī)器人項(xiàng)目的作品成果形式多種多樣，可以是調(diào)查報(bào)告、實(shí)物模型、演講稿、論文等。通過(guò)展示作品成果，可反映學(xué)生在項(xiàng)目完成過(guò)程中所掌握的技能。本次設(shè)計(jì)的醫(yī)療服務(wù)機(jī)器人成果包括機(jī)器人模型一個(gè)、機(jī)器人設(shè)計(jì)與使用說(shuō)明書(shū)一份、演講稿一份。在本項(xiàng)目比賽結(jié)束后，指導(dǎo)學(xué)生按照他們?cè)O(shè)計(jì)的醫(yī)療服務(wù)機(jī)器人撰寫(xiě)論文、申請(qǐng)專(zhuān)利。

5.項(xiàng)目檢查評(píng)估

整個(gè)項(xiàng)目檢查評(píng)估采用答辯的形式向教師匯報(bào)，首先由隊(duì)長(zhǎng)對(duì)整個(gè)項(xiàng)目進(jìn)行匯報(bào)總結(jié)，再由隊(duì)員對(duì)自己負(fù)責(zé)的工作進(jìn)行匯報(bào)和自我評(píng)估，并且對(duì)設(shè)計(jì)的醫(yī)療服務(wù)機(jī)器人進(jìn)行展示，教師根據(jù)團(tuán)隊(duì)成員的表現(xiàn)、研究成果表述和作品的展示進(jìn)行檢查，為到現(xiàn)場(chǎng)比賽作準(zhǔn)備。針對(duì)項(xiàng)目中出現(xiàn)的問(wèn)題，師生共同討論，教師引導(dǎo)學(xué)生獨(dú)立思考問(wèn)題，解決問(wèn)題。學(xué)生通過(guò)對(duì)比師生評(píng)價(jià)結(jié)果，找出造成結(jié)果差異的原因

6.項(xiàng)目資料歸檔或應(yīng)用

為使學(xué)生養(yǎng)成良好的習(xí)慣，項(xiàng)目結(jié)束后，教師監(jiān)督學(xué)生將項(xiàng)目工作資料整理歸檔，材料包括項(xiàng)目申報(bào)書(shū)、進(jìn)度表、機(jī)器人機(jī)械結(jié)構(gòu)圖、程序設(shè)計(jì)流程、機(jī)器人控制程序、項(xiàng)目結(jié)項(xiàng)書(shū)、項(xiàng)目報(bào)告講義等。

機(jī)器人項(xiàng)目教學(xué)的成果

機(jī)器人創(chuàng)新實(shí)踐是一個(gè)綜合性、高難度的科技制作過(guò)程，有利于提高學(xué)生的動(dòng)手能力和創(chuàng)新能力。在教師指導(dǎo)下，學(xué)生通過(guò)自己查閱資料、提出有創(chuàng)意的設(shè)計(jì)方案，選擇合適的元件，設(shè)計(jì)、焊接電路，編程、測(cè)試程序等，充分調(diào)動(dòng)了學(xué)生的積極性，發(fā)揮學(xué)生的創(chuàng)造力，使學(xué)生在實(shí)踐中進(jìn)一步提高自己的綜合能力。有助于將學(xué)生的興趣應(yīng)用到教師的科研中，使學(xué)生們熱愛(ài)科技，投身科技，在學(xué)校形成良好的科技學(xué)術(shù)氣氛。本校參加機(jī)器人競(jìng)賽源于2010年，當(dāng)時(shí)參賽的賽事為“飛思卡爾”杯全國(guó)大學(xué)生智能汽車(chē)競(jìng)賽、中國(guó)機(jī)器人大賽暨RoboCup公開(kāi)賽、江蘇省機(jī)器人大賽、“未來(lái)伙伴”杯機(jī)器人競(jìng)賽，并因此開(kāi)設(shè)了機(jī)器人技術(shù)、機(jī)器人創(chuàng)新實(shí)踐與競(jìng)賽等公共選修課；制定了《大學(xué)生創(chuàng)新實(shí)驗(yàn)室項(xiàng)目負(fù)責(zé)制實(shí)施辦法》，針對(duì)項(xiàng)目采取一系列措施，保證學(xué)生能在項(xiàng)目的過(guò)程中鍛煉自己的能力，同時(shí)能保證創(chuàng)新實(shí)驗(yàn)室項(xiàng)目的創(chuàng)新性。實(shí)踐教學(xué)效果顯著，本校代表隊(duì)在2012年第七屆“飛思卡爾”杯華東賽區(qū)比賽中，獲得攝像頭組第一名，晉級(jí)參加全國(guó)決賽的隊(duì)伍，獲得全國(guó)攝像頭組特等獎(jiǎng)。2012年中國(guó)機(jī)器人大賽暨RoboCup公開(kāi)賽獲得3項(xiàng)季軍，2010年“未來(lái)伙伴杯”獲得滅火比賽冠軍，受邀參加在美國(guó)舉辦的國(guó)際機(jī)器人滅火比賽。

篇8

【關(guān)鍵詞】仿真技術(shù) 實(shí)踐教學(xué) 數(shù)控技術(shù) 應(yīng)用

一、前言

仿真技術(shù)是以相似原理、信息技術(shù)、系統(tǒng)技術(shù)及其應(yīng)用領(lǐng)域有關(guān)的專(zhuān)業(yè)技術(shù)為基礎(chǔ)，以計(jì)算機(jī)和各種物理效應(yīng)設(shè)備為工具，利用系統(tǒng)模型對(duì)實(shí)際的或設(shè)想的系統(tǒng)進(jìn)行試驗(yàn)研究的一門(mén)綜合技術(shù)。它集成了計(jì)算機(jī)技術(shù)、網(wǎng)絡(luò)技術(shù)、圖形圖像技術(shù)、多媒體、軟件工程、信息技術(shù)、人工智能等多個(gè)高新領(lǐng)域的知識(shí)。在教學(xué)活動(dòng)中，特別是實(shí)驗(yàn)教學(xué)中引入仿真技術(shù)，將使教學(xué)方式發(fā)生根本性的變化，并能夠獲得顯著的教學(xué)效果[1]。

二、目前高職院校機(jī)電專(zhuān)業(yè)的實(shí)踐教學(xué)存在的問(wèn)題

高職教育培養(yǎng)的是在生產(chǎn)、建設(shè)、管理、服務(wù)等第一線工作的高層次技術(shù)應(yīng)用型人才，這一目標(biāo)確定了“技術(shù)應(yīng)用型”的中心地位。高等職業(yè)教育文化知識(shí)、專(zhuān)業(yè)理論知識(shí)的學(xué)習(xí)主要是為技術(shù)培養(yǎng)奠定基礎(chǔ)的，而技術(shù)的培養(yǎng)主要是通過(guò)實(shí)踐教學(xué)來(lái)完成的。因此，實(shí)踐教學(xué)必然成為高等職業(yè)院校教學(xué)活動(dòng)的重要組成部分，處于中心地位，其開(kāi)辦得成功與否決定了高職辦學(xué)的前途與命運(yùn)。目前高職院校機(jī)電專(zhuān)業(yè)的實(shí)踐教學(xué)普遍存在以下問(wèn)題：

1、實(shí)踐教學(xué)設(shè)施投入不足

由于實(shí)踐教學(xué)對(duì)師資、設(shè)備、基地建設(shè)和產(chǎn)學(xué)合作等硬件要求很高，所以投入不足、維護(hù)費(fèi)用高、實(shí)訓(xùn)設(shè)備老化等問(wèn)題，就導(dǎo)致現(xiàn)有的實(shí)訓(xùn)設(shè)備無(wú)法滿足學(xué)生一對(duì)一動(dòng)手的需要，實(shí)踐教學(xué)內(nèi)容的先進(jìn)性和超前性也比較差。

2、某些實(shí)驗(yàn)實(shí)訓(xùn)存在有安全隱患

許多專(zhuān)業(yè)實(shí)驗(yàn)實(shí)訓(xùn)設(shè)備使用高壓鋼瓶、高壓電等危險(xiǎn)設(shè)施；化學(xué)實(shí)驗(yàn)中難免用到劇毒物質(zhì)，會(huì)有廢棄物的排放，直接影響師生的健康，造成環(huán)境污染；機(jī)械加工類(lèi)的實(shí)訓(xùn)學(xué)生如果違規(guī)操作的話也會(huì)容易受傷，存在很大的安全隱患。

3、社會(huì)、企業(yè)參與不積極

這主要表現(xiàn)在實(shí)踐教學(xué)的運(yùn)作過(guò)程中，行業(yè)、企業(yè)的主體作用發(fā)揮不夠。在我國(guó)，企業(yè)追求經(jīng)濟(jì)效益的最大化與高職教育追求人才培養(yǎng)“零適應(yīng)期”的目標(biāo)存在矛盾，學(xué)生在實(shí)習(xí)期只能看不能動(dòng)或者僅僅停留在表面，無(wú)法深入了解。因此，我國(guó)實(shí)踐教學(xué)雖也注意發(fā)揮企業(yè)作用，但尚未真正過(guò)渡到“雙主體”，即以學(xué)校和企業(yè)為主體的階段。

三、計(jì)算機(jī)仿真技術(shù)在實(shí)踐教學(xué)中的應(yīng)用

近年來(lái)隨著科學(xué)技術(shù)的不斷發(fā)展，特別是計(jì)算機(jī)技術(shù)的發(fā)展，為現(xiàn)代化教學(xué)手段的實(shí)施提供了有力的媒介。充分運(yùn)用計(jì)算機(jī)技術(shù)、多媒體技術(shù)、仿真技術(shù)就可以很好地解決傳統(tǒng)實(shí)驗(yàn)教學(xué)的弊端，有效提高實(shí)驗(yàn)教學(xué)質(zhì)量。高校應(yīng)加快實(shí)驗(yàn)教學(xué)手段更新的步伐，運(yùn)用先進(jìn)的計(jì)算機(jī)技術(shù)對(duì)現(xiàn)有的實(shí)驗(yàn)教學(xué)進(jìn)行必要的改革。其中計(jì)算機(jī)仿真技術(shù)在實(shí)驗(yàn)教學(xué)中的應(yīng)用（仿真實(shí)驗(yàn)）就是一個(gè)很好的思路，它改變了傳統(tǒng)的教育模式，使得教與學(xué)的方式發(fā)生了革命性的變化[2]。下面以數(shù)控技術(shù)專(zhuān)業(yè)為例，介紹一下運(yùn)用計(jì)算機(jī)仿真技術(shù)進(jìn)行實(shí)踐性教學(xué)的情況。

數(shù)控技術(shù)專(zhuān)業(yè)的實(shí)踐教學(xué)具有實(shí)踐性強(qiáng)、知識(shí)抽象等特點(diǎn)，仿真技術(shù)應(yīng)用于數(shù)控實(shí)踐教學(xué)至少在以下幾個(gè)方面擁有明顯的優(yōu)點(diǎn)：

1、形象性

數(shù)控加工仿真系統(tǒng)能創(chuàng)造一個(gè)與實(shí)際近乎相同的特殊環(huán)境，仿真操作面板與機(jī)床實(shí)際操作面板可以完全吻合，仿真操作與實(shí)際機(jī)床操作在面板控制部分近乎完全一致。通過(guò)軟件，學(xué)生可以從任意角度觀察數(shù)控機(jī)床加工過(guò)程，仿真過(guò)程形象生動(dòng)。

1、可以極大的減少學(xué)校的投入

職業(yè)院校引入數(shù)控加工仿真系統(tǒng)，最直接的好處是節(jié)省了原材料、工量具、儀表設(shè)備等的投入；節(jié)省了實(shí)驗(yàn)實(shí)訓(xùn)室的用房面積；節(jié)省了實(shí)習(xí)耗材。

2、安全性高，便于學(xué)生自主學(xué)習(xí)

數(shù)控加工仿真系統(tǒng)不會(huì)對(duì)操作對(duì)象如儀表、元件、工件、刀具等造成實(shí)質(zhì)性損害，更不會(huì)因操作失誤對(duì)學(xué)生造成人身傷害，還可以通過(guò)仿真中的聲、光、文字警報(bào)等對(duì)學(xué)生操作錯(cuò)誤進(jìn)行提醒和糾正。學(xué)生可以大膽的、獨(dú)立的進(jìn)行學(xué)習(xí)和練習(xí)。

3、交互性強(qiáng)，方便了教師授課

數(shù)控加工仿真系統(tǒng)不同于電化教學(xué)，電化教學(xué)中學(xué)生是被動(dòng)式、單向式，雖然直觀但不具備交互性。數(shù)控加工仿真系統(tǒng)過(guò)程中，學(xué)生與實(shí)習(xí)對(duì)象能進(jìn)行交互，可以大大激發(fā)學(xué)生學(xué)習(xí)興趣。

4、可以學(xué)習(xí)多種機(jī)床、多種系統(tǒng)的不同操作

當(dāng)前，數(shù)控機(jī)床的種類(lèi)和生產(chǎn)廠家眾多，學(xué)校無(wú)法一一購(gòu)買(mǎi)。仿真軟件提供了現(xiàn)在常見(jiàn)的數(shù)控機(jī)床和主流數(shù)控系統(tǒng)。教學(xué)時(shí)可根據(jù)需要選擇相應(yīng)的機(jī)床和系統(tǒng)進(jìn)行授課，使學(xué)生到工廠后能在最短的時(shí)間內(nèi)融入到生產(chǎn)中去。

5、可以極大的提高學(xué)習(xí)效率，提高學(xué)生學(xué)習(xí)興趣

數(shù)控加工仿真系統(tǒng)可縮短材料、儀器或工量具的準(zhǔn)備過(guò)程，也節(jié)省了實(shí)習(xí)完成后的回收時(shí)間，極大的提高了實(shí)習(xí)效率；仿真軟件以和實(shí)際機(jī)床相同的用戶界面及其可操作性，在很大程度上可以激發(fā)學(xué)生的學(xué)習(xí)積極性，只要有電腦，學(xué)生就能按照自己的進(jìn)度，自主的選擇實(shí)訓(xùn)內(nèi)容。

雖然仿真技術(shù)能解決傳統(tǒng)實(shí)踐教學(xué)中存在的一些問(wèn)題，但是不能認(rèn)為仿真技術(shù)可以代替現(xiàn)場(chǎng)實(shí)踐。仿真系統(tǒng)缺乏真實(shí)性，學(xué)生對(duì)工藝參數(shù)是很難理解的。如：500轉(zhuǎn)/分鐘和1400轉(zhuǎn)/分鐘，0.2mm/轉(zhuǎn)和0.96mm/轉(zhuǎn)，切削深度2mm和6mm的切削用量在加工一個(gè)工件時(shí)對(duì)加工精度、機(jī)床剛性、刀具耐用度、生產(chǎn)效率有多大影響等。學(xué)生要具備扎實(shí)的控制儀器的經(jīng)驗(yàn)和動(dòng)手能力，仍需要在現(xiàn)場(chǎng)操作，仿真技術(shù)與實(shí)際操作相結(jié)合能更有效達(dá)到實(shí)踐教學(xué)的目標(biāo)。

總之，仿真技術(shù)應(yīng)用于實(shí)踐教學(xué)大大提高了學(xué)生的素質(zhì)和綜合職業(yè)能力、激發(fā)了學(xué)生的獨(dú)立思考和創(chuàng)新意識(shí)、降低了實(shí)訓(xùn)成本，但傳統(tǒng)的實(shí)踐手段仍是職業(yè)院校培養(yǎng)學(xué)生實(shí)踐能力的基礎(chǔ)。找到二者的最佳結(jié)合點(diǎn)是目前仿真實(shí)踐技術(shù)應(yīng)用和發(fā)展應(yīng)該解決的問(wèn)題。

參考文獻(xiàn)

篇9

[關(guān)鍵詞] 科學(xué)范式； 大數(shù)據(jù)； 智慧教育； 教育技術(shù)范式； 個(gè)性化自適應(yīng)學(xué)習(xí)

[中圖分類(lèi)號(hào)] G40-057 [文獻(xiàn)標(biāo)志碼] A

[作者簡(jiǎn)介] 祝智庭（1949—），男，浙江衢州人。教授、博士生導(dǎo)師，主要從事教育信息化理論、系統(tǒng)架構(gòu)與技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)、網(wǎng)絡(luò)遠(yuǎn)程教育、教學(xué)與系統(tǒng)設(shè)計(jì)以及面向信息化的教師專(zhuān)業(yè)發(fā)展等研究。E-mail： 。

一、科學(xué)范式 （Scientific Paradigms）

美國(guó)著名科學(xué)哲學(xué)家托馬斯·庫(kù)恩（Thomas Kuhn）在《科學(xué)革命的結(jié)構(gòu)》（《The Structure of Scientific Revolutions》）一書(shū)中系統(tǒng)闡述了關(guān)于范式的概念和理論。所謂科學(xué)范式是指“在一定時(shí)間范圍內(nèi)，能為研究者群體提供樣板問(wèn)題極其解決方案的普遍公認(rèn)的科學(xué)成就”（Universally Recognized Scientific Achievements That， for a Time， Provide Model Problems and Solutions for a Community of Researchers）。[1]

科學(xué)范式的概念是庫(kù)恩范式理論的核心。庫(kù)恩認(rèn)為，科學(xué)范式具備兩個(gè)方面，首先，在科學(xué)范圍內(nèi)，該術(shù)語(yǔ)指的是可以被復(fù)制或模擬的一組示例性的實(shí)驗(yàn)；其次，這組范例的基礎(chǔ)是共享的先入之見(jiàn)（Preconceptions），這些先入之見(jiàn)形成于證據(jù)收集之前，并且影響證據(jù)的收集。先入之見(jiàn)體現(xiàn)于兩方面，一是其隱含的假定，一是相關(guān)的形而上學(xué)的元素；個(gè)體科學(xué)家對(duì)該范式的詮釋可能會(huì)有所不同。[2]因此范式界定了某一研究領(lǐng)域的研究方法，即研究什么，研究問(wèn)題的提出，如何針對(duì)研究問(wèn)題進(jìn)行研究活動(dòng)，以及如何對(duì)研究結(jié)果進(jìn)行詮釋等。同時(shí)，范式具有哲學(xué)意義，它暗示了某研究群體的研究遵循的基本理論和研究群體共享的信念和世界觀等。

庫(kù)恩同時(shí)認(rèn)為，范式不是一成不變的，它在科學(xué)研究的進(jìn)程中完善、發(fā)展，最終可能退出。隨著科學(xué)的發(fā)展，新的科學(xué)范式會(huì)出現(xiàn)，補(bǔ)充或者取代舊的范式，這也就成為科學(xué)發(fā)展進(jìn)程中的科學(xué)革命。在庫(kù)恩看來(lái)，“科學(xué)革命”的實(shí)質(zhì)就是“范式轉(zhuǎn)換”；在廣泛接受的科學(xué)范式里，發(fā)現(xiàn)現(xiàn)有理論或者范式無(wú)法解決的“例外”，因此嘗試用其他理論取而代之，該理論得以發(fā)展最終成為新的范式。在自然科學(xué)領(lǐng)域，范式的轉(zhuǎn)換比較明顯，如伽利略的動(dòng)力學(xué)相當(dāng)于近代科學(xué)的初級(jí)階段的范例，愛(ài)因斯坦的相對(duì)論則為當(dāng)代科學(xué)的研究發(fā)展提供了模式。

庫(kù)恩本人認(rèn)為范式這一概念不適合社會(huì)科學(xué)范疇。原因是當(dāng)他在社會(huì)學(xué)者聚集的帕洛阿爾托學(xué)者中心寫(xiě)《科學(xué)革命的結(jié)構(gòu)》一書(shū)時(shí)，觀察到社會(huì)科學(xué)學(xué)者們?cè)谥T多理論方面存在分歧。因此他在書(shū)的前言意指出，他之所以提出范式的概念正是為了將社會(huì)科學(xué)從自然科學(xué)中區(qū)分開(kāi)來(lái)，他認(rèn)為在社會(huì)科學(xué)中不可能存在任何范式。然而盡管社會(huì)科學(xué)不可能像自然科學(xué)那樣在某一特定時(shí)期存在一個(gè)范式，在相對(duì)較小范圍的研究領(lǐng)域，如社會(huì)學(xué)、人類(lèi)學(xué)、教育學(xué)等或其下屬領(lǐng)域內(nèi)，可能存在支持這些領(lǐng)域的研究范式、研究傳統(tǒng)、研究計(jì)劃等。這些較小領(lǐng)域的研究特征能夠激發(fā)不同領(lǐng)域的研究，界定什么是或不是研究證據(jù)，以及為控制與其他相似研究領(lǐng)域的學(xué)術(shù)爭(zhēng)論。例如，斯金納行為主義和個(gè)人建構(gòu)理論同屬于心理學(xué)和教育學(xué)研究范疇，這兩個(gè)心理學(xué)子學(xué)科的一個(gè)最顯著區(qū)別是對(duì)意義和意向的關(guān)注（Meanings and Intentions）。在個(gè)人建構(gòu)理論中，這兩個(gè)概念屬于核心問(wèn)題，但在行為主義中，它們不能作為科學(xué)證據(jù)，因?yàn)樗麄儫o(wú)法被直接觀察到。[3]另外，學(xué)者們認(rèn)為，[4]雖然社會(huì)科學(xué)內(nèi)也存在明顯的概念方面的改變，如從行為主義到認(rèn)知方法，但是它們與自然科學(xué)范圍內(nèi)的科學(xué)革命不同，原有的理論一般不會(huì)被完全摒棄，而是仍舊在新的范式占據(jù)統(tǒng)治地位的情況下?lián)碛幸幌亍?/p>

Thagard提出并闡述了理論（Theories）與方略 （Approaches）的區(qū)別。理論是指“相關(guān)假定的集合，對(duì)大范圍的實(shí)證研究結(jié)果和事實(shí)進(jìn)行解釋和歸納概括的基礎(chǔ)”，方略是“實(shí)驗(yàn)研究方法和詮釋風(fēng)格的集合”。[5]Thagard認(rèn)為，由于整個(gè)社會(huì)科學(xué)領(lǐng)域并不存在一個(gè)統(tǒng)一廣泛的支持各個(gè)學(xué)科的理論基礎(chǔ)，社會(huì)科學(xué)的變革更多的是由于研究方略的改變，而不是源自對(duì)理論統(tǒng)一性的評(píng)估。也就是說(shuō)，社會(huì)科學(xué)范式，更多的偏重是指研究方略方面。本文之所以提出這點(diǎn)，是因?yàn)楸疚哪康闹皇窃u(píng)估新的研究方法，即大數(shù)據(jù)（Big Data）催生的數(shù)據(jù)密集科學(xué)（Data-Intensive Science）對(duì)教育技術(shù)研究范式，即教育技術(shù)研究方法的影響。

二、悄然興起的大數(shù)據(jù)分析與應(yīng)用

大數(shù)據(jù)一詞出現(xiàn)于1997年，NASA研究人員Michael Cox 和 David Ellsworth第一次用該詞描述上個(gè)世紀(jì)90年代出現(xiàn)的數(shù)據(jù)方面的挑戰(zhàn)，即超級(jí)計(jì)算機(jī)生成的巨大的信息數(shù)據(jù)量。當(dāng)時(shí)，Cox和Ellsworth對(duì)實(shí)驗(yàn)中產(chǎn)生機(jī)周?chē)哪M氣流數(shù)據(jù)無(wú)法進(jìn)行處理或者將其可視化?！皵?shù)據(jù)集相當(dāng)大，對(duì)主內(nèi)存、本地磁盤(pán)，甚至遠(yuǎn)程磁盤(pán)都造成挑戰(zhàn)，”他們寫(xiě)道，“我們稱(chēng)此問(wèn)題為大數(shù)據(jù)?！盵6]

大數(shù)據(jù)的產(chǎn)生與信息技術(shù)、互聯(lián)網(wǎng)等密不可分并且以越來(lái)越多的方式產(chǎn)生，[7] 如多媒體內(nèi)容、社會(huì)網(wǎng)絡(luò)以及各類(lèi)傳感器， 不論是傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)密集型行業(yè)如基因研究、藥學(xué)，還是互聯(lián)網(wǎng)新貴，都面臨著儲(chǔ)存分析大數(shù)據(jù)的問(wèn)題。例如Facebook 擁有超過(guò)9億的用戶，并且用戶數(shù)量仍在增長(zhǎng)；Google 每天有30億的搜索查詢，Twitter 每天處理4億次的短信，相當(dāng)于大約12TB的數(shù)據(jù)量。

時(shí)至今日，大數(shù)據(jù)尚沒(méi)有系統(tǒng)統(tǒng)一的定義和理論，學(xué)者們一般只是用該術(shù)語(yǔ)描述難以用傳統(tǒng)軟件和方法分析的超大量的復(fù)雜的數(shù)據(jù)。[8]Laney[9] 首先提出用“3Vs”（Volume，Velocity，Variety）的概念， 在此基礎(chǔ)之上，IBM [10]用“4Vs”描述大數(shù)據(jù)， 即大數(shù)據(jù)應(yīng)該具備四個(gè)維度，大體量 （Volume）、高速度（Velocity）、多樣化（Variety）和真實(shí)性 （Veracity）。大體量是指各種類(lèi)型的不斷增長(zhǎng)的數(shù)據(jù)很容易積累到百萬(wàn)兆字節(jié)甚至千兆兆字節(jié)（Terabytes—Even Petabytes）的信息。高速度是指及時(shí)處理大數(shù)據(jù)的必要性，例如分析大量的當(dāng)日呼叫詳細(xì)記錄可以實(shí)時(shí)預(yù)測(cè)客戶流失的程度等。多樣化是指數(shù)據(jù)形式的多樣性，如可以分析多種數(shù)據(jù)的變化包括文本、圖像、音頻等來(lái)提高客戶滿意度等。真實(shí)性則意味著大數(shù)據(jù)提供信息的可信度，以及據(jù)此決策的可靠程度。還有些學(xué)者[11]（Quinn， 2012）認(rèn)為應(yīng)該加入另外兩個(gè)V：Value （價(jià)值） 和 Visualization （可視化）。 關(guān)于類(lèi)型，學(xué)者們認(rèn)為數(shù)據(jù)，不論是否是大數(shù)據(jù)都分屬三種類(lèi)型：非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)、半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)、結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。[12][13][14]非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)指沒(méi)有格式的數(shù)據(jù)，如PDF、E-mail 和文檔。結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)具備一定格式，便于存儲(chǔ)、使用和從中提取信息，例如傳統(tǒng)的事務(wù)型數(shù)據(jù)庫(kù)。半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)是指類(lèi)似XML和HTML 的有一定加工處理的數(shù)據(jù)。

大數(shù)據(jù)的應(yīng)用和影響體現(xiàn)在各個(gè)領(lǐng)域。大數(shù)據(jù)不只意味著體量的大小，它同時(shí)意味著研究方法更傾向于利用新的多種類(lèi)型的數(shù)據(jù)獲取信息，以數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)進(jìn)行研究，并作出決策。在天文研究方面，美國(guó)的The Sloan Digital Sky Survey[15] （SDSS2008）成為天文學(xué)家的主要信息來(lái)源，同時(shí)，天文學(xué)家的主要工作也從包括拍攝星空?qǐng)D片等變?yōu)橹饕獞?yīng)用數(shù)據(jù)庫(kù)查詢和發(fā)現(xiàn)天象的變化。對(duì)企業(yè)來(lái)說(shuō)大數(shù)據(jù)的應(yīng)用則意味著更好的商業(yè)決策，有些公司如Google、Amazon，Yahoo等，分析利用此類(lèi)數(shù)據(jù)，并將其結(jié)果作為擴(kuò)張市場(chǎng)的依據(jù)或者提供個(gè)性化服務(wù)的方向，因此公司得以快速成長(zhǎng)。大數(shù)據(jù)的出現(xiàn)和潛在的價(jià)值也引起了各國(guó)政府的注意。例如，奧巴馬政府2012年宣布，每年將花費(fèi)超過(guò)2億美元在大數(shù)據(jù)研究應(yīng)用方面，以致力于科學(xué)探索、環(huán)境、生物醫(yī)學(xué)、教育和國(guó)家安全方面的研究。[16]在教育領(lǐng)域，隨著遠(yuǎn)程教育的發(fā)展和LMS（如Blackboard 和 Moodle等）的應(yīng)用，大數(shù)據(jù)的潛在應(yīng)用也越來(lái)越廣。這些系統(tǒng)每天都記錄大量的學(xué)生交互信息、個(gè)人數(shù)據(jù)、系統(tǒng)數(shù)據(jù)等。[17]這些也促進(jìn)了教育界學(xué)習(xí)分析學(xué)（LA， Learning Analytics）和教育數(shù)據(jù)挖掘 （EDM， Educational Data Mining）的發(fā)展應(yīng)用，以及教育技術(shù)領(lǐng)域的研究范式的變化。

三、“數(shù)據(jù)密集科學(xué)”作為科學(xué)研究第四范式所帶來(lái)的機(jī)遇與挑戰(zhàn)

大數(shù)據(jù)作為一個(gè)通用術(shù)語(yǔ)，實(shí)際描述著正在發(fā)生的影響到自然科學(xué)、工程學(xué)、醫(yī)學(xué)、金融、商業(yè)、直至整個(gè)社會(huì)的科學(xué)革命。正是基于大數(shù)據(jù)的出現(xiàn)以及影響，Jim Gray[18]在2007年提出了數(shù)據(jù)密集型科學(xué)（Data-Intensive Science）的概念。Gray 認(rèn)為，從進(jìn)行科學(xué)研究的方法的角度來(lái)看，從古至今存在的科學(xué)研究方法范式包括：

1. 實(shí)證式（實(shí)驗(yàn)科學(xué)）（Empirical/Experimentation）分支，開(kāi)始于1000年前，主要的研究方法是對(duì)自然現(xiàn)象的描述論證，對(duì)自然現(xiàn)象進(jìn)行系統(tǒng)歸類(lèi)，如對(duì)化學(xué)元素的分類(lèi)；

2. 理論式（理論推演）（Theoretical）分支，當(dāng)科學(xué)假設(shè)與預(yù)期結(jié)果一致時(shí)，則使得理論框架開(kāi)始占有一席之地，出現(xiàn)于數(shù)百年前，主要采用建模方式，由特殊到一般進(jìn)行推演；

3. 計(jì)算式（計(jì)算機(jī)仿真） （Computational）分支，開(kāi)始于幾十年前，主要方法為利用計(jì)算方式模擬復(fù)雜現(xiàn)象，科學(xué)數(shù)據(jù)可以用模擬的方法獲得，而不再依賴于單一的實(shí)驗(yàn)；

4. 數(shù)據(jù)密集型科學(xué)（Data-Intensive Science），在前三種方法的基礎(chǔ)之上，采用IT技術(shù)獲取、處理、存儲(chǔ)、統(tǒng)計(jì)分析大數(shù)據(jù)，從中獲取知識(shí)。

數(shù)據(jù)密集型科學(xué)被稱(chēng)之為科學(xué)研究的“第四范式”，與其他三種范式一起成為科學(xué)研究的方法，它的出現(xiàn)與大數(shù)據(jù)密切相關(guān)。 因此，Gray提出的“范式”更接近于Thagard[19]提出的“方略”。

Gray[20]認(rèn)為，數(shù)據(jù)密集科學(xué)包含三項(xiàng)針對(duì)數(shù)據(jù)的活動(dòng)：獲取、存儲(chǔ)維護(hù)、分析。大數(shù)據(jù)給科學(xué)研究帶來(lái)巨大改變的同時(shí)，也意味著多方面的挑戰(zhàn)。學(xué)者們認(rèn)為，整個(gè)數(shù)據(jù)獲取到分析的過(guò)程都存在不同的困難和挑戰(zhàn)。[21]例如，在獲取數(shù)據(jù)時(shí)，如何摒棄無(wú)用的數(shù)據(jù)，如何做到在數(shù)據(jù)收集的過(guò)程中過(guò)濾數(shù)據(jù)以免卻儲(chǔ)存之后再進(jìn)行處理的麻煩；同時(shí)，如何自動(dòng)產(chǎn)生元數(shù)據(jù)（Meta Data）對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行描繪。其次是數(shù)據(jù)存儲(chǔ)，即數(shù)據(jù)庫(kù)存問(wèn)題，事務(wù)性數(shù)據(jù)庫(kù)不適合存儲(chǔ)關(guān)系不明確的大數(shù)據(jù)。在分析方面，傳統(tǒng)的統(tǒng)計(jì)算法的前提是數(shù)據(jù)的同質(zhì)性（Homogeneity），大多數(shù)大數(shù)據(jù)不具備此特性。針對(duì)這些挑戰(zhàn)（大數(shù)據(jù)的非結(jié)構(gòu)化，具有多樣性，同時(shí)數(shù)量巨大），傳統(tǒng)的關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)無(wú)法滿足要求；NoSQL （Not Only SQL）數(shù)據(jù)庫(kù)則為存儲(chǔ)和檢索大數(shù)據(jù)提供了可能。Google的Google File System、Big Table、Map Reduce 代表了這方面的技術(shù)創(chuàng)新。

在《第四范式：數(shù)據(jù)密集型科學(xué)發(fā)現(xiàn)》[22]一書(shū)中，多位作者提出了各個(gè)科學(xué)領(lǐng)域的研究與大數(shù)據(jù)結(jié)合的必要性和數(shù)據(jù)密集科學(xué)對(duì)不同領(lǐng)域科學(xué)研究方法的影響，包括地球與環(huán)境科學(xué)、生命與健康科學(xué)、數(shù)字信息基礎(chǔ)設(shè)施和數(shù)字化學(xué)術(shù)信息交流等。他們也描述了大數(shù)據(jù)以及數(shù)據(jù)密集科學(xué)影響下不同領(lǐng)域的科研活動(dòng)、過(guò)程、方法以及成果，拓寬了不同學(xué)科領(lǐng)域應(yīng)用大數(shù)據(jù)的思路。例如，Robertson[23]等在討論發(fā)展中國(guó)家的醫(yī)療合作時(shí)，描述了他們的以計(jì)算機(jī)和手機(jī)結(jié)合為基礎(chǔ)的NxKM （NxOpinion Knowledge Manager）系統(tǒng)。該系統(tǒng)包括一個(gè)有專(zhuān)家開(kāi)發(fā)的知識(shí)庫(kù)、一個(gè)醫(yī)療診斷引擎和一個(gè)手機(jī)界面，用來(lái)輸入患者信息并根據(jù)該信息自動(dòng)產(chǎn)生問(wèn)題（多項(xiàng)選擇），以從患者獲得更多信息。因此，雖然患者信息可以由當(dāng)?shù)厝诉B接輸入系統(tǒng)，但該信息由遠(yuǎn)程專(zhuān)家分析，因此，多方面的合作以及信息數(shù)據(jù)的綜合使用，使得診斷結(jié)果和診治手段也將更加可靠。該書(shū)雖然涵蓋了多方面內(nèi)容，包括信息密集型科學(xué)研究范式對(duì)地球環(huán)境、醫(yī)學(xué)、認(rèn)知科學(xué)、學(xué)術(shù)信息交流等方面的深刻影響，但沒(méi)有涉及大數(shù)據(jù)對(duì)教育，尤其是教育技術(shù)的影響。

四、教育技術(shù)研究范式演變軌跡

本文對(duì)教育技術(shù)不做定義方面的明確界定，它基本等同于英語(yǔ)的Educational Technology、Instructional Technology或者Instructional Development[24]（Dills & Romiszowski， 1997），其研究核心是應(yīng)用技術(shù)支持教學(xué)和學(xué)習(xí)。教育技術(shù)研究的核心方略是設(shè)計(jì)研究，本文從研究范式的角度出發(fā)，主要目的是看教育技術(shù)的范式的特點(diǎn)、演變以及大數(shù)據(jù)對(duì)教育技術(shù)研究可能產(chǎn)生的影響。

首先，學(xué)者們認(rèn)為，在教育技術(shù)領(lǐng)域，正如整個(gè)社會(huì)科學(xué)領(lǐng)域，從來(lái)都是多范式并存的。即從未有過(guò)只有一個(gè)范式存在而其他范式完全退出教育技術(shù)學(xué)術(shù)圈的情況，盡管也許在某個(gè)時(shí)期存在一個(gè)占據(jù)主要地位的范式。[25]例如當(dāng)斯金納心理學(xué)占據(jù)統(tǒng)治地位的時(shí)候，與之對(duì)壘的非斯金納行為主義地位次之，同時(shí)之前影響最大的弗洛伊德心理學(xué)的影響依然在某種程度上存在，而未來(lái)的范式（認(rèn)知信息加工理論）也開(kāi)始嶄露頭角。另外，Saettler[26]認(rèn)為20世紀(jì)的教育技術(shù)領(lǐng)域存在四種范式：物理科學(xué)或者媒體理論、傳播學(xué)和系統(tǒng)理論、行為主義和新行為主義觀點(diǎn)、認(rèn)知理論。也有些學(xué)者描述了教育技術(shù)研究和評(píng)估領(lǐng)域內(nèi)的范式變化，如Driscoll[27]概括了八種教育技術(shù)研究范式，Clark 和Sugrue[28]描述了媒介研究（Media Research）中行為主義和認(rèn)知理論范式對(duì)于研究設(shè)計(jì)和研究問(wèn)題形成的影響。其次，Reigeluth[29]認(rèn)為，教育技術(shù)范式的改變是從整個(gè)社會(huì)的變化開(kāi)始，而且其改變的速度隨著人類(lèi)知識(shí)庫(kù)的迅速增長(zhǎng)和科技的高速發(fā)展越來(lái)越快。大部分的教育技術(shù)范式研究中囊括了多種的技術(shù)應(yīng)用，同時(shí)很多研究更偏重于理論方面的變遷，而Koschmann則詳細(xì)論述了計(jì)算機(jī)為基礎(chǔ)的教育技術(shù)范式演變。[30]

Koschmann認(rèn)為：[31]在計(jì)算機(jī)進(jìn)入教育領(lǐng)域后，教育技術(shù)作為一個(gè)獨(dú)立的研究領(lǐng)域才開(kāi)始出現(xiàn)，因此針對(duì)教育技術(shù)范式的研究也應(yīng)該集中在以計(jì)算機(jī)為基礎(chǔ)的技術(shù)方面；同時(shí)他認(rèn)為教育技術(shù)研究也經(jīng)歷了一系列范式轉(zhuǎn)換。他應(yīng)用庫(kù)恩的理論，主要描述了四種涉及計(jì)算機(jī)的教育技術(shù)范式，即計(jì)算機(jī)輔助教學(xué)（CAI， Computer-Assisted Instruction）、智能教學(xué)系統(tǒng)（ITS，Intelligent Tutoring System），Logo-as-Latin以及計(jì)算機(jī)支持的協(xié)作學(xué)習(xí)（CSCL，Computer-Supported-Collaborative Learning）。

Koschmann強(qiáng)調(diào)，CAI主要是針對(duì)教學(xué)技術(shù)的設(shè)計(jì)和評(píng)估的研究范式，他在后來(lái)的研究中認(rèn)為，[32]CAI并非與計(jì)算機(jī)同時(shí)出現(xiàn)，相反，它可能是桑代克（Thorndike）教育心理學(xué)研究范式的延伸和擴(kuò)展。IBM公司開(kāi)發(fā)的Coursewriter（一種課件著作軟件）被認(rèn)為是CAI開(kāi)始的標(biāo)志，即使沒(méi)有任何編程經(jīng)驗(yàn)，人們也可以用該系統(tǒng)開(kāi)發(fā)自己的教學(xué)課件。由于CAI開(kāi)發(fā)人員大部分具有教學(xué)背景，CAI系統(tǒng)大多反映了教育界對(duì)教和學(xué)的認(rèn)知，即學(xué)習(xí)是被動(dòng)獲取信息的過(guò)程，而教學(xué)則是知識(shí)傳遞的過(guò)程。CAI系統(tǒng)一般貫徹如下學(xué)習(xí)策略和措施：確定學(xué)習(xí)目標(biāo)，將學(xué)習(xí)目標(biāo)分解為一系列學(xué)習(xí)任務(wù)，然后開(kāi)發(fā)一系列學(xué)習(xí)活動(dòng)，以達(dá)到預(yù)定學(xué)習(xí)目標(biāo)。CAI同樣以行為主義和實(shí)證主義為理論基礎(chǔ)，因此CAI研究人員認(rèn)為學(xué)習(xí)是可測(cè)量的學(xué)習(xí)成績(jī)或者能力水平的變化，學(xué)習(xí)是CAI 研究中的因變量，而學(xué)習(xí)過(guò)程中引進(jìn)的技術(shù)方面的創(chuàng)新成為干預(yù)措施和自變量。對(duì)照組的使用在研究中很常見(jiàn)，研究問(wèn)題通常為：使用該項(xiàng)技術(shù)對(duì)教學(xué)有何影響？因此，教學(xué)效驗(yàn)（Instructional Efficacy）成為該范式下的核心研究問(wèn)題。

第二個(gè)范式為ITS，起源于人工智能，以Carbonell[33]的博士論文的出現(xiàn)為標(biāo)志。ITS理論認(rèn)為，認(rèn)知是一個(gè)計(jì)算過(guò)程，可以通過(guò)建立模擬人腦工作模式的智能型系統(tǒng)來(lái)研究。[34]如果智能型行為可以通過(guò)系統(tǒng)程序表現(xiàn)，那么具備經(jīng)驗(yàn)和技能的教師的角色也可以設(shè)計(jì)出來(lái)。由于一對(duì)一教學(xué)被認(rèn)為是金牌標(biāo)準(zhǔn)，[35]因此可以推斷出如果每個(gè)學(xué)生都有個(gè)人的導(dǎo)師，那么整個(gè)社會(huì)的教育水平都會(huì)相應(yīng)得到提高，這也是智能教學(xué)系統(tǒng)研究范式的基本理念。信息加工理論是人工智能前提之一，它認(rèn)為問(wèn)題解決是定義問(wèn)題空間的表征（Representations）的過(guò)程，包括初始狀態(tài)、目標(biāo)狀態(tài)以及不同狀態(tài)之間的一系列運(yùn)作。在此基礎(chǔ)上，表征成為解決問(wèn)題和理解認(rèn)知過(guò)程的中心問(wèn)題，而學(xué)習(xí)則成為獲取正確的問(wèn)題空間的表征的過(guò)程，教學(xué)則是輔助學(xué)習(xí)者獲取表征的活動(dòng)。在此過(guò)程中技術(shù)的角色與其在CAI中并沒(méi)有本質(zhì)不同——然而人工智能系統(tǒng)更注重交互性，也更偏重于復(fù)雜技能的習(xí)得。與CAI不同，智能教學(xué)系統(tǒng)范式的核心研究問(wèn)題是教學(xué)能力，即該系統(tǒng)是否完全能與嫻熟的真正的導(dǎo)師相媲美。因此，研究問(wèn)題更看重的是系統(tǒng)的效果，而不是學(xué)生的成績(jī)。

計(jì)算機(jī)輔助教學(xué)與人工智能系統(tǒng)盡管有所不同，但從認(rèn)知論的角度說(shuō)，他們都屬于現(xiàn)實(shí)主義和絕對(duì)主義（Realist and Absolutist），即認(rèn)為學(xué)習(xí)是被動(dòng)獲取知識(shí)，而教師是絕對(duì)權(quán)威。[36]

第三個(gè)范式為L(zhǎng)ogo-as-Latin，意指像學(xué)習(xí)拉丁語(yǔ)一樣看待LOGO語(yǔ)言的學(xué)習(xí)。其中LOGO是上個(gè)世紀(jì)60年代由MIT數(shù)學(xué)教育實(shí)驗(yàn)室Papert教授領(lǐng)銜開(kāi)發(fā)的程序語(yǔ)言，主要供兒童在編程的過(guò)程中學(xué)習(xí)。該范式以建構(gòu)主義為理論基礎(chǔ)。建構(gòu)主義起源于皮亞杰的發(fā)展心理學(xué)，認(rèn)為學(xué)習(xí)是新的信息與已有的知識(shí)融合同化的過(guò)程。有學(xué)者認(rèn)為，計(jì)算機(jī)編程可以成為建構(gòu)主義學(xué)習(xí)方式的重要角色。[37]例如學(xué)生可以建立模擬系統(tǒng)，在此過(guò)程中，學(xué)習(xí)者成為“教師”，而計(jì)算機(jī)則開(kāi)創(chuàng)了一個(gè)新的教育技術(shù)在學(xué)習(xí)中的角色，即成為“被輔導(dǎo)者”。與CAI不同的是，CAI研究關(guān)注教學(xué)效果，而Logo-as-Latin研究更專(zhuān)注于教學(xué)遷移。編程教學(xué)被看作干預(yù)手段，學(xué)習(xí)者在其他相關(guān)學(xué)習(xí)任務(wù)上的成績(jī)被看作因變量。然而，在后期的文章中，Koschmann認(rèn)為，[38]Logo-as-Latin與CAI同樣起源于傳統(tǒng)教育心理學(xué)，與CAI密切相關(guān)，因此應(yīng)該將它看作CAI的一個(gè)變種，而不是獨(dú)立的教育技術(shù)研究范式。

Koschmann提出的第四種范式是CSCL。CSCL與前三種范式有很多不同之處。首先，前三種研究范式都是建立在心理學(xué)基礎(chǔ)之上，其本質(zhì)是行為主義和認(rèn)知主義。而CSCL的基礎(chǔ)是人類(lèi)學(xué)、社會(huì)學(xué)、語(yǔ)言學(xué)以及傳播學(xué)等。具體說(shuō)來(lái)，其理論基礎(chǔ)包括（不限于）社會(huì)建構(gòu)主義、社會(huì)文化理論以及情景認(rèn)知理論等。社會(huì)建構(gòu)主義認(rèn)為知識(shí)的建構(gòu)本質(zhì)上是社會(huì)性過(guò)程；社會(huì)文化理論以維果斯基的文化—?dú)v史理論為代表，強(qiáng)調(diào)語(yǔ)言在智力發(fā)展過(guò)程中的作用；情景認(rèn)知理論認(rèn)為，學(xué)習(xí)是進(jìn)入實(shí)踐共同體（Community of Practice）的過(guò)程，“要想學(xué)會(huì)如同真正的專(zhuān)業(yè)從業(yè)人員那樣使用一個(gè)工具，一個(gè)學(xué)生就應(yīng)該像一個(gè)學(xué)徒，必須融入該社區(qū)及其文化。因而，在相當(dāng)大的程度上，學(xué)習(xí)是，我們相信，一個(gè)文化熏陶的過(guò)程”[39]。因此CSCL范式中，學(xué)習(xí)的社會(huì)性和文化性成為核心問(wèn)題。不同于前三種范式針對(duì)的問(wèn)題（教學(xué)效果、教學(xué)能力、教學(xué)遷移），CSCL被稱(chēng)為“演繹的實(shí)踐性教學(xué)”（Instruction as Enacted Practice）。CSCL研究范式有幾個(gè)特點(diǎn)：（1）研究問(wèn)題比較集中在學(xué)習(xí)過(guò)程而不是結(jié)果；（2）研究多傾向于描述性，而不是實(shí)驗(yàn)性；（3）很多研究者樂(lè)于以參與者（CSCL成員）的角度研究合作學(xué)習(xí)的過(guò)程。因此CSCL研究著眼于參加者的談話，合作過(guò)程中使用的工具，合作小組的成果等。CSCL范式下的研究問(wèn)題包括：學(xué)習(xí)如何在學(xué)習(xí)者的語(yǔ)言中表現(xiàn)出來(lái)？社會(huì)性因素如何影響學(xué)習(xí)過(guò)程？技術(shù)如何在合作學(xué)習(xí)中應(yīng)用？Koschmann將這這四種范式做了簡(jiǎn)單對(duì)比，見(jiàn)表1。

五、數(shù)據(jù)密集科學(xué)影響下的教育技術(shù)

研究范式：個(gè)性化自適應(yīng)學(xué)習(xí)

數(shù)據(jù)密集型研究方法捕捉了整個(gè)信息時(shí)代帶來(lái)的大數(shù)據(jù)的基本整體影響。在不同的領(lǐng)域，研究方法的側(cè)重和目的不同，因此各有特點(diǎn)。如在工業(yè)界，商業(yè)智能系統(tǒng)（Business Intelligence System）體現(xiàn)了大數(shù)據(jù)對(duì)決策的影響。在教育領(lǐng)域，美國(guó)教育部在一份簡(jiǎn)報(bào)中指出，[40]大數(shù)據(jù)在教育領(lǐng)域的具體應(yīng)用主要為學(xué)習(xí)分析學(xué) （LA， Learning Analytics）和教育數(shù)據(jù)挖掘 （EDM， Educational Data Mining）。EDM 和LA 之間沒(méi)有明確的分界線，但它們的起源、理論和目標(biāo)不盡相同，并且逐漸成為涇渭分明的兩個(gè)研究領(lǐng)域。

EDM 的目的是研究和利用統(tǒng)計(jì)學(xué)、機(jī)器學(xué)習(xí)和數(shù)據(jù)挖掘方法來(lái)分析教和學(xué)的過(guò)程中產(chǎn)生的數(shù)據(jù)。學(xué)者們認(rèn)為，EDM的研究目的包括以下方面：[41]（1）應(yīng)用多方信息如學(xué)生的知識(shí)程度、動(dòng)機(jī)、元認(rèn)知、學(xué)習(xí)態(tài)度等建立學(xué)生模型，并以此預(yù)測(cè)學(xué)生的學(xué)習(xí)行為；（2）發(fā)現(xiàn)或改進(jìn)學(xué)習(xí)內(nèi)容展現(xiàn)和最佳教學(xué)序列的領(lǐng)域模型；（3）研讀由學(xué)習(xí)軟件提供的不同的教學(xué)支持的效果；（4）建立包括學(xué)生、領(lǐng)域模型和教學(xué)軟件的計(jì)算模型，推動(dòng)關(guān)于學(xué)習(xí)和學(xué)習(xí)者的科學(xué)研究。

美國(guó)教育部的簡(jiǎn)報(bào)中總結(jié)了EDM針對(duì)和所要回答的問(wèn)題：[42]（1）什么樣的教學(xué)順序（不同學(xué)習(xí)主題）對(duì)不同特點(diǎn)的學(xué)生最有效？（2）什么樣的行為與更好的學(xué)習(xí)成績(jī)相關(guān)（如較高的課程學(xué)習(xí)成績(jī)）？（3）什么樣的學(xué)生的行為指標(biāo)預(yù)示了學(xué)生的滿意程度、參與度和學(xué)習(xí)進(jìn)步，等等？（4）什么特點(diǎn)的在線學(xué)習(xí)環(huán)境能導(dǎo)致更好的學(xué)習(xí)成績(jī)？（5）什么因素能夠預(yù)測(cè)學(xué)生取得成功？

Siemens將LA定義為“關(guān)于學(xué)習(xí)者以及他們的學(xué)習(xí)環(huán)境的數(shù)據(jù)測(cè)量、收集、分析和匯總呈現(xiàn)，目的是理解和優(yōu)化學(xué)習(xí)以及學(xué)習(xí)情境”。[43]LA的一個(gè)重要應(yīng)用是監(jiān)測(cè)和預(yù)測(cè)學(xué)生學(xué)習(xí)成績(jī)，及時(shí)發(fā)現(xiàn)潛在問(wèn)題，并據(jù)此作出干預(yù)，以預(yù)防學(xué)生在某一科目或者院系課程學(xué)習(xí)中產(chǎn)生風(fēng)險(xiǎn)。[44]相比于EDM，LA借鑒了更廣泛的學(xué)科，除了計(jì)算機(jī)科學(xué)、統(tǒng)計(jì)學(xué)、心理學(xué)、學(xué)習(xí)科學(xué)，還引進(jìn)并應(yīng)用信息學(xué)和社會(huì)學(xué)的理念和技術(shù)。[45]LA回答的問(wèn)題如下：（1）什么時(shí)候?qū)W生可以進(jìn)行下一個(gè)學(xué)習(xí)主題？（2）什么時(shí)候?qū)W生可能在某一門(mén)課程中落后？（3）什么時(shí)候某個(gè)學(xué)生可能有完不成一門(mén)課程的風(fēng)險(xiǎn)？（4）如果沒(méi)有干預(yù)補(bǔ)救措施，學(xué)生可能得到什么樣的成績(jī)？（5）對(duì)特定學(xué)生來(lái)說(shuō)，下一個(gè)最好的課程是什么？學(xué)生是否需要特殊幫助？

美國(guó)教育部[46]的簡(jiǎn)報(bào)中總結(jié)了應(yīng)用EDM和 LA 的范疇：（1）用戶知識(shí)模擬、用戶行為分析、用戶經(jīng)驗(yàn)分析；（2）用戶分類(lèi)/分組（Profiling）；（3）知識(shí)域模擬如學(xué)習(xí)課題分類(lèi)排序等，知識(shí)元素與相應(yīng)的教學(xué)原則分析；（4）趨勢(shì)分析；（5）自適應(yīng)和個(gè)性化學(xué)習(xí)。

應(yīng)用LA和EDM數(shù)據(jù)分析結(jié)果，教師可以更好地了解學(xué)生，理解和觀測(cè)學(xué)生的學(xué)習(xí)過(guò)程，發(fā)現(xiàn)最合適的教學(xué)方法和順序，及時(shí)發(fā)現(xiàn)問(wèn)題并進(jìn)行干預(yù)，以提供個(gè)性化的學(xué)習(xí)服務(wù)為主旨?，F(xiàn)在已經(jīng)研發(fā)出的應(yīng)用系統(tǒng)案例有普渡大學(xué)的“課程信號(hào)系統(tǒng)”（Course Signals System，以下簡(jiǎn)稱(chēng)Signals）[47]、在美國(guó)加州大學(xué)圣巴巴拉分校以及阿拉巴馬大學(xué)使用的Moodog，[48] 以及美國(guó)西部州際高等教育委員會(huì)教育技術(shù)合作部（WICHE，WCET，Western Interstate Commission for Higher Education，Cooperative for Educational Technologies）的教育大數(shù)據(jù)分析項(xiàng)目——預(yù)測(cè)分析報(bào)告（PAR，Predictive Analytics Reporting）系統(tǒng)。[49]

Signals系統(tǒng)通過(guò)數(shù)據(jù)挖掘和統(tǒng)計(jì)預(yù)測(cè)模型，根據(jù)多個(gè)變量（表現(xiàn)指標(biāo)包括：現(xiàn)有平均分和努力程度，如學(xué)生LMS的交互頻率；個(gè)性特點(diǎn)指標(biāo)包括學(xué)術(shù)準(zhǔn)備，如高中平均分和各項(xiàng)標(biāo)準(zhǔn)考試成績(jī)；學(xué)生特點(diǎn)，如是否為美國(guó)居民、年齡和選修學(xué)分）來(lái)預(yù)測(cè)學(xué)生是否能夠完成/通過(guò)該課程。Signals 在課程進(jìn)行的過(guò)程中，以交通信號(hào)指示燈的方式，讓學(xué)生了解自己的學(xué)習(xí)狀況：課業(yè)良好（綠色），課業(yè)中度危急（黃色），或者課業(yè)嚴(yán)重危急（紅色）。同時(shí)教師可以提供給學(xué)生有效的反饋信息，引導(dǎo)學(xué)生使用合適的資源等來(lái)提高成績(jī)。[50]Moodog的主要功能是跟蹤記錄學(xué)生在課程管理系統(tǒng)（CMS，Course Management System）上的學(xué)習(xí)活動(dòng)，其基本目標(biāo)有兩個(gè)：（1）為教師提供學(xué)生與在線學(xué)習(xí)材料交互情況；（2）幫助學(xué)生將自己的學(xué)習(xí)行為和進(jìn)程與其他學(xué)生相比較。[51]

PAR[52]的主要目的是應(yīng)用EDM技術(shù)，分析跨越多所高等院校的學(xué)生數(shù)據(jù)，以期發(fā)現(xiàn)并確認(rèn)影響學(xué)生退學(xué)/以及是否能夠畢業(yè)的因子，并據(jù)此實(shí)施有效的教學(xué)干預(yù)。參與PAR的高校包括兩年制和四年制高校，有公共學(xué)校和私立學(xué)校，亦有傳統(tǒng)高校和非傳統(tǒng)高校如網(wǎng)絡(luò)大學(xué)。已經(jīng)有16個(gè)WCET成員機(jī)構(gòu)提交了1，700，000條匿名和去身份標(biāo)識(shí)的學(xué)生記錄以及8，100，000條課程級(jí)別數(shù)據(jù)記錄。所有高校使用統(tǒng)一的數(shù)據(jù)模型，該數(shù)據(jù)模型包括以下核心數(shù)據(jù)元素。（1）總體元素：基本框架，描述所有PAR數(shù)據(jù)的基本概況。（2）學(xué)生一般元素：描述學(xué)生人口數(shù)據(jù)和學(xué)術(shù)背景信息。（3）學(xué)生課程元素：描述學(xué)生參加的課程和學(xué)生的課程成果。（4）學(xué)生的學(xué)術(shù)元素：學(xué)生級(jí)別的數(shù)據(jù)。（5）課程目錄的元素： 教育機(jī)構(gòu)開(kāi)辦的PAR學(xué)生就讀的課程細(xì)節(jié)信息。（6）學(xué)校元素：學(xué)術(shù)單位的具體信息。

應(yīng)用描述、推理和預(yù)測(cè)分析技術(shù)，PAR項(xiàng)目初步發(fā)現(xiàn)32個(gè)影響學(xué)生學(xué)習(xí)以及退學(xué)的普通變量（多為學(xué)生特點(diǎn)變量），包括性別、種族、學(xué)位種類(lèi)、多種專(zhuān)業(yè)、課程數(shù)量、班級(jí)人數(shù)等。其他發(fā)現(xiàn)如學(xué)生的性別、年齡以及種族與該生是否會(huì)退出某門(mén)課沒(méi)有關(guān)系。該研究仍在繼續(xù)。

這些系統(tǒng)目前的主要功能是分析學(xué)生的網(wǎng)上學(xué)習(xí)活動(dòng)，判斷實(shí)施干預(yù)措施的時(shí)間以及方法等；其潛在功能則可能包括教師可以根據(jù)學(xué)生使用學(xué)習(xí)資源的情況發(fā)現(xiàn)哪些最受學(xué)生歡迎或者哪些活動(dòng)影響學(xué)習(xí)成績(jī)，提供適合不同學(xué)生需要的學(xué)習(xí)材料；調(diào)整學(xué)習(xí)順序或者學(xué)習(xí)活動(dòng)等；最終，完善的學(xué)習(xí)系統(tǒng)可以根據(jù)學(xué)生的特點(diǎn)（學(xué)習(xí)風(fēng)格、已有知識(shí)、動(dòng)機(jī)情況等）引導(dǎo)學(xué)生使用適合自己特點(diǎn)的學(xué)習(xí)材料和學(xué)習(xí)路徑。因此EDM和LA在教育技術(shù)領(lǐng)域內(nèi)的應(yīng)用最終指向個(gè)性化學(xué)習(xí)和自適應(yīng)學(xué)習(xí)環(huán)境的研究和開(kāi)發(fā)。

美國(guó)教育部簡(jiǎn)報(bào)認(rèn)為應(yīng)用LA和EDM技術(shù)達(dá)成預(yù)測(cè)學(xué)生學(xué)習(xí)和干預(yù)學(xué)習(xí)過(guò)程的自適應(yīng)學(xué)習(xí)環(huán)境應(yīng)該包括六個(gè)部分：[53]（1）自適應(yīng)學(xué)習(xí)內(nèi)容，通過(guò)與學(xué)生的交互活動(dòng)，可以辨別學(xué)生的水平和能力，因此可以管理、維護(hù)和呈現(xiàn)適合特定學(xué)生的學(xué)習(xí)內(nèi)容；（2）學(xué)生學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)庫(kù)，用來(lái)獲取存儲(chǔ)學(xué)生與學(xué)習(xí)內(nèi)容的互動(dòng)，包括時(shí)間和行為等；（3）預(yù)測(cè)模型，應(yīng)用學(xué)生學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)和人口統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)（儲(chǔ)存在另外的數(shù)據(jù)庫(kù)中，如年齡種族等），追蹤學(xué)生學(xué)習(xí)過(guò)程，預(yù)測(cè)未來(lái)行為以及成績(jī)，如課業(yè)成績(jī)，是否有可能輟學(xué)等；（4）可視化報(bào)告，將預(yù)測(cè)模型產(chǎn)生的結(jié)果用儀表盤(pán)形勢(shì)表現(xiàn)出來(lái)；（5）自適應(yīng)引擎，用來(lái)操控學(xué)習(xí)內(nèi)容，確保學(xué)習(xí)內(nèi)容適合學(xué)生的能力和特點(diǎn)；（6）干預(yù)引擎，教師、管理員、系統(tǒng)開(kāi)發(fā)人員等可否決系統(tǒng)提供的建議進(jìn)行人為干預(yù)。除了六個(gè)自適應(yīng)系統(tǒng)內(nèi)部組成部分外，還包括一個(gè)外部的學(xué)生信息系統(tǒng)。這個(gè)信息系統(tǒng)是由學(xué)校學(xué)區(qū)或者地區(qū)教育部門(mén)持有維護(hù)的學(xué)生背景信息資料，如年齡、性別、所學(xué)過(guò)的課程、成績(jī)、學(xué)習(xí)風(fēng)格等。預(yù)測(cè)模型可以從中獲取數(shù)據(jù)作為預(yù)測(cè)學(xué)生行為成績(jī)等的部分依據(jù)。圖1提供了自適應(yīng)學(xué)習(xí)系統(tǒng)的概況。

圖1中的箭頭和數(shù)字表示自適應(yīng)學(xué)習(xí)環(huán)境中的數(shù)據(jù)流的方向和順序。整個(gè)自適應(yīng)學(xué)習(xí)系統(tǒng)包括三個(gè)信息反饋回路數(shù)據(jù)流（Feedback Loop）。數(shù)據(jù)流的第一步是學(xué)生與學(xué)習(xí)內(nèi)容的交互，交互內(nèi)容被儲(chǔ)存于學(xué)生學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)系統(tǒng)里（第二步），第三步則是預(yù)測(cè)模型抽取學(xué)生學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)和背景數(shù)據(jù)，應(yīng)用LA和EDM技術(shù)進(jìn)行分析，然后將結(jié)果傳遞至自適應(yīng)引擎（第四步），自適應(yīng)引擎據(jù)此針對(duì)特定學(xué)生作出學(xué)習(xí)方面的調(diào)整，而這些調(diào)整則通過(guò)學(xué)習(xí)內(nèi)容策略等的改變表現(xiàn)出來(lái)。同時(shí)，預(yù)測(cè)結(jié)果也可以通過(guò)數(shù)據(jù)儀表盤(pán)（數(shù)據(jù)可視化面板）傳達(dá)給教師和管理人員（第五步）。當(dāng)學(xué)生、教師，管理人員等得到相關(guān)信息時(shí)整個(gè)反饋回路得以完成。學(xué)生通過(guò)自適應(yīng)引擎獲取的反饋信息包括學(xué)習(xí)活動(dòng)情況、學(xué)習(xí)目標(biāo)/技能完成程度、測(cè)評(píng)結(jié)果等，學(xué)生可據(jù)此更好地進(jìn)行自我調(diào)節(jié)學(xué)習(xí)（Self-Regulated Learning），如在自己尚未完全掌握的學(xué)習(xí)內(nèi)容上投入更多時(shí)間、改變學(xué)習(xí)策略等。教師方面獲得的信息則包括學(xué)生整體學(xué)習(xí)情況以及每個(gè)學(xué)生的學(xué)習(xí)情況，教師可以根據(jù)這些信息做出課程內(nèi)容以及進(jìn)度方面的調(diào)整，例如決定是否對(duì)個(gè)別學(xué)生進(jìn)行干預(yù)，提供更多學(xué)習(xí)資料等。管理人員獲取的信息則是包括多門(mén)課程、多個(gè)學(xué)生和教師的情況。根據(jù)整體信息，管理者可以知道哪門(mén)課程的學(xué)生成績(jī)不盡如人意、哪些特點(diǎn)的學(xué)生的成績(jī)更出色等。管理層可以據(jù)此作出決策，如增加某門(mén)課程作為另一課程的先決條件（Prerequisite）等。

美國(guó)教育部簡(jiǎn)報(bào)中的自適應(yīng)學(xué)習(xí)系統(tǒng)通過(guò)LA和EDM，引導(dǎo)學(xué)生了解自己的學(xué)習(xí)狀況，為教師的教學(xué)干預(yù)提供依據(jù)，也使得管理層更好地進(jìn)行決策。然而，以數(shù)據(jù)密集科學(xué)為基礎(chǔ)，LA和EDM 技術(shù)能夠更好地分析學(xué)生的需要和特點(diǎn)，從而使得學(xué)習(xí)更傾向于個(gè)性化。因此我們認(rèn)為基于數(shù)據(jù)密集科學(xué)的自適應(yīng)學(xué)習(xí)系統(tǒng)應(yīng)該體現(xiàn)個(gè)性化的學(xué)習(xí)特點(diǎn)，下一個(gè)教育技術(shù)研究范式是個(gè)性化自適應(yīng)學(xué)習(xí)（Personalized Adaptive learning，簡(jiǎn)稱(chēng)PAL）， 即在自適應(yīng)基礎(chǔ)之上，學(xué)習(xí)內(nèi)容更體現(xiàn)學(xué)生特點(diǎn)和需求。根據(jù)學(xué)生的特點(diǎn)（已有知識(shí)，學(xué)習(xí)風(fēng)格等）和其他信息（年齡，性別，興趣等）數(shù)據(jù)可以將學(xué)生分組（Profiling），學(xué)習(xí)系統(tǒng)可以根據(jù)學(xué)生特點(diǎn)和需要推薦學(xué)習(xí)內(nèi)容，教師針對(duì)不同特點(diǎn)的學(xué)生提供豐富的學(xué)習(xí)材料，學(xué)生同時(shí)可以自己選擇學(xué)習(xí)材料、測(cè)評(píng)方式等。圖2提供了PAL系統(tǒng)的基本結(jié)構(gòu)。

圖2中虛線部分代表了學(xué)習(xí)內(nèi)容生成的過(guò)程：學(xué)生背景數(shù)據(jù)（以往成績(jī)、所學(xué)課程、學(xué)習(xí)風(fēng)格等）導(dǎo)入預(yù)測(cè)模型，分析生成可視化數(shù)據(jù)，教師據(jù)此設(shè)計(jì)適合不同特點(diǎn)學(xué)生組的不同學(xué)習(xí)內(nèi)容。圖2的實(shí)線箭頭部分代表了自適應(yīng)學(xué)習(xí)過(guò)程和數(shù)據(jù)流。自適應(yīng)學(xué)習(xí)過(guò)程與圖1一樣，由三個(gè)反饋回路組成。

不同于以往的個(gè)性化學(xué)習(xí)和自適應(yīng)學(xué)習(xí)的是，PAL環(huán)境將以大數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，納入EDM和LA數(shù)據(jù)分析和結(jié)果，因此能夠提供更適合特定學(xué)生的學(xué)習(xí)內(nèi)容，獲取更多和更精確的學(xué)習(xí)者信息和學(xué)習(xí)活動(dòng)信息，更好地分析學(xué)習(xí)過(guò)程模式和學(xué)習(xí)活動(dòng)有效性，更準(zhǔn)確地進(jìn)行學(xué)習(xí)評(píng)估等。

PAL與Koschmann的四個(gè)教育技術(shù)范式相比較，其獨(dú)特之處在于它傾向于利用多方面數(shù)據(jù)：一方面根據(jù)已經(jīng)存在的數(shù)據(jù)，提供適合學(xué)生特點(diǎn)和需要的學(xué)習(xí)內(nèi)容；另一方面分析已有數(shù)據(jù)和學(xué)習(xí)過(guò)程中產(chǎn)生的數(shù)據(jù)，根據(jù)結(jié)果發(fā)現(xiàn)問(wèn)題，并采取個(gè)性化干預(yù)措施。因此其基礎(chǔ)為數(shù)據(jù)密集科學(xué)，同時(shí)體現(xiàn)了以學(xué)生為中心，根據(jù)學(xué)生的個(gè)性特點(diǎn)，發(fā)展?jié)撃軄?lái)進(jìn)行教學(xué)的人本主義的教學(xué)觀念。

六、機(jī)遇與挑戰(zhàn)

個(gè)性化自適應(yīng)學(xué)習(xí)能夠體現(xiàn)“以學(xué)習(xí)者為中心”的學(xué)習(xí)理念，并且與智慧教育[54]的主張不謀而合，成為教育技術(shù)的一個(gè)新的研究范式。智慧教育主張借助信息技術(shù)的力量，創(chuàng)建具有一定智慧特性（如感知、推理、輔助決策）的學(xué)習(xí)時(shí)空環(huán)境，旨在促進(jìn)學(xué)習(xí)者的智慧全面、協(xié)調(diào)和可持續(xù)發(fā)展，通過(guò)對(duì)學(xué)習(xí)和生活環(huán)境的適應(yīng)、塑造和選擇，以最終實(shí)現(xiàn)對(duì)人類(lèi)的共善（對(duì)個(gè)人、他人、社會(huì)的助益）。智慧教育充分體現(xiàn)了“以學(xué)習(xí)者為中心”的思想，強(qiáng)調(diào)學(xué)習(xí)是一個(gè)充滿張力和平衡的過(guò)程，揭示了“教育要為學(xué)習(xí)者的智慧發(fā)展服務(wù)”的深刻內(nèi)涵。

智慧學(xué)習(xí)環(huán)境的一個(gè)基本特征是：基于學(xué)習(xí)者的個(gè)體差異（如能力、風(fēng)格、偏好、需求）提供個(gè)性化的學(xué)習(xí)服務(wù)；并記錄分析學(xué)習(xí)歷史數(shù)據(jù)，便于數(shù)據(jù)挖掘和深入分析，數(shù)據(jù)結(jié)果用于評(píng)估學(xué)習(xí)過(guò)程、預(yù)測(cè)未來(lái)表現(xiàn)和發(fā)現(xiàn)潛在問(wèn)題，并以數(shù)據(jù)分析結(jié)果進(jìn)行干預(yù)。因此以大數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)的個(gè)性化自適應(yīng)學(xué)習(xí)將成為智慧學(xué)習(xí)環(huán)境的重要組成部分。同時(shí)，EDM和LA能夠?yàn)楦咝Ｌ峁┯行畔?，?duì)學(xué)生進(jìn)行干預(yù)，最終能夠提高學(xué)生成就，降低輟學(xué)率，提升畢業(yè)率。

另外，大數(shù)據(jù)除了支持學(xué)習(xí)過(guò)程分析外，還可以在知識(shí)表征（概念提取、本體建立、可視化）與利用（自動(dòng)翻譯、答疑）方面大有可為，因此，除PAL方式外，大數(shù)據(jù)能夠促進(jìn)個(gè)性化學(xué)習(xí)服務(wù)與社會(huì)智慧發(fā)展，促進(jìn)人本主義教育理念的實(shí)現(xiàn)，并且成為社會(huì)知識(shí)生態(tài)發(fā)展模式的重要組成部分。

總而言之，大數(shù)據(jù)為教育技術(shù)的發(fā)展帶來(lái)很多可能性，例如創(chuàng)建個(gè)性化自適應(yīng)學(xué)習(xí)環(huán)境、知識(shí)發(fā)現(xiàn)工具、管理決策平臺(tái)等，同時(shí)它的應(yīng)用面臨諸多挑戰(zhàn)。首先是來(lái)自數(shù)據(jù)方面的挑戰(zhàn)：如何儲(chǔ)存海量的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，例如學(xué)生的討論等文本數(shù)據(jù)？如何分析這些復(fù)雜數(shù)據(jù)？如何真正理解數(shù)據(jù)結(jié)果并傳達(dá)給非數(shù)據(jù)專(zhuān)業(yè)人員？只有當(dāng)大數(shù)據(jù)管理技術(shù)、數(shù)據(jù)分析以及數(shù)據(jù)可視化工具方面取得突破性進(jìn)展，才有可能真正實(shí)現(xiàn)以學(xué)習(xí)者為中心，滿足不同學(xué)習(xí)者的需要的個(gè)性化自適應(yīng)學(xué)習(xí)環(huán)境。其次，數(shù)據(jù)密集型科學(xué)的應(yīng)用在教育方面的體現(xiàn)主要是LA和EDM，通過(guò)數(shù)據(jù)使得學(xué)習(xí)過(guò)程透明化，并以數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)分析學(xué)生的行為和學(xué)習(xí)成績(jī)。這些數(shù)據(jù)可以傳達(dá)“發(fā)生了什么”，而不能回答“為什么”，尤其是那些數(shù)據(jù)中沒(méi)有體現(xiàn)出來(lái)的原因。因此如何將無(wú)法從數(shù)據(jù)中觀察到的因素，如學(xué)生的學(xué)習(xí)動(dòng)機(jī)、情感等納入干預(yù)設(shè)計(jì)，仍有待進(jìn)一步研究。

[參考文獻(xiàn)]

[1] Thomas S.Kuhn. The Structure of Scientific Revolutions（3rd Edition）[M]. Chicago： University of Chicago Press， 1996：10.

[2] T.S.Kuhn.The Structure of Scientific Revolutions（2nd Edition） [M]. University of Chicago Press，1970： 88 and 41respectively.

[3] Wikipedia， the free encyclopedia[EB/OL].http：///wiki/Paradigm.

[4] [5] [19] P.Thagard. Conceptual Revolutions[M]. Princeton， NJ： Princeton University Press，1992.

[6] U.Friedman（2013）. Big Data：A Short History[DB/OL].[2013-05-10].http：///articles/2012/10/08/big_data？page=0，1.

[7] [12] Purcell，B.. Theemergence of “big data” Technology and Analytics. Journal of Technology Research[DB/OL].[2013-05-10].http：///manuscripts/121219.pdf.

[8] C.Snijders，U.Matzat，U.-D.Reips.‘Big Data’：Big Gaps of Knowledge in the Field of Internet Science[J].International Journal of Internet Science， 2012，（7）：1～5.

[9] Doug Laney. 3-D Data Management： Controlling Data Volume， Velocity and Variety[DB/OL].[2013-04-10].http：///doug-laney/files/2012/01/ad949-3D-Data-Management-Controlling-Data-Volume-Velocity-and-Variety.pdf.

[10] IBM[DB/OL].[2013-05-10]http：///software/data/bigdata/.

[11] E.Quinn. The 6 Vs： The BI/Analytics Game Changes so Microsoft Changes Excel[DB/OL].[2013-05-10].http：///blogs/the-6-vs-the-bianalytics-game-changes-so-microsoft-changes-excel/.

[13] C.Coronel， S.Morris， P.Rob. Database Systems： Design， Implementation， and Management（10th Ed.）[M]. Boston： Cengage Learning， 2013.

[14] P.Baltzan. Business Driven Information Systems， （3rd ed.） [M]. New York： McGraw-Hill，2012.

[15] SDSS-III： Massive Spectroscopic Surveys of the Distant Universe， the Milky Way Galaxy， and Extra-Solar Planetary Systems [DB/OL].[2013-01-10].http：///collaboration/description.pdf.

[16] White House OSTP. Obama Administration Unveils “Big Data” Initiative： Announces $200 Million In New R&D Investments[DB/OL]. [2012-03-29]http：//whitehouse.gov/sites/default/files/microsites/ostp/big_data_press_release_final_2.pdf.

[17] R.Mazza，C.Milani.GISMO： A Graphical Interactive Student Monitoring Tool for Course Management Systems[DB/OL].[2012-01-10].http：//linux3.dti.supsi.ch/～mazza/Web_area/Pubblicazioni/TEL04/TEL04.pdf.

[18] [20] J.Gray. Jim Gray on eScience： A Transformed Scientific Method[R].The Fourth Paradigm：Data-Intensive Scientific Discovery，2009.

[21] Agrawa， et al.. Challenges and Opportunities with Big Data [DB/OL].[2013-05-11].http：///ccc/docs/init/bigdatawhitepaper.pdf.

[22] T.Hey，S.Tansley， K.Tolle（Eds.）.The Fourth Paradigm： Data-Intensive Scientific Discovery. Redmond， Washington. UNT Digital Library[DB/OL].[2013-04-23].http：//digital.library.unt.edu/ark：/67531/metadc31516/.

[23] J.Robertson，D.DeHart，K.Tolle，D.Heckerman. Healthcare Delivery in Developing Countries： Challenges and Potential Solutions[A]. T.Hey， S.Tansley， K.Tolle.（Eds.）. The Fourth Paradigm： Data-Intensive Scientific Discovery[C]. Redmond， Washington，2009：65～73.

[24] [25] C.R.Dills，A.J.Romiszowski.The Instructional Development Paradigm：An Introduction[A]. C.R.Dills， A. J. Romiszowski （Eds.）.Instructional Development Paradigms[C]. Englewood， NJ： Educational Technology Publications， Inc，1997.

[26] P.L.Saettler. The Evolution of American Educational Technology [M]. Englewood， CO： Libraries Unlimited，1990.

[27] M.P. Driscoll. Paradigms for Research in Instructional Systems[A]. In C. R. Dills， and A. J. Romiszowski （Eds.）.Instructional Development Paradigms[C]. Englewood， NJ： Educational Technology Publications， Inc，1995.

[28] R.E.Clark， B.M.Sugrue. Research on Instructional Media， 1978-1988[A]. G.J. Anglin （Ed.）. Instructional Technology： Past， Present and Future （2ed ed.） [C]. CO： Libraries Unlimited.

[29] C.M. Reigeluth. Educational Systems Development and Its Relationship to ISD[A]. G.J. Anglin （Ed.）.Instructional Technology： Past， Present and Future （2ed ed.）[C]. CO： Libraries Unlimited.

[30] [31] [38] T.Koschmann. Paradigm Shifts and Instructional Technology[A]. CSCL：Theory and Practice of An Emerging Paradigm [C]. Mahwah， NJ：Lawrence Erlbaum， 1996：1～23.

[32] T.Koschmann. Revisiting the Paradigms of Instructional Technology[A].Proceedings of the 18th Annual Conference of the Australian Society for Computers in Learning in Tertiary Education[C]. 2001：15～22.

[33] J.Carbonell. Mixed-Initiative Man-Computer Instructional Dialogues[D]. Massachusetts Institute of Technology， 1970.

[34] Z.Pylyshyn. Computing in Cognitive Dcience[A]. M. Posner （Ed.）. Foundations of Cognitive Dcience[C]. Cambridge， MA： MIT Press，1989：51～91.

[35] B.S.Bloom. The 2 Sigma Problem： The Search for Methods of Group Instruction as Effective as One-to-One Tutoring[J]. Educational Researcher， 1984，13（6）：4～16.

[36] M.Schommer. Effects of Beliefs about the Nature of Knowledge on Comprehension[J]. Journal of Educational Psychology， 1990，82： 498～504.

[37] S.Papert. Mindstorms[M]. New York： Basic Books，1980.

[39] J.S.Brown， A.Collins， P.Duguid. Situated Cognition and the Culture of Learning[J]. Educational Researcher， 1989，18（1）：32～42.

[40] [42] [45] [46] [53] U.S. Department of Education， Office of Educational Technology. Enhancing Teaching and Learning Through Educational Data Mining and Learning Analytics： An Issue Brief， Washington， D.C.[DB/OL].[2013-05-20].http：//ed.gov/edblogs/technology/files/2012/03/edm-la-brief.pdf.

[41] R. S. J. D.Baker， K. Yacef. The State of Educational Data Mining in 2009： A Review and Future Visions[J]. Journal of Educational Data Mining， 2009，1（1）：3～17.

[43] G.Siemens. Learning Analytics A Foundation for Informed Change in Higher Education[DB/OL].[2013-01-17].http：///gsiemens/learning-analytics-educause.

[44] L.Johnson， R. Smith， H. Willis， A. Levine， K. Haywood. The 2011 Horizon Report. Austin， TX： The New Media Consortium. [DB/OL].[2013-05-20].http：//net.educause.edu/ir/library/pdf/HR2011.pdf.

[47] K. E.Arnold. “Signals： Applying Academic Analytics[DB/OL].[2013-04-18].http：//educause.edu/EDUCAUSE+Quarterly/EDUCAUSEQuarterly MagazineVolum/SignalsApplyingAcademicAnalyti/199385.

[48] EDUCAUSE. 2010. Next Generation Learning Challenges： Learner Analytics Premises[DB/OL].[2013-04-18].http：//educause.edu/Resources/NextGenerationLearningChalleng/215028.

[49] [52] WCET Predictive Analytics Reporting （PAR） Framework [DB/OL].[2013-05-11].http：//wcet.wiche.edu/advance/par-framework.

[50] R.Ferguson. The State of Learning Analytics in 2012： A Review and Future Challenges[DB/OL].[2012-12-11].http：//kmi.open.ac.uk/publications/pdf/kmi-12-01.pdf.

篇10

關(guān)鍵詞：創(chuàng)新思維；案例；培訓(xùn)；創(chuàng)造力；創(chuàng)新

中圖分類(lèi)號(hào)：G642.0；F230.9 文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A 文章編號(hào)：1673-291X（2017）02-0177-04

引言

創(chuàng)造力是創(chuàng)新的根本推動(dòng)力，是21世紀(jì)人類(lèi)的重要生存能力，對(duì)于學(xué)生教育與成人發(fā)展均有不可忽視的價(jià)值。創(chuàng)造力在人類(lèi)歷史的長(zhǎng)河中發(fā)揮著不可替代的作用，但是教育領(lǐng)域?qū)?chuàng)造力的重視卻十分不夠，很多人甚至認(rèn)為創(chuàng)造力只能是一種天賦，無(wú)法加以培養(yǎng)與提升。早在1950年，美國(guó)心理學(xué)會(huì)主席吉爾福特在他的就職演講上就明確提出人人均有創(chuàng)造力，他大聲呼吁學(xué)術(shù)界對(duì)創(chuàng)造力關(guān)注得太少。他的這次重要發(fā)言在學(xué)術(shù)界產(chǎn)生了重大的影響，隨后，越來(lái)越多的心理學(xué)領(lǐng)域與教育學(xué)領(lǐng)域的學(xué)者投入到了創(chuàng)造力研究中。創(chuàng)新思維是創(chuàng)造力研究領(lǐng)域的一個(gè)重要主題。創(chuàng)新思維是創(chuàng)造力的關(guān)鍵成因，創(chuàng)新思維對(duì)商業(yè)成功的影響近年已經(jīng)引起了學(xué)術(shù)界和商界的關(guān)注，哈佛等知名大學(xué)已經(jīng)為商科的學(xué)生開(kāi)設(shè)了創(chuàng)造力課程，來(lái)提升學(xué)生們的商業(yè)創(chuàng)新能力。但是，由于創(chuàng)新思維是一個(gè)抽象與復(fù)雜的領(lǐng)域，有關(guān)創(chuàng)新思維與商業(yè)成功的關(guān)系，以及如何提升商業(yè)領(lǐng)域的創(chuàng)新思維還是十分模糊。本文通過(guò)對(duì)前人研究的分析，提出創(chuàng)新思維的七要素模型，并將它們與商業(yè)案例進(jìn)行匹配，旨在分析商業(yè)創(chuàng)新思維的內(nèi)涵。最后，就如何提升商業(yè)創(chuàng)新思維提出相關(guān)建議。

一、創(chuàng)新思維的內(nèi)涵與可提升性

（一）創(chuàng)新思維的內(nèi)涵

1967年，美國(guó)心理學(xué)家吉爾福特提出了“智力三維結(jié)構(gòu)”模型。吉爾福特認(rèn)為，人類(lèi)智力應(yīng)由三個(gè)維度的多種因素組成：第一維度是指智力的內(nèi)容，包括圖形、符號(hào)、語(yǔ)義和行為等4種；第二維度是指智力的操作，包括認(rèn)知、記憶、發(fā)散思維、聚合思維和評(píng)價(jià)等5種；第三維度是指智力的產(chǎn)物，包括單元、類(lèi)別、關(guān)系、系統(tǒng)、轉(zhuǎn)化和蘊(yùn)涵等6種。它們共同組成了120種獨(dú)立的智力因素。他認(rèn)為，創(chuàng)造性思維的核心是其中的第二維度：“發(fā)散思維” （盧家楣，1987）。

后續(xù)研究者進(jìn)一步提出，創(chuàng)新思維是發(fā)散思維與聚合思維的統(tǒng)一。認(rèn)為發(fā)散思維是指?jìng)€(gè)體不依常規(guī)方式“從給定的信息中產(chǎn)生新信息，并從同一來(lái)源中產(chǎn)生各種各樣、許許多多輸出”的思維形式（劉春雷，王敏，張慶林，2009）；聚合思維則是個(gè)體利用已有知識(shí)經(jīng)驗(yàn)或傳統(tǒng)方法分析給定信息，并從中獲得一個(gè)最佳答案的思維形式。如庫(kù)恩 （1987）認(rèn)為，創(chuàng)新思維是發(fā)散思維與聚合思維的有機(jī)統(tǒng)一，并且兩者之間要保持著“必要的張力”。吉爾福特后來(lái)也認(rèn)為，收斂思維與發(fā)散思維的結(jié)合是創(chuàng)新思維的基本運(yùn)動(dòng)形式（1991）。持有相似觀點(diǎn)的包括沃建中等人（沃建中，王福興，林崇德，劉彩梅，2007），他們?cè)趯?duì)中學(xué)生創(chuàng)造性思維的研究當(dāng)中同樣認(rèn)為，創(chuàng)造性思維是發(fā)散思維和聚合思維的統(tǒng)一，創(chuàng)新不僅思維要發(fā)散，同時(shí)也需要概括性和邏輯性等聚合思維的參與。相似地，日比野省三提出了創(chuàng)新思維是“展開(kāi)與整合的思維方式”，指在決策過(guò)程中的每一個(gè)步驟都應(yīng)該首先選擇展開(kāi)，然后再將它們整合，以做出最好的決定。即首先應(yīng)該將解決問(wèn)題要達(dá)到的目的展開(kāi)，確定一個(gè)高水平的目的，然后開(kāi)始收斂和整合，找到特定的解決方案，并從更大的范圍來(lái)理解今后的發(fā)展方向（付俊英，2000）。

學(xué)者們還提出創(chuàng)新思維是非邏輯思維和邏輯思維的結(jié)合。非邏輯思維的主要表現(xiàn)形式是直觀思維、靈感思維等（陳湘純，傅曉華，2003），邏輯思維則是創(chuàng)新思維的基礎(chǔ)，否則難以有創(chuàng)新理論與符合邏輯的概念。張麗華和白學(xué)軍（2006）認(rèn)為，創(chuàng)造性思維是一個(gè)過(guò)程、狀態(tài)和結(jié)果，是大腦皮層區(qū)域不斷恢復(fù)聯(lián)系和形成聯(lián)系的過(guò)程，是以感知、記憶、思考、聯(lián)想、理解等能力為基礎(chǔ)，以綜合性、探索性和求新性為特點(diǎn)的心智活動(dòng) （周明星，1999）。直覺(jué)、靈感及創(chuàng)造想象等是人們心理特征的產(chǎn)物。孔慶新、孔憲毅（2008）認(rèn)為，創(chuàng)新思維是潛意識(shí)和顯意識(shí)的結(jié)合。隨著腦科學(xué)的發(fā)展，學(xué)者們提出創(chuàng)新思維是左右腦的共同產(chǎn)物。1981年美國(guó)加利福尼亞大學(xué)羅杰?斯佩里（Roger Sperry）獲得了諾貝爾獎(jiǎng)。斯佩里及其同事發(fā)現(xiàn)，大腦左半球長(zhǎng)于語(yǔ)言和計(jì)算，大腦右半球?qū)臻g的識(shí)別，對(duì)音樂(lè)、藝術(shù)、情緒的感知，則優(yōu)于大腦左半球。大腦左半球習(xí)慣做分析，右半球偏向于整體直觀。左右腦有兩種不同的感受和思維功能，它們?cè)趧?chuàng)造性解決問(wèn)題的過(guò)程中分工合作、相輔相成。與這些觀點(diǎn)相應(yīng)的是思維導(dǎo)圖，它是一種以全腦思維替代線性思維的思考方法，是一種用圖形輔助思考的一種簡(jiǎn)潔而有效的工具，具有以下作用：梳理凌亂的想法，聚焦主題；進(jìn)一步拓展主題；在孤立的信息之間建立聯(lián)系；畫(huà)出清晰的全景圖，可以觀察到所有細(xì)節(jié)與整體；將關(guān)注的主題形象化，便于發(fā)現(xiàn)不足之處；進(jìn)行概念組合和再組合，進(jìn)行比較；維持思維的積極性，不斷探索方案；把注意力集中在主題上，將短時(shí)記憶轉(zhuǎn)化為長(zhǎng)時(shí)記憶；促進(jìn)思維發(fā)散，多角度捕捉新思想。

我國(guó)教育界的知名學(xué)者林崇德老師認(rèn)為，創(chuàng)造性思維是根據(jù)一定的目的，運(yùn)用一切己知信息，產(chǎn)生出某種新穎、獨(dú)特、有社會(huì)意義或個(gè)人價(jià)值的產(chǎn)品的智力品質(zhì)（林崇德，2000）。張曉芒（2006）在總結(jié)了各類(lèi)觀點(diǎn)后，提出創(chuàng)新思維是思維的一種智力品質(zhì)，它是在客觀需要和倫理規(guī)范的要求下，在問(wèn)題意識(shí)的驅(qū)動(dòng)下，在已有經(jīng)驗(yàn)和感性認(rèn)識(shí)、理性認(rèn)識(shí)以及新獲取的信息的基礎(chǔ)上，統(tǒng)攝各種智力因素與非智力因素，利用大腦有意識(shí)的悟性思維能力，在解決問(wèn)題的過(guò)程中，通過(guò)思維的敏捷轉(zhuǎn)換和靈活選擇，突破和重新建構(gòu)已有的知識(shí)、經(jīng)驗(yàn)和新獲取的信息，以新認(rèn)知模式把握事物發(fā)展的內(nèi)在本質(zhì)及規(guī)律，并進(jìn)一步提出獨(dú)特見(jiàn)解的復(fù)雜思維過(guò)程。

（二）創(chuàng)新思維的可提升性

創(chuàng)造力培訓(xùn)的有效性在教育學(xué)與管理學(xué)領(lǐng)域都已經(jīng)得到了不少驗(yàn)證（葛操，白學(xué)軍，2007；胡l平，林崇德，申繼亮，2003；暴占光，華煒，張向葵，田錄梅，2007；楊敏，2012；鞠慧卿，2015）?，F(xiàn)有的常用方法包括頭腦風(fēng)暴法和托侖斯發(fā)散性思維培訓(xùn)及測(cè)驗(yàn)法。頭腦風(fēng)暴法是美國(guó)創(chuàng)造學(xué)家?jiàn)W斯本于1963年首創(chuàng)的一種創(chuàng)造性技法，它是眾多創(chuàng)意生成方法的鼻祖。頭腦風(fēng)暴法提倡在不加評(píng)價(jià)的氛圍下分享創(chuàng)意，打破頭腦中的封閉局面，掀起思考的風(fēng)暴，使個(gè)體在面對(duì)具體問(wèn)題時(shí)能夠從自我和他人的求全責(zé)備中釋放出來(lái)，促使短時(shí)間內(nèi)形成大量的創(chuàng)新想法。它的四大原則是自由暢談、禁止批評(píng)、追求數(shù)量、對(duì)設(shè)想進(jìn)行組合與改進(jìn)。頭腦風(fēng)暴法被廣泛應(yīng)用于組織的創(chuàng)造力培訓(xùn)中，這一方法在硅谷的IDEO設(shè)計(jì)公司得到出神入化的應(yīng)用。一些創(chuàng)新思維的培訓(xùn)方法已經(jīng)得到了開(kāi)發(fā)與廣泛使用。比較知名的是托侖斯的發(fā)散性思維測(cè)試方法，它包括了12種題目，如要求根據(jù)所呈現(xiàn)的圖畫(huà)，列舉出他為了解該圖而欲詢問(wèn)的問(wèn)題；要求根據(jù)所呈現(xiàn)的圖畫(huà)，列舉出圖中所描繪的行為可能的原因；要求對(duì)給定玩具提出改進(jìn)意見(jiàn)；要求推斷一種不可能發(fā)生的事情一旦發(fā)生會(huì)出現(xiàn)什么后果；要求對(duì)熟悉及不熟悉的音響刺激做出想象等。

以上相關(guān)國(guó)內(nèi)外研究說(shuō)明，創(chuàng)新思維是一種內(nèi)涵豐富的思維特征，創(chuàng)新思維是理性思維與感性思維結(jié)合共同作用的產(chǎn)物，是不同思維成分的組合，它是可以通過(guò)刻意的訓(xùn)練得到提升的。由于教育與學(xué)習(xí)的一些傳統(tǒng)偏見(jiàn)，創(chuàng)新思維中的一些能力得不到訓(xùn)練，因而也就無(wú)法形成有創(chuàng)新力的思維組合。本文在此基礎(chǔ)上，總結(jié)出創(chuàng)新思維的系列核心特征，以及這些特征在商業(yè)實(shí)踐中的運(yùn)用。

二、創(chuàng)新思維的七個(gè)要素及其在商業(yè)上的應(yīng)用

本文認(rèn)為創(chuàng)新思維具有以下七個(gè)基本要素，它們與商業(yè)領(lǐng)域的成功有緊密的關(guān)系。

（一）突破思維定勢(shì)能力

創(chuàng)新意味著另辟蹊徑和思維突破，這就需要警惕自我思維的定勢(shì)。突破思維定勢(shì)是一種思維能力，也是商業(yè)創(chuàng)新不可缺少的要素。其中一個(gè)例子是云南白藥。中藥是我國(guó)的四大國(guó)寶之一，凝聚著文明古國(guó)千年文化的精華。云南白藥治療跌打損傷有很好的功效，但是一個(gè)人一生使用云南白藥的頻率是很低的。為了突破這個(gè)小眾市場(chǎng)的局面，云南白藥利用技術(shù)創(chuàng)新與牙膏進(jìn)行聯(lián)合，牙膏的使用頻率要比云南白藥高出很多倍，云南白藥就從小眾化市場(chǎng)轉(zhuǎn)向了大眾消費(fèi)品市場(chǎng)。突破了藥店只能生產(chǎn)藥品的思維定勢(shì)，云南白藥將中國(guó)的傳統(tǒng)老字號(hào)品牌在今天的市場(chǎng)做得業(yè)績(jī)斐然。另一個(gè)例子是，在廣告?zhèn)髅筋I(lǐng)域，流行的觀點(diǎn)是媒體的受眾群體越大它的廣告效果越高。然而，華東師范大學(xué)中文系畢業(yè)的江南春卻在思考如何把廣告植入到人們?nèi)粘Ｉ畹能壽E中去。他發(fā)現(xiàn)在社區(qū)公寓樓等生活軌跡必經(jīng)的點(diǎn)卻沒(méi)有廣告媒體。于是，他們就在電梯里放了電梯海報(bào)，變成框架媒體；在寫(xiě)字樓電梯口裝了樓宇電視，在大家等電梯的時(shí)候，播放廣告；在賣(mài)場(chǎng)裝電視、電影院片前安置廣告。通過(guò)將消費(fèi)者的生活、工作、購(gòu)物、娛樂(lè)的軌跡點(diǎn)設(shè)計(jì)成廣告投放點(diǎn)，分眾傳媒公司就形成了中國(guó)最大的生活圈媒體。

（二）對(duì)潛在問(wèn)題的敏感性

發(fā)現(xiàn)一個(gè)高質(zhì)量的潛在問(wèn)題是創(chuàng)造性解決問(wèn)題的重要一步。對(duì)商業(yè)問(wèn)題的敏感性可以引發(fā)商業(yè)創(chuàng)造力。比如，隨著近年空氣污染在我國(guó)的日愈加重，IBM和微軟看到了一個(gè)業(yè)務(wù)機(jī)會(huì)：空氣質(zhì)量預(yù)測(cè)市場(chǎng)。隨著“認(rèn)知計(jì)算”的進(jìn)步，計(jì)算機(jī)程序能夠不斷提高自我建模能力，預(yù)測(cè)軟件可以利用天氣、交通、國(guó)土利用以及來(lái)自政府監(jiān)測(cè)站的實(shí)時(shí)污染數(shù)據(jù)，甚至是社交媒體的發(fā)帖，提前預(yù)測(cè)未來(lái)十天的空氣質(zhì)量。IBM已經(jīng)將產(chǎn)品推廣到北京市環(huán)保局與30多家我國(guó)光伏發(fā)電公司。再如，Laptop Lane公司的首席執(zhí)行官發(fā)現(xiàn)一個(gè)衣著考究的經(jīng)理人在機(jī)場(chǎng)尋找手提電腦的插座時(shí)，激發(fā)了他的問(wèn)題思維：商務(wù)旅行者的人數(shù)不斷增加，越來(lái)越多的人攜帶手提電腦，他們中許多人希望與同事和顧客不間斷地保持聯(lián)系。出差職員的旅途通信沒(méi)有得到滿足，這是一個(gè)有潛力的商業(yè)問(wèn)題。于是他在機(jī)場(chǎng)推廣舒適的、全方位服務(wù)的工作站，每一個(gè)地方設(shè)有4―12個(gè)辦公室，面積為36―48平方英尺，墻高7英尺。場(chǎng)地租用費(fèi)為前5分鐘2美元，以后每增加1分鐘38美分，提供復(fù)印、隔夜快遞、會(huì)議室出租、傳真和打印服務(wù)。

（三）抽象與本質(zhì)思維

抽象與本質(zhì)思維讓人們從具象中擺脫出來(lái)，提取事物的根本特征，在創(chuàng)造的過(guò)程中，這可以提升思維的靈活性，從而更具創(chuàng)造力。抽象與本質(zhì)思維讓商業(yè)營(yíng)銷(xiāo)與廣告緊扣消費(fèi)者的需求本質(zhì)。比如，露華濃是一家知名的化妝品公司，它的創(chuàng)始人查爾斯說(shuō)：“在工廠里我們制造的是化妝品，在商店里我們出售的是希望。” 另一個(gè)例子是支付寶的誕生，馬云意識(shí)到電商銷(xiāo)售中買(mǎi)賣(mài)雙方需要建立彼此信任的交易機(jī)制，在這種本質(zhì)思維的啟示下，支付寶作為第三方支付平臺(tái)得以建立，極大推進(jìn)了在線購(gòu)物。

（四）聯(lián)想組合思維

創(chuàng)造的過(guò)程是要素組合的過(guò)程，這需要在創(chuàng)造的過(guò)程中聯(lián)想到不相關(guān)的要素并進(jìn)行組合。聯(lián)想組合是新產(chǎn)品創(chuàng)新的重要思維能力。例如，功能組合就是把不同物品的不同功能、不同用途組合到一個(gè)新的物品上，使之具有多種功能和用途。按摩椅就是按摩功能和椅子功能的結(jié)合體，具有計(jì)算功能的鬧鐘也是一種新的組合，將智能手環(huán)UP和咕咚運(yùn)動(dòng)組合形成了健康醫(yī)生。再比如材料組合，檸檬和紅茶組合在一起，就開(kāi)發(fā)出了檸檬茶；調(diào)酒師調(diào)制雞尾酒采用的也是一種不同的成分組合。

（五）類(lèi)比思維

大自然里蘊(yùn)藏著許多知識(shí)，仔細(xì)觀察并加以利用，可以創(chuàng)造出許多商業(yè)財(cái)富。比如，珍珠是由于某種異物進(jìn)人了河蚌的膽囊后，在它的周?chē)燮鹪S多膽囊分泌物而形成的一種膽結(jié)石。這一原理被人們巧加利用，在河蚌中人為放入異物進(jìn)行人工育珠。相似的，天然牛黃是非常珍貴的藥材，只能從屠宰場(chǎng)上碰巧獲得，無(wú)法滿足制藥的需求。一家醫(yī)藥公司為了解決牛黃供應(yīng)不足的問(wèn)題，也運(yùn)用比擬思維，把一些異物埋在牛的膽囊里，果然從牛的膽囊里取出了和天然牛黃完全相同的人工牛黃。

（六）原理遷移思維

知識(shí)不等同于創(chuàng)造力，如何使用來(lái)自不同學(xué)科的知識(shí)進(jìn)行創(chuàng)新需要原理遷移思維，即將知識(shí)進(jìn)行跨界使用的能力。一個(gè)典型的案例是視屏游戲中任天堂的Wii技術(shù)。這家公司利用來(lái)自汽車(chē)領(lǐng)域的防抱死系統(tǒng)和氣囊彈出技術(shù)創(chuàng)造了游戲中的控制桿，將體感操作化為標(biāo)準(zhǔn)配備，讓平臺(tái)上的所有游戲都能使用指向定位及動(dòng)作感應(yīng)，使用者可以揮動(dòng)、甩動(dòng)、砍劈、突刺、回旋、射擊等各種方式來(lái)使用方向盤(pán)、劍、槍等工具，這種其身臨其境的交互體驗(yàn)讓玩家愛(ài)不釋手，贏得了市場(chǎng)的青睞。

（七）創(chuàng)新導(dǎo)向的元思維

元思維是指導(dǎo)個(gè)體思維傾向的思維，創(chuàng)新元思維是指不斷要求自己求新求異的思維認(rèn)知。在技術(shù)與市場(chǎng)的變動(dòng)之下，建立創(chuàng)新元思維是持續(xù)贏得商業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力的重要保證。一個(gè)典型的例子是海爾集團(tuán)。這家公司在發(fā)展壯大的30年中，已經(jīng)經(jīng)歷了五次大變革。1984―1991年是海爾的名牌戰(zhàn)略階段。當(dāng)時(shí)的冰箱供不求，但是張瑞敏為了提升質(zhì)量求名牌，做出了“砸冰箱”的舉動(dòng)。1991―1998年是海爾的多元化戰(zhàn)略階段。海爾通過(guò)“吃休克魚(yú)”的方式，通過(guò)兼并重組進(jìn)入了洗衣機(jī)、電視機(jī)、空調(diào)等各類(lèi)家電領(lǐng)域。同時(shí)，它打造了“日清管理法”。1998―2005年是海爾的國(guó)際化戰(zhàn)略階段，海爾轉(zhuǎn)向“出國(guó)創(chuàng)牌”的戰(zhàn)略，開(kāi)始在美國(guó)、意大利建立或收購(gòu)工廠。海爾還提出了“市場(chǎng)鏈”理論和“人人成為戰(zhàn)略業(yè)務(wù)單元”的主張，讓每個(gè)員工都成為一個(gè)盈利單位。2005―2012年是海爾的全球化戰(zhàn)略階段。海爾推行“人單合一雙贏”管理模式，提倡“自主經(jīng)營(yíng)體”和“倒三角”的組織管理。從2012年底至今，海爾開(kāi)始提出網(wǎng)絡(luò)化管理戰(zhàn)略，提出了在全球企業(yè)經(jīng)營(yíng)歷史上前所未有的“企業(yè)平臺(tái)化、員工創(chuàng)客化、用戶個(gè)性化”的新經(jīng)營(yíng)主張。張瑞敏身上的創(chuàng)新導(dǎo)向的元思維，使得海爾不停留在以往的成功中，而是不斷地創(chuàng)新與變革，以適應(yīng)不斷變化的市場(chǎng)環(huán)境。與此對(duì)應(yīng)的是，曾經(jīng)是海爾榜樣的索尼、松下等公司卻由于無(wú)法很好滿足用戶需求，而遭受了長(zhǎng)時(shí)間的巨額虧損。

三、相關(guān)建議

商業(yè)創(chuàng)新思維關(guān)系到商業(yè)的競(jìng)爭(zhēng)力，提升商業(yè)行為的質(zhì)量不僅需要掌握各類(lèi)商業(yè)經(jīng)營(yíng)的理論和技能，需要經(jīng)營(yíng)知識(shí)與邏輯分析，同時(shí)它還是一個(gè)創(chuàng)新思維的過(guò)程，需要突破思維定勢(shì)，對(duì)潛在問(wèn)題有高度敏感性，懂得提取本質(zhì)進(jìn)行抽象思維，靈活聯(lián)想與組合，巧用比擬思維，將不同領(lǐng)域的原理進(jìn)行遷移使用，并持續(xù)不斷地尋求創(chuàng)新。這七方面創(chuàng)新思維的提升，將會(huì)為商業(yè)創(chuàng)新做出有意義的貢獻(xiàn)。本文在總結(jié)以上七項(xiàng)能力的基礎(chǔ)上，提出以下建議。

（一）總結(jié)各行業(yè)商業(yè)創(chuàng)新與創(chuàng)新思維的關(guān)系，提取關(guān)鍵的創(chuàng)新思維

當(dāng)前，互聯(lián)網(wǎng)、人工智能、生物醫(yī)藥等新技術(shù)層出不窮，大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)正在興起，為商業(yè)創(chuàng)新提供了前所未有的創(chuàng)新機(jī)遇。由于各個(gè)行業(yè)在研發(fā)設(shè)計(jì)、生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)、銷(xiāo)售推廣上各有差異，按行業(yè)總結(jié)商業(yè)創(chuàng)新與創(chuàng)新思維的關(guān)系，提取不同行業(yè)中關(guān)鍵的創(chuàng)新思維，將有助于培育更多的商業(yè)創(chuàng)新。比如，現(xiàn)在的互聯(lián)網(wǎng)思維，是指在互聯(lián)網(wǎng)+、大數(shù)據(jù)、云計(jì)算等科技不斷發(fā)展的背景下，對(duì)市場(chǎng)、用戶、產(chǎn)品、企業(yè)價(jià)值鏈乃至對(duì)整個(gè)商業(yè)生態(tài)進(jìn)行重新審視的思考方式；是解構(gòu)大規(guī)模生產(chǎn)、大規(guī)模銷(xiāo)售和大規(guī)模傳播，以個(gè)性化生產(chǎn)、口碑和快速響應(yīng)來(lái)取勝。這是一種商業(yè)競(jìng)爭(zhēng)模式的大改變。然而，人們?cè)谏虡I(yè)創(chuàng)新的過(guò)程中所依賴的創(chuàng)新思維的基礎(chǔ)并沒(méi)有改變，只是聯(lián)想與組合思維、原理遷移思維在這個(gè)充滿機(jī)會(huì)的時(shí)代里顯得愈發(fā)重要?？偨Y(jié)各行業(yè)的商業(yè)創(chuàng)新現(xiàn)象與創(chuàng)新思維的關(guān)系，將有助于我們?nèi)シ本秃?jiǎn)，在各式各樣的商業(yè)創(chuàng)新事例中捕獲創(chuàng)新思維的根本。

（二）推廣商業(yè)創(chuàng)新思維的訓(xùn)練

教育與心理領(lǐng)域的研究發(fā)現(xiàn)啟示我們，商業(yè)創(chuàng)新思維也可以加以訓(xùn)練與推廣，以提升大眾的創(chuàng)新素質(zhì)。本文認(rèn)為，創(chuàng)新思維的訓(xùn)練要關(guān)注思維的習(xí)慣，經(jīng)由思維的習(xí)慣提升思維的能力。思維訓(xùn)練應(yīng)當(dāng)不同于知識(shí)的學(xué)習(xí)，而是如何關(guān)注思維的走向與思考的過(guò)程，只有將七種創(chuàng)新思維內(nèi)化為個(gè)體的思考習(xí)慣，才能在創(chuàng)新的過(guò)程中自覺(jué)開(kāi)展創(chuàng)造性的思考。因此，需要通過(guò)持續(xù)的大量的商業(yè)思維練習(xí)，進(jìn)行習(xí)慣培養(yǎng)。這項(xiàng)工作所需要注意的是，每個(gè)人都有自己的思維風(fēng)格（羅斐，吳國(guó)宏，2004），思維風(fēng)格是人們進(jìn)行思考的偏好方式。因此，對(duì)于不同思維風(fēng)格的人如何進(jìn)行創(chuàng)新思維的訓(xùn)練，將是一個(gè)有待深化研究的課題。

參考文獻(xiàn)：

[1] 暴占光，華煒，張向葵，田錄梅.發(fā)散思維訓(xùn)練對(duì) 62 名初一學(xué)生創(chuàng)造力的影響[J].中國(guó)心理衛(wèi)生雜志，2007，21（3）：169-172.

[2] 陳湘純，傅曉華.論創(chuàng)新思維的哲學(xué)內(nèi)涵[J].科研管理，2003，24（1）：10-14.

[3] 付俊英.論思維定勢(shì)與創(chuàng)造性思維[J].科學(xué)技術(shù)與辯證法，2000，17（5）：19-22.

[4] 葛操，白學(xué)軍.訓(xùn)練方法對(duì)不同創(chuàng)造力水平兒童創(chuàng)造力發(fā)展的影響[J].心理與行為研究，2007，5（1）：13-17.

[5] 胡衛(wèi)平，林崇德，申繼亮.英國(guó)青少年科學(xué)創(chuàng)造力的發(fā)展研究[J].心理科學(xué)，2003，26（5）.

[6] 鞠慧卿.三至五年級(jí)小學(xué)生感覺(jué)尋求與創(chuàng)造力之間的關(guān)系研究[J].校園心理，2005，13（2）：87-90.

[7] 孔慶新，孔憲毅.試論創(chuàng)造性思維的定義、特點(diǎn)、分類(lèi)、規(guī)律[J].科學(xué)技術(shù)與辯證法，2008，25（2）：25-31.

[8] 庫(kù)恩.對(duì)批評(píng)的答復(fù)[M].北京：華夏出版社，1987：358.

[9] 林崇德.創(chuàng)造性人才?創(chuàng)造性教育?創(chuàng)造性學(xué)習(xí)[J].中國(guó)教育學(xué)刊，2000，（1）：5-8.

[10] 劉春雷，王敏，張慶林.創(chuàng)造性思維的腦機(jī)制[J].心理科學(xué)進(jìn)展，2009，17（1）：106-111.

[11] 盧家楣.吉爾福特智能三維結(jié)構(gòu)模型的新發(fā)展[J].上海師范大學(xué)學(xué)報(bào)：哲學(xué)社會(huì)科學(xué)版，1987，（2）：143-144.

[12] 沃建中，王福興，林崇德，劉彩梅.不同學(xué)業(yè)成就中學(xué)生創(chuàng)造性思維的差異研究[J].心理發(fā)展與教育，2007，（2）：29-35.

[13] 楊敏.加強(qiáng)發(fā)散思維訓(xùn)練培養(yǎng)學(xué)生創(chuàng)新能力[J].數(shù)學(xué)學(xué)習(xí)與研究：教研版，2012，（7）：44-45.

[14] 張麗華，白學(xué)軍.創(chuàng)造性思維研究概述[J].教育科學(xué)，2006，（5）：86-89.

[15] 張曉芒.創(chuàng)新思維訓(xùn)練[M].北京：企業(yè)管理出版社，2006.

[16] 周明星.思維創(chuàng)新與創(chuàng)造創(chuàng)新[M].北京：中國(guó)人事出版社，2003.

[17] 羅斐，吳國(guó)宏.斯騰伯格思維風(fēng)格理論述評(píng)[J].心理科學(xué)，2004，27（3）：718-720.

Seven factors model of innovative thinking and its commercial application

LI Shang-zhi，WANG Can-ming

（High school section，Beijing Petroleum Institute Affiliated Middle School，Beijing 100083，China）