对人工智能教育的建议范文

导语：如何才能写好一篇对人工智能教育的建议，这就需要搜集整理更多的资料和文献，欢迎阅读由公务员之家整理的十篇范文，供你借鉴。

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关键词：人工智能；英语教育；积极影响；消极影响

人工智能概念是20世纪五六十年代正式提出的，随着信息技术的不断发展，人工智能已成为一门新的技术科学。时至今日，人工智能技术的发展经历了人工智能起步期、专家系统推广期和深度学习期等阶段，而在应用领域也取得了重大突破，如Google的无人驾驶技术和运用深度学习算法的AlphaGo战胜围棋冠军等。除此之外，人工智能已被日益广泛地应用于经济社会各个领域，在教育领域亦是如此。2018年教育部就印发了《高等学校人工智能创新行动计划》，要求进一步提升高校人工智能领域科技创新、人才培养和服务国家需求的能力。因此，人工智能必将不断被融合到教育领域，并为大学教育变革提供新方式。基于人工智能的机器学习、人机交互与知识图谱等技术方法，可以为大学英语教师在课堂教学、备课与教学研究等多个方面提供支撑；可以为大学英语教学管理与治理提供决策支持；可以为大学生英语自主学习和教师备课提供智能推荐支撑。目前，学者们已对人工智能对英语教育的影响进行了相关的研究。如高华伟分析了外语作文智能评阅与形成性评价融合策略；刘洋针对人工智能技术与高校英语教学的相互关系，通过调查问卷和访谈等方式，分析了现有计算机辅助语言学习软件和系统的不足，并提出了相应的解决策略；张艳璐对人工智能在给英语教学带来机遇的基础上，探究了人工智能在大学英语教学中的应用；赵生学分析了人工智能时代大学英语教学的变革与策略；严燕分析了人工智能时代英语教学促进学生深度学习的路径。在人工智能时代，人工智能技术必将对大学英语教育领域各个方面产生重大影响，如大学英语人才培养目标、教学内容、教学计划、教学策略、教学模式、成绩评价体系与英语领域科研等方面。针对此，本文在现有研究的基础上，重点从教师和学生两个层面分析人工智能对大学英语教育的积极影响和消极影响，并提出相关建议，以期为大学英语教师教学与大学生英语学习提供参考。

一、人工智能的积极影响

人工智能技术在大学英语教育领域的应用，将对大学英语教学资源、教学模式与大学生二语习得等方面产生积极作用，主要体现为以下几个方面。

（一）丰富了大学英语教与学资源人工智能技术的发展与应用为大学英语教与学提供了丰富的资源。如互联网上含有丰富的英语视频与图片等资源；在线教育平台也提供了大量的英语课程资源，如中国大学生慕课、雨课堂等，它们各具特色，可为教师与学生提供多样化选择。因此，人工智能技术一方面可为大学英语教师提供丰富的教学素材，同时还可根据大学生学习目标与学习习惯等为其英语学习提供丰富的课外资料。同时，很多网络资源可下载或者回放，这样可以使得大学生的英语学习不再受到时间与空间的限制。特别是对于教育资源缺乏的地区而言尤为重要，可以在很大程度上解决教育资源不平衡问题。其中，百度教育大脑的智能备课系统便是典型应用案例。其依托百度人工智能、大数据和云平台的优势，整合了丰富的优质资源。对于教师而言，此平台可按照教学进度为教师提供经过筛选的教学素材，节省教师的备课时间，提高其工作效率。

（二）丰富了大学英语的教学方式传统的大学英语授课往往以线下课堂教学方式为主，而人工智能技术的使用丰富了大学英语单一的教学方式。可利用网络平台，如雨课堂、慕课平台等，开展大学英语线上教学模式或者线上线下混合教学模式。新的教学模式有利于教师在大学英语教学过程中采用不同的教学策略。使用新的教学模式和不同的教学策略可以提高大学生学习英语的兴趣，进而有助于提高大学生英语习得的效率。

（三）提高了大学生英语习得的效率由于英语习得是一个复杂的心理过程，与大学生的情感因素、学习动机等密切相关。采用人工智能技术的大学英语线上教学方式，使得教师与学生之间不是面对面的交流互动，可以在一定程度上缓解学生焦虑、害怕等情绪，有利于学生的英语学习。动机是英语习得中重要的非智力因素，也是影响大学生英语习得效率的重要内在因素之一。学习动机与使用另一种语言的兴趣密切相关。而人工智能技术采用丰富的英语学习资源以及英语教学方式的多样化，这些有助于提高学生学习英语的兴趣，进而增强学习英语的动力。

（四）形成了大学生英语习得分析数据库人工智能技术是以大数据为依托，可以跟踪和记录大学生英语课堂学习和课后学习等各种信息数据，进而可形成大学生英语习得数据库。基于大数据分析与人工智能技术方法，如数据挖掘、关联性分析和回归预测等，可以挖掘大学生英语学习背后的规律特征，了解到每个学生的具体情况。进而构建每个学生的英语学习画像，如学生的线上学习状态、课程作业完成情况、测试成绩和学习方式等。可为教师形成可视化的学生个体和班级整体的学情分析报告。因此该数据库有利于教师掌握每位学生的英语学习状态，掌握学生个体差异，为调整教学方式、教学方法与策略提供支撑。同时，上述数据为大学英语教学与大学生英语习得的研究也提供了数据支撑。

二、人工智能的消极影响

人工智能在大学英语教育领域对教师与学生发挥着积极的作用，同时对他们也产生了一些消极的影响，主要体现为以下几个方面：

（一）对教师的消极影响由于大学英语课堂教学存在一定的缺陷，往往需要改进此教学方式。而人工智能技术的应用，虽有助于大学英语教学改革，但还需要教师熟练掌握人工智能相关技术的使用，会给信息技术能力比较薄弱的教师造成压力。借助人工智能平台，大学英语教学不受时间、空间和学生人数等影响，势必会减少大学英语教师的需求，造成大学英语教师面临失业的压力。进而影响大学英语教师的工作积极性，以及大学英语教学质量。

（二）对学生的消极影响根据语言资本理论与期望价值理论，大学生英语学习的期望价值主要是经济期望价值。而大学生英语学习的期望价值与学习目的和行为密切相关。比如大学生英语学习经济期望价值主要体现为学习英语对未来找工作很重要，可以增加经济收入。而人工智能技术在语言领域的应用，势必会影响大学生对英语学习的期望价值。如人工智能翻译机的出现，使得各种语言之间翻译非常容易。即使不懂英语，也可使用它进行英语交流。因此，人工智能技术在英语领域的应用，将降低大学生英语学习的期望值，进而影响他们英语学习的兴趣与目的。

（三）对师生关系的消极影响基于人工智能技术的大学英语教学，将改变传统的以教师为中心的模式，使得教师在教学过程中的中心地位得到弱化。学生通过人工智能技术，可以很好地收集到自己需要的各种英语学习资源，如在线课程、英语讲座视频和英语文本资料等，甚至可以通过自学的方式完成英语学习任务。但这些将弱化教师与学生之间的互动以及情感，从而隔阂了教师与学生之间的关系。

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自1956年人工智能概念在达特茅斯会议提出以来, 人工智能的发展超出了人们的想象:1997年, IBM超级电脑深蓝击败国际象棋世界冠军卡斯帕罗夫;2016年, 由Google旗下的深度学习公司Deep Mind开发的人工智能围棋程序Alpha Go战胜了世界围棋冠军李世石, 这件事轰动了全世界[1]。随后有关人工智能的热点应用不断推出, 比如无人驾驶、智能医生、语音与人脸识别等, 让我们认识到人工智能的应用已与生活息息相关。在教育领域, 人工智能应用也取得了重大突破, 比如2017年高考期间, 机器人艾达挑战高考数学, 10分钟就答完, 获得134分, 激发了教育领域对人工智能的巨大热情, 同时也引发了人们对教育的忧虑与反思[2]。2017年7月国务院印发了《新一代人工智能发展规划》, 提出人工智能产业竞争力在2030年要达到国际领先水平。目前世界主要发达国家先后从国家层面人工智能政策规划, 将人工智能作为国家经济发展、社会变革和国际竞争的新动力[1]。

1 人工智能定义和发展阶段

人工智能的英文是Artificial Intelligence, 简称AI, 人工智能的内容不断丰富和发展, 至今还没有统一的定义。比较权威的说法认为[3]:人工智能是关于人造物的智能行为, 主要包括知觉、推理、学习、交流和在复杂环境中的行为。人工智能的长期目标是发明出可以像人类一样或能更好地完成以上行为的机器, 短期目标是理解这种智能行为是否存在于机器、人类或其他动物中, 所以它包含了科学和工程双重目标。根据其功能强弱, 人工智能分为三类, 即弱人工智能、强人工智能还有超级人工智能。人工智能的发展大体上经历了三个阶段, 第一阶段是20世纪50~60年代, 提出人工智能的概念。主要以命题逻辑、谓词逻辑等知识表达和启发式搜索算法为代表;第二阶段是20世纪70~80年代, 提出了专家系统, 同时基于人工神经网络的算法研究发展迅猛, 伴随着半导体技术计算硬件能力的逐步提高, 人工智能逐渐开始突破;第三阶段是自20世纪末以来, 尤其是2006年开始进入了大数据和自主学习的认知智能时代。随着移动互联网的快速发展, 人工智能的应用场景也开始增多, 特别是深度学习算法在语音和视觉识别上实现了巨大的突破[4,5]。人工智能的技术体系主要分为四个方面, 即机器学习、自然语言处理、图像识别以及人机交互等。当今击败世界围棋冠军李世石的Alpha GO主要应用了机器学习中的深度学习算法。

2 人工智能应用状况与反思

2017年, 阿里的无人超市落地杭州, 进店、挑选商品、付款支付一气呵成, 消费者几乎在完全自主的状态下完成购物。与此类似, 昆山富士康公司裁员6万名工人, 全用机器人代替。京东、淘宝引入的智能机器人替代了原来的仓库管理、人工客服等岗位。因此有学者悲观地断言:在人工智能时代, 因为很多职业岗位或技能将被智能机器人所代替, 职业院校毕业生很有可能面临毕业就失业的窘境。笔者认为, 我们不应该重蹈历史上英国制定的限制汽车推广使用的《红旗法案》的悲剧。正是这个在今天看来毫无道理的, 但却持续了三十年的法案让德国和美国的汽车工业完全赶上来, 最终远超英国。人工智能应用必将淘汰或替代很多现有就业岗位, 但同时又会创造新的就业岗位, 这是一个伴随着产业智能升级的、长期的艰难过程, 对于职业教育来说, 这既是一个严峻的挑战, 也是一个难得的机遇。

3 人工智能时代职业教育的发展策略

为了更积极地适应人工智能时代, 除了国家层面的统筹规划、科学指导和政策、经费支持之外, 建议还要做好以下几个方面的发展规划。

3.1 解放思想, 更新理念与制度

中国工程院院士潘云鹤提出, 人工智能走向2.0阶段的真正原因是世界正从原来由人类社会与物理空间构成的二元空间, 向着由物理空间、人类社会与信息空间构成的新三元空间演变[6]。因此, 职业教育在教学和管理过程中应该加入人工智能等相关理念和技术, 同时其办学定位、人才培养方案、专业建设、课程内容、考核评价标准等方面都需要做出相应的改进。比如当前大多数职业院校非计算机类专业的课程安排中, 信息技术类课程课时偏少, 数据处理、编程类或人工智能课程几乎没有, 这样的安排不利于提升学生的信息素养, 必须做出相应的调整, 同时适当减少将来可被人工智能应用替代的技能课程的课时, 比如电算会计、环境监测等。

3.2 善用人工智能, 提升教学与管理

在人工智能背景下, 教师们现有的重复性工作和大量数据积淀的教学任务, 比如批改作业或阅卷或课堂考勤都可能被人工智能取代, 因此, 教师能腾出更多的时间, 更充分地关注学生的个性差异, 从而为学习者提供更精确的个性化学习服务, 教师也能够及时调整教学方法和手段, 优化教学评价方式, 补充教学资源, 减少备课重复性工作, 提升教学效率, 真正地做得因材施教, 同时学生们的学习方法和方式将不同程度地得到重构, 基于大数据的智能在线学习平台大量出现, 不同的学校、学科及专业课程不再封闭, 学习时时处处都可以进行, 碎片化与个性化学习将日益普遍。教师能完整地跟踪学生的整个学习过程, 比如学生上课是否睡觉、是否玩手机、是否在教室里与其他同学合作学习等, 都能够根据监测数据进行智能解析, 有利于更有效、更全面地对学生进行过程性评价。大部分课程考试将全部自动化, 考生资格审查利用人脸识别、监考与阅卷都由智能机器来完成。上述人工智能给教学带来的这些变化既需要网络硬件设施和相关软件系统来支撑, 更需要职业教育的教师们继续提升信息技能、深化和加强信息素养。

3.3 深化产教融合、优化实训筑牢就业

在人工智能时代, 职业院校应与相关行业统筹发展, 深化产教融合, 拓宽企业参与的途径, 深化引企入教改革, 支持引导企业深度参与职业院校的教育教学改革, 多种方式参与学校专业规划、教材开发、教学设计、课程设置、实习实训, 促进企业需求融入人才培养环节;鼓励以引企驻校、引校进企、校企一体等方式吸引优势企业与学校共建共享生产性实训基地;全面推行现代学徒制和企业新型学徒制, 推动学校就业与企业招工无缝衔接。比如职业教育将出现新师徒制, 行业领域的行家里手将通过互联网以VR或者AR技术言传身教的方式, 带领规模庞大的徒弟用碎片时间进行学习与实践。

3.4 完善终身学习的职业教育体系

随着人工智能应用的深入推广, 职业院校培养的技能型人才所掌握的技能如果不及时进行充电升级, 中低端的重复性强的工作将面临被智能机器人不同程度进行替代的危险。所以对于不少技能岗位, 守着一门技术吃一辈子老本的时代将一去不复返。因此, 职业教育要继续完善终身教育体系, 为职业教育学生的充电升级铺就一条纵深的通道。

3.5 人文教育为道, 智能教育为用

在人工智能的帮助下, 简单重复性的工作将被机器替代, 人们将从重复繁琐的事务中解脱出来, 转去从事更具有创造性、创新性或者更具有情感类的工作, 这些工作需要人与人之间的合作与沟通, 因此, 职业教育更需要注重学生思想道德水平、人文综合素质的培养, 这是做人之道, 在此基础之上激发学生们的学习主动性和创造力, 促进跨界思维的形成, 更好地掌握人工智能时代的相关职业岗位知识和相应的智能技能。著名理论物理学家霍金曾说:完全人工智能的研发可能意味着人类的末日。Tesla汽车和Space X公司创始人马斯克说:我们必须非常小心人工智能。如果必须预测我们面临的最大现实威胁, 恐怕就是人工智能了[7]。一群没有良好道德水平的, 但掌握了智能技术或设备的人们是危险的, 所以职业教育应该从学生入学起就开始, 不断提升学生的思想道德水平, 热爱社会、热爱生活、乐于助人、与人为善。只有这样, 人工智能应用才能更好地服务人们、造福社会。

4 结论

人工智能正在快速又深刻地改变我们的教学、生活和工作方式, 也对职业教育提出了严峻的挑战, 同时也是一个巨大的机遇。职业教育在面对人工智能时代的变革时, 须要从国家政策、理念与制度、教学管理、产教融合、终身学习等方面做好应对, 切实地把握人文教育之道对智能教育之用的统领原则, 培养能很好地掌控人工智能技术和应用的人才。

参考文献

[1]谢青松.人工智能时代职业教育的转型和发展[J].教育与职业, 2018 (8) :50-56.

[2]苏令.人工智能来了, 教育当未雨绸缪[EB/OL].[2018-05-15].

[3]Nils J.Nilsson.人工智能[M].郑扣根, 庄越挺, 译.北京:机械工业出版社, 2000.

[4]王璐菲.美国制定人工智能研发战略规划[J].防务视点, 2017 (3) :59-61.

[5]贺倩.人工智能技术在移动互联网发展中的应用[J].电信网技术, 2017 (2) :1-4.

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“大数据”“神经元学习”“人工智能”，这些新潮的名词在我们生活中出现的频率越来越高，尤其是“阿法狗”和李世石的世纪大战，更是把前沿科学结晶带入我们的认知当中。也许有些人会提出质疑：这对我们的生活来说，意义何在？不久前，谷歌采用了新的神经网络算法，来升级其核心产品――谷歌翻译，从一定程度上回答了这个疑问。

在培训和管理领域，相似的颠覆性局面是否也会发生？新的技术、交互与呈现形式，是否会改变未来的培训过程，颠覆管理的方法？基于我们多年来的人工智能培训研究和实验型项目，发现这样的改变已经在悄然发生。

“岗位胜任力模型自动生成系统”便是典型的代表――只需要输入某岗位的工作内容和系统提出的简单问题，这个系统就能自动给予使用者此岗位的胜任力模型，提供结构化的面试建议，还能和企业的评价中心对接，给予招聘人员多视角的评价建议。通过这种方式选拔出的员工，其离职率明显下降。这些简单而基础的应用，已经开始润物无声地渗入企业的管理领域，酝酿着未来翻天覆地的变革。

数据建模

预测员工心理状态趋势

计算机自主学习的强大，在于无止尽地自我完善，具有无与伦比的适应性和自生长性。事实上，人工智能看似神秘，其实充满了大量的数学计算的研究过程。在人才发展方面，人工智能可以帮助我们预测员工的心理状态趋势，从而激发员工的热情。

我们曾启动了管理环境对人类心理的影响研究，旨在寻找那些激发员工工作热情的最佳管理环境方面的实践。目前已积累了3414个管理环境样本，并针对每个样本持续采集了约5年的员工心理及行为数据，调研不同企业所采取的管理战略以及具体的执行方案。通过运用人工智能，我们进行了大量的建模和验证工作，发现不同的管理方式下的员工心理状态变化趋势，尤其是工作动机，在一定程度上都是可预测的。事实上，在分类或趋势预测的背后，是庞大的数据演算，建模和预测的过程包含了繁复的统计过程，包括描述统计与推断统计。

与此同时，“预测”这一点对于人工智能应用而言很重要，因此，我们设计了沙盘工具“员工激励与动机管理”――既然动机和行为是可预测的，那么就可以通过计算机模拟，用物理形式呈现在人们眼前。通过人工智能将各种管理环境中发生的事件融入其中，沙盘能够围绕动机水平高低、绩效程度好坏两个维度，对虚拟的企业员工进行分类，并让沙盘参与者针对各类管理事件作出虚拟的处理选择。根据学员的选择，计算机可以预测并反馈其心理及行为的变化。这种运用了人工智能的沙盘工具，其预测准确性高达84%，置信水平0.95。这就意味着，如果一个参与者做了决策后，沙盘将能准确地预言各类员工的心理及行为变化趋势。

运用人工智能进行“无责任的”开放式推演，在培训过程中能允许参与者不断试错。学员根据自身的管理环境，可以实验出合适的管理方法，并对培训中所获得知识进行实时验证。

技术迭代

展开更高效的自主学习

随着90后员工踏上工作舞台，传统的人工智能数据建模思路和方法被打破了。之前的模型设计思路通常是建立一个个假设，比如，正向激励与负向激励的抵消性、个人得失与他人得失的对比性、个人得失与环境公平性关系等，在此基础上，通过数据集的分类统计来验证假设的科学性，并调整参数来观察预测的可靠性。但是新的数据集所具备的特点，极大地颠覆了先前的结果，寻找新的解决方案迫在眉睫。

此时，基于神经网络的计算机自学习技术，即神经元自学习，是一个不错的解决方案。相比以前的人工智能培训工具，神经元自学习更为繁杂。为了让计算机高效地自主学习、识别行为模式，我们需要将调研结果解构成更基本的参数“告诉”计算机，从而得出对应的结果。

展开神经元自学习具有一个明显的优点，每当调研和统计结果有所更新，计算机就会自动对这些数据进行新的学习，对模型进行修正。这个过程是动态的，不需要人为干预。而且，当计算机再次遇到一个新世代富有特色的信息集合，甚至可能自主地之前的模型设计，重新构建新的统计描述方式。神经元学习不仅节省了时间和精力，更能为沙盘推演参与者提供更深入的信息――通过选择处理事件，能够归纳出参与者的管理风格倾向性。这是传统培训和沙盘工具做不到的。

超越培训 为管理带来新思路

作为培训产品来说，人工智能培训工具已经足以彰显其魅力，它允许学员在虚拟环境中试错，让工作效率得以改进。我们认为，它更重要的意义在于，对现实世界的指导。

以我们的沙盘工具为例，一个实际使用者能从这个工具中得到许多培训之外的有价值的信息。他可以在遇到“员工要求加薪”“员工消极怠工”“员工集体离职”“员工寻求晋升”“办公室政治”等各种管理事件时，让系统给出各种模拟的结果，评估各种行为的可行性，尽量做到趋利避害。这个工具超脱了培训范畴的桎梏，真正在工作中产生价值。

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关键词：人工智能；会计行业；影响

一、研究背景及意义

在刚刚过去的2016年，围棋领域的“人机大战”掀起一股人工智能的浪潮，以“阿尔法狗”为代表的人工智能战胜了韩国的围棋高手李世石，由此人工智能的发展引人深思。很多人会觉得人工智能是一个很遥远的事情，始终抱以一种怀疑的态度去看待人工智能。其实不然，人工智能从上世纪40年展至今，且不说现在家家都在使用，但是在我们的生活中至少是随处可见的，比如，计算机行业、银行业、会计业等都在使用的智能处理系统，而且范围越来越广，技术越来越具有深度。在传统的会计行业中，会计核算工作从凭证到报表都是由人工来完成的，但是现如今财务会计中的大部分工作都可以由财务软件来完成，大大的解放了会计中的人力。也是在去年的3月份，著名的会计师事务所德勤对外宣布将人工智能引入会计行业，这一宣布也是几家欢喜几家愁。虽然人工智能让会计实务变得更加便捷、精准，但是传统会计行业中那些被人工智能替代的手工记账人员将何去何从？笔者从一个会计人的角度对人工智能时代下的会计行业进行探讨，目的是明晰人工智能对会计行业的影响，以及传统的会计人员如何应对人工智能时代的到来。

二、我国人工智能在会计行业的应用现状和展望

(一)我国人工智能在会计行业的应用现状会计行业主要涉及的是企事业单位、政府机构和会计师事务所，这三大类是有会计核算系统的主要主体。就我国来说，很多涉及会计工作主体对于人工智能的应用仅限于会计系统，而且在会计系统中一些类似于审核、判断等主观行为还是要财务人员手工进行操作。目前市场上已经存在各种可以满足不同类型组织结构会计主体业务需求的会计软件，可以说应用已经十分广泛了。但是就会计师事务所来说，作为主要业务之一的审计业务在人工智能方面应用的稍微较少，因为对于上市公司审计业务而言，需要填制大量的审计工作底稿，包括电子版和纸质版，这些数据的录入目前还是依赖于手工。

(二)对人工智能在会计行业中应用的展望任何一位会计人都清楚地知道，会计行业是一种具有严瑾性、及时性的行业，并且会计工作程序多，处理起来比较繁杂。所以对于会计人员来说加班是家常便饭，从某种程度上来说，会计人员也希望有一天能有人工智能来替代这繁琐而枯燥的工作。目前已经应用的人工智能解决了一些基本的操作，比如凭证和报表的生成等等，但是还远远不能满足目前会计主体多样性的需求。比如人力资源会计，就需要一个适合企业特点的模型来对企业的人力资源进行计量和报告，此模型可以对企业的人力资源进行大数据的分析，从而可以合理的进行人力资源管理，这也是有效降低成本的途径之一。这样的需求在管理会计，环境会计等众多会计的分支中都是需要的，因为现在会计的职能越来越倾向于决策，决策过程中就需要会计提供相应的资料，这些资料通过会计的手工计算和分析往往难以获取，如果人工职能可以进一步运用科学知识来解决这个难题就再好不过了。

三、人工智能对会计行业的影响

(一)提高了会计信息的及时性和精准性不管是企事业单位还是政府机构或者会计师事务所，在运用会计软件之后，一方面对于当日发生的各项经济业务都能及时的进行处理。因为会计人员的只需要登录系统进行相关事务的选择或者审核就可以了，期末系统会根据已经有的数据自动生成相关报表，相比较传统会计的手工填制凭证和编制报表要及时得多。另一方面，在传统的会计业务处理时，会计员手误记错账是常有的事，虽说现在的财务系统也需要手工录入一些数据，但是当录入出错时系统给予提示，所以这种情况下，大大降低了数据出错的概率，即提高了会计信息的准确性。

(二)一定程度上抑制了财务信息造假在提高准确性和及时性的基础上，人工智能在会计行业中的应用还可以相对防止财务信息造假。在特定的会计核算系统下，每一位登录系统的人员都会有唯一的账号和密码，以及自己的权限，可以说分工明确，相比较传统的会计核算中岗位相容现象十分严重，尤其是在中小企业里，人工智能的应用对于职能清晰划分有助于遏制信息的人为造假。但也不是说人工智能可以杜绝财务造假，因为尽管大部分工作在系统中完成，每个人只能进行自己职能范围内的操作，但是系统终归还是由人来控制的，还无法应对管理层凌驾于会计人员之上的内部操纵现象。

(三)会计行业中传统岗位需求减少随着人工智能在会计行业的应用领域越来越广，传统会计岗位就不需要那么的职员了，这是显而易见的变化。会计电算化早在上世纪八十年代就在我国有所发展和普及，发展至今，已经商品化，为各种会计主体所使用，使得原本那些简单的会计记录和核算工作被人工智能所取代，相应的，这些岗位上的会计人员也就不再需要。

(四)会计信息安全性受到威胁目前应用广泛的各种电算化核算系统，都是以电子形式对会计主体的各种财务数据进行保存，电子存储的数据保存形式有很多优点，比如保存方便，数据容量大，便于查找和使用等。另一方面，现在的系统如果防护措施不到位很容易被黑客攻击，同时目前网络的安全性也大大降低，信息在网络传输过程中可能会被拦截，所以企业的财务信息就会被泄露出去，严重的话，还会造成重大商业秘密的外泄，给企业带来损失。

四、会计人员如何应对人工智能的“入侵”

(一)学习会计电算化处理，跟上人工智能的步伐作为一名会计人员，如果在智能时代还停留在传统会计处理方法上，那只能被时代所淘汰，这个社会本来就是优胜劣汰，新的技术方法已经产生，你没掌握那你就是被打败的那个，至少要跟上时代的步伐。国家目前对于会计人员有接受继续教育的要求，会计人员可以借助这一平台学习当前的人工智能在会计领域的应用，也可以自主的学习会计电算化的相关应用。

(二)由简单的财务会计向综合型会计人才转变虽然人工智能时代减少传统会计岗位的需求，但是随着国家近几年来对于管理会计的发展的鼓励，各会计主体尤其是企业对于管理会计的需求增加，而目前管理会计的工作是人工智能无法完成的，因为这其中涉及大量的职业判断以及包括审计业务里也是含有很多的会计估计。所以会计人员应该在人工智能时代努力学习会计其他方面的知识，比如管理会计和审计业务的内容等，掌握多方面知识，使自己成为一名复合型会计人才。

(三)以积极的视角来看待人工智能现实中有很多会计从业人员狭隘的认为人工智能可以取代他们，甚至完成他们完成不了的工作，于是乎就开始说会计行业没有前景，进行转行，而不去想着提升自己的执业能力。从以上的分析可以看出，这种消极的观点是不对的，不仅不利于会计人员自身的发展，也不利于整个会计行业的发展。五、结论总的来说，人工智能日益蓬勃的发展固然是好事，应该把此作为提升自我的动力，而不是避而远之。就会计行业而言，由于其中涉及的大量会计判断和会计估计，以及管理会计越来越突出的地位等多种客观因素的存在，所以不需要抱以一种人工智能摧残了工作岗位的态度来考量，大可不必担心会计人员的工作会被人工智能所取代，这是我们必须明确的一点。转变自己传统的职业发展观，向复合型人才转变才是硬道理。

参考文献：

[1]祝姗.人工智能与会计人员[J].财税研究，2016(15).

[2]张威.人工智能对会计行业人力资源的影响[J].财会学习，2016(13).

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关键词：智能计算；课程特点；教学方法；教学效果

1　背景

目前，智能计算已成为人工智能界一个研究的热点领域，研究的最终目标就是为了实现真正意义的人工智能图景，为了让计算机和集成有计算功能的各种工具及设备更加独立、更加聪明、能够自主思考和行动，最终成为我们工作和生活中必不可少的得力助手。特别，物联网作为信息产业第三次浪潮，从物联网的概念中，我们不难看出它与计算，特别是智能计算的密切联系，现在的互联网上各种终端之间、它们与服务器端和存储系统之间的沟通与互相响应，其实都是有人在后面操作和控制的，但是在未来的物联网里，物与物、物与人以及物与计算机设备之间的协作则要实现智能化和自动化，不需要人们花费太多的时间去介入、控制和管理。

举例来说，一个物联网时代的超市，其物流完全可以实现全自动化的管理。例如它可以通过设置在货架和仓库中的RFID标签读取设备了解存货信息，一旦要出现缺货现象时，它就会立即将信息发送给超市的服务器系统，并由它自动联系行驶在路上的众多送货车辆里的计算机系统，查找哪辆货车中有足够的相应商品，最后才会通知相关的司机，让他将车驶向缺货的超市，而此前的一切计算和通信的过程，都无需人工介入。

通过这个例子可以了解到，即时了解外界的环境和需求变化，并就变化进行智能化、自动化的信息处理和通信就是物联网的核心技术。而这一技术，其实就是智能计算技术。智能计算的理论与方法已成功应用于几乎所有的科学与工程领域，特别是非线性系统辨识与控制、模式识别与智能系统、复杂系统建模与预测、计算材料学、生物医学图像处理、生物信息学与系统生物学等。因此，学习和研究智能计算技术，推动智能科学技术专业教育，培养高层次智能计算技术人才，有着极为重要的现实意义。

在国外，开设智能计算课程的大学已非常普遍。在国内，近几年开设智能计算课程的中国大学越来越多，如清华大学、北京大学、哈尔滨工业大学、中国科技大学、西安电子科技大学等。另外，在计算机、电子、自动化、系统和控制、材料等有关的国际会议上，均有智能计算相关的研究主题。智能计算相关的国际杂志和协会近几年也越来越多，如：Spring出版的Swarm Intelligence，IEEE出版的IEEE Transactions on Evolutionary Computation，IEEE／ACM Transactions 0nComputationalBiology andBioinformatics等学术刊物。随着计算机技术及相关前沿学科的发展，智能计算已经成为计算机、信息技术等专业开设的必修课之一，国内外有关智能计算的教学内容基本上大同小异。我校从2005年开始，在计算机应用技术、计算数学硕士点开设智能计算必修课程，笔者主讲该课程，以下结合自己的教学实践，谈谈研究生智能计算课程的一些教学方法和经验，并提出自己对该课程建设的一些看法和建议。

2　教学内容及课程特点

智能计算课程的主要内容包括：人工神经网络、进化算法、模糊系统、人工免疫系统、群体智能(模拟退火、蚁群、粒子群、蜂群、鱼群、人口迁移、萤火虫算法等)、量子计算、DNA计算等。智能计算不同于其他课程特点，它是一个交叉学科，主要特点有以下几方面。

1)仿生法：仿生是智能计算一个非常重要的研究方法，它强调向自然界学习，采用类比的方法，通过模仿其中的原理规律以得到解决问题的一般方法。如蚁群、粒子群、蜂群、鱼群、萤火虫算法等，无不体现了仿生这一研究方法。此外，还有很多群智能算法通过模仿一些自然或物理现象和规律，如模拟退火算法通过模拟液体的结晶过程设计；免疫算法是模拟生物、植物或动物免疫系统自适应调节功能设计的；量子、分子计算模拟量子论原理而设计；人工神经网络是模拟人的大脑结构及信号处理过程而设计的；进化算法是基于达尔文的“优胜劣汰、适者生存”原理设计的。

2)实验法：智能计算源自于计算机技术的发展及人们对自然界的深入思考，其中的算法有着合理的仿生背景，要彻底说清楚算法为什么行之有效，目前大多算法都缺乏严格的数学理论证明，从数学的角度分析算法的性能是比较困难的。因此，只能通过计算机仿真实验去分析算法的性能，通过实验分析提高对算法机理的认识，然后，寻求理论上的严格证明，改进算法的性能。

3)融合策略：大量复杂问题的存在使得没有一个算法是通用的，同样，智能计算中的方法各有有点，也都有不足之处。算法的融合策略是取长补短，将不同的算法有机地结合起来，以提高算法的整体性能，提高算法的求解能力。融合策略通常将待融合的算法采用“串联”、“并联”、“包含”等模型来融合，其中待融合的算法考虑将智能算法和传统的算法结合起来。这一方面，人们己作了大量的工作，取得了良好的效果。

4)系统理论：智能计算是为了解决复杂问题而发展起来的，系统理论主要包括协同论、突变论和耗散结构等内容，这些对于指导算法设计、改进算法和理解算法的复杂行为方面有指导意义。

3　教学方法及教材建设

针对智能计算课程内容及其研究内容，根据研究生教育规律、研究生学习的特点，笔者采用的教学方法是“课堂讲授、问题讨论、课外研读”相结合的教学方法，借助于多媒体教学手段，采用动漫技术来实现智能算法的仿生机制，从源头上让学生体会每一种智能算法的仿生机制或一些自然或物理现象和规律，归纳起来有以下几点：

1)结合智能计算课程的特点，确立“以大自然、社会等为学习对象，善于观察其仿生机制或一些自然或物理现象和规律”作为理解智能计算课程概念、原理的关键点。

2)启发学生在理解仿生机制或一些自然或物理现象和规律的基础上，抽象出模拟进化计算的一般框架。

3)讲解计算智能的有关理论和算法，课程中穿插了大量的研究案例，告诉研究生如何使用计算智能方法解决各个工程领域的具体问题。

4)要求学生通过具体的研究项目，亲自编写自己的算法程序源代码，培养研究生独立解决问题的能力。总之，随着计算智能的快速发展，每年我们的教，学内容和课件都在更新，以包括最新的研究内容，尤其是我们自己的研究内容，扩大研究生的知识范围。

近几年，我们使用过国内出版的多种有关智能计算教材，如高等教育出版社的《计算智能(第一分册)》、科学出版社的《计算智能中的仿生学：理论与算法》、《计算智能――理论、技术与应用》等教材，但很快发现其中很多地方不适用，因此，我们在教学的过程中，对目前国内出版有关智能计算教材，结合我们课题的研究，针对性选取一些内容来制作课件和讲义进行教学。因此，建议智能计算相关专业的协会或出版社尽快组织教学经验教师编写适合于研究生教学的智能计算教材。

4　教学效果评价方法

智能计算理论与应用这门具体课程来说，最重要的是注重学生的交叉学科知识和能力的培养。因此，本课程学习结束考察方式主要采用：1)闭卷考试。主要考察对智能算法原理的理解和综合运用能力。2)小作业。要求对介绍过群智能算法总结、分析、对比等，形成一个简要总结报告，对介绍过多种智能算法的概念、原理、方法、应用等方面进行总结。3)大作业。检查学生的动手编程能力，要求对介绍过群智能算法的源代码集成，形成一个演示系统。该门课成绩分配如下：成绩=闭卷考试(50％)+小作业(30％)+大作业(20％)。

5　结语

智能计算是随着计算机技术的飞速发展和人们对自然界的深入理解而发展起来，它强调对人类和其他生物、植物等智能行为的模拟，注重向自然界学习，汲取其中有益的规律和原理。与传统的方法相比，智能计算具有自适应、并行性、全局搜索等能力，尤其可解决一些大规模复杂问题。智能计算是人们研究自然以及人类社会自身的一种非常有效的手段，其应用前景非常广泛，目前已经成为人工智能界研究的热点领域。因此，在计算机科学与技术、人工智能等相关专业开设智能计算课程是势在必行，这有着重要的现实意义。

参考文献：

[1]徐宗本.计算智能(第一分册)：模拟进化计算[M]，北京：高等教育出版社，2004：124－132。

[2]徐宗本，张讲社，郑亚林.计算智能中的仿生学：理论与算法[M].北京：科学出版社，200 3：1－9。

篇6

这样一幅人工智能时代的生活图景，已经近在眼前。人们使用的计算方式正在发生变化，来自生活各个角落的海量数据汇聚到云端，重新分析整合之后的大数据，改变着每个人的生活方式。

“这是一个最好的时代，人工智能让创业更容易成功。我期待跟你们一起，在中国改变世界！”7月13日，在2016年全国大学生创业实训营的青年企业家创新发展高峰论坛上，科大讯飞股份有限公司董事长兼总裁刘庆峰讲述了如何用最新的科技让世界聆听中国的声音。

和他一样，几位专注于不同领域并颇有建树的青年企业家走上台前，分享自己的创业经和创业梦。一个个梦想成真的故事各有各的曲折，但成功背后也有相似的感悟：既要有仰望星空的梦想和信念，也要有脚踏实地的坚持和努力。

为何很多世界级创业家都是大学时创业

“创业就是把不可能变成可能。”毕业于清华大学的童之磊是名副其实的大学生创业元老，1999年，他凭着颠覆传统出版模式的一份创业计划拿下了首届“挑战杯”中国大学生创业大赛冠军，十几年的深耕之后，他创办的“中文在线”如今已成为国内最大的数字出版内容和服务提供商之一，他告诫心怀创业梦的年轻人，“要有梦想，并为之不懈努力，世界会因你而改变。”

“比尔·盖茨、乔布斯、拉里·佩奇、扎克伯格，这些世界级的创业家无一例外都是大学时创业，为什么呢？”童之磊的答案是，对大学生来说，世界上没有什么事情是不可能的，如果你坚持梦想，一切皆会变为现实，“让世界因我们的行动而发生变化，这就是梦想的力量。”

他创立的“中文在线”，就是基于改变世界的梦想。“通过数字化方式提供过去纸质媒介或者传统媒介提供的所有内容，变革过去的阅读习惯。”他眼中这份“伟大的创业”，就是从大学宿舍里开始的。

带着执着的梦想，童之磊拥有了很多第一：在校园中创立了名为“化云坊”的中国最早的互联网企业，全中国最受大学生欢迎的个人网站，全中国首批大学生企业之一，中国第一届创业大赛的冠军。也因为他和当时一批年轻人的经历，诞生了“知本少年”这个新词，“在中国历史上第一次出现这样一些年轻人，不因为你是富二代，不因为你有钱，而是因为你有知识怀揣梦想，就可以创造新的商业传奇。”

“大学生创业确实成功率比较低，只有2%左右，那么为什么还要鼓励大学生创业呢？”张辉15岁考入中科大少年班后赴美留学，并创办了第一家在美国上市的中国芯片设计公司，如今是赛伯乐投资集团战略合伙人、创毅科技集团董事长。他认为，选择是否创业，对每个人来说只是选择一种生活方式，是遵从发自内心的选择。

相比大学生创业缺钱、缺经验等问题，张辉看到的更多是年轻人的优势：第一，大学生更加理解面向年轻人的生活体验和生活方式，能够找到更好的创业机会，找到痛点；第二，有激情和时间；第三，失败机会成本很低。

认清时代找准自己的机会

第三次人工智能的浪潮已经势不可挡地进入现代生活。今年3月，阿尔法狗与韩国棋手李世石的人机大战开始前3天，科大讯飞就公开对媒体预测，机器一定大幅领先。“这就是今天人工智能的深度学习算法，假如运算能力再进一步提升，机器就可以在围棋上直接碾轧人类。”刘庆峰说，今天中国对人工智能的源头技术已经走在全球前列。

刘庆峰提醒准备和正在创业的大学生，创业首先要摸清整个时代的脉搏。这是一个万物互联的时代，每个人的智慧都汇聚在后台，让机器自动去学习，这其中可能包含了上百个顶尖专家的行为和决策，“我们这些名校毕业的学生大学期间学的知识根本比不过。”

“面对这样一个新的人工智能时代，创业就要思考怎样把科技和生活‘耦合’在一起来做更多的事。”他认为，因为简单重复性的工作都会被替代，不光是文档管理员、花匠，甚至复杂脑力劳动也一样可以被替代，包括CEO、华尔街的大牛，他们的工作也很快就会被机器替代。

飞速前进的人工智能领域，给创业者提供了更多机会。“今天的移动互联网创业，只要有一个领导型企业冲进来，把流量全部导到他那边去，你初始所获得的用户和收益很快会被洗掉，这是大家所面临的困境。”他举例说，很多创业者找风投，被问到的第一句话常常是，“如果腾讯也干这件事，你还能不能活？”

而人工智能不一样。这是一个完全为个性化服务的时代，需求是理想化的，每个人的审美趣味各有不同，因为芯片、操作系统、设计都不一样，没有一个公司能够做到所有的这一切，“只要你有独特的观念，有独特的审美和消费理念命中你独特的用户群，成功可能更加容易。”

张辉则从互联网时代的更迭来理解当下以及未来的时代。“未来十年，创业成功率怎样才会高一些？”他认为，一定要深刻理解互联网的过去二十年和未来二十年之间的一个重大转折。过去二十年互联网主要是围绕信息做，互联网解决了信息不对称，无论是百度、阿里巴巴还是微信，都增加了沟通信息对称，这是所谓的互联网1.0时代。然而也随之出现了“劣币驱逐良币”的现象，即对质量和信用要求比较低。进入2.0时代，互联网要能够给大家提供更好的创新的产业，更好的差异化、个性化、有质量的服务和信息。

未来，通过互联网应该给大家撮合和推荐更多的服务。张辉说，“必须用到大数据和人工智能，不断按照你的生活习惯和需求来推荐更好的教育产品、培训产品、医疗产品、旅游产品等，最后就可以形成良币驱除劣币的一种新的业态。”

下一步，张辉和刘庆峰等人要做的是，把人工智能和虚拟现实、语音识别这些技术作为共性的能力免费开发给大学生创业者，“也就是说我们给一个创新的基础设施，把大数据挖掘、人工智能的这些能力开放给创业者，提供更好的创业环境，这些比硬件环境更重要得多。”

先活下来，再去颠覆世界

“不要一上来就想颠覆世界，请先活下来。”三人行传媒网络科技股份有限公司董事长兼CEO钱俊冬直率地提醒大学生创业者，“创业成功是超小概率事件，死了是正常的，活着才是偶然的。”他坦言毕业以后工作几年再去创业，反而更好一些，因为创业需要很多资源，在校大学生基本没有资源，“仅仅能吃苦是不够的，要么是商业模式，要么是技术，再或者是人脉关系，总有一个方面你得超出别人。”

的确，对大学生创业者而言，生存似乎是更加关系到安身立命的根本问题。童之磊回忆自己创业之初，把大学期间所有奖学金都搭进去，最后自己去打工挣工资回来贴补公司。十几年间，起起落落，最终成为整个中国数字出版产业的标杆。

启明信息技术股份有限公司董事长吴建会的心得是，一定要走创新之路，一个企业要想长期发展，必须有自己独到之处，“大学生创业也应该有一个认识，你的独到之处是什么。一定要有自己拿得出手的好产品。”

他建议大学生，做技术要有一种对科学的献身精神，做事情不能盲目跟风。同时，要有创新思想、开放心态和共享的意识，“一定是大家一起干，共享社会资源共享发展。”

刘庆峰坚持了十几年做一件事——让机器能说会讲。他率领科大讯飞做的，是从源头基础创新，“假如中国在人工智能未来十年能够走到世界顶尖，未来的创新创业我们将在全球占据着高端，而不是继续给全世界打工，这不是一个行业的事情，是国家战略。”

即使没有能力研发深奥的人工智能，身边也照样有机会。张辉建议，首先要提供更好的产品和服务，比如开个民宿要有特点；开健身中心要比别人体验好。同时新式互联网营销和跨学科形成的新型设计等，也都是值得大学生思考的方向。

篇7

关键词：人工智能；BP神经网络；招聘面试；大数据处理；系统设计

0引言

随着人工智能技术的快速发展，大数据分析与处理的方式也在发生相应的变化，企业人才招聘可以充分利用这一科技发展趋势，将传统的人与人、面对面的招聘面试形式逐渐转化为通过人机交互完成人才初选的智能招聘形式［1－3］。为此，本研究提出并设计了一种基于人工智能的招聘面试管理系统，结合大数据分析与虚拟现实技术进行人才数据的采集、处理并对其进行深入挖掘，以智能的方式完成人才初选的多个环节，从而缓解了企业人力资源部门招聘工作负荷过高的现状。

1系统框架

人工智能招聘面试管理系统的总体结构如图1所示。（1）在线填写简历。企业人力资源管理部门依据企业的岗位需求制定招聘条件，并以此创建电子简历模板通过网络平台对外，求职者根据个人实际情况填写电子简历并说明自己的就业意愿。系统根据电子简历中的信息进行结构化与非结构化数据的采集，对求职者的意向进行分析。（2）电子简历自动筛选。由智能机器人进行岗位所需人才的综合分析，其中主要包括本行业同类岗位人才基本技能大数据分析和本企业对该岗位人才的个性化需求，基于分析的结果确定人才招聘条件，设计甄别指标，智能分析求职者简历；使用特定算法搜索关键信息，以此完成简历的初步过滤，确定适合岗位需求的人选。（3）智能在线交流，由智能机器人通过计算机客户端或手机App进行在线人机交流，智能机器人可以围绕岗位需求向面试者提出问题，也可以对其提出的问题进行解答，问答环节结束后还可向其提供后续的应聘建议。系统从问答内容中提取关键信息，对候选人的数据进行更新并对人才素质作出评估。（4）虚拟场景面试。对于岗位招聘的复试环节，系统可以基于虚拟现实技术创建多种对应岗位日常工作的虚拟场景。在复试的过程中，由考官根据岗位实际为面试者选定多个任务场景，在面试者完成任务的过程中对其进行实时监测，基于大数据分析对面试者的表现进行评定。（5）人才素质综合评估。通过人工与智能相结合的方式，利用大数据匹配对人才素质作出综合评价并完成合适人选推荐。首先，制定岗位胜任性评价标准，一是对网络中已有的特征数据进行采集、分析和挖掘，进行适合特定岗位的人才特征描绘并设定人才维度指标；二是由人力资源部门与用人岗位所在部门站在各自的角度共同制定人才选用标准。其次，建立求职者岗位胜任性评分机制，通过大数据分析、挖掘并结合岗位权重，制定求职者岗位胜任性的评分方案，作为企业科学招聘的参考［4］。（6）精准录用。将人才素质综合评价的结果提交给人力资源部门和用人岗位所在部门的决策者，由二者共同决定是否录用系统推荐的求职者。

2核心模块设计

2．1智能简历筛选

本系统基于反向传播（BackPropagation，BP）神经网络进行电子简历的智能筛选。（1）建立详细的用人岗位人才选用标准并为其分配权重。依据企业发展的战略规划提出人才素质层次整体需求，人力资源部门开展岗位及其职责的设计，应以其为基础建立人才选用标准，从而创建与企业发展相对应的岗位胜任性素质模型。本系统所创建的模型包括基本素质、能力素质、知识技能、品行动机和人格特征5个指标库，系统以该模型为基础建立岗位胜任素质评价体系，如图2所示。（2）依据岗位人才选用标准创建同一格式的电子建立模板并通过网络对外。简历中的待填写项包括求职者姓名、性别、年龄、联系方式以及教育背景、工作经历等基本信息。（3）求职者完成电子简历的在线填写。求职者在指定的平台在线填写电子简历，确保按实际情况完成必选信息的填写，同时可对岗位意向和薪资要求等进行附加说明。（4）以岗位优秀员工的简历为样本进行神经网络的训练。在对岗位所需人才的人格特征、兴趣机动、行为模式、知识技能等方面的图谱进行深度数据分析的基础上，人力资源部门可以从人事档案中挑选出多个岗位优秀员工的简历，用以对神经网络进行训练，BP神经网络会基于其自身的记忆能力与自适应性实现简历中有用数据的的采集和处理，最终输出系统所需的结果。（5）基于BP神经网络进行最优简历的筛选。随着学习次数的增多，BP神经网络逐渐成熟，进而能够独立完成线上简历的初选，减少人力资源部门的工作量。（6）向通过初选的求职者发送复试通知，同时将初选的评估结果发送给相关管理人员。

2．2智能交流面试

智能机器人的系统中植入了自然语言辨识和机器人学习的模块，能够在一定程度上按照人类的模式进行语言组织与学习，智能面试在人机交互问答的模式下进行。系统按照设定的场景向求职者提出问题，从而了解求职者的真实情况及意图。收到面试通知的求职者可在任意的时间和地点通过计算机客户端或手机App启动面试程序。面试的过程系统会全程记录并从中选取出所需的数据。（1）知识库训练。训练知识库能够提高智能机器人的语义分析能力，从而提升匹配精度。系统基于Encorder－De－coder模型创建智能机器人，选取已保存的面试交流语音为样本对其进行训练。训练的过程是基于神经网络进行的，通过模式识别、深度学习等技术提高了系统的语义解析能力和自主学习能力。训练的目的是创建新的知识库及丰富已有知识库，将有关学历、技能、经验和敬业度等多种信息转换为量化的数据。词库访问是通过倒排索引和多模式匹配两种方式实现的，词库中包含多个主题数据模块，匹配是面向模块进行的，因此词库访问的速度得到了提升。为了解决智能机器人进行人机交互时的上下文机制问题，在Encorder过程中对基于上下文生成的Context信息和实时Message同时进行编码，从而保证在Decoder过程中能够按照上下文信息创建对应的Response应答。而对于个性信息归一化的问题，智能机器人可以创建一个代表不同身份或交流风格的对话助理，交流对象所表达的个性化信息借助WordEmbedding进行描述，通过不同对话助理的选择实现个性信息的归一化。（2）主动提问。智能机器人能够使用文本信息与求职者进行交流，避免语音交流的识别错误且可以清晰地表达提问的内容。同时，智能机器人系统中载有人工招聘过程中经常被提出的问题，除此之外，机器人还可以根据简历信息进行针对性较强的提问，以此获取更多的求职者信息［5］。智能机器人能够向求职者提出问题并记录其给出的答案，提问的过程是高效的，只就与岗位有关的信息进行提问，对于求职者的专业能力考察，会根据求职者对当前问题的应答情况动态选择下一个问题，进而以最少的提问量获取尽可能多的信息，并根据这些信息对求职者的专业能力进行评估。（3）应答匹配。系统利用这一功能对求职者的提问进行反馈，求职者通过语音提出问题，系统进行语音解析并分析语义，再从数据库中搜索与之匹配的答案，在这个过程中，语音解析是基于自然语言解析技术（NatrualLanguagePro－cessiing，NLP）完成的，其具体流程如下。a）求职者提出问题，并在人机交互界面将系统自动辨识的提问文本信息进行简化处理，去除冗余信息；b）系统进行自然语言解析和文字分切，将语句分割为词组并为其分配权重，基于综合权重均衡算法从知识库中提取出包含最优答案的文档块，结合分词处理的结果判断是否存在歧义或空值，若存在，则通过深度学习进行化解或补充；c）重复分词和答案搜索环节直至提问的语句全部处理完毕。组织最精准的回答语句向求职者进行反馈。

2．3虚拟场景面试

通过虚拟场景（VirtualReality，VR）技术能够为求职者提供一个与岗位日常工作实际十分贴近的虚拟场景，从而使考官直观地了解求职者的专业技能水平和临时应变能力。系统通过VR设备向求职者显示一个虚拟的任务场景，求职者在该场景中进行虚拟操作、解决随机出现的问题以完成设定的任务，系统对整个过程的影像进行记录并基于大数据分析对求职者的实际操作能力水平进行评定。具体过程如下。（1）根据求职者的应聘岗位为其创建一个对应的工作场景，该场景按照工作岗位的实际环境搭建，完全能够代替真实的现场。从企业的岗位技能知识题库中抽取一定数量的题目，用于对求职者的专业知识进行考察。（2）考核题目可视化条件准备，训练智能机器人。（3）由考官选择或切换虚拟任务场景，随机向求职者提出专业问题或布置任务，求职者回答问题并按其要求完成操作，现场解决出现的各种临时问题。考官全程监控求职者的操作和反应，机器人记录整个考核过程并基于大数据分析对其专业能力进行评估。（4）考官根据智能机器人的评估报告和自己对求职者表现的监控记录做出综合评定，并形成录用意见。

2．4应用效果

为了验证系统的功能有效性，系统开发完成后在某网络游戏运营公司进行试运行。求职人员通过该界面能够了解岗位类别、计划招聘人数及具体的岗位工作内容，同时根据自身的专业能力对岗位进行选择并按系统要求填写电子简历，系统会自动筛选出相对较为优秀的求职者并通知其参加后续的招聘环节。在招聘信息时间内，系统共收到电子简历377份，其中除技术类的“客户端开发工程师”岗位外，其余岗位电子简历数量均远高于计划招聘人数，经过系统自动筛选，按1：3的比例挑选出各岗位初选合格的求职者参加在线面试，并经过后续的VR场景面试和综合评估最终录用了其中的71人（客户端开发工程师仅1人通过系统考核）。根据公司在实习期对此次招聘人员的考评结果，本次招聘的新员工能力评定全部达到良好以上，由此可见本研究所设计的系统对于企业人才招聘具有很强的实效性。

3总结

基于人工智能的招聘面试管理系统，将人工智能技术、大数据分析技术与虚拟现实技术进行有机融合，通过电子简历的自动筛选、智能在线交流与VR场景面试实现了智能化的岗位胜任素质考核，加快了企业招聘的进程，减轻了企业人力资源管理部门的工作负荷。本研究介绍了系统的整体框架，说明了相关技术的应用原理并阐述了各功能模块的设计思路和实现流程，为相关技术的深化应用和同类系统的研发提供了有价值的参考。在本次研究的过程中，由于对BP神经网络的复杂结构理解尚不够透彻，因此在简历筛选环节所建立的指标库并不十分完善，在今后的研究中，将会进一步细化人才评价指标并持续丰富BP神经网络结构，实现更加高效和精准的人才初选。

参考文献

［1］王瑛南．火电厂人才招聘系统的优化［J］．人力资源，2020（12）：82－83．

［2］韩保刚，杜素艳，于乃文，等．基于人工智能的人力资源招聘系统的研究［J］．法制与社会，2019（23）：184－185．

［3］张心怡．人工智能时代对于人力资源从业者的挑战［J］．湖北经济学院学报（人文社会科学版），2019，16（6）：60－62．

［4］周畅飞．某集团招聘管理系统的设计与实现［D］．大连：大连理工大学，2016．

篇8

传统的人力资源管理信息系统因其能提高人力资源管理效率、提高人力资源管理水平、为决策提供信息支持而倍受企业青睐，但管理信息系统主要解决的是结构化问题，对于半结构化问题与非结构化问题则束手无策[1]，智能决策支持系统（IDSS）因此应运而生。IDSS是以信息技术为手段，应用管理科学、计算机科学及专业的理论和方法，针对半结构化和非结构化的决策问题，通过提供背景材料、协助明确问题、修改完善模型、列举可能方案、进行分析比较等方式，为管理者做出正确决策提供帮助的智能型人机交互信息系统。人力资源智能决策支持系统（HRIDSS）是IDSS在人力资源管理中的应用，是全面覆盖人力资源管理各业务领域，系统展现人力资源管理信息，实现人力资源管理深度分析，科学支持人力资源管理相关决策，辅助生产管理报告的专业化、一体化、集成化管理平台。HRIDSS融合了专家知识系统、人工智能技术、神经网络、知识管理、模式识别及系统集成等技术和理论，具备了较好的自组织、自学习和决策支持功能，能根本地改变组织的人力资源管理模式，提高组织的人力资源管理效能[2]。

本文结合笔者工作所在电网企业人力资源管理的现状、特点与需求，深入分析HRIDSS功能定位，提出了建设HRIDSS的架构设计。

二、HRIDSS的功能定位

HRIDSS旨在增强人力资源管理决策支持能力，提升企业人力资源管理价值，业务功能包括多维分析与预测、报表与智能查询、全景展现、监控与督办等四个方面，支持管理报告的结构化、个性化、自动化生成，在信息不确定、不完整，或者制定决策存在风险的情况下，使用HRIDSS可以克服个人判断的局限性，帮助解决复杂的决策问题[3]。

1、多维分析与预测

多维分析从企业组织机构、岗位、人员结构、人工成本、时间序列等多种维度，采用同比、环比、上年同期、同比变化量、环比变化量等方式，实现人员现状、人力资源配置优化、成本效益、管理效率等分析。预测是通过科学的方法和模型，根据企业未来发展与战略规划，对组织规划与人员需求进行模拟预测与分析。常用的分析方法有回归预测法、趋势外推法、马尔科夫模型、图表法、正太分布法、时间序列、决策模型等。多维分析与预测需求指标包括人员配置情况分析、工资总额分析、人工成本分析、人才当量密度分析等涵盖人力资源各业务领域的指标。

2、报表与智能查询

报表是对人力资源日常管理活动的全面展现，分为通用报表与定制报表，通用报表主要反映组织机构与人员编制、人力资源计划、劳动用工现状及人员结构情况、劳动关系、人员招聘与配置及人员减少情况、薪酬与人工成本、农电用工、劳务派遣用工、福利保障等九个业务模块的内容。定制报表是基于人力资源基础库，定制特定内容、时间点、统计口径及约定格式的报表。智能查询主要实现各业务领域、跨业务领域的多维度、自由组合查询。

3、全景展现

全景展现实现对企业人力资源管理业绩、管理成效、发展成果和责任实践的全方位展示，利用先进的可视化技术和展示载体，有选择的面向企业外部环境制定应用场景，是展示企业形象和核心价值观的窗口，面向企业内部各层级、各专业用户开放权限，展示公司人力资源集约化管理成效。

4、监控与督办

针对人力资源管理业务的流程效率、绩效、规范性等指标进行动态监测，实行预警分级制度，通过设定指标阀值、与业务标准比对的方式，实现人力资源管理过程中问题和异动情况的动态监测及自动预警，提醒相关组织单元及时跟踪落实，支持相关问题分析及根本原因的查找。如图1所示，业务监控管理设置包括监控目标设定、异常监控和目标维护与评估三个环节。

图1 业务监控设置流程

针对全过程监控和运行分析中发现的问题、风险点和盲点，以及业务组织提出需要协调的事项，形成督办事项，通过邮件、短信分发给相关组织单元，支持手工录入督办事项并分发。督办任务生成流程如图2所示：

图2 督办任务生成流程

三、HRIDSS的架构设计

1、业务架构

HRIDSS遵循SG-ERP人力资源管理信息系统建设总体业务架构，以人力资源价值杠杆下各领域主题为索引，开展人力资源管理分析与决策，业务架构的构建覆盖人力资源管理各业务领域，包括人力资源战略规划与计划管理、招聘管理、劳动组织管理、员工管理、薪酬与福利管理、教育培训管理、绩效管理、职业生涯管理等业务域。

2、应用架构

如图3所示，HRIDSS应用架构建议采用省级单位统一部署、地县多级应用的方式，主要实现指标体系管理、指标过程管理、指标展示管理，指标体系管理包括指标对象分类管理、指标体系查询、指标属性管理、指标体系信息维护、指标有效期管理；指标过程管控包括指标数据采集工具、指标数据采集频率设置、指标监控、信息监控设置和短信提醒功能；专业分析层包括完善报表与智能查询、多维分析与预测、监控与督办和全景展示功能；运营分析层包括主题报表、监控预警、高级分析、业务诊断等功能；战略分析层包括规划预测、绩效分析、对标分析和模型分析等功能。

图3 HRIDSS应用架构

3、数据架构

遵循SG-ERP数据架构的设计思路及原则，从人力资源整体业务的视角统一对数据进行组织和规划，提高跨系统数据存贮和共享效率。从企业数据资产管理的角度，制定整个数据生命周期中数据的采集、存储、移动和访问环节中的策略、模型、流程，数据架构设计流程如图4所示。

图4 HRIDSS数据架构设计过程

4、技术架构

如图5所示，HRIDSS技术架构分为系统展现、数据集市、数据仓库、基础数据层，通过SAP、SG-UAP等多项技术融合，实现了界面、功能和数据三层融合，实现各业务系统之间的横向集成。其中，主要采用的数据库优化技术包括数据库分区技术、表空间优化设计、数据缓冲区设计、基础数据表物理分表。应用优化技术包括Java堆优化、Java应用服务器优化。

图5 HRIDSS技术架构

5、安全架构

信息系统涉及物理安全、网络安全、系统安全、应用安全、管理安全和数据安全等五个方面，其中物理安全、网络安全和系统安全通常由硬件提供商、系统软件提供商、平台软件提供商提供保证。如图6所示，HRIDSS的总体安全防护方案建议按照第三级系统安全要求进行设计，包括网络、主机、数据、应用和安全管理（运维）五个方面。

图5 HRIDSS安全架构

篇9

一、贯彻执行法律法规、公正司法方面的情况

实现公平正义是司法机关追求单位永恒目标。首先，加强了对法律法规方面的学习，提高司法办案的本领和水平。随着社会进步、司法改革、以及互联网+的发展和深入，新情况、新问题不断涌现，要想适应环境的变化，就要不断的加强学习。不仅学习新的法律法规和相关司法解释，还要学习互联网、人工智能的方面的知识，学习中央司法改革方面的理论，才能跟得上时代的变化。其次，努力转变司法理念，以适应司法改革的大潮和人民群众对司法的现实需要，真正树立以审判为中心的司法理念。改进司法工作作风，确立实体法与程序法并重，保障律师的职业权利，保障诉讼参与人的各项权利，从制度上保证办案的准确性。再次，阳光是最好的防腐剂。每办理一个案件，都要通过“两微一端”及案件信息公开系统向社会公开。让人民群众和社会各界来监督，保证案件的公开透明。

二、履行工作职责情况

今年以来，主要分管反贪污贿赂局，同时兼任院党总支书记。从10月开始，增加分管检察行政部。反贪局坚持有案必办、有腐必惩，在案件线索质量不高的情况下，努力保持查办职务犯罪案件力度不减，节奏不变。到目前为止，共立案查办贪污贿赂案件7件12人，其中要案一人。立案查办渎职侵权案件2件2人。侦查终结1件4人。审查法院6件16人。法院作出有罪判决3件11人。职务犯罪预防工作开展预防职务犯罪警示教育137件次；进行案列剖析4件；撰写调查报告6份；发出各种检察建议5份；为招投标单位开展行贿犯罪档案查询760次；进行专项预防工作4次；工程项目预防4个；创新工作1项；《检察出动，为农民工工资保驾护航》被正义网采用，《反腐倡廉经抓不懈拒腐防变警钟长鸣》在直播XX栏目上播出。与内蒙古景晟房地产有限公司、XX区消防大队开展了共建工作。

在工作中，坚持边指挥办案、边亲自办案。按照司法改革的要求，凡是入员额的检察官必须到一线办案。今年查办的案件，我全部到一线亲自指挥。今年八月初，内纪委抽调我院办案人员到呼市办案，我带领四名同志在呼市连续工作两个月，制定初查、侦查计划，询问、讯问证人和犯罪嫌疑人，外出调查取证，在行贿人在逃、受贿人闭口不言的情况下，立案5件8人，扩大了工作战果，达到了预期目的，取得了较好的法律效果、社会效果和政治效果。

党总支工作以开展“两学一做”活动为抓手，以“学”为基础，以“做”为关键，边学边做，边学边改，以改见成效。按期开展各支部换届工作，为支部建设注入新的活力。按照区直机关工委“两学一做”学习教育“三周一转”的安排，列好学习计划，组织开展好各项支部活动。对近年来荣获各项荣誉的党员干警，组织到井冈山开展红色教育,加强对干警的理想信念教育。

三、贯彻落实区人大及其常委会决议、决定审议意见的情况

对人大及其常委会的决议、决定及审议意见能够认真贯彻，主动落实。能够主动联系人大代表，通过多种方式征求人大代表对检察工作的意见和建议。并对人大代表提出的建议、批评和意见认真接受，积极办理。对征求到的人大代表意见积极整改，及时反馈，努力使工作得到人大代表的满意。能够主动向人大常委会报告工作，自觉接受人大及其常委会的监督。

篇10

关键词：乐高；4C  ；机器人教育；  中学

一、

一、 中学机器人教学现状

机器人的学习过程，非常重视课程内容与现实生活的联系，注重学生的动手实践能力和情绪体验。体现了新课程改革的基本要求，受到学生的欢迎。

但是，在开展机器人教学的初始阶段由于学校领导、老师、学生家长受到升学压力等因素的影响，并没有认识到开展机器人教学的重要性。

中学机器人教育缺乏科学系统的课程建设研究，中学机器人教学的目标、内容的理论研究和实践经验十分薄弱，最重要的是尚未有一种较为科学合适的教育理念运用于中学机器人教育中。

那么，将哪一种教育理念运用于中学机器人教育中比较合适呢？本文将试着将4C教育理念运用于中学机器人教育中，由此为广大中学机器人教师进行教学时提供一定的参考价值。

二、 乐高4C教育理念的优势

乐高4C理论是以支持四个步骤的学习过程为目的而设计，即：联系(Connect)、建构(Construct)、反思(Contemplate)和延续(Continue)。机器人课程强调的是情感和价值观的培养—通过学习和体验人工智能技术的应用，感受其对人类生活的影响，从而激发学生学习新技术的兴趣，培养学生的创新精神。这与机器人课程强调的教育理念有着惊人的相似。

联系-Connect：是教学环节中的关健之一，引导学生将新的体验与现有的“知识库”联系起来，从而促进学习效果。

建构-Construct：指学生在现实中构建事物的同时，在头脑中组合知识。

反思-Contemplate：是达到成效的重要阶段，让学生对其所看到或建构的内容进行思考，对方案进行讨、反思并调整他们的看法。

延续-Continue：建立在想了解更多内容的愿望的基础上，从而把学生引入一个新的“联系”阶段。

三、 4C教育理念在中学机器人教育中的应用

（一）联系（Connect）环节

首先，我们应该进行情景的创设，其主要目的是通过情景引导，激发学生的学习兴趣，促进学生进行讨论交流。创设情景不单指创设好的学习氛围，在基于乐高4C理论的教学活动中，创设情景更重要的是给学生创设或这还原发生在学生身边与学习有关的真实场景，引导学生从身边的真实事情中去发现问题，找出规律，寻求问题的解决方案。

（二）建构（Construct）环节

   建构主义学习理论提倡的学习方法是教师指导下的、以学生为中心的学习;建构主义学习环境包含情境、协作、会话和意义建构等四大要素。

   由于机器人涵盖了多种学科的知识和技术，因此学生每向前迈进一步都会遇到重重困难，但这种困难往往是需要学生要用探索、发现等方法去完成的，在解决问题的过程中要求学生主动搜集并分析有关的信息和资料，对所学习的问题要提出各种假设并努力加以验证，要把当前遇到的问题尽量和自己己经知道的知识相联系，努力学习新知识，锻炼动手能力，通过同化和顺应的过程不断完善认知结构，促进学生的意义建构。

   那么我们应该如何帮助学生进行建构呢？

   首先是在情景创设激发学生兴趣后，进行重难点的讲授。

   其次，根据学生兴趣点的不同进行分组。小组是协作学习的基本组织形式，研究表明，学生在具有良好组织结构的小组学习中的学习效果远远优于传统的班级组织形式，并且基于乐高4C理论教学活动的全过程都建立在学生的小组学习基础之上的。

   其三，通过小组合作搭建学习，将自己的想法运用于机器人搭建中，然后进行课堂讨论，以便分享经验与答疑解惑，老师在一旁进行引导，促使学生发散思维，在实际中解决问题，消化新知识，复习旧知识，锻炼其动手能力，不断完善自己的认知结构，增强自身的创新意识，促进自身的意义建构。

（三）反思（Contemplate）环节

   首先，教师借助互动评价对学生的自我评价及学生在课堂上的表现进行评价。

   其次，教师经过查阅资料，实验验证等活动，对学生提出来的尚未解决的问题或没有合适解决方案的问题，给出具有启发性的意见或建议，激发学生的潜力，从而促使学生能自己寻找出问题的解决方案。

4C教育理论的一个很重要的环节就是实战训练，通过实战训练可以检验学生在“做中学”活动中的知识掌握情况，从而对教学进度和教学计划进行调整，使学生能更好的掌握所学知识。

四、 不足与建议

目前中心机器人教育与乐高 4C 理论在我国尚处于探索发展阶段，由于乐高4C理念的运用还不成熟，将其运用于课程教学中还是存在一些问题，教师在运用其进行教学活动的时候，如何将各环节的活动能够很好的连贯起来，如何解决学生提出的问题和教学中遇到的问题，这是我们以后继续做此研究要解决的重要问题。这些都需要我们在进行中学机器人教学中不断探索与完善，进而将4C理念很好的融合与中学机器人教育中。如果能完善乐高4C理念，并将其运用于中学机器人教育中，相信一定能激发教师对机器人课堂教学的积极性以及提高学生对学习探索机器人的兴趣度。

参考文献：