智能教育范文10篇

1多元智能教育对我国幼儿教育发展的作用

1）多元智能教育有助于幼儿形成正确的智力标准，实现幼儿智力发展的多样性，促进幼儿全面能力的综合发展。

2）多元智能教育有助于改进我国传统幼儿教育中存在的弊端，使幼儿的认知方式和能力等到广泛重视，使教学方法和手段做到因材施教，有据可依。

3）多元智能教育有助于幼儿形成正确的评价观，促使幼儿教育单位实现评价指标、评价方式的多样化，充分解放和发挥幼儿的实际动手能力和创新能力。

4）多元智能教育有助于转化幼儿教育观念，使幼师能够发现幼儿的不同特点和闪光点，使幼师形成积极乐观的幼儿教育观念。

5）多元智能教育有助于养成正确的发展观，重视幼儿的身心发展，充分发掘和实现幼儿自身内在追求的兴趣和爱好。

[摘要]“5G+VR”技术是结合了最新一代移动通信技术和虚拟现实技术的综合技术，是实现学校智能思政教育平台构建和发展的基础载体。该平台的构建主要从硬件设备平台、软件开发平台、师资人员配备及开发流程等四个方面得以实现。基于“5G+VR”技术构建的学校智能思政教育平台，是引进“5G+VR”技术构建的高质量教育平台，可优化教学内容、增强学习体验、改革教学方式、激发学生的学习兴趣，体现了现代教育的独特性和时代性。

[关键词]“5G+VR”；思政教育；智能平台

2020年3月，国家发改委和工信部共同发布了《关于组织实施2020年新型基础设施建设工程（宽带网络和5G领域）的通知》，其中重点强调了要将5G和VR等新技术引进至课堂，通过建设远程教育、智慧课堂、智能平台等推动教育产业升级，提升教育质量。思想政治教育是国家教育体系中至关重要的一环，在“5G+VR”技术发展背景下构建学校智能思政教育平台，能够将新的通讯技术和虚拟技术融入思想政治教育中，增加新时代思想政治教育的时代性和先进性，丰富教育模式和途径，体现学校思想政治教育的独特性。

“5G+VR”技术概述

5G特指第五代移动通信网络，是英语FifthGenerationMobileNetworks的缩写。2019年6月，我国工信部通过了5G商用牌照的上市，此举表明我国通信技术产业的成功升级，同时，也意味着5G信息时代的正式到来。5G技术解决了当前智能教育平台数据传送延迟、画面卡顿的问题，为多种技术的应用提供了坚实的通信基础。VR特指虚拟现实，是英语VirtualReality的缩写。上个世纪60年代，VR技术被科学家首次研发出来。经历了60年的发展历程，实现了当前以计算机为核心，以传感器和仿真设备为辅的VR技术。VR技术成功地创造出一个虚拟世界，为用户提供了近似于真实世界的交互体验。当前，VR技术被大范围应用于旅游、电子竞技和出版等产业。随着VR技术产业链的融合和5G通信技术的迅猛发展，将会对多种行业的发展方式和未来前景产生根本性冲击。以教育业为例，“5G+VR”技术将全力推动教育发展，在构建智能教育平台、提高教育质量方面展现出其独特的魅力和优势。“5G+VR”技术发展背景下学校智能思政教育平台的构建基于“5G+VR”技术构建的学校智能思政教育平台，需要通过多元素、多方面的环境确保其稳定性。下面主要从硬件设备平台、软件开发平台、师资人员配备及开发流程等四个方面进行阐述。1.硬件设备平台的构建“5G+VR”技术发展背景下，硬件设备平台的构建包括VR拍摄设备、5G网络及终端设备。构建流程见图1。其中，VR拍摄设备是为了满足智能思政教育平台内容编辑的需要。VR拍摄设备可以录制智能思政教育平台所展示的内容，避免了当前仅依靠软件环境提供教育内容的缺点。5G网络是构建学校智能思政教育平台的基础，能够解决当前智能教育平台播放内容卡顿、画面不清晰等问题。通过播放4K或8K等超高清视频，为学生提供高质量的虚拟教育环境。在5G环境下，计算机、手机和iPad等终端设备可以连接VR虚拟体验机或VR眼镜等，为学生提供沉浸式的学习体验。当前，VR设备已实现了便携化和可穿戴化，突破了实体课堂的限制，可以随时随地为学生提供学习思想政治的教学环境。2.软件开发平台的构建当前，各个学校都存在缺乏完善的思政软件和缺少适宜的智能平台播放VR教育资源的问题。对此，学校应该与软件企业合作，针对学校基本情况和所属省份思想政治教学标准及要求，定制开发符合学校思政教学内容的智能教育平台。在开发软件时，应当根据教学大纲及教学内容制订VR教育场景和VR软件平台，包括VR全景视频的编辑和拍摄、智能平台的交互式问答等。在联合开发软件的过程中，可以针对学生的思想政治学习习惯和爱好进行设计，提升学生利用智能思政教育平台开展自主学习的能力。3.师资人员的配备“5G+VR”技术发展背景下，学校智能思政教育平台的建设不能仅依靠硬件和软件平台的铺设，还要提高教师在新时代智能教学方面的能力。一方面，实施思政教育时，教师要依照智能思政教育平台的内容和特性开展针对性教学；另一方面，教师要提高自身利用平台进行教学流程设计、课堂组织和内容编辑等方面的能力。同时，教师要熟悉VR设备和配套平台，以便在学生遇到问题时可以及时进行指导。4.学校智能思政教育平台的开发流程智能思政教育平台的VR硬件设备应该能够支持多种型号的VR眼镜或头盔，以保证平台不同设备的兼容性。平台的开发流程共包含三个部分：第一部分是VR场景的制作。选用3Dmax等软件，进行VR场景内建筑、物品等模型的制作；选用Zbrush等软件进行VR场景内人物等模型的制作。第二部分是将VR场景和任务模型导入到Unity3D软件中，对VR场景的实景如光线、建筑材料等细节进行调整。平台开发人员需要对VR场景进行实操和熟悉，确定平台上的教育资源、教育内容、互动问答等功能均可运行到位。第三部分是制作智能思政教育平台教学的使用说明书，其中包括教师手册和学生手册，平台的使用方法和教学内容的编辑方法等必须详尽、明确，以保证后期的教师教授和学生学习可以正常实现。

“5G+VR”技术发展背景下学校智能思政教育平台的实现途径

摘要：智能技术在变革我们工作、学习、生活方式的同时，也对高等教育的发展提出了挑战。从人才培养、学科建设、教育治理三方面分析了高等教育走向智能时代所面临的挑战，并提出了积极探索应用技术支持大学生个性化、全面发展，培育面向智能时代的高校教师，大力培养智能技术复合型人才和人工智能应用人才，加强多学科协同交叉，优化人工智能学科课程体系布局，提升高等教育管理者在智能时代的决策力等建议。

关键词：高等教育；智能时代；挑战；应对

人类正处在智能时代的门槛上，互联网、大数据、云计算和物联网等技术不断发展，智能对话和推荐、智能穿戴设备、智能语言翻译、自动驾驶、自动导航等正快速进入实用阶段。新产品、新技术、新业态在改变人们工作、学习和生活方式，也变革着我们的高等教育。慕课和移动通讯使学生的泛在学习成为可能[1]，AR与VR提升了学习的体验性[2]，智能助教可以为学生提供24小时在线的答疑服务[3]，人脸识别门禁系统一定程度上利于校园的安全管理[4]等。高等教育在享受这些由技术进步所带来的智能成果的同时，也面临着挑战：智能时代的人才需求和技术变革需要人才培养做出怎样的调整？智能时代的到来需要学科建设做出怎样的回应？智慧的育人空间和管理形式需要教育治理做出怎样的应对？这些都是正在走向智能时代的高等教育必须回答的问题。

智能时代，高等教育所面临的挑战

1.高等教育人才培养的挑战。高等教育是培养社会发展所需人才的重要阵地。智能时代对多领域交叉人才、创新人才、尖端人才等各类人才的需求以及智能技术对教与学的方式的变革，都要求高等教育必须以新的理念和方式培养智能时代的人才。第一，培养观念与模式须转变。一方面，随着技术复杂度的提升，仅仅依靠单一学科的知识将越来越难以完成某项复杂的任务。不仅如此，单一学科的人才培养模式也会造成大学生知识面窄、创新能力弱，以致难以适应智能时代的发展要求。另一方面，随着我国高等教育由精英教育过渡到大众化阶段乃至普及化阶段，一些高校开始“工业化地批量生产”大学生，造成大学人才的同质化严重。然而，高等教育要培养具有健全人格、有创新思维、有全球视野、有社会责任感的新一代人才[5]，而不是同质化的“高等教育产品”。尤其是智能时代，更需要人才的个性化、独特性与全面发展。因此，单一学科、批量生产的工业化教学和管理模式将不再适应智能时代的人才培养，高等教育的人才培养观念必须做出转变。第二，高校师生所扮演的角色须转变。在传统的教与学的方式下，高校教学主要是课堂传授以及实践、论文指导等方式。这一方式下，教师主要承担了知识技能传授者的角色，而学生则是知识技能的被动接收者。智能时代的高等教育教学则是拥有良好的人机协作能力和信息素养的教师，在充分利用人工智能显著提高工作效率的基础上，师生间所进行的开放性、探索性的启发与学习。此时，教师将承担大学生核心素养的培养者、大学生道德情操的培育者、大学生职业生涯规划的引路者角色；大学生也将从知识被动接收者转变为知识探索者和知识主动获取者。高校师生所扮演角色的转变成为双方在智能时代所面临的挑战。对教师来说，角色的转变意味着知识结构、教学习惯和思维观念的转变。他们必须要学会使用人工智能，否则将会被使用人工智能的教师取代[6]。他们必须要思考哪些是人工智能做的，哪些是自己要做的，以证明自己价值的无可替代性。对学生来说，角色的转变意味着学习观念和学习方式的转变。他们要能够在教师指导和人工智能的协助下，以人机协作的方式，随时随地获取知识、参与活动、发展智慧，实现个性化和选择性的发展。第三，评价方式须转变。科学的人才培养评价为人才培养质量提供有效的监控与保障[7]。为了保证智能时代评价方式与智能时代的人才培养观念和教学方式相适应，传统的“经验主义”“宏观群体”“单一评价”[8]的评价方式必须做出改变。一是智能时代的人才培养更注重大学生的个体独特性与全面发展，因此“宏观群体”“单一评价”的传统评价方式难以适应全面发展的人才培养要求。二是智能化、个性化、开放性教学方式使大学生学习更多地融入了个性化和选择性的元素，因此“一刀切”的传统评价方式难以兼顾大学生的个性化发展。三是智能时代的大学生能够在教师指导和人工智能的协助下随时随地获取知识、发展智慧，因此传统的“经验主义”评价不能对大学生的学习全过程数据进行智能动态追踪。2.高等教育学科建设的挑战。第一，对多学科交叉的需求增多。智能时代人们的生产生活方式被彻底改变，同时也出现了一些技术之外的问题，如法律、伦理和道德问题。这些问题远不是单纯的技术问题，而是智能时代这个新场景中的全新问题。这些全新问题今天已经有人提出，但是目前很少看到这方面研究，而这些问题对人类的影响重大[9]。要解决这些问题，不能仅依靠单一学科，必须有赖于多学科协同，有赖于文科的内部融通、文理交叉来研究和解决。因此，智能时代对多学科交叉的需求将会增多，不仅仅是理工学科内部相近学科的交叉协同，还包括文科专业间的交叉融合、文科与理工科专业间的交叉融合。第二，人工智能相关学科的课程设置存在发力空间。近一两年人工智能相关学科发展迅猛，目前北京航空航天大学、北京理工大学等35所高校已经首批获得人工智能专业的建设资格[10]。但目前在人工智能相关学科的课程设置方面仍存在不少发力空间。一是专门用于人工智能的课程数量还远远不够。很多高校的人工智能专业仍使用计算机专业的课程，智能教育呈空心化。目前，能专门用于人工智能的课程数量还远远不能满足需求，这导致人工智能专业课程只能浓缩到“高级科普”程度[11]。二是当前人工智能教育相关专业课程混乱。针对目前信息时代与智能时代交叠融合的过渡状态，如何设置智能教育科学合理的专业课程还需要深入研究[12]。3.高等教育治理的挑战。第一，智能时代高等教育的治理方式须转变。当前，人工智能技术极大地丰富了产品、服务的内容与质量，变革了服务的形式和结构，创新了教育服务和产品的供给模式。在治理正在体现出智能化、自动化、个性化特征的智能时代，我们的高等教育治理方式也需要发生转变。如何依靠智能时代的相关技术，使我们的高等教育决策更科学、更精准；如何借助智能时代的相关产品，使我们的高等教育治理更智能、自动化程度更高；以及如何依托智能时代的相关产物实现精准的个性化管理，从而减少高等教育治理资源的投入……这些都是智能时代高等教育治理方式变革所面临的问题。第二，指导和引领高等教育治理的法律和政策进展缓慢。智能时代在给高等教育治理带来便利的同时，也引发了一系列伦理问题，如智能技术的应用边界、机器决策与人的决策的协调、学生信息泄露隐患等。由于缺乏相关法律和政策的指导和引领，当前基于智能技术的高等教育治理处于尚未起步或“摸石头过河”的尝试探索阶段，亟需理论的引领和制度的规范。但是因为问题的复杂性和相关研究的滞后性，能够指导并规范人工智能发展的法律和政策进展缓慢，能指导和引领智能时代高等教育治理的法律和政策进展则更是缓慢。倘若这一现状长期得不到解决，将很难保障高等教育治理的健康有序发展。

应对智能时代的挑战

摘要：智能教育是人工智能与教育深度融合的产物，智能教育在世界高校的应用有了长足的发展，并呈现加速发展的态势，主要体现在：智能教育的发展推动自适应学习发展、异步课堂趋于完善，推动协作学习发展；智能内容重塑教科书，实现加速学习；智能辅导系统迈向2.0，促进深度学习。智能教育实现对学生行为的预测，推动教师在“教—学”关系中转向辅助者角色，智能助教进一步发展协助教师更加关注学生；AI助力智能教学设计，保证精准教学开展；学生事务管理智能化，实时监督学生走向。人工智能在提升教学品质、塑造虚拟教学环境、变革智能图书馆等过程中，将学习环境打造为更加开放的学习空间。为应对这样的变化，我国智能教育应树立自适应学习理念、坚持师生需求导向、提高教师智能素养、成立智能教育专业、加强应用效果评估，加速实现我国智能教育在国际范围由跟跑到领跑的转变进程。

关键词：国际比较；智能教育；高等教育

2019年4月23日，美国NMC发表2019地平线报告中指出，未来四到五年将是人工智能变革高等教育的关键节点[1]。2019年3月4日到8日，联合国教科文组织在巴黎教科文组织总部举行了2019年移动学习周，学习周的主题也围绕着人工智能与可持续发展[2]。来自130个国家1500名教育与技术专家围绕“如何利用人工智能来加强教育和学习”“如何确保在教育中包容和公平地使用人工智能”等问题进行了探讨。我们发现，在大多数国家，主要由非国家行为者，特别是私营部门，推动AI蓬勃发展，对AI的发展做出敏锐的反应，教育技术产业的快速扩张尤其引人注目，人工智能学习技术在课堂上的使用越来越多，各国都为教学和学习提供人工智能解决方案[3]。我国高度重视人工智能战略影响，在2019年5月16日的国际人工智能与教育大会的贺信中指出，新时代的中国将高度重视人工智能对教育的深刻影响，积极推动人工智能和教育的深度融合，促进教育变革创新。同时，高等教育肩负着科技创新、人才培养的使命，人工智能在高等教育中的应用不仅能够提高人才培养效率，更能提升人才培养质量。因此，提升人工智能在高等教育中的应用水平是实现我国人工智能从跟跑、并跑到领跑的重要举措。基于此，本文梳理最新国际人工智能在高等教育中实践情况和未来走向，并提出我国智能教育应对策略，为提升人工智能在我国高等教育中的应用水平提供参考。

一、从人工智能到智能教育

(一)人工智能的内涵。英国逻辑学家和计算机先驱艾伦•马西森•图灵最早开启了人工智能的实质性工作，图灵关注的核心问题是计算机如何通过过程启发式问题，从经验中实现学习。1950年，著名的图灵测试问世，测试中涉及计算机、人类陪衬与人类询问者三个参与者，结果发现，在看不到被试(计算机、人类陪衬)的情况下，人类询问者只通过询问无法辨别二者身份，据此揭示出计算机具备与人类智慧相同的潜力。由此可见，人工智能发展的初衷便是最大程度上模仿人类的思维，代替人类做出决策。最早成功的人工智能程序是1951年写成的ChristopherStrachey，该程序通过不断地试错、迭代，完善自身程序，最终能够以合理的速度完成一个完整的跳棋游戏。随后，约翰麦卡锡于1956年的达特茅斯会议上首次创造了人工智能这一术语。随着人工智能关键技术的不断发展，人工智能的内涵也趋于完善。在大英百科全书的定义中，人工智能是指数字计算机或计算机控制的机器人执行与智能生物相关的任务的能力[4]。这个术语经常被应用于所资助的开发系统的项目。具有人类特有的智力过程，如推理、发现意义、概括或从过去经验中学习的能力。由于其跨学科的性质，人工智能的定义难以界定，不同领域的专家有其不同的侧重点，但达成统一意见的是，人工智能具备人性化思考、人性化行动、理性决断以及合理形式四方面特点[5]。人工智能具有“强”“弱”之分，“强人工智能”以复制人类智力能力为目标，开发一个与人类完全相同的系统，“弱人工智能”则只是让系统运行，无需弄清楚人类的推理过程。目前，人工智能的发展介于“强”“弱”之间，虽然实质性进展表明实现强人工智能还存在一定困难，但强人工智能在未来的走向是当前的发展趋势。皮尔森与知识实验室(伦敦大学学院)2016年出版了报告“智能释放：教育中的人工智能论证”，报告将人工智能论述为“一个计算机系统，旨在通过能力(例如视觉感知和语音识别)和智能行为与世界互动(如评估可用消息，然后采取实现目标的既定行动)，我们认为这基本上是人类”[6]。人工智能的类人化功能使其能够渗透在人类生活的各个环节中，人们开始探讨人工智能在教育领域中应用的必要性，这也正是智能教育产生的原由。(二)智能教育的诞生。从历史的角度来看，过去两个世纪，世界经历了教育的大规模扩张。教育起源之时，无论东西方教育都可称为“人的智慧”。东方孔子推崇“有教无类”，对不同的学生采取不同的教育手段，传授的内容也不尽相同；同期，西方苏格拉底使用“产婆术”引导学生深入学习，教与学之间是动态的、灵活的关系，学生能够得以个性化、全面的发展。随着工业革命的到来，工业社会对于人才的需求迅猛扩张，班级授课制应运而生。为了整体提高教育效率，将教学、作业计划、评分等全教学过程都框在固定的模式内，对于学生的评价也被局限在固定的标准化描述中，教育体系是静态的、普遍化的，教师无暇顾及每个学生的兴趣、特长或学习风格，学生个人的自我发展被忽视。伴随新一轮技术革命的发展，大规模的个性化教育成为时代的呼唤。“AI融入教育，成为教育发展的新取向，如何利用AI技术支持教育已成为当前需要讨论的课题”[7]。随着近年来人工智能的快速发展，智能教育在国际范围焕发出新的活力。(三)智能教育的技术支持。智能教育自萌芽至今已有30年之久，但国内外关于智能教育的定义尚未形成统一意见。祝智庭提倡智慧教育，他认为智慧教育是通过人机协同作用以优化教学过程与促进学习者美好发展的未来教育范式(智慧教育“祝氏定义”的要义)。在国际上，以AIED(ArtificialIntelligenceinEducation)指代人工智能在教育中的应用，其基础是本身就为跨学科的AI和学习科学(教育、心理学、神经科学以及社会科学等科目)。Pearson报告认为，AIED由三个关键模型组成，分别是教学模型、领域模型和学习者模型。教学模型代表了教学的知识和专长，即如何更好地通过计算机使用教学手段；领域模型又称知识模型，代表如何更好地学习世界知识；学习者模型侧重于对学习者的了解，包括学生的情绪状态以及参与学习的数据等内容。这三个模型的相互作用，就是自适应导师的模型基础，能够根据学习者的能力和需求，选择最合适的内容提供给学习者。在学习实践过程中感知到的数据不断反馈到三个模型中，通过深度学习等算法使得模型更加丰富、更完整，进而使系统更“智能”。人工智能极大地改变着教育生态，在教育领域的应用前景广阔，是克服传统教育不足的有效途径，有助于变革教育模式与教育形式、为学生提供个性化服务、为教师提供精准化教学、为学校提供科学化管理[8]。智能教育中涉及的技术支持包括：(1)人机交互引擎：与用户直接接触的引擎，人机交互引擎实现有趣的智能聊天功能；(2)NLP处理技术：即自然语言处理技术，主要是指通过机器学习手段，对自然语言数据进行切分，编码等过程；(3)实体关系抽取：从自然语言数据中，对特定的关系模式进行识别，从中提取实体关系信息，如(实体、关系、实体)三元组；(4)KG推荐系统：基于知识实体关系，以图论为基础，构建知识实体关系图模型(即有向连通图)；(5)对特定场景的细致切分与机器学习相结合：系统细分多个应用场景并融合机器学习算法辅助使用者更好地教学与学习；(6)人脸识别：目前人脸识别技术在国内外发展都非常迅速，如人脸识别、人脸对比等技术已经在多个领域得到运用，但总体而言，各种识别系统对环境的影响都较为敏感。

二、国际高校智能教育的发展脉络

摘要：人工智能时代的法学教育应该不断变革以适应时代的需要，人工智能时代对于法学教育是挑战也是机遇，人工智能并不能完全取代法律人的法律职业，对于法律人职业的挑战应该注重法律人法律素养的培养。法学教育应积极拥抱人工智能科技带来的机遇，变革法律人法律素养的培养方式，积极的应用人工智能于法律教学中，加强人工智能与法学融合的课程建设，注重人工智能的法学应用教育，明确主次地位并在法学教育中不断进行价值纠偏，以契合人工智能时代社会转型的法学教育需求，培养出具有较高法律素养的人工智能时代法治人才。

关键词：人工智能；法学教育；教育改革；法律素养；法律职业

人工智能是人类科技发展到一定层次孕育而生的事物，对于利用人工智能来解决人类发展中的工作效率及效益问题有很大的帮助，但是人工智能技术的发展和其他重大的新兴事物一样给人类的社会带来观念和认知上冲击，人工智能的产生和发展是对于人类的社会需求的回应，这种不可逆化的情形，需要人类在运用人工智能技术中不断升级对于人工智能的认知，做好风险的防范和即将到来的危机的处理。法学以理性、逻辑与注重现实存在的特点与人类的社会发展密切相关，法学的发展应该对于人类社会中出现的人工智能进行法学的视角的回应，“法学的特点决定着法学教育应该如何进行①”，法学教育中对于法律人才的培养应该契合人工智能时代的发展。人工智能的发展对于法学教育提出了新的要求，人工智能时代的法学教育在回应这些问题时不能仅仅停留在事物认知的表面，诸如只言及人工智能可能会取代法律从业者的工作及人工智能时代法律就业的困境，但是却没有根据人工智能的特点和发展阶段来深入的认知哪些工作是人工智能不可能替代的和不能替代的原因，以及人工智能在什么阶段可能对于法学教育形成全面的冲击等。法学教育对于人工智能的认知适用程度决定了人工智能和法律结合的程度，决定了法律职业的发展的前景与生命，更决定了人工智能时代法学教育变革的方向与进路。

一、人工智能特点的认知和对法学教育的冲击与思考

1.人工智能特点的认知：以“意识”为展开核心人工智能的定义有很多种表达，如“用机器来承担通常需要人的智能才能完成的活动，运用计算机来探索和模拟人的感觉及思维过程规律的一门学科①”；“亦称人工智慧。计算机系统具有的学习、推理判断、解决问题、记忆知识和了解人类自然语言的能力。②”；“探索和模拟人的感觉和思维过程的规律，进而设计出类似人的某些智能的自动机的科学③”；“利用电脑模拟人脑智力活动的一门新兴学科，是计算机科学的分支之一。它可以代替人进行某些操作和作业，从事科研活动或执行一定任务④”。显然对于人工智能的定义有不同的描述，迄今为止在人工智能领域并没有一个被广泛接受的定义，对于人工智能的定义的困难不在于“人工”的表述，而在于“智能”一词的理解上存在偏差⑤。但是值得注意的是对于人工智能的总的概念的理解将其限定在对于人类发展有益的“学科”、“科学”、“能力”上来解释人工智能并未超出人类认知的限度，以人的有限视角来观察人工智能的发展和人工智能科技现阶段所处的水平相关，随着人工智能的进化对于人类的认知也会带来新的冲击。以人类智慧凝结的产物，与人类主体之间存在着鸿沟，那就是人工智能并不具备其“独立意识”。正如很多学者认为人工智能对人类具有威胁和挑战⑥，可是按照目前人工智能发展的水平来看，人工智能的威胁论被夸大了，人工智能的“奇点”并没有来临⑦。“人类还有最后一道防线——自我意识。现在的所有人工智能系统都没有意识，一切都是按照程序的安排，因此对于人工智能的危险不必过于担忧。⑧”，“人工智能要想进行反叛，首先就必须获得能够理解什么是“反叛”并把人工智能主体自身与作为控制者的人类区分开来的独立意识①”，显然人类暂时做不到赋予人工智能“意识”的能力，毕竟人类对自身意识的认知也有局限性②，再者人类对于人工智能的认知的有限性及对不确定事物的恐惧，从而放大了对于人工智能威胁论的渲染，在一定形式上采取保守的态度对于人工智能的发展是不利的，反映到人类的科技发展中会导致人类认知的狭隘被延长，影响人类文明水平的进一步提高。人文科学对于人工智能认知如果不进行深入的研究和了解，更加不可能具有与人工智能科技对话的能力。人工智能时代人工智能已融入人类的社会生活中，法学作为人文学科中与人类社会生活现实存在联系比较紧密的科学，应该积极拥抱人工智能，加强在法学教育领域对于人工智能特点的认知，以便于在人工智能时代对于更好的规范人类社会发展的秩序运行，提供人工智能时代社会发展的秩序选择的最优方案。2.人工智能对法学教育的冲击。人工智能具有探索与模拟人的感觉及思维过程，在此基础上可以进行学习、推理判断，进而解决问题的拟人智慧的特点。人工智能诞生的初衷是为了服务人类，提高人类的工作效率，以便人类获得更高质量的物质生活水平。人工智能的拟人智慧运用到法学领域里，可以运用海量的司法数据来帮助人类完成法律工作。在这个过程中会带来市场对于法律职业需求的改变，法律行业不需要太多的初级法律工作者，对于法律的初级工作可以由人工智能来完成而不是选择人力成本更高的人，这样必然导致大量的初级法律工作者的失业，如人工智能可以进行法律知识检索与咨询，帮助法律从业者进行案件预测并辅助量刑，同时参与合同的起草与审查的法律工作等③。美国学者在一次调查中发现在未来的10到20年较短的时间内，有47%的工作种类处于被人工智能替代的高风险类别里，而律师助理和助理律师在被替代的高风险类别里面（可以被自动化完全取代），而依赖律师助理或者助理律师的工作的律师因为人工智能在创造性和社会智能方面的工程瓶颈而不可能完全取代④。鉴于人工智能并不具备完整的人类意识，人工智能与人类之间存在一个巨大的“鸿沟”——独立意识，人工智能并不能代替人类进行司法、立法与执法，故而人类的法律职业并不会被完全取代。设想如果人工智能的发展在将来的一天，人工智能突破了人类认知的桎梏而孕育出了“独立意识”，人类的认知的水平的提高自然也在提高，法律人也会获得更高层次的法学素养，相对于人工智能主体的智慧，人类的智慧并不会逊色。“法学的使命在于改善对正义的管理⑤”，细化来说就是在于对于正义的坚守、改善和提升，那么法学使命的实现就需要大量法律从业者具有一定的法律素养。面对人工智能的冲击法学教育的变革方向应该是更加注重法律学习者的法律素养的培养，毕竟相对于人工智能来说其在不具有“意识”的情况下是不可能产生较高的法律素养，不可能进行法律职业活动中具有创新性和社会性的行为，自然难以实现法学所承载的使命，不可能完全取代人类的法律职业工作。

二、人工智能时代法律素养的培养与法学教育的改革

随着国内新基建时代的到来，人工智能必将迎来飞速发展，会计行业虽然属于传统行业，但由于工作性质和特点，基础会计岗位必然被人工智能大量取代，会计教育如何改革以培养适合新基建时代的会计人才，是众多会计教育者共同关注的问题，也需要对此展开积极地研究与探索。面对扑面而来的人工智能大潮，高校需要转变教育理念，加强师资队伍建设，促进学生理论知识与实践经验深度融合，培养社企需求的复合型会计人才。因此，本文着重对新基建时代人工智能高速发展的背景下，高校会计专业的实践教学改革遇到的问题和改进策略进行初步探究。

一、人工智能会计的发展历程

（一）人工智能的发展。1941年，世界上第一台计算机的出现，为人工智能提供了必要的基础；1950年，图灵在《计算机器与智能》书中提出了人工智能机械化的可能性；1955年，Newell和Simon制作的“逻辑专家”程序，被公认为世界上第一个人工智能程序；1956年，“AI”一词首次在Dartmouth学会上提出，这一领域也被正式命名为“人工智能”。人工智能的基本方法是搜索法和逻辑法，初期搜索主要用于机器翻译、定理证明、跳棋程序等，1959年的跳棋程序已经能够击败人类最优秀的棋手，而机器翻译至今依然是人工智能主要要的应用领域之一；1966年，斯坦福研究所研发出了第一个能够根据环境来自我判断移动的机器人；20世纪70年代，知识专家等系统迅猛发展并被应用于各个领域，创造了很大的经济效益；20世纪80年代，人工智能进入了以知识为中心的发展阶段；20世纪90年代，随着互联网的飞速发展，人工智能也由主要针对单一个体的研究过渡到了基于网络发展的分布式人工智能研究，逐渐与数据库、多媒体等主流技术相融合，变得更加的实用化与生活化；1997年“深蓝”击败国际象棋冠军卡斯帕罗夫，2016年“AlphaGo”击败围棋世界冠军李世石均是人工智能发展的标志性事件。到目前为止，人工智能已经发展成为怎样表示知识、怎么获得并使用知识的学科，也是研究如何通过计算机去做只有人才能做的智能工作的学科。（二）新基建时代下人工智能会计教育的必要性。会计行业未来在人工智能背景下从会计核算角度来说，首先不能脱离会计专业性，也就是基于会计准则记账。基于会计核算具有通用性，比如一项费用，在两个公司记账的内容基本是一致的，反映到报表项目也是一致的，但针对每个公司业务的独特性是不可替代的。例如房地产开发公司，需要在成本上有更多的二级科目核算要求，就是更多的分类，比如建工成本、土地成本等，而广告公司需要按每一个客户核算毛利，首先就有增加按客户辅助核算的需求，不同特性的业务就要求进行事前的人为设置。所以在机器记账之前，需要专业人员能够去定义软件的科目使用，而不是一个模板或者几个模板可以通用在不同行业。原因是在实际使用场景下，每个公司的需求不同，有的没有那么高的管理要求，而有的公司需要通过会计核算实现管理数据需求。这就是专业人员在此发挥的作用。所以高校培养的新兴会计人才就是复合型会计人才，要具有多方面的业务能力，比如数据分析能力、交流谈判能力、跨领域信息处理能力等，确保他们在社会上的价值。

二、新基建时代下人工智能对会计行业及高校会计教育带来的影响

财务机器人在会计师事务所的使用，标志着人工智能技术已经开始渗透进了会计工作领域。由于会计事务里包含了大量的重复性、标准性的工作，所以会计行业受到人工智能的冲击也是十分强烈的，会计从业人员的出路在哪里，会计人才在未来需要具备怎样的素质与能力才不会被人工智能所取代，如何培养这样的会计人才，这也是全体会计职业教育者需要思考和探索，并亟需解决的问题。之所以说人工智能对会计行业冲击大，一个关键原因就是人工智能技术的出现改变了传统支付方式如现金结算、支票结算等，而被更快更安全的网络支付、网络转账所替代，现金出纳甚至会在未来的某天变为历史，这对会计岗位的构成是一项重大的变革。同时新基建时代下人工智能的快速发展也推动了财务云的进步，间接改变了会计核算工具，因此也需要对财务流程进行重塑；财务共享中心的建立也使得传统会计从企业核算中逐步脱离，也会导致会计组织形式随之改变。人工智能对会计行业的未来发展带来了巨大影响，也就意味着未来会计行业对会计人才的需求与之前不同：人工智能的准确、耐劳、高效能够极大提高会计工作效率与会计信息质量，基础的会计核算岗位必然被不断压缩，企业对会计人员的需求数量与质量也相应改变。高校作为会计人才培养的主要阵地，也要随之对教学模式、教学目标、教授课程等各方面进行改变，调整会计人才培养模式，以适应社会对会计人才的需求。

三、面向人工智能高校会计教育课程教学改革措施与实践

摘要：人工智能正从学习主客体地位的不确定性和学习场景的可能性两个方面挑战经典的知识学习路径，形成了多元的知识创新路径。该文从剖析人工智能时代知识创新及创新教育的本质入手，揭示了人在创新活动中主体地位的阶梯式消解、人文情怀的缺失以及评价机制的功利导向与问题意识的培养之间的矛盾是人工智能时代创新教育所面临的关键难题；提出通过情怀濡化、知识内化、角色重构和机制创新等四个途径，实现创新教育在人工智能时代的转向。

关键词：人工智能；创新教育；问题意识

自2006年以来，再次兴起的人工智能方兴未艾，正在成为推动技术进步和社会发展的关键要素。科学技术的竞争，归根结底是知识创新与人才的竞争。创新作为人才智慧的结晶，是人类对客观世界的能动改造。作为一项人类智能创造的技术，人工智能不仅正对人类的生产、生活产生颠覆性的影响，更为重要的是其对社会结构和社会关系的深度嵌入，突破了技术在社会场中的被动地位，通过神经网络算法的不断完善，智能技术建构了具有类人“智慧”的新型人—机互嵌的知识创新模式。机器学习已实现了以自我学习为特征的知识运用与创新，比如，Gamalon公司运用BayesianProgramSynthesis(BPS)技术突破了深度学习的大数据瓶颈，实现了机器通过自主学习完成概率编程的编写。甚至还有科学家预测在未来的强人工智能中，机器也将具有一定的心智。人工智能对人类社会的主动介入，使其不再是被动的、为人所驱使的技术形态，原有的知识学习和知识创新路径不得不寻求新的模式。知识创新将迎来新的范式，人们必须重新认识知识创新及创新教育的本质，创新人才培养的理念、模式也需要根本的变革。

一、人工智能时代知识学习与创新面临的挑战

人工智能时代，知识学习与创新面临的挑战，来自于从稳态的工业化社会向后信息化社会过渡的诸多知识传递与创造的不确定性。人工智能发轫于信息技术的快速进步及其与社会结构的高度融合，人机反馈机制的内在矛盾在信息时代已初现端倪，比如知识和信息分享机制与人类隐私之间的矛盾等。知识是人工智能技术发展与人类社会进步的基石，随着智能技术对人类社会介入程度的深入，原有的、创造了该项技术的知识学习和创新的路径已为自身的创造物所颠覆。不论是学习者的地位，还是学习场景和知识创新的路径，都在具有自我学习能力的人工智能技术的冲击下面临着极大的不确定性。(一)知识学习主体与客体地位的不确定性。作为人类对自然生态与社会环境的适应策略，知识的传递与分享一直是人类习得技能、获取生存机会的重要途径。从古至今，知识作为人类得以发展的重要工具，一直以物化客体形式与人类主体共存于人类社会之中。在“人”与“物”的对立中，传统知识学习的主体与客体关系是学习与被学习的固化关系，即主体以单向递增的方式完成“知识学习—集成—创新”的过程，而作为客体的知识成为主体学习、集成与创新的内容，以显性的符号或文字被记载与传承。信息技术对教育过程的参与，在颠覆传统教学组织模式的同时，也打破了教育生态体系的均衡态势[1]。人工智能的自我学习能力正在改变知识客体的被动状态，知识学习过程中的主客体地位的边界正变得越来越模糊。人类的学习路径一直是以知识为核心，以技能为目标。不论是远古的结绳记事，还是后来“师徒制”中的口口相授，再到现在的计算机辅助教学，传授知识一直是学习的主要目的与重要过程。这种学习策略将人类知识进行编码，然后以显性化的形式实现技能的传承，其内核是学习主体对知识客体的熟记、领悟与集成创新。现代医学中的医生，需要熟悉相关疾病的病症，在结合自我临床经验和医学检查的基础上对症下药。然而，人工智能技术的主动参与，模糊了人在学习过程中的主体地位。比如，随着谷歌公司在智能医疗领域的积极探索，经过深度学习的人工智能已经可以快速辨别出早期糖尿病视网膜病变的迹象并定位癌细胞，其准确程度和临床价值甚至已大大超过了大夫多年的经验。虽然谷歌公司将其称为“助人的产品”，但是，这是否意味着未来成为合格医生的前提不再需要熟记繁杂的疾病病症和影像学特征呢？人工智能技术以“主动”的方式介入主体操控的领域，在此过程中，知识客体不再是一个恒静态的被操控与被参照的“物”，而与主体形成了准静态的对立博弈格局。主体则可能从完全主动状态转变成局部被动状态，重新审视并接受人工智能更“高级而精准”的分析或“更智慧”的策略指导。马克思曾断言工具“是劳动借以进行的社会关系的指示器”。人工智能技术对知识学习的介入可以说是人与物从经典的恒静态关系转变为准静态关系的指示器，突显出知识学习、传递和创造过程中主体与客体定位的不确定性。(二)学习场景转移的可能性。学校和家庭一直是人类习得技能、获得规则的最主要的场所，人们在社会情境中通过人际互动的形式内化知识。人类学家认为，文化知识的传承与规则的习得深受个体所生存的自然环境、家庭状况与社会氛围的束缚[2]。长期以来，社会学者相信人的社会化历程只有在自然的社会情景中才能真实、有效。因而，家庭和学校一直被视为人类培养心智、训练技能的主要场所。康德认为，文化的进步来自人类的理性的创造，尤其是学校的设立，其贡献最大[3]。其背后的逻辑则是，真实的社会情景对人的思维能力的训练，可以让人在此过程中形成条件式的应答，达到学习的目的。然而，人工智能技术的智能化趋势，使人的大脑训练过程可能在一定程度上不再需要真实的人类社会环境。人类学习必须的社会场景，面临着被转移与迭代的可能性。一方面，基于智能技术的虚拟现实技术可在某些特定场所替代真实场景，完成对人类技能的训练和逻辑思维能力的训练等。比如，飞行员在模拟机上的训练虽不“真实”，但是安全高效。另一方面，人工智能技术为个性化的学习和自主学习提供了可能。个性化培养与因材施教，一直是教育追求的目标，但在学校教育场景中，个性化的学习和培养却难于实现，人工智能技术在教育过程中的运用则使其成为了可能。例如，在著名的人工智能展演者“阿尔法狗”大获全胜之后，不少围棋爱好者已开始尝试以人机对弈的方式替代传统的提高棋艺的方式。现在，已有越来越多的基于人工智能的辅助手段被运用于教育实践。比如，个性化的机器作业评阅和作文辅导。学校场景与教师介入，都在此过程中被弱化，数个世纪以来形成的学院型的“人—人”授业模式正更迭为“人—机—人”的协同模式。(三)知识创新路径的多重性。创新的一个重要方面是知识的创新，知识创新是在理性思考前提下的知识内化与转化，人工智能对知识学习和创新活动的介入在一定程度弱化了人在创新中的主体地位，增加了知识创新过程与结果的多重性。波兰尼将知识划分为显性知识和隐性知识[4]，为理解知识创造提供了动力学视角。人在家庭和学校中所学的显性知识，必须通过内化过程才会转化为创新的源泉。因而，人的思维和主观能动性在知识内化的过程中至关重要。库恩在言及知识创新时特别强调人的主观能动性的作用，指出科学家们“通常会发展出许多思辨性的和不精确的理论”，而“这些理论本身为发现指出了途径”[5]。经典的由人主导的从试验到创新的单一路径正随着人工智能的介入呈现出路径的多重性。人的主观能动性贯通于知识创新的始终，但是随着人工智能在创新领域的运用，知识创新的路径与效率发生了突变式的革新，人的角色参与度也发生了转变。人的主观能动性以及后期的探索性试验的相互印证建构了知识创新的常规路径，但在人工智能环境中，人机主体地位的不确定性将使人类知识创造的效率与结果越来越依赖于智能技术。比如，在新材料的研发中，研究员的知识储备与专业敏锐度直接影响着研发方向与进展。而最近，日本富士通株式会社和日本理化学研究所将第一性原理计算与人工智能技术运用在锂离子电池的新材料开发中，实现了在资料和数据不全的情况下更多材料结合的有效性验证，大幅度提升了锂电池材料的开发速度。在此过程中，人类的创新效率获得了提高，而人类主体地位从传统的“全程式”参与进化为“环节式”或“节点式”参与，深刻地改变了知识创新的传统路径。

二、人工智能背景下创新教育的本质与动力源

摘要：智能技术的发展推动社会走向“万物皆媒”的智能时代，对教育而言，实现了从技术服务教育到技术赋能教育的转变。智能时代的艺术教育不仅体现在教育信息化上，更重要的是技术融合推动艺术学科建立起新的艺术教育观：融通工具理性和价值理性，重塑艺术教育的理念；加强公共艺术教育，实现艺术教育的社会化转向。

关键词：智能时代；艺术教育观；工具理性；价值理性；公共艺术教育

2021年9月24日，教育部发布《关于进一步加强和改进普通高等学校艺术类专业考试招生工作的指导意见》（以下简称《意见》）。《意见》在专业特色发展、专业考试方式、招生录取机制等方面提出多项任务和举措，旨在对艺考招生工作进行系统性改革，构建全面、科学的艺术人才选拔评价体系。互联网、人工智能技术的普及与革新正在全面加速社会发展进程，不断提升人们对艺术作品的审美需求和消费需求，而我国的艺术教育从人才选拔阶段就已出现与社会需求脱节的现象。艺术教育应当如何调整步调才能在保持艺术独特性的同时不落后于社会发展？社会环境又对艺术教育产生了怎样的指导作用？是值得研究的问题。

一、智能时代：艺术教育的数字语境

大数据、人工智能等技术的发展日趋成熟，在改变人们生活方式的同时，也促进了各行业的结构升级，技术赋能成为热点话题。正如人类所推动的近代科技给人类自身提供了物质文明，高度智能化的机器人也会给人类提供精神文明[1]。作为人的精神活动产物，艺术在创作主体、鉴赏活动等方面均不可避免地受到智能时代的影响，当技术从工具逐步演变为思维、范式，艺术便进入了智能时代的数字语境。对艺术教育来说，技术赋能带来了教育信息化，技术逻辑在教学方式、课程内容、软硬件设施等方面均有体现，传统的“以师带徒”双向互动模式升级为包含人机互动在内的多元交流，艺术教育在新语境中走向变革，出现技术与人文相融合的趋势。这一趋势在人文学科范畴内均有体现，需要警惕的是，虽然技术进步将人类社会送上多元发展、全面发展的“快车道”，但是人文学科的研究总落入后置分析社会现象、滞后归纳社会趋势的窠臼，缺乏先进性和引导性。人文学科所遭遇的种种世界性危机，既有外在原因，即科技主导的大趋势以及目的（工具）理性的广泛渗透，也有人文学科自身的原因，即沉湎于过去而未能对现代性做出敏锐响应[2]。因此，我们需要探讨如何才能使智能时代的艺术教育既不囿于工具理性的藩篱，又能满足现代化的发展需求。

二、理性融通：艺术教育的理念重塑

摘要:以广东岭南职业技术学院数学类课程为研究对象,通过实证研究分析智能信息化教学法教学与传统方法教学在高职数学课程的应用。实证研究发现智能信息化教学法与传统教学法的学习效果之间存在显著差异。这种差异性对提高教学效果有积极作用,为改进高职数学类教学管理工作以及提高教学效果提出了新思路。

关键词:智能信息化教学；高职；教学实践；效果

随着我国高等职业教育的普及,高校如何培养与社会适配的亟需的职业人才,如何提高学生的创新实践以及素养拓展能力,如何在有限的教学时间内使高职数学课程既能服务于专业技能培养,又能与生产过程对接,提升创新实践能力,除了在教学内容上进行优化整理外,教学方法的改革也已成为目前高职数学课程改革与发展的重要内容之一[1]。本次研究主要使用智能信息化教学法和传统教学法两种方法对不同学生群体同一课程的不同学习任务进行教学,实证研究教学方法与学生学习行为和教学效果之间的关系,以及不同的教学方法对学生学习行为、学习效果之间的影响以及存在的差异。智能信息化教学法是一种新型的教学模式。利用智能信息化系统对学生自身的学习能力和学习程度进行分析与定位。同时通过阶段性成果检测,实时根据测试结果动态分析学生的学习状态及出现错误的原因,并提出更加合理的学习方案[2]。具体教学模式设计如图1所示。而传统的教学法重理论轻应用,只注重认知目标的实现,缺少教学创新实践环节和素养拓展的培养,信息传递过程往往是单向的,教师对学生的学习状态和学习程度无法得到及时的反馈。为了更清晰地验证不同的教学法在高职课程的实践及效果,本研究提出以下假设:假设H1:智能信息化教学法与传统教学法对教学效果具有显著差异性。假设H2:智能信息化教学法相比传统教学方法对学生课堂行为及学习效果有显著影响。

1研究设计

为了验证教学方法的效果,笔者开展了课程实验。对课程进行了设计,具体内容如下:第一,设计目的:开展课程实施效果分析,验证智能信息化教学法的有效性,同时根据实验结果分析问题改进智能信息化教学系统的开发技术。第二,设计处理:在教学过程中,实验组中的部分学习任务按照智能信息化教学系统中设计的任务学习情境进行教学,理论实践一体化,加强过程考核,其他的学习任务仍然按传统方法教学;对照组所有学习任务全按传统方法进行教学,先理论、再实践。第三,抽取对象:岭南职院2018级会计专业学生。样本大小:二个班。取样方法:一个班作为实验组,另外一个班作为对照组。实验单位:每一个独立的学生。第四,控制变量:学习任务、教学方法、学习行为、学习效果。第五,采取的控制方法:为保证实验检测的一致性,选取了该课程的五个学习任务进行了检测,即实验组选取了两个具有代表性且实用行比较强的学习任务:数学建模(以分段函数为例)、函数最值,对照组学习成果:矩阵及应用、边际分析、弹性分析。同时要求学习任务相同、课时相同、教师相同。第六,调研方法:学习任务测试成绩分析、问卷调查和个人深度访谈[3]。

2研究数据的获取

摘要：近年来科技的进步为当前教育环境的改革开辟了道路，利用新技术重塑学习过程的新教学法不断涌现。为了将智能学习环境融入学习生态系统和教育环境，需要有创新教学方法来协调正规和非正规学习。本文浅析智能学习和智能学习环境的主要特征，并支持在设计过程中考虑到未来用户的参与，以增加对智能学习环境中新教学方法的设计和实施的认识。

关键词：智能教育；智能学习环境；参与式设计

1引言

20世纪90年代信息通信技术（ICT）造就泛在学习的实现，改变了时间和空间的概念，提供了获取信息和修改知识生产的新机会。今天，移动设备的使用使部分人认为学习发生的地点和环境并不十分重要，然而，位置（物理和虚拟）并非无关紧要，相反，它们正变得越来越重要，学习环境的设计需要结合正式和非正式的情形，编排一个适合个体在不同地点学习的环境。同样重要的是，移动设备能将位置整合为适应个性化学习，它的使用为用户提供了多方面的机会，如：生成和控制基于现实位置的环境或上下文等。数字技术促进了学习的新视野。Chatti（2010）总结了教育未来面临的挑战，他认为学习本质上是个人的、社会的、分布式的、无处不在的、灵活的、动态的和复杂的。我们需要从根本上转变学习模式，建立更个体化、更社会化、更开放、更动态、更知识拉动的学习模式，而不是传统学习模式的一劳永逸、集中化、静态、自上而下和知识推动的模式。虽然这些都是理想的教育成果，但实现这一目标需要基于新的教学方法、技术支持和指导个体学习的新学习设计。

2智能学习

智能学习是建立在两种不同类型技术之上的学习：智能设备和智能技术。智能设备指具有泛在计算某些特性的人工制品，例如，物联网，以眼镜、背包甚至衣服等配饰形式出现的可穿戴技术。智能技术的使用，如云计算、学习分析或大数据，侧重于如何捕捉、分析学习数据，以改善学习和教学，并支持个性化和适应性学习的发展。Begon軌aGros（2016）描述了智能学习的10个关键特征：①位置感知：在智能学习中，实时位置是系统适应学习者学习内容和学习情境所需要的重要数据；②上下文感知：探索不同的活动场景和信息；③社会意识：感知社会关系；④互操作性：为不同的资源、服务和平台制定标准；⑤无缝连接：任何设备连接时提供连续服务；⑥适应性：根据获取、偏好和需求推送学习资源；⑦泛在性：预测学习者的需求，直至表达清楚，为学习者提供可视化、透明的学习资源和服务；⑧全程记录：记录学习路径数据，进行深度挖掘和分析，提供合理的评估、建议，推动按需服务；⑨自然交互：传递多模态交互的感官，包括位置和表情识别；⑩高参与度：在技术丰富的环境中，沉浸在多方位的交互式学习体验中。综上所述，智能学习是一种为学习者提供在现实世界中学习建议的学习系统。