时代转型下的“国学热”催生了幼儿国学教育潮流，但在具体实践中教育效果却不尽如人意。纵观现阶段的幼儿国学教育，我们不难发现其存在一定的误区：
1.1教学活动方式单一
“幼儿园在进行国学启蒙教育时采用的教学形式较为单一，幼儿园采用的最主要方式是诵读法[1]”。首先，一位老师面对多位幼儿，教师朗读示范，幼儿跟读后进行熟背是现在多数幼儿园的教学形式，以强迫幼儿“读经”的形式灌输传统文化知识。其次，教师多采用传统的“奖励”模式来激励幼儿背诵。导致幼儿背诵课文仅仅是为了表现自己并获得奖励，而并非为了获取知识。这种单一的教学模式，忽视了幼儿的兴趣，也体现不了幼儿学习国学经典的真实意义。
1.2缺乏国学启蒙环境的熏陶
当前幼儿园的国学环境启蒙大多形式较为复古。根据调查，目前幼儿园进行的环境创设，大多是形式上的创设。大多数幼儿园误以为将国学经典（如《千字文》《百家姓》《三字经》）通篇印在墙面上、将国学经典人物画像挂在墙上，或者在某一区域内摆放古代学习的书桌和古代书本，便是营造了国学环境。这些复古形式的长期使用会使幼儿对国学失去兴趣，产生“抵触”和“视而不见”的现象。
1.3缺乏科学系统的国学教育内容
国学文化包罗万象。首先，当前大部分私立幼儿园对幼儿国学教育的理解都停留在国学经典典籍这个层面上，将国学典籍的教学作为国学教育的重点，且80%以上的幼儿园都单纯地以《弟子规》和《千字文》背诵作为国学教育的主要内容。其次，幼儿园国学教育内容的选择忽视了幼儿年龄阶段特点和身心发展水平，教材也不具备层次性。
人工智能是一门综合的交叉学科，涉及计算机科学、生理学、哲学、心理学、哲学和语言学等多个领域。[9]首先，人工智能的新型教育模式能综合多领域学科知识，打破单一的教学方式，创新当前幼儿国学教育。其次，人工智能可以发挥其智能化、自动化、个性化和协同的特点，为幼儿园区域活动提供智能化、自动化的环境创设材料。此外，人工智能可以根据每一位幼儿的特点采用大数据分析的方式，分析幼儿认知发展程度，在夯实国学教育理论的基础上，根据幼儿身心发展规律循序渐进地实施幼儿国学教育，在真正意义上建设并发展幼儿园特色课程。[2]国学教育师资短缺是阻碍国学教育发展的首要因素。教师短缺是一个严重的问题，对教育影响重大。而人工智能能够独立扮演教师的角色，且储备了大量国学专业知识。人工智能在以教师的角色进入幼儿园师资队伍的同时，对幼儿教师本身提出了新的要求。人工智能背景下的幼儿教师需要具备更广泛的知识范围、更强的综合素质、创新型的思维以及较强的信息技术应用能力。因此，人工智能以其本身的智能化和幼儿教师的专业化能够提高幼儿园师资队伍的整体素质。
3幼儿园国学教育融入人工智能的路径
幼儿园国学教育融入人工智能是在遵循幼儿身心发展规律的同时，借助人工智能科技优势，实现传统幼儿国学教育与人工智能的有机结合，能够增强国学教育的效果。
3.1环境创设
人工智能以其不可匹敌的技术优势，创设全新的学校环境特征[3]。国学环境创设融入人工智能是促进国学教育开展的重要路径。在传统环境静态创设的基础上，安置多媒体一体机来创设动态多变的主题墙，播放国学经典动画、歌曲、故事，展示栩栩如生的动态人物造型，呈现丰富多样的色彩，使幼儿园的墙面设计能够有效地将动态和静态相结合。除了提供动态国学经典文化元素之外，还可以利用人工智能筛选不同年龄段的国学知识展现给幼儿，创设符合幼儿年龄特点的主题墙。天花板是传统环境创设易忽略的一步。吊饰是悬挂于天花板的装饰，它能够为幼儿园内公共环境增添动感和立体感。可以利用人工智能将国学经典文化中的人物形象（孔融、孟子、孔子）、书法作品、传世经典国画、经典国学典籍（《三字经》《千字文》）等投影展示到天花板上。同时，在图书角安置人工智能设备，将传统纸质书籍与有声读物有机结合，打造人工智能读书角。书架旁边则可以布置以国学经典文化为主元素的周边，力图将智能元素与传统文化元素相结合进行环境创设。
3.2人工智能教学系统
3.3智能化、自动化的国学区域活动
区域活动，是指教师根据教育目标，为幼儿提供一定的活动空间和活动材料，幼儿在丰富的环境中进行自主、自由的探索性活动和个性化学习。幼儿国学区域活动的智能化能促进幼儿园学知识的有效获得。
3.3.1智能化材料
人工智能的发展带来智能化的益智玩教具，智能机器人尤为突出。首先，在国学区域活动中投放智能化的玩教具，能够实现区域活动智能化。以国学艺术活动“智能机器人与幼儿园皮影戏剪纸活动的融合”为例。在幼儿美工区进行活动前，人工智能机器人独自操作皮影戏，并展示给幼儿，启发幼儿如何做皮影戏剪纸。随后，机器人可以扮演活动组织者，引导幼儿逐步完成皮影剪纸。其次，国学的益智玩教具还包括国学经典有声读物、国学趣味创意触感玩具书、智能优秀传统人物模型、智能传统习俗文物模型等。这些智能化材料的投入将大大提升区域活动的智能化和自主性。
3.3.2自主化学习
人工智能教学系统或者人工智能机器人以教师身份介入国学区域活动，代替传统教师引领幼儿在区域内自主进行国学知识探索、学习。以国学语文活动《三字经》为例，机器人讲故事、与幼儿进行国学知识交流对话，带领幼儿唱读《三字经》，使幼儿自主理解三字经的含义，并模仿、学习三字经中的优良习惯。当然，幼儿教师并不能完全退出区域活动，教师要选择恰当的介入方式。教师在幼儿开展区域活动中要时常观察幼儿，在他们遇到困难、秩序混乱以及幼儿身心安全受到威胁时，教师要及时介入，保证幼儿的自主化学习顺利开展。
关键词：人工智能；信息管理与信息系统；教学改革；课程调整；主动性
中图分类号：G64
文献标识码：A
1.引言
2.信管专业教学中面临的主要问题
信管专业开设课程内容较多，门类复杂，我们基于本校学生实际总结了信管专业学生在学习中的主要问题。
2.1学习主动性不足
2.2基础课程掌握不牢
高年级课程的先修课程一般有：高等数学、线性代数、计算机程序设计、运筹学、数据结构、数据库技术以及概率论与数理统计等课程。若干机器学习经典算法的理解需要较好的数学基础，如贝叶斯分类器需要对概率论与数理统计有较好的认识；线性回归模型需要熟练掌握线性代数中矩阵变换的方法以及运筹学中求解优化问题的思想；决策树算法需要理解熵的概念；神经网络算法需要理解激活函数以及正则函数的选择对解得影响等，而每个算法的实现都需要有较好的编程基础。在某些班级授课过程出甚至出现不知道如何求解线性方程组的情况。由于一些同学没有熟练掌握先修课程，导致学习本课程的难度增加，进而降低了学生学习的兴趣。
2.3对实践认识不足
综上所述，在讲授高年级课程的教学过程中存在许多缺陷，归根结底为学生学习主动性不够，学习兴趣不足，基础不扎实等。这种状况对学生的发展极其不利，也不适应社会对信息管理人才的要求，因此需要为学生选择一个适合的发展方向，激发学生学习本方向课程的兴趣。
3.解决方法
针对如上提出的问题，结合我校信管专业学生实际，我们从五个角度提出了解决方法。
3.1调整部分课程的课程大纲
由于本方向所需数学以及编程基础较强，本专业学生所学学科较多，针对此，需要小幅调整若干课程的授课计划。具体为：1）在运筹学中适当加入凸分析基础知识以及解法，减少线性规划以及排队论的课程；2）概率统计课程加入随机数生成课程，强调统计学部分课程，弱化经典概率知识；3）增加数值分析课程，内容强调数值计算，强化学生数值计算的能力；4）部分课程适当增加实验课程，提高学生编程能力。
3.2适当加入当前人工智能最新技术，激发学生的学习兴趣
3.3适当加入就业前景分析，激发学生学习的内在动力
当前人工智能飞速发展，让学生认识到此领域的潜在力量，了解到此领域的薪资水平以及就业创业环境，对增加学生的学习动力将有很大的影响。对比各行业的发展前景，互联网行业的目前占据在前列（这从总理对互联网+的重视程度即可看出），而机器学习方向作为互联网行业的一份子，则站在互联网的最前端，理性的学生将会看到其中巨大的汇报。
3.4以具体案例项目带动学生学习能力，确保学生考研就业时有较大优势
在学习高年级课程时将增加具体案例项目，在带动学生学习能力的同时，确保学生就业时的优势。如在介绍贝叶斯算法时鼓励学生设计垃圾邮件分类系统；在介绍人工神经网络时鼓励学生设计文本识别系统；在介绍HMM算法时鼓励学生设计自己的语音识别系统。这些项目的完成将会让学生理解算法、编程能力以及团队协作能力有极大的提升，对就业有极大的促进作用，同时也确保学生在考研面试时有极大的优势。
3.5适当加入一些专题讨论，弥补先修课程基础薄弱的不足
学生基础薄弱对学习理解专业课程若干内容影响甚大，比如某些学生对函数极值问题认识不足导致在学习最小二乘估计时给出损失函数后不知道该如何处理；某些学生对线性代数矩阵变换不熟练导致在学习线性模型时得到正则方程后不知该如何继续进行，当系数矩阵不满秩时不知道怎么解决。通过设置一些专题讨论，比如矩阵方程求解、优化问题、C语言读写文件等弥补先修课程基础薄弱的不足。
>>引入深度学习的人工智能类课程中西合璧的人工智能课程双语教学模式可调戏的人工智能生活中的人工智能不断超越的人工智能逐渐靠近的人工智能正在落地的人工智能2035年的人工智能航天类专业“人工智能”课程的教学探索林业院校人工智能课程教学的思考人工智能导论课程的兴趣教学法人工智能概论课程的教学思考“人工智能”课程教学的实践与探索游戏开发应用中的“人工智能”课程教学方法探讨人工智能的应用研究人工智能的日常应用人工智能的应用和发展浅析电气自动化控制中的人工智能应用分析继电保护中的人工智能技术及其应用电气自动化控制中的人工智能应用分析常见问题解答当前所在位置：l)。在情境创设时,教师根据学生特点提出了多种应用需求,例如化妆品销售咨询等。学生利用该工具,兴趣盎然地开发了自己的小型专家系统,不仅理解了专家系统的特点、作用、运行方式等,还具有强烈的成就感。
2.2面向研究的情境创设
苏霍姆林斯基认为,研究型教学法应该充分体现学生的主体地位,激励、引导和帮助学生去主动发现问题、分析问题和解决问题,激发学生学习的内在兴趣和成就动机[4]。人工智能课程中包含了大量的前沿问题,研究型课题比比皆是,如何平衡这些研究课题与兴趣、实用的关系,是教学设计中重点考虑的内容。
下面以“规划”中的路径规划内容为例,详细分析以研究为导向的情境创设过程。表2给出了整个教学设计。
综合几次研究课题完成情况,班级中有1/3的学生通过广泛查阅资料和多次与教师讨论,提交了质量尚可的标准格式论文,并因此获得了学院的科研学分。除此之外,教师还组织这部分具备一定科研潜力的学生参加科研项目,进一步磨练科研技能,极大提高了学生的学习兴趣和能力。
3DBR驱动的教学过程
DBR是情境设计、实施、评价、再设计、理论形成等环节多次迭代循环的过程,柯林斯称之为“不断进步的修正”(ProgressiveRefinement),以检测设计的价值。因此,评价是教学过程中非常重要的一环。本课程教学主要做好两个环节,以驱动整个教学过程的推进。
1)实践环节。
2)教学评价。
4教学实施效果分析
1)正效果分析。
中原工学院计算机学院作为普通工科院校,以培养实用型人才为主,人工智能并非主干课程,学生重视程度不足。两年来,经过教师与学生的共同努力,教学改革成果逐步体现。人工智能类学生人数从过去的5%上升到15%,科研论文数量从1%上升到20%。有20%的学生接触过或正在从事人工智能类项目的研究与开发,考研选择人工智能科目的学生比例从0上升到15%,考研成功人数占毕业生总人数的20%。
2)不足分析。
DBR的方法论能够促使教师在教学过程中不断完善教学设计,融合先进的教学理论及工具,逐步加深学习的理解和设计的提升,切实提高教学效果。然而,仍然存在一些DBR无法解决或完善的问题。具体表现在:
(1)缺乏合适的教材。目前大多数教材的示例以解答式或推证式为主,设计型或实际项目案例较少。
这些不足制约了上述教学方法的实际实施效果,需要今后不断改进。
5小结
参考文献:
[1]杨南昌.基于设计的研究:正在兴起的学习研究新范式[J].中国电化教育,2007(5):6-10.
[2]曾安,余永权,曾碧.人工智能课程教学模式的探讨[J].江西教育学院学报:综合版,2006,27(6):40-43.
[3]李鸣华.案例教学法在高中人工智能课程中的运用研究[J].中国电化教育,2008(2):99-102.
[4]杨种学.研究型教学法在数据结构课程中的应用研究[J].计算机教育,2007(1):55-56.
DBRUtilizedTeachingMethodforArtificialIntelligence
WANGLu,LUXiao-xia
(SchoolofComputer,ZhongyuanUniversityofTechnology,Zhengzhou450007,China)
关键词：人工智能，基础教育，专业发展
一、前言
二、AI教育时代中小学教师面临的挑战
三、AI视域下中小学教师发展路径
四、结语
AI技术的迅速发展，给基础教育带来便利的同时也必然会带来较大的冲击与挑战，AI视域下，中小学教师应该以积极的心态去面对机遇和挑战，抢抓机遇、迎难而上，努力培养自身信息素养，提升职业道德素养，更新教育教学观念，在人与机器日益激烈的竞争中获得主导地位，在基础教育改革发展浪潮中实现跨越式自我发展。
参考文献：
叶圣陶先生说：“教育是农业，不是工业。”在这个意义上，可以说教育是复杂的农业栽培，不是标准化的工业操作，因为教育的对象是有生命力、存在差异的个体。自班级授课制产生以来，在传统技术条件的制约下，大班教学这一传统教学组织形式难以得到突破。然而，互联网技术的发展恰恰解决了这一教育难题。“互联网+”就像一个魔法棒，挥到哪个领域就在哪个领域引起变革的新气象。它让教育从封闭走向开放，人人在线上能轻松获取知识。如今，大众化教育已经远远不能满足学生的个性化需求，优质、灵活、个性化教育的新型服务模式应运而生。“互联网+”教育将走向何方？未来教师将如何应对？
美国《时代周刊》有一期封面人物是苹果公司的“I”。这是“我”的时代。学生个性越发鲜明，教师的挑战随之而来，工作形态处于转型之中。
（一）利用大数据，发现学生个性
在原始社会，教育主流的形态是个性化的、小范围的教育。在孔子时代，实行私塾制，教师带徒弟。孔子门下七十二贤，个性不一。针对弟子们的不同特点，孔子实行小范围的个性化教学。工业社会以后，《大教学论》提出了班级授课制，把教学内容分成不同的学科，按照班级开设不同的课程，班级内统一进度。班级授课制大规模地提高了教育的覆盖面，但不可否认的是这种授课制无法兼顾每个学生个性的发展。随着科技的不断进步，教育大数据所呈现的优势不仅仅表现为数据量大，它更强调全样本、全过程。我们可以通过教育大数据及时地记录，利用技术采集学生学习过程中的全数据，通过建模设计出学生的知识、能力、情感以及学科素养结构，发现并增强每个学生的个体优势。
（二）摒弃“一刀切”教学，发展新型讲学
（三）构建生态圈，融合虚拟现实
新一代移动网络、云计算技术提供了无处不在的网络和计算空间，教育进入到一个虚实结合、虚实融合的智慧空间。在这种形态下，育人的空间不仅仅是学校的实体空间，还包括网上的虚拟空间。放眼未来学校教育，知识性的讲授一定会被互联网的工具所取代。比如，英语教学，我们给学生提供语法软件、单词软件、口语软件、阅读软件，听、说、读、写通过软件就能完成，不再需要教师的讲授。
我们需要转变学生获取知识的路径，在这个过程中，教师讲授性的功能会被电脑所取代，并不是教师的教学功能被机器取代。知识性的教学将由技术替代，教师的主要工作形态是培育学生能力。学生在教师的陪伴下，完成整个学习的流程。在学习的过程中，学生在获得知识的同时拥有自主学习、独立思考、协作协同、知识迁移和运用的机会。教师的陪伴、组织，对中小学生有非常重要的作用。未来的学习形态一定是学生线上学习，教师线下督促、管理、陪伴三位一体的形态，而不是以课堂讲授为主的单一形态。
工业时代的教育是培育人工林，而未来的教育是培育一个生态圈，在这个生态圈中有参天大树、小草，还有其他各种各样的动植物，各得其所、相互支撑。我们要抛弃一致性的教育，因为学生是多元化的，他们有的情绪感知能力比较强，有的运动能力比较强，有的社交能力比较强，有的感性思维比较强，有的理性思维比较强……所以，我们要从培育人工林到培育一个生态圈。
二、教师职能分化：人机结合的
智能教育
（一）全能型和R敌徒淌
在大数据时代，未来教育是基于精确了解学生数据的前提下，给学生提供权威的学习支撑、精准的学习内容和学习活动，实现多元的教育服务供给。新形态个性化教育体系强调领导力、人才的多元化，对教师提出了更高的要求。
不妨预测一下，未来教师队伍会向两个方向分化。
二是专业性教师。未来教师角色会越来越多地出现精细的、个性化的分工。让每一位教师成为全能大师是不可能的，不过部分教师可以在某一方面做到极致。未来会有专门做练习辅导的教师、专门做项目设计的教师、专门疏解学生心理问题的教师、专门授课的教师、专门做教学设计的教师等。这种分工就像拍电影，拍一个电影要有编剧、演员、导演、摄像、后期制作。今后，一门课可能由多位教师负责，有学科的专家、教学的设计师、知识的传递者、活动的设计者，有越来越多专业化的分工。互联网的万物互联改变了社会组织机构以及大规模的社会化系统，未来教师要擅于基于大规模的社会化协同来开展教育服务。
（二）人机结合的思维方式
数据、信息和知识日新月异，“互联网+”时代，呼唤着人机结合的教育技术，我们借助智能设备而生存的时代已经到来。运用人机结合的思维方式，教育才既能实现大规模的覆盖，又能实现与个人能力相匹配的个性化。我们要利用外部的工具或者智能设备将智慧发挥到极致，创造新型事物、新颖范式。人机结合的思维体系是我们未来思维方式非常重要的转变方向。一个人的能力是有限的，但如果将人的智慧与手机、电脑结合，那么我们处理信息、数据的总量，应对突发事件的能力会大幅度地提高。人与电脑的结合可以突破人类个体认知的极限，使我们能够驾驭超越个体认知极限的复杂性，处理超越个人认知能力的海量信息，应对超越个体认知能力的急速变化。
人工智能于教师有特殊意义。机器来替代机械化的工作，而智慧化的工作通过人机结合的方式完成。在教师的日常工作中，有很多烦琐、机械性的工作，比如阅卷，而智能批改技术可以把教师从重复性、机械性的事务中解放出来。人工智能，一方面会取代教师某一项单一的技能；另外一方面，人工智能技术会成为未来教师有机的组成部分。面向学生个体发展的生态圈，单靠教师个人是很难平衡的。尤其在中国大班级授课的模式下，没有技术的支撑想要了解每个学生的具体情况是不可能的。大数据时代，在全面采集、分析学生学习过程数据的基础上，可以实现基于大数据的个性化教学。
现阶段，大部分人工智能处于弱人工智能的状态，但是人工智能技术本身在快速地更新迭代，在摸索中成长、壮大，它会颠覆很多现有的行业，创造出新的秩序。我们可以推测在未来的五到十年里，人工智能的水平可以与特级教师的水平相媲美，甚至会做一些特级教师处理不了的事情。
三、综合素质评价：创新制度，
服务未来
现在中高考强调综合素质评价，要求家长、学生填写数据。在当今社会中，教师、家长、学生填的数据是没有公信力的。通过对学生学习过程数据的分析，计算机能够对学生的知识结构、能力结构、认知能力、情感态度和价值观做到相对科学的评价。比如美国医学考试中心对医生的测试，通过计算机仿真出病人的症状让学生做诊断，系统里面有各种仪器，学生可以自主选择，它是一个开放的系统。根据学生在仿真情景中做的决策，判断学生知识迁移和运用的能力，这是我们传统教育难以企及的。由此可见，在教育测评方面，大数据可以发挥非常重要的作用。
另外，在心理健康、心理问题的咨询方面，人工智能可以对学生进行有效的心理疏解，尤其是对早期现象进行干预。中科院心理所做过学生心理异常干预的研究，通过在大学校园的部分论坛网站加载数据采集程序，搜集学生的数据。研究分析发现，有心理隐患的人容易出现共有的模式，例如他们经常在半夜上网，一分钟切十几个浏览页面。通过搜集网上的数据，与常见的行为数据库匹配，再根据其他观察的数据综合判断，就可以对学生心理问题进行早期的干预预防，当然前提是要严格保护学生的隐私。
新事物的发展前途是光明的，道路是曲折的。教育制度、教师的知识结构、教师习惯、教师观念的转变是漫长的、痛苦的过程。一个新的教育体系的构建，也必然会经历很多艰辛的过程。要使人工智能发挥作用，我们就要突破原有的制度，创造出新的范式、新的流程、新的结构、新的业务形态，来为我们未来的教育服务。
当前，我国已进入互联网经济高速发展的新时期，如何打通数据“鸿沟”，让蕴藏着巨大价值的海量数据真正产生和发挥作用，让数据“活”起来已成为当务之急。在人工智能、大数据、“互联网+”的时代，在《“十三五”国家信息化规划》的带领下，我们新的教育呼唤着新的业务流程、新的制度、新的业务形态、新的教育结构，只有突破传统的制度，我们才能创造出崭新的、适应未来发展的教学。
（本文由北京师范大学未来教育高精尖创新中心高思、李天媛整理）