人工智能教学的优点范例
前言：一篇好的文章需要精心雕琢，小编精选了8篇人工智能教学的优点范例，供您参考，期待您的阅读。
【关键词】人工智能；音乐教育；应用
引言
人工智能，即为AI，作为计算机科学的一个重要分支，主要作用于人类智能的模拟、开发及扩展，其涉及十分广泛的学科内容，诸如计算机视觉、机器学习等。总的而言，人工智能研究的一项主要目标即为让机器可从事一些常规情况下需要人类智能方可实现的复杂工作。近年来，人工智能在诸多学科领域得到推广应用，并收获了丰硕的应用成果。音乐教育领域便是人工智能的应用领域之一，并逐渐转变成音乐教育的发展趋势，人工智能在音乐教育中的应用不断收获获得进展，并对音乐教育的教学理念、教学方式方法等带来了极大冲击。基于此，本文对人工智能在音乐教育中的应用展开研究探讨。
一、人工智能在音乐教育中的作用
人工智能在音乐教育中起到至关重要的作用，且主要表现为：其一，可促进优化师资水平。近年来，人工智能不断呈现出取代低技能功能的趋势，对于音乐教育而言，人工智能可直接优化音乐教师师资水平，究其原因在于人工智能可有效取代一些严格意义上算不上是“音乐教师”的教学人员，学生和家长将不断提高对智能机器的认同度。另外，音乐教师借助人工智能可更为高效、便捷地开展自我学习，进而使师资水平得以不断优化。其二，可促进提高教师教学质量及效率。依托人工智能的大数据分析，教师可迅速了解学生的学习水平、学习背景等情况，如此一来，教师便可迅速地进入教学工作者的角色，为学生开展有效的教学工作，满足每一位学生的教育需求，有效提高教师的教学质量及效率。其三，可提高学生学习效率。音乐学习是快乐的，也是枯燥的，要想掌握一定的音乐技能，需要学习者投入大量的时间、精力，而并非每个学习者都能坚持到最后。通过引入人工智能，可调动起学生学习音乐的主观能动性，帮助学生认识到自身学习中存在的不足，督促学生学习，进而切实提高学生学习效率。
二、人工智能在音乐教育中的应用
（一）人工智能化电子乐器的运用
近年来，人工智能技术不断取得突破性进展，由此使得智能化、人性化的电子乐器不断推陈出新。这些智能化电子乐器不仅可存储种类繁多的乐器音色，还可实现对各种音色的有效编排，使各式各样音色可依据相应的行为指令开展有序的音乐演奏，该种乐器功能显然是传统乐器所难以实现的。所以，人工智能化电子乐器凭借它们所具备的这些优点，被音乐教育者引入至音乐教学课堂中，引导学生学习运用该种新型的智能化电子乐器。如此一来，以往要求多人协作方可实现演奏的乐曲，如今通过一人便可在该种乐器上开展演奏。这一情况为音乐教育提供了全新的教学模式，即学生在教学课堂上可开展自主创作，通过发散自身的创作思维，将各种乐器音色汇集在一起进行创作，然后可进行现场播放，如此可为学生投身音乐实践提供极大便利，进一步促进收获更令人满意的音乐教学质量。例如近年来众多电子乐器生产厂家纷纷推出了多样形式的智能钢琴，仅需启动开关，钢琴便可按照预先设置完毕的程序，主动演奏附带有各种技巧及乐器音色的钢琴曲。这一新型的音乐功能取代了传统的手动模式，一系列智能化、人性化的音乐编程功能代替了以往较为复杂、繁琐的操作方式，因为这些智能乐器不论是在音乐品质上还是在音乐编排上均收获了长足进步，所以，它们不断被引入至如今的音乐教学中，并且不管是大学音乐教学，还是中小学音乐教学，该种乐器均适用，还适用于传统的钢琴课群体教学、音乐理论教学等等。
（二）人工智能音乐软件的应用
随着计算机技术的不断发展，市场中出现了一大批与计算机技术相关的人工智能音乐软件。这些人工智能音乐软件使得以往要通过音乐合成器或音乐从业者处理编辑的音乐任务，仅需交由计算机便可实现，由此极大地提高音乐数据的处理能力及拓宽音乐信息的存储空间。该种音乐软件拥有十分强大的使用功能，用户可自由地开展编辑、调整、录制，对多种不同音乐元素开展人工智能处理。如今，该种音乐软件已在音乐教学中得到了推广，并切实为音乐教学工作带来了诸多便利。人工智能音乐软件在音乐教学中的应用，不仅可为师生教与学提供一个交流互动的平台，还可使传统音乐教学方式发生极大转变。首先，不管教师在音乐教学课堂上教授何种知识，学生均可通过这一音乐软件对教师所教授内容展开更细致深入的了解，学习掌握各项音乐元素的特性及功能；其次，依托这一先进的音乐软件，学生可实现音乐感知，切实感受各项音乐元素的魅力；最后，教师还可借助这一音乐软件与学生进行合奏，通过倾听学生的演奏，以提高对每位学生音乐知识学习情况的有效认识。例如在音乐教学课堂上，教师可先弹奏一个问句，然后要求学生弹奏一个答句，亦或教师先弹奏一段乐曲，然后要求学生予以重复，或者要求学生即兴再创作。通过该种教学模式，不仅可实现师生的交流互动，还可帮助学生更好的感受音乐，进而调动起学生学习音乐的主观能动性，不再只是一味被动接受教师传授的内容，深入了解每项音乐元素的特征及功能，并了解这些音乐元素在构建过程中的构建方法。
（三）人工智能互联网技术的应用
因为人工智能乐器、软件在音乐教育中的推广，使得音乐教育中衍生出一系列新型的音乐课程及音乐教学方式。在音乐教学中，诸如作曲、作品赏析等相关课程均可运用这些智能化的教学方法，进而使学生在开展创作过程中可自由地进行修改、播放、录制等，为学生进行音乐创作提供便利。近年来，人工智能互联网技术飞速发展，学生可通过网络系统采集自身需求的音乐元素、音乐知识，使学生在音乐学习中获取更好的音乐体验。依托人工智能互联网技术在音乐教学中的音乐，使传统音乐课堂不断趋向于网络化的教学模式。在教学课堂上，不仅教师与学生相互间可开展音乐交流，学生与学生相互间的交流互动也变得越来越频繁。师生在教学课堂上可有效凭借网络化教学优势，加强彼此间的交流沟通，进而有序提升音乐课堂教学质量。人工智能互联网技术的应用，使传统音乐教育发生了极大转变，首先对传统音乐理念带来了极大冲击，其次革新了音乐信息的获取方式。互联网凭借自身特征，使音乐教学可摆脱时间、空间的限制，实现远程化的音乐教学。依托互联网，为师生获取音乐信息提供了诸多便利，不仅可快速采集自身需求的音乐信息，还可采集大量其他相关的音乐资源，信息量十分广泛。然而，因为互联网信息繁多复杂，学生通过互联网学习并不一定能收获预期的学习效果，所以，学校应当设立网络音乐教学课程，教师可借助互联网采集丰富的音乐资源，也可依托互联网为学生解析各式各样的音乐信息，以加深学生对音乐知识的掌握。如今，互联网已然转变成音乐教学中必不可少的一部分，人工智能互联网技术延伸至音乐教学课堂中，可拓宽学生知识视野，使学生从以往仅仅是在教材上学习音乐知识，拓展至整个互联网的音乐知识均是学生的学习教材，以此使学生不断学习，不断提高自我。
三、人工智能在音乐教育中应用的发展趋势
未来社会，人工智能在音乐教育中的应用，有可能帮助学生揭示他们在音乐学习过程中存在的问题，涵盖多样丰富的音乐资源，为学生提供他们实际需求的音乐学习资源，以此更好地提高音乐教育及学习的效率。例如在对儿童群体开展钢琴教育过程中，人工智能便可通过帮助学习者寻找到更优质的师资资源，并依托人工智能所提供的网络平台获取到高水平的音乐授课，进一步使学习者可切身体验到来自音乐与科学技术有机融合的魔力。除此之外，未来的人工智能还可能实现对音乐教师语言、情感的有效解读，并可紧随音乐教师的人性化教学方式，进一步使机器呈现的音乐趋于更广、更深。需要注意的是，未来人工智能在音乐教育中的应用同样可能出现一些局限性：首先，来源于音乐教育特殊性的局限性。人工智能在音乐教育中的应用主要发挥的是辅助性作用，诸如可实现对音乐教学中音阶、音程、大小调、琶音等基础理论的传授，然而对于音乐教学中感性方面的问题，诸如音乐情感、音乐内容表达、音色等，人工智能存在一定的局限性。其次，来源于业内人士认同度的局限性。人工智能技术在音乐教育中仍有待获得广泛业内人士的认同与接受，大部分业内人士认为音乐是需要被感知的，机器在体验人类各式各样复杂情绪上存在一定的局限性。
四、结束语
总而言之，随着人工智能的不断发展，得以在音乐教育领域得到广泛渗透和推广，实现了音乐与科学技术的有机融合和交互，很大程度上推动了我国音乐教育事业的发展。因此，我国音乐教育教学工作者必须要革新思想观念，提高对人工智能在音乐教育中的有效认识，加强人工智能在音乐教育中的科学合理应用，紧扣人工智能在音乐教育中应用的发展趋势，积极促进我国音乐教育的健康稳定发展。
参考文献
[1]邹孟雨.人工智能及其在音乐教育中的应用[J].北方音乐,2018,38(15):162.
[2]张静华,韩璞.人工智能在网络教育中的应用研究[J].计算机仿真,2014,31(2):259-263.
[3]刘健.人工智能在网络教育中的应用探讨[J].计算机光盘软件与应用,2014,9(6):244.
1人工智能的内涵分析
人工智能不仅涉及各种高新技术，而且还涉及了心理学与语言学等多种学科，能够实现对人的智能模仿，具有类似人的思维、行为以及能力。人工智能有不同的领域构成，不仅包括语言识别与图像识别等系统，而且还包括自然语言处理与专家系统等，能够有效模拟人的智慧，进而做出一定的智能反应。我们借助人工智能，繁琐的科学工程计算能够在很短的时间内得出结果，不仅能够节约时间成本，而且能够最大限度提高准确率与效率。人工智能是人类的好帮手，能够借助已有的经验解决很多问题。同时，在解决问题的过程中，人工智能还能够获得新经验。人工智能优点在于：（1）具有超高处理信息的能力。很多信息在网络环境中，属于模糊信息，比较难以处理。然而，人工智能能够对这些模糊信息予以合理处理，进而最大限度提高信息处理能力。（2）具有超高的信息学习能力。人们借助人工智能，能够有效筛选与整理网络环境中的信息，不仅重要的信息不被遗漏，而且低层次信息也能够予以保留，进而使信息学习能力得到有效提高。（3）能够最大限度降低计算成本。人工智能计算消耗资源较少，那么，成本投入也就较少。人工智能采用效率与准确率都非常高的控制算法，因此，能够最大限度节约了资源。
2人工智能在计算机网络技术中的应用
优势及实际应用只有从根本上保证人工智能的多样性与灵活性与时代同步，计算机网络才能够更好的借助人工智能获得更好的发展。人工智能不仅能够帮助人们预防计算机系统免受外来病毒的入侵，而且能够对病毒入侵计算机的原因予以分析、总结，从而最大限度提高计算机处理问题的效率。传统网络管理不能够对计算机系统内部结构予以全面了解，因而也不能够有效处理不确定信息，然而，网络管理借助人工智能的模糊控制算法，有效提高了控制系统的适应能力，能够对计算机系统中不可知问题予以更好的处理。在网络结构随着网络技术的发展，也趋于复杂化的背景下，上层管理者借助人工智能有效实现了对下层管理者检测管理。同时，人们借助人工智能有效解决了网络结构汇总的协作困难问题，并有效提高了计算机系统的处理问题能力。人工智能融入网络技术后，不仅对网络安全漏洞进行了有效修补，而且对网络用户的个人隐私及财产安全进行了合理保护。人工智能在实际生活及工作中的应用可以从下面几个角度分析。
2.1计算机网络安全管理
2.1.1智能防火墙技术
人们借助智能防火墙技术，在一定程度上保护了计算机系统免受外来病毒的侵袭，然而，在预防黑客攻击方面也存在一定不足之处。随着概率运算、记忆识别等技术在处理技术在人工智能方面的运用，计算机系统借助人工智能最大限度防止了黑客及高级病毒的入侵。同时，在解决服务共享以及危险拒绝等方面，智能防火墙技术有效提高了安检效率。
2.1.2入侵检测技术
该技术不仅是防火墙技术的核心，而且在维护网络安全方面作用重大。计算机用户借助入侵检测技术不仅能够对计算机运行状态予以实时监测，而且能够及时处理网络信息，最大限度保证了计算机系统安全。
2.1.3智能反垃圾邮件技术
该技术不仅能够有效对邮件分类处理，而且能够提醒用户对危险信息予以处理，从而起到对邮箱保护的作用。
2.1.4规则产生式专家系统
该系统不仅能够有效检测入侵数据，而且能够对相关危害行为予以存储及危害程度予以科学判断。
2.2网络教育教学领域中的应用分析
随着多媒体教学技术的普及，教师借助课件实施教学的模式，不仅提高了学生学习的兴趣，而且师生课堂互动更加频繁，学生的主观能动性得到了最大限度的激发。在这种背景下，教师工作效率提高了，课堂教学效果得到了有效提升。同时，教师借助不同的教育教学网站中的学情分析，能够有效掌握不同学生的知识点掌握情况。
2.3网络管理与评价系统中的应用及人工智能Agent技术
网络管理与评价系统随着网络逐渐复杂与瞬变，也变得更加复杂。在此背景下，人工智能专家系统的开发，能够对网络专家的经验予以归纳总结，进而对类似问题予以有效处理，极大的提高了人们的工作效率与质量。同时，Agent技术不仅将自主性与交互性有机的结合在了一起，而且也具有一定的反应性与主动性。而人工智能与Agent的有机结合，能够有效的将信息者与查询者的不同需求予以整合，进而使两者获得不同的需求结果。同时，人工智能Agent技术能够科学引导工作站进行工作，实施工作流程与计划管理，对各种报告及数据予以管理。
3结语
人工智能伴随着科技的发展与进步，其超高信息处理能力与学习能力的优势愈加明显，并且人工智能借助较低的计算成本，被运用到越来越多的行业之中。在实际生活与工作中，人们很多无法完成的复杂工作，借助人工智能得到了实现，进而提高了工作效率，节约了大量时间。同时，人工智能在保护网络安全方面也显出了其独特的优势。随着科技的发展，人工智能在计算机网络技术中将会得到更加广泛的应用。
参考文献
[1]耿斌.人工智能在计算机网络技术中的运用探析[J].山东工业技术,2019(08):173-174.
[2]王学潮.大数据时代人工智能在计算机网络技术中的应用[J].电子技术与软件工程,2019(05):6.
关键词:大学教育;人工智能;方略
随着人工智能理念的不断普及，为避免在大学教育过程当中违背教学理念，忽略教学本身的现象，在当前改进过程当中，要把握人工智能对大学教育带来的技术变革，从大学教育的本质出发，科学运用人工智能的同时，还要积极地采取应对策略，时刻秉持大学教育的初心。那么，针对人工智能对于大学教育带来的冲击，应当采取哪些应对措施呢?
一、丰富教育项目
在大学教育开展过程当中，随着教育方式的变革，机器带来的变化越来越大。学生越来越多地借助网络技术，在线搜索工具等方式，实现在网络上课在家学习。单个院校的概念消失，学期教育模式也被全年学习逐渐取代。为此，要重点强调合作的关系，要不断地对教育项目进行开发，在节省经济成本的基础上，以学生就业方向为主，融入更加灵活的教育项目。在满足学生兴趣和需要的同时，更加便利学生学习方式［1］。
二、加强国际合作
在人工智能发展的影响下，也逐渐地延伸了全球课堂，为进一步提升学生的学习信心，要加强国际合作。通过跨国学科的开展，为学生将来更好地接受教育，积极地参与到学习过程当中，为更好地就业提供基础。例如，在新加坡院校改进过程当中，政府采用了未来技术项目，通过明确建立两个发展指标，为学生培育提供一定的渠道。通过发挥学生适应性的学习技能，来对国际当中的气候变化、金融等国际性问题进行探讨，鼓励学生勇于尝试，强化学生认知能力，为社会提供更加优秀的人才。
三、落实资金支持
在当前教育模式当中，文科面临的困境日益显著。部分传统名校逆势而行，增加了对人文学科的支持力度，加大了对文科的资金支持，借助实际行动来表明哲学、人文、音乐、艺术在大学教育当中的重要性。从哲学的角度出发，阅读、思考以及辩论是大学教育的核心内容，通过学生的参与，为研究领域提供背景的同时，让毕业生能够获得终身受益的哲学理念。文科是技术进步的重要决策者，在文科的有力支持下，为社会发展奠定坚实的基础［2］。基于全球化的发展理念，大学的成功并不来源于“赶时髦”，而是通过学生找到更多的发展机会，不断地提升在文科方面的专业技能，集合在线课程以及传统课程的优点，而促使学生在新领域当中不断地探索和发展。
四、结合技术以及文化
受人工智能的影响，文科的地位也逐渐提升，具体主要通过文学、宗教、音乐、历史语言等形式，来将我们对世界和社会的体验进行记录。在感受纽带意识的同时，选择有利可图的职业。从营销的角度出发，在定性分析时，不仅仅只是依靠数据，还遵照人性的本能，从动机和需求出发，来对相应物品进行营销。此间，文化能力的提升在算法时代的基础上占据着十分重要的优势，能够深入到人性问题当中，对问题进行分析。因此，在应对人工智能的过程当中，要拓展教育，延伸到兴趣、哲学探索以及技术领域当中，来向成功的方向迈进。将与就业有关的技术以及文化与学科知识相结合，也是当前院校首要的发展方向［3］。在文化以及技术两种能力具备的基础上，使学生思维变得灵活。根据具体的工作场景来进行自我调整，在良好沟通能力以及团队协作力的应用下，深入对其他文化的理解，落实技术与人文艺术的结合。
五、实行裸教教学
裸教教学的理念来自于股撤院校院长乔斯•安东尼•伯温，他认为，在高等教育开展的过程当中，要从课内外技术实用出发，创造新工具。学生获得的知识不一定多，就能提出好的问题，具备相应的技术能力，主要在于学生们有能力进行改变，从中获得新的数据信息，对虚假信息进行辨认，拓展思维［4］。在大学教育的过程当中，智慧来源于相互学习，从而带动学生能够在学习当中学会接受、共存以及竞争。从总体的角度而言，针对人工智能带来的影响，作为大学教育机构，要合理地进行区分，把取其精华，去其糟粕的理念贯彻到其中，秉持着未雨绸缪的发展理念，才能在应对过程当中获得一定的主动性。
六、结语
受人工智能的影响，大学教育的普化程度越来越高，降低了学术标准，而且也相继导致学位和证书膨胀贬值。学校在开展教育的过程当中，已经逐渐发展成一个新自由主义机构，把知识以及课本当作投资，把学生作为了经济的来源，导致整个大学教育沦为商业化产物。官僚机构扩张，国家资助少，市场价值观逐渐向垄断地位发展，人工智能的冲击，使得大学已经出现了生存危机的问题。为此，针对当前的发展局势，在改进大学教育的过程当中，要不断地丰富教育项目、加强国际合作、落实资金支持、通过把技术以及文化结合起来等方式，来应对人工智能对大学教育产生的影响，推进大学教育工作能够更好地落实。
参考文献:
［1］赵慧臣，张娜钰，闫克乐，梁梦．高中人工智能教材的特征、反思与改进［J］．现代教育技术，2019，29(11):12-18．
［2］胡沛然，李远亮，周毅，等．人工智能时代高校教育技术中心的功能定位———以上海交通大学教育技术中心为例［J］．现代教育技术，2018，28(11):67-72．
［3］竟成．“计算思维培养与中小学人工智能教育”论坛在北京大学教育学院召开［J］．中小学信息技术教育，2019(Z2):6．
关键词：多媒体教室；多媒体教室系统；网络集中控制；人工智能
多媒体教学是现代化教育技术发展的产物，在教学内容的呈现方面有着传统教学方式无法比拟的效果。多媒体教室系统是开展多媒体教学的基础，是多媒体教学过程的系统平台。随着计算机技术、自动控制技术和人工智能（AI）的发展，对多媒体教室的需求在不断增加，多媒体教室系统的人工智能化已成为发展趋势。在人工智能化平台上，多媒体系统管理和使用更加智能，教学资源的获取更加便捷，人机交互界面更加友好。教师在课堂上可以借助丰富的电子资源为学生提供全面、专业的教育，这样既能满足现代教育的各项教育指标，又能够充分满足学生的多样化需求。
1多媒体教室系统的发展现状
多媒体教室系统的发展是随着计算机技术、自动控制技术和人工智能（AI）的发展不断变化的。从总体来看，从最初的电教室、计算机辅助系统、网络集中控制多媒体系统到智能化多媒体教室系统大致经历了这几个阶段。当前各大院校和教育机构使用最多的就是网络集中控制多媒体系统（图1），这成为当前多媒体教室的主流控制系统，其核心就是在网络环境下，各多媒体教室能够作为一个工作单元独立运行，又可以在中央控制系统管理下对设备集中控制，协调运行。网络集中控制多媒体教室系统有如下特点：1）多媒体控制系统基于现有校园网络。在该系统中，系统的运行就在原来的校园网基础之上，不需要另外铺设专用网络设备。这样不仅有利于多媒体教室的扩充，还节约了大量的建设资金；2）系统集中管理分布运行。各个多媒体教室不仅可以集中化管理使用，还可以不依赖于总控中心作为一个独立工作单元使用，符合多媒体教室管理使用需求，这就保证了系统在网络出现问题的情况下不受干扰而独立运行；3）主辅系统分离式设计。在系统中，多媒体教学主系统和教学辅助系统（如网络监控系统、IP网络电话系统、教学录播系统）采取分离设计，符合系统可靠性原则。保障在多媒体主系统出现问题时还可以和管理人员进行沟通，及时处理和解决问题；4）开放式数据管理。采用开放式数据管理可以方便有效地和校园网内教务排课系统进行资源共享，在排课系统内课程安排完成后，对多媒体系统下发数据，多媒体教室安排完成，使多媒体系统能够及时更新数据。
2多媒体教室使用中出现的问题
目前网络集中控制多媒体系统虽然有很多优点，但在使用过程中还是出现了一些问题亟待解决。
2.1多媒体设备维护问题
多媒体教室由网络中控设备、计算机、投影仪、数字展台、音响设备、摄像头等多种现代化教学设备组成。其使用率居高不下，造成设备超负荷运转、故障频发，加速设备老化。所有设备相互分离，又在中央控制设备控制下相互联系，单个设备出现问题都会影响整个系统的正常运行。这就需要专业管理人员查找原因，判断和解决问题，不仅给管理人员带来了大量的工作，还会影响正常的多媒体使用。
2.2系统和使用人员的交互不便
整个多媒体系统还是处于一个封闭的环境，教师对自己的教学效果无法观察了解，学生要想课后再温习课程就必须向老师要课件，不能重现教师上课的全过程，众多优秀教学资源随着系统的重新启动而丢失殆尽，资源不能共享。大多数教师认为采用现代教学媒体和资源后，教学效果比仅用传统的方式好得多，同时对多媒体教室在使用中出现的一些问题建议改进。例如认为系统的智能化水平低，应提高系统智能化程度；随着新技术的不断更新，及时更新设备的硬件和软件[1]。
3多媒体教室系统的人工智能化发展
3.1人工智能的定义和目的
人工智能（ArtificialIntelligence），英文缩写为AI。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以与人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。人工智能化即使仪器设备具有AI，其目的是完成工作人员容易疏忽的问题，完成简单烦琐的工作，为设备维护人员提供仪器检测记录，让用户更方便快捷地使用仪器，建立完善的自动评价系统、环境自动监控系统[2]。
3.2人工智能算法成为解决复杂问题的依据
现行的多媒体教室系统仅是在系统正常时管理运行，一旦系统出现问题则无法控制设备。人类希望找到一种方法，把我们从简单、烦琐，或复杂智力劳动中解脱出来。随着人工智能算法的不断出现，从早期的人工神经网络、机器学习等到目前主流的深度学习算法，为我们解决这一问题开辟了道路。深度学习就是用大量的简单描述，层层深入地描述出复杂的问题，从而在某一方面代替人类解决较为复杂的劳动。根据这种算法，系统在收集大量多媒体系统设备数据信息的基础上，经过整理、分析和学习，使系统具备了自身修复能力。虽然在设备必须更换的情况下还需管理人员操作，但在某些方面人工智能具有极大的优势，24小时不停机巡视、大数据信息挖掘、人难以察觉的微细变化、能够进行错误冗余和自我修复能力等，这些都可以通过人工智能帮我们来实现。
3.3人工智能在多媒体教室管理系统的应用设计
故障检测。在多媒体教室管理系统平台上，借助给予机器学习或认知系统的预测模型，人工智能可以运用智能分析技术，基于深度学习的模型可以识别系统早期故障特征，对系统是否会产生故障进行风险预估，可根据评定等级及时通知管理人员某故障近期发生的概率及风险大小，提供设备的状态信息，预测故障点具体位置及可能的原因，让管理人员提前做出判断并准备应急措施，决定设备是否有必要维修。人工智能辅助管理员随时检修设备的能力，使系统的可用性大大优于定期设备检修。智能诊断。人工智能融合了自然语言处理、机器学习、认知技术、自动推理、知识图谱、信息检索等技术，通过大数据搜集、整理、分析、评价，从而做出判断，自行查找设备问题所在，甚至具备容错和自动修复的能力。例如，某台投影设备投射影像出现几何变形，上课教师又不熟悉投影仪的调整方法，可使用一键调整。系统则利用影像分析技术、智能诊断技术和自动控制技术调整投影仪到最佳状态，既提高了教师上课效率，又减少了管理人员的工作。智能识别。以往教师上课需要进行学生点名来统计上课人数；使用IC卡打开多媒体教室系统，如果偶尔忘记带卡就需要请求管理员远程协助；课后还需要教室管理人员关闭照明、空调等设备避免空转浪费资源。而计算机视觉和人脸识别技术的发展为多媒体教室系统增加了这些问题的解决方案。从教师和学生走进教室准备上课时，人脸识别系统则开始工作，通过比对课程表识别教师，然后自动打开多媒体系统，统计学生信息上传数据，便于任课教师检查统计，同时将通过传感器传来的教室内明暗、温度数据，分析、控制照明和空调设备的运行，为师生打造一个舒适的教学环境。课后系统会根据教室内有无人员，决定是否关闭照明和空调系统以利于节约资源，使教师和管理人员都从简单烦琐的工作中解脱出来，把有限的精力和时间投入工作中去。本文介绍了人工智能在多媒体系统方面的解决方案，首先阐述了当前主流多媒体教室管理系统的发展现状，以及在使用过程中出现的一些问题。重点描绘了人工智能在系统巡视、检测、诊断和识别等方面的应用前景。随着我国在人工智能领域研究的不断深入，会有越来越多的新技术应用到实际工作中，众多的问题都会迎刃而解，人工智能研究为推动我国现代化教育的发展起到积极作用。
参考文献：
[1]李淑春.高校多媒体教室运行中出现的问题及对策[J].实验技术与管理,2007,24(6):88-90.
科技推动社会进步，重塑社会形态。从农业社会、工业社会到信息社会，人类生存环境由泥土上的村落，演变成钢筋混凝土中的城市，再进一步拓展为镶嵌在建筑物里的数字空间。数字空间我们肉眼看不到，但可以通过各种设备，如手机电脑链接，由此改变了人们的生产生活方式。不管乐意与否，数字经济时代正在到来，这是历史的趋势。就像在工业社会，有人不喜欢城市而愿意居住在乡村，但要明白这已不再是农业经济时代的乡村，各种基础设施已经完好配置。人工智能技术正广泛应用，将成为未来社会的基础性、环境性要素，就像当今的自来水、电和公路。
在数字经济时代，普通人需要具备相应的信息化素养，社会更需要大量的专业人才来维护数字空间的运行、发展和完善。人才培养是教育的基本功能，高校需要提高认识，超前布局，适应和引领社会发展。与农业经济相伴的教育模式是书院、私塾、甚至简单的拜师学艺，因材施教、言传身教能得以具体的体现。与工业经济相伴的教育模式是学校制度、班级教学，有规模经济但失去了个性化特征。
随着数字经济时代的到来，人工智能技术能够帮助我们把规模教学和因材施教两种教育模式的优点结合在一起，形成一种全新的教育模式。这一模式就是“线下线上混合式教学”＋“智能自适应学习”＋“实践活动”的综合体。新冠肺炎疫情发生后，线上教学得到广泛重视和应用，但理想的线上教学绝不仅仅是简单地把课堂教学搬到线上，而是使课堂教学与线上教学形成有机联系，互补互动，充分发挥各自优势而达到更高质量教学的目的 ；智能自适应学习以数据和技术为驱动力，把人工智能技术渗透到教学的核心环节中，使学生的学情数据量化和可视化，实现每位学生拥有自己独特的学习路径，在规模化的教学安排中达到个性化学习的目的，从而缓解教育规模化与个性化的矛盾，提高教与学的针对性 ；只有不脱离实践的教育，对人的成长促进才是全面的，因此混合式教学的概念内涵需要进一步拓展，要把实践教学或活动加上。
近年来，各级各类学校对这一新型模式已有过许多局部探索。例如：线上教学大规模实施后，线下线上的混合式教学已有多方探讨，实践在不断提出新问题、教师不断有新应用、学者在不断研讨新情况 ；智能自适应学习在一些学校已开始应用，考试后学生可依据智能推送只练习自己答错的同类试题，基于大数据的个性化学习评价系统可对课堂教学、学生个人学习情况进行智能评估、诊断而给予针对性指导 ；实习实践、社团活动、创新创业教育等在学校更是广泛开展。当然，这类新型教学模式目前尚处于萌芽阶段，今后需要有更多的探索工作，有待进一步深化、整合和完善。
关键词:人工智能教育；计算思维；算法编程；最大效益
1引言
人工智能作为连接未来的教育，面向中小学进行普及，很大程度上带来的是逻辑思维能力的提升和思维方式的改变。当今中小学人工智能教育已经成为一个炙手可热的话题，各类资源纷纷涌现：国家课程、校本课程和校内教育活动、相关学科竞赛活动、校外培训机构开展的相关教育活动等。以人工智能为主题的各类教学内容五花八门。信息技术教师要认真解读国务院颁发的《新一代人工智能发展规划》，在中小学阶段设置人工智能相关课程，逐步推广编程教育，鼓励社会力量参与寓教于乐的编程教学软件、游戏的开发和推广[1]。以深入浅出、通俗易懂的教育方式，使学生理解人工智能教育与信息技术教育、编程教育与智能机器人教育的区别。探索通过选择合理的AI编程语言和设计AI活动情境，有效地实施人工智能教学，培育人工智能素养。展开计算与推理，模拟与拓展人类的认知和思维的人工智能科普活动，包括信息学、创意编程、智能设计、智能机器人项目。探索人工智能教育各学段相关课程存在的形态。构建基础教育人工智能课程内容框架和知识体系。
2人工智能核心概念
2.1人工智能教育。中小学人工智能教育的目的不是让学生做研究，而是要让他们对人工智能产生兴趣，进而确立职业目标，成长为AI技术领域人才。中小学的人工智能教育中，要关注的不应只是提供很多的硬件，而是应该关注给青少年培育人工智能的核心素养。从感知、认知、创新三个层次构建在教学中的学习任务和效果达成。从经历认识带来对人工智能特征识别等方面的了解,帮助学生识别和分辨人工智能应用、体验、理解、设计这一过程；从体验带来对人工智能真实场景的了解,帮助学生内化成为意识；从理解带来概念、原理的分析,帮助学生深层理解,从而学会主动选择人工智能；从设计带来学生动手实践的真实应用,帮助学生理解人工智能解决问题的方法设计。这样可以达成从不同层面对人工智能的能力素养培养。
2.2计算思维培养模式。人工智能教育的核心是计算思维。目前人工智能研究五个方面：自然语言处理、计算机视觉、语音识别、专家系统以及智能机器人。计算与推理、机器学习、传感与控制都与算法编程密不可分。算法编程是计算思维赋能的重要平台。理解人工智能核心素养概念，清晰计算思维在中小学人工智能教育中的地位和作用，培养学生的计算思维和问题求解能力，达到人工智能教育课程的核心目标。以此带动信息学竞赛、创意编程、创新AI作品、智能机器人的“四翼”蓬勃发展，培养出越来越多有创意、能创新、勇创业的新时代科技苗子。
3AI活动课程建设
3.1AI课程的灵魂。人工智能课程的灵魂是计算思维。人工智能作为信息技术的前沿科学，始终以计算机产生人的智能、学习超过人的智能为目标。中小学人工智能课程应以逐步提升计算思维能力为目标，导入项目活动任务，从“情境导入、建构项目任务、分治小问题、优化问题解决的算法”等方面逐步展开课程实施。计算思维的创新发展必将促进人工智能教育的蓬勃发展。
3.2算法编程的普及。在中小学阶段，人工智能相关课程要渗透编程教育,鼓励用算法编程提优提质智能机器人、创意电脑作品、益智游戏活动水平，从而在活动过程中理解人工智能核心素养概念，清晰计算思维在中小学人工智能教育中的地位和作用，培养学生的计算思维和问题求解能力，达到人工智能教育课程的核心目标。开展人工智能教育要注重普及性,围绕计算机算法、图形化编程和Python等核心内容，研究图形化编程\Python\C++在不同学段（年龄）的适用性，使学生通过需求分析、构思算法、设计流程、编写程序和调试验证等过程来加深理解编程思维的方法与步骤。学生在知、情、意、行的动态学习中，逐步提升认知、决策与创新能力。算法语言的讲授要考虑普及性和接受性，要浅显易懂，操作简单明了，循序渐进。通过降低教师的授课难度推进算法语言课程的发展速度。
3.3分学段推进。算法语言教学目标是分学段实现的。推动算法语言普及，力求做到“一马平川”。小学低年级阶段可以认识图形化编程、图形化的指令积木搭建程序，从兴趣出发，认识人工智能，辅以体验机器学习、人脸识别、图像识别人机交互和无人机等技术。三年级开始可以逐步掌握图形化编程，辅以掌握基本的语音识别、图像识别、智能翻译和手势识别等图形化编程工具。五、六年级可以初步掌握Python这种跨平台的计算机程序设计语言，融入计算机算法促进Python的学习。适当增加语文阅读与表达、数学游戏化学习、英语分级阅读等方面的智能应用。七、八年级可通过问题导向进行项目式学习，初步学会应用Python代码驱动智能机器人行为，提升AI创意编程、智能设计、智能机器人的竞技水平。各阶段学有余力的学生可以进行C++程序设计语言的学习，深化计算思维能力的培养，参与信息学竞赛。通过中小学人工智能教育的学习，提高学生参与人工智能科普活动创新源动力和学习人工智能学习的兴趣。
4教学实施策略
4.1从娃娃做起。邓小平提出的“计算机普及要从娃娃做起”，为中国的计算机产业发展铺垫了道路。在智能时代的今天，要培养智能时代的合格公民。人工智能教育普及要从娃娃抓起，为学生终身学习和发展奠定基础。广泛搜集国内外人工智能教育及国家对人工智能人才的培养方式，在中小学构建人工智能教育模式，从娃娃开始培养人工智能技术方面的人才。4.2编程学习生态链盖茨说过：“应该让孩子们从小就学习编程，这与学习语言一样重要，它能培养孩子们的创新性新方法，学习解决问题的技能。”从人工智能认知、人工智能科普、人工智能赋能编程教育三方面来探讨人工智能生态下如何构建编程学习生态链，培养学生的计算思维、设计思维、工程思维，培育适应终身发展和社会发展需要的核心素养[2]。在线学习教育开展计算思维教育，平衡教育资源，把创造性学习螺旋和游戏化教学理念融合到开展人工智能启蒙教育中，让学生运用算法抽象模型，进行一些自主探究实践。
4.3一核四翼展开教学。以“一核四翼”展开实效性研究，在计算思维的培养过程中开展计算思维培养与人工智能教育的研究探索。4.3.1算法编程优先机器学习是人工智能领域的热点。机器学习算法正是其它算法的延伸。通过算法编程，才能模拟或拓展人类的认知和思维的机器学习。中小学开展的信息学竞赛、AI创意编程、智能设计、智能机器人项目等人工智能活动都是以算法编程为基础。4.3.2四翼为载体“四翼”为载体，展开计算或推理，模拟或拓展人类的认知和思维的AI活动。理解传感、运动、控制知识，并能够用于人工智能科普实践；理解人工智能算法基础，能用数学建模、算法编程工具等体验人工智能工程问题；培养学生的创造力、设计能力、动手实践能力、沟通协作能力；培养学生的计算思维和工程思维[3]。
4.4教学技艺。算法是程序设计的灵魂。算法教学是程序设计语言教学的基础。程序设计语言教学是算法教学的必要的延续。4.4.1浅入深出算法是解决问题的方法和步骤，是一种数学建模。教师在程序教学中要遵循浅入深出原则，通过问题分析理解简单特例的解决，减轻对算法的畏难感，渐渐深入、步步推算、数学归纳形成算法。让学生对算法和程序设计有一个感性认识到理性认识的经历，以降低学习的难度。例如，解决“一猴子登台阶，一步上一阶，也可以一步上二阶。登完N级台阶共有多少种不同走法？”该问题的算法，从简单规模入手：n=1时，有1种走法；n=2时，有2种走法；n=3呢？朴素的枚举有3种走法；n=k呢？让学生发现规律（f(k)=f(k−1)+f(k−2)），进而激发学生建立算法的兴趣。经历了实验、尝试、归纳证明等阶段逐渐形成建立在简单的数据结构上的算法（重复执行：a=a+b,b=a+b），并用程序去实现（见图1），让学生体验成功的喜悦。4.4.2融合数学知识计算机算法和数学算法是有区别的，但又密不可分。因此教师在教学过程中，可以从学生熟悉的或感兴趣的数学问题出发，进行算法与程序设计教学。从解决“反向输出三位数”这个问题的算法可以看出，因为学生有数学基础，所以容易写出如下算法Python代码：m=int(input("输入一个三位数:"))a=m//100;#求百位数ab=(m%100)//10;#求十位数bc=(m%100)%10;#求个位数cprint("%d%d%d"%(c,b,a))但从计算机算法角度考虑，优选以下的算法：m=int(input("输入一个三位数:"))a=m%10#分离个位数am=m//10#右移一位求新的mb=m%10#分离个位数bm=m//10#右移一位求新的mc=m%10#分离个位数cm=m//10#右移一位求新的m=0print("%d%d%d"%(a,b,c))分析该算法第2第3行的语句，基本上是重复写了三遍。最大优点是：逐位分离数字，容易移植到循环体中。通过“n=n*10+a”逐步收集分离数a,最终反向输出多位数。这充分体现了算法的严谨性、多样性、优劣性。4.4.3引导自主创新“学起于思，思源于疑”，学生探索知识的思维过程总是从问题开始，又在解决问题中得到发展和创新。算法与编程教学过程中，学生在教师创设的情境下，动手动脑，探索对知识的理解[4]，寻找客观规律，建构算法，自始至终参与这一探索过程，并对已解决的问题寻求新的算法，不断发展创新能力。例如，对于图2几何图案，引导学生囿于二重循环for（图3），不断创新算法以解决一类问题。4.4.4合作学习教师在算法设计教学中多设计一些学生互相配合完成的目标任务，增进学生的合作意识，培养他们的团队精神[5]。例如，图2（3）的菱形图案的算法建立，可以组织合作学习小组，共同挖掘现有数学知识，探讨基于图3算法框架的数学模型。坐标法：在菱形中心建立直角坐标系，如图4所示。这样很容易引发出算法参考代码：foriinrange(-k,k+1):forjinrange(20+abs(i)):print('',end='')forjinrange(n-2*abs(i)):print('*',end='')print()对学生来说，也可以引导他们应用解析法来共同完成该任务的新算法。算法的探究无止境，积极引导学生发散思维，激发他们的学习兴趣，在不断应用知识迁移、不断进行创新的同时提高教师自身的信息素养水平[6]。教师不仅是计算机学科的基本概念、基本知识和基本操作的传授者,更重要的是成为学生学习计算机知识、掌握计算机能力的引导者和领路人。
5结束语
本文主要探讨的价值在于：让学生了解人工智能的概念、应用方向以及实现原理；理解计算机编程知识，能够使用编程语言提升人工智能科普活动的品质。探索人工智能教育形态支撑计算思维培养的目标；探索人工智能教育与信息技术教育、编程教育、智能机器人教育、STEM教育、创客教育的关系；探索人工智能普及教育各学段相关课程应该以怎样的形态存在；如何以最小的代价，取得人工智能普及教育的最大效益。
参考文献
[1]王顺晔,王宁,刘大勇,冯越.中小学人工智能教育现状调查及对策研究.电脑知识与技术,2019(11):15-18
[2]居晓波.智能生态下开展编程创新教育.中小学信息技术教育,2018(2):21-25
[3]中国的“AI+教育”进击之路，走到哪了？.
[4]费燕.数学课堂中学生自主能力的培养.教育教学论坛,2010(10):55-61
[5]龚娟丽.浅谈数学教学中的能力培养方式.新课程学习(下),2011(02):155
关键词:语音信号处理;理论拓展;综合创新项目
0引言
“语音信号处理”课程是继“信号与系统”、“数字信号处理”课程之后的信息类专业重要的选修课程。它主要是针对语音信号的短时平稳特性，学习语音信号产生的过程、建模、时频域分析和各种处理方法与应用。因此该课程既包含基本概念、模型和方法，又涵盖了识别、增强、编码等很多技术与应用。因此，学生感觉这门课程的基础部分像数学课，首先要掌握短时傅里叶变换的定义和性质，学习同态滤波等很多理论知识。然后将这些理论知识和方法在实际中应用，了解如何解决实际语音信号处理领域中的问题［1～3］。近年来，随着人工智能技术的迅速发展，在语音信号处理的领域里，给语音识别、自然语言处理和语音合成等关键技术带来一个个的突破［4］。因此人工智能时代给“语音信号处理”课程的教学带来了挑战，在传统的课程结构中要引入新的理论和方法，让学生直观感受到基础知识与新技术的结合在语音信号处理中的重要作用，大大提高了学习兴趣，培养了追踪新理论知识应用于实际问题或科学研究的能力和意识。
1传统“语音信号处理”课程的结构及特点
“语音信号处理”课程主要包括三部分内容:①语音信号处理基础:了解语音信号处理的发展概况，掌握语音产生的过程及信号的特性，了解语音信号产生的数字模型。②语音信号的分析:首先讲授时域分析，包括经典的短时能量、过零和相关分析，然后针对语音信号的短时平稳特性，进行短时傅里叶分析。为了能从信号中分离出声门激励信号和声道冲击响应，需要进行同态滤波及倒谱分析。这些分析都是非参数化方法，在此基础上，学习由过去若干个语音信号的抽样组合来预测信号，掌握线性预测这种参数模型分析方法。在此基础上，讲授重要的一种隐马尔科夫模型，这种统计信号模型在语音识别应用中有非常重要的作用。信号要进行存储和传输，矢量量化是一种极其重要的信号压缩方法。③语音信号处理技术与应用:掌握了以上语音信号处理的基本分析和建模方法，可以将其发展到语音编码、合成、识别和增强等应用领域。从“语音信号处理”课程的主要内容可以看出该课程的特点:①基础性强:该课程从语音信号的产生、特性和数字模型这些基本概念开始，慢慢深入到短时时域分析、短时频域傅里叶变换、同态滤波、倒谱分析、线性预测分析、隐马尔科夫模型、矢量量化。这些都是语音信号处理领域的基本概念和基础知识。②理论性强:不管是短时傅里叶变换的定义、性质还是隐马尔科夫模型的建立，都要从数学的角度进行定义、推导和证明，从原理上学习语音信号处理的模型和算法。③应用性强:语音是一种传递和获取信息的重要途径，由于其传输和使用的便利性，因此有非常广泛的应用。学生可以从自己的学习和生活中切实感受到语音信号处理的应用。例如，一部智能手机就包含了很多语音信号处理技术的应用，诸如语音输入识别、语音导航和各种特殊音效处理。因此，“语音信号处理”课程自身的特点导致其重视基础理论知识和实际应用。在人工智能时代，其教与学的过程中要不断跟踪新理论和新技术的发展，并将其融入到“语音信号处理”课程的主要内容中，既能使学生更好地巩固掌握基础理论知识和相关算法，又能培养学生对新理论和新技术的追踪，并将其加以运用。
2人工智能发展带来的改革
针对人工智能发展给“语音信号处理”课程带来的改革，首先在教学内容和时间上做了相应的调整和安排，将传统教学内容的讲授课时减少4学时，这4个学时可以用于新的知识理论和应用的拓展。另外，课外作业主要是以通过完成一个综合创新项目，将课堂理论知识与实际应用相结合，充分锻炼学生的综合能力。
2．1理论知识的拓展
在课程内容的第三部分“语音信号处理技术与应用”中，将深度神经网络引入到语音识别技术中，采用4学时来完成。先从最基本的神经元入手，然后介绍经典的后向传播算法。继而简单介绍几种常用的传统神经网络，最后重点是深度神经网络的原理、结构和学习方法。深度神经网络学习与语音识别融合起来进行。语音识别，也称作自动语音识别，它的作用是使计算机能够“理解”人类的语言。传统的语音识别技术主要有动态时间规整算法、矢量量化、支持向量机，但最常用的还是基于高斯混合模型－隐马尔科夫模型GMM-HMM(Gaussianmixturemodel-hidddenMarkovmodel)的方法。这是由于语音信号可以看作分段平稳信号，或是在短时情况下可以看作平稳信号，这种方法一般采用最大似然估计的方法进行训练［5］。图1是这种方法的框图。这种语音识别系统便于设计且兼具实用性，但是在面对非线性问题和近似非线性问题时会有很大的局限性。传统语音识别模型大都是利用Matlab及C语言实现。在讲授了传统的语音识别方法之后，不能止步不前。学生无论是就业还是继续读研究生从事相关领域的研究工作，都要接触和面对新技术。因此，在传统方法掌握的基础上，需要继续了解和拓展新的理论和技术。随着人工智能的发展，深度神经网络在自动语音识别系统中已有广泛的应用。Mohamed首次将深度神经网络DNN(deepneuralnetwork)取代了高斯混合模型，相对于高斯混合模型，深度神经网络估计隐马尔可夫模型状态的后验概率分布，无需假设语音数据分布，并且能够有效利用相邻语音帧所包含的结构信息［6］。这种方法结合了深度神经网络优越的特征学习能力和隐马尔科夫模型的序列建模能力，在大词汇量连续语音识别任务中表现优于传统的GMM-HMM系统。图2是这种系统的框图，与图1相比，用DNN取代了GMM。卷积神经网络CNN(convolutionalneuralnet-work)随后也被应用于语音识别系统，相较于DNN，它有以下两个优点:①CNN可以很好地利用语谱在时间与频率上的局部相关性，而DNN则难以利用这些信息;②CNN更容易捕获平移不变性，如因为说话人语调、说话风格变化产生的频率变换。一般的CNN方法通常使用两层卷积层。继而，循环神经网络RNN(recurrentneuralnetwork)与HMM相结合，虽然其效果并不如使用深层网络，但是，将RNN运用于端到端的语音识别系统却获得了不错的进展。这种方法利用了RNN相对于HMM具有更好的动态记忆能力，能够对长时时序动态更好建模的优点，并且避免了将可能存在的排序不正确的样本作为训练目标的情况。RNN网络的训练时间通常要比DNN网络更长。另外还有长短时记忆网络也被用于自动语音识别系统也有较为广泛的应用。近年来深度学习技术的飞速发展推动了又一次人工智能研究的热潮，也带动了语音信号处理方向的发展，从已有的研究成果可以看出，基于深度学习的方法相对于传统算法，在处理混响、噪声、复杂的声场环境时都具有相当大的性能优势。但是，尽管深度学习算法在语音信号处理方向已经获得了长足的进步，但是距离人们构造一个能够与人耳听觉系统相媲美的计算机听觉系统的目标还相去甚远，目前还远远无法实现人脑神经网络处理方法的生物学仿真，因此在这一方向上依然需要走很长的路。
2．2综合创新项目的开展
通过以上的分析，可以看出这些新理论和新技术的迅速发展，所包含的内容很多。因此传统“语音信号处理”课程的拓展主要可分三步进行:第一步，先在课堂上进行，由教师从宏观上讲授人工智能给语音信号处理带来的影响，目前这一领域的研究进展等知识。第二步，开展一个综合创新课程项目在课外完成，选择一个具体的方法和具体的应用，按团队协作的方式进行。一个团队相互合作，分工查阅相关资料，学习新的知识，并通过编程仿真验证新的方法。基于深度学习的自动语音识别系统的实现可以使用最近应用比较广泛的Python语言。第三步，团队的合作成果在课堂上进行汇报展示，大家可以相互交流，拓宽自己的知识面，更深入地了解和学习不同的理论。开展这样的创新综合课程项目既锻炼了学生探索新知识的主动性，又加强了学生基础理论的掌握，提升学生的学习、实践、沟通和团队合作能力，培养学生创新实践和应用能力。这样大大提升了教与学的质量。在课程进行的过程中，通过及时与学生进行交流沟通，学生对新理论知识的引入有非常高的学习兴趣，针对课堂上讲的新知识，课后主动查阅相关参考书籍和文献继续学习。在开展综合创新项目的过程中，学生们表现非常积极，从新的编程语言学习到最终项目代码调试和成果验收都取得了很好的效果。但是，目前仍有一点不足，学生们反映新的理论知识讲授得太少。这一点也是受限于目前的总授课课时数有限。目前最好的方案是学生先通过自学或者其他课程学习一些机器学习的基础理论，然后本课程尽可能增加课时讲授新的内容，来取得更好的教学效果。
3结语
【关键词】人工智能；教学模式；网络空间
一、研究背景
为响应国家号召，经广州市教育局评审，广州市越秀区东风东路小学成为广州首批人工智能课程改革实验校，将人工智能课程纳入常规教学。作为一个新兴领域，人工智能教育发展迅速。但如何设计小学人工智能教学的流程、网络空间支持的小学人工智能教学模式以及如何对该模式的效果进行评价等成为亟待研究的问题。本文以科学理论为指导，分析小学人工智能教学流程，并结合网络空间支持人工智能教学的功能和作用，试图构建网络空间支持的小学人工智能教学模式。人工智能课堂教学应该以项目式学习开展，重构教学组织方式，创设有利于学生开展项目学习的数字化环境等。但实际上，项目式学习的开展仍需要进一步加强指导。现实中，大部分教师采用讲授法、体验式学习等教学方法落实知识传授与素养提升。因此，以科学理论为指导，结合教学实践，构建一个具有较强操作性的小学人工智能教学模式，对促进小学人工智能教育发展有着积极的意义。将人工智能纳入常规课堂，面临着很多的挑战。一是课时短，任务多。每周只有一节信息技术课，在40分钟时间内要完成多项任务是很困难的。二是常规课堂缺乏深度学习，学生只能是蜻蜓点水般带过所有任务。三是课堂上学生思维得不到充足的训练。因此，开发一种新的教学模式迫在眉睫。新模式应该具备以下特点：一是情境化，使学生将所学知识与实际生活联系，运用工具将创意转化为作品，让生活更美好；二是网络化，突破常规课堂限制，通过网络把学习空间延伸到校外，解决课时不足的问题；三是结构化，在学习过程中对问题进行分析归纳，建立思维模型，促进创新思维的发展。
二、课例分析
基于多元融合的人工智能教学模式具有情境化、网络化、结构化特点。其具体实施过程分为创设情境、发现问题、分析问题、探究建模、初步制作，还有不断迭代设计、分析讨论和作品发布等步骤。原来这些过程都是在一节课完成的，时间明显不够。所以，教师把整个教学流程分成激发思维、思维建模、拓展思维三个模块。依靠网络空间把第一、第三模块放在课外进行，而最核心的思维建模部分则留在常规课堂中。笔者将以“智创节能校园”为例，展示该模式在小学人工智能教学的具体流程以及网络空间对各个环节的支持作用。
（一）激发思维
激发思维模块属于课前导学，分成创设情境、发现问题和分析问题三个环节（见图1）。该模块利用网络空间开展，其优点在于地点灵活，可以应用媒体资源、在平台讨论和便于划分小组。
1.创设情境
学生可以通过网络平台充分讨论、了解各自的想法和特长。有些学生是外向型的，适合做作品介绍；有些学生是实干型的，适合动手操作。通过讨论，教师可以把不同特点的学生分在一起，互相取长补短。
2.发现问题
在发现问题阶段，教师通过网络平台发布视频文字、语音等资源创设情境，引导学生从情境中发现有价值的问题。教师通过网络调查问卷，了解学生对问题的想法。图2是一张校园一天的用电情况图，世界各国正面临能源危机，学校中也有浪费能源的情况。请学生思考：图中的13点和19点，已经放学了，用电量和上课时为什么持平呢？
3.分析问题
在这个阶段，学生可以根据问题展开头脑风暴，分析其中原因，然后选择对应工具解决问题。通过网络，教师可以发布各种工具传感器的说明，让学生逐一比较后选取最合适的工具来解决问题。经过讨论，大部分学生认为是放学后忘记关电器造成浪费的。有些学生觉得可以用超声波传感器通过距离探测是否有人，有人的话再开灯，这样能够大大节约能源。这个时候，教师可以加以引导，利用已经学过的超声波传感器知识引导学生更深入地思考解决问题的办法。之后，有学生提出可以用光敏传感器探测外围光线。如果阳光灿烂，那么教室里面不需要开灯，只有天气不好、光线微弱的时候才开灯。对问题有了初步了解后，教师可以引导学生进入核心环节——思维建模。
（二）思维建模
计算思维是信息技术学科核心素养之一，对学生计算思维的培养非常重要。做好这一步，学生能很好地将学到的编程知识迁移到新的情境中。思维建模部分分成探究建模、初步制作和发布分享三个步骤（见图3）。利用常规课堂开展思维建模的优势在于以学生为主，教师引导、帮助学生解决在上一环节的困难。学生通过小组合作讨论，按之前构想初步形成作品。教师可以根据学生的课堂表现给予评价。探究建模阶段，教师可以对之前的新知识进行概括后再让学生分组合作探究，构建出思维模型，并且画成流程图（见图4）。根据流程图，学生可以利用平板电脑上的软件编辑程序，利用人工智能套件搭建作品的外形，在发布平台上展现初步作品。
（三）拓展思维
有了初步的作品后，课程就可以进入拓展思维环节了。利用网络平台，学生可以将作品不断迭代设计、讨论分析、再制作。这一模块是在课后利用网络开展的（见图5）。
1.拓展延伸
在学校，除了教室之外，还有走廊、操场、食堂等地方。教师可以引导学生思考，能否根据这些地方的特点来设置节电装置；除了电灯，校园还有风扇、电脑、投影机等设备，相关的节电装置又应该如何设置；除了用距离、光线控制电器的开关，温度、声音等条件是否可以；等等，促使学生从多维度去完善自己的作品。
2.多元评价