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[期刊] 中国成人教育
[作者]
祁建钊 雒淼淼
运用文献资料与逻辑分析相结合的研究方法，对人工智能时代的在线教学的趋势、挑战与路径进行深入探讨，就如何实现在线教学与人工智能的有效深度融合进行探究。研究发现，当下人工智能时代在线教育的发展趋势表现为在线教学呈现多技术融合、教师在线教学能力趋向系统化以及在线教学正在由浅层走向深层等三方面特点。而人工智能时代下在线教学面临的挑战则有人工智能时代教师智能素养缺失、平台建设、授课软件与教学环境有待改善以及教育管理调整等。基于在线教学所面临的挑战，人工智能时代在线教学提升的路径优化可由以下三个方面展开：第一，以深度融合为导向促进教师智能教育素养提升；第二，以平台建设为依托促进在线技术支持的增强；第三，结合当下需求深化智能技术与在线教育融合的顶层设计与探索。
关键词：
人工智能 教师素养 在线教学 教育技术
[期刊] 教育与职业
[作者]
南旭光 汪洋
人工智能作为支撑所有产业变革的通用性技术,推动着政治、经济、社会等各领域的变革,自然也对职业教育治理提出了重构与创新的要求。由于当前我国职业教育还存在治理结构的僵化性、治理方式的低效性、治理范围的狭隘性、治理机制的碎片性等现实挑战,为此,应着眼于智慧社会的特质,围绕优化治理模式、创新治理制度、重构治理机制、完善治理格局等方面优化人工智能时代职业教育治理的可选路径及政策框架。
[期刊] 图书与情报
[作者]
布和宝力德
人工智能是对人脑的意识、思维认知功能进行模拟的一门新兴学科。从20世纪70年代以来,人工智能就逐渐被应用到图书馆的图书存取、智能参考咨询、智能检索、语义数字图书馆、图像识别等领域。随着人工智能时代的到来和人工智能技术的快速发展,虽然人工智能思维的缺失、专业人才和资金的缺乏、数据收集和管理面临困境等因素将制约着人工智能在图书馆的深度应用,但人工智能终将广泛的应用于图书馆之中,驱动着图书馆从"互联网+图书馆"向"智能+图书馆"转变,人机互存和人机互补也将成为图书馆建设新态势。
[期刊] 图书馆建设
[作者]
梁少博
生成式人工智能在等多个领域快速发展，随之带来的各种潜在风险引发社会各界的高度关注。为了规范生成式人工智能技术应用，实现造福人类的目的，发展“以人为本”的生成式人工智能势在必行。“以人为本”的生成式人工智能是一个社会性、技术性兼具的问题，在人机高质量协同、模型驱动数据、治理方式等方面存在挑战。发展“以人为本”的生成式人工智能，需要加强对基础理论和价值准则的研究，加强对可解释性增强技术与公平性增强技术的研究，加强对其应用与治理的研究。
[期刊] 开放教育研究
[作者]
郑永和 王一岩 杨淑豪
人工智能为教育的创新发展带来了新的驱动力，也催生教育评价的转型升级。人工智能在教育中的深入应用，将推动教育评价由“经验性评价”向“数字化评价”转变、由“单一性评价”向“综合性评价”转变、由“结果性评价”向“过程性评价”转变、由“诊断性评价”向“反馈性评价”转变。同时，它也会带来一系列问题，如技术至上遮蔽教育评价本质、标准缺失误导教育评价方向、算法偏见影响教育评价效度、反馈缺失削弱教育评价价值、人机互信危机阻碍教育评价实施、技术僭越加剧教育评价风险。智能教育评价设计者需要厘清本质内涵、完善指标体系、优化算法设计、健全反馈机制、强化人机互信、完善伦理规约，以提高教育评价的系统性、科学性和客观性，为教育创新发展提供有效依托。
[期刊] 开放教育研究
[作者]
郑永和 王一岩 杨淑豪
人工智能为教育的创新发展带来了新的驱动力，也催生教育评价的转型升级。人工智能在教育中的深入应用，将推动教育评价由“经验性评价”向“数字化评价”转变、由“单一性评价”向“综合性评价”转变、由“结果性评价”向“过程性评价”转变、由“诊断性评价”向“反馈性评价”转变。同时，它也会带来一系列问题，如技术至上遮蔽教育评价本质、标准缺失误导教育评价方向、算法偏见影响教育评价效度、反馈缺失削弱教育评价价值、人机互信危机阻碍教育评价实施、技术僭越加剧教育评价风险。智能教育评价设计者需要厘清本质内涵、完善指标体系、优化算法设计、健全反馈机制、强化人机互信、完善伦理规约，以提高教育评价的系统性、科学性和客观性，为教育创新发展提供有效依托。
[期刊] 技术经济
[作者]
韩昭良 韩凯辉
人工智能时代,高等职业教育人才培养模式的变革势在必行。变革的机遇包括人才培养水平全面提升,因材施教、精准教育将成为可能,有助于打破壁垒形成人才培养的新形态;变革的挑战包括无业可就的挑战,高端技术技能型人才需求的挑战、人才培养内容调整的挑战;为此,可采取的路径包括更新人才培养理念和培养目标、调整人才培养内容和专业设置、优化人才培养方式和教育教学方法。
关键词：
人工智能 高等职业教育 人才培养模式
[期刊] 中国职业技术教育
[作者]
周驰亮 方绪军
职业教育教学改革是提高应用型人才培养质量的重要阵地。人工智能背景下，职业教育教学改革以“人的全面发展”为逻辑起点，表征为聚焦学生高阶思维能力的养成，促进学生职业能力的持续积累，观照学生价值理性的生成。然而，“人工智能+职业教育”的教学改革却面临“教学主体”让渡“智能主体”，“技术颠覆”冲击“教学秩序”，“教学内容”脱节“智能社会”，“教学评价”偏离“育人本位”等现实挑战。基于此，职业教育教学改革应充分汲取人工智能的发展动能，厘清教师素养、教学模式、教学内容、教学评价的实践逻辑，促进教师队伍的“适应性转型”，推动教学模式的“现代化转向”，加快教学内容的“动态性优化”，注重教学评价的“系统性分析”，切实增强职业教育教学的有效性和适应性。
关键词：
人工智能 职业教育 教学改革 逻辑向度
[期刊] 中国科技论坛
[作者]
冉龙亚 陈涛 孙宁华
由于在私营部门取得了广泛成功,政府部门和学界开始越来越重视人工智能技术。研究表明,和其他科技创新一样,人工智能为政府治理带来巨大的历史机遇,将推动政府部门的治理理念、治理方式与过程以及治理结构的深层次转变,提升政府的治理水平与能力。在带来机遇的同时,随着人工智能而来的挑战也不应忽视,这些挑战已经覆盖了人工智能技术本身的安全与可靠性、人工智能技术应用过程中所产生的社会化影响、政府对人工智能技术的运用及其治理等多个方面。本文在论述人工智能为政府治理带来机遇和挑战的基础上进行系统剖析,加深政府部门对人工智能的理解,推动人工智能在政府治理中发挥更大作用。
关键词：
人工智能 政府治理 机遇 挑战
[期刊] 中国内部审计
[作者]
牟莉娜 阳杰
在人工智能时代,基于审计人员的专业知识、专长和经验的审计决策开始让位于基于算法的审计决策,为提高审计效率、降低审计延迟和提高审计质量创造了条件;同时,这种算法中可能存在的偏见、侵犯隐私、算法本身的公平性和安全性,以及基于算法的审计决策的可问责性,是需要认真应对的挑战。
关键词：
人工智能 算法 大数据 审计决策
[期刊] 经济师
[作者]
曾显荣
人工智能时代对非程序性的认知工作和创造性工作需求增加,为女性专业特长发挥拓展了新空间。但是,人工智能技术属于技能偏向型技术进步,需要高素质的人力资本,而女性劳动者技能与新技术要求不匹配。为此,需要提高女性接受正规教育的质量,加强对女性新职业培训的投资,落实女性就业保护政策。
关键词：
人工智能 女性就业 机遇 挑战
[期刊] 经济体制改革
[作者]
王燊成
人工智能在提高经济与发展效率的同时,也引起了人们对失业风险的担忧。基于就业公平的视角,本文从就业的地区公平、行业公平以及群体公平三个视角分析了人工智能时代下就业公平可能面临的挑战。研究表明,人工智能可能会加剧我国就业的地区间、行业间以及群体间的不公平。鉴于此,需加强公共就业服务均等化,发挥公共就业服务的就业支持功能,促进就业的地区公平;需增强失业保险的发展性与调剂性,发挥失业保险的就业促进功能,促进就业的行业公平;需提高就业救助的独立性与完整性,发挥就业救助的就业保护功能,促进就业的群体公平。
[期刊] 图书情报知识
[作者]
丁波涛
[目的/意义]在日益复杂而多变的社会中，将人工智能技术应用于疫情信息管理，对于提升疫情防控能力和保障社会安全具有重要意义。[研究设计/方法]探讨新形势下疫情信息管理面临的挑战以及人工智能带来的信息管理变革，运用信息管理、应急管理等理论，并结合国内外案例，分析人工智能在疫情信息管理中的作用。[结论/发现]人工智能技术在疫情信息管理中有巨大应用潜能，但也面临着数据、算法和信息安全等障碍，政府需要促进数据共享、推动多元机构合作、完善疫情防控法规。[创新/价值]对于人工智能在疫情信息管理中的作用进行了系统梳理，可为疫情防控及其它公共突发事件中的信息管理创新提供借鉴。
关键词：
人工智能 疫情防控 信息管理 应急管理
[期刊] 税务研究
[作者]
辛浩
随着人工智能技术的发展,人工智能在税务领域将拥有更广泛的应用前景。本文从人工智能技术发展对纳税人的影响入手,分析了人工智能背景下税务部门在技术能力、组织架构、权力合法性和信息化建设等方面面临的全新挑战,在此基础上,提出税务部门要从法律体系建设、组织架构完善、征管流程和纳税服务优化、信息化建设等方面制定应对措施,充分发挥人工智能技术在税收治理中的作用,防范和化解应用风险。
关键词：
人工智能 税收治理 税收征管 纳税服务
[期刊] 教育与职业
[作者]
方绪军 王屹 陈业淼
“人工智能+教育”不断融合、创新与发展，为职业教育课堂教学改革提供了技术支持，也为课堂革命注入新动能，同时也暴露了技术异化、技术安全等问题。基于此，本文以“本体论”为逻辑出发点，深入剖析人工智能时代职业院校课堂教学改革所面临的现实挑战，提出教学改革路径：构建以“学生本体”为核心的信息技术生态圈，实现“技术—学生”和谐共生；提升教师数字化素养的适应性，实现“技术—教师”相生相长；重构“人工智能+教师”协同教学模式，实现“技术—质量”同向同行；制定“类型化评价体系”，实现“技术—评价”协同并进。
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