人工智能东北师范大学
国内人工智能教育应用研究现状与反思
１从 时 间纵 向维度 看 国 内人 工智 能教 育教学 应 ．
用研 究 的趋 势
通过 文献 检索 ， 检索 到 人 工 智 能 教育 应 用 相 共 关论 文 ３２篇 ， 均 匀 的分 布 于 ２０ ０ 不 ００年 至 ２０ ０８年 各个 年份 之 中 ， 体 分 布 情 况 如 图 １所 示 。从 图 中 具
一
、
引 言
人 工智 能是计 算 机 科 学 的一 个 分 支 ， 涉及 计 算 机 科学 、 息 科 学 、 理学 、 学 、 理 学 等 众 多 领 信 心 哲 生
域 ， 一 门综 合 性极 强 的边 缘 学 科 。 自 ２ 是 ０世 纪 ５ Ｏ 年代诞 生 以来 ， 工 智 能 的研 究 领 域 主 要 有专 家 系 人
信息 化 的发 展 ， 工 智 能 在教 育 领 域 的应 用也 逐 渐 人 得 到 了人们 的重视 ， 内许 多 专 家 学 者从 不 同角 度 国 对人 工智 能的教育 教 学 应 用 展 开 了 深入 的研 究 ， 取 得 了丰硕 的成果 。本 文从纵 向时间 和横 向研究 内容 两个维 度对 近年来 国内有关 人工 智能 教育 应用 的研 究 脉 络做 以梳理 ， 以期 发现研 究 趋势 ， 思研究 中存 反 在的 问题 ， 发未 来研 究 。 启
图 １ 人 工 智 能教 育 教 学应 用研 究 论文 按 年 份 分 布 图
２ 从 研 究 内容 横 向维 度看 国 内人 工智 能教 育教 ．
学 应用研 究 趋势 为 了进 一步 了解 国 内人 工 智能 教育 教学应 用 的
国内基础教育人工智能技术应用的现状、热点以及趋势——基于近十年CNKI核心数据库的文献知识图谱分析
第24期2020年12月No.24December，20200 引言近年来，国家对于人工智能的发展也越来越重视，2017年7月，国务院发布《新一代人工智能发展规划》，在该文件中明确指出了人工智能的发展对于教育行业发展的重要性。
2018年5月，教育部发布了《教育信息化2.0行动计划》，再次强调了发展智能教育的重要性，开启了智能教育时代。
2020年3月，美国高等教育信息化组织发布的《2020年地平线报告：教与学版》，再次强调了人工智能技术在教育中的重要作用。
1 数据来源与研究方法1.1 数据来源研究数据的收集来源于中国知网（CNKI ）数据库，在高级检索页面中主题词设定为“人工智能”并含“教育”。
学科设定为“社会科学Ⅱ辑”中的社会科学理论与方法、社会科学及统计学、教育理论与教育管理、高等教育；“信息科技”中的无线电电子学、电信技术、计算机硬件技术、计算机软件及计算机应用和互联网技术。
时间跨度为2010年1月1日至2020年3月15日。
期刊来源选取“核心期刊”和“CSSCI ”。
共检索到914篇，剔除不符合主题的文献，共得到792篇作为研究样本。
1.2 研究方法本研究利用CiteSpace V 软件进行可视化分析，绘制了2010年以来国内人工智能教育的作者、机构合作图谱，关键词共现图谱等，对现有的文献进行定量和定性分析。
知识图谱是通过“图”和“谱”的双重特征与性质，基于科学知识对象显示其发展进程和结构关系，通过可视化知识图形和序列化的知识谱系，呈现知识元或知识群之间网络结构互动交叉演化或衍生等诸多复杂的关系。
本文除了采用文献研究法之外，还采用了对比分析法，通过对不同的文献进行对比分析，了解人工智能教育的应用现状以及特点。
摘 要：近年来，随着科技的发展，人工智能已经成为人们生活中不可忽略的一个部分。
在教育行业中，也有越来越多的教育单位选择使用人工智能技术开展教育工作，但是目前国内针对人工智能教育的应用却依旧存在一定的问题，亟待改善和解决。
东 北 师 范 大 学 学 院 课 程 表 - 东北师范大学
李亚军 王以宁
传媒东 230 传媒220 运动场 68 人
星 期 五
5.6 7.8 9.10
韩文峰 臧宏 张明
电子商务102 广电多功能厅123 计算机 128
合 计
学分 学时
备注： “*”为单周上课符号， “**”为双周上课符号 。
制表日期： 2010 年 6 月 8 日
制表人：
教学院长：
课 程 名 称
信息技术课程与教学 论 (MEA213)
学 任 课 分 教 师
教室地 容纳 点 人数
课 程 名 称
学 任 课 分 教 师
容 教室地 纳 点 人 数
课程名称
数据库技术
学任 分教
3 3
课 师
教室 地点
电子102 104
容纳 人数
77 人 77 人
课 程 名 称
学 任 课 分 教 师
教室 地点
3 英语
2
星 期 四
3.4 5.6 7.8 9.10 1.2 3.4
多媒体技术* 数据库技术** 多媒体课件设计与开 发
3
赵蔚 彭立 彭立
电子102 电子102
77 人 77 人
高等数学2（3 班）
李亚军
传媒东 230
高等数学2（3 班） 多媒体课件设计与开 发 机器人教育（人工智 能） 2 尚航 402 49 三维动画制作 三维动画制作 专业实习 教育见习 郑燕林 郑燕林 2 2 杨志强 杨志强 计算机 418 计算机 418 77 人 77 人 3 彭立 电子102 57 英语 艺术基础(高数) 体育 计算机基础* 思想道德法律基础** 班） （7 *线性代数
东 北 师 范 大 学 计算机科学与信息技术学院
ChatGPT环境下思政教育的风险预警与纾解路向——一种对意识形态感性叙事教学的教育哲学考察
第１期２０２４年１月现代教育科学ＭｏｄｅｒｎＥｄｕｃａｔｉｏｎＳｃｉｅｎｃｅＮｏ １Ｊａｎ ２０２４［收稿日期］２０２３－１１－２０［基金项目］２０２２吉林省社会科学基金项目“中国‘Ｚ世代’亚文化圈层语言的区隔性研究”（项目编号：２０２２Ｃ７８）。
［作者简介］濮丹阳（１９９９－），女，黑龙江海林人，东北师范大学教育学部硕士生；主要研究方向：教育哲学。
张敬威（１９９０－），男，东北师范大学教育学部副教授；主要研究方向：教育技术现象学。
ＣｈａｔＧＰＴ环境下思政教育的风险预警与纾解路向———一种对意识形态感性叙事教学的教育哲学考察濮丹阳，张敬威（东北师范大学，吉林长春 １３００２４） ［摘 要］以ＣｈａｔＧＰＴ为代表的人工智能技术为思政教育带来了机遇与挑战。
媒介变革引发了它异技术对思政教育的主体性挑战，场域变革引发了“伪参与感”对思政教育的环境挑战，向度变革引发了技术拜物教对思政教育的价值性挑战。
其产生原因有数字技术下个体被感性主导后产生的“故事性对抗”、数字环境竞速下由于线性叙事的缺席而导致路途与景深的消失、在资本对技术意向的渗透下导致的价值的偏离。
数字化背景下思政教育应聚焦“大他者”的构建，意识形态感性叙事的教学模式为思政教育提供了一种可行性路径，从开展意识形态感性叙事以构建思政教育的大他者地位、回归思政叙事过程以寻找感性与理性的张力、规范数字化伦理限度谨防意识形态的叙事性渗透三方面出发，保证思政教育“以人为本”的根基，明晰教育技术时代思政教育的“变”与“不变”。
［关键词］意识形态；感性叙事；大他者；路途与景深；伦理风险 ［中图分类号］Ｇ４３１ ［文献标识码］Ａ ［文章编号］１００５－５８４３（２０２４）０１－００８０－０８ ［ＤＯＩ］１０ １３９８０／ｊ ｃｎｋｉ ｘｄｊｙｋｘ ２０２４ ０１ ０１３习近平总书记在向国际ＡＩ与教育大会致贺信中指出，要“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深度融合，促进教育变革创新”［１］。
多媒体计算机技术-东北师范大学信息科学与技术学院
1．《软件工程导论》张海藩编著 清华大学出版社
2．刘润东编著 Object Programming with UML 北京希望电子出版社
课件设计技术
内容介绍
本课程主要学习课件设计的基础知识、CAI课件的选择和CAI课件在教学中应用等基本理论，以及多媒体课件常用制作工具的使用，并结合实例学习各种交互方式在课件设计中的应用方法。
主要参考书目
1．《计算机课程与教学论》韩文峰，东北师大出版社，2006年9月
2．《计算机教学论》刘成章，高等教育出版社，2004年9月
3．《中学计算机教学法》薛维明等编著，清华大学出版社，1999年2月
计算机远程教育
内容介绍
远程教育技术(Technology of Distance Education)主要研究远程教育的概念、远程教育的目的、远程教育的意义、远程教育模式研究、远程教育资源研究、远程教育理论研究、远程教育服务研究、远程教育管理研究、远程教育测量与评价研究、远程教育经济学、教学设计与开发研究、远程教育规范研究、知识经济与远程继续教育等。
主要参考书目
1．《人工智能原理》 石纯一 黄昌宁 等，1993年10月第1版。
2．《人工智能及其应用》 蔡自兴，1996年5月第2版。
3．《高等学校教材 人工智能与知识工程》 北京交通大学 田盛丰 黄厚宽，1999年8月第1版。
计算机网络体系结构
内容介绍
本课程主要介绍计算机网络体系结构的基本知识和基础理论。内容有ATM；多协议标记交换MPLS；主动网络；移动和Ad Hoc网络；光网络及应用层网络。初步掌握对高等计算机网络的一般研究与设计方法。
主要参考书目
1．《教育技术学》何克抗、李文光,北京师范大学出版社 2002
东北师范大学《人工智能》在线作业1-0004
人工智能在线作业1-0004
连接主义认为人的思维基元是（）。
A:符号
B:神经元
C:数字
D:图形
参考选项：B
消解是一种可用于一定的()的重要推理规则。
A:子句
B:双条件
C:合取公式
D:蕴含公式
参考选项：A
基于规则的专家系统采用下面模块来建立产生式系统的模型：
A:加密设备
B:编码设备
C:知识库
D:以上选项都不对
参考选项：C
机械式学习实质上是用()来换取处理时间。
A:存储空间
B:稳定性
C:鲁棒性
D:可视性
参考选项：A
问题归约法的组成部分包括()、一套把问题变换为子问题的操作符、一套本原问题描述。
A:中间状态描述
B:一个初始问题描述
C:目标状态描述
D:问题变量描述
参考选项：B
在宽度优先搜索中，OPEN表的数据结构是（）。
A:栈
B:队列
C:哈希表
D:二叉树
1。
教师教育协同创新机制研究东北师范大学“UGS”教师教育模式新发展
教师教育协同创新机制研究东北师范大学“UGS”教师教育模式新发展1. 本文概述文章将追溯东北师范大学UGS模式的历史沿革与政策背景，自2007年2. 教师教育协同创新的理论基础构建一个综合的理论框架，包括教育心理学、社会学、管理学等领域的理论识别并详细讨论教师教育协同创新的关键要素，如政策支持、资源共享、合作机制等讨论理论如何转化为实践，特别是在东北师范大学“UGS”模式中的应用3. 东北师范大学“”教师教育模式概述东北师范大学作为中国教育领域的重要高等学府，一直致力于教师教育模式的创新与改革。
“UGS”教师教育模式是该校近年来重点发展和推广的一种新型教师培养模式。
UGS，即UniversityGovernmentSchool，意为“大学政府学校”三者协同，这一模式强调在教师培养过程中，大学、政府和学校三方的紧密合作与互动。
在东北师范大学的UGS教师教育模式中，大学扮演着学术支持和专业发展的角色，提供最新的教育理论、教学方法和技术支持。
政府则负责制定相关的教育政策，提供必要的资源保障和政策引导。
而学校则是教师教育的实践基地，提供真实的教学环境，使师范生能够在实践中学习和成长。
这种模式的特点在于其协同创新性。
通过大学、政府和学校的紧密合作，形成了一个相互支持、相互促进的教育生态系统。
在这一系统中，教育理论与实践得到有效结合，师范生的培养更加贴近教育实际需求，教育改革与创新得以有效推进。
东北师范大学的UGS教师教育模式不仅提升了师范生的培养质量，而且对于促进区域教育均衡发展、提高基础教育质量具有重要意义。
该模式通过大学与地方教育部门的合作，将优质教育资源辐射到更广泛的地区，特别是农村和边远地区，从而有效提升了这些地区的教育水平。
东北师范大学的UGS教师教育模式是一种创新的教育协同机制，它通过整合大学、政府和学校的资源，构建了一个全方位、多层次的教育合作平台，为师范生的培养和基础教育的发展提供了强有力的支持。
人脸识别技术的现状和发展趋势
与 信息发展
人脸识别技术的现状和发展趋势
□
摘
侯
鲲
贾隆嘉
王赫宁
（东北师范大学计算机科学与信息技术学院 吉林・长春 130117） 要：人脸识别技术作为图像分析中最成功的应用近几年得到了高度重视， 而我国关于这项技术的应用研究 还处于起步阶段。 通过介绍国内外人脸识别技术的发展现状以及目前所取得的成果， 对该项技术的发展趋势进 行了判断， 这为人脸识别技术的发展提供了良好的依据。 关键词：人脸识别 中图分类号：TP1 发展现状 发展趋势 文献标识码：A 文章编号：1007-3973（2010）011-043-02 我国许多研究机构、大专院校应经在图像处理和模态分析等 方面都取得了较多的研究成果，对包括人脸识别在内的人体 生物特征识别技术的基础研究和应用开发工作进行了大量的 研究，相信我国在这一研究领域的研究和产品开发取得世界 领先地位的目标指日可待。总之，人脸自动识别系统会对人 们的生产生活取得巨大的影响，而人脸识别技术也会有着非 常广阔的应用前景。 2 人脸识别常用技术 人脸不同的特征，分别具有相应的计算模型及算法。而 如何应用计算机确定人脸特征是目前研究的重点。 2.1 人脸特征 （1） 灰度特征 人脸模式的特征包括灰度特征和肤色特征。轮廓是人头 部的重要特征， 而人脸区域内的各个器官(如双眼、 鼻子、 嘴等) 具有自己独特的灰度分布特征。我们可以将人脸区域的灰度 本身作为特征模板， 选取仅包含鼻子、 双眼和嘴的面部中心区 域的某些特性参数， 作为人脸特征模板的共性特征， 并且忽略 头发、脸颊等会产生很大变化的部分。基于统计学习的人脸 检测方法会经常用到这种方法。 （2） 肤色特征 肤色不依赖于面部的细节特征， 它是人脸的重要信息， 并 且不会由于表情的变化而产生变化，具有相对的稳定性。所 以， 人脸检测中通常采用肤色特征进行检验。一般情况下， 主 要由肤色特征来对肤色模型进行描述，而肤色模型的选择又 需要依据色度空间变化。我们通常可以从色度空间中的“肤 色” “非肤色” 与 区域重叠的多少、 “肤色” 描述 区域的分布两个 方面来选择色度空间。而混合高斯模型、高斯模型和直方图 模型是我们通常采用的肤色模型。 2.2 识别算法 （1） 肤色区域分割与人脸验证方法 通常情况下， 我们对于彩色图像的图像处理， 首先是在确 定肤色模型之后， 对肤色进行肤色像素检测； 然后在检测出肤 色像素后，按照肤色像素在空间上的相关性和色度上的相似 性上， 分割出可能存在的人脸区域， 然后根据被测区域的灰度、 几何特征等参数， 对是否是人脸进行判断， 以区分具有类似肤 色的其他物体。 区域分割与验证在很多方法中是相辅相成的。 但在某些特定的情况下，肤色区域分割仅仅根据肤色像素的 聚积特性就可以完成。但对于情况较为复杂的条件，则需要
东北师范大学2023年研究生专业目录
东北师范大学2023年研究生专业目录
一、研究生专业
1、人文科学：文学
2、历史学
3、哲学
4、政治学
5、世界文学
6、法律学
7、社会学
8、艺术设计
9、公共管理10、体育科学11、社会工作
二、理工科学：1、数学与应用数学2、应用物理学3、电子信息科学
4、计算机科学与技术
5、材料物理
6、电气工程与自动化
7、机械电
子8、自动化9、土木工程10、环境与安全工程11、系统工程12、
化学工程及工艺13、生物医学工程14、过程装备与控制15、食品科
学与工程16、生物技术17、医学信息工程18、核科学与技术19、工业设计20、能源与动力工程
三、医学类：1、基础医学2、临床医学（预防医学方向、中医养生学方向）3、口腔医学4、公共卫生与预防医学5、药学（药剂学专业）6、护理学7、中西医结合8、医学实验学。
2023大学_东北师范大学最佳专业排行榜
2023东北师范大学最佳专业排行榜东北师范大学专业排名-优势专业排名(1)、工学门类[电子信息类] 电子信息科学与技术：第42名/3星级/地区第3名。
[环境科学与工程类] 环境工程：第27名/4星级/地区第2名。
环境科学：第9名/5星级/地区第1名。
环境生态工程：第1名/3星级/地区第1名。
[计算机类] 计算机科学与技术：第102名/3星级/地区第5名。
软件工程：第57名/3星级/地区第2名。
(2)、理学门类[地理科学类] 地理科学：第5名/5星级/地区第1名。
地理信息科学：第19名/3星级/地区第2名。
人文地理与城乡规划：第14名/3星级/地区第1名。
自然地理与资源环境：第8名/5星级/地区第1名。
[化学类] 化学：第40名/4星级/地区第2名。
应用化学：第74名/3星级/地区第3名。
[生物科学类] 生态学：第13名/4星级/地区第1名。
生物技术：第46名/3星级/地区第2名。
生物科学：第25名/4星级/地区第1名。
[数学类] 数学与应用数学：第13名/5星级/地区第1名。
[统计学类] 统计学：第19名/4星级/地区第1名。
应用统计学：第8名/3星级/地区第1名。
[物理学类] 物理学：第15名/5星级/地区第2名。
[心理学类] 心理学：第12名/4星级/地区第1名。
(3)、经济学门类[财政学类] 财政学：第35名/3星级/地区第2名。
[金融学类] 金融学：第60名/3星级/地区第2名。
[经济学类] 经济统计学：第4名/3星级/地区第1名。
经济学：第57名/3星级/地区第2名。
[经济与贸易类] 国际经济与贸易：第67名/3星级/地区第2名。
[工商管理类] 会计学：第23名/4星级/地区第2名。
人力资源管理：第22名/3星级/地区第2名。
市场营销：第48名/3星级/地区第3名。
[公共管理类] 公共事业管理：第26名/3星级/地区第3名。
行政管理：第25名/4星级/地区第1名。
探究新媒体环境下人工智能对新闻行业的影响
45 第3卷第02期融媒研究新媒体并不是人们字面意思所理解的新兴或者新型的媒体，它具有自身准确的概念，前者的描述是比较狭隘的，是对这个行业片面的认识。
总的来说，新媒体是现代信息技术发展下呈现的媒体形态，如数字报刊、数字广播、车载移动电视、楼宇电视等。
新媒体作为一个比较新兴的产业，群众对其的娱乐要求比较高。
由于当今时代下计算机领域新技术人工智能的不断发展和其在各行各业广泛的应用，人们开始思考把人工智能和新媒体两者进行有机的结合，为传统职业带来新的帮助和发展[1]。
一、人工智能的发展近况随着第四次工业革命的来临，人工智能已经从科幻概念走入了现实。
人工智能这个概念在1956年Dartmouth学会上被首次提出，自诞生以来，相关理论和技术越来越成熟，其应用的领域也在不断扩大。
关注围棋的人们应该都听过这样一则新闻，柯洁被Al-phaGo的Master版本零封，人工智能表现出全方位地辗轧。
从AlphaGo Lee再到如今的星阵围棋，柯洁再次失败了。
他说道：“和人工智能下棋总有那种无力感吧。
它的计算和大局的判断都是在我之上的，所以说，我也不知道自己表现得是好是坏，因为真的是很难下。
”可以看出，人工智能在计算运行的强大之处在于它可以通过计算机来模仿人类的思维学习过程，更好地贴近真实的情况并应用于生活；目前，人工智能的准确度也在大幅度提升。
它在语音识别、实时翻译和图像识别上也有了新的突破。
如语音识别方面，必须要有足够的语料库和人工字幕作为训练样本进行训练才能得到较好的模型。
图像识别方面，最强大脑节目曾为观众呈现过百度研发的人工智能小度，它突破了计算机过往在人脸识别技术上的低准确率，能和最强大脑的选手一较高下，甚至有过之无不及。
二、人工智能对新媒体环境的影响伴随着互联网技术的发展，中国媒体实现了从传统媒体向新媒体的融合转型。
媒体的基本形态发生了巨大变化，而接下来，媒体融合定会朝着智能化的方向发展。
一方面，观众群体的口味需求发生了新的变化。
美国人工智能助教应用案例及启示
域外采风tougao1@158中国信息技术教育美国人工智能助教应用案例及启示宁佳 东北师范大学信息科学与技术学院张海 东北师范大学传媒科学学院杨絮 东北师范大学留日预备校人工智能是计算机科学的一个分支，随着信息化的快速发展，人工智能已经渗透到人们生活的方方面面，在教育方面，机器学习、深入学习以及人工智能中神经网络的应用，导致一系列新的人工智能驱动工具出现，从而扩展了教学和学习的机会。
为了展示出智能的效果，计算机应用算法在大量数据中寻求一种模式，这种模式叫做“机器学习”，它在许多人工智能应用中扮演着关键的角色。
人工智能系统经常结合人类的反馈来帮助校准系统的学习，通过广泛收集数据，并应用算法进行精准的数据评估来实现诊断。
有效的干预措施需要审查学习者的整体需要，诸如丧失信心等情感的需要，人工智能在这一领域也在被越来越广泛地应用。
本文将重点介绍美国的人工智能助教应用案例。
● 应用案例一：教师教育沉浸课堂体验平台——First ClassFirst Class是宾夕法尼亚州立大学开发的沉浸体验平台，为教师教育提供增强现实技术辅助，教师可通过使用真实的动作、声音和手势来练习他们的基础教学技能。
First Class营造了一个由六名人工智能学生组成的虚拟K-12课堂，允许教师使用动作、声音和手势与参加各种行为的“虚拟学生”进行互动，并对“虚拟学生”做出反应。
1.真实的实践体验虚拟的六名学生会模仿真实的学生对教师的讲解做出反应，如点头、摇头、微笑、举手等行为，进而模拟真实的教学情境，最大程度地还原课堂教学，教师通过此种方式不断练习教学技能，职前教师可以通过这种仿真的教学体验为之后进入真实的课堂打下良好基础。
2.充足的练习资源通过First Class，职前教师可以随时进行教学实践的练习，反复练习多种课堂情境，由于是由虚拟学生构成的仿真课堂，教师不必担心教学实践的失败。
真实的课堂无法进行重复讲授，First Class允许用户将课堂进行重置，在完全相同的情境下再一次实践，这为使用者提供了充足的练习资源3.虚拟的学生，真实的角色在First Class中的虚拟学生有着不同的性格特点和名字，在上课过程中，他们同现实中的学生一样也会感到无聊，甚至会走神，教师可以通过点名等方式提醒学生，确保他们参与到课堂中来。
人工智能时代电视新闻主播如何实现人机协同共赢
作者： 侯月[1];叶静妍[1]
作者机构： [1]东北师范大学传媒科学学院,吉林长春130117
出版物刊名： 新闻研究导刊
页码： 18-19页
年卷期： 2020年 第4期
主题词： 人工智能;电视新闻主播;人机协同;应对策略
摘要：随着科学技术不断更迭,科技的创新无时无刻不在改变着人类的认知和生活,生产力被新的科学技术大量解放,智能时代已经来临。
科技智能在给人们生活带来方便和享受的同时,也在悄无声息地改变着不同从业者的职业视域与从业能力。
电视新闻主播作为媒介语言传播的主要代表之一,其播音要求高度的规范性。
这种规范性与人工智能语音使用价值重叠,因此,人工智能主播的发展给传统主播的传播能力和职业价值带来挑战。
面对人工智能时代的全面到来,电视新闻主播行业与人工智能的交汇,无疑给传统媒体工作者带来了全新的挑战与冲击。
正是这种冲击带来的紧张感,使得我们不断地探寻在这一背景下传统行业主播如何适应人工智能时代的现实要求。
本文从人工智能时代对电视新闻主播行业的冲击、智能背景下电视新闻主播面临的机遇与挑战、当下电视新闻主播应如何积极建构未来人机协作工作的新思维3个方面展开探讨。
意义生活的完整性:人工智能时代劳动教育何以必要与何以可为
Integrity of Meaningful Life:the Necessity and Possibility of Labor Education in the Era of Artificial
Intelligence
作者： 徐海娇[1,2]
作者机构： [1]东北师范大学政法学院,吉林长春130114;[2]东北师范大学政治学博士后流
动站,吉林长春130114
出版物刊名： 国家教育行政学院学报
页码： 88-95页
年卷期： 2019年 第11期
主题词： 劳动教育;人工智能时代;意义生活;完整性
摘要：劳动教育不是生活以外的形式训练,人正是在劳动中实现生活的意义。
人工智能时代
在促进个体生活现代化的同时,也带来了私人生活公共化、个体意义碎片化和人际关系陌生化的危机和挑战。
如何超越技术理性中物的尺度,实现生活活动合规律性与合目的性的统一,就成为人工智能时代劳动教育发展的必然要求。
为此,劳动教育应通过彰显技术理性中人的双重尺度、深化对生活意义的体验和拓展职业交往中的人文内涵以及突出个体的内在情感和思维,使个体更好地应对人工智能时代的冲击,真正实现完整的意义生活,从而更好地促进人的自由全面发展,创造美好幸福的生活。
人工智能的自我意识觉醒——谈日本当代芭蕾《妮娜物语》
作者： 朱紫薇[1]
作者机构： [1]东北师范大学音乐学院,长春130000
出版物刊名： 当代音乐
页码： 15-16页
年卷期： 2019年 第3期
主题词：�妮娜物语》;现代芭蕾;思考;评论
摘要：现代芭蕾《妮娜物语》是一部集强大肢体、精妙音乐、炫酷视觉于一体的震撼之作。
妮娜是个虚拟的女性概念,是舞台上5位人偶舞者的代名词,就如同人工智能时代的机器人一般。
当舞台上的灯光逐渐变得昏暗时,身着黑色衣服的男性舞者开始试图操控人偶的肢体,机器人与操控者的博弈故事也就此展开,人工智能神秘的面纱被一一撕碎,慌乱、暴躁、惊恐、控制欲……人性与机械化“与生俱来”的零度属性也蔓延开来。
在观看过程中,很多人会评价其动作和编排使人“血脉贲张”,然而我却分明感受到舞台上冰冷的气氛和人性中最无情的操控欲逐渐流向身体的每一处,使我的思维和知觉也逐渐趋于“零度”,因为它在不断地向你质疑,并且引领你层层深入问题的真相。
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期末作业考核
《人工智能》
满分100分
一、判断题（每题3分，共30分）
1. 从选手的角度看，博弈树就是一棵与或树，其特点是博弈的目标状态是初始节点,博弈树中的“或”节点和“与”节点逐层交替出现。
√
2. 遗传算法的编码方法常用编码方式有二进制编码、浮点数编码方法、格雷码、几何图形方法。
×
3. 如果搜索是以接近起始节点的程度依次扩展节点的，那么这种搜索就叫做宽度优先搜索。
√
4. 在宽度优先搜索中，OPEN表的数据结构是栈。
×
5. 目前，人工智能的主要学派有下列3家：符号主义、分割主义和现实主义。
×
6. 行为主义认为人工智能源于控制论。
√
7. 在前馈网络中，多个神经元互连以组织一个互连神经网络。
×
8. 问题归约法是从中间状态出发逆向推理，建立子问题以及子问题的子问题，直至最后把初始问题归约为一个平凡的本原问题集合。
×
9. 在问题归约图中，终叶节点是可解节点。
√
10. 子句是由文字的析取组成的公式。
√
二、简答题（每题15分，共45分）
1. 当前人工智能有哪些学派，他们的认知观是什么？
答：目前，人工智能的主要学派有下列3家：符号主义、连接主义和行为主义。
各学派的认知观如下：(1)符号主义
符号主义(Symbolicism)，又称为逻辑主义(Logicism)、心理学派(Psychlogism)或计算机学派(Computerism)，其原理主要为物理符号系统(即符号操作系统)假设和有限合理性原理。
符号主义认为人工智能源于数理逻辑。
如今，符号主义仍然是人工智能的主流派。
这个学派的代表有纽厄尔、肖、西蒙和尼尔逊(Nilsson)等。
(2)连接主义
连接主义(Connectionism)，又称为仿生学派(Bionicsism)或生理学派(Physiologism)，其原理主要是神经网络及神经网络间的连接机制与学习算法。
连接主义认为人工智能源于仿生学，特别是人脑模型的研究。
(3)行为主义
行为主义(Actionism)，又称进化主义(Evolutionism)或控制论学派( Cyberneticsism )，其原理为控制论及感知-动作型控制系统。
行为主义认为人工智能源于控制论。
早期的研究重点是模拟人在控过程中的智能行为和作用，并进行控制动物的研制。
2. 简述反演的基本算法。
答：（1）把谓词公式转化为子句集S（所有子句的变量名不同）；
（2）如空子句成为子句集的子句，则算法结束；
（3）在子句集中选取两个不同的可以消解的子句；
（4）计算的消解式；
（5）把加到子句集中，形成新的子句集S；
（6）转到（2）。
3. 试说明一般应用程序与专家系统的区别。
答：一般应用程序与专家系统的区别：前者把问题求解的知识隐含地编入程序，而后者则把其应用领域的问题求解知识单独组成一个实体，即为知识库。
知识库的处理是通过与知识库分开的控制策略进行的。
更明确地说，一般应用程序把知识组织为两级：数据级和程序级；大多数专家系统则将知识组织成三级；数据、知识库和控制。
三、计算题（共25分）
设U={2,3,4,5,6}，F和G分别是U上的两个模糊集，即
F=小=1/2+0.7/3+0.5/4+0.3/5+0.1/6
G=大=0.1/2+0.3/3+0.5/4+0.7/5+1/6
求F∩G。
F∪G=(1∨0.1)/2+(0.7∨0.3)/3+(0.5∨0.5)/4+(0.3∨0.7)/5+(0.1∨
1)/6=1/2+0.7/3+0.5/4+0.7/5+1/6。