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OO教育研究OO范文赏析（共2篇）
第1篇：人工智能视阈下OO高等教育人才培养模式研究
OO红(北京宣武红旗业余大学，北京100054)
【摘要】随着科技全球化的深入发展，人工智能技术的重要性日益突出，人才竞争日益激烈，许多国家将人才培养作为推动人工智能发展的重要力量。目前OO高等教育在人才培养中发挥着重要作用，大数据、智能识别、深度学习、云计算、区块链、脑科学等技术极大地改变了OO学生的学习模式，引发OO高等教育人才培养的模式发生颠覆式创新。人工智能视阈下的OO高等教育人才培养模式实现了OO高等教育人才培养目标精准化、课程体系一体化、教学模式个性化、师资培养现代化、考核评价综合化。未来应充分发挥人工智能在OO高等教育人才培养中的作用，将人工智能技术嵌入人才培养流程中，创造新的业务流程、新的工作结构、新的管理理念、新的教育体系，以服务于OO高等教育人才培养。
【关键词】人工智能；OO高等教育；人才培养；教学模式
一、引言
人工智能指对人的意识、思维的信息过程的模拟，人工智能不是人的智慧，但能像人那样思考，也能超过人的智能。人工智能改变了人们的生活工作和思维方式，人工智能思维也将最终改变“教”与“学”的方式。作为我国高等教育重要组成部分的OO高等教育，在培养高层次专门人才、促进高等教育大众化、践行终身教育理念方面发挥着重要作用。然而，随着普通高等教育规模的扩大，OO高等教育面临着严峻的挑战，在知识经济与信息技术不断发展的时代，新知识、新理论、新方法层出不穷，OO高等教育的发展也需要新元素的不断注入与完善。如何在人工智能技术的带动下，将优质教育资源与智能化有效结合，将OO高等教育与个性化完美交融，将工作流程再造和精准化深度融合，打破OO高等教育与其他领域之间的发展壁垒，塑造智能化时代全面完善的知识系统认知职业能力，培养具有全面分析和解决问题的专业人才，实现OO高等教育教学模式的创新，对OO高等教育的发展有着重大的战略意义。
二、人工智能视阈下OO高等教育人才培养模式总体框架
人工智能视阈下的OO高等教育人才培养模式基于移动互联网、大数据、人工智能技术，从数据基础层、智能技术引擎层、综合运用层、智慧层四个层面构建，突出人才培养目标、课程体系、教学模式、师资培养、考核评价五位一体的综合培养体系，培养具备理论知识、实践能力、职业素养的人工智能视阈下的智慧型OO高等教育人才，如图1所示。
三、人工智能视阈下OO高等教育人才培养模式运行层次
(一)数据基础层
大数据具有体量大、速度快、类型繁多等特点，人工智能视阈下的OO高等教育人才培养的数据包含学生数据、学业数据、教学数据、管理数据等多种，类型的多样性使得数据被分为结构化数据和非结构化数据。结构化数据由易于搜索且明确定义的数据类型组成，对系统中所具有相关条件的数据标签化，当外部条件达到时，将外部条件中所含的标签存储到数据基础层中。非结构化数据通常由不易于搜索的数据组成，这些数据基于应用场景尽可能获取，并借助大数据技术进行管理和存储，包括OO、OO，地理位置信息，社交媒体发布等格式。在数据基础层中，系统对结构化和非结构化数据同时从对接管理、采集管理、交换管理、存储管理等方面提供相应功能支持。搭建牢固而稳定的数据基础为机器学习提供数据资源，为智能引擎的建设起到良好的铺垫作用，这也是人工智能视阈下OO高等教育人才培养模式的重要改变。
(二)智能技术引擎层
智能技术引擎集成多种人工智能技术，基于大数据的支持和采集，挖掘高价值的信息和资源并将其运用于人工设定的特定性能并结合机器深度学习应用于各种不同的实物场景。人工智能视阈下的OO高等教育人才培养模式以大数据为基础，通过人工智能技术形成智能识别引擎、规则引擎、流程引擎、深度学习引擎、云计算引擎、区块链引擎。智能识别引擎基于深度学习的OCR技术，而非传统的OCR技术，能批量高效地对图像中的结构化和非结构化数据进行检测、识别和提取；规则引擎以标签为元素，通过特定的机器语言对控制规则进行合理表达、封装并形成规则包，实时进行自动化的逻辑处理；流程引擎在人工智能时代借助超强的灵活性和扩展性支撑智能应用中复杂的后台任务路径分流；深度学习引擎是人工智能技术的关键组件，机器通过学习带有特征和标签的历史数据而自主发现规则和算法，将一系列算法合理封装并形成标准化的输入和输出从而实现对人工的辅助和替代；云计算引擎为各种规则和算法提供海量的计算能力和程序；区块链引擎本质上是一个去中心化的数据库，通过分布式核算和存储，实现了各个节点的信息自我验证、传递和管理。智能技术引擎层为培养人工智能时代OO高等教育人才提供重要的技术支持和合理保障。
(三)综合运用层
综合运用层是人工智能视阈下OO高等教育人才培养模式的重中之重，其包含的五位一体的综合培养体系具体为：
1.精准化的培养目标
人才培养目标是人才培养模式的出发点，也是衡量人才培养质量的归宿。人工智能视阈下OO高等教育人才培养需要具备精准化的培养目标，应以学习需求为导向，以“智商、情商与人工智能商数”培养为重点，注重硬技能(包括理论分析的基础能力、数据处理的拓展创新能力和表达沟通的综合应用能力)与软实力(包括合作协调能力、全面管理能力和团队领导能力)相结合，促进OO学生对智能化的运用能力、协作能力以及分析改善能力的提升，着力培养实用型人才、复合型人才、智慧型人才。
(1)关注OO需求，培养实用型人才
OO学生大多来自于不同的工作岗位，学习需求以完成特定的社会责任，达到一定的社会期望为主，学习具有较强的针对性且能够更多地借助自己在社会实践工作中积累的丰富经验理解和掌握理论知识。因此，OO高等教育中要充分关注OO学生的学习需求，借助OO学生已有的工作经验与新知识技能的有机结合，鼓励OO学生OO识别问题、分析问题、解决问题，培养专业知识扎实、业务能力过硬的实用型OO高等教育人才。
(2)关注跨界融合，培养复合型人才
互联网、大数据、人工智能技术的快速发展，驱动企业运营与管理的规则和流程发生重大变化，培养复合型OO高等教育人才将直接影响人工智能时代企业的核心竞争力。[1]OO高等教育人才培养在加强基础知识和基本技能的前提下，增加对OO学生创新思维的引导，扩展相关业务知识和宏观战略等跨界融合的综合能力，培养具有全面知识系统认知的职业能力和具备较强的拓展创新能力的复合型人才。
(3)关注人工智能，培养智慧型人才
人工智能时代，移动互联网、大数据、超级计算、传感网、脑科学等新理论和新技术层出不穷，再加上错综复杂的经济和社会环境，使得OO高等教育不得不关注人工智能，培养OO学生利用人工智能技术对已加工和处理的数据信息进行定性分析和决策。例如，当某项目决策失败后，决策人员应从技术方案、资金成本、筹资风险、合作对象的痛点等多个领域分析决策失败的原因，需要具备整合信息技术、财务成本、管理方式、沟通技巧等多种跨界信息的硬技能，具备应对突变性和特殊性的灵活处理的软实力。然而，人工智能的算法无法做到其中各种变量因素的穷举，这就需要智慧型人才从表象入手，运用高层次的职业推理能力和抽象思维，推导并认识数据信息背后的规律，进而运用多元技能处理定性的信息。
2.一体化的课程体系
一体化的课程体系是实现人才培养目标的载体，是保障和提高教育质量的关键。设置一体化的课程体系就是在一定的教育理念指导下，将课程加以排列组合，使课程在动态过程中统一指向课程体系目标实现的系统。很多OO高等教育中的课程往往参考同类院校和全日制普通高校相关专业设置，课程设置不尽合理，没有很好的适合OO学生的需求。人工智能视阈下的OO高等教育应设置一体化的课程体系，分步骤分等级实现对OO学生的培养。
(1)基础课程与专业课程体系
人工智能视阈下的OO高等教育人才培养，在确保OO学生掌握基础理论和专业理论知识的同时，重点在于培养学习方法和要领，引导OO学生以工作经验为基础OO分析和解决问题。例如，财务类专业的基础课程体系，要求财务人才具备基本理论知识和基本专业常识，掌握的课程主要包括会计基础、管理学基础、经济基础、税收、金融等基本理论和基本专业常识。财务类专业的专业课程体系，要求财务人才的核心技能包括财务交易处理以及相关流程，往来款项管理以及关联交易管理，会计核算系统，信息披露以及OO的流程与管理。因此，这一体系要求财务人才掌握的课程涵盖了财务会计、财务管理、管理会计、财务分析、OO等专业知识。
此外，为OO学生开设数据处理与分析、基础编程等课程，确保专业基础和专业理论扎实的前提下，具备一定的大数据分析处理能力，着力培养能够参与或协助人工智能专业人员开发平台、分析数据业务以及优化处理软件的实用型人才。
(2)业务课程与战略课程体系
业务课程体系的设置是在OO学生具备基础理论和专业理论的基础上，合理安排和系统组合企业经营业务相关的课程，旨在培养OO学生对企业整体经营和运行情况的全方位了解。仍以财务类专业的业务课程体系为例，财务人才的核心技能应包括产品规划与投资管理、销售与客户管理、OO销与物流管理、项目研发与市场管理等，财务人才需要掌握的课程包括产品财务管理、营销财务管理、供应链财务管理以及项目财务管理等知识。战略课程体系的设置，要求财务人才能够将财务与战略巧妙结合，配置管理财务资源，参与企业价值管理、经营分析与绩效管理，全面预算管理等。这就要求财务人才掌握的课程涉及资本运作、人际沟通与心理、宏观经济和业财一体化等跨学科的知识。
在本级课程设置体系中安排大数据、云计算方法的基础课程教学，培养具有数据处理能力和跨专业、跨业务、跨行业的跨界融合能力，实现从知识型向战略型的复合型人才培养的转型升级。
(3)创新课程与智慧课程体系
创新驱动发展是我国长期的战略决策，创新课程在人工智能时代人才培养的各个阶段都必不可少。创新课程体系的设置对于有一定工作经验积累或者在某些方面有一定技能的OO学生更加实用和适用。创新课程体系包括创新精神和创新理论知识课程、创新思维与创新技巧课程、创新与创业实践课程等，课程结合创新与创业，针对性的对OO学生生产生活中的现实难题进行训练和实践。时代进步带动科技的发展，随着物联网、云计算、大数据等技术的迅速兴起，OO高等教育可以更加便捷的研发或获取经典的智慧课程，为OO高等教育人才培养提供基于OO背景的系统完整的教学资源。智慧课程主要包括共享管理课程、业务实训综合课程、人工神经网络课程、遗传算法等课程，培养OO学生对智能化的运用能力、协作能力以及分析改善能力，实现从战略型向智慧型人才培养的转型升级。
3.个性化的教学模式
(1)翻转课堂教学模式
所谓翻转课堂(FlippedClassroom)，又称反转课堂，是将传统教学翻转的一种教学模式。人工智能时代，教师按照专题或者模块将课程内容结合实践案例改编，开发设计基于微课的系列课程OO和其他教学资源，并按照课程进度提前上传到智能高效的教学资源库，通过教师端的手机或者电脑操作将课程资源推送到对应班级的每位学生的微信中。课前学生通过客户端查看教学微课OO、手机课件、教师的OO留言等，教学资源可以多次播放、暂停和保存，方便学生在智能终端标记不懂或者疑惑并按照各自的特点理解学习内容。然而课堂上，师生的互动交流占据了主导地位。
由于OO学生具有年龄不同、学习基础薄弱、学习态度两极化、学生素质参差不齐的显著特点，翻转课堂教学模式更适合OO高等教育的人才培养。OO学生可利用大量碎片化时间提前学习相关课程，结合工作中的问题运用所学知识与教师在课堂上面对面互动，这不仅使学生积极主动地学习相对简单和重要的知识要点并养成OO分析和解决问题的能力，最重要的是，所有OO学生都能得到个性化的教育和提升。同时，OOOO提供了大量的学生学习数据，以便于智能引擎更好地识别、提炼、分析和运行相关程序，以备下一个学习阶段对不同的学习主体智能化地推送不同的学习资源。
(2)智慧课堂教学模式
智慧课堂教学模式是以知识教育为依托，以能力培养为主要内容，以引导学生高度参与并自主发现问题、分析问题和解决问题为主要学习形式，旨在以培养实用型、复合型、智慧型人才为目标的教学模式。
不同于传统课堂，智慧课堂教学模式中，课上，教师将智能手机作为OOO，将智能课件按照教学进度逐页发送到学生端，随时在教师端选择随机点名、限时习题、一键投屏、发送课堂红包、开启弹幕讨论等操作，实时掌控教学资源的发布和学生动态。学生通过智能手机扫码进课堂，实时接收教师推送的资源与信息，通过学生端参与课堂弹幕讨论、限时答题、OO，遇到不明白的知识点还可点击不懂按钮反馈给教师，课程结束时智能终端自动汇总和分析学生课堂表现，学生可以随时查看全班学生学习情况分布，了解自己在班级中的位置和课堂上的错误提示。以上操作都可自动实时采集学生在智能终端使用的学习行为，采集到的数据都是基于学生动态学习的数据，经过整合分析和“云、网、端”的运用，帮助教师量化了解学生学习效果，使教学由传统的凭借多年教学经验观察学生上课时的反应、神态或通过测验考试来获得对学生的了解的“经验驱动”向基于学生动态学习的数据整合分析的“云、网、端”运用的“智能驱动”转型。[2]
智慧课堂教学模式强调知识、能力和素养的和谐发展，注重引导OO学生主动学习并激发创新思维，由于借助大数据、互联网以及人工智能技术，可深入追踪和关注学生的可持续发展、终身发展，是师生学习和成长的共同体。
(3)立体化实践课堂教学模式
立体化实践课堂教学模式，基于数据库、共享中心、智能技术，形成“实验+实训+实践”三种教学模块，“基础实践+创新实践+综合实践”三种维度，“网络共享平台+实践基地平台+国际交流平台”多样化的立体结构，以提高OO学生理论分析、数据处理、知识整合、合作协调、解决问题等创造性处理复杂问题的综合智慧。
实验教学模块应精选实验项目，加大综合性、设计性、创新性实验比例，构建专业基础实验、创新实验和综合实验等多层次的实验教学体系，使OO学生通过不同的实验教学方法体验认识、实践、探索、创新等全过程。实训教学模块包括实习、设计、实训三项内容，实训的目的是让学生深入实践，将所学专业知识与实际经营管理工作相结合，提升战略应对能力、综合实施能力和创新能力；实践活动模块是OO学生提高能力的重要途径，包括顶岗实践、市场调查、社会实践等，目的是培养OO学生成为综合分析和解决人工智能时代企业经营管理实际问题的智慧型人才。
多层面、OO度和多样化的立体化实践课堂教学模式是OO高等教育人才培养的重要组成部分，也是培养人工智能时代OO高等教育人才不可缺少的、必须贯穿始终的重要环节。教学中应充分利用校内外实践平台，积极开展实践活动，提高OO高等教育人才的专业基础能力、拓展创新能力和综合应用能力，努力培养并优化人工智能视阈下OO高等教育智慧型人才。
4.现代化的师资培养
百年大计，教育为本；教育大计，教师为本。2018年1月，《OOOOOOO关于全面深化新时代教师队伍建设OO的意见》要求“教师主动适应信息化、人工智能等新技术变革，积极有效开展教育教学”。人工智能视阈下OO高等教育教师应积极适应人工智能技术的挑战，从思想观念、思维方式、专业技能、社会关系四个维度提升教师素养。
(1)促进教师思想观念现代化，助力高效融合意识理念
教师思想观念的现代化是指OO高等教育教师的思想观念从传统向现代化转换的过程，教师只有保持与时俱进和不断创新才能跟进并赶超社会发展的步伐。随着科技进步日新月异，OO高等教育教师应学会辩证思考新技术的价值，将新技术、新理念与传统教学进行高效融合，优化教与学的过程，推动OO高等教育实用型、复合型、智慧型人才培养。
(2)提升教师思维方式现代化，持续加强智慧教学能力
传统思维方式已不再适用于人工智能时代的快速发展，OO高等教育教师只有打破陈旧事物的束缚，不断丰富自身的思维结构，培养创新创造性思维，才能在日趋激烈的竞争中赢得一席之地。现代信息技术为教师不断拓宽视域、优化自身思维结构提供了条件，教师通过网络平台自学，借助客户终端实现课程深造或与专家学者实时学术交流探讨，有助于教师以现代化思维方式思考和解决问题并持续加强智慧教学能力。
(3)加速教师专业技能现代化，努力提高岗位实践能力
同基础教育的学生不同，OO教育的学生学习基础参差不齐，学习背景复杂多样，很多学生来自企业生产经营一线，如果教师的专业技能仅局限于所教或所学的一技之长，不但不能让OO学生信服，反而还会扼杀年轻学生的积极性和创新精神。人工智能时代，教师应该与时俱进持续不断地提升自身岗位实践能力，利用大数据、虚拟现实、人工智能技术等为代表的现代信息技术提升自身的实际岗位操作能力，而且教师掌握虚拟技术和智能设备的应用方法，有助于OO度提升教师的现代专业技能，也有助于增强教师的教学热情和学生的学习积极性，同时形成面向未来、走向国际化的以专业为核心的一系列的技能聚合体，带动教师立体化实践教学水平的提高。
(4)增强教师社会关系现代化，不断提升综合职业素养
网络化、智能化、全球化使得信息资源触手可及，也使教师的社会关系网复杂多变。OO高等教育教师可借助网络平台、学习空间、微信、QQ、微博等智能化沟通工具，与不同专业、不同职业、不同年龄、不同地理位置的教师、专家、学者等沟通交流和学习借鉴，探索总结国内外先进的教育技术知识和技能方法并在教学中不断体验和尝试，以提升对教学课堂的设计、组织、管理和驾驭能力，进而促进OO高等教育教师现代化发展的进程，并使教师职业素养和岗位职业素养为代表的综合职业素养快速提升。[3]
5.综合化的考核评价
为了培养人工智能时代OO高等教育人才，应采用综合化和过程性考核相结合的评价体系，客观真实地评价OO学生的技能和潜能，并促进学生综合应用能力的全面发展。
(1)评价内容多元化
人工智能视阈下OO高等教育人才培养模式应注重对学生“知识、能力、素养”三位一体的综合评价，根据人工智能时代企业的岗位需求，将考核内容围绕专业知识为基础，以拓展延伸创新能力和综合素养为目标，客观真实地评价智慧型OO高等教育人才的潜能。
(2)评价过程全程化
利用人工智能时代的翻转课堂、智慧课堂、立体化实践课堂，教师会在课前、课上、课后的每个教学环节随时采集到数据信息，以了解每一个班级、每一堂课、每一个学生、每一个时点的表现情况，定量地给出学生学习期间全部学习过程的数据分析和智慧评价。
(3)评价方式灵活化
人工智能时代对OO高等教育人才的评价方式，应结合表达能力的考核、现场技能操作考核、实地调查考核、情景测验、任务测试、OO写作、报告答辩等多种灵活方式，鼓励OO学生OO思考并OO解决问题，培养开拓创新能力和综合应用能力。
(4)评价主体互动化
互动化评价强调在评价主体上打破传统单一教师评价，形成有学生、教师、企业、社会共同参与的新型互动式评价，学生和其他评价主体之间的有效沟通与互动，能够促进积极平等的评价关系，有效促进OO学生主动参与、积极思考、自我反思和发展等方面的能力提升。
(四)智慧层
智慧层将由精准化的目标、一体化的课程、个性化的教学、现代化的师资、综合化的考评形成的五位一体的综合培养体系的实施和运用领域，升级为高端人才的智慧输出领域。高端人才的智慧输出领域涵盖了OO高等教育人才所应具备的知识(基础知识与专业知识领域)、能力(业务能力与战略能力领域)和素养(创新素养与综合素养领域)。人工智能视阈下的OO高等教育人才培养注重分层运用差异化教学，改变传统OO培养的知识灌输为多模式多角度的教与学，实现从“知识型”向“智慧型”OO高等教育人才培养的转型升级。
四、人工智能视阈下OO高等教育人才培养模式运行机理
人工智能视阈下OO高等教育人才培养模式的运行基于多Agent系统。多Agent系统(Multi-Agentsystem，MAS)是基于多个感知外界动态变化、接收信息并做出一定推理判断进而完成自主运行的Agent系统组成，多个Agent进行协商交互，协作完成由单个Agent的能力和知识所不能解决的问题的系统称为多Agent系统(Multi-Agentsystem，MAS)。
(一)运行过程
基于多Agent系统的OO高等教育人才培养模式的运行是通过传感器接收来自于外部环境的结构化与非结构化数据信息进行感知输入，结合内部状态进行数据及信息融合、任务分配与运行加工，在知识库的指导下进行推理与规划并生成模型和算法，在目标意图的导向下，生成相应的动作序列或规则，通过结果集成的执行器作用于外部环境，从而完成从信息接收到运行加工、更新反馈以及智慧输出的整个过程。其运行过程主要包括三个环节：感知输入；运行加工；智慧输出，对应人工智能视阈下OO高等教育人才培养模式的基础数据层、引擎与综合运用层、智慧层。
(二)运行机理
基于多Agent系统的OO高等教育人才培养模式以人才培养目标(来自管理Agent)为指导，集成课程体系(来自数据库)，教学模式(来自模型库)，师资培养(来自知识库)，考核评价(来自算法库)进行逻辑推理和判断，通过各Agent之间的密切配合进行实用、复合和智慧人才培养，形成有机统一的人工智能视阈下的OO高等教育智慧型人才培养系统。
基于多Agent系统的OO高等教育智慧型人才培养模式运行机理如下：
第一，感知输入Agent输入用户需求后，向问题处理Agent和管理Agent发出任务通知。
第二，经过问题识别后，问题处理Agent一方面生成待解决的问题，另一方面归集和整理解决问题所需要的运算分析能力，同时将运算分析请求发送到管理Agent。
第三，收到来自问题处理Agent的运算分析请求后，管理Agent对任务进行细化和分解，确定参与操作的各个任务Agent并将任务进行分配和记录。
第四，收到管理Agent的任务分配后，各个任务Agent通过数据库、知识库、模型库、算法库的支持执行具体的工作任务，在交互协作任务的同时进行优化与修正。
第五，收到各任务Agent的运算分析结果后，信息源Agent和筛选Agent参照意图库的比对和分析，传递给结果集成Agent对结果进行组装。
第六，结果集成Agent将组装后的成果传递给智慧输出Agent，由智慧输出Agent根据用户的需求将结果对外输出。
由于Agent具有智能性、适应性和逻辑判断能力，因此在系统内必然有自发的优化完善过程，只要用户再次登录系统就可感知服务质量的提升。其自发优化完善的具体过程如下：
第七，感知输入Agent将用户的选择及反馈信息传递到管理Agent。
第八，根据感知输入Agent传递的用户反馈信息，管理Agent修正和更新各个任务Agent的信任值并将其作为下次分配和执行任务的参考标准。
第九，管理Agent将修正和更新后的信息传递给任务Agent，各个任务Agent更新自身能力值，也作为下次分配和执行任务的参考标准。
由此可见，该系统能够更有效地解决OO高等教育人才培养中的结构化和非结构化问题，具有逻辑推理机构，能模拟人的思维过程并能够OO问题的求解过程，以证明人才培养方案的正确性和可信度。[4]
五、人工智能视阈下OO高等教育人才培养模式的关键前瞻
OO高等教育人才培养模式的智慧化取决于智慧人才的应用需求、智能技术的发展水平、智慧化相关政策的匹配程度以及人才培养机构资源获取等诸多方面，实现人工智能视阈下OO高等教育人才培养模式提高人才培养质量和教育教学水平。
(一)关注核心素养导向的人才培养目标前瞻
随着科技进步日新月异，国际竞争日趋激烈，人工智能时代综合国力的竞争逐渐由表层的生产力水平竞争转换为深层的以人才为核心的竞争。目前，以经济发展为核心，致力于人才核心素养的提升，逐渐成为世界各国发展的共同主题，很多国家已把培养新时代核心素养上升到国家战略的高度。未来OO高等教育应致力于培养面向人工智能时代的创新型智慧人才，引导OO学生在学习和工作中发展关键能力(创造能力、协作能力、知识的情境化运用能力等)和核心素养(人文底蕴、责任担当、跨文化交往等)，以更好地适应未来时代的发展。
(二)关注人机结合的思维课程体系前瞻
人类运用自己已有的知识和经验进行归纳总结和逻辑演绎，机器引擎有着超快的速度，人机充分发挥各自的优势并互相结合进行分布式认知，能够驾驭和超越人类极限的超强节奏、海量信息、不确定性和复杂性。未来OO高等教育人才培养要关注人机结合的课程体系、制度体系与思维体系，要善于运用人机结合的思维方式制定思维课程体系和制度体系，使人工智能视阈下的OO高等教育人才培养既实现大规模覆盖，又实现与OO学生个体能力和背景相匹配的个性化发展。
(三)关注人机协作的高效教学模式前瞻
未来的OO高等教育人才培养要关注人机协作的高效教学模式，借鉴和吸收人工智能在科学领域的最新研究成果，借助人工智能技术更科学全面地了解OO学生的学习过程和规律，建立人机协作更精准的模型，实现更人性化的人才培养功能。将专家、教师、学者、学生和相关企事业单位专业人士的经验构成专家体系，计算机等人工智能相关引擎设备构成机器体系，将教科书、资源库中的知识、经验和智慧构成知识体系，三者有机结合构成“人机协作”的高效教学模式，如图3所示，通过发挥人和机器的各自优势，将逻辑思维和形象思维相结合，实现人助机器、机器助人的人机协作的合作方式，创造性地实现知识、能力和素养的综合集成，达到人工智能时代OO高等教育人才培养的目标。[5]
(四)关注核心价值的教师队伍前瞻
人工智能时代，教师的责任不仅仅是传授知识，更多的是以“育人”为重。教师从面向知识体系的传授，转向重点关注关键能力和核心素养的培养，这就需要教师精心设计学习资源、学习工具、学习活动和学习评价，成为学生学习生涯中的人生导师，帮助学生发现优点并实现其人生价值。未来个性化的OO高等教育人才培养体系对教师提出了更高的要求，会促使教师队伍向全能型教师方向和专业型教师方向分化。全能型教师在人工智能技术的支持下需要为每个OO学生提供个性化支持，同时还要为整个组织提供支持，要求教师掌握专业知识、教学知识、技术知识，了解各种社会属性，具有领导能力和社会协作能力。[6]专业型教师是教师精细化和个性化分工的体现，未来将会有专门做教学设计的教师、做课业OO的教师、做课程教授的教师、做心理疏导的教师等，教师将要基于大规模的社会化协同开展教育服务。
(五)关注学生成就感和幸福感的评价前瞻
未来OO高等教育人才培养要关注学生的成就感和幸福感，人工智能时代的人才培养应该是更加人本的教育，为激发OO学生的成就感和取得幸福感奠基。OO学生比普通高校的学生更有历史的厚重感，对社会的责任和贡献更多，因而更应当具有成就感和使命感。每个OO学生都有值得他人学习和称赞的优秀品质，既能潜移默化的影响和带动其他学习者，也可以被挖掘和加工处理为有形的教育资源。OO学生的个人成就感越强，所发挥的能量越充分，对社会的贡献就越大。因而未来的考核评价不仅要考核OO学生的知识和技能，还应利用更多的时间和精力关心OO学生的心灵、精神和幸福，促进更加人本的教学，使OO学生更具创造性，积极投身到现代化建设和科技创新的伟大事业中，为国家和社会做更大的贡献。[7]
六、结束语
人工智能技术的快速发展，驱动OO高等教育人才培养目标、课程内容、教学模式、师生关系、考核评价发生深刻变化。构建人工智能视阈下OO高等教育人才培养模式，通过智能技术在教育教学领域的探索和应用，使人才培养模式实现人才培养目标创新、课程体系创新、教学模式创新、师资培养创新和考核评价创新，由传统的知识传授，扩展延伸到能力培养，实现人才素养的提升，最终实现人工智能视阈下智慧型OO高等教育人才的培养。人工智能视阈下OO高等教育人才培养模式的变革不是一蹴而就的，需要实现技术与教育的无缝衔接，也需要学校、教师、学生以及教育生态系统相关成员的共同努力，并在持续探索和实践中不断优化和完善。
第2篇：OO学历教育发展存在的主要问题及策略研究
冯扬
（大连教育学院学历教育中心，辽宁大连116021）
摘要：时代的变革，对人们的发展提出了更高要求，也迫使OO学历教育朝着高质量、内涵式转型发展。从OO学历教育发展中存在的主要问题入手，研究归因，提出改进策略，优化供给，提升品质，具有重要的现实意义。
关键词：OO学历教育；问题；策略
一、OO学历教育发展存在的主要问题
1.规模与数量发展受限
由于受到国家政策OO、中等职业教育导向、办学规范性的加强等因素的影响，OO学历教育报考人数呈现出明显的下降趋势，OO学历办学项目不断减少，缺乏在全国有影响的培训品牌，继续教育高端培训项目开发不与时俱进，项目设置与市场发展的现实需求还有一定距离……致使OO学历教育办学规模日趋萎缩，数量发展严重受限。[1]
2.学习功利化倾向明显
当下，学生选择OO学历教育，其目标性比较明确，功利化倾向也比较明显。学生的学习往往只注重结果，注重学历证书的获得，对于学习过程则比较忽视，对于知识的探究和思考也比较肤浅，更别提专业知识的架构及专业素养的形成。这种功利化倾向，有时甚至带来OOOO、学术造假等行为。长此以往，不但无法有效达成培养目标，更使得学生在未来社会发展中，思维狭隘，价值扭曲，缺乏有效竞争力。[2]
3.工学矛盾较为突出
工学矛盾在OO学历教育中表现的较为普遍和突出。[3]作为积极上进的工作一族，要面对每天满负荷的工作量，要争取业绩，要领导认可；作为考取学历的继续教育学生，要挤出更多的时间到学校参加课程学习，学习系统的专业知识，提升专业本领。学生时常反馈分身乏术，时间无法有效平衡，不可化解的工学矛盾，始终困扰着OO学历教育学生。
4.师资力量相对薄弱
OO学历教育的师资力量总体不容乐观。[4]按照OOO对本科高校1：18的师生比要求，OO学历教育的教师配备严重不达标，不仅缺乏全学科专业的教师队伍，连管理人员的配备比例也都远远不足，且没有形成合理的梯队建设，专业教师缺乏有影响力的领军人物，影响学历教育整体的培养质量。
二、OO学历教育发展问题归因
1.市场竞争激烈，国家政策收紧
抛开普通高等教育扩招的冲击，单就继续教育领域而言，学历教育就有OOOO、自学考试、电大OO教育、网络教育四种招生模式，各种模式学习各具特色，相互竞争。同时，OO学历教育本身的招生竞争也相当激烈，以L省为例，省内就有80余家高校开展成教招生，省外还有40余家高校在L省招生，竞争的激烈程度可想而知。自2013年起，国家招生报名政策逐步收紧，中职在读生不能报考大专、异地户口原则上不能在当地报考、没有高中OOO书不能报考、严控报考年龄、中职院校不能有双重学籍等政策陆续颁发。同时，教育政策方面的调整及依法办学的严格要求，也迫使各OO学历教育院校进一步进行招生规范。这一系列原因，都致使OO学历教育规模与生源的大幅度减少。
2.学校与社会考评机制相对单一
造成学生学习功利化倾向的主要原因，是学校和社会考评机制相对单一。由于OO学历教育学生在校时间有限，课程体系的设置多是围绕专业知识展开，不可能像普通高校那样，有比较完善的课程体系与育人体系，无法通过课程、管理、活动等多方面对学生进行系统的价值观构建，仅是通过考试成绩来对学生加以评价、考核。同时，社会对人才的考量，也把学历证书放在比较重要的位置，占据相当比重的分量。
3.工作、生活压力大，学习时间不足
由于OO学历教育的性质，其学生多是年纪较轻、刚参加工作时间不长的群体。一方面，由于他们知识储备有限、生活阅历有限、工作经验有限，迫切需要学习来提高自己的知识、能力、经验、学历；另一方面，鉴于新入职的原因，工作的适应力、熟练驾驭工作的能力本领还都有待于加强，工作所占用的时间比例大大增加。因此，工作、生活的高压力与学习时间的冲突，必然造成学生工学矛盾。
4.资源配备不均衡，缺乏学习机会
一方面，各高校的OO学历教育多是由继续教育学院承担，因为专业众多，不可能建立全学科的专业教师团队；在有限的专业教师中，由于传统观念对OO学历教育的忽视及弱化，往往提供的学习、培训、晋升机会也较为有限，这些更OO了教师的发展。
三、促进OO学历教育发展策略
1.坚持规范办学，实现多元发展
办好OO学历教育，必须认真学习、研究国家、省、市关于OO学历教育文件精神，坚持规范办学。必须积极争取教育行政部门的支持，接受教育行政部门监督。各OO高校也需进一步完善相关制度，加强督导检查，保证学历教育办学质量。同时，继续实施OO办学策略，大力吸纳校外优秀的教育资源，加强同企业、社区的沟通，开辟新的生源渠道。积极探索开展非学历继续教育品牌项目，为市民终身学习服务，促进学历教育多元发展。[5]
2.加强立德树人，完善OO学历教育育人体系
结合OOOOOO在全国教育大会上提出的“立德树人”重要思想，OO学历教育要不断完善育人体系。切实提高思想认识，建立专门机构，负责OO教育OO思想和意识形态研究工作。进一步加强人才培养中思想OO工作，推进思想OO与意识形态工作进课程、进培训、进服务。落实落细工作举措，强化日常管理，发挥“纪律约束”作用，动态监督管控，提升应急响应能力，切实增强学生思想OO教育工作的针对性和实效性。
3.加快在线平台建设，推进工作信息化
为了更好地解决工学矛盾，要在互联网+的大背景下，大力推进OO学历教育在线平台建设，构建线上、线下一体化的办学模式，推进教育工作信息化建设。逐步形成集远程培训、教学指导、互动交流、教育资源、学习管理、数据分析等功能为一体的服务平台，以便捷的培训方式、丰富的培训内容、及时的线上答疑、高效的网络管理，不断拓展服务的内容与手段，解决学生学习时间和空间上的矛盾，提高管理水平和办学质量。
4.完善师资队伍建设，有效实现资源共享
建立健全激励与约束机制，建设一支业务精良、结构优化的高水平师资与管理队伍。加强学习研究与业务内训，重点提高项目研发能力、市场拓展能力和办学服务能力。建立人数适中、结构合理、水平较高的外聘教师专家库，有力地提升教育的质量和层次。推进OO学历教育教学资源共享，建立教学基地，探索同其他中等职业院校等合作，实现优质资源共享。
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OO教育研究OO范文赏析（共2篇）
人参与 2022-08-08 02:45:57 分类 : 教育论文 点这评论 作者：团论文网 来源：https://www.tuanlunwen.com/
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