發布時間：2023-09-22 15:32:47
序言：寫作是分享個人見解和探索未知領域的橋梁，我們為您精選了8篇的人工智能課程評價樣本，期待這些樣本能夠為您提供豐富的參考和啟發，請盡情閱讀。
關鍵詞：大學計算機基礎；教學改革；人工智能；智慧課堂
云計算、大數據、人工智能新興領域的崛起，推動信息技術全面滲透于人們的生產生活中。信息技術的核心在于計算機技術和通信技術。然而，雖然目前各個高校都開設了計算機基礎課程，但是其教學卻存在著諸多問題，導致該課程無法達到預期的教學效果。教育部在2012年《教育信息化十年發展規劃（2011-2020年）》，其中指明“以教育信息化帶動教育現代化，促進教育的創新與變革”[2]。因此，本文以華中師范大學計算機基礎課程教學為例，深入闡述了傳統計算機基礎課程教學的弊端，提出了在當前人工智能如火如荼的時代背景下，如何應用人工智能相關技術對傳統的計算機基礎教學進行改革的具體方案。該方案以創建網絡智慧課堂教學模式改革為主體，輔以教學觀念、知識體系和課程考核方式改革，以期對高校的計算機基礎課程教學有所裨益。
1傳統教學的缺陷
⑴課程的教學地位沒有引起足夠的重視一些高校為計算機基礎課程分配較少的學時（少于48學時），甚至有的專業將此課程設置為選修課。這種設置降低了該課程在教師和學生心目中的位置，導致了對該課程的忽視。同時，不少老師因為學時不夠，時間緊迫，僅僅講述與考試相關的內容，不考的一概不講。這導致學生的眼界受限，知識和能力受限，無法培養其全面綜合的計算機素質。還有的專業沒有將這門課給專業的計算機學院的老師講授，而是隨意安排授課人員。沒有經過系統專業訓練的教師缺乏足夠的知識儲備，很難講好這一門看似簡單的課程。⑵課程教學內容的制定與當今時代對于信息化人才的需求脫節一些高校的現狀是計算機基礎的課程教材知識陳舊[3]、質量堪憂，教材總是無法跟上知識更新的步伐，例如都2019年了還在講Office2010。有的高校由于缺乏對課程的重視，沒有對教材優中選優，而是基于利益的考慮，優先選擇自己院系編寫的教材。其教材內容是七拼八湊，沒有整體性、邏輯性和連貫性，更不用說前瞻性。這樣的教材，無疑對學生的學習設置了巨大的屏障。除此以外，一些院校的課程教學知識體系不夠明確和完善，教學大綱的制定不夠科學。從教學大綱中制定的學時分配來說，常常偏重實用性[4]，常用計算機軟件操作占據了大部分的課時。這會讓教師在授課時輕理論而重操作，如此培養學生，非常不利于其計算思維的形成，對后續其他計算機相關課程的學習也是很大的傷害。⑶教學模式過于傳統，信息化水平較低從教學方式上來說，傳統的教學模式以教師課堂授課為中心，是以教師為主體的教學模式[5]。在這種模式下，教師仍然主要以填鴨式教學為主[6]，無法通過課堂教學發現學生的個性化特點，并進行有針對性的教學。另外，雖然計算機基礎課程一般都配備了實驗課時，但是實驗課常常是采用教師布置上機任務、學生做完抽樣檢查的模式。這對于大課堂來說，教師的任務繁重，無法搜集到每一個學生的任務完成情況，無法清晰地掌握學生學習的實際情況和薄弱環節。而且，該課程缺乏相應的研討課時，很難讓學生對其所學知識進行深入思考和探究，以增強思辨能力和對課程的學習興趣。⑷課程考核方式不夠公平合理從考核方式上來說，該課程普遍采用“平時成績”+“期末考試”的加權方式對學生成績進行評定。平時成績多由考勤分所得，期末考試多采用機考模式。這種考核方式過于單一化、機械化，無法對學生進行全方位的評價。很多學生來到教室打考勤，但可能根本沒聽講，而是在睡覺或者玩手機。期末機考的公平合理性也是存在著很多的漏洞。例如機考的試題庫可以十年不變，分值的分配和難度的掌握都沒有經過系統的考量。甚至有的考試系統不夠穩定和安全，頻頻爆出Bug，嚴重影響了考試結果的真實性。
2新人工智能環境下對計算機基礎課程改革的具體方案
2012年開始，在隨著卷積神經網絡技術在視覺處理方面的應用取得巨大的成功之后，人工智能到達了有史以來的第三個爆發期。目前，深度學習技術在AlphaGo、無人駕駛汽車、機器翻譯、智能助理、機器人、推薦系統等領域的發展如火如荼。與此同時，人工智能技術在教育領域方面的應用已經興起。人工智能的教學產品也已有先例，例如基于MOOC平臺研發的教學機器人MOOCBuddy等等。基于人工智能的教育是融合云計算、物聯網、大數據、VR、區塊鏈等新興技術的增強型數字教育[2].在當前人工智能的大時代背景下，針對傳統計算機基礎的種種弊端，我們提出了如下教學改革方案。⑴改變教學理念，確立計算機基礎課程的重要地位計算機基礎作為高校的一門公共課，實則應當作為各個專業的學生后續的學習、科研的必修之課程。因此，高等學校應從源頭上確立該課程的重要地位，將該課程納入必修課范疇，并給與更充分合理的課時分配。除教學課時、實驗課時之外，需要為該課程增加一定的研討課時。任課老師必須是來自于計算機專業的人才。同時，定時舉辦關于該課程的教學培訓、教學研討會和教學比賽，改變教師的教學理念，從源頭上給予該課程足夠的重視。⑵優化教學內容，重新制定課程的教學知識體系教材是教師教學的主要依據，也是學生獲得系統性知識的主要來源。因此，教材對于教學的重要性不言而喻。教材的選取需要優中擇優，必要的時候可以根據自身院校的情況自己編寫，力求使用好的教材使教學事半功倍。在選定優質教材的基礎上，制定更加合理的教學大綱，優化計算機基礎課程的教學知識體系，突出計算機學科入門相關基礎理論知識的重要地位。對現有的過時內容進行更新，例如操作系統以Windows10的操作取代Windows7，Office這部分使用Office2019版本取代2010的版本，同時增加關于算法入門知識、程序設計入門知識以及人工智能、區塊鏈等前沿知識單元的介紹。以華中師范大學為例，我們在圖1中給出了該校計算機基礎課程的教學知識體系結構圖。⑶充分利用現代化的教學工具和人工智能技術，構建智慧課堂，改變傳統教學模式現代化的教學應當轉變以教師為核心的教學模式，更加突出學生的主體性地位。因此，在人工智能、物聯網、大數據等技術和蓬勃發展的情形下，應當改變傳統的課堂教學形式，充分利用現代化信息技術，將傳統課堂教學和網絡課堂教學模式相結合，構建智慧課堂。融合課堂教學身臨其境的效果與網絡課堂自主性強且方便師生交流的特點，通過師生之間多層次、立體化的互動，達到提升教學效果的目的。同時，建立功能強大、完善的學生實驗平臺，基于不同專業學生的不同特點和不同需求，進行個性化的作業設置。針對教師布置的實驗任務和學生的完成情況，結合在線網絡教學系統，通過傳感器及網絡數據，搜集學生的學習行為數據，并且使用人工智能算法進行智能分析，使教師對當前的學生的學習情況一目了然，并能引導學生對重點、難點的鞏固和掌握。研討課以學生為主體，按照所選課題進行分組調研、分組討論，刺激學生的學習興趣，培養其思辨能力。研討內容最終可以課程論文的形式上交至課程共享平臺，由教師和同學共同給出評分。這里，仍以華中師范大學為例，我們將在線教學系統、實驗課平臺、研討課共享平臺等集成為一個基于人工智能技術的網絡智慧教學綜合平臺系統。該系統主要包括用戶管理、在線教學、課堂互動、作業管理、考試管理、BBS系統、智能分析和平臺管理8個模塊，其主要功能如圖2所示。該系統采用C/S模式，系統的服務器選用Linux服務器，同時開發基于PC機的和手機端的客戶端系統，方便學生和教師隨時選用、更加靈活。在線教學模塊中的智能學習助理功能，能夠根據歷史用戶的學習行為和當前用戶的學習行為，自動地識別學習內容中的難點以及當前學生的難點內容，有針對性地對學生進行知識點強化。課堂互動模塊中，通過可穿戴式傳感器搜集學生的學習行為，用于后續智能分析模塊中對學生的學習態度和學習行為進行智能分析。在線作業評價模塊包括機器評價和教師評價兩個功能。機器評價是系統為學生作業（客觀題、主觀題）自動評分，其中主觀題的評分也是使用人工智能技術來實現。教師評分時可以參考機器評分，減少教師工作量。同時，教師評分為機器評分提供機器學習的經驗數據，促進機器評分更加智能。智能分析模塊能夠依據學生的在線課程學習模塊、課堂學習模塊、作業管理模塊等搜集到的學習行為數據進行綜合分析，促使教師深入了解學生的學習情況和個性化特點，提升教學的針對性，并且有助于后續對學生進行全面、綜合的分析和成績評定。所有系統模塊中使用到的智能分析技術包括基本的統計分析、以及各類機器學習算法（k-means,NaveBayes,SupportVectorMachine,DeepLearning等等）。⑷改變傳統成績考核的方式在“教學”+“實驗”+“研討課”課程結構以及網絡智慧教學綜合平臺的輔助之下，學生的成績評定更加全面化、多元化、公平化、自動化[7]。平時成績中，除了教學綜合平臺的“課堂簽到”次數之外，還增加更多豐富多元化的考察信息，如：學生的課堂討論、在線課程學習和考核結果、平時作業完成情況，以及智能分析模塊中輔助分析的學習態度、學習能力、平時成績預測。期末上機考試系統也是智慧課堂綜合平臺的一個子模塊，是精心設計的穩定、安全、功能強大的子系統，方便教師每一年更新試題庫，修改bug。試題庫中的每一套試卷都應當經過科學的考卷質量分析，使其難度、覆蓋范圍在一個均衡、合理的范圍。最后，教師通過對各類平時成績指標以及期末考試成績加權，給出最終的學習成績。通過規范、合理、公平、全面的考核體系，獲得對學生公平、完善的評價機制，激勵學生并刺激教學良性運轉。
3結束語
關鍵詞：智能科學與技術；知識結構；應用型人才；人才培養；知識型能力本位教育
中圖分類號：G64文獻標識碼：A
文章編號：1009-3044（2020）25-0153-03
1引言
智能科學與技術主要包含智能科學和智能技術兩部分內容[1]：智能科學是以人如何認知和學習為研究對象，探索智能機器的實現機理和方法；智能技術則是將這種方法應用于人造系統，使之具有一定的智能或學習能力，讓機器系統為人類工作。目前，在本科專業目錄中，智能科學與技術專業是計算機類之下的特設專業，在現有的人工智能專業群中，除了新設的人工智能專業外（2019年全國共有35所高校獲首批人工智能新專業建設資格），智能科學與技術專業與全球范圍大力推進與快速發展的人工智能關系最密切，契合度最高。一方面，智能科學與技術的專業發展和人才培養將為人工智能技術提供理論支撐、技術推進和人才支持，另一方面，人工智能產業現狀和未來發展趨勢直接影響著智能科學與技術的專業發展和人才需求。
2人工智能時代對人才的需求
站在國家戰略的高度來看，人工智能將成為新一輪產業變革的核心驅動力，可以實現社會生產力的整體躍升，因此人工智能將成為引領未來的戰略性技術，世界主要發達國家都把發展人工智能作為提升國家競爭力、維護國家安全的重大戰略。
隨著人工智能時代的到來，許多企業對具有智能科學與技術專業背景的人才有著巨大的需求。首先，IT企業紛紛涉足智能科學領域，提高產品智能水平；其次，許多傳統制造業也在轉型，從勞動密集型到知識密集型，進一步提升到智能制造型，并逐漸具備高精尖裝備制造能力；此外，醫療、通訊、交通等行業也對智能科技人才有著迫切的需要。人工智能對各行各業的影響，充分體現了智能科技的高速發展，對人才數量和素質要求也越來越高。
從人才的金字塔型分布來看，智能科學與技術領域不僅需要高端學術型人才，更需要接地氣、重實踐的應用型人才。隨著“中國智造”的不斷推進，智能科學與技術領域已由頂層設計和關鍵技術突破向生產、應用、裝配、服務等環節延伸，迫切需求大批專業技術精、實踐能力強、操作流程熟的應用型人才。2019年，人力資源和社會保障部、國家市場監管總局、國家統計局向社會了13個新職業信息，包括人工智能工程技術人員、物聯網工程技術人員、大數據工程技術人員等，這也從另外一個側面說明人工智能等技術推動了產業結構的升級，催生了相關專業技術類新職業，可形成相對穩定的從業人群。
3應用型人才培養模式分析
《中國制造2025》以推進智能制造為主攻方向，強調健全多層次人才培養體系，提到強化職業教育和技能培訓，引導一批普通本科高等學校向應用技術類高等學校轉型，建立一批實訓基地，開展現代學徒制試點示范，形成一支門類齊全、技藝精湛的技術技能人才隊伍。
通常而言，人才類型分為三類[2]：學術型人才、應用型人才、技能型人才。實際上從現代職業教育的發展和社會需求來看，應用型人才和技能型人才的界限相對模糊，可統稱為應用型人才，即把成熟的技術和理論應用到實際的生產、生活中的技術技能型人才。從國家的層面來看，為了適應人工智能時展，人才需求數量基數最多、缺口最大的就是應用型人才，這也對眾多高校培養人才的導向產生重大影響。這里我們重點討論智能科學與技術應用型本科人才的培養，可從職能、知識結構、能力結構、行業（產業）導向四個方面來分析。
3.1職能
智能科學與技術應用型人才是培養面向各類智能科學與技術的工程設計、開發及應用，掌握各類現代智能系統設計、研發、集成應用、檢測與維修、運行與管理等技術，具有扎實理論基礎、較強工程實踐和創新能力的高素質應用型工程技術人才。
3.2知識結構
智能科學與技術專業充分體現了跨學科的特點，其知識結構包含了三個并行的基礎領域：電子信息、控制工程、計算機，也蘊含了電子信息工程、控制科學與工程、計算機科學與技術等學科的交叉和融合，體現了智能感知與模式識別、智能系統設計與制造、智能信息處理三個方面的專業內涵。
（1）智能感知與模式識別
屬于電子信息與計算機交叉領域，主要定位在機器視覺與模式識別。包括三維建模與仿真、圖像處理與分析、圖像理解與識別、機器視覺、模式識別、神經網絡、深度學習等。主要課程包括：電子技術基礎、信號系統與數字信號處理、數字圖像處理、模式識別等。
（2）智能系統設計與制造
屬于控制工程領域，包括自動控制、無人系統與工程、精密傳感器設計與應用等。主要課程包括：機械基礎、工程力學、自動控制原理、傳感器與測試技術、計算機控制技術、機電系統分析與設計等。
（3）智能信息處理
屬于計算機領域，包括交通大數據、汽車與道路安全大數據等的分析與處理、信息處理與知識挖掘、信息可視化等。主要課程包括：智能科學技術導論、計算機程序設計、微機原理與接口技術、數據結構與算法、嵌入式系統設計等。
3.3能力結構
智能科學與技術應用型人才培養著眼于人工智能工程應用，要求學生具有運用計算機及相關軟硬件工具進行大數據的采集、存儲、處理、分析、應用的能力；具備智能系統的設計、開發、集成、運行與管理的能力；注重培養學生綜合運用所學的智能科學與技術專業的基礎理論和知識，分析并解決工程實際問題的能力，其能力結構可以借鑒能力本位教育（CompetencyBasedEducation，簡稱CBE）模式[3]。
CBE是國際上較流行的一種應用型人才培養模式，主要代表國家為加拿大和美國。該模式以能力為人才培養的目標和評價標準，一切教學活動均圍繞綜合職業能力的培養展開，CBE人才培養模式主要有以下三方面的特色：能力導向的教學目標；模塊化的課程結構；能力為基準的目標評價體系。該模式所培養的本科應用型人才具有較強的專業綜合能力和職業能力[4]，在一定時期得到社會的廣泛認可，但是單純的CBE模式并不能完全適應人工智能時代對人才培養的需求，這是由于目前許多職業崗位在人工智能的沖擊下，其形式和內容均會產生動態變化，要求現階段的人才培養具有延伸性和前瞻性，既要兼顧眼前，也要考慮應對智能化浪潮，打好基礎，提高自學習能力。因此，智能科學與技術應用型人才培養有一定崗位針對性，但并不是完全固化崗位內容及層次、固化知識屬性，必須強化自我學習能力，才能實現能力可持續增長，崗位的向上流動性以及知識和經驗的進化，才能真正適應人工智能時展的需求。
自我學習能力的形成與提高往往源于知識結構的構建[5]。為了塑造更合適的能力結構，需要CBE模式與知識結構的相輔相成，有鑒于此，將這種新型人才培養模式稱之為知識型能力本位教育（Knowledge&CompetencyBasedEducation，簡稱KCBE）模式，這也意味著在人才培養過程中，將知識結構與能力結構放在并重的地位，既著眼于預期能力的培養，也必須讓學生筑牢學科專業基礎，在走向社會以后，在知識引擎的作用下，通過自我學習，具備并提升適應未來的、新的智能化崗位需求的能力。
3.4行業（產業）導向
從智能科學與技術專業的角度，培養的應用型人才以“智能化應用”為就業大方向，具體而言，包括：
（1）智能感知與模式識別領域
主要從事電子信息的獲取、傳輸、處理、分析、應用等領域的研究、設計及應用，包括圖像處理、機器視覺、工業視頻檢測與識別、視頻監控、傳感器設計及應用等。
（2）智能系統設計與制造領域
主要從事智能裝備、智能制造、智能管理、智能服務等領域的設計、制造及應用，包括智能工廠、智能車間、智能生產線、智能物流、以及智能運營與服務等。
（3）智能信息處理領域
主要從事計算機數據處理、分析、理解、管理、以及服務等領域的研究、設計及應用，包括數據存儲與管理、數據分析與預測、交通大數據分析應用、道路與汽車安全大數據分析、智能交通、智能電力、智能家居、智慧城市等。
涉及的產業領域主要包括智能制造，如工業互聯網系統集成應用，研發智能產品及智能互聯產品等。其他的領域還包括智能農業、智能物流、智能金融、智能商務等。
產業需求帶動人才培養，人才培養在滿足產業需求的同時推動技術進步，而技術進步又引燃了新的產業需求。產業需求與人才培養的相互作用，呈現出螺旋式上升的發展態勢，這在人工智能相關產業與智能科學與技術應用型本科人才培養之間表現的得尤為突出。
4KCBE模式人才培養的主要措施和途徑
智能科學與技術專業應用型本科人才的培養模式一定是和人才需求、學校定位相適應的。培養應用型人才，應注重學生實踐能力，從教學體系建設體現“應用”二字，其核心環節是實踐教學。結合上述的KCBE培養模式，知識結構在能力培養過程中也占有非常重要的地位，因此在能力培養方面，知識和實踐作為兩大要素，不能偏廢任何一方，必須齊頭并進，既要固基礎，也要重實踐。
（1）筑牢智能科學與技術專業知識基礎，構建與智能化應用相關的知識體系
在本科的低年級階段，應注重公共基礎課，特別是數學和力學課程，還應充分了解智能科學與技術專業的內涵，讓學生對所學專業有一個比較全面的認識。在本科中高年級階段，重點強化專業基礎，包括電子技術基礎、自動控制原理、傳感器與測試技術、微機原理與接口技術、數據結構與算法等。歸納地說，應該筑牢數理基礎、計算機基礎、機電基礎和控制基礎，因此對原理課程需要強化，這樣對很多工作機理、來龍去脈的理解才能深刻。
（2）增強智能科學與技術專業的實踐環節，構建以能力培養為重心的教學體系
按照KCBE模式，校企合作是強化實踐的一種重要形式[6]。學校根據人工智能企業實際情況靈活設置實踐課程內容，根據企業發展趨勢及時調整課程體系以避免教學內容與企業需求相脫離。人工智能企業還可以參與學校教學目標和教學計劃的制定，并為學校實踐教學提供各方面支持，從而提高人才培養的針對性。
【關鍵詞】大規模開放在線課程；人工智能課程；翻轉教學法
0 引言
近年社會對計算機專業人才能力的要求越來越高，而學生所學與實際需求存在不少差距，高校計算機專業課程教學因而遭遇詬病。依托信息與網絡技術支撐的大規模網絡開放課程（massive online open course，MOOC）較好貫徹了以學為中心的理念，其翻轉教學模式與靈活有效的交互極大提升了學習興趣[1]。搭建MOOC平臺的計算機技術既是技術基礎，也是熱門MOOC課程。在此浪潮下傳統高校計算機專業的教學首當其沖受到沖擊，遇到前所未有的挑戰。縱觀國際三大MOOC巨頭的課程建設均始于計算機類專業課程，同時也是所占比例較大的課程系列，其中人工智能（Artificial Intelligence，AI）課程在Coursera、Udacity[1]兩個平臺上均是最早開設的課程之一。采用何種教學模式更適應社會對人才的需求呢？這是應對挑戰的關鍵問題。
1 人工智能課程的課堂教學困境
人工智能是研究模擬、延伸和擴展人類智能的理論、方法、技術及應用的前沿交叉學科，涉及面廣、研究性強，還不斷產生新的理論和方法。課程難度大理論強實踐難，也是公認難講的課程之一，該課程具有如下特點：
1.1 先導課多，知識抽象，涉及面廣，更新快
前期知識包括：數據結構、離散數學、程序設計、圖像處理等。如果前期知識不扎實，很難理解內容并融會貫通。傳統內容包括：知識表示和推理、搜索策略、模糊理論、神經網絡、機器學習、專家系統、遺傳算法等，涉及大量抽象理論和復雜算法。教材普遍特點是：內容滯后，枯燥深奧的理論和解決現實問題的實踐聯系不緊密。
1.2 研究性強
該領域很多內容仍是科研熱點，并不斷涌現出新的研究方向、新內容、新方法、新技術和新應用。
1.3 教學方式單調
技術和管理的局限也制約了教學方式，教學方式基本以教為中心，停留在講授、問答等簡單互動上，教學方法單一。很少能提供學生自學、討論、合作和實踐的一整套互動實踐機會，難以真正體現以學為中心的理念。
1.4 學生缺乏興趣
一方面，課程本身特點使得課程容易陷入枯燥的紙上談兵的尷尬。另一方面，即將畢業的高年級本科生對未來規劃明確，抽象的人工智能課程無論從職業發展還是繼續深造對學生并沒有立竿見影的效果，進一步拉低興趣。此外，教材滯后，教學方法單一等也會影響興趣。
如火如荼發展的MOOC的課程，尤其Udacity的課程設計之初就立足于解決實際問題的導向，做法上的獨特之處成功吸引了大批學生。課堂教學中借鑒在MOOC上被證明有效的教學模式和方法，不啻為一種嘗試，以期擺脫教學困境，提高學習興趣，最終提升教學質量。
2 MOOC的教學模式
MOOC的教學模式分為三種：cMOOC、xMOOC 和 tMOOC[2]。早期的cMOOC的教學模式特點是學習者完全做主，但復雜的網絡互動產生龐大而混雜的知識網，缺乏識別主次和歸納總結能力學生常因信息過載陷入茫然無措的境地。2011年Udacity 創始人之一在網上開設的“人工智能導論”課程改變了表現風格，把互聯網作為教學媒體的呈現潛力發揮到極致，按知識點分割內容成短小視頻，其間插入現場對問題的解決，突出了Udacity有別于傳統教育機構及其先行者的地方：注重發現并解決問題。這就是xMOOC的教學模式，沿襲并創新了熟悉的學習風格，使得MOOC如魚得水漸漸發展壯大。隨著MOOC逐步成熟，為了適合具有專業基礎的職業技能培訓，發展培養針對具體任務的探究學習教學模式，即tMOOC模式，這是Udacity網站課程的另一個設計目標。表1顯示了MOOC的三種模式的對比。
以Udacity的人工智能導論課程為例，只要高中畢業具有概率論和數理統計基礎的學生就可以學習，該課程適合入門，但難度較低，內容較少。清華大學的馬少平編寫的人工智能教材是很多大學，包括我院人工智能課程的教材，清華大學的人工智能課程經過多年發展已經形成了一個系列教學資源庫，包括教材、課程視頻、教學課件、作業及答案和實驗設計等。根據Udacity網站的人工智能導論課程的展示，表2從幾方面對比了Udacity人工智能課程與清華大學馬少平版的人工智能課程情況：
從表2可以發現Udacity的人工智能視頻采用了按知識塊分割成短小視頻，在期間和完畢之后都準備了測試，細節上體現了以學為主的理念。縱觀類似人工智能的國家精品課程[3]，學習資源多為文本類，重用難，對教學重難點沒有拓展和轉化。這種以內容共享為中心的呈現模式，缺乏與學習者充分交互，難以體現以學為中心的教學理念。
在MOOC的教學設計中，調動學習者極大熱情的是翻轉課堂，在學習環境中引入了自主協作[4-5]，在交流機制中融入了多元互動，給學習者帶來積極、主動、高效的學習，翻轉課堂和傳統課堂的區別如表3所示：
3 MOOC的教學模式對人工智能課堂教學的啟示
3.1 教學內容的優化與調整
MOOC的教學通過把理論抽象的知識點分割成小段錄制的微課視頻，時長不超過15分鐘，內容銜接處具有一定交互性，講解形象化，提供給學生反復觀看，這種用技術處理分解知識點和把難點從抽象變成具象的過程降低了理解難度。
課堂教學也可以通過分而治之的方式對教學內容優化調整。人工智能涉及內容與范圍多而雜，作為入門課程并不要面面俱到，根據學生層次，可以區分重點掌握和一般介紹的內容，以點帶面鋪開，因此，根據學生特點，把成熟的基礎理論和這些理論的實際應用整合，輔以其他新技術的穿插介紹，主要分三塊：
①人工智能的概念和發展，熟悉人工智能的研究和應用領域；
②人工智能的基本技術，包括知識表示，邏輯推理、搜索策略、模糊理論等；
③涉及現實應用，如：機器學習，模式識別，自然語言理解，智能控制等。
為了反映人工智能領域最新進展，教師還可以收集學生感興趣的最新成果專題信息，及時更新、調整教學內容，通過與實際更緊密的融合接軌，對課堂上沒時間介紹而又較熱點的新知識，通過提供方向和資料解決，注重提高興趣的同時，也展示出課程學科特點、主流技術及發展趨勢。
3.2 緊密結合實際
Udacity的開設之初的目的就是學習為了解決現實問題，其人工智能課程設計也不例外，包含有實際遇到問題的解決，這種立竿見影的好處就是極大激發了興趣。
考慮到高年級學生對解決實際問題技術的興趣遠遠大于技術理論等細節，不想花太多時間去理解復雜而難以看到實踐效果的理論上，更想通過實際體驗解決問題增強成就感。教學內容的設計尤其緊密結合實際運用。
傳統人工智能講授通過實例解答或推證式講述理論，如知識表示和搜索推理技術，該部分理論強，應用實例少，往往學生感覺枯燥乏味，教師也感覺晦澀抽象，學生對所講內容基本靠死記方法和步驟，這種僵化的教與學影響了教學效果。
因此，設計教學時尤其注重內容的實用性。除了講授至今仍沿用和有效的基本原理和方法外，引入近年發展起來的方法和技術，如智能算法等，對這些內容重點在技術的具體實現上，強調與實際的融合貫通。教學過程中加入與課程內容對應又可以用計算機實現的試用內容。如模式識別應用于手寫數字識別，通過仿真軟件模擬實現算法，獲得立竿見影的效果體驗，加深對算法的認識，引起學生濃厚的興趣。同時也對某些很有發展前景的技術興趣導入，如目前人工智能研究側重人類理性邏輯功能的模擬，而如果把情感智能考慮進去，才更有人性化的智能決策。這就是經過了將近20年發展的情感計算，隨著可穿戴技術漸漸滲透進生活，引起更多關注，這些接地氣的內容提升了興趣。
3.3 實踐能力的培養
Udacity 創始人史蒂芬斯博士的說過，“即使是最好的大學，其計算機課程所傳授的技能也是浮于理論的”。學習的目的是為了解決實際問題，帶著問題學習和思考，有利于主動學習的激發。這些方面，可以參考Udacity人工智能課程的實驗內容修正。強調學習是為了解決實際問題服務的目標。
3.4 教學模式及教學方法的變化
3.4.1 實例教學法
人工智能內容的抽象性決定了知識點的難度，Udacity人工智能課程教學中盡量把難懂的知識點結合現實中有趣實例，通過感性體驗提高理性理解，讓學生容易接受。筆者進行了一些化難為易的嘗試：如利用漢諾塔問題講解狀態空間的知識表示，通過野人過河的游戲程序步步領會理論精髓；結合下棋軟件體驗模擬人腦思考的計算機博弈的極大極小搜索思路，這些實例教學激起了興趣，擴展了學生思路，拓寬了視野。
3.4.2 翻轉教學法
整門課程錄制課程小視頻還有一定難度，作為嘗試，選擇少量知識點錄制視頻進行翻轉教學。如抽象的理論部分，借鑒網上已有視頻資源融入教學過程，分解知識點破解難點，形象化與短時間的重復講解，增加學生對抽象內容的理解，期間穿插核查對理解內容的核查，并留出思考時間，強化學習效果。
3.4.3 交互環境的營造，輔助教學過程完善
1）基于聯通主義的學習交互[6-7]
在MOOC課程中，提供在線交流論壇，學習者建立課程組，學習組等方式交流，這種教與學、學與學的交互不但是網狀進行的，而且是即時的。學生將互動產生的內容作為學習的中心，通過學習者不同認識的交互，建立新的認知結構，拓寬了視野，更有利于問題的有效解決。這種互動交流分成三種形式：
①教師對統一回答提問集中且意義較大的疑難問題；
②學習者分享學習感悟；
③學生間交流帶來不同認知的碰撞。
以上三種情況的互動在課堂教學中也可以運用于課堂教學：及時分析整理共同問題，集中回復；課堂教學的互動除了課堂上及時了解學生反饋的互動，還有對解決問題的互動。課下互動可以利用學者網建立課程組，提供了較好的師生交流形式與效果，同時利用學習組在小組中分享互助，小組成員的交流引起認知碰撞，這種實際參與的體驗加深了理解，并鞏固學到內容，這些資料的逐漸積累還可以復用。
2）基于行為主義的學習反饋[8]
MOOC 遵循了程序教學的一般原則，尤其注重學生反饋，像游戲一樣關卡設置讓整個過程充滿挑戰性，一些機器評分實現了及時學習反饋，擺脫了單向提供課程資源的弊端。課堂教學可以借鑒這種借助技術手段互動了解學生學習的情況，促使有意義學習的發生。
4 教學改革的實施
利用以上措施在《人工智能》課程的教學中實踐，通過在xMOOC教學模式中部分適當內容引入翻轉教學法與利用學者網的課程交互，探索提高興趣，促進理論與實踐的融合，促進有意義學習的發生，提高學生實踐能力的途徑。通過觀察，調查與訪談等方式，了解學生在該教學模式中興趣與能力改善狀況，同時研究教師教學法轉變與教學水平變化的關系，根據追蹤研究效果，發現這種改善調動了學習興趣，促進了教學效果。實踐中通過建立實驗組（班）與對照組（班）、評價教學模式和教學效果等因素，不斷總結、修正和完善，期望建立適應當前形勢與環境的有效的該課程的教學模式與教學方法。
5 結束語
筆者結合人工智能課程的教學實踐，針對本科高年級的教學特點和人工智能課程學科特點，提出在設計人工智能教學時，通過MOOC的教學模式和教學方法完善課堂教學，注重內容的實用性和新穎性，適當穿插新方向的內容，目標是將難學、枯燥、難理解的問題，變得易學、有趣、易理解。從學生反饋來看，這些方法起到了積極的實際效果，有效地提高了學習積極性。
【參考文獻】
[1]udacity的人工智能導論課程網[EB/OL].https：///course/cs271.
[2]王萍.大規模在線開放課程的新發展與應用：從cMOOC 到xMOOC[J].現代遠程教育研究，2013（03）：13-19.
[3]國家精品課程資源網[DB/OL].[2013-04-22].http：//.
[4]徐明，龍軍.基于 MOOC 理念的網絡信息安全系列課程教學改革[J].高等教育研究學報，2013，36（03）.
[5]王文禮.MOOC 的發展及其對高等教育的影響[J].江蘇高教，2013（2）：53-57.
[6]李青，王濤.MOOC：一種基于連通主義的巨型開放課程模式[J].中國遠程教育，2012（3）：30-36.
關鍵詞：智能時代；會計人才；高校
縱觀現如今人們的生活，智能產品已經無處不在，正一步步的改變著大眾的生活方式，比如一部智能手機就可以處理很多業務。許多行業也進入了智能化工作時。就會計領域而言，以德勤為首的四大會計師事務所相繼推出財務機器人來完成基礎會計工作，給會計行業帶來了巨大的挑戰。
一、智能時代對傳統會計工作的影響
（一）改變了會計工作方式，提高了工作效率
近幾年的時間里，需要會計人員處理的工作因為智能化的發展同樣發生了變化，企業通過建立財務賬套系統，日常發生的發票開具、費用報銷、憑證填制等業務都可以在財務軟件上操作，期末賬簿和報表可自動生成；貨幣結算時也可以通過互聯網進行轉賬。簡單的會計工作由于這些變化擺脫掉時空的束縛，不僅可以縮短會計人員的工作時間，工作效率也能有很大的提升。
（二）會計人員工作崗位發生變化
財務機器人的應用取代了處理基礎財務工作的人員，使會計人員免于重復基本業務。更多的會計人員將轉型到有價值的財務分析、財務決策以及其他管理崗位中。這就需要財會人員具備商務數據挖掘、財務數據分析處理、財務決策和企業管理等能力，能對報表和數據進行深刻解讀，提取數據背后的信息，并把這些信息變為對企業經營策略的制定有用的信息。
（三）降低了財務風險，財務數據更加精準
智能機器發生錯誤的概率微乎其微，未進入智能時代前的會計工作中會有大批量的財務數據需要進行人工處理，不但枯燥還及易出錯。人工智能在會計領域的應用保證了會計信息的真實和完整，而且還可以快速選取各種決策所需的相關數據和信息，大大降低了以往人工分析數據差錯、數據不全面和數據分析結果滯后造成的財務風險。
二、智能時代會計人才培養存在的問題
（一）會計學專業課程設置存在缺陷
1.財務核算類課程比重偏大。目前大多數大學的會計學專業課程都側重于財務會計，不夠重視財務分析與財務管理，會計核算類課程多，且課程之間重復的內容比較多，這種傳統的以財務會計為中心的課程體系已經不適應智能時代對會計人才的需要。2.缺少數據分析課程。智能時代下，財務機器人的應用會使會計數據自動生成，無需會計工作者進行手動計算。公司的財務分析、決策和其他管理工作會需要會計人員來進行，但目前會計學專業缺少數據分析類相關課程的設置，幾乎沒有學生擁有對財務數據的分析能力。3.理論知識的傳授多過實踐能力的培養。很大一部分大學的會計學專業都強調理論教學，對實踐教學重視不夠，導致很多高校學生畢業以后不能把所學的知識很好的應用到會計實際工作中。4.跨學科類課程設置不足。學科交叉是智能時展的主流方向，要把復合型會計人才列為當前各高校的培養目標。而目前，與其他專業學科設置課程整合是會計課程體系沒有涉及的領域，各高校的會計學專業畢業生不能實現智能時代對會計復合型人才的需要，只掌握了單一的會計知識。
（二）缺少對學生自學能力的培養
會計是為社會生產活動服務的，必將隨著社會的發展而不斷變化，所以學生只靠在學校獲取的知識是遠遠不夠的，但目前高校教師的傳授知識的方式只是講授這一種，學生沒有任何思考過程，只是把知識聽了一遍，并不能使他們的自主學習能力有所提升，導致學生在工作中不能很好的適應環境、內容和工作方式等的變化。
（三）應用型師資不足
會計是實踐較強的學科，若教師缺少實踐經驗，就不能很好的培養學生的實踐能力。目前很多高校沒有重視對應用型教師的培養，而是一味的鼓勵教師進行學術研究，這對培養企業需要的會計人才極為不利。
（四）缺乏職業素養教育
職業素養是從業者按照職業崗位要求養成的行為習慣和良好作風，它是工作人員在從事其專業相關的活動中所表現出來的綜合素質。會計職業素養就需要每個會計工作人員對會計這個職業有著崇高的理想和信念，遵守會計行業的紀律，履行其責任與義務，不斷提升自己的職業技能，對這份職業充滿興趣，并保持良好的工作態度。目前高校對會計學專業學生的培養只停留在知識教育層面，忽視了對會計職業素養的教育，教學方法和考核方式缺乏多樣性，各高校畢業生還沒有實現智能時代對會計職業素養的要求。
三、智能時代會計人才培養改革策略
（一）完善會計學專業課程體系
1.減少財務核算類課程比重，增加數據分析類課程。高校在制定會計學專業人才培養計劃時，要減少會計核算類課程所占的比重，增加管理會計、財務分析、風險分析、財務管理以及內部控制等課程比重。同時像財務分析、數據處理、挖掘業務數據這類有助于提升學生數據分析能力的課程需要增加到必修課中，以提升會計人員的數據分析能力。2.增加實踐類課程，鼓勵學生頂崗實習。高校不能僅限于傳統的理論教學，與會計有關的實踐課程的比重需要提高，比如用友、金蝶在財務中的應用，大數據與可視化在會計學中的應用，企業風險分析案例等課程，為了增長實戰經驗使學生的實際操作能力有所進步。還要與會計領域中已經開展智能化工作的企業進行深度合作，讓學生到真實的企業會計工作崗位參加實習，積累工作經驗，更好地將理論與實踐結合，保障學生畢業后能更好地適應智能化的工作模式。目前市場需求的會計人才與高校培養的會計人才不一致，高校可以通過調查企業對會計人才的需求方向來培養符合市場需求的會計人才。同時高校還應該定期聘請合作企業的優秀財務工作者為學生開設智能時代會計知識的講座，提高學生對智能會計工作的了解。3.開設學科交叉課程，注重復合型會計人才培養。隨著移動互聯網、大數據、人工智能、云計算等新技術在會計領域的應用，會計人員的綜合素質必須適應市場的需要，會計人才不僅要有會計理論知識，還要掌握諸如管理學、經濟學、金融學、法學、統計學、數據分析以及計算機程序設計等相關知識；不僅要具備會計業務處理能力，還要具備創新、團隊溝通、組織協調、判斷決策、持續學習等智能機器難以復制的能力。因此，在高校會計學專業開設學科交叉課程，培養復合型會計人才至關重要。具體做法是，在公共基礎課程模塊應開設人文素養、計算機編程和數理統計類課程，對學生進行厚基礎、寬口徑的培養。在專業基礎課程模塊應開設經濟管理、金融、財經法規和會計職業道德類課程，融入思政元素，培養學生一定的協調管理能力和良好的會計職業價值觀。在專業核心課程模塊應該增設大數據會計分析、大數據財務決策、新技術與經濟一體化發展等課程。
（二）創新教學以及考核評價方式
高校要不斷更新教育理念，應以學生的創造性思維為中心，努力提高學生的自主學習能力，加強培養自主解決問題的能力，實施以教以學生為本，教師主導的教學模式。可以利用互聯網上的慕課、微課采用線上線下結合、小組討論、案例分析、實踐操作、競賽等多種教學方法鼓勵學生積極參與教學過程，以此增加獨立思考的機會，對學生形成良好的終身學習習慣有很大的好處。同時，學習不只是結果考查，要重視對過程的評價，把對學習過程的考評比例提高。可以采用提高平時作業質量、課堂表現在課程學業成績中的比重，還可以將學生參與小組討論、操作演示、課后與老師互動等情況的表現納入考核評價范圍。
（三）建設應用型師資隊伍
高校會計專業教師在會計人才培養中擔任重要角色。智能時代下，會計工作方式發生了巨大的變化，相應的使會計學科體系的內容也出現了改變。作為引導者，高校會計專業教師應自發的地學習與智能時代相關的理論知識和實踐知識。與此同時，高校也應該積極為教師提供學習新知識的渠道，可以聘請實務界人工智能專業人員為教師開設大數據、人工智能、信息技術、財務共享等培訓講座，開拓教師的視野，提升教師的理論水平；還可以分批選派教師到行業內優秀的企業進行掛職鍛煉，在企業工作中了解人工智能對會計工作的改變，練習操控人工智能進行會計工作，教師要不斷地學習實踐來適應智能時代，為后續培養適應智能時代的高素質會計人才提供有力保障。
（四）強化職業素養教育
會計學專業是按照企業對會計人員的需求而設立的專業，滿足并且符合經濟社會以及會計行業的發展要求是各高校培養會計人才的首要目標。智能時代的到來，以往的會計核算能力就已經不是會計人員的核心競爭力了，對會計人員有了更高的職業素養要求。1.培養學生的管理能力。智能時代已經不再需要財務會計，逐漸變為對管理會計的需求，高校也要考慮這一點，提高學生的綜合管理能力。作為一名企業的財務管理者，既要擁有一定的會計專業知識，同時還要具備溝通、團隊協作、分析研判以及決策等能力。高校可以開展模擬企業管理競賽或開設模擬企業管理課程，通過搭建標準工作流程讓學生感受企業財務部門管理層的日常工作，以及管理人員的工作內容。還要鼓勵學生通過參加社團和學生工作組織來鍛煉自己的組織管理、團隊協作和決策等能力。2.提升學生的創新意識。高校要使學生感受到良好的創新氛圍，為學生搭建好創新平臺，讓學生積極參加“互聯網+”大學生創新創業競賽，指導學生申報大創項目。此外，教師引導學生開展科研項目，在科研中發現創新點，提高教學質量，學生的創新意識也能得到培養，開拓視野，讓學生緊跟會計行業發展變化的步伐。3.加強學生的會計職業道德教育。雖然目前高校已經開設會計職業道德的相關課程，但社會上的會計造假案例仍不斷出現，因此在高校還應進一步強化會計職業道德教育，從源頭入手，在學生時代就要讓他們了解職業道德的重要性和違反職業道德的嚴重的后果，樹立正確的會計職業道德觀，提高辨別是非的能力、抵抗誘惑的能力，自覺抵制不良社會風氣，維護會計的職業尊嚴，促進良好的會計道德觀的形成。
四、結語
智能時代會計人才培養問題已成為我國人才強國戰略的重要組成部分。在人類的不斷進步下，社會管理領域也會被智能科技產品一步步的占據。因此，智能時代下會計人才培養問題的研究也不是一勞永逸的，培養教育會計人才的內容也要不斷進步，使智能技術不斷為會計工作帶來便捷。
參考文獻：
[1]陳小芹.人工智能時代會計人才培養模式[J].商業會計,2019,657(09):127-129.
[2]吳媛媛.人工智能時代會計人才培養新模式探究[J].時代金融,2018,717(35):192.
人工智能的教育本體：教育的變與不變
從本質上講，人工智能技術是信息技術革命的集大成者。自從托夫勒1970年寫出《未來的沖擊》，信息技術革命越來越快，概念越來越多，沒有停止的跡象。僅從近五年來看：大數據、數據科學、生命信息、工業4.0、物聯網、新硬件時代、機器人、互聯網+、人工智能，表面上概念你方唱罷我登場，但內在邏輯一直沒有變：從單項技術走向全面融合，從局部應用走向全面工具化，而人工智能至少在目前看來是集大成者。硬件上物聯網的成熟、軟件上高可用性和動態數據庫的成熟、生物學上神經科技的進展、數學上網絡算法的應用、材料科技上納米和感知材料的進展、信息科技上芯片和云技術的快速進步。從物理世界到混合世界，再到比特世界，人工智能技術剛剛開始，但人們基于過去工業革命的經驗，明確感到這是臨界點的來臨。
STEM 成為后人工智能教育的不動點：應對科技的變化，教育的變革一直都在進行且與科技的發展互為因果。從彼得?蒂爾對教育的質疑，到創客熱潮在美國教育中的掀起，事實上，STEM教育是美國對過去概念化的“實用主義”教育和“通識教育”百年爭論的落錘之音。起源于杜威和哈欽斯的那場爭論，恰恰是工業革命已經明確成型后的兩種教育理念的爭論。之所以今天的美國已經很少爭論到底是實用主義還是通識教育，是因為美國的科技已經進入到一個新的階段。教育是一個組織行為，一個圍繞未來10年不變的知識、20年不變的技能、30年留存的體驗的穩定的復雜社會經濟形態，因此不那么容易被顛覆。恰恰是科學、技術、工程、數學（STEM）構成了工業時代（數理化）和后工業時代（文科、理工科）中的不動點，在物理學和幾何學中，不動點對于系統的穩定和概念的一致性非常重要，而目前的STEM教育，不僅僅是一個概念的東西，而是舊技術時代向新技術時代過渡的“不動點”。在這個不動點體系中，新的側重開始后，原有的教師和學科體系以及支撐可以平穩切換，不至于導致教學秩序的混亂。
元學科、應用學科和副科發生結構性的變化。由于人工智能的出現，使得復雜計算和系統計算以及簡單的人機交互計算工具化全面超越人類，對技術基礎這個原有概念的教育的分歧越來越大。人工智能視野下學科概念如果表述成元學科、應用學科與素質學科，那么教育學科的概念的持續性還能以最大公約數繼續運行：以數學、物理、化學等元學科為代表的學科，在今后的教育中更加重要并將作為篩選人的條件。而應用科學：（生物、地理、信息、勞動）學科，將著重項目制學習、體驗學習，成為培養人的目標；社會科學（歷史、哲學、思想品德）將來的重點在于綜合應用，批判性思維學習，更加側重學科的來源和發展；而綜合素質類（音樂、體育、美術）將從副科走向前臺。@樣，圍繞STEM的教育，人工智能下的教育體系還是一貫的科學（元學科）、技術（應用學科）、工程（素質學科、社會學科、管理學科）、數學（邏輯、數學學科）。
人工智能技術對學科的影響：越理性，越感性
數學：傳統的工業時代的數學，其訓練方法是數值計算，其指向是力學計算，這種側重至今還非常濃厚。隨著知識庫的普及和共享以及計算工具的進化，越來越少的人將來從事傳統的工程計算行業，而正宗的工科專業越來越向著專業化和高端化演化（如學材料的將來的進入門檻很可能是博士）。但是，人工智能今后用到的大量的數學以及人與人打交道用到的計算機數學，統計學基礎的數學，這方面中國數學還停留在工業時代。美國學生從高中就開始問卷處理和微積分的學習，大學數學更加有用的是方程組、統計學等。數學是一個典型的年齡相關性學科，一定要從小學，而且轉向數值和算法類的學習，從偏向材料計算的高等數學方向，轉向偏向矩陣計算的統計數學方向，邏輯學、幾何學和統計學成為三個數學學習的支柱。
物理：有一位著名的物理學家回顧過去物理百年，發現一個有趣的現象：“力”這個概念，在物理學上看，已經不是一個原始的變量了，能量和質量才是，為什么我們的老師還在使用這個概念呢？那是因為在機械時代，“力”是最容易理解的組合概念。在工業革命前后的幾百年直到今天，物理學教育的重點還是偏向傳統力學計算方向，從中小學來說就是牛頓力學。然而隨著工業時代的結束，人們更容易見到的力學概念不再是機械和天體，而是轉向社交網絡、計算機圖像、信息變量、生物體和電子學以及更容易接受的能量、時間維度。數學老師們轉向統計學的同時，物理老師應該考慮從牛頓力學轉向量子力學和熱力學甚至時空維度，這些對于孩子未來的人生更是基礎，而通過物理學進行基礎的科學實證的訓練以及科學觀測和數據處理，才是物理學最基礎的作用和價值體現。不然，人生什么年齡都可以去學物理而不必非要從未成年時代去學。
元科學化學：中美物理學和化學都是選擇性的，但比較中美化學教育，卻發現有很大的不同。美國高中化學就允許且必須使用帶有功能性計算的計算器，而中國大學生都沒有這方面的訓練。也就是說，隨著化學和生物化學要求越來越高、知識點越來越多，設法繞過煩人的記憶而走向邏輯，是美國學習化學的方向，這點也值得我們注意。另外，化學的側重由從偏向無機化學方向的基礎化學，轉向偏向生物和有機化學方向甚至與物理相結合的量子規律，是化學學科的重點。例如，很多美國的大學錄取要看高中生在化學創新方面的實踐，能創新的往往是生物化學。
外語：工具性的外語逐漸失去市場，形式節奏上的美學、邏輯學角度的詞源學、社會學角度的語言學、心理學角度的語義學成為外語復興的落腳點。另外，似乎從來沒有人將計算機程序當作外語來教，事實上，隨著工具性的外語被人工智能取代，計算機程序語言很可能成為一種外語，而很多軟件人才是學外語出身的，也不斷印證這個結論。
語文：可以預料的是，隨著工具性的人工智能的出現，原先學習語文的工具性的方法（如語法），逐漸將退出語言學習（包括外語），而作為母語的語文之所以在工具化人工智能時代還得到重視，最重要的理由也許是儀式感的表達：回到經典、回到表達、回到應用、回到美學。
除了以上學科教育的重點隨著技術經濟必然發生變化外，學科學習的醒悟和內在邏輯將更加重要，學科歷史、學科邏輯、學科故事將替代題庫訓練，因為作為計算的精確性除了特殊人才的培養外，將讓位于工具和人工智能，而人要考慮體驗和持續學習的興趣和邏輯。學科學習之間還將朝著融合的方向發展，應用學科和元學科的分離意味著應用學科更加朝著整合的方向發展：地理、生物、科技等融合課程，朝著綜合應用發展。
人工智能技術對教育技術的改變：從工具到空間
隨著人工智能的發展，也許目前花里胡哨的信息技術將隱身后臺。課堂上也許看不見信息化了，師生在課堂層面體驗將會越來越好，越來越貼近自然：看不見計算機的信息化，距離教育更近而不是技術更近。
學校之所以存在是因為學校為學生模擬了一個高度抽象的比真實世界還真實的教育世界。因此，未來的校園從改變世界的信息模版角度，將更加強調與客觀世界的互動、映射和高度抽象。
美國的大學錄取是更接近人工智能手段的個性化錄取，而學生選拔是更接近大數據角度的GPA（平均成績點）。從培養角度，學生畫像比GPA更加個性化地從個體角度描述學生的個性特征，學生的學習行為、實踐行為、創新行為，在全地域、全信息、全自動、全過程的記錄下，將更加全面地反映學生的全貌。智能實驗室和智能校園的方向，將來是基于個體的專業學習和評價。
與學生相對應的教育行為畫像，將側重于聯系社會、聯系科技、聯系家庭、聯系團隊，從重復性勞動變為創造性勞動。
而學校的管理行為將演變成支撐技術：支撐數據、支撐品牌、支撐環境。今后的教育將出現越來越專業和自由的教師，越來越職業的校長。
在教育政策上，由于全國性的數據和人工智能的使用，教育測評將更加專業化、教育本體化（而不是被測評機構和排名所左右），教育選拔將更加科學化和長期化，短視模式隨著計算方法和智能評估的進展而迅速被迭代掉，衡水模式將逐漸退出歷史舞臺，未來應該篩選更應該上清華大學的人和更應該培養好每一個想學習的人。即使僅從功利教育目標來看，教師個體經驗也逐漸讓位于人工智能和大數據，教育重心從教育哲學屬性逐漸走入教育科學屬性；而被恐懼綁架的教育所強調的教育的篩選功能，逐漸將重心轉向教育培養功能，個體成功的培養目標，逐漸轉變成為未來視角的社會價值角度；教育回歸人與人的本質關系和專業培育孵化的社會職能，功利性和工具性減弱，過程幸福成為教育者追求的目標。教育者由工匠逐漸轉型為藝人，教師由于工具化的替代，將會越來越有尊嚴和個性，而不是越來越像工具。
“人創造”的價值逐漸凸顯，教育的價值在于“創造人”
柯潔在被人工智能的計算機打敗之后，接連戰勝外國圍棋高手，刷了一下存在感并表示：“與機器下棋沒意思”。同樣，在工具制造時代，如果從質量和精度考慮，無疑機器越來越超過人，然而手工的紅木家具、手工的藝術品、手工的食品、甚至手工的衣服和汽車，比起無論從什么角度來看的機器人制造的東西，都越來越貴，人也越來越愿意采購。“人創造”的價值凸顯，是體驗經濟產業升級的一個標志，人工智能時代也不能例外。因為，“有意思和不可復制”才是人消費的高級時代。
不同于機器代替人的重復勞動的趨勢，教育與學校會替代機械的班級成為人與人關系的場所，在這個場所中，機器越來越像人來代替人的高級狀態，而人越來越擺脫工具性、擺脫重復性，更具藝術性和創造性。研究教育的歷史會發現一個普遍的現象，就是隨著工具性的增強，反而是班級規模的縮小和師生比的擴大，這也印證了：人畢竟要與人打交道，教育是一個個性化的活動。C器代替人意味著更多的時間人會回到家庭陪同孩子，這在美國已經持續發生了50年，幾乎多數的女性甚至男性在孩子成長過程回到家庭（如果他們算教師的話，教師比例更大）。在學校里未來的師生比會持續增加，教育更加不再計較投入產出，而將演變成一種創造性的職業。
杜威在研究工業化革命后的教育中，提出教育的目標更加集中地體現在教育本身之中，教育即生長（教育的目標就是讓教育繼續下去）。隨著工具化的人工智能代替越來越多的教師的重復性勞動，教師的幸福指數越來越高，更多的和更合適的師生比使得學生得到更加專業的呵護和培養，幸福指數也得到提升。教育讓生活更美好將逐漸實現，教育即生活的前提條件是教師不再是指標的工具，學生不再是考核的工具。
【關鍵詞】智能技術 電氣自動化 控制系統
計算機科學技術的一個重要分支是智能技術，智能技術的實現是依托計算機系統，通過模擬人工智能，促使機器做出智能化反應。目前，智能技術在電氣自動化控制系統中已經得到廣泛使用，有效解決了傳統技術難以解決的難題，電氣自動化控制系統的安全性和穩定性有了極大提高。鑒于此，要在未來發展過程中積極推行智能技術，加大在電氣自動化系統中的運用力度，加快我國電氣行業的發展進程。
1 智能技術運用效益的評價
智能技術功能的有效發揮可以幫助人們完成遠程監控，對電氣自動化控制系統實現在線監測。將智能技術應用于電氣自動化控制系統中，自動化體系建設資金投入大大降低，運營效率也會顯著提高，并且可以接受并且完成更多不同的任務，目前，已經得到各行業的實踐認可。智能技術在電氣自動化系統中的應用水平，受到計算機技術的直接影響，原因在于自動化系統主要依賴智能技術完成生產過程和電氣運行的在線監測。工業生產過程中如果生產問題能夠被及時發現，并且提交給管理部門，這樣可以從根本上幫助企業消除安全隱患，避免不必要的經濟損失，進而提升企業經營效益。由此可見，智能技術應用于電氣自動化控制系統中可以促進企業健康穩定發展。
2 電氣自動化控制系統設計
2.1 架構設計
在電氣設計的角度分析，電氣自動化控制系統的設計較為復雜，需要涉及多個學科和領域的知識，這就要求程序員在掌握過硬專業技術能力的同時，還要扎實掌握專業的電氣知識，設計人員工作過程中要經常與編程人員共同深入實踐進行操作實驗，熟練掌握操作過程，分析操作要點，預防操作不當，并且針對易引起操作不當的部分予以改進。對于電氣編程，編程人員首先要學習計算機理論，掌握專業的計算機語言，才能夠編寫出科學的智能化控制程序。電氣自動化控制系統與控制程序息息相關，自動控制可以大大減少人工控制時間，充分利用智能技術更是可以提高電氣設備運行的穩定性。系統流程如圖1所示。
2.2 功能設計及應用
電氣自動化系統的智能數據采集技術，讓人們告別了人工數據控制，數據的采集可以方便利用終端設備和控制平臺實現，并且第一時間記錄下采集的數據，輸入到自動化設備中執行動作，自動化控制效率得到了大大提高。
電氣自動化控制系統中智能監控技術和預警技術是核心技術，由于電氣設備運行過程中不需要人工巡查，智能技術則成為電氣設備運行期間的唯一安全保障。電氣自動化設備借助于智能監控技術能夠實現自動預警，確保設備始終處于安全穩定運行狀態，避免發生重大安全事故。
電氣自動化控制系統應用的另外一項重要技術是智能故障錄波技術，電氣設備運行過程中可以對設備故障錄波和記錄，并且能夠智能捕捉波形，提高了電氣自動化控制系統運行科學性，省去了繁瑣的人工故障記錄，提高了維護效率。
3 總結
綜上所述，電氣自動化系統中應用智能技術，有效提高自動化設備運行的安全性和穩定性。本文針對當前智能技術進行評價分析，然后以工業電氣為研究對象，對電氣自動化控制系統架構及功能應用進行分析，試圖為之提供行之有效的可行性建議。實踐證明，隨著科學技術的進一步發展，更多新型的技術將會應用到電氣自動化控制系統中，電氣自動化控制系統將會向著更好的方向發展。
參考文獻
[1]徐典友.淺析人工智能在電氣自動化中的運用[J].信息通信，2015（01）.
[2]王海杰.論工業生產中電氣自動化重要作用及趨勢展望[J].科技展望，2015（03）.
[3]任銘.電氣自動化控制中的人工智能技術研究[J].中國科技投資，2013（11）.
[4]潘正昊.氣工程及其自動化技術下的電力系統自動化發展分析[J].科技創新與應用，2017（10）.
[5]徐建俊.基于“雙證融通”的高職人才培養課程新體系的構建――電氣自動化技術專業[A].第6屆全國高等學校電氣工程及其自動化專業教學改革研討會論文集（上冊）[C].2009.
作者簡介
馬逸然（1996-），山東省濟南市人。大學本科學歷。山東科技大學。研究方向為電氣工程及其自動化。
不久前，教育部公布了2018年度普通高等學校本科專業備案和審批結果。全國高校共新增本科專業2072個，我省高校共新增66個本科專業，它們不僅體現出高校專業熱門度的起伏，更折射出社會對于人才需求的變化。
縱觀今年新增的本科專業，有幾大門類吸引目光：新文科、新農科建設風生水起，人文與科技更多的“融合”，意味著傳統意義上基礎學科和應用學科的界線開始變得模糊。數據科學與大數據技術專業繼續成為熱門，加上今年新開設相關專業的196所高校，目前，全國已有近500所學校開設此專業;35所高校首次設立人工智能專業，這意味著，高校開始體系化培養人工智能行業后備軍。與幼兒養育相關的專業繼續增設，這不僅是因為全面二孩政策的實施，更是由于人們越來越重視對下一代的培養。
“新增專業彌補了我省有關專業的布點空白，進一步優化了專業結構。”省教育廳高教處副處長王國銀介紹，此次省屬高校新增專業主要圍繞數字經濟“一號工程”、戰略性新興產業、高新技術產業和萬億產業開設，這些專業瞄準國家戰略需要和社會經濟發展急需，進行創新型、復合型、應用型人才儲備。
夯實基礎
新文科、新農科未來可期
作為近年來高等教育中最時髦的詞匯之一，新工科對于考生和家長來說已經不陌生了，但如果說起新文科、新農科，很多人可能就要打個問號。
去年10月，教育部等部門決定實施“六卓越一拔尖”計劃2.0，在基礎學科拔尖學生培養計劃中，首次增加了心理學、哲學、中國語言文學、歷史學等人文學科，“新文科”概念浮出水面。今年4月，教育部、科技部等13個部門正式聯合啟動“六卓越一拔尖”計劃2.0，全面推進新工科、新醫科、新農科、新文科建設。
新文科“新”在何處?打破舊壁壘，跨界尋方法，歸納真規律，新文科意味著對傳統基礎學科的一次重新整合。
“相對于傳統文科，新文科有兩個特色。”南開大學傳播學系主任陳鵬說。其一，新文科是問題導向的，新文科面對的是社會發展變化中的新現象、新問題、新變化，有些現象和問題是人類歷從未遇到過的，如大數據、區塊鏈、5G、人工智能等，需要突破傳統文科的框架，采用新方法、新視野去探索新理論、新規律。其二，新文科為了尋求對社會和人類自身的研究，需要通過“跨界”方式進行革新，這種“跨界”不僅僅發生在文科的各學科之間，甚至出現在文科和理科、工科、醫科等學科之間，需要多學科之間的交叉和深度融合。
當前，清華大學、中國人民大學等高校開設的人文科學實驗班，西安交通大學、華東師范大學等高校開展的學院式教學模式，都被視為我國新文科建設的重要經驗。一位資深文科研究專家表示，當前，文科與其他學科有一些結合，比如考古學和技術結合，就形成了科技考古;信息技術和藝術結合，就形成了藝術設計的網絡化等，但還遠遠無法滿足現在社會的需求。新文科就是一種有效路徑。
2018年4月，浙江大學召開文科大會，提出面向2035年發展目標和“文科十條”，進一步推進文科發展強主流、上一流。省內其他高校也紛紛積極為新文科創建搭建平臺。浙江工商大學整合資源打造文科綜合實驗教學中心，打造跨學科綜合性實驗教學平臺;浙江農林大學推出新文科求真實驗班，幫助學生打牢知識儲備金字塔的穩固塔基，再漸次進入專業學習，形成堅實塔身和更高聳的塔尖……
在浙江大學傳播研究所教授、博士生導師邵培仁看來，建設新文科，其實也是對傳統文科的反思。他指出，新文科有利于構建立足中國文化土壤、具有中國特色，具備整體性、包容性、互動性、共享性特質的面向全球、面向全人類的大文科。
不難看出，未來新文科相關專業或將成為熱門。不僅如此，使用文文互鑒、文理交叉、文工融合的思維方法解決問題，還將為高校人才培養和評價體系帶來新變革。
除了新文科，新技術的出現也讓一些專業被賦予了新的內涵，比如新農科。
當前，隨著生態文明建設的持續推進，生態學、環境科學等專業畢業生越來越受歡迎。今年，杭州師范大學就新增了生態學專業。該專業相關老師介紹，隨著國家對生態學專業人才的需求增多，生態學專業人才培養規模逐漸加大，未來掌握生態學及植物學、動物學、微生物學、地理學等基礎知識、分析方法和應用技能的人才會很搶手。
“浙江是‘兩山’理論誕生地，‘農’字頭的專業發展空間很大。”浙江農林大學主要負責人表示，“新農科”建設是鄉村振興實踐、高等教育改革、人才需求變化和社會經濟進步的必然選擇，原先注重高度專業化、技術化的教育教學方式和人才培養模式已無法適應新時代農林高等教育的新需求，亟需探索實現農科學生全面發展的“新農科”建設之路。
順應趨勢
大數據、人工智能紛紛開班
順應當下人工智能行業的熱潮，今年新增的熱門本科專業，均與大數據、人工智能、機器人等信息技術關鍵詞相關。
梳理發現，數據科學與大數據技術專業在短短三四年間，從無到有，并一躍成為熱門專業。2015年度的審批結果中，北京大學、對外經濟貿易大學、中南大學3所高校成為首批獲批設立該專業的高校;2016年度又有32所高校設立該專業;到了2017年度，獲批設立這一專業的高校數量達到250所;加上2018年度新增的196所，目前，共有481所高校開設這個專業。
今年，我省有湖州師范學院、寧波工程學院、寧波財經學院、浙江大學城市學院等9所高校新增備案數據科學與大數據技術專業。一位專業課老師表示，社會在不斷發展進步，現在的一些“新專業”也許尚無足夠的辦學經驗，但可能恰恰是未來社會發展的需求所在。
在新增專業中，人工智能專業的熱度也在逐年遞增。繼去年杭州電子科技大學、浙江理工大學成為我省首批開設智能科學與技術專業的高校后，今年，我省又有一批高校在人工智能人才培養上“摩拳擦掌”，積極增設相關“硬核”專業，改進人才培養思路。
浙江大學今年新增機器人工程和人工智能兩個專業，還將在竺可楨學院新設圖靈班。入選圖靈班的學生可以在計算機科學與技術、人工智能、信息安全三個專業中確認專業。從入學開始，每位學生可從學院的優選導師庫中選擇一名學業導師，還將有國外頂尖大學的教學大師和科研領軍人物到浙大給圖靈班學生單獨授課。
除了浙大以外，省內其他高校也在結合各自特色專業，構建人工智能專業的課程體系。比如，浙理工把專業發展方向和學校的優勢結合起來，重點在智能穿戴等領域取得突破，還專門成立紡織工業人工智能研究院;浙工大結合了安防產業、智慧交通、“城市大腦”等浙江省的優勢領域，與企業合作，開拓專業方向。
“打造新專業特色成了各高校的當務之急和立足之道。”杭州電子科技大學人工智能學院副院長呂強說，針對人工智能人才培養帶來的新挑戰，杭電人工智能學院提出了多方協同育人的理念，并將其作為教學改革項目進行探索，“人工智能對數理基礎要求較高，我們在數學課程中增加了矩陣論、離散數學等原來研究生學習階段才會有的課程內容，努力幫學生打好基礎，在暑假，我們還計劃舉辦夏令營，邀請企業名師進校園培訓，共同開發專業課程等。”呂強說。
值得關注的是，人工智能已經從獨立的專業教育，擴展到更廣的層面。今年，浙江財經大學向非計算機類專業學生推出了人工智能“微專業”，其中包括了Python程序設計、高級數據庫、機器人編程與實踐等課程。“人工智能在信息金融、金融科技等領域有非常多的應用場景。財經類專業學生的數理基礎比較好，這些知識將為他們的未來打下更好的基礎。”浙財大教務處副處長石向榮說，可以預見的是，未來社會需要大量具有具體專業背景，同時又掌握人工智能相關知識的復合型人才。
緊盯兒童
醫教類專業持續擴招
當下，伴隨著“全面二孩”政策施行，各大醫院產科分娩量走高，目前助產人才無論從數量上還是質量上都難以滿足社會需求，臨床急需本科層次助產人才。助產學專業于2016年首次開設，當時僅有4所高校獲批開辦此專業，2017年有20多所高校新增此專業。
近兩年，我省先后有浙江中醫藥大學、溫州醫科大學、杭州醫學院等3所高校新增了助產學專業。溫州醫科大學的助產學專業設在護理學院，目標是培養掌握護理學和助產學的基礎理論和護理技能，具有基本的臨床護理和臨床助產能力，在各類醫療衛生保健機構中能夠從事臨床助產、圍產期護理，以及母嬰保健工作的高級助產人才。今年，臺州學院、溫州醫科大學仁濟學院也開設了助產學專業。
一位從事醫學教育多年的教授表示，當前社會大眾對醫療的需求，不僅體現在量上，更體現在質上。雖然現在醫療行業整體水平保持著上升態勢，但人們對優質醫療的需求增長更快，所以仍然感覺醫療資源緊缺。
不久前，由中國工程院院士鄭樹森擔任院長的浙江樹人大學樹蘭國際醫學院揭牌成立。作為樹蘭國際醫學院首個設置的重點專業，臨床醫學專業面向全國招生100人。學院擁有國際醫學專家、博士生導師等組成的高水平師資隊伍，以及一批高水平的基礎醫學與臨床醫學實驗平臺。
同樣，面對強烈的社會需求，溫州醫科大學今年增加了普通本科計劃數。臨床醫學(定向培養)從30人增加到60人，面向蕭山區等30個縣(市、區)招生;麻醉學專業從61人增加到93人，其中省內普招增加16人。
值得一提的是，今年，浙江中醫藥大學新增食品衛生與營養學專業，這也是我省開辦該專業的高校(不含獨立學院)。該校招生辦相關負責人介紹，食品衛生與營養學作為一門綜合性的交叉學科，涉及預防醫學、食品科學、營養學等多個學科，在提升健康素養，保障食品安全，促進疾病的營養學防治完善健康保障方面大有作為。
縱觀今年我省的新增專業，從撫養、就醫，再到教育，與幼兒養育相關的專業成為熱門，除了新增兒科學、中醫兒科學、助產學等專業外，學前教育、小學教育等師范類專業的報考也很火爆。
今年，杭州師范大學增加小學全科教師、中學緊缺學科教師定向培養招生計劃。杭師大教務處副處長、招生辦副主任顧海春介紹，今年，學校將繼續面向杭州、寧波、溫州、紹興、金華、衢州、麗水、臺州、舟山等地區定向招生255名，提前錄取，補學費，包就業。同時，復建音樂學院，增加音樂學(師范)、舞蹈學(師范)專業招生計劃。
【摘 要】高中信息技術學科課程標準規定現行高中教材包含了一個必修和五個選修模塊，然而這些選修模塊在實際的學科教學中應該如何操作呢？筆者根據《普通高中信息技術課程標準》基本要求以及對當前本省信息技術學科選修課的開設情況的分析，提出一些想法和建議，以期實現選修課程的價值。
關鍵詞 課程標準；信息技術；選修模塊
高中信息技術教材內容也在變化，版本不一。有些學校在如何選取選修課開設的內容、如何開展選修課的學習、選修課的評價以及如何教學思考等多方面還存在著很多需要解決的問題和困惑，下面就這些問題談談個人對高中信息技術選修課教學的看法及建議。
一、信息技術選修模塊基本概要
高中信息技術選修部分強調在必修模塊基礎上關注技術能力與人文素養的雙重建構，是信息素養培養的繼續，是支持個性發展的平臺。模塊內容設計既注重技術深度和廣度把握，又關注技術文化與信息文化理念表達。在選修部分的五個模塊中《算法與程序設計》是作為計算機應用的技術基礎設置的；《多媒體技術應用》《網絡技術應用》《數據管理技術》是作為一般信息技術應用設置的；《人工智能初步》是作為智能信息處理技術專題設置的。為增強課程選擇的自由度，五個選修模塊并行設計，相對獨立。
二、信息技術選修模塊開設意義
高中信息技術課程設計，采用了“必修+選修”的結構。必修模塊為全體學生打下必要基礎，選修模塊充分尊重學生的個性化的發展傾向，為學生將來的專業化發展提供了平臺。這樣的結構形式，解決了在實際教學中學生興趣差異性問題。
三、信息技術選修模塊教學困境
問題：選修模塊教學存在的普遍問題
新課程改革突出了“以學生為本”的基本理念，高中選修課的設立也正是這一理念的具體體現，它為每一個學生提供了適合其個性化發展的課程資源。選修部分有五個模塊，如果任由學生自己選，肯定會出現都有人選的情況，如果仍以傳統的班級組織形式來進行授課的話，顯然是無法實現的。因此絕大多數學校的做法是由老師為學生選擇某一個或者兩個模塊來上。學生沒有發言權、沒有選擇權，選修課上成了變相的必修課，選修模塊在這樣的開課模式下就失去了開設意義和價值。
思考：選修模塊實現學生自主選修難在哪里？
1．高考的現實沖擊著學生的興趣
從目前的現實情況看,無論高中課程如何改革，高考都是回避不了的話題。現在我省信息技術課程列入高中學業水平測試，為了保證學生順利通過信息技術學業水平測試，由學校統一選修某一模塊，而且多年同一模塊。另據ICT教育論壇網站調查統計，大部分學校選修了《網絡技術應用》模塊，很少部分學校開設了《算法與程序設計》或《多媒體技術應用》，相對來說開設《數據管理技術》模塊和《人工智能初步》模塊的學校極少。
2.師資力量不足制約著選修課程的開設
與必修模塊中的內容相比，選修模塊內容專業性更強，教師是課程實施的關鍵。按照課程改革精神，五個信息技術選修模塊在實際教學中要真正全部開設，在客觀上就要求一定數量和具有一定專業素質的教師。另外，選修模塊中的“人工智能初步”、“數據管理技術”等都有一定難度，對教師的專業水平要求更高。
四、信息技術選修模塊教學問題策略
1.認識到位，體現學生興趣所在
首先，教育行政部門應關心和重視信息技術學科教學，真正體現新課程所倡導的提高學生信息素養、信息能力的目標，能夠切實提出相關要求，如規定每所學校至少開設兩門選修課，并且逐年都應有所變化等。應鼓勵學生根據自己的喜好和需求選修五個模塊的任意一個模塊。對于將來有理科趨向的學生可將“算法與程序設計”，“網絡技術應用”，“數據管理技術”作為首選。對于將來有文科取向的學生則可將“多媒體技術應用”，“網絡技術應用”作為首選。對于熱愛智能化技術的學生則可選修“人工智能初步”。信息技術教師在上課時，凡涉及選修課程某一模塊知識，要對該選修課作適當介紹，激發學生選修該門課的興趣和積極性。
2.多方投入，提高教師教學水平
選修課程的實施，對信息技術教師是一個巨大的挑戰，不僅承擔著對學生進行選課的指導責任，而且還要適度把握選修模塊的深度，選修模塊能否得到有效的實施，師資力量是一個不可忽視的因素。必須從制度上保障教師接受再教育，從教育機構、財政投入等方面創造條件，為教師的專業化成長提供必要的服務。另外，教師還要由外部支持轉向內部自律，努力學習新知識，開發教學資源，向研究型教師轉變。
3.互助合作，充分利用已有資源
對于條件較好的學校，師資力量比較雄厚，有實力開發一些校本課程或教學資源，這時對地理位置相近、彼此通達性較好的一些學校，可開展校際間選修課程資源的共建和共享，廣泛開展交流，教師可以在學校間互相兼任選修模塊教學任務。
五、結束語
總之，在信息技術選修課與教學思考中，如何權衡諸多限定性因素的影響與制約，切實體現高中信息技術課程的教學目標和評價目標，是一道十分嚴峻的課題。信息技術教育的路途漫長而又艱辛，而我們信息技術教育工作者的幸福就在于心中常有希望、腳下勇于探索。
參考文獻
[1]教育部普通高中信息技術課程標準[M].北京:人民教育出版社，2004
[2]江蘇省普通高中信息技術課程改革實施指導意見(試行).江蘇省教研室.2006.12
[3]林奕生.信息技術選修模塊實施略談
