人工智能在教育领域的应用论文选题背景及意义

人工智能是研究使计算机来模拟人的某些思维过程和智能行为（如学习、推理、思考、规划等）的学科，主要包括计算机实现智能的原理、制造类似于人脑智能的计算机，使计算机能实现更高层次的应用。人工智能将涉及到计算机科学、心理学、哲学和语言学等学科。可以说几乎是自然科学和社会科学的所有学科，其范围已远远超出了计算机科学的范畴，人工智能与思维科学的关系是实践和理论的关系，人工智能是处于思维科学的技术应用层次，是它的一个应用分支。从思维观点看，人工智能不仅限于逻辑思维，要考虑形象思维、灵感思维才能促进人工智能的突破性的发展，数学常被认为是多种学科的基础科学，数学也进入语言、思维领域，人工智能学科也必须借用数学工具，数学不仅在标准逻辑、模糊数学等范围发挥作用，数学进入人工智能学科，它们将互相促进而更快地发展。

VeryCD上的电子书书名：SBIA 2004——人工智能的最新进展Advances in Artificial Intelligence走近人工智能人工智能(Artificial Intelligence，AI)一直都处于计算机技术的最前沿，经历了几起几落…… 长久以来，人工智能对于普通人来说是那样的可望而不可及，然而它却吸引了无数研究人员为之奉献才智，从美国的麻省理工学院(MIT)、卡内基-梅隆大学(CMU)到IBM公司，再到日本的本田公司、SONY公司以及国内的清华大学、中科院等科研院所，全世界的实验室都在进行着AI技术的实验。不久前，著名导演斯蒂文·斯皮尔伯格还将这一主题搬上了银幕，科幻片《人工智能》(AI)对许多人的头脑又一次产生了震动，引起了一些人士了解并探索人工智能领域的兴趣。在本期技术专题中，中国科学院计算技术研究所智能信息处理开放实验室的几位研究人员将引领我们走近人工智能这一充满挑战与机遇的领域。计算机与人工智能 "智能"源于拉丁语LEGERE，字面意思是采集(特别是果实)、收集、汇集，并由此进行选择，形成一个东西。INTELEGERE是从中进行选择，进而理解、领悟和认识。正如帕梅拉·麦考达克在《机器思维》(Machines Who Thinks，1979)中所提出的: 在复杂的机械装置与智能之间存在长期的联系。从几个世纪前出现的神话般的巨钟和机械自动机开始，人们已对机器操作的复杂性与自身的某些智能活动进行直观联系。经过几个世纪之后，新技术已使我们所建立的机器的复杂性大为提高。1936年，24岁的英国数学家图灵(Turing)提出了"自动机"理论，把研究会思维的机器和计算机的工作大大向前推进了一步，他也因此被称为"人工智能之父"。人工智能领域的研究是从1956年正式开始的，这一年在达特茅斯大学召开的会议上正式使用了"人工智能"(Artificial Intelligence，AI)这个术语。随后的几十年中，人们从问题求解、逻辑推理与定理证明、自然语言理解、博弈、自动程序设计、专家系统、学习以及机器人学等多个角度展开了研究，已经建立了一些具有不同程度人工智能的计算机系统，例如能够求解微分方程、设计分析集成电路、合成人类自然语言，而进行情报检索，提供语音识别、手写体识别的多模式接口，应用于疾病诊断的专家系统以及控制太空飞行器和水下机器人更加贴近我们的生活。我们熟知的IBM的"深蓝"在棋盘上击败了国际象棋大师卡斯帕罗夫就是比较突出的例子。当然，人工智能的发展也并不是一帆风顺的，也曾因计算机计算能力的限制无法模仿人脑的思考以及与实际需求的差距过远而走入低谷，但是随着硬件和软件的发展，计算机的运算能力在以指数级增长，同时网络技术蓬勃兴起，确保计算机已经具备了足够的条件来运行一些要求更高的AI软件，而且现在的AI具备了更多的现实应用的基础。90年代以来，人工智能研究又出现了新的高潮。我们有幸采访了中国科学院计算技术研究所智能信息处理开放实验室史忠植研究员，请他和他的实验室成员引领我们走近人工智能这个让普通人感到深奥却又具有无穷魅力的领域。问: 目前人工智能研究出现了新的高潮，那么现在有哪些新的研究热点和实际应用呢？答: AI研究出现了新的高潮，这一方面是因为在人工智能理论方面有了新的进展，另一方面也是因为计算机硬件突飞猛进的发展。随着计算机速度的不断提高、存储容量的不断扩大、价格的不断降低以及网络技术的不断发展，许多原来无法完成的工作现在已经能够实现。目前人工智能研究的3个热点是: 智能接口、数据挖掘、主体及多主体系统。智能接口技术是研究如何使人们能够方便自然地与计算机交流。为了实现这一目标，要求计算机能够看懂文字、听懂语言、说话表达，甚至能够进行不同语言之间的翻译，而这些功能的实现又依赖于知识表示方法的研究。因此，智能接口技术的研究既有巨大的应用价值，又有基础的理论意义。目前，智能接口技术已经取得了显著成果，文字识别、语音识别、语音合成、图像识别、机器翻译以及自然语言理解等技术已经开始实用化。数据挖掘就是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的实际应用数据中提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在有用的信息和知识的过程。数据挖掘和知识发现的研究目前已经形成了三根强大的技术支柱: 数据库、人工智能和数理统计。主要研究内容包括基础理论、发现算法、数据仓库、可视化技术、定性定量互换模型、知识表示方法、发现知识的维护和再利用、半结构化和非结构化数据中的知识发现以及网上数据挖掘等。主体是具有信念、愿望、意图、能力、选择、承诺等心智状态的实体，比对象的粒度更大，智能性更高，而且具有一定自主性。主体试图自治地、独立地完成任务，而且可以和环境交互，与其他主体通信，通过规划达到目标。多主体系统主要研究在逻辑上或物理上分离的多个主体之间进行协调智能行为，最终实现问题求解。多主体系统试图用主体来模拟人的理性行为，主要应用在对现实世界和社会的模拟、机器人以及智能机械等领域。目前对主体和多主体系统的研究主要集中在主体和多主体理论、主体的体系结构和组织、主体语言、主体之间的协作和协调、通信和交互技术、多主体学习以及多主体系统应用等方面。问: 您在人工智能领域研究了几十年，参与了许多国家重点研究课题，非常清楚国内外目前人工智能领域的研究情况。您认为目前我国人工智能的研究情况如何？答: 我国开始"863计划"时，正值全世界的人工智能热潮。"863-306"主题的名称是"智能计算机系统"，其任务就是在充分发掘现有计算机潜力的基础上，分析现有计算机在应用中的缺陷和"瓶颈"，用人工智能技术克服这些问题，建立起更为和谐的人-机环境。经过十几年来的努力，我们缩短了我国人工智能技术与世界先进水平的差距，也为未来的发展奠定了技术和人才基础。但是也应该看到目前我国人工智能研究中还存在一些问题，其特点是: 课题比较分散，应用项目偏多、基础研究比例略少、理论研究与实际应用需求结合不够紧密。选题时，容易跟着国外的选题走; 立项论证时，惯于考虑国外怎么做; 落实项目时，又往往顾及面面俱到，大而全; 再加上受研究经费的限制，所以很多课题既没有取得理论上的突破，也没有太大的实际应用价值。今后，基础研究的比例应该适当提高，同时人工智能研究一定要与应用需求相结合。科学研究讲创新，而创新必须接受应用和市场的检验。因此，我们不仅要善于找到解决问题的答案，更重要的是要发现最迫切需要解决的问题和最迫切需要满足的市场需求。问: 请您预测一下人工智能将来会向哪些方面发展？答: 技术的发展总是超乎人们的想象，要准确地预测人工智能的未来是不可能的。但是，从目前的一些前瞻性研究可以看出未来人工智能可能会向以下几个方面发展: 模糊处理、并行化、神经网络和机器情感。目前，人工智能的推理功能已获突破，学习及联想功能正在研究之中，下一步就是模仿人类右脑的模糊处理功能和整个大脑的并行化处理功能。人工神经网络是未来人工智能应用的新领域，未来智能计算机的构成，可能就是作为主机的冯·诺依曼型机与作为智能外围的人工神经网络的结合。研究表明: 情感是智能的一部分，而不是与智能相分离的，因此人工智能领域的下一个突破可能在于赋予计算机情感能力。情感能力对于计算机与人的自然交往至关重要。人工智能一直处于计算机技术的前沿，人工智能研究的理论和发现在很大程度上将决定计算机技术的发展方向。今天，已经有很多人工智能研究的成果进入人们的日常生活。将来，人工智能技术的发展将会给人们的生活、工作和教育等带来更大的影响。什么是人工智能？人工智能也称机器智能，它是计算机科学、控制论、信息论、神经生理学、心理学、语言学等多种学科互相渗透而发展起来的一门综合性学科。从计算机应用系统的角度出发，人工智能是研究如何制造出人造的智能机器或智能系统，来模拟人类智能活动的能力，以延伸人们智能的科学。 AI理论的实用性在一年一度AT&T实验室举行的机器人足球赛中，每支球队的"球员"都装备上了AI软件和许多感应器，它们都很清楚自己该踢什么位置，同时也明白有些情况下不能死守岗位。尽管现在的AI技术只能使它们大部分时间处于个人盘带的状态，但它们传接配合的能力正在以很快的速度改进。这种AI机器人组队打比赛看似无聊，但是有很强的现实意义。因为通过这类活动可以加强机器之间的协作能力。我们知道，Internet是由无数台服务器和无数台路由器组成的，路由器的作用就是为各自的数据选择通道并加以传送，如果利用一些智能化的路由器很好地协作，就能分析出传输数据的最佳路径，从而可以大大减少网络堵塞。我国也已经在大学中开展了机器人足球赛，有很多学校组队参加，引起了大学生对人工智能研究的兴趣。未来的AI产品安放于加州劳伦斯·利佛摩尔国家实验室的ASCI White电脑，是IBM制造的世界最快的超级电脑，但其智力能力也仅为人脑的千分之一。现在，IBM正在开发能力更为强大的新超级电脑--"蓝色牛仔"(Blue Jean)。据其研究主任保罗·霍恩称，预计于4年后诞生的"蓝色牛仔"的智力水平将大致与人脑相当。麻省理工学院的AI实验室进行一个的代号为Cog的项目。Cog计划意图赋予机器人以人类的行为。该实验的一个项目是让机器人捕捉眼睛的移动和面部表情，另一个项目是让机器人抓住从它眼前经过的东西，还有一个项目则是让机器人学会聆听音乐的节奏并将其在鼓上演奏出来。

人工智能在教育领域的应用论文选题背景和意义

是一种人力研究出来的科学技术，能够使人们解放枯燥重复的工作。将会给人们的生活带来无法想象的变化，是史无前例的。

人工智能其实就是给我们的教育领域带来了更加方便便捷的生活，而且很多时候都是可以进行在网络教育，也是可以提高孩子的学习成绩的。

人工智能为教育带来一些便利，人工智能可以让孩子们更早的接触有关的科学方面的产品。有人说人工智能会取代老师这个职位。

人工智能在教育领域的应用论文选题方向及意义

人工智能应用于少儿英语教育领域又要迈过哪几道坎？AI教育未来走向何方？商业财经频道容众财经《真财实料》栏目邀请葡萄智学创始人茹立云先生与讯飞投资副总裁俞越女士，带来一场关于AI落地教育的思辨。

人工智能会给教育带来什么？中国在很长一段时间都需要中国式的教育，不会因为人工智能发展而被取代。1现在的人工智能在教育的应用只是在沿海发达地区，中西部贫穷落后地区，知识的推广需要中国传统填鸭式教育。2基础教育是个体进一步发展的基础，其中所涉及的传统文化，不会因为技术的发展失去其传承价值。似乎人工智能冲击的更多是中国高等教育和职业教育，而不是中国教育。3人工智能的发展无法取代人类的自身的发展。4人工智能越发展越需要掌握更多的人工智能知识才能运用好人工智能。所以中国注重只是的教育在这方面应该也有它的价值。这里有篇文章我觉得写的很好%7B%22nid%22%3A%22news_9674291157046947079%22%2C%22sourceFrom%22%3A%22bjh%22%7D大家可以读一读

人工智能在未来教育教学中有很大的应用作用，他可以作为一个百科全书作用，在课堂上也可以实时监测学生的学习情况。

人工智能已经在改造着我们的制造、家居、医疗、出行等生活的方方面面，相信在不久的将来，人工智能将像水和电一样，进入每个行业，成为我们日常生活的必须，深刻地改变人类的世界。具体到教育领域，当前最迫切需要解决的问题是大班制教学与个性化因材施教之间的矛盾。AI+教育，恰恰能解决这些问题。AI+教育，能够解决数据采集的问题，实现从数字化到数据化；能够为老师减负增效，减少教师简单重复工作的时间；能够实现对学生的个性化分析、以学定教、提升学习的效率与质量；能够为教学管理提供大数据辅助决策与建议，为科学治理提供支撑。总体来说，AI+教育，有可能让千百年来“因材施教”的教育梦想得以实现，真正提升我们教育的质量、效率与公平问题。具体来说，人工智能与教育的结合，已经体现在教育教、学、考、评、管各个细分领域的应用。比如机器阅卷的实现。在考试中心的组织下，科大讯飞的全学科智能阅卷技术已在学业水平测试，例如大学英语四六级，以及全国多个省份的高考、中考、成人高考等大规模考试中进行了多次、多范围试点验证。验证结果表明，计算机评分结果已经达到了现场阅卷老师的水平，完全满足大规模考试的需要。以往，进行几十万、几百万份考试试卷样本的分析需要耗费巨大的人力资源，可行性很低，但如今通过精准的图文识别以及海量文本检索技术，可以快速核对检查所有试卷与目标相似的文本，并迅速提取并标注出可能存在问题的试卷。在个性化教学方面，通过大数据技术，可以收集和分析学生日常学习和完成作业过程中产生的数据，精确地告诉老师每个学生的知识点掌握情况，老师便可以针对每一位学生的学习情况来有针对性地布置作业，达到因材施教的效果。而在教学方式方面，智慧课堂可以为老师提供更为丰富的教学手段，全时互动、以学定教，老师上课时也不再是只有一本教科书，而是可以任意调取后台海量的优质学习资源。在管理方面，智慧校园解决方案覆盖学校的教务处、学生处、校办、校务处等部门，满足常态化校园管理需求。例如，随着新高考的推行，走班制成为新的教学模式，面对多样的选课需求，如何合理排课成为一个亟待解决的难题。在没有人工智能的时候，老师排课往往需要几周时间，还不能保证让学生都满意。现在用人工智能算法进行排课，学生只需提交自己的课程选择，系统可以结合课程、教室、师资进行快速的排课，极大提高效率与学生满意度，这就是人工智能在教和学方面的重大的改革。所以，对于教师和学校管理者来说，AI+教育所带来的这些变化，正是“以其所长，补之所短”，人工智能会在教学和管理过程中间起到“穿针引线”的作用，给教师和校长等做辅助或者决策性的分析。将来，利用人工智能技术带来的便捷，将是教师、校长们的主要工作方式之一。

人工智能在教育领域的应用论文选题背景怎么写

据学术堂了解，论文选题背景就是写一些关于论文题目的研究情况，为什么选这个题目，值不值得研究等问题，论文选题背景主要有以下几个写作点：　　交代社会大环境　　再交代这个行业的大环境　　再交代目前急需解决的问题　　论文选题背景写作的主要内容和要求如下：　　一、选题的意义与价值　　本部分是要点出为什么要写本篇论文的问题，也就是写作的意图、缘由。意义与价值如果能区分开，就分开论述;如果不能，就合在一起说明。一般而言，主要从2个大的方面去写。一是理论意义与价值;二是实践意义与价值。　　理论意义与价值　　一般有以下几种情况：　　(1)就哲学的高度而言，需要研究的价值意义　　(2)就专业或学科角度而言，需要研究的价值意义　　(3)就某个理论角度而言，需要研究的价值意义　　实践意义与价值　　主要包括：　　(1)就实际的工作实践活动未来发展趋势、前景而言，需要研究的价值意义　　(2)就实际的现在工作的实践活动而言，需要研究的价值意义　　(3)就实际的现在工作的实践活动改进而言，需要研究的价值意义　　二、研究综述研究　　综述是梳理前人在本课题相关领域内所做的工作和尚存的知识空白，目的是为了确定自己论文写作的理由。　　一般主要是从三个方面进行表述：　　要写明本选题相关领域内研究对象的简要历史回顾。如历史由来、目前现状、未来发展趋势。　　要做国内外情况的横向比较。　　要对这些研究作出自己的评价。　　本部分的内容也可以将开题报告与文献综述中的内容加工后完成。在论文中，研究综述存在的问题主要表现是缺少分析评价。有的只是开列出了别人研究的论着，没有任何分析，以开列篇目代替自己的综述。　　综述具有三个基本特征。　　论述的资料有一定的数量　　研究所论述的内容相对集中　　研究的系统而全面性还需要做进一步的整理　　三、选题的研究意义与目的　　确定自己研究的逻辑起点，也就是要讲明在别人研究的基础上自己将要做的探讨是什么?即为什么写这篇论文以及要解决什么问题。　　历史性意义　　实践意义

这个的话我帮你写好以后发到你的QQ邮箱里吧。

人工智能在教育领域的应用与展望论文选题背景

目前学计算机还是挺不错的好就业，计算机分很多专业如平面设计，UI设计，互联网营销，电竞，动漫，都是非常好就业的专业哦，选择自己喜欢的专业

当前，以信息技术和数据作为关键要素的数字经济蓬勃发展，并成为推动我国经济增长的重要力量。数字人才是数字经济发展的核心要素。实践出真知，美林数据基于数十年数据领域实践经验，结合产业发展的人才需求，为高校提供从教学、实践、科研一体化的大数据应用能力解决方案。大数据人才应用能力成长平台——Tempo Talents，从产业人才需求的视角，通过模式创新、技术创新，为高校大数据人才培养提供从平台、课程内容到教学管理的系统解决方案。平台核心围绕“人才应用能力培养”，以实践为基础，将大数据人才培养所需的知识、技能和方法论三个层面互相融合，核心是通过学生动手实践，培养数据思维及解决问题的能力。Tempo Talents——大数据应用能力成长平台核心面向大数据管理应用、数据科学与大数据技术、交叉学科等大数据相关专业，应用于教学实践、集中实训、在线竞赛、学习交流等场景。Tempo Talents核心特点1、DT-CMPA人才能力地图，让学习目标清晰明确基于大数据行业人才标准及一万多个大数据相关岗位招聘需求解析，定义岗位素质模型，从岗位胜任力出发，规划学习路径和学习路线。基于人才能力地图，高校可以根据自己的学科建设目标、人才培养方向，进行课程体系的规划。而学生也能根据自己的就业目标，规划学习路径，让学生学习更具目标感，清楚学什么、为什么学。2、专业课程实践资源，满足不同类型教学、实验需求1）系统课程体系设计，名师专业课程打造与多位高校老师沟通合作，围绕大数据学习路线的两个基础一个链条，打造9大方向、数百个分类，开发设计1000多个原子课，为高校实践教学提供丰富的课程资源。2）创新原子课设计，知行合一Q:何为“原子课”？A:将课程中涉及的技术点、知识点“原子化”拆分，从基础原理、特性到最终应用，层层递进，用闯关的模式引导学生学习和实践，目的是让学生将每一个知识点吃透、掌握与应用。基于原子课实现“个性化定制课堂”，老师可根据人才培养需求、学科特色、所用教材在原子课程库中自由挑选、灵活搭配难易度合适的知识点原子，灵活组合，实现“个性化定制课堂”。3）个性化定制课堂，因材施教定制化“教学课堂”，自定义教学计划，学生学习行为与评测结果记录，洞察和解析学生学习路径与成果，过程与结果并重，探索教学目标达成的最佳方案。3、千余个项目应用实践经验，培养学生数据思维及解决问题的能力基于美林数据上千个行业头部客户大数据建设项目经验，以行业应用为引导，以真实项目案例为基础，内嵌6大行业，100+项目实训，让学生了解行业最新实践与应用场景，通过实战演练提升学生解决实际问题的能力。对于大数据学习而言，最难的不是Python的一段代码实现、也不是算法原理的掌握，而是在具体业务场景中，将业务问题数据化，利用分析工具、大数据知识去找到解决方案。针对每一个实训项目，我们都将项目落地全过程进行深度剖析，还原项目落地全流程。将分析方法论、业务问题转化为数学问题的思维方式、知识技能的应用技巧等，全部融入到具体的项目实训案例中，让学生通过实训，掌握方法、提升思维模式。4、一体化实践运行平台，提供丰富实验实训环境1）技术创新，实验环境管理智能高效基于容器与虚拟化技术，提供在线编程、远程命令行、交互式编程、远程桌面等实验实训环境，通过无感知的实验资源分配与回收替代复杂的实验环境管理，让实验管理智能高效。2）编码式加拖拽式双环境，应用型与开发型兼顾既有以原理、技术教学为目标的编码环境，也有以应用为目标的拖拽式环境。拖拽式数据可视化分析与机器学习建模平台，以应用为目标，与编码环境充分融合，满足大数据分析应用实践，为交叉学科大数据人才应用能力培养提供环境支持。5、激发学生学习热情，打造“自驱型”能力成长平台闯关、竞赛、自主探索的数据游乐场，打破传统的学习模式，打造专业与趣味性融合的学习体验，充分激发学生自主学习热情，打造“自驱型”能力成长平台。