2023年人工智能相关报告(精选8篇)

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人工智能相关报告篇一

摘要近年来，世界各个发达国家竞相发展机械电子工程，以提高本国的成产力水平，机械电子工程也不断向智能化、网络化、柔性化发展，机械电子工程与人工智能的完美融合给这一产业带来了革命性的变革和惊人的经济效益。本文分别从机械电子工程、人工智能、两者融合3个方面探讨了这一趋势。

关键词机械电子工程;人工智能;信息处理。

传统的机械工程一般分为两大类，包括动力和制造。制造类工程包括机械加工、毛坯制造和装配等生产过程，而动力类工程包括各式发电机。电子工程与传统的机械工程相比来言是较新的学科，两者于上世纪逐渐结合在一起。最初，电子工程与机械工程是以块与块的分离模式或功能替代的模式相结合，随着科学技术的不断向前推动，传统的机械工程与现代的电子工程通过信息技术有机的结合起来，形成了现在的机械电子工程学科。随着人工智能技术的不断发展，机械电子工程由传统的能量连接、动能连接逐步发展为信息连接，使得机械电子工程具有了一定的人工智能。传统的机械电子工程通过现代的科学技术进入到一个新的发展领域，同时，人工智能技术伴随着机械电子工程的日益复杂，也得到了长足的发展。

1.1机械电子工程的发展史。

20世纪是科学发展最辉煌的时期，各类学科相互渗透、相辅相成，机械电子工程学科也在这一时期应运而生，它是由机械工程与电子工程、信息工程、智能技术、管理技术相结合而成的新的理论体系和发展领域。随着科学技术的不断发展，机械电子工程也变的日益复杂。

机械电子工程的发展可以分为3个阶段：第一阶段是以手工加工为主要生产力的萌芽阶段，这一时期生产力低下，人力资源的匮乏严重制约了生产力的发展，科学家们不得不穷极思变，引导了机械工业的发展。第二阶段则是以流水线生产为标志的标准件生产阶段，这种生产模式极大程度上提高了生产力，大批量的生产开始涌现，但是由于对标准件的要求较高，导致生产缺乏灵活性，不能适应不断变化的社会需求。第三阶段就是现在我们常见的现代机械电子产业阶段，现代社会生活节奏快，亟需灵活性强、适应性强、转产周期短、产品质量高的高科技生产方式，而以机械电子工程为核心的柔性制造系统正是这一阶段的产物。柔性制造系统由加工、物流、信息流三大系统组合而成，可以在加工自动化的基础之上实现物料流和信息流的自动化。

1.2机械电子工程的特点。

机械电子工程是机械工程与电子技术的有效结合，两者之间不仅有物理上的动力连结，还有功能上的信息连结，并且还包含了能够智能化的处理所有机械电子信息的计算机系统。机械电子工程与传统的机械工程相比具有其独特的特点：

1)设计上的不同。机械电子工程并非是一门独立学科，而是一种包含有各类学科精华的综合性学科。在设计时，以机械工程、电子工程和计算机技术为核心的机械电子工程会依据系统配置和目标的不同结合其他技术，如：管理技术、生产加工技术、制造技术等。工程师在设计时将利用自顶向下的策略使得各模块紧密结合，以完成设计;2)产品特征不同。机械电子产品的结构相对简单，没有过多的运动部件或元件。它的内部结构极为复杂，但却缩小了物理体积，抛弃了传统的笨重型机械面貌，但却提高了产品性能。

机械电子工程的未来属于那些懂得运用各种先进的科学技术优化机械工程与电子技术之间联系的人，在实际应用当中，优化两者之间的联系代表了生产力的革新，人工智能的发展使得这一想法变成可能。

人工智能是一门综合了控制论、信息论、计算机科学、神经生理学、心理学、语言学、哲学等多门学科的交叉学科，是21世纪最伟大的三大学科之一。尼尔逊教授将人工智能定义为：人工智能是关于怎样表示知识和怎样获得知识并使用知识的科学。温斯顿教授则认为：人工智能就是研究如何使计算机去做过去只有人才能做的智能工作。至今为止，人工智能仍没有一个统一的定义，笔者认为，人工智能是研究通过计算机延伸、扩展、模拟人的智能的一门科学技术。

2.2.1萌芽阶段。

发明了世界上第一部能进行机械加法的计算器轰动世界，从此之后，世界各国的科学家们开始热衷于完善这一计算器，直到冯诺依曼发明第一台计算机。人工智能在这一时期发展缓慢，但是却积累了丰富的实践经验，为下一阶段的发展奠定了坚实的基础。

2.2.2第一个发展阶段。

在1956年举办的“侃谈会”上，美国人第一次使用了“人工智能”这一术语，从而引领了人工智能第一个兴旺发展时期。这一阶段的'人工智能主要以翻译、证明、博弈等为主要研究任务，取得了一系列的科技成就，lisp语言就是这一阶段的佼佼者。人工智能在这一阶段的飞速发展使人们相信只要通过科学研究就可以总结人类的逻辑思维方式并创造一个万能的机器进行模仿。

2.2.3挫折阶段。

60年代中至70年代初期，当人们深入研究人工智能的工作机理后却发现，用机器模仿人类的思维是一件非常困难的事，许多科学发现并未逃离出简单映射的方法，更无逻辑思维可言。但是，仍有许多科学家前赴后继的进行着科学创新，在自然语言理解、计算机视觉、机器人、专家系统等方面取得了卓尔有效的成就。1972年，法国科学家发现了prolog语言，成为继lisp语言之后的最主要的人工智能语言。

2.2.4第二个发展阶段。

以1977年第五届国际人工智能联合会议为转折点，人工智能进入到以知识为基础的发展阶段，知识工程很快渗透于人工智能的各个领域，并促使人工智能走向实际应用。不久之后，人工智能在商业化道路上取得了卓越的成就，展示出了顽强的生命力与广阔的应用前景，在不确定推理、分布式人工智能、常识性知识表示方式等关键性技术问题和专家系统、计算机视觉、自然语言理解、智能机器人等实际应用问题上取得了长足的发展。

2.2.5平稳发展阶段。

由于国际互联网技术的普及，人工智能逐渐由单个主体向分布式主体方向发展，直到今天，人工智能已经演变的复杂而实用，可以面向多个智能主体的多个目标进行求解。

物质和信息是人类社会发展的最根源的两大因素，在人类社会初期，由于生产力水平低，人类社会以物质为首要基础，仅靠“结绳记事”的方法传递信息，但随着社会生产力的不断发展，信息的重要性不断被人们发现，文字成为传递信息最理想的途径，最近五十年间，网络的普及给信息传递带来了新的生命，人类进入到了信息社会，而信息社会的发展离不开人工智能技术的发展。不论是模型的建立与控制，还是故障诊断，人工智能在机械电子工程当中都起着处理信息的作用。

由于机械电子系统与生俱来的不稳定性，描述机械电子系统的输入与输出关系就变得困难重重，传统上的描述方法有以下几种：1)推导数学方程的方法;2)建设规则库的方法;3)学习并生成知识的方法。传统的解析数学的方法严密、精确，但是只能适用于相对简单的系统，如线性定常系统，对于那些复杂的系统由于无法给出数学解析式，就只能通过操作来完成。现代社会所需求的系统日益复杂，经常会同时处理几种不同类型的信息，如传感器所传递的数字信息和专家的语言信息。由于人工智能处理信息时的不确定性、复杂性，以知识为基础的人工智能信息处理方式成为解析数学方式的替代手段。

通过人工智能建立的系统一般使用两类方法：神经网络系统和模糊推理系统。神经网络系统可以模拟人脑的结构，分析数字信号并给出参考数值;而模糊推理系统是通过模拟人脑的功能来分析语言信号。两者在处理输入输出的关系上有相同之处也有不同之处，相同之处是：两者都通过网络结构的形式以任意精度逼近一个连续函数;不同之处是：神经网络系统物理意义不明确，而模糊推理系统有明确的物理意义;神经网络系统运用点到点的映射方式，而模糊推理系统运用域到域的映射方式;神经网络系统以分布式的方式储存信息，而模糊推理系统则以规则的方式储存信息;神经网络系统输入时由于每个神经元之间都有固定联系，计算量大，而模糊推理系统由于连接不固定，计算量较小;神经网络系统输入输出时精度较高，呈光滑曲面，而模糊推理系统精度较低，呈台阶状。

随着社会的不断发展，单纯的一种人工智能方法已经不能满足日益增长的社会需要，许多科学家开始研究综合性的人工智能系统。综合性的人工智能系统采用神经网络系统与模糊推理系统相结合的方法，取长补短，以获得更全面的描述方式，模糊神经网络系统便是一成功范例。模糊神经网络系统做到了两者功能的最大融合，使信息在网络各层当中找到一个最适合的完全表达空间。逻辑推理规则能够对增强节点函数，为神经网络系统提供函数连结，使两者的功能达到最大化。

科学的不断发展带来的不仅是学科的高度细化、深化，而且是学科间的高度融合。人工智能就是各学科交叉与综合之后的结果，秉承这一天性，人工智能与机械电子工程自然的进行了完美融合，这一全新领域的发展必将引领世界潮流，促进生产力的飞速发展。

人工智能相关报告篇二

人工智能（AI）是当今科技领域的热门话题，它正在引领着新一轮科技革命。随着人工智能技术的不断发展，越来越多的企业开始关注并投入到人工智能领域。在最近一次人工智能企业报告会上，我有幸参与并聆听了专家们对于人工智能发展趋势、应用场景和市场前景的探讨。本文将分享我在此次报告会上的心得体会。

首先，报告中对人工智能未来发展趋势的分析令我印象深刻。专家们指出，人工智能技术将会在多个领域实现突破和应用，包括医疗、教育、金融、交通等。他们认为，未来人工智能将会进一步融入我们日常生活，并成为工作和生活的重要助手。这一趋势的到来将为企业带来巨大的商机和挑战，需要企业紧跟科技发展步伐，及时调整战略以适应市场需求。

其次，报告中对人工智能应用场景的分析给我带来了很多启发。专家们分享了一些实际案例，展示了人工智能在各个领域的应用成果。比如，在医疗领域，人工智能可以辅助医生进行疾病诊断和治疗方案的推荐；在金融领域，人工智能可以通过数据分析和风险评估帮助企业更好地管理投资风险。这些案例让我深刻认识到，人工智能不仅可以提高工作效率，还能带来更多的商业机会，企业可以从中发现并开拓新的市场。

报告中还提及了市场前景的预测，这让我对人工智能的未来发展更加充满信心。专家们普遍认为，未来人工智能市场将会持续增长，并呈现出更多的应用场景和商业模式。尽管目前人工智能的发展还面临一些问题和挑战，比如数据隐私和伦理问题，但展望未来，人工智能的前景依然十分乐观。这意味着企业在人工智能领域投资和研发具有重要的意义，必将为企业带来巨大的商业价值。

最后，报告会上的交流和分享给我提供了一个很好的学习平台。在与其他与会者的交流中，我了解到不同企业在人工智能领域的实践和经验。这不仅拓宽了我的视野，还让我认识到不同企业之间可以相互合作和互利共赢。作为一个刚刚进入人工智能领域的企业，这些学习和经验对于我们的发展具有重要的参考价值。同时，我也希望借此机会与其他企业建立更紧密的合作关系，共同推动人工智能的发展和应用。

综上所述，参加这次人工智能企业报告会是一次非常有收获的经历。报告中的分析和预测给我带来了对人工智能未来发展的深刻认识和信心。通过案例分享和企业交流，我对人工智能的应用场景和市场前景有了更具体的认知。我相信，只要企业保持技术创新和紧跟市场需求，积极投入人工智能领域，就能在这个蓬勃发展的市场中找到属于自己的机遇和成功。

人工智能相关报告篇三

[摘要]经济全球化形势下，英语教学需求增长，尤其对于高校教育机构而言，传统英语教学模式的局限性弊端已逐渐显露，新型教学技术的引入与应用成为大势所趋。人工智能技术作为现代科技的重要产物，于近年来开始被尝试应用于教学工作当中，在语言类教学课堂中发挥着尤为重要的辅助作用。基于高校英语教学的现实需求，如何构建有益于提升教学实效性的教学模式，并由此实现人工智能技术在英语教学课堂中的有效利用，成为亟待解决的关键问题。现由人工智能视野出发，尝试在高校英语教学中拟建混合式课堂，以期实现教学效率及质量的优化。

[关键词]人工智能;高校英语;混合式教学;构建策略。

从高校教育阶段的英语教学目的来看，其核心主要在于语言应用能力的培养，要达成这一目标，仅仅依靠单一的课堂内教学远远不够，在缺乏课外训练的情况下容易导致学生出现语义理解、口语表达方面的短板，不利于全面应用能力的构建。因此，以“线上+线下”为特征的混合式教学模式在高校英语课堂逐渐兴起，在很大程度上弥补了以往单一性教学模式的不足，也更有利于为人工智能等现代教学技术的引入与应用扩大空间。但由于长期受传统教学模式影响，人工智能与混合式教学模式在高校英语课堂中的融合构建容易受阻，需要以科学合理的策略加以推进，现提出相应方案。

(一)人工智能的概念及主要功能人工智能技术是建立在计算机信息处理基础上的一种智能化技术，能够对人类行为逻辑、方式及习惯做出相应的解析与模仿，使机器的运作能够在智能程序的驱使下更贴合人类的交互需求[1]。基于这一应用方向，人工智能技术主要由理论研究与工程研究两个方面共同推进完整体系的构建，其中，理论研究工作旨在为后续工程研究的实践奠定基础，重点一般放在对现有技术经验的总结探索、对相关理论体系的整合提炼等方向;工程研究工作则旨在利用现有人工智能技术独立完成产品的开发与设计，重点一般放在人工智能系统与设备的应用、新产品的研发实验与调整改进等。从人工智能目前的主要功能来看，大致可分为以下三类：一是通过智能系统完成信息的存储、提取及内部处理;二是通过智能化能力完成信息的符号化处理;三是建立与人类行为逻辑相近的程序逻辑，并利用这一能力对人类提出的问题予以解答或处理[2]。从语言学习的视角来看，人工智能的功能呈现更为具体，如语言解析技术、语言识别技术、语言翻译技术等均较为常见，随着人工智能普及率的增长，这些技术在语言教学课堂中的利用也更为广泛，且目前仍处于不断升级的进程当中，为语言教育方式的革新转变带来了巨大的契机。

(二)混合式教学模式的应用价值结合混合式教学模式在高校英语教学中的应用现状来看，其教学价值大致体现在以下两个方面：一是优势整合价值。语言学习中，传统课堂与网络信息课堂所能够提供的支持效果各不相同，且各有优势与短板。通过应用混合式教学模式能够有效提取并整合两种教学状态下的主要优势，使其相互补充、相互作用，进而发挥“1+12”的更优教学效果。二是范围拓展价值。语言类科目不仅对基础知识体系具有较高要求，同时也有着明显的实践需求，而单一的课堂教学模式很难将教学范围进行有效拓展[3]。在混合式教学模式支持下，这一问题得以解决，通过利用庞大的线上资源来突破线下教学范围的局限性，能够达到开辟新渠道、巩固认知结构的教学目的，有助于为学生跨文化交际能力的提升奠定基础。三是推进教学改革。混合式教学模式的深入开展，有助于实现教学方式的多元化和丰富性。充分借助于线上教学与线下教学的优势，综合运用多样化的教学手段，根据不同教学内容的要求来选择合适的混合式教学手法，这不仅可以为学生的学习活动提供良好的支持，同时还有助于调节课堂教学氛围，让教学实效性得以大大增强。

(一)听力训练———应用语料库完成自动化资源匹配及交互听力训练属于英语教学中的基础性部分，对于学生英语应用能力的构建有着决定性影响，且听力资源的广度及与学习需求的匹配度在很大程度上决定着学习效果。因此，在构建高校英语混合式教学模式时，可将人工智能技术作为打开听力训练资源广度的关键渠道，借助其特有的语料库储备来完成自动化匹配、交互，使学生能够快速在庞大的英语听力素材中获取与自身学习需求相符的听力资料，并根据资料内容，与人工智能设备展开具有针对性的自动化练习[4]。首先，学生可在线上人工智能系统中录入自己的年龄、学段、英语听力基础、重点训练方向等基本资料，由系统根据数据资料自动筛选、匹配相应的听力材料，从而省略手动搜集资料的繁琐工序。另外，为进一步增强线下课堂学习与情境的交互性，还可进一步利用人工智能的自动识别功能，由学生根据学习需求，随机选取某物体进行扫描，再由系统根据识别出的物品类别筛选出相关的听力练习资料，使学生能够在自动且随机的语言场景中获得更良好的学习体验。例如，当学生选择“手机”这一物品进行识别后，语料库便可自动筛选出与“手机”有关的听力材料，整理出类似主题：therelevanceofmobilephonesandmodernlife，学生再根据听力内容展开自主练习，从而规避千篇一律的重复训练。

(二)写作指导———应用自动批改功能完成查漏补缺英语教学中，写作是用于锻炼学生词句表述水平、语法运用水平的重要环节，但传统英语写作教学课堂常受困于题材范围狭窄、批改过于主观等因素，既不利于学生创造能力的发挥，也容易导致学生对于自身英语写作的优缺点难以客观把握[5]。因此，在利用人工智能技术展开英语写作指导时，同样可由线上、线下两个不同角度出发，分别借助框架搭建功能与自动批改功能完成的自我审视与查漏补缺，进一步夯实英语书面表述能力。线上教学中，首先可由教师向学生布置以某一话题或某一词汇为主题的写作任务，如“economicglobalization”，学生根据自身思路，在人工智能技术支持下的作文系统中进行写作，系统则由此发挥框架搭建功能，结合主题与基本思路提供大致的框架模板，以及用作参考的相关词汇、句式，使学生能够跟随框架的指导，形成更为清晰的写作逻辑链条，达到深化表达的训练目的。线下教学中，首先可针对经过系统自动批改后的写作内容与批改意见进行回顾，找出系统评测下的亮点与不足所在，梳理出写作过程中的存疑之处，通过与他人交流和询问教师的形式找出解决办法，并于课堂上完成习作修改，最后由教师根据写作主题，给出主观意见，从而达到主客观相结合的综合评定目的，使反馈成果更具辅助改进意义。

(三)翻译练习———应用云平台技术实现重难点突破英语翻译是以足够的词句积累、听力练习为基础的语言转换过程，对于学习者的语法运用水平、实时解析能力、组织表达能力都具有较高要求，因此学习过程中的重、难点也相对更多，如何提高翻译精准性成为教学过程中的重要问题[6]。人工智能支持下的云平台应用能够为英语翻译教学带来新的渠道，一方面可通过创设翻译情境来使学生快速投入到语言环境当中，另一方面也可透过知识模块拆分功能来理顺语句间的联系，从而使得翻译精确性提升。首先，可在线下课堂当中借助人工智能技术来营造身临其境的语言氛围，如通过追踪文本内容，自动化匹配并呈现与之相关的场景，给人以身临其境之感，如在进行“foratime，theweatherchangedsud-denly，heavyrainandthunder，pedestriansontheroadwerelookingforeavestoavoid.”一句的翻译时，系统可自动提取“thunderstorm”这一关键词，并在设备中播放关于“暴雨雷鸣”的音像，将学生引入语言情境当中[7]。在情景背景下完成翻译练习后，学生可各自将翻译成果上传至线上云平台，由云平台根据翻译内容，出具动态的评价链条，对翻译结果进行量化评定，使学生更快地从中厘清重点、难点，并结合不同的知识模块展开针对性补充练习。

(四)口语对话———应用人工智能机器人展开一对一对话高校教育阶段，英语教学的最终诉求在于实际语言应用能力的构建，因此，口语对话练习成为贯穿教学始终的必要环节，关系着学生最终能否将课堂学习成果转化为语言应用基础。人工智能技术的出现，在很大程度上打破了以往英语课堂中对话组织困难的僵局，学生可通过与人工智能机器人建立起一对一的对话关系，来解决师资有限而同学指导能力不足的问题，同时取得训练成效与查漏补缺成效。学生在进行线上自主练习时，可根据想要练习的方向设置关键词或主题，再将人工智能机器人作为对话对象，围绕主题展开聊天式对话，从而达到口语训练目的，同时还可避免与真人对话时羞于启齿的情况，有助于在放松状态下激发出更良好的表达水平[8]。线下课堂教学中，同样可利用人工智能机器人来催化练习效果，例如，在组织小组口语练习时，为避免话题匮乏、接话困难的情况，可利用智能机器人来提供一些固定的框架或句式搭配，并根据不同成员的薄弱点，对对话的层级与难度进行适当智能化调整，从而实现对话练习效果的提升。

(一)完善教学管理系统，拓宽混合式教学范围无论是人工智能技术还是混合式教学模式的利用，都需要以完善的教学管理系统作为依托，才能够最大限度发挥其价值与成效，真正在教育工作中起到支持作用。因此，在构建高校英语混合式教学模式的同时，还需要紧密结合内部教学需求与教学现状，组织校内各部门共同参与到教学管理工作中来，积极发挥监督与合作职能，在寻求改革发展契机的同时进一步拓宽混合式教学的应用范围[9]。一方面，打造以融入人工智能技术为核心的混合式教学方案，将其应用于英语教学工作当中，动态化观察各阶段教学成果，并用作后期修改教学管理方向的依据，同时积极举办教学比赛及教学研讨会议，以便及时发现方案中的问题所在;另一方面，将混合教学范围逐步扩大，如尝试通过校外拓展实践来探索人工智能的新应用渠道，同时建立综合线上、线下两个教学环节评价指标的教学反馈体系，以便于及时由反馈体系当中获取新的教学动向，并由此探索更利于发展的新模式。可以说，人工智能背景下的英语混合式教学，是以完善的教学管理系统为先导的，必须要不断地对教学管理系统进行完善，有效地拓展并延伸混合教学范围，才能够最大化地提升混合式英语教学的实际意义，真正促进教学质量的提升，为学生的成长和发展奠定坚实的基础。

(二)优化课件制作体系，突出合作互动功能除混合式教学方法的应用外，英语教学课件的制作也直接影响着最终教学成效。为突出人工智能技术的教学优势，在后期英语混合式教学课件的制作中，可进一步强调学习过程中的合作与互动，通过留置更大的交互空间来激发个体的主观能动性，从而达到强化训练效果的目的。一方面，高校可组建精于网课制作的教师队伍，在分析人工智能教学数据、总结以往经验的基础上，尽可能地丰富素材、去粗取精，使学生在线上学习中获得更优体验;积极打造线上精品网课，带给学生专业化的网络课程内容，使之可以从中收获知识的积累和能力的提升，此外还可以将精品网课作为范本在其他高校进行推广，这既可以进行课程推广还能够实现学术交流，以此来更好地强化课件制作效果;另一方面，在线下课件的制作中，更多地增加由学生作为主导的实践板块，如互动对话环节、实时翻译环节等，从根源上提高学生在混合式课堂中的参与度[10]。总而言之，在人工智能背景下，积极开展英语混合式教学，必须要以优质课件制作体系为先导，以课件优势来促进学生对于知识的吸收，这样有助于最大化发挥混合式英语教学的意义，强化教学实效性。

(三)重建教学评价制度，设置多元考核指标在混合式教学模式践行基础上，可通过重建教学评价制度、设置多元化考核指标来进一步倒逼教学质量的提升。例如，除了平时表现，期末考试成绩作为基础考核以外，可另外增加线上教学评价板块，即将学生在线资源学习情况、线上线下课堂活跃度以及师生互动情况等都纳入评价考核范围。借助人工智能技术及网络平台，将学生的学习情况细化为多个考核内容，如听、说、读、写能力的构建情况等，从而保证考核结果更加公正、有效，能够真实反映学生的学习情况以及英语应用水平，并帮助学生完成针对性改进。此外，为了进一步延伸教学评价效果，可以通过线上师生互评、学生互评、小组评价、学生自我评价等方式来实施多元化评价，这样通过多维度、多元化的混合式评价，有助于实现最真实、最客观、最全面的教学评价，能够全面衡量教学质量和教学效果，以便于为后续的教学改进创造基础。

参考文献：

[3]郭玺平.混合式教学模式下的高校英语演讲课程设计与实践———以内蒙古师范大学为例[j].内蒙古师范大学学报(教育科学版)，2018，31(3)：87-90.

[9]王璐.浅议人工智能背景下的大学英语口语教学与评价[c].外语教育与翻译发展创新研究(第九卷).四川西部文献编译研究中心,2020:44-46.

作者：王欣单位：陕西警官职业学院。

人工智能相关报告篇四

一个学生可以考出令美国人刮目相看的toefl高分，gre词汇测试部分的难词识得多多，英语从句套从句的句法规则也可以分析得头头是道，但一到实地交际，常常听不懂也说不出，成了“聋哑英语”之所以出现以上情况，原因之一是我们传统的考试观中有些消极因素作祟，把考试的“指挥棒效应”畸形放大。结果是，从院校领导、学生未来的雇主、教师、家长，直至学生本人，无一不多少受一点“分数崇拜”的影响，过分看重外语学习过程中可以量化的指标，忽略了交际得体和有效与否等无法简单量化的事实。

三、本课题研究的基本内容。

课堂教学是实施素质教育的主渠道，学生实践能力和创新精神的培养应该首先从课堂教学上予以突破，课堂教学的高效率更是“减负提质”的关键。面对现实，在充分调研的基础上，专门召开了学校教学工作会，反思学校教学工作中诸多与现代教育理念和要求相悖的现象，与全校英语教师共同探讨如何实施有效教学的问题，旗帜鲜明地提出：学校要发展，必须走课堂教学改革之路，并明确了改革的目标、方向和途径。

我们组织英语教师广泛学习相关教育教学理论文章，学习主体合作互动理论、活动教学理论、交往实践理论，学习有效教学理论等。认真研究先进学校的课改经验，熔铸各家之长，整合八方经验，注入校本特色。通过理念引领、行动研究、总结反思，逐步形成符合我校英语特点的“导学导练，自学自测，互学互助”校本课堂教学模式，简称“自互导”模式。

“导学导练，自学自测，互学互助”英语课堂教学模式倡导学生自主学习、互助学习、探究学习，倡导能学不教、多学少教、先学后教。此模式是在教学过程中，以学生为主体，以学生发展为中心，变教为学，生生互动，师生互动，以切实提高课堂教学效率的一种课堂教学模式。课堂的组织流程为“自、互、导”三个环节。

“自互导”课堂教学模式注重分层要求，力求“人人有所得，人人有提高，人人有发展”。做到学优生：自学自测中得心应手，互学互助中大显身手，导学导练后个中高手。中等生：自学自测中掌握书本，互学互助中理解基本，导学导练后了解根本。学困生：自学自测中掌握要点，互学互助中明白几点，导学导练后尽量得点。

我们的主要研究观点是：在培养和激活学生兴趣的前体下，采用“自互导”教学模式，全面提高学生的英语口语日常交际能力。托尔斯泰说过：“成功的教学所需要的不是强制而是激发学生兴趣”。但小学生的学习兴趣不是先天就有的。如何在小学英语教学中激发学生的学习兴趣，减轻学习上的焦虑情感呢？心理学研究表明：学生的学习兴趣，是在学习的过程中，由于经常体验到学习的乐趣，多次获得成功的满足，逐渐形成了一种比较稳定的学习动机和求知欲望。因此要在教学中为学生积极创造能够获得学习乐趣和成功的机会，从而激发学生学习的兴趣，提高学习的效果。

四、本课题研究的创新之处是。

1.选题富有挑战性。本选题基于信息化大发展，传统教育与新型教育大更替的阶段，具有承上启下的作用。

2.大胆打破传统的英语教学模式。课题研究中，必须以全新的教育教学理念为指导，采用生动活泼的英语口语课堂教学与丰富多彩的课外交流教育相结合的形式进行教育教学实践。

3.方法多样。利用校园环境和个人交流信息，给学生一个充分自主的交流空间和积极思维的素材，强化培养学生“交流”意识的目的性。

五、本课题的研究思路和方法。

1.本课题研究的思路是：建立一个基于交流平台的符合当代教育理念、具有现代教育特色、综合教育效益很高的新型英语口语教育教学模式。

人工智能相关报告篇五

情商与高校学生的学业、生活关系密切，具体表现如下[2]：1.高情商的个体更善于调节情绪，能避免分心和抑制诱惑，能更好地管理用于学习的时间和精力，从而更好地完成学业目标。2.情绪稳定的个体能够有效地分配和利用他们的认知资源——包括注意力、记忆和解决问题的能力，进而提高学习能力。3.情商是成功社交的关键因素。情商能够帮助学生提高社会交往能力，包括与教师的互动，与同伴朋友的互动。4.高情商的学生善于处理人际关系，增加情感投入，进而成功融入大学生活，增强与大学的联系感和归属感。

辽宁师范大学海华学院在校学生的情商调查发现，只有48%左右的学生了解和熟悉情商的概念，只有的学生能够调节和控制自己的负面情绪[3]。对6所高等院校的工科学生进行情商调查，调查结果显示工科大学生在感知自己情绪和对自己情绪做出客观评价方面得分较高，在对情绪表达方面得分较低[4]。有学者对杭州地区研究生的情商现状进行了调研。研究结果显示56%的学生认为自卑和自满不能说明情商低，55%的学生妒忌别人取得的成绩，50%的学生厌学[5]。从调查结果来看，大学生的情商水平有待提高，在大学进行情商教育是必要的。智商主要由遗传因素决定，情商则可以通过后天培养。大学可以通过开设情商教育课程、开展一些户外的集体活动来进行情商的实践教学。专业课和基础课老师参与情商教育是一种切实可行、成本最低、有效的情商教育手段，所谓“润物细无声”，且能增进师生感情与互动。

（一）自我激励。

笔者小时候偏理科，初一第二个学期期末考试历史不及格，给了笔者当头一棒，暗下决心，要迎头赶上。平时上课认真听讲，课后认真复习，花了很多时间在文科的学习上，付出有了回报，初三时，笔者的成绩全年级第一名。以笔者的亲身经历告诉学生，每个人的潜力和擅长的东西是不一样的，有些知识点别人很快就学会了，且能举一反三，而你上课没听懂，作业不会做。不要气馁，回宿舍，看视频回放，不懂的知识点多听几遍，除了老师布置的作业，再多做一点练习，跟老师多沟通。相信自己，比别人多花一些时间，学业上一定会有进步。这个学期作业的抄袭率远远低于往年，作业中出现了往年学生没有的错误。每个人理解问题的角度不一样，解题思路也不一样，所以会出现不一样的错误，这样的结果是令人欣慰的。笔者给学生布置了一个作业，“你经历过哪些困难，自己是如何克服这些困难的？”笔者把好的作业跟大家分享，让大家彼此激励，也相互学习自我激励的方法。有的同学克服困难的方法是“挺一挺，就过去了”。这个引出笔者的第二个情商学习内容：情绪调节。

（二）情绪调节。

有些困难确实是咬咬牙就挺过去了。但是很多时候需要学习情绪调节，它如同成功的捷径。人在情绪低落时，做事效率低下，容易出错；人心情紧张时，也会影响人的能力正常发挥。因此人要适时的调整自己的情绪，让自己的能力最大限度地发挥出来。美国斯坦福大学的一项研究表明，人大脑里的某一幅图像会像实际情况那样刺激人的神经系统，使得事情不像人希望的那样发展，而向着人害怕的方向发展。因此，同学们要让自己保持“瓦伦达心态”，专心致志于某事，而不在乎这件事的意义和结果[6]。笔者在驾照考试中，心情紧张，各种担心，考试两次没有通过，后来，调整心态，考试中只想着操作细节，没有杂念，第三次考试终于通过了。课间时，笔者让大家畅所欲言谈谈自己克服情绪低落、愤怒和紧张等不良情绪的好方法，让大家相互学习。

（三）相信自己。

《电力系统基础》这门课程理论性很强，知识由浅入深，到了第9周、第10周的时候，学生觉得学得有点吃力了，有点挫败感。笔者在第11周上课之前，给他们出了一道选择题，有三个候选人，他们分别是：a、笃信巫医，生活放荡不羁，有多年的吸烟史，而且嗜酒如命；b、曾经两次被赶出办公室，每天要到中午才起床，每晚都要喝大约1公升的白兰地；c、曾是国家的战斗英雄，一直保持素食习惯，热爱艺术，偶尔喝点酒，年轻时从未做过违法的事。在这3个候选人中，有一位会成为众人敬仰的伟人，你们认为会是谁？学生很多都选择了c，而且认为a和b的生活一定很悲惨，很可能成为罪犯。当笔者告诉他们a是_·罗斯福，美国第32任总统。b是温斯顿·丘吉尔，两度出任英国首相。c是阿道夫·希特勒，_德国元首，第二次世界大战的发动者。笔者看到了很多同学脸上露出了诧异的表情，笔者接着说：“我给大家出这道选择题，是告诉大家，人无完人，连伟人都会犯错，何况我们呢？不管你以前怎样，都过去了，要往前看，从现在开始努力，一定能够成为优秀的人。对于这门课的学习也是一样，我感觉到了你们的懈怠情绪，打起精神，相信自己，多花点时间，一定能学好，一起努力吧。”有几个同学大声地说：“好的。”从这节课之后，笔者明显地感觉到学生的学习积极性提高了，下课问问题的同学也多了，而且提出的问题非常棒，让笔者从另一个角度思考某些知识点的讲授，给了笔者很多启发。

（四）善良和感恩。

人工智能相关报告篇六

雄鹰只有经过千百次的历练，才能够在蔚蓝的天空中展翅翱翔。机器人比赛让学生接轨前沿科技，开阔眼界，培养学生综合素养，让其在同龄人中迅速脱颖而出。通过参加机器人比赛活动，为学生搭建个性成长的平台，创设真实的解决问题的情景，让学生严格按照规则进行实战对抗比赛，不断修改机器人的设计，并对机器人重新进行编程，以期在合乎规则的情况下，取得尽可能好的成绩，品尝成功的快乐。

通过参与各级各类机器人比赛，挖掘了学生的潜能，张扬了学生的个性，丰富了学生的学习生活，培养了学生的核心素养，促进学生人格的健全发展。队员贾壹方谈到参加机器人创意赛时，感触良多：参加了机器人创意赛后，我受益无穷。我学到了许多关于编程、搭建的知识，更重要的是：我认识到了团体合作的重要性，一开始我们总是各执己见，可是，在陈秀老师的带领下，我们认真地听取他人意见，齐心协力地克服了一个又一个困难，感谢福民小学为我们提供了这样一个学习和进步的机会。

未来，我们将继续带领学生行走在人工智能校本课程的探索和实践道路上，完善课程内容，认真参与课题实验，带领学生参与各种展示活动，为学生探索科技搭建更完美的平台，培养人工智能时代的信息技术精英。

参考文献：

[1]中国stem教育白皮书.中国教育科学研究院，2017，6，20.

[2]戴玉梅，王健潼，彭青青等.基于核心素养的小学机器人创客课程实践研究[j].中国教育信息化，2018，1.

人工智能相关报告篇七

人工智能(artificialintelligence),英文缩写为ai，也称机器智能。“人工智能”一词最初是在1956年的dartmouth学会上提出的。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。

人工智能是计算机科学的一个分支,它企图了解智能的实质,并生产出一种新的能与人类智能相似的方式做出反应的智能机器。人工智能的发展史是和计算机科学与技术的发展史联系在一起的，目前能够用来研究人工智能的主要物质手段以及能够实现人工智能技术的机器就是计算机,人工智能在21世纪必将为发展国民经济和改善人类生活做出更大的贡献。

事物的发展都是曲折的，人工智能的发展也是如此。人工智能的发展历程大致可以划分为以下五个阶段：

第一阶段:20世纪50年代，人工智能的兴起和冷落。人工智能概念在1956年首次提出后，相继出现了一批显著的成果，如机器定理证明、跳棋程序、通用问题s求解程序、lisp表处理语言等。但是由于消解法推理能力有限以及机器翻译等的失败，使人工智能走入了低谷。这一阶段的特点是重视问题求解的方法，而忽视了知识的重要性。

第二阶段:60年代末到70年代，专家系统出现，使人工智能研究出现新高潮。dendral化学质谱分析系统、mycin疾病诊断和治疗系统、prospectior探矿系统、hearsay-ii语音理解系统等专家系统的研究和开发，将人工智能引向了实用化。并且，1969年成立了国际人工智能联合会议(internationaljointconferencesonartificialintelligence即ijcai)。

第三阶段:80年代，随着第五代计算机的研制，人工智能得到了飞速的发展。日本在1982年开始了“第五代计算机研制计划”，即“知识信息处理计算机系统kips”，其目的是使逻辑推理达到数值运算那么快。虽然此计划最终失败，但它的开展形成了一股研究人工智能的热潮。

第四阶段:80年代末，神经网络飞速发展,。1987年，美国召开第一次神经网络国际会议，宣告了这一新学科的诞生。此后，各国在神经网络方面的投资逐渐增加，神经网络迅速发展起来。

第五阶段:90年代，人工智能出现新的研究高潮。由于网络技术特别是国际互连网技术的发展，人工智能开始由单个智能主体研究转向基于网络环境下的分布式人工智能研究。不仅研究基于同一目标的分布式问题求解，而且研究多个智能主体的多目标问题求解，将人工智能更面向实用。另外，由于hopfield多层神经网络模型的提出，使人工神经网络研究与应用出现了欣欣向荣的景象。

人工智能应用于企业管理的意义主要不在于提高效率,而是用计算机实现人们非常需要做,但工业工程信息技术是靠人工却做不了或是很难做到的事情。把人工智能应用于企业管理中,以数据管理和处理为中心,围绕企业的核心业务和主导流程建立若干个主题数据库,而所有的应用系统应该围绕主题数据库来建立和运行。也就是说，将企业各部门的数据进行统一集成管理,搭建人工智能的应用平台,使之成为企业管理与决策中的关键因子，这些正体现了人工智能在企业管理中的巨大价值。

人工智能在地质勘探、石油化工等工程领域也发挥着非常重要的作用。早在1978年，美国斯坦福国际研究所就研发制成矿藏勘探和评价专家系统“prospector”,该系统用于勘探评价、区域资源估值和钻井井位选择等,是工程领域的首个人工智能专家系统,其发现了一个钼矿沉积,价值超过1亿美元。

人工智能在电子技术领域的应用可谓由来已久。随着网络的迅速发展,网络技术的安全已经成了人们关心的重点,因此必须在传统技术的基础上进行网络安全技术的改进和变更,大力发展数据挖掘技术、人工免疫技术等高效的ai技术,开发更高级的ai通用与专用语言和应用环境以及开发专用机器,而人工智能技术则为其提供了一定的可能。

人工智能的近期研究目标在于建造智能计算机，用以代替人类去从事各种复杂的脑力劳动。正是根据这一近期研究目标，人们才把人工智能理解为计算机科学的一个分支。当然，人工智能还有它的远期研究目标，即探究人类智能和机器智能的基本原理，研究用自动机(automata)模拟人类的思维过程和智能行为。这个长期目标远远超出计算机科学的范畴，几乎涉及自然科学和社会科学的所有学科。如今，人工智能已经进入了21世纪，其必将为发展国民经济和改善人类生活做出更大的贡献。但是，从人工智能目前的发展现状来看，其研究也存在一定的问题，这些主要表现在以下三个方面：

1、宏观与微观隔离。

一方面是哲学、认知科学、思维科学和心理学等学科所研究的智能层次太高、太抽象;另一方面是人工智能逻辑符号、神经网络和行为主义所研究的智能层次太低。这两方面之间相距太远，中间还有许多层次尚待研究，目前还无法把宏观与微观有机地结合起来和相互渗透。

2、全局与局部割裂。

人工智能是脑系统的整体效应，有着丰富的层次和多个侧面。但是，符号主义只抓住人脑的抽象思维特性;连接主义只模仿人的形象思维特性;行为主义则着眼于人类智能行为特性及其进化过程。这就导致了三者之间存在着明显的局限性。因此，必须从多层次、多因素、多维和全局观点来研究人工智能，才能克服上述局限。

3、理论与实际脱节。

大脑的实际工作，在宏观上已知道不少;但是智能的千姿百态，变幻莫测，复杂的难以理出头绪。在微观上，我们对大脑的工作机制知之甚少，似是而非，这也使我们难以找出规律。在这种背景下提出的各种人工智能理论，只是部分人的主观猜想，能在某些方面表现出“智能”就已经算是相当的成功。

人工智能一直处于计算机技术的前沿，其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。人工智能研究与应用虽取得了不少成果，但离全面推广应用还有很大的距离，还有许多问题有待解决，且需要多学科的研究专家共同合作。因此，要想从根本上了解人脑的结构和功能，完成人工智能的研究任务，就必须去寻找和建立更新的人工智能框架和理论体系，进而为人工智能的进一步发展奠定坚实的理论基础。我们坚信在不久的将来，人工智能技术的应用与发展必将会给人们的生活、工作和教育等带来更大的影响。

人工智能相关报告篇八

在当今日益智能化的时代，人工智能已经成为了一个热门的话题。作为学生，我们也不免听闻一些新闻和媒体上的关于人工智能的报道和消息。为了更好地了解人工智能的真正现状和发展趋势，我们进行了一次调研，本文将介绍我们对人工智能调研的心得体会。

第二段：人工智能的现状和应用。

人工智能在许多领域应用广泛，如自动驾驶、语音识别、物联网等。我们在调研中了解到，现今许多汽车公司都在研发自动驾驶技术，其中包括谷歌、特斯拉、阿里巴巴等著名公司。而且，不仅是汽车行业，医疗保健、农业、金融和零售业等各个行业都在逐渐探索人工智能的应用，大大促进了其发展。

第三段：我们的疑问和研究。

在调研中，我们不可避免地产生了许多问题。比如，人工智能是否会威胁到人类就业？我们会失去工作机会吗？人工智能是否会影响我们的隐私？对于这些问题，我们进行了深入的研究和分析，发现虽然人工智能的发展确实会对某些行业产生影响，但是同时也会创造新的就业机会，而且在大多数情况下，人们仍然需要人类智慧和判断力。

第四段：对未来的思考。

在调研完毕后，我们进一步思考人工智能的发展趋势。我们相信，人工智能的应用将越来越广泛，但是在使用的过程中，有必要保持警觉性，避免对人类社会产生不良影响。此外，政府和相关企业应当加强监管和标准制定，以确保人工智能的稳定和安全，让人工智能真正造福于人类。

第五段：总结。

总之，在这次调研中，我们不仅了解了人工智能的现状和应用，也寻找到了人工智能合理而有效的发展道路。我们相信，人工智能将为我们带来更多机会和便利，同时也要牢记时刻保持警惕，不断推进人工智能向着更加成熟和完善的方向的进步。