浅析人工智能学科基金项目申请资助情况及展望

针对信息学部人工智能学科(F06)2018至2020年度基金项目的申请和资助情况,截取面上、青年、地区和重点项目,点−线−面相结合,从多种客观指标角度系统分析了三年来人工智能学科的申请和资助情况.2020年度国家自然科学基金委学科代码进行了大幅度的调整和改革,特别是在取消三级代码、增加二级代码数目的背景下,本文的分析可以为新版代码的科学性和未来基金项目的申请、评审和资助导向提供统计支撑.同时,结合最近三年人工智能学科基金项目的申请资助情况,以及科学处对人工智能领域的若干推动和工作安排,对未来国家自然科学基金资助架构下的人工智能学科发展进行了展望.

2021年度NSFC人工智能学科基金项目申请资助情况及学科发展展望

对2021年度国家自然科学基金委员会信息科学部二处人工智能(F06)代码下部分基金项目的申请与资助情况进行了统计和说明,统计和分析了F06代码下面上、青年科学基金和地区科学基金项目申请与资助依托单位分布情况、二级代码分布和项目科学属性分类评审试点情况,并对2021年度人工智能学科基金项目部分评审原则与举措进行了介绍。最后对人工智能学科进行了简单总结和展望。

论人工智能学科群与产业群融合发展——以烟台市为例

从人工智能的科学属性和产业属性,论述了推动人工智能学科群与专业群一体化建设,学科群与产业群融合发展,建立“学科链、人才链、创新链、产业链”四链贯通的发展模式的必要性和重要意义.提出一是要加强人工智能学科专业建设、人才培养、科学研究、产业四个方面深度融合,推进人工智能创新生态体系建设;二是要加强人工智能与实体经济深度融合,拓展人工智能应用场景,推进人工智能产业生态体系建设;三是建立政产学研金服用协同创新模式,通过体制机制创新,促进人工智能学科群与产业群深度融合,在提升高校人工智能学科专业建设水平的同时,推动地方人工智能产业高质量发展.

校院协同视角下的交叉学科师资队伍建设与管理--以人工智能学科为例

时代变迁影响了高校的学科发展与人才培养,信息时代与工业时代不同,它的到来对高校的学科与人才培养产生了深刻影响。信息时代使人工智能与经济社会深度整合,人工智能与计算机软件、医疗、金融、安防等领域的深度融合也在不断改变着我们的生活,时代需要人工智能的发展布局,需要多学科交叉融合。

育才“智人”新篇章——技术腾飞时代人工智能专业人才培养模式改革

近年来,人工智能技术领域蓬勃发展,技术进步日新月异,各类创新技术产品层出不穷,极大提升相关产业核心技术水平①②。作为这一浪潮中的璀璨明珠,世界智能产业博览会不仅汇聚了全球智能科技领域前沿理念、顶尖技术、高端产品,也关注到了人工智能人才培养这一重要问题。智能技术发展对相关领域高水平创新技术人才的需求日益凸显,然而人工智能学科所展现出的一些完全不同于其他学科的核心特质,对高校相关专业人才培养过程形成直接挑战。

《模式识别与人工智能》投稿指南

《模式识别与人工智能》是中国自动化学会、国家智能计算机研究开发中心和中国科学院合肥智能机械研究所共同主办的学术刊物。本刊面向国内外各高等院校、研究机构和企业的科研人员、教师、工程技术人员及研究生和高年级大学生。办刊宗旨:模式识别、人工智能学科是信息科学与技术的重要组成部分,本刊发表与此有关的最新研究成果与进展,旨在推动信息科学技术的发展。

《模式识别与人工智能》投稿指南

《模式识别与人工智能》是中国自动化学会、国家智能计算机研究开发中心和中国科学院合肥智能机械研究所共同主办的学术刊物。本刊面向国内外各高等院校、研究机构和企业的科研人员、教师、工程技术人员及研究生和高年级大学生。办刊宗旨:模式识别、人工智能学科是信息科学与技术的重要组成部分,本刊发表与此有关的最新研究成果与进展,旨在推动信息科学技术的发展。

整合人工智能技术的学科教学知识(AI-TPACK):内涵、教学实践与未来议题

随着人工智能与教育融合的不断深入,人工智能对教育教学正带来越来越大的挑战。人工智能技术不同于以往的信息技术,它不仅全方位渗透与影响教与学,而且还催变教师原有的认知结构与教学方式。以往整合技术的学科教学知识模型(Technological Pedagogical Content Knowledge,简称TPACK)需要注入新的内涵,即需要与时俱进,才能使教师更好地适应AI时代的需要。因此,构建整合人工智能技术的学科教学知识模型(AI-TPACK),已然成为一个重要的课题。AI-TPACK超越了TPACK从工具层面来看待技术,其内涵是人机协同思维下人工智能技术、学科内容、教学方法之间的交互关系,其发展途径主要有从PCK到AI-TPACK、从AI-TPK到AI-TPACK以及AI-TPACK与PCK的同步发展。教学实践新形态,表现在"AI+教师"的协同教学、数据驱动的精准教学、按需定制的个性化教学以及虚实共生的沉浸式教学。AI-TPACK理论框架的提出,对教师人工智能技术应用能力发展、人工智能技术与课程整合教学实践、智能化学习环境的开发等,均有一定的借鉴意义。

基于5E教学模式促进学生深度学习的策略研究——以初中人工智能学科教学为例

5E教学模式强调学生的自主构建,将教学过程划分为吸引、探究、解释、拓展、评价五个阶段。本文立足初中人工智能学科教学实践,分析5E教学模式促进学生深度学习的研究背景、概述深度学习与5E教学法,阐述和归纳与之匹配的五种促进学生深度学习的策略路径,具体包括:吸引阶段,创设问题情境;探究阶段,巧设问题驱动;解释阶段,开展组间交流;拓展阶段,延伸问题情境;评价阶段,持续多元评价,以期为一线教学实践者提供人工智能学科发展的理论支持和智能参考。

教师整合人工智能的学科教学知识建构

在当前人工智能教育应用背景下,由于人工智能对教师传统学科教学知识的部分转移,以及对教师传统学科知识教学工作的部分替代与对学科育人的难以替代,教师学科教学知识开始转向整合人工智能的学科教学知识。相较于传统的学科教学知识,教师整合人工智能的学科教学知识的主要成分从教师的教与学生的学扩展至人工智能的教与学;构成维度从单一的认知维度走向认知、情感及道德的多维关注;发展水平从学生的低阶认知发展走向高阶教书育人的统整性发展。教师整合人工智能的学科教学知识的有效建构,不仅需要教师教育者提供系统化的理论课程、融合人工智能的一体化实践课程促成教师静态知识模块的习得与动态知识结构的获取,还需要教师自身通过对相应教学实践问题的反身性探究提升知识应用的实践智慧。

智能化趋势下的人机交互设计课程创新探索——评《人机交互设计与人工智能》

人工智能学科及其产业伴随科技的进步得以快速发展,在这一过程中,人们对于产品设计的人性化以及智能化需求也逐渐提升,计算机学科中的人机交互设计课程也越来越受到重视。一直以来,人机交互技术课程备受社会学者与学科专业教师的关注,特别是伴随智能化时代的到来,虚拟现实技术、混合现实技术、大数据等各类新兴技术不断出现,涌起了一股人工智能产品热浪。

人工智能进入中小学的过去、现在和未来

1956年夏,麦卡锡、明斯基等科学家在美国达特茅斯学院开会研讨"如何用机器模拟人的智能",首次提出"人工智能(Artificial Intelligence,简称AI)"这一概念,标志着人工智能学科的诞生。人工智能发展历程经历了三次高峰,两次低谷。[1]人工智能作为一个研究领域,它不仅是一门技术还是一门可以课程化的学科。人工智能课程可以界定为围绕人工智能的知识集合组织的学习内容和活动。[2]人工智能的知识集合有以下特点:第一,知识集合的跨学科性,即人工智能课程实际上涉及到多种学科的知识(STEM)。

《模式识别与人工智能》投稿指南

《模式识别与人工智能》是中国自动化学会、国家智能计算机研究开发中心和中国科学院合肥智能机械研究所共同主办的学术刊物。本刊面向国内外各高等院校、研究机构和企业的科研人员、教师、工程技术人员及研究生和高年级大学生。办刊宗旨:模式识别、人工智能学科是信息科学与技术的重要组成部分,本刊发表与此有关的最新研究成果与进展,旨在推动信息科学技术的发展。

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《模式识别与人工智能》是中国自动化学会、国家智能计算机研究开发中心和中国科学院合肥智能机械研究所共同主办的学术刊物。本刊面向国内外各高等院校、研究机构和企业的科研人员、教师、工程技术人员及研究生和高年级大学生。办刊宗旨:模式识别、人工智能学科是信息科学与技术的重要组成部分,本刊发表与此有关的最新研究成果与进展,旨在推动信息科学技术的发展。

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