智能培训教育全文(5篇)
前言：小编为你整理了5篇智能培训教育参考范文，供你参考和借鉴。希望能帮助你在写作上获得灵感，让你的文章更加丰富有深度。
第1篇：智能培训教育范文
结合该项培训工作开展的实际状况，现从目的、手段、结果三个方面进行现实分析。
（一）开展移动智能教育培训的目的
为了促使广大基层党员干部能及时有效地学习系列重要讲话精神等内容，由陕西广播电视大学提供培训平台，在陕西省汉中市和澄城县、泾阳县试点开展了移动智能教育培训工作。在这一背景下的教育培训目的可细分如下：
1.增强基层党员干部的政治素养基层党员干部政治素养的提升不仅依赖于他们的自觉学习，还需要通过培训的方式给予解决。关于认真学习和领会一系列重要讲话精神而言，则需要通过大量的文本材料和视频材料来向党员干部们进行宣讲。
2.适应基层党员干部的工作特点基层党员干部身处乡镇等重要岗位，每天将面对繁杂的日常工作，因此，试图通过传统集中培训来提升他们的政治素养，这在一定程度上将打乱他们的工作计划。因此，在移动智能教育培训工作的开展下，因模式的灵活性和弹性等优势将有效解决培训与工作之间的矛盾，以及培训与空间距离之间的矛盾。
（二）开展移动智能教育培训的手段
1.通过推送学习资料进行自学陕西广播电视大学手机学院为手机远程培训开发出了应用软件系统，制作了演示文稿，印发了教学计划，精心组织了学习内容，参训人员只要通过下载安装APP就能获得后台推送的学习资料。比如在陕西干部手机培训（汉中试点）时，共设置了系列重要讲话精神、十八大和十八届三中全会精神、党的群众路线教育实践活动、经济形势、公共管理能力、个人修养和文化休闲7个模块18门36个微课程在“陕西干部手机培训中心”手机学习终端向学员推送。同时，在“陕西干部手机培训中心”网络平台提供106门视频课程，供学员自主选学，但不做考核要求。这样一来，学员就能利用自己的空余时间来进行学习。实践表明，在便利性和易操作性的双重支撑下，对基层党员干部稍加培训便能通过手机进行自学。
2.讨论环节设置互动学习方式通过讨论来撞击出思维的火花，通过讨论还使真理越辩越明。陕西广播电视大学在培训工作中，专门设置了讨论环节，并规定了上线讨论的时间段。学习过程中有计划地安排组织了4次集中网上讨论，学员均参加过讨论交流发言，共发帖776条，人均13条，同时微信互动交流发帖3000多条，有效贴2000余条。这样一来，便使学员消除了接受远程培训中的孤独感，而能真切地融入到学习团队之中。
（三）开展移动智能教育培训的结果
这里的“培训结果”主要指“培训效果评价”，陕西省在开展移动智能教育培训工作时设计出了一项考核办法，即要求学员提交学习心得体会，在对心得体会进行评分外，再根据学员的上线讨论情况给出最后的综合评分。为反映真实情况，还在所有学员中开展了培训工作问卷调查。比如汉中试点培训，认为本次培训试点效果比较好以上达到了96%。
二、针对难点问题的思考
然而，在试点培训后的现实分析中也逐步暴露出一些难点问题值得思考，比如：如何确保所推送的信息能接地气，如何管理分散存在的参训人员，如何激发参训人员的学习热情，如何确保最终学习效果考核结果的真实性等等，都需要在今后的工作中得到不断解决。以下分别对这4个难点问题进行思考。
（一）针对资料内容的难点问题思考
从部分学员的心得体会中反馈出这样一个问题，即所推送的学习资料与实际联系得不够紧密。对此需要说明，移动智能教育培训所推送的资料主要以图片、文本资料、微视频等要件构成，其中微视频控制在5分钟左右。这就意味着，发送给学员的学习资料呈现出碎片化的特点，这也是当前借助移动终端进行阅读和观看的通病。这种具有碎片化特点的资料就无法与那种系统的、接地气的传统培训相媲美。因此，这就构成了难点问题之一。另外，视频播放中的技术问题也时有反映。
（二）针对学员管理的难点问题思考
目前所开展的移动智能培训项目主要是针对乡镇基层党员干部的，他们作为基层干部所承担的日常工作十分繁琐。因此，这就在客观上和主观上造成了学员管理难题。再者，即使处于同一个县的学员他们之间也存在着很多差异，这样就在班级管理上造成了诸多不便。根据培训试点的班级设置安排，一般以60人为一个标准班，且配备一名班主任。由此，班主任对班级的管理难度可想而知。因此，这里所提到的学员管理便构成了另一项难点问题。
（三）针对学员学习热情的难点问题思考
根据传统培训工作的经验可知，基层党员干部在面对政治素养提升培训时，往往具有敬而远之的心态，当然这与传统说教式的培训方式有关。不难知晓，只有激发起学习热情，才能增强政治理论学习的效果。在缺乏有效监管的情况下如何来激发起学员的学习热情？从现阶段的做法来看，仅靠培训模式的新颖性和微视频内容的生动性，是难以充分实现上述目标的。毕竟，在长达数月的培训中会逐渐弱化学员会对这种培训模式的新鲜感。
（四）针对学习评价的难点问题思考
是否仅仅依靠提交学结报告和考察平时讨论情况，就能真实反映出学员的学习效果。对此，笔者持谨慎乐观态度。要知道，在互联网已得到普及的当下，复制、粘贴等工作是不需要太多技巧，却又能完成报告提交任务的。因此，完全基于线上考核的做法是值得商榷的，那么如何来完善和补充这一评价方式则构成了当前的难点问题。
三、解决措施构建
根据上文所述四项难点问题，解决措施可从以下5个方面来构建：
（一）理性认识移动智能培训的功能价值
由陕西省率先举办的移动智能教育培训项目，在很大程度上创新了当前针对党员干部政治业务学习的模式，这种模式极大地减轻了基层党员干部进行政治业务培训学习的时间成本和经济成本。但我们也需要理性认识到这种培训模式的功能价值，从而不能只追求“高大上”的培训方法，而忽略了传统培训在学员管理、培训内容体系化等方面的优势。这就表明，我们需要在线上和线下培训之间形成高度融合，从根本上解决当前所遇见的难点问题。
（二）基于实践调研的培训资料内容设计
移动智能培训项目本身就带有明显的微课程特色，因此，短时、碎片化等始终贯穿于培训工作的始终。因此，在解决这个难点问题上，应着力从优化所推送的学习资料入手，形成精准培训的效果。那么要实现精准培训的效果，首先就需要培训方对参训人员的工作实际进行充分调研。这里需要指出，从很多培训实践中也反映出，培训方具有很强的“我向思维”习惯，未能换位思考学员的需求，以及培训内容与当地党建工作实际相结合的要求。
（三）充分发挥所在单位基层党支部组织管理职能
目前参与到移动智能培训项目中的学员，都是当地县域的基层党员干部，其中不乏身居重要岗位的人员。陕西广播电视大学委派处级干部担任培训学员的班主任，这已是培训方对学员管理所能做的最大努力。针对学员工作地点不定、空间居住分散的特点，还应充分发挥基层党支部的组织管理职能。具体而言，学员所在单位的基层党支部应协同组织部门，共同督促和管理学员的学习情况，并参与组织学员进行集体学习和讨论，将学员的学习情况纳入到他们的年度工作考核之中来。
（四）建立线上线下的学员互动学习模式
单纯依靠QQ群、微信群来进行学习讨论是不够的，这样不仅无法使学员完全融入到班级学习中来，也使得文字层面的讨论会陷入某些人激烈讨论，而某些人则一旁观看的情形。为此，需要建立线上线下的学员互动学习模式。上文已经提到了应由基层党支部和组织部门来搭建线下讨论平台，由此可以在政治学习时间段内围绕着学习心得、理论与实践相联系等主题进行交流。这样一来，便能极大地增强学员的学习意识。
（五）结合现状拓展培训效果评价办法
目前的评价方法在文中已经介绍，而且通过查阅学员的学结还能发现当前培训工作中的不足和难点问题。但这种评价方式无法全面考核学员的学习态度、学习效果，以及通过学习对工作的帮助等要件。为此，笔者建议可以设置跟踪考核的方式来进行，开展跟踪考核的主体应是学员所在单位的组织部门，通过对学员的工作言行和群众反馈信息来进行效果评价。
四、案例
以下从两个方面举例介绍陕西省开展移动智能培训工作的情况，以供学者思考移动智能教育培训课题。
（一）学习要求
1.课程学习学员必须完成系列重要讲话精神解读、十八大和十八届三中全会精神解读、党的群众路线教育实践活动、经济热点、公共管理、个人修养6个模块的全部18门课程学习，每门课程必须完成学习进度的100%才能取得学分，共计15学分。
2.交流讨论学员应积极参加线上、线下的学习交流讨论活动，经班主任评定合格后获得3学分。
3.学习心得学员完成课程学习和讨论交流环节学分之后，在线提交学习心得体会或论文，经审核合格后获得2学分。
4.结业学员按照教学计划要求，完成上述三个环节的学习任务，达到结业要求后，由干部手机培训中心组织综合考评，合格者颁发结业证书。学员学习及结业情况由组织人事部门记入本人档案。
5.问卷调查学员结业时，应在线填写并提交《XXX干部手机培训试点调查表》。
（二）学习纪律
第2篇：智能培训教育范文
关键词：人工智能；多主体；成果导向；师资培养
目前，我国中小学数量超过了20万所，中小学人工智能师资力量面临着较大的缺口。因此，解决当前师资不足的一个有效途径是培养现有的中小学信息技术教师。
一、中小学开展人工智能教育研究的现状与问题
1.国内外现状2005年，美国学者Koehler和Mishra提出了整合技术的学科教学知识TPACK，整合技术的教师知识能力发展遵循相同的曲线，都包含认识、接受、适应、探索和进阶应用五个阶段，被认为是全新的教师知识能力结构框架，得到了全球学者的广泛关注，相关研究包括TPACK理论框架、TPACK测量和基于TPACK的教师信息技术应用能力培养实践等[1]。2018年5月，美国人工智能学会和CSTA联手成立并了面向所有孩子的“AI4K12”人工智能教育项目，其主要目标是制定类似于国家计算机教育的K-12人工智能国家指南，提出了人工智能基础教育的五大概念，分别是感知、表示、推理、学习、自然交互以及社会影响，其突出特点是既覆盖人工智能的主要技术领域，又能够让教育工作者与实际相结合开展人工智能的相关教学。其中，麻省理工学院的教师在美国中学面向中学生开展了为期一周半的人工智能伦理课程，并为4~6岁儿童提供了具有人工智能技术的机器人学习套件[2]。由联合国教科文组织与美国国际教育技术协会、思科、英特尔和微软等机构厂商协商制定了信息和通信技术能力框架ICTCFT，并定期更新。该框架规定了教师在专业实践中需融入的技术能力，以便在数字时代与学生一起形成批判性意识、知识和能力。该框架强调数字技术在以下六个关键知识领域的作用：理解教育中的信息通信技术、课程与评估、教学法、信息通信技术、组织与管理及教师专业学习[3]。与国外先进国家相比，我国新一代人工智能教育的开展程度相差并不大，从中小学到高等院校都在积极探讨如何对学生有效开展人工智能教育。开展人工智能教育的形式有：国家课程及以“机器人教育”“创客教育”“STEM教育”“人工智能教育”等命名的校本课程和校内教育活动各类与信息技术教育相关的科技创新竞赛活动，和校外培训机构开展的编程、机器人、创客、STEM、无人机及人工智能等主题教育活动[4]。李志义提出解决中小学人工智能课程师资问题的方法是通过鼓励高校教师当兼职教师、在校老师培训提升以及高校开设培养面向中小学人工智能教育师资的专业[5]。
2.存在问题分析第一，师资方面。人工智能科班出身的教师稀缺。现有的授课教师缺乏对人工智能学科知识体系的整体把握，不熟悉行业的应用技术，使得他们难以根据学生的学习特点来开展人工智能教学活动。第二，培训方面。现有的师资培训覆盖面不足，只有少部分的教师有机会参加人工智能技术的培训。在培训内容上，选取的内容较宽泛，聚焦的深度不够。第三，技术方面。人工智能技术发展快，涉及知识面广，理论与应用较为深奥，学习起来难度较大。要求教师掌握人工智能技术的要领，并将其消化传授给学生，具有较大的挑战性。第四，教学资源方面。现有直接用于授课的教学资源较少并且陈旧。教师需要花费大量的时间去查找资料、调试、验证与设计教案。第五，培训时间方面。中小学教师承担着学校的信息化课程授课，日常工作较为繁忙，难以抽出时间来接受长时间的脱岗培训。第六，基础方面。不同教师的学习基础不一样，将他们分在同一个短期的培训班中，教学效果难以取得兼顾和平衡。因此，做好中小学教师人工智能教学能力提升工作，为他们提供系统的培训、技术支持以及教学资源服务，已成为急须解决的问题。
二、中小学教师人工智能教学能力提升方案
1.多主体协作的实施框架针对目前中小学人工智能师资培训单一、组织效率不高等问题，本研究通过在实践中探索改进，提出了多主体协作开展中小学人工智能师资提升的实施框架，如图1所示。该框架自下而上，分为实施基础、实施主体和实施内容三部分。下面对多主体协作的中小学人工智能师资提升实施框架的特点、各参与方所扮演的角色进行分析：（1）打下扎实的实施基础开展高质量的中小学人工智能师资培训是一项系统工程，需要发挥校、企、院、会等利益相关方的优势，进行任务合理的分工，为开展培训组织工作打下扎实的实施基础。各个主体的角色具体如下：市教育局发挥主管单位作用，提供政策、资金方面的支持；市教育研究院发挥理论研究强，管理全市中小学教研活动的优势，提供信息技术教学法支持；市教育学会发挥组织协调能力，提供业务与调研支持；企业发挥其掌握最新的人工智能应用技术的优势，提供一线企业人工智能技术应用案例与实验设备；中小学发挥作为基层单位负责具体实施的作用，积极输送教师参与培训，并在培训后对教师转化实施所学知识提供良好的条件；高校发挥人工智能学科研究与实践的优势，提供师资力量支持。（2）创建协作多方的实施主体在多方主体的支持下，成立一个能够协作多方的负责具体实施的主体，依托所创建的人工智能教育师资研训基地，共同推广人工智能教育在K12和中等职业教育中的开展，推进人工智能师资力量培养、人工智能科普教育、信息智能人才培养、人工智能教育研究和相关的职业技能鉴定等项目的开展。（3）开展多样化的人工智能师资提升行动搭建人工智能师资研训基地网站，相关通知，分享技术动态与教学资源。在人工智能师资培训上，做到常规化、制度化。开展的形式不只局限于单纯的人工智能技术培训，还开展人工智能教学方法研讨、教学资源开发等，多维度地为教师开展人工智能教学提供支持服务。
2.基于OBE的成果导向教育美国学者Spady于1981年提出了以成果为导向的培养理念（Outcomebasededucation，简称OBE）。经过多年的发展已经形成了成熟的理论体系，该理论成为了欧美发达国家主流的教学理念，为新工业革命背景下工程教育追求卓越指明了方向[6]。成果导向教育允许学习者在统一的培养模式中，遵照能力本位，按照其各自的差异性开展个性化的学习。教师能够较好地掌握学习者不同的个体学习状态，及时调整教学活动，采用不同的方式方法让学习者达到“成功”，并进一步促进他们更加成功地开展学习。这种模式非常适合中小学教师学习基础差异较大，学习时间难以统一的情况。根据成果导向的“反向设计”理论，从中小学人工智能教师需求出发确定培养目标，由培养目标确定培养培训内容体系，然后确定教学策略和学习评价。（1）确定培养目标根据人工智能技术的发展及国家对中小学生人工智能能力的要求，梳理出中小学人工智能教师的培养目标为：具有一定的人工智能基本理论知识，能够应用主流工具开发简易的图像、语音、语义等人工智能应用，能够设计符合中小学生学习特点的体验化人工智能教案。考虑到中小学人工智能教师的角色要求是只需懂得中小学层次的人工智能教育，并不需要达到人工智能程序员或者研究者的程度，因此这里的“简易”是指能够体现出人工智能技术特征的简单应用，区别于专业公司开发的人工智能应用产品。（2）构建培训内容体系构建“4+1”培训内容体系，以达成学习成果。每个培训单元应能映射到培养目标的能力。图2所设计的中小学人工智能教师培训内容体系得到5大学习成果，其中纵向1至4的学习成果体现了由初级到高级的阶段，在横向1至4的每个学习成果达成后，都应在该学习成果基础之上，能够进一步达到学习成果5，即能够设计对应的符合中小学生学习特点的人工智能教案。要求教案内容直观，体现较强的互动性，内容容易被理解和易于被体验。（3）确定教学策略根据“4+1”中小学人工智能教师培训内容体系，按照教学内容、专题、难度等分期组织不同的培训班开展培训。每个培训班都有具体的学习目标。将学员的学习过程划分为不同的阶段，学员可以根据自己的能力情况选择不同的培训，从而使得他们可以利用不同的时间参加不同的培训班，但最终都能具有相同的相应层次的人工智能教学能力。教学方式分“线上+线下”的混合方式。采用“以学生为中心的”培养模式，教学案例应具有分层性、递进性，由浅入深。（4）培训效果评价与传统的只关注学习时间、学习内容和学习方式不同，培训效果评价聚集在中小学教师的学习成果上。与中小学教师个人的历史学习进步情况做对比，评价其达成的人工智能教学能力内涵。根据掌握程度，给予不熟练、优秀等评定等级。
三、实施效果
本文从多主体协作、以成果为导向两个角度出发，提出了一种面向中小学人工智能师资培养的模式，并在实践应用中证明了能够较好地提高中小学人工智能师资培养的效率。它的特点和优势如下：（1）多主体协作开展培训组织工作改变了传统单一的实施主体力量不足，培训覆盖面不够，培养手段单一的缺点。将中小学教师人工智能培训有关的各方力量组织起来，形成合力。了鼓励中小学教师接受培训的政策文件，使得培训具有持续性和系统性，受益群体更广。（2）以成果为导向开展培训实施工作明确了中小学教师的人工智能培养目标和学习成果，建立了系统化的以“学习者为中心”的培养模式，设计了分层的培训内容体系，有效地解决了中小学教师基础不同，学习时间不同的难点问题。
参考文献
[1]徐鹏.人工智能时代的教师专业发展———访美国俄勒冈州立大学玛格丽特•尼斯教授[J].开放教育研究，2019，25（04）：4-9.
[2]秦建军，杨芳.美国人工智能基础教育国家导则编制及启示[J].中小学信息技术教育，2019（09）：75-79.
[3]王佑镁，宛平，赵文竹，柳晨晨.科技向善：国际“人工智能+教育”发展新路向———解读《教育中的人工智能：可持续发展的机遇和挑战》[J].开放教育研究.2019，25（05）：23-32.
[4]王振强.中小学人工智能教育现状问题与思考[J].中国现代教育装备，2019（22）：1-5.
[5]肖高丽，梁文明.中小学实施人工智能课程的意义、挑战与对策[J].教学与管理，2018（22）：70-72.
第3篇：智能培训教育范文
【关键词】自动驾驶；智能汽车；驾驶培训；管理对策
近年来，随着自动驾驶技术不断发展，智能汽车日趋普及。智能汽车具备许多新性能和个性化特征，为降低驾驶负荷、调整驾驶体验带来了可能。但与此同时，智能汽车用户在使用辅助驾驶功能过程中由于操作不当导致交通事故造成人员伤亡、车辆严重损毁的情况也时有发生，引发公众对智能汽车驾驶安全性的广泛关注。在此背景下，本文对智能汽车驾驶培训的必要性及现状等进行分析，并就我国智能汽车驾驶培训的开展提出意见建议，供参考。
一、开展智能汽车驾驶培训的必要性
（一）智能汽车操作逻辑与传统汽车存在较大差异。从技术层面来看，传统汽车是由人工操控的机械产品，智能汽车是由电子信息系统控制、以电动化为发展趋势的智能产品，二者在动力来源、车辆控制等技术特征方面存在显著不同，导致智能汽车的操作逻辑与传统汽车存在诸多差异（见表1）。根据驾驶行为的感知、判断和操作三阶段理论，操作阶段是安全驾驶的关键。智能汽车与传统汽车在操作要求上的差异性，决定了对传统汽车的驾驶能力不能直接迁移至驾驶智能汽车，必须通过一定的驾驶培训，引导驾驶人或者使用者掌握智能汽车的基本操作方法、人机交互特性、智能功能应用场景等，确保对智能汽车的安全操控。
（二）智能汽车人机任务分工与传统汽车存在明显不同。在驾驶传统车辆的过程中，驾驶人是车辆的绝对控制者，承担环境感知、判断决策和驾驶操作等全部驾驶任务。而智能汽车已经具备了一定的环境感知、智能决策和车辆控制等功能，在上路行驶过程中，其智能系统会与驾驶人分享车辆控制权并协同完成驾驶任务。驾驶人保持对环境的观察感知和执行全部驾驶操作的任务减弱，但需要在车辆处于不适合自动驾驶的状态或系统提示需要人工操作时，及时接管车辆。面对人机分工任务的变化，应当对智能汽车驾驶人进行充分的培训，确保驾驶人掌握人机交互要求，有效应对各类驾驶任务。
（三）智能汽车频繁更新迭代导致车辆使用的品牌特异性。传统汽车不同品牌类型之间在硬件配置和操作要求等方面具备较多共通性，驾驶人掌握基本的驾驶技能即可安全操控同车型的各类车辆。而智能汽车因生产厂家的设计思路与创新理念不同，不同智能汽车在启动方式、挡位设置、仪表显示、中控方式等方面存在特异性。因此，驾驶人很难全面掌握各类智能汽车的操控方法，有必要对智能汽车驾驶人开展特定品牌或特定车型智能汽车的针对性培训。
（四）智能汽车的智能学习能力塑造了车辆的个性化特征。智能汽车还会在日常用车的过程中通过读取个人驾驶习惯数据和对场景的深度学习，习得驾驶人的驾驶风格。为确保智能汽车学习到安全文明的驾驶能力，应预先开展针对性驾驶培训，在提高驾驶人对智能汽车性能熟悉度的同时，纠正和改变驾驶人可能存在的不良驾驶习惯，避免未来将不良驾驶习惯传递给智能汽车。此外，随着智能汽车的不断学习，车辆的性能不断发生变化，对驾驶人的驾驶能力要求也不断调整。因此，对智能汽车驾驶人的驾驶培训，应该是一种持续的、个性化的教育，贯穿在日常驾驶的各个阶段。特别是针对租用、借用智能汽车等临时、短期使用车辆的情形，更加需要进行使用前的驾驶培训。
二、国外智能汽车驾驶培训要求
我国目前尚未明确对智能汽车的培训内容和方法要求，但部分国家在智能汽车及自动驾驶相关的法律法规政策中已经规定，应对智能汽车的消费者和使用者进行适当的教育和培训，具体要求如下：
（一）车企或销售商是智能汽车驾驶培训的责任主体。国外普遍要求车辆生产厂家或销售商有责任告知消费者或者使用者车辆相关使用信息，对测试智能汽车的驾驶人更需进行专业培训。美国在2017年9月发布的《自动驾驶系统2.0：安全愿景》中提出了自动驾驶12项主要的安全要求，其中重要的一点就是消费者的教育和培训，即企业应当建立相关制度和机制，要求员工、销售商及其他人员对消费者实施教育和培训。日本在2018年发布的《自动驾驶汽车安全技术指南》中规定要向自动驾驶汽车使用者提供告知信息，汽车生产商、经销商以及移动服务系统供应商，应采取措施让自动驾驶使用者了解相关信息。英国2017年7月发布《通往无人驾驶之路：自动驾驶汽车测试实践准则》要求测试智能汽车的驾驶人需通过测试机构的专业培训和授权，测试机构应制定稳妥的风险管理、风险处理和培训流程等。
（二）培训内容设计以适应和安全驾驶智能汽车为目标。美国要求对智能汽车消费者教育培训的内容应包括自动驾驶系统的功能和设计意图、操作参数、功能适应性和局限性、人工操作的进入和脱离、人机交互内容和方式、遇到紧急情况时车辆的反应、操作边界及其责任，以及潜在的可能改变驾驶功能和习惯的内在机制。日本规定对智能汽车使用者进行的培训内容应包括系统使用方法、设计运行域（ODD）、系统异常时车辆的反应、软件升级等；要求测试智能汽车驾驶人的培训内容要包含了解义务与责任，掌握安全驾驶测试车辆和应对突发情况的知识和技能，以及其他必须掌握的知识和技能。
（三）智能汽车驾驶培训尚未建立规范化的模式。许多国家只是提出了应进行智能汽车驾驶培训的指导性意见，但对培训方式、培训手段、培训时间、培训频率等并未形成统一规范的模式。目前美国在《自动驾驶系统2.0：安全愿景》中的规定相对明确，要求针对智能汽车使用的教育和培训应该具有层次性，应先由产品和技术员工教育市场和销售人员，再由后者教育终端销售商，最后是教育消费者；可以采用实车或虚拟现实的方式进行；培训的内容和方式应听取销售商、消费者及相关机构的意见。
三、我国智能汽车安全驾驶管理对策建议
我国2020年发布的《智能汽车创新发展战略》中提出，到2025年，实现有条件自动驾驶的智能汽车达到规模化生产，实现高度自动驾驶的智能汽车在特定环境下市场化应用。面对智能汽车越来越多参与道路交通的趋势，构建智能汽车驾驶培训制度体系，明确培训主体、内容和方法，从而提升智能汽车驾驶人的安全操作水平，对保障新技术发展形势下我国道路交通安全运行具有重要意义。
（一）明确智能汽车驾驶培训主体。考虑到智能汽车的品牌特异性和个性化特征，制定统一的智能汽车培训要求并不适宜，传统驾培机构也无法完全掌握所有类型智能汽车的操作要求。因此，建议构建驾培机构与汽车厂商或销售商相结合的培训共同体：传统驾培机构充分发挥在基本的交通安全法律法规知识、道路通行规则和传统驾驶技能培训方面的丰富经验，主要负责智能汽车基本驾驶技能、应急处置能力的培训和遵法守规、安全文明意识的培养；汽车厂商或销售商主要负责针对智能汽车个性化特征、智能化性能和人机交互方法等方面的培训。同时，要推进智能汽车标准化发展，制定统一的国家或行业标准，规范智能汽车操控部件的设置和使用，要求各生产厂商在智能汽车的关键部件上，统一设置方式、称谓名称、使用方法，提升智能汽车使用的便利性和规范性。
（二）细化智能汽车驾驶培训内容。我国目前的驾驶培训内容涵盖道路交通法律法规、安全文明驾驶常识、车辆基本操控和实际道路驾驶，不包括智能汽车的驾驶操作方法和注意事项。为满足智能汽车及部分具备自动驾驶功能汽车的安全驾驶需求，建议结合《道路交通安全法》和《机动车驾驶证申领和使用规定》，适时修订机动车驾驶人培训大纲，探索将智能汽车驾驶培训部分内容融入大纲，细化培训内容，确保驾驶人从容应对智能汽车的驾驶特点、与智能汽车安全和谐共处。一是注重对智能汽车基本操作部件使用方法的培训。智能汽车的部分操作部件，与传统汽车有很大不同，应培训驾驶人对这些部件的识别和使用能力，特别是仪表盘、中控屏、制动踏板和加速踏板等关键部件，确保驾驶人掌握智能汽车基本的安全操作方法。二是突出对自动驾驶功能或者辅助驾驶功能使用的培训。应引导驾驶人理解智能汽车的技术边界，掌握智能系统的操作方法，特别是当前人机共驾状态下，自动驾驶功能或者辅助驾驶系统的开启与退出方法，随车监控、人工接管等人机交互模式，以及智能系统异常情况的处置方式等。（智能汽车驾驶培训内容和不同机构分工建议见表2。）
第4篇：智能培训教育范文
关键词：5G时代；教师培训；专家教学；互联网
15G时代教师培训发展机遇
1．15G开启互联网发展新篇章
2019年6月6日，我国工信部向四大运营企业发放5G商用拍照，预示着我国5G网络建设和应用将进一步加速。2019年中国互联网大会的《中国“智能＋”社会发展指数报告2019》指出，目前，我国“智能＋”社会发展水平还处于初级阶段，数字化和网络化仍在快速发展，智能化初步应用，未来，数字化、网络化和智能化长期并存。5G通讯技术具有低延时性、高可靠性、高带宽、大连接等特性，它将给社会生活带来巨大变革，正如华为提出的基于5G技术构建“万物互联的智能世界”畅想所言，5G通讯技术将实现工业、医疗、交通、教育等领域融合，形成万物感知、万物互联和万物智能的未来。
1．25G时代教师培训新机遇
5G通信技术将给教育领域带来深刻变革，5G技术的普及和发展能够促进智慧教育、智能远程教育的应用发展，将对教师培训产生重要影响。中国移动通讯发表的《5G＋智慧教育白皮书》分析认为5G标准发展成熟要1－2年，5G教育网络成熟需要3－5年，而达到5G支持的教育模式变革则需5年以上。教师培训是教师继续教育获取新知识、提升行业技能和职业素养的重要途径，通过线上线下融合，实现跨时间、地域资源共享，促进教育资源均衡发展。5G时代，教师培训在授课方式、互动教学、协作学习等方面都会产生巨大影响。例如，5G通信技术的低延时性将极大程度上消解网络平台信息传输的延迟效应，实现真实情境再现，为情景化学习等远程参与式学习提供更有力支持。
25G网络的主要特征
5G是第五代移动通信技术的简称，是最新一代蜂窝移动通信技术。5G的性能目标是高数据速率、减少延迟、节省能源、降低成本、提高系统容量和大规模设备连接。
2．1高数据速率
早在2013年5月，韩国三星电子有限公司宣布，已成功开发第5代移动通信（5G）的核心技术，该技术可在28GHz超高频段以每秒1Gbps以上的速度传送数据。相比之下，第四代通讯技术服务的传输速率仅为75Mbps。2018年2月，华为在MWC2018大展上了首款3GPP标准5G商用芯片巴龙5G01和5G商用终端，支持全球Sub6GHz（低频）、mmWave（高频）等主流5G频段，理论上可实现最高2．3Gbps的数据下载速率。
2．2低延迟
5G通信技术是当前领先而可靠的网络技术，其空中接口时延水平在1ms左右，能够满足自动驾驶，远程医疗等实时应用。2019年1月，我国一名外科医生在福建省，利用5G网络操控约48公里以外的机械臂开展手术，成功切除了一只实验动物的肝脏，实现全球首例远程外科手术，手术中，视频成像、手术操作实施等几乎同步实时完成，延时只有0．1秒。基于5G网络低延迟特点，能够实现远程教育人机协同、智能操控等做到精确同步。
2．3广覆盖
5G网络能够实现超大网络容量，提供千亿设备的连接能力，满足物联网通信，实现万物感知、万物互联和万物智能。未来5G将通过超密集异构网络实现高数据流量，超密集异构网络功率和频谱效率高，扩大了网络覆盖范围，扩展了系统容量，增强了业务在不同接入技术和各覆盖层次间的灵活性。未来的无线网络将部署超过现有站点10倍以上的各种无线节点，在宏站覆盖区内，站点间距离将保持10m以内，并且支持在每1km2范围内为25000个用户提供服务。5G通讯技术的广覆盖特点将有效推动智慧城市、智能家居、远程医疗、智慧教室等领域的建设和发展。
35G对教师培训的变革
2018年4月教育部印发的《教育信息化2．0行动计划》指出，要加强教师信息素养，引导教师主动适应信息化、人工智能等新技术变革，启动“人工智能＋教师队伍建设行动”。2018年9月《教育部关于实施卓越教师培养计划2．0的意见》中指出，要推动人工智能、智慧学习环境等新技术与教师教育课程全方位融合，充分利用虚拟现实、增强现实和混合现实等，建设开发一批交互性、情境化的教师教育课程资源。在此背景下，信息技术与教师培训深度融合势在必行。教师培训的基本要素包括培训相关主体、学习环境、学习资源，其中培训相关主体主要为培训管理者、授课专家和参训者。从培训相关主体的视角出发，5G对教师培训的变革主要分为内外两个部分，外部的变革主要为学习环境的日益丰富和学习资源的更加多元，内部的变革主要为培训管理者培训理念和培训管理方式的转变，授课专家教学理念、教学方式的转变以及参训者学习方式的转变。内外的不断变革促使着教师培训向信息化、情境化、个性化方向不断推进。
3．1教师培训外部的变革
（1）学习环境日益丰富化。5G信息技术为当前教师培训开展过程中遇到的诸多问题提供有力的技术保障，有效打破当前网络技术壁垒，解决相关网络性能问题，满足VR、AR、远程直播等教学环境对数据传输的要求，实现高分辨率、多设备连接，实现情景同步再现、互动实时，达到虚拟和现实的有效结合，推动远程直播互动课堂、虚拟现实教学、触觉互联网等教学发展，为学习者创设一个更为自主、体验、合作与交流的贴近真实、多感官参与的学习环境，让学习者得到卓越的学习体验。当前环境下，知识付费行业内的直播，往往是通过音视频录播结合及时性的互动答疑来完成，在5G时代，高数据传输和低延时等特点将为用户带来更为流畅的体验，远程培训跟面对面学习交流信息传输速度几乎一致，借助物联网和虚拟现实技术能够实现师生实时有效互动，随时答疑，获得和真实面对面教学一样的学习体验，有效的突破了时间和地域的限制，极大降低了学习成本，这在以往的互联网时代是不可想象的。基于5G网络，结合VR／AR／XR技术，将创造以往教学中难以实现的高成本场景教育培训，例如物理、化学、生物等学科的实验操作教学场景，以及相关实践类技能类培训的模拟演练。实现触觉互联网，即通过通信技术远程控制实际或者虚拟的目标，实现远程技能交流，这将会创新教师教育培训中，例如美术、音乐等学科技能培训，为学习者带来全新的沉浸式、感触式学习体验。（2）学习资源更加多元化。学习资源是教师培训中不可或缺的要素之一，它在训前、训中、训后三个阶段都为教师培训的开展和延伸提供有力的支撑。当下，无论是面对面的线下交流，还是基于互联网技术的网络交流，都是基于视觉、听觉等感官通道，通过语言、文字、表情、手势、图片和视频等信息呈现方式实现信息的获取、传输和交换的。随着5G时代的到来，5G＋AI＋VR／AR技术深度融合应用，将使得学习资源不再仅仅是停留在文本、图片、音视频中的单一知识，学习资源更多时候将是一种将知识蕴含在不同情境下的沉浸式学习体验，更加生动而富有趣味，让参训者身临其境，充分调动参训者的视觉、听觉、触觉等多种感官，实现多模态学习与互动，充分发挥参训者的主体性，实现“做中学”。
3．2教师培训内部环境的变革
（1）专家教学趋向智能化。5G带来的网络可以称之为“超级高速公路”，信息更新、传输速度达到空前，信息呈现方式多样化，伴随着智能技术的渗透，将为教师培训带来诸多便利。同时，信息技术的高速发展，将会对教师原有知识和技能带来挑战。在5G时代，教师培训课堂不仅仅是单一的教师讲授，培训者还能够协同智能机器人等高科技成果，综合运用多元的学习环境实现情境教学，精准捕捉和分析参训者学习状态，实时优化教学过程，实现从一般教师向超级教师转变。（2）教师学习更加自主化。5G时代，学习将变得无处不在。依靠5G网络，我们可以不受电脑、流量的限制，随时随地学习各种培训课程，优秀的教育资源可以通过5G网络实现跨地域分享，无论是身处繁华的大城市还是偏僻的乡村，都能够通过5G网络享受顶级教育专家的教学指导，学习将变得更加自由。5G将使教师自我提升的外部环境阻碍将变得越来越小，教师参与培训的内驱力将更多来自于自身的需求，丰富的学习环境和多元的教学资源将不断激发教师自主学习的兴趣和积极性，先进的信息技术结合大数据将为每位教师制定个性化培训方案，教师学习将变得更加自主和个性。（3）培训管理走向信息化。5G信息技术将有效解决当前培训管理者在教师培训训前、训中、训后各项工作中遇到的若干问题。训前阶段，传统培训方案制定多是采用走访调研、网络问卷等方式获取教师培训需求，结合实际制定培训方案，传统方式费时费力，且获取的信息不一定准确。5G网络结合大数据等信息技术能够为培训管理者获取参训教师培训需求提供便利，分析和精准掌握每一位教师的培训需求，为制定科学合理的培训方案做支撑。训中阶段，培训管理者能够利用5G＋AI＋大数据技术实现实时跟踪掌握参训教师学习状态，及时反馈和优化培训方案，做好培训服务工作。训后阶段，通过对前期培训数据的综合分析可以了解每一个参训教师培训目标的完成情况，做到科学总结反思，为做好后续服务提供有力支持。
4结语
第5篇：智能培训教育范文
关键词：人工智能；教育治理；技术赋能
国家《加快推进教育现代化实施方案（2018－2022年）》指出，要“创新信息时代教育治理新模式，开展大数据支撑下的教育治理能力优化行动，推动以互联网等信息化手段服务教育教学全过程”。当前，人工智能已被提到国家战略的高度，列入学校专业教育中，成为人才培养的必修内容；同时在精准化教育分工、个性化教学导向下，学校硬件设施与软件服务配备都贴上了数字化、智能化标签。故而，在人工智能技术支撑下推进现代教育治理格局的优化与重塑，是实现学校科学长效治理的关键保障。
一、人工智能对现代教育治理的赋能
1.治理理念赋能人工智能是以大数据、云计算、脑科学、超级计算等为典型特点的核心驱动技术，其在智能决策、深度学习、情感计算等领域拥有强大的技术优势。将人工智能引入现代教育治理中，将对传统行政式治理理念形成良性干预与引导。一是教师治理角色发生位移。教师由传统“事必躬亲”的全能角色逐步转变为教学管理的专业设计者与管理者，成为核心素养与关键能力培养的全程参与者与服务者。二是教育治理价值更加巩固。借力于人工智能技术支撑，塑造沉浸式、场景式教育体系，教育治理将更加贴近学生成长规律，优化后的教育现代化治理体系，将为学生提供更加包容、更有价值的成长关怀，有助于激发学生内生动力，让学生在共性要求与个性需求中兼容式成长。三是教育治理形式发生变化。引入人工智能是对传统主观式治理方式的破解，更加推动教育治理向精准化方向发展。其应用大数据、云技术对教学数据、学生成长信息进行动态记录、挖掘，并智慧化分析学生之间的差异性，从而全方位权衡考量，制定精准方案，提升育人效能。
2.治理空间赋能传统学校治理更加依托于人工数据收集、主观意识判断，治理空间局限于课堂、学校等小场域，对学生主体缺乏全方位的把握了解，学校治理不免陷入低效。人工智能应用数字技术于教育治理中，教育分析更为精准，教育治理更为科学，为教育发展提供更多机会空间。一是以学校为核心的要素空间拓展。学校是教育治理主场域，而围绕学校，家庭与社会都将成为教育发展的影响要素。人工智能强调教育治理全域化，其能拓展治理空间，有效链接起“学校—家庭—社会”场域，为教育治理提供了海量而精准的数据信息，成为教育治理决策的重要依据，使得教育治理更为科学高效。二是以学校为单元的合作空间拓展。人工智能基于大数据、云计算等技术，构建触及教育活动各领域、环节的现代治理体系，实现区域学校间、网络学校间、学校与教研机构间的高效互联、深度合作。这不仅能够满足学校个性化发展、学生个性化成长需求，更能实现教育抱团治理、合作治理，从而建立全新的教育治理形态。三是以学校为基础的生涯空间拓展。智能时代，终身学习成为全民素质提升的必然需求。人工智能技术与教育治理的高度融合，为学习者掌握自主学习技能、养成自主学习习惯提供培养土壤。同时，人工智能能够为每个学习者量身定做“画像”，为其配备终身拥有的学习账户，无论学习轨迹、学习进度还是学分累计，都将强化学习者投入终身学习的兴趣与能力，实现规范引导与管理下的生涯可持续成长。
3.治理能力赋能人工智能技术与人类智慧创新能力的互补，推动了教育现代化治理工具、方法和机制的全方位升级。一是治理工具创新。传统学校治理更加依托于教育政策与学校制度等硬性规范，人工智能技术的成熟应用，不仅为学校治理提供了线下数据系统支持，更提供了线上教育平台，实现了教育互助、经验共享。同时人工智能技术能够统筹整合与协调教育资源，对教育治理行为高效联动形成优质供给。二是治理方法升级。人工智能理念主张协同发展，推动教育与技术高度融合。一方面以数字智能技术为依托，对教育数据信息进行全面采集，通过智慧分析优化教育治理流程，推进教育体系内各个治理环节最优化，提升治理方案应用实效。另一方面人工智能应用，通过线上连接、利用大数据分析，科学评价治理方法，推动固定对象间优秀方法共享与互补，实现方法借鉴、创新与升级。三是治理机制完善。人工智能依托海量数据信息，对治理目标、治理范围、治理方法、治理评价等要素展开模拟设计与分析，依据学生学习状态主动优化适配，推动建立线上线下一体、课上课下衔接的高度数字化、智能化、动态化的融合教育管理机制，构建新的教育治理形态，全面提升现代教育治理效率与效能。
二、人工智能下现代教育治理的现实桎梏
1.现代教育治理主体“结构性”缺位传统视角看，行政化依然是教育发展的隐性影响因素[1]。当前教育“去行政化”不彻底，导致治理行为依然表现为传统管制型政府模式下的行为方式，治理主体呈现“1大N小”的角色格局。一是政府或教育主管部门是教育治理的主导及绝对主体。尤其是在人工智能环境中，教育行政化使得各学校主体之间形成了沟通壁垒，不利于治理协调互动及数据的开放共享。二是教师、社会等其他治理角色的相对弱化。这种弱化体现在两个层面：一方面人工智能背景下教育治理角色的话语权弱化；另一方面人工智能对教育治理者的治理理念、治理方法、治理能力提出了更高的素质要求。三是第三方专业治理力量的支持不足。当前教育治理缺乏独立专业研究机构支持，而大多数研究者在“人工智能+教育治理”课题研究层面尚未形成完整框架，现阶段利用人工智能开展教育治理多停留在简单的技术层面，可借鉴经验有限。
2.现代教育治理范式“数据化”失位人工智能时代，教育治理要求以海量数据的采集与分析为基础。无论是教育对象的即时表现还是长期成长轨迹，都能通过数据方式呈现出来。不过由于人工智能应用对教育理念、教育主体、教育条件及教育机制等要求较高，故而大多数学校治理环境与人工智能应用需求的匹配度尚存在差距，依然表现传统教育治理的烙印。一是教育治理偏经验主义。未经科学评价、论证的“经验”，既成为了决策的主要依托，又成为管理的主要方法，其很难与以算法和数据为基础和以大数据、云计算、人工智能等信息技术为支撑的应用环境相适应。二是教育治理偏保守主义。跨区域、跨阶段、跨班级之间的教育治理存在原始数据壁垒，从而限制数据信息对治理决策的支持[2]。同时，非集群式治理所面临的风险应对能力有限，很难建立人工智能状态下相互赋能增效的“群智空间”。
3.现代教育治理模式“能动性”弱位人工智能与教育治理的协同融合，是教育发展的必然趋向。不过现代教育治理模式依然难脱传统影子，在治理供给、治理内容、治理评价等层面缺乏良性驱动。一是治理供给行政化。教育治理行政化取向，使得智能化教育环境优化的自主空间不多，能动性不足，尤其是人工智能设施设备及系统的配备上体现明显。二是治理内容碎片化。以信息化为特征的人工智能内容碎片化存在于信息技能培训中，这给人工智能专业化应用、服务教育治理造成极大限制。三是治理评价主观化。当前来看，大多数评价仍然以治理者、管理者、教学者意志为核心，评价方式简单，不能精准呈现学生短板，对教育治理的决策参考价值“大打折扣”。
三、人工智能下现代教育治理的重塑
1.主体培新：夯实“学生为本”的智慧治理基础人工智能应用教育治理的价值落脚点就是学生[3]。人工智能环境下，现代教育治理要想保持科学、高效与长效，必然要践行生本理念，做到多角色并举、多主体互补。一是倡导政府角色转新。依照杰索普（BobJessop）“元治理”理论，政府是教育治理的发起方，“应该承担设计制度的责任”。人工智能时代，政府要从行政型角色变身为服务型角色，要为特色化学校、个性化学生量身设置相适应的远景规划、制度规范和技术策略，同时从政策上给予倾斜支持，创造良好的应用环境。二是赋予角色治理话语权。人工智能环境下，教师、家长等治理参与角色应该获得更多自主空间，成为教育治理的并行主体。一方面赋予其治理话语权，对不同角色、不同视角下采集的教学数据信息的兼容，有助于使治理决策更加科学化，另一方面要想让教师家长等角色用好话语权，服务于学生成长，为其提供教育理念与技术培训是必要的。要倡导通过课程培训与问题研习等方式，培育其运用人工智能解决教育治理问题的能力与习惯。三是适度培育治理新主体。人工智能应用要求下，要“促进和规范民办教育发展”，鼓励社会教育机构参与教育治理，输出优质教育治理产品服务。同时，可邀请人工智能教育专家作为特设讲师展开技术课程与治理能力培训，亦可聘请其纳入教育治理团队中，丰富教育治理选择，提升治理主体整体能力。
2.平台创新：打造“技术赋能”的智能治理空间人工智能与教育治理深度融合，要依托于技术应用，逐步建构“人机协同、信息互通”的智慧治理空间。一是基于经验搭建技术平台。技术是人工智能的特色标签。一方面要“守旧”，利用旧经验为教育治理数据判断、分析及方法选择等把脉，丰富智能治理思路，推动学校治理转向转型发展；另一方面要“布新”，即利用人脸识别考勤、热成像监控、数据分析预测等系统技术，搭建全覆盖、高效化、智能化的教育治理平台，做到跟踪采集、科学预测、事前应急。二是基于技术建构共享平台。要“探索资源共享新机制，提升数字教育资源服务供给能力。”依托人工智能技术，利用便捷的智能媒介，积极建立更加开放、高效共享的全新治理平台。要善于借助大数据技术对学生进行全方位动态监控，及时采集与分析，加强思想预警、行为预警及方法预警，实现教育治理问题共研、教育治理经验共享。同时，利用大数据技术对资源进行精准分类，并即时判断平台用户需求，实现经验资源精准推送。三是基于发展建设开发平台。大多数人工智能技术已着陆教育，但在教育发展新形势、新需求下，人工智能必须具有自适应、自革新能力。一方面根据教情学情等研究并升级既有技术，另一方面对应治理共性与个性需求，引入先进的人工智能技术，周期性或随机性完成技术革新换代。
3.体系革新：建立“效率优先”的智群治理机制中国教育学会副会长周洪宇曾指出，智能时代教育生态呈现“智群化”特征。要将治理效率作为检验治理机制科学度、可行度的潜在标准，在人工智能实施过程中不断创新健全治理体系。一是治理环境革新。人工智能应用使得教育环境面临转换需求。一方面倡导政府或教育主管部门要加大人工智能设施、人员等配备培养力度，提升人工智能“硬实力”，另一方面要利用人工智能技术拓展教学管理空间，以高度数字化、智能化为原则，将线下课堂拓展为“线下课堂+空中课堂”的综合教育空间，化“教育工厂”为“学习村落”，实现人工智能（AI）与人类智能（HI）两大智群高度协同。二是治理内容纳新。《新一代人工智能发展规划》明确要求：“在中小学阶段设置人工智能相关课程，逐步推广编程教育。”学校教育要逐步将人工智能作为独立课程纳入课程体系中，并从教学目标、教学内容到教学评价建立相对完善的课程教育体系；要推进人工智能在跨学科环境下的教学辅助，重点培养学生的创新思维与协作能力。三是治理评价创新。这里的“创新”并非颠覆，而是评价视角与方式的多元转换。要利用人工智能技术，对教学过程等展开信息采集，建立N个教学数据群，让教学管理者在数据分析与对比中提出评价意见。同时，要将智能评测系统纳入评价主体中，基于师生评价、生生评价、自我评价等人力评价对教学管理过程展开人工智能评价，实现主观评价与数据评价相协同，全程为教学行为、学习行为全面打分，动态优化教学环节、改良教学体系、提升教学实效。
参考文献
[1]侯天宝，杨军.基础教育治理现代化的逻辑、困境及路径[J].教学与管理，2018（28）：7-10.
[2]张建.教育治理体系的现代化：标准、困境及路径[J].教育发展研究，2014，34（09）：27-33.
