时间：2023-06-02 09:02:20
绪论：在寻找写作灵感吗？爱发表网为您精选了8篇人工智能的辩证思考，愿这些内容能够启迪您的思维，激发您的创作热情，欢迎您的阅读与分享！
关键词：人工智能；异化；规范；生态文明观
中图分类号：TP18
文献标识码：A
一、人工智能技术的发展及其影响
人工智能技术研究开始于20世纪50年代中期，距今仅有60年的发展历程，但是其迅猛的发展速度，广泛的研究领域以及对人类产生的深远影响等令人惊叹。调查显示，77.45%的人认为现实生活中人工智能技术的影响较大，并且86.27%的人认为人工智能技术的发展对人类的影响利大于弊；认为人工智能技术对人类生活影响很小且弊大于利的人权占很小一部分。人工智能技术的发展和应用直接关系到人类社会生活，并且发挥着重要的作用。人工智能技术的发展方向和领域等由人类掌控着，所以人类应该尽可能地把人工智能技术的弊处降到最低以便更好地为人类造福。2016年3月份，围棋人工智能AlphaGo与韩国棋手李世h对弈，最终比分4∶1，人类惨败。4月份，中国科学技术大学正式了一款名为“佳佳”的机器人，据了解，机器人“佳佳”初步具备了人机对话理解、面部微表情、口型及躯体动作匹配、大范围动态环境自主定位导航和云服务等功能。而在这次正式亮相之前，“佳佳”就担纲主持了2016“首届全球华人机器人春晚”和“谁是棋王”半Q赛。人工智能技术确实给人类带来了诸多的便利，给人类生产生活带来便利；但是，人工智能技术的快速发展超乎人类的预测，引起了人类的恐慌和担忧。百度CEO李彦宏称，人工智能是“披着羊皮的狼”。毋庸置疑，科学技术是一把双刃剑，当人类醉心于科学技术所带来的福利中时，更应当注意其带来的负面作用。人类发明和创造科学技术最终是为了造福人类，而非受到科技的异化。
随着科技的发展，人工智能技术越来越成熟，在此整体趋势之下，不同的人群对人工智能技术的不断成熟与应用有着不同的看法。调查结果显示，在关于机器人会不会拥有人类的思维甚至超过人类的问题方面，27.45%的人认为机器人会拥有人类的思维和超过人类；而56.86%的人认为机器人不会拥有人类的思维和超过人类，小部分人对此不是很清楚。由于受到人工智能技术迅猛发展的冲击，如机器人保姆、AlphaGo围棋等智能产品对人类发展带来的威胁，一部分人仍然对人工智能技术的发展担忧甚至认为终有一天机器人将代替人类、征服人类、控制人类。但是，大部分的人在机器人是否能够超过人类方面，保持乐观积极的态度，认为机器人永远不会拥有人类的思维并且超越人类，因为人类是技术的主导者，人类掌握着技术的发展方向，技术终究是为了人类服务。这一看法肯定了人类的无止境的创新，然而，在人类醉心于技术创新的同时，应意识到某些创新确实超出了人类的预料，如AlphaGo与李世h围棋人机大战就是人类在技术面前失败的惨痛教训。因此，面对科技对人类的异化，人类要时刻保持警惕，适时地总结“技术异化”的缘由和解决对策。
二、人工智能技术发展面临的问题及其原因
随着技术的革新，人工智能技术的应用越来越广泛，与人们的日常生活联系也愈加密切。从智能手机的普及到自动驾驶汽车的研制成功，再到生产、建设、医疗等领域人工智能技术的应用，都表明了人工智能技术正悄无声息地改变着我们生活方式。诚然，人工智能技术使我们的生活更加丰富多彩，给我们带来了极大便利，但与此同时，人工智能技术也给社会带来了一系列不可忽视的问题：人工智能技术在社会生产领域的应用对劳动市场造成冲击；人工智能系统在收集、统计用户数据过程中个人隐私及信息安全方面的隐患；人类对人工智能产品的依赖引发的身心健康问题；人工智能引起的责任认定问题等。斯蒂芬・霍金在接受BBC采访时表示，“制造能够思考的机器无疑是对人类自身存在的巨大威胁。当人工智能发展完全，就是人类的末日。”表示同样担忧的还有特斯拉的创始人马斯克，他曾直言，“借助人工智能，我们将召唤出恶魔。在所有的故事里出现的拿着五芒星和圣水的家伙都确信他能够控制住恶魔，但事实上根本不行。”不可否认，人工智能技术是把双刃剑，有利亦有弊，争议从来就没有停止过，而最不容忽视的莫过于人工智能技术引发的一系列伦理困境，关于人工智能的伦理问题成了重中之重。
调查发现，47.55%的人认为人工智能所引发的伦理问题是因为人性的思考，占比较大；而22.55%的人认为是由于人们价值观念的改变；29.9%的人认为是利益分化与失衡以及一些其他的原因导致的。由此可以看出导致人工智能伦理困境的原因是多方面的。主要总结为以下几个方面。
第一，从技术层面来看，人工智能技术在现阶段仍然有很大的局限性。人工智能是对人脑的模仿，但人脑和机器还是存在本质区别的，人脑胜于人工智能的地方，就是具有逻辑思维、概念的抽象、辩证思维和形象思维。人工智能虽能进行大量的模仿，但由于不具备形象思维和逻辑思维，仅能放大人的悟性活动中的演绎方法，不可能真正具有智能，这决定了机器不能进行学习、思维、创造。此外，智能机器人也不具备情感智能，它们根本无法去判断自己行为的对错，也无法自动停止自己的某项行为，所以如果人工智能技术一旦被不法分子利用，后果不堪设想。可见，由于人工智能自身技术上的局限性导致的伦理问题已经影响到其未来发展。
第二，从规制层面来看，伦理规制的缺失和监督管理制度的不完善是导致伦理问题产生的重要原因。科技的发展目标是为人类谋求幸福，但我们必须认识到，无论是在科技的应用还是发展过程中总是存在一些难以控制的因素，倘若没有相应的伦理原则和伦理规制加以约束，后果难以想象。在目前人工智能领域，缺乏一套成体系的关于人工智能技术产品的从设计、研究、验收到投入使用的监督管理方案，也没有一个国际公认的权威性的规范及引导人工智能技术的发展及运用的组织或机构。现有的监督体制远远滞后于人工智能技术的发展速度，无法匹配技术发展的需要。缺乏相关监管制度的约束，人工智能技术就不可避免会被滥用，从而危害社会。
第三，从社会层面来看，公众对人工智能技术的误解也是原因之一。人工智能作为一门发展迅猛的新兴学科，属于人类研究领域的前沿。公众对人工智能技术的了解十分有限，调查显示，对人工智能技术只是了解水平较低的人较多，占62.75%，以致部分人在对人工智能技术没有真实了解的情况下，在接触到人工智能技术的负面新闻后就夸大其词，人云亦云，最终导致群众的恐慌心理，从而使得更多不了解人工智能技术的人开始害怕甚至排斥人工智能技术。我们必须清楚，人工智能是人脑的产物，虽然机器在某些领域会战胜人，但它们不具备主观能动性和创造思维，也不具备面对未知环境的反应能力，综合能力上，人工智能是无法超越人脑智能的。在李世h对弈AlphaGo的旷世之战中，尽管人工智能赢了棋，但人类赢得了未来。
三、人工智能技术的发展转向
人工智能技术的发展已经深入到人类社会生活的方方面面，其最终发展目标是为人类服务。但是，科学技术是把双刃剑，它在造福人类的同时，不可避免地会给人类带来灾难，因此，人类应该趋利避害，使人工智能和科学技术最大化地为人类服务。这就要求人类必须从主客体两个角度出发，为人工智能技术的健康发展找出路。
1.技术层面
（1）加强各个国家人工智能的对话交流与合作。人工智能自20世纪50年代被提出以来，尤其是近六十年来发展迅速，取得了许多丰硕的成果。如Deep Blue在国际象棋中击败了Garry Kasparov； Watson 战胜了Jeopardy的常胜冠军；AlphaGo 打败了顶尖围棋棋手李世h。从表面上看，人工智能取得了很大的进步，但深究这些人工智能战胜人类的案例，我们发现这些成功都是有限的，这些机器人的智能范围狭窄。造成这一现象的很大一部分原因就在于国际间人工智能技术的对话交流与合作还不够积极，所以加强各个国家人工智能的对话和交流迫在眉睫，同时也势在必行。
（2）跨学科交流，摆脱单一学科的局限性。从事人工智能这项工作的人必须懂得计算机知识、心理学和哲学。历史的经验告诉我们，一项科学要想走得长远就必须有正确的意识形态领域的指导思想的介入。在人工智能这项技术中，有些科学家们可能只关注经济利益而没有引进相应的伦理评价体系，最终使得技术预测不到位，没有哲学的介入，等真正出现问题时就晚了。所以要加强科学家与哲学家的沟通交流，令科学家能更多地思考伦理问题，提高哲学素养，在人工智能技术中融入更多的哲学思想，保证人工智能技术能朝着正确、健康方向发展。
（3）人工智能技术的发展，要与生态文明观相结合。在人工智能技术发展中，要注入更多的生态思想，这关系人民福祉、关乎民族未来的长远大计。在人工智能发展中，若是产生资源过度消耗、环境破坏、生态污染等全球性的环境问题时，人类必须制止并进行调整。人工智能技术要想发展得更好，前景更加明亮，前途更为平坦，就必须保持与生态文明观一致，与人类自身利益一致，为人类造福。
2.人类自身层面
（1）增强科学家道德责任感。科学技术本身并没有善恶性，而研发的科学家或是使用者有善恶性。人工智能将向何处发展，往往与研发人工智能的科学家息息相关。科学家应打破“个体化原理”，要融入社会中去，关注社会道德伦理问题，承担起道德责任，为自己、他人、社会负责，多去思考自己研发的技术可能带来的后果，并尽可能去避免，多多进行思考，严格履行科学家的道德责任。
（2）提高公众文化素养。调查发现，对人工智能技术了解水平较低的人较多，占62.75%；而非常了解的人较少，占4.41%；另外，对人工智能技术了解的人占21.08%，不了解的人占11.76%。由此可以看出，大部分的人对人工智能技术都能有所了解，但都不是很深入，而且仍有部分人对人工智能技术丝毫不了解，所以，人工智能技术对于个体的影响是比较微小的，其发展还没有深入到个人的日常生活中。特别是在一些关于人工智能的科幻电影的渲染，可能使那些对于人工智能技术并不了解或是一知半解的人产生偏见。在日常生活中，人工智能给人类带来了极大的便利。通过提高公众的文化素养，使公众正确认识人工智能技术，将是缓解甚至是解决人工智能技术某些伦理问题的重要途径之一。
（3）加大监督力度。人类需要通过建立一个完善的监督系统引导人工智能技术的发展。对于每项新的人工智能技术产品从产生到使用的各个环节，都要做好监督工作，以此来减少人工智能技术的负面影响，缓解甚至减少人工智能技术的伦理问题。
3.道德法律用
（1）通过立法规范人工智能技术的发展。调查发现，90.69%的人认为有必要对人工智能技术所引发的科技伦理问题实行法治，由此可以看出，要想保证科技的良好健康发展，必须要建立健全相关法律条例。然而我国在这一方面的法律还存在很大的漏洞，相关法律条文滞后于人工智能的发展，并未颁布一套完整的关于人工智能的法律体系。没有规矩不成方圆，在人工智能领域亦是如此。我们都无法预测将来人工智能将发展到何种地步，这时就需要人类预先加以适当的限制，利用法律法规加以正确引导，使其朝安全、为人类造福的方向发展。
（2）构建人工智能技术伦理准则并确立最高发展原则。要构建以为人类造福为最终目的的伦理准则。人工智能技术的伦理问题已经给人类造成了很多负面影响，而要防止其带来更多负面影响，构建合适的人工智能技术伦理准则势在必行。
此外，要确立以人为本的最高发展原则 。一切科学技术的发展都应把人的发展作为出发点。人工智能的发展也是如此，要将以人为本、为人类服务为出发点，并作为最高发展原则。
四、结语
科学技术是把双刃剑，人类只有消除人工智能技术的潜在威胁，发挥人工智能技术最大化效用，避免伦理困境重演，才能实现人机交互的良性发展，实现人工智能与人类的良性互动。
参考文献：
[1]王文杰，叶世伟.人工智能原理与应用[M].北京：人民邮电出版社，2004.
[2]甘绍平.人权伦理学[M].北京：中国发展出版社，2009.
[3]杨怀中.现代科技伦理学概论：高科技伦理研究[M].武汉：湖北人民出版社，2004.
[4]王志良.人工情感[M].北京：机械工业出版社，2009.
[5]邹 蕾，张先锋.人工智能及其发展应用[J].信息网络安全，2012（2）.
[6]王 毅.基于仿人机器人的人机交互与合作研究[D].北京：北京科技大学，2015.
[7]田金萍.人工智能发展综述[J].科技广场，2007（1）.
[8]郝勇胜.对人工智能研究的哲学反思[D].太原：太原科技大学，2012.
[9]龚 园.关于人工智能的哲学思考[D].武汉：武汉科技大学，2010.
关键词：人工生命；人工智能；人造生命；物理主义
中图分类号：N031 文献标识码：A 文章编号：16711165(2011)02002104
一般认为，“人工生命”、“人工智能”和“人造生命”是三个分别从计算机科学领域、智能研究和基因工程领域提出的概念。20世纪90年代未，中科院曾邦哲提出人工生物系统（artificial biosystem）的工程生物系统概念，用以整合计算机领域和遗传工程领域的两个概念。概念上的整合一方面体现了“人工生命”与“人造生命”两者之间的承接性，另一方面也预示着“人工生命”发展与生物学理论发展之间的密切关联。诚如“人工生命是具有自然生命现象的人造系统”[1]，那么进入微观领域，生命规律的探索与对生命分子的操作使得“人工生命”具有了反身性。这种反身性恰恰体现了“人工生命”研究并不在于使人“非人化”［2］，使生命也成为技术的对象，而是包含了一定生命认识的特殊生命活动。那么，剖析人类基因组计划的推进过程，就可能找到“人工生命”概念演进背后内在思想动因，从而为洞悉生命科学发展趋势提供一条线索。
一、“人工生命”阶段：肯定物理主义
在人体细胞核内，质量只有0.0000005毫克，宽度仅为0.02微米的DNA包含着大约30亿个碱基排列。科学家相信人类DNA序列是人类生命的决定因素，人类生命活动中发生一切事情都与这一序列息息相关。［3］除了特殊情况之外，DNA中含有的庞大信息能够被一字不差地复制，然后传给后代。要想获得这些信息，就需要测定DNA序列的碱基序列，这也是人类基因组计划的核心工作。那么，测序工作则成为“人工生命”的一个阶段，对生命信息传递过程的模拟也就构成了“人工生命”研究的起点。
基于人类全部24条染色体中3×109个碱基具有固定性的化学关系即A-T、G-C，于是DNA碱基序列的测定工作实际上可以被描述为科学家接受生命分子信号的过程。应用申农所建立的一般信息系统模型，在一定的指令下进行信号传递成为“人工生命”的最初目标。强人工生命观念将“生命系统的演化作为一个可以从任何特殊媒介物中抽象出来的过程”(John Von Neumann)。以抢占计算机存储的方式，生命演化过程被计算机程序模拟出来。人们相信，如果生命遵循既定的程序，那么只要编写好程序，生命就能进行准确的信号传递，也就实现了“人工生命”。首先试图为生命编写程序的是生物学家林登迈尔。20世纪60年代中期，林登迈尔为红海藻、青苔等植物的生长发育建立模型，提出了一种被称为“L-系统”的形态发生系统，又被称为“繁殖（发生）算法”。在编写好的程序下，生命系统转化为信号系统。生命信号模型以量化或模型化的方式来展示生命的属性。这意味着：“如果具有冯•诺伊曼式的自我复制能力或繁殖的能力，那么这个实体就是有生命的。”［4］
冯•诺伊曼所证明的自我繁殖的生命信号系统应和了人们对微观生命分子世界的物理主义观点，其实质是将诸如细胞这样一个具有新陈代谢功能的生命单元放在既定的关系下。尽管将生命活动视为一种生命信号传递颠覆了传统的生命物质实体论，却仍然将生命置于某种固定关系下，意味着其也不可能跳出物理主义的决定论框架。一方面，“人工生命”研究进行了生命信号传递模，并在计算机领域中建立虚拟生命系统；另一方面，人们在质疑申农的一般信息模型的同时也开始质疑“人工生命”。针对申农的一般信息模型，有学者认为：“申农通讯信息系统模型具有两方面的重大缺陷：一是该模型未能注意信息系统的一般反馈性机制；二是该模型描述的还仅仅是信息接收系统。”［5］可见，申农的一般信息模型不具有反馈性机制或不能够自创生。于是，这样一种生命的信息论观点，即“在生命运动之中物质实体-载体是流动的，组织形式-信息才是稳定保持的”［6］，表明“人工生命”所模拟的对象是在既定关系之下的生命信号的传递过程。
面对人类基因组计划这样巨大的基因工程项目，测定了组成人类DNA的约30亿个碱基中85%的碱基序列只是完成了所谓工作草图。获得的基因草图只是为给基因命名、分析基因创造了条件，需要进一步找到能够提供信息的标记基因，进行基因追踪，但寻找基因的工作却相当复杂。一般信息模型不可能作为模拟这一活动的基础。
二、“人工智能”阶段：怀疑物理主义
一般认为，人类共有5万~10万个基因，如果某个基因发生了变异或者产生缺陷，必然会引起机能上的障碍。根据变异的DNA标记基因来确定另外一个基因的位置，这样就可以将其位置制成详细的地图，通过检查DNA序列来识别基因突变。学者们以DNA标记为基础的DNA基因图谱寻找致病基因。在一阶段，“人工生命”模拟的对象是寻找基因，而寻找基因的关键则体现为对信息的识别。人类基因组计划在此阶段的工作可以反映“人工智能”的研究。
尽管早在1956年，美国的麦卡锡就提出“人工智能”(artificial intelligence)概念，但直到20世纪80年代末，人们才将“人工智能”作为“人工生命”的一种形式。“人工智能”阶段需要计算机能够准确识别信息。对于智能的研究涉及诸如意识（consciouness）、自我（self）、心灵（mind）、无意识（unconscious mind）等问题。对此，之前将生命作为信号系统的一般信息模型显然无法发挥作用。面对信息的识别和反馈机制等一系列问题，人们试图将信息学、控制论、自动化、仿生学、生物学、心理学、数理逻辑、语言学、医学和哲学各学科整合，并在计算机领域实践，甚至在机器人、经济政治决策、控制系统、仿真系统中应用。然而，这种学科上的整合并没有使人们找到合适的模型来取代之前的信号模型用以描述识别信息过程所具有的非线性特征。
对此，一部分学者试图通过重新定义“人工智能”概念，区分出强“人工智能”和弱“人工智能”的方式来解决问题。弱“人工智能”用模拟识别信息后所表现出的行为来反推对信息的识别，也就是让机器的行为看起来就像是人所表现出的智能行为一样。而强“人工智能”则将识别信息的功能强加于计算机，如约翰•罗杰斯•希尔勒（John Rogers Searle）就计算机和其他信息处理机器的工作形式提出“计算机不仅是用来研究人的思维的一种工具；相反，只要运行适当的程序，计算机本身就是有思维的”［7］。无论是强“人工智能”还是弱“人工智能”，都将“人工智能”划分为四类：机器“像人一样思考”、 “像人一样行动”、“理性地思考”和“理性地行动”。但是，这两种观点都没有进一步对任何一种类型进行模型化。这就表明尽管在观念上人们已经不再将生命系统作为信号系统，但其仍成为“人工生命”模拟的对象。
1999年，获得了诺贝尔生理学或医学奖的布洛贝尔创立了著名的“蛋白质的命运”假说，即关于新生成的蛋白质去向的“信号假说”。他认为细胞内存在某种信号，这种信号决定了新生成的蛋白质的去向。这意味着每个蛋白质都能够获得向某个地方移动的信息，就像邮编一样，可以让蛋白质找到准确位置。也就是说，由十几个氨基酸组成的“信号肽”使得蛋白质能够识别信息，并在某种程度上具有了主动性。这种主动性与物理主义的决定论观点发生了冲突。
弄清各种基因各自会生成何种蛋白质成为需找基因的重要环节，因为如果知道了信号肽的基因，就可以知道周围的基因是决定何种蛋白质的基因。“信号肽”的发现大大推进了人类基因计划，然而，“人工智能”研究中并没有明确给出一个可以超越一般信息模型的新模型。
三、“人造生命”阶段：突破物理主义
在识别了基因信息之后，就需要对基因突变作出解释。人们已经发现，致命的基因突变由于地域特征和环境不同，其结果也会各不相同。这就意味着，人们在对待人类基因时必须考虑环境的因素：一方面，环境可能使基因突变形成恶性基因，另一方面则也能促使发生有益的突变，从而形成更为适应环境的基因整体。从后者来看，环境如何引发新基因整体的形成就成为对基因与环境之间关系所进行的解释，这也就成为人类基因组计划的后期工作，此阶段的“人工生命”研究也将面临更为深入的问题。
“对基因整体性的认识大体有两类。一类是在分子遗传学坚信基因独立性存在的前提下，根据不同功能种类的基因间的协同关系诠释基因系统的整体存在。而今，这一方向已在原核生物领域取得辉煌的成果；另一类是在关注物种(种群)的发育和进化并结合分子生物学的基础上，探究基因的整体存在，即基因集成、基因组织单元及其关系的研究。目前，这一方向已受到综合进化论者及其他一些生物学者的高度重视。”［8］后者恰恰体现了环境对基因的作用。“人造生命”的提出则将这种作用的意义凸显出来。从其他生命体中提取基因建立新染色体的操作，实际上就是将特定基因从已有的环境中分离开来，再将提取的基因染色体放入新的环境之中，即嵌入已经被剔除了遗传密码的细胞中，这样染色体在新环境中形成新的基因组织，控制这个细胞，发育变成新的生命体。2010年5月20日，美国私立科研机构克雷格•文特尔研究所宣布：世界首例人造生命――完全由人造基因控制的单细胞细菌诞生，并将“人造生命”起名为“辛西娅”。这项具有里程碑意义的实验表明：新的生命体可以在实验室里“被创造”，而不是一定要通过“进化”来完成。“辛西娅”的产生在一定意义上证明了可以通过人工环境能够实现对基因的作用。
“人造生命”为“人工生命”提出了更深层次的问题。“人工生命”概念不同于传统生命观和科学观。“传统生物学用分析方法研究生命。通过分析，解剖现有生命的物种、生物体、器官、细胞、细胞器，即通过分析现有生命的最小部件来理解生命。人工生命用综合方法研究生命，在人工系统中对简单的零件进行组合，使其产生类同生命的行为，力图在计算机或其他媒体中合成生命。”［9］“人造生命”则进一步模拟生命整体功能如何形成。这也改变了对生命的认识，从“如吾所说的生命（lifeasweknowit）”转变为“如其所能的生命（lifeasitcouldbe）”［10］。生命作为各个功能叠加的物理主义观念被打破，取而代之的是一种功能整体性观念。
“人造生命”已有的成果在一定程度上揭示了环境对基因整体功能的作用机制，如果能够找到体现这种机制的模型，就将推动生命科学的发展。事实上，人类基因组计划都是建立在DNA分子序列的符号化前提下的。没有这种符号操作，人们就不可能应用计算机来获得、识别并整合生命信息。而这一符号学思路恰恰应和了美国著名的科学家、认知心理学家、人工智能学家西蒙（Simon Blackurn）的理论。西蒙的“物理符号系统假设”进一步阐释了这一思路。“物理符号系统假设”强调“所研究的对象是一个具体的物质系统，如计算机的构造系统、人的神经系统、大脑的神经元等。所谓符号就是模式，如任何一个模式，只要它能和其他模式相区别，他就是一个符号。”［11］“物理符号系统假设”从信息论模型进入了符号学模型。“人工生命”从对“生命表现出的行为的功能模拟”转向对“生命内在创造机制的功能模拟”。
这种符号学模型提示，在经常变化的环境作用下，微观生命分子形成了不同的功能整体，具有内在的适应性意义。人们在无法支配环境的情况下支配基因，就可能造成有害的影响。从“人工生命”、“人工智能”到“人造生命”的概念演进，可以得出承认生命本身具有内在意义，具有一定的主动性将成为未来生命科学理论发展的一种趋势。
参考文献：
［1］班晓娟.人工智能与人工生命[J].计算机工程与应用，2002(15)：1-7.
［2］林德宏.评人的“非人化”――一种现代技术机械论[J].自然辩证法研究，1999(3)：23-27.
［3］孙啸，陆祖宏，谢建明.生物信息学基础[M].北京:清华大学出版社,2005:9.
［4］李建会.生命科学哲学[M].北京:北京师范大学出版社,2006:127.
［5］邬.信息哲学――理论、体系、方法[M].北京:商务印书馆,2005:75.
［6］沈骊天.生命信息与信息生命观[J].系统辩证学学报，1998(4)：71-73.
［7］JOHN R. Minds, brains, and programs[J]. Behavioral and Brain Sciences, 1980, 3 (3): 417-457.
［8］董华，李恒灵.基因整体实在论[J].科学技术与辩证法，1997(6)：31-34.
［9］林德宏.科学思想史[M].南京:江苏科学技术出版社,2004:326.
关键词:HPS教育;小学科学;人工智能
随着我国教育的迅猛发展，作为科学教育重中之重的小学科学教育逐渐开始被大众所关注，所以探索小学科学教育的新思路已成为教育改革的关键之一。多年来，我国不断借鉴发达国家的教育改革理念与经验，并进行本土化研究，促进我国教育发展。
一、研究背景
HPS教育作为西方20世纪80年代盛行的理论，引入中国已有20余年。作为极其受欢迎的教育理念，凭借着自身优势在中国教育课程改革中占据了一席之地，也为中国科学教育提供了新思路。
(一)HPS的概念界定
HPS的提出源自科学内部对科学反思和科学外部人员对科学本质认识的思考。最初，HPS指的是科学史(HistoryofScience)和科学哲学(PhilosophyofScience)两大学科领域，但在20世纪90年代科学建构论流行后，科学社会学与科学知识社会学被引入科学教育，HPS逐渐演化成科学史(HistoryofScience)、科学哲学(PhilosophyofScience)和科学社会学(SociologyofScience)三者的统称［1］:科学史即研究科学(包括自然科学和社会科学)和科学知识的历史;科学哲学则是对科学本性的理性分析，以及对科学概念、科学话语的哲学思辨，比如科学这把“双刃剑”对人类社会的影响;科学社会学则讨论科学处在社会大系统中，社会种种因素在科学发展过程中的地位和作用，这包括了政治、经济、文化、技术、信仰等因素［2］。在国外，德国科学家和史学家马赫最早提倡HPS教育，突出强调哲学与历史应用至科学教学中的作用。我国HPS相关研究开始晚且研究规模较小，首都师范大学的丁邦平教授认为HPS融入科学课程与教学是培养学生理解科学本质的一个重要途径［3］。
(二)HPS教育理念融入小学科学课程的必要性
运用科学史、科学哲学等进行教学是目前国际上小学科学教育改革的一种新趋势。2017年，教育部颁布的《义务教育小学科学课程标准》标志着我国科学教育步入了新阶段，其不仅要求达成科学知识、科学探究的相应目标，也要养成相应的科学态度，思考科学、技术、社会与环境的融洽相处。该标准提出了“初步了解在科学技术的研究与应用中，需要考虑伦理和道德的价值取向，提倡热爱自然、珍爱生命，提高保护环境意识和社会责任感”。HPS教育与小学科学课程的结合是教学内容由知识到能力再到素养的过程，是小学科学教育的新维度，改变了小学科学课程的教学环境。将科学课程中融入HPS教育的内容，可以帮助学生理解科学本质，研究科学知识是如何产生的，科学对社会的多方面影响以及科学和科学方法的优、缺点等。当《小学课程标准》将科学态度和价值观视为科学教育的有机组成部分时，小学科学课程就有望成为HPS教育的天然载体，同时为小学科学课程渗透HPS教育提出了挑战。目前，我国小学科学课程虽已有部分设计融入了HPS教育理念，但该融入过程仍停留在表面，融入程度低，融入方式单一。所以，研究HPS教育理念融入小学科学课程十分有必要。
(三)HPS教育理念融入小学科学课程的可行性
纵观国内外已有的研究，将HPS教育融入小学科学课程可分为基于传统课堂模式的正式教育课程和基于科技馆、研学机构等的非正式教育课程。由皖新传媒、中国科学技术大学先进技术研究院新媒体研究院、中国科学技术大学出版社三方通力合作、联合打造的《人工智能读本》系列丛书自出版以来已发行八万套，在安徽省多个市区的小学得以应用，是青少年人工智能教育上的一次全新探索。该套丛书分三年级至六年级共四套，涵盖了16个人工智能前沿研究领域知识点，每一节课都设有场景引入、读一读、看一看、试一试4个模块。小学《人工智能读本》作为阐述新兴科技的读本，以亲切的场景对话和可爱幽默的插画等形式吸引了众多小学生的兴趣，不仅可作为学校科学课读本，也可以应用于课外场景。本文则以小学《人工智能读本》为例，对HPS教育进行初步摸索与实践，以期对小学科学教育带来教益。
二、HPS教育理念融入小学科学的典型案例
《人工智能读本》作为HPS教育理念融入小学科学实践的典型案例，侧重引导学生多维度、科学辩证地认识人工智能，内容包括机器学习、决策职能和类脑智能，以及人工智能的不同发展阶段，带领学生思考人工智能带来的伦理问题以及其他挑战，培养学生正确的世界观、人生观和价值观。本研究将以《人工智能读本》六年级第四单元“人工智能伦理与其他挑战”为例，分析HPS教育理念融入小学科学的实践。
(一)科学史:提升课程趣味性
小学科学教育作为培养具有科学素养公众的重要步骤，提升过程的趣味性则十分重要。过去传统的小学科学教育注重知识的传递而忽略了学习过程，填鸭式教学导致学生失去对科学的兴趣与探索欲，不利于公民科学素养的整体提高。而科学史作为研究科学(包括自然科学和社会科学)和科学知识的历史，已经逐渐渗透到科学教育中来。科学史常常介绍科学家的事迹，某一知识诞生所面临的困难和曲折过程，而将科学史融入课程可以带学生重回知识诞生的时刻，切身体会科学。读本作为在小学科学教育中不可或缺的工具，利用科学史内容，以叙事方式可以将科学哲学与科学社会学的思想融入教学过程中，在读本中融入历史，可以提升课程趣味性，帮助学生更加容易探求科学本质，感受科学家不懈努力、敢于质疑的精神，提升科学素养。例如《人工智能读本》六年级第四单元“人工智能伦理与其他挑战”引入部分即以时间顺序展开，介绍人工智能的发展与面临的困境。在“看一看”中机器人索菲亚是否可以结婚的故事不仅为本章节提供了丰富的内容，提升了课程的趣味性，而且还融入了科学与哲学，引发读者对于人工智能的思考。
(二)科学社会学:提升课程社会性
科学社会学是研究一切科学与社会之间的联系与影响，包含科学对社会的影响和社会对科学的影响。科学是一种社会活动，同时也受到政治、经济、文化等多方面影响，比如蒸汽机的诞生表明科学促进社会的发展。在科学教育的课堂中融入科学社会学不仅可以帮助学生理解科学问题，还可以通过介绍科学与社会之间的复杂关系，培养学生灵活、批判看待科学问题的思维能力。如六年级第四单元“人工智能伦理与其他挑战”中，在介绍个人与技术的基础上引入了政府和环境这两个要素，使学生在更宏观的背景下，获得这样一种认知:环境与技术之间有一把“双刃剑”，个人与技术、政府与技术之间是相互促进的主客体关系。《人工智能读本》并不全是说教性质的文字，在“试一试”中的辩论赛环节让同学通过亲身实践，更加了解人工智能对于社会的多方面影响。通过对于科技是一把“双刃剑”这一事实的了解，同学们可以更好地将学习知识与社会的背景联系在一起，深刻体会科学中的人文素养，增强社会责任感。
(三)科学哲学:提升课程思辨性
以往研究发现，国内学科教材中关于科学史和科学社会学内容较多而且呈显性，而对于科学哲学的融入内容不够，且不鲜明。［3］科学哲学融入科学教育无疑可以提升学生的思辨性，帮助学生建立起对于科学正确而全面的认识。例如，《人工智能读本》六年级第四单元“人工智能伦理与其他挑战”中，引入人工智能伦理，通过介绍人工智能面对的挑战、人工智能的具体应对策略，让小学生了解人工智能技术发展的同时也要重视可能引发的法律和伦理道德问题，明白人与人工智能之间的关系以及处理这些关系的准则。通过“读一读”先让学生明白伦理概念，再用一幅画让学生思考在算法的发展下，人类与机器人的关系如何定义，向学生传递树立人类与人工智能和谐共生的技术伦理观。通过这种方式，可以帮助学生逐步建立完整的科学观，全面且思辨地看待科学，提升学生思辨性，进而提升科学素养。
三、HPS教育理念融入小学科学课程的实践建议
《人工智能读本》作为一套理论与实践相结合，具有知识性与趣味性的儿童科普读物，着重引导小学生培养科学创新意识，提升人工智能素养，产生求知探索欲望。但《人工智能读本》作为HPS融入小学科学课程的初始，仍存在教育资源不充分、内容结合较浅等不足，为了将HPS教育更好融入小学科学课程，可从以下三方面加以改进。
(一)开发HPS教育资源
HPS教育需要教育资源的支撑。HPS教育资源来源广泛，无论是学生的现实生活，还是历史资料，都可以提供契机和灵感。《人工智能读本》中收集了大量与人工智能相关的故事和现实案例，都可以作为教育资源，从各个角度达到科普的目的。在新媒体时代，进行HPS教育资源开发时，应当注意借助最新的信息与通信技术增强资源的互动性，如互动多媒体技术、虚拟现实技术、增强现实技术、科学可视化技术等。在传统的科学课堂教学中，主要是通过图片文字讲解，实验演示及互动来开展。这种形式对于现实中能接触到的实验内容，如常见的动植物、可操作的物理化学实验等，比较容易开展。而对于地球与宇宙科学领域的知识，或者一些已经不存在的动植物，则只能通过图片视频进行展示，不容易进行实验展示。通过虚拟现实技术、增强现实技术等，则可以虚拟出世界万物，如不易操作的物理化学实验、已消失的动植物等都可以通过虚拟现实的手段得以呈现。这些技术或能使教学内容变得生动形象，或通过营造沉浸感以使学生有更佳的情境体验，或让学生与教学资源进行交互从而自定义内容，服务于学生科学素养提升的终极目的。
(二)对小学科学教师进行培训
HPS教育的关键是从社会、历史、哲学等角度对自然科学内容进行重新编排，并不是将大量的内容或学科知识简单相加，这对教师能力也提出了更高要求。目前，人工智能教学领域常常出现“学生不会学、老师不会教”的状况，《人工智能读本》作为内容翔实有趣的读本可以弥补一部分缺失。但与此同时，也需要提升教师的教学能力与知识储备。HPS教育理念不仅仅针对历史中的科学人物，所有的学生主体也是历史中的主体，他们也身处于社会中，并且对于生活中的各种科学现象有着自己的思考。所以教师身为引导者，需要注意到学生的思考，深入挖掘，鼓励他们对所思内容进行反思并付诸实践。科学史和科学哲学应当成为科学教师教育项目中的一部分，这能让科学教师更好地理解他们的社会责任。为此，对职业科学教师进行HPS培训便是必要的。
(三)多场景开展小学科学教育
科学素养不是空洞的，它来自学生的认识体验，并从中获得生动、具体的理解和收获。《人工智能读本》作为方便携带的读本，不仅可以在小学科学课堂中作为教材使用，也可以应用在其他场景，如研学旅行、科技馆等场所。课堂学习只是小学科学教育中的一个环节，家庭、科技馆等也可以进行科学教育。例如，科技馆与博物馆可以以科学家和历史科学仪器为主题举办展览，展览中融入HPS教育理念，学生在参观和学习过程中学习有关科学内容。一些历史上大型的科学实验，学校教室或实验室无法满足条件，但在大型的场馆中可以实现。例如，研学旅行作为目前科学教育中最受欢迎的方式之一，已被纳入学校教育教学计划，列为中小学生的“必修课”，正逐渐成为学生获得科学知识的另一个途径。研学旅行作为一种集知识性、教育性、趣味性和娱乐性为一体的旅游形式，通常伴随着知识教育的过程，包括科学知识的普及，所以也是开展小学科学教育的重要场所。在该场景下，运用《人工智能读本》等新兴手段进行科学教育往往取得事半功倍的效果。
结语
目前，HPS教育理念已经积极尝试运用到小学科学教育中，包括学校内的正式学习以及学校外如科技馆、博物馆、研学旅游中的非正式学习之中。其中，科技史以时间维度为线索创造丰富资源的同时也可以提升课程趣味性;科学社会学以科学与社会之间的相互关系帮助学生理解科学本质，提升科学素养;科学哲学则以哲学的视域审视科学的诞生提升学生思辨能力。未来，HPS教育结合小学科学则需要更深入，在资源开发、教师培训以及应用场景等方面加以改进，为提升国民科学素养做出努力。
参考文献:
［1］袁维新．国外科学史融入科学课程的研究综述［J］．比较教育研究，2005，26(10):62-67．
［2］张晶．HPS(科学史，科学哲学与科学社会学):一种新的科学教育范式［J］．自然辩证法研究，2008，24(9):83-87．
［3］丁邦平．HPS教育与科学课程改革［J］．比较教育研究，2000(06):6-12．
先给大家重点推荐一本期刊：中国职业技术教育
中国职业技术教育杂志征稿信息
《中国职业技术教育》杂志是由中华人民共和国教育部主管，教育部职业技术教育中心研究所、中国职业技术教育学会和高等教育出版社共同主办的一份综合性中文期刊，集政策指导性、学术理论性和应用服务于一身，是教育部指导全国职业教育工作的重要舆论工具，是服务各级各类职业教育机构的主要阵地。
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再给大家推荐职业教育范文：人工智能背景下职业教育变革及模式建构
董文娟1，黄尧2(1.天津大学教育学院，天津300350；2.北京师范大学国家职业教育研究院，北京100875)
摘要：顺应人工智能时代的浪潮，基于新兴技术的职业教育变革及新模式建构势在必行。该文从职业教育智慧化、经济发展、政策保障、信息化生态重构四个方面，剖析了人工智能时代职业教育变革的现实诉求，并进一步分析了当前职业教育外部环境及其自身发展的困境。人工智能背景下职业教育的变革体现出融合、创新、跨界、终身化的新特征。基于此，从课程、教学、学习、环境、教师发展、评价、教育管理及组织等方面，探究职业教育的变革路径及模式建构。最后探讨了职业教育模式变革还面临回归教育本质、规避技术弊端等挑战，并提出“适应—引领人工智能”的发展目标。
关键词：人工智能；职业教育变革；模式建构；智慧化
“人工智能的迅速发展将深刻改变人类社会生活、改变世界。特别是在移动互联网、超级计算等新理论、新技术及经济社会发展强烈需求的共同驱动下，人工智能发展呈现出深度学习、跨界融合、人机协同、群智开放、自主操控等新特征。”[1]人工智能作为新一轮产业变革的核心驱动力，为我国供给侧结构性改革下的“新常态”经济发展注入新动能，使人们的思维模式和生活方式发生了深刻变革。近年来，国家高度重视与社会经济发展联系最为密切的职业教育，积极推进职业教育信息化，运用人工智能改革教学方法和人才培养模式，构建新型智能职教体系，提升信息技术引领职业教育创新发展的能力。
一、人工智能背景下职业教育变革的现实诉求
人工智能对传统教育理念产生了革命性冲击，职业教育结构不断调整，劳动力素质与市场需求的矛盾、学习方式与自我价值实现的矛盾等促使职业教育向智慧化、智能化发展。目前，我国处于教育信息化2.0、工业4.0的新时期，全球范围内新一轮的科技革命和产业变革正在加速进行。“一带一路”“中国制造2025”人工智能等重大国家战略的提出，及以新技术、新产业为特征的新兴经济模式要求教育领域，尤其是职业教育培养行业、产业急需的技术技能型、智慧型人才，具备更高的创新创业能力和跨界整合能力，促进智慧化发展，助力经济转型升级。
(一)职业教育智慧化诉求：职业教育信息化发展的必然选择
“智慧教育是以物联网，大数据等信息技术为依托，创造智慧教学环境，转换教育方法，内容与手段，注重教育网络化，个性化和智能化的一种教育新模式。”[2]智慧教育作为“一种由学校、区域或国家提供的高学习体验、高内容适配性和高教学效率的教育行为(系统)”，被视为教育信息化发展的高端形态[3]。因此，职业教育的智慧化并非简单的数字化，强调信息技术推动职业教育教学模式和方法的变革，改变思维模式，创建价值等方面共享的学习共同体，培养创新型、智慧型人才。
职业教育智慧化是职业教育信息化发展的必然选择。目前，我国的职业教育信息化水平正在稳步提高，投入持续增加，各种智能信息技术应用于教育教学、实习实训、测量评价等领域，并逐步成熟，正在努力打造一个信息化、智慧化的现代职业教育生态系统。新时期我国很多地区及职业院校积极提升现有信息化系统的智慧化水平，积极创建智慧校园、智慧社区等，逐步实现了组织管理的智慧化、资源环境的智慧化和服务评价的智慧化。
(二)经济发展诉求：人工智能时代的新兴经济需要高技能智慧型人才
人工智能时代职业教育运用移动互联网、大数据等新兴技术，与经济及其他部门跨界融合，不断创造新产品、新业务，推动职业教育模式创新，形成了以互联网为基础设施、人工智能为实现手段的经济发展新常态。人工智能时代是以现代科学技术为支撑的新时代，各行各业的运作发展和对知识技术的掌握要求达到了更高层面，相应的教育需求也有所提升，市场环境渴求勇于创新、个性化的高技能智慧型人才。职业教育要应对行业上升发展的劳动力需求问题，基于人工智能应用，提高技能培养层级，以适应新的社会劳务需求。现代企业生产依托互联网科技，与智能化设备直接联接，通过数据分析和应用，促进科技成果转化为生产力。劳动密集型企业已不适应现代行业、产业发展，需升级为网络智能型，与此同时，职业院校的课程模式、专业设置、实习实训、师资结构等也做出相应的调整和革新，既促进了职业教育的智慧化、智能化，又推动了产业升级和工业变革。
(三)政策保障：国家从宏观层面保障人工智能时代的职业教育发展
2016年是我国人工智能元年，2017年我国颁布了《新一代人工智能发展规划》，提出了“将发展人工智能放在国家战略层面进行系统谋划和布局”，这预示着我国人工智能时代的全面到来，为我国职业教育的发展提供了良好的宏观政策环境。人工智能给职业教育带来了符合时代精神的新内容，积极融合信息技术，整合职业教育资源，提升公共服务水平，影响和改变了原有的教育生态。紧密依托信息共享平台，突破时空限制，让学习者自我选择，更加人性化和智能化。我国很多职业院校已经开启了智慧校园的行动计划，一些大中城市也在积极制定实施智慧城市的发展规划，在良好的政策保障中提升智慧化水平。
(四)信息化生态重构诉求：人工智能时代的职业教育变革是对职业教育信息化生态系统的重构
“依据《2006-2020年国家信息化发展战略》，我国正在有序推进数字教育向智慧教育的跃迁升级和创新发展。”[4]在新兴智能信息技术的催促下，技术变革带来了职业教育系统的颠覆性创新改革，打破现有的条条框框，改革传统教育模式，再造教育业务新流程。在职业教育领域创新应用物联网、大数据、人工智能等先进技术，提升各科各门教育教学业务，打造各级各类智能实训部门、培训机构，覆盖贯通中高职院校，整合系统内外现有资源，推进智慧教育生态有序发展，为各类用户提供最适合、最智能的职业教育资源和服务，完成对职业教育信息化生态系统的重构。
二、当前职业教育发展的现实困境
人工智能对各行各业的影响具有革命性和颠覆性，可能带来新的发展机遇，也可能带来不确定性的挑战，比如可能会改变就业结构、影响政府管理、威胁经济安全等，还可能会冲击法律与社会伦理，影响社会稳定乃至全球治理。当前，人工智能与“大众创业、万众创新”浪潮席卷而来，职业院校既是人工智能应用的战场，又是培养技术创新型人才的“梦工厂”[5]。人工智能时代的职业教育信息化发展迅速，影响是广而深的，对职业教育外部环境及其本身都造成了极大的冲击。
(一)职业教育外部环境发展困境
“据联合国教科文组织预测，到2020年，人工智能将替代20亿个工作岗位”[6]，那些技术含量低、重复性强的技能将被智能机器、数码设备所替代，工业机器人也将大面积应用。智能设备替代行业劳动力，能够降低劳动成本，且具有高效、易操作等竞争优势。传统职业教育培养模式很难适应未来行业、产业的发展需求，人工智能冲击职业教育就业岗位，撼动其所依附的岗位基础，对职业教育的生存与定位产生了威胁。因此，根据智能时代职业教育的岗位特征与需求，提升职业人才的知识结构和专业技能，是新形势下职业教育的发展方向。
(二)职业教育自身发展困境
近年来，人工智能在职业教育领域内的应用和提高是目前职业教育的发展趋势。我国重视职业教育信息化、智能化发展，各级各类职业院校在信息化基础设施建设、校园信息化管理等方面都有了显著提升，但信息技术与职业教育的深度融合仍不够紧密，表现出信息化管理效率低、科学决策水平低等现象。人工智能背景下职业教育自身发展的困境表现在：
1.课程与教学困境
职业院校新课程改革提倡构建智慧课堂，制定个性化学习计划，注重课堂实施效果。但目前的实际课程教学仍是以教师为中心，强调知识的灌输，重视统一性和计划性，与教育改革提倡的个性化教学相去甚远。教学方法、教学理念更新慢，很难激发学生的内在学习动力，创新性思维弱，使得个性化教育的无法实现。近年来，中央、省、市、县四级教育平台逐步建立起来，课程与教学的层级设计逐步完善，但在实施的过程中，各级平台之间存在沟通不畅等问题，各级资源内容不系统，不衔接，导致无序叠加和资源的重复浪费，“精品课程”等项目丰富了课程资源，但质量不高。在线课程与教学以传统的科目、章节为单元，构建系统性的在线教育内容，为用户提供专业化的知识选择，但由于受时间条件等限制，大多数受教育者习惯于碎片化学习，连贯性和整体性差，缺乏对课程与教学体系的系统性学习。
2.认知困境
随着人工智能时代的到来，许多职业院校将“未来教室”“智慧课堂”定位为未来发展方向，进行了多种尝试和改革，如MOOC混合教学、翻转课堂、多屏教学等，但“管理者和施教者对智慧教育的理解多停留在‘智慧课堂=多媒体+传统教学的层面’，教学观念和思维依然固化，并没有因为新技术的参与而得到实质改变”[7]，缺乏对多媒体网络架构和智能学习平台的深层认识，更缺乏对管理评价和互动交流等模块的理解与掌握，虽投入大量人力财力采购了数量巨大、设备精良的多媒体设备和智能服务设备，但没有充分有效使用，大大限制了智慧教育的发展潜力。
3.用户困境
传统教学以群体教育为基本单元，教师和学习者作为学习共同体，在管理、学习的互动过程中形成强大的群体约束力，促进双方共同进步。在信息化教育时代，学习者自由掌握学习时间和进度，遇到问题可能无法及时解决并获得反馈，无法进行面对面交流，因此，基于人工智能网络化学习平台，学习者需要高自控力、高学习能力才能适应这种全新的学习方式。
4.评价困境
传统的评价方式多依靠经验和观察，智慧型评价则是基于学习过程的一种发展性评价，以采集到的学习数据为客观基础。在人工智能、数字信息化环境下教育效果的评价实际要受到很多因素的影响和局限，在信息技术与职业教育融合的过程之中，许多智能技术应用于教育教学实践，难以进行定性定量的智慧评价，如互动交流及深层次的学习评价等。
三、人工智能背景下职业教育变革的新特征
人工智能带来了思维模式的创新，改变了人们认识问题、思考和解决问题的方式，越来越多地依赖人与智能网络的协同创新。人工智能背景下的职业教育变革围绕经济社会发展大局，“主动服务国家重大发展战略，加大虚拟现实、云计算等新技术应用，体现校企合作、知行合一等职教特色，以应用促融合、以融合促创新、以创新促发展。”[8]人工智能背景下职业教育的变革必将加速推进职业教育的现代化、智能化进程，表现出了融合、创新、跨界和终身化的新特征。
(一)融合
人工智能技术科学应用于当前职业教育，在最短的时间内整合、重组大量的知识信息，形成科学的技术技能知识体系，为职业教育资源、企业资源、产业资源、社会资源等一切有可能联结的资源融合提供了可能。为促进职业教育的智慧化发展，在现有的合作模式、集团模式、产教融合模式等实体协作发展的基础上，建立智能互动的智慧教育供给平台、常态化智慧课堂和大数据化智慧教育生态系统，为我国新兴经济发展提供高技能、智慧型人才支撑。
(二)创新
信息化时代下“变”为创新立足之要点。创新时代最需要提升的就是创造智慧。“由知识的理解记忆，转向知识的迁移、应用并最终指向创造发明”[9]，以提高学习者的学习能力和应用能力，提升其创新思维和智慧思维，不断开拓人类社会发展的高度和宽度。智能化、信息化的时代是创新不断的时代，是原有知识不断被更新、技术不断被升级的时代。人工智能促使社会化协同大规模发展，促进职业教育体系核心要素的重组与重构，创新生产关系，呈现出新的协作架构，开创了新的教育供给方式，增加了教育的选择性，推动了教育的民主化。学习者能够按照自己的价值观、兴趣与爱好等选择适合自己个性发展的学习方式和学习内容，促进学习者个性化、多样化发展，最终实现教育公平。
(三)跨界
智能科学与职业教育连接起来，搭建起两者沟通的桥梁，跨越了人工智能虚拟教育和线下实体教育的界限，实现了两者之间的融合。教育供给由竞争资源转变为协同合作，直线型的中心组织管理转向去中心化、泛化管理。通过大数据智能技术平台、远程教育平台等对职业教育资源进行整合共享，跨越教育边界，与市场、行业、企业以及职业教育培训机构对接，提供更加便捷的智慧化服务。
(四)终身化
人工智能时代职业教育的变革坚持“以人为本”的教育理念，满足学习者在任意时间、任意地点、以任意方式、任意步调终身学习的需求[10]。打破了地域和时间的限制，体现了教育的泛在化、个性化和终身化，与终身教育理念的发展目标不谋而合。人工智能时代社会经济发展加快，人们追求高层次自我价值的实现，充分体现出终身学习的必要性和紧迫性。目前，我国正在积极创建泛在学习环境，致力于构建终身化学习型社会，努力创造有利条件向全民提供终身教育与学习的机会。
四、人工智能背景下职业教育发展的模式建构
人工智能背景下职业教育的变革预示着全新思维意识形态、社会发展形态的变革，重塑职业教育可持续发展的新思维，重构信息时代职业教育的价值链和生态系统。智能化技术科学将现代职业教育内部各要素，以及内部要素与外部环境之间，通过虚拟技术和智能化手段互联贯通，突破传统教育价值的链状模式，使职业教育由传统模式走向“人工智能+职业教育”模式的建构。人工智能对职业教育课程、教学、评价、管理、教师发展等方面产生系统性影响，为职业教育提高教育质量和提升服务水平提供了技术支持和现实路径，解决不能兼顾职业教育规模和质量的矛盾问题。下面将从课程、教学、学习、环境、教师发展、评价、教育管理及组织等方面来探究职业教育的变革路径及模式建构。
(一)人工智能背景下职业教育的课程模式
人工智能时代的信息知识、科学技术正在以前所未有的速度增长、更新和迭代，呈现出了碎片化、多元化、创新性、社会性的特征。人工智能背景下职业教育的课程模式是为学习者提供按需可随时选择的知识储备智能模式，解决了传统职业院校课程教学的滞后性，呈现的是现代职业教育的前沿信息和内容。课程革命愈演愈烈，灵活多样的微课、慕课等形式层出不穷，在线课程将成为常态，信息传播媒介、知识获取方式等都发生了巨大改变，课程内容和结构的表现形态、呈现方式、实施及评价等也都进行了相应变革。智能化信息科学技术为课程的设计、架构、实施提供了快捷和便利，为学习者的个性化、终身化选择提供了多种渠道。人工智能背景下职业教育的课程模式的建构表现为：首先，线上线下融合的大规模开放课程融入现代职业教育，课程的表现形态和实施途径呈现出智能化、数字化、立体化的特征，成为学校常态课程的有机组成部分，为学习者提供了更多的可选择机会，使实施个性化课程成为可能。现代职业教育的课程内容强调学术性与生活性相互融合与转化，融入社会资源，立足于我国社会经济的新常态和学习者的全面发展，实现社会化协同发展，共赢共创；其次，课程实施的空间得以拓展，跨越了社会组织边界、职业院校边界，将从班级、年级、全校扩展到网络社区以及更大的空间。课程的整体结构从分散走向整合，以技术为媒介，形成跨学科、多学科整合的课程；最后，课程内容的组织、课程的实施逐步模块化、碎片化、移动化与泛在化，社会化分工更加精细，教师也将承担教学设计、技术开发、在线辅导等不同的角色。
(二)人工智能背景下职业教育的教学模式
人工智能时代将信息技术有效地融合于职业教育各学科的教学过程，从知识的传递转变为认知的建构，从注重讲授和内容，转变成重视学习过程[11]，构建“以教师为主导，以学生为主体”的以数字化、智能化为特征的智慧教学模式，重视学生的主体地位，引导学生“自主、探究、合作”。人工智能背景下职业教育的教学模式的建构表现为：首先，人们的学习方法、认知方式和思维模式已经发生了巨大的转变。信息化教学使得信息技术已成为学习者认知的必要工具，认知方式也由“从技术中学”转型为“用技术学”。其次，信息化教学的重点从“面向内容设计”转变到“面向学习过程设计”，更加重视学习者发现问题、分析和解决问题能力的培养，关注学习者的学习过程，以及其获得学习活动的体验。同时，信息化教学要将课堂内的学习知识和课堂外的实践活动联结互动，按照学习者的个性化需求和认知方式自主选择学习内容。第三，智慧教学将成为课堂教学的新重点。日常教学工作形态不再是点线面的连接，而是呈现为智能化、立体化的教学空间，智慧课堂将会促进学习者的深度学习、交互学习和融合学习，智能备课、批阅以及个性化指导等也将成为教育者新的教学工作形式。从机械评价学习结果转变成适应性评价学习结果。第四，在线教学、整合技术的学科教学法将成为新的教学形态，促进教育均衡发展，实现跨学校、跨区域的流转。移动学习、远程协作等信息化教学模式，能够实现教师的“教”与学生的“学”的全面实时互动，最大限度地调动学习者的主观能动性，提升教学质量与人才培养质量。
(三)人工智能背景下职业教育的学习模式
智能系统和互联网络为学习者提供了丰富多元的学习资源和环境，推进了教育教学活动与学习环境的融合发展，人工智能背景下职业教育的学习模式也逐步建立起来，具体表现为：首先，智能时代的互联网络全面覆盖每一个人、每一个角落，活动空间由课堂内拓展到课堂外，学习与非正式学习正在互相补充、互相与融合，导致学习者的学习行为变化、学习方式的革新。其次，基于互联网出现了一批创新的学习方式，借助情景感知技术及智慧信息技术，进行真实过程体验的情境学习，促进学习者知识迁移运用的情境化和社会化。第三，借助互联网云技术和各种应用工具，学习者可根据自身学习需求，选择最优学习方式，也可利用数据分析技术，追踪记录学习路径和学习交互过程，随时随地获取个性化教学服务和量身定制的学习资源，拓宽了智慧教育视野。第四，各职业院校开始拓展校园智慧学习的时间和空间，以实现虚拟和现实相互结合的智慧校园育人环境。推进网络学习空间建设，加强教与学全过程的数据采集和分析，“引导各地各职业院校开发基于工作过程的虚拟仿真实训资源和个性化自主学习系统”[12]，强化优质资源在学习环境中的实际应用。
(四)人工智能背景下职业教育的环境模式
智慧教育环境是以大数据、多媒体、云计算等智能信息技术为基础而构建的虚实融合、智能适应的均衡化生态系统。信息技术与职业教育的深度融合，为师生的全面发展提供了智慧化的成长环境，如智慧云平台、智慧校园。人工智能背景下职业教育的环境模式的建构表现为：首先，智慧教育环境将信息技术与职业教育服务结合、面对面教学和在线学习结合，形成数字化的、虚实结合的职业教育智能服务新模式。其次，智慧教育环境将促进各种智能化、数字化信息技术融入职业院校的各个业务范围和业务领域，与系统内的其他业务横向互联、纵向贯通，且信息能够适时生成和采集，全过程实现数字化与互联化。第三，智慧教育环境能够感知学习者所处的学习情境，理解学习者的行为与意图，满足学习者的个性化需求，提供多元化的适应服务和智能感知的信息服务。互联网应用基于智能数据分析，实现智能调节与自动监控，为学习者提供定制式的学习服务和个性化的学习环境。未来教室必将变成“虚拟+现实”的智慧课堂，在网络空间中参与线上课程、线下活动，实现线上线下互动交流。同时，智慧校园的创建和管理，能够对每个班级、学区进行动态管理，构建出一个以问题、任务为线索，学生实现自主学习的知识体系和促进师生互动、生生互动的智慧管理平台。到2020年，“90%以上的职业院校建成不低于《职业院校数字校园建设规范》要求的数字校园，各地普遍建立推进职业教育信息化持续健康发展的政策机制”[13]，以学习者为中心的自主、泛在学习普遍开展，精准的智能服务能够满足职业教育的终身化定制。
(五)人工智能背景下职业教育的教师发展模式
人工智能背景下职业教育的变革对教师的专业发展、素质能力提出了新要求，改变了教师的能力结构和工作状态。教育信息化大背景下，互联网技术、多媒体手段的产生、智能化设备的使用极大提高了教师的专业发展和能力素养，以适应新课程改革与教育信息化的要求。人工智能背景下职业教育的教师发展模式的建构表现为：首先，新时代教师专业发展的内在要求和外在环境都要求教师能够认识、了解和应用互联网新技术工具，促使教师专业发展能力和素养的提升和丰富。其次，教师的专业发展要面向实际、情境化、网络化的教学问题，教师需要在多变的教育情境中综合运用核心教学技能，将信息技术知识、学科内容知识、教学法知识很好地融合并迁移运用。新时代的教师要学会掌握使用智能化设备和数字化网络资源，积极加强与其他专家、教师的合作，或远程工作，形成基于智慧教育技术的多元化的学习共同体。教师的工作状态由个体的单独工作转变为群体的共同协作，大大提升了教师的工作效率。第三，信息化背景下教师的教学理念要发生转变，由促进学生“接受学习”转变为“主动建构”，由“被动适应”转变为“主动参与”，越来越强调以学生为中心的过程体验，从了解信息技术转变为掌握智慧教育技术，保持学科知识，教学方法，核心技术的动态平衡，促进学生智慧学习的发生。第四，信息化教师要学会使用智能化教育技术，积极开发数字化学习资源，创设丰富多元的教学活动，鼓励学生掌握智能信息工具，学会探究和解决问题，发展提升学生的创新思维能力和信息化学习能力。教师的信息化教学能力和素养全面提升，信息技术应用能力实现常态化。
(六)人工智能背景下职业教育的评价模式
现代教育价值趋于多元，以互联网为基础的智能化信息技术使教育评价在评价依据、评价内容、评价主体等多个方面实现了全面转变。人工智能背景下职业教育的评价模式的建构表现为：首先，互联网信息技术应用于学习过程使得伴随式评价成为可能，更加关注学习者的个体差异和特点。强调过程评价和多元共同评价，更加客观全面，重视评价过程的诊断与改进功能，以促进学习者的个性化发展。其次，互联网、大数据、智能云技术的出现使得评价的技术和手段多样化、智能化，节省人力物力财力，提高了评价的科学性、针对性。第三，以大数据为基础的适应性评价因人而异，可获得及时反馈，可真实地测评学习者的认知结构、能力倾向和个性特征等，从知识领域扩展到技能领域、情感、态度与价值观，构建以学习者核心素养为导向的教育测量与评价体系，促进学习者发展。
(七)人工智能背景下职业教育的管理模式
智能化信息技术、云计算技术、大数据技术等能够促进大规模社会化协同，拓展教育资源与服务的共享性，提高教育管理、决策与评价的智慧性，因此，基于互联网的教育管理必将逐步走向“智慧管理”模式。人工智能背景下职业教育的管理模式的建构表现为：首先，互联网将家庭、学校、社区等紧密、方便地联系在一起，拓宽了家长和社会机构参与学校管理的渠道，各利益相关者可共同参与现代职业院校的学校管理，协作育人。其次，新时代的职业院校管理模式通过可视化界面进行智能化管理，业务数据几乎全部数字化，能有效降低信息管理系统的技术门槛，使管理工作更加轻松、高效。通过深度的数据挖掘与分析，能够实现个性化、精准资源信息的智能推荐和服务，为管理人员和决策者提供及时、全面、精准的数据支持，以提高决策的科学性。第三，通过互联网信息技术可以实现全方位、随时的远程监督与指导，从督导评估转变为实时评估，可以实现大规模的实时沟通与协作，促进社会化分工，促进职业院校内部重构管理业务流程，使管理智能化、网络化、专业化。
(八)人工智能背景下职业教育的组织模式
人工智能时代信息科学技术的蓬勃发展冲击着学校内部的组织结构向智能化、网络化的方向发展，各职业院校需要合理调整内部组织结构和资源分配，通过互联网加快信息流动等方式，提高各职业院校组织管理的效率和活力。人工智能背景下职业教育的组织模式的建构表现为：首先，当今时代人工智能的产生不可能替代学校教育，但可以改变学校教育的基本业务流程。人工智能推动了学校组织结构向网络化方向发展，教学与课程是提供信息数据的重要平台，学校组织则构成了教育大数据生态系统。其次，“互联网+职业教育”的跨界融合将打破学校的围墙的阻隔，互联网将学校组织与企业、科研院所等社会机构紧密联系起来，提供优质教育资源供给，共同承担知识的传授、传播、转化等功能，促进学校组织体系核心要素的重构。第三，建设“智慧校园”，实现线上线下融合的智慧校园育人环境，实施一体化校园网络认证，推动智能化教育资源共建共享，实现职业教育信息化建设的均衡发展。
五、人工智能背景下职业教育的模式变革面临的挑战及发展目标
人工智能将推进大数据、云技术等智能信息技术深层次融入职业教育课程与教学、组织与管理、评价与反馈等领域，形成社会化多元供给，为学习者提供多样化的参与方式、自主选择的学习形式和及时获得反馈的评价途径，有利于实现职业教育的共建、共享、共治。但其全面实现，还面临着诸多挑战。
(一)挑战
首先，职业教育的新模式建构需要充足的资金支持。各职业院校积极建构智慧校园，努力实现智慧化产学研环境，打造一体化智慧城市网络等核心技术的开发，都需要资金的根本保障。政府要给予资金政策保障并加强监管，资金管理部门要合理规划，合理利用，专款专用，落到实处。其次，职业教育的新模式建构的成果表现离不开学习者对技术的理解、掌握和应用。在实际实施过程中，教育工作者既要利用信息技术优势变革职业教育，也要避免技术中心主义倾向，“避免一味追赶技术新潮而不顾学生身心健康等，技术本身是一个祸福相依的辩证法。”[14]第三，“目前的教育实践中，仍未能充分实现人机合理分工和双边优势互补。人工智能终端系统擅长逻辑性、单调重复的工作，而人类则更适合情感性、创造性和社会性的工作。”[15]现阶段，信息化技术水平还有待提高，智能机器不能完全胜任知识传播、数据处理等工作，有待于进一步开发和完善，绝对依赖互联网络和设备，还存在一定的风险。
(二)发展目标
人工智能时代职业教育变革重新架构了职业教育发展模式，完成了对资源的重新整合配置，改变了人的思维方式、学习方式和生活方式。人工智能时代下没有职业教育模式的改革，就不可能建构真正的现代化职业教育。人工智能背景下职业教育的发展目标可以概括为个三方面：
1.“智慧脑”与“智能脑”融通
随着第四次产业革命的到来，信息技术爆发式发展，造就了以电脑、互联网为基础的智能脑。职业教育智慧化发展的一个目标就是如何让学习者发挥人脑“智慧脑”与机器设备“智能脑”的“双脑”共同协作[16]。人工智能时代职业教育与信息技术的深度融合，就是要通过“智慧脑”和“智能脑”的协同作用，发挥互补优势，进行融通式学习，而不是简单地人脑与电脑的技术对接。
2.“现实世界”与“虚拟世界”结合
在人工智能时代，网络虚拟技术的发展使人类拥有了真实与虚拟两个世界，虚拟信息技术的兴起在一定程度上会影响职业教育的实体教育，实体教育的发展也需要虚拟技术的支撑。但在具体的学习实践中，还会存在利用这两个世界时顾此失彼、难以平衡的问题。目前，虚拟化教育技术在职业教育领域不断应用与推广，职业教育的发展模式不断优化，使得职业院校线上线下的边界逐渐消融，“现实世界”与“虚拟世界”更好地结合。人工智能时代职业教育的本质没有发生根本改变，学习者要学会利用这两个世界虚实融合、高度互动，充分发挥出自身的优势，更好地学习与生活。
3.职业教育“适应人工智能”发展为“引领人工智能”
人工智能为职业教育带来了强大的技术支持，为职业教育带来了便利。初始阶段的职业教育基本知识和技能被数字化和智能化，通过人工智能相关课程，云教育模式，个性化学习计划等，适应并应用人工智能，以提高职业教育的效率和质量。职业教育重在技术创新，对于行业技术发展具有一定的引领性作用。未来人工智能将成为职业院校快速发展和转型的技术支撑。“如某些职业院校基于自身优势专业与相关行业的智能自动化企业合作，实现以职业教育发展引领人工智能。”[17]目前，人工智能处于适应性大发展阶段，随着信息化技术的提高和智能化设备的普及，人工智能时代必将由专用人工智能时代步入通用人工智能时代。在通用人工智能时代，人工智能与职业教育深度融合高效协作，职业教育完全适应且完美应用于人工智能，进一步引领人工智能发展，由“人工智能+职业教育”发展为“职业教育+人工智能”的时代。
关键词：自然辩证法；自然科学技术；计算机信息技术教学
中图分类号：G642 文献标识码：A 文章编号：1674-7712 （2013） 02-0156-01
一、自然辩证法与自然科学技术
自然辩证法是完整学说中的一个组成部分，也是学说中与科学技术联系最直接的部分。形象地说，自然辩证法是人文文化和科学文化之间的一座桥梁，具有特殊的文化或智识意义。学习和研究自然辩证法，有助于我们搞清科学和哲学的关系，从而更加清楚地认识科学的本质和发展规律，更加全面地观察思考问题，只有加深了认识，我们才能更好地发挥主观能动性，迎接新的科学技术的挑战。自然辩证法为探索科学技术发展的规律性，制定和完善正确的科学技术方针政策提供理论依据，也为我们的实际生活工作中起到指导作用。
自然辩证法对自然科学技术研究是有很大的指导作用的。比如对应于“机器能不能思维”这个问题，科学层次上研究人工智能，如果说自然辩证法已经明白了机器和人脑思维的差异，那么对于人工智能的研究方向就具有指导意义。自然辩证法研究的很多问题是认识研究自然世界、科学技术不可回避的问题，很多著名的科学家，同时也是哲学家。
“信息技术教学”是一个包括理论、技术和教育实践的综合系统工程。是一个随着技术进步和社会发展不断提出新目标向前发展的工程[1]。如同任何一种学科，计算机具体其科学性和发展规律，依托于科学技术。因此，自然辩证法与计算机信息技术教学相互作用，相互促进，共同发展。譬如当一个计算机专家去研究分析一个计算机问题的时候，不可避免的要思考它哲学层次的问题，同时依据哲学的思维方式去解决问题；哲学层次问题的解决，也需要从计算机科学的研究中去总结、归纳，同时很多自然辩证法的问题，在计算机信息技术教学研究中得到了解决[2]。
二、学习自然辩证法在计算机信息技术教学中的意义
世界上诸多国家之所以纷纷提出自己的信息化战略，争先恐后地建设本国信息高速公路，不遗余力地发展和推广应用计算机信息技术，根本原因在于信息化可以对本国经济与社会的发展产生巨大的功效，可有助于提高国民的生活质量。很多计算机信息技术的研究课题和研究方向都是在自然辩证法的指导下的。而对于高职校这类主要培养职业类实践操作人才的学校，计算机信息技术这一基础学科，无论是对于计算机专业还是非计算机专业学生来说，都是极其重要的。可以说当今世界计算机操作能力已经和英语成为了现代社会人才必备的两大技能，谁缺少计算机技术，谁将会被社会所淘汰。
在计算机信息技术教学中，我们可以用到很多自然辩证法的理论，例如：
（一）教与学：在教学过程中，教师的“教”与学生的“学”，是两个矛盾统一体，如何使学生可以学习到知识，掌握实践技能，提高教学效率，需要教师协调好“教与学”。教师可以通过讲授法、任务驱动法，情景模拟法，游戏教学等教学方式来提高学生的学习兴趣；通过教学测试，模拟实训操作等及时得到学生学习效果反馈，不断改进教学方式，修改讲课速度和教学案例等。职校的学生学习兴趣较低，学习能力较差，很多所谓的“乖孩子”又仅仅只能学会书本的知识，无法在实际工作中活学活用，掌握实践技能。因此在教学中，不能只一味的灌输给学生知识和技能，还需要很好的处理学生“学”的一方面，了解学生的需求、特点。根据职校学生的性格特点，多用有趣的，贴合生活的案例来教学，多以鼓励为主，多增加综合实训等。因为“教与学”，“教师与学生”不仅仅是矛盾体，更是一个统一体。处理好教与学的矛盾统一关系，对教学会起到事半功倍的效果。
（二）系统分析法：系统分析法是为确定系统的组成、结构、功能、效用，而对系统的各种要素、过程和关系进行考察的方法[3]。计算机信息技术课程是一门实践操作性非常强的科目，因此在实际的教学中，为防止理论脱离实际的倾向，需要掌握系统分析法。在教学中，我们就可以运用系统分析法，来讲比较庞大的实训案例，转化为子系统来设计，让学生在学习中掌握这个科学方法，更好的得到实践效果。比如，计算机信息技术教学中有要求学生在模拟情景下进行“某公司业务表单操作”综合实训练习，这实际上是让学生将课程中所学的理论知识转化为自己知识的过程，在这种模拟环境下，学生需要分析各个表格的数据，分析它们的相互关系，最后运用这些信息对某公司的业务进行汇总操作，完成各类表单制作。这样运用系统分析法所做的综合实训设计，可以更好的让学生学会实践操作，学会转化知识。
除以上几个例子，自然辩证法对于计算机信息技术教学有着更多不容忽视的指导意义。正确了解自然辩证法与计算机信息技术教学之间的关系，有助于更好地透过表面的自然现象，从本质上深层次地理解并发掘自然规律，提高教学效率，这就是学习自然辩证法的根本意义所在。
三、结束语
做到“有教无类，因材施教”对于一名老师来说十分重要。因为人，尤其是孩子，更是一个矛盾的结合体，他们身上有着一些未被磨灭的特质和天性，而且每个人都不尽相同。因此要在平时的学习和生活中，多些耐心，细心观察，总结经验，反思过程，针对他们的性格特点，善于发掘并培养这些特长，并帮助他们克服自身的缺点，用很善巧的方法去成就学生，让他们真正实现自我价值，便成了因材施教的首要任务，这也是我们今后的重要课题，而这一切都离不开自然辩证法思想的指导。
总之，作为哲学的自然辩证法是联系哲学与科学技术的纽带，它和科学技术，包括计算机信息技术的关系密不可分。以自然辩证法的观点来看待教学，有助于我们更加深入地将教育教学进一步深化。
参考文献：
[1]叶莲.将自然辩证法融入到信息技术教学中[J].科技信息，2011，15：327.
人类进化的历史，便是智能之种孕育生长的历史。从智人出现、语言发明、人类具有理解能力那天起，智能之种便深植于我们所生存的自然世界之中。而当人类文明发展到当下，进入互联网时代，人类的智能已发展为一棵参天大树。或许会有火星人注意到我们，当他们抬头俯视这颗蔚蓝的星球时，他们会惊异地发现，这颗星球仿佛在思考和跳动，无数的信息之流在它上面飞速穿梭，或细琐或伟大的思想都从中诞生。互联网将地球变为一个蓝色大脑，我们每一个人便是小小的神经元，人类物质文明和精神文明的巨大成就，便是这颗蓝色大脑深沉冥想的结晶。
可以说，互联网与机器具有天然的血缘关系――脱离了计算机，互联网就是无水之源、无本之木，人类利用计算机创造了互联网；而反过来，互联网推动了计算机的普及，拓展了计算机的功能和应用范围。更重要的是，随着万物互联时代的到来，智能工厂将取代标准化的流水线，成为新一代的制造业范式。届时，互联网将不仅被机器创造，更将创造机器，联入网络的机器又将进一步改变人类生活与社会样态。但根本而言，如果没有智能化这一灵魂，无论是人、机器还是互联网，上述的那些文明进步都将无法实现，世界将陷入静止而固步自封。
人、机器、互联网，这三个元素紧紧围绕智能这条规律的主线，在这五十年中，为我们生动展示了“人机时代――人人时代――机人时代――智人时代”这一“互联网四段论”的动态进化历程。而进化的终点，将是人、机器、互联网相互融合的“智人时代”，人类智能终将与自然融为一体。
第一阶段：“人机时代”
“人机时代”对应的是传统互联网时代，是指人制造了计算机，继而发明了互联网，每个人可以通过PC完成任务或娱乐休闲活动、或与世界进行沟通交流。这个时代有对立统一的两个方面：
1、互联网具有的即时性、丰富性、互动性等特点，使其进一步解放了人类劳动力。它优化了信息资源配置，web1.0和2.0使人与人之间的沟通交流增强，门户网站和电商平台改变了社会生活方式。
2、在人机时代，互联网虽然解放了劳动力，但人类又依附于PC之上。由于电脑无法装进口袋随身携带，互联网的应用空间受到限制。人们无法随时随地的上网冲浪，这就使得在家中用PC上网更像一种工作、一种仪式。在这个阶段，人类是至高无上的国王，但我们十分依赖计算机这个仆人，也需要让它御马飞奔于驰道之上，向其他诸王传达修好之意。
但总的来说，在人机时代，人类的“国王智能”与计算机的“仆人智能”是相分离的，互联网与人类仍是有巨大鸿沟的。
第二阶段：“人人时代”
“人人时代”对应的是移动互联网时代。这个时代的突出特征是人机不分家，移动网络随身行。智能手机的普及使得互联网的端口可以随身携带，而信息又是以光速传递的，那么移动互联网的最大贡献，就在于将人与人的距离进一步缩短，将时空的间隔进一步拉近。
想想看，微信的月活跃用户就有4.8亿个，而QQ的活跃用户更达8.29亿。移动互联网满足了这些数以亿计的“国王”们彼此交流的社交需求，互联网真正融入生活，开始进入“人人时代”。而这一切变化，当然要归功于智能手机和3G网络的普及。
智能手机不再是“仆人智能”那么简单，它成为了人的“器官”，延伸了人类感官，人与人通过这个特殊器官紧密相连，恰如马歇尔・麦克卢汉所说的那句名言：“媒介就是信息，一切技术都是人的延伸。”在“人人时代”，机器智能成为了人类智能的左膀右臂，但它们的活动仍需要我们的大脑来下达指令。借助智能手机和平板电脑，我们联结为不分彼此、去中心化的网络，这是我们目前正在经历的变革。
第三阶段：“机人时代”
机人时代对应的是万物互联时代。相较于前两个阶段，“机人时代”又会呈现出一些新的特点。
1、“计算机”概念弱化，“智能体”概念兴起。如果说计算机的工作还需要人类来编写程序、下达指令，那么将来的“智能体”将有望真正代替人类完成某些工作。智能体能自发地感知世界，并且在特定领域，具有与人类同等甚至更高的理解力和执行力。比如谷歌的无人驾驶汽车和算法先进的NEST恒温器，你无需告诉这些智能机器到底该怎样做，传感器和经过学习的人工智能会自动采取适当行动。
2、机器交流成为新的信息网络。相较于人机交互和人人交流，万物互联更加强调机器之间的信息沟通与反馈，但其根本目的仍在于为人类服务。比如与手机相连的海尔冰箱，通过机器视觉识别，它会在APP上提醒你该去买新鲜蔬菜了，而无人驾驶汽车在接收信息后会自动将沃尔玛设为待选目的地。
3、云计算和大数据成为重要战略资源和经济支柱。亚马逊总裁贝索斯发现利用书评来推荐书籍的程序非常复杂，于是大力研发了依托大数据和云计算的协同过滤技术“item-to-item”，如今亚马逊三分之一的书籍销量来自于这个系统。而当万物互联实现后，所有的产品都能自动融入这样一个系统。在机人时代，智能机器将从一只被动的机械手臂，演变为一个主动的智能管家。虽然它可能不具备感情，而且只能完成特定任务，但它时刻准备着为我们带来惊喜。这个智能管家不仅继续搭建人与人沟通的桥梁，而且还会与其他管家协同工作，形成自己的“行会网络”。这时的机器可能还不会拥有自主意志，但其社会地位和社会价值无疑有了根本的提升。
第四阶段：“智人时代”
“智人时代”对应的是强人工智能时代。目前，“谷歌大脑”、“百度大脑”、“讯飞超脑”等计划和项目正如火如荼地开展，凭借神经网络技术的突破，依靠D-WAVE量子计算机等第六代计算机的超强计算能力，利用万物互联所收集的海量数据，人工智能有望在本世纪内完成质的突破。而各国政府都更加重视人工智能技术的研发，其战略目标直指人类的终极梦想――具有人类智能乃至人类情感的强人工智能。而当超级智能出现时，高度互联网化的社会很有可能呈现以下几个趋势。
1、机器人将成为社会成员，社会结构将由人类一元统治，发展为人与机器人的二元结构。而伴随着两者的“物种冲突与融合”进程，最后人类与机器人将发展为具有共同物种意识的“智人”。这意味着机器智能彻底摆脱人类智能，不再受人类智能支配，人类智能与机器智能趋于混同。
2、随着脑逆向工程和神经传感技术发展，人类大脑和意识将接入网络，并可摆脱肉体束缚直接与其他智人（包括人类与机器人）进行交流。人类有可能会变成“三体人”那样，进行直接的思维交流。
3、互联网可能不再局限于地球的万物互联，宇宙的万事万物都将逐渐被纳入网络体系。随着强人工智能的到来，我们有理由期待新一轮的技术爆炸，地球上包括人类在内的完全智能体有望开启太空移民进程。届时，智能之种将借助网络的力量飘向宇宙的最深处。
“互联网四段论”是以互联网为形，以智能化为神，形神兼备的理论体系。从“人机时代”发展到“智人时代”的过程中，还有一种倾向是十分引人关注的，那就是机器变得越来越拟人化，而人类越来越计算机化、机器思维越来越明显。技术延伸了人体，又“截除”了人体。人类依赖机器和网络，视界和能力变得越来越强大，但人体的自身功能和实际心理需求却慢慢异化。
论文关键词：工程硕士；培养方案；课程设置；教育改革
工程硕士专业学位是我国研究生教育体系中的一个重要组成部分，其设置适应了国家经济体制的改革，适应了在岗人员进一步提高自身能力素质的需要。工程硕士与工学硕士相比，它们虽然处于同一层次，但由于其生源的显著差异，其培养目标、知识结构、能力结构和培养模式等均有较大不同。要使工程硕士成为高层次技术和管理人才，符合未来社会发展的需要，就必须贯彻“以人为本，因材施教”的教育原则，制订一套科学、合理的培养方案，并建立与之相适应的培养模式。
为了提高工程硕士培养质量、规范培养模式和培养流程、明确评估办法等，2005年7月召开了第二届全国工程领域教育协作组组长全体会议，提出“建立规范化的工程硕士学位标准”的设想，并选择了控制工程等五个领域，以课题研究的形式，率先开展工作。2007年全国控制工程领域工程硕士教育协作组颁布了“控制工程领域工程硕士专业学位标准（试行）”，对我院控制工程领域工程硕士的培养起到了很好的指导性作用。考虑我院控制工程领域工程硕士的培养主要是面向部队、基地等情况，在对“专业学位标准实施细则”修订中，培养方案在符合学科内涵的基础上，要兼顾生源单位需求，在研究方向的确定、课程设置等方面突出应用性、针对性，切实使培养的工程硕士在相应的工作岗位上发挥应有的作用。
一、以武器控制系统为中心确定培养方案的主要研究方向
现代兵器装备的特点是精确化、远程化、智能化，以导弹、无人机、指挥系统等为代表的武器装备更突出了这一特点，这些特点的基础之一是自动化技术。根据我院生源主要分别来自武器装备论证、武器装备试验、军代表、部队技术保障、部队装备管理单位等岗位特点，依托控制工程领域培养工程硕士，应该以武器装备为大背景，在控制工程学科内涵的基础上紧紧以武器控制系统为中心，来确定相应的研究方向，因此我院控制工程领域工程硕士专业研究方向确定的基本思路是：涵盖我军武器控制系统分析论证、试验优化与质量监控、武器控制系统性能测试与故障诊断、武器控制系统信息化管理等方面，为军代表系统、武器装备试验基地、部队修理所、部队装备管理等单位培养具有我军特色的高层次应用型、复合型工程技术和管理人才。具体如下：
1.武器控制系统分析论证、试验优化与质量监控
该方向以提高复杂武器控制系统综合战术技术性能为目标，以数学、力学、控制理论、系统科学、计算机技术为基础，研究武器控制系统分析论证、试验优化与质量监控的方法。主要研究内容包括：火控、指控、无人机和导弹等复杂武器控制系统分析论证、试验优化与质量监控的方法及武器系统作战效能评估等。
2.武器控制系统性能测试与故障诊断
该方向以提高武器系统技术保障人员的装备保障能力、试验技术人员的工程实践能力为目标，以自动测试技术、故障诊断技术、信号处理技术和计算机技术等为基础，研究武器系统的性能检测、故障诊断的技术与方法及靶场试验中技术保障的关键技术。主要研究内容包括：新标准测试总线的应用、测试系统模块化设计、武器系统运行状态监测与诊断、测试诊断设备研制等。
3.武器系统信息化管理
该方向以提高各级装备保障管理人员的管理自动化、信息化、智能化水平为目标，以人工智能、装备保障理论、计算机技术、数据库技术、多媒体技术、网络技术等为基础，研究装备保障管理的自动化、信息化、智能化技术和系统。主要研究内容包括：研究制订适合装备保障信息化管理的标准体系，研究建立统一的适合装备保障管理信息化的数据交换代码，基于装备的状态信息、故障信息、维修信息等进行研究装备保障领域的全程可视化信息管理系统。
二、以适应培养方向要求为出发点确定适宜的课程体系
课程教学是工程硕士培养的一个重要环节，它对于构建合理的知识结构、打下扎实的基础理论和系统的专业知识起着相当重要的作用。当今社会，科学技术迅猛发展，知识更新不断加快，只有打下牢固的基础，才能自如地实现向新领域的转变，才具有可靠的应变能力的坚实后劲；只有在头脑中存储了大量的知识、事例和经验，才能运用它们来进行创造性思维。课程设置在整个课程教学工作中起着基石性和原本性的作用，只有合理的课程设置才有可能使研究生具有合理的知识结构，才有可能在课程学习过程中激发研究生的创新意识与创新能力。
考虑到工程硕士的培养模式是“进校不离岗”，边工作边学习，在职攻读学位的特点，在课程学习上，我院采取的是“两阶段”学习方式，即第一阶段主要学习公共和领域必修课程，在学院集中学习；第二阶段主要学习选修课，采取先寄发教材供学员自学，再到学院集中辅导两次，每次为期两周，最后集中进行考试。因此课程设置一方面要充分考虑这些特点、安排，另一方面更要考虑所设置课程应与各培养方向相适宜。对控制工程领域工程硕士研究生来说，应具备以控制论、系统论、信息论原理为核心的知识结构。同时，还要具备基于与数学方法、计算机技术、网络技术、通信技术、各种传感器和执行器等相结合的、针对具体应用方向的知识面。这些知识结构、知识面要通过一类课程群的设置来落实。由于培养时间、教学时数的限制，课程的门数设置受到了约束，这样就要求对课程的选择必须反复斟酌，切实使选择的课程具有较强的针对性，有利于学生建立合理的知识结构，有利于学生进行后续的学位论文研究工作。我院工程硕士专业学位课程设置包含两大部分。一部分是适用各个研究方向的必修课，包括公共必修课和领域必修课。公共必修课主要包含自然辩证法、英语、数理统计、科技信息检索。领域必修课主要有线性系统理论、计算机控制系统、自动测试系统。另一部分是为不同研究方向设置的选修课。选修课设置的基本思想是在保证对一个控制工程领域工程硕士研究生而言，至少应掌握一个课程群的知识要求的基础上，引入专题讲座形式来开阔学生视野，增大学生知识面。根据学科培养方案设置的三个研究方向，结合部队岗位需求，我们按优化、控制类课程群、控制系统故障检测与诊断课程群、信息传输与处理类课程群的要求设置领域专业技术类选修课课程。
具体地讲，为三个研究方向设置的选修课程分别是：
为武器控制系统分析论证、试验优化与质量监控研究方向设置了优化、控制类为主的课程，包含军事运筹分析、系统决策与建模、智能控制、人工神经网络、防空武器系统效能分析以及专题讲座。
为武器控制系统性能测试与故障诊断研究方向设置了故障检测与诊断为中心的课程，包含测试与接口技术、军用电子系统测试、电子系统故障诊断、故障分析与预测、人工智能原理以及专题讲座。
为武器系统信息化管理研究方向设置了信息传输与处理为中心的课程，包含数字信号处理、战术互联网及其应用、图像工程、多媒体技术、人工智能原理以及专题讲座。
关键词：工程硕士；培养方案；课程设置；教育改革
作者简介：单甘霖（1962-），男，江苏如东人，军械工程学院二系，教授；赵诚（1982-），男，河北宁晋人，军械工程学院二系，助教。（河北
石家庄?050003）
中图分类号：G642?????文献标识码：A?????文章编号：1007-0079（2012）25-0047-02
工程硕士专业学位是我国研究生教育体系中的一个重要组成部分，其设置适应了国家经济体制的改革，适应了在岗人员进一步提高自身能力素质的需要。工程硕士与工学硕士相比，它们虽然处于同一层次，但由于其生源的显著差异，其培养目标、知识结构、能力结构和培养模式等均有较大不同。要使工程硕士成为高层次技术和管理人才，符合未来社会发展的需要，就必须贯彻“以人为本，因材施教”的教育原则，制订一套科学、合理的培养方案，并建立与之相适应的培养模式。
为了提高工程硕士培养质量、规范培养模式和培养流程、明确评估办法等，2005年7月召开了第二届全国工程领域教育协作组组长全体会议，提出“建立规范化的工程硕士学位标准”的设想，并选择了控制工程等五个领域，以课题研究的形式，率先开展工作。2007年全国控制工程领域工程硕士教育协作组颁布了“控制工程领域工程硕士专业学位标准（试行）”，对我院控制工程领域工程硕士的培养起到了很好的指导性作用。考虑我院控制工程领域工程硕士的培养主要是面向部队、基地等情况，在对“专业学位标准实施细则”修订中，培养方案在符合学科内涵的基础上，要兼顾生源单位需求，在研究方向的确定、课程设置等方面突出应用性、针对性，切实使培养的工程硕士在相应的工作岗位上发挥应有的作用。
一、以武器控制系统为中心确定培养方案的主要研究方向
现代兵器装备的特点是精确化、远程化、智能化，以导弹、无人机、指挥系统等为代表的武器装备更突出了这一特点，这些特点的基础之一是自动化技术。根据我院生源主要分别来自武器装备论证、武器装备试验、军代表、部队技术保障、部队装备管理单位等岗位特点，依托控制工程领域培养工程硕士，应该以武器装备为大背景，在控制工程学科内涵的基础上紧紧以武器控制系统为中心，来确定相应的研究方向，因此我院控制工程领域工程硕士专业研究方向确定的基本思路是：涵盖我军武器控制系统分析论证、试验优化与质量监控、武器控制系统性能测试与故障诊断、武器控制系统信息化管理等方面，为军代表系统、武器装备试验基地、部队修理所、部队装备管理等单位培养具有我军特色的高层次应用型、复合型工程技术和管理人才。具体如下：
1.武器控制系统分析论证、试验优化与质量监控
该方向以提高复杂武器控制系统综合战术技术性能为目标，以数学、力学、控制理论、系统科学、计算机技术为基础，研究武器控制系统分析论证、试验优化与质量监控的方法。主要研究内容包括：火控、指控、无人机和导弹等复杂武器控制系统分析论证、试验优化与质量监控的方法及武器系统作战效能评估等。
2.武器控制系统性能测试与故障诊断
该方向以提高武器系统技术保障人员的装备保障能力、试验技术人员的工程实践能力为目标，以自动测试技术、故障诊断技术、信号处理技术和计算机技术等为基础，研究武器系统的性能检测、故障诊断的技术与方法及靶场试验中技术保障的关键技术。主要研究内容包括：新标准测试总线的应用、测试系统模块化设计、武器系统运行状态监测与诊断、测试诊断设备研制等。
3.武器系统信息化管理
该方向以提高各级装备保障管理人员的管理自动化、信息化、智能化水平为目标，以人工智能、装备保障理论、计算机技术、数据库技术、多媒体技术、网络技术等为基础，研究装备保障管理的自动化、信息化、智能化技术和系统。主要研究内容包括：研究制订适合装备保障信息化管理的标准体系，研究建立统一的适合装备保障管理信息化的数据交换代码，基于装备的状态信息、故障信息、维修信息等进行研究装备保障领域的全程可视化信息管理系统。
二、以适应培养方向要求为出发点确定适宜的课程体系
课程教学是工程硕士培养的一个重要环节，它对于构建合理的知识结构、打下扎实的基础理论和系统的专业知识起着相当重要的作用。当今社会，科学技术迅猛发展，知识更新不断加快，只有打下牢固的基础，才能自如地实现向新领域的转变，才具有可靠的应变能力的坚实后劲；只有在头脑中存储了大量的知识、事例和经验，才能运用它们来进行创造性思维。课程设置在整个课程教学工作中起着基石性和原本性的作用，只有合理的课程设置才有可能使研究生具有合理的知识结构，才有可能在课程学习过程中激发研究生的创新意识与创新能力。
考虑到工程硕士的培养模式是“进校不离岗”，边工作边学习，在职攻读学位的特点，在课程学习上，我院采取的是“两阶段”学习方式，即第一阶段主要学习公共和领域必修课程，在学院集中学习；第二阶段主要学习选修课，采取先寄发教材供学员自学，再到学院集中辅导两次，每次为期两周，最后集中进行考试。因此课程设置一方面要充分考虑这些特点、安排，另一方面更要考虑所设置课程应与各培养方向相适宜。对控制工程领域工程硕士研究生来说，应具备以控制论、系统论、信息论原理为核心的知识结构。同时，还要具备基于与数学方法、计算机技术、网络技术、通信技术、各种传感器和执行器等相结合的、针对具体应用方向的知识面。这些知识结构、知识面要通过一类课程群的设置来落实。由于培养时间、教学时数的限制，课程的门数设置受到了约束，这样就要求对课程的选择必须反复斟酌，切实使选择的课程具有较强的针对性，有利于学生建立合理的知识结构，有利于学生进行后续的学位论文研究工作。我院工程硕士专业学位课程设置包含两大部分。一部分是适用各个研究方向的必修课，包括公共必修课和领域必修课。公共必修课主要包含自然辩证法、英语、数理统计、科技信息检索。领域必修课主要有线性系统理论、计算机控制系统、自动测试系统。另一部分是为不同研究方向设置的选修课。选修课设置的基本思想是在保证对一个控制工程领域工程硕士研究生而言，至少应掌握一个课程群的知识要求的基础上，引入专题讲座形式来开阔学生视野，增大学生知识面。根据学科培养方案设置的三个研究方向，结合部队岗位需求，我们按优化、控制类课程群、控制系统故障检测与诊断课程群、信息传输与处理类课程群的要求设置领域专业技术类选修课课程。
具体地讲，为三个研究方向设置的选修课程分别是：
为武器控制系统分析论证、试验优化与质量监控研究方向设置了优化、控制类为主的课程，包含军事运筹分析、系统决策与建模、智能控制、人工神经网络、防空武器系统效能分析以及专题讲座。
为武器控制系统性能测试与故障诊断研究方向设置了故障检测与诊断为中心的课程，包含测试与接口技术、军用电子系统测试、电子系统故障诊断、故障分析与预测、人工智能原理以及专题讲座。
为武器系统信息化管理研究方向设置了信息传输与处理为中心的课程，包含数字信号处理、战术互联网及其应用、图像工程、多媒体技术、人工智能原理以及专题讲座。
三、结束语
随着科学技术的飞速发展，武器控制系统性能不断的提高，武器装备涉及高新技术的增多，控制工程领域工程硕士专业学位标准实施细则也需要进行相应的修订，在这其中最需要关注的是培养方案的修订，特别是涉及的研究方向和课程设置。在相对稳定的基础上，其应该是动态的、开放性的，以适应工程硕士培养单位岗位发展的需要。
参考文献：
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