人工智能语言与伦理精选(十四篇)

序言：作为思想的载体和知识的探索者，写作是一种独特的艺术，我们为您准备了不同风格的14篇人工智能语言与伦理，期待它们能激发您的灵感。

篇1

关键词：采矿方法选择；BP神经网络

中图分类号：TD43文献标识码： A 文章编号：

一、采矿方法选择的概况

矿产资源是一个国家经济起飞的首要条件及经济实力的重要标志。采矿方法在矿山生产中占有十分重要的地位。因为它对矿山的安全生产、提高矿石产量、降低矿石损失率和贫化率、提高劳动生产率和降低成本等有重大影响,采矿方法选择的合理与否对矿山的效益至关重要,甚至关系到矿山的生存与发展。采矿方法的选择又是一项复杂的系统工程,矿床地质条件和矿体赋存条件与采矿方法之间是一个复杂的非线性关系。它涉及的因素众多,其中许多因素都具有模糊性和不确定性,并且采矿方法选择本身的内在机理我们也不是很清楚。同时,采矿方法选择的准则也不同,因而采矿方法选择又是一种多目标,多层次决策。以上这些因素和不完整的采矿知识、矿床地质信息的缺乏,造成了采矿方法选择的困难性和复杂性。

二、传统的采矿方法选择技术

传统的采矿方法选择一般分三步进行,即采矿方法初选,技术经济分析和综合分析比较。也就是说,根据矿床地质特征和采矿技术条件,初选可行方案,然后进行技术经济分析,如果比较的方案之间差异不明显,还需进行细致的综合分析方可做出决策。其对人的经验依赖性较强,受限于人的能力,且主观随意性较大,容易得出主观,片面的结果。这就需要吸取多人,特别是采矿领域专家的经验和人的思维中的优点并进行升华使经验决策上升到定量、科学化的决策水平,以实现采矿方法的优化选择。为此,近年来,国内外学者进行了许多探索,引入了许多新理论、新方法用于采矿方法的选择。

三、应用数学方法对采矿方法进行优选的条件

综合比较之前叙述的多种数学优选方法,可以发现,它们具有如下一些相同或类似的共同特点。计算无量纲化:数学优选法与传统方法一样,也列举一些与需要研究的矿床开采技术条件相类似的采矿方法,并精确地选定某些技术经济指标,如矿房生产能力、采矿损失率、贫化率、采切工程量、炸药单耗、采矿工效、采矿直接成本等。然而这些指标是有量纲的,如t/d、%、m/kt、kg/t。在传统的方法中,这些有量纲的技术经济指标不用任何处理,而在数学优选时,则需要对其进行无量纲化,即去掉量纲,只用数字参与计算,以消除各因素指标量纲不同而带来的影响。赋予权重:权重也叫权数,是模糊数学中的一个名词。所谓权重就是表征因子相对重要性大小的表征量度值。采矿方法研究中的数学优选,除上述需要引入的各种技术经济指标外,还有一些无法计量的因素也需用数值参与计算。例如:采矿方法结构的稳定性、矿体赋存条件的适应性、作业条件与安全程度、生产可靠性、开采集中化程度、设计规模保证性、环境保护和施工难易程度、通风条件、充填体可靠性系数、生产管理难易程度等。上述这些因素举足轻重,有时甚至是决定性指标。用传统方法选择需研究或设计的采矿方法时,在多方案比较中只能以定性分析,无法也不可能化为定量指标加以综合比较。采用数学优选后,上述这些非定量化指标,可通过各种手段给其赋予权重值。

计算机编程计算:凡是数学优选采矿方法,都可用计算机进行运算。上述这些方法计算过程相对比较简单,一般可用MMatlab软件等编制程序。而且,利用计算机计算可以提高速度数十倍至上百倍,并且能极大提高计算精度。

1、模糊数学选择采矿方法的优势

在采矿过程中,影响采矿方法选择的因素很多。如矿岩性质、矿体产状、矿石价值、有用成份分布等。这些因素的描述往往是模糊的。模糊数学中所指的模糊现象,是指某些客观事物之间的差异,在中间过渡时所呈现的“不分明性”,这种客观事物之间的“不分明性”,在模糊数学上称之为“模糊约束”或“模糊目标”如矿体形态、产状、规模、矿岩物理力学性质、矿石价值、水文地质条件、采矿过程中的安全和对地表的影响程度等都具有模糊性,反过来采矿方法不仅对地下资源的回收程度、投资大小、劳动生产率高低和矿石开采成本等主要技术经济指标有影响,而且还影响着工作安全、生产规模、矿石加工的经济效果。因此,采矿方法的选择是一个典型的模糊决策问题。采矿工作者对采矿方法的选择,通常采用技术经济评价法,在分析对比采矿方法技术经济指标时,只能按同类指标单一地评估其优劣程度,而难以从定量的角度,分析和验证各项指标对采矿方法产生的综合影响。在采矿方法评价过程中,特别是当矿体开采技术条件比较复杂,可供选择的采矿方法在技术经济上优劣不明显时,选择者因受本人知识水平、业务能力、经验丰富程度的影响所做出的决策,不可避免地带有个人的主观意念,有时甚至做出错误决策。由于采矿工程特殊复杂的客观条件,采用技术经济评价法作为采矿方法选择的最终手段,有其局限性,要达到全面。准确的择优效果是困难的。模糊数学原理,则提出了新的决策方法,为采矿方法的选择提供了一种新的途径。矿体处于复杂的构造应力场中,其开采技术条件具有极大的模糊性、随机性和未知性,因而,在进行采矿方法方案选择时,也存在着诸多影响因素的模糊性和随机性。运用模糊数学对采矿方法进行优选,将采矿过程中的各种模糊或主观因素转化为数学形式,量化分析各方案的评价指标,使方案的评价和选择更科学、合理、可靠。同任何新学科的产生一样,模糊数学也是客观实际发展的必然。

四、用BP络进行采矿方法技术经济分析的原因

神经网络的主要特点是:

1、式存储信息。其信息的存储分布在不同的位置,神经网络是用大量神经元之间的连接及对各连接权值的分布来表示特定的信息,从而使网络在局部网络受损或输入信号因各种原因发生部分畸变时,仍然能够保证网络的正确输出,提高网络的容错性和鲁棒性。

2、协同处理信息。神经网络中的每个神经元都可根据接收到的信息进行独立的运算和处理,并输出结果,同一层中的各个神经元的输出结果可被同时计算出来,然后传输给下一层做进一步处理,这体现了神经网络并行运算的特点,这一特点使网络具有非常强的实时性。虽然单个神经元的结构及其简单,功能有限,但大量神经元构成的网络系统所能实现的行为是及其丰富多彩的。

3、处理与存储合二为一。神经网络的每个神经元都兼有信息处理和存储功能,神经元之间连接强度的变化,既反映了对信息的一记忆,同时又与神经元对激励的响应一起反映了对信息的处理。

4、信息的处理具有自组织、自学习的特点,便于联想、综合和推广。神经网络的神经元之间的连接强度用权值大小来表示,这种权值可以通过对训练样本的学习而不断变化,而且随着训练样本量的增加和反复学习,这些神经元之间的连接强度会不断增加,从而提高神经元对这些样本特征的反映灵敏度。有理论证明,在不限制隐层神经元个数的条件下,神经网络可以实现对任意非线性问题的逼近。

结束语

由于各层矿体形态、技术适应条件各异,采矿方法的选择是迭代的,每次迭代都与资源开发各个阶段有关。要开采的矿体将经过大约以下5个阶段:初步发现矿化带;矿体钻探圈定储量和可行性研究;矿体的设计与开拓;生产过程中修正与提高;矿山服务期结束。在搜集地质数据的过程中不难发现,目前有些矿山的相关数据还是比较丰足的,但是部分地区对己有地质数据运用得并不充分(不成体系)，因此采矿方法的选择还是很重要的。

参考文献

篇2

关键词：人工智能控制；专家系统；汽车离合器

专家系统和模糊控制系统是智能领域中的一个很重要分支，智能化的计算机系统程序和专家系统中融合大量专家水平以及某个领域中的各项知识及经验，运用人类专家相关知识不断的解决实际问题，并探寻该领域的发展方向。

1人工智能控制理论的意义

人工智能控制范围主要包含两大方面：模糊控制、专家控制体系。控制理论发展的第三个阶段是智能理论，其中前两个阶段分布是经典控制理论和现代控制理论，其共同特点主要表现在：所有的理论都是要建立在数学建模基础上，但是在时间的推移中，认识对象的范围逐步扩大，因而比较多的控制对象体现出高度的复杂性以及不确定性，精确的数学模型描述也不足以表达其内容，因而控制的要求性能也越来越高。面对这一情况，传统的控制理论体现出力不从心的情况，因而需要寻找新的理论和新的方法。在研究和模仿人的智能行为，让人工智能键入到控制理论阶段，因而也进入到控制理论发展的第三个阶段，智能控制理论。

2人工智能控制理论在汽车离合器中的应用

2.1模糊控制在汽车离合器中的应用

在汽车起步时，对离合器将会提出更高的要求，由于传统的机械换挡结构，需要复杂的操纵汽车离合器，如在起步时要求驾驶员根据道路环境，负载各类因素，准确的判断离合器中半接合点的位置，目的是保障汽车能够平稳的前行；另外需要准确的动作配合离合器的踏板及油门。因而这一系列复杂的要求会带来离合器操作的不适应，汽车起步中产生磨损以及冲击。为了应对这些缺点以及不足，所以现在对运用自动控制系统操纵手动离合器。

2.1.1控制目标

运用模糊控制可以在车辆起步中自己控制车辆的起步过程，以期适应驾驶员的顺利起步。表现为如下几个方面：如果驾驶员油门给油量比较大，这就表明驾驶员希望快速起步，并且地面的阻力也比较大，因而离合器的结合反应速度也比较快；另外，当油门给油量较少的时候，意味驾驶员想要平稳的起步，或者路面阻力比较小，因而离合器的结合速度也较慢。在这两种之间的情况可以细化为无数种，其结论也可为非线性，种类也比较多，总之，运用模糊控制方法实现不同驾驶员的意图，满足不同环境离合器起步自动控制要求。

2.1.2输入参数情况

控制目标的主要因素是路面情况，路面的情况要根据驾驶员踏油门的踏板意图直观呈现出来，所以选择的时候要根据驾驶员的意图做好直接的模糊参数输入。

（a）油门踏板的位移值

在控制电控机械式自动变速操纵系统中，将离合器的人工操作取消，只是保留驾驶员控制的油门踏板。所以驾驶员的起步意图要根据踏板的信号，踏板的深浅来分析和做出判断，如果驾驶员希望快速起步，那么冲击将会加大，如果踏的比较浅，就代表车速的平稳进行，这时候就要试图减缓结合速度。

（b）油门踏板位移变化率

驾驶员意图放映另外一个比较重要的参数是踏板的位移变化率，驾驶员踩踏时，如果想要快速起步，踩踏的将会比较急，反之，就要平缓踩踏，这意味着驾驶员希望结合速度降低，因而，选择相关的油门踏板位移时，要求变化率作为模糊控制的两个重要输入参数，因而两个参数其关系有其并列性，但由于油门踏板位移的重要性要高于油门踏板的位移整体变化速率，因而取值的时候要更加细心[1]。

2.2专家系统在汽车离合器中的应用

专家系统的分层构造，设计过程中要简化设计状态空间，汽车离合器设计专家系统需要运用分层构造方式，顶层作为设计层，然后是主参数设计层，以及底层详细设计层。汽车离合器设计首先需要了解离合器驱动方式，离合器的工况和路况，另外需要确定其工作的摩擦面数，空间布局方式。当确立各个方案要素都符合条件时，进入下一阶段主参数设计，离合器主参数是根据汽车整车参数、发动机参数、变速箱参数、离合器操纵系统等经过系统匹配计算得出最佳数值，通过对离合器的传递扭矩、滑磨功、踏板力等进行校核符合要求后再进行底层详细设计，底层详细设计是由设计结果和加工工艺共同决定的[2]。

3结语

智能化思想中模糊理论的产生以及发展，可以推动控制理论的前行。另外，设计型专家更多的停留在理论知识研究方向，实际应用较少，基于人工智能的控制理论的研究进入实际应用，要开展的工作设想分为如下两个方面：第一，程序应易实现代码重用，方便知识库之间的相互移动；第二，程序的对外接口提供。

参考文献：

[1]陈虹，宫洵，胡云峰，刘奇芳，高炳钊，郭洪艳.汽车控制的研究现状与展望 [J].自动化学报.2013(04)：3-5.

篇3

关键词：人工智能；信息素养；信息技术

中图分类号：TP18文献标识码：A文章编号：1009-3044(2008)35-2417-02

Artificial Intelligence Education and Middle School Students Information Literacy

WU Wen-tie

(Mathematics and Computer Institute of Mianyang Normal University, Mianyang 621000, China)

Abstract: Information Literacy in the Information Age is a national basic literacy, artificial intelligence represents a cutting-edge information technology. Based on the analysis of information quality and substance of the definition on the basis of exploring the field of artificial intelligence research, as well as in education, put forward the theory of artificial intelligence and technology courses in secondary education should be in a more systematic, comprehensive Improve the information literacy of students.

Key words: artificial intelligence; information literacy; information technology

1 信息素养的定义及其内涵

“信息素养”一词最早产生于信息技术和信息产业发达的美国, 是随着现代信息社会的逐渐形成而对国民提出的一种兼跨人文和科学范畴的综合性个人素养要求的描述。随着研究的深入，人们对信息素养的认识也在不断深化。

1974年美国信息产业协会主席保罗・泽考斯基最先提出信息素养的概念, 他认为信息素养是“利用大量的信息工具及主要信息源使问题得到解答的技术及技能”。1992年美国图书馆协会提出：“信息素养是人能够判断何时需要信息, 并且能够对信息进行检索、评价和有效利用的能力。”同年, 道尔在《信息素养全美论坛的终结报告》中给出了一个较为全面的定义：一个具有信息素养的人, 他能够认识到精确和完整的信息是作出合理决策的基础, 他能够确定对信息的需求, 能够形成基于信息需求的问题, 能够确定潜在的信息源, 能够制定成功的检索方案, 从包括基于计算机的和其他的信息源中获取信息、评价信息、组织信息用于实际的应用, 将新的信息与原有的知识体系进行融合以及在批判性思考和问题解决过程中使用信息。

综上所述, 虽然研究人员从不同的视角界定了信息素养的定义, 但可看出, 信息素养既包括认知态度层面上的内容, 也包括技术层面、操作层面和能力层面上的内容。概括起来讲, 信息素养主要包括信息意识、信息能力和信息道德三个方面：

1) 信息意识。信息意识是信息素养的首要因素, 主要指人们对信息及其交流活动在社会中的地位、价值、功能和作用的认识, 换句话说, 就是指人们对信息的判断、捕捉的能力。信息意识的强弱将直接影响人们利用信息的程度和效果。人们只有有了信息意识,才有可能有信息的需求, 进一步去寻找信息和利用信息, 并主动学习与信息处理有关的技术。

2) 信息能力。信息能力是信息素养的重要方面, 是指人们获取信息、处理信息、利用信息、创造信息、交流信息的技术和能力。人们只有掌握一定的信息技能, 才能有效地开展各种信息活动, 有效地利用信息和创造信息, 充分发挥信息的价值, 变信息为动力和优势。

3) 信息道德。信息道德是指人们在整个信息交流活动过程中表现出来的信息道德品质。它是对信息生产者、信息加工者、信息传播者及信息使用者之间相互关系的行为进行规范的伦理准则, 是信息社会每个成员都应该自觉遵守的道德标准。

2 人工智能的研究领域

人工智能的研究领域非常广泛, 而且涉及的学科也非常多。目前,人工智能的主要研究领域包括：专家系统、机器学习、模式识别、自然语言理解、自动定理证明、自动程序设计、机器人学、智能决策支持系统及人工神经网络等。下面主要介绍在网络教育环境中常用的智能技术。

2.1 专家系统

所谓专家系统就是一种在相关领域中具有专家水平解题能力的智能程序系统, 它能运用该领域专家多年积累的经验与知识, 模拟人类的思维过程,求解需要专家才能解决的困难问题。

2.2 机器学习

“学习”是一个有特定目的的知识获取过程, 其内在行为是获取知识、积累经验、发现规律; 外部表现是改进性能、适应环境、实现系统的自我完善。所谓机器学习, 就是要使计算机能模拟人的学习行为, 自动地通过学习获取知识和技能, 不断改善性能, 实现自我完善。机器学习主要研究学习的机理、学习的方法以及针对相应的学习系统建立学习系统。

2.3 模式识别

所谓模式识别,是指研究一种自动技术。计算机通过运用这种技术,就可自动地或者人尽可能少干预地把待识别模式归入到相应的模式类中去。也就是说,模式识别研究的主要内容就是让计算机具有自动获取知识的能力,能识别文字、图形、图像、声音等。一般来说,模式识别需要经历模式信息采集、预处理、特征或基元抽取、模式分类等几个步骤。

2.4 人工神经网络

人工神经网络是指模拟人脑神经系统的结构和功能, 运用大量的处理部件, 由人工方式建立起来的网络系统。它是在生物神经网络研究的基础上建立起来的,是对脑神经系统的结构和功能的模拟, 具有学习能力、记忆能力、计算机能力以及智能处理功能。其中学习是神经网络的主要特征之一, 可以根据外界环境来修改自身的行为。学习的过程即是对网络进行训练的过程和不断调整它的连接权值, 以使它适应环境变化的过程。学习可分为有教师(或称有监督)学习与无教师(无监督)学习两种类型。对神经网络的研究使人们对思维和智能有了进一步的了解和认识,开辟了另一条模拟人类智能的道路。

3 人工智能技术在教育中的应用

3.1 智能搜索引擎

随着互联网站点和页面的激增以及网络用户队伍的不断壮大,信息检索成为人们利用Internet的重要途径。但是在浩瀚的网页海洋中寻找有用的信息并不容易,需要借助有力的检索工具如搜索引擎等等。目前一些著名的搜索引擎有:GOOGLE、YAHOO、EXCITE、INFOSEEK等,他们各有特色,但仍存在不足之处,如检索到的无关信息过多以及检索结果排序较混乱。智能化信息检索是信息检索的新分支,它是人工智能和信息检索的交叉学科。它在对内容的分析理解、内容表达、知识学习等基础上实现检索的智能化,这样可以节省学习者在检索中花费的时间,帮助学习者提高检索效率。智能化信息检索所用到的人工智能技术有专家系统、自然语言处理和知识表示。

3.2 智能体(agent)

agent技术早在70年代出现在人工智能领域,通过感知、学习、推理以及行动能够基于知识库的训练模仿人类社会的行为。随着其进一步发展,它在远程教育领域发挥着越来越重要的作用。一套完整的远程教育系统中包含许多子系统,如答疑、作业、考试、交互等等子系统。这些子系统都有各自的数据库用来存储信息。为了提高整个系统的智能性,可以引入智能技术,把众多子系统的数据库链接起来,实现信息资源的共享。通过分析这些信息,智能技术可以发现学习者的个别特征(如兴趣爱好信息、点击知识点信息统计、交互日志等等),并根据这些特征量身订做出适合学习者的学习方案,也有助于教师及时掌握学习者学习过程中的动态信息。

3.3 智能CAI(ICAI)

随着计算机技术的飞速发展,计算机辅助教学(CAI)已受到教育界的重视,成为学科教学改革的一种重要手段。许多学校都在开发CAI课件,但大多数CAI课件只是机械地按照教学设计者事先设计好的教学模式和内容向学生传授知识,并没有体现出个性化学习,无法做到因材施教。

智能CAI是以人工智能技术为核心,使CAI系统能够根据学生的学习情况等因素分析学生的特征,合理安排教学内容、变化教学方法去满足个别教学的需要。使用智能CAI进行教学能够克服传统CAI的不足,显著提高教学效果,是CAI课件发展的趋势。

3.4 智能教学系统ITS

智能教学系统(intelligent tutoring system,ITS)是涉及人工智能、计算机科学、认知科学、教育学、心理学和行为科学的综合性课题,其研究的最终目标是由计算机负担起人类教育的主要责任,即赋予计算机系统以智能,由计算机系统在一定程度上代替人类教师实现最佳教学。我国ITS的研究起步较晚,但近几年随着计算机的普及和教育软件需求增大,ITS的发展较快。ITS按照功能分为四个模块:专家知识模块、学生模块、教师模块、人机接口模块。

4 人工智能教育对学生信息素养的作用

人工智能(ArtificialIntelligence,AI)是计算机科学的一个分支,是一门研究运用计算机模拟和延伸人脑功能的综合性学科。换言之,它研究如何用计算机模仿人脑所从事的推理、证明、识别、理解、设计、学习、思考、规划以及问题求解等思维活动,来解决需要人类专家才能处理的复杂问题,例如咨询、诊断、预测、规划等决策性问题。人工智能也是一门涉及数学、计算机科学、控制论、信息学、心理学、哲学等学科的交叉和边缘学科。与一般的信息处理技术相比,人工智能技术在求解策略和处理手段上都有其独特的风格。人工智能研究处于信息技术的前沿,它的研究、应用和发展在一定程度上决定着计算机技术的发展方向。同时,信息技术的广泛应用也对人工智能技术的发展提出了急切的需求。今天,人工智能的不少研究领域如自然语言理解、模式识别、机器学习、数据挖掘、智能检索、机器人技术、人工神经网络等都走在了信息技术的前沿,有许多研究成果已经进入人们的生活、学习和工作中,并对人类的发展产生了重要影响。

综上所述,作为信息技术一个不可缺少的重要组成部分,人工智能的基本内容在中学信息技术课程中是不能不专门提及的,以往某些教材中用一两页篇幅作个简单介绍的方法根本不足以反映人工智能学科的全貌。因此,十分有必要在高中阶段的信息技术课程中专门设立人工智能选修课。我们认为,高中阶段开设人工智能课程可以在以下几个方面对学生的信息素养培养产生积极作用：

1) 多种思维方式的培养和信息素养的综合锻炼。

现实世界的问题可以按照结构化程度划分成三个层次：结构化问题,是能用形式化(或称公式化)方法描述和求解的一类问题;非结构化问题,难以用确定的形式来描述,主要根据经验来求解;半结构化问题则介于上述两者之间。一般说来,中学阶段开设的传统意义上的信息技术课程中所介绍的信息技术,例如多媒体技术、网络技术、数据库技术、算法与程序设计等,都是求解结构化问题的基本技术。而人工智能技术则是解决非结构化、半结构化问题的一类有效技术。

把人工智能课程引入我国现行的高中信息技术教育,可以让学生在体验、认识人工智能知识与技术的过程中获得对非结构化、半结构化问题解决过程的了解,从而培养学生的多种思维方式,达到提高信息素养的目的。通过人工智能课程的学习,学生还将了解人工智能语言的基本特征,学到智能化问题求解的最为基本的策略。

2) 体验人类专家解决复杂问题的思路,提高学生的逻辑思维能力。

这里以人工智能学科中“专家系统”技术的体验、学习与应用过程为例进行说明。在专家系统的应用过程中,一个实际的专家系统不仅能够为用户给出相关领域的专家水平建议或决策,而且能够通过解释机制,以用户容易理解的方式解释专家系统的具体推理过程。学生可以向专家系统提出诸如“为什么(Why)”、“如何(How)”、“如果……会怎么样”等问题,系统接受用户的问题指令后,可以根据推理的逻辑进程,即时将答案呈现给用户,整个过程如同教师与学生在进行面对面的教学。在该过程中,学生可以充分体验人类专家的求解思路和推理风格,有助于提高他们的分析、思维与判断能力。

另一方面,在专家系统的教学过程中,可以要求学生自行构建由产生式规则组成的知识库,或进一步利用工具软件来开发简单的实用型专家系统。为了完成该项工作,学生一开始就要编制开发规划、制定知识获取策略,并具体付诸实施,这是一个不断深化的过程。学生还得明确与系统有关的所有变量或相关的因素,并且将这些变量和因素转化为问题求解,得出相应的结论。在进行一系列问题求解分析之后,运用产生式规则来表示知识,以此建立起来的专家系统还可以让其他学生去运用和体验,具有一定的实用价值。

由于专家系统中的知识组织与推理过程是对人类专家思维方式的一种模拟,因此上述知识库的组织和系统的推理过程能够较好地体现学生的思维过程。在建造知识库过程中,学生需要将原来零碎的未成型的知识概念化、形式化和条理化,从而内化为学生自己的东西。所以,建造知识库的过程不但能反映学生的学习过程,而且有助于学生对该领域知识的深层思考并有利于长久记忆,同时也学会了专家系统的基本开发技术。正如美国著名的学习论专家Jonassen所指出的：那些自行设计专家系统的学生将会在这种活动中受益匪浅,因为这是一个对所学知识进行深度加工的过程。

3) 了解信息技术发展的前沿,激发对信息技术未来的追求。

人工智能技术在一定程度上代表着信息技术的前沿,通过人工智能知识、技术的学习与体验,高中学生能够对信息技术发展的前沿知识有一定程度的了解,这样有助于他们开阔视野,培养兴趣,激发对信息技术美好未来的追求,从而为今后进入大学或走向社会奠定良好的基础。

5 结束语

中学生的信息素养的培养是当前信息技术课的一个重要目标，而在现有的中学信息技术课程中，关于人工智能的知识只作了简单的介绍，学生们对于人工智能研究的广大领域不能有详细的概念，这对于中学生的信息化认识和信息素养的培养不够全面。因此在中学信息技术课中加大人工智能的知识介绍是信息技术课改革的重要内容。

参考文献：

[1] 雷晓庆.网络环境下大学生的信息素养及其培养[J].太原大学学报, 2004(2):38.

[2] 杜玉霞.美国信息素养教育与研究的启示[J].电化教育研究, 2005(10):42.

[3] 王永庆.人工智能原理与方法[M].西安:西安交通大学出版社,2002,1-53.

[4] 潘瑞玲,余轮.Agent技术在远程教育系统中应用的研究[J].微型电脑应用,2002,18(4):28-30.

[5] 吴战杰，秦健.Agent技术及其在网络教育中的应用研究[J].电化教育研究，2003(3):32-36.

[6] 张剑平.关于人工智能教育的思考[J].电化教育研究，2003(1):24-28.