人工智能与语文教学例1

人工智能概念是20世纪五六十年代正式提出的，随着信息技术的不断发展，人工智能已成为一门新的技术科学。时至今日，人工智能技术的发展经历了人工智能起步期、专家系统推广期和深度学习期等阶段，而在应用领域也取得了重大突破，如Google的无人驾驶技术和运用深度学习算法的AlphaGo战胜围棋冠军等。除此之外，人工智能已被日益广泛地应用于经济社会各个领域，在教育领域亦是如此。2018年教育部就印发了《高等学校人工智能创新行动计划》，要求进一步提升高校人工智能领域科技创新、人才培养和服务国家需求的能力。因此，人工智能必将不断被融合到教育领域，并为大学教育变革提供新方式。基于人工智能的机器学习、人机交互与知识图谱等技术方法，可以为大学英语教师在课堂教学、备课与教学研究等多个方面提供支撑；可以为大学英语教学管理与治理提供决策支持；可以为大学生英语自主学习和教师备课提供智能推荐支撑。目前，学者们已对人工智能对英语教育的影响进行了相关的研究。如高华伟分析了外语作文智能评阅与形成性评价融合策略；刘洋针对人工智能技术与高校英语教学的相互关系，通过调查问卷和访谈等方式，分析了现有计算机辅助语言学习软件和系统的不足，并提出了相应的解决策略；张艳璐对人工智能在给英语教学带来机遇的基础上，探究了人工智能在大学英语教学中的应用；赵生学分析了人工智能时代大学英语教学的变革与策略；严燕分析了人工智能时代英语教学促进学生深度学习的路径。在人工智能时代，人工智能技术必将对大学英语教育领域各个方面产生重大影响，如大学英语人才培养目标、教学内容、教学计划、教学策略、教学模式、成绩评价体系与英语领域科研等方面。针对此，本文在现有研究的基础上，重点从教师和学生两个层面分析人工智能对大学英语教育的积极影响和消极影响，并提出相关建议，以期为大学英语教师教学与大学生英语学习提供参考。

一、人工智能的积极影响

人工智能技术在大学英语教育领域的应用，将对大学英语教学资源、教学模式与大学生二语习得等方面产生积极作用，主要体现为以下几个方面。

（一）丰富了大学英语教与学资源人工智能技术的发展与应用为大学英语教与学提供了丰富的资源。如互联网上含有丰富的英语视频与图片等资源；在线教育平台也提供了大量的英语课程资源，如中国大学生慕课、雨课堂等，它们各具特色，可为教师与学生提供多样化选择。因此，人工智能技术一方面可为大学英语教师提供丰富的教学素材，同时还可根据大学生学习目标与学习习惯等为其英语学习提供丰富的课外资料。同时，很多网络资源可下载或者回放，这样可以使得大学生的英语学习不再受到时间与空间的限制。特别是对于教育资源缺乏的地区而言尤为重要，可以在很大程度上解决教育资源不平衡问题。其中，百度教育大脑的智能备课系统便是典型应用案例。其依托百度人工智能、大数据和云平台的优势，整合了丰富的优质资源。对于教师而言，此平台可按照教学进度为教师提供经过筛选的教学素材，节省教师的备课时间，提高其工作效率。

（二）丰富了大学英语的教学方式传统的大学英语授课往往以线下课堂教学方式为主，而人工智能技术的使用丰富了大学英语单一的教学方式。可利用网络平台，如雨课堂、慕课平台等，开展大学英语线上教学模式或者线上线下混合教学模式。新的教学模式有利于教师在大学英语教学过程中采用不同的教学策略。使用新的教学模式和不同的教学策略可以提高大学生学习英语的兴趣，进而有助于提高大学生英语习得的效率。

（三）提高了大学生英语习得的效率由于英语习得是一个复杂的心理过程，与大学生的情感因素、学习动机等密切相关。采用人工智能技术的大学英语线上教学方式，使得教师与学生之间不是面对面的交流互动，可以在一定程度上缓解学生焦虑、害怕等情绪，有利于学生的英语学习。动机是英语习得中重要的非智力因素，也是影响大学生英语习得效率的重要内在因素之一。学习动机与使用另一种语言的兴趣密切相关。而人工智能技术采用丰富的英语学习资源以及英语教学方式的多样化，这些有助于提高学生学习英语的兴趣，进而增强学习英语的动力。

（四）形成了大学生英语习得分析数据库人工智能技术是以大数据为依托，可以跟踪和记录大学生英语课堂学习和课后学习等各种信息数据，进而可形成大学生英语习得数据库。基于大数据分析与人工智能技术方法，如数据挖掘、关联性分析和回归预测等，可以挖掘大学生英语学习背后的规律特征，了解到每个学生的具体情况。进而构建每个学生的英语学习画像，如学生的线上学习状态、课程作业完成情况、测试成绩和学习方式等。可为教师形成可视化的学生个体和班级整体的学情分析报告。因此该数据库有利于教师掌握每位学生的英语学习状态，掌握学生个体差异，为调整教学方式、教学方法与策略提供支撑。同时，上述数据为大学英语教学与大学生英语习得的研究也提供了数据支撑。

二、人工智能的消极影响

人工智能在大学英语教育领域对教师与学生发挥着积极的作用，同时对他们也产生了一些消极的影响，主要体现为以下几个方面：

（一）对教师的消极影响由于大学英语课堂教学存在一定的缺陷，往往需要改进此教学方式。而人工智能技术的应用，虽有助于大学英语教学改革，但还需要教师熟练掌握人工智能相关技术的使用，会给信息技术能力比较薄弱的教师造成压力。借助人工智能平台，大学英语教学不受时间、空间和学生人数等影响，势必会减少大学英语教师的需求，造成大学英语教师面临失业的压力。进而影响大学英语教师的工作积极性，以及大学英语教学质量。

（二）对学生的消极影响根据语言资本理论与期望价值理论，大学生英语学习的期望价值主要是经济期望价值。而大学生英语学习的期望价值与学习目的和行为密切相关。比如大学生英语学习经济期望价值主要体现为学习英语对未来找工作很重要，可以增加经济收入。而人工智能技术在语言领域的应用，势必会影响大学生对英语学习的期望价值。如人工智能翻译机的出现，使得各种语言之间翻译非常容易。即使不懂英语，也可使用它进行英语交流。因此，人工智能技术在英语领域的应用，将降低大学生英语学习的期望值，进而影响他们英语学习的兴趣与目的。

人工智能与语文教学例2

中图分类号：G642文献标识码：A文章编号：1009-3044(2008)11-20294-01

1 引言

人工智能是关于人造物的智能行为，而智能行为包括知觉、推理、学习、交流和在复杂环境中的行为。人工智能的一个长期目标是发明出可以像人类一样或能更好地完成以上行为的机器；另一个目标是理解这种智能行为是否存在于机器、人类或其他动物中。因此，人工智能包含了科学和工程的双重目标[2]。因此，可以认为人工智能是从思维、感知、行为三层次，从科学目标、工程目标两方面，研究探索、模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及其应用的一门计算机学科专业基础课。

目前，国内外重点大学都非常重视该门课程的教学和研究，许多重点大学都有自己独立的人工智能研究所。《人工智能》是一门多学科交叉的课程，特别涉及控制论、信息论、语言学、神经生理学、数学、哲学等多种学科；所以该学科具有知识点多，牵涉面广；内容抽象，不易理解；理论性强，需要较好的数学基础和较强的逻辑思维能力等特点。导致教师、学生在教、学的过程中都显得比较吃力。那么如何把握课程的特点，帮助学生找到好的学习方法，使他们能充分发挥自己的能力，提高学习兴趣就成为我们教学研究过程中的主要目标[3]。

考虑到本课程的多学科交叉性以及相关信息学科的快速发展，在目前高校提倡双语教学的环境下，拟将《人工智能》教材改为全英语教材，这样可更快地掌握学科的发展动态，掌握最先进的技术，与国际发展趋势接轨。

2 选择合适实效的教材，精心安排教学内容

计算机双语教学的正常开展，必须依托优秀的计算机专业外语教科书和教学参考用书。没有原版计算机专业外语教科节和教学参考用书，教师和学生都无法接触到“原汁原味”的专业外语。更重要的是，教师在使用原版教材时，可以从中借鉴国外现代的教学理念、先进的教学方法和手段，学到新的教育思想和与国际接轨的人才培养新体系，更容易了解到计算机科学发展的最新动态[4]。我们主要采用了Nils J.Nilsson教授所著的《人工智能》，该教材是美国Stanford大学计算机系本科教材，教材体系比较符合学生的认知规律，便于学生接受、理解、掌握和巩固所学知识。同时这本书内容丰富、取材新颖。该书从什么是人工智能谈起，分别对响应机器、状态搜索、知识的表示和推理、基于逻辑的规划方法、通信与集成等人工智能的主要理论和重要应用领域进行了详细阐述，通过对本书的选择可以是学生与国际著名大学获得同样的知识。与此同时，我们不拘泥于这一本书，结合学生的实际情况，还给学生提供了一些参考数目，以“必需、够用”为度，以“够用、适度”为纲，提高学生的学习兴趣[3]。

3 改革教学方法

3.1 专业知识和英语知识双重性的培养目标

双语教学目标是双重性的，其一是获取学科知识，其二是培养和提高学生运用外语的能力。这两个目标在教学过程中，体现的程度有所不同。获取学科知识是直接的。学生每上完一节课，就必然会有这一节课的收获。比方说，这节课学习了哪一章节，主要内容是什么，有哪些知识点，重难点在哪里等等[1]。

以“人工智能”这门课为例。专业知识的教学重点是人工智能发展史、各类搜索和谓词演算、命题演算、模式识别、自然语言理解等。对这些重点内容，我们主要使用英文讲解，必要时辅以汉语解释。英语知识的教学重点是那些人工智能有的概念(词汇)和表达方式等。这些知识在一般性的专业英语课程中接触不到，但人工智能学习中又是基本的和必要的。例如：“Neural Networks”、“Uninformed Search”、“Heuristic Search”、“ Propositional Calculus”等词汇是人工智能领域的重要词汇，而这些词汇在其他英语环境中非常少的出现。因此，这些内容也就很自然地成为英语知识的教学重点，通过对这些词汇和概念的认识可以进一步提高计算机专业英语的水平。

3.2 教学模式

双语教学与普通教学课程有相同之处，当然也有许多不同的地方。学生在课堂上要学习的知识和技巧的含量比以往增多。因为双语教学具有双重性目标，所以，在一节双语课堂中，学生不仅要集中精力弄明白本节课所学的学科内容，还要在学习的过程中，接受潜移默化的第二语言的熏陶。学生和老师之间必须配合默契。这就要求老师要比普通课程花更多的注意力去注意学生的反应。当学生有问题时，必须提出，以求尽快解决疑难；当教师发现学生面露难色时，就要考虑，这一部分内容是否难以理解。如果感觉较难，就应当注意解释。再者，双语教学因其本身所用教学语言的特殊性，决定了课堂教学不可能像传统教学过程一样，实行“注入式”教学方法：而应当实行“以学生为中心”的新型教学模式，锻炼学生的能力。因此，学生如何学习就成了教学过程的重点。此外，教学中还应注意正确处理好外语教学与专业课教学的关系。必须明确双语教学不是单纯地学外语，而是用外语教和学，学生应重点掌握专业知识，切忌将双语课变为普通英语课的翻版[4]。

3.3 运用多媒体技术

在课堂教学中，要充分利用多媒体教学的优点，有效、生动地开展教学。采用了动画课件、录像教学、实物演示、网络教学等丰富多彩的教学手段，激发学生对本课程学习的兴趣和好奇心。通过这些动画、录像可以有效弥补由于双语教学中词汇或概念理解上的困难，进一步让学生了解人工智能技术的发展和应用。同时，在讲解一些难以理解的原理和较复杂的算法时，借助CAI课件加上flas，将专业英语词汇融入进来，即可以生动形象地解释原理，增强教学内容层次感，又可以大大简化学生学习专业词汇的难度。

4 结束语

本文是我们对《人工智能》课程双语教学实践经验的总结。在双语教学的目标是培养学生自主地使用英语来学习计算机专业知识的能力目标下，对《人工智能》课程双语教学方法进行了改革，主要包括：(1)注重专业知识和英语知识双重性的培养目标；(2)实行“以学生为中心”的新型教学模式；(3)运用多媒体技术三个方面。该教学方法的改革将进一步提高教学效果，更好地实现教学目标，提高教学水平，培养出更好的适合社会需求的工程技术人才。

参考文献：

[1] 秦奕青, 佟俐鹃, 赵刚. 计算机学科中的双语教学实践研究[J]. 现代教育技术, 2007,17(9):105-107.

[2] 韩丽娟, 孙玉红, 李圣君. 《人工智能》教程改革初探[J]. 电脑知识与技术(学术交流), 2007,(7):222-223.

[3] 赵蔓, 何千舟. 面向21世纪的《人工智能》课程的教学思考[J]. 沈阳教育学院学报, 2004,6(4):131-132.

人工智能与语文教学例3

一、引言

人工智能与各领域的深度融合和创新，正在颠覆我们的生活，改变世界的面貌[1]。世界各大经济强国为抢占人工智能技术发展制高点，争先研制了各种人工智能发展战略和行动方案，试图占住未来科技发展先机。我国在继2016年5月发改委和科技部联合推出《“互联网+”人工智能三年行动实施方案》后，次年7月国务院印发《新一代人工智能发展规划》（以下简称《规划》）[2]，全面部署了我国人工智能发展战略。2017年9月，教育部长陈宝生提出“课堂革命”的信息化时代教育改革新命题，人工智能驱动和赋能的课堂革命序幕从此拉开。2018年4月，教育部了《高等学校人工智能创新行动计划》，明确了高校在培养创新人才及科技创新等领域的目标和任务。人工智能与教育进入了融合创新阶段，正在迅猛地颠覆人类几千年沉淀的教育理念和方式，重构教育生态。智能语音技术、英语语言测评系统、语言翻译、智能口语陪练等技术，以及自适应系统、个性化学习中心和智能导师系统等广泛应用于大学英语教学领域，为大学英语教学带来了前所未有的机遇，为破解大学英语教学领域几十年来教学资源不足、“因材施教”难以践行、课程评估不科学等难题提供解决方案。显而易见，传统的教学目标、课程体系及教学模式、教师的专业知识不足以应对新一代人工智能技术的需求，我们必须积极求变，寻找人工智能与大学英语教育的契合点，方能在这场革命浪潮中幸存。

二、人工智能2.0和教育

人工智能被认为是迄今为止最具有颠覆性的技术[3]，它正在加速落地，深刻地改变世界和人类生产、生活方式[1]。人工智能自诞生之日起就与教育休戚相关，对教育的变革也将是彻底的、全方位的。因此，我们必须充分认识它，方能抓住人工智能技术给教育带来的机遇，方能乘风破浪应对挑战。（一）人工智能的内涵、发展及核心技术人工智能。（ArtificialIntelligence，简称AI）这个名词，早在1956年由美国达特茅斯学院（DartmouthCollege）的一群年轻科学家提出，但是到目前为止没有一个科学、全面、准确的定义。学界公认的定义是，人工智能这门科学主要研究、模拟、延伸和扩展人的智能理论及相关方法与应用技术，通过计算机模拟人的智能，最终使之能像人一样思考、学习和认知，并能够有效地处理过去由人才能处理的问题[4]。人工智能，作为一门新兴的交叉学科，涉及的面十分广泛，涵盖多个大学科和技术领域，如计算机视觉、自然语言理解与交流、认知与推理、机器人学、博弈与伦理、机器学习、统计学、脑神经学等[1]。学界认为人工智能经历了三大发展浪潮。第一次是20世纪50至60年代以图灵测试为标志的启蒙期。20世纪80至90年代随着语音识别技术取得突破性进展，人工智能发展迎来了第二次发展浪潮。近年来，由于互联网技术、大数据技术、深度学习算法等技术的飞速发展，人工智能开启了第三次发展浪潮。大数据技术、深度学习和机器学习是人工智能第三次发展浪潮的标志性技术。人工智能的核心技术包括三个层面：基础技术、通用技术和应用技术[1]。在基础技术层面，机器学习被认为是其最重要的支撑技术，研究计算机如何模拟或实现人类行为，获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身性能的科学[1]。被广泛应用于图像识别、语音识别、机器翻译等领域的深度学习则是机器学习的一个重要分支，它加速了人工智能的发展。人工智能的通用技术层面内涵丰富，主要包括语音识别、计算机视觉、自然语言处理、决策和规划、运动与控制等。人工智能应用技术现在深入渗透各个行业领域，人类进入了人工智能时代，未来的一切将出现无限可能。（二）人工智能赋能教育。人工智能与教育息息相关。新一代人工智能技术在政策驱动、消费者需求升级驱动以及新技术迭代升级突飞猛进驱动下，已经迈入了与教育教学融合创新阶段，迈入了为变革课堂教学，实现教育创新赋能加力的阶段。自2015年至2019年，国家先后出台了《中国制造2025》（2015年）、《“互联网+”人工智能三年行动实施方案》（2016年）、《新一代人工智能发展规划》（2017年）、《高等学校人工智能创新行动计划》（2018年）、《中国教育现代化2035》（2019年）五项政策，加速了人工智能与教育的深度融合的进程。目前，我国居民生活水平整体提高，教育消费需求升级，家庭对教育的重视及投入大幅增加，对教师的要求、学习环境和条件的要求更高，在线学习需求旺盛，这在很大程度上也加速了人工智能技术在教育行业的广泛应用。人工智能三大核心应用技术即计算机视觉技术、智能语音技术和自然语言处理已经广泛开发应用于在线教育、智慧课堂、为智慧教学和智慧学习赋能加力[5]。目前，从基于语音识别的英语语音测评到基于图像识别的智能情绪分析，人工智能已经在教育领域已经实现十余种产品类型[6]。国外像Google,Alpha,Facebook等走在技术前列的知名公司，研发了各具竞争优势的AI教育软件，进军教育行业；国内的腾讯、科大讯飞、百度等也研发了各类学习软件和教学软件，并拥有海量用户。人工智能引领下的教育正朝智慧教育、智慧学步迈进。

三、人工智能给大学英语教学带来了机遇

大学英语教学改革的步伐从未停歇过，但是不管怎么努力都被冠以“费时低效”的罪名，教学资源不足、“因材施教”教育理念贯彻不到位、评价无法及时科学反哺教学等问题一直是大学英语教学改革中的顽固问题。人工智能时代，随着大数据技术、计算机视觉、智能语音技术和自然语言处理技术所催生的慕课、自适应学习系统、个人学习中心、智能导师等的广泛应用，这些问题将迎刃而解。（一）慕课的蓬勃发展，海量教学资源得以共享。慕课（MOOC），即大规模开放在线课程，是大数据时代的产物。2013年，中国迎来了慕课元年，从此中国大地掀起了一股慕课建设的热潮。从教育主管部门、高校、教材出版商、IT企业、教育培训机构到普通教师，都在共同致力于开发慕课平台，共建优质教学资源。短短的六年时间里，中国慕课在信息技术尤其是人工智能技术的驱动下实现了跨越式发展，目前，我国共有12500门慕课上线，超过2亿人次在校大学生和社会学习者学习慕课，6500万人次大学生获得慕课学分[7]。已经上线的慕课中，大学英语慕课的份额十分可观，为大学英语教学提供了海量教学资源。目前，中国大学MOOC，共有468所合作高校共推出了1291门国家精品慕课，其中包括60余门大学英语通识类课程、28门专门用途英语课程和21门跨文化类课程；中国高校外语慕课平台（UMOOCs），我国首个以外语学科特色为主的国际化慕课平台，自2018年3月23日正式启动以来共上线大学英语类课程40余门；国内外语类三大出版社也创建了特色课程平台：外语教育与研究出版社推出了U校园教学云平台、上海外语教育出版社创建了“WELearn课程中心”、高等教育出版社推出了i-Smart外语智能学习平台；清华大学研发的学堂在线上也有将近50门大学英语类课程。这些平台所推出的海量优质外语教学资源，学习者可以像逛超市一般按照自己的喜好和需求在平台上挑选课程，这较好地解决了大学英语过去一直教学资源不足的问题。除此以外，随着人工智能技术的迭代升级，机器人教师和虚拟教师的广泛应用，他们都将成为最好的老师时时陪伴，“同一个世界，同一个课堂”的愿景在不久的将来得以实现，大学英语教学改革路上教学资源不足不公的问题不再是制约大学英语教学发展的问题。（二）自适应学习广泛应用，“因材施教”教育理念得以践行。早在孔子时代就提倡“因材施教”的教学理念，要求教师在教学中应该根据学生的认知水平、学习能力及自身素质有的放矢地进行差别教学。大学英语教学改革几十年来，也一直致力于“因材施教”个性化的教学改革，但是劳而无功，究其因，主要是课堂人数多，教师无法每次课前准确掌握学生学习程度、课中和课后不能即时跟踪学生的学习情况，因此很难做到适时调整教学策略实施“因材施教”。2016年美国自适应学习平台Knewton及我国自主研制的智能自适应学习系统的投入使用，为教师、学生自己，甚至家长了解学生的学习状态，依据学生的学习兴趣、学习风格、学习需求选择适合的学习资源和途径提供了便捷。人工智能在自适应学习过程中所起的作用显而易见，主要体现在：科学而又高效的学习状态诊断；精准学习资源的推送；全过程学习数据的收集、分析与整合。因此，人工智能技术与大数据应用使得量化自我和定制学习的个性化教育成为可能[3]，“因材施教”问题也将得以践行。（三）大数据护航，精准多维的课程评价得以实现。课程学习评价是教学中的重要环节。大学英语课程学习评估经历了过去的以终结性评估为主到终结性评估与形成性评估相结合的课程学习评价方式，但是不管怎样，过去评估形式的改变并没有改变评估重结果、轻过程、重整体、轻个体的结局。此外，由于技术的原因，课程考核根本无法顾及学生的情感因素。因此，这种单一的评价模式始终没法全面科学精准地反哺教学。人工智能通过即时摄录大数据分析使传统评价发生了根本性变化，所有学生的学习记录将被人工智能综合收集起来，互相参照、优化、聚合后分发，从而提高总体水平，彻底升级“教学相长”的含义[8]。尤其是智能导师系统及智能评测系统的开发利用，可以凭借人脸识别、语音识别、机器学习、自然语言处理等技术，不仅能全过程精准收集学习的学习数据，还能即时对学生的学习状态、情感感知等多种学习因素作出即时的诊断和评价。大数据保驾护航收集全过程学习数据、智能导师和智能评测提供多维即时诊断和评价，这才是具有实际意义和现实价值的课程学习评估。

四、大学英语教学面临新挑战

人工智能技术给大学英语带来无限机遇的同时，也倒逼大学英语教学必然积极识变、应变、求变，朝着教学目标高阶化、课程体系后现代化、教学模式智慧化、教师角色精细化方向发展，主动服务国家战略发展和学生的“学以成人”。（一）教学目标高阶化。新时代高要求。近两年，教育部罕见多次发文呼吁大学英语教学改革。2018年9月17日，教育部召开加强高校公共外语教学改革工作会议，提出要“实施面向非外语专业的公共外语教学改革”“培养高素质国际化复合型人才”[9]。“推进公共外语教学改革”也被列入2019年教育部“十大事件”之一。2019年3月29日教育部和中组部又联合召开“推进公共外语教学改革，大力培养高素质国际化专门人才”会议，重点讨论如何培养学生的“专业+外语”综合应用能力，为国家战略培养和储备“一精多会、一专多能”的国际化复合型人才[9]。教育部高等教育司吴岩司长在2019年第四届全国高等学校外语教育改革与发展高端论坛上提出高等外语教育要主动服务国家发展战略，要积极迎接新科技革命挑战，要全面融入高等教育强国建设，大力培养具有全球视野、通晓国际规则、熟练运用外语、精通中外谈判和沟通的高素质国际化人才[10]。新技术新要求。2018年4月，博鳌亚洲论坛上，大屏幕即时将嘉宾语音转换成中文又即时译成英文；2018年11月的第五届互联网大会上，不但有中文，还有英文的首个AI合成新闻主播的出现。翻译软件、智能机器人等日新月异，给人类教育提出了新的要求。在人工智能时代，人类几千年积累下来的知识，瞬间可以从智能机器人和资源库平台获取，使得人类靠知识传授的课程即将被淘汰。课程教学的重心不得不从曾经的知识传授转移到通过学生的个性化学习和自适应学习，培养信息获取和分析处理能力、终身学习能力、批判性思维能力和创新能力[5]，以及人工智能所难以拥有的精神能力，包括情感能力、价值追求能力、美感能力和创新能力[3]。在这种高要求、新要求下，大学英语教学的目的就不再是简单的培养学生的英语应用能力，提高综合文化素养了。而是迈向更高阶的利用英语汲取和交流专业信息能力的培养；使用英语解决专业问题的学科思辨能力和创新能力的培养；同时发展其自主学习能力、提高其智能素养，使他们在各自的专业学习、研究和未来工作中有效地使用英语，满足国家、社会、学校和个人发展的需要。按照布鲁姆教育目标分类法，认知领域的教育目标按知识与认知过程两个维度分类[11]。在知识维度，知识被分为事实性知识、概念性知识、程序性知识和反省知识4种类型。在认知过程维度，认知过程维度，认知过程由低级到高级被分为记忆、理解、运用、分析、评价和创造6种水平[11]。人工智能时代的大学英语教学目标高阶性主要体现在：在知识维度，大学英语教学目标设立从事实性知识、概念性知识、程序性知识向反省认知知识迈进；在认知过程维度，从记忆、理解、运用向高阶的分析、评介、创造迈进。（二）课程体系后现代化。人工智能时代将迎来学校平台化、传统课堂网络化、课程市场化，人工智能技术随时从云端、海量资源库中为学生提取知识，并经由结构化推送给学生，经过学生深度学习之后进一步提炼加工，再次结构化。此外，人工智能超强的学习能力随时产生大量人类无法理解的暗知识（所谓暗知识，就是指那些人类根本无法感受到无法表达出来的，然而却能够发挥重要作用的知识）。“人类将进入一个知识大航海时代，我们将每天发现新的大陆和无数金银财宝”[12]。正如Schwab,J在Thepractical:Alanguageforcurriculum中所言：课程领域已步入穷途末日，按照现行的方法和原则已不能继续运行，也无以增进教育的发展[13]。现在需要的是适合于解决问题的新原则.....新的观点......新的方法。因此，大学英语目前线性的、统一的、封闭的现代课程体系必然受到冲击，取而代之的是非线性的、建构的、开放的小威廉.E.多尔所倡导的后现代课程模体[14]。人工智能时代，大学英语课程体系应该朝小威廉.E.多尔所提出的具有四R特点的后现代课程模体建构，即课程具有丰富性（rich）、回归性(recursive)、关联性(relational)和严密性(rigorous)。所谓丰富性，是指课程的深度、意义的层次、多种可能性或多重解释[14]。在人工智能时代，学生与教师、学生与同伴之间是学习伙伴的关系，他们随时都可以能产生新的疑问或知识，因此为了促使学生和教师产生转变和被转变，课程应具有“适量”的不确定性、异常性、无效性、模糊性、不平衡性、耗散性与生动的经验[14]。课程具有回归性是指课程的片段、组成部分和序列应该是任意组合的，不应该设置为孤立的单元，而应视其为反思的机会。也就是说在设置课程体系的时候，每一个知识，包括作业、测验等都应该提供对话和反思的余地，避免课程的重复性。关联性指建立教育与文化之间的关联。具有关联性的课程模体将摆脱过去课程体系仅仅由课程内容或教师来决定，课程模体处于一种不断建构的过程，它的内容和体系远远超越原有的课程内容。严密性是四个标准中最重要的[14]。自发组织建立的丰富的具有回归性的课程并非任意、无序的，而是具有学术逻辑和符合课程发展规律的，可以用数学思维准确度量的。只有这种非线性的、开放的、不断建构的课程模体才满足海量资源，优势整合的特点，才能有效解决学生日益增长的对英语能力提升的需求与优质英语资源分布不平衡直接的矛盾。（三）教学模式智慧化。人工智能赋能的课堂将首先是网络化、数字化、智能化的课堂，是实施个性化教学的创新能力培养课堂，是基于项目式学习的自主、合作、探究的课堂，是线上线下无缝衔接的混合式和翻转课堂，是平等交互、自适应学习、快乐幸福并追求个性全面和谐发展的高效课堂[5]。因此，大学英语教学应当遵循语言学习“输出驱动、输入优化、产出评价”和以“学生为中心”理念，从英语学科教学方法与移动新媒体技术相结合的视角，引入自适应学习系统、智能导师系统加强过程监控与评估，充分利用慕课、微课等建立具有可视化、可听化、协作化、互动化的大学英语“金课”教学模式，充分发挥线上线下教学互促和互补的优势，构建线上线下教学环节，形成课前预备、课中教学、课后巩固、课外丰富及教学反馈五个教学环节为一体的螺旋上升模式，实现知识从传递到知识提升，如图1。图1智能教学模式模拟图（四）教师角色精细化。智能语音、智能批改、智能翻译、教育机器人等人工智能技术广泛应用于英语教育，过去教学中一切重复性劳动和大部分管理工作都将被人工智能所取代，教师角色将发生重大改变。过去衡量优秀教师的素质体系：扎实的外语基本功、完善的知识理论体系、较强的外语教学能力[15]，已经无法完全满足人工智能时代对大学英语教师的需求。未来的人工智能智慧课堂不需要教师，教师的角色将转型为课程的咨询师、学习的引导者、数据分析师、情感呵护者等，角色将越来越精细。除此以外，由于角色的精细分工，将来教师不可能再孤军奋战，而是走向团队合作[16]。今天的教育形势下，我们教师要引领学生提升自己的核心素养，引领学生学会认知（learntoknow），学会做事（learntodo），学会合作（learntoliveandworkto-gether），学会做人（learntobe）。

人工智能与语文教学例4

中图分类号：G451.2 文献标志码：A 文章编号：1674-9324（2014）45-0017-03

一、引言

自2004年11月21日全球首家孔子学院在韩国首尔成立以来，目前孔子学院已在117个国家（地区）的三百多个教育机构落户，是汉语教学推广与中国文化传播的全球品牌和平台。孔子学院在全球几乎是遍地开花，汉办面临着如何选拔和管理孔子学院师资队伍的问题。因为孔子学院的教师要在自己不熟悉的文化情境中适应并高效地工作，除了要具备语言能力之外，还要提高对文化的适应能力以及和不同文化背景的人共事的能力。在各海外孔子学院实际教学管理工作中，中方教师与外方人员的交际沟通中存在一定的障碍，甚至导致冲突时有发生，因而降低了工作效率。究其原因，笔者认为教师在跨文化意识、交际协调能力方面仍有欠缺，而这最终将成为制约孔子学院发展的瓶颈。根据孔子学院所处复杂的跨文化情境，以及孔子学院教师深处文明对话一线的实际需求，从“文化智商”的视域出发，探讨孔子学院师资队伍建设和发展问题则势在必行。

二、从多元智能、情商到文化智商的嬗变

1.理论渊源。传统意义上的智力理论描述的是一般智力或者认知能力的概念，一般智力通常包括观察力、记忆力、想象力、分析判断能力、思维能力、应变能力等内容。人们逐渐意识到仅仅这些方面的智力并不能完全解释人们在现实生活中的成功，还有许多非学术方面的智力因素也影响着人们的成功与否。

根据这些智能范畴，区别于传统一般智力的智力理论不断应运而生。1995年，哈佛大学心理学教授丹尼尔・戈尔曼提出情商理论，他认为，“情商”是个体最重要的生存能力，是一种发掘情感潜能、运用情感能力影响生活各个层面和人生未来的关键性的品质要素。

文化智商的概念是由Earley和Ang教授于2003年在《文化智商》（Cultural Intelligence，CQ）一书中提出的，两位学者将文化智商定义为“一个人在多元的文化特性下，能有效运作的能力”。他们提出了文化智商的四个维度：元认知性文化智力、认知性文化智力、动机性文化智力、行为性文化智力。这四个维度共同构成文化智商在跨文化交流过程中的价值框架，也是文化智商在促进跨文化理解、适应、交往、生存和发展过程中的四种能力体现。和情绪智商一样，文化智商超出了学术和脑力智商的范畴。一个在某种文化环境中情商很高的人在另外一种文化中情商不一定就会很高。相较之下，文化智商是不受特定文化限制的，是以多元文化为特征的背景下适应各种情况的一系列的能力。因此，文化智商可以用来解释为什么有些人在不同的文化情境中可以成功地适应，而有些人却举步维艰。

2.文化智商与文化适应、工作绩效和跨文化团队之关系。从文化智商与文化适应的视角看，Early和Ang在2007年有关文化智商一系列的实证研究中证实大学本科生和IT从业人员若具有较高的行为型文化智商，在另一个文化的成功适应程度较高。William（2008）对在中国工作和生活的美国外派人员进行研究，发现认知性文化智力对社会文化性适应力有正面预测力，而动机性文化智力对社会文化和心理适应有正面预测力[1]。

从文化智商与工作绩效视角看，越来越多的实证研究表明文化智商可以预测工作绩效的很多方面。Ang等（2007）发现具有较高元认知性和认知性文化智力的人在进行跨文化决策时工作能力强，而有较高元认知性文化智力和行为性文化智力的人具有更强的任务执行力。

跨文化团队可以利用团队成员的文化智商来克服因为文化差异带来的潜在的负面效应，从而将成员多元化的知识转化成优势[2]。Chua和Morris's（2000）对来自不同文化背景的行政主管进行研究发现团队整体的文化智商提升可以增加跨文化团队成员间的情感信任（而非认知信任），进而促进成员间的互动，相互交换和分享意见[3]。总之，多项研究表明文化智商可以缓和多元文化团队内部的情感上的冲突。

三、孔子学院对外汉语教师角色和素质能力要求

1.对外汉语教师的角色的定位。Altman（1981）认为语言教师是跨文化能力的培养者、方言学家、价值观念的阐释者、交际行为的分析者。外语教师在跨文化技能方面要求更高，需要具备跨文化的知识、跨文化的能力、对不同文化的积极态度。而对外汉语教师由于其学生受众的特殊性，在其工作岗位上扮演着众多的职业角色，他们既是语言教师，同时又是文化传播者、学术研究者和具有一定政治素质的涉外人员。[4]对外汉语教师还是一个中国文化的传播者，他通过自己的言行，用最自然的方式向外国人展现了中国的文化和中国人的社会生活，一个优秀的得到学生热爱的汉语教师，在唤起外国人对中国的友好感情，巩固海外华人与祖国的联系方面，功不可没。[5]

2.孔子学院对外汉语教师素质能力要求。与国内的外语教师相比，孔子学院的对外汉语教师身处海外异乡，面对的是不懂汉语，不了解中国文化外国学生，他们需要讲授汉语语言知识，传播中华文化；解读中国社会众生相，了解自己文化和学生文化中的价值观念、思维方式、语言交际和非语言交际的特点和差异；零距离地回答对中国文化陌生的外国学生有关中国的各类问题；同时还要与团队中不同文化背景的成员合作完成工作任务。所以孔子学院对外汉语教师除了必须具备基本的汉语与赴任国语言能力，熟悉汉语教学的方法之外，还应该具备以下能力：跨文化适应能力、跨文化交际能力、在异质文化中工作的能力、和不同文化背景团队成员协同合作之能力。

四、发展文化智商与提升孔子学院工作能力与绩效之关系

1.文化智商对孔子学院团队绩效之影响。各个孔子学院都是一个国际化的团队，大都属于双文化团队，由本土成员和外派人员构成，其中包括：中国外派的教师以及志愿者，海外本土教师，海外本土的行政管理人员。在双文化团队中，因为彼此数量相当双方就不害怕说出自己的观点，也不掩饰自己的文化特色，能够更加正视双方的差别，坦率地讨论问题就可能具备产生有创意的解决方案的潜力。

文化智商对跨文化团队绩效的影响有两个层面：一方面，个体的文化智商水平将影响其和团队中来自不同文化背景的成员之间的沟通和冲突处理。另一方面，团队文化智商水平会显著影响团队绩效。团队的整体文化智商水平越高，意味着团队整体更加能够适应跨文化差异，表现出更合适的跨文化沟通和人际交往的行为，从而在团队整体运行中，形成更好的团队绩效[6]。

2.解决孔子学院团队冲突之办法：提升团队成员的整体文化智商。正如前文所述，文化智商在解释跨文化情境下的绩效和适应具有显著意义。笔者试图从文化智商的四个纬度来讨论文化智商与孔子学院团队工作能力的关系。如果成员具有较高的动机性文化智力，那么他们就有进行跨文化交流和适应的驱动力，有信心完成与其他不同文化背景成员的沟通和合作。他们即使在面对突发棘手的问题时都会坚持尝试新的办法尽力去解决，只要去坚持尝试，就会在实践中获得反馈，这些反馈无疑会成为他们应对新问题的教训或经验，因此这种积累会提高他们的工作绩效。

倘若各孔子学院的成员具备较高的认知性文化智力，那么它们就能充分理解海外本土文化中的多重要素，其中包括价值观、经济、法律、社会系统等，那么无疑能提高他们应对在国外工作时的文化冲突从而预防文化休克的能力。

具有高元认知文化智力的孔子学院教师能够在具体不同的文化情景中根据自己对文化的理解和认知对原有的文化认知进行修正，从而保证顺畅的跨文化沟通。具备高行为性文化智力应是孔子学院教师在跨文化交际实践中的最高标准和境界，因为高行为性文化智力的团队成员能恰当地使用言语和非言语行为从而能和其他异质文化成员进行无障碍交流，实现文化融合。

这四个维度的文化智商之间相互影响，共同作用才能最终提升个人的文化智商。在实际跨文化交流中，别人对我们的行为所给予的正面的反馈会直接影响动机性文化智力；而动机性文化智力的提升会进一步推高整体文化智力。因此，文化智商并非与生俱来，一成不变的，是可以习得和培养的。所以，笔者认为，培育和提升各孔子学院团队成员的整体文化智商是解决团队内部矛盾和冲突之有效办法。

五、关于提高孔子学院教师团队工作绩效的建议

笔者综合研究了国内外的文化智商提升培养方面的研究，提出以下策略来提升孔子学院教师团队工作绩效的建议。

首先，在甄选师资时，应该对候选人的文化智商进行评估。Ang等（2007）根据四维文化智商开发设计了文化智商量表（CQS），根据该量表的20个因子和对应的分值进行个体文化智商水平测评。该量表在新加坡、美国大学生被试以及多国专业人员中施测并得到较好的信效度。我国的研究者对英文版问卷进行了翻译并在具有海外工作经历的管理和专业人员中施测，也得到了较好的信度和结构效度，基本证明了文化智商中文版问卷在统计意义上的可靠性[7]。在选拔对外汉语教师时，除了现有的外语、汉语水平测试和心理测试之外，可以增加采用文化智商量表对文化智商进行测评，从而更全面地考察外派教师候选人的综合素质和能力，了解其优势和不足，为提供有的放矢的岗前培训打下基础；同时，通过测评也让教师自身对自己的文化智商有所认知，更有针对性地参加培训和进行自我充实。

其次，在岗前培训中进行文化认知的教育与培训。认知能力是系统解读不同文化体系的切入点，因此，提高认知能力层面的文化智力，也是全面提升文化智力的必要基础[8]。研究发现，认知文化智商是文化智商四个维度中对跨文化适应最具预测作用的指标，对生活满意、工作任务、职业发展、创新角色、团队角色和跨文化角色都有显著影响。所以，对外派教师进行文化知识培训是非常有必要的。现在的孔子学院教师岗前培训已经包含了跨文化知识传授，但往往过于泛化，或是主要集中介绍拉丁字母文化圈国家的文化。所以，建议对教师进行针对不同文化圈的跨文化培训，关注各个文化间的差异，向教师强化各文化之间的共性。

六、结语

在“”式的迅猛发展之后，冷静思考孔子学院可持续发展问题已成势所必然。一个组织能否长期稳定地发展在于其核心竞争力。孔子学院是跨国团队的合作模式，其面临的最大的挑战是如何发挥多元文化背景的团队成员的工作能力，提高团队成员间的磨合度以及消除文化隔阂。而其中合理配备外派人员是提高其核心竞争力的关键。所以外派人员的储备、培训和选择是孔子学院实现可持续发展的首要问题。

现在对于孔子学院教师跨文化交际能力的考察和培训多集中于中华文化和海外文化的差异的泛化比较和认知。文化智商概念的引入为孔子学院人才储备和培养提供了一个新的视野，因为文化智商关注的是不同文化间的共同性，即普世价值；寻找不同人之间的共性，将人们组织在一起。对孔子学院团队而言，在共性基础上处理差异性的文化智商理论可以帮助建立来自不同文化成员间彼此合作的基础，使他们成功交流沟通，避免文化冲突，最大化发挥自己的能力，从而增强团队的整体工作绩效。所以，文化智商应当成为孔子学院外派人员选派素质的一个考察标准；同时，应该利用文化智商理论进行各孔子学院团队培训。

参考文献：

[1]Williams，M.E.Individual differences and cross-cultural adaptation：A study of cultural intelligence，psychological adjustment，and sociocultural adjustment.Unpublished doctoral dissertation，Trident University International University，Cypress，CA，2008.

[2]Moynihan，L.M.，Peterson，R.S.，& Earley，P.C.Cultural intelligence and the multinational team experience：Does the experience of working in a multinational team improve cultural intelligence？In E.A.Mannix，M.A.Neale，& Y.Chen （Eds.），Research on Managing Groups and Teams：National Culture Greenwich，CT：Elsevier，2006，（9）：279-304.

[3]Chua，R.Y.，& Morris，M.W.Innovation communication in multicultural networks：Deficits in intercultural capability and affect-based trust as barriers to new idea sharing in intercultural relationships.Unpublished manuscript，Harvard Business School，Cambridge，MA，2009.

[4]张建强.试论对外汉语教师的职业角色转换[J].职业时空，2007，（15）.

[5]程伟民.论对外汉语教师的素质[J].清华大学教育研究，2000，（02）.

[6]李宜菁.跨文化团队成员文化智力对个体和团队绩效的影响研究[D].上海交通大学硕士学位论文，2009.

人工智能与语文教学例5

中图分类号：G642.4？摇 文献标志码：A 文章编号：1674-9324（2014）15-0103-02

独立学院大学英语教学因为学生特点存在着特殊性，但目前沿用常规方式授课存在着一些不可忽略的问题，如：教学形式单调，缺乏开放、弹性的学习活动，注重知识传授而忽视能力培养等，因此，学生缺乏学习兴趣，英语水平不仅不能显著提高反而停滞不前。而多元智能理论以学生为中心，重视学习过程，注重通过丰富的教学活动深层激发学生学习兴趣，可以弥补目前独立学院大学英语教学的不足。因此，本文介绍了多元智能理论，探讨了多元智能理论在独立学院大学英语教学中的具体运用，从而促进学生英语水平的提高。

一、多元智能理论

MI理论即多元智力理论或多元智能理论，是由美国哈佛大学心理学教授加德纳博士在对人类潜能研究的基础上提出的。他认为人类的智能是多元的，包含了语言智能、数理逻辑智能、视觉空间智能、音乐智能、人际智能、自我认识智能、肢体动觉智能、自然观察者智能、生存智能九大智能。加德纳认为：每个人身上都存在多种智能，学生之间不存在智力高低的差别，只存在智力类型的差别。

二、独立学院英语教学现状

独立学院大学英语课程是公共必修课，其教学对象是全校各系的一、二年级学生，选用教材为普通高校选用的英语教材：外语教学与研究出版社的《新视野大学英语》或《新视界大学英语》。英语课程分为大学英语读写与大学英语听说，大学英语读写采取大班上课，大学英语听力则在语音室实行小班上课，与普通高校大学英语授课方式基本相同。但独立学院学生基础知识和自我管理能力相对薄弱，缺乏学习热情与主动性，学生普遍英语基础较差，学习方法不尽合理，学习兴趣不浓厚，因此课外用于英语拓展学习的时间较少。以长江大学工程技术学院为例，尽管教师在教学过程中尽量地丰富教学手段，但收效甚微。笔者认为，如果教师不能深层次地激发学生潜能，不能深入了解学生特点，独立学院学生仍可能延续以前的学习习惯、学习态度、学习方法，英语学习很难有进步的空间，因此，多元智能理论在独立学院学生英语课堂中的应用是十分必要的。如果多元智能与独立学院大学英语教学合理整合，不但可以大大改进英语教学的活动方式，真正激发学生的学习兴趣，还能取得更好的学习效果。

三、多元智力理论在独立学院大学英语课堂中的具体运用

1.多元智能理论与学生分组。学生分组对于大班、合班上课十分必要，既可以培养学生的团队合作精神，形成班级良好的互动氛围，又能帮助教师开展学生课外学习拓展。但大多数的学生分组由学生干部安排或教师按学生名单随机进行指派，也有教师分组时考虑到组员英语学习成绩、学习态度、男女比例等因素，但在实际课堂活动中，起初学生会因为新奇而积极参与，但之后组员因成绩差异、兴趣差异、个性差异而逐渐失去信心，最终导致学习小组形同虚设。加德纳博士的多元智力测试量表可对测试者的九种智能进行打分，让受试者了解自己不同智能的分布情况。建议教师在教学前运用多元智力测试量表测试学生的多元智能发展情况及英语水平，并保存记录，然后教师可综合学生测试结果，根据不同特点进行分组，以便在今后的小组活动中可针对不同智能分配不同的任务，详见表1：

分组后，教师可根据教材内容布置不同任务，如在《新视界大学英语读写教程》中，第一单元主题为A New Start，文章具体讲述一名已毕业大学生对学弟学妹们的忠告，教师可让人际智能组及自我认识智能组的同学进行大学生活名言警句搜集和编排反映大学生活的舞台剧，并在课堂上与全班同学进行分享，不仅能让新生了解大学生活的实质，树立正确的生活观，更能激发学生对英语课的兴趣，体现出高中英语课堂与大学英语课堂的区别。第五单元主题为Shopping Around，课文讲述了精明商家如何进行商场布置以吸引顾客消费的，在理解课文的过程中，教师可让视觉空间智能组同学根据句子描述画出商场布置图。当然，多元智能理论与英语教学的有机整合，绝不能一蹴而就，也不是一堂课、两堂课的事情。教师需系统设计整个教学活动，并需对不同智能组学生的提高进行精心设计：注意关注度的平均分配、注意任务的相关性、注意学生反应，建议教师以单元或学期进行计划安排。

2.多元智能理论与英语能力。在加德纳博士提出的九种智能中，语言智能是与英语教学最为相关的智能。教师在慢慢培养其他智能组学生对英语的学习兴趣后，也需关注他们语言智能的进一步提高。为提高学生英语听、说、读、写、译五种能力，教师可在课前设计能充分运用语言智能的活动，与传统的教学活动相比，与多元智能理论结合的教学活动能充分调动学生积极性，让每个学生都主动参与到学习中来。

MI理论与独立学院大学英语教学的结合是一项庞大而系统的工程，教师需结合学生特点、教材、教学形式等来精心设计课堂及课外活动，并根据小组及个人发展制定详细计划。学期开始前对学生的多智力和英语水平进行测试，单元或学期结束后，再对其进行测试，对比分析，绘出学生智能成长与英语水平提高的曲线，以此为基础进行阶段性经验成果小结，为下一阶段的教学提供参考与改进的依据。

参考文献：

[1]秦小惠.多元智力理论与大学英语教学[J].井冈山医专学报，2006，5（3）.

人工智能与语文教学例6

众所周知，小学语文是国语的前言，是打开少年思想的一把金钥匙，足见小学语文的重要性。教育机智是一种能力，是教师综合教育水平的体现。所以，教育者要提高教育机智，就需要不断地积累、学习经验。

一、对学生诚挚深厚的爱

教师的工作对象是学生，如果一个教育工作者不爱自己的工作对象，那么他的教育工作肯定是做不好的。从古今中外教学实践中我们也可以发现，那些热爱教育事业、热爱学生的教师确实有一种巨大的教育力量，他们能将教育机智发挥到极致。所以说作为小学语文教师，在任何时候，都要保持对教育工作的热情。在教育学生时，不要以居高临下的口吻一味地去批评学生。而是应该把学生放在平等的位置去教育引导。让学生真正地信服教师，才能赢得学生的尊重，拉近师生间的距离，这些无不要求语文教师对小学生有一股诚挚深厚的爱。

二、认真积累教育实践经验，刻苦学习教育科学理论

教育机智既不会与生俱来，也不会偶然地、无缘无故地突然发生，更不是随心所欲地“灵机一动”，教育机智是教师深思熟虑和果断相结合的一种高超的教学艺术。小学语文教师要想具有教育机智，只有在教育科学理论指导下进行实践工作，联系班级工作中遇到的实际问题学习教育理论。教师只有在长期的教学实践中对教育科学理论的掌握达到炉火纯青的程度才可能具备教育机智，教育机智既不会光顾那些对教育科学理论一知半解却又自以为是的人们；也不会青睐那些在实践工作中“埋头苦干”，但不知教育科学为何物的庸庸碌碌地教了一辈子书的“教书匠”的。

三、必须具备细致入微的观察力

观察是有一定的目的、有组织、主动的知觉，观察力则是一种看出对象的本质的能力，观察力是教师的智力构成因素之一，它是由教师的教学经验和心理素养所决定的。

在语文教学工作中，教师的工作对象是几十个随时变化的天性活泼的小学生，教师要随时随地地根据学生的细微变化作出反应，其反馈调节既需机敏又要准确。所以，语文教师教育机智的发挥离不开细致入微的观察力，敏锐的观察力是教师发挥教育机智的智力基础。那些在工作中成功发挥教育机智的教师一般都具有敏锐的观察力，他们能从学生的眼神、表情、动作、姿态及一些细微表现中洞察到学生的内心世界，察觉出即将发生的“偶发事件”，能防患于未然；他们能利用敏锐的观察力，经过点拨、启迪、诱导，使学生心悦诚服地按照教师希望的去做。

四、有意识地培养和提高思维的灵活性和敏捷性

语文教师在教学中运用教育机智来处理偶发事件，实际上也是一种应激，应激是在出乎意料的紧急情况下所引起的情绪状况，这种应激需要教师在短时间内面对突发的偶然事件，迅速判断情况，在一瞬间作出决定，这就要求教师的思维具有灵活性和敏捷性的特点。

思维的灵活性是指思维活动的智力灵活程度，能从不同的层次、角度、方向、方面，用多种方法来解决问题。教育机智总是与特定的教学情境相连，面对复杂而微妙的教育问题和不同的教学情境，教师不能一味地照搬教育理论，更不能经验主义，依照过往经验。而是要懂得应变，具体分析不同的情境，具体问题具体分析，要培养自己的临场应变能力。思维的灵活性和敏捷性是小学语文教师发挥教育机智的思维基础，在教学中把教育机智发挥到极致的教育者无不具有灵活性和敏捷性的特点。

五、做到积极反思

成功者往往善于总结失败。过往的经验与教训是一面镜子，可以照出过去工作中的失误与不足。我们要善于在过去处理突发事件中的不足中汲取营养，积极地去回顾与反思。对处理得不够完美的或者不足的地方要积极分析原因，思考怎样才能做得更好。只有这样，才能不断地积累经验，才能把经验转化为处理事件的能力，为在语文教师工作中提升自己的教育、教学能力，培养自己的教育机智。

教育机智不是固定的一门课程，通过老师的指点就可以学会的。而小学语文教师的教育机智就是要靠教师自身在工作中总结，在总结中体会、感悟出来的。

在倡导素质教育的今天，灵活地运用教育机智，这也给教师自身素质提出了很高的要求，要成为一名优秀的小学语文教师，更应该与时俱进，不断学习，提高自身素质，努力让教育机智之花在小语课堂绽放！

参考文献：

[1]王晓春.教育智慧从哪里来：点评100个教育案例：小学[M].上海：华东师范大学出版社，2005-09.

人工智能与语文教学例7

语文教学中应最大限制地发掘文学作品中隐含着的聪明和人道光辉，连系语文学科特有的人文性、思维性和艺术性的特点，为学生的人格开展供应更宽广的空间。尽管我国的人格教育研究已提升到前所未有的高度，人格教育的途径策略研究也不断推陈出新，但前辈们的实践多是从宏观上通过德育手段、心理教育、课程设置和开发。否则在理论上是违背辩证法的，在实践上是不可能取得成效的。下面对此作进一步阐述。

一、语文学习与心理发展

语文科的特殊性质决定了语文科的学习，必然会对学生其他学科知识的学习与思维品质、思维能力的发展及文化道德素质的形成，产生重要的影响。语文学习不仅能够促进学生语言的发展，而且有助于其他学科知识的学习，能够起到拓展学生的知识视野，促进文化素质及道德品质发展的作用，尤其是能够对学生心理的发展起到其他知识的学习不可替代的作用。语言是思维的工具，思维要借助语言进行，个体的思维结果也要借助语言才能外化。因而对个体来说，语言的发展能够提高思维的水平。而语言的学习本身就是复杂的心智活动，它不能脱离思维而孤立地进行，语言的理解、语言的表达都需要调动知识积累，要有联想、想像、判断、推理以及情感等因素的参与，也正是在这个过程中，学生的心理机能能够得到锻炼与发展。另一方面，语文学习又受心理发展的制约。首先受智力因素制约。学生的语文学习，是学生在教育情境中，学习语言知识和发展语文技能的过程。在这个过程中，学生的智力因素起着加深认识的作用。因此它与学习的质量有很大的关系。？在学生发展进程中，语言能力的形成与智力发展有着密切关系。语言学习的过程是复杂的心智活动过程。在这个过程中，学生是智力因素起着重要的作用。通过听、说、读、写，学生的知识从无到有，由少而多，由浅及深，逐步认识了客观世界的主要现象及规律，驾驭语言的能力得到了提高。也正是在这个过程中，学生的大脑机能得到了有效的锻炼。应该说，组织良好的学习过程，既是有效地发展语文能力的过程，也是有效地开发智力的过程。学生在能力方面每前进一步，智力也就能得到进一步提高。其次是受非智力因素制约。学生在学习中要获得成效，需要全部心理活动的积极参与。一个人即使具有较高的智力水平，但如果智力因素不同非智力因素相结合，也不可能获得学习的高效率。广义的非智力因素是指智力因素以外的一切心理因素，狭义的非智力因素是指动机、兴趣、情感、意志和性格等;非智力因素对中学生的学习影响巨大。我国心理学工作者曾对北京两所中学的121名学生进行过调查，他们的智商都符合智商常态曲线，然而在高考中达到分数线的学生，非智力因素优秀者多于非智力因素不良者。

二、语文教学中实施审美教育的重要意义

人工智能与语文教学例8

中图分类号：G642　文献标识码：A

1　引言

智能科学与技术学科以计算机科学为基础，结合了认知科学、信息学、控制科学、生命科学、语言学等学科的相关理论和研究方法，是一门新兴的交叉学科，将成为21世纪信息科学研究的制高点和信息产业价值的主要提升点。

在国外，许多著名高校都设立了“人工智能”专业并授予智能科学专业学位：世界多数知名的理工类院校都设立有人工智能研究所或实验室，进行智能科学专业的研究生培养及科研工作。在国内，智能科学与技术专业起步则较晚：2003年12月5日，教育部正式批准北京大学信息科学技术学院设立“智能科学与技术”本科专业，这标志着我国“智能科学与技术”专业的诞生。

厦门大学在智能科学与技术领域已经有多年的研究积累和师资储备。2006年12月，教育部正式批准厦门大学设立“智能科学与技术”本科专业，2007年6月6日，厦门大学智能科学与技术系经学校批准成立，并于2007年9月迎来了第一届本科生。本文将简要介绍近几年来厦门大学“智能科学与技术”专业的建设情况。

2　厦门大学智能科学与技术相关领域的科学研究进展

厦门大学在智能科学与技术领域的研究已开展了多年。早在1988年，学校就成立了校级科研机构――“厦门大学人工智能与计算机研究所”，目前，经厦门大学批准，正式更名为“厦门大学人工智能研究所”。它是一个以实用智能技术研究为主、集基础研究与应用开发于一体的研究机构，是厦门大学组建智能科学与技术系的主要基础。

厦门大学智能科学与技术系面向国际学科发展趋势和国家发展的重大需求，利用人工智能研究的方法和手段，不断开辟新的研究领域，逐渐确立了语言信息处理、认知计算、智能信息检索、中医信息处理、视频图像处理、智能机器人等主要研究方向。在语言信息处理方面，现设手写汉字识别、自然语言理解、机器翻译、语料库技术等研究领域；在认知计算方面，现设觉知计算、脑机接口、机器感觉、隐喻逻辑等研究领域；在智能信息检索方面，现设文本信息过滤、信息检索、信息提取、智能数据挖掘、Web挖掘等研究领域；在中医信息处理方面，现主要研究开发多媒体中草药智能查询系统、基于舌象中医智能体检系统；在视频图像处理方面，现设图像数据库、生物特征识别、遥感图像、地理信息系统等研究领域。2008年，系里引进了被称为“人工大脑之父”的著名学者Hugo de Garis教授，并以他为首组建了人工大脑研究室，该研究室的目标是，经过三年左右的时间，建设中国首个人工大脑。

经过十几年的不懈努力，我们在上述研究领域均取得了一批有影响的重要研究成果，在我国学术界具有一定的学术地位，获得数十项国家和省部级项目经费的支持。目前在研的项目有国家自然科学基金项目3项、国家863项目2项、国家863子项目2项、福建省自然科学基金项目1项、福建省科技计划重点项目2项。在汉字识别、词语切分标注、语法分析、词义消歧、指代消解、语言神经基础、汉语理解策略、网上信息的选择翻译、统计机器翻译、语音识别与合成、计算机音乐、计琴学等诸多方面进行了有特色的研究，形成了具体的算法，并且还提出了一种系统性的协动计算理论，出版专著5部，数百篇，其中近三年被EI、SCI等检索的论文达200余篇。

在基础理论研究的基础上，智能科学与技术系还十分注重产学研结合，先后与北京德威特电力系统自动化有限公司和深圳名人电脑等公司进行合作研发，广泛开展应用系统的研制开发，主要包括：手写汉字机器识别系统、汉语分词和词性标注系统、机器翻译系统以及网上汉语文本分类和信息过滤系统。其中，手写汉字机器识别系统获浙江省教育厅科学技术进步三等奖：机器辅助汉英互翻系统获福建省科技厅科技进步三等奖；汉语分词和词性标注系统获得2003年863中文信息处理评测第二名：机器翻译系统(包括XMMT汉英机器翻译系统、Matrix英汉机器翻译系统、Light英汉机器翻译系统和Neon英汉双向机器翻译系统)在863智能接口评测中多次名列前茅，形成多项产品，技术授权国内多家单位使用。

在科研平台建设方面，智能科学与技术系发挥厦门大学多学科交叉的优势，联合人文学院、外文学院和海外教育学院华文系的学术力量，于2003年成立了“厦门大学语言技术中心”，其中，汉外多语言机器翻译为主攻方向之一。2006年获批了“智能信息技术福建省高校重点实验室”；目前，以人工大脑相关内容为研究核心的“福建省仿脑智能系统重点实验室”也已获批。

3　厦门大学“智能科学与技术”专业建设情况

厦门大学智能科学与技术系现有一个本科专业(智能科学与技术)，三个学术型硕士学位授予专业(人工智能基础、模式识别与智能系统、计算机应用技术)，一个“计算机技术”工程硕士培养方向(智能工程及网络安全方向)，一个博士学位授予专业(人工智能基础)。现有在校本科生近90人，硕士研究生80多人，博士研究生25人，博士后2人。本系教职工近30人，其中：教授5人，副教授5人，80％具有博士学位或者博士在读，40岁以下的年轻教师占2／3。

3.1　本科生专业建设

在本科生培养方面，厦门大学智能科学与技术系的目标是要求学生能够有效和系统地掌握本学科的理论基础，比较深入地理解智能科学与技术理论；培养具有一定的分析、综合和创新能力，能够承当智能信息系统设计、开发和智能科学与技术学科教学任务的，德、智、体全面发展的科学技术工作者：毕业生适宜到科研机构、学校、技术或行政管理部门、公司、厂矿等企事业单位从事科技研究、应用开发、信息管理和教学工作，也可以进一步攻读该专业及相关专业的硕士学位。

为了实现上述目标，我们遵循“宽口径、厚基础、抓关键、重实践”四项基本原则，制定了较合理的教学计划，在本科一、二年级安排公共基本课程、校通识教育课程、院系通修课程；从二年级下学期开始结束院系通修课程，转而推出部分学科通修课程，向专业化过渡，三年级开始加入方向性选修课程。其中，公共基本课程621学时、33学分；校通识教育课程262学、15学分；学科通修课程1544学时、90学分；方向性课程120学时、分；学科跨方向性课程108学时、6学分。这样的安排能真正使学生在获得扎实而宽厚的理论基础、合理的知识结构的同时，培养较强的获取新知识的能力和创新精神。

为了能切实提高学生的动手实践能力，我们在办学过程中十分重视和强调实践环节的训练并倡导理论与实际 相结合，已经规划建设一个特色实验室――“仿脑认知与智能机器人”实验室，可支撑仿脑认知与智能机器人两个方向相关课程的教学实验，总经费预算100万元。依托该实验室，结合相关课程，高年级本科生可以进行“心理物理测试实验”、“眼动测试实验”、“面部表情与脑电对照实验”、“行为学与智能关系测试实验”、“机器人避障行走路径规划”、“机器人目标识别与跟踪”、“机器人声控实验”、“机器人智能语言翻译”、“机器人足球比赛”等众多特色实验。

3.2　研究生专业建设

厦门大学智能科学与技术系的研究生培养以加强创新能力的培养为核心，以加强基础课、专业课，实验实践教学、论文创新写作、促进理论与实践相结合为重点，包含硕士研究生和博士研究生两个培养层次。其中，硕士研究生层次又分为学术型研究生和工程硕士两种类型，分别进行培养。

在学术型硕士研究生培养方面，我们的目标是培养适应智能科学与计算机科学的发展，适应国家社会发展与进步事业需要的，德、智、体、美全面发展，系统地掌握本学科基本概念、基本原理、基本方法、基本技能的，具有创新能力、理论联系实际的高级专门人才和能适应未来从事基础研究、应用基础研究、技术开发研究和工程应用研究之人才。毕业生适宜到科研部门、学校从事科学研究和教学工作；适宜到计算机产业相关的企事业单位从事智能科学与计算机科学技术的开发研究、应用与管理等工作；可以继续攻读智能科学与计算机科学及其相关学科的博士学位。目前包含“人工智能基础”、“模式识别与智能系统”和“计算机应用技术”三个专业。其中，“人工智能基础”专业包含如下培养方向：认知科学理论、认知逻辑学、计算语言学、智能计算方法、艺术认知与计算、脑高级功能成像等；“模式识别与智能系统”专业包含如下培养方向：计算机视觉、机器翻译系统、智能中医诊断系统、机器音乐、模式识别、音频信息处理等：“计算机应用技术”专业包含如下培养方向：人工智能应用技术、自然语言处理技术、智能信息检索技术、多媒体综合应用技术、图像与视频处理技术、虚拟现实技术等。

在工程硕士培养方面，目前智能系招收“计算机技术”工程硕士――B方向(智能工程及网络安全)的工程硕士研究生，目标是培养具有扎实的计算机学科专业知识和工程技术能力，掌握现代智能与网络科学前沿知识，在智能工程与网络安全方向具有一定研究深度和项目研发能力的高层次应用型人才。培养方向包括：嵌入式智能家居、视频图像处理、网络视觉监控、模式识别与智能系统、智能机器人、网络内容监管、黑客与网络攻防技术、网络信息安全、信息检索与信息过滤、自然语言处理、机器翻译、语音识别与合成、智能中医信息处理、人工大脑、虚拟现实技术等。

在博士研究生培养方面，设有“人工智能基础”博士学位授予专业，目标是培养基础扎实，具有创新意识，对某一领域有全面深入了解或对某一应用领域有独立解决实际问题的能力，能够解决前人未能解决的科学问题或社会发展中亟待解决的技术问题的高级专业人才：其研究工作对科学技术或社会经济的发展具有明显贡献，为人工智能技术发展和应用提供新的基础或新技术、新方法。培养方向包括：人工智能以及应用技术、艺术认知与计算、数据挖掘技术、认知神经科学、软计算方法及其应用、智能多媒体信息处理、脑功能成像技术等。

人工智能与语文教学例9

一、知识面的拓宽

现在绝大多数少年儿童认识世界都是从语文课的学习中开始的，语文教学涉及的知识面也是很宽的，这其中包括历史、地理、自然、生物等等，更重要的是包含着许多德育和思想教育的因素。语文教师应该充分认识到语文对儿童知识启蒙以及对青少年知识拓展的重要性，尽可能地为少年儿童展示多彩的知识空间。这就需要语文教师在有较高素质的基础上，不断学习新知识，注意知识的积累，丰富自己的知识储备。正如俗话所说“学高为师 身正为范”，老师要想给学生一杯水自己就该是一眼泉，我想这样你教出的学生也才能青出于蓝而胜于蓝的。

二、审美情趣的培养

语言是一门艺术，中国语言更是一门美的艺术。这种美包括形式美、主题美、意境美等几个方面。形式美是指的是文字的排列组合，主题美指的是文章的中心思想，意境美指的是文章的言外之意。兴趣是最好的老师。语文教学对孩子们学习兴趣的培养，很大程度上依靠学生对语言的美产生共鸣。只要他们从中感受到了美，他们自然就会喜欢，如若不然的话，他们则不喜欢。从另一个意义上说，感受美也是人类乐趣之所在，爱美之心人皆有之嘛，故而说培养学生的审美情趣甚至是可以影响学生的一生。

三、思想品德的养成

人工智能与语文教学例10

2教学方法研究

研究生教学应更突出学生的主体地位，注重发挥其学习的主动性和自觉性，为此，课程组结合课程特点，在教学方法进行了如下探索。

2.1加强教学设计

教学设计就是对教学活动进行系统计划的过程, 是教什么(课程内容)及怎么教(组织、方法、策略、手段及其他传媒工具的使用等)的过程[2]。在教学过程中，每节课授课前，坚持集体备课的原则，由课程组集体讨论选定授课内容，补充阅读文献，根据授课对象与课程内容特点，确定课堂组织方式，采用的授课方式以研讨式教学为主，给合讲授、实验、自学等。

2.2抓好课堂教学环节

教学方法与教学手段是保证课堂教学效果的关键。本课程授课对象主要为硕士研究生，他们的接受能力较强，有一定的求知欲。由于学员人数较少，授课方式可灵活组织。教室有完备的多媒体设备，基本的软件实验环境，教学过程可采用灵活教学方法、多种教学手段，提高教学效率，保证授课质量。

1) 以研讨式为主的教学方式。研究生教学应坚持学术研究为导向，发挥学员在学习过程中的主动性和自觉性。由于研究生学员有一定的学习基础与自学能力，教员可以在课前给学员布置预习内容，学员通过查阅资料、分析整理进而形成自己的观点，使在课堂教学中师生互动交流成为可能，改变传统的教员讲，学员听的灌输式教学方式。研讨式教学也有力于培养学员积极思考、创新思维的习惯与能力。

2) 教学手段的信息化。人工智能原理教学一个突出矛盾是知识点多、内容抽象、理论性强，但学时较少，因此，必须发挥现代教学手段的作用，提高教学效率。为此，课程组对每节课都精心设计了教学课件，课堂教学中以课件为主，辅以板书，充分利用多媒体信息量大、直观等优点，改善教学效果；引入教学声像资料，便于学员课下学习；设计演示程序，使部分比较抽象、不易于理解的内容，如子句归结、搜索策略更形象直观，易于学习和掌握。

3注重培养学员学术研究能力

学术能力是指专门对某一学问进行系统的哲理或理论研究的能力，它不仅包括思辨的方面，还包括实践及感性的敏感力等方面。研究生阶段学习的一个突出特点是要求学习的主体――研究生必须具备研究的能力[3]。论文写作是培养、锻炼、提高研究生的学术能力的重要途径，在教学实施过程中，要求每个专题学习结束后，都要提交一份格式符合期刊发表要求的总结报告，题目可自行选定，也可由教员指定；内容既可以是人工智能该专题某一算法的实现，也可以是对某一问题的进一步研究，或者是对该专题最新研究进展的综述。教员重点在以下几个方面予以指导。

1) 选题准确。要求选题不能过于宏大，应以小题目反映大问题，具有一定的可研究性为宜。

2) 研究内容。研究目标明确，方法恰当，能够提出自己的见解，所提观点正确。

3) 论文结构。结构清晰、完整，论述严谨，表达规范。

4) 占有文献丰富。撰写过程中要有意识培养学员查阅科技文献的能力，要求查阅反映最新研究成果的权威文献。

4加强实验环节教学

人工智能教学在进行各种理论知识讲授的同时，还应重视实践教学，把抽象的知识转化为形象、直观的实验，让学员真正理解人工智能的概念、本质、研究目标，从而提高学员多角度思维的能力和逻辑推理能力，进一步了解信息技术、计算机技术发展的前沿，培养他们对人工智能研究的兴趣，激发对人工智能技术未来的追求。为此，课程组借鉴国内外知名大学人工智能实验教学经验，编写了《人工智能原理实验指导书》，围绕问题表示、经典逻辑推理、不确定推理、搜索策略及简单专家系统实现等教学内容提供了7组实验供学员选择。

例如，在状态空间搜索一节教学过程中，先完成理论部分的教学，使学员对状态空间基本概念、问题表示及求解方法有一个准确的认识，然后进行实验教学。由学员自主完成重排九宫问题求解的程序，初始状态和目标状态如图1所示，调整的规则是，每次只能将与空格(左、上、下、右)相邻的一个数字平移到空格中[4]。实验过程重点指导学员掌握状态空间进行问题求解的关键步骤：问题表示和搜索策略。问题表示就是要确定该问题的基本信息及程序实现的数据结构，基本信息有初始状态集合、操作符集合、目标检测及路径费用函数，数据结构可采用向量、链表等形式；搜索策略可分为盲目式搜索和启发式搜索，可按照先易后难的原则，先实现盲目搜索中的广度优先及深度优先搜索，在此基础上再定义估价函数实现启发式搜索。而在启发式搜索实现过程中，又可以通过定义不同的启发函数：如某状态格局与目标节点格局不相同的牌数、不在目标位置的牌距目标位置的距离之和等加以比较，准确理解启发函数的意义。通过实验，学员加深了对课堂讲授的理论知识的理解，能够熟练地将状态空间法运用于实际问题的求解，提高了工程实践能力。

实验教学组织方式可根据具体的实验内容特点，采用上机编程实验、演示程序验证、模拟平台开发、分组讨论等多种形式进行。

5适度开展双语教学

研究生的英语基础普遍较好，基本都通过了国家公共英语四级考试，部分学员通过了六级考试，加之在本科阶段还开设了专业英语课程，因此，在培养研究生人工智能知识的同时，我们要提高学员阅读原版英文资料、用英语进行简单科技写作及对外学术交流的能力，适度开展双语教学，对此，我们可采取以下基本方式。

1) 专业术语全部用英语表示。

在教学过程中用英语表达人工智能原理中的专业术语和主要概念，如Knowledge Representation(知识表示)、Depth-First Search(深度优先搜索)、Breadth- First Search(广度优先搜索)等。

2) 以英文原版教材为教学参考书。

选定机械工业出版社出版的《Artificial Intelligence Structures and Strategies for Complex Problem Solving》为参考书，该书“是人工智能课程的完美补充。它既能给读者以历史的观点，又给出所有技术的实用指南[5]。”

3) 加强英文文献的阅读。

在课程论文撰写时，要求阅读一定数量的外文文献；在讨论课中，鼓励学员使用英语进行讨论。

经过课程学习，学员都能准确掌握人工智能学科专业词汇，英文运用能力得到一定提高，能较自如地阅读原版英文专业资料，为进一步用英文进行学术交流及学术论文写作打下基础。

6考试与成绩评定改革

考核方式采用传统的试卷与课程论文、实践环节等三部分组成，全面考查学员对基础理论知识掌握情况以及理论联系实际的能力，其中试卷占70%，课程论文占10%，实践环节占20%。课程论文题目不作限制，由学员在课程学习阶段结合某一专题选定题目，课程论文以选题意义、研究内容、论文结构、参考文献及撰写规范等指标为评价依据；实验成绩采用实验过程考查、实验结果验收和实验报告评阅相结合的考核方法，综合评定。这样做不但考核了学员人工智能基本理论掌握情况，也反映了学员的学术研究能力和工程实践能力。同时，考核结合实际教学进程，改变了单一课终总结性考核的弊端。

7结语

经过课程组近两年的教学方法研究与教学实践，研究生人工智能原理课程教学收到较好的效果，但仍存在一些问题，如在课堂讨论环节，个别学员准备不充分、讨论不够深入；课程论文撰写选题随意，文献综述不够全面、准确，论文格式不够规范等。在今后的授课中，课程组将根据授课研究生人数较少的特点，采取明确每名学员预习重点、加强课程论文交流等方式予以改进，力求取得更好的教学效果。同时，进一步充分利用便利的校园网平台，开展“人工智能原理”网络课程建设，购买或自主开发网络教学资源，引导学员利用网络资源进行个性化自主学习，增强教学过程的信息化程度。

参考文献：

[1] 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.

[2] 李志厚. 国外教学设计研究现状与发展趋势[J]. 外国教育研究,1998(1):6-10.

[3] 肖川,胡乐乐. 论研究生学术能力的培养[J]. 学位与研究生教育,2006(9):1-5.

[4] 周金海. 人工智能学习辅导与实验指导[M]. 北京:清华大学出版社,2008:204.

[5] George F.Luger.Artificial Intelligence Structures and Strategies for Complex Problem Solving[M].北京:机械工业出版社,2009:754.

Reform on Postgradrates Artificial Intelligence Course Teaching

TAN Yuehui, QI Jianfeng, WANG Hongsheng, LI Xiongwei