关键词： 数智时代   通识课程   课程建设   人工智能  

摘要： 数智时代背景下,大数据、人工智能等技术重构艺术教育生态,推动艺术类高校通识课程向跨学科融合与数字化创新转型。研究通过分析数智技术对艺术通识课程的影响,揭示当前课程建设中的核心问题,并提出系统性改革策略。研究表明,通过系统性重构课程生态、创新教学模式与方法、加强师资队伍建设,能有效提升艺术类通识教育在数智时代的适应性与创新价值,为艺术类高校在数智时代背景下实现数字化转型、优化通识课程建设提供了理论依据和实践指导。

关键词： 数字化   人工智能   创新思维   高中化学教学   个性化学习  

摘要： 随着信息技术与智能科学的进步,它们在高中化学教学中的运用逐渐成为推动教育革新的一大动力。数字化手段与人工智能技术可以助力实现定制化学习,拓展教育资源,进而提升学生创新思维培养。借助数字化工具,学生在模拟实验与数据分析等领域获得了更多的实操机会,而人工智能可以对学生的学习活动进行解析,精确地给予其评价,点燃他们的创新意识。本文分析了数字化技术及人工智能在高中化学教学领域应用的实际情形、所遇困境及其对培养学生创新能力的积极作用,并提出相应的改进措施,旨在促进高中化学教育的变革与进步。

关键词： 美育课程   数字化转型   人工智能   产教融合   人机协同  

摘要： 在人工智能技术驱动教育变革的背景下,美育课程正经历从理念、模式到评价体系的系统性重构。本文剖析了人工智能对美育的双重影响:技术赋能通过个性化学习路径、虚实融合感知与智能创作工具拓展了艺术教育的边界,但算法偏见、技术依赖与人文深度消解的风险亦对美育本质构成了挑战。基于此,本文提出数字化转型的三大核心维度—课程体系需从知识传授转向素养生成,增设跨学科模块与项目式学习;教学模式需构建人机协同的混合生态,融合智能辅助、协作平台与虚实场景;评价体系需升级为动态成长档案,结合数据追踪与多维反馈。实践层面,美育课程需搭建“虚实一体”技术平台、培育“双师型”导师队伍、构建“产教协同”共同体,以行业标准融入、政企校资源整合与全场景实训网络实现教育链与产业链的深度融合。研究强调,数字化转型的关键在于平衡技术理性与人文精神,使人工智能成为守护美育灵韵的媒介,而非消解其本质的推手。

关键词： 图书分类体系   现代化变革   人工智能   大数据  

摘要： 伴随信息技术的演进与社会需求的转变,传统图书分类体系遭遇前所未有的挑战。为契合数字时代的需要,且能更优地服务于渐趋多元化的读者群体,探寻图书分类体系的现代化变革路径,显得极为关键。从技术赋能、服务导向和标准统一三个方面,深度解析图书分类体系现代化变革的具体路径。

关键词： 人工智能   法律风险   协同治理机制   知识产权确权  

摘要： 人工智能技术的社会化应用正面临法律规制与技术创新间的范式冲突。本文以数字时代的权责重构为切入点,针对智能决策系统中呈现的“责任黑箱”现象,既需破解算法偏差导致的权利侵蚀难题,又要应对数据要素流通中的合规性悖论。传统法律框架在应对深度学习引发的权属规则异化时,既存在归责链条断裂的风险,又面临知识产权边界的挑战。为此,本文创新性提出三维协同治理模型,通过构建动态弹性的责任认定机制、算法运行的可解释性标准以及数据全生命周期的穿透式监管,力图在技术创新激励与社会风险防范之间建立平衡点。这种治理范式转型不仅为数字法治提供了新的理论坐标,也为全球人工智能治理贡献了具有操作性的可借鉴制度。

关键词： 人工智能   医药数理统计方法   翻转课堂  

摘要： 当前,人工智能(AI)技术快速发展,在各行各业的应用日益广泛,AI赋能教育为提升教育质量带来了新的契机。为了抓住机遇提升教学质量,本文在分析医药数理统计方法教学中存在的共性问题的基础上,以假设检验中的两类错误为例,构建了基于“AI+翻转课堂”的教学模式,并在此基础上进行教学实践,研究结果表明,“AI+翻转课堂”的教学模式能有效地促进师生互动与因材施教,进而提升课程的教学效果和育人质量。

关键词： 智能计算系统   人工智能   强化学习   案例驱动   芯片EDA  

摘要： 智能计算系统是一门结合“人工智能+硬件系统”学科方向、面向军民融合等国家重大战略需求场景的层次化课程体系。强化学习作为人工智能方法中的关键一环，有力支撑了智能计算相关知识单元在多样化场景中的应用。面对现有强化学习授课模式中存在的被动式教学、模式化教学、脱节式教学三大痛点，提出一种芯片EDA案例驱动的强化学习教学新模式。以“场景驱动+知识蒸馏+实践创新”三位一体的教学方针为指引，在强化学习教学中融入思政教育元素，响应国家重大战略需求，贯彻落实“总师育人文化”，深度融合强化学习与芯片EDA理论教学，统筹考虑“思维教学”与“知识教学”，以能力培养和项目落实双重导向，完成从理论到实践的转化，实现智能时代拔尖创新“人工智能+系统”类拔尖人才培养。

关键词： 小学英语   人工智能   口语教学  

摘要： 人工智能技术的快速发展为小学英语教学带来了全新的发展机遇,尤其在提升学生的口语表达能力和学习兴趣方面,展现出强大的应用潜力。通过合理运用人工智能技术,可以优化教学资源、提升学生的学习兴趣和实践能力,为课堂教学注入创新活力。人工智能不仅能够丰富教学内容,还能强化师生互动与协作,从而构建高效的学习环境。此外,针对小学英语口语教学的特殊性,人工智能能够提供更加直观、动态和个性化的教学手段,以适应学生语言学习的实际需求。这种基于技术支持的教学改革,不仅满足了学生口语能力培养的需求,还为教学质量的全面提升提供了有力保障。

关键词： 智能养老机器人   人工智能   风险防控   基本权利  

摘要： 全球老龄化背景下，智能养老机器人作为人工智能与老年学融合的创新方案，兼具赋能与风险双重特性。智能算法通过优化服务效率释放人力资源，数字包容设计消弭代际技术壁垒。智能机器人的制度、政策，使得老年人群体不再是消极、被动的“福利接受者”，而是主动、积极的“权利所有者”，但技术利维坦暗藏三重异化——硬件系统故障引发物理安全危机、算法生成的伪共情加速情感异化、数据殖民主义导致主体性消解，而监管滞后与责任真空进一步放大系统性风险。对此，法律层面构建以“老年数字人格权”为核心的权利体系，强化算法透明与数据主权；伦理层面确立技术谦抑原则，防范工具理性越界；社会层面建立协同机制，推动技术标准、文化价值与制度创新的动态适配。

关键词： 非色散红外CO   浓度观测仪器   机器学习   校准   城市高密度组网   温室气体  

摘要： 利用非色散红外CO2浓度观测仪器进行高密度组网观测是准确量化城市CO2排放量和明晰城市大气CO2浓度时空变化精细特征的重要手段。基于一款南京信息工程大学与相关企业联合研发的非色散红外CO2浓度观测仪器,开展了跨季节的外场平行比对实验,明确了环境要素对该仪器的影响。采用机器学习方法结合校准效果评价指标,构建了一套中等观测精度、切实可行的城市高密度组网观测校准方案。研究结果表明:大气温度、大气湿度等是影响非色散红外CO2浓度观测仪器性能的主要环境要素,且这一影响呈现显著的季节差异;基于机器学习方法的校准结果,RF和Lasso回归的校准性能更为稳定;最优训练集时长为7d、零点漂移的维护频率可控制在2个月;当外推比例较高时（大于50%）,采用机器学习和线性回归的混合模型可有效提升校准效果。该研究可为非色散红外CO2浓度观测仪器的校准提供方法参考,从而为城市CO2浓度高密度组网观测提供技术支撑。