人工智能調研論文大全11篇

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在國家教育部質量工程的支持下,中南大學信息科學與工程學院對國家級精品課程人工智能[1-2]和智能控制[3]、全國雙語教學示范課程人工智能和國家級智能科學基礎系列課程教學團隊[4]等進行持之以恒的改革與建設,取得一些成果。

“智能科學基礎系列課程教學團隊”的教學隊伍是一支由國家級教學名師領銜[5],知識結構、梯隊結構和年齡結構比較合理,具有明顯的學科優勢、課程優勢、人才優勢和教學科研優勢的頗具特色與影響力的教學團隊。該團隊以中南大學智能科學研究中心為核心,主要承擔人工智能基礎、智能控制導論、機器人學、專家系統等本科基礎和專業基礎課程,碩士學位課程人工智能、智能控制和機器人控制技術以及留學生碩士學位課程Artificial Intelligence和博士生學位課程智能系統原理與應用的教學。

教學團隊在建設過程中,注重教學改革,加大課程建設和教材建設力度,不斷改進教學方法,在課程改革、教材建設、教學手段、隊伍建設以及交流合作等方面取得一些進展。本文擬就教學團隊的改革與建設的相關理念與實踐問題加以總結,談談我們的見解。

1創新教學方法

教學是教師的本職和核心工作。本教學團隊一直致力于教學方法與教學模式的改革與創新,虛心學習國內外先進教學經驗和方法,積極探索教學新路,形成了“以趣導課、以疑啟思、以法解惑、以律求知”的教學模式和教學方法[6-7]。充分激勵學生的學習積極性和主動性,發揮獨立思考和創新思維,多方位培養學生發現問題、分析問題和解決問題的能力。我們在教學過程中應用了課堂演示、課堂互動、課堂辯論、課后網絡教學、網絡實驗等一系列現代化全方位的教學新模式。此外,為提高學生的動手能力和理論水平,讓學生直接參與部分教師課題,理論聯系實際,為畢業后的工作學習打下良好基礎。具體措施如下:

1) 舉行課堂討論會,營造自由探索氛圍。

為調動學生的積極性,我們在授課過程中多次開展課堂討論會和辯論會等活動,讓學生自己查閱資料,分析整理,提出自己的觀點,使學生全方位地接觸所學課程,培養學生的研究能力,真正實現師生互動,并鼓勵學生用英語討論。學生對有些問題展開了激烈的爭論,激發了學習潛能,明確了學習目標。課程中還經常請來在科研工作中擔任主要任務的教授和博士生來給學生介紹最前沿的科學動態,激發學生們對所學知識和科學研究的興趣。在研究生教學方面,我們更進一步通過舉辦課程課堂學術研討會,讓學生在一年級就開始接觸學科前沿,自己查閱資料和動手寫科技論文,并在研討會上宣讀討論,培養獨立工作能力和從事學科前沿研究的能力,為將來的高層次研究打下基礎。

2) 倡導啟發式教學,培養學生學習能力。

注意采用面向問題的啟發式方法進行教學,啟發學生求解問題能力,強化學生的參與意識,提高他們的學習積極性。教學中還注意采用了多種交互式策略,如課堂教師提問、鼓勵或指定學生用英語提問、學生就某個知識點進行主題發言后老師點評等。此外,師生通過互聯網進行交互,方式包括Email、BBS和QQ談和交換文件等。

根據學生的興趣和創新潛力,對有專業特長的本科生,在自愿情況下,挑選2～3名參與國家級項目研究工作,進行中長期培養試點,實現本科培養過程與碩士、博士研究生培養過程的銜接。

3) 增強課程實驗教學環節,籌建智能專業實驗室。

智能科學基礎課程的概念性較強,初學者感到比較抽象,而實驗教學又是薄弱環節。因此,結合學生實際情況,我們對實踐教學環節十分重視,設計了一些新的實驗項目,探索新穎的實驗方法。新開實驗項目包括人工智能實驗、智能控制實驗、專家系統實驗、機器人學實驗、人工智能課程設計等。對相關課程的原有實驗,我們也進行了一些改革,增設了個性化的實驗,使得學生的實驗數據和實驗結果分析既有格式要求,又給學生報告自己研究的過程和結果留有空間。這些做法能夠鼓勵學生進行獨立性研究,滿足他們學習的需求。通過實驗教學,學生能夠理論聯系實際,驗證所學理論知識和概念,加深理解,充分調動了學生的學習積極性,培養了他們的創造能力。

除課堂實驗外,我們還充分發揮虛擬實驗的優點,設計了網絡虛擬實驗,讓學生在課外上網練習。通過虛擬實驗,學生可以了解算法的具體運行過程,調整參數和過程,并進行驗證以加深對知識的理解,提高學習興趣,從而達到教學目的。

結合科研,購進和自制部分新設備、新系統,計劃建設智能專業實驗室,為教學提供更多的優良實驗設備。例如,已研制“中南移動一號”和“中南移動二號”自主移動機器人共7臺,已購進RCB-1型教學機器人20套等。

教學團隊教師還指導學生參加全國大學生“飛思卡爾”杯智能汽車競賽活動、大學生創新性實驗計劃及創新教育計劃項目等,取得優秀成果。

2推進課程改革

教學改革是課程建設和學科發展的生命線。我們把國家級精品課程和全國雙語教學示范課程放在優先建設的位置,并以它們帶動其他課程建設,完善系列課程建設,同時新辦了智能科學與技術專業。

2.1搞好精品課程建設,改進雙語示范課程教學,穩步推進系列課程建設

本團隊著力搞好已有的2門國家級精品課程、1門全國雙語教學示范課程,更新精品課程網站,豐富課程內容。為了及時反映上述課程中相關科學技術的最新進展,我們調整了教學體系和教學內容,修訂了教學大綱,并對教學內容進一步優化和更新,極大充實了各課程教學內容。同時,通過校際教學活動和網上資源共享對精品課程、雙語教學示范課程進行交流和推廣,起到較好的輻射作用[8-9]。

為加強精品課程建設,完善和拓展課程體系,在總結現有精品課程的建設經驗的基礎上,又建成省級精品課程1門,校級精品課程1門。

為提高學生的專業英語水平和學習興趣,使得學生能夠開拓眼界,追蹤國際前沿科學研究,本團隊長期對雙語教學進行研究和實踐。除改進人工智能雙語教學示范課程外,團隊承擔的其他課程,如智能控制、機器人學、專家系統、數據結構等也實行了雙語教學,并為該課程引進英文輔助教材。例如,對人工智能課程,我們先后采用Nilsson和Russell等編著的國外影響較大的英文原版教材作為主要教學參考書[10-11],供學生學習參考。在雙語教學中,一般以漢語講授為主,英語為輔,并對一些關鍵詞同時用漢語和英語表示。對部分章節或某個專題,采用純英語教學或以英語為主漢語為輔的教學。對PPT課件的編寫分為純漢語、純英語和英漢混合幾種方式。英語教學比例要根據教學內容和學生英語水平而定,其檢驗標準是學生的接受程度與學習效果,根據這一點來適時調整雙語教學中英語對漢語的比例。

通過教改實踐,我們承擔的智能科學基礎課程逐步形成為具有明顯特色的課程體系。我們講授的課程從智能科學的基礎課程到專業基礎課程,再到專業實踐課程,形成了配置合理、特色鮮明、循序漸進、優勢互補、協調發展的智能科學與技術學科從基礎到應用的系列課程體系。

2.2新辦智能科學與技術專業

智能科學與技術是當代科技發展的前沿學科和重要組成部分,其人才需求日益增加,超出了目前高校的培養能力[12]。我校的智能科學與技術學科方向經過近20年的發展,已形成了具有自身優勢和特點的學科,在國內具有一定的知名度和優勢。為了促進智能科學與技術學科的發展,經過多年積極準備,我們于2009年申報了智能科學與技術專業并獲得教育部批準。通過向兄弟學校學習調研,了解該專業人才需求、專業建設規劃,設定適應培養目標的教學計劃與課程設置方案。雖然我們開辦“智能科學與技術”專業較晚,但我們從2002年開始,就一直關注和積極參與國內智能科學的學科的討論與新專業籌備工作[13]。

我校于2009年申報獲準,在自動化專業增設了智能科學與技術專業方向,目前已招收2屆學生共84人。我們為選讀智能科學與技術本科專業方向的每個學生選定指導老師。每個學生都可以參加指導老師的課題,指導老師也可以利用自己的學識、經驗和責任心來更好地管理呵護學生。這一做法取得明顯效果,不僅受到同學們的普遍歡迎,也得到了學校的肯定。我們還多次召開師生見面會并通過指導老師走訪宿舍,了解每個人的情況。為了消除代溝,努力融入同學當中,學習熟悉他們的語境和思維想法。我們的目標就是不讓一個學生掉隊。

創建與建設智能科學與技術新專業,將為智能科學基礎系列課程教學建設提供一個更加寬廣的平臺,并對計算機、自動化和電子信息等學科的專業建設和課程建設提供一個新的增長點。我們將以智能科學與技術專業建設為契機,虛心學習兄弟學校的專業建設的做法和經驗,進一步規范智能科學與技術的基礎課程教學,讓智能科學基礎課程教學建設登上一個新的臺階。

3加強教材建設

教材是教學的重要工具和資源,其水平直接影響教學效果和教學質量。在教學過程中,我們與時俱進,對教學內容不斷優化與更新,精益求精地編寫反映學科發展的教材[14]。

我們對原有編寫出版的教材進行修訂,反映新世紀學科發展水平和發展趨向,以適應教改需要。把這些最新內容用于教學,使學生了解到國際前沿動態和本學科的最新成果。

以相關系列課程為平臺,注重教材配套,服務因材施教,著眼長遠教材建設。僅2007年以來我們已出版的相關教材及專著如下:

《智能控制原理與應用》,國家級精品課程配套教材,2007;《智能控制導論》,國家級精品課程配套教材,2007;《未知環境中移動機器人導航控制理論與方法》,2008;《機器人學》,第二版,國家級教學團隊配套教材,2009;《機器人學基礎》,國家級教學團隊配套教材,2009;《人工智能及其應用》,第四版,國家級“十一五”規劃教材,國家精品課程配套教材,2010;《人工智能基礎》,第二版,國家級“十一五”規劃教材,國家精品課程配套教材,2010;《移動機器人協同理論與技術》,2010。

4優化隊伍結構

師資隊伍建設是團隊建設的源頭,沒有一流的教師隊伍就沒有一流的教學團隊。在師資隊伍建設上,我們一直采取引進優秀人才和在職培養相結合的做法。對于人才的引進主要通過辦專業和辦學科點等方式吸引人才,還通過創造教學和科研條件,穩定教師隊伍,解決個人的發展問題。

采取有效措施,提高主講教師的學術積累和教學水平。一是教研組教師,特別是中青年教師積極參加重要科研項目,提高學術水平。二是派中青年教師赴國外研修訪問,了解和學習發達國家同類課程的先進教學經驗、相關課程設置情況與發展趨勢,將國外教學思想引入課程教學。

教學始終是教師的第一要務,為了提高青年教師的教學素質,我們實施并完善了一系列管理措施和制度。

1) 設立名師工作室,實現名師資源共享形成多元化的帶教制度,安排高年資的教師對年輕教師進行傳、幫、帶,可以有業務方面的指導,也可以有認識方面的交流。通過老教師對年輕教師全方位的指導,使老教師的教學理念和經驗得以繼承,加快了年輕教師的成長。

2) 有計劃地安排年輕教師虛心旁聽有經驗教師的講課。通過聽課,不僅使年輕教師進一步掌握課程的內容,更重要的是使年輕教師學到了老教師的教學方法和經驗,對其今后從事教學工作起到了積極的指導作用。

3) 對于第一次上課和第一次上某門新課程的年輕教師,團隊都要在課前組織他們試講。試講前,安排老教師進行指導,傳授教學經驗。試講時,由團隊的教師參加聽課并對其進行講評,肯定其優點,指出其不足,幫助青年教師盡快掌握課程的重點,找到更合適的講授方法。此外,我們還備課,統一基本教案,幫助年輕教師成長。

近兩年來本教學團隊獲得的主要教學獎勵就有徐特立教育獎、茅以升教學專項獎等。

5擴大交流合作

我們在做好自身團隊建設的同時,增進與全國相關高校和教學團隊的交流,學習兄弟團隊的建設經驗,在課程示范、教材推廣、網絡資源輻射等方面發揮積極作用。我們還開展校內合作,聯合不同院系進行教學和精品課程的申報與建設,在校內推廣改革成果;發表了一系列教改論文;發起籌備《全國智能科學技術課程教學研討會》;邀請企業界科技精英做本科生就業指導相關報告。

1) 增進校際交流,發揮輻射作用。

我們經常以講座報告形式在許多兄弟院校進行教學與教改交流。例如,最近一年來就應邀先后到上海交通大學、同濟大學、東華大學、東南大學、國防科技大學、中國礦業大學、北京科技大學、清華大學等校就智能科學技術課程的教學、教改和建設問題作專題報告,在兄弟院校師生中引起熱烈反響。已有數以百計的高等院校采用我們編著的教材和網絡課程進行教學,國內已有眾多的從事人工智能課程和智能控制課程教學的教師,來信來函索取我們開發的課程教案、課程演示和網絡課程相關資料等,我們一直盡力地搞好推廣和服務工作。

2) 撰寫課程改革論文,進行國內外交流。

本團隊成員僅近一年多來,就在中國教育開放資源網、中國人工智能學會13屆年會、計算機教育、高等理科教育、計算機與現代化等會議及刊物上發表10篇教改論文,在國內外進行交流,起到介紹情況,交流信息和經驗的積極作用。

3) 籌備全國相關課程教學研討會。

為了更好地交流經驗,擴大影響和輻射作用,我們發起并聯合中國人工智能學會教育工作委員會、中國計算機學會人工智能與模式識別專業委員會、中國人工智能學會智能機器人專業委員會、中國自動化學會智能自動化專業委員會、中國人工智能學會人工智能基礎專業委員會,籌備召開了首屆《全國智能科學技術課程教學研討會》[15]。圍繞各個學校在智能科學與技術本科專業的課程改革與建設、課程和專業教學計劃制定和未來發展設想等方面進行交流研討。通過交流研討,認真學習兄弟學校的經驗,并盡可能匯報我們的經驗。我們相信,在與會全體代表的共同努力下,本次課程教學研討會一定能夠取得積極的成果。

注:本研究獲得教育部國家級精品課程人工智能(2003年)和智能控制(2006年)、全國雙語教學示范課程人工智能(2007年)、國家級智能科學基礎系列課程教學團隊(2008年)等項目支持。

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Construction of State Teaching Group of Series Course for Intelligence Science Basis in CSU

CAI Zi-xing, CHEN Bai-fan, LIU Li-jue

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工程教育認證要求通過認證的工程專業不僅要深入理解和把握復雜工程問題，更要按照國際實質等效原則培養學生具有解決復雜工程問題的能力［1］。目前，針對計算機相關專業解決復雜工程問題能力培養的研究還處于探索階段。許智宏等人認為可采用半開放式項目驅動教學方法達成目標［2］;尚鳳軍提出課程群建設面向復雜工程設計的方案［3］;黃永紅等人認為可增設綜合訓練項目來達到培養目標［4］。劉秀平等人提出了分層實施方案，從知識、實踐、設計的維度支撐了解決復雜工程問題的能力［5］。王宏宇等人提出了以學科競賽主題為對象，遵循工程邏輯設計開發過程的課程建設改革方法［6］。許多研究成果對于分解落實解決復雜工程問題能力的培養缺乏深入探索，對于如何優化課程設計體系和內容來提高學生解決復雜工程問題的能力方面也缺乏深入研究。

1課程設計改革的意義

完備的實踐教學體系主要包括課程實驗、課程設計、實習、畢業設計(論文)等。通常，國內高校都將畢業設計(論文)環節作為實現解決復雜工程問題的重要載體。但近年來，畢業設計期間應聘、考研等擠占了學生很多時間和精力，設計內容往往弱化甚至忽略難以處理的學科交叉問題和非技術因素，且畢業設計往往采取一人一題，很難達到個人與團隊的教學指標。課程實驗往往隨理論授課逐周分散進行，受學時限制以及學生知識掌握處于積累階段等因素，一些深度型、探究型、綜合型的實驗往往很難開展。實習由于受到場地、經費、管理難度、企業技術保密等限制，往往缺乏理論指導下的實踐。一些計算機類專業學生到實習單位后，只能接觸一些前端頁面或模塊代碼的機械性編寫，無法接觸軟件或硬件的具體設計過程，有些專業實習甚至畸變為企業參觀?！队嬎銠C類專業教學質量國家標準》要求計算機類專業學生4年的實驗當量應不少于2萬行代碼。在課程設計方面，要求至少完成兩個有一定規模和復雜度的系統的設計與開發。調研發現，實踐教學體系中提高學生解決復雜工程問題的環節應保證時間的集中性，內容的規模和復雜度要達到國家標準中的要求，且應在理論的指導下開展，課程設計比較符合這一要求，應作為提升學生解決復雜工程問題能力培養的關鍵突破口。

2課程設計改革宗旨和研究方法

2.1課程設計改革宗旨

第一，以培養學生解決復雜工程問題能力為主線，突出工程技術應用能力的培養，強調自主學習和終身學習意識培養，全面提升學生的能力和素質。第二，使學生能夠設計針對復雜工程問題的解決方案，在設計環節中體現創新意識，實現多方案分析與評價，從而全面提升實踐教學效果。第三，使學生深入掌握工程原理，結合工程實踐，體現綜合運用，提升解決復雜工程問題的能力。第四，分解落實解決復雜工程問題能力的培養，課程設計的持續改進逆向推進課程體系的整體優化。第五，構建計算機專業完善的實踐教學體系和課程群體系，建立各項實踐教學活動的持續改進機制。

2.2基本研究方法

第一，調研法。采取調研問卷調查和訪談的方式，對目前已畢業學生、在校生(包括計算機類專業本科生、研究生)、教師(包括教學管理、教學一線、教輔等多層面)開展調研。同時走訪和調研部分高校、IT企業和專業培訓機構等。第二，逆向研究法。從實踐入手，逆向優化專業類知識體系教學。第三，分析建模法。對調研數據、教學環節統計與考核數據、質量保證監控數據進行科學分析，借助人工智能手段進行建模優化。第四，螺旋優化、研以致用法。杜絕紙上談兵，形成的專業課程設計內容設置實施方案(含教改方案、教學大綱、課程標準、考核標準等)，直接實施于一線教學活動，并通過實施效果的反饋螺旋優化后續方案。

3課程設計改革實踐

課程設計計劃的實施要求指導教師明確課程設計對應于工程教育認證標準具體的畢業要求指標點，并要在課程設計過程中堅持實施。明晰課程設計對畢業要求指標點的支撐作用，為合理安排課程設計的內容明確了指導思想。本校計算機科學與技術專業培養方案以工程教育專業認證為背景，共設置11門課程設計。一類課程設計在前5學期開設，涉及專業類知識課程門數相對較少，具體包括以下7門課程設計:C語言程序設計課程設計、Java程序設計課程設計、數據結構與算法課程設計、數據庫原理課程設計、計算機網絡課程設計、C++程序設計課程設計、JavaEE編程技術課程設計。以上課程設計以語言開發為主，是培養學生計算思維、軟件工程設計規范、計算機語言開發能力的基礎。指導教師面向解決復雜工程問題培養，認真設定課程設計題目和內容。以學生為中心，強調基礎性、技能性、應用性、工程性和創新性，采用問題驅動和求解漸進化方式不斷提升學生解決復雜工程問題的能力。每門課程設計在具體實施中，指導教師始終探索課程設計如何解決承上(課程實驗)啟下(畢業設計和實習)，并不斷思考和探索課程設計如何逆向優化專業類知識課程的教學活動。計算機科學與技術專業另一類課程設計在第6和第7學期設置，綜合性較強(在某些高?；驅I有時被稱為“綜合開發實訓”或“綜合訓練項目”等，但通常拘泥于一種開發語言或技術)。綜合類課程設計有4門:A.體系結構課程設計。專業類知識課程涉及體系結構、計算機組成原理、編譯原理、匯編與接口技術、計算機網絡等硬件類和系統類課程。B.操作系統課程設計。專業類知識課程涉及操作系統、Linux系統等系統軟件類課程和部分高級語言類課程。C.軟件開發綜合課程設計。專業類知識課程涉及各種高級語言類課程(如Java、C、C++)、軟件工程、數據結構與算法、數據庫原理等軟件開發類課程。D.Python與人工智能課程設計。專業類知識課程涉及各種高級語言類課程(如Python、Java、C、C++)、數據結構與算法、人工智能導論等課程。綜合類課程設計涉及大量通識類知識和學科基礎知識，具有較高的綜合性，包含多個相互關聯的子問題，體現問題和系統的規模、難度、復雜度、綜合性。課程設計更強調培養學生的系統觀，使學生能夠站在系統的高度，以系統的視角去看問題，去適應錯綜復雜的應用場景，最終實現問題的系統化、科學化求解?！败浖_發綜合課程設計”綜合了之前的.NET綜合課程設計、Java綜合課程設計等軟件開發類課程設計。根據工程教育專業認證要求，這門課程設計并不拘泥于某一種語言或技術要求，要求學生能夠針對復雜工程問題，選擇與使用恰當的技術、資源、現代工程工具和信息技術工具等設計開發一套軟件系統，并通過對比得到有效結論?！癙ython與人工智能課程設計”以解決復雜工程問題入手，學生首先分析問題建立模型，然后給出解決方案和算法設計，通過Python語言及其擴展庫編程實現系統，最后通過設計方案、模型、算法、開發語言等多個角度對比分析給出所設計系統的客觀性評價。在2017版培養方案中該課程設計為“Python程序設計課程設計”，設計內容包含了軟件開發、大數據、人工智能、深度學習等。2019版培養方案中，專業增設了1門48學時的人工智能導論理論課，Python程序設計和人工智能導論合并為1門2周的“Python與人工智能課程設計”。“體系結構課程設計”和“操作系統課程設計”是專業認真研究工程教育認證標準后于2019版人才培養方案中新設置的2門課程設計。在學時緊張的情況下，專業仍增設了這2門綜合類課程設計，力圖保證學生硬件系統、組成原理、體系結構、操作系統方面的綜合設計能力培養質量，保證人才培養的系統性和專業性。課程設計具體實施過程中，指導教師以突破解決復雜工程問題能力培養為核心安排課程設計內容，使學生的能力培養達到工程教育認證標準的培養要求，反復思考和嘗試解決以下關鍵問題:第一，課程設計內容重點覆蓋了《華盛頓協議》7個特征中的哪些特征?課程設計的規模、難度、復雜度、綜合性是否能滿足工程教育認證背景下的解決復雜工程問題的要求?第二，課程設計中，如何運用深入的而不是淺顯的工程原理，經過什么樣的分析，而不是直接套用原理、公式來解決設計目標?第三，課程設計中學生在哪些理論指導下進行實踐?加深對哪些原理的理解?第四，為了突出復雜工程問題的解決，與課程設計相關的一門或多門相關課程的講授環節中，將對傳統的授課方式、方法和內容采取哪些變化?與課程設計相關的理論知識講授和基本實驗環節能否為學生完成課程設計奠定扎實基礎?第五，課程設計是否要引入混合式教學?如果引入，混合式教學將如何提高課程設計效果?第六，從以學生為中心的角度分析學生如何通過課程設計和相關理論的學習，實現從“學了”到“學會”再到“會應用”?第七，課程設計“能力培養”如何量化考核，“復雜度”如何評價?以產出為導向，如何建立持續的人才培養改進機制?通過指導教師的不斷思考和改革嘗試，使各門課程設計實現了設計理念的轉變、從簡單到綜合的轉變、從單一系統到增加對比分析、綜合評價等突破常規的轉變。

4課程設計改革效果

課程設計改革使計算機科學與技術專業逐步形成一套課程設計內容設置實施方案(含教改方案、教學大綱、課程標準、形成性考核標準等)，并直接實施于現有教學活動。通過培訓和專家輔導講座等形式，指導教師深刻理解了工程教育認證的本質和內涵，改變了傳統的課程設計理念。以復雜工程問題的提出和解決為課程設計核心，突出產出導向，精心設計課程設計題目，優化課程設計考核指標，建立了課程設計持續改進機制。課程設計改革在人才培養方面取得了切實效果。第一，以培養學生解決復雜工程問題能力為主線，突出工程技術應用能力的培養，增強了學生自主學習和終身學習意識培養，設計理念更符合學科發展趨勢。第二，使學生能夠設計針對復雜工程問題的解決方案，在設計環節中體現創新意識，養成了多方案分析、對比和評價的設計習慣。第三，使學生逐步掌握深入的工程原理，結合工程實踐，綜合運用，提升了解決復雜工程問題的能力。第四，以課程設計內容設置為突破口，逆向推進課程體系設置整體優化，使學生通過實踐逆向推動理論課學習的興趣和動力，學生的理論素質進一步提升。課程設計改革首先在省級一流本科專業“計算機科學與技術”專業實施，并推廣至軟件工程、數據科學與大數據技術、物聯網工程三個計算機類本科專業。與信息技術密切且相關的電子商務、電子信息工程、機器人工程等專業也逐步開展了面向復雜工程問題能力培養的課程設計改革，取得了切實有效的實施效果。

5結語

截至2018年，計算機類專業已達3349個專業點，培養學生復雜工程問題的解決能力，是工程教育專業認證對工程類專業人才培養的核心要求，也是一流本科專業建設的核心目標之一。隨著工程教育認證的普及開展，面向OBE理念，突出解決復雜工程問題能力培養的課程設計改革越發迫切和必要。只有不斷改革，建立持續改進機制，才能不斷優化計算機教育教學工作，為信息技術產業培養更多優秀人才，推動我國信息技術產業的蓬勃發展。

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篇（3）

1背景

智能科學與技術是當前科學研究和工程實踐的理論與技術發展的前沿領域，智能科學與技術專業是一個多學科交叉的跨應用領域專業Ⅲ。智能科學技術的發展將把整個信息科學技術推向“智能化”的高度，這正是當代科學技術發展的大趨勢，對于這方面人才的需求也越來越迫切。智能科學與技術培養掌握堅實智能科學與技術基本理論和系統專門知識，具備作為工程師或領導者及公民的良好人文修養，具有從事科學研究、工程設計、教學工作或獨立擔負本專業技術工作能力，深入了解國內外智能科學與技術領域新技術和發展動向，能結合與本學科有關的實際問題進行創新研究或工程設計的高級專門人才。

高校應穩妥發展與完善智能科學與技術專業的本科生教育，夯實本科教育基礎并積極創造條件，大力開展創新教學，努力培養學生的創新意識、創新精神和工程實踐能力，使之成為具有系統技術基礎理論、專業知識和基本技能，良好科研素質和較強創造能力的智能科學與技術工程師。

2教學計劃與教學管理分析

智能科學與技術屬于計算機類專業，其必修課程設計原則是使學生具備計算機科學與工程的基礎理論知識，尤其是大類專業招生教學的院校，通識課程主要是數學、物理文化基礎，強調扎實的自然科學基礎。專業教學的特色體現在專業必修和專業選修課程，專業必修課一般分為數學基礎和專業課程。計算機類專業數學基礎課程一般包括線性代數、微積分、離散數學、微分方程、概率與統計、數值計算等；專業課程一般包括程序設計基礎、高等程序設計、數據結構、操作系統、計算機組成與結構、數字電路與邏輯設計等。

2.1學分

本科培養計劃的學分中，國內外大學學分總數趨勢是逐步減少，追求少而精。國內院校一般在130～190學分之間，如北京大學為150學分，清華大學為1 70學分，東南大學與浙江大學均為160學分，還有16學時為1學分的，也有18學時為1學分的。

中國臺灣的大學一般在130學分左右。臺灣交通大學最低畢業學分為128學分，其中必修課程須達76學分（共同必修58學分+資工組核心須達分+（資工組副核心課程學分+另2組核心課程學分）），專業選修本系課程須達12學分，其他選修課程須達12學分，通識課程須達28學分（含外語課程必修8學分）。臺灣“中央大學”為136學分，臺灣“清華大學”為136學分，其中必修和必選學分126，其他與導師商量決定。

美國的大學各校差異較大。美國的學分計算有4學期制、兩長一短制及兩學期制，其中加州大學伯克利分校為120學分，麻省理工大學為90學分，加州大學洛杉磯分校為186學分，斯坦福大學為180學分。

2.2教學管理

在教學管理上，斯坦福大學給學生提供了非常寬松的自由發展空間。新生入校后不分專業、不分學院。除了醫學院和法學院學生需要經過一定的選拔程序外，本科生可以在入學后的前一個學期適當時候隨意選擇專業，并且選擇專業后允許更改，只要畢業時滿足專業培養方案即可。

國內的浙江大學是較早實行按大類招生的學校之一，分為大類培養、專業培養和特殊培養3類，前兩年不分專業，按學科分類集中培養。

臺灣的大學專業也是按大類完成前期的基礎課程，再分小專業完成各學程，包括基礎課、核心課和進階課。

教學分組是現在的主流課程架構，也是體現專業方向的主要形式，分組課程是體現專業特色的課程組。國內清華大學采用的是分組教學；臺灣的大學基本上采用的是以教學方向分組的方式，臺灣的大學教學分為課程與修業、學分學程。

2.3實驗與實踐教學

計算機類專業各大院校都強調課程實驗與實驗教學，而目前課程該如何進行教學？這不僅是實驗問題，如何以工程教育專業論證為目標，怎樣使教學目標達到畢業要求是關鍵。做中學是主流實驗教學方式，尤其是美國的大學，大作業體現的是實驗與理論教學的結合，是考查學生是否理解理論知識的重要途徑。學生不僅能夠學習扎實的數學和計算機專業知識，還進行大量的實踐創新訓練。麻省理工大學、加州大學伯克利分校、加州大學洛杉磯分校、斯坦福大學都屬于實踐創新性教學模式。例如，斯坦福大學程序設計范式課程重點比較C、C++、Java的特點和難點，每1～2周有一次大作業，針對不同的任務，要求學生用不同的語言實現，使學生加深理解各類編程語言的應用場合；麻省理工大學的課程計劃是必須先修12學分的實驗課程，再修3門或4門核心課程，最后選擇3門方向學科和1門關于該方向的實驗課、2門專業拓展課。

3智能科學與技術課程體系分析

智能科學與技術課程體系在智能基礎理論研究的基礎上，需要安排基礎性、通用性、關鍵性的智能技術研究，主要包括感知技術和信息融合技術；自然語言處理與理解技術；知識處理（認識）技術，包括知識提煉、知識分類、知識表示技術等；機器學習技術，特別是統計與規則相結合的學習技術；決策技術，即知識演繹技術特別是不確定推理技術等；策略執行技術，即控制與調節技術；智能機器人技術，特別是面向專門領域的智能機器人技術；智能機器人之間的合作技術；基于自然語言理解的智能人機交互與合作技術；智能信息網絡技術。

國內最早創辦智能科學與技術專業的學校包括北京大學，西安電子科技大學是第2批開始培養智能專業學生的院校。北京大學的本科教學計劃中，專業必修課程（2分）包括：①專業數學/理論基礎（15學分）：算法分析與設計、集合論與圖論、概率統計A、代數結構與組合數學、數理邏輯；②硬件與系統基礎（分）：數字邏輯設計、微機原理和信號與系統；③智能基礎（5學分）：腦與認知科學與人工智能基礎。專業限選課程（15學分）包括信息論基礎、計算方法B、數字邏輯設計實驗、微機實驗、數據結構與算法實習、機器感知和智能處理實驗、智能多媒體信息系統實驗。選修組合課程（29～32學分）：學生按照自己的興趣，參考智能的2個專業方向推薦專業課組合，自行選擇，至少選修20學分的智能專業課程。公共核心+專業方向+新技術及其他：①公共核心課程（分）：智能科學技術導論、模式識別基礎、生物信息處理、智能信息處理；②專業方向課程（11～15學分）：機器感知與智能機器人方向、智能信息處理與機器學習方向、新技術及其他。

西安電子科技大學智能專業主要課程包括電路分析理論、信號與系統、數字信號處理、數字電路及邏輯設計、模擬電子技術基礎、微機原理與系統設計、數據結構、軟件工程、人工智能概論、算法設計與分析、最優化理論與方法、機器學習、計算智能導論、模式識別、圖像理解與計算機視覺、智能傳感技術、移動通信與智能技術、智能控制導論、智能數據挖掘、網絡信息檢索、智能系統平臺專業實驗等課程及30多門選修課程。

建議各學校可以根據學院教學特色與實際需求，設計專業核心課程。北京大學偏重“信息處理”，湖南大學偏重“智能系統”，但需要強調的一個前提就是智能科學與技術專業屬于大計算機類，更需要大EECS專業的基礎。編程、電路、數學、數據結構、計算機系統這五大核心基礎就是大EECS；其次是專業，計算機以系統結構、操作系統、網絡、編譯、數據庫五大經典專業核心課為主，湖南大學的智能科學與技術專業強調系統，因此信號與系統、操作系統、嵌入式系統、人工智能是最基本的專業核心課，然后再分不同的分支。湖南大學智能科學與技術專業核心課程包括人工智能概論、機器學習、計算智能導論、模式識別、智能控制導論、智能數據挖掘、機器人學等；研究學位課程包括模式識別、人工智能等，主要體現為智能科學與技術基礎（人工智能概論、機器學習、計算智能導論、模式識別）、核心（智能控制導論、智能數據挖掘）和應用（機器人學）。

4結語

（1）在課程計劃實施過程中，教師需要遵循課程的時序圖，即描述課程的進階關系，從本科直到研究生，同時還可以實行一定的修課限制，如臺灣交通大學計算機概論與程式設計和面向對象程式設計兩科皆不及格者不得修數據結構與算法概論，若數據結構不及格不能修算法設計課程等。

（2）程序設計類課程用上機程序能力考試來設置合格條件，如臺灣交通大學基礎程式設計及格條件為通過“程式能力鑒定”，湖南大學則以CCF―CSP軟件能力測試作為程序設計課程通過的考核標準。

（3）鼓勵學生參與項目、競賽等課外科技活動，如臺灣“清華大學”的綜合論文訓練是由具有同等水平的項目訓練成果或SRT（student research training）計劃項目以及其他課外科技活動成果經認定后代替的。

篇（4）

1　智能系·信科院

 

智能科技系是2002年9月初正式成立的，它完全根植于北人信息科學中心，末作增擴。后者的簡稱——“信息中心”——雖然易與“計算中心”或“情報資料中心”混淆，卻是上世紀八十年代中期北大一些有識之士倡議建立的第一個多學科交叉研究中心。它以數學系、無線電f電子學)系和計算機系為主，聯合心理學、中文、遙感等共十個系所而組成，宗旨是開展多學科交叉研究，充分發揮北大的綜合優勢。即使放在二十余年后的今天來看，這樣的舉措也是頗有前瞻性和魄力的。在此基礎上，北大很快于1986年建立了第一個國家重點實驗室。就是這樣人數不多的一個機構，先后出過三名院士和一名北大常務副校長。以指紋識別為代表的研究成果進入國際先進行列，在國內得到廣泛應用。

 

2003年9月10日，北京大學最大的學院——信息科學技術學院——成立。它包括計算機、電子學、微電子學和智能科學四個系，有十二個(研究)所和中心，兩個國家重點實驗室和若干部門實驗室。系是教學單位，所和中心是研究實體。從此，智能科學系(暨信息中心、國家實驗室三位一體)翻開了新的一頁。

 

2　專業增列·學會指導

 

成立智能科學系除了要順應北大“系并院”的潮流，也是完善作為學?；窘ㄖ茊挝凰貍涞?。何新貴院士為系取了名稱，如今許多學校也大都采用這樣的稱謂。查紅彬教授擔任系主任，筆者是主管學科建設和教學的副主任，具體參與負責各項相關工作。創辦國內第一個智能科學與技術本科專業也是我們這一班人繼承傳統的首要任務。事實上，早在一年多前，大家就進行了醞釀，特別是中國人工智能學會教育工作委員會多次組織的相關研討，成為重要的準備基礎。

 

北大是一級學科下自主增設、增列學科專業的學校。系領導上任伊始第一件事就是要在當年申辦智能本科專業，而且志在必得。為此，我們在前期制定了詳細的步驟計劃，進行了深入調研和各項準備工作。我們起草完成了所需的各項材料(人才需求論證、專業建設規劃和適應培養目標的教學計劃與課程設置方案、教師教輔隊伍和基本辦學條件說明以及國內外背景對比材料等)，中國人工智能學會涂序彥等學者對此進行了專家論證，協助完成了論證報告。這些工作就緒后，我們在2003年10月下旬向學校主管副校長、教務部負責領導和學院領導做了匯報說明，并于10月30日正式提交申請材料。經學校的學部討論通過，校教務部審核和校教學科研工作委員會論證(由于是國家公布專業目錄外者)，再經校學術委員會審議，報校長辦公會批準，最后于12月15日前順利完成了全部程序，報教育部備案。2004年初，教育部正式批復并公布了北京大學“智能科學與技術”新的本科招生專業。這個專業名稱是查紅彬教授建議的，日后成為教育部批復新申辦學校的統一提法。

 

由于“智能科學與技術”未在國家公布的專業目錄中，因此是增列而非設置，北京大學將其置于計算機科學與技術一級學科之下。由于北大歷來嚴格控制招生規模，我們的30名招生計劃是由信息學院其他三個系從原有計劃分配名額中擠出來的。新專業的計劃發展規模最終為50名。

 

3　教學計劃·四校會議

 

智能科學系雖然成功地創建了國內第一個“智能科學技術本科”專業，但也面臨著許多挑戰。首先是缺乏本科教學的經驗。盡管信息中心前身具有北大最早的碩士點、博士點和博士后流動站，研究生培養己歷十余年，但一直實施科研主導體制，未曾從事過本科教學。師資隊伍擴充快，新進年輕博士比例大，而真正有過本科教學經歷者寥寥無幾。此外，信息學院成立后開始調整教學計劃，制定了一年級統一課程內容，新生是按學院統一招進來，第一年共同學習，后三年才分專業培養。我們雖然為申辦專業制定了一套課程計劃，但因不兼容學院的統一規劃而未能第一次通過學院教學指導委員會的審核。為此，我們組織學院經驗豐富的老教授，為本系青年教師進行教學培訓，聽取學院主管負責領導和幾位多年從事本科教學管理的老系主任對教學計劃的修訂意見。

 

通過幾個月的努力，我們完善了智能科學系的課程體系，并最終通過學院教學指導委員會的審核。這個教學計劃具有幾個特點：一個大基礎——以學院的數、理和信息類為主，強調寬厚扎實;三個核心課程群作為專業理論基礎，包括智能基礎課程群(智能科學技術導論、人工智能、腦與認知科學、信息論、信號與系統)、機器感知課程群(生物信息處理、圖像處理、數字信號處理、模式識別)和計算智能與知識發現課程群(智能信息處理、機器學習、數據挖掘、計算智能等)，以及兩門實驗(機器感知和機器智能)和其他各種選修課。四年學分150分，其中必修88學分(包括全校公選26學分、大類平臺20學分、學院要求的13學分、專業必修29學分)，專業選修56學分(含專業課44學分、通選課12學分)，畢業設計6學分。

 

為了更好地交流經驗，擴大本專業的影響力，2005年5月，我們發起并與第二批獲準的學校(南開、北郵、西電)在北大召開了四校研討會，圍繞各個學校在智能科學與技術本科專業的建設、招生、教學計劃制定和未來發展設想等方面進行交流研討，并建立了聯系機制和網站。全國一些兄弟院校也紛紛來北大了解情況，開展座談，我們則盡可能貢獻自己的經驗，給予支持。

 

4　招生·分流

 

從2004年開始，信息科學技術學院按學院大類招生，每年接收330～340名本科生，占全校的1/9左右。學生高考排名在全校屬中上，但成績分布差異較大。與學校的其他學院(多從一個系成長為一個學院，如數、理、化、生等)相比，信息學院是由四個不同的系合并而來的，專業跨度大，因此采用一年分流的模式(上述學院為二年分流)，筆者被指定負責這項工作。我們提出自愿為主、計劃為輔的方針，盡量滿足同學們的興趣志向。制定的分配計劃是：電子學系120人、計算機系110人、微電子系70人、智能科學系30人，允許有10%的調整。分流工作在大一下學期(每年4月份)進行，包括全院動員、四個系專題介紹宣傳、開放日參觀咨詢等幾個步驟，可謂熱鬧非凡，同學們可以充分了解了四個系的專業特色。

 

為了克服盲目性引發的偏差，我們建立了一個網上分流系統，在正式填報專業前，增加了摸底預填報的環節，及時反饋群體意向的分布信息，指導學生們的選擇，也便于學院掌握動向，調整措施。這種大類招生、進來一段時間后再分專業的舉措體現了北大的人文關懷。智能專業初辦，基礎條件差，缺乏畢業生記錄的宣傳說明，與學院其他三個老牌系(電子學系50年歷史、計算機和微電子系30年歷史)相比較并無優勢可言，但是我們通過扎扎實實的工作和細致有效的改進，使這個新方向日益顯現出魅力。隨著智能專業的成熟，特別是有了第一屆畢業生后，就愈加受到更多學生的喜愛。

 

選擇智能專業的人數逐年上升，2004級34人、2005級36人、2006級39人、2007級43人，目前正在進行的2008級分流達到45人。除了在信息學院內部的影響力不斷擴大，北京大學其他學院的轉系情況也開始有了可喜的變化。北大最好的元培計劃實驗班今年第一次有4名學生選擇智能專業，醫學部和光華管理學院也有申請者(本文成稿時這項工作還在進行)，2008級學生肯定突破50名，我們在第五年就達到了創辦智能科學專業的規劃目標。

 

5　首屆生·班主任

 

在新辦專業中，有一項由教授擔任智能本科專業班主任的舉措。這是利用教授的學識、經驗和責任心來更好地管理呵護自己的學生，避免了年輕教師因職稱晉升等壓力可能出現的疏漏。這一做法取得明顯效果，不僅受到同學們的普遍歡迎，信息學院也開始考慮推行。筆者擔任了智能專業的第一任班主任。首屆學生(2004級)有34名，他們進入北大后毅然選擇全新的智能專業是很有勇氣的，全班有11名來自北京的學生，5名女同學，這個比例迥異于整個信息學院的總體分布。

 

該班學生的年齡恰與我自己的孩子相同，我天然地熟悉他們的一般特點，也理解家長們的想法。北大信息學院的淘汰率平均是7%，每年都有20多人退學。這班學生在大一時的成績并不占優，其中有幾人處在邊緣位置，因此，我立下的最低目標就是確保所有同學不掉隊。我首先通過全班民主選舉任命了一個5人組成的班委會，這個5人機構在隨后的幾年中發揮了重要作用：其次走訪宿舍，了解每個人的情況，為了消除代溝，我努力融入同學當中，學習熟悉他們的語境和思維想法。我同多數同學家長有過接觸，從中更深入地掌握學生的性格特點，也包括尋求家長的必要配合。我與所有同學做過不止一次的個人交談，經常是在晚間，很多時候是他們主動找我，談遇到的各種困惑、自己的想法、志向等，我利用這些機會及時解決了具體問題。在學習上，我組織全班同學開展互幫互學，尤其對幾門有難度的專業課程進行“聯合攻關”。全班的“數據結構與算法”課程成績甚至超過了計算機系。

 

幾年來，全班團結互助，像一個大家庭，班委會也一再連任，得到全體擁護。到畢業時全部合格，實現了我的愿望。不僅如此，全班的學習成績在學校的綜合評估中優良率達93‰畢業設計都在良以上，有14人獲優秀，更有三名同學的畢業論文被評為學院“十佳”論文。學院的第一、三名也都出自我班。34名同學中有22名繼續保送本校讀研(其中20人仍在本系)，4名同學去了大的國企和知名外企工作，8名同學出國深造，在歐、美一些名校攻讀博士，其中有一名學生同時拿到了包括哈佛、MIT、CMU、UCLA在內的著名大學的全額獎學金(最后選擇MIT)。第一屆智能專業學生的良好成績極大鼓舞了我們，增強了我們辦智能專業的信心，也為以后的幾屆同學做出榜樣。

 

幾年班主任的經歷讓我深深地體會到，進入二十一世紀的大學，教書、育人同等重要。要適應新時代年輕人的特點，保持我們民族的優良傳統，把人格培養放在首位。能夠進入北大的學生都是各地的尖子，當他們聚集在這所著名學府時，首先要調整原來俯視周圍的習慣，學會平視甚至仰視其他同學，平和自己的心態，開闊胸懷，樹立人生抱負和刻苦努力的決心，這樣才能正確對待困難和挫折，才有所作為。班主任的工作往往細致入微，其實是把70%的精力用到30%的人上面。一些學生掉隊是否可以避免，關鍵看班主任的工作是否到位。

 

6　培養體系·本研貫通

 

北大是(文)理科性質的學校，“智能科學與技術”專業也是按理學設置，盡管它更強調學科交叉。從智能科學的內涵來看，我們設立的培養方向更多地是繼承自身傳統和學校的綜合優勢，突出“以人為本”的腦認知和與心理生理結合，開展機器感知(視、聽、觸)和數據轉換信息，進而發現知識的機器智能兩個方面的研究。同時，我們配合學院的教學指導規劃設置課程計劃，除了全校的公共必修課程(外語、政治和體育)，還有學院的公共平臺課。第一年主要是夯實數學、物理和信息類的基礎，后三年的專業課程安排是以必修的專業基礎和機器感知與機器智能兩個方向的專業核心課程為架構。為了強調學生的動手能力，還重點建設了兩門實驗課程。此外，還利用學校的各種本科科研基金項目(包括大學生創新基金、著政基金、泰兆基金、校長基金)和各個實驗室承擔的項目來吸引學生，培養他們思考問題的能力，提高他們的研究興趣，為日后進一步深造打基礎。由于絕大多數學生都將讀研，這樣的安排無疑起到了積極作用，并成為撰寫畢業論文的基礎。我們還打通了本科高年級與研究生一年級的課程，利用各種機會舉辦研究講座，如龍星計劃、專題報告、國際人工智能遠程教學等活動，開闊學生的視野，引導研究方向，調動學生的潛質。從專業特點來看，我們的智能學科更偏向于“軟”的一側，因此也充分利用信息學院，特別是計算機系的各類教學資源來幫助扶持新辦專業的成長。

 

我們原有的博士、碩士點是計算機應用技術和信號與信息處理兩個方向，為了讓我們的培養體系更加系統，我們進行了兩年的精心準備。2007年底，我們正式向北大研究生院申請增列“智能科學與技術”碩士和博士點。經過必要的論證，最終獲得批準，及時銜接第一屆本科畢業生升研。至此，本、碩、博一以貫通，作為計算機科學與技術下的二級學科，一個完整的智能科學技術專業培養體系建立起來，從培養體制上保證了新興智能專業的順利發展。

 

7　特色專業·教學團隊

 

五年來，北京大學智能科學技術本科專業從醞釀到創辦，可謂初見成效，走過了頗具挑戰的歷程。除了確定具有特色的培養目標和方向外，還需要扎扎實實落實每一個環節，并在實踐中檢驗。本科教學迥異于研究生培養，它的計劃性、按部就班執行的嚴格性以及每堂課程的內容安排和效果評估必須一絲不茍。

 

信息學院秉承了北大的優良傳統，對這個新辦的專業給予了巨大支持和關懷，使我們能迅速成長起來。我們從一開始就有一套嚴格的課程設置審核程序、教案檢查制度和新教師上崗準入的試講考核手續。學院有一支由經驗豐富的退休教師組成的督導組，隨堂聽課評估每一位教師的講課內容、方式和教學效果，及時糾正問題。作業批改和試卷出題也都有嚴格規定。在課程體系的建設方面，信息學院打通了一年級的公共部分，深化和夯實了數理基礎。

 

在專業課程上，智能科學系提煉了三個課程群，并組織教師進行重點建設。此外還加強對學生動手能力和獨立思考解決問題能力的培養。

 

除了在專業上實施分流培養外，我們還針對北大學生的特點，在基礎課采用實驗班的A、B分級組合方式，滿足不同專業對各自基礎培養的要求。在專業課程群中，也允許不同興趣的組合選擇，充分發揮和提升學生的能力。為了更好地關懷學生順利成長，我們除規定教授擔任班主任外，還設立了本科生學術導師制，加強對學生的各種指導。智能科學系也注重師資隊伍建設，引進了一大批(半數以上)優秀的年輕教師，其中信息學院中從國外回來的教師比例是最高的，為這一新興學科注入了最具活力和新思想的力量。在招聘教師時，教學需求和能力成為評價的重要指標。

 

2007年，我們接受了教育部的學科評估，新辦專業得到好評。學校開始關注我們的進步，在隨后的一年中，我們一再從學校的競爭中脫穎而出，陸續獲得了國家一類特色專業、北京市一類特色專業和北京市優秀教學團隊等稱號，2008年又獲得國家級教學團隊稱號。我們的培養體系和人工智能雙語教學也分獲北京大學的教學一、二等獎。

 

8　結語·致謝

 

盡管北大年輕的“智能科學與技術”本科專業建設初見成效，但征程是漫長的，我們還會面臨更多的挑戰和問題。然而，智能科學這個本科專業方向是很有希望的，它不僅吸引了大學的新生，也在高考人群中產生著愈加重要的影響，它的健康發展需要大家共同的努力和精心培植。每所大學都有不同的特點，我們應該從學校、師資、方向、生源以及學科培養性質和目標等條件出發來建設新興專業。以上是筆者對北京大學第一個“智能科學與技術”本科專業創建歷程的回顧，希望與同行共享。

 

在專業建設過程中，許多人給予了熱情幫助和支持。這里要特別感謝北大信息學院陳徐宗教授，感謝中國人工智能學會涂序彥和王萬森教授。

 

最后引龔定庵一句名言：“但開風氣不為師”。

 

9　總結與展望

 

本文介紹了廈門大學智能科學與技術系在學科發展、科學研究和人才培養方面的基本建設情況。我們希望這些初步的工作總結能對目前正積極籌辦本專業的兄弟院校起到一定的借鑒作用。

 

篇（5）

在過去的二十年里，商務智能與分析（Business intelligence and analytics，BI&A）與大數據相關的分析隨著大數據的發展在工業界及學術界變得越來越重要。來自于Bloomberg商業周刊的報道（2011）顯示，97%的超過1億市值的公司使用了商務分析技術。據麥肯錫全球機構預測，到2018年，僅美國一年就會面臨14到1萬人的深度分析技術人才的需求，同時約有150萬數據分析經理的缺口[1]。

“智能”一詞自20世紀50年代被人工智能方面的研究人員提出并沿用至今。而商務智能（Business intelligence）則隨著信息技術的發展在20世紀90年代被企業界和學術界熟知。自2008年大數據的一系列論文在NATURE上發表，大數據分析技術已被應用到從文本、計算機日志、傳感器、社交媒體等產生的大量非結構化、體量巨大、類型繁多、價值低密度、要求快速處理的大數據。BI&A經歷了BI&A1.0，BI&A2.0和BI&A3.0的演進。他們分別對應面向基于關系數據庫的結構化數據、基于web的非結構化數據、基于移動及傳感器的非結構化大數據。因此，BI&A3.0是面向大數據分析的新興領域。

BI&A3.0面向大數據可能產生的巨大影響，它涵蓋了電子商務及營銷智能、電子政務及政治2.0、科學與技術、智慧健康、安全及公共安保等方面。涉及的技術領域包括大數據分析，例如統計學習、序列及暫時挖局、空間挖掘、過程挖掘、網絡挖掘、web挖掘、基于列的數據庫挖掘、內存數據庫、并行數據庫、云計算、Hadoop、Mapreduce，文本分析，例如靜態NLP信息抽取、主題模型、問答系統、選項挖掘、情緒及影響分析等。除此之外，還包括web分析、網絡分析、移動分析等大的技術分析方面。因此，BI&A3.0是未來管理科學與工程專業研究生培養的重要基礎和研究熱點。

BI&A3.0的發展和應用對管理科學與工程碩士研究生的培養提出了挑戰。主要表現在以下幾個方面，BI&A聚焦于理解、解釋、戰略并服務于組織。一些學科對BI&A的發展作出了貢獻，例如信息管理、計算機科學、統計學、管理學和市場營銷學。

然而，目前的課程體系設置相對于商務分析技術及大數據的發展來說較滯后。雖然大部分學校針對學生的研究方法及研究能力的培養開設了一些BI&A課程，例如復雜系統分析與決策、隨機過程、應用統計學、矩陣分析、Matlab、現代管理分析技術等。這些課程的設置對于面向大數據的BI&A3.0的研究及應用來說尚有差距，缺乏系統性和前沿性。因此，面向BI&A3.0的研究生課程體系改革具有一定的現實意義及急迫性。

1.教學研究的內容及實踐內容

圍繞如何培養面向大數據及BI&A3.0數據分析及研究能力進行課程體系改革研究。借鑒國際國內針對從BI&A1.0到BI&A3.0的知識體系及技能相關的教學改革，注重管理科學與工程的專業內涵。

（1）教學研究的內容

①對國內和國際當前的面向BI&A3.0大數據分析能力培養的知識體系及技能進行梳理。

②對本校管理科學與工程專業主要的研究方向進行梳理，調研面向BI&A3.0大數據分析的具體能力和層次要求。

③結合國際國內面向BI&A3.0的知識及技能體系與本校管理科學與工程主要的研究方向，提出面向BI&A3.0的管理類研究生課程體系改革的具體方案，包括課程設置、教學方式、考核方式、教學目的與要求。

（2）實踐內容

通過設計與理論相配套的課程實驗、研討與課程內容密切相關的科學問題、及時追蹤研究熱點，使得實踐環節成為提高研究生BI&A3.0創新和研究的推動器，同時也提高學生在實踐方面的興趣和動手能力。

2.教學及實踐改革的目標

（1）教學目標。通過建立面向BI&A3.0的管理類研究生課程教學體系，使得研究生掌握BI&A3.0的基本知識體系、知識網絡、基本研究能力，并最終培養研究生掌握面向BI&A3.0的創新能力。

（2）實踐目標。通過培養學生面向BI&A3.0的實踐技能，培養研究生面向BI&A3.0的實踐能力，包括文獻檢索能力、借助計算機的分析能力、數學建模能力、數據收集能力。

3.課題研究要解決的問題

圍繞面向BI&A3.0的管理類研究生課程體系的建設，本課題將要解決如下問題：

（1）如何劃定面向BI&A3.0的分析及計算機技能。面向BI&A3.0的分析及計算機技能涵蓋的面十分廣泛，本校管理類研究生所依附的學科方向及研究重點決定了這些技能需有選擇地納入。因此，需要解決具體納入哪些分析及計算機技能的培養。

（2）如何結合研究方向與BI&A3.0的應用。培養面向BI&A3.0大數據分析能力的目的是將BI&A3.0大數據分析應用到具體的研究方向。物流、市場營銷、工程管理、運營管理等方向的研究需要將這些領域的知識和BI&A3.0的應用結合起來才能達到培養的目的。

4.擬采取的方法

（1）借鑒國內外先進的BI&A3.0教學教改經驗。對國際和國內BI&A3.0相關的教學教改文獻進行分析，并參加相關的國際國內會議，與國內外同行進行交流學習。

（2）對本校管理類研究生現狀及改革反饋進行調研。通過以往教學實踐的總結、專家學者的討論、課題組集體研究的方式，調研適合本課程體系服務學科專業的研究生課程教學內容、目標、方法與手段。

（3）對企業界進行調研發掘BI&A3.0實際應用能力的需求。通過對企業界進行調研，發現潛在的BI&A3.0應用方向。通過這些方向的發掘彌補課程體系設置的不足。

篇（6）

管理會計是會計學專業的核心課程之一，該課程一般在基礎會計、中級財務會計、成本會計課程的學習基礎上開設。教學內容主要包括戰略、預算、成本、營運、投融資、績效等管理，教學方法一般采用理論講述、案例分析等，教學學時一般50學時左右，教學采用“多媒體+傳統”方式。該門課程與財務會計相比具有四個特點。（一）以財務會計提供的會計信息為基礎。財務會計通過特有的確認、計量、記錄、報告等方法程序，提供決策有用的會計信息。管理會計正是利用這些信息，進一步加工，用于組織的預測決策、規劃控制等方面，以實現組織的價值增值為目標。技術方法用到較多復雜的數學計算，如回歸模型、指數平滑、方案評價指標等。與財務會計相比，都是比較復雜的數學計算，學生只有具備相應的數學基礎，方能學好。（二）將管理理論和思想融于會計。管理會計是管理學與會計學的交叉，在會計中融入了管理的理論和思想、理念。通過不同方案、不同指標的對比（靜態的指標如投資回收期；動態指標如凈現值、內部收益率等），幫助企業選擇最優的方案，這是管理會計決策部分的主要內容。（三）方法程序靈活多樣。管理會計是為企事業單位內部管理服務的，嚴格的會計準則、財務程序并不完全適用于管理會計，管理會計的方法、程序、工具，靈活多樣，可以交叉使用，也可單獨使用。

二、管理會計指引的實施有助于促進管理會計的發展

（一）管理會計指引的作用。為促進企業和行政事業單位加強管理會計工作，提升內部管理水平，促進經濟轉型升級，2014年財政部《關于全面推進管理會計體系建設的指導意見》（財會[2014]27號）；2016年6月財政部《管理會計基本指引》，一系列文件的頒布實施改變了管理會計缺乏“規范”的局面。管理會計指引是從政府層面提出的應用管理會計的指示和引導，具有感召力和強制性，有助于促進單位充分利用管理會計的工具方法，提高管理水平，從而增強競爭力。（二）管理會計指引體系構成。管理會計指引體系包括基本指引、應用指引和案例庫?；局敢?、應用指引與案例，是管理會計龍頭上的眼睛（于增彪，2016），用以指導組織管理會計實踐。其中，基本指引在管理會計指引體系中起統領作用，是制定應用指引和建設案例庫的基礎，而應用指引則是對具體業務活動的詳細要求，它們之間的關系類似于會計的總分類賬戶與明細分類賬戶?！豆芾頃嫽局敢啡墓?章29條，包括制定的目的、應用原則與應用環境、管理會計活動、工具方法、信息報告等。該指引在遵循戰略導向、融合性、適應性、成本效益等原則的基礎上，借助內外部環境因素，其中內部環境主要包括與管理會計建設和實施相關的價值創造模式、組織架構、管理模式、資源保障、信息系統等因素；外部環境主要包括國內外經濟、市場、法律、行業等，通過規劃、決策、控制、評價等管理會計活動的運作，運用戰略地圖、滾動預算管理、作業成本管理、本量利分析、平衡計分卡等模型、技術、流程等工具方法，進行戰略、預算、成本、營運、投融資、績效、風險等管理，提供具有相關、可靠、及時、可理解性的會計信息質量特征的財務信息和非財務信息，并進行定期和不定期、綜合和專項報告，最終提高管理水平。之后，陸續實施22項《管理會計應用指引》，見下表。管理會計應用指引，是對單位實施管理會計工作的具體要求，具有指導性和較強的操作性。20世紀90年代后，河北邯鄲鋼鐵公司實行的“模擬市場，成本否決”可謂成本管理在我國企業應用的典范。管理會計應用指引的設計以企業戰略、預算、成本、營運、投融資、績效、風險等七大領域的管理為依據，每一領域都有各自適用的管理會計工具方法。

三、互聯網、人工智能在財務領域的應用給管理會計帶來新的發展機遇

管理也是生產力。電子計算機在會計中的廣泛應用，大大提高了會計核算工作效率。從會計憑證制作、記賬到會計報表形成，計算機都能在程序語言的基礎上全部完成，且快速準確，這樣會計核算人員的需求數量相應的減少。更多的會計核算人員可以轉崗從事管理會計工作，分析、重整財務數據，為決策提供依據。人工智能用于財務領域，一些程序化、重復性的工作，可以由智能機器人完成，會計人員可以從重復的、繁瑣的工作中解脫出來；通過云計算處理財務數據，提高財務數據效能。這些新的技術在財務領域的應用，使會計工作重心發生轉移，會計人員可以將精力用于開發思想、管理創新、提高組織管理效率，真正實現由核算型會計向管理型會計的轉變，這為管理會計提供了新的發展機遇。

四、順應新技術時代，改革管理會計課程教學

經濟發展靠人才，培養人才靠教育。管理會計的廣泛應用，必須培養管理會計專業人才。而管理會計人才的搖籃主要是高校會計學專業。因此，應該與時俱進，從培養方案修訂做起，通過優化大綱、改進教學方法、提升師資水平、拓寬教學資源等，探索新技術時代背景下的管理會計教學改革，培養優質的管理會計人才，促進管理會計應用。（一）師資培訓與提高。從高校會計學教學實踐看，管理會計師資相對緊缺。許多高校雖然開設了會計專業，但大部分是財務管理、財務會計、稅收、會計電算化等方向，管理會計的師資儲備并不充足。管理會計課程“管理”的特點，也對管理會計教師提出了更高的要求，不僅要精通財務會計，還要具備較豐富的管理學知識、高等數學的知識等。尤其現在的互聯網、云計算、大數據等，一方面為管理會計的發展提供了契機，另一方面也需要培養具備相關知識的管理會計教師。建議通過培訓、專業跨轉等形式，提高、充實管理會計師資，以滿足新技術時代管理會計發展對師資的要求。（二）修訂培養方案。培養方案是人才培養的綱領性文件，具有目標導向性。針對計算機、互聯網、人工智能等新的技術環境，要充分調研兄弟院校的教學現狀，實時修訂培養方案。在新的培養方案中，突出管理會計的重要地位，整個培養方案的重心由會計核算型向管理型轉移。聘請業內專家，對初步擬定的培養方案進行論證，并注意吸收來自會計實務界、畢業生等方面的意見或建議，不斷優化完善。（三）削減財務會計的課程及學時。一般會計學專業的培養方案中，涉及財務會計的課程包括基礎會計、中級財務會計、高級財務會計、稅務會計、成本會計、政府及非營利組織會計。這些課程都是利用確認、計量、記錄、報告等會計特有的程序，用借貸記賬法記賬，實現會計核算的職能。它們之間的差異僅僅是核算具體內容的區別，其所用的會計基本理論和方法是一致的。只要學生掌握了會計的程序和方法，就能很容易通過自學擴展不同領域的會計核算問題。筆者認為，完全可以合并或刪掉某門課程，如將中級、高級財務會計、稅務會計合并為財務會計，在基礎會計學習的基礎上開設。（四）增加管理會計的課時或增加相關課程。因國家對高校培養方案總學時有明確限定，現在總的趨勢是壓縮專業課比重。因此，在總學時數一定的情況下，壓縮的財務會計的課時，可以用來增加管理會計的比重。通過增加管理會計課程的學時，加大案例教學、辯論式教學比重，剖析管理會計應用的成功案例及失敗的教訓，提升管理會計教學的深度和廣度，開發學生的思維空間，培養創新思維及創新能力，提高其分析解決問題的能力，更好地服務于管理會計實踐。（五）優化教學大綱。依據所修訂的培養方案，撰寫課程教學大綱。教學大綱應包括課程簡介和課程教學大綱兩部分。課程簡介部分重在說明課程的類別、學時數、先修課程、所用教材、課程主要內容、參考文獻及網絡資源等參考資料，起到總括認識該門課程的作用。課程教學大綱主要包括課程的性質及任務課程、與其他課程的聯系及分工、課程教學內容、學時分配表、教學基本要求、成績考核說明等。課程內容應該按照章、節、問題等，盡量細化，并明確教學目的與要求、重點與難點，以便于課程的講授。課程的考核應該明確具體，包括考試成績、論文、案例分析等作業所占比重等。明確課程的主要參考書及網站，以便于學生課外研習。（六）選用優質教材、拓展學習資源。教材是教學的主要參考書，對學生的影響至關重要。應該優先選擇國家精品課程教材、國家級規劃教材。注意選擇與管理會計課程、教材相適應的參考教材，促進學生從不同層面、不同視角對所學管理會計理論知識的掌握。避免因某種利益關系而選用質量低劣的管理會計教材。同時，借助主流網站，充分利用網絡資源拓展管理會計課程的學習。如通過大中型企業的網站，查閱其管理會計實踐做法，用所學理論分析、驗證、反思企業管理會計實踐。通過中國會計學會管理會計專業委員會網站，學習了解管理會計的學術前沿與管理會計面臨的新問題，培養學生科學研究的思維及創新能力。通過瀏覽會計專業期刊網站，搜索研究有關管理會計論文，從中吸收管理會計思想和實踐的營養，提高管理會計理論水平和實務能力。（七）教學方法與手段。以中國人民大學國家級優秀教材《管理會計學》（第七版）為例，管理會計課程內容主要包括變動成本法、本量利分析、經營決策、存貨決策、投資決策、標準成本法、作業成本法、全面預算管理、業績考核與評價。既包括管理會計的方法，也包括預測決策、規劃控制與業績評價，這些內容要求管理會計應采用多種教學方法，既包括對理論部分的教師講述，還應該包括案例教學、討論式教學、參與式教學等多種方法。案例教學要求教師通過案例內容的陳述與分析，將需要學生掌握的知識點、管理會計理論融入其中，提高學習興趣，增強實踐感知性。案例的來源可以多樣化，可以選用中國管理案例庫、期刊雜志中的案例等；也可以因地制宜，對案例進行修改，以便符合教學需要；條件成熟時，還可以利用寒暑假或與企業合作課題等機會，深入企業實際，自行編寫具有自主知識產權的案例。這些案例，既是教材內容的補充和延伸，又能激發學生的學習熱情。培養方案修訂、學時的增加，使得類似“咖啡屋”、小組討論、案例教學等方法成為可能。教學手段則可以根據內容，采用傳統方法與多媒體相結合，（八）網絡資源的學習引導。現在網絡無處不在，網絡資源豐富。在上述學習的基礎上，教師可引導學生積極利用網絡資源學習，如微課、慕課等，作為課堂學習的補充。中國會計學會、中華會計網校、各種期刊雜志網站、各級財政部門關于會計師職稱考試網、大中型企事業單位網站、教育中介機構網站、大學精品課程與在線課程網站等，都具有豐富的管理會計學習資源。只要愿意學習，總能找到學習資源?；ヂ摼W時代的學習，渠道和獲取資料來源已經做到充分多元化。

五、結語

管理會計是價值創造的信息系統，國家要強大必須要有強大的企業，企業要強大必須要用管理會計（于增彪，2016），但管理會計是我國的短板（樓繼偉，2016）?；ヂ摼W、大數據、云計算、人工智能等現代新技術，為管理會計的發展提供了新的發展機遇。管理會計指引的實施為管理會計的實踐提供了政策支持，這也給管理會計課程教學提出了新的、更高的要求。管理會計案例作為管理會計指引體系的構成部分，新技術時代的案例還相對匱乏。制作、編寫新的管理會計案例的過程也是促進管理會計課程教學改革的過程，實現管理會計由“短板”到“升級版”的跨越，逐漸滿足我國管理會計的需求（于增彪，2017），管理會計任重而道遠。

參考文獻：

篇（7）

隨著互聯網技術的發展，我國傳統媒體正在借助人工智能、物聯網、云服務、虛擬現實、大數據等新技術與其他媒體融合，尋求轉型升級之路［1－2］?？缃缛诤献鳛槊襟w融合的深度融合階段(也稱“高級階段”)［3－4］，已經成為新一輪產業升級的大趨勢。最早使用“跨界融合”的文獻出現在1997年，2013年后針對跨界融合的研究進入期［4］，主要分布在新聞與傳媒等10個領域，目前已成為新聞傳播學的研究熱點。韓立新等［4－5］系統梳理了前人的研究成果，對跨界融合的概念進行界定，并提出相應的評價指標，也對傳統媒體跨界融合的理論研究進程、跨界融合的實踐探索、學科范式轉換等進行詳細的探討。劉素花［6］以“媒體+”為基本范式，將我國傳統媒體的跨界融合分為媒體+技術、媒體+教育、媒體+金融、媒體+旅游、媒體+醫療、媒體+電商6種模式進行探討。國外媒體的跨界融合涉及視頻制作、教育培訓、地產、展會等領域;國內的中國知網、萬方等大型數據庫，以及中國醫學期刊集群一體化出版平臺，均具有顯著的跨界特征［7］?？傮w來看，我國傳統媒體特別是新聞出版業的跨界融合已常態化，科技期刊在跨界融合方面也已進行了很多的探索，但鮮有針對性的報道?？萍计诳且粋€跨界需求非常強的領域，與國外集群化運營模式不同，我國大多數科技期刊為單刊經營，“小散弱”是其主要特點。在集群化、平臺化過程中，我國單刊的品牌建設也未獲得重大突破。在我國科技期刊一體化媒體融合生態鏈建設過程中，跨界融合作為媒體融合的高級階段，或將成為獲得資本的突破口［8－9］，跨界發展必將成為科技期刊脫穎而出的競爭優勢。我國實行單刊經營的科技期刊是否具有跨界基因，應如何跨界，向哪里跨，值得深入探討。本文在科技期刊媒體融合［8－9］研究的基礎上，調研大量跨界融合文獻與案例，梳理跨界融合的特征，重點剖析傳統媒體跨界融合典型案例特點，探尋我國科技期刊跨界融合構建策略，為促進我國科技期刊轉型升級拋磚引玉。

1跨界融合的內涵及測度

針對跨界融合內涵的研究始于1997年，但目前仍未形成能被廣泛認可的定義。李剛［10］認為，跨界融合是指媒體進行跨地區、行業以及領域的相互融合，跨界融合有利于鞏固和壯大主流思想輿論，有利于社會正能量的傳播，同時對網絡空間話語權的增強極為有利。隋二龍［11］認為，跨界融合為跨越地區、領域、行業，甚至國界的媒體融合，在跨界融合過程中，新媒體與傳統媒體在資本、資源、管理、市場等方面重新布局，使各類資源的配置更加優化，實現優勢互補，強化整體優勢。劉素花［6］認為，媒體的跨界融合是指在媒體分化后進行重構的過程中，媒體內部各要素向媒體領域外延伸、融合發展的脫困方式，是以“媒體+X”多變魔方式互融為核心的模式。韓立新等［4］認為，跨界融合是媒介從專業機構中分化出來成為獨立的要素，并在社會中與其他社會要素進行重組的過程，即跨界融合是指以基于智能化和移動互聯網技術的媒介為獨立中間體，將分屬不同領域的事物連接起來的過程?？傮w來說，跨界融合具有跨領域與融合重組兩個主要特征:一個是內部流程，一個是外部領域，最終會體現為運營模式的改變。如上所述，目前的跨界融合涉及平臺、內容、傳播三個方面的跨界發展，對跨界融合的測度也主要是從這幾個方面的融合深度與廣度著手，一些學者也已經提出一些評價指標。韓立新等［4］基于媒體融合的相關指標，首次提出跨界融合的5個評價指標:(1)連接力，衡量不同媒介或者不同領域之間的連接程度;(2)傳播力，衡量媒體傳播的廣度和深度;(3)互動力，即跨媒介的互動，包括與受眾的互動和不同媒介、領域之間的互動兩個方面;(4)社會影響力，即對社會的影響;(5)收益力，是指能否給媒體組織帶來收益。

2我國傳統媒體的跨界融合

目前，跨界融合在新聞出版領域已常態化。雖然部分科技期刊的媒體融合表現出一些跨界特征，但受限于人、財、物等因素，尚無典型的成功案例可循。

2．1新聞報道領域的跨界融合

2017年兩會期間《人民日報》等主流媒體深化“跨界”合作，與網絡媒體、互聯網公司聯動，在內容層面與技術層面合作，實現資源共享、優勢互補、平動，開啟共享新模式，形成強大的傳播合力。在廣度上，主流媒體與網絡媒體(如騰訊網－騰訊新聞、新浪網－新浪新聞、今日頭條等)的聯動規模空前且力量集中。在深度上，主流媒體和網絡媒體、互聯網公司“跨界”合作形式更加多元，利用內容、渠道及技術優勢分工協作，創新產品的形式，充分發掘內容價值，全面提升兩會報道的影響力［12］。各媒體跨界融合主要表現在［12］:(1)《人民日報》在全媒體平臺中采用“中央廚房”機制，整合了內部的多種資源，形成“選題確定—內容生產—分發追蹤”的全流程生產線，便于聯動協作以及信息集成與深耕。(2)新聞內容移動首發，再網頁，最后在傳統端全面深入報道，形成“移動端講快、網頁講全、傳統端講深”的差異化聯動報道，實現最大化的傳播效果。(3)重視“用戶思維”，應用多種新技術，跨界合作，深挖用戶需求，形成“直抵民心”的、形式多樣的融合產品。人工智能、虛擬現實(VirtualReality，VR)、H5等新技術的應用，全景相機、VR設備等的亮相，形式多樣、內容充實的“爆款”新聞產品的推出，使得微博、微信矩陣、微視頻、直播、增強現實(AugmentedReality，AR)技術支持的創意視頻、H5游戲、模擬群聊、給朋友圈點贊、客戶端嵌入智能語音播放技術聽新聞、人工智能機器人“小度”播報等吸引無數網民參與其中，形成圈層化傳播，產生很大的社會影響力。經過各媒體及時準確、多角度、全方位、形式豐富的報道解讀，網友紛紛表示“獲得感滿滿”“很實在”“有盼頭”。新華社客戶端與網易云音樂跨界，聯合舉辦了“留聲40年”音樂主題影像展，該產品在微博、微信、新華社客戶端等平臺的總瀏覽量達到800萬，全網的傳播量達到2500萬［13］。其特點主要表現在以下幾個方面:(1)內容貼近受眾，報道形式多樣，如專訪、快閃、交互體驗等;(2)充分利用多種媒介，如利用地鐵車站、列車車廂、音樂會、快閃活動、互動展覽等推廣宣傳;(3)采用先進技術如人臉識別、AR、H5等形成H5產品、微視頻，將音樂實體化、可視化、互動化、場景化;(4)針對不同受眾進行個性化生產、對象化傳播。

2．2圖書出版領域的跨界融合

(1)圍繞IP的跨界融合。IP(IntellectualProperty)即知識產權，具有資源轉化、價值提升模式、結構優化、市場擴張等可跨界特性［14］。IP的跨界可發生在文化產業內各行業間、非文化產業以及社會生活中。IP的跨界在不同產業之間都可進行聯動和協同，不同產業界如出版界、影視界、網絡文學界、網絡游戲界都可借力于共同的IP，促進傳統產業結構調整和產業升級，提高產品的附加值。只有優質IP，才能實現特定領域的跨界，喚醒產品的“潛藏價值”，并從不同渠道進行開發利用和營銷。成功運營的IP可在電影、電視、漫畫、游戲等媒介形式中轉換，其目的在于引發社群共振，突破不同社群間的壁壘，最終通過強大的裂變傳播的擴散力，促使跨界形成巨大效應［14］。國產系列動畫片《熊出沒》的IP開發，就是國內的一個IP開發典范。這種以IP開發為核心的盈利模式的構建需要完善的知識產權保護體系作為支撐。(2)出版文創。基于出版內容開發文化創意產品和服務，產生于跨界融合和新興技術的發展背景，出版文創將出版與玩具、服裝、影視、游戲、旅游等產業融合起來［15］，延伸成出版產業鏈［15－16］。目前出版文創的模式有很多種，可大致劃分為:基于出版內容跨界拓展的文化創意服務，如圍繞《海賊王》漫畫書中不同人物形象、道具、用品、場景等開發的手伴、玩具、飾品和服裝等衍生產品;基于改編權延伸的文化創意服務，如將《三國演義》叢書改編成電視劇、電影、游戲、數字圖書、主題公園等［15］，長江出版傳媒集團打造出“書業+影視業、書吧+影城”的跨界融合模式;基于新興數字技術的文化創意服務，如南京師范大學出版社將VR、AR技術運用到跨超本《紅樓夢》的紙質口袋書中;基于實體書店打造的文化創意服務，如日本的蔦屋書店提供書籍閱讀+電影、音樂、咖啡、文具等，號稱世界上最美的書店之一;基于生活美學，打造高端文化需求，提供個性化定制服務，如按需印刷、讀者自己編校并打印出版等，有些出版社還跨界到書房陳設、花瓶鏡框設計等定制服務。

2．3其他媒體的跨界融合

沈陽廣播電視臺開展跨媒體行動，推出“我愛沈陽”系列產品。此次跨界的特點主要表現在:①圍繞同一報道主題，將新老媒體融合在一起;②打破地域局限，整合媒介資源，通過電視屏幕、戶外大屏、地鐵屏幕、網絡平臺實現跨界傳播，并將傳播范圍擴大到全國;③開展暖心公益傳遞愛心，制作“我愛沈陽”衛衣、環保購物袋、明信片等文創產品，多層次、多角度、全方位地滿足不同受眾的需求，溫暖更多人，以擴大影響［17］。鳳凰傳媒集團收購游俠網并控股，投資上海慕和網絡科技有限公司，基于自身教育資源優勢，跨界投資教育游戲，將教育與游戲結合，吸引青少年關注，既引導了青少年的正確學習觀，提升了青少年的學習興趣，又取得了較好的經濟效益［18］。

3我國科技期刊跨界融合構建

跨界融合是媒體融合的更高發展階段，是時展的大趨勢，可使互不相干的行業、企業全面滲透、融合。通過跨界，傳統媒體可克服自身薄弱之處，增強各自的競爭力與創造力，保證跨界合作方以及用戶均受益。目前，我國大多數科技期刊實行單獨運營，且多為非盈利機制，受資金、人力、技術等限制，科技期刊媒體融合發展較為緩慢，服務內容單一，受眾面?。?］?？缃缛诤蠟槲覈蛟炜萍计诳瘡娍?、大刊提供了很好的思路。筆者認為科技期刊擁有高質量、權威的專業知識，優質內容是跨界成功的根本，若能更好地發揮橋梁紐帶作用，以更加開放的視角跨界發展或合作，或許將是我國科技期刊實現快速轉型升級的機遇。在跨界融合過程中，科技期刊首先要構建綜合服務平臺，其次要在平臺上盡可能地提供符合用戶需求的多種優質內容與服務，最后聯合各種渠道實現最大化的傳播。

3．1平臺的跨界

構建一體化網絡平臺是科技期刊跨界融合的基礎，平臺要體現科技期刊自身特色與品牌內涵，具有集約化或集群化、立體化網絡平臺、全媒體產業鏈、傳播媒體矩陣與跨界融合經營等特質［8］，整合采、編、發等出版流程，促進出版流程的跨界整合，實現一體化生產鏈，如“中央廚房式”工作機制，實現一次采集信息，多平臺使用，也可跨界關聯，或集成或拓展更多相關領域的資源。

3．2傳播的跨界

傳播時可利用全媒體化傳播矩陣(如網頁+微信+微博+App+QQ+郵件+知名客戶端+數據庫等)，并形成“移動端講快、網頁講全、傳統端講深”的差異化傳播，或與各大網絡媒體(如騰訊、百度、阿里巴巴、今日頭條、一點咨詢等)聯動傳播，為好內容插上飛翔的翅膀，最大限度地展現優質內容的價值，并充分運用VR、AR、視頻直播、音頻等先進技術實現內容的多樣化、可視化表達，滿足不同用戶的個性化需求。

3．3內容的跨界

隨著互聯網技術的迅速發展和自媒體領域的迅速擴張，網絡信息質量良莠不齊。相比之下，科技期刊可以提供高質量且專業化內容的優勢逐漸得到顯現。用戶也更愿意通過付費獲得優質原創的內容。跨界是互聯網的特質，科技期刊更應該在保證內容質量［19］的同時整合所在領域或行業資源，豎起大旗，引領發展:做好期刊本職工作，提供優質內容;提供更多更好的知識服務，融入科學共同體;充分發揮樞紐作用，促進產學研一體化發展;延伸布局，深化跨界發展或合作領域，如跨界科普、教育、夏令營、旅游等;拓展服務對象，提供更多元的服務內容或產品。短期內可集中精力打造一兩款“爆款產品”或“暖心產品”，迅速提升科技期刊社會影響力，并帶來一定的經濟效益。

3．3．1做好科技期刊本職工作，提供優質內容在信息爆炸、信息泛濫的時代，通過同行評議與編輯審定后的內容具有權威性、系統性，這是科技期刊的優勢。科技期刊出版論文的形式若能更好地滿足當前科研人員的閱讀需求，則會吸引更多的領域內科研人員、相關行業從業者、相關專業學生等的關注?？萍计诳霭鎯热莸脑鰪娍刹捎萌鐢祿霭妫?0］、語義出版、富媒體出版、AR出版等新的出版模式來豐富科研成果的展現形式。通過增強出版模式［21］，將論文進行結構化處理后，論文中各知識點可實現碎片化傳播并融入科研共同體;將與論文相關的一切形式的內容，如數據出版、富媒體出版、增強出版等的相關內容，與各種新聞、會議報道、音視頻、圖片等進行跨界關聯，能更加突出論文的核心地位，更加完整、立體、系統地呈現相關科學問題，講好科研故事，為科學家的科研工作提供便利。對期刊論文，科技期刊可通過短閱讀首先在移動終端進行宣傳，再與網絡系統中增強論文進行關聯，實現快與全的有機結合。

3．3．2發揮科技期刊橋梁紐帶作用，“承上啟下”跨界發展科學研究過程包括很多方面，學術論文僅是科研產出的一小部分。通過科技期刊發表研究成果，僅是整個科研活動的一個小環節?？蒲谢顒舆^程中形成的大量知識成果尚待挖掘，科技期刊在促進知識傳播中的價值也未充分體現。因此，科技期刊應立足自身優勢，充分發揮橋梁紐帶作用，圍繞整個科研過程，拓展服務對象與范圍，做到以科技期刊為中心樞紐，提供面向科研過程的一體化服務鏈條，同時拓展科技期刊服務對象，跨界科普、教育等領域，最大化社會效益。(1)向成果上游跨界，為科研人員提供更多的知識服務。圍繞科研活動拓寬期刊業務范圍，創新業務形式，提供更多的知識服務?？蒲羞^程中需要隨時掌握相關領域的最新研究進展及發展方向，科研人員希望通過閱讀態勢分析報告、接受決策咨詢服務等快速獲得這些信息，進而從枯燥的海量文獻檢索與閱讀中解放出來，也希望能便捷地獲得關鍵信息、事實數據或實驗數據等。通常這些信息的獲得需要找專業的情報服務機構，通過對大量相關科研信息的收集、梳理、分析與再組織等來實現?？萍计诳膳c相關的部門或單位跨界合作，可在期刊主頁上提供信息檢索、數據挖掘和情報分析等工具或路徑，簡化繁瑣的數據收集與分析工作，同時也可在期刊網站和移動客戶端為科研人員提供專業化、個性化的定制情報服務和信息檢索收集服務等，從而提升科技期刊影響力，增強期刊用戶黏性?？萍计诳梢岳没ヂ摼W、大數據等技術，整合所在區域或行業資源供科研人員使用，為政府、企業、相關機構等提供智庫、輿情、營銷傳播、品牌傳播等服務，以增加科技期刊的內容附加值，拓展盈利空間;為個人用戶提供垂直內容領域的信息服務和區域性社區服務，以提升科技期刊的社會影響力。向科技期刊上游跨界，實質上是后向跨界，可采取聯盟或協同發展策略。(2)向成果下游跨界，延伸科技期刊產業鏈。通過長期的數據積累，或加盟集成，科技期刊可圍繞內容二次開發，進行前向跨界，擴大科技期刊的服務對象范圍，產生更大的文化效益、社會效益以及經濟效益。在互聯網時代，運用跨界思維去創新，或許能取得意想不到的收獲。不同領域科技期刊如醫學類、農業類、油氣工程類期刊可結合自身品牌特色、專業定位、優勢資源等，跨界到不同的領域或方向。①跨界教育。民強則國強，教育興則民族興。教育強國是中華民族偉大復興的基礎工程，要優先發展教育事業，尤其要支持和規范社會力量興辦教育，完善高等職業教育和培訓體系，深化科教－產教融合、校企合作［22］。跨界教育也是媒體界一直努力的一個方向，有著恒久的生命力與巨大的受眾潛力?？萍计诳瘬碛袃炠|、權威、前沿的學術資源，跨界教育，得天獨厚?？萍计诳韶瀼厝窠逃?、開放教育、終身教育的理念，突破課堂或學校教育限制，為社會需要的復合型人才的自主學習或跨學科教育提供網絡資源;也可與開放教育平臺跨界合作，為開放教育、終身教育等提供優質學習資源，促進科技期刊與教育、社會、工作、生活緊密相連;也可根據自身情況，集成多年積累的高層次專業人才資源、相關領域機構資源、學術資源以及其他信息資源等，優化資源配置，促進資源共享，促進各級相關政府部門、教育機構、研究組織、學術團體、公司企業以及社會民眾等跨界交流與合作，促進“跨學科融合”“校企合作”“就業指導”等，形成命運共同體。②跨界科普。科技期刊跨界科普，可將高深的科學知識變成大家都能懂的語言，面向全民傳播，實現全民學習，提升國民科學素質和國家綜合競爭力，這不僅是國家的戰略目標，也是人們文化素養提升的需求，更是科技期刊的責任和義務。四川榮縣地震與頁巖氣開采到底有沒有關聯，這看似是個科學問題，但更是個科普的問題。若科普工作做到位，至少能讓民眾更理智地去思辨和處理此類問題。通過科普，不僅能讓深奧難懂的科學知識通俗易懂，幫助公眾提高科學素養，以惠及更多的人，同時擴大科學家的社會影響力，提升科學家的社會認同感、獲得感、存在感與幸福感，還能迅速擴大科技期刊的社會影響力?？萍计诳瘬碛写罅靠茖W家資源和大量科研成果，可為從事科普工作的機構提供高質量的科普資源，可組織感興趣的科學家撰寫科普內容，讓專業的人干專業的事，也讓喜愛的人參與其中。中國缺少科普創作人才，科學家才是科普創作的最佳人選［23］?？萍计诳梢耘c相關科普工作者、科普全媒體平臺［24］或科普機構探尋跨界合作方式，將科學家忘我奮斗和奉獻的事跡做成科普內容，弘揚科學家精神，激發全民務實求真、永無止境的探索精神。也可與相關機構、實驗室等合作，組織科普活動，讓群眾了解科研過程，培養青少年的創新思維和科學創造思維，激發青少年努力學習科學知識的興趣，點亮科學夢想。科技期刊也可在網站中加入一些科普內容，或通過增強出版關聯一些科普小視頻或音頻等，實現科研論文與科普內容的雙重傳播，精深與易懂聯合，滿足更多用戶的閱讀需求，幫助更多用戶走進科學殿堂，促進全民科學素養的提升。③跨界夏令營/冬令營。隨著人們生活水平的提高，越來越多的孩子通過參加夏令營/冬令營提升個人見識，開闊個人眼界?？萍计诳乔把?、尖端思想的匯聚地，關聯著大量寶貴的科學資源，科技期刊可與科學家、科研機構、教育機構等跨界聯合，或協同組織夏令營/冬令營活動，讓青少年體驗科研活動，提升科研興趣，激發青少年的科學創造思維。④跨界旅游。對于部分自然科學領域或地理類科技期刊，能否將有關的旅游信息、住宿資源等優化配置，并聯合具有豐富野外工作經驗的科研人員跨界發展旅游?這值得進一步嘗試探索。目前媒體跨界旅游較為成功的是，媒體推介宣傳與線下旅游運作相結合的模式。

篇（8）

【中圖分類號】G40-057 【文獻標識碼】A 【論文編號】1009―8097(2009)10―0080―03

引言

從1991年Mark Weiser[1]在《Scientific American》的“The Computer for the 21st Century”中提出泛在計算(ubiquitous/pervasive computing)的思想至今,它在計算機和教育技術等領域受到了廣泛的關注。近年來隨著泛在計算技術的不斷進步,泛在學習(ubiquitous learning)正引領著一場教育領域新的革命。

當前,許多致力于泛在學習的研究者已經設計與實現了各種泛在學習環境模型[2],提出了泛在學習中的關鍵技術[3],引入了泛在學習中交互的應用[4]。通過對泛在學習系統的研究,我們認識到盡管泛在學習環境在多方面都優于遠程教育與網絡教育,但它們都有一個共同的本質特征,即學習者之間存在空間隔離,缺乏足夠的社會交互。文獻調研顯示,學習者的社會交互問題成為遠程教育與網絡教育質量的爭論焦點[5],由此許多專家學者也開展了網絡教育中學生社會交互的研究[6],以及遠程教育中學生社會交互的研究[7],并提出了相應的優化解決方案。在此基礎上,本文從社會交互的定義出發,提出在泛在學習系統中構建統一的社會交互支持模型,并運用該模型設計和分析泛在學習中社會交互場景及使能技術。

一 社會交互

許多研究者認為學習過程是一個社會化過程,并且社會化技能和團隊精神是在學習和工作中取得成功的關鍵因素。

1 社會交互定義

當前研究領域中已有不少術語用于描述交互。例如,Walther通過計算機媒介通信(CMC)技術把交互分為非人的,人與人的及超個人的交互[8]。其中超個人的交互指通過親密接觸,意志力和喜好等高層次的感官產生的交互,它不能通過面對面的交互得到,而能通過CMC支持的交互體驗到。陳麗老師[9]認為,在計算機支持的學習環境中,交互分為三個層次,學習者與學習資料,學習者與教育者,以及學習者與學習者之間的交互。其中,學習者與教育者、學習者與學習者之間的交互稱為社會交互。本研究中,我們簡單的定義社會交互為泛在學習環境中學習者根據自己的意愿同其他人的交流與合作。

2 社會交互作用

首先,社會交互可以促進學習者與學習資源之間的信息交互,也有助于學習者建立良好的師生和生生關系,激發學習者的學習動機和學習熱情,使得學習者獲得更多來自教師和學習伙伴的幫助,這些都會促進學習者與學習資源更深層次的交互。

其次,社會交互對于發展學習者的社會性至關重要。社會交互促進學習者的社會化,它幫助學習者建立和維持與他人的關系,使學習者根據社會規則和標準調整自身的行為,逐步成為社會所接納的成員[10]。

社會交互在減少學習者學習障礙方面也起著關鍵的作用。許多學習者認為交互是輕松、有效學習的一個重要因素。支持交互的解決方案包括異步信息交換,如通過電子郵件;同步信息交換,如使用即時通信工具;集體討論空間,如使用BBS;合作環境,如討論研討會等。

二 社會交互支持模型

一般來說,泛在學習環境中社會交互產生于兩個以上的學習者之間。在泛在學習環境中,很多研究者已經根據不同的情境成功運用社會交互原理達到學習者的各種學習目標。然而,一個學習者在什么時間,以及如何能夠感知其它學習者的存在,并且與他們交流、合作,仍是艱巨的任務。

為了在泛在學習環境中構建統一的社會交互,提高學習者的社會交互程度,促進泛在學習中的學習質量,我們提出了社會交互支持模型。在這個模型中,把泛在學習環境中學習者之間的社會交互分為三個層次:動態分組、交流與合作。

為了感知其它學習者的存在,文中通過“動態分組”對學習者進行小組匹配。只有在感知到其它學習者的存在以及各自的特點后,學習者才可以有目的的通過電子郵件、聊天或BBS等方式和他們進行相關研究內容的交流,我們稱這個層次為“交流”。更高層次的交互是與其它學習者合作,如共同完成論文寫作等,文中稱這個層次為“合作”。這三個層次的功能關系如圖1所示。

1 動態分組

學習者在和其它學習者交互之前,需要了解他是否能夠與其它學習者交互,以及他能夠與哪一位學習者交互。對于其它學習者的情境感知是交互的起點,比交互本身更重要。在本文提出的社會交互支持模型中,我們采用動態分組來實現對學習者的情境感知。

(1) 可行性與必要性

在泛在學習環境中,由于泛在計算設備能穩定的感知學習者的動作、聲音以及所處的環境等,因此獲得學習者情境的方式不僅僅局限于鍵盤或鼠標的輸入;甚至即使學習者遠離計算機,他的實際情境,言談和動作都能被泛在計算設備捕捉,并作為社會交互模型中情境感知的基礎。

在泛在學習過程中,由于地理位置分離,學習者需要通過與其它學習者交互完成學習任務,促進學習。然而在交互發生之前,學習者首先需要了解其它學習者的存在,即需要對其它學習者情景感知。只有當學習者感知到能夠與自己交互的學習者后,學習者之間才能繼續進行交互。然而,學習者可能并不對所有在線的學習者都感興趣,因此按照一定的方式對學習者進行動態分組,這對于為他們提供情境感知具有必要性。

(2) 動態分組的方式

在泛在學習環境中,通過泛在計算設備捕捉到學習者的語言、動作等信息,泛在學習系統從這些信息中智能化推測出學習者的性格、愛好等。在此基礎上,根據學習者的課程選擇、研究專題內容等,模型中的動態分組層為學習者建立各種小組。同一個學習者被動態的劃分到各種不同的小組中,他可以在不同的小組中針對相關內容與其它學習者展開交流。

例如,社會交互支持模型的動態分組層根據學習者的性格愛好劃分小組,將意氣相投的伙伴組合在一起,他們可以充分開展和交流共同的話題;還可以按照班級劃分小組,將同一班級的學習者劃分在一個小組中,他們可以對班級的集體活動積極的團結協作;還可以按照同一學習內容來劃分小組,將當前學習同一內容的學習者劃分在一個小組中,他們可以針對該學習內容的相關知識點進行充分的交流。

2 交流

根據動態分組,每個學習者被動態的劃分到各個類別的小組中,他們在每個小組中都與其它成員具有某一方面的共同特征,因此學習者能與小組中的其它學習者就相關學習內容進行交流。

(1) 傳統交流支持工具

支持交流的傳統工具有即時通信工具,e-mail,BBS,虛擬社區等。其中通過即時通信工具與電子郵件,學習者可以實現個人與個人之間的同步和異步交流;通過BBS與虛擬社區,學習者可以實現個人與群體之間的異步交流。

以上的傳統交流工具不僅能夠使得學習者之間相互交流更加便利,而且也能幫助學習者增強他們的個人表達能力、相互溝通能力以及在泛在學習環境中的交流能力。

(2) 泛在計算交流支持工具

在泛在計算技術和人工智能技術的支持下,與其它學習者的交流可以不需要接觸到計算機。泛在學習系統通過嵌入式微芯片或環繞在學習者周圍的不可見的計算機搜集到學習者的行為動作,并分析學習者的行為形式,智能推測出學習者的需求和觀點等,然后把這些信息發送給其它的學習者,為學習者了解其它學習者的需求和觀點等提供一定的參考。在泛在學習中,這種交流方式無聲無息的進行著,使得交流支持工具變得更加靈活、智能。

3 合作

只有在學習者相互充分交流的前提下,他們才能對研究課題更深入的展開合作。當前,社會交互支持模型的合作層中,支持合作學習的傳統工具有文件共享、協作文本編輯等;這些傳統支持工具大部分都是為完成團隊合作而提供的一個平面接口。學習者可以就某個問題進行觀念分享,充分發表自己的見解,展開爭論、相互補充、相互修正,不斷地引向正確的結果,還可以對某一個學習任務進行分工協作,分頭解決各自承擔的部分,最終形成優秀的集體成果。在這種傳統合作學習過程中,學習者可以從同伴那里獲得寶貴的學習心得,與其它學習者共享學習成果。

根據泛在學習環境的特點,計算機隱退到背景環境中,學習者周圍隨處可見接口,因此學習者之間的合作如同在三維空間中一樣完成。在討論研討會中,系統把每個學習者的形象(如同一個虛擬形象)發送給其它學習者;在另一個學習者的一端,學習者可以通過指出該虛擬形象顯示在哪一個位置來安排對方的“座位”。通過這種方式,討論研討會看上去好像在一個真實的會議室舉行,以此增強學習者對研討會場景、內容的真實體驗性,彌補空間隔離帶來的社會交互障礙。

三 泛在學習中社會交互場景設計

如何在泛在學習中實現社會交互,需要各種泛在計算技術的支持。智能空間(Smart Space)是交互活動產生的工作環境,它可以通過泛在計算提供的聯入Internet的靜態和動態信息環境,借助計算機多層次的信息訪問方式有效地執行任務[11]。在前文介紹的社會交互支持模型基礎上,下面運用該模型設計泛在學習中社會交互場景,同時分析該模型中各層次的使能技術。

在泛在學習環境中,所有學習者按照不同的劃分方式分為不同的小組。在這一場景設計中,我們把選擇相同課程的學習者劃分為一組。泛在學習系統運用智能空間的泛在計算技術,通過嵌入式計算機和多模態傳感器等情境感知設備感知學習者的動作、聲音、操作習慣、個人喜好等,再根據學習者的性格、愛好和歷史信息等把選擇相同課程的學習者劃分為不同的小組。在小組中他們通過相互之間的直接交流或系統提示等方式自主選擇系統提供的課題、伙伴等,以此完成社會交互模型中的動態分組環節。

在此基礎上,同一小組的學習者對所選的研究課題相互交流。交流方式多樣化,其中傳統的方式包括通過即時通信工具聊天,在互聯網上收發電子郵件,在BBS上異步討論,在虛擬社區組成主題討論區等;其次在泛在技術和人工智能技術的支持下,學習者不僅可以通過自然的方式,如語音、手寫等與計算機系統交互,而且學習者周圍的嵌入式微芯片等可以搜集、分析并發送組員的學習觀點給同組其它學習者,達到無聲無息的交互。

學習者的全部學習歷程都記錄在泛在學習系統中,通過系統分析學習者的學習進度,在小組成員相互充分交流的前提下,系統為學習者提供合作的環節。學習者分享各自的研究報告、觀點、文件等,并且學習者之間通過協作的方式為同伴修改報告、論文。學習者的這些活動都記錄在系統中,并反饋給相應報告或論文的作者,他們通過討論研討會的形式進行交互,進一步改進自己的報告或論文。在該泛在學習場景中,學習者受空間地理因素的阻礙,但他們在上述社會交互支持模型的指導下,利用聯網的計算機或嵌入式的設備以及泛在計算技術,融入到泛在學習環境中,通過自然舒適的方式與學習系統及其他學習者交流、合作學習,實現了泛在學習中學習者之間深層次的社會交互。

四 結論

文章中討論了計算機支持的泛在學習系統中社會交互的定義,社會交互支持模型的構建,為以后在泛在學習系統中構建社會交互提供了統一的模型。最后,運用所提出的社會交互支持模型設計了一個泛在學習中的社會交互場景,同時分析了該模型中各層次的使能技術,為泛在學習中社會交互的技術實現提供參考。文章中提出的社會交互支持模型的實踐運用和評估有待進一步的研究。

參考文獻

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[3] 趙海蘭.支持泛在學習(u-Learning)環境的關鍵技術分析[J].中國電化教育,2007,(7):99-101.

[4] 葉海智,辛尚鴻,王富強.泛在學習環境下個性化知識感知地圖系統的構建[J].現代教育技術,2008,18(4):35-38.

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[6] 孟慶軍.國外基于網絡學習的社會交互研究透視[J].外國教育研究,2007,34(10):76-80.

篇（9）

現代經濟學的理性選擇理論開始嘗試將“認知”作為內生變量來研究。現代主流經濟學從人的有限計算能力、感知、意志、記憶和自控能力等方面研究了認知形成及其約束（Salvatore， 1999；Schandler，2006；Rubinstein，2007），認為認知是介于偏好與效用之間，從而在理論研究上處于不可逾越的位置，只有對認知進行研究，對偏好和效用的研究才能接近實際。現代非主流經濟學注重于運用認知心理學來研究人的認知形成及其約束（Kahneman and Tversky，1973，1974，1979；Smith，1994），它通過實驗揭示了一些反映認知心理進而影響選擇行為的情景，如確定性效應、錨定效應、從眾行為、框架依賴、信息存疊等，以論證傳統理論忽視認知分析而出現的理論與實際之間的系統性偏差。

但是，經濟學理性選擇理論對認知的分析和研究，是在預先設定規則的建構理性框架內進行理論演繹和推理的，它們對認知的解釋，通常表現為一種規則遵循。例如，新古典理性選擇理論關注個體應怎樣符合理性（最大化）的選擇，而不是關注個體的實際選擇，它對認知的學術處理是從屬于效用最大化的（Harsanyi，1977）?，F性選擇理論所關注的，或是在忽略認知的基礎上建立解釋和預測實際選擇的理性模型來說明實現效用最大化的條件，以闡釋個體如何選擇才符合理性（Edgeworth，1981）；或是通過行為和心理實驗來解說實際選擇的條件配置，以揭示實際選擇的效用函數（Kahneman and Tversky，1973，1974，1979；Smith，1994），因而對認知的學術處理同樣是從屬于效用最大化的。基于選擇的結果是效用，而認知與偏好都內蘊著效用形成的原因，我們可以認為，經濟學在將個人追求效用最大化視為公理的同時，也在相當大的程度上表明理性選擇理論對效用函數的描述和論證，不是依據數據分析而是一種通過理論預設、判斷和推理得出的因果思維模式。

因果思維模式在信息完全和不完全情況下的效應是不同的。在信息不完全狀態下，如果研究者以信息完全預設為分析前提，依據自己掌握的部分信息對問題研究做出因果邏輯判斷和推論，則其不一定能得到正確的認知。在信息完全狀態下，研究者不需要有預設的分析假設，也不需要依賴邏輯判斷和推論，而是可以通過數據高概率地獲取正確的認知。經濟學的信息完全假設對認知研究的影響是廣泛而深刻的。例如，新古典經濟學假設選擇者擁有完全信息，能夠實現效用最大化，它對偏好與認知以及認知與效用之間因果關系的邏輯處理，是通過可稱之為屬于該理論之亞層級預設的“給定條件約束”實現的（信息完全假設是第一層級預設）。在該理論中，偏好被規定為是一種處于二元化的非此即彼狀態，認知在“選擇者知曉選擇結果（效用）”這一亞層級預設下被跳越。很明顯，這種因果思維模式有助于使其建立精美的理性選擇理論體系，但由于沒有對認知階段作出分析，它很容易嚴重偏離實際。

現代主流經濟學的理性選擇理論偏離現實的程度有所降低，原因在于開始重視認知的研究。半個多世紀以來的經濟理論研究文獻表明，現代主流經濟學的理性選擇理論正在做逐步放棄完全信息假設的努力，它對偏好與認知以及認知與效用之間因果關系的邏輯處理，是在質疑和批評新古典經濟學偏好穩定學說的基礎是進行的，該理論用不穩定偏好取代偏好的內在一致性，解說了認知的不確定性，以及不完全信息和心理活動變動等如何對認知形成約束，以此質疑和批評新古典經濟學的期望效用函數理論，并結合認知分析對個體選擇的效用期望展開了深入的討論。相對于新古典經濟學的理性選擇理論，雖然現代主流經濟學的理性選擇理論仍然是因果思維模式，但它有關偏好與認知以及認知與效用之因果鏈的分析銜接，明顯逼近了實際。

現代非主流經濟學的理性選擇理論不僅徹底放棄了完全信息假設，而且徹底放棄了主流經濟學中隱性存在的屬于新古典理論的某些“給定條件約束”。具體地講，它對偏好與認知以及認知與效用之間因果關系的論證，不是基于純理論層次的邏輯分析，而是從實驗過程及其結果對這些因果關系做出解說。至于效用最大化，該理論則認為認知與效用最大化的關聯，并不像先前理論描述的那樣存在直接的因果關系?，F代非主流理性選擇理論通過實驗得出一個試圖取代傳統效用函數的價值函數（Kahneman and Tversky，1979），該函數體現了一種以實驗為分析底蘊的不同于先前理論的因果思維模式，開啟了以實驗數據作為解析因果關聯的理論分析先河。但由于現代非主流理性選擇理論畢竟還是一種因果思維模式，因而同先前理論一樣，在理論建構上它仍然具有局限性。

從理論與實踐的聯系看，經濟學理性選擇理論的因果思維模式之所以具有局限性，乃是因為它用于分析的信息是不完全和不精確，甚至有時不準確，以至于造成認知不正確和決策失誤。當研究者以不準確或不精確的信息來探尋因果關系時，極有可能致使認知出現偏差；而當認知出現偏差時，理論研究和實際操作就會出問題。誠然，因果思維模式本身并沒有錯，但問題在于，單純從現象形態或單純從結果所做出的理論判斷和推論，不足以讓研究者揭示真實的因果關系。人們對因果關系的理解過程伴隨著認知的形成過程，在非數據支持的因果思維模式存在局限性的情況下，經濟學家依據這種模式所構建的理性選擇理論，難以得到符合實際的認知理論。那么，在未來世界是什么影響和決定認知呢？人類認知有沒有可能達到準確化呢？我們把目光聚焦于大數據，或許能夠找到問題的答案。

二 、運用大數據能獲得正確認知嗎？

在迄今為止的經濟理論研究文獻中，經濟指標或行為指標所選用的樣本數據，不是互聯網和人工智能時代所言的大數據。大數據具有極大量、多維度和完備性等特征，極大量和完備性表明大數據有可能提供完全信息，多維度意味著信息可以通過大數據的相關性得到甄別和處理。廣而論之，人類的行為活動表現為一個龐大的數據堆積，個別行為所產生的數據只是這個龐大數據的元素形式。如果我們以人們的投資和消費活動作為考察對象，對大數據蘊含的因果關系以及由此得出的認知進行分析，那么，我們可認為投資和消費不僅在結果上會產生大數據，而且在運作過程中也會產生大數據。換言之，投資行為和消費行為在“結果”上顯示極大量數據的同時，也在“原因”上留下了極大量數據讓人們去追溯。因此，人類要取得因果關系的正確認知，離不開大數據，而在樣本數據基礎上經由判斷和推理得出的針對因果關系的認知，至少是不全面的，它不足以作為人們投資和消費選擇的科學依據。

1、運用大數據分析因果關系的條件配置

人類認知的形成離不開因果關系分析，但運用大數據來分析因果關系以求獲取正確的認知，必須具備以下條件配置：1、移動設備、物聯網、傳感器、社交媒體和定位系統等的覆蓋面要足夠大，以便能搜取到極大量和完備性的數據；2、需要探索對極大量（海量）數據的算法，能夠對大數據進行分類、整合、加工和處理；3、需要厘清和區別數據的不同維度及權重，以至于能夠運用大數據來甄別因果關系的內在機理。顯然，人類從兩百年前的工業革命到今天的信息革命，對數據的搜集、整合、加工和處理還不全然具備以上的配置條件，人類運用大數據來分析因果關系，還剛剛處于起步階段。

聯系經濟學理論看問題，經濟學家分析投資行為和消費行為以及對其因果關系的研究，主要是在抽象理論分析基礎上運用歷史數據來完成的。其實，對投資行為和消費行為的研究，不能只是從結果反映的數據來考量，即不能只是局限于歷史數據分析，還需要從即時發生的數據，乃至于對未來推測的數據展開分析。這可以理解為是運用大數據思維來研究經濟問題的真諦。從大數據觀點看問題，投資和消費的因果關系應該是歷史數據流、現期數據流和未來數據流等三大部分構成的。經濟學實證分析注重的是歷史數據流，很少涉及現期數據流，從未考慮過未來數據流，因此，現有經濟理論文獻的實證分析以及建立其上的規范分析，很難全面反映或揭示經濟活動的真實因果關系。

2、未來幾十年大數據揭示因果關系的可行性

在互聯網悄然改變人類經濟、政治和文化生活的當今社會，互聯網的發展歷史可理解為經歷了三個階段：從前期“人與信息對話”的1.0版本，經由中期“信息與信息對話”的2.0版本，近期正走向“信息與數字對話”的3.0版本，互聯網版本的不斷升級是大數據運用范圍不斷擴大的結果，這是問題的一方面。另一方面，隨著互聯網、移動互聯網以及物聯網技術等的廣泛運用，人類各種活動的數據將極大量地被搜集，人們行為的因果關系也會以迂回方式通過數字關系顯露出來。特別地，若互聯網在將來發展成“數字與數字對話”的4.0版本，這樣的發展方向則明顯預示著數字關系將取代因果關系，或者說，數據思維將取代因果思維，人類將全面進入大數據和人工智能時代。

如果我們把互聯網版本的不斷升級以及大數據運用范圍的無邊界擴大，看成是未來幾十年運用大數據來分析因果關系的重要配置條件，那么，如何對大數據的整合、分類、加工和處理，以及如何通過大數據的完備性和相關性來獲取因果關系的真實信息，則是另外兩個重要的配置條件。工業革命后的人類科學文明對因果關系揭示的主要方法和路徑，是先利用掌握的信息再通過抽象思維建立復雜模型，然后在實驗室通過試錯法來設置能反映因果關系的參數使模型具有操作性；但這種方法和路徑涉及的數據，是樣本數據而不是大數據。在大數據和人工智能時代，智慧大腦是使用“數據驅動法”來設置模型和參數的（吳軍，2016）。具體地講，是用云計算集約化及其運算模式來整合、分類、加工和處理大數據，通過數據之間的相關性來探尋在樣本數據基礎上無法判斷和推論的信息；同時，對模型的處理，不是建立復雜模型而是建立許多簡單模型，并通過數以萬計的計算機服務器對模型進行優化和設定相應的參數，以至于完完全全地運用大數據來揭示因果關系。

有必要說明的是，數據驅動法使用的數據不僅包括“行為數據流”，而且在某些特定場景中，還包括“想法數據流”；前者是指歷史數據和當前發生的數據，后者是指從已知數據的相關性所推測的未來數據。社會物理學認為，人們實際行為與“想法流”之間有著可以通過大數據分析而得到的可靠數量關系，這種關系會通過互聯網成為一種改變人們選擇行為的重要因素（阿萊克斯?彭特蘭，2015）。誠然，在未來幾十年，數據驅動法是否能成功地成為解析因果關系的有效方法，尚有待于大數據運用的實踐，特別是有待于它在人工智能運用上之成效的檢驗。不過，數據驅動法作為解析因果關系的一種重要方法，無疑是智慧大腦的人機結合在大數據思維上的重要突破，它至少在如何展開大數據思維上打開了解析因果關系的窗口。

3、運用大數據分析因果關系所獲取的認知，包括對歷史數據分析的歷史認知，對現期數據分析的現期認知，以及推測未來數據而形成的未來認知

經濟學家運用大數據來研究經濟現象的因果關系，對經濟現象原因和結果關聯的解讀，只有以極大量、多維度和完備性的數據為依據，才是大數據意義上的思維。大數據思維較之于傳統邏輯思維，最顯著的特征是它可以通過對不同維度數據之間相關性的分析，得到比傳統邏輯思維要精準得多的信息。這里所說的精準信息，是指由大數據規定且不夾帶任何主觀判斷和推測的信息。例如，經濟學家要得到特定時期某類（種）產品的投資和消費的認知，其大數據思維過程如下：1、搜集、整理和分類前期該類產品的投資和消費的極大量和完備性的數據；2、加工和處理業已掌握的數據，并在結合利潤收益率、投資回收期、收入水平和物價水平等的基礎上解析這些不同緯度的數據；3、根據不同緯度數據的相關性，獲取該類產品投資和消費的精準信息，從而得出如何應對該產品投資和消費的認知。當然，這只是在梗概層面上對運用大數據分析而獲取認知的解說，現實情況要復雜得多。

然則，現有的關于投資和消費的模型分析以及建立其上的實證分析，主要是以非大數據的歷史數據作為分析藍本的，因此嚴格來講，經濟學對投資和消費的因果關系分析所形成的認知，屬于典型的對歷史數據分析所形成的歷史認知。眾所周知，自經濟理論注重實證分析以來，一直存在著如何“從事后評估走向事前決策”問題的討論。由于經濟學家對投資和消費展開實證分析所使用的數據，幾乎完全局限于（樣本）歷史數據，這便導致對投資和消費的因果關系分析對現期認知和未來認知的缺位，它不能解決“從事后評估走向事前決策”問題。國內一些著名的成功人士指責經濟學家不能解決實際問題。在我們看來，不熟悉大數據的成功人士的這種指責是可以理解的，但深諳大數據的成功人士帶有調侃風味的指責就不公允了。經濟學家要在理論上立竿見影地解決實際問題，必須能得到現期數據和未來數據（而不僅僅是歷史數據），這需要計算機學家的配合和支持，否則便不能在精準信息的基礎上分析投資和消費的因果關系，但經濟學家又不是計算機學家，因此，經濟理論的科學化需要大數據挖掘、搜集、整合、分類、加工、處理、模型和參數設置、云計算等技術及其手段的充分發展。

歷史數據是存量，目前計算機對其處理的能力已綽綽有余，難點是在于模型和參數設置；現期數據是無規則而難以把控的流量，對這種流量數據的挖掘、搜集、整合、分類、加工和處理，取決于移動設備、物聯網、傳感器、社交媒體和定位系統的覆蓋面，以及云計算的集約化的運算能力；未來數據是一種展望流量，它依賴于對歷史數據和現期數據的把握而通過大數據思維來推測。如果說經濟學家對投資和消費的因果分析以及由此產生的認知，主要取決于歷史數據和現期數據，那么，解決“從事后評估走向事前決策”問題，既要依賴于歷史數據和現期數據，也離不開未來數據。也就是說，在“歷史數據 + 現期數據 + 未來數據 = 行為數據流 + 想法數據流”的世界中，經濟學家要解決實際問題，其理論思維和分析手段都受制于大數據思維，經濟學家運用大數據分析因果關系而得到正確認知的前提條件，是必須利用歷史數據、現期數據和未來數據以獲取精準信息。

就人類認知形成的解說而論，現有的社會科學理論是以信息的搜集、整理、加工、處理、判斷和推論，作為分析路徑來解釋認知形成的。當認知被解釋成通過數據的挖掘、搜集、整合、分類、加工和處理而形成，對認知形成的解釋，就取得了大數據思維的形式。大數據思維是排斥判斷和推論的，它否定一切非數據信息，認為產生精準信息的唯一渠道是大數據。在現有的社會科學理論中，經濟學的理性選擇理論對人類認知的分析和研究具有極強代表性，經濟學家對投資選擇和消費選擇的解釋，便是理性選擇理論的代表性運用。基于人類認知形成和變動的一般框架在很大程度上與理性選擇理論有關動機、偏好、選擇和效用等的分析結構有很強的關聯，我們可以結合這個理論來研究大數據思維下人們對經濟、政治、文化和思想意識形態等的認知變動。事實上，經濟學關于動機、偏好、選擇和效用等關聯于認知的分析，存在著一種可以通過對大數據思維的深入研究而得以拓展的分析空間，那就是大數據思維會導致人類認知的變動。

三 、大數據思維之于認知變動的經濟學分析

我們研究這個專題之前有必要指出這樣一個基本事實：大數據思維可以改變人的認知路徑，可以改變不同階段或不同場景下的認知形成過程，但改變不了影響認知的動機、偏好、認知和效用等的性質規定。如前所述，傳統經濟學理性選擇理論在完全信息假設下，認為個體選擇的動機和偏好以追求最大化為軸心，傳統理論的這個真知卓見從未被后期理論質疑；但由于傳統理論的完全信息假設存在著“知曉選擇結果”的邏輯推論，因而認知在傳統理論中是黑箱，也就是說，傳統理論無所謂認知的形成和變動問題?，F代主流經濟學尤其是現代非主流經濟學在不完全信息假設下開始重視對認知的研究，在他們看來，認知形成過程是從理智思考到信息加工和處理的過程；他們特別注重從心理因素來考察認知變動（Schandler，2006；Rubinstein，2007；），注重通過實驗且運用一些數據來分析和研究認知（Kahneman and Tversky，1974，1979；Smith，1994），但這些分析和研究不是對極大量、多維度和完備性的數據分析。因此，經濟學理性選擇理論發展到今天，還沒有進入對大數據思維改變人類認知問題的討論。

1、經濟學家能否對選擇動機、偏好和效用期望等進行數據分析，決定其認知分析是否具有大數據思維的基礎

經濟學關于人類選擇動機、偏好和效用期望等反映人們追求最大化的基本性質分析，以及從這三大要素與認知關聯出發，從不同層面或角度對認知形成的分析，主要體現在理性選擇理論中。但這方面顯而易見的缺憾，是不能對動機、偏好、認知和效用等展開數據分析。現實的情況是，在大數據、互聯網、人工智能和機器學習等沒有問世或沒有發展到一定水平以前，經濟學家對這些要素只能做抽象的模型分析。經濟學理性選擇理論要跳出抽象模型分析，必須選擇具有解釋義或指示義的指標對動機、偏好和效用期望等進行數據分類分析，以便給認知的數據分析提供基礎，顯然，這會涉及抽象行為模型的具體化和參數設計的具體化，需要得到大數據和云計算集約化運算模式的支持（吳軍，2016）。作為對未來大數據發展及其運用的一種展望，如果經濟學家能夠圍繞最大化這一性質規定來尋覓動機、偏好和效用期望等的特征值，并以之來設置參數和模型，則有可能對直接或間接關聯于動機、偏好和效用期望的大數據進行分析，從而為認知分析提供基礎。

大數據的極大量和完備性有可能消除信息不完全，這給認知的數據分析提供可行性。誠然，選擇動機、偏好和效用期望等只是反映人們選擇的現期意愿和未來愿景，其極強的抽象性決定這樣的數據分析還有很大困難，但由于選擇動機、偏好和效用期望等會通過實際行為迂回地反映出來，因而我們可以找到解決這一困難的路徑。例如，人們在準備投資和消費以前，一般有各種調研活動，即對影響投資和消費的信息進行搜集、整合、分類、加工和處理，值得注意的是，這些調研活動會在移動設備、物聯網、傳感器、定位系統和社交媒體中留下大數據的痕跡，這些數據痕跡會從某個層面或某個角度顯現出投資者和消費者選擇動機、偏好和效用期望的傾向或意愿。

智慧大腦依據什么樣的標準來數據化這些傾向或意愿，從而對選擇動機、偏好和效用期望以及進一步對認知展開數據分析呢？這里所說的標準，是指通過云計算和機器學習等對人們實際行為的數字和非數字信息進行相關性分類，把反映選擇動機、偏好和效用期望的具有共性特征的傾向或意愿進行整理和歸納，以確定符合選擇動機、偏好和效用期望之實際的參數。如果智慧大腦能夠利用大數據、互聯網、人工智能和機器學習等完成以上工作，根據認知是偏好與效用的中介這個現實，智慧大腦便可以對認知進行大數據分析。如果經濟學家能夠利用智慧大腦提供的大數據分析成果，經濟學理性選擇理論將會隨著信息不完全假設前提變為信息完全假設前提，選擇動機、偏好和效用期望的抽象分析變為數據分析，認知的抽象框定或心理分析變為數據分析而發生重大變化。以上的分析性討論，是我們理解大數據思維改變人類認知之經濟學解釋的最重要的分析基點。

2、運用大數據思維進行偏好分析會改變認知形成的路徑，使經濟學理性選擇理論接近現實

現有的理性選擇理論有關動機和偏好的分析和研究（這里集中于偏好的討論），主要集中于偏好如何界定和形成以及如何隨認知和效用期望調整而發生變動等方面，并且這些分析和研究是采用“個體行為”為基本分析單元的個體主義方法論。在大數據時代，雖然個人、廠商和政府的選擇偏好仍然是追求最大化，個體選擇行為仍然是整個社會選擇的基礎，個體主義方法論仍然在一定程度和范圍內存在合理性，但互聯網平臺改變了選擇偏好的形成過程和機理。具體地說，現今人們的選擇偏好已不是經濟學理性選擇理論意義上的選擇偏好，而更多地表現為是一種以最大化為底蘊的具有趨同化特征的偏好。例如，某種產品投資或消費的介紹會和研討會，對某種產品投資或消費的點贊和評價，中央政府和地方政府關于某種產品投資或消費的統計數據，專家和新聞媒體對某種產品投資或消費的評說和報道，等等，都會成為人們選擇偏好出現一致性的催化劑。因此，經濟學理性選擇理論跳出抽象模型分析，已經在偏好分析上具備了大數據思維的條件和基礎。

智慧大腦與非智慧大腦的區別，在于能對人們消費和投資的偏好展開大數據分析，能通過大數據的搜集、整合、加工和處理，運用云計算得到來自不同維度數據之間相關性的精準信息，以至于能獲取建立在大數據分析基礎之上的認知。從理論上來講，偏好會影響認知但不能決定認知。就偏好影響認知而論，它主要是通過利益訴求、情感驅動、身心體驗和時尚追求等對認知產生誘導或牽引作用。但在非大數據時代，這些誘導或牽引作用無法數據化，于是經濟學家對偏好影響認知的研究便只能以抽象模型來描述。大數據思維對偏好影響認知的處理，是使用以許多簡單而相對具體的模型取代高度抽象的單一模型，運用數據驅動法來設置參數和模型，對利益訴求、情感驅動、身心體驗和時尚追求等偏好特征進行解讀，這樣便實現了很多非數據化信息的數據化，從而使以偏好為基礎的在理論上對認知變動的研究有了新的分析路徑。

阿里巴巴公司正在奮力打造的線上和線下相結合的“新零售”模式，是以大數據分析和運用的阿里云平臺為背景和依托的。這個模式試圖通過充分搜集、整合、分類、加工和處理已發生的歷史消費數據，正在發生的現期消費數據和有可能發生的未來消費數據，捕捉人們消費偏好的動態變化，以期構建符合大數據思維的全新商業業態。撇開新零售模式在運營過程中的諸如數據處理、機器學習和人工智能運用等技術問題，僅以該模式對人們消費行為的系統梳理、分級整合及相關處理來說，它無疑會在引領人們消費行為的同時促動消費趨同化偏好的形成。尤其值得關注和研究的是，隨著該模式運營所積累的數據量全然達到大數據的標準，人們的消費認知將會在消費趨同化偏好的導引下發生變化，這種情形不僅會發生在消費領域，投資領域也會出現投資趨同化偏好。很明顯，趨同化偏好具有共性特征，它在很大程度上是對個體選擇偏好的否定，對于這種偏好所導致的認知應該怎樣理解呢？這個問題需要進一步研究。

3、在大數據時代，趨同化偏好會改變認知形成過程，消費者和投資者的認知不再是自己獨立思考和理智判斷的產物，而是在趨同化偏好驅動下對智慧大腦認知的認同

廠商的投資選擇偏好是追求利潤最大化，這一永恒的事實不妨礙或排斥投資趨同化偏好的形成。一般來講，大數據發展初期的互聯網平臺對選擇趨同化偏好形成的作用力，在消費領域要比投資領域來得更加直接和迅速。究其原因，是兩大領域的機會成本和風險程度不同的緣故。但隨著大數據、云計算和機器學習等的充分發展，智慧大腦有可能對歷史、現期和未來的大量投資數據進行搜集、整合、加工和處理，有可能通過云計算集約化模式來分析不同維度數據之間相關性而獲得精準信息，同時，智慧大腦會根據市場“行為數據流”折射出“想法數據流”而產生預見能力，尋覓和遴選出高收益的投資方向和投資標的。若此，智慧大腦投資選擇的勝算率（利潤率）將會大大提高，廠商會效尤智慧大腦進行投資選擇，從而出現投資趨同化偏好。經濟學曾經對諸如“羊群效應、蝴蝶效應、從眾行為、信息重疊”等現象有過許多研究（羅伯特?希勒，2001），但嚴格來講，這些研究是描述性的，不是聯系偏好和認知等的分析性研究。

消費和投資的趨同化偏好主要是針對消費者和投資者的選擇行為方式而言的，它不改變消費和投資選擇偏好的追求效用最大化的性質規定，這是問題的一方面。另一方面，在將來大數據充分發展的鼎盛時期，消費和投資的趨同化偏好會改變認知形成過程，這可以從兩種意義上來理解：1、從原先通過對信息進行搜集、整合、分類、加工和處理來獲取認知，轉變為通過對數據的搜集、整合、分類、加工和處理來獲取認知；2、消費者和投資者的認知不再是自己獨立思考和理智判斷的產物，而是在趨同化偏好的驅動下認同智慧大腦的認知。關于第一點，大數據思維的認知之所以會取代獨立思考和理智判斷的認知，乃是因為它能夠運用云計算集約化模式將消費和投資的歷史數據、現期數據甚至未來數據進行分類處理和相關性分析，能夠運用數以萬計的計算機服務器對特定事物的因果關系展開深度機器學習，從而通過分類和歸納不同維度數據而得到精準信息（精準醫療就是基于此原理）。人類對因果關系探索的手段和路徑發生變化，認知的形成過程及其機理就會發生變化。

關于第二點，消費者和投資者在未來放棄對信息的搜集、整合、分類、加工和處理，認同和效尤智慧大腦的認知來進行選擇，這可理解為是他們進行效用比較（投入與收益）時的“幡然悔悟”。尤瓦爾?赫拉利（2017）有關一切有機和無機實體都可以運用算法來解構的前景預期，（吳軍，2016）關于未來制造業、農業、醫療、體育、律師業甚至新聞出版業都將由大數據統治的觀點，凱文?凱利（2014）以大數據和人工智能為分析底蘊對新經濟十大重要準則的論述，均認為具有大數據思維且不作出主觀判斷的智慧大腦將是未來世界的操控者，而Master和AlphaGo戰勝世界頂級圍棋高手的實踐，則顯露了人工智能完全有可能戰勝人腦的端倪。現實中的普通消費者和投資者通常只是依據有限或不準確的信息進行消費和選擇，經濟學家也只是根據有限或不準確的信息進行因果關系分析而得出認知，因此，相對于智慧大腦的選擇效用，消費者和投資者是相形見絀，經濟學家的理論見解和政策主張往往不吻合實際。

智慧大腦是運用大數據思維而超越一般智人大腦的大腦。不過，從性質上來講，極少數擁有智慧大腦的人通過對數據的搜集、整合、分類、加工和處理所得到的認知，仍然屬于人的認知。需要強調指出的是，這種認知不同于經濟學理論及其他社會科學理論所闡述和論證的認知，它是在大數據思維驅動下的人類認知。對于這種新型認知的理解，如果我們結合經濟學理性選擇理論對其展開解說，則有著基礎理論的分析價值。

4、在未來，智慧大腦的認知將引領非智慧大腦的認知，其結果是導致認知趨同化

熟悉經濟學理性選擇理論的學者知道，無論經濟學家是從信息的搜集、整合、分類、加工和處理獲取認知，還是通過心理分析或行為實驗獲取認知，他們都是在不完全信息或有限理性約束下進行的，這不僅存在著以不精準信息推論認知的問題，而且存在認知形成過程的主觀判斷問題。智慧大腦運用大數據思維所形成的認知的最大特點，是在接近完全信息基礎上獲取認知的，并且不夾帶任何主觀判斷。現代未來學家曾分別從不同角度和層面對大數據、互聯網和人工智能展開了許多討論，他們的共同見解是認為大數據的極大量、多維度和完備性將有可能解決信息不完全問題（包含信息不對稱），并且能夠給人類選擇提供精準信息。倘若如此，人類的認知問題便完全成為智慧大腦對數據的搜集、整合、分類、加工和處理問題，一旦人類可以通過大數據思維獲取精準信息和完全信息，經濟學理性選擇理論將會在根基上被顛覆。

智慧大腦只有極少數人才具備，絕大部分人（包括智人）都是非智慧大腦。在未來世界，智慧大腦將引領非智慧大腦進行選擇。這一引領過程是由前后相繼的兩個階段構成：一是智慧大腦運用大數據對偏好進行分析，通過互聯網將偏好傳送給具有從眾心理和從眾行為傾向的非智慧大腦，形成非智慧大腦的趨同化偏好；另一是智慧大腦運用大數據分析獲取認知，同樣是通過互聯網讓非智慧大腦效尤智慧大腦的認知，形成趨同化認知，從而使非智慧大腦以智慧大腦的認知為認知來選擇。這些情形表明，未來人類智慧大腦將決定非智慧大腦的偏好和認知，進一步說，則是智慧大腦將影響非智慧大腦的選擇行為。這里有一個極其重要問題須討論：對絕大部分非智慧大腦而言，他們在選擇過程中是否還存在認知？事實上，無論是趨同化偏好還是趨同化認知，非智慧大腦的偏好和認知并沒有徹底消失，只是形成的路徑和內容發生了變化。關于這個問題的討論，聯系經濟學的認知理論進行比較分析，或許會有更深的理解。

如前所述，傳統經濟學以完全信息為假設前提，將認知作為理性選擇模型的外生變量，“認知”是被理論分析跳越的。現代經濟學以不完全信息為假設前提，在理性選擇模型中，努力通過心理和實驗分析把認知作為內生變量，易言之，“認知”被解釋為個體對信息進行搜集、整合、分類、加工和處理的結果，顯然，以上分析在分析對象、分析方法和分析路徑上，是與大數據思維不同的。現代經濟學理性選擇理論所分析的個體，是通過邏輯推論所抽象出來的蕓蕓眾生；雖然智慧大腦也可以看成是個體，但人數極少，是具有大數據思維之共同特征的個體?，F代經濟學理性選擇理論是借助于偏好分析來研究認知的，雖然認知已在一定程度上被視為內生變量，但分析方法和路徑仍然是邏輯判斷或推論為主；大數據思維對認知分析將會采用的方法和路徑，是搜集、整合、分類、加工和處理數據，試圖從極大量、多維度和完備性的數據中獲取精準信息以得出認知。因此，盡管認知出現了趨同化，人類在大數據思維下仍然存在認知，只不過是非智慧大腦放棄自己的認知而統一于智慧大腦的認知罷了。

總之，偏好和認知的趨同化顯示了大數據思維的魅力，這種魅力根植于大數據能夠經由智慧大腦而產生精準信息。其實，智慧大腦如何設置參數和模型，如何運用云計算集約化模式，如何利用互聯網以及尋覓廣泛使用人工智能的方法和途徑等，主要是計算機運用層面上的技術問題。我們研究大數據思維下人類認知變動需要重點關注的，是非智慧大腦究竟還有沒有認知，其效用期望會呈現什么樣的格局？既然非智慧大腦只是沒有獨立認知而不是完全跳越了認知，那么非智慧大腦便存在著效用期望，關于這種效用期望，我們可以聯系效用函數來解說。

四 、認知結構一元化與效用期望變動的新解說

經濟理論對選擇行為與效用期望之間動態關聯所建立的基本分析框架，展現出一幅“偏好認知選擇效用期望”的圖景。各大經濟學流派的理性選擇理論對這幅圖景中的 “”有不同的解說和取舍（前文有所涉及），概括來說，或側重于分析這些箭頭前后要素之間的相互關聯，或側重于分析這些箭頭前后要素之間的影響和決定作用。但就人們選擇動機和目的與效用之間的關聯而論，幾乎所有理論都不懷疑“追求自身利益最大化”的公理性，于是，“最大化”在成為效用函數核心變量的同時，也在一定程度上被作為理性選擇的判斷標準。以上圖景的邏輯分析鏈是建立在信息不完全分析假設上的，各大經濟學流派的理性選擇理論對這條邏輯分析鏈各環節的不同解說所產生的理論分歧，可歸結為是在信息不完全假設分析框架內的分歧。值得學術界關注的是，當大數據在未來有可能提供完全信息時，這些分歧將會讓位于新的理論探討。

經濟學家對效用函數的研究是與認知分析緊密相聯的。但無論是傳統經濟理論還是現代經濟理論，他們對效用函數以及最大化問題的研究存在著共性，即這些研究都是建立在抽象的認知結構一元化基礎上的。具體地說，傳統經濟理論在完全信息假設上認為，選擇者可以得到“獲悉選擇結果的認知”，從而主張用“最大化”來描述選擇者的效用函數。現代主流和非主流經濟理論在不完全信息假設上認為，選擇者受有限理性約束不可能得到“獲悉選擇結果的認知”，從而主張不可用“最大化”來描述選擇者的效用函數。這里所說的抽象認知結構一元化，是指不是以具體的認知主體作為分析對象，而是把整個人類描述為一個同一的抽象主體，讓“最大化”問題成為效用函數的核心問題。在大數據思維的未來世界，隨著信息有可能出現完全化，“最大化”問題將會成為不是問題的問題。

誠然，智慧大腦對大數據進行搜集、整合、分類、加工和處理，并通過云計算、機器學習乃至于根據人工智能實踐來選擇參數和設置模型，仍然沒有越出追求自身利益最大化這一效用函數的性質規定，但由于智慧大腦的認知形成過程是建立在具有極大量、多維度和完備性的大數據基礎之上的，大數據能夠提供完全信息的特點有可能會讓智慧大腦取得效用最大化。人類絕大部分選擇者是非智慧大腦者，從科學意義上來講，大數據對他們可謂是長期的黑箱，而他們依據自己認知所做出的選擇又不可能實現效用最大化，于是，非智慧大腦者將以智慧大腦者的認知作為自己認知而做出選擇，這便形成了大數據時代實際意義上的一元化認知結構。如果說我們劃分智慧大腦和非智慧大腦是對人類選擇主體的一種新界定；那么，我們揭示這兩大選擇主體實際意義上的一元化認知結構，則是對大數據時代人類認知問題的一種新解說。

大數據背景下人類實際意義上的認知結構一元化，將是未來發展的一種趨勢，相對于經濟理論抽象意義上的認知結構一元化，它容易把握和理解。但它在將來能否成為一種固定化趨勢，取決于智慧大腦在經濟、政治、文化和思想意識形態等領域進行選擇時獲得的效用函數值。對于該效用函數值的預期，大數據思維下的智慧大腦是具備這種能力的。從經濟理論分析看，對效用函數值的討論，將涉及內蘊且展示效用函數的效用期望問題的討論。傳統經濟學的期望效用函數理論，是一種運用數學模型論證選擇者能夠實現最大化的理性選擇理論（(Von Neumann and Morgenstern，1947；Arrow and Debreu，1954），現代非主流經濟學是在分析風險厭惡和風險偏好的基礎上，用一條S型的價值（函數）曲線取代傳統的效用函數，并通過相對財富變動對選擇者感受的分析，解析了選擇者的效用期望會不斷發生調整的情形（Kahneman and Tversky，1979）。那么，大數據時代選擇者的效用期望會發生怎樣變動呢？

人類社會發展的歷史表明，人的主觀期望與實際選擇結果之間會發生經常性偏離。選擇者的效用期望能否實現最大化，一是取決于選擇者能否得到完全信息，另一是取決于選擇者認知過程的科學化。事實上，現代經濟學對傳統經濟學以最大化為核心的效用函數的質疑和批評，主要是圍繞信息不完全和忽略認知過程展開的。大數據時代存在著提供完全信息的可能性，而智慧大腦利用互聯網和運用云計算、機器學習和人工智能等手段，正在實現著認知過程的科學化，這便提出了經濟學必須回答的兩大問題：1、大數據思維下的人類選擇是否可以實現最大化，2、大數據思維下選擇者的效用期望會不會發生調整。這是現代經濟學沒有提及的兩大問題，但當我們分別從智慧大腦和非智慧大腦來討論這兩大問題時，結論或許會讓篤信經濟學經典理論的學者大跌眼鏡。

在未來世界，隨著互聯網平臺的日新月異以及移動設備、物聯網、傳感器、社交媒體和定位系統等搜集大數據手段的覆蓋面的日益擴大，大數據的極大量、多維度和完備性給人類選擇提供了完全信息的基礎。智慧大腦在云計算、機器學習和人工智能等的支持下，以數據分析為基礎的認知過程也越來越科學化，于是，智慧大腦便可以知曉選擇過程的結果，有可能實現最大化，這說明智慧大腦不存在效用期望的調整問題。另一方面，非智慧大腦以智慧大腦的認知為自己的認知，其效用期望完全依附于智慧大腦的效用期望。具體地說，非智慧大腦不對數據進行搜集、整合、分類、加工和處理，跳越了認知過程，同樣不存在效用期望的調整問題。非智慧大腦效用期望完全依附于智慧大腦效用期望的情形，或者說，非智慧大腦以智慧大腦效用期望為自己效用期望的情形，統一于智慧大腦與非智慧大腦的認知結構一元化。如果要追溯非智慧大腦效用期望的變動，那就是從原先屬于自己的效用期望轉變成了智慧大腦的效用期望。

智慧大腦有可能實現最大化，以及不存在效用期望調整是一回事，但智慧大腦能否在所建模型中給定效用期望值卻是另一回事。效用期望作為一種主觀預期或判斷，它不會在互聯網上留下可供大數據分析的歷史數據流、現期數據流和未來數據流，也就是說，不會在互聯網上留下可供大數據分析的行為數據流和想法數據流，這在決定智慧大腦難以跟蹤、模擬和推論效用期望值的同時，也給非智慧大腦放棄認知而效尤智慧大腦提供了某種聊以。推崇人工智能可以替代人腦的學者，好用Master和AlphaGo戰勝世界頂級圍棋高手的事實作為這種替代的立論依據，但無論我們怎樣在大數據分析、機器學習和人工智能運用等方面進行深度挖掘，也找不到智慧大腦能在所建模型中給定效用期望值的科學依據。智慧大腦不能確定效用期望值，也就規定了非智慧大腦不能確定效用期望值。這又提出了一個在理論上有必要回答的問題：非智慧大腦還有沒有效用期望？

篇（10）

Scratch是由美國麻省理工學院開發的，專為八歲以上兒童設計的，以搭積木的方式快速實現程序編寫的軟件，它讓學生能夠在圖形化的環境下輕松掌握程序設計的精髓，學生在學習編程過程中培養了創新能力與解決問題的能力。因此，姑蘇區將Scratch項目引入課堂，它的出現不僅為信息技術課堂增添了活力，更主要的是通過學習，使學生在利用Scratch進行創作中培養了邏輯思維能力、數字化文化創作能力以及解決問題的能力。

二、項目主要做法

1. 廣泛研究，出版刊物

由于Scratch由國外引進，國內幾乎沒有可作參考與借鑒的成功案例，我們立足自主、立足課堂開展研究，將Scratch與實際教學相融合，并加以實踐、反思與總結，根據Scratch模塊的特點編寫了十個Scratch案例，在國內率先撰寫了《Scratch兒童編程樂園》一書。該書以快樂學習、自主探究為出發點，以項目式學習為框架，旨在啟發學生的宏觀程序設計思維，不僅是程序設計技能的學習，更重要的是培養學習者學會一種化繁為簡的解決問題方法。該本土化教材，也為Scratch進入課堂奠定了堅實的基礎。

2. 引入課堂，組織教學

在引入課堂教學方面，我們多次進行了調研和實踐，摸索出了一條Scratch與課堂教學有效結合的教學之路。我們的做法是以解決實際問題為出發點，合理拆分重點，逐步化解難點，通過讓學生在藝術創作、人工智能、游戲制作和物聯感知等工程背景下，滲透編程思維、鍛煉計算能力、提高藝術修養、培養創作精神。

3. 架設網站，探索分享

除了課堂教學以外，我們積極探索Scratch的課外學習功能，為此我們創造性地開發了Scratch網站――小貓創意秀。該網站包括優秀案例展示、最新上傳、熱門排行等欄目，網站不僅為學生提供了一個學習的平臺，更為學生打造了一個分享、互動與交流的平臺。到目前為止，它是繼美國Scratch官網以外第一個能在網站上分享與互動的專題網站，已成為全國少年兒童創新實踐的基地。

4. 依托網站，開展活動

我們充分利用該平臺，先后舉辦了 “2012中小學生Scratch創意設計比賽”、 第一屆小學生 “釋放孩子的創造力” Scratch創意大賽，兩項活動得到了全國廣大中小學師生和轄區內學生的熱烈反響與參與。截至目前，共有來自全國各地的935名學生注冊會員并上傳作品，收到作品856件。

5. 組織研討，優化應用

為了進一步優化課堂教學，我們采取走出去請進來的策略，加強市、區域間交流與合作研討，分別與北京、廣州、常州等兄弟教研團隊開展教學研討活動，通過同題異構、主題研討的形式與兄弟市區教師和教研員，共同交流與探討Scratch的課堂價值與效果，在一定程度上對Scratch項目在本市的推廣與應用起到了推波助瀾的作用。

三、項目績效評價

1. 出版專題教材，發表多篇論文

項目自實施以來已取得了一定成績。經過近八個月的努力已完成了全國首個Scratch讀本――《Scratch兒童編程樂園》的組織編寫，并由江蘇科學技術出版社出版發行。其次，在區域內形成了Scratch教學研討熱潮，多家出版社約稿專設Scratch專欄，十多篇研究成果于全國核心刊物，對更大范圍地推廣普及Scratch教學起到一定的促進作用，在全國贏得良好反響。

2. 教學效果良好，學生能力提升

Scratch進入課堂已有三年了，學生學習程序的積極性大幅提升，相比以前傳統的LOGO教學，學生在Scratch課堂上的表現更為主動、更加善學、更有收獲。

Scratch使得學生的能力得到大幅提升，主要表現在以下幾個方面：

（1）創造力得到激發?？ㄍɑ膱D形界面和搭積木式的編程序方式使得學生的學習興趣和學習積極性被極大地激發，創新求變的欲望增強。

（2）動手實踐能力得以提升。Scratch中的命令無需記憶，從指令集中拖選出來即可。較低的入門門檻使得學生樂于動手嘗試。

（3）計算思維能力得到加強。Scratch中包含條件語句、重復語句、數字和邏輯判斷、變量和鏈表等程序算法，涉及算法思維、數學思維、邏輯思維等多種計算思維。經實踐觀察，Scratch對學生計算思維能力的培養和提高有輔助作用。

3. 國內首創網站，開展線上活動

Scratch專題網站的建立在國內屬于首創，該網站與Scratch官網相比界面更為卡通、使用簡單，消除了語言溝通上的障礙。同時引入評價機制由學生間進行互動評分，分別從作品的“總體印象、完整性、創造性、趣味性和其他突出表現”五個方面進行評價，充分調動了學生的主體性和參與度，依托網站開展的多項線上活動都開創了全國之最。

四、項目創新啟示

首先，本項目具有鮮明的時代特征，其以學生發展為宗旨，以推進課程改革為主線，以培養學生的信息素養和創新能力為目標，開展了基于Scratch環境下優化學生學習方式的研究，彌補了傳統信息技術課程中教師在學生創新能力培養上的極度缺失，給學生能力的培養提供了平臺。

其次，從課堂到課外，通過組織課堂教學、創意大賽等多種方式加強訓練學生邏輯思維能力和解決問題的能力，小組合作、網上分享、網上互評等活動形式突顯學生合作精神與分享精神。

同時，Scratch的橫空出世對于教師來說也是一種全新的體驗和挑戰。教師必須站在全新的角度審視原有的教學觀念，重新定位課堂主體，精心設計教學內容，合理安排教學活動，這一切對于教師來說都是一種全新的自我提升和修煉。

隨著Scratch研究的不斷深入，我們發現其在硬件編程領域也表現出極強的開放性與兒童化，如今在凌秋虹名師工作室成員盧斌、蔣佳琪、徐幀、許凱等老師的探索下，通過Scratch與Arduino控制板的組合，實現了信息技術與綜合實踐教育的有機融合。隨著研究的深入，Scratch與Arduino的整合應用可拓展至智能辦公、智能校園、智能家居、智能安防、物聯網絡等領域，不但可以有助于改善實際生產生活，還可以拓展學校興趣課、實踐課的內容范圍，大大提高學生的興趣與實踐能力。

點評：

圖形化編程軟件Scratch進入小學信息技術課堂，為信息技術課程注入了新的活力，為學生的發展提供了廣闊的空間。學生使用Scratch即可輕松創建自己喜歡的互動式故事、游戲和動畫等富有童趣的作品，使得編程不再神秘枯燥。在凌秋虹名師工作室團隊的研究與引領下，開發了Scratch課程資源――《Scratch兒童編程樂園》，并在蘇州市姑蘇區率先將Scratch項目引入課堂，教學效果顯著，學生的信息技術素養、動手實踐能力等都得到了可喜的提升。有鑒于此，我們在2013年將Scratch納入江蘇省小學《信息技術》課程教材。

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中圖分類號：F427

引言

從1998年～2008年規模以上工業企業平均增長率達到11%，工業總產值增長率高達23%，工業園區的出現，加快了地區工業化進程，起到了工業發展平臺、項目落地載體和民營經濟孵化器的作用。從1979年設立蛇口工業園區算起，中國工業園區建設已經走過30多年歷程了，數字化是工業園區發展的必經之路，特別是近幾年，隨著物聯網、云計算的興起，為工業園區數字化鋪平了道路，本研究旨在探討數字工業園區信息系統應用的現狀，通過分析研究，探索數字工業園區的建設。

1研究方法與技術路線

本研究主要采用文獻法、調查法等方法，注重理論研究與個案試驗相結合。以江西的工業園區作為研究的主要對象，同時對工業園區信息化程度較高的地區，如北京、江蘇、浙江等地進行研究。

研究的技術路線上，首先查閱相關文獻資料，對數字工業園區的概念和涵蓋范圍進行界定。其次，問卷調查與實地調研相結合，對關注度比較高的問題設計成調查問卷，由各企業、園區管理人員等填寫，達到足夠的樣本數最后，對文獻分析研究，結合樣本與調研結果分析，為數字工業園區信息系統建設提出建議。

2文獻綜述

數字工業園區是建立在工業園區信息化的基礎上，是實施信息化的重要組成部分，為了盡可能全面地搜索到相關文獻，我們論文及其時上共檢索到300多篇相關文獻，并做相應的篩選，確定其對本研究的的價值，采用Excel記錄統計和分析數據。

從文獻檢索總體情況來看，以工業園區信息庫分析、管理信息系統研究、地理信息平臺的應用較多。數字化城市建設導則數字工業園實施細則中從“數字地球”、“數字城市”的概念出發，剖析數字工業園區[1]；蘇州工業園數字化地形圖的測制，從控制測量、地形測量、數字化測繪等方面介紹了所采取的作業方法、技術措施及達到的精度指標[2]；工業展覽中的數字化和信息化，在產品設計、模具設計、產品加工、模具加工、逆向工程、藝術設計與浮雕加工、質量檢測和協同合作管理等應用領域[3]，對數字企業具有一定的參考價值；臨港工業園建設用地控制測量及數字化地形測量技術研究，闡述了工業園建設用地進行控制測量和數字化地形測繪中的實踐為研究背景，分析了任務的內容及工程環境，進而探討了平面與高程控制測量的思路方法，在此基礎上給出了數字化地形測量的實施步驟；信息化與工業化融合的理論及實踐探索，以蘇州工業園區為案例，探討了當前蘇州工業園區信息化與工業化融合的發展現狀和存在的突出問題，并提出相應的發展對策及措施。

在對文獻的分析中可以看出，對數字工業園區的概念目前尚未有一個較為全面而清淅的定義，這對工業園區數字化范圍的管理尤為重要，而范圍邊界又是需求分析的前提，對數字化對象和對象之間的關系研究方面也存在著一些問題。下面就從文獻入手，闡述這兩個問題。

（1）數字工業園區的概念。從“數字地球”、“數字城市”來看“數字工業園區”。 1998年美國首次提出了“數字地球”（或“數字化地球”）的概念，當我們把“數字地球”看作是一個“綜合信息系統”的話，那么“數字城市”就是該綜合信息系統中的一個“信息節點”，因此，“數字地球”可以說是建立在“數字城市”基礎之上的，通?？梢园选皵底殖鞘小倍x為：利用計算機信息網絡（Internet），將城市中的各種信息收集、整理、歸納、處理、分析和優化，進而對城市的資源、環境、人文和社會等諸多方面進行數字化開發與應用，服務于城市建設與發展[1]。由上述可見，數字工業園區可以定義為利用計算機、通信、網絡、人工智能等技術，將園區各種信息進行數字化，實現資源共享與信息智能。

（2）數字化對象。工業園區以企業為主導，圍繞服務與管理，將園區的企業、產品、服務、建筑、設備、文化等數字化，并建立起某種關聯，經過對江西工業園區調研，從園區的事權及物權配置角度來看，數字化對象主要有企業、設備、知識產權、產品、服務、人事、文化教育、環境評測、服務與管理機構、公共產品、公共服務、中介機構、第三方機構、建筑或配套設施、園區文化

3實證研究

3.1分析方法

主要從企業及園區信息化水平兩個方面調研，通過深入工業園區、企業走訪，通過電話、郵件、現場填寫調查問卷等方式，共收回有效問卷150份，建立了三個樣本庫，綜合起來看，工業園區的類型不同和性質不同，其信息化程度有所差異，但對整個研究影響不大，可以忽略不計。

3.2實證分析

調研中關注度較高的問題是“在生產過程方面，貴單位希望通過信息化達到的目的”、“制約本單位信息化發展的主要因素”，“目前企業信息化技術的應用已覆蓋的領域”，“園區已有或計劃研發的管理信息系統”。

（1）從企業信息化的目的來看，排在前三位的是提高產品或服務質量、控制生產成本和提高個性生產能力，不管園區數字化水平如何，其目的是提高產品或服務質量，從而達到提升企業整體水平，這也符合以信息化帶動工業化的發展思路。

（2）制約本單位信息化發展的主要因素中，對信息化預期效果持懷疑態度的較多，其次是對人才、資金和管理方面的制約明顯，這就要求工業園區數字化講求實用性，同時需要培養相關人才，從資金與管理方面也要給予扶持。

（3）對企業目前應用軟件覆蓋的領域來看，財務軟件基本上都具有，占比例最高，其次是采購管理和庫存管理方面，這與工業園區多為制造業的特點相關，在采購和庫存方面的管理系統需求較為普遍，物流管理與客戶管理方面建設力度較弱，數字工業園區可以將具有共性的軟件產品作為公共產品，提供給企業使用，提高園區管理水平的同時也降低了企業研發成本。

（4）對50個樣本園區服務與管理相關的信息系統調研中，網站建設、服務平臺建設、及項目管理是園區比較關注的，在辦公自動化及虛擬社區（文化建設）方面比較欠缺，。從總體上看，園區信息化應用軟件建設水平較低，均值為19.29（總值50），占39%；從區域來看，東部工業園區信息化建設和應用水平高于中部和西部地區，東部工業園區建設時間較長，經濟實力及應用水平均較高。

4結論與建議

通過對文獻資料及問卷調查、實地調研的分析，數字化工業園區的建設需要明確三個關鍵點，即數字化對象、數字化企業、數字化服務與管理。

（1）數字工業園區建設是一項長期而復雜的系統工程，對現狀分析研究是避免重復建設和低標準建設，從數據分析來看，工業園區的信息化應用程度普遍較低，企業信息化應用水平略高于工業園區的服務與管理。

（2）提升園區服務與管理水平，促進產業升級轉型，數字工業園區的發展之路仍很漫長。一方面是以企業數字化為主導，建立數據庫，實現資源共享，達到信息智能。另一方面是以工業園區服務與管理數字化為主導，注重園區發展規劃，對工業園區地域分布和產業鏈的形成具有重要意義。

（3）資源共享與信息智能是數字工業園區的核心功能之一，因此系統的標準化、開放性、實用性、先進性、安全性是其要遵守的基本原則，建立中長期發展規劃，循序漸進，逐步實現工業園區數字化。

參考文獻：