人工智能与教育模板(10篇)

导言：作为写作爱好者，不可错过为您精心挑选的10篇人工智能与教育，它们将为您的写作提供全新的视角，我们衷心期待您的阅读，并希望这些内容能为您提供灵感和参考。

篇1

1引言

随着人工智能技术的不断进步，重新塑造音乐使得音乐教育的学科素养培育、审美感知、艺术表现和文化理解变得更有支持和创意。探索应用人工智能技术推进音乐教学的改革与发展有具有十分重要的意义。本文通过研究与实践，引导学生学会用科学的方法培育计算思维创作音乐，用科学的意境欣赏音乐陶冶学生的音乐审美感，用科学的评价提升音乐课堂教学效率。通过这些措施，可以使学校音乐教育精准地开展因材施教差异化教学，彰显音乐教育的特色。

2人工智能与音乐

人工智能技术与音乐教育有机融合，丰富了课堂教学资源，拓展了智能乐器的功能，提升了音乐教育技术手段。它支持个性化学习，可以观察音乐课堂学习，分析音乐的旋律与节拍，有效评价教学效果，激发音乐教师运用人工智能技术创新音乐教学的热情，发挥教师在课堂教学中的主导作用。

2.1乐器的智能化

乐器是学习音乐的重要工具。乐器植入人工智能技术，形成了智能化乐器。它能够大量储存多种乐器的音乐数据。尤其是在音乐键盘中运用，功能的提升特别突出，应用于音乐教学中引发了多种形式的教学模式。例如，图1显示了融合多媒体计算机、主控系统、音乐课堂教学智能评价系统将多部电子钢琴连接起来的智能乐器实验室。通过语音室方式授课，可以实现多种乐器的分组教学。这在传统的音乐课堂上是无法完成的。

2.2智能化乐曲创作

智能乐器不仅能够储存乐器音色，而且还能用指令对各种音色播放进行控制，各种音色按照指令进行演奏。这种创作功能是以往其他乐器都无法比拟的[1]。例如，能唱出《月亮代表我的心》十七声部的合唱团，很好听，但很难。运用智能乐器按指令合成该十七声部音乐则轻而易举。2.2.1机器学习生成乐曲人工智能技术赋能智能乐器，使得机器学习的功能日趋进步。机器学习在音乐领域所做的事情，就是提取音乐作品的“数据”，输入给定模型学习音乐的“特征”，再对音乐数据进行分析和编排。例如，如果输入的是《梨园金曲》民族音乐，则机器就能学会民族音乐的曲调特征，生成掌握特征模型的民族音乐作品。2.2.2用软件生成乐谱使用MuseScore3forMac软件可以制作乐谱，在工具栏选择对应时值的音符输入音符。例如，在MuseScore3窗口输入如图2所示的“我和我的祖国”乐谱，再导出MP3文件进行播放。2.2.3代码生成乐曲用Python代码生成曲子，要借助音乐标准格式MIDI—乐器数字接口，运用Python-midi库编写程序，编译MIDI文件生成音乐。例如，生成一个简单乐谱的MIDI文件需要使用Python-midi，其中：Pattern对象表示乐谱；Track对象表示音轨，通常乐谱都有多条轨道组成，每种乐器是一个轨道；midi.NoteOnEvent表示每个音符的开端，在参数表中可以定义每个音符的音长和音高；midi.NoteOffEvent表示每个音符的结束。参考代码如下：importmidi#定义patternpattern=midi.Pattern()#定义轨道track=midi.Track()#添加轨道到patternpattern.append(track)#音符开始，并定义位置、音量、音高on=midi.NoteOnEvent(tick=0,velocity=50,pitch=midiG_3)track.append(on)#音符结束off=midi.NoteOffEvent(tick-100,pitch=midi.G_3)track.append(off)#轨道结束eot=midi.EndOfTrackEvent(tick=1)track.append(eot)#存储midi.write_midifile("example.mid",pattern)程序运行结果生成了如图3所示的简单音符：这样如图2的“我和我的祖国”乐谱，也可以通过Python代码生成MIDI文件。

3AI赋能音乐课堂

在AI赋能的音乐教育环境，促使音乐教学实践变革以及学生学习音乐方式。例如，图4所示的集音乐创作教学及教学评价于一体的“智能化音乐课堂教学评价系统”，在教学设计的优化、教学方法的高效、教学手段的更新、教学评价的智能、教学策略的调整方面都具有借鉴意义[2]。

3.1大数据学习

大数据云计算可以将所有音乐家们音乐数据存储在云中，运用人工智能技术为学生提供更多有价值的音乐数据。学生通过音乐云学习音乐知识，欣赏音乐魅力、体验音乐节奏、理解音乐韵律。它使得优质音乐教学资源跨越校园，开放延伸音乐教学，远程辐射共享资源。这样就扩展了学生的视野，音乐知识的来源无限扩大，整个音乐云皆有学生的学习教材。特别是大数据音乐云不仅可以推送给学生更多的即兴音乐和更多的音乐信息，还能指导音乐爱好者创作出雅正、健康的音乐作品。

3.2个性化学习

人工智能技术从音乐学习行为数据搜集、数据分析与运用、个性化学习评价多方位帮助学生定制个性化的学习成长路径。推送在线音乐教育资源，指导表演建议乐器学习技巧。搭建音乐教育虚拟课堂，匹配音乐教学资源，实现因材施教的个性化学习，支持一对一的教学辅导和群组式讨论。通过这些措施提高教学质量和效率。

3.3教学评价智能化

运用人工智能技术将多个音乐辅助教学设备连接的音乐创作教学系统，基于音乐课堂教学的学生学习特质分析与教学效果分析的音乐课堂教学管理系统，来实现音乐教学的全程智慧管理，使音乐学习更有效率。例如，在虚拟音乐课堂乐器教学可以变成一对多的自选教学模式，使课堂变得轻松、愉快。教师可以开启课堂教学观察模块，捕捉每位学生同步练习的音准、节奏、力度数据，分析判断将评价信息同步反馈，给出学习指导建议。3.3.1创作教学模块“智能化音乐课堂教学评价系统”中的音乐创作教学模块，集视、听、练和反馈评价为一体，适时演示教师教学作品和评价学生练习作品。例如，在进行《我和我的祖国》授课时导入电影片段，欣赏“我和我的祖国”音乐的表现形式、演唱形式以及歌曲风格，可以使学生更好地体验作品的创作意境，激发创作意识。使用MuseScore创作“我和我的祖国”三声部习作音乐，并能储存、刻录，编辑等二度创作。3.3.2课堂教学评价模块音乐课堂教学评价有着传统音乐教学评价无法比拟的灵活性、客观性和实用性。从大数据分析角度获取音乐课堂教与学相关数据，对学生的音乐基本素养与学习态度进行科学分析判断。例如，以创作《红河谷》中的和声与音乐作品风格内容的“编配伴奏音乐”教学过程为例。课前在“课堂教学评价模块”上安排学生根据作品风格完成伴奏的音乐；播放制作好的《红河谷》MIDI音乐（在第二和第六个小节缺失编配和弦）；使学生感受、探讨大小三和弦的表现力，形成对大小三和弦的感知。然后要求学生试着用MuseScore为《红河谷》缺失的两小节选配和弦，以适合歌曲的伴奏风格。学生需要边哼唱歌曲边试着套用不同的伴奏风格，找到他们认为最恰当的和弦伴奏风格，说出理由并提交[3]。评价系统将学生提交的作业比照音乐要素进行评价。及时反馈学习评价的信息，并对学生的学习进程制定一个个性化的学习方案[4]。同时通过教学反馈深度优化决策模型，促进教师实时改进教学策略，提高教学效率和效果，提升教学质量。

4结语

人工智能技术在音乐教育领域中的广泛应用，为传统的音乐教育模式注入了活力，为音乐教师创新音乐教学理念开辟了新思路[5]，为因材施教提供了新的适合学生学习的音乐教学模式。人工智能在音乐教育模式方面的探索，不仅给音乐教育教学的发展带来了物质技术层面的进步，还从音乐教学层面促进计算思维培育开辟新途径。这对音乐教育理念、教学手段、教学方式和方法以及拓展学生音乐视野、学习音乐、享受音乐、创造音乐等都带来深刻的变化和积极的影响。

参考文献

[1]邹孟雨.人工智能及其在音乐教育中的应用.北方音乐,2018(15):254-255

[2]郭文进.“互联网+教育”运行模式探究.决策与信息（下旬刊）,2015(9):63

[3]段晓军.电脑音乐系统与中小学音乐教学实践.中国音乐教育,2006(6):26-28

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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。

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中图分类号：G642.0 文献标志码：A 文章编号：1674-9324（2012）03-0159-02

人工智能是研究如何构造智能机器（智能计算机）或智能系统，使其模拟、延伸、扩展人类智能的学科。随着人工智能的理论与技术在社会各个领域的广泛应用，其在教育领域内的应用也越来越受到重视，并取得了一定的研究成果。

一、人工智能教育应用的主要形式

人工智能在教育领域应用的最直接结果就是诞生了智能教学系统。智能教学系统是以计算机辅助教学为基础而兴起的，它是以学生为中心，以计算机为媒介，利用计算机模拟教学专家的思维过程而形成的开放式人机交互系统。目前，智能教学系统已成为人工智能在教育中应用的主要形式。智能教学系统主要是在知识表示、推理方法和自然语言理解等方面应用了人工智能原理。由于它综合了知识专家、教师与学生三者的活动，因此，与之相对应的，智能教学系统一般分成知识库、教学策略和学生模型三个基本模块，再加上一个自然语言智能接口。智能教学系统的功能具体来说有以下几条：了解每个学生的学习能力、认知特点和当前知识水平；能根据学生的不同特点选择适当的教学内容和教学方法，并可对学生进行有针对性的个别指导；允许学生用自然语言与“计算机导师”进行人机对话。智能教学系统的设计不仅要有计算机科学的知识，还需要有教育科学的理论指导。

二、人工智能在教育中应用的局限性分析

1.阻碍人工智能发展的关键因素。在人工智能的发展中，一直存在着对“计算机是否能代替人脑甚至超过人脑”的问题的讨论，实际上，以电子计算机为主要工具模拟人的某些思维活动而产生的人工智能是有局限的。①计算机处理问题的根本原理。要计算机解决某种问题，有三个基本的前提：必须把问题形式化；问题还必须是可计算的，即要有一定的算法；问题必须有合理的复杂度，即要避免指数爆炸。由于人的智能活动不能完全形式化，因此，机器就不能将人脑的智力活动全部复制出来。电子计算机最终只能把握0、1这两个开关代码，遇到不能形式化、不能找到算法或不能程序化的任务，计算机则难以执行。②人和机器之间的根本区别。智能模拟利用了人和机器的共性，即两者都是一个信息转换系统，但两者之间存在着不容忽视的本质区别。智能模拟与天然智能属于两种不同的进化系统，人类的智能是人类社会实践的产物，机器的智能是机械制造的结果。大脑和电脑的组织结构也不相同，两者属于两种不同的运动过程，前者是复杂的生理--心理过程，后者是机械--物理过程。智能模拟可以在局部上超过天然智能，但是，模拟的根本方法是功能模拟法，两个系统在结构和实际过程上是不一样的。智能模拟不具有人的思维的社会性，不具有主观世界。

2.人工智能在教育中应用的局限。就目前人工智能的发展水平以及人工智能本身的特点而言，它在教育中的应用也是有其局限性的。①与学生之间无法畅通交流。教育本质上是一种“交互”活动，而智能教学系统无法实现最充分、最真实的交互。目前自然语言理解的研究成果非常有限，远不能达到人人交流的要求。此外，就态度、品德、情感等教育问题而言，机器只能通过学生输入计算机的信息来判断其掌握和内化程度，而无法像人类教师通过自然状态的交流和观察来判断学生的真实情况，因此，“机器智能”很容易被蒙蔽“双眼”，无法做到像人与人之间那样自然畅通的交流。②决策和推理机制不完善。智能教学系统的关键智能所在是其决策和推理机制，即“教学策略”模块根据不同学生的具体情况通过推理做出灵活决策，这种决策基于学生模块提供的有关学生的知识水平、认知特点和学习风格，而这些不能完全被形式化。同时，随着教育理念的不断更新以及教学模式和教学方法的不断改进，系统所应用的教学策略模块用于评估和判断学生学习过程的能力是有限的。③人工智能并非适合所有的学习领域。根据加涅的学习结果分类，学习分为言语信息、智慧技能、认知策略、动作技能和态度五类。言语信息分为符号学习、事实学习和有组织的知识学习，这些属于可形式化内容，适用于智能教学系统；智慧技能分为辨别、具体概念、定义性概念、规则和高级规则，其中前四项属于可形式化内容，适用于智能教学系统，而高级规则属于复杂――形式化内容，部分内容不适用于智能教学系统；动作技能和态度领域的学习，在其认知成分中可以使用智能教学系统，但情感和行为成分等非形式化内容，则难以用智能教学系统来实现。因此，并不是所有的学习领域都适用于智能教学系统。智能教学系统在教育中应用的重点应放在认知领域中的符号学习、事实学习和有组织的知识学习、辨别、具体概念、定义性概念以及规则这些学习内容上。

三、人工智能教育应用的发展方向

近年来，随着计算机技术、网络技术、人工智能技术以及现代教育教学理论的发展，人工智能在教育中应用的发展呈现出以下几个趋势。

1.开始突破单一的个别化教学模式。长期以来，计算机辅助教学系统和智能教学系统都是强调个别化教学模式，这种模式在发挥学生的学习积极性、主动性和进行因人而异的指导等方面确实有许多优点。但是，随着认知学习理论研究的进展，人们发现在计算机辅助教学系统和智能教学系统中只强调个别化是不够的，在某些场合（例如问题求解）采用协作方式往往更能奏效。因此，近年来在智能教学系统中，协作型教学模式得到越来越多的重视和研究。

2.智能教学系统日益与超媒体技术相结合。超媒体系统具有良好的开发环境、灵活方便的用户界面以及图、文、声并茂的特点，而且其信息的组织方式与人类认知的联想记忆习惯相符，已成为目前一种最理想的信息载体和最有效的信息组织与信息管理技术，在许多领域尤其是教育领域有广阔的应用前景。把超媒体技术引入智能教学系统，从而发展成为智能超媒体辅助教学系统，可以大大改善计算机辅助教学系统的教学环境，激发学生的学习积极性，从而显著提高教学效果。

3.智能教学系统与网络的关系日益密切。网络的应用和普及为远程教育和终身教育提供了一个良好的空间。当前，智能教学与多媒体网络的结合成为人工智能在教育中应用的一个势不可挡的发展趋势。

4.传统人工智能与神经网络模糊决策机制相结合。传统人工智能从宏观角度开展认知模拟，可以部分地模拟人类的逻辑思维过程，而神经网络模糊决策机制从微观方面进行认知模拟，着力实现模仿人类右脑的模糊处理功能和整个大脑的并行化处理功能。今后将探索一种新的智能处理模型：把神经网络的模糊决策机制和符号专家系统的推理能力结合起来，利用多重知识源、多种模型进行复合协同处理。如果上述技术能够成熟运用，那将对人工智能的发展及其在教育中的应用起到决定性的作用。

参考文献：

[1]王士同.人工智能教程[M].北京：电子工业出版社，2001.

[2]王永庆.人工智能原理与方法[M].西安：西安交通大学出版社，1998.

[3]何克抗.计算机辅助教育[M].北京：高等教育出版社，1997.

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自二战时期阿兰•图灵破解恩尼格玛密码机带来胜利的曙光之后，人工智能初见苗头，1956年“人工智能”一词首次由约翰•麦卡锡等科学家在达特茅斯研讨会上提出，时至今日，人工智能经历了60多年的浪潮和洗礼，其中有曙光、有冰封，也有期望。纵观当下，人工智能不仅仅是机器智能，在深度学习和推陈出新的算法推动下，其携手云计算、大数据、卷积神经网络等，攻破了自然语言语音处理、图像识别的瓶颈，像潘多拉的盒子一样在认知科学、机器人学、机器学习等领域全面开花，人工智能涵盖了从基础层、技术层到应用层等多个方面，为人类文明带来了翻天覆地的变化[1-2]。人工智能包罗万象，在其基础上衍生的大数据“洪流”对人类社会的方方面面进行冲击，这些数字的价值已然超越了诸如金钱、财产、黄金、石油，甚至是土地。然而，大数据技术也如同普罗米修斯盗得的圣火，一方面给人间带来温暖和光明，另一方面也有可能使自身被奴役甚至使人葬身火海[3]。因此，当我们沉迷于大数据的海洋中时，我们是否有能力像蓝鲸遨游大海一样自由掌舵，是当今大数据和人工智能时代存在的一个重大问题。是“曲径通幽”还是“会当凌绝顶”，我们如何在大数据中“浮游”，而不是一味地扩充，需要理性看待与合理评价大数据对人类生存和发展的影响。

1.人工智能和大数据与“工业革命”

2020年刚刚结束的新一轮美国总统竞选上演了各种“国家闹剧”，为何特朗普在2016年赢得大选，而4年之后却无法连任？时间推移，2016年他胜利的部分原因在于他利用了面临技术威胁的工业行业中工人们的焦虑，同时指责非法移民对美国及美国人资源和就业机会的占用[4]。但在技术浪潮的挑战中，自动化和人工智能才是占用的“根源”。早在18世纪60年代工业革命时期，机器取代人力，规模化工厂生产取代个体手工生产，即引发了人工智能数据的工业大变革。从机械结构、电气控制等模块的设计和改良，车间机器人的智能化已可以代替人完成生产作业[5]。通过智能化机器人可以减轻劳动负担，还可以用于环境检测[6]和实施救援[7]等，保护我们的人身安全。这些“机器人”在为我们减负的同时确实也引发了“失业危机”，这种现象不仅于美国，日本、韩国和德国亦是如此。我们也许可以形象一下，未来20或30年后，工厂中工伤几乎为“零”，完全实施机器人24小时作业，速度惊人，质量统一，而仅有的几个人使用简单的触摸界面对机器下达“命令”。机器的发展已超乎我们对普通机械的认知，21世纪开发的三大机器人中大狗（BigDog）解决了运动和重载运输问题，特别用于军事领域，被誉为“当前世界上最先进适应崎岖地形的机器人”；亚美尼亚（Asimo）从人类如何移动上展现了机器人仿人运动；Cog具有了人类所特有的思考，由不同处理器组成的异种机互联网络形成了“大脑”。特斯拉——其除了是电动汽车和能源公司外，还是自动驾驶汽车行业的领跑者之一。其2016年已销售具有自动驾驶、自动自制和自动停车功能的电动汽车，但出于法律和伦理层面，驾驶员还是要坐在驾驶位上，但他可以做他想做的其他事，发短信、打电话或是休息，而不再是驾驶汽车。我们可以不用担心酒驾，不用因为时间紧张而疲劳驾驶，不必为新手司机而变得脾气暴躁……汽车自动驾驶将让我们行驶得更规则、更安全和更“无聊”。自动驾驶上的智能进化，使得自驾型派送车为商业化服务成为可能，还有自驾型飞行器也在被研发，通用、宝马、谷歌等公司一直在努力开发，通过无人机在您家门口投送包裹将对电子商务世界带来更多创造性方案。“如果你够走运的话，机器可以把你当成宠物。”虽为戏谑之言，却又饱含心酸。工厂变得越来越自动化，但其仍需要人类专家，他们才知道如何监控传感器，知道在发生故障时如何进行修复，机器的运行离不开人的监控，只有人的思考才能有新产品的诞生以及高效的生产流程，我们与机器共存，是从体力中解放，但要从事脑力工作。

2.人工智能和大数据与金融的未来

“数字蝶变”席卷金融行业各个领域[8]，金融行业应用大数据、移动互联网、人工智能等先进信息技术，累积了非常多的客户信息。通过大数据的帮助，金融公司在分析数据下寻找更多的金融创新机会。在商业智能（BI）的辅助下，电信业可以对客服描述和定位及需求进行预测；保险业可以在进行风险分析的同时进行损益判断；银行业可以调整市场活动，建立信贷预警机制等等[9]。人工智能和大数据让金融业形成了“以客户为中心”的模式。与客户最密切的金融即是金钱，但是它们已经被“支付宝”和“微信”以及更多的电子支付方式取代，越来越少的人使用现金，数字金钱是否会完全取代物质金钱，我们很可能会发展为无现金社会。那么首先“下岗”的是谁呢？答案毫无疑问：银行。巴克莱银行前首席执行官安东尼•詹金斯曾预测，对于工业化国家，银行员工和其分支机构在未来10年内会消失；花旗全球视角与解决方案的一项研究预测，美国和欧洲的银行将在未来10年裁减约180万员工；甚至2016年2月的一份丹麦银行家协会新闻稿表示，银行抢劫案数量连续第5年下降。就支付领域而言，在这样的时代背景下，如何利用大数据技术对跨越式发展的支付行业进行监管，成为一个值得深入研究的课题[10]。在人工智能下，我们都有被银行自动回复或自会读取特定问题的“员工”惹恼过。沟通技巧和财务知识同样重要，因此，银行业员工的下岗只是在基础性操作上，对于“专业咨询”，需要更多受过高等教育、具有更好沟通能力的员工。目前，我国的多数银行还没建立“开放、共享、融合”的大数据体系，数据整合和部门协调等问题仍是阻碍我国金融机构将数据转化为价值的主要瓶颈。大数据的整合、跨企业的外部大数据合作不可避免地加大客户隐私信息泄露的风险。有效防范信息安全风险成为商业银行大数据应用中急需解决的问题。

3.人工智能和大数据与“专家系统”

电子病历数据、医学影像数据、用药记录等构成了医疗大数据。医疗数据不仅包括大数据的“4V”特点，即规模大（volume）、类型多样（variety）、增长快（velocity）、价值巨大（value），还包括：时序性、隐私性、不完整性和长期保存性。医疗大数据可以提供预警性，当数据发生异常时，通过一定的机制可以发出警告，从而迅速采取相应措施，及时解决问题[11]。成立于1989年的美国胸外科协会（STS）数据库，至今已经涵盖了美国95%的心脏手术，收集了500万条手术记录[12]。其中的先天性心脏手术（CHSD）数据库是STS数据库的重要组成部分，是北美最大的关注儿童先天性心脏畸形的数据库，被认为是医学专业临床结果数据库的金标准。近年来，基于CHSD数据库所进行的数据挖掘不断增加，大型数据库对提高医疗质量所起到的正向作用正在日益凸显。如Welke等基于CHSD数据库探讨小儿心脏外科病例数量和死亡率之间的复杂关系[13]；Pasquali等基于CHSD数据库探讨新生儿Blalock—taussig分流术后的死亡率[14]；Jacobs等基于CHSD数据库采用多变量分析方法来研究病人术前因素的重要性[15]；Dibardino等基于CHSD数据库采用多变量分析的方法来探讨性别和种族对进行先天性心脏手术结果的影响[16]。这些都是在医疗领域采用人工智能提供的医疗诊断，形成了“专家系统”，专家系统可以说是一种最成功的人工智能技术，它能生成全面而有效的结果。借助医疗大数据的平台，“专家系统”可以智能辅助诊疗、影像数据分析与影像智能诊断、合理用药、远程监控、精准医疗、成本与疗效分析、绩效管理、医院控费、医疗质量分析等。不仅是数据平台，“达芬奇机器人”可以看成医疗的高精尖“人工智能”，它能缩短泌尿外科手术以及术后患者恢复时间，促进患者早期下床活动，减低并发症发生率[17]。达芬奇手术机器人在消化系统肿瘤、泌尿系统肿瘤、妇科肿瘤和心胸部肿瘤等手术中均有运用[18]。正是机器人，还有其他人工智能设备，如插入手表或衣服里的传感器、植入我们皮肤下的芯片，以及智能手机中装有各种“专家系统”的远程医疗、预防医学，甚至是器官的3D打印和虚拟现实治疗等的发展，让医学发生相应的转变，并使其逐步突破人类的传统健康概念，那么是否意味着医学将成为只有科学性，毫无直觉性的学科呢？我们携带的内部传感器和外部应用程序将成为我们的医生吗？“你好，医生”被“嘿，Siri”取代吗？这不尽然。医学必然将是向精准化发展，并更具个性化、参与性、预防性和可预测性。医生不再是疾病的修理工，而是改善我们健康状况的顾问。直观当下，我们还是被“看病难”所困扰，我们提出“分级诊疗”，是在拥有家庭医生、全科医生和专科医生的基础上再加上人工智能，以实现预期的健康监测、辅助诊疗和疾病筛查。

4.人工智能和大数据与教育变革

面对各行业和各学科，教育作为传承文明和创新知识的载体，似乎被排除在人工智能之外。就目前而言，人工智能与教育深度融合发展还存在技术基础不稳、教育数据缺陷、算法能力不足等现实问题[19]。我国目前更想要做到的是在教育上消除“信息鸿沟”，促进教育公平、均衡发展。因此，目前可以看到人工智能的教育多在于语言学习软件，通过虚拟技术和人工智能构建一个灵活的、可扩充的虚拟交互平台，设计多维虚拟场景和智能人工角色，实现不同场景下人机角色的交流和学习，提升学习者的口语能力和语感知识[20]。这使得教师不再是唯一的知识传播者，任何互联网搜索引擎都将提供比教师所有的更多信息，并且可以更快捷地获取。肺炎疫情暴发以来，远程网络教育成了主要教学形式，互联网教育形式其实早在小学、中学和大学中运用，虚拟现实技术在教学领域的研究和探索也在全面展开。谷歌已经开发一款VR纸板视图，并将研发的虚拟课程一起推向市场，使现实生活中在生物课上解剖一只青蛙成为一件容易且有趣的事，通过虚拟青蛙，学生们可以去除心脏和其他器官，而不再是象征性的抽象体验。虚拟现实可以像互动游戏一样，比单一的在教室听老师授课带来更多乐趣和体验，学习效果可能更好。我们的学习是知识的积累，那么教育就是我们的库，荀静等结合自身情况对西安工业大学知识库构建进行探究，认为机构知识库在保存知识资产的同时，更重要的是促进学校知识资产的传播利用和管理，提升学校影响力和学术声誉[21]。刘畅等通过对东北大学机构知识库服务的推广研究，了解到开放获取的概念和实践已经受到了广泛的认可，机构知识库不仅可以成为一个知识的存储库，也可以成为各个学科领域的学者进行在线交流的平台，提供个性化的增值服务，既有利于机构知识库的内容建设，也可以进一步促进学术交流和科研合作[22]。知识库，即大数据的有机整合和有序利用，是学术成果、视频文档、实验数据等进行收集、长期保存、传播和提供开放利用的知识资产管理与教育服务[23]。

5.人工智能和大数据应用的共性需求

人工智能和大数据时代，海量的信息来自“五湖四海”，但都通过互联网络汇聚智能终端。这些数据只会进一步增多，不仅仅是云存储，对于信息的进一步挖掘、处理、分析和利用，目标性结果才是我们最想要的信息。全球包括IBM、微软、谷歌和亚马逊等一大批知名企业纷纷掘金大数据挖掘这一市场，大家都在开拓自己大数据分析平台。数据挖掘是大数据时代孕育的产物[24]，是我们的共性需求，与传统的统计分析技术相比，数据挖掘有着自身的本质特征,数据挖掘是在没有明确假设的前提下去挖掘信息并发现知识。数据挖掘所得到的信具有先前未知、有效以及可实用三个特征[25]。数据挖掘的出现不是为了替代传统的统计分析技术,相反，它是统计分析方法学的延伸和扩展[26]。随着信息时代的到来，数据挖掘被越来越多地应用于各个领域。

6.人工智能和大数据的展望

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中图分类号：G642.3 文献标志码：A 文章编号：1674-9324（2012）06-0152-02

虽然人工智能的发展历史只有五十余年，但它已经广泛应用于专家系统、机器翻译、图像处理和机器人技术等领域。随着人工智能技术对社会经济发展的影响不断增大，人工智能课程不再是计算机专业独有的专业课程，国内外很多高校在自动化、智能交通等专业都开设了选修课，甚至在高中的信息技术课程中也在推广设置。吉林大学硕士专业“模式识别”将《人工智能》设为专业学位课程，同时也将其设为汽车、机械等其他学科的选修课程。由于研究生相关基础知识水平参差不齐，课程内容又比较抽象、生涩，为了提高教学质量，在本次教学改革过程中充分考虑学生学习新知识的心理演变过程，认真研究教学内容、教材、教学方法等诸多方面，力求在教授基本原理的同时，培养学生对智能系统进行理论分析、设计并编程实现的能力，为后期的论文研究阶段打下坚实的基础。本次教学改革受到了吉林大学研究生课程体系建设和核心课程建设项目的资助。

一、教学内容

教学改革的关键是教学内容。人工智能与统计学、心理学、语言学、计算机科学、生物学、控制论等都有交叉关系，学科涉及的内容十分庞大。人工智能学科知识的繁多与授课学时有限之间的矛盾比较突出。作为国内模式识别专业的领军院校，如中科院智能所、清华大学、上海交通大学和南京理工大学等，他们所开设的《人工智能》课程学时和内容也不尽相同。我们参考了上述院校的授课内容，同时考虑到本校本学科的学术研究方向，精心归纳、优化教学内容，力争做到教学内容系统、精炼和实用。目前，我们讲授的教学内容主要包括：智能化智能体系统、盲目搜索方法、启发式搜索方法、局部搜索方法、约束满足问题、博弈树搜索方法、知识表示方法、不确定知识与推理、规划与机器学习等，共40学时。

另外，人工智能领域中新问题、新理论交错涌现，这就要求教学大纲要定期修订，教学内容要及时更新，同时教师也需要不断提高自身的学术水平，以便提高硕士课程的研究性内涵。

二、教材选用

要搞好课程建设，教材是一个很关键的问题。我们广泛阅读和研究了国内外的经典教材，经过一番斟酌之后，我们选用了Stuart Russell和Peter Norvig所著的《人工智能-一种现代方法（第二版）》。首先，选用国外教材能够更快地追踪最新研究成果。同时该教材已经被世界上900多所大学采用，符合促进高校的教学内容向国际水准靠拢、与国际接轨的理念。另外，人民邮电出版社在2002年曾经出版该书的英文版的第一版，双语学习能有助于提高学生的英语水平，为学生后续的查阅英文文献，甚至发表英文文章奠定基础。

三、教学方法

在国内，比较有影响的是中南大学以蔡自兴教授为首的教学团队为计算机科学与技术本科专业开设的人工智能课程，该课程在2003年被评为全国高等学校首批精品课程[1]。2007年该课程又开始进行全国双语教学示范课程建设，成绩斐然[2]。多年来，我们不断汲取同行的成功教学经验[3]，结合本学科的硕士专业特点、考虑学生的知识结构和实践能力，不断改革和尝试，总结了一套行之有效的教学方法。我们一切以学生为主体，在教学过程中充分考虑学生学习新知识的心理演变过程，采用灵活多变的教学手段。让学生从感兴趣，保持兴趣，到收获用所学知识解决实际问题的成功喜悦，并进一步增强投身于科研论文研究的热情。

课程伊始，通过多媒体演示人工智能技术已取得的杰出成就，激发学生的学习兴趣。然后布置学生查阅资料，列举人工智能发展史上的重要事件和最新研究的热点问题，课上再组织学生做报告。通过上述活动，一方面拓展了学生的专业视野，另一方面锻炼了学生的表达能力。

随着课程内容的深入，让学生组成兴趣小组，任意选择问题实例，利用每节课学习的理论、算法不断地更新该实例的解决方案，评价性能优劣。学习小组可以培养学生科研协作的精神。另外，课堂上每组轮流做报告阐述各自的研究进展，演示编程效果。其他同学或给出修改意见，或提出个人观点。最后老师及时总结，引导学生提高分析问题的深入性和广泛性。充分的课堂讨论能够提高学生多角度思维的能力，培养学生善于钻研和勇于创新的精神。同学间的这种学术交流也可以让学生有机会了解彼此的学习状况与能力，促进学生展开良性的学习竞赛，也为学生接受和理解老师最后给出的课程成绩做了心理铺垫。老师总结时要对学生的努力多肯定，激发他们的学习热情和潜能，让他们感到学习知识的快乐。

四、考核方式

实践表明笔试测验的方式不能全面反映学生的学习情况，所以本课程尝试采取自选实验设计题目，根据实验报告、上机演示结果和口试等方式综合评定成绩。其中，实验报告要求学生根据实验题目详细介绍设计思路，阐述编程方法，分析实验结果。口试是老师当场就报告中的问题提问，并对学生的回答进行讲评。课程成绩中，实验报告设计分析占60%，上机成果演示占30%，口试占10%。

通过实验设计的考核方式，学生的学习积极性得到了很大的调动，充分发挥了学生的自主创新能力，锻炼了学生知识综合应用技能。但美中不足的是该方式不像笔试那么客观，学生的成绩容易受教师的主观性影响。另外，人工智能作为一门学位课，其成绩往往直接影响学生的奖学金评定，学生和相关领导对成绩的评定原则十分关心和重视。为了减少人为因素对学生成绩的干扰，避免师生因课程成绩产生分歧，我们规定了完善的考核细则。考核细则发给同学，作为实验报告的首页，方便记录每一个环节上学生的得分情况，做到成绩评定有据可查。

非笔试的成绩评定方式对任课教师的要求也提高了，我们教师团队还规定了详细的教师工作守则。首先要求教师认真细致地阅读学生的实验报告，给出报告得分，并准备口试时提问的问题，得分和问题都要在实验报告的首页做好记录。询问每个同学的问题都不能重复，上机演示和口试环节都是公开的。问题可以是设计不合理的思路，或是阐述不清的步骤等，教师要注意掌握问题的数量，尽量做到均衡。上机演示时，学生经常因为紧张而漏掉部分功能的演示，因此，教师要跟学生加强沟通。口试时，根据学生的状态，可以给予适当启发，但要在成绩评定上做出相应调整。经过多年的摸索，我们将上机演示按照实验报告成绩的倒序方式进行，这样有利于在口试过程中由浅入深，逐渐加深问题的难度，有效避免重复。教师评价时应严格缜密，让学生正确认识自己的设计水平，对课程成绩的认定跟老师达成一致。

经过教学团队的不懈努力，“模式识别”专业的“人工智能”课程建设在教学内容、教学方法、教材选用、考核方式等方面的研究都取得了一些成绩，教学实践表明教改措施已见成效，教学质量有了明显提高。

参考文献：

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随着社会科技的发展，国家对于人才培养模式有了重大变革，国家的发展战略对于社上的应用人才的需求越来越高。能够适应社会的人才，需要兼具基本技能、创新能力、科学精神与人文素养。所以我们在教育过程中要抛弃传统的教育观念，树立起科学的应用型人才的教育观。在就业的大导向下，根据市场和教育规律，坚持以技能培养为核心，以人文教育为重点，在学校教育的基础上发展社会教育，培养出适合社会需求的应用型人才。

一、应用型人才的价值功能及素质结构

人才可以分为学术型和应用型两大类型，应用型人才是指利用自身所掌握的科学技术为社会创造价值的人才。他们的核心价值在于利用科学原理来解决实际生活和生产中的问题，为社会创造出各种价值和财富。为了使他们为社会创造出更多价值，充分发挥出人才的价值。这就要求这方面的人才既要掌握基本的原理和技能，又要具有获取知识、适应社会发展的学习能力、实践能力和创新能力，再有就是要求应用型人才要具有较高的人文素养，具有为社会为人们服务的精神，且可以积极主动的与他人进行沟通。从总体上来看，应用型人才的价值功能与素质结构表现在两个方面：

1.基本技能与创新能力并重

新科技革命使得科学与技术有效结合起来，使得从事科研人员和技术人员的界限逐渐模糊，应用型人才成为应用科学和应用技术的实施者，应用型人才必须不断加强自身的能力，采取合理的措施提高自己的综合素质，才能为社会创造出更高的价值。

创新能力是当今社会对应用型人才的最新要求，它为今后的人工智能代替手工劳作打下坚实的基础，而创造性思维特征的生产是创造思维的价值体现。所以说基本技能是应用型人才的基础，创新能力是时代赋予应用型人才的更深刻含义。

2.科学精神与人文素养并举

应用型人才是应用科学和技术结合的产物，二者之间是相互促进、相互反馈的关系。应用型人才即是科技的证明，又是革新的主体。所以说应用型人才掌握的科学原理和规律的程度决定着技能水平，同时技能的发展反过来又影响着劳动者对科技的探索和创新。因此应用型人才自身含有的科学精神局盯着其在专业领域的发展程度，甚至影响着自身价值的发挥。

在我国的教育体系中，对人才的培养方面划分的也十分详细，这导致了我国的人才精而专，但是缺乏综合素养。理科生和工科生是应用人才的主力军，但是他们又缺乏一定的人文素养，这就形成人才专而精但是不全的现象，不能适应社会的发展需求。因此我们要把道德、人文精神等渗透到科学技术活动领域当中，有效提升应用人才的综合素质。

二、树立科学的应用型人才教育观

长期以来，我国的高等院校在人才的培养上也煞费苦心，进行了不少的改革，但是仍然不能摆脱重理论轻实践的现象。因此导致对于人才培养出现漏洞，相关人员对创造应用型人才的认识程度不够。因此，各高校需要抛弃旧的教学理念，积极进行教学改革，通过科学的教育手段培养出适合社会发展的应用型人才。

1.以服务为宗旨，以就业为导向

随着社会工业化和城市化的推进，社会生产结构发生了变化，这要求应用型人才具有高度的服务社会的精神，在此基础上把我国严重的人口负担转化成人口优势。根据社会的实际需求培养出多层次、多元化的应用型人才，这是我国当代职业教育的根本要求。应用型人才价值的体现主要依靠他们在实际生产生活当中创造出的社会价值。因此我国对应用型人才的教育就是要依靠社会现实需求，开展针对就业需求的职业教育。从培养人才的理论上来说，各高校应当转变办学思想、办学模式和办学机制，一切的教育都是为学生的就业服务，帮助学生顺利从学生转变成应用型人才。

2.以市场规律为参照，以教育规律为根本

应用型人才的培养方式和培养方向需要从社会和市场的需求出发，在应用型人才的培养过程中，要坚持教育与社会信息的通畅，紧密配合市场规律，才能够实现高效的人才培养目的。

三、结语

综上所述，应用型人才的培养要跟社会的发展相结合，提高科学技术的应用能力，以发展国家经济能力为目标。当今科学技术与社会的生产逐渐朝着综合性和整体性方向发展，科学技术与人文社会科学相互渗透，出现了大批的新型较差学科和边缘职业学科，职业性应用人才成为社会发展的需求。

参考文献：

[1] 汤学俊. 试论PISA对大学生评价的启示[J]. 扬州大学学报（高教研究版）. 2010（05）.

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电化教育是在教育理论和教育技术不断进步过程中产生和发展起来的，既是实现实学目标的一种新型教育方式，又是一种新型的教育观念。21世纪是经济全球化的世纪，也是教育现代化的世纪。然而，在教育现代化的进程中，电化教育究竟起到了什么样的作用？众所周知，教育的终极目标是育人，即对受教者进行智力开发与综合素质培养，本文试图就电化教育的特点和优势来探讨它的育人功能。

1. 教学手段的先进性：增强了教学效果，促进了智力开发

1．1 先进的教学手段，提高了课堂教学的效果

作为教学手段，电化教学声画并茂、视听并举，生动形象，尤其适合于学科门类多、学员层次复杂、应用性强、技术和能力教育占主体的院校的教学。比如，作物的生长机理、机械的结构、工艺的流程、一些无法到达的现场等等是授课中很难讲得明白的，有些即使能参观、实习、实践，但也需花费大量的人力、物力和时间，利用电教手段便可很容易地搬上课堂，不论多抽象的东西通过电教就变得直观、形象、生动。这对学生理解知识，转化为能力大有益处，加之它感知鲜明、印象深刻、可以反复施教，对学员巩固、运用知识尤为有效。

1．2先进手段的应用，提高了科研成效

在教学科研、实验领域里，电化教育更大有用武之地，许多现场难以解决的问题、不易购置的设备、许多配置昂贵的系统，都可以通过电教手段，利用多媒体技术模拟得到数据、观看到效果，增强了现场感，快捷、准确、直观、方便且经济。把本来只能为少数科研、实验人员才能开展的工作，需要很长时间才能得到的结果，马上应用到课堂教学中教育学生，大大提高了教学效果。

1．3直观的教学效果，促进了智力开发

电化教育效果的直接性、生动性可提高学生对所学内容的兴趣，继而激发学生学习的主动性，促进学习、巩固、运用知识，开发智力。电化教育可以伴随学员的学习全过程，对理论学习、课程设计、实验乃至毕业后知识的运用都很有好处。例如学员参与生产经营实践，就可以运用电教手段模拟管理策略、生产经营流程，网络设计、广告策划、公关科研、过场控制等等都可以运用电教手段来进行。

所有这些，对学生的培养，开发智力都是传统教学方式或其他手段难以达到的。

2．施教内容的广泛性：扩大了施教范围，强化了素质培养。

2．1 扩大了施教范围，拓展了学生的知识面

电教的运用不仅大大开发了学生智力，且在运用上还具有广泛性优势，这一优势具有两方面涵义。一是通过电教手段可以大大扩展施教范围，除了在校学生外，社会生活中凡能对社会独立负责的每一个成员都可以通过电教手段获得教育；另一方面就是它的施教内容非常广，任何专业、任何学科，凡是有关于社会进步和发展的知识、技能都是它的施教内容。这样，学生在专业、业务学习中，可以大量涉猎其它相关、不相关但实用的知识，大大扩展了知识面。

2．2与现代科技发展同步，培养了学生的思维方式

现代教育讲究的是在教给人知识的同时教给人思维方式和思维观念。电化教育是将现代高新技术应用于教学过程，学员在接受教育的同时受到现代科技的熏陶，使自己感受到与现代科技发展溶为一体，这必然促进学员的思维方式和观念的更新，对启迪、培养他们思维的开拓性，观念的现代性是非常难得的。

2．3促进知识向能力转化，提高了学生的综合素质

教育的目标，是要让学生学到知识、掌握能力、提高素质，其中知识转化为能力是教育长期以来薄弱的环节。以至于出现了文凭与水平不一致，学历与能力不相当，培养出来的学生有不少不受用人单位、具体岗位的欢迎。如何把所学知识转化为能力？这个转化过程目前还大多是走上社会之后，在社会生产实践中转化提高的。这个过程是必要的，但又是缓慢的。通过电教教学，可以使学员在学习阶段就能直接地在求学过程中贴进实践，获得运用，加快了所学知识转化为应用能力的效率；加之求学期间科学知识教育又有一定的广度，这也就大大提高了学员的综合素质，包括掌握的知识结构、应用能力和思维方式，电化教育在其教育过程是起到不可替代作用的。

3．教育效果的显著性：塑造人的思想素质，提高思政教育质量

传统的思想政治教育主要靠课堂教育、政治学习、辅导报告、舆论宣传和政工人员的勾通，这些都是大多让人有一种“说教”感，作用与效果并不显著，做思想工作的施教者是被动的，受教者也是被动的，施教效果大为减弱。

通过电化教育媒介与手段的运用，效果就强多了。比如，播放一些具有教育意义的电视片，文艺性、教育性都很强的录相片，使受教者感到生动形象，乐于接受，便能使施教内容主动进入头脑。对于一些内容优秀、内涵深刻、贴进生活、思想性知识性强的电教教材，学生在观看过程中会情不自禁地跟随教育内容“入境”，用这种“寓教于乐”，让学员在轻松中受到教育，效果非常好。这也给我们对传统思想政治教育方法带来反思。

思想政治教育中一个重要因素是情感，而电教教育的情感交流效果尤为实出，有时学员面对屏幕比面对活生生的人感情交流更为得体。随电教片进入“情景”时而开怀大笑，时而声泪俱下，这就是情感交流，这也是教与学的最佳配合。

电教片还有这样一个特点：只要在施教内容中，采取适当的措施，就可以使信息传输发生质的跃变得。教育者编辑安排施教内容中如安排一些令人振奋或令人痛绝或发人深思的东西，必然引起被教育者心灵深处的振动与思考，这些对一个人思想素质的培养、良好品质的育成是非常难得的，也是其它教育手段无法取得的。

4．教育功能的持续性：发挥了长期时效，服务于终身教育

每一个人都要接受教育，除了学习内容上的广泛性之外，还都具有学习时间上的广延性：一方面，人的学习是伴随社会的发展而发展的，社会发展不可能有停滞的那一天，因而学习也就具有了只有开始而没有终结的永久性；另一方面，对每个人来说，不论他的文化程度达到了什么高度，但在社会生活中，知识和能力永远不会饱和，总会有不够用的时候，都要学习和再学习，因而学习也就具有了伴随生命而存在的终生性。

现代科技的发展，越来越显示出全球的共同需求，电化教育正是这种发展趋势的典型表现。电化教育观念具有社会性和哲学性基础；电教技术具有跨学科跨行业跨国界的应用；电教载体本身就是一种大众传播媒介，因此，电教教育对促进人们的继续教育和终身教育具有很强的可操作性。

电化教育一但服务于人的终身教育，便带来了教育格局上的大变化，这在我国高等教育、普通教育乃至成人教育中都得到了充分的实践和证明。像我国的广播电视大学、一些高校开办的网络大学等，具有开放性、远距离、高效率的教育效果，都说明了充分发挥电化教育的持续功能，对促进我们教育规模的拓展、运作方式的变革乃至教育观念的更新都将产生新的飞跃。

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[Abstract]Cognitive linguistics holds that metaphor, which universally exists in our language, is one of human’s ways of thinking and cognitive means. Based on Cameron’s metaphor application framework, combined with foreign language teaching practice in the Context of Chinese culture, the paper proposed that the cognitive function of metaphor in foreign language teaching is mainly reflected in the vocabulary teaching, grammar teaching and culture teaching aspects.

[Key words]metaphorcognitive functionforeign language teaching

一、引言

西方隐喻研究源远流长,发轫于古典哲学派的修辞研究,最早可以追溯到亚里士多德的经典名著《诗学》( Poetics)和《修辞学》(Rhetoric) 。从那时起,就存在两种对立的隐喻观:以柏拉图为代表的“贬斥派”和以亚里士多德为代表的“赞赏派”。“贬斥派”的主要观点是将隐喻和其他修辞格视为真理与哲学研究的大敌。“赞赏派”则提出,“对于作家来说隐喻的使用最为重要,善于使用隐喻是天才的标志”。进入20世纪70年代后,随着哲学研究的语言学转向以及认知科学、语言学、符号学等学科的发展,当代隐喻研究呈现出跨学科、多角度、多层次的发展态势。《我们赖以生存的隐喻》(Lakoff & Johnson, 1980)这部独辟蹊径之作的问世,标志着当代认知观的隐喻研究全面开始,其主要观点可以归纳为:“隐喻不只是语言或词语的问题。相反,我们认为,人们思维过程大都是隐喻的,即人类的概念系统是以隐喻为结构的”。因此,隐喻“对于人类认识世界、形成概念、发展知识、进行思维、作出推理具有至关重要的意义”。随着Lakoff和Johnson等所倡导的认知隐喻理论研究逐步深入,传统外语教学理论由于自身的局限性受到各种挑战。本文以认知隐喻理论为基础,尝试从词汇、语法和文化三个维度将隐喻思维与外语教学实践联系起来,以探求一条对大学英语教改有所裨益的新思路。

二、隐喻的认知功能

对隐喻认知功能的研究最早可追溯至亚里士多德时代。亚氏把隐喻看做是一个概念对另一个概念的替换,并且指出,诗歌中隐喻的运用有一定的语境(Mahon ,1999) 。隐喻的认知功能在17和18世纪再次被Vico和Teasaoro 提及,只是进入20 世纪以后,隐喻的认知功能才被贬低,隐喻被当成了一种静态的形式逻辑的符号。例如Searle (1977) 从语言学的观点出发,把隐喻仅仅看做是一种语用现象。为此,莱科夫和约翰逊一针见血地指出,“典型的看法都认为隐喻仅仅是一种语言特点,是语言的问题而不是思想或行为问题”(Lakoff &Johnson , 1980) 。他们以《我们赖以生存的隐喻》一书大张旗鼓地提出了隐喻的认知功能,从而把对隐喻的认知功能的研究推向前所未有的高度。他们认为,隐喻的本质是通过甲事物来理解和体验乙事物,人的概念系统就是通过隐喻建构起来的,即所谓“我们的思想和行为本质上都是隐喻的”(Lakoff ,1980) 。自此,对隐喻的认知功能的研究逐渐发展起来。卡梅伦(1999)也指出,隐喻具有语言修辞功能、认知功能和语用功能。国内学者束定芳在《隐喻学研究》一书中,把隐喻功能划分为修辞功能、语言学功能、诗歌功能、认知功能、社会功能和文字游戏功能。其中隐喻的认知功能主要指隐喻是人类认识概念系统的基础和组织经验的工具,为人类认识世界提供了新的视角。一般认为,隐喻的认知机制主要体现为从源领域到目标域的映射,表现为人的思维中存在的系统的概念隐喻。在特定语境中,这种概念隐喻常常意味着信息的筛选和整合,而且根据Lakoff的“不变原则”,这种认知映射具有系统性特点,即源领域的结构系统映射到目标域时,原有的基本图式结构不变。

三、隐喻的认知功能在外语教学中的应用

隐喻与英语词汇教学。人的认知能力是不断的发展和提高的，而概念的扩充是与这一过程同步的。“因为大脑的认知活动是在已记忆知识的基础上以最节约的方式进行的，所以随着对新事物的认识，大脑总是在记忆中寻找已存在的概念，根据新认识事物的物理、功能等属性将其与已认识的事物发生某种联系，对其进行归类。”语义是基于经验感知的，人们对词义的理解首先依赖于人们的感知和经验，词的概念意义实际上是人类对自身和熟知的事物的认识和理解（赵艳芳,2000）。在认识了客观的、具体的物质世界以后，人们将已知的、具体的概念领域投射的抽象的、概括的概念领域。每一次隐喻投射之后总能链接上新的相似点，这样的不断的延伸开去使得词义不断地丰富和发展，词义范畴不断扩大。这也是形成一词多义现象的根本原因。因为隐喻映射（Metaphorical mapping）的工作机制是以“经验基础”(Empirical basis）为前提的认知“推理”（Reason）。搞清楚这一规律便可以理解在英语词汇当中有些看上去相去甚远的两个义项其内在的联系。如英语中“baby、chicken”这两个单词其本义为分别为“婴儿、幼儿”和“小鸡”的意思。在扩大词义的时候“婴儿、幼儿”和“小鸡”的某些特征映射到另外的认知领域，因而产生它们的另外的义项“幼稚的人”和“胆小鬼”这样的意思。再比如“top”这个单词其本来意思就是指客观的某种事物或物体的顶端的意思，后来这种“顶、最高”的概念也进一步投射到其他的概念领域，因而有了诸如“top ten” “top one”这样的说法。由于隐喻机制是导致词义范畴扩大的根本原因，英语教学当中要求我们首先要注重基本范畴词汇的教学。语言的词汇中的主要的东西就是基本词汇。基本词汇标志着与人们日常生活最为密切的事物，如英语当中的dog、fish、horse、bird、mouse、sky、water、fire、tree、heart、foot、face、eye、nose 等等，基本词汇一种语言词汇的最为稳固的部分，具有全民常用性，也是通过隐喻机制构成新词或产生新意的基础。掌握好基本词汇是英语学习过程不可忽视的重要阶段。隐喻映射机制在一种语言构成合成词和复合词方面也有所体现。英语当中类似于headmaster, chairman, sweet- talk, stonedeaf,crystal- clear, shoulder- high, knee- cap 这样的单词可以说是不胜枚举。从中我们可以看出隐喻映射机制发挥作用的过程。人们对一事物充分认知之后，概括和归纳该事物的某些特征，将此事物的这些特征映射到其他的概念领域当中去。体现在语言领域的一个方面就是通过隐喻构成复合词。对于这种规律的把握和有效利用必然会有利于提高我们词汇学习的效率。

隐喻与英语语法教学。认知语言学认为语法的本质是象征性的。人脑的认知可以分为两部分，对客观事物进行感知，形成表象、概念、范畴；另一方面又可以对事物的关系进行分析、判断和推理。语法中便体现了人们对事物关系的判断和推理。所谓“法”即规则，“语法”的概念可以顾名思义地理解为语言单位组织起来的规则。我们认为语法是人脑对时空关系、客观事物等的规律的认识在语言中的投射。语法是由所有象征单位由小到大，由简单到复杂，由语言符号（词素、词、短语）构成的线性结合。句法关系的构成和词素构成词的关系是一样的，只是复杂程度上的不同。在这样的理论背景下我们同样可以用构成词语的隐喻机制去理解句法结构的构成规则。认知语法的理论主张将语义、词法与句法有机的结合起来。我们可以用统一的方法―――隐喻映射规律来理解和解释不同语言在结构上的差异性。

隐喻与文化教学。外语教学应重视交际能力的培养，目前已经得到了广大教师和教育学专家的认可。交际能力的一个重要组成部分就是社会语言能力（Canale & Swain,1980），而谈及社会语言能力人们就难以避免的要涉及目标语言的社会文化背景问题，因而，现代外语教学的重要组成部分之一便是文化教学。文化和隐喻之间到底存在着什么样的联系呢？隐喻和文化之间存在着紧密的联系。Lakoff认为隐喻的实质是用一类事物来理解和体验另一类事物，它不仅仅是语言现象，更是人类将某一领域经验来说明和理解另一领域经验的认知现象。文化是指生活在某一区域的人们所共有的信念、价值、习俗和人工制品构成的体系，人们利用这个体系来处理人与世界以及人与人之间的关系，并通过学习使之传承下去，是一系列知识、经验、层次关系、宗教、时空关系等的总和。简单来讲，文化可以认为是某一社会集体通过隐喻机制对物质世界和人类社会认知经验的积淀（王守元、刘振前,2003）。这样文化从产生之初就打上了隐喻的烙印，是具有隐喻性的。另外，人类用以交流的语言是文化的物质基础，是人类文化得以传承的工具和手段，语言和文化的关系是密不可分相互依存的关系。又因为隐喻是人类语言的共同属性，是人类语言产生的方式和途径。使语言丰富和发展的隐喻机制也必然在人类文化的成果当中有所体现。由于隐喻和文化有着如此密切的联系，为了了解目标语言的文化背景，对其隐喻机制的深入了解是十分必要的。

四、小结

本文讨论了隐喻的认知功能在外语教学中词汇、语法和文化教学的应用问题。但是隐喻的认知功能并非仅限于这三个层面。外语教学中学生听、说、读、写几个方面的语言能力是相辅相成的,隐喻的认知功能对学生语言能力的影响也是多方面的。我们相信,通过提高学生对隐喻的认知功能的理解,能够提高学生的综合语言能力。在外语教学中,虽然目前尚不可能进行独立的隐喻教学,但我们可以从隐喻的认知功能这一角度对学生进行必要的训练,使学生透过表面的语言现象,捕捉其中蕴含的文化信息,逐步培养学生对隐喻的认知功能敏锐的捕捉力和隐喻化的表达能力。

参考文献

[1]Forceville , C. Pictorial metaphor in advertising [M] . London : Routledge. 2000.

[2]Lakoff,G. & Johnson, [M]. Metaphors We Live By. Chicago : The University of Chicago Press,1980.

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中图分类号：H083；N04 文献标识码：A 文章编号：1673-8578（2013）05-0010-05

Register Use of Terminology from Functional and Cognitive Perspectives

—Case Study of “Expectation Value”

YU Wei

Abstract：Terminology can reflect the developments of science， technology， and society The register use of terminology has its own scientific， social， functional and cognitive reasons As a term of probability theory and statistics， “Expectation Value” is mapped into other fields by the way of analogy and extending， or some other methods The significant increase of the use frequency， the expansion of the semantics and the growth of the functions make “Expectation Value” develop and change from the specialized terminological fields into popular vocabulary， and become one of modern Chinese common words

Keywords：terminology， register usage， functional perspective， cognitive perspective

一 理论背景

20世纪60年代末期以来，随着篇章语言学、科技信息理论和文本综合分析处理等学科的发展，术语学逐渐开始研究术语的使用问题，特别是职业言语（首先是篇章）、专业人员培训和计算机系统中术语的使用[1]。篇章理论也是功能术语学的研究对象之一，主要分析篇章中术语使用的理论，可以对篇章进行术语分析，研究含有术语的篇章类型，也可以对术语进行篇章分析。在分析过程中，既可以自术语到篇章，也可以自篇章到术语。从术语学角度出发看术语与篇章的关系，通常包括以下几个方面：篇章的术语结构；篇章中的术语饱和度，即术语与篇章中所有实词的比例；篇章中术语出现的频率，即专业词汇和所有词汇的比例；以及篇章的术语形式，即通常通过术语集所表现出来的篇章内容形式。在这几个方面中，篇章的术语饱和度和出现频率通常以百分率的形式体现。对术语进行篇章分析时，经常会采用统计法，科学直观地指出使用特征[2]。一般而言，术语更多在非文艺性篇章中出现，如科学、政论、技术、公务等，这是因为术语本身具备大量的信息内涵，是相应的概念定义或扩展描写的凝缩，能够用精准简洁的语言表述丰富的内容。不过，术语也经常被用于文艺性篇章，通常是出于修辞需要，为了取得特殊的修辞效果，又或是使术语非术语化，即不用术语最为核心的意义，而是通过专业意义简单化、专业意义隐喻化等方式，让术语丧失其术语意义，获得泛化意义从而成为一般词汇。

在对术语的功能进行研究的过程中，研究者发现术语的认知功能使得术语成为可以确定、存储、交流知识的手段和获取新知识的途径，因此认知术语学逐渐成为了术语学研究的一个新方向。认知术语学采用认知方法分析术语，主要研究术语在科学认知和思维过程中具有何等作用[3]。作为词汇单位的术语，一方面具有通用词汇固有的功能，如称名功能、语义或符号功能、交际功能、语用功能等，另一方面作为专业词汇，术语又有自身特有的一些功能，如认知功能、工具功能、启智功能等，其中最重要的是认知功能。术语在认识和思维过程中具有积极的作用，是对客观现实的事物和现象的本质以及人的内心世界长期认识的结果，这些都是由术语的认知功能决定的，认知功能是术语最重要的特征之一。术语属于科学的元语言，而术语是形成相关科学概念系统所必需的辅助手段[4]。术语与认知科学，尤其是信息理论和认知心理学有天然的密切联系。术语不仅能反映认知领域现阶段的发展阶段和程度，概括、增加和传递科学知识，而且具有将信息固定下来，成为认知工具的能力。本文以“期望值”一词为例，分析造成术语跨语域使用的功能和认知机制。

二 “期望值”的跨语域使用 1不同语域中的“期望值”

“期望值”作为术语在不同语域中都可以使用，但是根据使用领域的不同，“期望值”的语义内涵也有所区别。在概率论和统计学领域里，一个离散性随机变量的期望值（expectation value），又被叫作数学期望，或均值，亦简称期望，物理学中称为期待值，是试验中每次可能结果的概率乘以其结果的总和。换句话说，期望值是随机试验在同样的机会下重复多次的结果计算出的等同“期望”的平均值。需要注意的是，期望值并不一定等同于常识中的“期望”——“期望值”也许与每一个结果都不相等。换句话说，期望值是该变量输出值的平均数。期望值并不一定包含在变量的输出值集合里[5]。

除了概率论和统计学语域之外，“期望值”也常在经济、商业语域使用，不过其语义内涵和外延都与上述不同。这些语域中的“期望值”常与“客户”“管理”等词搭配使用，用来指称某人（通常为服务对象）对于他人提供的管理、服务等业务所能达到的状态和水平，主要包括期望的内容、标准、规则（包括定量和定性两方面）等。

在《现代汉语词典》《辞海》《汉语大词典》等工具书中，“期望值”被释义为“对人或事物所抱希望的程度”，这个语义通常在新闻、文艺等语域中使用。具体说来，期望值可以指人们对所实现的目标主观上的一种估计，也可以指人们对自己的行为和努力是否导致所企求之结果的主观估计，其依据标准是个体的以往经验。此外，期望值还可以指社会大众对处在某一社会地位、角色的个人或阶层应当具有的道德水准和人生观、价值观等全部内涵的一种主观愿望。

在心理学语域，1964年北美著名的心理学家和行为科学家维克托·弗鲁姆（Victor HVroom）在《工作与激励》（Work and Motivation）一书中提出了期望理论（expectancy theory），即某一活动对某人的激励力量取决于他所能得到结果的全部预期价值乘以他认为达成该结果的期望概率。弗鲁姆将这一理论用公式表示为M=V×E，其中E就用来表示期望值，即个人根据以往经验进行的主观判断，对达成目标并能导致某种结果的概率的估计。如果一个人对目标估计为可以实现， 则此时概率为最大（E=1）；反之，如果估计完全不可能实现，这时概率为最小（E=0）。因此期望（值）也可以叫作期望概率[6]。

最后，在语言学语域中，期望值作为一个计算语言学的专门术语，又可以称为均值，指的是随机变量按其取值概率的加权平均，主要用于表征其概率分布的中心位置。

由此可见，“期望值”是属于不同学科领域的专门术语，其语义内涵和外延随着使用语域的不同而有所区别，但不可否认的是，各语域中的“期望值”的核心语义有共通的成分，这就为该词的跨语域使用打下了语义基础，并在语法和语用层面通过不同形式体现出来。

2 三个平面上的“期望值”

在北大CCL语料库搜索“期望值”，共有244条，其中有10条重复或无用语料，实际有效语料为234条，期望值在234条语料中分别充当了句子的主语、定语、宾语、状语，以及动宾短语中的宾语（小宾语）和主谓短语中的主语（小主语），具体分布如图1。

图1 “期望值”可充当的句子成分

期望值能充当的各种句子成分在全部语料中所占的比例如图2所示。

图2 不同成分在总语料中所占比例

从图2中可见，期望值在充当各种句子成分时，最主要的是充当句子的主语，其次是句子的宾语和主谓短语中的主语，充当其他成分的比例相对而言则要低很多，这与该词在句法、语义和语用层面表现出来的各种性质有密切的关系。作为名词，期望值不能受数量短语和副词修饰，通常在句子中充当句子的主语和宾语，有时也用来充当句子的定语，修饰后面的名词或短语，还可与介词“把”“对”“与”等组成介词短语充当句子的状语。除了直接充当句子成分之外，期望值还可以作为主谓短语中的主语，与动词组合后充当句子的主语、定语或宾语，以及作为动宾短语中的宾语，和其他动词组成动词短语作谓语。

期望值在句中作为主语时，一般与动词“下降”“提高”“降低”连用，也可以跟在“的”字短语、名词或名词短语之后，还可以跟在介词“对”+名词组成的短语后，作为宾语时则多与动词“达到”“寄予”等连用。当期望值与介词“把”“对”“与”等连用时则通常作为句子状语，与形容词短语“过高”“非常大”等连用时，多为主谓短语中的主语，组成短语后可充当句子主语或宾语。期望值作为主语或宾语时，通常只与句子的逻辑主语和谓语有语义关系，多为句子中的动词指向对象，属于受事元。期望值作定语时，与它后面的名词性成分之间是限定性关系，也可以说是领属性关系，如“期望值范围”“期望值的问题”等。

期望值通常用于陈述句，表叙述、说明、解释，一般不用于祈使句、感叹句和疑问句，但在具体的语境中可以表达感叹或疑问语气。期望值本身很少作为句子主体和叙述焦点出现，多与其他成分一起解释说明主题所要表述的内容、目的或范围，属于断定式的行事行为。

三 功能视域下的“期望值” 在语料库和各大主要搜索引擎及网站中，以“期望值”为搜索对象，得到结果如图3、4、5所示。

图3 “期望值”在各语料库中的搜索结果

图4 “期望值”在各搜索引擎中的搜索结果

图5 “期望值”在各网站中的搜索结果

如上各图所示，期望值这个词的使用范围大，使用频率较高，这说明该词适用语域较多，新闻、科技、文艺、军事、体育等领域均可使用。这与期望值本身就是多个专业领域的术语有关，同时，由于该词涉及范围很广，因此不同学科的研究成果也很多。在中国期刊网和硕博论文库里搜索，其总篇数和涉及学科如表1所示。

表1 “期望值”论文篇数及涉及学科

在这众多学科中，研究成果最多是管理、计算机、教育学、经济学、新闻学等几大学科。笔者从这些学科论文中随机挑选出了一些文章，对于术语“期望值”在文章中的出现频率和饱和度做统计，结果如表2所示。

表2 “期望值”的术语饱和度和出现频率

当然，由于搜集整理的数据范围比较狭窄，统计的文章篇数和字数也极其有限，表2的结果仅仅只能作为一种参考，没有普遍的参照性，但多少也能从该表格中看出“期望值”作为各学科专门术语的使用特点。在专业性和学术性较高的科研论文中，属于理科、工科的学科，如计算机、数学、经济学等显然更为严密抽象，对于术语概念的内涵和外延有着严格的规定，一旦确定了“期望值”的所指范围，接下来便不再重复阐释，因此术语出现的频率和饱和度都比文科论文更低一些。而类似于教育学、心理学、管理学等学科的论文则更讲求对术语的实际应用和说明，并常常会有案例分析出现，因此相对的术语出现频率和饱和度有所提高。

但是，从新闻类和文学类文章的数据可以看出，这些领域的“期望值”，无论是术语在整篇文章中出现的频率，还是和所有实词相较而得出的术语饱和度，都比较低，这是因为“期望值”作为各学科专门术语，其外延和内涵是受一定限制的，专业性较强，在实际生活中出现的概率比较低，往往是在涉及特定领域的话题时才会出现，因此数值较低也就不难理解了。

四 认知视域下的“期望值” 在认知语言学看来，语言深深扎根于认知结构之中，语义并不是基于客观的真值条件，而是对应于认知结构的[7]。因此，从认知角度看“期望值”一词由政治术语逐渐扩大语义所指范围，是源于人们对“期望值”的语义认识不断深入和丰富。人的概念范畴和认知范畴会不断产生新的内容，对于词语原有语义的理解也会愈加精确，“期望值”原有的概率论和统计学范畴语义不能继续满足表达需要，必须通过联想将之映射到其他语域以满足表达需要。由于概率论和统计学领域与其他领域之间的相似性，使得“期望值”能够通过隐喻、类比、引申等方式进入各个领域以适应实际需求。如概率论和统计学领域与数学、经济、计算机等领域都具有系统化的理论模式、逻辑严密、应用广泛等共同特征，很容易构建出相互之间的类比关系。再比如，心理学、教育学之间具有紧密的联系，彼此的研究对象、主题很多地方都是一致的，心理学的研究成果往往会被教育学采用，因此在两个语域之间也往往会建立起类比关系。而文学和新闻学则由于其学科特点，要反映和报道社会各个领域的人物、事件，对于各学科术语的接受性很高，所以“期望值”通过语义引申进入这些语域也是很自然的。

此外，“期望值”这个原本属于概率论和统计学领域的术语，可以通过类比、引申等方式映射到数学、经济、计算机、心理学、教育学、文学、新闻学等其他目标域，笔者认为这种映射的形成基于认知的图式理论[8]。我们知道，随着心理图式的增加，人们在面对未知事物时偏向于将之与自身已经储存的心理图式做比较，在比较的过程中会有对该未知事物可能状况的猜想，这种猜想便形成了人们的预估基础，也就是“期望值”。只有在这种共同的心理预期作用下，人们才能通过想象、联想、类比等手段的运用，为“期望值”语义的引申、转移、泛化等提供必要的保证，使得“期望值”的核心语义弱化，在使用中逐步向相关语域拓展。在跨语域的使用过程中，“期望值”的内涵和外延都渐渐发生了变化，最终进入现代汉语一般词汇。

五 总 结 人们对于术语的认识总是随着科学技术的进步、社会生活的发展而逐步加深的。“期望值”一词最初虽然是专业性极强的专门术语，但由于人类认知的特点和学科之间的联系，语义范围逐渐扩展，其内涵和外延不断地发生变化，渐渐不再局限于概率论和统计学范畴，而是通过类比、引申等方式投射到其他领域，从单学科术语向跨多语域使用的多学科通用术语演变。在使用过程中，随着使用频率的增加，“期望值”的语义、语法和语用特征都产生了一定变化，术语的核心语义减弱，其适用语域增多，最终构成一个全新的跨语域术语，以适应不同语境和表达的需求。通过“期望值”的演变，可以看出单学科术语的跨语域多学科术语化是功能和认知机制共同作用的结果。

参 考 文 献

[1]格里尼奥夫术语学[M]郑述谱，吴丽坤，等，译北京：商务印书馆，2011

[2]孙寰术语在篇章中的使用[J] 术语标准化与信息技术，2007（04）：9-11

[3]梁爱林 论认知术语学的理论基础及其应用[J]术语标准化与信息技术，2009（01）：4-10

[4]吴哲 认知语言学框架内的术语研究[J]中国科技术语，2008（04）：5-8

[5]维基百科 [EB/OL]（2013-06-10）[2013-04-15]http：//zhwikipediaorg/wiki/

[6]MBA智库[EB/OL][2013-04-15] http：//wikimbalibcom/wiki/%E6%9C%9F%E6%9C%9B%E5%80%BC

[7]王寅认知语言学探索[M]重庆：重庆出版社，2005

[8]刘宇红认知语言学：理论与应用[M]北京：中国社会科学出版社，2006

[9]Halliday， MAK An Introduction to functional Grammar[M]3版Beijing：Beijing Foreign Language Teaching and Research Express，2008

篇10

《大纲》的“前言”部分开宗明义，“掌握一定的数学基础知识和基本技能，是我国公民应当具备的文化素养之一。……从小给学生打好数学的初步基础，发展思维能力，培养学习数学的兴趣，养成良好的学习习惯，对于贯彻德、智、体全面发展的教育方针，培养有理想、有道德、有文化、有纪律的社会主义公民，提高全民族的素质，具有十分重要的意义。”从而明确提出了以提高公民素质为学科教学的总目标。在“教学目的和要求”部分提出了包括知识、能力、思想品德教学的目标结构。在“各年级的教学内容和教学要求”部分又对上述目标结构中的各子项分年级、分单元提出了层次分明、具体明确的要求，形成了小学数学学科教学的三级目标体系。

作为基础教育中的一门重要学科，只要认真实施《大纲》，使学生掌握最基础的数学知识，重视发展智力、培养能力、结合学科特点对学生进行潜移默化的思想品德教育和美育，对学有余力、爱好数学的学生因材施教，发挥特长，必将促进小学生科学文化素质、心理素质、思想品德素质和审美素质等基本素质，以及个性素质的发展，从而充分发挥小学数学学科所特有的，不可替代的育人功能。

小学阶段是儿童身心发展的重要时期，在数学教学中结合教材、结合形势、结合学生实际，通过学生的认知活动有机进行思想品德教育，能够促使小学生知、情、意、行诸方面和谐发展。

认知能力是小学心理发展的重要方面，其核心是思维能力。数学作为一门抽象性、逻辑性很强的基础学科，责无旁贷地被公认为“思维的体操”。所以《大纲》指出，“小学数学教学要使学生既长知识，又长智慧。……在加强基础知识教学的同时，要把发展智力和培养能力贯穿在各年级教学的始终。”十多年来的教改实践证明，组织良好的数学教学能使小学生的初步逻辑思维能力、良好的思维品质和认真思考的习惯得到培养。

所谓“组织良好”的教学，许多教师的实践证明是把概念教学置于传授数学知识的中心地位，遵循儿童认识概念的规律进行教学。因为数学概念是数学知识的基石，是生活中普遍存在的数量关系和空间形式的本质属性的概括的反映。掌握了概念，就能引起广泛的迁移，举一反三，触类旁通，形成能力。然而正因为数学概念比较抽象，小学生认识水平较低，概念教学成为公认的难点。突破这个难点的关键是遵循儿童的认识规律。随着社会的改革开放，儿童获得信息的途径日益增多，小学生已经有比较丰富的感性认识。教学中正好引导学生联系生活实际，运用已有感性材料获取典型表象。如借助学生外出旅游所看到的里程碑之间的距离，建立“千米”的概念。引导学生动手操作，通过画、剪、分、拼、摆、观察、体验操作过程，形成表象。再通过对表象的分析、综合，抽象、概括，得到概念。学生在形成数概念的基础上运用运算定律、性质、法则、公式，经过训练形成整、孝分数四则计算的能力；运用概念进行判断、推理，发展初步的逻辑思维能力；通过形体概念的积累建立空间观念；综合种种能力以解决简单的实际问题。显然，建立概念、运用和积累概念的过程就是发展儿童思维、培养数学能力的过程。人教版义务教材小学《数学》课本比较充分地体现了这一过程。然而“应试教育”只看试卷反映的结果，忽视上述儿童心理发展的重要过程，使一 个时期来的数学教学工作在一定程度上误入歧途。

小学数学知识中蕴涵着丰富的思想内容。联系九宫填数、古算术题、圆周率等材料教育学生，我国是具有五千年历史的文明古国，中华民族是勤劳智慧的伟大民族，为世界文明的发展作出了重大贡献，小学生的民族自豪感油然而生。在学习数学知识的同时，让学生领略事物是不断发展变化，并能在一定条件下相互转化。例如两个量相比较的关系随着条件的变化而转化，当两量一一对应时，它们相等，当不能一一对应时，它们不等；两个不等量相比较，以较小量作为标准进行差比时，得到“多几”，以较大量作为标准进行差比时，得到“少几”；以较小量作为标准进行倍比时，得到“倍数”，以较小量作为标准进行倍比时，得到“分数（率）”。此外，将“点”延伸就成为“线”，将“线”延展就成为“面”，将“面”平移、旋转就成为“体”，从而潜移默化地受到辩证唯物主义观点的启蒙教育。由于数学具有高度的抽象性，同时也就具有应用的广泛性。我国经济发展的各项统计数据、日常生活中的常用数据，都是自编应用题的好材料；让学生自己收集数据进行“多位数读、写”练习，进行绘制简单统计图表的练习；通过对数据的感知更加热爱伟大的社会主义祖国。

培养小学生学习数学的兴趣，是培养正确的学习目的的先导。因为兴趣是儿童学习积极性中一个最活跃的心理因素，结合教材向学生介绍趣味数学知识，常常能有效地唤起小学生的好奇心和求知欲；结合练习课和活动课组织数学游戏和竞赛活动，在活动课上讲数学家的故事，能激发小学生的好胜心和成功欲，进而鼓励他们从小立志，逐步培养正确的学习目的。

美感是人接触到美的事物所引起的一种赏心悦目的心理状态，是对美的感受、欣赏和评价。数学知识所蕴涵的和谐、统一以及解决数学问题的技巧也能给人以美感。数学课上教师端庄亲切的仪态，简练明快的语言，规范工整的板书，匀称精确的范图，鲜明雅致的教具，师生间和谐默契的交流，都使学生感到愉悦；几何图形的对称，运算定律、方程等号两边的巧妙平衡，数学概念的概括和简约，数学推理的严谨和简洁，数学解题方法的巧妙，都能让学生体验到数学知识简明、和谐、整齐、统一的美，从而培养他们的数学美感，激发创造美的热情，陶冶高尚情操。

习惯是一种稳定的、由多次重复而巩固下来的自动化的行为方式。小学生可塑性、模仿性强，小学阶段是养成良好学习习惯的最佳期。好的习惯一经养成，终身受益，反之，不良习惯一旦形成却难以纠正。要学好数学，必须要有“认真、严格、刻苦钻研的学习态度，独立思考、克服困难的精神，计算仔细、书写整洁、自觉检验的学习习惯。”在小学数学教学中要有计划有步骤地培养学生良好的学习习惯，先晓之以理，提出每阶段的明确要求，然后反复训练，强化印象。这样持之以恒，坚持数年，必有成效。可是“应试教育”视思想品德教育为额外负担，以“应试”作为学生学习的目的，逼迫学生承担超负荷的“大运动量”训练。师生间哪有情感交流？更无美感可言了。

综上所述，组织良好的数学教学，能使小学生知、情、意、行和谐发展，具有整体育人功能。