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1.
随着科学技术的发展,互联网应用于各个领域已是大势所趋,“互联网+”的人工智能应用在会计领域对应用型本科院校会计专业人才培养而言,既是挑战,又是机遇。人工智能背景下,对高校会计人才培养提出了新的要求。应用型本科院校应当采取:以社会需求为导向,重塑人才培养方案设计理念;探索多学科融合的培养模式;引入企业导师,充实实践教材、壮大师资队伍;开放教学模式,综合提升学生实践应用能力;培养国际化视野的创新型会计人才等措施进行人才培养方案设计和课程改革。  相似文献   
2.
探讨人工智能语境下劳动教育的适应路径是对现实需求的积极回应。人工智能时代下的劳动教育以劳动认同、劳动思维的培养为核心目标,以协作劳动为主要组织形式,以劳动实践为关键路径,力求在具身体验中培养学生的劳动价值观和劳动情感。为应对城乡、设计者与参与者、生生间的数字鸿沟、教师教学能力孱弱及大众传媒把关不力等一系列挑战,将人工智能的优势贯穿于劳动教育教学、管理与资源建设中,在"亲职教育"和"亲子教学"过程中转变家长观念;以典型劳模为载体营造良好的舆论环境,凭借"云教学"模式拓展劳动教育实践平台;并以区为项目、以校为单位,建立学校劳动教育智能监测评价系统。  相似文献   
3.
对人工智能(AI)在体育传播领域的应用进行系统研究,认为AI在体育传播中的应用已覆盖新闻的采集与写作,传播内容的编辑与整合、分发与监管,人机交互传播与体验等多个方面,并给体育传播者、传播内容、传播平台、用户以及传播效果等带来全方位的影响:体育传播者的核心价值由体育内容生产转变为体育价值引导与创造;传播内容的价值由体育信息传递扩展至场景连接;泛内容生态平台下传统体育媒体寻求新的转向;技术融合背景下AI赛事直播提升用户体验;体育传播风险的衍生与叠加。对此,应注重体育传播的价值引导和创造,构建体育传播场景,强化用户体验,重视AI平台建设与技术合作,合理规避AI传播带来的各种风险。  相似文献   
4.
[目的/意义]传统文献信息经历了从文本化、数字化到网络化的演变过程,目前正在向数据化、智慧化迈进,在此过程中文献信息的价值也产生了延展与升华。对文献信息价值的重构一方面为图书馆学、情报学、文献学等学科发展提供技术理论支撑;另一方面为文献信息服务工作提出智慧化的应用场景。[方法/过程]文章系统梳理了文献信息及其价值的演进阶段,通过建立文献信息生态圈,剖析文献信息价值重构的动因,全面阐释了从文献信息到智慧再到文献的进化过程,将人工智能技术作为文献信息理论价值的延展,将智慧服务作为文献信息应用价值的升华。[结果/结论]秉承以技术驱动、智慧向善、服务用户的核心理念,从理论价值和应用价值角度对文献信息价值进行重构,以促进图书馆学、情报学、文献学等学科适应新时代的发展。  相似文献   
5.
[目的/意义] 大数据下中小企业对竞争情报网络信息源的依赖性不断上升,但存在使用障碍。本研究旨在探究大数据下企业竞争情报网络信息源的使用行为,为企业竞争情报工作提供参考。[方法/过程] 基于经典信息源分类,针对现有研究不足,创新性地将大数据下竞争情报网络信息源分为社会化媒体类、互联网公开类、互联网商务类。通过问卷调查与深度访谈方法进行研究。[结果/结论] 研究发现,社会化媒体类网络信息源的重要性增强,但传统信息源的作用不容忽视,质量是影响网络信息源使用的首要因素。  相似文献   
6.
计算创造力是人工智能研究领域的前沿,有望成为促进教育变革的重要推动力。本文综述了创造力与计算创造力的定义,运用文献计量法和文献分析法对国际计算创造力领域研究进行了可视化分析和内容分析。研究发现,计算创造力研究大体历经酝酿期、形成期和发展期三个阶段,计算创造力研究呈现出理论研究与实践应用相互促进的发展逻辑;主要研究主题为系统设计与评估、基本概念与理论、创造力认知计算模型、创意构思计算方法四个关键聚类和计算思维一个与教育相关的特殊聚类;创造性思维与计算思维的结合、计算创造力系统的教育应用是研究热点。计算创造力与教育结合的未来研究方向是《计算创造力》课程研究、创造力支持系统研究和计算创造力促进教学变革研究。  相似文献   
7.
Many prominent intelligence tests (e.g., Wechsler Intelligence Scale for Children, Fifth Edition [WISC-V] and Reynolds Intellectual Abilities Scale, Second Edition [RIAS-2]) offer methods for computing subtest- and composite-level difference scores. This study uses data provided in the technical manual of the WISC-V and RIAS-2 to calculate reliability coefficients for difference scores. Subtest-level difference score reliabilities range from 0.59 to 0.99 for the RIAS-2 and from 0.53 to 0.87 for the WISC-V. Composite-level difference score reliabilities generally range from 0.23 to 0.95 for the RIAS-2 and from 0.36 to 0.87 for the WISC-V. Emphasis is placed on comparisons recommended by test publishers and a discussion of minimum requirements for interpretation of differences scores is provided.  相似文献   
8.
席小明 《中国考试》2021,(5):56-62,71
随着人工智能技术的快速发展,人工智能技术在教育中的应用越来越广泛,很多科技公司投入资金开发人工智能技术应用于教育测评和学习领域,但是这些技术和产品的质量良莠不齐,用户很难辨别,这种情况在某种程度上不利于教育人工智能产业的发展。为帮助用户评估人工智能技术应用于教育测评和学习领域的产品质量,提出自动生成考题或学习材料、自适应学习、自动评分和自动反馈4项技术的评估方法,从决策者和用户的角度对如何评估教育人工智能技术给出建议。  相似文献   
9.
[目的/意义]安全情报是安全管理必不可少的支撑,安全情报失误往往是导致安全管理失败的重要原因。因此,安全情报失误致因研究具有重要意义。[方法/过程]首先,提出安全情报失误的定义,并详述其内涵。其次,运用"物理—事理—人理"系统方法论,分析安全情报失误产生的原因。在此基础上,根据安全情报流程,构建安全情报失误致因模型。最后,扼要分析安全情报失误规避策略。[结果/结论]研究表明,安全情报失误主要由安全情报自身、安全情报环境和安全情报人员三方面原因造成,其产生节点包括安全情报生产、安全情报传递及安全情报应用三个阶段。安全情报失误规避应从适应安全情报属性、改善安全情报环境和理解安全情报人员三方面着手。  相似文献   
10.
为全面分析国内人工智能的研究现状和研究热点,运用Vosviewer与Citespace软件对CNKI数据库中1992-2020年国内人工智能研究的相关文献进行可视化分析,绘制作者共现图谱、关键词共现标签视图、关键词时区图谱.在此基础,对人工智能在过去二十多年间的研究主题演化、内容分支、跨学科融合等问题进行介绍;换言之,我国人工智能研究正经历着从工程技术领域向人文社会领域的融合发展,从单一智能技术向智能应用社会化的"泛智"发展;打破学科知识藩篱,"智能+"时代的人工智能将会带来持续性涌现的创新发展模式以及颠覆性认知.  相似文献   
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