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　[主干课程]古代汉语、中国古典文献学、古籍修复、古籍版本鉴定、书画装裱、校雠学、民国文献保护、文物摄影、古籍数字化、古籍保护、文献编纂学、国画技法、书法篆刻。

　[专业特色]本专业是全国培养古籍修复人才的本科专业；培养我国古籍保护事业急需的应用型、技能型人才；注重学生传统文化素质、人文素质的养成，突出能力培养，学生具有一定的古典文献修养，有较强的文字表达能力，文物古籍整理、鉴定、修复能力和文献编研能力。

　[毕业去向]毕业后可在图书馆、博物馆、档案馆及相关文化教育单位从事古籍整理、文献保护、古籍数字化等技术工作和管理工作。

　智能建筑中的智能化系统是新科技的代表，是顺应时代的产物。智能建筑成为一个整体出现时，智能化系统会有序的、科学的分布在建筑的应用中，发挥它应有的功能和作用。以下是我整理的人工智能的论文的相关 文章 ，欢迎阅读!

人工智能的论文篇一

　建筑智能化设计的相关探讨

　摘要智能建筑中的智能化系统是新科技的代表，是顺应时代的产物。智能建筑成为一个整体出现时，智能化系统会有序的、科学的分布在建筑的应用中，发挥它应有的功能和作用。智能化系统在智能建筑中起着重要的作用，在管理过程中，要科学管理、综合考究、有效安排、合理利用。以求达到最佳效果，确保建筑项目安全施工。本文将综合阐述有关智能建筑中智能化系统的设计概念、以及在设计和施工的过程中应该注意的相关问题。

　关键词智能建筑;智能化系统;设计

　一、建筑智能化系统的设计原则

　(一)先进性。智能建筑的智能化系统是随着信息电子科学技术的发展而不断发展的，因此，在系统设计时应当分析智能化系统的发展状况，吸收开放的先进设计理念，以完善智能建筑功能的发挥。

　(二)可靠性。在智能化系统设计时应当采用模块化设计理念，将智能化系统的各个子系统相互隔离，以确保在部分子系统发生故障的过程中不会影响其他子系统或链路的正常运行，由此提高系统运行的可靠性。

　(三)标准化。随着智能化系统的快速发展，相关的系统设计标准也相继制定。在系统设计中应当严格按照系统标准进行设计，以方便系统的施工与维护。

　(四)实用性。智能化系统的设计应当能够充分实现接收有线电视、图像、监控设备、多媒体通信、安全防范、语音、数据等功能，确保其在完善用户的信息沟通与娱乐的同时能够提高用户环境的安全性。

　(五)经济性。智能化系统内部包含着多个子系统，其子系统又包含多种构件和设备，因此在系统设计过程中应当在考虑质量保证的同时尽量节省投资成本。

　(六)扩展性。在电子信息技术的迅速发展状况下，当前的智能化系统设计内容会出现一定程度的约束与局限。所以，在进行智能化系统设计时应当考虑设计内容的可扩展性，确保智能建筑能够在未来的技术发展下得到更新扩展。

　二、建筑智能化系统的设计

　(一)供电系统设计

　智能化系统的子系统通常需要进行单独供电，因此需要重视供电系统的设计。一般计算机网络系统会采用UPS 进行集中供电，在不间断电源机房其供电出线也需要进行集中供电，而供电进线则满足一定的容量要求即可;对于未使用不间断电源供电的的工作站，也应当采用单独回路进行供电，以避免电路混用危害系统运行，如安全防范系统应当使用单独回路进行集中供电，以保证其与消防联动系统在应对紧急情况时能够正常工作。

　(二)接地系统设计

　智能建筑的接地将直接影响到设备与工作人员安全、系统工作的可靠性与稳定性、信息传输的质量等。在建筑接地系统设计时应当根据建筑的功用与智能化系统工作要求进行设计，保证能够为其在应用部位提供响应接地端。其需要安装的有静电接地系统、辅助等电位铜排、防雷接地系统、安全保护接地系统、工作接地系统、直流接地系统等部分。其包括两种接地方式：

　1、联合接地方式，其在应用中需注意：由于计算机等设备的抗雷击性能不高，且其系统包含超大规模的集成电路容易造成抗高频干扰差，很可能会受到其他系统的干扰，所以应当对计算的直流电源采用单独接地的方式;在使用联合接地方式时其接地电阻有可能会大于1Ω，所以对有特殊要求的智能化子系统均要采用单独接地。

　2、单独接地方式，在使用统一接地时主要利用自然接地体，若不再使用人工接地体其应当满足以下条件：接地电阻应当在1Ω以下，即小于规定值;建筑基础内部的钢筋应当互相连接形成电气通路及闭合环，且闭合环英应当与地面保持07m以上的距离;建筑基础表面未设置绝缘防水层。由于单独接地方式具有施工简单方便、接地可靠、节省成本等优点，因此在智能建筑接地系统设计中得到了较广泛的应用。

　(三)智能化管理间与智能化竖井

　通常计算机网络系统对于数据通信线路有必要的长度与性能要求，在智能建筑智能化系统设计中，一般使用铜质双绞线作为计算机系统的水平线路，而铜质双绞线会影响到网络传输的带宽，所以根据布线标准与规范，应当保证网络交换机与计算机之间使用的铜质双绞线长度在100m的范围以内;根据管路的弯度与竖直条件，智能化管理间到建筑物的边缘距离应当在60m的范围内;在网络管理间应当安置相应的网络机柜，其周围要留设合理的安装与维护空间，其平面面积应当在5～10m2之间。

　(四)综合布线系统设计

　在综合布线系统设计中，一般的语音电缆或水平子系统数据电缆应当采用支持带宽100M的D级别系统和5e类的UTP电缆，以满足大量用户的扩展要求;其水平线缆的总长度应当在100m范围以内，其中水平布线电缆的最佳长度为90m，电信间配线架上的跳线与接线软线长度应当不小于5m，对于情况不明确的公共空间其电缆应当按照以下公式进行计算：

　C=(102-H)/12 W=C-5

　其中H表示水平电缆的长度;C表示设备电缆、工作区电缆与电信间跳线的长度总和;W表示工作区电缆的最大长度，其值应当在22m以下;D表示设备电缆与电信间跳线的总长度。

　三、目前智能建筑存在的问题

　(一)国产化系统集成产品

　现在占据国内智能建筑市场的产品仍然属于国外的几家公司，如美国的江森自控、IBM、朗讯科技和Honeywell等。国产系统集成产品没有主动权，这就很难使智能建筑完全真正地适应中国国情。

　(二)技术障碍

　在整个智能建筑领域仍然存在着一些技术上的缺陷，比如网络频宽的限制：数据传输量迅速增加和多媒体的使用，要求有宽阔的通讯空间;使用天线局域网络也要重新分配宝贵的音波频律。在新网络科技如ATM、Frame-relay等问世后，通讯空间的问题可获部分解决，但缺乏全面而完整的数据模型，各个建筑物自动化和应用系统之间仍然无法有效地交换数据。另外数据安全性和无缝话音与数据通讯之间还存在着矛盾，很多机构非常关注其内部资讯系统的安全性，以及保护其电脑和话音系统免被非法接达的问题，但如果把某建筑物隔离起来提供保护的话，就会导致无法使用更先进的通讯工具。

　(三)人才缺乏

　从事智能建筑的人才包括设计专门管理人才、安防产品技术支持工程师、布线、安防产品开发高级工程师、销售工程师(负责安防、综合布线产品的区域市场销售工作)、防盗报警、监控产品、大屏幕开发高级工程师、软件开发工程师(主要负责楼宇自控系统软件开发)，而最为紧缺的是智能建筑系统设计管理人才。它需要懂得电子、通讯和建筑三方面专业知识的复合型人才。就智能建筑项目来说，工程的设计和施工是两个方面。而既懂工程设计，又懂施工方案的人，却是少而又少。设计与施工如何衔接和连贯好，关系到工程的进度与质量。

　智能建筑是高科技的产物，智能建筑学科是多学科的交叉和融汇，人才培养应该是多层次、多方位的，只有强调理论与实践紧密结合，设计与技术紧密结合，施工与产品紧密结合，才能培养出新一代的智能建筑人才。

　四、结束语

　智能建筑设计中的智能化系统是一项科技水平高施工难度大的高科技建筑，无论是对智能化系统的规划还是对其进行管理，都要进行优化控制，以达到智能建筑的最优化设计。智能化系统施工设计质量好坏将直接关系着智能建筑整体质量和使用寿命。因此，相关研究和设计人员应当加强智能化系统的综合分析与管理， 总结 智能化系统施工中的 经验 与问题，以不断提高智能化系统施工设计水平和质量。

　参考文献：

　[1] 翟伟盛，浅谈智能化系统管理及维护，消费导刊，2009年10期

　[2] 金红峰，浅谈智能化系统管理及维护的一点心得，艺术科技，2007年03期

　[3] 邵胜华，智能化建筑智能化安装工程管理探究[J] 理论研究，2010(7)

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为深入推进人工智能等新技术与教师队伍建设的融合，教育部分批启动了人工智能助推教师队伍建设试点工作。推进人工智能与教育教学深度融合，无疑是赋能教师专业发展、深化教师评价改革、推动教师队伍建设的有力抓手。在试点工作推进过程中，一批试点学校或区域在利用人工智能助推教师队伍高质量发展方面作出了卓有成效的 探索 。我们选取北京大学等6个试点的成果概要展示，以供参考。

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北京大学：提升教师数字素养与应用能力

在人工智能助推教师队伍建设试点工作中，北京大学通过组织培训、资助专项课题等方式提升教师的数字素养与应用能力，具体举措与成效分为以下四个方面。

一是开展人工智能助推教师队伍建设及数字人文的专题培训。

北京大学通过邀请人工智能相关领域的专家学者，研讨了关于教育发展的数字化智能化、人工智能驱动下的教育创新与应用等具体内容，累计有上千人次的北京大学一线教师通过线上线下相结合的方式参与了培训活动。目前北京大学正在积极推进与剑桥大学的合作， 探索 数字化、智能化等新技术对未来教育的影响和改变，致力于促进基于教学实践的研究和全球范围产学研的交流合作。

二是建设支撑教师培训的专门研修平台和学习资源。

为进一步做好教师培训工作，方便教师研修和学习，北京大学在2022年春季学期部署建设了北大培训平台。该平台不仅为教师线上参与直播培训或回看录播提供了便利，也为教师的长期研修提供了丰富的学习资源。同时该平台将自动记录教师的研修数据，为教师的研修情况提供数据支撑。

三是遴选人工智能研究与应用方面基础好的院系和实验室进行先行先试。

以大数据、人工智能为代表的数字技术在北京大学的人文、考古、医学、化学材料等学科领域有了很好的建设基础，并取得了一定成效，促进了信息技术对传统学科的赋能升级。

比如在数字人文领域，为了打造智能时代的数字工具和研究平台，北京大学积极加快推进建设哲学 社会 科学数据库、古籍智能整理系统、古典文献大数据分析平台、历代目录集成可视化系统、儒家学术史知识图谱平台、历代年谱GIS可视化平台等支撑平台，以新兴技术重构和利用经典文献形成新的研究契机。

四是在全校范围内培育孵化人工智能改进教学的应用案例。

北京大学启动了“北京大学人工智能助推课程建设项目”，作为人工智能助推教师队伍建设的子项目。学校在全校范围内征集了56门课程进行人工智能等技术促进教育教学改革的实践，旨在提高教师的信息化教学能力，促进人工智能与教育教学的深度融合。

同时，北京大学还积极推进教师大数据建设与应用。北京大学教师教学档案袋平台是实现教师数据的融合共享、机构协同创新的重要平台系统。教师教学档案袋平台还在持续建设中，正逐渐 探索 尝试纳入人工智能技术，在持续积累教师数据基础上进行数据挖掘，建立教师画像，为教师发展提供有针对性的资源和服务，加强教师教育。该平台除了为教师教育和发展提供支持，还要构建基于数据、面向过程的教师评价新模式，充分发挥大数据的优势，创新教师评价工具、优化评价管理、提升评价质量和拓展评价结果。

华东师范大学：深度融合人工智能与教育教学

以自身的特色和优势为基础，聚焦人工智能助推高校教师、师范生、中小学教师围绕育人联动发展的追求，华东师范大学经过5年的努力，将在师资队伍、人才培养、环境建设、教育范式、 社会 服务等方面实现全面革新。

面向师范生，学校在人工智能助推教师队伍建设行动中推动了以下几个方面的工作。

打造“一平五端”实训生态平台，实现过程性智能测评。基于见习、研习、实习三习一体化的教师教育实践体系，打造线上线下相融合的“一平五端”教学能力实训生态平台，包括一个教师教育实训教学一体化平台，以及电子资源端、移动听评课端、教育实习端、课堂互动端、数据管理端等五个数字端。

构建微型认证标准与规范体系，推动能力本位的培养。在牵头研制的《中小学教师信息技术应用能力标准》和《师范生信息化教学能力标准》基础上，学校聚焦基础教育教学的核心环节与关键能力，创造性研制了师范生教学能力评价体系以及《师范生课堂教学能力微认证体系》等师范生系列标准与规范。

研制师范生智能素养框架，夯实新时代教师必备能力。对于师范生智能教育素养这一新时代教师需要必备的基础能力，学校组织专家团队研制了师范生智能教育素养框架，框架共有13项能力，制定了对应的课程体系框架并绘制了学校已开课程的课程谱系。

面向中小学教师，学校统筹多学科、联动基础教育学校与企业， 探索 “智能工具支撑、能力素养提升、发展模式变革”的发展路径，现已产生了一批阶段性成果。

智能工具做支撑，逐步构建智能化支持体系。学校统筹计算机科学、教育学等优势学科成立上海智能教育研究院，聚焦“学—教—评—管”等教育环节痛点问题开展基础研究和应用研究，确定了三维自适应学习、高质量课堂诊断与改进、核心素养导向的智能评价等五个重点研究方向，推动快乐机器人、作文评阅机器人、虚拟仿真实验、 游戏 化学习等四项工程应用落地。同时面向多个学科开发应用场景，研发应用产品。

课程重塑为途径，精准提升教师关键素养。学校聚焦教育数字化转型对教师队伍建设的新要求，着力打造“教育数字化转型中的教师关键能力培养计划”，从“精准教学中的数据决策力”“跨学科教学中的融合设计力”“智能环境中的创新应用力”三个专项出发，助力中小学教师在数据决策、跨学科教学设计与实施、人工智能教育应用等能力方面形成突破。

模式变革做引领，形成面上辐射的成熟经验。学校在“人工智能助推教师队伍建设项目”推进过程中，逐渐 探索 、形成了“高校—企业—学校”为主体的智能教育共同体模式和“共学、共研、共创”为路径的能力提升模式。

面向高校教师，学校激发他们进行教学改革的意愿，同时着力提升教师智能素养。一是制度建设为保障，有力推进智能教育产学研。二是梯度指导为支撑，渐次提升智能教育素养。三是课程重塑为挑战，做实智能教育育人主阵地。四是专项研究搭平台，构建智能教育教学环境。

华中师范大学：构建“人工智能+教师教育”新体系

华中师范大学于2021年启动实施人工智能助推教师队伍建设行动试点工作，基于学校人工智能助推教师队伍建设行动试点工作在标准、工具、模式、应用及服务上的需求，稳步推进“五大任务”，已取得一定进展。

教师素养刻画与课程资源建设评估。华中师大于2020年11月获得国家标准立项研制信息素养国家标准，以此形成了一系列教师信息素养评价指标、模型、工具和系统，并于2021年启动教师数字画像评价指标体系研究，打造以数据为基础的教师数字画像和多元评价体系，从师德修养、专业知识、教学能力、教研能力、育人能力、 社会 影响和多方评价等维度动态描述教师数字画像，为教师工作减负、专业发展赋能。

智能化环境建设与平台工具研发。建成“人工智能+教师教育”综合实验实训平台，全面支撑教师职前职后一体化培养，覆盖教学、教研和培训多个领域。推进智慧教育环境提速升级，研发支撑创新教学的“小雅平台”。学校自主研发了云端一体化智能教育SPOC平台——“小雅”，构建了课程知识图谱、智能问答、智能推荐等多个智能模块，支持教学数据的伴随式采集和数据驱动的分析，实现了教学理论具象化、教学设计标准化、教学行为数据化、教师评价精准化，全面促进大数据、人工智能等新兴技术与教育教学的深度融合。

智能教学与研修模式创新。针对基础教育传统教研模式组织难、协调难和研修数据采集难等问题，学校推进“互联网+大数据+人工智能+教师研修”深度融合， 探索 形成了线上线下相结合的课例研修模式、教师工作坊支持的主题研修模式、混合学习环境下的微课题研修模式、直播课堂支持的同侪研修模式等四种研修新模式。利用信息技术对基础教育教师教学数据进行分析，生成精准、高效的课堂教学AI报告，包括课堂师生行为报告、课堂参与度数据图等。

人工智能支撑师范生职前职后一体化培养。为营造更真实的实训环境，提升师范生“三字一话”能力水平，学校建设了智慧书写教室和智能化普通话训测中心，建设云课堂“师范生技能培养”课程，师范生可以随时随地获取专业技能比赛、优秀作品等资源。建设数字化教师教育资源， 探索 建立“模拟小课堂”“微格技能小组”等小班化教学与实践制度。开展“人工智能+”名师课堂创新应用，如开展师范生与国培教师的云端对话以及国培骨干教师优质课程展示活动等，并录制国培骨干教师优质课及微讲座、中学名校名师论坛资源等。

人工智能助推乡村教师教学能力提升。构建“三个课堂+AI”的“开好课”模式。针对乡村薄弱学校的教与学问题， 探索 “三个课堂+AI”创新实践，利用“专递课堂+AI”赋能学生的自主学习，“名师课堂+AI”赋能教师的专业发展，“名校网络课堂+AI”促进优质资源和自适应的汇聚。同时，面向中西部开展人工智能助推教师队伍建设专项培训。

东北大学：全面提升教师信息素养

东北大学自入选教育部第二批人工智能助推教师队伍建设试点高校以来，将人工智能助推教师队伍建设作为“十四五”发展规划重点内容和学校教育信息化重点工作予以高度重视，着力提升教师素养，建设创新团队，赋能教师队伍评价改革。

实施教师信息素养提升计划。学校制订教师信息素养提升计划，对标新时代高素质专业化创新型教师队伍建设，以智能技术为手段，建立满足教师职业生涯发展全程支撑、全面覆盖的教师教育培训架构和课程体系。学校2021年底出台《东北大学教职工培训规定》，结合教师成长特点与发展需求分类组织教育技术培训，将人工智能素养提升作为重要内容纳入教师培训制度安排。教育技术培训结合现代教育技术发展趋势，以信息技术提升课程教学质量和水平为出发点，围绕在线开放课程的现状与展望、混合式教学改革、在线教育工具改进传统课堂教学等内容组织了52学时的培训。

重点支持人工智能领域教师队伍建设。围绕“人工智能”研究领域，学校通过实施“创新团队建设工程”“协议年薪制岗位聘任”“长聘教师岗位聘任”等举措，加大力度重点支持“人工智能”研究领域特色鲜明、创新活力强、研究方向明确、引领学科跨越式发展的高水平创新团队，如“工业互联网与工业人工智能驱动的智能化管理与控制系统团队”和“工业智能与系统优化团队”等；在工业人工智能领域布局发展，建设“工业人工智能研究院”“人工智能与大数据科学中心”“智能电气科学与技术研究院”等多个重要 科技 基地，为实现未来国家级优秀学术领军人才的培养以及新兴优势学科方向的确立奠定重要基础。学校鼓励教师开展自由 探索 ，开拓新的研究方向，打破学科专业壁垒。建立有利于学科交叉融合的学术评价和成果认定机制，优化学科交叉领域资源配置，瞄准 科技 前沿和关键领域，重点支持人工智能、智能制造与装备、深地深空、新能源及储能、新材料等研究方向的交叉融合，推动创新团队及所在学科实现跨越式发展。

大数据支撑教师评价改革。学校利用大数据采集和学习分析技术，对教师教学、科研等育人各环节数据进行深度分析，在职称晋升、聘期考核、团队遴选等工作中，充分利用大数据采集和全球引文数据库（Scopus数据库），对教师及所在团队在教育教学、科学研究、学术影响力等方面进行深度分析， 探索 建立包含第三方客观数据源分析评价在内的综合测评体系，全面了解教师的科研现状及发展趋势，利用Scival科研分析管理工具，查阅科研绩效分析、学科前沿分析、国际合作程度等，为教师及团队发展评价提供数据支撑。

北京市海淀区：信息技术支持教师进阶发展

北京市海淀区作为教育部第二批人工智能助推教师队伍建设试点区，充分利用互联网、人工智能、大数据、5G等新一代信息技术优势，聚焦高质量教师队伍建设关键问题，启动实施“海淀区人工智能助推教师队伍高质量一体化发展”试点。

一是推进智能教育新型基础设施建设，加快构建智能环境。海淀区系统推进智慧型教师研修中心——海淀区教师进修学校新校区智慧校园建设，启动远程互动教室、沉浸式演播厅等创新研修空间建设。

应用全方位支持教师混合式研修的海淀教研平台，该平台目前可以实现课程发布、自主选学、记录研修、学分认定等全过程信息化管理，留存研讨过程中的结构化资源。同时，配合在线研修建设了结构合理、内容优质、丰富多样的课程资源库。

二是 探索 技术赋能的教与学方式变革，促进课堂教学提质。开展三类“双师课堂”模式 探索 ，走出教师柔性交流新路径。以优质资源的重新配置为导向，系统规划了双师教学实施方案，组建稳定的双师协作伙伴关系。构建了适用于线下教学场景的“1+1协作直播”的双师课堂，适用于线上线下混合教学场景的基于“名师微课”的双师课堂等。

同时，开展促进学生自主学习的混合式教学模式研究与实践，研发调研工具，做好中小学线上教学指导。同时，凝练基于混合式教学设计与实施的典型经验，积累了优质的教学设计案例、教学课例、活动方案、教学工具等素材和资源。此外， 探索 基于大数据的精准教学模式，依托智能学习终端积极开展“基于在线学习行为数据的精准教学”和“基于学生学业水平的精准教学”两类实践。

三是提升教师作业设计与实施能力，助力“双减”政策落地。

建立学校作业网络系统和智慧作业方案，分学段 探索 技术支持下的分层、弹性和个性化作业的设计、布置与反馈路径与方法； 探索 了系统设计、课题研究与项目试点相结合的作业提质行动新模式。

四是开展人工智能支持的联合教研，促进教师一体化成长。开展65场“海淀‘大教研’之一体化联研”系列实践，开展三种类型的人工智能支持的联合教研实践，包括课例载体的联合教研、学科学术研讨类的联合教研、复习和命题为主导的联合教研，沉淀出一套可迁移的技术助力的联合教研典型工具和模式，积累并共享数字化学习资源。

五是建设数据支持的“精准培训”体系，支持教师进阶发展。面向全区中小学教师开展海淀区“十四五”时期教师培训现状及需求调研，基于全区教师培训需求的精准挖掘与分析，科学合理设计进阶培训课程。依托海淀教研平台开展线上线下相结合的新任教师培训、骨干教师研修、名师培养特色专题活动。研制“海淀区卓越教师专业素养标准及理想行为模型”，借助大数据手段建立教师成长过程评价与追踪机制，为下一阶段进一步 探索 教师“数字画像”、支持教师进阶发展提供依据。

上海市宝山区：打造“未来宝”数字基座

上海市宝山区自获批教育部人工智能助推教师队伍建设试点区一年来，聚焦教师队伍高质量发展，通过教育教学模式变革及育人方式转型，着力培养高素质创新型“未来教师”。

建设宝山教育数字基座，提供教师专业发展数字化支撑。针对教师信息化教学创新能力不足、薄弱学校教师应用能力水平低、教师机械性与事务性工作繁重等问题，宝山区建立“未来宝”数字基座，依托基座组织中心、应用中心、数据中心、消息中心、物联中心的五大核心能力，整区推进教师智能助手常态化应用，缩小校际数字鸿沟，优化数字化教学环境，整体提升全区教师信息素养，初步形成“未来宝”数字基座赋能教师队伍建设的新路径、新模式。一是基于组织中心能力，提供组织架构支撑。二是基于应用中心能力，赋能学校教育教学和管理服务。三是基于数据中心能力，实现人少跑路而让数据多跑路。四是基于消息中心能力，实现师生人员互联互通。五是形成三大“虚拟学校”方案，有力支撑疫情防控期间的教育教学。

推进“三个课堂”建设， 探索 缓解教师结构性缺编新路径。聚焦公平均衡，针对优质师资不足、薄弱学校教师教学水平不高、区域内校际差距大等现实难题，宝山区开展了智慧同侪课堂，利用5G、大数据、人工智能等新技术连通课堂，实现教师同步备课、同步上课、同步教研、同步研训以及同步课后延时服务，教师“智能手拉手”形成“1位教师+1个云端合作团队”的网络共同体，破解跨学科教学、教师单兵作战等难点，缓解教师结构性缺编难题，扩大优质师资辐射范围，同时提升教师教学实践与创新能力。

落实“双减”政策， 探索 人工智能支持的教学新形态。针对师生负担重、教学效率低、标准化教学模式难以兼顾学生个性化发展等问题，宝山区 探索 了人工智能支持的教学新形态。立足“双减”“双新”政策背景，以“两个减少、一个增加”为目标（即教师低智慧重复劳动减少，学生学习负担减少，学习效能提高），在基础教育全学段开展区域基于知识图谱的“智适应”学习系统的开发实践与应用推广，开发运用学科“智适应”学习系统，优化区域“未来宝”智能助教系统和智能学伴系统，助推个性化教学实践；通过资源建设，逐步实现智慧同侪课堂常态化应用，项目驱动、研用一体，助推教师教研模式创新，培养一批具有数字化素养的各学科应用型教师。

推进教师专业能力与需求评测， 探索 教师专业发展新模式。在教师专业发展方面，针对部分教师专业发展意识淡漠、职业倦怠，新教师对专业前景和发展方向把握不准以及教师教育与专业成长模式单一等问题，宝山区构建了教师画像和智能导航系统，依据教师职业生涯发展阶段特点，总结提炼优秀教师成长模型，借助智能技术给予教师适当、适时的协助，发掘教师潜能，为教师专业发展持续续航。

《中国教师报》2022年07月13日第13版

在深度学习技术的帮助下，古人类学家发现了人类家谱上丢失已久的分支证据。深度学习技术能帮助古生物学家和遗传学家寻找古人类的痕迹吗？7万年前，当现代人第一次走出非洲时，至少有两个已经灭绝的相关种群在欧亚大陆等候着他们。这两个相关种群就是古代人类尼安德特人和丹尼索瓦人，而后古代人类与早期的现代人杂交，现今的非洲后裔基因组还存留着古代人类DNA片段。越来越多的迹象表明，这段 历史 远比我们了解到的精彩。一个研究小组在《自然》(Nature)上报道称：他们在西伯利亚的一个洞穴中发现了一块属于人类杂交后代的骨头碎片，这一后代的母亲是尼安德特人，父亲是丹尼索瓦人，这块骨头碎片是第一代人类杂交的第一个化石证据。

不幸的是，类似的化石十分罕见，例如对丹尼索瓦人的了解基于从一根指骨中提取的DNA。虽然那些来自早期杂交群体的结合以及其他祖先结合很容易被发现，但当涉及到物理证据时，它们可能难以求证。它们出现过的线索可能只存在于某些人的DNA中，即便如此，它们也可能比尼安德特人和丹尼索瓦人的基因更微妙。统计模型帮助科学家在没有化石数据的情况下推断出这些种群的存：例如2013的古人类和现代人基因变异模式表明，一个未知的人类种群与丹尼索瓦人(或他们的祖先)进行了杂交。但专家们认为，这些方法也不可避免地忽视了许多细节。

还有谁对现今人类的基因组做出了贡献？这些种群长什么样子？它们生活在哪里？它们与其他人类物种互动和交配的频率是多少？发表在《自然通讯》(Nature Communications)上的一篇论文中，研究人员展示了深度学习技术的潜力，这种技术可以帮助填补一些缺失部分，填补的部分专家甚至可能还没有意识到。他们通过深入研究，挑选出了另一个种群的存在证据：欧亚大陆上一个未知的人类祖先，它可能是尼安德特人和丹尼索瓦人的混血，也可能是丹尼索瓦人的亲戚。这项研究工作指出了人工智能在古生物学中的未来用途，它不仅能识别不可预见的痕迹，还能揭示出我们在进化过程中的缺失部分。

目前统计方法涉及同时检测4个基因组的共同特征，这是对相似性的测试，但不一定是对实际祖先的测试；因为很多不同的方法都可以解释它揭示的少量基因混合物。例如这些分析可能表明，现代欧洲人与尼安德特人的基因组有某些共同特征，但与现代非洲人不同，然而这并不意味着这些基因来自尼安德特人与欧洲祖先的杂交。后者可能与一个与尼安德特人关系密切的种群繁殖，而不是尼安德特人本身。因为缺乏物理证据来表明这些古老的假定基因变异来源于何时、何地以及如何生活的种群，所以很难说在众多的推测祖先中，明确指出是哪一个。

威斯康星大学麦迪逊分校(University of Wisconsin-Madison)的古人类学家约翰·霍克斯(John Hawks)说：这项技术简单而强大，但在理解进化论方面还有很多问题没有解决。深度学习方法试图解释基因流动的水平，虽然基因流动水平相对于统计方法来说太小了，但它提供了更广泛、更复杂的模型来解释。通过训练，神经网络可以学习在基因组数据中根据最可能产生它们的人口 历史 对各种模式进行分类，而不需要被告知如何建立这些联系。

深度学习技术的使用可以发现研究人员没有怀疑过的古人类痕迹。首先，我们没有任何理由认为尼安德特人、丹尼索瓦人和现代人是人类 历史 脉络中仅有的三个种群。根据霍克斯的说法，这样的种群可能有几十个。纽约州立大学石溪分校(Stony Brook University)人类学家贾森·刘易斯(Jason Lewis)赞同这种观点并表示：我们的想象力一直受到限制，因为我们总是在关注活着的人，或者在欧洲、非洲和西亚发现的化石。深度学习技术以一种奇怪的方式重新聚焦这些可能性，这种方法不再受我们想象力的限制。

深度学习似乎不太可能解决古生物学家的问题，因为这种方法通常需要大量的训练数据。以其最常见的图像分类器为例，当专家训练一个模型识别猫的图像时，专家有成千上万张可以训练的，并且专家本身知道它是否有效，因为他知道猫应该长什么样。由于缺乏相关的人类学和古生物学数据，想要利用深度学习技术的研究人员不得不通过创造自己的数据来让它变得更聪明。巴塞罗那国家基因组分析中心(National Center of Genomic Analysis)的研究员奥斯卡·劳(Oscar Lao)说：我们在玩肮脏的把戏，能够使用无限数量的数据来训练深度学习引擎，因为我们使用的是模拟。

研究人员根据不同的人口统计细节组合生成了成千上万的模拟进化史：祖先人口的数量，大小，当他们彼此分离时的混血率等等。从这些模拟的 历史 中，科学家们为现代人生成了大量的模拟基因组。他们对这些基因组进行了深度学习算法的训练，使其了解哪种进化模型最有可能产生给定的遗传模式。然后，研究小组将人工智能释放，以推断出最符合实际基因组数据的 历史 。最终，该系统得出结论，一个以前未被确认的人类群体也对亚洲后裔的祖先有所贡献。从所涉及的基因模式来看，这些人本身可能要么是30万年前丹尼索瓦人和尼安德特人杂交产生的一个独特种群

要么是在那之后不久从丹尼索瓦人后裔中进化而来的一个群体。这并不是深度学习第一次被这样使用，该领域的一些实验室已经在应用类似方法来解决进化研究的其他线索。俄勒冈大学(University of Oregon)的安德鲁•科恩(Andrew Kern)领导的一个研究小组，利用基于模拟的方法和机器学习技术，对包括人类在内的物种如何进化的各种模型进行了区分。发现进化所青睐的大多数适应并不依赖于种群中有益的新突变的出现，而是依赖于已经存在的遗传变异的扩展，将深度学习应用于这些新问题正产生令人兴奋的结果。

存在一些问题，首先、如果实际的人类进化史与深度学习方法训练的模拟模型不相同，那么这项技术将产生错误的结果。这是科恩和其他人一直在努力解决的问题，为了提高准确性，还有很多工作要做。普林斯顿大学(Princeton University)生态学家和进化生物学家约书亚·阿基(Joshua Akey)说：我认为人工智能在基因组学方面的应用被过度夸大了。深度学习技术是一种奇妙的新工具，但它只是一种方法，这并不能解决我们想要了解人类进化中的所有谜团和复杂性。

一些专家甚至持怀疑态度，哈佛大学(Harvard University)和皮博迪博物馆(Peabody Museum)的古生物学家戴维·皮尔比姆(David Pilbeam)在一封电子邮件中写道：我的判断是，除了经过深思熟虑的、智能的、非人工的分析之外，数据的密度和质量并不理想。然而在其他古生物学家和遗传学家看来，这是一个很好的进步，可以用来预测未来可能的化石发现和人类几千年前应该存在的遗传变异。我认为深入学习真的会促进群体遗传学，对于我们可以访问数据但不能访问生成数据过程的其他字段，情况可能也是如此。

大约在科恩和其他种群遗传学家和进化生物学家开发基于模拟的人工智能技术来解决问题的同时，物理学家也在研究如何筛选大型强子对撞机和其他粒子加速器产生的海量数据，地质研究和地震预测方法也开始受益于深度学习方法。麻省理工学院和哈佛大学布罗德研究所(Broad Institute of the Massachusetts Institute of Technology)的计算生物学家尼克·帕特森(Nick Patterson)说：我真的不知道会发生什么，但有新方法出现总是好的。它如果能很好地回答我们的问题，我们会尽所能发展它！

博科园-科学科普｜参考期刊文献: 《natural》,《Nature Communication》

文: Jordana Cepelewicz/Quanta magazine/Quanta Newsletter

DOI: 101038/s41586-018-0455-x

DOI: 101038/nature12886

DOI: 101038/s41467-018-08089-7

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