关键词： 人工智能   大学生   心理功能   负面影响   优化路径  

摘要： 近年来,人工智能发展迅猛,在各个领域被广泛应用。在日常生活中,大学生普遍会用到人工智能(例如智慧校园、地图导航等)。随着人工智能技术越来越先进,能够完成的任务越来越多,相信大学生在工作学习、日常生活中也必然会更加依赖人工智能,更多地使用人工智能。由此可见,未来人工智能将影响大学生的各个方面。本文从认知、情绪、意志三个方面探讨人工智能技术的发展对大学生心理功能的负面影响,并从心理学角度提出优化路径供学校师生和有关决策部门参考。

关键词： 人工智能   自动驾驶   应用风险   法律规制  

摘要： 自动驾驶技术是人工智能领域的典型应用场景之一,通过分析自动驾驶领域新技术应用风险,比较借鉴美欧等国在自动驾驶领域的立法实践,对推动完善中国自动驾驶领域法律体系建设意义重大。研究总结了当前自动驾驶主要面临的技术应用五大风险体系,即汽车制造质量风险、网络与算法安全风险、数据与隐私风险、法律责任归属风险、驾驶伦理与道德风险。在法律规制方面,中国自动驾驶领域“软法”发展蓬勃,“硬法”发展缺位。未来要强化顶层设计,构建人工智能通用领域法律制度,基于分级监管审慎原则,加强自动驾驶领域特有风险监管,强化人才、技术等领域国际合作,推动自动驾驶产业提质升级、风险防控监管和法律规制救济的并重发展。

关键词： 人工智能   科技期刊   传播   影响机制   发展对策  

摘要： 【目的】研究人工智能对科技期刊传播的影响机制与发展对策,为科技期刊在人工智能时代提升传播力提供理论依据与实践指导。【方法】采用理论研究和系统分析法,探讨人工智能在科技期刊传播中的积极作用及其带来的问题与挑战,并提出相应的对策建议。【结果】人工智能通过赋能内容生产流程、变革传播模式、升级用户交互方式,有效提升科技期刊的传播效率和效果;但也给科技期刊传播带来系列问题和挑战,包括内容质量与知识产权风险、技术依赖与伦理风险、传播效果异化风险、资源配置与监管规范风险等。【结论】科技期刊应高度重视人工智能对其传播的影响,建立健全政策机制,积极应对业态转型,充分利用各类媒体,加强平台工具建设,培养编辑人才新技能,从而推动人工智能在提升科技期刊传播力中发挥更大的作用。

关键词： 程序设计   生成式人工智能   个性化学习   人机协同教学  

摘要： 随着生成式人工智能(GenAI)的迅猛发展,其在教育领域展现出巨大的应用潜力。文章聚焦于GenAI赋能程序设计课程教学的实践框架,从四个方面进行了深入探讨:一是构建教师、人工智能与学生互融共生的智能协同教学生态;二是打造育人为本的个性化学习支持体系,德技兼修;三是创设开放、实践导向的动态真实学习场景;四是开展教学评一体化的实时智能反馈与评估。文章旨在通过价值引领,构建一个多元融合、强化实践、科学决策、素养提升等多维度的教学目标体系,为程序设计课程的创新发展提供理论依据与实践指导,助力形成协同创新的人才培养模式。文章最后从学生能力发展、教师数字素养、GenAI专业性、隐私与公平性四个方面探讨了GenAI赋能程序设计课程教学的潜在风险,并提出了相应的应对策略。

关键词： 4000亿元   产业规模   十四五目标   同比增长  

摘要： 2025年2月7日,上海市经信委副主任张宏韬在“2025全球开发者先锋大会”媒体通气会上表示,2024年上海人工智能产业规模突破4000亿元,同比增长超过7%,提前完成“十四五”目标。截至2024年年底,上海已累计完成60款生成式人工智能服务大模型备案,数量位居全国第二。

关键词： 人工智能   “设计构成”课程   AI工具   学习计划   虚拟设计  

摘要： 人工智能技术在教育领域的应用日益广泛,也为设计学科教学带来革命性的变化。“设计构成”是设计学科的核心课程,人工智能技术应用其中不仅能提供大量的设计素材和案例,还能通过算法辅助学生进行创意构思和方案优化,以此提升设计效率和质量。人工智能技术还能实现个性化教学,即根据学生的学习进度和特点,提供定制化的教学支持和反馈。人工智能背景下的“设计构成”课程教学策略包括整合AI工具进课堂、开发AI驱动的教学内容、实施个性化学习计划、创建虚拟设计实验室、强化师资培训等。

关键词： 人工智能   职业教育   AI   课程优化   伦理治理  

摘要： 人工智能(AI)作为第四次工业革命的核心技术,对职业教育的教学模式、课程设计和资格认证体系产生了深远影响。对瑞士职业教育12个访谈主题的分析结果表明,AI技术在职业教育中的应用能够显著提升教育的效率和公平性。瑞士职业教育数智化转型的经验主要有:优化职业教育课程设计;推动职业教育课程改革;提高评估效率与认证公平;重视跨文化沟通能力;加强AI伦理治理,进而突出职业教育在AI技术赋能与伦理平衡中的多维价值。这为我国职业教育数智化转型提供了理论依据和实践参考。

关键词： 生成式人工智能   税费政策服务   智慧税务   算法偏见   数据安全  

摘要： 生成式人工智能技术作为人工智能技术的重要分支,在税费政策服务领域具有广阔的应用前景。本文总结了传统税费政策服务模式存在的个性化需求识别粗略、政策推送缺乏精准性、信息传递存在单向性等短板,结合生成式人工智能技术应用于税费政策服务的优势,对在税费政策服务中引入生成式人工智能技术可能面临的数据安全和隐私、算法偏见和信任、技术转型和依赖等风险及挑战进行了前瞻性思考,由此提出挖掘应用潜力、精准识别服务需求,智能精准推送、匹配推送渠道形式,建立健全机制、强化反馈评估监测,加强数据监管、筑牢信息安全防线,推动算法规制、建构信任长效范式,夯实技术基石、完善人才支撑体系等建议,以期为提高税费政策服务质效提供参考。

关键词： 生成式人工智能   护理教育   高职院校   问卷调查  

摘要： 目的 了解生成式人工智能(Generative Artificial Intelligence,Gen AI)在高职护理专业学生学习中的应用现状,分析其带来的积极影响与潜在问题。方法 选取某医学高等专科学校护理学院1 262名学生为研究对象,采用自制的Gen AI使用情况调查问卷进行调查,并进行多重响应分析。采用目的取样法选择使用过Gen AI辅助学习的学生开展访谈,应用主题分析法提炼主题。结果 417名(33.0%)学生近半年使用过Gen AI用于辅助学习,主要应用场景为知识点理解(58.5%)、资料查询(56.4%),较少应用于创意启发(28.3%)和最新医学进展跟踪(17.3%);提问方式主要为直接提出具体问题(68.6%)、使用开放式问题寻求多种答案(49.2%),较少使用引导性提示语(38.4%)和专业术语(36.0%)。访谈结果表明,学生认为Gen AI提供了高效便捷的知识获取路径,是功能强大的学习助手,同时也表示出使用过程的担忧及深度应用的期待。结论 Gen AI在辅助学生学习方面展现出了巨大潜力,但同时也面临着诸多问题和挑战。学校和教师应针对高职护理专业学生在应用人工智能辅助学习方面的薄弱点和不足进行干预,积极应对数智化时代新的教育难题。

关键词： 生成式人工智能   传播生态系统   数据依赖   算法依赖   传播风险治理  

摘要： 生成式人工智能深刻地改变了传播生态系统,这种技术与传播场域的深度融合也引发了传播风险,对其进行科学分析并提出治理策略成为当务之急。从生成式人工智能的新特征入手,发现生成式人工智能传播风险具有更隐蔽、更复杂、难预测与强涌现等特点,主要表征为信息传播失序、网络安全失守和意识形态失范。数据依赖、算法依赖及其二者的交叠影响是生成式人工智能传播风险的风险源头,其导致的固有偏向嵌入和价值对齐失败往往会产生叠加效应,进一步放大风险的危害,而传播环境的深刻变革对触发和放大生成式人工智能传播风险也具有重要影响。生成式人工智能传播风险打破了独立、单层、定向的风险路径,通过机内交互、人机交互与人人交互的复杂网络结构形成了联动、多层、多向的风险路径,极易形成多领域共振传导。对此,应根据信息生成和传播过程践行源头治理、过程治理、动态治理和协同治理的四位一体治理策略。