关键词： 生成式人工智能   复杂系统理论   平台经济   模型评估  

摘要： 生成式人工智能呈现硬件层、计算层、模型层与应用层的垂直分化特征,其高投入、高门槛特性驱动开发商实施垂直整合战略,加速市场集中与平台化进程,并产生技术栈层级间非线性交互效应及系统性风险。生成式人工智能的平台化可能通过下游依赖性增强与创新路径锁定引发系统性竞争隐忧,需突破传统分层监管范式,将复杂系统理论引入生成式人工智能监管研究以应对人工智能价值链级联式风险。人工智能监管应构建类平台监管新路径,对基础模型实施平台化治理,通过互操作性要求与反垄断规则抑制纵向权力扩张;在技术栈各层级引入分层评估机制,以治理评估规范开发主体,以模型评估防控系统性风险,以应用评估适配行业场景,最终形成技术发展与制度约束的协同治理格局。

关键词： 无人机配送   企业生产力   低空经济   人工智能  

摘要： 低空经济与人工智能的交叉融合为现代企业生产力变革提供了新的可能性。无人机配送、空中巡检、智慧物流等低空应用场景的快速扩展,为传统产业注入了创新活力。人工智能技术在数据处理、路径规划、自主决策方面的突破,使得低空资源的智能化调度成为现实。企业通过整合这两大技术领域,能够在运营效率、服务质量和成本控制等方面获得显著提升。近年来,这种融合模式已从概念验证阶段逐步走向规模化应用,特别是在应急响应、精准农业和城市服务等领域展现出独特优势。

关键词： 人工智能   迷因   AI扩图   数字媒体生态  

摘要： 技术迷因是由特定的技术文化架构生产和塑造的产物。“AI扩图”之所以能够演化成一类技术迷因,在于其通过复制、编辑和生产装置的协同架构,构建并维系着一个不断促发和驱动模仿行动的技术文化系统。其中,生成装置所制造的“不协调”元素是扩图内容具有迷因潜力的关键所在。同时,技术迷因的“游戏化”实践不仅构成了对自动化逻辑的趣味拆解,也在文化层面缓释着社会性的技术焦虑。迷因装置不仅生成迷因,更通过其内在的技术基因深度参与并塑造着人类的文化实践和意义建构方式。

关键词： 国家智慧教育平台   人工智能   教育数字化   优化路径  

摘要： 在教育强国战略引领下,国家智慧教育平台2.0智能版作为教育数字化转型的重要载体,通过深度融合人工智能技术,重构“教、学、管、评、研”等教育场景,推动教育生态智能化。在实际应用过程中,国家平台可能面临区域适配统筹、功能设计优化、教育主体解构与数字伦理风险等问题,为此研究从夯实应用根基、深化功能选代、强化素养培育以及健全风险防控等方面提出优化路径,以期助力探索国家平台智能化与个性化发展应用,推进教育数字化战略行动的深入实施。

关键词： 人工智能时代   教师能力   教师胜任力   教师素养   教师专业发展  

摘要： 人工智能时代的到来,对于我国的教师能力建设提出了前所未有的挑战。本文聚焦人工智能时代我国的教师能力建设经历了怎样的话语变迁、有何阻滞与隐忧、应当如何开展三个研究问题,首先总结其“技能表现取向的教师能力”“绩效标准取向的教师胜任力”“价值整合取向的教师素养”与“人机共生取向的教师数字素养”的四阶段话语嬗变;其次梳理其“生成性陷阱”“技术性鸿沟”“依赖性囹圄”和“主体性迷思”四重向度的困境表征;最后提出“巩固国家叙事,修正专业标准”“建构理论谱系,强化资源协同”“赋能情感关怀,重申育人使命”的宏观政策、中观组织和微观实践三维行动路向。由此,为教育数字化转型阶段高质量专业化教师队伍建设的目标实现提供些许参照。

关键词： 人工智能   小学语文课堂   课堂观察报告   教师素养   学生成长  

摘要： 随着教育数字化转型的深入推进,教育领域迎来了全新的发展契机与创新空间,人工智能技术与基础教育的融合成为教育改革的重要方向。本文以小学语文课堂为研究对象,基于课堂行为评价系统的课堂观察报告数据,探讨人工智能赋能小学语文课堂的必要性,分析该报告对教师素养发展和学生全面成长的影响,并针对当前人工智能在小学语文课堂应用中可能存在的问题提出解决策略。

关键词： 小学劳动教育   小学劳动课程   劳动课程建设  

摘要： 人工智能时代对小学劳动教育提出新要求,亟待在课程层面澄清劳动教育的基本问题。人工智能时代背景下,小学劳动课程建设旨在培养智慧化、多元化的新质时代新人,提供数据化、定制化的劳动教育体验,打造具身化、实践化的人机协同场域。但是,这一过程也遇到了问题挑战:智能式教育手段淡化了劳动精神的塑造、虚拟式教育环境弱化了认知能力的培养、交互式教育模式窄化了评价机制的完善。为此,面向人工智能时代的小学劳动课程建设要构建分层有序的劳动课程体系,创设虚实融合的劳动实践环境,形成完善多元的劳动评价机制。

关键词： 人工智能   高等数学   教学方法  

摘要： “中国教育现代化2035”等文件强调,要加快推进信息化时代高校教育变革,利用智能技术构建新型教育体系,推动人工智能的全流程应用。因此,本文重点研究人工智能技术在高等数学教学中的应用,分析了相应的应用场景,并提出了构建人工智能模型、推动教学资源库建设、融合技术与教学内容等保障策略,以有效提升高校人才培养能力。

关键词： 数智赋能   大数据   人工智能   运动训练  

摘要： 为充分发挥大数据和人工智能技术在运动训练领域的潜力,本文系统分析大数据助力运动训练数据化和个性化的实现路径,探索人工智能算法在提升运动训练科学性和智能化水平方面的应用前景,深入研究数智融合以打造沉浸式智能训练系统的关键技术和实现方式。研究表明,通过收集和分析海量训练数据,利用大数据技术构建运动员画像,可以实现训练方案的精准制定和动态优化;引入计算机视觉、机器学习、自然语言交互等人工智能技术,能够显著提升动作分析、训练优化、交互辅助等环节的智能化水平;将虚拟现实、人机交互、智能教练等前沿技术与传统训练模式深度融合,可以营造身临其境的沉浸式训练场景,为运动员提供实时、个性化的智能指导。