关键词： 人工智能   工程类   学术型研究生   培养困境  

摘要： 人工智能的迅猛发展为工程类学术型研究生培养带来了新的机遇与挑战。人工智能工具提升了课程学习、学术研究和论文写作的效率，但其深度应答、逼真幻觉及过度依赖导致研究生学术能力退化、创新思维缺失及学术不端行为频发等，与高校人才培养目标背道而驰。以环境科学与工程学科为例，阐述了高校对学术型研究生的课程、学术和论文要求，探讨了人工智能在这些方面的有利条件，分析了过度依赖人工智能在思想、学术思路、论文写作及学术不端等方面面临的困境，提出了人工智能辅助下的培养模式，包括将人工智能定位为辅助工具、加强人工智能辅助监管及完善约束机制，旨在为高校在人工智能时代优化研究生培养模式提供理论依据和实践参考，为培养高素质工程人才贡献思路。

关键词： 人工智能   环境艺术设计   创新应用   设计趋势  

摘要： 本文探讨了人工智能(AI)在环境艺术设计领域的创新应用及发展趋势。在设计流程中,人工智能正借助智能工具、生成设计、数据分析等手段,同步优化设计效率与创造力。随着技术持续进步,人工智能在设计过程中的作用愈发显著,成为传统设计与现代科技深度融合的典型范例。本研究详细分析当前 AI 在环境艺术设计中的具体应用,并对其未来发展方向展开预测。

关键词： 人工智能   幼儿语言   表达能力   智能 教学  

摘要： 随着人工智能技术的快速发展,其在教育领域的应用日益广泛。本文聚焦于中班幼儿语言表达能力发展这一议题,探讨AI技术在其中的应用路径与实践策略。研究采用文献综述与理论分析相结合的方法,梳理了AI技术赋能语言教育的多重意义,剖析了传统语言教学面临的技术困境,并针对性地提出了AI驱动的语言教学变革策略。研究旨在为幼儿语言教育的智能化转型提供理论参考与实践指导,助推幼儿语言核心素养的提升。

摘要： 企业数据规模的不断增长,对财务报表分析效率与准确性提出了更高要求。传统分析方法在数据处理速度、模型适应能力与结果解释方面存在一定缺陷,影响了分析效能。为此,企业可尝试应用人工智能技术,通过采用自然语言处理方法来实现财务数据的结构化和标准化,同时运用机器学习方法来优化数据清洗与预处理流程,并将可动态更新的深度学习模型与多维分析框架相结合,提高模型对于复杂、高频变化数据的适应能力,同时借助可视化技术与自动化报告生成系统,提升分析结果的呈现效果与应用价值。实践显示,人工智能技术能够提升财务分析的精准度,提高企业决策支持能力。 企业数字化转型过程中,人工智能技术广泛应用于财务数据分析,以此来提高处理效率与分析精准度。然而,人工智能技术在财务报表分析中的运用仍面临技术与管理挑战。财务数据通常具有多源异构、时序性突出、标准不统一等特性,对模型的适应性与稳定性造成了一定压力,同时,数据质量的优劣会直接左右模型输出的可靠性,若缺乏有效的数据治理机制,分析结果容易出现偏差。故而,搭建整合人工智能技术与规范数据管理流程的财务分析体系,对于增强财务分析能力、风险识别能力与决策支持能力而言至关重要。

关键词： 人工智能   数字阅读   阅读服务   阅读推广   CiteSpace  

摘要： 文章通过检索近10年人工智能技术在国内外数字阅读领域的研究文献，利用可视化研究工具CiteSpace绘制研究热点的知识图谱对文献进行内容分析。分析发现，近10年来国内人工智能技术在数字阅读领域的研究主题包括多模态数字出版、场景化与社交化阅读、智慧阅读服务；国外人工智能在数字阅读领域的研究主题包括数字阅读行为与个性化推荐、数字阅读理解与自然语言处理、无障碍阅读与智能辅助系统。未来，人工智能在数字阅读领域的研究应重点关注如何加强多模态、跨场景阅读技术的创新研发以及进一步推动阅读服务智能化、无障碍化和普惠化，以期为更多数字阅读用户提供便利。

关键词： 人工智能   高校   思政教育   风险防范  

摘要： 随着人工智能技术在教育领域的广泛应用,其在高校思想政治教育中的渗透程度也不断加深,正推动教育理念与教学模式的深层次变革。文章首先梳理了人工智能技术赋能高校思政教育的意义;接着深入识别了人工智能技术在高校思政教育应用中所面临的关键风险,包括思政教育主体性弱化、意识形态传播方向偏差、情感教育与人文关怀缺失,以及数据安全与隐私保护等问题;最后,针对上述风险,笔者提出多维度的风险防范对策,具体包括强化教师主导地位与人机协同机制、健全内容审核与算法治理体系、推动技术能力提升与教育主体功能互补,以及完善高校数据安全与隐私保护制度。

关键词： 生成式人工智能   大数据   教育数字化转型   智能交互   安全伦理  

摘要： 在人工智能技术持续发展的背景下，生成式人工智能凭借其创造性内容生成、智能交互技术及大数据处理能力，为教育数字化转型开辟了新通道。生成式人工智能在教育数字化转换、教育数字化升级和教育数字化转型三个不同阶段均产生积极影响，有效推动了教育数字化进程。生成式人工智能赋能教育数字化转型蕴含一定的机理：在知识本体层面，消解以教材为中心的权威结构，构建人机共生的弹性知识网络；在认知范式层面，基于大语言模型实现教育全流程数据智能关联，形成人机协同的认知增强循环；在方法论层面，融合教育学质性分析与计算建模方法，破解技术理性与人文价值的张力，建立数据赋能的循证决策机制。然而，生成式人工智能作为创新技术，在知识生成的真实性与合法性、算法与数据资源垄断叠加及安全伦理风险等方面面临诸多挑战。对此，需要明确数字伦理标准，提升应用服务透明度；实现智能技术的自立自强，突破技术壁垒；完善相关法律法规，筑牢国家数字安全屏障。

关键词： 算法   算法认知   算法厌恶   算法欣赏   人工智能  

摘要： 随着人工智能时代的到来，厘清个体的算法认知对于推动人工智能的健康发展和数字社会的全面构建至关重要。研究发现，个体对于算法的认知呈现出算法厌恶与算法欣赏的双重表征，而影响个体算法认知的结构性成因涉及微观、中观和宏观等不同的维度。微观层面包括算法和个体的双重影响，即算法的准确程度、透明程度、拟人程度以及个体的人格特质、算法任务熟悉度、人口统计学因素差异，中观层面的情境化约束主要包括人机交互、任务性质、激励结构以及道德关联，宏观层面的文化性渗透则涉及传统文化框架和国家技术认知。未来，在强化个体算法认知研究的同时，需要进一步将算法认知的个体层面拓展到集体层面，以便更好地实现算法的落地。