关键词： 生成式人工智能   学术创新   学术主体性   人文社会科学研究  

摘要： 随着生成式人工智能的发展,学术界迎来科学研究“第五范式”变革。在此背景下,研究聚焦人文社科研究中选题、文献综述等研究过程的各个环节,探究研究者是如何与生成式人工智能互动的。研究发现:生成式人工智能能够激发学术思维、拓展学术视野、提升研究效率,并兼任工具、辅助者和合作者的角色。但实际上,研究者的批判性思维和价值判断仍是创新的关键。实现生成式人工智能赋能,需探索一种融合传统研究智慧与现代技术优势的新型研究范式。

关键词： 感知意象   人工智能生成技术   皮革   服装设计   断腰袍   产品设计  

摘要： 在以优秀传统文化融合与科技时尚交叉为发展趋势的背景下,为解决皮革服装开发中存在文化缺失和供需错位等问题,探索感知意象与人工智能生成技术结合的皮革服装设计流程与方法。以中国古代断腰袍为例,提取用户对其形制的感知意象,实现以用户需求、传统文化设计要素与科技时尚相融合交叉的皮革服装设计方案。首先,运用心理认知测量法获取断腰袍形制被感知意象数据,应用因子分析法提炼断腰袍形制意象因子;其次,应用数量化I类理论,构建断腰袍形制意象词汇与视觉形态要素的映射模型;最后,以意象映射模型为指导形成提示词,输入Midjourney生成皮革服装设计方案,并验证方法的可行性。从而实现更具文化性、客观性与逻辑性的设计过程以及更具针对性的设计结果,为提高皮革服装设计效益提供了参考与指导。

关键词： 农林经济管理   人工智能   认知评价   应用现状   学生需求  

摘要： 人工智能(artificial intelligence,AI)已逐渐成为推动各行业创新和发展的关键技术,对高等教育的教学改革产生深远影响。农林经济管理专业的教学不仅涉及复杂的资源管理与决策分析,还需要培养学生的自主学习和探索能力。AI的智能化、自动化、交互化等诸多特性能够为学生提供个性化的学习支持。AI技术可以整合多源数据资料,生成结构化的自主学习资源库;AI可以分析学习者自身的学习行为数据,动态调整学习内容和难度,设计个性化的学习路径;AI技术可以构建虚拟仿真实验系统,模拟真实的农林经济管理场景;AI技术可以打破学科界限,整合多学科知识,帮助学习者从更广阔的视角理解农林经济管理问题。本研究基于对北京林业大学农林经济管理专业本科生150份问卷调查,分析学生对AI的认知评价、应用和潜在需求情况,揭示AI技术在提升学生学习效果和职业发展方面的重要作用以及学生对在教学和实践中引入AI的需求。尽管大多数学生对AI持积极态度,认为其能够提升学习效率并对职业竞争力产生积极影响,但AI的应用尚未在学习和实践中得到全面推广,尤其是在学生的实际操作和创新应用方面。提出构建“基础—专业”的AI应用课程供给体系、推动跨学科跨院校的AI交叉融合自主研学平台建设以及引领学生正确对待AI的价值等建议。

关键词： 数字化   人工智能   日语教学   策略分析  

摘要： 随着信息技术的飞速发展,数字化教育已成为当今教育领域的重要趋势。在数字化教育背景下,大学日语教学面临着新的机遇和挑战。特别是人工智能赋能大学日语教学逐渐成为了关键着力点,为数字化教育注入新的活力。本文通过对数字化教育的特点和优势进行分析,结合大学日语教学中存在的问题,提出了一系列具体的教学改善策略。同时,通过具体的教学案例展示了这些策略的实际应用方法,旨在为提高大学日语教学质量提供有益的参考。

关键词： 人工智能技术   植物纤维   形态特征   计算机图像处理   数字化  

摘要： 首先对人工智能技术在植物纤维形态特征识别中的应用原理和未来应用趋势进行了分析；其次介绍了两个植物纤维形态特征识别的实际案例；最后以人工智能核心技术之一的计算机图像处理技术为基础开展植物纤维形态特征识别试验，并基于BP神经网络进行识别验证。结果表明，植物纤维形态特征参数识别算法能够有效表征植物纤维的纵向形态，识别率高达95.55%。

关键词： 人工智能   金融稳定   金融科技   机器学习  

摘要： 人工智能技术作为当前备受关注的前沿科学技术,已广泛应用于金融行业,深刻改变着社会公众的金融消费习惯。世界各国已经充分认识到人工智能技术对促进金融行业发展、引领金融科技进步的重大意义,纷纷加快抢占人工智能研究高地,布局金融行业人工智能产业链,力争在国际金融市场竞争中占据主动地位。然而,由于人工智能技术尚属于新兴技术且未经过一轮完整经济发展周期的验证,特别是其本身还存在一定的技术风险,因此,人工智能技术的应用对金融行业也带来了一系列不可忽视的挑战,对国家金融安全与稳定形成了新的威胁。首先将分析人工智能技术在金融行业兴起的背景,而后在可能带来的风险问题的基础上,提出加强人工智能治理、保障金融稳定的政策建议。

关键词： ChatGPT   生成式人工智能   人工智能   思想政治教育  

摘要： 思想政治教育如何实现现代化转型、提高育人实效,是当前高校思想政治教育转型发展工作面临的主要难点。ChatGPT技术应用于高校思想政治教育可有效提升思想政治教育的针对性和亲和力等,但是相应的也会带来一些融合实践风险。基于此,文章全面探讨ChatGPT技术应用于思想政治教育的机遇与挑战,并提出针对性的应对策略,以期推动思想政治教育实现高质量转型发展,为中国特色社会主义现代化建设培育一批合格的建设者和接班人。

关键词： 新时代   幼儿园   人工智能   教学探析  

摘要： 在科技飞速发展的时代,教育领域迎来了新的机遇与转变,创建人工智能教学环境,影响着教育工作的深层变革,其中幼儿园教育作为教育体系中的核心组成部分,基于人工智能赋能实施教学,可使教育场景更个性,教学过程更透明,彰显教育的活力,吸引幼儿的注意,促进幼儿综合能力的发展和提升。基于此,本文从以编程课程为核心构建人工智能体系,以游戏元素为媒介激活幼儿学习兴趣等方面出发,概述了新时代下幼儿园人工智能教学的策略,以此转变幼儿园教学方式。

关键词： 生成式人工智能   人工智能治理   可解释性   可信任性   价值对齐  

摘要： 人工智能技术的迅猛发展,特别是大型语言模型的兴起,使得传统以“可解释”为核心的人工智能治理范式面临严峻挑战。在技术层面,大模型参数规模庞大、架构复杂且具有涌现特性,难以实现全面解释;在认知层面,专业术语与日常语言间存在极大差别,加之人类认知负荷有限,导致解释难以被有效理解;在实践层面,解释往往被异化为形式化的合规工具,难以解决信任问题。基于此,从“可解释”到“可信任”的人工智能治理逻辑重构成为必然。“可信任”范式通过多维度构建对人工智能系统的整体信任。在技术维度,聚焦提升系统的稳健性、可验证性和安全性;在价值维度,致力于实现人工智能与社会伦理价值对齐;在治理维度,注重构建分类分级监管、责任明确与多元协同的适应性治理框架。三个维度相互支撑,共同形成可信任人工智能的治理体系。“可信任”范式并非完全取代“可解释”范式,而是将后者置于更广阔的信任建构体系中,作为特定情境下的重要手段而非普适性目标。此种重构反映了人工智能治理理论从单一技术导向到“技术-社会-制度”综合视角的深化演进,它既正视了复杂人工智能系统“黑箱”特性的客观存在,又积极探索在此约束下建立多维信任的可行路径,为应对日益复杂的人工智能系统提供了更为包容、灵活的治理思路。

关键词： 人工智能   人才培养   学习空间泛在化   产教融合   数字素养  

摘要： 随着人工智能技术的突飞猛进,财经类高校在人才自主培养领域迎来了前所未有的机遇与挑战。该文深入探讨人工智能如何全面赋能财经类高校的人才自主培养。人工智能与人才自主培养的结合,不仅是时代发展的必然之选,更引领着人才培养模式的全面革新。在这一过程中,人工智能不仅推动人才培养理念的更新、课程建设的提质增效及教学方式的创新,还促进学习空间的泛在化以教学评价的多元化。同时,人工智能的融入深化产教融合的内涵,推动产教融合方式的创新,加强了校企间的紧密合作与交流。此外,人工智能也在教师队伍建设中发挥着重要作用,提升教师的数字素养、教学能力及促进教师的专业发展。人工智能为财经类高校在人才培养模式上的创新提供强大的动力与支撑,为培养新时代的财经人才奠定坚实基础。