关键词： 人工智能   生涯教育   选科指导  

摘要： 传统生涯课堂存在个性化不足、教学方法单一等问题,借助人工智能技术可从课前、课中、课后三个环节助力高中生涯课堂的创新与优化:课前,AI可协助教师高效备课,包括教学设计、素材搜集及专业素养提升;课中,依托AI创设沉浸式情境、设计趣味游戏和发起即时对话,增强学生的课堂体验;课后,借助智能平台实现个性化测评、选科指导和志愿填报支持,助力精准生涯规划。

关键词： 车辆工程   自动驾驶   垂直大模型   本科教育   人工智能  

摘要： 当下,车辆工程专业正经历以智能化为核心的深刻变革,发展迅速,行业竞争异常激烈。自动驾驶垂直大模型的兴起,为高阶自动驾驶技术的落地提供了前所未有的突破性解决方案,已成为产业界与学术界关注的焦点。面对这一技术范式变革,各高校车辆工程专业为了紧跟时代发展步伐,提升学生未来在升学深造或求职就业中的核心竞争力,必须对现有本科教学模式进行战略性改革。文章旨在探讨如何将自动驾驶垂直大模型的应用深度融入车辆工程本科教学体系。文章首先分析了新形势下车辆工程专业人才的培养目标定位,继而剖析了当前培养模式中存在的主要问题与挑战,最终从课程体系重构、实践平台建设、师资力量提升及产学研协同等方面,系统地提出了若干提升车辆工程本科教学质量的举措,旨在培养具备多学科交叉融合能力、能够胜任下一代智能汽车研发需求的创新型卓越工程师。

关键词： 人工智能   财务管理   数字化转型   应用场景   建筑企业  

摘要： 随着人工智能技术的快速发展,财务管理领域正在经历深刻的变革。本文以大型建筑企业为研究对象,探讨了人工智能财务机器人在会计处理、税务管理、对账审查、报表生成及日常财务任务等场景中的应用潜力与现存问题。研究发现,人工智能财务机器人能够显著提升财务处理效率和准确性,但在复杂业务场景适应性、人机协作机制、数据质量管控等方面仍存在不足。研究提出从数据处理优化、税务管理智能化、企业数字化转型、合规性提升及日常管理自动化五个方面的应对措施,包括建立21类数据标签体系、部署BERT政策解析模型、构建混合云架构等具体方案。实证表明,实施整套方案后企业财务数据利用率从35%提升至82%。研究结果表明,人机协同将成为未来财务管理的主流模式,为企业创造更大价值。

关键词： 人工智能   事务所函证审计   应用实践  

摘要： 在数字化浪潮中,人工智能技术为会计师事务所函证审计优化提供有力支撑,可加速数据获取、提升函证对象响应速度、增强审计判断可靠性,但应用实践中却存在函证审计数据获取自动化程度不足、函证对象响应延迟、人工智能辅助函证判断透明性欠缺等问题。为应对这些问题,可通过推动智能化函证数据获取系统建设、加强响应机制的智能化管理、增强人工智能决策过程的透明度等策略,充分发挥人工智能在函证审计中的效能,提升审计质量。

关键词： 小学教育专业   自然科学基础课程   知识图谱   人工智能   教学改革  

摘要： 在基础教育课程改革深化与教育数字化转型的双重背景下,小学教育专业的自然科学基础课程作为培养未来小学科学教师的核心基石,面临着知识体系碎片化、教学与小学科学教学场景脱节、评价机制单一等现实挑战。为实现从传统知识传授向“教-学-研”一体化能力培养的转型,本文以小学教育专业自然科学基础课程为研究对象,系统探索“智能图谱”驱动的智慧教学改革路径。研究构建了“四维一体”智能图谱体系(知识图谱、能力图谱、问题图谱、思政图谱),设计了“三阶六环”闭环教学模式,为小学教育专业其他课程的智能化转型提供了实践范式。

关键词： 人工智能   高等教育转型   价值逻辑   协同治理  

摘要： 人工智能技术正驱动高等教育经历深刻转型。针对智能技术如何突破教学时空局限、消弭学科壁垒、规避个性化学习风险等关键问题,需从价值逻辑、发展形态、创新进路等三维视角展开系统探析。人工智能时代高等教育转型的核心价值在于人工智能通过重塑教与学的时空场域以回应个性化需求,并通过融通多学科知识体系以应对现实复杂问题。其发展形态表现为教育理念与教学模式向精准化育人革新、教育目标向培养未来多维能力重构。为实现人工智能时代的高等教育转型,应在实践层面激活教育主体的能动性、升级教育场景与评价体系、构建跨域协同的治理范式,以保障高等教育智能化转型稳步推进。

关键词： 人工智能   算法新闻   算法推荐   算法厌恶  

摘要： 在人工智能深度重塑新闻行业的背景下,新闻消费场景中受众对算法主导的新闻生产与传播过程所产生的排斥与抵触情绪越来越明显;与算法相比,人们对人工采写的报道评价更积极,也更愿意接受专业人员把关、决策;算法厌恶的产生与算法黑箱不透明性、算法技术与新闻业的价值冲突、受众个体心理的失控感有关。为应对此挑战,应该通过提升算法的透明度、开展用户算法素养教育等举措,来缓解用户对算法的焦虑情绪。

关键词： 现场工程师   培养模式   人工智能   专业改革  

摘要： 随着全球科技创新不断加速,人工智能已成为社会发展的核心驱动力。现场工程师培养模式依托校企联合,紧密结合行业需求,把学术教育与实际工作紧密结合,让学生具备扎实的专业技能,能够提高学生的实践能力,也能帮助企业在数字化转型中获得更有竞争力的技术人才。研究结果表明,改革人工智能技术专业的培养模式,不仅能够提高教育质量,还能有效对接行业需求,为社会提供更符合市场要求的人工智能技术应用人才。

关键词： 开源   生成式人工智能   反垄断监管   生态系统垄断  

摘要： 随着生成式人工智能技术的迭代演进,开源模式正在重塑全球技术创新与市场竞争格局。以DeepSeek为代表的高性能开源大模型有望打破以往由封闭模型主导的技术和市场壁垒,但仍受制于关键生产要素的限制、平台分发渠道的路径依赖以及开源模式自身引发的生态集中化垄断风险。现行反垄断法难以全面应对开源模型“嵌入式”供给与“技术异质性”共存带来的市场界定困境以及“资源控制”“技术锁定”情景下的垄断行为识别难题。有鉴于此,应从竞争政策逻辑与法律规范工具两端同步发力:在制度理念上确立激励开源创新与防范市场垄断之间的动态平衡,在监管路径上强化关键资源领域的动态监管与开放措施,在法律规范层面推动行为识别范式从价格导向转向生态导向,最终实现开源协作与公平竞争的系统性耦合。

关键词： 多元协同   生成式人工智能   治理路径  

摘要： 本文针对生成式人工智能背景下不同科研主体的诚信表现特征及其可能引发的诚信治理风险,提出新形势下科研诚信治理应从多维度出发,结合人工智能技术发展的不同阶段和多元治理主体的特点,实施多元协同、规范审慎、精准有效的治理路径,构建安全、合法、有序的科研诚信治理生态系统的观点,在科研诚信建设领域起到积极推动监管的作用,可以解决当前科研诚信监管的难点和空白,进一步完善科研诚信管理体系,提高科研诚信监管水平。如付诸现实将产生一定的社会效益,可为科研管理部门健全完善科研诚信管理制度提供决策支持,在工作实践中指导帮助科研管理部门实施科研诚信治理和监管,提高监管效率和水平。