关键词： 人工智能   计算机编程教学   教学效率  

摘要： 随着人工智能技术的快速发展,其在教育领域中的应用引发了广泛关注。本文旨在探讨人工智能在计算机编程教学中的应用方式及相关影响。研究通过文献综述及案例分析,阐明人工智能辅助教学工具,如智能辅导系统和代码自动评估系统,对于提升编程教育效率的重要作用。结果表明,人工智能不仅能够优化教学资源分配,还能够促进学生个性化学习与编程技能提升。研究进一步指出,人工智能的应用在增强教学互动和创造性学习氛围方面具有显著意义。本文的研究可为人工智能赋能编程教学提供实践指导和理论参考。

摘要： 在过去的十年里,人工智能(AI)已经从科幻电影中的概念变成了我们日常生活中不可或缺的一部分。从语音助手到自动驾驶汽车,AI 正在改变我们与世界互动的方式。而如今,它也开始深刻影响一个与我们生活息息相关的领域——家居装修。无论是设计、选材、施工,还是后期的智能家居管理,AI 都在让装修变得更高效、更个性化,甚至更省钱。未来,我们或许不再需要依赖繁琐的手工设计图纸,也不必担心装修风格不符合自己的喜好,因为 AI将成为我们的“私人装修顾问”。

摘要： 当前,传统教学范式面临三重核心挑战:人工智能工具普及引发学习价值认知危机,导致学生质疑基础课程必要性;即时答案获取冲击知识传授模式,削弱深度思考能力培养;传统评价体系难以区分 AI 生成成果与自主产出。针对上述问题,提出系统性赋能路径:基于企业需求构建动态课程体系,借助知识图谱实施智能教学目标管理,融合 AI 与区块链技术建立新型评价机制。建议推动教师向学习架构师转型,完善智能教学平台,平衡 AI辅助与学术诚信。强调技术服务教育本质,主张将“AI 素养”纳入核心能力标准,展望人机协同的教学新形态。

关键词： 气象学   多模态   数据融合技术   人工智能  

摘要： 多源观测技术的进步开启了多模态气象数据时代。单一模态的气象数据在表征复杂多变的大气系统时存在固有局限性，难以满足更精准的预测需求，所以融合多模态数据来实现信息互补和性能提升，成为气象研究的前沿方向。本文针对如何有效融合不同模态的气象数据这一核心问题，对气象领域的多模态数据融合方法进行了系统性的综述。首先，本文系统梳理了多模态融合技术的发展脉络，重点对基于深度学习的融合策略进行了深入探讨，详细阐述了编码器-解码器、注意力机制、图神经网络以及生成对抗网络等主流模型在融合多模态数据时的核心思想、架构特点与优势。接着本文对多模态融合技术在气象领域的应用现状进行了全面的归纳与分析。在系统整理现有公开多模态气象数据集的基础上，本文聚焦于该技术在几个关键气象任务中的具体应用，包括临近降水预报、台风与热带气旋的路径及强度预测等，并总结了不同融合方法在这些场景下的研究进展与效果。然后本文进一步分析了当前气象多模态融合所面临的核心挑战。最后，本文根据所提出的挑战对该领域的未来发展方向进行了展望。

关键词： 人工智能   影视编辑   课程融合  

摘要： 人工智能的新兴对新闻传播学实践类课程提出了新要求,如何有机融入前沿技术,既维系课程核心要义,又激活学生创新潜能,已成为《影视编辑》类实践课程发展的关键议题。文章一方面从技术快速迭代迫使课程知识体系持续更新,以确保学生习得最新画面编辑工艺并同步行业升级;另一方面,AI创新为课程重构提供可行路径和相应的教学模式,其辅助设计功能可显著增强学生镜头创意与分镜能力,提升课内外教学成效,创新教师教学过程管理。

关键词： 算法规制   互联网平台治理   人工智能  

摘要： 随着人工智能技术的快速发展，互联网平台的算法应用日渐广泛且复杂，并在一定程度上影响了社会信息传播、经济活动和用户行为。算法在提升平台运营效率、提高信息精准传达、优化用户体验的同时，也带来了算法歧视、数据滥用、隐私侵犯以及社会公平性影响等问题。这些问题损害了用户的权益，也对社会伦理道德和市场秩序构成潜在威胁。因此，平台算法规制成为互联网平台治理需要解决的重要问题。本文聚焦人工智能时代背景下，对互联网平台算法治理的价值意义、必要性及面临的现实困境进行研究，以“三螺旋理论”视角，提出构建政府、平台与科研机构等多元协同共治模式，旨在通过科学合理的算法规制，实现平台经济的健康有序发展，保障用户权益，促进社会公平正义。

摘要： 随着科技的飞速发展,人工智能(AI)技术正加速渗透社会各个领域,教育领域亦受其深刻影响。凭借其强大的数据处理、智能分析与个性化服务功能,AI 在教育领域催生了在线课程、教学智能体、智能教学数据分析等应用,打破了传统教育时空限制,依据学生学习习惯及进度,定制学习计划、精准推送资源,显著提升学生学习效能。

关键词： 人工智能   开放教育资源   个性化推荐   学习效率   数据隐私  

摘要： 开放教育资源(Open Educational Resources, OER)的个性化推荐成为当前教育技术研究的热点之一。目前,基于人工智能的推荐系统基于学习者的学习行为、兴趣偏好、知识水平等多维数据,运用机器学习、深度学习等技术,实现精准的个性化资源推送。现有系统在可解释性方面表现不佳,推荐结果难以理解,且存在数据隐私与安全问题。人工智能赋能的开放教育资源个性化推荐对于提升学习效率、激发学习兴趣具有重要意义,能够满足学习者的个性化学习需求,推动教育的深度变革。文章旨在深入探讨人工智能在开放教育资源个性化推荐中的应用现状、存在的问题,并提出相应的优化策略,以促进该领域的健康发展,为教育工作者和学习者提供有价值的参考,推动个性化学习的普及与深化。

摘要： 随着人工智能与大数据技术逐步渗透到服务业、制造业等各个行业,就业市场的运行模式、岗位需求正悄然改变。职业院校毕业生作为面向一线岗位的技能型人才,其就业路径、能力要求与岗位适配状况,都直接受到这种技术变革的影响 —— 既迎来岗位结构重塑、就业渠道拓宽的新机遇,也面临岗位竞争加剧、技能与需求脱节等挑战。为清晰梳理技术变革对职校毕业生就业的具体作用,下文将从 AI 与大数据对就业的影响维度、职校毕业生面临的就业挑战,以及应对这些影响的策略构建三个方面展开分析,为理解当下职校毕业生的就业处境提供思路。