关键词： 人工智能+教育   视觉传达设计   教学创新  

摘要： 作为发展新质生产力的重要引擎,人工智能正加速渗透到教育各领域、各环节,改变了知识的生产与传播方式,传统以知识为中心的学习模式被重新定义,“人工智能+教育”时代已经来临。人工智能技术的应用提高了视觉传达设计的质效、丰富了设计形式,同时也带来了设计同质化和违背社会伦理的挑战。为应对挑战,视觉传达设计专业需要调整人才培养目标、重塑课程模块、创新教学模式、提升教师育人能力,培养学生的创新思维、技术应用能力、跨学科视野和人文素养,以使学生适应未来社会需求和职业发展需要。

关键词： 社会符号学   人工智能   生成式AI   多模态话语   数字语类  

摘要： 随着生成式AI的发展,社会符号学视角下的多模态话语研究迎来了新的机遇与挑战。本文通过梳理国内外多模态研究的新进展,探讨AI技术在社会符号学研究中的应用及其影响。研究表明,AI在弥补多模态话语研究方法论不足的同时,有助于促进多模态语类创新,并推动社会符号学理论向注重传播各要素的意义交换过程的转向。面对AI在共情力和多模态理解方面的局限,未来应该通过构建和谐的人机协作关系,打破学科壁垒,丰富多模态话语理论的阐释。

关键词： 管理路径   效果评价   健康体检   异常结果  

摘要： 《DK体检与健康手册》由清华大学出版社出版,英国DK公司编著,译者为钱云、孙小楠和杨继红。该书以现代科学的视角,系统地介绍了体检过程中可能出现的各种健康异常结果,并提供了相应的管理路径和应对策略,其目的是提高读者对自身健康状况的了解和管理能力。全书内容丰富,配有大量数据、案例,既有理论深度又兼具实用性,适合医学专业人员及普通读者参考使用。

关键词： 生成式人工智能   人工智能技术创新   人工智能核心能力   复合型人才培养  

摘要： 人工智能技术的快速发展,对高等教育提出了新的挑战和要求。我国高校应积极应对这一变革,主动作为,赋能人工智能技术发展与应用:一方面加强以生成式人工智能为代表的人工智能技术研究,不断提升模型性能,促进多模态融合发展,加强模型的可解释性和安全性研究,推动与特定领域或应用场景的深度结合,推动技术创新;一方面持续深化教育教学改革,通过优化课程设置、促进学科交叉融合、运用人工智能赋能教学等,改革人才培养体系,提升教育质量,培养具备人工智能核心能力的新型复合型人才。

关键词： 大数据   工会财务会计   互联网   人工智能  

摘要： 随着大数据和“互联网+”的快速发展,人工智能凭借其在数据信息处理方面的独特优势,已被广泛应用于众多行业,财会领域也不例外。充分运用人工智能构建科学高效智能的数智化服务体系,已成为工会财会领域发展的必然趋势。

关键词： 人工智能   融媒体   内容创作   分发  

摘要： 当前,人工智能(AI)技术在融媒体领域的应用逐步改变了内容创作与分发的生态。本文分析了AI技术在自动化内容生成和数据分析辅助方面的应用,讨论AI技术存在的问题,提出应对策略,并展望AI技术在融媒体领域的应用前景。

关键词： 自主学习   GPT-4o   小学中高年段   脚手架式  

摘要： 在人工智能(Artificial Intelligence,以下简称AI)重塑教育格局的进程中,2023年OpenAI与可汗学院的合作揭示了自主学习AI的范式突破。萨尔曼·可汗父子通过GPT-4o(OpenAI为聊天机器人ChatGPT发布的语言模型)进行的数学辅导实验,展现了AI如何以“脚手架式”重构学习生态——当学生推导错误时,GPT-4o通过递进提问激发学生自主反思,让学生将知识灌输转化为认知训练。这一技术演进不仅标志着AI教育从被动应答工具向“共学者”跃迁,更指向一个根本性命题:在基础教育阶段,如何通过AI赋能培养学生的自主学习能力?尤其对处于认知发展关键期的小学中高年段学生而言,AI的介入不仅是技术适配的尝试,更是塑造学生学习品格的实践。

关键词： 人工智能技术   美术设计教育   适应时代发展需要   美术设计人才  

摘要： AI技术打破了传统教学的时空限制,为美术设计教学提供了新工具、新方法,丰富了教学资源,并拓展了教学空间。在美术设计课程中,AI技术主要应用于个性化创作启发、理论知识传授、实践创作辅助及评价反馈等环节。AI激发了学生的创作灵感,提高了学习效率,优化了设计流程,实现了对学生作品的多维度分析评价。然而,AI应用也带来技术依赖与创造力弱化、教师角色转变等挑战。高校应积极探索AI与美术教育的深度融合,优化课程体系,加强师资培训,创新教学方法与评价体系,推动美术设计教育事业迈向新高度。

关键词： 教师角色   教育数字化   教育变革   人工智能  

摘要： 中共中央、国务院印发《教育强国建设规划纲要(2024-2035年)》,明确要求以教育数字化开辟发展新赛道、塑造发展新优势,其中重要的一点是促进人工智能助力教育变革。近日,世界数字教育大会在武汉召开。会上讨论的其中一个主题是“智能时代教师角色转变与能力提升”。

关键词： 阿尔茨海默病   数字化技术   人工智能   机器学习   早期识别  

摘要： 阿尔茨海默病(AD)是一种严重影响老年人健康的神经退行性疾病,其早期诊断对延缓病情进展至关重要。本文聚焦多模态数字化技术,系统综述了数字化技术在AD早期识别中的整合应用,涵盖认知评估、影像分析、生物标志物检测及多基因风险预测等领域,旨在提高诊断的准确性和效率。研究发现,基于人工智能的数字化工具通过捕捉行为特征和生理数据,显著提高了筛查效率;机器学习算法结合多模态影像数据提高了脑结构异常的识别灵敏度;数字化生物标志物联合分析实现了AD病理分期的高精度预测。数字化技术在实现多模态标志物联合检测以及优化诊断流程方面都有重要进展。整合多种数字化手段和技术,可以实现AD的早期筛查和诊断,为患者提供更多便捷、高效的选择。