关键词： 人工智能   大数据   智慧审计  

摘要： 近年来,全国各地以智慧审计建设树牢科技强审理念,积极出台智慧审计推进工作相关方案,从“人才梯队-数据要素-应用场景”入手,结合大数据审计的“技术-模型-方法”,助力提升智慧审计水平,推动审计项目高质量开展。文章从提升审计质效、构建智慧审计体系等方面阐述了人工智能技术对于智慧审计的重要性,探讨了人工智能技术在审计工作流程中的具体应用,并分析了目前面临的挑战,进而提出制定统一数据标准、做好数据安全保障、提升审计人员数字化意识与能力等举措,旨在推动人工智能技术在智慧审计中的持续高效运用,以实现审计工作的数字化转型,促进审计行业的智能化发展。

关键词： 人工智能   农民大学生   考试评价改革   乡村振兴  

摘要： 在乡村振兴战略背景下,农民大学生的培养面临传统考试评价方式单一、评价内容和标准固化、评价数据反馈不足等问题,而人工智能所具有的多元化、数据化、个性化和适应性强等特征能突破传统考试评价的局限,为农民大学生提供精准、个性化的评价支持,促进考试评价方式多元化、丰富评价数据、满足个性化评价需求,辅助评估实践技能、加强考试数据分析与反馈等,使培养出来的农民大学生更符合乡村振兴的直接参与者、新农业技术的应用型人才以及复合型创新人才的独特定位,助力其成为乡村振兴的重要力量。因此,将人工智能赋能农民大学生考试评价改革,并探讨其中的应用价值与方法具有实际意义,未来应积极探索人工智能在教育评价改革中的创新应用,推进农业农村现代化融合发展。

关键词： 生成式人工智能   表现性评价   地理教学   文心大模型4.0Turbo  

摘要： 生成式人工智能将给教育带来深刻变革,教师可运用生成式人工智能辅助设计表现性评价。为充分发挥生成式人工智能辅助地理教学的能力,需有效的训练、准确的指令和必要的优化。本文以高中地理“海水的性质”一课为例,使用文心大模型4.0 Turbo,展现生成式人工智能在表现性目标、表现性任务和表现性准则设计中的强大功能。

关键词： 可拓学   潜部特征元   特征元   基元理论   人工智能   自然语言处理   大语言模型   可拓智能  

摘要： 潜部特征元构建是可拓学基元理论的重要研究内容,潜在信息挖掘对解决问题和激发创新思维至关重要。为了解决目前人工识别基元潜部特征元效率低、覆盖面窄和数量不足的问题,研究基元潜部特征元显化理论与人工智能算法实现的结合点,提出挖掘基元潜部特征元的流程化、系统性方法,使用爬虫技术收集目标基元对象的相关信息,清洗噪音数据并从句子中挖掘构成特征元的名称和描述,用概率统计的定量方法筛选潜部特征元并通过Python代码实现智能挖掘功能,最后通过案例对比分析进行论证。研究结果能有效提高基元潜部特征元的识别效率和智能化水平,对从复杂多变的语料句法中进行语义概括也有一定的参考作用,为进一步提高特征名称及其量值智能提取的精确性积累训练集,促进可拓展型人工智能理论的发展。

关键词： 行动者网络理论   教育图景   人工智能   拟人化   布鲁诺·拉图尔   高度智能化   参与主体   生成式  

摘要： 一、引言Chat GPT、Deep Seek等生成式人工智能凭借其高度智能化与拟人化特性,被许多研究者视为不再仅仅是教育场景中的被动工具或背景,而逐渐成为与人类平行互动的积极参与主体。传统的人类中心主义视角不断被挑战和重新审视,技术工具、算法与人类社会之间的界限日益模糊。鉴于此,布鲁诺·拉图尔(Bruno Latour)及其代表性的行动者网络理论(Actor-Network Theory,ANT)近年迅速进入教育学、社会学、传播学等研究领域的视野,为重新理解数智时代的教育图景提供了前沿、独特且富有洞察力的视角。

关键词： 气候变化治理   人工智能   AICCG大模型   多模态数据   跨学科知识  

摘要： 科学、高效的气候变化治理对减缓气候变化,实现“双碳”目标至关重要。然而,气候变化治理面临多学科交叉、海量多模态数据、气候影响区域差异化和动态变化等复杂挑战,传统的人工查询、分析理解、建模以及决策制定往往无法找到最优解。人工智能(AI)的迅速发展为科学研究提供了全新的工具和方法,改变了气候变化治理研究的范式。鉴于此,基于生成式人工智能技术(Generative AI),开发了气候变化治理大模型(AI for Climate Change Governance,AICCG)。AICCG通过集成气候变化领域的多源多模态知识,实现知识集成与发现,推动跨领域知识与多模态数据融合,为政府决策者、学术界、企业和公众提供一个集成的交互平台,支持气候变化治理政策制定和策略优化。未来,人工智能将在气候变化领域发挥知识发现作用,促进全球合作与数据、模型共享,并在多种情景中得到广泛应用。

关键词： 人工智能   网络空间   青年   意识形态  

摘要： 人工智能时代的到来,为青年主流意识形态认同塑造了全新发展图景。以“内容生成”“话语交互”和“泛在分布”为核心技术优势,人工智能得以提升青年主流意识形态认同的温度、深度与力度,由此对青年主流意识形态认同形成积极效应。但是,在人工智能的社会化进程中,“算法失当”“权力越位”“身体退场”也相继引发青年主流意识形态认知认同被消解、情感认同被侵蚀、行为认同被解构等多重症候。为此,必须坚持问题导向,通过推动算法向善以强化青年主流意识形态认知认同,重塑价值理念以提升青年主流意识形态情感认同,确保主体在场以增强青年主流意识形态行为认同,精准解蔽人工智能对青年主流意识形态认同的负面效应,推动人工智能时代的青年主流意识形态认同迈向更高发展阶段。

关键词： 自动化命题   大语言模型   阅读理解   人工智能  

摘要： 自动化命题技术能大大提升测试开发的效率,是语言测试研究的重要方向。最新的大语言模型技术具有强大的自然语言推理和生成能力,可以有效克服模板和规则驱动的传统自动命题技术限制,具有巨大的应用潜力。本研究构建了专用于语言测试任务的大语言模型,并通过实证对比研究来验证其自动化命题效果。研究结果表明:1)与通用大语言模型GPT-4相比,语言测试大语言模型生成试题的微技能分布更合理,可用性评分更高;2)自动化命制的试题在信度和拟合度方面也具有接近CET-6阅读真题的实际测量表现。本研究初步探索了大语言模型技术在外语教学与测评中的创新应用路径,揭示了专用数据集的巨大潜能。

关键词： 批评态度   人工智能   AI技术   GPT   法学研究   高科技   实验室   知识进步  

摘要： 随着ChatGPT的出圈,生成式AI工具首次从实验室走向大众视野,人们得以重新审视AI的潜力甚至颠覆性。当前不同领域对AI知识生产呈现出不同的态度,与资本市场的追捧不同,知识界普遍持怀疑和批评态度。更有甚者,语言学家乔姆斯基批评ChatGPT没有带来真正的知识进步,而仅仅是“高科技的剽窃”。面对如此分歧,本文将选取法学研究这一知识生产维度来探讨AI技术带来的影响问题。

关键词： 机器学习   ChatGPT   矩阵   诺贝尔物理学奖   计算   向量   人工智能  

摘要： 人工智能(AI)正深刻地改变着人类社会的方方面面。2024年诺贝尔物理学奖颁给了创造出“机器学习”的原型的研究者,机器学习正是当前人工智能领域的核心。近年来很火的ChatGPT就是一种人工智能,人工智能内部会进行大量的计算。本文将详细解释,人工智能是如何通过使用“向量”和“矩阵”进行计算,实现其强大性能的。