摘要：毋庸置疑，人工智能将在很多方面辅助和替代人类活动，包括教育活动。它可以为人们提供普适化、标准化教育的同时，分析和改进方法，提供更有针对性、个性化的教育方案。本人以人工智能新近的发展为出发点，结合大学数学的特点，分析其结合点，探讨人工智能在大学数学教学中的应用模式，以期提高教育质量和实现培养创新型人才。
关键词：人工智能;教育活动;数学教学
人 工 智 能 ( A r t i f i c i a l Intelligence)是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。人工智能的核心是机器学习，而深度学习是机器学习的一种，它能使计算机系统从经验和数据中得到提高。近年来，得益于强大的计算机、更全面的数据和更深网络的技术发展，深度学习逐渐走向实用，在智能交通、智慧医疗、图像处理、语音识别等领域逐渐发挥颠覆性的作用。2017 年 7 月 20 日，国务院印发《新一代人工智能发展规划》，人工智能正式成为国家倡议。
《规划》的第一个方面重点任务就是创建开放协同的人工智能科技创新体系，从前沿基础理论等方面强化部署。大学数学教学作为科技创新体系关键一环，涉及前沿基础理论研究、创新平台建设、高端人才队伍培养等核心方面，是培养人工智能人才的主力军。大学数学教育有责任、有义务将人工智能需求和思想、方法融入教学，为国家倡议服务，为民族复兴献力。
一、人工智能与大学数学教学的结合
点人工智能与大学数学教学的结合可能有几个方面：
其一，人工智能本身需要数学基础，大学数学是从事人工智能开发的基础。模型的建立和训练是人工智能算法的基本工作，高等数学、线性代数、概率论、数理统计和随机过程、离散数学、数值分析等是人工智能算法的基础，在此基础上诞生的人工神经网络、遗传算法、深度学习算法已经成为人工智能领域的主要算法。大学数学已经成为人工智能算法工程师必须精通掌握的主要工具。这也是人工智能发展的第一个阶段，人类需要掌握数学知识以设计、研发人工智能系统。
其二，人工智能更能帮助大学数学教学因材施教。小度机器人、天猫精灵等人工智能系统已经可以记录用户使用习惯并由此进行分析和处理以获取经验，加之其不断地为数据处理中心提交大量数据以改进模型、算法，等价于大量用户对其进行修订、补充、完善，因此可以对特定群体的特征和行为更好地分析并制定更有针对性的施教方法。这是人工智能发展的第二阶段，人工智能系统辅助人类学习、工作、生活。
其三，数学学科教学是机器学习算法发展的逆化，掌握数学工具是对抗人工智能的重要方面。很长一段时间，机器学习的都是以知识库、逻辑分析、判断和推理为主。而数学学科的教学也以知识传递、逻辑思维训练为主，长期以来，训练学生理性和客观的思考能力、解决抽象和形式化的任务都是数学教学的主要目的，而这恰恰是现阶段机器学习的长项。2017 年以来，搜狗汪仔 babyQ、高考机器人 Aidam、数学高考机器人 AI-MATHS 等人工智能答题系统已经相继面世并得到部分验证，并向着攻克主观题目的方向努力。可见，机器学习技术已经由一般的机器学习向着具有决策、性格的深度学习方向发展。而直觉、情感部分作为人类的长项将不再具有优势，此时更需要我们掌握严谨、理性的思想方法，了解人工智能的核心和基础。
二、基于人工智能的大学数学教学模式分析
大学数学教学的最终目的是培养学生的数学思想素养和逻辑思维能力，逐渐形成独立提出和分析、解决问题的能力。人工智能首先可以辅助教学工作。
第一，人工智能系统可以感知和记录学生的各类状态信息。大学教师由于教学和科研工作，往往无法准确记忆班级每个学生的基本情况。学校的学生数据库记录的信息有限，无法将学生的专业需求、详细考勤、作业情况记录在案，从而无法得知学生的掌握情况，也无法做出教学安排的及时调整。加之数学的基本理论大都经过几代大师的努力已经构建起来，这些情况导致有些老师不愿意去了解需求和变化，其教学方法和教学内容甚至几十年都不曾变化。而人工智能系统可以通过大量的传感器、网络登陆等信息获取和收集更多的实时数据，供查询和调用。以供教材、教学规划制定者了解内、外需求，及时做出调整。
第二，人工智能系统可以主动分析数据、提供决策建议。在个体上，一方面可以分析学生作业认真程度、考勤情况、考试成绩甚至体育、爱好、社交活动的变化，从而针对性地通过提问、交流、奖惩等手段进行引导辅助教学，弥补普适教育对个体短板的忽视;另一方面，通过分析可以及早发现学生的个性特长，培养学生发挥天赋，增强信心，引导学生向专业型、复合型人才发展。此外，掌握学生的精神状态甚至情感波动，甚至可以及时发现不良的思想，为大学生心理辅导提供基础材料，预防学生心理疾病恶化造成恶劣后果。
三、结束语
当前，尚无法真正推理和解决问题的弱人工智能方面已经取得可观的成就，Aidam 等就是数学解题类的人工智能代表，辅助数学教学工作也仅是政策和具体实施方面的进度问题。强人工智能有两类：类人的，思考和推理与人类似;非类人的，思考和推理与人完全不同。
强人工智能目标很明确，但是尚未实现。类人的人工智能更为安全，可以实现类人的交互、推理，显然有助于我们教学工作，教育工作者需要积极、主动利用。而非类人的必须在人类的掌控和监督下才可以指导学生学习，需要采取更为审慎的态度。但是，前景并不可畏，培养学生数学思维和方法，传道、授业、解惑始终是大学数学老师的宗旨，科学技术始终是为了服务人类，积极、乐观、从容、自信面对人工智能，是每一个大学数学从业者应有的心态。
【参考文献】
[1] 曾安 , 余永权 , 曾碧 . 人工智能课程教学模式的探讨 [J]. 江西教育学院学报 ( 综合 )2006,27(6):40-43.
[2] 李春贵 . 基于案例教学的“人工智能”教学的实践与探索 [J]. 计算机教育 2008,69(9):55-56.
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