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比如,在课程教学中,人工智能可以协助教师生成课程大纲、习题作业等教学材料,还可以答疑解惑;在人才培养过程中,人工智能可以帮助学生训练辩证、批判、创新等思维,形成独立思考和解决问题的能力。在学科建设中,人工智能还能促进新的研究方法和思路的产生,不仅有助于一些新兴学科和交叉学科的孵化,还有助于基础学科、重点学科、冷门学科找到新的生长点。
四是强化要素保障,优化发展环境。围绕康复辅助器具、智慧健康养老等重点领域,谋划一批前瞻性、战略性科技攻关项目。保障养老服务设施和银发经济产业用地需求,支持利用存量场所改建养老服务设施。鼓励各类金融机构加大对养老服务设施、银发经济产业项目建设的支持力度。推进人才队伍建设,健全数据要素支撑,依法严厉打击涉老诈骗行为。
有些高职学校自认为自身信息化基础较好,地位牢不可破,未来发展前景可期,暂不需要费时费力进行数字化转型。殊不知,数字化转型是一个周期较长的变革潮流,作为一场技术变革势力,它正在不断向各个行业渗透,那些变革较慢的行业将在激烈的竞争中逐渐处于劣势。这种情况之下,即使是信息化“水平高”的学校也应心怀忧患意识,认识到数字化转型是一个长期、浩大的工程,应尽早布局、提早谋划,积极思考数字化转型的思路与方法,根据职业技术技能人才不同发展阶段的能力提升需要,完善以校为主、市场参与的数字化资源开发机制,研发更加契合学生学习、学校教学的专业课程,促进教育链、人才链与产业链、创新链的有机衔接。
对《行动计划》提到的“加速科学研究范式变革”,中国科学院院士、复旦大学校长金力表示,传统的科研范式经历了4个阶段演化:从通过实验描述自然现象的“实验范式”,到通过模型或归纳进行研究的“理论范式”,再到应用计算机仿真模拟解决学科问题的“计算范式”,再到通过大数据分析研究事物内在关系的“数据范式”。今天,随着数据资源不断增长和需要求解的科学问题日益复杂,科学研究的第五范式应运而生,就是在“数据范式”基础上,引入了智能技术,强调人的决策机制与数据分析的融合,将数据科学和计算智能有效地结合起来,利用AI技术学习、模拟、预测和优化自然界和人类社会的各种现象和规律,以解决各种科研问题,从而推动科学发现和创新,这就是科学研究“人工智能驱动范式”(AI For Science)。