导语：如何才能写好一篇人工智能时代的教育革命，这就需要搜集整理更多的资料和文献，欢迎阅读由公务员之家整理的十篇范文，供你借鉴。
在刚刚结束的2017年高考，学霸君与准星云学两家企业的“高考机器人”分别拿出了134分和105分的高考文科数学成绩。在做题方面，机器可能已经超越了不少人类。正是这样一件事，同样引发了人们的深度讨论与思考。
的确，随着理论和技术的日益成熟，人工智能开始受到产业资本的热捧，语音识别、机器视觉、智能控制、智能检索、智能互联、专家系统、自动规划等应用步伐加速。金融、电商零售、医疗健康、交通、个人助理等多个领域都可以看到人工智能的应用，人工智能已然开始取代工厂工人、客户服务等重复性工作。人工智能在教育领域同样拥有巨大的应用潜力，随着知识表示方法、机器学习与深度学习、自然语言处理、智能、情感计算等关键技术的发展，人工智能将在学校管理、校园安全、课堂管理、智能助教、自动阅卷、自适应教学等方面发挥作用。
面向未来，我们不禁要问，人工智能是否能够改变教育？人工智能在教育领域将释放怎样的潜力？本期策划，我们邀请上海海事大学魏忠，探讨人工智能视角下的未来教育，从人工智能的教育本体、对学科的影响、对教育技术的改变、对教育价值的重新定位几个方面进行了系y思考与分析。江苏师范大学智慧教育学院周宝、杨现民结合人工智能在教育中的典型应用，探讨人工智能对学校管理及教学带来的革命性影响。华东师范大学第二附属中学刘党生，从技术与教育的关系延伸到人工智能，并对非生物智能介入教育的未来趋势进行了预测；重庆市江津区聚奎小学校刘春林、重庆市聚奎中学校张渝江从教育教学实际出发，介绍了人工智能软件如何温柔地改变教育。上海市位育中学陈凯从教育哲学的角度，探讨了人工智能如何作用于思维、认知、学习，并进行了反思。
关键词：人工智能；大数据；交叉领域
1.人工智能和大数据与“工业革命”
2.人工智能和大数据与金融的未来
3.人工智能和大数据与“专家系统”
4.人工智能和大数据与教育变革
5.人工智能和大数据应用的共性需求
人工智能和大数据时代，海量的信息来自“五湖四海”，但都通过互联网络汇聚智能终端。这些数据只会进一步增多，不仅仅是云存储，对于信息的进一步挖掘、处理、分析和利用，目标性结果才是我们最想要的信息。全球包括IBM、微软、谷歌和亚马逊等一大批知名企业纷纷掘金大数据挖掘这一市场，大家都在开拓自己大数据分析平台。数据挖掘是大数据时代孕育的产物[24]，是我们的共性需求，与传统的统计分析技术相比，数据挖掘有着自身的本质特征,数据挖掘是在没有明确假设的前提下去挖掘信息并发现知识。数据挖掘所得到的信具有先前未知、有效以及可实用三个特征[25]。数据挖掘的出现不是为了替代传统的统计分析技术,相反，它是统计分析方法学的延伸和扩展[26]。随着信息时代的到来，数据挖掘被越来越多地应用于各个领域。
6.人工智能和大数据的展望
大数据与人工智能相辅相成，在人工智能的加持下，海量的大数据输出优化的结果，使人工智能向更为智能的方向进步，大数据与人工智能的结合将在更多领域中击败人类所能够做到的极限。漫长的人类历史发展和进化，信息和人类一直“缠缠绵绵”“你追我藏”，因此，我们应该明白信息就是信息，我们需要的是“维基百科”，而不是仅仅的“维基”。走出狭隘的信息资源，管理和洞察大数据，才是对数据的有用。因为，我们早已告别了数据库放在一间房间的时代。此刻不得不提蓝鲸法则——大数据之道：了解数据懂得利用数据的“浮力”才是关键；“以简约为目标”将数据最终形成洞察及行为；可以通过“数据”“信息”“知识”流程式、组合式、直通车式各种需要的方式来获取[27]，在简约中“印象”处理繁杂的大数据，使之“为我所用”。=数据也是一门科学、一项技术，如果实验不能证明其具有可重复性和一般性，那它是没有科学依据，但是，任何一项科技，如果你坚信它必将改变社会和商业，选择从长期展望其发展并持续付出努力，那么就是一种战略选择[29]。人类社会的政治、经济、文化、思维等固有“态势”被重刷，数据思维将为我们带来一个智能全新的世界观。
1引言
能够透彻地了解人类智能行为产生的机理并制造出可以模拟智能行为的智能机，是人类长久以来一个美好而强烈的愿望。从世界各国的古老传说到近代科学的不断尝试，都表明了人类希望征服自然进而征服自己的决心。人工智能学科的出现及迅速发展，为这一愿望的实现带来了希望的曙光。它的研究延长了人脑的功能，深化与拓展了人类的智能劳动，使科学技术革命的发展速度空前。目前，人工智能(ArtificalIntelligence，简称AI)已被应用到社会生活的各个方面并已取得了令人瞩目的成就。
虽然体育实用计算机科学在短短十几年中已经取得了迅猛的发展并有力地促进了体育事业的进步，但是，我们也不得不冷静地看到，体育实用计算机技术还远远滞后于计算机科学的发展，在以“知识工程”为主的人工智能诸学科取得巨大成功的时候，体育实用计算机技术还在坚持“数据结构＋算法＝程序”的传统程序设计方式，显然已是大大落后于时代了。怎样在系统分析的基础上有步骤、有顺序地将计算机科学的最新发展成果应用到体育领域中来，从更大程度上挖掘计算机科学的潜能从而促进体育科学再上新台阶，就成了体育科研工作者一个重要的课题。本文分析了体育实用人工智能的现状，展望了体育实用人工智能的未来。目的是引发广大体育工作者对体育实用人工智能的兴趣，吸引更多的人参与到这项工作中来。
2人工智能及其解题思路
人工智能是一门前沿学科，是在计算机科学、控制论、信息论、系统科学、哲学等多种学科基础上发展起来的。它的出现及所取得的成就引起了人们的高度重视，从而被称为是继第三次产业革命之后的又一次革命。尽管如此，目前还没有一个关于人工智能的确切定义。我们可以这样理解：人工智能是一门研究如何构造智能机器(智能计算机)或智能系统，使它能够模拟、延伸、扩展人类智能的学科。通俗地讲，人工智能就是要研究如何使机器具有能听、会说、会看、会写、可思维、会学习等人类思维能力的一门科学。
人工智能的研制者通过知识获取过程将专家知识变成计算机可以识别的代码(知识库)，然后通过计算机程序设计使计算机模拟人类所特有的推理思维过程(挑选知识的过程)，从而完成只有人类才能解决的智能问题。由于人工智能可以融合多个专家的知识并吸取了人类的直觉和经验，所以，人工智能更适合于解决现实中需要人的思维判断而难以量化的问题。对于体育领域而言，不论是运动员的选材、训练计划的安排、运动处方的制订还是运动技术的诊断，体育专家的知识和经验都有着举足轻重的作用，如果智能系统可以完成这些工作，对体育科学的发展将产生深远的影响。
3体育实用人工智能的现状
象所有处于发展之初的学科与研究方向一样，人工智能与体育科学的完全交汇融合还有相当长的路要走，还需要我们保持清醒的头脑，采取实事求是的系统分析方法来对待它。惟有如此，我们才会既能发现不利因素而不至于盲目乐观，又能看到有利条件而不至于悲观失望，才能有的放矢地把握体育实用人工智能的发展进程。
3.1体育实用人工智能发展过程中的问题
1.对大多数体育工作者而言，人工智能技术还相当高深，它需要开发者不仅具备专项知识，还必须具备系统工程、软件开发等多个领域的综合素养。这些条件不仅对缺乏计算机操作能力的许多工作者来说十分苛刻，即便是具有一定计算机应用水平的科研人员，对知识工程理论与方法的缺乏也会使其成为人工智能的门外汉。智能系统的核心和基础是人类的知识和经验，要想开发智能系统，就必须从传统的以数值计算为中心的程序设计转变到以知识符号处理为中心的程序设计上来。这种思维与观念的转变显然不是轻而易举的。此外，智能系统的开发是一个复杂的、旷日持久的系统工程，不仅需要相当的技术和足够的软、硬件支持，而且需要开发人员长期、艰苦的努力。与那些更易在短期内取得成果的研究方向相比，体育实用人工智能技术的研究可能更容易被人们所忽略。
2.人工智能与体育科学两学科发展的相对独立性阻碍着两者的交汇融合。掌握人工智能技术的科研人员还没有看到其在体育领域应用的广阔天地，人工智能的应用成果还集中在工业控制领域、社会经济系统或军事决策过程——相对来说，这些领域更易取得明显的经济效益和社会效益。体育实用人工智能研究的巨大潜力还没有被挖掘出来。与此同时，相当一部分体育工作者还在沿袭着传统的以“经验技能”为主的教学、训练模式，保守的思想也使他们看不到或是轻视或是不愿接受科技发展的新成果，这就加大了体育实用人工智能普及的难度。总的来说，相互渗透、相互吸引是两者的必然趋势，但目前人工智能与体育科学仍处于若即若离的境地，两者的交叉还需要一个强有力的桥梁和纽带。
3.人工智能技术本身的不完备性。尽管自80年代以来，对机器学习、分布式人工智能、知识表示、常识推理等基础性研究取得了可喜的成果，特别是人工智能的重要分支——专家系统的应用研究成果已取得了重大突破，但是从总体上来看，人工智能距其完善还有相当长的路要走。我们不得不看到，人工智能的大部分分支，如自然语言理解、模式匹配、可视化研究等等都还不完善、不成熟，许多研究成果还仅仅停留在实验室和书面报告里，并没有转化到应用上来，即使是在专家系统中，专家知识获取这一“瓶颈”技术也阻碍了它的进一步发展。
此外，我们也不得不考虑一下计算机软、硬件和资金方面的限制。一般一个大型的智能系统的开发需要强有力的计算机软、硬件支持和足够的资金投入，基本上以个人微机为主的体育科研及捉襟见肘的体育科研经费可能会从很大程度上限制着体育实用人工智能的发展。
3.2体育实用人工智能发展的有利条件
尽管一系列理论与实际问题阻碍了体育实用人工智能的发展，但是我们也没有理由对体育实用人工智能产生悲观情绪，更多、更有利的条件则为人工智能技术在体育领域的应用开辟了道路。
1.计算机技术在体育领域的广泛应用以及它对运动成绩的巨大推动力，已经使越来越多的人们认识到程序设计的美妙前景。显然，体育实用计算机程序的设计就是对体育工作者脑力劳动的解脱。这不仅仅是已尝到程序设计甜头的教练员和运动员的迫切要求，也是广大体育科研人员的努力方向。
2.近年来，我国的体育教育，特别是高层次的体育教育取得了很大的进展，培养出一大批年富力强、有很强科研能力的硕士和博士研究生。他们大都具有较强的计算机应用能力和学习能力，对他们来说，掌握人工智能技术也并不是遥不可及。青年体育科技工作者的不断发展与壮大，为体育实用人工智能的发展提供了必要的人才支持。
3.“全民健身计划”的推广与实施，不仅使我国的群众体育走上了正规化的道路，而且吸引着越来越多的人参与到体育活动中来。这其中当然包括人工智能领域的研究人员，他们会在锻炼中逐渐认识体育、了解体育、发现体育中的问题并不断尝试用本领域的技术方法来解决它(事实上，许多行之有效的体育实用方法和技术都是非体育专业科研人员引进到体育领域中来的)。人工智能会象现在已经在体育领域得到广泛应用的灰色理论、模糊数学、系统工程一样，逐渐地被广大体育工作者所承认、理解和接受，进而逐渐渗透到训练、选材、规划、教学等日常的体育工作中。因此，“全民健身计划”的出台与推广，又为体育实用人工智能的发展创造了有利的外部环境。
此外，体育科研触角的不断伸展、体育科技投入的逐渐增加、体育科研人员素质的不断提高和人工智能技术的不断完善，都会在一定程度上加快体育实用人工智能的步伐。
4体育实用人工智能的发展方向
就目前人工智能领域而言，人工神经网络技术与集成分布式智能系统是研究的热点。前者是以研究大脑的结构和认知模型为主，用以对智力活动进行模拟或处理海量信息。后者是一种大规模的集成环境，即把各种不同的专家系统、神经网络、数据库、数值计算软件包和图形处理程序进行有机集成，以解决复杂问题，是“大成智慧工程”。虽然这两者也可作为体育实用人工智能的研究方向，但对当前体育领域而言，应用性研究，即将各种已经成熟的智能技术应用到体育实践中来，有着更加重大的现实意义。
4.1各种体育实用专家系统的开发与研制
专家系统是利用具有相当数量的权威性知识来解决特定领域实际问题的计算机程序系统。它根据用户提供的信息、数据或事实进行自动推理判断，最后给出结论及结论的可信度以供用户决策之用。之所以选择专家系统做为体育实用人工智能研究的突破口，是因为不论从理论上、技术上，还是从应用上，专家系统都可以算得上是人工智能最成熟的一个分支。一些成功的专家系统开发实例(包括已开发的体育实用专家系统)可以提供技术支持，各种理论研究又使开发过程有章可循。体育实用专家系统的开发，能够促使体育实用人工智能不断地从抽象走向具体，引导体育工作者循序渐进地了解和掌握智能技术，逐渐开发出智能化程度更高的智能系统来。惟有如此，才能符合事物发展的客观规律，才能保证体育实用人工智能健康、有序地发展。
4.2体育领域自身智能技术研究人员的培养
4.3体育实用人工智能的基础理论研究
5结束语
体育实用人工智能离成熟还有很长的距离，还存在着一系列的问题，但同时又充满着希望，为迎接这一机遇与希望共存的挑战，广大体育工作者需要沿着正确的方向做出艰苦的努力。
主要参考文献
1刘泉宝，等.关于人工智能的哲学思考.计算机科学，1995(2)
2石纯一，等.人工智能原理.北京：清华大学出版社，1993
3陆汝钤.专家系统开发环境.北京：科学出版社，1994
4王永庆.人工智能—原理*方法*应用.西安：西安交通大学出版社，1995
5刘有才，等.模糊专家系统原理与设计.北京：北京航空航天大学出版社，1995
6MingRao，等.智能工程与控制技术：历史、发展与未来.控制与决策，1994(1)
7高扬.体育院校课表计算机辅助编排系统的开发与应用.体育数学与体育.系统工程，1995(1～2)
8程勇民，等.射击运动员肤纹特征及计算机选材模型的研究.体育科学，1995(5)
9邵桂华，等.体育领域专家系统外壳的开发与研制.体育科学，1997(3)
10邵桂华，等.赛艇项目技术诊断专家系统的开发与研制.系统工程，1997(4)
作者：【美】马丁福特
出版社：中信出版社，2015年7月
一位程序员幸运地抽中了老板的大奖，他将受邀前往位于深山的豪华别墅，与老板共度假期……事实上，员工被邀请来是为了协助老板完成其所开发的智能机器人测试――图灵测试，即测试电脑是否具有“人类思维”。如果电脑能在5分钟内回答由人类测试者提出的一系列问题，且超过30%的回答让测试者误认为是人类所答，则电脑通过测试。然而在随后的交流中，这名员工越发觉得，他所面对的似乎不是冷冰冰的机器，而更像是一个被无辜囚禁起来的少女，楚楚可怜……
这是几个月前在北美上映的电影《机械姬》的剧情。近年来，与其同一类型的影片还有很多，《超能查派》《超体》《我，机器人》……这些影片实则都表达了同一主题――当机器人足以智能，小心科技反扑。随着智能科技的发展、工业机器人的出现，人类和我们的机构已经出现无法赶上机器脚步的迹象了……
作者在本书中也表现出了这样的担忧――我们无法（也不能）阻止科技的进步、世界的发展。同样地，我们将很快迎来机器人全面崛起的时代。
传统时代，我们对机器人是乐观的，即使一些工作被淘汰，但会有更多的工作被创造出来，以满足新时代的创新。由此所带来的经济社会问题也可以通过加强医疗卫生、退休和失业保险制度，培训和教育的强化来调整。
然而，到了机器人时代，这些想法完全错了。过去很多所谓的“好工作”将会过时：律师助理、记者、药剂师、上班族，甚至电脑程序员都将被机器人和智能软件所取代。伴随着机器人技术的日渐成熟，工薪家庭和中产阶级家庭将受到进一步挤压。同时，人们的家庭还将经受生活成本上涨的冲击，尤其是教育和医疗保健成本的上涨。这一切很可能造成大范围的失业和经济状况的不平等，甚至还会造成社会固有结构的崩溃。
在本书中，福特的观察要更为深入一些，其论调也更显悲观。他提到，技术对就业的影响，对个人生活和社会整体的潜在破坏，会交互于其他主要的社会和环境挑战，比如人口老龄化、气候变化和资源枯竭等。事实上，它的可怕之处还在于，如果人们不承认或不适应技术进步带来的消极影响，全球将面临着一场“完美风暴”：不平等的剧增、技术失业以及气候变化所产生的影响将并行出现，而且在某些方面它们还会彼此放大和加强。美国从全球抢回制造业，却没显著提高就业，就是因为就业机会被机器人抢走了。
当然，这还不是最坏的消息。人类水平的人工智能被称为“强人工智能”。它能达到远高于蓝领工人的智能水平，甚至超过整个人类的智能水平。如作者所言，随着机器人从弱人工智能时代演进到强人工智能时代，人与机器之间互相加强的反馈循环将不断加快。最终将产生“智能爆炸”，然后生产出一台比任何人类都聪明十万甚至上百万倍的机器。届时，它很有可能对整个人类文明造成破坏。
ABC成为时代主题
百度大脑优势独显
张亚勤说，百度云拥有百度大脑的支持，是百度云最独特、最重要的优势。百度大脑是百度云的核心引擎，而百度云是百度大脑的云化，为前者提供了神经元和数据训练源。通过深度学习和机器学习技术，百度在语音、图像、自然语言处理等方面取得世界领先成果。
此次峰会以ABCSUMMIT为名，即是AI，BigData，CloudComputing。百度通过开放共享自身领先的技术能力，让云智数成为所有企业的基础能力，推动各行各业开始进入ABC时代。
对于未来信息科技发展的趋势，张亚勤表示，由云计算和人工智能组成的ABC将成为一个时代的主题。以云计算为基础，以人工智能为中枢，以大数据为依托，ABC将深度结合并改造传统行业，真正地提升每一个企业的运营效率，释放商业潜能，创造全新机遇。
截至目前，百度云已经和超过三万家企业展开合作，也陆续渗透到物流、医疗、教育、营销、金融等关系到百姓生活的各个行业中，让服务开始真正智能化。云智数三位一体的云服务结构可以为客户提供业务可持续发展的动力引擎。
以“智”为谋天智平台
会上，百度云重磅了最新的人工智能平台――天智。天智底层为百度云计算，由感知平台、机器学习平台和深度学习平台三部分组成，为不同需求的客户提供全面的人工智能服务。这也是继“天算”、“天像”和“天工”三大平台后，百度云的第四大平台级解决方案。至此，百度云实现了人工智能、智能大数据、智能多媒体和智能物联网全方位的智能平台服务。
感知平台主要包括图像技术（文字识别和人脸识别）、语音技术（语音识别、语音合成和声纹识别）和自然语言处理（NLPCloud），可以应用于智能客服、身份验证、内容审核等场景，应用开发者可针对特定场景的应用直接调用API。
在这些技术方面，百度均处于行业领先地位。其中百度语音识别入选2016年MIT十大突破性技术，中文识别准确率达到97%。机器学习平台是百度云端托管的机器学习服务，可以打通机器学习全流程，内置20多种高性能算法，并开放SparkMLlib；同时支持百度用户画像数据，并提供多种应用场景模版。
深度学习平台具有灵活、高效、可伸缩、开源等特点。它支持多种神经网络结构和优化算法以及自定义网络配置，对于计算、存储、架构、通信等多方面多了细致优化。它支持多核、多GPU、多机环境，其Paddle内部技术已经使用成熟，并实现对全球开发者的开放。深度学习平台适用于精通深度学习的数据科学家，针对企业或研究部门的特定项目，需要大量的客户标注数据。
交通领域变革在即
智能交通时代来临
同时通过百度拥有的全球最大规模的深度神经网络、最大深度机器学习开源平台，对交通大数据的有效归类、提取、利用，实现多系统配合协调，建立起一个更安全、更高效、更准确的智能交通体系。
百度副总裁王路与太原铁路局局长赵春雷、南方航空电子商务部副总经理王景成、中国海事局曾辉共同智能交通生B联盟，这也是国内首个覆盖陆海空车的智能交通生态联盟。
借助百度云计算、人工智能和大数据技术优势，构建“交通大脑”，与合作伙伴一起促进交通运输领域的技术创新和应用，发展智能交通，推动交通运输更智能、更高效、更安全地运行和发展。目前，诸多合作已在进行中。相信随着合作的深入，必将改变交通现状，推动中国智能交通的发展。
在与太原铁路局的合作中，双方共建国内首家集铁路、航空和公路三位一体多式联运的物流云平台。通过百度云的接入，该平台可打通货物在公路、铁路、航空的运送及仓储信息；并利用大数据进行资源调配，通过人工智能深度学习物流管理，优化调度效率可达59%。
另一方面，百度云还将与中国南方航空共同推进智能航空计划，将通过大数据实现对于航班、旅客、机票、航站楼、天气等信息的综合分析调度。同时共同推进大数据营销、新一代信息技术和百度云的推广应用、消费信贷等多方面的合作探索，为用户打造一站式的智能出行服务平台。
从陆地到海洋再到空中，百度云并不满足于交通体系的立体扩张，还要创造全新的交通方式。百度目前正在推进可以感知车辆行驶、预测交通状况的智能汽车和无人汽车的发展。百度无人车已成为国内外瞩目的前沿科技代表，在去年完成了实地路测，并在今年的乌镇峰会上再次亮相。
在智能汽车的商业化方面，百度已与国内知名商用车企业福田汽车达成战略合作。未来，百度将与福田汽车在汽车大数据、智能驾驶领域深入合作，开发出更多具备智能驾驶的商用车产品。
云计算、人工智能和大数据已成为新一轮产业革命的核心驱动力，百度云将透过云生态下的“交通大脑”，依托智能交通生态联盟，加强行业合作，挖掘数据中的更多价值，推进智能交通的全面云端化，突破前所未及的高度，让智能、计算无限可能。
写在最后
2016是百度云计算的元年，基于基础云、天算、天像、天工已经有80+款产品。下一步，人工智能已经成为百度的核心战略。
百度大脑“天智”――人工智能平台也应运而生，内容包括：
首先，感知平台，包括图像技术、语音技术、自然语言处理等技术，代表着耳口心相结合的“聪”。
其次，机器学习平台，包括打通机器学习全流程、内置20多种高性能算法、支持SparkMLlib、用户画像数据、多种应用场景模板的机器学习平台。
关键词：电子信息；科学技术；未来发展
一、在应用中电子信息科学技术的存在问题
电子科学技术由于是一门新兴技术，起步较晚，因此，在当代和未来，包括中国乃至整个世界在其应用上仍然存在着许多问题，但主要存在于发展中国家，发达国家由于起步较早，利用其先进的技术仍然占据着优势和主导地位。关键主要包括以下几点内容。
1、人才培养问题
2、产业环境问题
二、电子信息科学技术在未来的发展
1、物联网技术的发展
物联网又称为传感网，它的用途广泛，可用于教育、交通、生产等各个领域。随着物联网的逐步实现和发展，许多科幻电影中的场景得以实现，例如，借助一个遥控器，出行在外的人就可以控制家中的电器，环境等。因此人们的生活水平将得到巨大提高。在未来物联网将得到大规模普及，新的产业即将诞生，将会推动各个行业的更新换代。可以说，物联网技术是未来的焦点。
2、人工智能的不断发展
人工智能一直是社会的热点问题，它不仅关乎着科技，也与道德与伦理有着一定关联。但是随着社会的不断进步，人们的要求逐渐提高，人工智能也必然会走进千家万户，为人们的生活提供便利。目前，人工智能虽然已经经历了多年的发展，但依旧存在着许多技术瓶颈需要突破。计算机技术虽然发展较快，但如何实现人工智能仍然是一个难题，需要软件硬件的技术突破。近年来，我们已经享受到了人工智能技术的发展为我们带来的生活变化。智能手机，无人驾驶技术说明人工智能技术已经取得了一定的进步，在未来我们仍然任重而道远。
3、自主研发与集体合作研发相结合
集体合作研发是一种传统的研发方式，发展中国家与发达国家进行合作开发新技术。但不可否认的是，发达国家在电子信息科学技术上占据着主导地位，仍然掌握着核心技术。为了保持其优势，西方发达国家采取技术封锁的政策，在合作中也有所保留。而任何一种技术的发展又需要不断地进行开拓创新，因此，对于广大发展中国家来说，投入人力物力并大力推动技术的自主研发是十分必要的。中国作为最大的发展中国家，要利用好自身的优势，推动自主创新，只有这样才能成为科技强国，掌握主动权，在国际间的技术交流中占据主导地位，取得更大的利益。坚持自主研发，同时与其他国家保持良好的技术交流与合作，才是保障发展的正确道路。由此可见，在未来自主研发与合作研发将会成为一种新兴趋势，推动着电子信息科学技术在未来的发展。
4、互联网的进一步发展
互联网将更进一步普及到全世界各个角落，wifi实现全球覆盖。同时，网络速度和所能提供的服务进一步升级。云计算和大数据技术将得到广泛普及，无线传输将真正成为主流，互联网终端设备也将经历革命性的发展。互联网与现实将结合得更加紧密，两者互补，将极大便利人们的生活。
三、结束语
当代与未来社会是一个充满变革的社会，其中也蕴含着发展与进步的机遇和挑战。电子信息科学技术毫无疑问是人类社会进步的新的动力源泉，它的飞速发展将会带动其他领域的变革。而我们所要做的又是顺应时展的潮流，推动这一新兴技术的发展，抓住机遇并迎接挑战。在本文中，笔者分析了现在和未来这种技术所以仍然存在的问题，并在一定程度上预见了其在未来发展的趋势，希望能为这一技术的发展起到一定的推动作用。
参考文献
[1]童琛博.浅析电子信息科学技术在未来的发展[J].电子世界,2016,(20):23+31.
[2]张寿玲.电子信息科学技术的未来发展刍议[J].科技展望,2016,(29):5.
融合。信息技术在各学科中的应用已成为“新常态”。需要指出的是，融合其实已经成了时代的
关键词，如真实世界和虚拟世界之间的融合使得在虚拟环境中学到的知识就成了未来真实环境中解决问题的方法。
开放。互联网教育的发展，微课、MOOC、翻转课堂的流行，使得“没有围墙的校园”似乎成为可能。在技术的推动下，学校将进一步向其他学校、社会组织、企业开放。此外，个人观念上的开放更加重要。
协同。新技术的支持，开放的理念，将使协同越来越引人注意。一方面是大中小学协同发展，共同探索创新人才培养的途径，另一方面是产学研协同发展。
创新。创新首先要体现在课堂教学模式上。其次，创新也要体现在管理机制和服务机制上。
变革。要想真正促使信息技术对教育产生革命性影响，就要想办法利用信息技术促使教育流程再造，包括教师角色再造、课程模式再造、组织机构再造和管理方式再造等。
“智能”是其中的核心，2015年可能会有新的突破。
接下来的潮流走向，却出乎许多人的意料。
几年过去，如先驱者余额宝这类产品，其理财属性日趋淡化，用户越来越不把它当成理财工具，而更多地只是现金管理工具；而P2P网贷平台、众筹等更刺激的模式却快速崛起，红得发烫，甚至在很多人眼中，已经成了互联网金融的代名词。
但风口过大，泥沙俱下。时不时总有某P2P公司卷款跑路，某产品提现困难、客服无法联系等新闻见诸媒体，不久前沸沸扬扬的e租宝、中晋系等理财平台的互联网金融风险事件，更是引发了行业性的信任危机。
对普通用户而言，“大理财”元年即将开启，互联网金融行业已经开始显现综合性理财的潮流，移动化、智能化、社交化和一站式的综合性理财将成长为万亿级市场。
“大理财”首先体现为大众理财。传统理财以产品为中心、以销售为导向的模式，会逐步演化成以客户为中心、以为用户创造价值为导向。
其次是智能投资顾问服务的大量引入。在很多业内人士看来，用科技的力量（比如大数据、人工智能）来做传统金融用人工所不能做的业务的智能金融是未来的发展方向。
什么是工业4.0？
“互联网+制造”就是工业4.0。“工业4.0”是德国推出的概念，美国叫“工业互联网”，我国叫“中国制造2025”（两化融合），这三者本质内容是一致的，都指向一个核心――智能制造。
工业4.0是德国政府提出的一个高科技战略计划。该项目由德国联邦教育及研究部和联邦经济技术部联合资助，投资预计达2亿欧元。旨在提升制造业的智能化水平，建立具有适应性、资源效率及人因工程学的智慧工厂，在商业流程及价值流程中整合客户及商业伙伴。其技术基础是网络实体系统及物联网。
德国所谓的工业四代（Industry4.0）是指利用物联信息系统（Cyber―PhysicalSystem简称CPS）将生产中的供应，制造，销售信息数据化、智慧化，最后达到快速，有效，个人化的产品供应。
2015年中国有几个概念非常火，第一是大众创业、万众创新，第二就是工业4.0，第三个就是“互联网+”。“互联网+”是巨大无比的概念，“互联网+”里面有“互联网+金融”叫做互联网金融、“互联网+零售”、“互联网电子商务”，而“互联网+制造”就是工业4.0。它将推动中国制造向中国创造转型，可以说，工业4.0是整个中国时代性的革命。
工业4.0有哪些特点？
互联：互联工业4.0的核心是连接，要把设备、生产线、工厂、供应商、产品和客户紧密地联系在一起。
数据：工业4.0的核心就是数据。企业数据分析就像汽车的后视镜，开车没有后视镜就没有安全感，但更重要的是车的前挡风玻璃――对实时数据的精准分析。
集成：工业4.0将无处不在的传感器、嵌入式终端系统、智能控制系统、通信设施通过CPS形成一个智能网络，使人与人、人与机器、机器与机器以及服务与服务之间能够互联，从而实现横向、纵向和端对端的高度集成。集成是德国工业4.0的关键词，也是长期以来中国推动两化融合的关键词。
创新：工业4.0的实施过程是制造业创新发展的过程，制造技术、产品、模式、业态、组织等方面的创新，将会层出不穷，从技术创新到产品创新，到模式创新，再到液态创新，最后到组织创新。
转型：对于中国的传统制造业而言，转型实际上是从传统的工厂，从2.0、3.0的工厂转型到4.0的工厂，整个生产形态上，从大规模生产，转向个性化定制。实际上整个生产的过程更加柔性化、个性化、定制化。这是工业4.0一个非常重要的特征。
工业4.0有哪些技术支柱？
工业4.0九大技术支柱包括工业物联网、云计算、工业大数据、工业机器人、3D打印、知识工作自动化、工业网络安全、虚拟现实和人工智能。这九大支柱中会产生无数的商机和上市公司。
哪类公司最有前景？
结合中国工业现状来看，未来十年，中国工业4.0领域将有充足发展的三类公司有：
第一类是智能工厂，分为两种，第一种是传统的工厂转型成智能工厂，第二种是一出生就是智能工厂。
第二类是解决方案公司，为制造业公司提供智能工厂顶层设计、转型路径图、软硬件一体化实施的工业4.0解决方案公司。
第三类是技术供应商，包括工业物联网、工业网络安全、工业大数据、云计算平台、MES系统。
除这三类以外，虚拟现实、人工智能、知识工作自动化等技术供应商也会面临巨大的发展前景。
这是一次巨大的产业革命，错过了工业4.0也就错过了这个时代！谁最终赢得第四次工业革命主导权？第四次工业革命以2013年德国汉诺威为标志，宣布这一轮工作革命以智能制造为核心。
中国为什么选择德国标准？
第一，中国政府认为，德国路径比美国路径更容易实现;第二，美国的工业空心化严重。IT公司出现工业4.0挑战大，缺少基础设施的落地，德国工业技术雄厚，是生产制造基地，生产设备供应商加IT业务解决方案提供商。在第四次工业革命的战略选择上，中国政府的策略是，紧盯新一轮产业发展的潮流，选择工业4.0，推出中国版的中国制造2025，寻找机会弯道超车，后发先制。
工信部和中国工程院把中国版的工业4.0的核心目标定义为智能制造，这个词表述非常准确。由智能制造再延伸到具体的工厂而言，就是智能工厂。智能制造、智能工厂是工业4.0的两大目标。
［关键词］高职学生；高质量就业；就业价值取向；就业岗位
一、引言
二、高职学生就业的困境
三、高职学生实现高质量就业的路径
［参考文献］
［1］蔡跃洲，陈楠.新技术革命下人工智能与高质量增长、高质量就业［J］.数量经济技术经济研究，2019（5）：3-22.
［2］罗筑华，王汉青.新时代下大学生就业质量提升中的现实审视与路径分析［J］.黑龙江高教研究，2019（10）：134-138.
［3］麦可思研究院.2019年中国高职高专生就业报告（就业蓝皮书）［M］.北京：社会科学文献出版社，2019.
［4］苏丽锋，赖德胜.高质量就业的现实逻辑与政策选择［J］.中国特色社会主义究，2018（2）：32-38.
［5］杨礼雕.以“互联网+”模式推进大学生精准就业［N］.光明日报，2019-03-31（15）.
［6］马廷奇.高职院校扩招与高职教育高质量发展［J］.中国职业技术教育，2019（33）：25-30.
［7］任雪园.变革与转型：智能化时代高等职业教育人才培养模式的再审思［J］.职业技术教育，2019（28）：12-17.
［8］张纪南.推动实现更高质量和更充分就业［J］.求是，2018（12）：24-26.
［9］王霆.大学生高质量就业的影响机制研究：人力资本与社会资本的视角［J］.高教探索，2020（2）：108-114