我国学科教育主流方式的特点以及人工智能在各个学科的特点如下。

1.语言教学智能化问题

语言学习（中文和英文）过分强调字、词、语法，取材碎片化，大量的课文缺乏时代感，忽略语言所承载的思维方式，有些课程看似优美，实则空洞，甚至违背逻辑。背诵了大量经典作文模板的孩子，并没有形成真正的写作能力，谈不上自我思考的准确表达。

在人工智能的今天，英语机器人、网络同步翻译、机器英语写作、英语VR/AR导游都已经非常成熟，在一个成熟的智能英语应用社会当中，如何对语言的学习进行定位，这个问题值得我们思考。现在很多高等院校不将英语四六级作为毕业的必备条件，而是从人才培养的实际角度和学校的定位出发，重新审视英语在学校教学的定位，它们在教学上加强有目的的工程英语学习和有目的的工科英语学习，这是一个非常理智的办学方式。

英语已经走向整个社会，人们可以利用手机完成同步的翻译。手机讯飞软件可以以中文进行陈述，然后自动翻译出英文，解决了双语会话的沟通问题。在英语要求不是很专业的场合中，如果能用简单语言表述专业问题的话，就可以通过这样的方法来完成翻译。目前许多硕士生的毕业论文英语摘要大多是用计算机翻译出来的，而且许多翻译的效果绝对不比本科生或者研究生本人翻译的效果差。在当今的情况下，如何定位英语教学，人工智能和相应的英语教学成果如何在未来的英语教学中融合，如何利用这些智能条件进行学习是我们应该关注的问题。

语言需要语境和环境，需要在平等和放松的情况下进行学习，笔者制作了一部“英语视听说”国家精品课程，该课程利用虚拟现实技术、影视课程编导技术、电影配音技术和虚拟对话技术，将现有的技术非常自然和舒服地运用到英语的几个方面，解决英语当中的一些问题；并同时在写作练习上允许学生借助目前先进的软件进行翻译训练、文字训练。我们可以把学生自己翻译的作品与机器翻译的作品比对，进行人机的对话。我们不回避各种先进工具的介入，只关心学生相对能力的提升，关心学生对英语兴趣程度的提升。

有关国家精品课程的实现在这本书的其他部分有相关的描述，其主要思想是通过影视课件技术完成对英语教学陷阱、教学冲突、教学悬念的设计。通过虚拟对话调动学生的主动性，如果英语的发言主动权和主动意识在学生一方，学生和系统很快就会同步，系统会沿着学生自我思维带领计算机去进行会话，即从会话语言思维等逻辑上产生语境。如果有环境支持，对话就显得非常自然，很快从听力、理解、意识上产生同步的进步，印证了“对话是语境逼出来”的说法。另外我们进行了相应影片的英语配音的实践工作，让学生根据无声影片进行问题的理解、情景的理解、内容的理解、语气语调的理解，并进行全面训练，让学生感到非常愉快。我们也通过英语进行问题的完形填空，有意地将英语的视频分成几个片段，然后打乱，让学生根据问题进行对位拼接，这样就能够让学生发挥主观能动性，当然，拼接的顺序和拼接的组合会产生不同意思，如果学生拼接错了，也可以有其他组合的解释或者加工后的进一步解释。在拼接过程中同时完成对学生问题思维的训练和英语用语习惯思维的训练。利用虚拟现实构造一些故事空间，让学生在其中进行故事的贯穿。我们在英语的视听说中给出了出国英语的场景移动的应对方法，给出了在国外看病与医生的沟通对话，在同步翻译和同步文字以及场景上同时实现，给出了用餐的整个同步翻译和解答过程，这套软件可以让学生在国外直接进行日常生活和工作。也就是说，这套软件不光定位于教学，而且定位于教学实践和社会助手。

总之，我们让学生在“做中学，学中做”，在故事中讲自己，在陈述中讲故事，这种自然的教学打破了英语应试的状态，学生学习程度提高显著，但是这种教学方法必须在破除应试的前提下才敢实施。

在虚拟现实、5G通信环境发展到一定程度的今天，与国外进行虚拟对话、虚拟同步翻译已经不是问题了，英语和中文都是属于语言性的教学范畴，所以其应用环节和实践环节应多于课堂环节才对，自然渗透的程度应该比其他学科渗透程度更高才对，人工智能仿真程度和两地空间现实度更高才对。那么在人工智能和5G高速感知环境下，跨国文化相互渗透的网络应该在教育界大规模地展开，形成VR街道、VR工厂、VR游乐园、VR办公室和VR课堂等交互环境，应该在国家与国家之间建立国际级的VR/AR不同语种的教育协作和实践贸易协作，将教育作为国际贸易中的一部分。

2.数学教学智能化问题的研究

数学强调计算题型和公式套用、逻辑推理训练、原理背景介绍和知识点之间的逻辑关系介绍。在高校，数学基础课程也往往是碎片化、片面化的，只是在学习简单公式应付考试，不懂具体数学分支的背景和内涵，不能掌握数学分支之间的联系。

目前，MATLAB、Mathematica、R语言和数学统计软件工具非常强大，同时，现有的人工智能计算能力通常远超人类。因此，对大部分非数学专业的大学生而言，关键在于具备一定的数学抽象思维能力，具备将现实问题用数学语言表达、建立数学模型的能力。

数学是一个基础学科，在教育和智能发展的今天，数学的哪些问题能被智能是一个值得讨论的问题。就笔者个人而言，笔者是从事图像小波技术计算的，这是一种数学思想的应用，笔者关心的是图像中细节部分和多分辨率部分的处理，而压缩方面追求图像内容不受损。一般的傅里叶变换达不到笔者的设计指标，所以选择小波函数完成计算。通过这个例子笔者想说明数学应用与人需求之间是否能够建立一个接口，即根据用户的需求推送出最适合开发的数学算法和应用模块。进一步说就是能否像MATLAB一样建立分类应用的数学模型和运用数学的模块，同时又有一个智能的接口去理解用户的诉求，根据用户的诉求完成算法的推荐和相应的接口的匹配。例如，我们看到一块石头，并将石头图像传送给系统，要求计算出它的体积，让系统自动推出相应的计算功能和接口功能。

我们希望各个数学专业的学生，将注意力放在他们的专业设计上，而把相关的数学算法、算力接口等问题交给人工智能的需求推送来完成，这样是可能的。让计算机完成公式的推演等教学过程是可能的，对过去相应案例的教学的推导的迁移也是可能的。

而以上经验和智能思想是在日常数学教学过程中产生的，公式推导、教师对模型和算法的应用讲解都是人工智能思想的重要来源，是教学知识图谱、授课知识图谱的重要来源，是不同门派思想的重要来源，是数学应用教学智能推荐的依据。如果建立这样的自动化或半自动化模型，进行知识获取和积累，就会对数学公式的推导过程演练进行各种类型的对接和集合，就可以找出建立算法与应用的需求接口智能性的思想。(www.daowen.com)

3.理工科教学智能化问题的研究

理工科强调结论性，忽视问题的提出、过程的探索和实验设计的原始思路。理科教育不仅要让学生认识自然，更要让学生思考和探索自然。近现代的发展，使得人类对很多自然现象具备了结论性的认识，但世界是未知无限的，无数的自然现象还有待于人类去思考和探索。关于自然问题和工程问题的提出、探究、实验，主要还是靠人类智能，人工智能起辅助作用。

我们目前的教育方式与人工智能的学习特点高度重合，在工科的教学当中，智能的应用是相当普遍的，在教学形象化、扩大化的描述上，用VR仿真是一件普遍的事，而真正智能行为的体现反映在VR环境的行为捕捉上，反映在问题理解的感知上，反映在一个学生优秀动作的描述建模和深度画像上，这是人工智能和大数据在教育中的长项。由于很多自然科学的研究本身就是科研教学的体现，所以将智能科研开发中的仿真技术引用到教学中也是常见的，尤其大学的专业教学就是在陈述科学研究和社会研究的问题。经典、新颖、反映出新的科学思想的知识和教授过程以及教师对其理论进行总结归类的思想可以被专家库所记载或者由知识图谱进行描述。这些过程和记载都将会为智能教学提供知识的推荐和实践范例的推荐，也可以作为写作论文的案例推荐。我们要珍惜新科学课程，重视重大科学的讲述，追踪相应的学术活动，不要放过教育者、科研工作者的智慧，不要忽视他们的思想内容。他们的思想不仅是教学思想的反映，更重要的是学科发展潜能的体现和学科内涵的延展。我们要对其思想建立智慧库，像美国蓝盾公司一样，对其内容进行分类、筛选、规划、存储。

传感器和5G大规模的、高速的、高密度的连接，构成了人们对虚拟现实教学的控制研究，构成了在线远距离的教学实验控制和演练模拟环境。比如浙江大学实现了远程控制的车床加工系统，远程学院的学生可以通过远端的机械零件操作完成零件的加工实验等。

在教学智能化的基础应用方面，如人脸识别、物体识别、现象识别等都将作为感知效应进行问题反馈，根据这些现象建立相应的观测模型，分析人与事件的关系模型等。自然科学的工科体现，就使得许多问题是落地的、可行的、摸得到的、所见即所得的、有现实意义的。许多研究可以进行模型化、特征化、数据化，相对来说是具象的研究，是具备智能研究数据条件的、有前景的、值得资金投入的项目，是教学和工业领域双向互利的项目。

工科和理科的论文表现形式可能会从现在的纯文本转移到以案例和过程为支撑，会出现以实际效果评价为主的形式。论文中研究过程的体现、研究环境的直接连接、实验过程的真实现象、算法过程的演算、社会调查的真实案例、大数据统计可视动态图像更加凸显，进一步突出论文的真实性，进一步体现理论与实践的结合性，进一步体现学生科研进取精神。当然这些转变可以是多种形式的，如VR、游戏、视频、软件过程界面等方面的体现。

4.人文社科教学智能化问题的研究

人文科学是以人类精神世界及其沉淀的精神文化为对象的科学，仅靠知识点而不联系生活、不反省自身，则无法真切感受人的主体地位与人的观念、精神、情感和价值，也无法真正提升思想境界。社会科学则是一种以人类社会为研究对象的科学，不能将知识融汇在一起就无法认知人类社会的发展历程。人文社科是关于人类自身的科学，人文社科的问题很难转化为具备可计算性的具体任务。尽管人工智能可以轻松存储人文社科的主要典籍和知识点，但人工智能很难真正具备人文社科思考的能力。

教育智能化的应用是相当广泛的，文科思想的表达也是非常广泛的，而且其内容有时候很难被界定为计算机的表现形式，它的问题不像计算机二进制数值表象形态那么明确，文科在思想和内容形态量化上有一定的难度，但是其产生的思想传播性、思想的发展趋势性、内容传播的正负互抵性、传播的效应仍然可以通过智能的手段进行相应的影响、干预、控制。意识形态、思想形态、文科学术形态的表现和过程是可以被智能思想进行干预和控制的，笔者在文科思想传播的问题上完了一个国家重点课题项目，本书记载了相应的描述。

我们应该重点关心文科思想的传播问题，重点关心人群的受众问题，重点关心人群对其助力传播的问题，重点关心人们对其观点和议论的问题，重点关心在网络碎片知识传输当中形成的问题，重点关心传播的变异问题，重点关注有利于人类和国家的传播效应和群体效应，更加关心传播和政策经济的关系问题。传播多层面的问题包括政治、经济、战争等多个领域问题，而这些问题都可以通过人群画像、人的画像和事件画像进行综合评判。

目前很多问题的推送是对人物画像的总结，比如人们喜欢什么样的艺术、喜欢什么样的节目、如何投其所好地推送。为了使教育中的智能化体现得更加充分，要特别注意对推送的课程、推送的事物和推送的作品进行多属性的精准描述。比如：属于哪个派别的、属于哪个学派的、属于哪个流派的、主要陈述观点等可以进行标记，同时要记录我们上传的这些对象课程有哪些人点播、哪些人发表意见、哪些人修改意见、哪些人对其进行否定、哪些人提出了修改并发送等。我们应该充分运用网络表情符号，进行问题的统计，往往这种人群的出现和事物的发生能进一步说明事物在当下的属性和作用。文科的很多问题我们很难进行具体的描述，但是可以根据受众人群的喜好和关注度，给出相应的性质和计算机间接的表达形式。

如果文科的内容可以进行间接性的标定，就可以完成很多智能性的工作。比如智能推荐、智能写作、论文写作的智能支撑、工科思想下的文科支撑理念描述，这些在文科知识结构过程中起到重要作用。

其在讲课的思想获取方面与工科的获取方法基本类同，这里就不再陈述了。教育智能化就是学习的过程，是一个巨大的工程，是一个与教育学同步建设、全面展开的工作。国家应对教育资源智能化建设予以资金投入，建立课程思想库、知识图谱库和专家库，加强这方面的交流以及知识图谱和专家库的交易，尤其是教育领域中的交易，国家应该将人才培养与行业发展对接，将知识图谱和专家思想的交易作为其中的一部分，实现行业与教育智能同步建设。