课程层次理论？

一、课程层次理论？

古德莱德的课程层次理论

古德莱德是当代美国著名教育家，他对课程理论做了大量研究，并在研究基础上为课程层次建立了概念框架。在对课程概念框架的研究过程中古德拉德发现人们对课程的探讨实际上涉及了多个层次的不同内涵的课程概念。在此基础上古德拉德对课程概念体系进行了划分得出了不同类型的课程：理想的课程、正式的课程、领悟的课程、运作的课程与经验的课程。

1.理想的课程——我们未来需要怎么样的人

理想的课程是指由一些研究机构、学术团体与课程专家提出的应该开设的课程。

除了一些以操作验证目的的实验之外一般并不作具体实施，多以观念及理念的形式存在并表达，且极少能够以最初的形式呈递给学生。

理想的课程的设计建立在教育学与心理学等原理基础之上，从理论以及实践的角度论证课程的必要性。其体现了人们对于课程与教学的期望，而为了能够具有实践价值并发挥作用，在制定的时候须有一定的活动与过程的指导的相关内容。

2.正式的课程——课程标准和教材

包含有课程计划、课程标准与教材等相关内容。

与理想的课程相比，正式的课程在内容上并没有作多少修改，只是获得了官方的批准、认可与推广实施而已。正式的课程只是理想的课程中的那些被官方认可与授权的部分。

3.领悟的课程——教案

领悟的课程指的是任课教师对正式的课程所领悟而形成的课程。

由于不同教师对于正式的课程有着不同的理解与解释的方式，所以他们对课程的领会与正式的课程之间会有一定的差距，而这个差距就会影响课程所预期的结果的获得。

4.运作的课程——上课

运作的课程指的是教师在 课堂上所实际实施的课程。

教师领会的课程与所实施的课程之间的差距也是很大的，此差距的产生很大程度地受到教师的理论认识理解深度、实践教学能力、学校课堂条件以及学生的发展水平的影响。

5.经验的课程——学生从老师那里得到的知识

经验的课程指的是学生在课程学习过程中实际上体验到的东西。

由于学生有着不同的经验基础而形成了自己对事物特定的理解，不同学生听同一堂课会有不同的体验或是学习经验。并且这些经验才是该课程最终对学生的实际影响，决定了课程对学生的作用以及效果。

二、人工智能基础的课程属性是什么？

首先你需要数学基础：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

其次需要算法的积累：人工神经网络，支持向量机，遗传算法等等算法；当然还有各个领域需要的算法，比如你要让机器人自己在位置环境导航和建图就需要研究SLAM；总之算法很多需要时间的积累；

然后，需要掌握至少一门编程语言，毕竟算法的实现还是要编程的；如果深入到硬件的话，一些电类基础课必不可少；

人工智能一般要到研究生才会去学，本科也就是蜻蜓点水看看而已，毕竟需要的基础课过于庞大。

三、人工智能的五大层次？

以下是我的回答，人工智能的五大层次一般包括：感知层、认知层、理解层、决策层和创造层。感知层：这一层主要涉及到机器如何感知世界，包括视觉、听觉、触觉等感知能力。通过各种传感器、识别技术和多媒体处理，人工智能系统能够获取并处理环境中的信息，从而与外部世界进行交互。认知层：在这一层，人工智能系统开始具备类似于人类的理解、分析、推理和决策能力。它能够理解语言、进行知识表达和逻辑推理，从而对感知到的信息进行更深层次的处理和应用。理解层：这一层次更进一步地涉及到人工智能系统对人类情感、文化和语义的理解。它能够通过自然语言处理、情感计算等技术来分析和理解人类的情感和意图，从而更好地与人类进行交流和沟通。决策层：在这一层次，人工智能系统能够根据认知和理解的结果进行自主决策和行动。它能够进行优化、预测和制定策略，从而在复杂的环境中实现高效的自动化决策。创造层：这是人工智能的最高层次，也是目前人工智能研究的前沿领域。在这一层次，人工智能系统不仅能够感知、认知、理解和决策，还能够进行创新和艺术创作等高级活动，展现出真正的创造力和想象力。这五大层次并不是完全独立的，而是相互联系、相互支持的。随着人工智能技术的不断发展，我们可以期待更多令人惊叹的成果和创新出现。

四、简述课程文件的三个层次？

课程文件是根据课程设计的原理和方法而定制出的指导教学的各种规定，课程文件的三个层次是课程计划，课程标准和教科书。

(一)课程计划

课程计划又叫教学计划，是指根据教育目的和不用类型的学校教育任务，由国家教育主管部门制定的有关教学和教育工作的指导性文件。课程计划是三者当中最高的层次，里面涵盖了整个教学最笼统的事项，包括教学科目的设置、学科顺序、课时分配、学年编制与学周安排。其中教学科目的设置是首要问题，比如小学一年级要开设语文的课程，课程涉及的内容在计划中不会体现，而在课程标准中呈现。即课程计划是指导和规定学校教学活动的依据，也是制定课程标准的依据。

(二)课程标准

课程标准在以前又叫教学大纲，是指将课程计划中每门学科以纲要的形式进行编写的、有关学科内容的指导性文件。是三者中的第二个层次，包括前言、课程目标、内容标准、实施建议、附录。其中课程目标是核心部分，比如小学一年级的语文学生要会写100个生字，但具体这100个生字是什么、在哪出，会在教材中体现。即课程标准是教材编写、教学评价、考试命题和教师进行教学的直接依据。

(三)教材

教材能够系统的反映学科内容，包括教科书、讲义、讲授提纲、参考书、活动指导书以及各种视听材料。其中教科书和讲义是教材的主体部分，而教科书的主体部分又是课文。教材作为三者中的最低层次，自然就彰显了课程进行中的具体内容，因而成为了教师进行教学的主要依据、学生获得知识的主要材料。

五、简述课程与教学管理的层次？

课程与教学管理的层次

即课程计划、课程标准、教材。

(一)课程计划

课程计划又叫教学计划，是指根据教育目的和不用类型的学校教育任务，由国家教育主管部门制定的有关教学和教育工作的指导性文件。课程计划是三者当中最高的层次，里面涵盖了整个教学最笼统的事项，包括教学科目的设置、学科顺序、课时分配、学年编制与学周安排。其中教学科目的设置是首要问题，比如小学一年级要开设语文的课程，课程涉及的内容在计划中不会体现，而在课程标准中呈现。即课程计划是指导和规定学校教学活动的依据，也是制定课程标准的依据。

(二)课程标准

课程标准在以前又叫教学大纲，是指将课程计划中每门学科以纲要的形式进行编写的、有关学科内容的指导性文件。是三者中的第二个层次，包括前言、课程目标、内容标准、实施建议、附录。其中课程目标是核心部分，比如小学一年级的语文学生要会写100个生字，但具体这100个生字是什么、在哪出，会在教材中体现。即课程标准是教材编写、教学评价、考试命题和教师进行教学的直接依据。

(三)教材

教材能够系统的反映学科内容，包括教科书、讲义、讲授提纲、参考书、活动指导书以及各种视听材料。其中教科书和讲义是教材的主体部分，而教科书的主体部分又是课文。教材作为三者中的最低层次，自然就彰显了课程进行中的具体内容，因而成为了教师进行教学的主要依据、学生获得知识的主要材料。

六、情感计算属于人工智能的哪个层次？

情感计算属于人工智能的高级层次，具体来说是自然语言处理（NLP）领域的一个重要研究方向。情感计算旨在通过计算机对自然语言的理解和分析，实现对文本中表达的情感和情绪的识别和理解。

情感计算的核心任务包括情感分类、情感分析和情感生成。情感分类是将文本分类为不同的情感类别，例如正面情感、负面情感或中性情感。情感分析则是对文本中表达的情感进行深入分析和量化，例如识别文本中的情感倾向、评估情感强度等。情感生成则是通过计算机生成具有情感色彩的文本或对话，使其更加个性化和情感化。

情感计算的发展使得计算机能够更好地理解和应对人类情感，从而在自然语言处理和人机交互等领域提供更加智能化和个性化的服务。同时，情感计算还在情感分析、舆情监测、情感驱动的推荐系统等领域具有广阔的应用前景。

七、什么是人工智能课程？

人工智能课程是一门以机器学习、深度学习、自然语言处理、计算机视觉等技术为核心的学科课程。它的主要目的是培养学生的人工智能领域的专业知识、技能和实践能力，让学生了解人工智能的基本原理和最新技术，提升学生在人工智能领域的创新思维和实践能力。人工智能课程的内容涵盖了多个方面，包括机器学习、深度学习、自然语言处理、计算机视觉等。其中，机器学习是人工智能的核心技术之一，它通过训练模型来自动识别数据中的模式并进行预测。深度学习是机器学习的一种，它使用神经网络模型来处理和分析数据。自然语言处理是让计算机理解和处理人类语言的技术，计算机视觉则是让计算机从图像中提取信息的技术。人工智能课程的目标不仅是让学生掌握这些技术，更重要的是让学生理解这些技术在实际问题中的应用。通过实践项目和案例分析，学生可以了解到如何利用这些技术来解决实际问题，提高他们的创新思维和实践能力。此外，人工智能课程还注重培养学生的道德和社会责任感。在人工智能的应用中，我们需要考虑到其对人类社会的影响，例如隐私问题、安全问题等。因此，在人工智能课程中，学生也需要学习如何遵守道德规范和法律法规，确保他们的人工智能应用不会对人类社会造成负面影响。总之，人工智能课程是一门综合性很强的学科课程，它旨在让学生掌握人工智能的核心技术，理解其在实践中的应用，并培养他们的道德和社会责任感。

八、古德莱德课程层次理论？

古德莱德课程实施理论五个层次:一是理想的课程，二是正式的课程，三是领悟的课程，四是运作的课程，五是经验的课程。

古德莱德指出，美国的师范教育源于师范学校，因为师范学校不是高等教育机构，师范教育从诞生起就有先天缺陷。即使大门关闭，也可从后门进入，对想从教的人没有什么品德和义务的要求。

九、人工智能课程开展流程？

1、数据处理-AI的粮食加工

人工智能项目研发的首要阶段就是数据处理，既然是数据处理，那么需要有数据才能处理。数据作为人工智能项目的首要材料之一，是不可或缺的，怎么获得良好的数据，是处理好数据的第一步，没有质量保证的数据，无论如何处理，也很难达到数据处理结果的要求。

2、模型设计-AI的灵魂熔炉

如果数据是材料，那么模型就是容器，好的材料配上好的丹炉，才有产出好的丹药的可能。

3、训练优化-AI的学习成长

模型训练是最考验算法工程师的实战经验的，比如选择什么样的主干模型，进行怎么样的微调，以及选择什么样的损失函数和优化方法，是否进行多阶段训练，或者对图像数据进行多尺度训练等。此外还包括进行多大batch的采样，如何提高训练的速度，而这些都和具体的设备类型相关。

4、评估验证-AI的监理指导

模型评估是和模型训练伴随而行的，可以说训练一开始，评估也随之开始。

5、测试调整-AI的战前试炼

模型测试是项目交付前的最后一次试验，测试的目的就是和项目方给出的指标做对比，比如精度、速度等指标。

6、部署实施-AI的落地成型

模型部署是模型在实际项目中的落地应用，模型部署包括了各种不同的编程语言的部署，比如常见的C/C++、JAVA、Python，以及其他语言，各种语言由于其自身的特性，在部署的时候部署方法也不大一样，比如按照某些定义而言，C/C++属于编译型语言，Python属于解释型语言，总之两者的程序执行过程的差异导致它们在部署的时候要考虑跨平台性的问题。

十、人工智能特色课程介绍？

人工智能特色课程有社会与人文、人工智能哲学基础与伦理、先进机器人控制、认知机器人、机器人规划与学习、仿生机器人、群体智能与自主系统、无人驾驶技术与系统实现、游戏设计与开发等。