機器人論文3000字范文

【文秘寫作】紙是一個中文單詞，拼音是Lù西北和埃庫特n、論文一詞在古典文學(xué)中很常用，意思是對話修辭或思想交流。以下是為大家整理的關(guān)于機器人論文3000字的文章4篇,歡迎品鑒！摘要：本文首先概括了測量機器人的發(fā)展歷史和特點，結(jié)合實際工程實踐，對測量機器人實際應(yīng)用進行了較深入詳細(xì)的論述，最后測量機器人的發(fā)展方向進行了展望。關(guān)鍵字：測量機器人;發(fā)展現(xiàn)狀;發(fā)展趨勢1引言隨著我國各項建設(shè)的快速發(fā)展，各種大型工程項目的建設(shè)和大型工程建筑物越來越多,因此，對大型工程建筑物進行變形和穩(wěn)定性監(jiān)測就愈加重要，有關(guān)變形監(jiān)測的方法隨著新儀器、新技術(shù)的出現(xiàn)而不斷發(fā)展。測量機器人(Measurementrobot，或稱測地機器人，Georobot)就是一種能代替人進行自動搜索、跟蹤、辨識和精確照準(zhǔn)目標(biāo)并獲取角度、距離、三維坐標(biāo)以及影像等信息的智能型電子全站儀，它可以連續(xù)跟蹤目標(biāo)測量，或按照已經(jīng)設(shè)定的程序自動重復(fù)測量多個目標(biāo)可以實現(xiàn)測量的全自動化、智能化。尤其在小尺度局部坐標(biāo)測量當(dāng)中，測量精度高、靈活機動、快速便捷、無接觸等方面，有著其它測量技術(shù)不可比擬的優(yōu)勢。本文概要介紹測量機器人發(fā)展和應(yīng)用。2測量機器人發(fā)展測量機器人是在電子經(jīng)緯儀和紅外測距儀的基礎(chǔ)上發(fā)展而來的，其研究與發(fā)展大致可以分為三個階段：20世紀(jì)70年代中期到80年代中期，電子經(jīng)緯儀和紅外測距儀已走向成熟，并得到迅速推廣和應(yīng)用，但存在生產(chǎn)成本高、勞動強度大、非自動化等缺點。為提高生產(chǎn)效率，一些研究機構(gòu)和廠家進行了大量的研究和實驗，1983年，H.Kahmen教授領(lǐng)導(dǎo)的課題組成功研制出由視覺經(jīng)緯儀改制而成的組合式測量機器人，用于煤礦的邊坡監(jiān)測，可同時自動檢測幾百個變形目標(biāo)點，但其集成度不高，精度較低。20世紀(jì)80年代中期到90年代中期是測量機器人的逐步發(fā)展期，Leica公司推出了多種系列測量機器人，它除集成了電子經(jīng)緯儀、步進馬達(dá)、紅外測距儀、CCD傳感器、微處理器和存儲器以外，最主要的是采用了自動目標(biāo)識別技術(shù)，實現(xiàn)了普通棱鏡的長距離的自動識別與精確照準(zhǔn)，使測量機器人迅速從室內(nèi)的工業(yè)測量走向了野外工程測量。20世紀(jì)90年代以來則是測量機器人全面應(yīng)用與發(fā)展的年代。測量機器人配套了測量軟件系統(tǒng)，并可提供全面的二次開發(fā)工具和方法，基于測量機器人的各種應(yīng)用與開發(fā)在世界范圍內(nèi)得到了迅速的發(fā)展和推廣。3測量機器人的特點測量機器人具有無人值守，全自動(定時或連續(xù))長期監(jiān)測，監(jiān)測精度高，時處理，可靠性高等特點。測量機器人主要計算機與全站儀的通訊模塊、學(xué)習(xí)測量模塊、自動測量模塊和成果輸出模塊等幾部分構(gòu)成。計算機與全站儀的通訊模塊是實現(xiàn)測量自動化的一個最基本的功能模塊，它的主要功能是解決計算機與全站儀之間的雙向數(shù)據(jù)通訊，人工操作計算機來向儀器發(fā)出指令，儀器執(zhí)行相應(yīng)的操作后返回給計算機一些相應(yīng)的信息，從而來完成整個通訊過程。學(xué)習(xí)測量模塊使測量機器人根據(jù)已有的數(shù)據(jù)，使其具有記憶的功能，將測量原始數(shù)據(jù)存儲，并在以后的自動測量中調(diào)用數(shù)據(jù)來進行自動化的重復(fù)觀測，得到不同時刻觀測點的三維坐標(biāo)信息，該模塊為以后的自動測量模塊提供了基礎(chǔ)數(shù)據(jù)。自動測量模塊功能主要是根據(jù)用戶的設(shè)定，根據(jù)學(xué)習(xí)測量的數(shù)據(jù)，定時對特定點位進行自動觀測，自動存儲測量成果，包括原始數(shù)據(jù)和經(jīng)過差分改正后的數(shù)據(jù)，從而得到不同變形點位的變形數(shù)據(jù)，經(jīng)過多期觀測值的累積同首期觀測值之間的比較差值就可以得到不同點在不同周期下的變形趨勢。成果輸出模塊可以提供變形量報表、不同周期的變形量趨勢圖等資料，使得變形成果資料更加生動和能夠滿足不同用戶的需求。4測量機器人的應(yīng)用利用測量機器人自動跟蹤目標(biāo)、時時測量的特點，在測繪工程和工業(yè)測量中等均有重要應(yīng)用。邊坡(包括自然邊坡和人工邊坡)因受地質(zhì)產(chǎn)狀、巖性、地質(zhì)構(gòu)造、水、人工擾動和地震等因素的綜合影響，造成邊坡失穩(wěn)，從而產(chǎn)生滑坡、崩坍、變形失穩(wěn)、泥石流、塌陷等地質(zhì)災(zāi)害，這些地質(zhì)災(zāi)害是目前安全生產(chǎn)的最大隱患，目前廣東、四川等一些雨水較多的省份已經(jīng)利用測量機器人成功對邊坡進行有效和精確的變形監(jiān)測。在道路路基施工和路面施工中，利用測量機器人時時跟蹤測量的優(yōu)勢，可以隨時得到施工點的平面位置和施工標(biāo)高，而知道該點的設(shè)計標(biāo)高，就可以得到該點處的填挖高度，從而使道路施工的動態(tài)控制成為可能。大大提高施工效率和精度，減輕測?咳嗽鋇睦投慷齲?實現(xiàn)了道路測量與施工的自動化、一體化、程序化。測量機器人己經(jīng)成為大跨度橋梁施工過程中進行施工監(jiān)測和控制的主要工具。在大跨度橋梁結(jié)構(gòu)施工過程中，由于橋梁結(jié)構(gòu)的空間位置隨施工進展不斷發(fā)生變化，要經(jīng)歷一個漫長和多次的體系轉(zhuǎn)換過程，若同時考慮到施工過程中結(jié)構(gòu)自重、施工荷載以及混凝土材料的收縮、徐變、材質(zhì)特性的不穩(wěn)定性和周圍環(huán)境溫度變換等因素的影響，使得施工過程中橋梁結(jié)構(gòu)各個施工階段的變形不斷發(fā)生變化，這些因素均將在不同程度上影響成橋目標(biāo)的實現(xiàn)，并可能導(dǎo)致橋梁合攏困難、成橋線形與設(shè)計要求不符等問題。所以在其施工階段就需要對橋梁施工過程進行監(jiān)控，除保證施工質(zhì)量和安全外，同時也為橋梁的長期健康監(jiān)測與運營階段的維護管理留下寶貴的參數(shù)資料。在地鐵隧道變形監(jiān)測中，通過自動化測量機器人監(jiān)測設(shè)備系統(tǒng)，把在外力作用下地鐵隧道變化數(shù)據(jù)傳送至控制器或儀器內(nèi)，通過處理軟件，計算斷面收斂量，再通過互聯(lián)網(wǎng)及遠(yuǎn)程通訊系統(tǒng)，使有關(guān)各方隨時掌握地鐵隧道收斂情況和規(guī)律，可有效保障地鐵的安全運行。跨斷層連續(xù)變形監(jiān)測，斷層形變與地震的孕育過程直接相管，用本系統(tǒng)作跨斷層高精度測距和變形監(jiān)測可望作為短臨地震預(yù)報的一種新的研究和預(yù)報手段，為防震減災(zāi)作出貢獻。測量機器人的多目標(biāo)、高精度、、全自動、實時數(shù)據(jù)處理、自動報警等全部優(yōu)異性能,在這里可以得到充分的發(fā)揮，再與其他短臨預(yù)報手段配合，有可能取得積極成果。測量機器人系統(tǒng)也可廣泛應(yīng)用于航空、航天、汽車、造船等部門的工業(yè)測量和變形觀測。如在容量計量領(lǐng)域，可用于船舶液艙或其它大容量量器的內(nèi)部三維坐標(biāo)點的自動測量與數(shù)據(jù)處理。5、國內(nèi)測量機器人應(yīng)用現(xiàn)狀我國國內(nèi)測量機器人的引進方面與國際幾乎同步，但由于經(jīng)濟和缺乏前期研究等方面的原因，其工程應(yīng)用略落后于國外，隨著國內(nèi)經(jīng)濟的飛速發(fā)展以及大規(guī)模工程建設(shè)的需要，國內(nèi)購買測量機器人的單位日益增多，但其應(yīng)用狀況和使用效果有待改善。主要表現(xiàn)在以下兩個方面：1、測量機器人國外配套軟件價格較高，且不符合中國國家規(guī)范或行業(yè)作業(yè)標(biāo)準(zhǔn)，很多單位僅購買測量機器人，沒有購買相應(yīng)軟件，測量機器人不能發(fā)揮最大優(yōu)勢。因此研究開發(fā)符合中國國情的測量機器人通用系列化自主軟件是目前國內(nèi)的迫切需要，有較廣闊的應(yīng)用前景和發(fā)展空間。2、雖然測量機器人工程應(yīng)用日益廣泛，應(yīng)用領(lǐng)域也在不斷擴展，但由于測量機器人的出現(xiàn)時間較短，我國現(xiàn)行的國家規(guī)范或行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)中相關(guān)測量機器人應(yīng)用的參照條款較少或比較落后。因此對測量機器人自動化測量的作業(yè)方法、流程、質(zhì)量控制、成果管理、精度分析等方面要進行系統(tǒng)性的研究，并得出有益的結(jié)論，設(shè)立規(guī)范或標(biāo)準(zhǔn)，對工程生產(chǎn)有重要的指導(dǎo)意義。6、測量機器人發(fā)展趨勢測量機器人自進入全面應(yīng)用與發(fā)展期以來，其應(yīng)用研究已比較深入和成熟，但各科研機構(gòu)和廠家對測量機器人的基礎(chǔ)研究并沒有停止，生產(chǎn)廠家對測量機器人產(chǎn)品也在不斷進行革新和改進。展望21世紀(jì)，測量機器人將在以下方面得到顯著發(fā)展。測量機器人將作為多傳感器集成系統(tǒng)在人工智能方面得到進一步發(fā)展，其應(yīng)用范圍將進一步擴大，影像、圖形和數(shù)據(jù)處理方面的能力進一步增強。未來的測量機器人不需要合作目標(biāo)，將可根據(jù)物體的特征點、紋理、輪廓線，用影像處理的方法進行自動識別、匹配和照準(zhǔn)目標(biāo)，采用空間前方交匯的原理獲取物體的三維坐標(biāo)及形狀。測量機器人將與GPS、GIS技術(shù)集成，成為快速獲取被測物體信息的重要儀器。多傳感器集成系統(tǒng)及混合測量系統(tǒng)的應(yīng)用范圍將進一步擴大，可望在大區(qū)域范圍內(nèi)進行無控制網(wǎng)的各種測量工作。7結(jié)束語測量機器人技術(shù)是近年來發(fā)展起來的自動化測量技術(shù),在各種工程監(jiān)測、地震、地災(zāi)等方面具有高效、快速、省時省力等諸多優(yōu)勢,是測繪行業(yè)發(fā)展的一個熱點方向。再加之具有完備的數(shù)據(jù)處理軟件功能,經(jīng)實踐證明,測量機器人的發(fā)展和應(yīng)用前景是非常廣闊的。參考文獻：[1]梅文勝,張正祿,黃全義.測量機器人在變形監(jiān)測中的應(yīng)用研究.2002(5).[2]張正祿.測量機器人介紹.2005(5).[3]張正祿.工程測量學(xué)的研究發(fā)展方向.2003(6).【摘要】文章介紹了機器人的定義，闡述了智能機器人研究領(lǐng)域的關(guān)鍵技術(shù)，最后展望了智能機器人今后的發(fā)展趨勢。【關(guān)鍵詞】智能機器人;信息融合;智能控制一、機器人的定義自機器人問世以來，人們就很難對機器人下一個準(zhǔn)確的定義，歐美國家認(rèn)為機器人應(yīng)該是“由計算機控制的通過編程具有可以變更的多功能的自動機械”;日本學(xué)者認(rèn)為“機器人就是任何高級的自動機械”，我國科學(xué)家對機器人的定義是：“機器人是一種自動化的機器，所不同的是這種機器具備一些與人或生物相似的智能能力，如感知能力、規(guī)劃能力、動作能力和協(xié)同能力，是一種具有高度靈活性的自動化機器。”目前國際上對機器人的概念已經(jīng)漸趨一致，聯(lián)合國標(biāo)準(zhǔn)化組織采納了美國機器人協(xié)會(RIA：RobotInstituteofAmerica)于1979年給機器人下的定義：“一種可編程和多功能的，用來搬運材料、零件、工具的操作機;或是為了執(zhí)行不同的任務(wù)而具有可改變和可編程動作的專門系統(tǒng)?！备爬ㄕf來，機器人是靠自身動和控制能力來實現(xiàn)各種功能的一種機器。二、智能機器人關(guān)鍵技術(shù)隨著社會發(fā)展的需要和機器人應(yīng)用領(lǐng)域的擴大，人們對智能機器人的要求也越來越高。智能機器人所處的環(huán)境往往是未知的、難以預(yù)測的，在研究這類機器人的過程中，主要涉及到以下關(guān)鍵技術(shù)：(1)多傳感器信息融合。多傳感器信息融合技術(shù)是近年來十分熱門的研究課題，它與控制理論、信號處理、人工智能、概率和統(tǒng)計相結(jié)合，為機器人在各種復(fù)雜、動態(tài)、不確定和未知的環(huán)境中執(zhí)行任務(wù)提供了一種技術(shù)解決途徑。機器人所用的傳感器有很多種，根據(jù)不同用途分為內(nèi)部測量傳感器和外部測量傳感器兩大類。內(nèi)部測量傳感器用來檢測機器人組成部件的內(nèi)部狀態(tài)，包括：特定位置、角度傳感器;任意位置、角度傳感器;速度、角度傳感器;加速度傳感器;傾斜角傳感器;方位角傳感器等。外部傳感器包括：視覺(測量、認(rèn)識傳感器)、觸覺(接觸、壓覺、滑動覺傳感器)、力覺(力、力矩傳感器)、接近覺(接近覺、距離傳感器)以及角度傳感器(傾斜、方向、姿式傳感器)。多傳感器信息融合就是指綜合來自多個傳感器的感知數(shù)據(jù)，以產(chǎn)生更可靠、更準(zhǔn)確或更全面的信息。經(jīng)過融合的多傳感器系統(tǒng)能夠更加完善、精確地反映檢測對象的特性，消除信息的不確定性，提高信息的可靠性。融合后的多傳感器信息具有以下特性：冗余性、互補性、實時性和低成本性。目前多傳感器信息融合方法主要有貝葉斯估計、卡爾曼濾波、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、小波變換等。(2)導(dǎo)航與定位。在機器人系統(tǒng)中，自主導(dǎo)航是一項核心技術(shù)，是機器人研究領(lǐng)域的重點和難點問題。導(dǎo)航的基本任務(wù)有3點：一是基于環(huán)境理解的全局定位：通過環(huán)境中景物的理解，識別人為路標(biāo)或具體的實物，以完成對機器人的定位，為路徑規(guī)劃提供素材;二是目標(biāo)識別和障礙物檢測：實時對障礙物或特定目標(biāo)進行檢測和識別，提高控制系統(tǒng)的穩(wěn)定性;三是安全保護：能對機器人工作環(huán)境中出現(xiàn)的障礙和移動物體作出分析并避免對機器人造成的損傷。機器人有多種導(dǎo)航方式，根據(jù)環(huán)境信息的完整程度、導(dǎo)航指示信號類型等因素的不同，可以分為基于地圖的導(dǎo)航、基于創(chuàng)建地圖的導(dǎo)航和無地圖的導(dǎo)航3類。根據(jù)導(dǎo)航采用的硬件的不同，可將導(dǎo)航系統(tǒng)分為視覺導(dǎo)航和非視覺傳感器組合導(dǎo)航。視覺導(dǎo)航是利用攝像頭進行環(huán)境探測和辨識，以獲取場景中絕大部分信息。目前視覺導(dǎo)航信息處理的內(nèi)容主要包括：視覺信息的壓縮和濾波、路面檢測和障礙物檢測、環(huán)境特定標(biāo)志的識別、三維信息感知與處理。非視覺傳感器導(dǎo)航是指采用多種傳感器共同工作，如探針式、電容式、電感式、力學(xué)傳感器、雷達(dá)傳感器、光電傳感器等，用來探測環(huán)境，對機器人的位置、姿態(tài)、速度和系統(tǒng)內(nèi)部狀態(tài)等進行監(jiān)控，感知機器人所處工作環(huán)境的靜態(tài)和動態(tài)信息，使得機器人相應(yīng)的工作順序和操作內(nèi)容能自然地適應(yīng)工作環(huán)境的變化，有效地獲取內(nèi)外部信息。(3)路徑規(guī)劃。路徑規(guī)劃技術(shù)是機器人研究領(lǐng)域的一個重要分支。最優(yōu)路徑規(guī)劃就是依據(jù)某個或某些優(yōu)化準(zhǔn)則(如工作代價最小、行走路線最短、行走時間最短等)，在機器人工作空間中找到一條從起始狀態(tài)到目標(biāo)狀態(tài)、可以避開障礙物的最優(yōu)路徑。路徑規(guī)劃方法大致可以分為傳統(tǒng)方法和智能方法兩種。傳統(tǒng)路徑規(guī)劃方法主要有以下幾種：自由空間法、圖搜索法、柵格解耦法、人工勢場法。大部分機器人路徑規(guī)劃中的全局規(guī)劃都是基于上述幾種方法進行的，但這些方法在路徑搜索效率及路徑優(yōu)化方面有待于進一步改善。人工勢場法是傳統(tǒng)算法中較成熟且高效的規(guī)劃方法，它通過環(huán)境勢場模型進行路徑規(guī)劃，但是沒有考察路徑是否最優(yōu)。智能路徑規(guī)劃方法是將遺傳算法、模糊邏輯以及神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等人工智能方法應(yīng)用到路徑規(guī)劃中，來提高機器人路徑規(guī)劃的避障精度，加快規(guī)劃速度，滿足實際應(yīng)用的需要。其中應(yīng)用較多的算法主要有模糊方法、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、遺傳算法、Q學(xué)習(xí)及混合算法等，這些方法在障礙物環(huán)境已知或未知情況下均已取得一定的研究成果。(4)機器人視覺。視覺系統(tǒng)是自主機器人的重要組成部分，一般由攝像機、圖像采集卡和計算機組成。機器人視覺系統(tǒng)的工作包括圖像的獲取、圖像的處理和分析、輸出和顯示，核心任務(wù)是特征提取、圖像分割和圖像辨識。而如何精確高效的處理視覺信息是視覺系統(tǒng)的關(guān)鍵問題。目前視覺信息處理逐步細(xì)化，包括視覺信息的壓縮和濾波、環(huán)境和障礙物檢測、特定環(huán)境標(biāo)志的識別、三維信息感知與處理等。其中環(huán)境和障礙物檢測是視覺信息處理中最重要、也是最困難的過程。機器人視覺是其智能化最重要的標(biāo)志之一，對機器人智能及控制都具有非常重要的意義。目前國內(nèi)外都在大力研究，并且已經(jīng)有一些系統(tǒng)投入使用。(5)智能控制。隨著機器人技術(shù)的發(fā)展，對于無法精確解析建模的物理對象以及信息不足的病態(tài)過程，傳統(tǒng)控制理論暴露出缺點，近年來許多學(xué)者提出了各種不同的機器人智能控制系統(tǒng)。機器人的智能控制方法有模糊控制、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制、智能控制技術(shù)的融合(模糊控制和變結(jié)構(gòu)控制的融合;神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和變結(jié)構(gòu)控制的融合;模糊控制和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制的融合;智能融合技術(shù)還包括基于遺傳算法的模糊控制方法)等。近幾年，機器人智能控制在理論和應(yīng)用方面都有較大的進展。在模糊控制方面，J.J.Buckley等人論證了模糊系統(tǒng)的逼近特性，E.H.Mamdan首次將模糊理論用于一臺實際機器人。模糊系統(tǒng)在機器人的建模控制、對柔性臂的控制、模糊補償控制以及移動機器人路徑規(guī)劃等各個領(lǐng)域都得到了廣泛的應(yīng)用。在機器人神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制方面，CMCA(Cere-bellaModelControllerArticulation)應(yīng)用較早的一種控制方法，其最大特點是實時性強，尤其適用于多自由度操作臂的控制。(6)人機接口技術(shù)。智能機器人的研究目標(biāo)并不是完全取代人，復(fù)雜的智能機器人系統(tǒng)僅僅依靠計算機來控制目前是有一定困難的，即使可以做到，也由于缺乏對環(huán)境的適應(yīng)能力而并不實用。智能機器人系統(tǒng)還不能完全排斥人的作用，而是需要借助人機協(xié)調(diào)來實現(xiàn)系統(tǒng)控制。因此，設(shè)計良好的人機接口就成為智能機器人研究的重點問題之一。人機接口技術(shù)是研究如何使人方便自然地與計算機交流。為了實現(xiàn)這一目標(biāo)，除了最基本的要求機器人控制器有1個友好的、靈活方便的人機界面之外，還要求計算機能夠看懂文字、聽懂語言、說話表達(dá)，甚至能夠進行不同語言之間的翻譯，而這些功能的實現(xiàn)又依賴于知識表示方法的研究。因此，研究人機接口技術(shù)既有巨大的應(yīng)用價值，又有基礎(chǔ)理論意義。目前，人機接口技術(shù)已經(jīng)取得了顯著成果，文字識別、語音合成與識別、圖像識別與處理、機器翻譯等技術(shù)已經(jīng)開始實用化。另外，人機接口裝置和交互技術(shù)、監(jiān)控技術(shù)、遠(yuǎn)程操作技術(shù)、通訊技術(shù)等也是人機接口技術(shù)的重要組成部分，其中遠(yuǎn)程操作技術(shù)是一個重要的研究方向。三、總結(jié)與展望機器人是自動化領(lǐng)域的主題之一，人們幾十年來對機器人的開發(fā)和研究，使機器人技術(shù)取得了巨大的進步。隨著人工智能、智能控制和計算機技術(shù)的發(fā)展，機器人的應(yīng)用領(lǐng)域必將不斷擴大，性能不斷提高，在未來的生產(chǎn)、生活、科研當(dāng)中會發(fā)揮更重要的作用。參考文獻[1]孫華，陳俊風(fēng)，吳林.多傳感器信息融合技術(shù)及其在機器人中的應(yīng)用[J].傳感器技術(shù).2003，22(9)：1～4[2]王灝，毛宗源.機器人的智能控制方法[M].北京：國防工業(yè)出版社，2002[3]金周英.關(guān)于我國智能機器人發(fā)展的幾點思考[J].機器人技術(shù)與應(yīng)用.2001(4)：5～7[摘要]經(jīng)濟全球化形勢下，英語教學(xué)需求增長，尤其對于高校教育機構(gòu)而言，傳統(tǒng)英語教學(xué)模式的局限性弊端已逐漸顯露，新型教學(xué)技術(shù)的引入與應(yīng)用成為大勢所趨。人工智能技術(shù)作為現(xiàn)代科技的重要產(chǎn)物，于近年來開始被嘗試應(yīng)用于教學(xué)工作當(dāng)中，在語言類教學(xué)課堂中發(fā)揮著尤為重要的輔助作用。基于高校英語教學(xué)的現(xiàn)實需求，如何構(gòu)建有益于提升教學(xué)實效性的教學(xué)模式，并由此實現(xiàn)人工智能技術(shù)在英語教學(xué)課堂中的有效利用，成為亟待解決的關(guān)鍵問題。現(xiàn)由人工智能視野出發(fā)，嘗試在高校英語教學(xué)中擬建混合式課堂，以期實現(xiàn)教學(xué)效率及質(zhì)量的優(yōu)化。[關(guān)鍵詞]人工智能;高校英語;混合式教學(xué);構(gòu)建策略從高校教育階段的英語教學(xué)目的來看，其核心主要在于語言應(yīng)用能力的培養(yǎng)，要達(dá)成這一目標(biāo)，僅僅依靠單一的課堂內(nèi)教學(xué)遠(yuǎn)遠(yuǎn)不夠，在缺乏課外訓(xùn)練的情況下容易導(dǎo)致學(xué)生出現(xiàn)語義理解、口語表達(dá)方面的短板，不利于全面應(yīng)用能力的構(gòu)建。因此，以“線上+線下”為特征的混合式教學(xué)模式在高校英語課堂逐漸興起，在很大程度上彌補了以往單一性教學(xué)模式的不足，也更有利于為人工智能等現(xiàn)代教學(xué)技術(shù)的引入與應(yīng)用擴大空間。但由于長期受傳統(tǒng)教學(xué)模式影響，人工智能與混合式教學(xué)模式在高校英語課堂中的融合構(gòu)建容易受阻，需要以科學(xué)合理的策略加以推進，現(xiàn)提出相應(yīng)方案。一、人工智能與混合式教學(xué)模式的相關(guān)理論概述(一)人工智能的概念及主要功能人工智能技術(shù)是建立在計算機信息處理基礎(chǔ)上的一種智能化技術(shù)，能夠?qū)θ祟愋袨檫壿?、方式及?xí)慣做出相應(yīng)的解析與模仿，使機器的運作能夠在智能程序的驅(qū)使下更貼合人類的交互需求[1]?；谶@一應(yīng)用方向，人工智能技術(shù)主要由理論研究與工程研究兩個方面共同推進完整體系的構(gòu)建，其中，理論研究工作旨在為后續(xù)工程研究的實踐奠定基礎(chǔ)，重點一般放在對現(xiàn)有技術(shù)經(jīng)驗的總結(jié)探索、對相關(guān)理論體系的整合提煉等方向;工程研究工作則旨在利用現(xiàn)有人工智能技術(shù)獨立完成產(chǎn)品的開發(fā)與設(shè)計，重點一般放在人工智能系統(tǒng)與設(shè)備的應(yīng)用、新產(chǎn)品的研發(fā)實驗與調(diào)整改進等。從人工智能目前的主要功能來看，大致可分為以下三類：一是通過智能系統(tǒng)完成信息的存儲、提取及內(nèi)部處理;二是通過智能化能力完成信息的符號化處理;三是建立與人類行為邏輯相近的程序邏輯，并利用這一能力對人類提出的問題予以解答或處理[2]。從語言學(xué)習(xí)的視角來看，人工智能的功能呈現(xiàn)更為具體，如語言解析技術(shù)、語言識別技術(shù)、語言翻譯技術(shù)等均較為常見，隨著人工智能普及率的增長，這些技術(shù)在語言教學(xué)課堂中的利用也更為廣泛，且目前仍處于不斷升級的進程當(dāng)中，為語言教育方式的革新轉(zhuǎn)變帶來了巨大的契機。(二)混合式教學(xué)模式的應(yīng)用價值結(jié)合混合式教學(xué)模式在高校英語教學(xué)中的應(yīng)用現(xiàn)狀來看，其教學(xué)價值大致體現(xiàn)在以下兩個方面：一是優(yōu)勢整合價值。語言學(xué)習(xí)中，傳統(tǒng)課堂與網(wǎng)絡(luò)信息課堂所能夠提供的支持效果各不相同，且各有優(yōu)勢與短板。通過應(yīng)用混合式教學(xué)模式能夠有效提取并整合兩種教學(xué)狀態(tài)下的主要優(yōu)勢，使其相互補充、相互作用，進而發(fā)揮“1+1>2”的更優(yōu)教學(xué)效果。二是范圍拓展價值。語言類科目不僅對基礎(chǔ)知識體系具有較高要求，同時也有著明顯的實踐需求，而單一的課堂教學(xué)模式很難將教學(xué)范圍進行有效拓展[3]。在混合式教學(xué)模式支持下，這一問題得以解決，通過利用龐大的線上資源來突破線下教學(xué)范圍的局限性，能夠達(dá)到開辟新渠道、鞏固認(rèn)知結(jié)構(gòu)的教學(xué)目的，有助于為學(xué)生跨文化交際能力的提升奠定基礎(chǔ)。三是推進教學(xué)改革。混合式教學(xué)模式的深入開展，有助于實現(xiàn)教學(xué)方式的多元化和豐富性。充分借助于線上教學(xué)與線下教學(xué)的優(yōu)勢，綜合運用多樣化的教學(xué)手段，根據(jù)不同教學(xué)內(nèi)容的要求來選擇合適的混合式教學(xué)手法，這不僅可以為學(xué)生的學(xué)習(xí)活動提供良好的支持，同時還有助于調(diào)節(jié)課堂教學(xué)氛圍，讓教學(xué)實效性得以大大增強。二、人工智能視野下高校英語混合式教學(xué)模式的應(yīng)用路徑(一)聽力訓(xùn)練———應(yīng)用語料庫完成自動化資源匹配及交互聽力訓(xùn)練屬于英語教學(xué)中的基礎(chǔ)性部分，對于學(xué)生英語應(yīng)用能力的構(gòu)建有著決定性影響，且聽力資源的廣度及與學(xué)習(xí)需求的匹配度在很大程度上決定著學(xué)習(xí)效果。因此，在構(gòu)建高校英語混合式教學(xué)模式時，可將人工智能技術(shù)作為打開聽力訓(xùn)練資源廣度的關(guān)鍵渠道，借助其特有的語料庫儲備來完成自動化匹配、交互，使學(xué)生能夠快速在龐大的英語聽力素材中獲取與自身學(xué)習(xí)需求相符的聽力資料，并根據(jù)資料內(nèi)容，與人工智能設(shè)備展開具有針對性的自動化練習(xí)[4]。首先，學(xué)生可在線上人工智能系統(tǒng)中錄入自己的年齡、學(xué)段、英語聽力基礎(chǔ)、重點訓(xùn)練方向等基本資料，由系統(tǒng)根據(jù)數(shù)據(jù)資料自動篩選、匹配相應(yīng)的聽力材料，從而省略手動搜集資料的繁瑣工序。另外，為進一步增強線下課堂學(xué)習(xí)與情境的交互性，還可進一步利用人工智能的自動識別功能，由學(xué)生根據(jù)學(xué)習(xí)需求，隨機選取某物體進行掃描，再由系統(tǒng)根據(jù)識別出的物品類別篩選出相關(guān)的聽力練習(xí)資料，使學(xué)生能夠在自動且隨機的語言場景中獲得更良好的學(xué)習(xí)體驗。例如，當(dāng)學(xué)生選擇“手機”這一物品進行識別后，語料庫便可自動篩選出與“手機”有關(guān)的聽力材料，整理出類似主題：Therelevanceofmobilephonesandmodernlife，學(xué)生再根據(jù)聽力內(nèi)容展開自主練習(xí)，從而規(guī)避千篇一律的重復(fù)訓(xùn)練。(二)寫作指導(dǎo)———應(yīng)用自動批改功能完成查漏補缺英語教學(xué)中，寫作是用于鍛煉學(xué)生詞句表述水平、語法運用水平的重要環(huán)節(jié)，但傳統(tǒng)英語寫作教學(xué)課堂常受困于題材范圍狹窄、批改過于主觀等因素，既不利于學(xué)生創(chuàng)造能力的發(fā)揮，也容易導(dǎo)致學(xué)生對于自身英語寫作的優(yōu)缺點難以客觀把握[5]。因此，在利用人工智能技術(shù)展開英語寫作指導(dǎo)時，同樣可由線上、線下兩個不同角度出發(fā)，分別借助框架搭建功能與自動批改功能完成的自我審視與查漏補缺，進一步夯實英語書面表述能力。線上教學(xué)中，首先可由教師向?qū)W生布置以某一話題或某一詞匯為主題的寫作任務(wù)，如“Economicglobalization”，學(xué)生根據(jù)自身思路，在人工智能技術(shù)支持下的作文系統(tǒng)中進行寫作，系統(tǒng)則由此發(fā)揮框架搭建功能，結(jié)合主題與基本思路提供大致的框架模板，以及用作參考的相關(guān)詞匯、句式，使學(xué)生能夠跟隨框架的指導(dǎo)，形成更為清晰的寫作邏輯鏈條，達(dá)到深化表達(dá)的訓(xùn)練目的。線下教學(xué)中，首先可針對經(jīng)過系統(tǒng)自動批改后的寫作內(nèi)容與批改意見進行回顧，找出系統(tǒng)評測下的亮點與不足所在，梳理出寫作過程中的存疑之處，通過與他人交流和詢問教師的形式找出解決辦法，并于課堂上完成習(xí)作修改，最后由教師根據(jù)寫作主題，給出主觀意見，從而達(dá)到主客觀相結(jié)合的綜合評定目的，使反饋成果更具輔助改進意義。(三)翻譯練習(xí)———應(yīng)用云平臺技術(shù)實現(xiàn)重難點突破英語翻譯是以足夠的詞句積累、聽力練習(xí)為基礎(chǔ)的語言轉(zhuǎn)換過程，對于學(xué)習(xí)者的語法運用水平、實時解析能力、組織表達(dá)能力都具有較高要求，因此學(xué)習(xí)過程中的重、難點也相對更多，如何提高翻譯精準(zhǔn)性成為教學(xué)過程中的重要問題[6]。人工智能支持下的云平臺應(yīng)用能夠為英語翻譯教學(xué)帶來新的渠道，一方面可通過創(chuàng)設(shè)翻譯情境來使學(xué)生快速投入到語言環(huán)境當(dāng)中，另一方面也可透過知識模塊拆分功能來理順語句間的聯(lián)系，從而使得翻譯精確性提升。首先，可在線下課堂當(dāng)中借助人工智能技術(shù)來營造身臨其境的語言氛圍，如通過追蹤文本內(nèi)容，自動化匹配并呈現(xiàn)與之相關(guān)的場景，給人以身臨其境之感，如在進行“Foratime，theweatherchangedsud-denly，heavyrainandthunder，pedestriansontheroadwerelookingforeavestoavoid.”一句的翻譯時，系統(tǒng)可自動提取“Thunderstorm”這一關(guān)鍵詞，并在設(shè)備中播放關(guān)于“暴雨雷鳴”的音像，將學(xué)生引入語言情境當(dāng)中[7]。在情景背景下完成翻譯練習(xí)后，學(xué)生可各自將翻譯成果上傳至線上云平臺，由云平臺根據(jù)翻譯內(nèi)容，出具動態(tài)的評價鏈條，對翻譯結(jié)果進行量化評定，使學(xué)生更快地從中厘清重點、難點，并結(jié)合不同的知識模塊展開針對性補充練習(xí)。(四)口語對話———應(yīng)用人工智能機器人展開一對一對話高校教育階段，英語教學(xué)的最終訴求在于實際語言應(yīng)用能力的構(gòu)建，因此，口語對話練習(xí)成為貫穿教學(xué)始終的必要環(huán)節(jié)，關(guān)系著學(xué)生最終能否將課堂學(xué)習(xí)成果轉(zhuǎn)化為語言應(yīng)用基礎(chǔ)。人工智能技術(shù)的出現(xiàn)，在很大程度上打破了以往英語課堂中對話組織困難的僵局，學(xué)生可通過與人工智能機器人建立起一對一的對話關(guān)系，來解決師資有限而同學(xué)指導(dǎo)能力不足的問題，同時取得訓(xùn)練成效與查漏補缺成效。學(xué)生在進行線上自主練習(xí)時，可根據(jù)想要練習(xí)的方向設(shè)置關(guān)鍵詞或主題，再將人工智能機器人作為對話對象，圍繞主題展開聊天式對話，從而達(dá)到口語訓(xùn)練目的，同時還可避免與真人對話時羞于啟齒的情況，有助于在放松狀態(tài)下激發(fā)出更良好的表達(dá)水平[8]。線下課堂教學(xué)中，同樣可利用人工智能機器人來催化練習(xí)效果，例如，在組織小組口語練習(xí)時，為避免話題匱乏、接話困難的情況，可利用智能機器人來提供一些固定的框架或句式搭配，并根據(jù)不同成員的薄弱點，對對話的層級與難度進行適當(dāng)智能化調(diào)整，從而實現(xiàn)對話練習(xí)效果的提升。三、人工智能視野下完善高校英語混合式教學(xué)模式的主要策略(一)完善教學(xué)管理系統(tǒng)，拓寬混合式教學(xué)范圍無論是人工智能技術(shù)還是混合式教學(xué)模式的利用，都需要以完善的教學(xué)管理系統(tǒng)作為依托，才能夠最大限度發(fā)揮其價值與成效，真正在教育工作中起到支持作用。因此，在構(gòu)建高校英語混合式教學(xué)模式的同時，還需要緊密結(jié)合內(nèi)部教學(xué)需求與教學(xué)現(xiàn)狀，組織校內(nèi)各部門共同參與到教學(xué)管理工作中來，積極發(fā)揮監(jiān)督與合作職能，在尋求改革發(fā)展契機的同時進一步拓寬混合式教學(xué)的應(yīng)用范圍[9]。一方面，打造以融入人工智能技術(shù)為核心的混合式教學(xué)方案，將其應(yīng)用于英語教學(xué)工作當(dāng)中，動態(tài)化觀察各階段教學(xué)成果，并用作后期修改教學(xué)管理方向的依據(jù)，同時積極舉辦教學(xué)比賽及教學(xué)研討會議，以便及時發(fā)現(xiàn)方案中的問題所在;另一方面，將混合教學(xué)范圍逐步擴大，如嘗試通過校外拓展實踐來探索人工智能的新應(yīng)用渠道，同時建立綜合線上、線下兩個教學(xué)環(huán)節(jié)評價指標(biāo)的教學(xué)反饋體系，以便于及時由反饋體系當(dāng)中獲取新的教學(xué)動向，并由此探索更利于發(fā)展的新模式?？梢哉f，人工智能背景下的英語混合式教學(xué)，是以完善的教學(xué)管理系統(tǒng)為先導(dǎo)的，必須要不斷地對教學(xué)管理系統(tǒng)進行完善，有效地拓展并延伸混合教學(xué)范圍，才能夠最大化地提升混合式英語教學(xué)的實際意義，真正促進教學(xué)質(zhì)量的提升，為學(xué)生的成長和發(fā)展奠定堅實的基礎(chǔ)。(二)優(yōu)化課件制作體系，突出合作互動功能除混合式教學(xué)方法的應(yīng)用外，英語教學(xué)課件的制作也直接影響著最終教學(xué)成效。為突出人工智能技術(shù)的教學(xué)優(yōu)勢，在后期英語混合式教學(xué)課件的制作中，可進一步強調(diào)學(xué)習(xí)過程中的合作與互動，通過留置更大的交互空間來激發(fā)個體的主觀能動性，從而達(dá)到強化訓(xùn)練效果的目的。一方面，高?？山M建精于網(wǎng)課制作的教師隊伍，在分析人工智能教學(xué)數(shù)據(jù)、總結(jié)以往經(jīng)驗的基礎(chǔ)上，盡可能地豐富素材、去粗取精，使學(xué)生在線上學(xué)習(xí)中獲得更優(yōu)體驗;積極打造線上精品網(wǎng)課，帶給學(xué)生專業(yè)化的網(wǎng)絡(luò)課程內(nèi)容，使之可以從中收獲知識的積累和能力的提升，此外還可以將精品網(wǎng)課作為范本在其他高校進行推廣，這既可以進行課程推廣還能夠?qū)崿F(xiàn)學(xué)術(shù)交流，以此來更好地強化課件制作效果;另一方面，在線下課件的制作中，更多地增加由學(xué)生作為主導(dǎo)的實踐板塊，如互動對話環(huán)節(jié)、實時翻譯環(huán)節(jié)等，從根源上提高學(xué)生在混合式課堂中的參與度[10]?？偠灾谌斯ぶ悄鼙尘跋?，積極開展英語混合式教學(xué)，必須要以優(yōu)質(zhì)課件制作體系為先導(dǎo)，以課件優(yōu)勢來促進學(xué)生對于知識的吸收，這樣有助于最大化發(fā)揮混合式英語教學(xué)的意義，強化教學(xué)實效性。(三)重建教學(xué)評價制度，設(shè)置多元考核指標(biāo)在混合式教學(xué)模式踐行基礎(chǔ)上，可通過重建教學(xué)評價制度、設(shè)置多元化考核指標(biāo)來進一步倒逼教學(xué)質(zhì)量的提升。例如，除了平時表現(xiàn)，期末考試成績作為基礎(chǔ)考核以外，可另外增加線上教學(xué)評價板塊，即將學(xué)生在線資源學(xué)習(xí)情況、線上線下課堂活躍度以及師生互動情況等都納入評價考核范圍。借助人工智能技術(shù)及網(wǎng)絡(luò)平臺，將學(xué)生的學(xué)習(xí)情況細(xì)化為多個考核內(nèi)容，如聽、說、讀、寫能力的構(gòu)建情況等，從而保證考核結(jié)果更加公正、有效，能夠真實反映學(xué)生的學(xué)習(xí)情況以及英語應(yīng)用水平，并幫助學(xué)生完成針對性改進。此外，為了進一步延伸教學(xué)評價效果，可以通過線上師生互評、學(xué)生互評、小組評價、學(xué)生自我評價等方式來實施多元化評價，這樣通過多維度、多元化的混合式評價，有助于實現(xiàn)最真實、最客觀、最全面的教學(xué)評價，能夠全面衡量教學(xué)質(zhì)量和教學(xué)效果，以便于為后續(xù)的教學(xué)改進創(chuàng)造基礎(chǔ)。參考文獻：[1]劉凡.高校英語教學(xué)線上+線下混合式模式的構(gòu)建研究[J].吉林廣播電視大學(xué)學(xué)報，2019(9)：62-63.[2]安琦.民族高校英語專業(yè)課程混合式教學(xué)模式初探———以內(nèi)蒙古民族大學(xué)為例[J].民族高等教育研究，2019，7(5)：90-92.[3]郭璽平.混合式教學(xué)模式下的高校英語演講課程設(shè)計與實踐———以內(nèi)蒙古師范大學(xué)為例[J].內(nèi)蒙古師范大學(xué)學(xué)報(教育科學(xué)版)，2018，31(3)：87-90.[4]陳潔.混合式教學(xué)法在高校英語專業(yè)《基礎(chǔ)英語》課程中的應(yīng)用[J].黑河學(xué)院學(xué)報，2020，11(2)：107-109.[5]賀紅艷.混合式教學(xué)模式下課堂評價體系改革對高校英語教師評價素養(yǎng)的挑戰(zhàn)[J].國際公關(guān)，2020(5)：41-42.[6]毛為慧,余慶澤.基于AI語音識別平臺的英語混合式教學(xué)模式探討[J].河南教育(職成教),2020(3):28-30.[7]王艷紅.人工智能背景下英語寫作教學(xué)中混合式教學(xué)模式的應(yīng)用[J].西部素質(zhì)教育,2020,6(12):122-123.[8]闞常娟.多模態(tài)視域下的英語教學(xué)云平臺建設(shè)研究[J].江西電力職業(yè)技術(shù)學(xué)院學(xué)報,2020,33(3):37-38.[9]王璐.淺議人工智能背景下的大學(xué)英語口語教學(xué)與評價[C].外語教育與翻譯發(fā)展創(chuàng)新研究(第九卷).四川西部文獻編譯研究中心,2020:44-46.[10]季燕.5G+人工智能視角下的英語教學(xué)創(chuàng)新探索[J].創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)理論研究與實踐,2020,3(7):67-68.作者：王欣單位：陜西警官職業(yè)學(xué)院一、人工智能的定義解讀人工智能(ArtificialIntelligence),英文縮寫為AI，也稱機器智能。“人工智能”一詞最初是在1956年的Dartmouth學(xué)會上提出的。它是計算機科學(xué)、控制論、信息論、神經(jīng)生理學(xué)、心理學(xué)、語言學(xué)等多種學(xué)科互相滲透而發(fā)展起來的一門綜合性學(xué)科。從計算機應(yīng)用系統(tǒng)的角度出發(fā)，人工智能是研究如何制造智能機器或智能系統(tǒng)來模擬人類智能活動的能力，以延伸人們智能的科學(xué)。人工智能是計算機科學(xué)的一個分支,它企圖了解智能的實質(zhì),并生產(chǎn)出一種新的能與人類智能相似的方式做出反應(yīng)的智能機器。人工智能的發(fā)展史是和計算機科學(xué)與技術(shù)的發(fā)展史聯(lián)系在一起的，目前能夠用來研究人工智能的主要物質(zhì)手段以及能夠?qū)崿F(xiàn)人工智能技術(shù)的機器就是計算機,人工智能在21世紀(jì)必將為發(fā)展國民經(jīng)濟和改善人類生活做出更大的貢獻。二、人工智能的發(fā)展歷程事物的發(fā)展都是曲折的，人工智能的發(fā)展也是如此。人工智能的發(fā)展歷程大致可以劃分為以下五個階段：第一階段:20世紀(jì)50年代，人工智能的興起和冷落。人工智能概念在1956年首次提出后，相繼出現(xiàn)了一批顯著的成果，如機器定理證明、跳棋程序、通用問題s求解程序、LISP表處理語言等。但是由于消解法推理能力有限以及機器翻譯等的失敗，使人工智能走入了低谷。這一階段的特點是重視問題求解的方法，而忽視了知識的重要性。第二階段:60年代末到70年代，專家系統(tǒng)出現(xiàn)，使人工智能研究出現(xiàn)新高潮。DENDRAL化學(xué)質(zhì)譜分析系統(tǒng)、MYCIN疾病診斷和治療系統(tǒng)、PROSPECTIOR探礦系統(tǒng)、Hearsay-II語音理解系統(tǒng)等專家系統(tǒng)的研究和開發(fā)，將人工智能引向了實用化。并且，1969年成立了國際人工智能聯(lián)合會議(InternationalJointConferencesonArtificialIntelligence即IJCAI)。第三階段:80年代，隨著第五代計算機的研制，人工智能得到了飛速的發(fā)展。日本在1982年開始了“第五代計算機研制計劃”，即“知識信息處理計算機系統(tǒng)KIPS”，其目的是使邏輯推理達(dá)到數(shù)值運算那么快。雖然此計劃最終失敗，但它的開展形成了一股研究人工智能的熱潮。第四階段:80年代末，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)飛速發(fā)展,。1987年，美國召開第一次神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)國際會議，宣告了這一新學(xué)科的誕生。此后，各國在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方面的投資逐漸增加，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)迅速發(fā)展起來。第五階段:90年代，人工智能出現(xiàn)新的研究高潮。由于網(wǎng)絡(luò)技術(shù)特別是國際互連網(wǎng)技術(shù)的發(fā)展，人工智能開始由單個智能主體研究轉(zhuǎn)向基于網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下的分布式人工智能研究。不僅研究基于同一目標(biāo)的分布式問題求解，而且研究多個智能主體的多目標(biāo)問題求解，將人工智能更面向?qū)嵱?。另外，由于Hopfield多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的提出，使人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)研究與應(yīng)用出現(xiàn)了欣欣向榮的景象。