要写好一篇逻辑清晰的论文,离不开文献资料的查阅，小编为大家找来了《大学生知识价值理念的构建论文(精选3篇)》，希望对大家有所帮助。摘要：当今社会是知识创造经济的时代，知识产权制度是保护劳动者智力劳动成果的一项基本法律制度。本文首先简要介绍了知识产权相关概念，接着阐明了高职院校知识产权教育体系构建的必要性，最后根据高职院校知识产权教育体系构建的现状及存在的问题深入探索了高职院校知识产权教育体系构建的有效策略并进行总结，希望对高职院校知识产权教育体系构建研究有所帮助。
大学生知识价值理念的构建论文 篇1：
大数据时代大学教师知识权威的式微与重建
摘要：大数据与知识教学契合所表现的高存储性、易获取性、可共享性、高价值性等特性导致大学教师知识权威日渐式微。具体表现为，教师知识权威的性质更迭，知识“垄断者”的角色变迁，知识话语权受到限制，学生信任的情感认同也发生渐变。然而，目前大学教师知识权威仍是确保知识有效传承的重要保障，也是专业知识增长的内在需要。为重建大学教师知识权威，需要探寻重审权威意涵、强化知识研习、提升信息素养、疏通文化梗阻等路径。
关键词：大数据;教师知识权威
教师权威，是指教师在教育教学中使学生信从的力量或影响力。[1]根据美国学者R.克利弗顿和 L·罗伯特的论断，这种影响力主要来源于四个层面：法律制度、传统因袭、感召力以及专业权威。其中专业权威内在于教师个体，是教师在所教领域凭专业之长获得的权威，又叫知识权威。[2]同样地，教师知识权威作为教师在知识传递中产生的一种信从的力量或影响力，这种影响力的大小，从知识层面上讲，主要取决于教师个体所掌握知识的储备量、所传递知识的价值性以及知识传播的通达性等要素。以往，在传统的大学课堂知识教学中，诸要素之间相互协作，共同将大学教师知识权威推上了显赫的位置：大学教师在知识教学中扮演“垄断者”的角色，掌握绝对的知识话语权，学生也在知识层面建立起绝对的情感信任，教师知识权威立于不容质疑的绝对地位。然而，大数据时代的降临，尤其是其与知识教学领域的广泛契合后，逐渐形成了以大数据为内核的新的知识教学形态，使得大学教师知识权威的组成构件正遭受蚕食，权威走向式微的景象初现端倪。为此，自觉而充分地认识大数据对大学教师知识权威的挑战，在深入解读大学教师知识权威式微的基础上探寻重建的相关路径，是确保知识有效传承，促进大学教师专业发展的必然要求。
一、大数据时代知识教学对大学教师知识权威的冲击
2012年，联合国在《大数据白皮书》中指出，大数据时代已经到来，其出现将会对社会各个领域产生深刻影响。[3]大数据 （Big Data） 是指大小超出了传统数据库软件工具的抓取、存储、管理和分析能力的数据群。[4]IBM公司提出了大数据的“5V”特点分别是：Volume，数据量大，包括采集、存储和计算的量都非常大;Variety，种类和来源多样化;Value，数据价值高;Velocity，数据增长速度快，更新处理速度也快，时效性要求高;Veracity，数据的准确性和可信赖度高。当大数据的原始特性与知识教学融合在一起时，衍变出一种新的知识教学形态。与教师知识权威运行赖以栖身的以相对的固定教室、教材、教师以及固定学习内容为主要构成机制的传统大学课堂知识教学相比，大数据教学在知识传递上表现出的知识储备的高存储性、知识传播的易获取性、可共享性以及知识内容的高价值性正不断挤压旧有的大学教师知识权威的生存空间。
（一）高存储性冲击教师知识权威产生的前提条件
高存储性是大数据的显著特征之一。大数据的计量单位已从GB跃升至TB、EB、ZB，甚至是YB。数据类型也告别了传统单一的结构化数据而日益复杂化，编码和非编码数据、静态与动态数据、显性与隐形数据、语义和非语义数据共同汇成了大数据海洋。[5]《大数据时代》作者维克托·迈尔-舍恩伯格（Viktor·Mayer-Schoenberg） 教授指出：“大数据趋势的深层原因，就是海量数据的存在以及越来越多的事物是以数据形式存在的。”[6]依托这一特性，知识迅速以一种爆炸性的方式与大数据结合在一起，海量化的教学知识资源不断嵌入大数据“仓库”。“仓库”里既包括在学阶段专业课程内容资源、课外拓展知识资源、考试测评反馈资源、学习方法指导资源等，甚至还有为学生量身定做的个性化学习方案设计。这种知识的积聚效应正使得大数据高存储的特性愈发凸显，蕴藏着巨大的知识能量。
反观传统教学中的大学教师个体，因为学习能力、精力、记忆力等因素的限制，其所拥有的知识储备量是十分有限的。而且学科专业化任教的影响，教师所掌握的专业知识深度有余，但多以自身任教的学科知识为主，内容单一固定，知识的跨学科交往相对比较匮乏。因此，在量的维度上相较，大学教师个体的知识储备量在大数据面前近乎可算忽略不计，在面对海量教学资源积聚起的大数据知识能量的汹涌冲击同样难以应对。没有知识储备，知识权威将无从谈起，知识储备构成了教师知识权威产生的前置条件。教师知识储备量的被超越而成为落后的一方，将意味着可能导致学生知识学习获取渠道的更迭，从而冷落了传统的知识获取源，对教师知识权威产生的前提条件产生冲击。
（二）易获取性突破教师知识权威孕育的滋养土壤
以往，学生的学习主要依托课本教材，在教室学，听老师讲。由于认知水平的局限性，大多数学生具备的知识经验有限，缺乏对教材文本独立解读、全面自学的能力，学生进入大学求知不得已“受制于师”，学习的场所、时间以及内容也被限制，学生必须在规定的时间和场所学习规定的内容。这些限制导致知识学习渠道的堵塞，教师成為学生获取专业知识的唯一来源，课堂教学理所当然地成为教师传递知识的滋养土壤，教师知识权威得以孕育而生。可以说，学生求知过程中对教师的依赖性越强，教师的知识影响力愈加深刻，知识权威也愈加高扬。
然而，大数据时代的来临，知识获取的藩篱渐被冲破，海量的学习资源涌现在智能手机、平板电脑等交互媒体上，慕课（MOOC）、翻转课堂（Flipped Classroom）、微课（Micro Class）等基于网络平台的在线教育模式不断出现，学生的“学”开始迈入易获取、多元化的选择行列。知识获取的内容取向、空间与时间维度得益于大数据的影响而拓展开来。内容取向上，知识学习由静态向动态、单一向多元转变，即由以内容固定、题材单一为主要特征的传统知识教学模式演变为内容动态更新、题材多样化的新型教学模式;空间上，学生学习的场域不再拘泥于传统课堂，宿舍、户外、立体交通工具上均可作为学习的主阵地之一，与传统学习的固定课堂形成鲜明对比;时间上，学生的学习活动突破了大学课堂每周固定课时，按部就班的授课机制的限制，在规定教学时间之余，学生利用以大数据海量教学资源为内核的交互媒体进行专业知识的研习。大数据时代知识的易获取性直接冲击大学教师在知识教学中对知识的客观占有性，正突破教师知识权威孕育的滋养土壤。
（三）可共享性颠覆教师知识权威维系的活动空间
传统的课堂知识教学，师生之间处于不平等的上下位关系。作为知识上位者，大学教师个体对课堂知识的占有性、对文本内容解读的主导性、知识传播通道的定向性以及课堂教学环境的封闭性致使知识的共享缺乏生长土壤，知识陷入被垄断的境地，这种垄断状态的持续也不断在维系教师知识权威的生存空间。然而，随着慕课、翻转课堂、微课等基于大数据网络平台的在线教学形式广泛应用，知识的可共享性得以深度拓展。以慕课教学为例，它秉承的教育理念是：将世界上最优质的教育资源送达地球最偏远的角落。[7]这决定了慕课知识教学的共享取向，表现在课程知识资源的传播上，强调知识应当突破地域、文化、经济等因素的限制，实现教育资源的全世界、全人类免费共享。[8]大数据时代，专业知识是开放陈列的，知识将不单单只是个人的收藏品，也可以是一种以知识换知识的交换品。在线教学资源的可复制性能讓知识传播的受益面成几何级数的增长，知识交往的频率与活力在大数据媒体平台催化下进一步得到提升与释放。这种大数据知识教学形态的发展所带来的可共享性的变化，正颠覆着教师知识权威维系的活动空间。
（四）高价值性撼动教师知识权威延续的立足基础
价值是事物发展的永恒追求，知识的价值性是大学教师知识权威延续的立足根基，也是知识权威生命力的体现。大数据在知识教学中蕴含高价值，若将教育中大数据蕴藏的知识视作为广袤的“矿脉”，开采虽难，但处理得当依然可从中提取巨大的知识价值。利用数据挖掘技术，学生在线上的所有学习信息、学习动作包括学习习惯、选择偏好等都被记录为数据，通过对庞大纷杂的全部数据的分析，在线学习平台能准确诊断学生的学习需求[9]，从而打造出“一个尺寸适合一个人”的个性化学习方式。例如，学生学习过程中自我反馈与评价可参考的资料将更加多元化、系统化。通过记录自身学习过程中积累的数据，如每次布置的作业作答情况、考试分数、与教师的互动频数、奖励情况，这些有价值的数据都将直接促进学生自我评价更加科学化。又如，在完成作业习题时，在线学习平台可以同步精确地搜集学生完成效度，捕捉到学生作答的每一题的正误情况，对每一个知识点的掌握状况，从而建立起属于自己的学习资料数据库，优化学习精力的投入。深入挖掘数据隐藏的高价值正是大数据知识教学的突出特性，这种特性的显现依靠传统的大学教师的个体努力是无法做到，更是无法想象的。此外，大数据平台教学资源库始终处于动态更新的状态，不合时宜，繁冗陈旧的知识可以剔除再实时更新，使得教学知识的新颖性、价值性得以保障，这一点也缓解了传统教师受经验主义影响而形成知识僵化的弊端。
二、大数据时代大学教师知识权威式微的呈现形态
大数据与知识教学的契合，无论是在知识的储备性、价值性，还是知识传播的易获取性、可共享性，都远远优越于传统的知识教学形态。这种全方位的超越直接导致教师知识权威的性质更迭，“垄断者”的教师角色被迫变迁，教师知识话语权受到限制，学生信任的情感认同也发生渐变。这些变化的景象纷纷指向一点：大学教师知识权威正走向式微。
（一）绝对知识权威的性质改变
法律学家约瑟夫·拉兹将权威的性质分为“绝对权威”与“相对权威”。大学教师的绝对权威是以一种“支配与服从”的形式存在的，其中绝对的教师知识权威在支配活动中起重要作用。在客观主义知识观视域下，大学教师作为教学场域中掌握知识主导意志的个体，其在某一学科领域的专业知识与行为必定代表绝对的正确性与合理性，学生不敢轻易质疑。学生处于被支配地位，即必须无条件地服从于教师的教导之下。然而在大数据时代，大数据与知识教学契合所表现的高存储性、易获取性、可共享性、高价值性等特性历历在目。当慕课、翻转课堂、微课等基于数据平台的在线学习方式逐渐引人入胜时，当人人都有机会拥有开启知识宝库的钥匙时，当学生无须再直视教师的威严面孔便可获取可观的知识时，学生在教师缺场的情况下依然可以进行知识学习活动，其主体意识与独立个性逐渐被唤起，也就意味着每位学生都有成为知识权威的潜在可能性，学生之于教师的知识传授过程中绝对的服从意志被动摇。与此同时，教师作为知识唯一来源的传授者角色面临新的困境。大数据时代，所有承载的知识无限增长使得任何个体或者群体意图穷尽知识的可能性越来越渺茫，更多的群体具备生产知识、创新知识的角色和功能，从而弱化了教师作为知识生产和传授的功能。[10]鉴此，大学教师作为知识制造与传递的功能被削弱，代表着教师绝对知识权威的光环正淡化出学生视野，教师知识权威也正由绝对知识权威转向相对知识权威。
（二）知识“垄断者”的角色变迁
在以往知识传播相对封闭的时代，教师群体一直属于“知识链”的上位人士，是传统知识分子阶级的“代言人”。一切认知活动的逻辑起点都源自于知识本身，在知识教学过程中，师生双方在知识经验水平是显著非对称的，居高临下的传播渠道使得教师自然而然地成为知识“垄断者”——师不教，生不解。譬如，某些学生不会做题怕被责难时，常常为替自己辩解而假借“老师没教过”这个理由。换句话说，在学生的潜意识里，老师没教过不会是正常的。这也正从侧面体现出教师作为知识“垄断者”的形象。
然则，大数据时代的悄临，教师作为知识“垄断者”的角色日渐改变。知识教学的过程发生了根本性变化，海量多元的内容资源、开放共享的资源仓储、高价值的知识讯息与便利的获取渠道，使得教师不再是学生惟一的知识来源，学生离获取知识的源头进一步拉近，其所能接收的知识资源库由学校教育体系向外部偏移。大数据平台所带来的“知识民主化”使得各个群体包括大学生都有机会获取大量知识，一时之间，教师的作用似乎不那么重要了。同时，受时间、精力以及接受新事物能力的影响，青年学生在利用大数据平台接收知识时较年长教师有着天然的优势，获取大数据知识的速度与方式比教师更为快速与便捷，其中一些知识是教师授课时远未涉及，甚至超前的。学生利用大数据所接收的知识也是多维的，学生在某些方面的知识储备与见解超过教师已不鲜见，有教师惊呼：“现在的学生越来越难教，因为他们知道的比老师还多了。”正是这种情况的存在，大学教师的知识权威不断消弭，仅靠钻研一本教材显然是力不从心的，这直接倒逼教师由垄断者向学习者转变，教师本身不得不去融入大数据时代，加强知识的学习。
（三） 教师知识话语权力的受限
知识话语权，顾名思义，是教师对教师知识理解与感悟，并用自己的话语体系进行表达的知识权力[11]，也被视为教师知识权威外在表现力的标志。在过去，教师对于知识文本的理解与感悟可以直接以绝对意志在课堂灌输给学生，学生必须在教师的话语体系里进行学习活动。而在大数据时代，教师知识话语权进一步受限，具体表现在，首先，教师失去知识文本的唯一解读权。大数据平台获取知识的便捷性使得解读知识文本的主体将由一变多，课堂以外的专业人士、学生以及公众都可置身其中，文本解读的多元化使得学生在接收特定文本知识的释义时有更多的选择权。在众多选择中，一旦学生放弃了教师所解读的文本知识，教师便会陷入失语的境地。其次，学生知识话语权力的提升。学习的场所、时间、空间维度的拓展，知识共享的可操作性等优势使得学生在大数据网络平台上获取的附加知识在某种程度上將超越教师个体的领悟与解读，直接推动学生自我建构知识体系的能力增强，改变了学生以往的知识形象。在进入课堂之前，在新的教学内容前不再如同白纸，而是早已对教学内容有着更深入的领悟和体会了，这种超前的学习状态有力地推动学生知识话语权力的提升。因此，大数据时代，文本解读主体的多元化与学生知识话语权力的提升无疑对教师知识话语权产生了冲击，以往教师被放大的知识话语权受到限制。
（四）学生信任的情感认同渐变
信任是师生双方达成情感认同的纽带，也是教师知识权威在知识教学中的着力体现。过去，受制于大学传统课堂知识教学来源的唯一性、知识内容的狭隘性、传播渠道的单向性以及知识文本的封闭性等特征，学生只能被动地接受教师所传递的知识，而且是无差别的全盘接纳。久而久之，对于那些渴求知识的学生来说，教师即代表知识，学生对知识的渴望在教学过程中逐渐转化为对教师的信任感甚至是依赖感，最终沦为忠实取向的知识继承者。同时，家长的谆谆教导——“在学校好好听话，上课认真听老师讲”萦绕在学生耳旁，给学生营造出必须信任老师，听老师话的朴实氛围。在内在需求与外在推力的共同驱使下，学生在知识层面建立起对教师强烈的信任感，任何质疑教师的情感与行为都有可能被视作离经叛道。甚至我们常可看到这样的现象：即使有的学生对某些知识理解有所偏差，当旁人意图促其纠正，可犯错的学生依然立场坚定反驳道：“这就是老师教的，没有错。”可见，在某些学生眼里，大学老师是绝对不会错的，大学教师的知识权威俨然不容撼动。同时，教师在学生信任的基础上也因学生对知识的掌握而兑现了个体的教学价值，教师正是在知识有效传递的过程中强化了自身的职业认同感。
大数据时代的到来，使得建立在知识信任基础上的情感认同正发生渐变。一时间，似乎大学教师在课堂上的知识教学已无关紧要，因为即使学生不听，依然可以利用大数据平台的优势从它处获取更为高效的知识;教师也不再代表绝对的真理，因为隐藏得再深邃的错误在大数据中也无处遁形，学生可以轻易地求助大数据网络平台予以验证。这使得学生对教师的知识信任感面临消解，教师基于学生信任而建立起的自我认同感受到削弱，甚至产生自我质疑，对自身知识权威存在的合理性产生疑问。
三、大数据时代大学教师知识权威重建的路径探寻
纵观以上大学教师知识权威式微的诸多表征，不禁深思：大学教师知识权威是否将会消亡？然而，从当前知识的传授形式与教师主体来看，大学教师知识权威仍具有不可替换的主体地位，在知识教学中依然有着重要价值与必然需要。大学教师知识权威仍是确保知识的有效传承的重要保障，也是教师专业知识增长、素养提升的内在需要。[12]在大数据时代，教师如何应对挑战以实现大学教师知识权威的重建，关系到教师角色的存亡之道，将最终成为大数据与学校知识教学是否能够深度融合的决定因素。
（一） 重审权威意涵是权威重建的当务之急
首先，正视知识权威舆论空间的渐变。大数据时代，知识权威不再局限于少数的精英群体，成为精英占据的话语霸权，而是存在于教师、学生、社会机构、公众共同交往的一种公共知识空间内。[13]人人都有机会解读、延展和创造新的知识文本，也就意味着人人都有成为知识权威的潜力。因此，学生以及公众对待知识权威的态度将趋离迷信，更合理性，这种态度的转变所形成的舆论空间是教师所不能忽略的，教师再无法也不应该坚持旧有的立场，以一种专制独断的视角凌驾于学生之上，固守某些不合时宜的“师道尊严”。
其次，充分理解大学教师知识权威的式微是时代发展的产物。旧有的知识权威是建立在非对称关系的基础之上，对知识的垄断与占有使得知识权威不可避免地饱含专断主义色彩。而如今，应该明白一点，传统的绝对、专断的知识权威的生长土壤已不复存在，垄断者身份的失去，知识权威也由绝对知识权威走向相对知识权威。这就告诉我们，重建权威并不可简单地复制、还原旧有的知识权威，而是应该顺应时代潮流，构建一种屹于平等与尊重基础上的知识权威。
再者，进一步澄清大学教师知识权威的来源。就此而言，权威的外在性对学生发展是不可缺少的，它并不是一种压迫与限制的机械力量。[14]知识权威的重建既不需精神的压迫，也不需言语的说服，更不需制度的强制要求，而是源自学生内心深处的理解与尊重，从中溢发信任感与认同感。以往，不顾学生接受能力，忽视学生实际需求，以强制压迫谋求认同感，以填鸭灌输换取信任感，这种不明智做法只会更进一步地损害教师知识权威，教师应彻底摒弃代之以以生为本的知识权威的构建路径。
最后，丰富大学教师知识权威新内涵。正如《学会生存》所述：“教师的职责表现在已经越来越少地传递知识，而越来越多地激励思考，除了他的正式职能以外，他将越来越成为一位顾问，一位交换意见的参与者，一位帮助发现矛盾论点而不是拿出现成真理的人。”[15]大数据时代的教师，对教师未来专业知识教学、对学生的学习引导能力将成为未来评判教师知识权威的重要依据。突出教师在学生学习过程中的引导作用，做好学生的引路人，促使学生学会在信息爆炸的网络媒介知识中辨别、甄选、共享知识讯息。这既是大数据时代对教师知识权威的新要求，也是教师以生为本的新体现。
（二） 强化知识研习是权威重建的本元所在
回归知识本身是大学教师知识权威转向的落脚点，强化知识研习正是教师知识权威转向的本元所在，也是维系与重建教师知识权威的不竭源泉。这要求教师必须坚定学习信念，优化知识结构。
坚定学习信念。正如著名教育家斯霞老师之言：“教师的知识必须是长流水，如涓涓细流般地沟通着知识的海洋。”能给学生一杯水的前提是教师自己至少也要储备一桶水，即若要重建学生的知识信任感，重建知识权威，就须先丰富自身的知识储备，走在学生的前头，尤其是大数据知识膨胀的时代，教师在面临学生知识量可能超越自身的背景下，再故步自封俨然不可取。教师应学会借助大数据平台工具，钻研专业知识，树立终身学习的理念，努力重塑专业学科领域的精英形象。
优化知识结构。传统的知识理论有将知识划分为显性知识与缄默知识，英国科学哲学家波兰尼认为，显性知识较易于整理、编码，具有单一的含义和内容，而缄默知识则是存在于个人头脑中、存在于某个特定环境下的，只可意会、不可言传的知识。[16]大数据的特性决定了其在向学生教授显性知识的效力具有绝对优势，海量多样化的专业学科知识被重新整理、编码、上传到大数据平台，理性知识可轻而易举地呈现于学生视野中。教师知识传授功能的可替代性也正是因此体现在显性知识的教学过程中，确切地说，知识权威的消解与海量的显性知识在大数据平台中流转密切相关。而反观缄默知识所受到大数据的冲击便不那么明显，缄默知识是通过面授行为呈现的，无法描述、常规传递和反思，是平时无法察觉、却又影响深刻的知识。正是这些特性使得缄默知识在大数据网络教学平台中得以“幸存”。作为教师知识权威的基础，课堂教学的变化性与复杂性对教师的应变能力、语言、教师的风度展示要求极高，这些均蕴涵在教师的缄默知识中。
因此，教师的新任务即要在平衡缄默知识与显性知识的储备与应用中实现知识结构优化。一是应对大数据平台传播显性知识的优势，教师在深入掌握自身学科教学知识的基础上，锻造自身引导学生汲取显性知识的能力。二是努力提升自身缄默知识的水平，在教学实践活动中积极构建缄默知识体系，将缄默知识显性化从而传递给学生。教师之间交流对话、创建反思性札记、教育博客与教育论坛、录像教学等活动是提升缄默知识水平的有效途径。
（三）提升信息素养是权威重建的时代要求
面对成长在数字化时代里、有着“数字土著民”之称的学生，大学教师应该明确，“大数据”不是洪水猛兽。尽管大数据时代的来临削弱了传统意义上的教师知识权威，但归根结底，大数据是为教育所服务的，是为教师教育教学提供助益的利器。潮流之势，唯有顺从，教师也应成为吹响大数据与教育融合的号角的“主号手”。为此，拥抱新技术，提升教师的信息素养对于重建大学教师知识权威的重要性自然也就不言而喻。信息素养是教师核心素养的重要内容，是信息社会一种特殊而又广泛存在的综合能力，涵盖信息意识、信息知识、信息能力和信息道德等方面。大数据时代对教师的信息素养提出了更高的要求：在海量多元化的大数据教学资源库中，精准抓取满足自身教学需求的知识，需要敏锐的信息意识为前提;提升处理庞大的数据信息的效率，需要掌握坚实的信息知识为基础;构建大数据教学平台，开发、更新与充实平台教学资源，需要以出众的信息能力为保障;维护大数据平台知识使用的正当性原则，需要以信息道德为准则。基于具备信息素养的前提下，大学教师应该熟悉视频课程制作，努力尝试在线教学，试图为学生提供不逊于真实课堂的知识体验。
教师信息素养的提升是大数据时代大学教师重建知识权威的时代要求。目前，自我研修、远程网络学习与外部培训是教师提升信息素养的三大主要途径。其中，自我研修是根本，其他形式为辅助。自我研修主要有两方面内容，一是基于自主学习的提升，体现在对信息技术方式、价值与应用中自主学习能力的提升;二是基于自我反思的提升，作为大数据教学的参与者，在接受新式的信息知识与技术的基础上反思现有的教学技术方式。而利用远程网络学习正是教师向学习者角色转变的侧面写照，也呼应了大数据时代知识教学传播演变的进程。进行远程网络学习既可以提高综合信息素养，又能设身处地地以学习者的身份了解作为学习者的学习需要，更好地促进教学。外部培训则形式更广泛，例如国家教育部门实施的“教师信息技术应用能力提升工程”、学校组织的信息技术应用能力的讲座与培训课程等、教师个人自发参与的社会性培训课程等。因此，顺应大数据时代的潮流，利用多种途径切实提升大学教师的信息素养，是重建教师知识权威的应然之举。
（四）疏通文化梗阻是权威重建的内在需求
美国文化人类学家玛格丽特·米德提出“三喻文化”：前喻文化、并喻文化和后喻文化。 前喻文化是指晚辈主要向长辈学习;并喻文化，是指晚辈和长辈的学习都发生在同辈人之间; 而后喻文化，则是指长辈反过来向晚辈学习。[17]其中，前喻文化也与我国传统教育文化所倡导的“诗礼之训”与“桃李之教”的说法不谋而合。前喻文化的重复性、非间断性、固定性、闭合性，导致教师们不断重复前辈教师们的经验，复制他们的文化。在这种单向继承的过程中，逐渐显现出一些弊端：一则表现为教师文化自觉意识沉睡，知识创新能力自我冻结，“拿来主义”盛行，成为不折不扣的知识“搬运工”。二则教师文化自尊性过于膨胀，逐渐走向封闭，陷入自我孤立境地。教师同行、师生之间交流不畅，“不耻下问”鲜有所闻。这些症状不仅与大数据时代倡导的开放共享的教育理念背道而驰，而且损害了教师知识权威的内涵。
为此，我们呼唤“并喻文化”与“后喻文化”的盛行能够发挥疏通前喻文化梗阻的功效。首先，教师同行之间应形成求同存异，相互借鉴，共同进步的知识交往“并喻文化”氛围。大数据时代，同行间必须调动知识交往的积极性、加快知识交往的频率、加深知识交往的深度。在交往中唤醒教师的文化自觉意识，提升教师知识的再造与创新能力，打造教师专业知识共同体，从而有利于塑造群体性教师知识权威的生成。其次，师生之间形成相互尊重、平等互信、话语共生的知识对话“后喻文化”的环境。大数据时代，学生知识形象的改变要求教师必须打通师生知识对话渠道，摒弃傲慢的知识优越感。学会不耻下问，向年轻人学习，在知识对话中融入开放共享的知识教学变革，在与学生共同探寻知识与真理的進程中赋予教师知识权威新内涵，助益大学教师知识权威的重建。
参考文献：
[1] 张良才，李润洲.论教师权威的现代转型[J].教育研究，2003（11）：69-74.
[2] 赵永勤，靳玉乐.论文化类型与教师权威[J].教师教育研究，2003（6）：34-39.
[3] 蔡静，田友谊.大数据时代的师生互动：机遇、挑战与策略[J].教育科学研究，2016（10）：21-26.
[4] 郭晓科.大数据[M].北京：清华大学出版社，2013：5.
[5] 邹太龙，易连云.大数据时代学校德育面临的危机及应对策略[J].中国教育学刊，2017（4） ：81-86.
[6] 维克托·迈尔-舍恩伯格，库克耶·肯尼思.大数据时代：生活、工作与思维的大变革[M]. 盛杨燕，周涛，译.杭州： 浙江人民出版社，2013：9.
[7] 尹达.“慕课现象”的本质阐释、现实反思与未来展望[J].电化教育研究，2015，36（5）：59-63.
[8] 高地.“慕课”：核心理念、实践反思与文化安全[J].东北师大学报（哲学社会科学版），2014（5）：178-186.
[9] 黎静. 在线教育来潮：教师的困境与出路[J]. 高教探索，2013（5）：151-155.
[10] 李孝川.学校生活中教师权威的退隐及其重构[J].湖南师范大学教育科学学报，2012（5） ： 68-71.
[11] 徐哲亮，李广.教师知识权威的价值再诠释与再建构[J].教育导刊，2014（10）：10-13.
[12] 戚玉觉，姚本先.师生交往中教师权威消解修正[J].当代教育科学，2004 （14）：28-30.
[13] 卢盈.大学教师知识权威的式微与公共空间的建构[J].高教探索，2016（8）：100-104.
[14] 张桂. 教师权威与学生发展：一种哲学辩护[J].教育发展研究，2016，36（12）：73-79.
[15] 联合国教科文组织国际教育发展委员会： 华东师大比较教育研究所译;学会生存——教育世界的今天和明天[M].北京：教育科学出版社，1996：108.
[16] 波兰尼· 迈克尔.个人知识：迈向后批判哲学[M].许泽民，译.贵阳：贵州人民出版社，2000;56.
[17] 阳荣威，卢敏.后喻文化时代师生关系解构与重构[J].中国教育学刊，2013（3）：64-66.
（責任编辑钟嘉仪）
作者：李荣华 田友谊
大学生知识价值理念的构建论文 篇2：
论高职院校知识产权教育体系构建研究
摘要：当今社会是知识创造经济的时代，知识产权制度是保护劳动者智力劳动成果的一项基本法律制度。本文首先简要介绍了知识产权相关概念，接着阐明了高职院校知识产权教育体系构建的必要性，最后根据高职院校知识产权教育体系构建的现状及存在的问题深入探索了高职院校知识产权教育体系构建的有效策略并进行总结，希望对高职院校知识产权教育体系构建研究有所帮助。
关键词：高职院校；知识产权教育；体系构建；有效策略
作者简介：何莉（1981-），女，汉族，四川广元人，本科，四川信息职业技术学院讲师，研究方向：法律和教育等问题研究。
随着经济社会的不断发展，国民的维权意识不断加强，在社会精神文明发展背景下，知识产权制度占据了重要地位。构建知识产权教育体系，逐渐成为高职院校的一项长期性、基础性战略工作。从科技发展和成绩创新角度而言，知识产权在一定程度上增强了我国的综合国力和科技竞争力。作为我国培养具备专业知识和知识产权素养的复合型高级技能人才的重要基地，高职院校应加大人才培养力度和知识产权教育强度。
一、与知识产权有关的一些概念
知识产权包括专利权、商标权、著作权等，是对人类对其智力劳动成果的专有权利。对于知识产权的的认定可以涉及到多个层面，比如：发明、艺术和文学作品，商业中的部分标志、图案、名称和包装设计等。需要注意的是，每一项知识产权的界定都有一定的有效期限。
此外，中华法学大词典对产权的定义可简单概述为：产权，狭义的产权是财产所有权的简称。广义是指民事主体为维持其主体地位所必须具备的财产权利。在法律上，具有排他性和绝对性等特征的产权是指主体对于财产的绝对拥有。通常，我们将产权分为有形产权（包括汽车、房子等）和无形产权（包括发明权、著作权等）。因为无形产权通常是靠知识成果获得，所以，无形产权也叫知识产权。
二、高职院校知识产权教育体系构建的必要性
过去，在高职教育中，学校主要培养的是高技能应用型人才，随着社会的发展，对于学生自身科研成果的维护以及对于他人权利的尊重与保护也逐步被列为为高职院校的培养目标。在特殊的教育模式下，高职院校对于学生知识产权方面的教育不能单纯局限于对专业知识产权人才培养模式的套用，如何根据高职院校学生的自身特点，设计出一套更加利于其接受并符合未来发展需求的教育体系至关重要。由此可见，知识产权教育模式的探索研究是高职院校人才培养的重要内容。因此在高职院校特别是行业高职院校进行知识产权教育是非常必要的。下文就来详细介绍对于高职院校进行知识产权维护教育的意义所在。
（一）知识创新意识培养
在知识经济发展的大背景下，为了维护知识产权而产生经济纠纷的情况时有发生，知识产权的利益属性越来越受到大众的广泛重视。为此，对于知识产权理论的教育必须严格把关，只有真正认识到知识产权的本质属性才能极大程度上的促进维权意识的深化，对于利益驱动体制下的创新活动才能更好地予以理解。要知道，正确的知识产权意识的树立，是建设和谐文化环境、促进社会创新的主要动力。人们的创造能力需要其主观能动性的激发为基础，由于知识产权具有流动性，创新意识具有流失性，排他商业模式的建立，使得许多善于创造的人们完成了一系列造福后人的发明创造。
（二）培养知识权利意识
就当前的教育体制与教育内容看来，知识产权并非一个陌生的词汇，但是如何在实际生产生活中真正理解知识产权这个概念，或者树立强烈的维权理念却是一项十分困难的任务。在每一个特定的阶段，都会出现以经济繁荣而导致的对免费经济的依赖现象。本该成为一种衡量社会价值的重要体系，并未受到大众的认可。当今社会，侵权案例时有发生，国际社会已经发出了新型战略标准，促使我们在优势与劣势，机会与威胁的共同刺激下，深化知识产权制度在我们生活中的地位。在知识产权法的教学中，应该致力于揭示这些价值规律，教育学生不但要加深维护自身权利的意识更要在实践中学会尊重与维护他人的合法权益。
（三）增设知识创业意识等教育内容
与知识产权教育类似，关于创业教育的培养同样是高职学校学院重点培养的内容。相同的教学理念和价值目标使得知识产权教育和创业教育可以成为综合培养内容。一方面，可以通过创业意识的培养加深学生的维权意识，另一方面也可以通过知识产权教育来增强学生的创业意识和创新理念。这种一体化教学理念和综合式教学模式通过将研发、生产和销售等课程进行集合，为大学生步入社会奠定良好的基础。知识产业化和知识财富化的新理念激励科技人才不断创造新知识，进而推动社会文明的发展进步。
三、高职院校知识产权教育体系构建的现状以及存在的问题
自20世纪80年代起，中国人民大学开启了高校知识产权教育培养的先河。在多年的发展与完善中，成绩尤为显著。近年来，随着国家和社会对于知识产权的关注度不断提升，各大高校知识产权研究会、国家知识产权局以及产权发展研究中心接连涌现，高职院校也逐步成为知识产权的培养的重地基地。然而，现阶段我国对于小学、初中等基础教育阶段很少开展知识产权维护课程，导致我国学生对于该方面专业知识的储备十分匮乏。对于高校学生而言，一方面由于缺少基础知识的支撑，一方面学习开设的法律课程少之又少，真正能够做到高维权意识的学生微乎其微。
在培养模式上，相对固定的培养模式尽管能发挥的作用十分有限，但由于从本科到硕士阶段该方面的教育持续进行，且近年来已经形成了一个相对稳定的教育体系，多数学生对于知识产权法律知识的渴望都十分强烈，这在很大程度上促进了该项课程的顺利展开。然而，由于接触渠道有效，广大师生都还处于相关知识匮乏阶段，知识产权教育的进行在一定程度上受到了制约。通过调查研究发现，导致这种状况发生的主要是由教育普及与社会需求脱节所致，学校培养出来的人才很难适应社会的发展要求。由于我国高职院校知识产权教育体系构建的起步相对较晚，知识产权教育在行业高职院校开展缓慢并且存在诸多问题。
（一）高职院校学生的知识产权意识不强
据调查，大多数高职学生普遍承认自身的相关知识产权维护意识较差，也有意愿接受更深刻的相关教育。在他们看来，对于知识产权相关内容的学习是十分重要的。调查中，70%的学生反映自己对于知识产权中所包含的内容理解不够具体。对于实际案例的分析解答很难与课堂中的理论知识有效结合。95%的学生承认自己曾买盗版书籍或者其他资料、电脑软件等，在很大程度上忽视了他人知识产权的尊重与保护，分析其主要原因主要是学生的自身承受能力有限且盗版书价格较为低廉。此外，78%的同学认为，在完成作业的过程中，多数学生利用互联网进行复制，这在一定层面上也是对于作者知识产权的侵犯。但是许多认为这样的行为并不会引起严重后果，这足以证明知识产权意识在高职学生的意识里并不深刻，有些同学甚至处于理解误区。
（二）高职学校知识产权的相关教学内容过于单一
与其他课程的教学缺陷相类似，对于知识产权教育的教学模式大多数老师都采取相同的模式，加之法律部分教学所占据的可是有限，分配给知识产权的教学时间更是少之又少。这些问题的存在都在很大程度上影响了教学效果。目前，高职学校在思想道德修养与法律基础课程中仅开设了《著作权法》、《商标法》、《专利法》等内容，篇幅较低且实际内容较为狭隘。另一方面，在授课过程中老师通常情况是以理论教学为主，专业性词汇的频繁出现，加大了学生的学习难度，长久下去终将导致学生学习兴趣的丧失。并且由于相关基础知识的缺乏，老师在展开教学的过程中很难与学生进行互动，相关知识的拓展通常也不能达到良好的教学效果。
（三）高职院校中知识产权方面的师资力量较为薄弱
想要达到理想的教学效果，完备的教师实力至关重要。只有经验丰富，专业知识扎实的老师进行相关课程的讲解，才能够满足学生的专业需求。但是，就当前我国高职院校教育发展现状来看，由于自身教学条件的影响以及学校资金有限，很少有学校能够提供专业的知识产权相关专业教师，而其他专业的老师们通常都只专注于自身领域的研究，对于知识产权相关领域的知识了解的只是凤毛麟角。缺乏实践经验的老师们在教学过程中通常只是对课本内容进行简单陈述，授课内容缺乏趣味，老师力不从心，学生也无法真正投入到课程中，最终将导致授课失败。
四、对高职学生知识产权意识的有效策略
当今社会，知识产权在我国社会的各个领域中都表现出十分重要的作用，随着中国正式融入经济全球化竞争格局中去，对知识产权高等教育也提出了新要求。对高职院校知识产权教育问题进行深入研究并寻求有效的解决办法是迫在眉睫的重要任务。为了使高职学生尽快成为有较强竞争能力的创新型人才，就要探索加强高职学生知识产权相关知识教学的有效策略。下面，分四点介绍一下。
（一）加强高职学生的思想道德修养与法律基础课程中的知识产权维护意识
目前，要好好利用思想道德修养与法律基础课程中的知识产权的教学内容来开展知识产权教育实践活动，使学生在实践中更加全面深入的体会到所学的知识产权知识。另外，想要达到良好的教学效果，就要增加知识产权维护课程的课时量。对于当前的教育内容来看，道德修养与法律基础是大学课程的必修内容，在该课程中开设知识产权维护内容，一定程度上能够加强学生的法律意识。
（二）将社会资源引入到高效知识产权教学中
近年来，对于高职院校开设知识产权维护课程社会和政府给予了极大的重视。对于知识产权重要性的宣传是高职院校工作的另一项重点内容。广泛开展知识产权宣传普及活动，增强师生的知识产权意识，通过政府的辅助、新闻媒体的宣传以及社会大众的集体参与，建议一个完整的知识产权维护的宣传体系。
（三）整合优化教学资源，加强其他课程中知识产权教育的渗透
首先，要加大师资投入，对于知识产权意识的培养需要法律知识的支撑，教学内容的专业性和实践性都需要良好的专业基础作为支撑。其次，对于已开设的相关课程的利用能够潜移默化的加深维权意识在学生头脑中的印象，实现教学目的。例如，在就业课程中告诉学生加强企业知识产权维护意识，即使未来离职，也要保守原单位的商业秘密等。
（四）开展有关知识产权的课程
对于知识产权课程的适当开始将很大程度上提升学生的知识产权维护意识。师资力量雄厚的院校可将知识产权法课程作为一门独立课程开设。缺乏人员与资金的学习可以将该项课程穿插到法律基础课程中。从长远发展来看，高职院校需要理解，对于知识产权的教育不但是让学生对于该项课程的理解从理性认识上升到感性认识，更是要让学生在未来社会中能够意识到知识产权的重要性。这对全民素质的提升也会起到很大的促进作用。
五、结语
随着科学技术的发展日新月异，社会逐渐向着知识经济型方向发展。对于知识产权的塑造与维护是推动社会发展与进步的重要力量。科学发展创造的新知识是无形的宝贵财富，需要知识产权制度的保护和激励。然而，创造知识、服务社会的意识起源于高校对于学生知识产权意识的培养。高度重视高职学生知识产权教育、加强知识产权制度传播是十分有必要。
[ 参 考 文 献 ]
[1]侯玮薇.浅谈高职院校知识产权教育[J].中国职工教育，2013，7（14）：16-17.
[2]杨晔.高职院校知识产权教育探析[J].现代企业教育，2013，1（22）：17-18.
[3]丁桂芝，李建生.高职院校知识产权创造现状与对策[J].教育与职业，2014，4（11）：44-45.
作者：何莉
大学生知识价值理念的构建论文 篇3：
人工智能技术与学术和专业出版的融合发展
【摘 要】 文章从背景、研究方法、数据分析、实践应用方面对如何建立面向知识服务应用的人工智能研究进行了系统剖析，并对多种人工智能技术与学术内容、专业内容的融合方法进行了深入论述。通过对Yewno、沃森医生、德勤小勤人三个案例的解析，介绍了知识图谱技术的行业应用方式，以及如何利用专业内容，形成服务社会的人工智能应用。
【关 键 词】人工智能；学术和专业出版；知识服务；融合
【作者单位】孙赫男，北京印刷学院，北京英捷特数字出版技术有限公司。
人工智能是使用机器代替人类实现集认知、识别、分析、决策等功能于一身目标的多学科技术，其本质是对人类意识与思维信息过程的模拟。在2017年7月国务院发布的《新一代人工智能发展规划》中，知识计算引擎和知识服务技术被列为“关键共性技术体系”，并且这个规划提出要“重点突破知识加工、审读搜索和可视交互核心技术，实现对知识持续增量的自动获取”。这为学术出版和专业出版带来了进一步与人工智能技术结合从而实现产业融合发展的良好契机。
一、学术和专业出版与人工智能技术结合的先天优势
学术和专业出版行业作为内容生产者、知识服务者，拥有能够突破人工智能学习能力的海量内容数据，这些数据，内容关联性已经建立、市场需求明确、客户群体精准，在人工智能技术应用上享有得天独厚的优势。学术出版和专业出版商，有望率先实现人工智能时代创新型知识服务商的转型，为出版业迈入知识服务时代提供典型案例，进而为文化创意产业与人工智能技术融合开辟路径。关注和研究人工智能的发展趋势及现状，应用人工智能技术促进学术和专业出版的创新型知识服务发展，探索学术和专业出版知识服务的实现路径及发展战略，有利于提升我国学术传播手段和路径，扩大学术传播范围，创新学术传播方式，提升中国学术影响力，对全国相关数字出版企业的发展也将起到一定的引领和指导作用。
从宏观层面研究来看，国内对于知识服务的研究主要基于知识服务的观念和方式两个角度，对知识服务的特点和本质进行研究与分析。王晓光在《人工智能与出版的未来》中提出，知识是连接出版与人工智能的重要概念，随着蕴含知识的出版内容逐渐数字化和可计算化，人工智能与出版之间的相互作用日益强烈。张淑雅等人在《关于出版企业知识服务模式的思考》中认为出版业的知识服务是广义的知识服务，即基于数字技术提供系统化知识的服务。出版企业向知识服务提供商转型存在可能性和必要性，一方面是由于国家政策的扶持和现代数字技术的驱动，另一方面源于信息时代对出版企业提出的要求。在转型过程中，不同出版企业选择路径不同。孙晓翠在《“企业2. 0时代”出版企业向知识服务提供商的转型升级模式》中认为主要有内容服务型、科技服务型和平台服务型三种发展模式。张新新、刘华东以《新一代人工智能发展规划》为视角，指出在人工智能时代，出版流程在群体智能理念指导下进行再造，数据成为出版生产要素，AR/VR智能出版、智能教育等智能化方向成为崭新形态。从微观层面研究来看，国内学者侧重从内容生产、内容编辑、内容发行传播等方面探讨人工智能对出版各环节产生的影响。宋宁远在《面向智慧数据的科学知识图谱构建——以Sci Graph为例》中通过分析斯普林格· 自然集团的Sci Graph项目，提出知识图谱作为智慧数据的表现形式之一，是人工智能在专业出版领域应用的基础。
综上所述，与出版产业结合的人工智能研究主要集中在自然语言处理、深度学习、专家系统领域，涉及知识的生产、表现和传播。学者普遍认为人工智能技术和出版产业的深度结合是出版业未来发展的必然趋势。
二、如何建立面向知识服务应用的人工智能研究
人工智能技术的迅猛发展让行业的先行者立足于文化与科技产业融合的发展大背景，密切跟踪行业需求和实践，针对人工智能技术进行应用研究，通过研究访谈、数据采集、文献整理、技术路线分析，对学术和专业出版社如何应用人工智能技术提供创新型知识服务做现状总结，并对这个领域的未来发展趋势进行预测。
学术和专业出版领域不断涌现各种创新型服务案例，目前学界和业界对于这些案例的总结和研究还非常有限。那么，如何建立面向知识服务应用的人工智能研究呢？
首先，要进行背景分析。要对国内外与推动人工智能发展相关的内部环境和外部环境进行分析，分析人工智能在全球范围内各领域受到广泛关注的内在原因和外在原因，对相关政策进行梳理总结。人工智能、大数据以及数字出版具有各自的研究发展脉络，而创新型知识服务是这三条分别发展的主线的融合体现。出版行业作为知识传播的主力军，对新技术特别是传播技术的吸收应用一直走在社会各行业的前列。学术和专业出版是最早完成数字出版转型的领域，通过创新型知识服务，将数字出版积累的数据资源与人工智能技术结合，挖掘更大的知识价值，服务更广泛的受众群体。
其次，要结合图书馆情报学的理论研究，分析学术和专业出版的主要市场，从满足需求的角度，对目前知识服务的主要服务对象、服务方式进行梳理。学术和专业出版的内容是具有高度规律性的内容，是具有显著结构化特征的非结构化数据，对其进行规律总结可以形成知识服务技术产品。目前，在国家新闻出版广电总局的知识服务工程中，主要的学术和专业出版机构都建立了知识服务工程的示范项目，因此，需要对已经形成的知识服务技术体系进行总结描述，这是人工智能技术实现行业应用的基础。
再次，要重点关注对数据的分析。如何突破目前出版行业推动人工智能发展的瓶颈，关键在于数据。数据是驱动人工智能发展的关键元素，知识数据体系构建的成功与否，决定是否能够真正产生人工智能技术应用。这里包含四个层面的内容，一是知识数据的采集，即如何实现自身数据、合作数据、外部数据的聚合和清洗，形成统一的数据标准，从而降低后续数据工作的成本。二是如何對已经采集的数据进行机器友好的标引，建立知识工人的标准工作方法和流程，形成具有可支持人工智能的细颗粒度标引，支持知识引擎的运行。三是知识引擎的构建方式，即如何开发知识引擎的自我学习能力。目前已经形成了不同的方法，但仍然不够完善，如何形成优势互补的方案，亟待研究。四是知识更新的方案，必须建立稳定的数据更新机制，才能保证知识的准确性、知识更新的及时性，以及知识数据的价值。
需要意识到的现实是，虽然有国家政策明确指引人工智能技术与具体行业融合，人工智能技术将从根本上改变出版内容生产、编辑、发行、传播等环节，推动出版业态重构升级，但人工智能技术的应用仍处于探索阶段，实现成熟的出版业智能化市场应用仍需假以时日。目前，业界研究者注意到人工智能部分应用还未能产生经济效益，对于人工智能技术对出版业影响的研究探讨，仍集中于基本理论、基本概念、产业政策和重要意义等宏观层面，人工智能技术投入实践应用的案例研究缺位。
三、从Yewno看知识服务模式创新
Yewno是由Ruggero Gramatica于2014年创建的一家美国公司。创始人是经济物理学的研究学者，他利用物理学派产生的数据结构来描述经济和金融周期，然后将数据框架应用于其他复杂领域。其在知识服务模式创新方面，有几点创新值得借鉴。
第一，对知识节点的挖掘。Yewno的核心理念是对知识节点的挖掘，并且将知识节点的关联应用到了许多不同的学科，服务于教育和出版领域。Yewno为教育领域提供Yewno Discover服务，让高中生和大学生可以很容易地发现知识的内在关联，并且从知识节点直接关联到相关的内容资源，节省了学生做研究论文题目的时间。Yewno为出版领域提供的Yewno Unearth服务，可以让学术和专业出版机构建立自己的知识图谱，将出版物内容关联至知识图谱中，并且可以让各个垂直的知识图谱形成独立的出版物和数据库，提高了出版素材的价值。通过两种产品的有效联结，知识节点的使用者和知识节点的创造者实现了连通，加强了知识节点的准确性和有效性。
第二，形成非常细颗粒度的知识结构。Yewno为出版商提供的Yewno Unearch主要应用了语义计算技术和机器学习算法，将出版物的每个单独部分进行处理后，形成了非常细颗粒度的知识结构，极大超越了目前的分类法和标签体系，而这种细致的颗粒度，又推进了Yewno Discover用户对信息的使用。
第三，基于对信息的摘要性理解，以及对知识的可视化提供研发产品。Yewno的所有技術产品都是基于对信息的摘要性理解，以及对知识的可视化提供研发的。每个学科和产品，都拥有特定的语料库和机器学习算法，以保证对内容的准确理解。Yewno的技术产品还通过产品的相互配合，形成了对任何领域信息的理解能力。
Yewno公司给我们探索人工智能技术驱动下的知识服务模式提供了非常好的案例示范。自然语言理解技术和机器学习技术的结合，产生了人工智能技术驱动下的知识图谱。但是对知识图谱的应用，如果只局限在出版行业的生产环节，会失去用户刺激下的智能提升可能，如果只用于面向用户的内容显示，则会失去数据产生的源头。Yewno的产品设计，恰恰形成了数据的良性增量和不断反馈的训练过程。Yewno的知识服务模式创新，值得国内出版业界研究和借鉴。
四、人工智能技术应用于知识服务的瓶颈突破
人工智能技术应用于知识服务，必须解决从非结构化数据中形成对知识的挖掘和总结这一难点，才能让机器更好地理解内容，形成持续提高知识理解力的训练过程。然而现实中，知识在内容中的分布还是缺乏规律性。学术内容和专业内容，由于有学科知识结构和专业语料库的支持，机器可以通过关键词搜索、词义距离计算、知识结构树这些辅助要素，形成对内容的判断。特别是学术期刊，作者提供的摘要、关键词和参考文献可以对机器学习起到支撑作用，机器还可以将学术期刊内容作为智能计算结果的对比参照物。这些都有助于机器突破人工智能学习能力瓶颈，提高智能化水平。
可以说，学术和专业出版不仅是人工智能技术的应用方，也是人工智能的智能源。通过对学术和专业出版高质量内容的结构化解析和关联，将成果应用于各行各业的人工智能大脑，可以让人工智能获得更丰富的专业知识，更好地为人类服务。比如IBM的机器人——沃森医生。沃森医生通过对数十万医学类图书、期刊文章的学习，可以综合掌握医疗知识；通过对十几万病例的学习，不仅成功通过了医生执业考试，还能够给出与副主任级别医生几乎完全相同的诊断和治疗意见。由于机器之间的快速联通性，往往病人还没走出造影室，沃森医生就已经根据收到的扫描仪信息，给出了诊疗意见。目前沃森医生已经开始为多家大型医院提供诊疗意见，通过与人类医生的意见对比，保持持续的智能训练。又如德勤会计师事务所的小勤人会计机器人。它通过了会计师考试，可以完全取代初级和中级会计的工作，将账目的整理、审校环节完全自动化，减少了大量文案工作。而且小勤人会计机器人不需要软件就可以完成工作，速度快、效率高、差错率低，可以解决会计年底年初工作量超负荷的现实问题。
综上所述，内容服务产业链主要包括内容生产、内容传播及用户体验三大环节，在每一个环节，又有不同的角色参与其中，这为人工智能技术在很多环节的应用提供了可能。研究发现，目前可见的人工智能技术行业应用既包括科技内容智能出版体系等定制行业应用案例，也包括智慧机器人、科研助手（如Sci Graph）、行业服务（如IBM的沃森医生）、教育服务、数据出版等行业应用产品或服务。未来，人工智能技术的行业应用前景将更为广阔。
大多数案例的开放界面为前台使用界面，研究人员需要提升对人工智能多类别应用技术的理解力，从可见的应用界面入手，梳理其背后的技术脉络，对人工智能技术驱动的技术方法进行具有可操作性的总结再现。因此，行业迫切需要掌握出版行业、计算机信息技术、图书情报学涉及的学科基础知识，能够从生产、实现、使用的不同环节，对人工智能技术驱动下的创新型知识服务模式做深入剖析的研究人员，共同捕捉人工智能技术在国内外学术和专业出版领域的应用实例，洞悉人工智能技术如何形成创新驱动力，推进人工智能技术与学术和专业出版的深入融合。
|参考文献|
[1]王晓光. 人工智能与出版的未来[J]. 科技与出版，2017（11）.
[2]张淑雅，杜恩龙. 关于出版企业知识服务模式的思考[J]. 出版广角，2017（7）.
[3]宋宁远，王晓光. 增强型出版物模型比较分析[J]. 中国科技期刊研究，2017（7）.
[4]孙晓翠. “企业2. 0”时代出版企业向知识服务提供商的转型升级模式[J]. 出版发行研究，2017（8）.
[5]宋宁远. 面向智慧数据的科学知识图谱构建——以Sci Graph为例[J]. 科技与出版，2017（11）.
[6]张新新，刘华东. 出版+人工智能：未来出版的新模式与新形态——以《新一代人工智能发展规划》为视角[J]. 科技与出版，2017（11）.
[7]段弘毅. 数据驱动的机器智能叙事——以NarrativeSci-
ence为例[J]. 科技与出版，2017（11）.
[8]官思发. 大数据知识服务关键要素与实现模型研究[J]. 情报资料工作，2013（2）.
[9]许剑颖. 数字出版知识服务的内涵、模式及对策[J]. 科技与出版，2017（11）.
[10]曹沁颖. 人工智能对出版业的影响及应对浅析[J]. 科技与出版，2017（11）.
作者：孙赫男