一种新闻传播类专业学习人工智能的方法.pdf

在当前信息化迅速发展的背景下，新闻传播类专业的学生学习人工智能（AI）理论和技能显得尤为重要。新闻传播学与人工智能在知识体系、应用领域上存在较大差异，这就使得新闻传播专业学生在学习AI的过程中面临不小的挑战。本文提出了一种基于学习的迁移理论的方法，将新闻传播学的专业知识应用到AI的学习中，同时深度神经网络和知识图谱技术作为支持手段。 要了解学习的迁移理论。这是一种学习心理学理论，它主张将学习者在某一领域内获得的知识、技能、策略等迁移到另一个新的领域。在新闻传播类专业学生学习AI的语境下，这意味着学生应将对新闻传播学理论的掌握迁移到对AI技术的理解和应用上。 在人工智能技术方面，深度神经网络是一种模拟人脑神经元结构的算法模型，具有强大的数据处理和模式识别能力。知识图谱则是一种语义网络，通过图结构来表达实体间的复杂关系。这两种技术在新闻传播和数据分析中扮演着重要角色，因此它们能够为新闻传播类专业学生学习人工智能提供技术支持。 在新闻传播领域，AI技术的融入已经逐渐成为一种趋势。大数据时代的到来，对数据处理和可视化分析的需求日益增长。新闻传播专业学生往往需要掌握编程技能，比如Python、Java或R语言，以进行数据分析和可视化工作。在实际工作中，这些技能已经成为新闻传播专业人士不可或缺的一部分。 为了让学生更有效地掌握AI知识，文章提出了基于学习的迁移的学习策略。这一策略强调学生需要具备主动、积极的学习态度，同时提高认知技能，并且重视概括能力的培养。此外，精心设计的知识图谱能够帮助学生将新闻传播学的专业知识迁移到人工智能的学习中。在具体操作上，可以利用理想智慧教育云平台进行教学设计，通过构建大容量的知识组块进行思维训练。 文章还提到了学习迁移理论在不同学科的应用，例如高中数学、中学音乐教学和语言教学等。这些研究表明，迁移理论对于各学科领域学习策略的构建都是有益的，它有助于学习者从一个领域迁移到另一个领域，并能更好地理解和应用新知识。 总结来说，文章提出的新闻传播类专业学习人工智能的方法，是基于学习迁移理论，并结合深度神经网络和知识图谱技术，旨在帮助学生克服学习障碍，将新闻传播学的专业知识迁移到AI的学习中。通过这种跨学科的学习方法，新闻传播专业的学生可以更加有效地掌握AI相关技能，为未来在数据新闻学等新兴领域的发展打下坚实的基础。