根据提供的文件内容，可以生成以下知识点：
一、人工智能人才培养现状及问题分析：
1. 教学内容滞后：随着计算机技术快速发展，人工智能理论更新迅速，现行教材内容滞后，未能跟上科技发展节奏，导致教学内容与实际需求脱节，学生毕业后难以适应企业需求。
2. 教学方式单一：传统教学方式以教师讲授为主，忽视了学生的主体性和主动性，导致学生对晦涩难懂的理论失去兴趣。
3. 实践教学与理论脱节：人工智能课程的实践性要求很高，但现行教学中实践环节与理论教学脱节，导致学生实践能力较弱，对理论知识理解不深入。
4. 人才培养定位不明确：师范院校对于人工智能方向的人才培养定位不够明确，缺少从师范角度出发的定位，造成学生就业方向不清晰。
二、师范院校人工智能方向人才培养定位及措施：
1. 专业培养目标定位：针对不同学科背景的学生，提出不同的培养目标。理工类师范生主要培养人工智能教育技能，使其能在中小学从事人工智能教育工作；文史类师范生则侧重于人工智能教辅软件的开发，为未来的教学工作提供技术支持。
2. 面向定位：在人工智能广泛应用的背景下，应覆盖全校所有学科门类，面向全校学生开发相关教育和实训项目。
3. 教学内容定位：以人工智能教育技能训练为基础，坚持知识传授与创新实践相结合，注重学生综合素质的提升。
4. 人才培养的实施：通过建立学术委员会、设立科研项目、规范管理规章制度，以及建设人工智能教学科研中心等措施，提升学校人才培养质量，并服务于地方经济建设。
三、提升教学质量和科研能力的策略：
1. 整合校内资源：构建跨学科的合作团队，融合计算机、数学、地理、生物等多方面优秀人才，促进学科交叉与合作。
2. 加强实践教学：通过建立人工智能信息采集分析平台和教学科研平台，让学生有更多机会参与科研项目和实践操作，提高动手能力。
3. 创建特色研究方向：鼓励人工智能领域的教师和科研人员攻克关键技术难题，逐步形成具有自身特色的新技术研究方向，培养创新人才。
四、对人工智能教育的展望：
1. 适应智能信息时代的需求，重视创新意识和创新能力的培养，以满足未来社会对人工智能专业人才的需求。
2. 推动与产业界的合作，通过校企合作项目，使学生能够参与到实际的人工智能项目中，强化学生的实战经验和就业能力。
3. 强化师资队伍建设，培养一批理论知识丰富、实践能力强的人工智能教育者，以支撑高质量的人才培养工作。
以上知识点从师范院校人工智能方向人才培养的现状与问题，到具体的人才培养定位与实施策略，再到对未来教育的展望，构成了一个全面的理论与实践相结合的人工智能创新型人才培养体系。
