2025年, 第1卷, 第1-2期　
刊出日期：2025-02-01

  

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综述
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  人工智能赋能职业教育的作用机理、现实困境及改革措施

  杨利康　 刘万松

  电脑与电信. 2025, 1(1-2): 1. https://doi.org/10.15966/j.cnki.dnydx.2025.01.019

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  人工智能赋能职业教育在智能培养过程中带来对复合型人才的新需求，但在融合人工智能和职业教育的过程 中，仍面临着诸多挑战。为推动人工智能与职业教育深度融合，适应经济发展和社会对于多元化技术技能人才的需求，在总结 作用机理的基础上，以分析所面临的实际问题为依据，提出人工智能与专业课程建设相结合、充分发挥教师运用智能技术的潜 能、基于人工智能促进学生个性发展等举措来实施人工智能在职业教育中的应用。
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  AI大语言模型推进高职教育数字化转型的机遇、挑战与路径探析

  常大全

  电脑与电信. 2025, 1(1-2): 5. https://doi.org/10.15966/j.cnki.dnydx.2025.01.006

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  将各种 AI产品或技术应用于教育领域会促使教育实现更加深刻地数字化转型与革新，这是人工智能时代推进 教育高质量发展的必然要求。AI大语言模型技术介入高职教学从精准建模、智能交互、情感认同等众多维度颠覆了以往教育 技术介入高职教学的范式与方法，促进了高职育人模式的转变与升华。同时，AI大语言模型所固有的弱点也给高职教育教学 带来诸如意识形态、价值观、科学伦理等方面潜在的风险和挑战。因此，高职教育在融合AI大语言模型技术，把握高质量发展 机遇的同时，也要做好技术应用的设计规范。本研究从课程内容、学习模式、课程环境三个维度提出了AI技术融入高职课程 体系的构建方法，并在分析潜在风险的基础上，通过顶层设计、内容建设、审核算法、加强监管等方面实施AI大语言模型推进 高职教育数字化转型的路径。
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  基于存储拉远与无损网络的AI大模型高效训练方案研究

  祁 钰 　黄 嘉 　王立秋 　涂艳丽 　陈子瑜

  电脑与电信. 2025, 1(1-2): 9. https://doi.org/10.15966/j.cnki.dnydx.2025.01.005

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  随着AI大模型的快速发展，算力需求急剧增加，聚焦车企普遍关注的先传后训方式导致算力资源利用率低、敏感 数据出园区导致安全担忧等痛点，提出了一种基于存储拉远和无损网络技术的解决方案，通过构建智算实验网，采用边传边训 的创新模式，实现了数据实时处理与模型快速更新。实验结果表明，该方案显著提升了算力使用效率，单任务训练时间缩短 50%，数据传输速率提高至7.3 Gbps，且在200 KM拉远条件下仍能保持高效运行。然而，未来仍需关注数据安全与隐私保护等 挑战。本研究为应对大模型时代的算力需求提供了新的思路和方法。