近日，在由北京师范大学与科大讯飞联合主办的人工智能与教育大数据峰会 ·2019上，北京师范大学校长董奇教授做了题为《面向未来的智能化教育评价》的主题报告。
他表示，当下 科技 飞跃、经济全球化的时代对于人才素养提出了新要求，但传统的教育评价受限于技术等因素，对这些重要的素养难以进行客观的评估，因此需要整合多方面的 科技 进展，使教育评价能更好的反映学生德智体美劳的全面发展。
在董奇看来，未来 社会 对人才素养提出了四大新要求：
一是面对变化的、不确定的未来，必须学会学习、坚持终身学习，必须具有人机结合的思维方式；
二是面对 科技 发展、信息爆炸的未来，必须具备信息素养、 科技 素养和数据素养；
三是面对人工智能无处不在的未来，必须具备高阶思维能力、创新能力和问题解决能力；
四是面对人类成为命运共同体的未来，必须具备核心价值观、 社会 责任和全球意识。
同时，董奇指出，当前我国学生发展仍存在一些突出问题，例如学习负担过重、实践动手能力较弱、创新能力不足、体质 健康 状况下降等问题。上述问题主要与国内教育实践中存在的六大问题相关，这六大问题分别是：一是重分数轻能力；二是重知识轻素养；三是智育轻德育；四是重共性轻个性；五是重学习轻 健康 ；六是重结果轻过程。
他认为，造成这些问题的原因虽然很多，但其中一个重要原因是教育评价，我国教育质量评价与督导体系还不健全。
未来教育评价发展的新趋势
董奇认为，技术发展为教育评价带来新动能，主要有三个方面：
一是云计算、大数据、5G、物联网及智能终端技术的发展，是支撑智能评价环境构建的新要素；
二是VR/AR/MR支持的沉浸式情境营造、AI支持的智能识别技术及可穿戴设备支持的数据采集，为开展真实情景下的教育评价创造了新契机；
三是教育数据的建模、分析和可视化，成为支撑智能评价全过程、多维、高效的新方法。
董奇认为，所有这一系列技术的整合、结合将推动教育评价进入新的发展阶段。教育评价事实上已经开始进入新的发展阶段，就是智能化的教育评价新趋势已经出现，一共有七大趋势：
一是评价可实现目标的变化 。从过去的注重知识、基本能力的评价，到关注德智体美劳全面评价。
二是评价功能的变化 。从过去的甄别、选拔，到精准改进、促进发展。
过去，只能基于简单有限的方法，用于选拔和甄别。现在我们可以发挥评价更重要的功能，那就是用于改进、促进学生各个方面的发展，进行精准的改进指导，包括提供改进的方法和内容。
三是评价对象的变化 。从过去采取抽样的方法选取部分学生，到面向所有学生，关注每个学生。现在使用新的技术，使得我们可以面对所有的学生，甚至不用取样了，用整体取样的方法就够了，还能给每一个学生进行个性化的评价、指导。
四是评价信息源的变化 。从过去较单一模态的信息，到多元化、丰富化、多模态化的信息。
过去我们收集的数据只能用比较简单的文本信息或者一些信息，视频信息都很有限，以及做研究用视频信息成本太高。现在我们可以用大量的更丰富的多模态信息，而且能对这些信息进行自动化的智能化的分析，加工评判。
五是评价任务的变化 。从过去的非典型场景，到真实化、生活化、趣味化。
过去我们的评价是在一些非真实的典型场所。专门的考场，特定的时间，特定的要求。时间可能就是高考那两天。过去我们不能在真实的生活学习工作过程中，在真实的情景中对人进行评价。现在智能化的评价使我们对这样一种工作成为可能，例如通过 游戏 建构接近真实的问题场景，在交互 *** 作中测量学生的高阶思维能力。
六是评价方式的变化 。从过去显性化、总结性的评价，到嵌入式、伴随式、隐形性评价。
过去的评价就是考试，无论小考还是大考，就是测验。现在的评价考试可以潜入你的日常行为和学习，协助老师日常的教育，带有一些伴随性和隐形性的特点，增加了评价结果的真实性。
七是评价结果反馈的变化 。从过去的滞后反馈到即时反馈，从过去面向群体反馈到面向群体+个体反馈。
过去的评价分析成本很高，通常需要延迟反馈和指导。现在可以做到即时反馈和指导，而且是有针对性的个性化的推送。
董奇表示，所有这些都是在一系列新技术发展整合的条件下，我们能够实现随着未来新技术的发展进一步的发展，这方面的能力会越来越强大，集成创新将是智能化教育得到发展的一个重要前提。现在世界各国，包括我们国家已经在应用智能化教育测评方法方面取得了一些重要的进展，这些进展尽管是初步的，但是随着时间的推移，随着我们应用的深入，随着不断地研究研发，我相信它的应用水平会越来越高。
智能化教育评价新进展
随后，董奇介绍了智能化教育评价的一些新进展，例如对学生情绪 情感 、 社会 技能、语言表达、信息和科学素养等方面的评测案例。
情绪 情感 评测 。以深度学习、增强学习、迁移学习为支撑， 探索 文本分析、语音分析、图像识别、血谱成像应用，实现对个体情绪特征的识别与判断。
比如说学生在学习过程中，在身心 健康 发展中，情绪是很重要的一个维度。我们对情绪、 情感 怎样进行评价？如果能了解学生平时学习过程中的真实情况状态，比如说数学学习过程中，有的孩子是有数学学习焦虑的，有的甚至很严重，那我们可以将学生学习过程中的情绪状态和他的成绩关联。
我们也可以看一个数学课的教学结果，老师产生的效果是什么？不仅是数学成绩的高与低，还包括学生对数学学习的情绪， 情感 热爱程度以及自信心如何。这些都可以利用文本分析、语音分析、图像识别的技术以及学谱仪等一些新的方法对它进行评价。
社会 技能测评 。“人人交互”实时记录多个学生合作完成任务过程中的对话与关键行为，形成过程流数据，从数据中抽取证据，评价学生的 社会 技能水平。
在如今的 社会 ，人的 社会 技能是非常重要的。无论在线下还是线上虚拟世界，人与人之间都会发生很多的 社会 交往。
我们通过两个及以上同学间的群体的合作过程中形成的过程性的数据，从中抽取关键有用信息，能对学生 社会 交往的水平进行评价。但对线上和线下交往水平的评价可能是一致的，也可能不一致。有的人线上线下的 社会 交往水平都差不多，有的人可能线上线下是有较大差异的，我们都可以对它进行更深入的研究。
语言表达能力评测 。人机交互的测评模式，实现口语数据的自动化采集，模仿专家打分建立评分模型。
语言表达能力很重要。我们要花很多时间学习母语，花很多时间学习第二语言。那么有了人工智能和相关技术，使得我们对人的语言评价有了进一步的扩展的能力。
过去我们对人的评价更多集中在阅读，对口语和听力评价比较困难，做研究成本也非常的高。现在语音技术以及人工智能技术的发展，使我们无论对母语，还是对中国人学第二语言，还是对外国人学汉语，都提供了前所未有的新的可能，也包括对我们国家少数民族的孩子学好普通话都提供了新的可能。
信息素养测评 。计算机环境下交互式的测评任务，基于学生的任务表现测评ICT素养。
我们可以在学生实际的人机互动过程中，了解他的信息素养状况，更接近孩子真实的生活工作中利用信息技术促进提升自己的工作效率和质量的状况。
科学素养评测 。在STEAM教学课堂中实时采集教与学全过程数据，课程结束时自动生成评估报告。
在今天这样一个 科技 飞速发展， 科技 和 社会 紧密结合的时代，科学素养也有了新的含义，那么科学素养可以说现在高度重视的是这种课程对学生进行过程性的评价。
问题解决能力与创造力测评 。模拟真实问题情境的问题解决能力测评，基于人工智能技术评估学生的高阶能力。
今天这个时代我们有很多时间，从复杂繁杂的日常简单劳动中解放出来，有更多时间去从事复杂的创造性问题，人类会有更多的时间去从事自己想做的很多有趣的事情。那么在今天这个时代，高阶的问题解决能力，创造性极其重要，所以需要我们对它进行客观的评价。
体质 健康 测评 。基于运动手环等IoT设备，实时采集学生运动与体质体能的相关信息，从而实现对不同学生的个性化体质与 健康 评估。
对学生体质的测量需要用表现行为方式，表现性的方式就出现评价的困难。现在用新的信息技术和方法，包括可穿戴设备，使得我们能够在日常学习、锻炼过程中，大大提高结构性评价的精度和准确性。
艺术素养测评 。在书法方面，基于OCR智能书写评测技术，评价学习者作品，如重合度、大小、重心、空间分布等。在演唱方面，基于智能语音技术的音乐评价，可对学习者的音乐素养进行大规模的监测。此表现型测评可实现全过程电子化采集、存储于分析。
艺术素养不能只是填问卷。了解学会欣赏，更要学会艺术的表达。我们现在可以用新的语音技术来推动对学生表现型的艺术素养部分的测试。比如今年的5月，我们能够在同一天同时对20万的中小学生进行演唱的艺术素养的测试，实现对全国范围内600多个区县全程化的测评储存，分析和加工。
与此同时，董奇针对智能化教育评价提出来几点建议：
一是在国家层面上，把智能化教育评价纳入国家相关战略；
二是加强高校间、高校与科研院所的合作，推动智能化教育评价理论和方法创新；
三是加强高校与企业的合作，推动研究成果在教育领域中的及时应用；
四是在国家层面简历智能教育评价平台，加强开放与共享。
董奇最后强调，教育与人工智能结合，与其他技术的结合，涉及到一系列伦理、安全、隐私保护的问题，例如数据的采集和获取、数据的流转和保护、数据的授权和应用等。这项工作要走好走稳，我们必须要高度重视这样的问题，在这方面出现了任何问题，将会严重干扰我们推进这块工作，这也是行业共同合作要遵循的一些基础。（雷锋网雷锋网雷锋网）
人工智能技术将推动原有教育思想、教育目标、组织形式、内容体系、培养方式、学习空间和评价体系等系列变革。人工智能加快教育向核心素养培养迈进，促进深度学习的科学发生，也督促教师不断提升信息化素养。人工智能环境下的未来教师必须熟悉人工智能带来的教育变革，熟悉大数据分析技术、语音技术、图像技术、虚拟技术，熟悉各种教育平台和APP终端的使用。同时，人工智能也引发教育评价体系的不断变革。随着物联网技术、5G技术、云计算网络技术的不断进步，人工智能正推动人类社会迎来人机协同、跨界融合、共创分享的智能时代。华为公司今年上半年发布全球产业展望预测：到2025年，智能技术将渗透到每个人、每个家庭、每个组织，全球58%的人口享有5G网络，14%的家庭拥有“机器人管家”，97%的大企业采用AI。人工智能技术正在向社会经济生活的方方面面延伸，教育行业显然不可能置之度外。人工智能必然深刻影响新一轮教育变革。就目前而言，人工智能越来越普及，现如今，越来越多的人都开始关注人工智能，这是因为人工智能能够给我们带来很大的帮助。现在很多的行业都开始重视人工智能，尤其是家电方面以及通信方面，这和物联网有了一点联系。而我们手中的手机也涉及到了人工智能的身影，现在很多学校都开设了人工智能的功课，那么大家是否知道人工智能对校园带来的改变都有哪些呢？下面就有我们为大家解答一下这个问题。
1使得人们更加重视教育
在现在的教育中，教育是持续的，也是重要的，这与一般人想象的人工智能以后教育将无所作为正好相反。当人工智能实现了以后，人工智能解放了人类重复性的劳动，每天工作6小时、每周工作3天这就是一个很平常的状态。但是争取工作权和创造权、与机器替代性竞争也成为教育的价值所在。这样就会使得教师比例大幅度提高、终身学习将成为常态、越来越融合的学习难度、越来越基础的理论训练，使得训练有素的人才能拥有工作权和创新权，教育将越来越重要。工业时代的教育以人为劳动力，注重学什么，而人工智能时代以人的创造为源泉，学什么将更加重要，教师和教育机构将重点集中在个性化的学生学什么上，而怎么学将由人工智能给出策略和更加精确的建议。所以人工智能能够使得教育的价值在再次提升。
2将数理化科目提升到新高度
我们都听说过这么一句话，那就是“学好数理化，走遍天下都不怕”，当人工智能普及以后，量子物理、材料化学、分子生物学、统计和计算数学这些原先是大学的课程，很可能要进入基础教育教材，人工智能时代凸显了教育的价值，也让教育的专业与侧重点重新洗牌，一半以上的学科不是没有价值，而是没有必要学习了。基于工具化的语言、实用化和标准化的工程学科、没有创造力需求的工匠产业将大幅度萎缩。
在这篇文章中我们给大家介绍了很多关于人工智能对教育行业带来的帮助，其实有了人工智能，教育行业能够得到一个巨大的提升，希望这篇文章能够更好地帮助大家去理解人工智能。物联网与人工智能学院是不本科。根据查询教育部高等教育认证信息网站，物联网与人工智能学院并不是一个特定的本科院校，而是一个比较宽泛的学科领域，很多高校都设有相关的物联网、人工智能等专业或课程，可以在本科阶段进行学习，这些专业或课程的设置都会涉及到计算机科学、电子工程、数据分析等方面的知识和技能。
——中国AI+教育市场发展现状及趋势分析 自适应学习是关键赛道组图
中国AI教育行业高速发展
2014-2016年，中国AI教育进入应用探索时期。近两年，随着领先企业在人工智能应用落地领域的不断探索，人工智能技术开始落地应用，AI技术红利期到来，我国AI教育的市场规模大幅度增长。据Frost
Sullivan统计数据显示，2018年，我国AI教育市场规模达1034亿元。
机构学习解决方案业务增长潜力大
由于国内教培机构更加注重差异化竞争，对于以自适应学习产品为代表的智能学习解决方案需求旺盛，我国机构学习解决方案市场占比相对较高。据Frost
Sullivan统计数据显示，2018年，我国AI教育市场中，机构学习解决方案占比约59%，人工智能在线课程和智能知识产品及服务分别占比26%、15%。
自适应学习是AI教育中的关键赛道
根据科技部与罗兰贝格的研究，教学全流程可分为备、教、练、考、评、管六大环节，涵盖了从课前、课中、课后的全部环节。AI技术在教育中主要的应用场景包括，自适应学习、AI伪直播、分级阅读、智能批改、智能题库、智能测评、拍照搜题等。
通过AI技术在教育中应用的环节来看，自适应学习是AI教育领域最为核心的关键赛道。自适应学习是指使用AI技术和学生的练习数据分析学生对知识的掌握程度，精准发现知识掌握的薄弱环节，有针对性的提供千人千面的课前预习、课中学习和课后复习、练习。典型产品如松鼠AI(乂学教育)，悉之教育，科大讯飞学习机X1Pro等。自适应学习能够直接替代或部分替代老师，用技术面向教学中的核心要素进行效率优化，未来或将从根本上改变教学理念和教学方式。
AI教育市场空间广阔
国务院《新一代人工智能发展规划》提出，要利用智能技术加快推动人才培养模式、教学方法改革，构建包含智能学习、交互式学习的新型教育体系。前瞻分析认为，在政策的推动下，未来AI教育将有广阔的发展空间，预计到2023年，我国AI教育市场规模超7000亿元。
以上数据来源于前瞻产业研究院《中国智慧教育行业发展前景预测与投资战略规划分析报告》。
从 Deep Blue到 Watson，再到 AlphaGo横扫棋类领域，人工智能显然已在众多时刻表现出超越人类的趋势，在各行各业都得到了广泛的应用。
在教育领域，上世纪六十年代时，伊利诺亚大学便研发了首个计算机辅助教育系统“PLATO”，近年来，人工智能+教育的热度始终居高不下，人工智能的发展对传统教育也形成了不小的变革与冲击。
AI+教育下，传统教育又将何去何从？
01
AI+教育，值得被看好吗？
2020年11月，联合国教科文组织教育信息技术研究所（UNESCO Institute for Information Technologies in Education，UNESCO IITE）发布《教育中的人工智能》(AI in Education: Change at the Speed of Learning)（下称《报告》），从视觉方式和做事方式等两个方面对人工智能在教育中的应用做出了展望。
人工智能将如何应用于教育
报告指出，人工智能应用于教育，可以在新的视觉方式上产生三个重大影响[3]。
其一是认知服务。人工智能技术的发展可以使得微软这样的大型公司提供给开发者相关技术，从而促进许多新兴应用程序的诞生。
而这些应用程序对于教育的影响是巨大的，可以消除残疾学生的一些障碍；对于有基础学习挑战的学习者，他们可以在发展这些技能的同时，积极参与更高阶的学习，而不是在掌握这些能力之前将其排除在外。
第二是虚拟现实（VR）、增强现实（AR）、混合现实（MR）技术的发展。这些技术使得学习对于学生来说更具沉浸感和吸引力。
VR让学生们可以从教室到世界的任何地方旅行；AR可以让学生通过特殊的眼镜或耳机观看数字内容，并将数字内容覆盖到真实环境中；MR更是能将虚拟对象与现实世界结合起来，在两者之间互动。
第三是物联网与边缘计算的广阔前景。例如，从使用传感器到应用控制器，根据教室或建筑物的实际占用情况提供供暖和照明，使用远程摄像头和生物识别技术帮助校园更加安全等等。
在做事方式变革方面，也会有两类影响[3]。
一是人工智能可以在元认知脚手架中发挥作用。在个体需要帮助时，人工智能可以帮助他们进行监测，并施以适当的帮助。学生成为人工智能解决方案和服务的主要用户，而不仅仅是教育者、管理员和系统所有者分析数据的对象。
二是人工智能可以在支持个性化评估和认证上发挥重要作用。人工智能有潜力实现个性化学习，通过吸收大量数据，为学生个人需要和才能量身定制学习路径；此外，还可以支持个性化评估，对软技能、人际交往技能、道德品质、团队合作、协作等内容进行跟踪分析并评估。
人工智能+教育市场甚广
如《报告》所言，人工智能在教育领域的发展潜力是巨大的，其可提供的个性化教育等内容，都直击当下传统教育之痛点，困境与难题对撞[3]。
由此，人工智能和教育，这两个看似不相关领域的结合，在当下整个社会都是十分火热的话题。
在国内，好未来、字节跳动、腾讯、科大讯飞等知名大厂纷纷对AI+教育平台发起投资，全球也兴起了人工智能教育的浪潮。
以松鼠AI为代表的智适应学习系统
作为亚太区第一家将人工智能“智适应”学习技术应用于K12教育领域，中国TOP20人工智能独角兽科技公司，乂学教育3轮累计融资近10亿元，获SIG、NGP、景林资本、国科嘉和（中科院）、青松基金、新东方教育集团、好未来教育集团、正和岛、俞敏洪个人等联合投资[4]。
在一次演讲中，乂学教育创始人称松鼠AI将创造一个达芬奇+爱因斯坦+苏格拉底一样的超级教师。
通过算法，AI对学生进行一对一的用户画像和内容侧写，动态、实时的学习路径，无论是学霸还是学渣，都有最适合自己的学习方式。此外，松鼠AI还提供“超纳米级”的知识点拆分以及学习能力和学习方法的拆分等等技术。
“在这样的教育下，孩子即便只是上午上课、下午、晚上、周末都不用上课，还可以比原来的成绩好。某种程度上，人工智能所带给人们的不止是福利，还可能是威胁。
近年来，AI将取代人类工作这句话时有听闻。的确，以目前来看，随着诸多工序变得自动化，不少工作正逐渐消失在生活中。牛津大学的研究报告表明，根据预估，美国大约有47%的职业将在未来被取代[5]。
那么，传统教育依旧如此吗？人工智能+教育优势如斯，是否意味着传统教育、老师将被取代？
要回答这些问题，还要看当前的AI+教育发展如何。
人工智能在当下教育场景中的实际应用
现如今，由于人工智能技术的逐步成熟，无论是线下的学校还是线上教育平台，不少都打出了“人工智能”的口号。
不少学校设置了个性化教案、知识图谱教学设计、虚拟化教室、AR/VR/MR虚拟教学，考试也大多由原来的全部线下笔试改为线上机考。
市面上，以作业帮、小猿搜题等APP为代表的拍照搜题也一度风靡于中小学，个性化答疑、拍照搜题、大数据学英语、自适应题库等层出不穷
人工智能+教育，看似一片繁荣，而事实上，如今的人工智能+教育更像是衍生出的泡沫。
扎克伯格在与马云的对话中提到，目前人工智能的能力仍有限，尚需要五到十年的时间来发展[
而人工智能在教育领域的实践更是一项新的内容，既无经验，也鲜有参照对象，仍在摸索中。
在很大程度上，现如今的许多教育行业的人工智能都只是分析算法、题库、评判规则的堆砌，许多学校即便是打出了“智慧学校”“人工智能做教育”的旗号，但在实际应用中，只是在教学管理上有所体现；一些学校的人工智能教育，甚至在概念上就被窄化为编程课、STEM教育、机器人教育等等。
此外，现如今应用于教育领域的的人工智能系统也因为数据稀疏、学习模型容易以偏概全，智能化系统无从谈起，“人工智能”变“人工智障”。
从根本上来看，人工智能并没有对教学育人以及教育改革产生根本性的影响，许多都只是作为招生的噱头，离真正的人工智能有效落地，还有很长的一段路。
传统教育依旧无法被AI取代
疫情中的在线教育经验告诉我们，教育依旧需要回归教室，教育最合适的场景仍然是线下，教室应该存在，教师也应该存在。
人工智能目前所能够替代的，是一些复杂琐碎的工作，在管理上解决了不少的重复性和规则性活动，而教师及学校在爱与关怀上为孩子所付出的一切，是任何人工智能都无法比拟的
《教育中的人工智能》报告中也探讨了人工智能对于传统教育所产生的影响[3]。
人工智能承担了批改问卷等繁琐的工作，设计的个性化学习路径也有助于节约老师的时间。
人工智能为老师们节约的时间可以让老师们将精力放在备课和学习上，让学生得到更多的支持、重视、爱和关心。
人工智能通过数据分析，让教师之间密切合作。
人工智能还可以帮助老师进行专业发展和自我反思。
归根结底，人工智能会有助于实现学习的个性化，但无法真正取代老师所代表的传统教育的位置，反而进一步肯定了老师的角色。
而即便AI不会取代教育工作者的位置，也重塑了教师教学和学生学习的方式，就像许多其他的行业。
在过去的十几年里，教育信息化更多地体现在基于电脑等电子设备上的普及和升级，数字教育、各类办公系统、教学系统、评估系统等等改变了老师的工作方式和学习方式，让教学方式更加便捷，也为教育的目的提供了更多的选项。
在将来，人工智能带给教育的，也将会是新的发展方向。
03
AI+教育，尚有值得探索的边界
曾几何时，杭州第十一中学的“ai天眼监控”一度引爆舆论。
“智慧课堂管理系统”，3个摄像头在起立的瞬间完成全班点名，将学生置于全方位的监控之下，每一个表情都会被清晰记录，每一次发呆都被事无巨细地分析。
在人工智能与教育结合的过程中，“智慧课堂管理系统”已经不是个例。人工智能在一方面方便了教学过程，在另一方面也与伦理之线相互纠缠。
此外，人工智能本是推动教育均衡发展的利器，但在实际发展中，由于受到各种制约，人工智能应用于教育，反而在当下造成了另一种程度上的不公平。一些地区因经济、空间、地理等因素无法使用人工智能，数字鸿沟依然存在，且逐渐拉大。
在现如今人工智能的效果尚不明朗的情况下，要不要把教育这片净土向人工智能开放？如果开放，边界又该如何界定？这些都是值得商榷的问题。
而我们能够达成的共识是，技术是不断发展的，人工智能应用于教育，无论是其将带来的巨大变革，还是在进步当中触及到的伦理边界，AI与传统教育从来都不是此消彼长。
由此，在拥抱技术的前提下，让AI与传统教育共同前行，寻求最好的教育方向可能是终极之道。首先，从专业知识体系来看，数媒这个专业比较侧重交互和视觉相关内容，虽然这个专业属于计算机大类，但是这个专业比较注重学生的艺术设计能力，侧重点是如何在当前的计算机技术平台下来完成数字内容和产品的输出。
人工智能专业是一个典型的交叉学科，涉及到数学、计算机、控制等内容，目前需要重点学习机器学习相关理论，包括深度学习、强化学习、迁移学习等内容，另外还需要学习计算机视觉、自然语言处理、知识表示、自动推理和机器人相关的内容，整体的学习压力还是比较大的。
物联网专业的知识结构涉及到六个层面，包括感知层(设备层)、网络层、物联网平台层、数据层(分析)、应用层和安全层，所以物联网涉及到的内容也非常多，但是与人工智能专业不同，物联网更侧重的是基础功能的实现，重点是感知而不是决策，所以对于动手实践能力的要求更高一些。
从实践的角度来看，数媒专业的实践往往比较侧重传媒和文化领域的相关课题，实践项目比较重视交互设计和视觉设计相关的内容，还包括 游戏 设计、策划和开发相关的内容。
人工智能专业的实践主要侧重预测类和决策类的课题，实践项目多会基于深度学习、计算机视觉、自然语言处理等技术来展开，实践项目会与一些行业场景相结合。
物联网专业的实践主要会侧重感知层、网络层和平台层，实践项目比较集中在嵌入式开发领域，可以结合的行业场景也非常多。
从就业的角度来看，目前本科阶段选择这三个专业都不算是稳妥的选择，从人才需求的现状来看，目前数媒的就业预期会更好一点。
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