推荐《幼儿园语言活动目标确立的原则》相关写作范文范例（精选5篇）

更新日期:2025-11-02 09:57

写作核心提示：

这是一篇关于幼儿园语言活动目标确立原则及注意事项的作文，希望能满足您的要求：
"确立幼儿园语言活动目标的原则与注意事项"
语言是人类最重要的交际工具和思维武器，对于幼儿期个体的发展具有奠基性的作用。幼儿园语言活动是促进幼儿语言能力发展、培养良好沟通习惯和提升思维品质的关键途径。而活动目标的科学确立，则是确保语言活动有效开展、达成预期教育效果的核心环节。因此，在为幼儿园语言活动确立目标时，必须遵循一系列基本原则，并注意诸多关键事项。
"一、 确立幼儿园语言活动目标的基本原则"
1. "发展适宜性原则 (Developmental Appropriateness)：" 这是确立活动目标最根本的原则。目标必须符合幼儿的年龄特点、认知水平、语言发展规律和现有经验。例如，小班幼儿的目标应侧重于倾听、模仿简单发音和词汇，而大班幼儿则可以逐步增加讲述、表达观点、理解复杂句意等目标。目标过高会挫败幼儿信心，目标过低则缺乏挑战性，无法有效促进发展。
2. "具体明确性原则 (Specificity and Clarity)：" 活动目标应尽可能具体、清晰、可观测。避免使用模糊、宽泛的词语，如“提高语言能力”、“培养表达能力”。应将目标细化，明确指向具体的能力或行为，例如“能倾听成人讲述故事并复述主要情节”、“能用

提升外语人才数字素养

【各抒己见】

作者：刘玲玉、李媛（分别系南京工业大学外国语言文学学院副教授，浙江大学外国语学院教授）

2025年9月30日是国际翻译日，今年的主题是“Translation, shaping a future you can trust（翻译，塑造可信的未来）”，强调翻译工作者在推动可信沟通、促进各方对话、把关人工智能生成文本和机器翻译质量方面所发挥的关键作用。光明日报《语言文字》版近期刊发的翻译专题文章，聚焦数智时代大语言模型翻译及外语人才培养主题，引发笔者共鸣。面对数智浪潮，锚定教育强国与国际传播能力建设双重目标，亟须将“数字素养”提升为外语人才的核心能力。笔者以为，结合国际主流数字素养框架和我国话语建构与国际叙事需求，可将外语人才数字素养细化为“五维数字素养”，包括数据素养、人工智能素养、媒介与平台素养、安全与伦理素养、话语与叙事体系素养。具体实施中可在以下几个方面下功夫。

明晰培养目标是引领外语人才数字素养提升的首要任务。外语人才培养应切实将“五维数字素养”内化至人才培养方案。第一，具备数据素养，熟练利用数字技术获取跨语言数据，对其进行专业分析、核验与可视化转换。第二，具备人工智能素养，精通人机协同，高效运用提示词设计，确保内容生成的质量与效率。第三，具备媒介与平台素养，深刻理解海外主流社交媒体算法逻辑与社区文化，掌握多平台内容分发与受众运营策略。第四，具备安全与伦理素养，遵守各国法律法规，树立版权、隐私和数据安全意识，掌握合规发布原则。第五，具备话语与叙事体系素养，将数字工具与人文关怀深度融合。

集群式课程体系是提升外语人才数字素养的坚实根基。外语人才数字素养培养和提升，应主动打破传统课堂壁垒，构建涵盖“基础通识、专业核心、交叉拓展和创新实践”的四级课程群。基础通识类课程群围绕数字伦理、数据思维、人工智能基础与风险、跨文化数字沟通等内容，深化通识教育阶段内容，并与外语专业紧密结合。专业核心课程群围绕数字叙事与国际传播、人工智能辅助翻译与译后编辑、跨语数据处理与可视化、平台规则与运营等内容，构建“课程+方向”的融合培养模式。交叉拓展类课程群提供“外语+国际传播”“外语+跨境电商”“外语+区域国别研究”等课程，培养复合型人才；或开设“外语+计算机语言”“外语+人工智能”等专业方向课程。创新实践类课程群采用项目教学，开展多语种、多模态对外传播实训，如与媒体共建“中华优秀外译作品库”“国际传播案例库”等。

强化数字实践能力是推动外语人才数字素养转化的关键抓手。在人机共生的网络生态中，唯有通过人的反复操演、理解和反思，才能达成人机协同的最佳契合点。为提升外语人才数字实践能力，高校应不断强化“校级数字实践平台、学院工作坊与社会平台资源”通力协作的“三位一体”实践共同体。校级平台着力建设对外传播与语言服务数据平台，汇聚多语语料、翻译模板与国际传播案例库，为教学与科研提供真实数据与动态评测环境。例如，可建设“中华文化对外传播多语数据库”，收录各领域优秀外译作品及相关传播数据，供学生进行数据挖掘与案例分析。学院工作坊可常态化开设“人工智能+语言服务”“跨文化内容生产”“国际组织话语”等主题工作坊，注重成果验收与反馈，确保实践质量。此外，可积极拓展与主流媒体、高端智库合作，共建实习基地与联合项目，建立涵盖项目策划、成果发布的成果转化通道。

健全多层次认证评价体系是衡量外语人才数字素养的重要手段。评定外语人才数字素养可结合集群式课程体系，出具不同阶段的数字认证证书，如通用数字素养层级证书和外语专业数字素养不同使用场景相应证书等。证书获取应注重过程性与结果性评价相结合。过程性评价方面，应积累可追溯证据，如译后编辑记录、人工智能使用日志、产出内容人工智能修改痕迹、数据作品集（包含代码、图表、说明文档等）、平台运营报告等，全面反映学生学习过程与实践成果。结果性评价方面，可探索推出如“数字素养+国际传播能力”微证书，通过笔试、口试及作品展示等环节，考核学生数字工具运用、国际叙事和传播等综合能力。

锻造专业化教师队伍是提升外语人才数字素养的重要保障。要对标TPACK（技术+教学法+学科知识）框架，不断强化专业化的“数智外语”教师队伍建设。一是标准先行，及时发布外语教师数字素养达标指南与进阶标准，将数字技术、数字化教学法、专业知识数字化等核心能力编入教师岗位胜任力清单，为教师发展提供指引。例如，根据《教师素养能力框架》制定“外语教师数字素养能力框架”，详细列举不同级别教师在数据分析、人工智能工具应用、跨文化数字教学设计等方面的具体要求。二是分层培养，系统实施“全员轮训+骨干研修+名师引领”的培养模式，建设多层次资源平台，形成“问题发现—专题研修—成果产出”闭环。三是共同体赋能，建设跨学校的外语专业共同体，成立“数智外语教学创新实验室”，汇聚全国优秀教学案例，共同研发基于VR/AR技术的沉浸式语言学习场景，开发针对国家话语和叙事体系建构的多语种数字教材，打造可复制、可推广的课程资源与教学工具包，为提升外语人才数字素养奠定基础。

《光明日报》（2025年11月02日 05版）

来源： 光明网-《光明日报》

AI到底是什么？这份“极简说明书”请收好

觉得AI很神秘？这篇“AI说明书”帮你一次搞懂。我们将从它如何学习、能做什么，聊到不同公司使用AI的差别，为你轻松科普关于人工智能的一切。

一、AI的两种形态：从工具到智能的跃迁

人工智能（AI）正在以前所未有的速度重塑世界。从产品设计、数据分析到制造业自动化，AI的应用已经渗透到各个行业。

在AI的世界里，我们通常将其分为两类：弱AI（ANI）和强AI（AGI）。

弱AI（Artificial Narrow Intelligence）：也称为“窄人工智能”，是我们目前使用的AI形态。它只能在特定任务中展现智能，比如现在的ChatGPT、Midjourney、自动驾驶辅助系统、邮件垃圾过滤等。这类AI可以高效地执行某项工作，但不具备自我意识或跨领域能力。

强AI（Artificial General Intelligence）：也被称为“通用人工智能”，是人类梦寐以求的“终极AI”。它能够像人一样进行自主思考、学习和决策。目前我们距离这一阶段仍有相当的距离，但每一次AI模型能力的跃升，都是向这个目标迈出的一步。

二、从传统机器学习到大模型：AI的核心演进路径

早期的AI多依赖监督学习（Supervised Learning），即通过输入成对的样本数据（输入A → 输出B）来训练模型。例如，传统自动驾驶或垃圾邮件过滤系统，就是通过标注好的样本来进行学习，最终进行预测，这类传统的机器学习模型只需要训练小部分数据就可以成功运行。

而如今的大模型（如GPT、Gemini、Claude等）基于深度神经网络（Deep Neural Networks）和大规模数据集（Big Data），拥有更强的学习与泛化能力，能处理语音识别、图像识别、文本生成等复杂任务。这种能力的跃迁不仅源于算法优化，更是算力 + 数据 + 模型结构共同进化的结果。

三、AI的燃料：训练的数据从哪里来？

数据是AI的“血液”。

没有数据，任何智能都无从谈起。

在训练AI时，常见的数据来源包括：

• 人工录入与标注：人工为图片、语音或文本添加标签，为监督学习提供训练素材。
• 用户行为数据：例如电商平台通过用户浏览与点击收集偏好，工厂则通过传感器记录机器运行参数，用于预测性维护。
• 互联网公开数据集：AI研发者可通过开放数据平台（如Kaggle、ImageNet）获取样本。
• 结构化数据：以表格形式存在的清晰数据，如销售记录或传感器读数。
• 非结构化数据：包括图片、视频、音频及自然语言文本，这类数据需要更复杂的算法处理。

四、AI领域常听到的一些名词

我们可能经常能听到AI与“深度学习”、“无监督学习”等等词汇出现在一起，那么这些词都是什么含义呢？

首先，我先用简洁的语言介绍一下这些常出现的词：

• 机器学习（MachineLearning）：通过已知的输入-输出样本对，模型学习规律并预测结果。应用场景如广告点击预测、金融风控等。
• 数据科学（DataScience）：由人工分析团队通过数据分析，辅助企业进行战略决策。
• 深度学习（DeepLearning）：机器学习的一个分支，也就是现在的大模型所使用的算法，模拟人脑神经网络，用于语音识别、图像识别、文本生成等。
• 无监督学习（UnsupervisedLearning）：无需标签，通过聚类、关联等方式发现数据内在规律。
• 强化学习（ReinforcementLearning）：AI通过“试错”方式学习策略，典型代表是AlphaGo。
• 图模型与知识图谱（GraphicalModels&KnowledgeGraph）：用于建立复杂信息之间的逻辑联系，支撑智能搜索与推荐系统。

那么这些词汇的定位以及他们之间的关系都是什么样的呢？

1. 机器学习 & 数据科学

定位：领域

解释：这是一个宏大的研究领域，目标是让机器通过“学习”数据来完成任务，而不是通过硬编码的指令。它包含了各种各样的方法、分支和算法。

2. 深度学习

定位：方法 / 分支（属于机器学习这个“领域”）

解释：它是一种特定的机器学习方法，其灵感来源于人脑的神经网络结构。它使用的模型是“深度神经网络”。ChatGPT、Midjourney等大模型的核心就是深度学习。

3. 无监督学习 & 强化学习

定位：学习范式（同样属于机器学习这个“领域”）

解释：它们规定了机器“学习”的不同方式和规则。

无监督学习的规则是：“我给你一堆数据，但我不告诉你答案，你自己去找出里面的规律和结构。”（比如，对客户进行自动分群）

强化学习的规则是：“你在一个环境里自己尝试，做对了就给你‘奖励’，做错了就给你‘惩罚’，你自己学着怎么拿到最多奖励。”（比如，AlphaGo、玩电子游戏的AI）

4. 图模型 & 知识图谱

定位：数据结构 / 模型

解释：它是一种组织和表示信息的方式，特别擅长表达事物之间复杂的关系。它不是一种“学习”的方法，而更像是一种存储“知识”的“地图”。

知识图谱就是用这种结构构建的实际数据库。例如，谷歌搜索用知识图谱存储“刘德华 – 是 – 演员”、“刘德华 – 出演过 – 无间道”这类关系。

除此以外还有很多，本文主要是初级科普，就不在这里详细的一一说明啦。

五、AI公司与传统互联网公司的区别

许多人认为“互联网公司+AI”就等于“AI公司”，其实不然。真正的AI公司在战略和组织上与传统互联网公司有本质区别：

1. 战略性数据收集

AI公司从一开始就围绕数据设计业务，打造以AI为核心的产品，而传统互联网公司是根据现有的产品进行调研，在产品迭代过程中叠加开发AI功能。

2. 建立统一的数据仓库

在AI项目的落地过程中，高质量的数据集是训练高性能模型的基础。因此，拥有系统化数据采集、治理和标注能力的团队，往往能更快地取得成果。

在这方面，“AI原生”团队通常从战略层面就将数据视为核心资产，会优先建设统一的数据平台。而一些初次涉足AI的传统业务团队，则可能因为历史数据分散、格式不一或缺乏标注，在数据准备的阶段遇到挑战，需要经历一个从‘业务数据化’到‘数据业务化’的转型过程。

3. 核心团队与组织架构

AI公司的研发核心是算法工程师、数据科学家和机器学习工程师。他们的首要任务是研发和优化模型，公司的技术壁垒也在于此。组织架构围绕模型的研发、训练和部署流水线（即MLOps）来构建。而传统互联网公司核心团队通常以产品经理和软件工程师为主，主要目标是快速构建和迭代产品功能。当引入AI时，往往需要新建团队或与外部门协作，容易因目标不一致（如业务目标与模型精度目标冲突）而产生内耗。

4. 商业模式与产品核心

AI公司产品本身就是AI能力。这可能是一个可直接调用的API（如人脸识别服务）、一个垂直领域的智能解决方案（如医疗影像诊断系统）或一个承载AI的硬件产品（如智能音箱）。其商业模式是通过“销售智能”来创造价值。

传统互联网公司核心是通过互联网服务满足用户需求（如社交、电商、搜索）。AI在其中是赋能和优化工具，用于提升核心业务的效率（如推荐系统提升购买转化、智能客服降低人力成本）和用户体验，但其本身并非独立销售的商品。

六、企业AI转型的五个关键步骤

说完AI公司与传统互联网公司的区别之后，再扩展一下，传统的企业如果想转型AI领域的话可以参考以下几个步骤：

1. 启动试点项目

以点带面，用小胜利验证大价值核心目标：快速验证AI在自身业务中的可行性，用实际成果赢得内部支持，并为后续推广积累经验。

具体做法：选择一个业务价值高、数据基础好、且范围可控的具体场景作为突破口。例如，一个零售企业可以选择“用AI优化库存预测”，一个制造企业可以从“基于视觉识别的产品质检”开始。关键在于定义一个明确的成功标准，并在短期内（如3-6个月）看到成效，从而点燃整个组织的热情。

2. 建立AI团队

融合技术与业务的“特遣部队”核心目标：组建一个具备端到端能力的核心团队，而不仅仅是招聘几个数据科学家。

具体做法：团队应涵盖三类关键人才：技术专家（数据科学家、算法工程师）负责模型开发；业务专家（产品/运营经理）确保AI解决方案直击业务痛点；数据工程师负责构建稳定、高质量的数据管道。这是一个跨职能的“特遣部队”，其任务是打通从数据到业务价值的最后一公里。

3. 提供AI培训

培育组织内部的“AI思维”核心目标：提升全员的“AI素养”，消除对技术的恐惧与误解，并鼓励业务部门主动提出AI应用场景。

具体做法：培训应分层进行。针对高管，重点在于AI的战略价值与商业案例；针对业务骨干，需要讲解AI的基本原理、能做什么与不能做什么，以及如何定义AI项目；针对全体员工，则可举办普及型讲座，让大家了解公司的AI转型方向。核心是让AI从“技术黑箱”变成人人可理解的“创新工具”。

4. 制定AI战略

让技术与商业目标同频共振核心目标：确保AI投资与公司的核心竞争优势和长期目标保持一致，避免为AI而AI的技术浪费。

具体做法：几个关键问题：AI将如何为我们创造收入、降低成本或构筑壁垒？我们未来的核心竞争力是否会部分依赖于AI？基于这些答案，规划未来1-3年的AI发展路线图，明确资源投入的优先级，并建立可衡量的关键绩效指标。

5. 保持沟通一致

塑造“负责任创新者”的形象核心目标：管理好内外部预期，汇聚各方力量，为转型之旅争取持续的支持与信任。

具体做法：对内，定期向员工透明地分享试点项目的进展、成功与挑战，让员工感受到参与感，避免因信息不透明而产生的恐慌。对外，向客户展示AI如何提升产品与服务体验；向投资者清晰地阐述AI战略，说明其如何增强公司的长期价值。一致的沟通能构建信任，将AI转型从一项技术任务，升华为一场全员参与的集体征程。

七、AI项目可行性评估的三维标准

1、技术可行性

• 评估所选AI系统是否能达到目标性能；
• 了解所需数据量与数据质量要求；
• 制定建设时间线与技术依赖。

2、商业可行性

• 降低成本、提高效率；
• 带来新的收入增长点；
• 进行充分的市场调研，明确ROI（投资回报率）。

3、伦理与合规性

• 确保数据收集合法、透明；
• 防止算法歧视与隐私侵犯；
• 建立AI治理框架，保障技术向善。

结语：AI不是魔法，是系统工程

通过这份“说明书”，我们希望您已经揭开了AI的神秘面纱。我们可以看到，人工智能并非遥不可及的科幻概念，而是一个正在飞速发展的、由数据驱动的庞大工具集。

它的核心脉络清晰可见：从专注于特定任务的机器学习模型，正向着处理更复杂场景的大模型演进；从互联网公司使用的效率工具，正演变为一些公司赖以生存的核心产品。

对于企业和个人而言，理解AI的关键在于认识到：

• 它的能力有边界，目前仍是强大的工具，而非万能的“大脑”。
• 它的运作依赖燃料，高质量的数据是培育智能的土壤。
• 它的应用关乎战略，成功不在于拥有最尖端的技术，而在于能否将技术与具体的业务需求深度融合，踏出从试点项目到全面转型的坚实步伐。

AI的时代已经到来，它不再专属于科学家和工程师。无论是企业寻求转型，还是个人希望跟上潮流，主动了解、理性看待、并思考如何为其所用，将是我们拥抱这个智能时代最好的方式。希望这篇科普，能成为您探索AI世界的第一张实用地图。

本文由 @瞳仔设计说 原创发布于人人都是产品经理。未经作者许可，禁止转载

题图来自Unsplash，基于CC0协议