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摘 要：本文以兰州财经大学为例，分析了智能化时代该校财经类本科人才培养模式改革中存在的问题和面临的挑战;以172名教师为样本，运用logistic回归模型对该校教师智能化人才培养模式改革的意愿及其影响因素进行了研究。研究发现：高校教师对智能化时代新技术在课堂教学方法和实践教学中作用的接受程度对其智能化改革意愿具有正向关联;高校教师对智能化新技术的认知程度与其智能化改革意愿具有显著的正向关系;让教师适度了解智能化新技术有助于增大改革意愿，减少改革的主观阻力;教师所从事的专业类别对其智能化改革意愿也有重要的影响，统计学专业和理学类专业教师智能化改革意愿明显高于其他专业;院系领导和专业带头人对智能化改革的迫切意愿对本学院（系）教师具有显著的扩散作用和带动作用。
关键词：培养模式改革;智能化时代;意愿分析;logistic模型
一、引言
智能化时代高校人才培养问题正在引起越来越多学者的关注。郑旭东（2018）对教育信息化2.0做了解读，认为智能时代的教育需要对现阶段的教育信息化进行升级改造，创新和重构现有的教育治理体系[1]。陈玉琨（2018）从人工智能方面对智能化时代的学校人才培养进行了探讨，提出了教学手段现代化、教师职能育人化、教学内容算法化与学习方式个性化的智能化时代教学要求[2]。张梦涛（2018）以兰州财经大学的教师作为研究对象，利用分层抽样的方法对教师的“智能化”认知度及本科人才培养改革必要性做了研究，对本科人才培养改革做出了展望[3]。国内对智能化时代高校人才培养的诸多研究，为本文奠定了基础，但现有研究大多以理论分析为主，真正使用计量方法、实证测度当下高校对智能化时代人才培养变革前景与意愿的研究较为缺乏。本文在梳理相关理论研究和教学实践资料的基础上，以兰州财经大学为例，分析了该校在应对智能化时代财经类院校人才培养模式改革面临的挑战和教学改革中存在的问题，运用logistic回归模型对该校教师针对人才培养模式智能化改革的意愿及其影响因素进行了研究，最后提出针对性的对策建议。本文的研究是对智能化时代高等教育模式改革的积极探索，具有重要的理论研究价值，其研究问题的角度和研究结论对同类院校智能化时代培养模式改革具有重要的应用和参考价值。
二、实证分析
为准确了解财经类大学教师对引进智能化新技术进行人才培养方案改革的意愿程度，客观把握对智能化时代本科人才培养模式改革的阻力，本文以兰州财经大学为例，通过分层抽样的方法按照各学院教师占全校教师总数的比例分配样本容量，发放调查问卷200份，回收问卷172份，问卷回收率为86%。
1.模型选取与设定
对于教师改革的意愿程度，把教师对于智能化新技术在人才培养方案的改革意愿作为分类型数据，针对分类型数据应该选用logistic回归模型[4，5]。同时由于因变量为四分类，且存在次序关系，因此本文选取有序多分类logistic[1]模型进行分析。有序多分类的logistic回归原理是将因变量的多个分类依次分割为多个二元的logistic回归。本文中把“教师对人才培养方案改革的意愿”分为四个等级，分析时拆分为三个二元logistic回归，分别为（1 vs 2+3+4），（1+2 vs 3+4），（1+2+3 vs 4），均是较低级与较高级对比。
2.变量选取
本文在參考了计划行为理论的基础上，决定选取教师对智能化技术认知程度，对智能化时代新技术在课堂教学方法、教学模式和实践教学中重要作用的认可程度为解释变量，并选取教师所属专业类别、年龄、学历作为控制变量[3]。对不同的变量做标准化处理后的结果见表1。
3.基于logistic的教师智能化改革意愿分析
本文采用有序logistic回归模型对影响智能化时代教师本科生培养改革意愿的因素进行识别。运行了SPSS23.0软件对样本进行有序logistic分析后，模型检验的sig值小于0.01，说明拟合结果优良，模型运算结果详见表2。
从表2可以看出，Logistic模型的回归结果显示，“教师对智能化新技术的认知程度”在“1=没听过”和“2=了解一些”时是显著的，显著水平分别为1%和5%;“对智能化新技术在实践教学的重要作用认可程度”在1%的显著水平下是显著的;“对智能化新技术在课堂教学方法的重要作用认可程度”各分变量都是显著的，显著水平分别为1%，10%，5%，5%;“对智能化新技术在教学模式的重要作用认可程度”在“2=影响一般”时是显著的，显著水平为10%;“教师学术专业类别”在“3=统计学”和“5=理学”时是显著的，显著水平都为10%。结果表明，教师对智能化新技术在课堂教学方法和实践教学中重要作用的认可程度对教师本科生培养方案改革意愿有着显著的正向作用，教师对智能化新技术的认知程度在“没听过”和“了解一些”时是显著的，而教师所属专业类别显示出统计学、理学专业类别的教师对本科生培养方案改革的意愿更加强烈。
同时，“对智能化新技术在课堂教学方法重要作用的认可程度”对教师人才培养方案改革意愿有着显著的正向影响。具体而言，影响小、影响一般、影响较小和影响较大对人才培养方案改革意愿的影响分别是影响很大的0.02倍，0.17倍，0.24倍和0.30倍，说明教师们在认识到智能化新技术会优化自己的教学方法、简化自己的日常教学生活及提高自己的教学效率时，会更倾向于对引入智能化新技术对人才培养方案进行改革[3]。并且教师认为智能化新技术对课堂教学方法的影响越大，引入智能化新技术对人才培养方案进行改革的意愿也越强烈。在兰州财经大学，有42.2%的教师认为智能化新技术对教学方法有较大影响，有19.9%的教师认为智能化技术对教学方法有很大的影响，可见如果从教学方法的智能化改革入手，该校智能化变革的基础较好，阻力很小。“对智能化新技术在实践教学中重要作用的认可程度”对人才培养改革方案的改革意愿有着显著的影响。如果教师认为智能化新技术会影响到本科生实习实训的表现，那么教师出于自身的职业道德与教学态度，会赞同引入智能化新技术对人才培养方案进行改革。从“教师对智能化新技术的认知程度”来看，完全不了解智能化新技术和了解一些智能化新技术使教师对人才培养方案改革意愿的影响是显著的。了解一些智能化新技术的教师相比完全不了解智能化新技术的教师对人才培养方案改革的意愿要更强烈一些。 从“对智能化新技术对教学模式的重要作用认可程度来看”，认为“影响一般”的教师反而比“影响非常大”的教师更倾向于对人才培养方案进行改革。这可能在一定程度上意味着教师不愿意引入智能化新技术对自己现有的教学模式进行变革，因此反而是认为智能化新技术对教学模式影响小的老师对引入智能化新技术在人才培养方案进行改革的意愿更加强烈。
从“教师从事的专业类别”来看，属于统计学或者理学的教师相比于其他类别的教师对人才培养方案的改革意愿更显著，并且对人才培养方案改革意愿的态度是正向，统计类专业和理科类专业达到更高一级改革意愿的概率是其他专业的4.06倍和5.35倍。这说明统计学和理学这些与数学联系紧密的专业教师对智能化新技术更容易接受。智能化和云计算是智能化新技术的重要组成部分，统计与理科专业教师在日常的教学、科研中已经对智能化新技术有过相当程度的运用，对引入智能化新技术进行人才培养方案改革更加支持。在兰州财经大学，统计学院与金融学院的院系领导及专业带头人在智能化新技术的研究与应用方面都有着一定的基础，对智能化新技术的引入有着强烈的意愿与执行力，并且在学院内部形成了良好的示范与扩散作用。
三、结论与建议
1.结论
本文基于logistic回归模型对兰州财经大学172个样本教师的调研数据分析，得到以下主要结论：（1）高校教师对智能化时代新技术在课堂教学方法和实践教学中作用的接受程度对其智能化改革意愿也具有重要的正向关联，例如该校智能化新技术的人才培养试点改革可重点放在统计学院、金融学院和信工学院等院（系）进行，教师对人才培养改革的意愿也比较强烈;（2）高校教师对智能化新技术的认知程度与其智能化改革意愿具有显著的正向关系;让教师适度的了解智能化新技术有助于增大改革意愿，减少改革的主观阻力;（3）教师所从事的专业类别对其智能化改革意愿也有重要的影响。智能化新技术相关信息在统计学专业和理学类专业教师的传播有助于此类教师更好的接受人才培养模式智能化改革，其智能化改革意愿明显高于其他专业;（4）院系领导和专业带头人对智能化改革的迫切意愿对本学院（系）教师具有显著的扩散作用和带动作用。该校统计学院、金融学院领导及专业带头人长期关注智能化时代高校培养模式改革相关问题的研究，从而带动相关学院和专业教师一起关注该类问题的热情，具有强烈的扩散作用和带动作用。
2.建议
为应对智能化时代财经类本科人才培养模式面临的挑戰，切实提高人才培养质量，根据本文实证研究相关结论，本文提出以下建议：
（1）加强对高校师生关于智能化时代“互联网+、大数据、物联网、人工智能、虚拟仿真”各项新技术的培训和教育。顺应教师意愿，促进教学方法和教学内容的智能化改革，加大教学方法和实验与实践教学环节中的信息化和智能化元素，潜移默化提高高校教师的智能化素养;推动上述新技术与统计学类、金融类、计算机科学类、信息技术类等专业的教学方法、教学模式的深层次融合，带动全校其他财经类专业的智能化转型。以人工智能教育教学研究为支撑，通过人工智能时代对财经类院校人才培养实践教学环节各项新要求的研究，围绕智能化时代学校教育教学研究中遇到的难题和障碍展开人工智能技术的应用研究，通过识别、分析和破解困境，从课程内容和教学方法手段的角度强化人工智能技术在教育教学实践中的应用，彻底改造学校实践教学环节中存在的内容老化、技术落伍、教学手段单一的现状。
（2）推动实践教学智能化，培养智能化人才。重视智能化新技术对本科生实习实践的积极影响，改革现有的实践教学模式，改善智能化背景下学校本科毕业人才的实习实践能力。依照学生专业背景知识的差别与互补的个性化机制，遵循团队建设基本规律，就某些特定的社会问题开展“智能化新技术解决办法”项目的开发、实践、评价和推广的实践探索，打造智能化背景下的人才实习实践培养体系。突出人工智能时代各项新技术对学校实验与实践教学体系的引领作用，使人工智能时代的“新技术和新要求”成为学校实验与实践教学体系的有机组成部分。以数据科学与大数据技术、互联网金融专业等专业申报建设为切入点，重点培育和建设一批能充分反映智能化时代特征并体现学校财经类办学背景的优势专业，实现少数新专业与人工智能时代新技术和新要求的无缝对接。
（3）加强对高校师生关于智能化时代“新业态、新模式、新产业、新媒体”的快速发展对高等教育改革提出新要求的紧迫性和重要性的宣传和培养。加大智能化新技术传播力度，启动统计、金融、会计、信息工程等学院的专业智能化改革。加快建设“智能化校园”，优化学校的智能化治学环境条件、营造智能化治学的气氛，让全校的教师学生通过网络在线课程获取智能化新技术的知识与智能化时代新型人才的感性认识，并以此为前提不断优化各智能化人才培养改革重点专业的人才培养方案，稳步推进各专业尤其是统计、数学专业的升级改造，通过统计及数学类专业智能化建设带动全校其他专业的智能化建设。对于所有专业都要在其专业培养目标和培养要求中体现智能化时代必需的知识、理论和技能等培养要求，要把“人工智能和机器人技术”看成是一门科学和一种现代社会成员都应该掌握的文化，并以通识教育课的形式加以体现，实现智能化办学理念与各专业培养目标的有机融合，提高我校师生的智能化总体素养和水平。
（4）充分发挥二级学院（系）领导和专业带头人在高等院校人才培养模式智能化改革中的引领、示范和督促者作用和功能。由对智能化改革意愿迫切的院系领导及专业带头人制定智能化时代个人发展计划书和本专业智能化发展规划书。智能化时代个人发展规划书的主要内容应包括提高个人在智能化新技术方面的运用水平、教学水平、科研水平、管理水平、社会影响等方面的内容、目标及实施步骤，以及发挥个人在智能化新技术应用方面的带头作用等;专业智能化发展规划书应该包括专业与智能化新技术结合建设规划、智能化教材更新建设规划、专业智能化教学方法改革、提高本专业教师对智能化新技术实践运用水平方面的内容。
参考文献：
[1]郑旭东.智慧教育2.0：教育信息化2.0视域下的教育新生态[J].远程教育杂志，2018，8（4）：11-19.
[2]陈玉琨.智能化时代的学校教育[N].中国教育报，2018，9（7）：24-28.
[3]张梦涛.智能化时代应用型本科人才培养模式改革研究[J].内蒙古财经大学学报，2018，16（6）：01-05.
[4]刘晓雯.老年人视角下智能化养老服务产品使用意愿分析[J].四川劳动保障，2016，41（2）：28-31.
[5]陈怡琪.智能化养老服务的接受意愿与影响因素分析[J].公共管理，2018，5（5）：55-59.
[责任编辑：周晓燕]
关键词：培养模式改革;智能化时代;意愿分析;logistic模型
一、引言
智能化时代高校人才培养问题正在引起越来越多学者的关注。郑旭东（2018）对教育信息化2.0做了解读，认为智能时代的教育需要对现阶段的教育信息化进行升级改造，创新和重构现有的教育治理体系[1]。陈玉琨（2018）从人工智能方面对智能化时代的学校人才培养进行了探讨，提出了教学手段现代化、教师职能育人化、教学内容算法化与学习方式个性化的智能化时代教学要求[2]。张梦涛（2018）以兰州财经大学的教师作为研究对象，利用分层抽样的方法对教师的“智能化”认知度及本科人才培养改革必要性做了研究，对本科人才培养改革做出了展望[3]。国内对智能化时代高校人才培养的诸多研究，为本文奠定了基础，但现有研究大多以理论分析为主，真正使用计量方法、实证测度当下高校对智能化时代人才培养变革前景与意愿的研究较为缺乏。本文在梳理相关理论研究和教学实践资料的基础上，以兰州财经大学为例，分析了该校在应对智能化时代财经类院校人才培养模式改革面临的挑战和教学改革中存在的问题，运用logistic回归模型对该校教师针对人才培养模式智能化改革的意愿及其影响因素进行了研究，最后提出针对性的对策建议。本文的研究是对智能化时代高等教育模式改革的积极探索，具有重要的理论研究价值，其研究问题的角度和研究结论对同类院校智能化时代培养模式改革具有重要的应用和参考价值。
二、实证分析
为准确了解财经类大学教师对引进智能化新技术进行人才培养方案改革的意愿程度，客观把握对智能化时代本科人才培养模式改革的阻力，本文以兰州财经大学为例，通过分层抽样的方法按照各学院教师占全校教师总数的比例分配样本容量，发放调查问卷200份，回收问卷172份，问卷回收率为86%。
1.模型选取与设定
对于教师改革的意愿程度，把教师对于智能化新技术在人才培养方案的改革意愿作为分类型数据，针对分类型数据应该选用logistic回归模型[4，5]。同时由于因变量为四分类，且存在次序关系，因此本文选取有序多分类logistic[1]模型进行分析。有序多分类的logistic回归原理是将因变量的多个分类依次分割为多个二元的logistic回归。本文中把“教师对人才培养方案改革的意愿”分为四个等级，分析时拆分为三个二元logistic回归，分别为（1 vs 2+3+4），（1+2 vs 3+4），（1+2+3 vs 4），均是较低级与较高级对比。
2.变量选取
本文在參考了计划行为理论的基础上，决定选取教师对智能化技术认知程度，对智能化时代新技术在课堂教学方法、教学模式和实践教学中重要作用的认可程度为解释变量，并选取教师所属专业类别、年龄、学历作为控制变量[3]。对不同的变量做标准化处理后的结果见表1。
3.基于logistic的教师智能化改革意愿分析
本文采用有序logistic回归模型对影响智能化时代教师本科生培养改革意愿的因素进行识别。运行了SPSS23.0软件对样本进行有序logistic分析后，模型检验的sig值小于0.01，说明拟合结果优良，模型运算结果详见表2。
从表2可以看出，Logistic模型的回归结果显示，“教师对智能化新技术的认知程度”在“1=没听过”和“2=了解一些”时是显著的，显著水平分别为1%和5%;“对智能化新技术在实践教学的重要作用认可程度”在1%的显著水平下是显著的;“对智能化新技术在课堂教学方法的重要作用认可程度”各分变量都是显著的，显著水平分别为1%，10%，5%，5%;“对智能化新技术在教学模式的重要作用认可程度”在“2=影响一般”时是显著的，显著水平为10%;“教师学术专业类别”在“3=统计学”和“5=理学”时是显著的，显著水平都为10%。结果表明，教师对智能化新技术在课堂教学方法和实践教学中重要作用的认可程度对教师本科生培养方案改革意愿有着显著的正向作用，教师对智能化新技术的认知程度在“没听过”和“了解一些”时是显著的，而教师所属专业类别显示出统计学、理学专业类别的教师对本科生培养方案改革的意愿更加强烈。
同时，“对智能化新技术在课堂教学方法重要作用的认可程度”对教师人才培养方案改革意愿有着显著的正向影响。具体而言，影响小、影响一般、影响较小和影响较大对人才培养方案改革意愿的影响分别是影响很大的0.02倍，0.17倍，0.24倍和0.30倍，说明教师们在认识到智能化新技术会优化自己的教学方法、简化自己的日常教学生活及提高自己的教学效率时，会更倾向于对引入智能化新技术对人才培养方案进行改革[3]。并且教师认为智能化新技术对课堂教学方法的影响越大，引入智能化新技术对人才培养方案进行改革的意愿也越强烈。在兰州财经大学，有42.2%的教师认为智能化新技术对教学方法有较大影响，有19.9%的教师认为智能化技术对教学方法有很大的影响，可见如果从教学方法的智能化改革入手，该校智能化变革的基础较好，阻力很小。“对智能化新技术在实践教学中重要作用的认可程度”对人才培养改革方案的改革意愿有着显著的影响。如果教师认为智能化新技术会影响到本科生实习实训的表现，那么教师出于自身的职业道德与教学态度，会赞同引入智能化新技术对人才培养方案进行改革。从“教师对智能化新技术的认知程度”来看，完全不了解智能化新技术和了解一些智能化新技术使教师对人才培养方案改革意愿的影响是显著的。了解一些智能化新技术的教师相比完全不了解智能化新技术的教师对人才培养方案改革的意愿要更强烈一些。 从“对智能化新技术对教学模式的重要作用认可程度来看”，认为“影响一般”的教师反而比“影响非常大”的教师更倾向于对人才培养方案进行改革。这可能在一定程度上意味着教师不愿意引入智能化新技术对自己现有的教学模式进行变革，因此反而是认为智能化新技术对教学模式影响小的老师对引入智能化新技术在人才培养方案进行改革的意愿更加强烈。
从“教师从事的专业类别”来看，属于统计学或者理学的教师相比于其他类别的教师对人才培养方案的改革意愿更显著，并且对人才培养方案改革意愿的态度是正向，统计类专业和理科类专业达到更高一级改革意愿的概率是其他专业的4.06倍和5.35倍。这说明统计学和理学这些与数学联系紧密的专业教师对智能化新技术更容易接受。智能化和云计算是智能化新技术的重要组成部分，统计与理科专业教师在日常的教学、科研中已经对智能化新技术有过相当程度的运用，对引入智能化新技术进行人才培养方案改革更加支持。在兰州财经大学，统计学院与金融学院的院系领导及专业带头人在智能化新技术的研究与应用方面都有着一定的基础，对智能化新技术的引入有着强烈的意愿与执行力，并且在学院内部形成了良好的示范与扩散作用。
三、结论与建议
1.结论
本文基于logistic回归模型对兰州财经大学172个样本教师的调研数据分析，得到以下主要结论：（1）高校教师对智能化时代新技术在课堂教学方法和实践教学中作用的接受程度对其智能化改革意愿也具有重要的正向关联，例如该校智能化新技术的人才培养试点改革可重点放在统计学院、金融学院和信工学院等院（系）进行，教师对人才培养改革的意愿也比较强烈;（2）高校教师对智能化新技术的认知程度与其智能化改革意愿具有显著的正向关系;让教师适度的了解智能化新技术有助于增大改革意愿，减少改革的主观阻力;（3）教师所从事的专业类别对其智能化改革意愿也有重要的影响。智能化新技术相关信息在统计学专业和理学类专业教师的传播有助于此类教师更好的接受人才培养模式智能化改革，其智能化改革意愿明显高于其他专业;（4）院系领导和专业带头人对智能化改革的迫切意愿对本学院（系）教师具有显著的扩散作用和带动作用。该校统计学院、金融学院领导及专业带头人长期关注智能化时代高校培养模式改革相关问题的研究，从而带动相关学院和专业教师一起关注该类问题的热情，具有强烈的扩散作用和带动作用。
2.建议
为应对智能化时代财经类本科人才培养模式面临的挑戰，切实提高人才培养质量，根据本文实证研究相关结论，本文提出以下建议：
（1）加强对高校师生关于智能化时代“互联网+、大数据、物联网、人工智能、虚拟仿真”各项新技术的培训和教育。顺应教师意愿，促进教学方法和教学内容的智能化改革，加大教学方法和实验与实践教学环节中的信息化和智能化元素，潜移默化提高高校教师的智能化素养;推动上述新技术与统计学类、金融类、计算机科学类、信息技术类等专业的教学方法、教学模式的深层次融合，带动全校其他财经类专业的智能化转型。以人工智能教育教学研究为支撑，通过人工智能时代对财经类院校人才培养实践教学环节各项新要求的研究，围绕智能化时代学校教育教学研究中遇到的难题和障碍展开人工智能技术的应用研究，通过识别、分析和破解困境，从课程内容和教学方法手段的角度强化人工智能技术在教育教学实践中的应用，彻底改造学校实践教学环节中存在的内容老化、技术落伍、教学手段单一的现状。
（2）推动实践教学智能化，培养智能化人才。重视智能化新技术对本科生实习实践的积极影响，改革现有的实践教学模式，改善智能化背景下学校本科毕业人才的实习实践能力。依照学生专业背景知识的差别与互补的个性化机制，遵循团队建设基本规律，就某些特定的社会问题开展“智能化新技术解决办法”项目的开发、实践、评价和推广的实践探索，打造智能化背景下的人才实习实践培养体系。突出人工智能时代各项新技术对学校实验与实践教学体系的引领作用，使人工智能时代的“新技术和新要求”成为学校实验与实践教学体系的有机组成部分。以数据科学与大数据技术、互联网金融专业等专业申报建设为切入点，重点培育和建设一批能充分反映智能化时代特征并体现学校财经类办学背景的优势专业，实现少数新专业与人工智能时代新技术和新要求的无缝对接。
（3）加强对高校师生关于智能化时代“新业态、新模式、新产业、新媒体”的快速发展对高等教育改革提出新要求的紧迫性和重要性的宣传和培养。加大智能化新技术传播力度，启动统计、金融、会计、信息工程等学院的专业智能化改革。加快建设“智能化校园”，优化学校的智能化治学环境条件、营造智能化治学的气氛，让全校的教师学生通过网络在线课程获取智能化新技术的知识与智能化时代新型人才的感性认识，并以此为前提不断优化各智能化人才培养改革重点专业的人才培养方案，稳步推进各专业尤其是统计、数学专业的升级改造，通过统计及数学类专业智能化建设带动全校其他专业的智能化建设。对于所有专业都要在其专业培养目标和培养要求中体现智能化时代必需的知识、理论和技能等培养要求，要把“人工智能和机器人技术”看成是一门科学和一种现代社会成员都应该掌握的文化，并以通识教育课的形式加以体现，实现智能化办学理念与各专业培养目标的有机融合，提高我校师生的智能化总体素养和水平。
（4）充分发挥二级学院（系）领导和专业带头人在高等院校人才培养模式智能化改革中的引领、示范和督促者作用和功能。由对智能化改革意愿迫切的院系领导及专业带头人制定智能化时代个人发展计划书和本专业智能化发展规划书。智能化时代个人发展规划书的主要内容应包括提高个人在智能化新技术方面的运用水平、教学水平、科研水平、管理水平、社会影响等方面的内容、目标及实施步骤，以及发挥个人在智能化新技术应用方面的带头作用等;专业智能化发展规划书应该包括专业与智能化新技术结合建设规划、智能化教材更新建设规划、专业智能化教学方法改革、提高本专业教师对智能化新技术实践运用水平方面的内容。
参考文献：
[1]郑旭东.智慧教育2.0：教育信息化2.0视域下的教育新生态[J].远程教育杂志，2018，8（4）：11-19.
[2]陈玉琨.智能化时代的学校教育[N].中国教育报，2018，9（7）：24-28.
[3]张梦涛.智能化时代应用型本科人才培养模式改革研究[J].内蒙古财经大学学报，2018，16（6）：01-05.
[4]刘晓雯.老年人视角下智能化养老服务产品使用意愿分析[J].四川劳动保障，2016，41（2）：28-31.
[5]陈怡琪.智能化养老服务的接受意愿与影响因素分析[J].公共管理，2018，5（5）：55-59.
[责任编辑：周晓燕]