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170千字
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No.43
科学技术
2025-06-01
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主编推荐语
本书以浅显生动的语言讲述人工智能与自适应学习将如何改变教育。
内容简介
当下人工智能正悄悄影响着社会生活与教育体系的各个层面,对全世界的学习与教育活动,都将产生极为深远的影响。得益于人工智能、自适应学习,自孔子以来人类两千年历史上第一次,我们可以有机会真正实现“因材施教”的伟大教育理念,跨越过去难以克服的重重阻碍,让教育真正实现“个性化”,积极改善教学的成效,“复制”最卓越的教师,让优秀教师不再是“稀缺资源”。
学校可以更有效地进行教育改革,政府部门也能用更低的成本实现教育公平。在这一刻,我们能够清晰地看到:一次全新的教育革命正在展开。
目录
- 版权信息
- 内容简介
- 作者简介
- 推荐语
- 前言 未来已来:人工智能时代的教育革命
- 第1章 来临
- 1.1 人工智能时代来临,教育为何焦虑
- 1.1.1 人工智能是泡沫,还是未来
- 1.1.2 人类如何应对被AI抢走工作的窘境与焦虑
- 1.1.3 未来教师会失业吗
- 1.1.4 现代教育能承担起重任吗
- 1.2 教育人工智能
- 1.2.1 人工智能时代教育的目标
- 1.2.2 人工智能给教育带来什么
- 1.2.3 为何自适应学习能够革命性地改进教育人工智能
- 1.3 自适应学习
- 1.3.1 自适应学习的前世今生
- 1.3.2 自适应学习的定义
- 1.3.3 自适应学习的主要特征
- 1.基于知识资源的学习
- 2.学生开展自主学习
- 3.自我教育
- 4.以个体化、人性化为核心特征
- 5.学习需要得到快速的反馈
- 6.高级的数字化科技以及智能科技的支持
- 1.3.4 自适应学习的一个案例
- 第2章 发展
- 2.1 自适应学习的发展
- 2.1.1 自适应学习的国际发展:巨头纷纷抢滩自适应学习
- 1.IBM准备用Watson这台超级计算机革新自适应学习
- 2.DreamBox:以“游戏”为主的儿童数学自适应学习工具
- 3.探索自适应学习,惠普发布智惠教育全方案
- 2.1.2 自适应学习在中国的发展:与主流教育体制的矛盾
- 1.极课:像淘宝店一样做自适应学习推荐
- 2.新东方早就布局了K-12自适应学习
- 2.1.3 自适应学习产品一览表
- 2.2 自适应学习的领导者
- 2.2.1 全球最知名的自适应学习引擎:Knewton
- 1.Knewton是如何实现盈利的
- 2.Knewton系统是怎样运作的
- 3.Knewton系统怎样测量学习者的水平
- 2.2.2 教育出版领域的自适应学习创新:McGraw-Hill Education
- 2.3 自适应学习的教学
- 2.3.1 自适应学习的课程模式
- 2.3.2 自适应学习的教学法
- 2.3.3 自适应学习的课程设计
- 1.接收推荐
- 2.依据目录树选择任务
- 2.3.4 自适应学习与学校变革
- 2.3.5 自适应学习与教师转变
- 2.4 自适应学习的应用
- 2.4.1 自适应学习在高等教育中的应用
- 2.4.2 自适应学习在K-12教育中的应用
- 2.4.3 自适应学习应用普遍面临的问题
- 2.4.4 如何根据教学需要选择一款有价值的自适应学习系统
- 1.LEAP“试点网络项目”
- 2.一个有价值的自适应学习产品的特征
- 第3章 研究
- 3.1 自适应学习的深度辨析
- 3.1.1 自适应学习和大数据、人工智能的关系
- 1.大数据、人工智能与自适应学习的关系
- 2.ChatGPT和自适应学习的对比分析
- 3.总结
- 3.1.2 自适应学习与个性化学习、深度学习的区别
- 3.1.3 自适应学习系统与计算机辅助教学、智能教学系统的辨析
- 3.2 自适应学习的理论研究
- 3.2.1 心理学
- 1.完形心理学
- 2.行为主义
- 3.发展心理学
- 4.文化—历史发展理论
- 5.社会建构理论
- 3.2.2 认知科学
- 1.信息加工理论
- 2.认知符号学
- 3.认知负荷理论
- 3.3 自适应学习的研究方向
- 3.3.1 面向知识的自适应内容
- 1.什么是内容自适应
- 2.两种常见的自适应内容类型
- 3.3.2 面向学生的自适应序列
- 1.收集
- 2.分析
- 3.调整
- 3.3.3 面向教师的自适应测评
- 1.什么是测评自适应
- 2.面向教师的两种自适应测评类型
- 3.更多工具以多种方式自适应
- 3.4 拨开迷雾看自适应学习的内部系统构成
- 3.4.1 自适应学习是怎样实现的
- 1.自适应学习引擎
- 2.学习者模块
- 3.知识领域模块
- 4.教学模块
- 5.接口模块
- 3.4.2 自适应学习是如何运行的
- 3.5 自适应学习的两大核心:系统模型和自适应引擎
- 3.5.1 自适应学习系统参考模型
- 3.5.2 以学习者模型及建模方法为例
- 1.覆盖模型
- 2.铅板模型
- 3.贝叶斯模型
- 4.约束模型
- 3.5.3 自适应学习引擎分析
- 3.5.4 自适应引擎工作流程
- 3.5.5 自适应推荐引擎的一个样例
- 3.6 自适应学习的两大基础技术:算法与数据
- 3.6.1 自适应学习的算法
- 1.IRT算法
- 2.贝叶斯网络和马尔可夫随机域算法
- 3.分层聚类算法
- 3.6.2 自适应学习需要什么样的数据
- 3.7 一个开源的自适应学习系统
- 3.7.1 OATutor完全符合智能教学系统八项原则
- 3.7.2 开源自适应教学系统
- 1.基于研究的智能教学系统
- 2.内容结构
- 3.基于掌握的自适应问题
- 4.变量化与答案检查问题
- 5.可扩展性和A/B测试
- 6.辅助标准
- 7.使用的便利性
- 8.来自试点教师反馈的发现
- 3.7.3 创建开源共享社区
- 1.创意共享资源的选择
- 2.构建社区
- 3.作者电子表格与转换内容
- 3.7.4 其他相关开源资源
- 1.开放教育资源
- 2.大规模开放在线课程
- 3.开放数据集
- 4.开放算法
- 5.内容创作工具
- 6.众包和学习者众包
- 第4章 未来
- 4.1 自适应学习的发展方向
- 4.1.1 自适应学习未来发展的可能
- 1.从明确的教育愿景开始
- 2.教师需要用户友好的数据
- 3.还有许多假设需要验证
- 4.进一步完善学习者模型
- 5.增强学习者学习风格分析准确性
- 6.提升内容推荐精确度
- 7.进一步共享与统一内容资源和学习数据
- 8.强化知识模型
- 9.增强自适应动态调整能力
- 4.1.2 未来与ChatGPT结合的自适应学习
- 1.基于用户反馈的ChatGPT自适应学习
- 2.结合知识图谱与大模型的自适应学习
- 3.结语
- 4.1.3 实现自适应学习的一些新技术
- 1.在学习方式上,便携电子学习设备的普及为自适应学习提供终端支持
- 2.在学习平台上,自适应学习技术的逐步成熟为学生获取自适应学习材料与活动提供了教学支持
- 3.在学习信息上,可穿戴技术与情感计算的兴起为学生的体征行为数据收集提供数据源支持
- 4.在学习计算上,先进的学习分析技术与机器学习为分析个性化行为数据提供理论与算法支持
- 4.2 人工智能时代,未来教育什么样
- 4.2.1 人工智能+教育,人类的“芯”老师
- 4.2.2 未来什么样的教师更受欢迎
- 4.2.3 人工智能时代,学生要学会什么
- 4.2.4 人工智能时代的未来教室
- 1.以人为中心的设计理念
- 2.学习空间的可重构性
- 3.高科技的智能技术和装备
- 4.2.5 人工智能时代,必须关注学校教育三大变革
- 1.打破传统的教学结构
- 2.打破封闭的办学体系
- 3.打破固化的学校组织形态
- 4.3 人工智能时代,教育还有什么可能
- 4.3.1 人工智能在教育领域的可能应用
- 1.智能识别辅助教与学
- 2.教育机器人等智能助手
- 3.居家学习的儿童伙伴
- 4.实时跟踪与反馈的智能测评
- 5.教育数据的挖掘与智能化分析
- 6.学习分析与学习者数字肖像
- 4.3.2 有了脑机接口技术,学生再也不能开小差了
- 4.3.3 给你的大脑植入芯片,不用学习了,你肯吗
- 4.3.4 探索教育人工智能的未来
- 结束语 技术的本质:我们为什么会警惕、抗拒和恐惧技术改变我们的教育
- 1.技术的本质:技术乃是人类存在的方式
- 2.我们为何不安:不安是因为技术间隔我们与自然
- 3.正确地区分:让我们更人性的技术与让我们死亡的技术
- 4.显与隐,技术早已成就我们的教育
- 后记
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出版方
清华大学出版社
清华大学出版社成立于1980年6月,是由教育部主管、清华大学主办的综合出版单位。植根于“清华”这座久负盛名的高等学府,秉承清华人“自强不息,厚德载物”的人文精神,清华大学出版社在短短二十多年的时间里,迅速成长起来。清华大学出版社始终坚持弘扬科技文化产业、服务科教兴国战略的出版方向,把出版高等学校教学用书和科技图书作为主要任务,并为促进学术交流、繁荣出版事业设立了多项出版基金,逐渐形成了以出版高水平的教材和学术专著为主的鲜明特色,在教育出版领域树立了强势品牌。
