智慧教育系统理论、方法与实践 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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赵向军，路梅 著

图书标签:

• 智慧教育
• 教育技术
• 教育信息化
• 教学设计
• 学习分析
• 人工智能
• 教育创新
• 在线学习
• 混合式学习
• 教育管理

出版社： 科学出版社

ISBN：9787030511331

版次：31

商品编码：12280210

包装：平装

开本：16开

出版时间：2017-11-01

页数：296

字数：439000

正文语种：中文

内容简介

深度感知和大数据分析技术的跨越式发展，催生了教育信息化的高阶形态—智慧教育，智慧教育是信息-物理-社会深度融合的复杂系统，需要借助复杂系统理论去认识和建构。
　　《智慧教育系统理论、方法与实践》从信息物理系统的视角，分析了教育计算进程和社会、物理进程的协作耦合，提出了智慧教育理论框架，研究了智慧教育系统构建的技术方法，讨论了智慧教育计算架构，针对典型中观、微观教育系统设计了智慧教育解决方案。

目录

目录
第1章 绪论 1
1.1 智慧教育研究背景 1
1.2 智慧教育研究意义 2
1.3 智慧教育国内外研究现状 3
1.4 研究动机和目的 10
1.5 主要研究内容 12
理论篇
第2章 教育复杂系统 17
2.1 教育复杂系统概述 17
2.2 教育复杂系统的结构 22
2.3 教育复杂系统的性态 27
2.4 教育复杂系统研究方法 32
第3章 教育全息系统 35
3.1 教育全息系统概述 35
3.2 教育感知 38
3.3 教育物联网 45
3.4 跨媒体教学资源 48
第4章 智慧教育系统 58
4.1 智慧教育内涵和特点 58
4.2 智慧教育系统分析 64
4.3 智慧教育环境 71
4.4 智慧教育研究内容 84
方法篇
第5章 教育流程再造 97
5.1 教育流程再造概述 97
5.2 教学流程再造 102
5.3 教学和学习过程分析 111
第6章 教育系统行为建模 116
6.1 教育系统建模概述 116
6.2 群体学习行为建模与仿真 121
6.3 家校协同行为建模与仿真 127
第7章 教育智能 138
7.1 教育智能概述 138
7.2 基于概念分解的半监督文档聚类方法 142
7.3 面向同步读物推荐的旋卷式分类方法 152
第8章 智慧教育关键计算模式 163
8.1 云服务计算模式 163
8.2 大数据计算框架 167
8.3 自然交互范式 174
实践篇
第9章 智慧学校系统 185
9.1 学校系统分析 185
9.2 智慧学校的内涵与特点 189
9.3 智慧学校信息系统分析 194
9.4 智慧学校信息基础设施 197
9.5 感知校园综合平台 199
9.6 教育资源计划系统 202
9.7 “互联网+”教学创新平台 209
第10章 协同课堂系统 216
10.1 协同课堂的概述 216
10.2 协同课堂的传播特征分析 219
10.3 协同课堂的关键问题 223
10.4 程序设计协同课堂实践 225
10.5 在线协同情景课堂实践 232
第11章 教育人-机-环境系统 248
11.1 教育人-机-环境系统概述 248
11.2 教育人-机-环境系统要素分析 257
11.3 教育人-机-环境系统关联分析 266
11.4 教育人-机-环境系统设计案例 271
参考文献 277
后记 287

精彩书摘

　　《智慧教育系统理论、方法与实践》：
　　以学生为中心的学习质量得到保障。智慧学习环境中，学习者可以根据个性偏好，自助选择学习资源、工具和服务开展学习，协作环境的用户体验质量明显提升，师助、互助、机助渠道更加畅通，以学为中心的学习质量得到有力保障。以学生为中心的学习成功实施的关键是能够获得及时有效的学习规划、知识推送的用户体验好、网络沟通及时顺畅。智慧学习环境中学习者可以提交目标信息到云平台上，通过语义分析、资源汇聚和智能推送，帮助学习者快速、准确地获取所需资源。当然，也可以在教师的引导下由学习者手动挑选。以学生为中心的学习模式中，协作学习网络是必不可少的，因为群体学习具有天然的优势，群体协作有助于学习兴趣和学习动力的传导，帮助学生实现学习目标。高速稳定的宽带网络以及移动互联网的广泛覆盖，网上讨论、调查以及视频会议技术的成熟为协作网络作用提升创造了条件。
　　情景式学习提升学习质量。在生产实践中开展学习，学习者认知水平的提高可以获得周边人群的赞许，可以收获环境的回馈，这些正反馈对学习者认知水平提高具有显著的激励作用。实践中学习者与周边人群的互动提高了学习过程的生动性，与复杂环境的相互作用提高了认知过程的趣味性，从而激发学生学习的积极性。实践环境通常是复杂多变的，在实践中学习能够明显提高学习者的应变能力，启发学习者不断探索问题，锻炼学习者创造性地运用知识去解决实际问题。实践中获得知识可以直接将所学知识应用于实践，缩减了知识转化的繁杂过程。因此在实践环境中学习历来是教育先贤最为重视的学习方式之一。然而，在实践中学习也有明显的不足：实践问题出现的时间和地点不接受人为安排，学习过程具有不确定性：在实践中学习具象知识具有天然优势，而学习高阶抽象知识却并无优势。为此，结合课堂学习和实践学习，构建知识情景成为发挥两者共同优势的选择，也因此受到了众多教育工作者的重视。情景课堂，也称为入境学习，是以情境认知理论为指导，将学习者置身于真实情境或虚拟情境中开展学习的一种“高保真”学习方式。显而易见，情景设置的难度和代价是巨大，不过，智慧教育环境中情景课堂将变得切实可行。虚拟现实、自然交互等技术和设备的创新应用，为营造具有真实感、沉浸感的虚实融合的情景创造了条件，大大拓展了情境学习的适用空间。
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《人工智能赋能下的教育新生态：理论、挑战与前瞻》 内容简介 在科技飞速发展的浪潮中，人工智能（AI）正以前所未有的深度和广度渗透到社会生活的方方面面，教育领域也不例外。本书《人工智能赋能下的教育新生态：理论、挑战与前瞻》旨在深入探讨人工智能如何重塑教育的格局，勾勒出未来教育的新图景。我们并非仅仅将AI视为一种技术工具，而是将其视为构建一个更加公平、高效、个性化、终身学习的教育新生态的关键驱动力。 本书内容丰富，层次分明，从理论基础到实践应用，再到对未来趋势的展望，力求为教育工作者、研究者、政策制定者以及对教育科技感兴趣的社会大众提供一个全面而深刻的视角。 第一部分：人工智能与教育融合的理论基石 本部分将追溯人工智能在教育领域应用的理论源头，深入剖析其背后的核心概念与发展脉络。 智能涌现与学习的本质： 我们将从认知科学和神经科学的角度出发，探讨智能的本质，以及“学习”这一复杂过程在智能涌现中的作用。AI的出现，为我们理解人类学习机制提供了新的模型和方法。例如，类脑计算模型如何帮助我们模拟和理解神经元之间的连接和信息传递，从而揭示学习的生物学基础。我们会分析机器学习中的“模式识别”、“泛化能力”等概念，并将其与人类的学习过程进行对比和借鉴。 教育学理论与AI的契合点： 本部分将重点梳理建构主义、行为主义、社会文化理论等主流教育学理论，并深入分析AI如何赋能这些理论的实践。例如，建构主义强调主动探究和知识建构，AI可以通过提供个性化的学习资源、智能化的反馈机制，以及模拟真实世界的学习场景，极大地促进学生的主动学习。行为主义的强化学习原则，在AI的自适应学习系统中得到了充分的应用，通过即时反馈和奖励机制，引导学生掌握知识和技能。社会文化理论强调学习的社会性，AI驱动的协作学习平台，能够打破时空限制，促进学生之间的互动与交流，形成学习共同体。 认知心理学与AI学习模型： 我们将详细介绍认知心理学中关于记忆、注意、问题解决、决策制定等关键认知过程的研究，并分析AI的各种学习模型（如深度学习、强化学习、迁移学习等）如何借鉴甚至超越了人类的认知能力。例如，注意力机制在深度学习模型中的应用，如何模拟了人类在信息处理中的选择性注意。我们会探讨AI在理解和预测学生认知状态（如困惑、理解、遗忘）方面的潜力，以及如何基于这些认知状态提供更有效的干预。 教育公平与AI的潜在赋能： 在这一部分，我们还将探讨AI在促进教育公平方面的潜力。AI驱动的个性化学习平台，可以为学习困难的学生提供额外的支持，为学习能力强的学生提供更具挑战性的内容，从而弥合学习差距。AI还可以打破地域限制，为偏远地区的学生提供优质的教育资源。我们将分析AI如何帮助识别和纠正教育过程中的偏见，例如通过算法的优化来减少对特定群体的不利影响。 教育哲学视角的反思： 除了技术和心理学层面，我们还将从教育哲学的角度，反思AI对教育目的、教育本质以及师生关系的潜在影响。AI的出现是否会挑战人类教师的独特性？AI在知识传授中的作用是否会挤压情感教育和价值塑造的空间？我们将引用重要教育哲学家的观点，探讨AI在构建未来理想教育中的定位。 第二部分：人工智能在教育领域的具体应用与实践探索 本部分将聚焦人工智能在教育领域的落地应用，通过丰富的案例分析，展现AI如何赋能教学、学习、管理等各个环节。 智能辅导系统（Intelligent Tutoring Systems - ITS）： 这是AI在教育领域最成熟的应用之一。我们将深入剖析ITS的工作原理，包括其知识模型、学生模型、教学模型以及诊断模型。本书将详细介绍如何构建一个能够理解学生问题、评估其知识水平、提供个性化指导和反馈的ITS。例如，一个能够分析学生解题过程中的错误类型，并针对性地提供提示和解释的ITS。我们会分析不同类型的ITS，例如基于规则的ITS、案例推理ITS、以及近年来兴起的基于深度学习的ITS。 自适应学习平台（Adaptive Learning Platforms - ALP）： ALP能够根据学生的学习进度、掌握程度和学习风格，动态调整学习内容、难度和节奏。我们将探讨ALP背后的算法设计，以及如何通过大数据分析来优化学习路径。例如，一个ALP如何根据学生在练习题中的表现，推荐相关的学习视频或阅读材料。本书还将讨论ALP在个性化学习、提高学习效率方面的优势，以及如何利用ALP进行形成性评估。 智能测评与反馈系统： 传统的考试方式往往难以全面反映学生的真实能力。AI可以实现更智能化、更全面的测评，例如自然语言处理（NLP）技术在作文评分、开放性问题自动评判中的应用。我们将探讨如何利用AI进行多模态的测评，例如结合学生的视频表现、语音交流等信息。本书还将重点介绍AI如何提供即时、个性化的反馈，帮助学生及时发现并纠正问题，从而加速学习进程。 教育数据挖掘与学习分析（Learning Analytics）： 随着教育信息化的发展，大量的教育数据被生成。学习分析利用AI技术对这些数据进行挖掘，以揭示学生的学习模式、预测学习风险、并为教学决策提供支持。我们将介绍常见的学习分析技术，例如聚类分析、关联规则挖掘、以及预测模型。本书将通过实际案例，展示如何利用学习分析来识别有辍学风险的学生，如何评估教学干预的效果，以及如何优化课程设计。 虚拟现实（VR）与增强现实（AR）结合AI的沉浸式学习体验： VR/AR技术为学习提供了全新的维度，与AI结合，可以创造出更加生动、交互式的学习环境。例如，一个AI驱动的VR实验，可以模拟真实的化学反应，并根据学生的操作给予实时反馈。本书将探讨AI如何在VR/AR环境中充当虚拟教师、引导者或评估者，提升学习的趣味性和有效性。 智能教育机器人与虚拟助手： 机器人和虚拟助手在课堂中的应用，可以辅助教师完成重复性任务，提供答疑服务，甚至扮演学习伙伴的角色。我们将分析不同类型的教育机器人和虚拟助手，以及它们在激发学生学习兴趣、培养社交能力方面的作用。 AI在特殊教育中的应用： 针对有特殊学习需求的学生，AI可以提供更加精细化的支持。例如，AI驱动的辅助通信工具，可以帮助语言障碍的学生进行交流。AI还可以用于识别和干预学习障碍，为自闭症谱系障碍的学生提供个性化的康复训练。 第三部分：人工智能赋能教育新生态的挑战与未来展望 在肯定AI巨大潜力的同时，本书也毫不避讳地探讨其在教育领域应用所面临的挑战，并对未来发展趋势进行前瞻性分析。 数据隐私与安全问题： AI在教育中的应用高度依赖于数据，如何保护学生的个人信息和学习数据不被滥用，是亟待解决的难题。我们将深入探讨相关的法律法规、伦理准则以及技术解决方案。 算法偏见与教育公平的悖论： AI算法的训练数据可能存在偏见，从而导致AI系统在教育中产生歧视性结果，加剧教育不公。本书将分析算法偏见的来源，以及如何通过算法设计和数据治理来减少这种风险。 技术可及性与数字鸿沟： AI技术的应用需要一定的技术基础设施和数字素养，如何确保所有学生都能公平地获得AI带来的教育优势，避免加剧数字鸿沟，是重要的社会议题。 教师角色的转型与专业发展： AI的介入将深刻改变教师的角色，从知识的传授者转变为学习的引导者、设计者和评估者。本书将探讨教师需要具备哪些新的技能和素养，以及如何进行有效的教师专业发展。 伦理与道德考量： AI在教育中的应用引发了一系列伦理和道德问题，例如AI的决策是否应该被质疑，AI是否会剥夺学生的自主性，以及如何平衡AI的效率与人文关怀。我们将引用相关领域的专家观点，展开深入的讨论。 人机协作的边界与智慧的融合： 我们将探讨AI与人类智慧如何更好地协作，形成一个互补共赢的教育生态。AI可以承担大量的重复性、数据处理性工作，释放人类教师的精力，让他们能够专注于更具创造性、情感性和个性化的教学活动。 终身学习与AI驱动的教育体系： 在快速变化的时代，终身学习成为必然。AI可以构建一个更加灵活、开放、个性化的终身学习体系，帮助每个人不断更新知识和技能。 未来教育的愿景： 本书将描绘一个由AI赋能的未来教育图景：一个真正以学习者为中心，充满活力、富于创造力、能够适应个体差异和快速变化的学习环境。我们将展望AI在实现“因材施教”、“寓教于乐”、“促进全面发展”等教育理想方面所扮演的关键角色。 《人工智能赋能下的教育新生态：理论、挑战与前瞻》不仅仅是对当前AI在教育领域应用的梳理，更是一次对未来教育模式的深度探索。本书致力于为读者提供一个系统、前沿、且富有洞察力的视角，共同思考如何拥抱人工智能，构建更加美好的教育未来。

评分☆☆☆☆☆

我一直觉得，教育的本质是人的成长，而技术应该是服务于这个本质的。所以，当看到《智慧教育系统理论、方法与实践》这个书名时，我最想了解的是，它在强调“智慧”和“系统”的同时，是否也顾及到了“人”的因素。换句话说，智慧教育最终是为了什么？是为了提高学生的考试分数，还是为了培养他们成为更有创造力、更具批判性思维、更懂得合作与沟通的未来公民？我希望这本书能够深入探讨智慧教育如何真正赋能学生，让他们在技术辅助下，能够更好地发展自我，发现自己的兴趣，并为未来的社会做出贡献。它是否能阐述如何平衡技术与人文关怀？如何在数字化的学习环境中，依然保留师生之间温暖的互动和情感的交流？我希望它能提供一些关于如何引导学生正确使用技术，避免过度依赖，以及如何在智慧教育体系中融入人文素养和价值观的讨论。如果这本书能够回答这些关于教育终极目标的问题，并提供具体的实践路径，那它将是一本真正有深度的著作。

评分☆☆☆☆☆

从一名教育技术研究者的角度来看，《智慧教育系统理论、方法与实践》这个书名非常吸引我。我一直关注教育技术的发展动态，特别是如何将最新的科技成果应用到教育领域，并形成一套科学的理论和可行的实践模式。我希望这本书能提供一些关于智慧教育系统架构的设计原则，以及不同层次、不同类型的智慧教育系统在理论上的区分和联系。比如，在“理论”层面，它是否能借鉴一些系统工程、信息科学、认知科学等相关学科的理论，来构建智慧教育的理论体系？在“方法”层面，我希望看到一些关于教育数据采集、分析、挖掘和应用的方法，以及如何基于这些方法来开发个性化学习路径、智能辅导系统、以及协同学习平台。而“实践”部分，我期待它能提供一些关于不同地区、不同学段的智慧教育系统建设和应用的案例研究，并对这些案例进行深入的分析和评价，总结出成功经验和潜在的风险。如果这本书能够提供一套较为完整、具有科学严谨性和实践指导意义的智慧教育系统研究框架，那我将认为它是一本非常有价值的参考书，能够帮助我更好地进行相关的学术研究和项目开发。

评分☆☆☆☆☆

我对科技在教育领域的应用一直保持着高度的关注，特别是人工智能、大数据等前沿技术的发展，让我看到了教育模式变革的巨大潜力。《智慧教育系统理论、方法与实践》这个书名，让我联想到这是否是一本能够整合这些前沿技术，并将其与教育深度融合的著作。我更希望它能探讨“系统”这个概念，这意味着它不仅仅是零散的技术应用，而是构建一个完整、高效、可持续发展的智慧教育生态。它是否能阐述如何设计和构建这样的系统？从硬件设施的部署，到软件平台的开发，再到教师和学生的培训，以及最终的评估与优化，整个流程是否清晰明了？另外，“理论”部分我希望它能提供一些关于智慧教育发展趋势的预测，或者是一些对未来教育模式的深刻洞察，帮助我们把握教育改革的方向。而“方法”则需要更加具体，比如如何利用大数据分析学生的学习行为，从而实现个性化推送学习资源；如何通过虚拟现实或增强现实技术，创造沉浸式的学习体验；如何构建智能化的学习评价体系，更准确地衡量学生的学习成效。如果这本书能让我对智慧教育系统的构建和运行有一个全面的认识，那将是一次非常有价值的阅读体验。

评分☆☆☆☆☆

作为一名一线教育工作者，我最看重的是一本教育类书籍是否能真正解决我工作中的痛点。我每天面对的是形形色色的学生，他们的学习能力、兴趣爱好、生活背景都千差万别，如何因材施教，如何激发他们的学习潜能，是我一直在探索的问题。看到《智慧教育系统理论、方法与实践》这个标题，我首先想到的是它是否能提供切实可行的“实践”方案。我并不追求高深的理论，我更关心的是这本书能否告诉我“怎么做”。比如，在智慧教室里，我该如何利用技术手段来设计更具互动性的课堂活动？如何通过数据分析来了解学生的学习状况，并及时调整教学策略？我希望书中能提供大量的、来自真实校园的案例，展示智慧教育系统是如何被成功应用的，以及在应用过程中可能遇到的挑战和解决方案。如果这本书能提供一些“工具箱”式的建议，或者是一些可以借鉴的“模板”，那将对我非常有帮助。我期待它能给我带来启发，让我能够更好地运用智慧教育的理念，让我的教学工作更上一层楼，真正做到“润物细无声”地提升学生的学习体验和成果。

评分☆☆☆☆☆

这本书的标题是《智慧教育系统理论、方法与实践》，这让我对教育领域的未来充满了好奇。我一直对如何利用科技来革新教育模式很感兴趣，尤其是在这个信息爆炸的时代，传统的教学方式似乎越来越难以满足学生的个性化需求。我期待这本书能够深入探讨“智慧教育”的核心理念，它究竟是如何颠覆我们对学习的认知，又有哪些创新的理论框架能够指导实践。特别是“理论”部分，我希望它能提供坚实的学术基础，解释智慧教育的哲学根源和发展脉络，而非仅仅停留在概念的堆砌。同时，“方法”部分也是我关注的重点，它是否能提供一套可操作的、具有普遍适用性的方法论，能够帮助教育工作者将理论转化为实际的教学设计和实施方案？我希望看到具体的案例分析，展示如何构建和运用这些方法，从而解决现实教育中的难题，提升教学效率和学习效果。这本书的标题给我一种权威感和前沿感，我希望它能真正带领我走进智慧教育的新世界，理解其背后的逻辑，并为我提供切实可行的指导。