具体描述
《教育技术与人工智能》内容简介:从理论意义上讲,本著作系统地论述了教育、教育技术与人工智能之间的关系,对人工智能和教育关系的理论探索具有一定的参考作用。从实践意义上讲,本著作融入了科研工作的最新进展和成果,对教育技术和其它相关领域的研究人员和学生应用人工智能技术进行教育领域的系统设计和开发,具有一定的借鉴作用。
作者简介
贾积有,北京大学教育学院教育技术系副教授。北大学士、硕士。德国奥格斯堡大学博士,德国柏林自由大学、韩国高等科学技术院访问学者。
目前主要研究方向:教育技术学、人工智能教育应用。主持和参与十多项国内重要科研项目和国际合作项目。在德国出版一本关于英语语言分析与计算模型的专著。受邀在美国出版的关于语言学习与信息技术的专著中撰写一章。主编和参编三本计算机类教材。
在国内外重要期刊和国际重要会议等场合发表教学和科研论文五十多篇。其中国外SCI/SSCI期刊四篇。EI/ISTP二十多篇。一篇论文应邀刊载于美国AAAI会刊《AI Magazine》2009年夏季期。为该刊自1980年创刊以来发表的第一篇来自中国大陆的Article。2008年7月在美国芝加哥举行的第20届人工智能创新应用国际大会上。论文获创新部署应用奖(IAAI Deployed Application Award)。为中国大陆首次获得该奖。多次获得北京大学教学科研和全国性学术会议奖励。
目录信息
1.1 什么是教育?
1.2 什么是人类的自然智能?
1.3 什么是人工智能?
1.4 什么是教育技术?
1.5 教育,自然智能,教育技术与人工智能之间的关系
第2章 一般教学系统
2.1 定义
2.2 一般教学系统中各个要素之间的关系
2.3 一般教学系统的动态性
2.4 一般教学系统的开放性
2.5 一般教学系统中教育者的功能
2.6 一般教学系统中的教学方法和理论基础
2.6.1 行为主义:学习依靠强化训练
2.6.2 认知主义:学习依靠理解
2.6.3 建构主义:学习依靠经历和解释
第3章 计算机辅助教学系统
3.1 定义
3.2 计算机在一般教学系统中的功能
第4章 知识表达技术
4.1 概述
4.1.1 知识的定义
4.1.2 知识的分类
4.1.3 知识的自然表达方法——自然语言
4.1.4 计算机和自然语言
4.2 谓词表示法
4.2.1 命题逻辑
4.2.2 谓词逻辑
4.2.3 谓词公式的等价性与永真蕴涵
4.2.4 自然演绎推理方法
4.2.5 逻辑编程语言Pmlog简介
4.3 产生式表示法
4.3.1 定义
4.3.2 产生式系统的组成
4.3.3 产生式表示法的特点
4.4 语义网络表示法
4.4.1 定义
4.4.2 语义网络表示法的特点
4.4.3 语义网络系统:W0rdNet、HowNet和CYC
4.5 框架表示法
4.5.1 定义
4.5.2 框架表示法的特点
4.6 面向对象表示法
4.7 脚本表示法
4.7.1 定义
4.7.2 脚本的推理
4.8 小结
4.9 在教育技术上的应用
第5章 人工神经网络
5.1 人工神经网络简介
5.2 神经网络的特征
5.3 人工神经网络在个性化教学上的应用案例
5.3.1 人类性格——大五理论
5.3.2 人类智能——多元智力理论
5.3.3 通过神经网络识别个人特征
5.3.4 学习行为评价
5.4 人工神经网络方法在高校教学评估中的应用
5.5 人工神经网络方法在高校发展预测中的应用
第6章 机器学习
6.1 概述
6.2 基本模型
6.3 机械学习
6.4 传授式学习
6.5 类比学习
6.6 归纳学习
6.7 基于解释的学习
6.8 在教育技术上的应用
第7章 自然语言处理
7.1 自然语言理解和产生
7.1.1 概述
7.1.2 词法分析
7.1.3 句法分析
7.1.4 语义分析
7.2 智能答疑系统
7.2.1 聊天机器人:xiaoi和CSIEC
7.2.2 ELIZA:关键词匹配技术
7.2.3 AL,ICEBOT与AIML
7.2.4 模式匹配原理的优点和缺点
7.2.5 关键词匹配技术应用:网络搜索
7.2.6 汉字智能答疑系统
7.3 语音识别和合成技术
7.3.1 语音识别技术及其教学应用
7.3.2 语音合成技术
7.3.3 语音识别和合成软件介绍
第8章 其它技术
8.1 专家系统
8.1.1 发展简史
8.1.2 专家系统的定义
8.1.3 分类
8.1.4 基本结构
8.1.5 设计与建造
8.1.6 系统评价内容
8.1.7 开发工具
8.1.8 专家系统与教育
8.2 Agent技术
8.2.1 Agent历史与概念
8.2.2 Agent的特性
8.2.3 多Agent系统
8.2.4 智能和社会性Agent技术在教育上的应用以希赛可系统为例
第9 章希赛可系统
9.1 动因
9.2 指导理论
9.3 相关工作
9.4 CSIEC中的英语语法体系
9.4.1 句子
9.4.2 从句
9.4.3 短语
9.4.4 单词
9.5 希赛可系统结构和技术机理
9.5.1 浏览器/服务器接口
9.5.2 英语解析器
9.5.3 NLML解析器
9.5.4 自然语言数据库NLDB
9.5.5 常识性知识
9.5.6 文本蕴涵机理GTE
9.5.7 交流性反应机理CR
9.5.8 多通道用户界面和可以选择的聊天模式
9.5.9 适应于用户偏好和话题的自由聊天
9.5.10 在给定场景中的引导性对话
9.5.11 无限定答案填空练习的自动评分
9.5.12 两个机器人的对话演示(“二人转”)
9.5.13 听力训练
9.5.14 积分机制
9.6 系统应用和评估
9.6.1 自由用户使用情况分析
9.6.2 系统在韩国和日本应用情况分析
9.6.3 英语课程整合和评估
9.6.4 希赛可系统课程整合研究结论、反思与讨论
附录1 插图索引
附录2 表格索引
参考文献
· · · · · · (收起)
读后感
用户评价
我特别欣赏这本书在探讨“教师专业发展”与人工智能的结合方面所做的努力。它并没有将人工智能视为一种外部的工具,而是强调了教师如何通过人工智能来提升自身的教学能力和专业素养。书中提到的“AI赋能的教师培训”和“基于人工智能的学习分析工具”,为教师提供了一个持续学习和改进的平台。通过分析学生的学习数据,教师可以更深入地了解学生的学习需求和困难,从而调整自己的教学策略。这不仅仅是技术的应用,更是对教师职业成长的一种支持。我一直在思考,如何才能建立一个更具活力和创新性的教育生态系统。这本书关于“开放教育资源与人工智能的融合”的探讨,给了我很多启发。通过人工智能技术,我们可以更有效地组织、管理和推广开放教育资源,让更多人能够从中受益。
这本书的语言风格我非常欣赏,它既有学术的严谨性,又不乏通俗易懂的表述,使得复杂的技术概念和教育理论能够被广大读者所理解和接受。我在阅读时,丝毫没有感到枯燥乏味,反而常常被作者的文字所吸引,仿佛置身于一场精彩的知识盛宴。其中关于“人机协作”的讨论,让我耳目一新。过去,我们可能更多地将人工智能视为一种工具,但在书中,作者将其提升到了“协作伙伴”的高度,强调了人类智能与人工智能优势互补的可能性。这为我理解教育的未来打开了一个新的视角。我一直在思考,如何才能更好地培养学生在人工智能时代的竞争力,而这本书提供了一些非常有价值的思路。它不仅仅是关于如何使用技术,更是关于如何通过技术来重塑教育的本质,培养学生的批判性思维、创造力以及适应未来社会变化的能力。我特别喜欢书中对“情感计算”在教育领域的应用前景的探讨,它提出了人工智能如何理解和回应学生的情感需求,从而创造更具人文关怀的学习环境。
在阅读过程中,我常常会停下来,反复回味作者的观点,并尝试将其与我自己的学习和教学经历联系起来。比如说,书中提到的人工智能在个性化学习路径设计方面的潜力,让我联想到了过去在学习过程中遇到的瓶颈。如果当时能有一个智能系统,根据我的理解能力和学习进度,动态调整教学内容和练习难度,那将是多么美妙的事情。我尤其对书中关于“AI驱动的智能辅导系统”的部分印象深刻,它描述了一个能够实时反馈、精准诊断学习难点,并提供个性化指导的虚拟教师。这不仅仅是简单的答疑,更是一种深度学习伙伴的角色。我想象着,这样的系统如果能够普及,将极大地缓解教育资源不均衡的问题,让每一个学生都能享受到高质量的个性化教育。同时,我也思考着,在人工智能辅助教学的过程中,教师的角色将如何演变?是会被取代,还是会转型成为更具创造性和引导性的角色?这本书似乎也在试图解答这些关键的问题,它并没有回避人工智能可能带来的挑战,而是从多个维度进行了深入的分析,这让我觉得作者的思考非常全面且具有前瞻性。
这本书的案例分析部分让我印象深刻。作者选取了多个具有代表性的教育技术与人工智能融合的实践案例,并对其成功之处和潜在挑战进行了深入的剖析。这些案例涵盖了从K12教育到高等教育,再到职业培训等不同领域,为我提供了丰富的实践参考。我尤其对书中关于“AI驱动的学业预警系统”的案例进行了反复研读。它展示了人工智能如何通过分析学生的学习行为和表现,及时发现可能存在的学业困难,并向学生和教师发出预警,从而采取相应的干预措施。这对于提高学生的学业成功率,降低辍学率具有重要意义。同时,书中也强调了在应用这些技术时,需要关注数据的准确性和算法的公平性,避免产生新的教育不公。这让我认识到,技术的应用必须与人文关怀相结合,才能真正实现教育的价值。
总而言之,这本书为我打开了一扇通往未来教育世界的大门。它不仅仅是关于教育技术和人工智能的理论探讨,更是关于如何利用这些先进技术来重塑教育的未来,培养更具创造力、适应力和人文关怀的下一代。我从中看到了教育的无限可能,也对如何将这些理念融入到我的教育实践中有了更清晰的思路。这本书的价值在于它提供了一个全面的视角,让我们能够理解教育技术与人工智能的深度融合,以及它将如何影响教育的各个方面。我期待着这本书能够激发更多人对于教育未来的思考和探索,共同创造一个更加美好的教育环境。
我发现这本书的结构设计非常合理,逻辑清晰,循序渐进,让我能够非常顺畅地理解其中的内容。从基础概念的介绍,到技术原理的剖析,再到具体的应用案例展示,每一个章节都环环相扣,为我构建了一个完整的知识体系。我尤其对书中关于“自适应学习平台”的详尽介绍感到受益匪浅。它不仅仅描述了平台的功能,更深入地探讨了平台背后所依赖的算法和数据分析方法。这让我明白,一个成功的教育技术产品,离不开扎实的技术支撑和精细的算法设计。同时,书中对“游戏化学习”与人工智能的结合也进行了深入的阐述,这种将趣味性与教育性完美融合的方式,无疑是未来教育发展的重要方向。我想象着,如果学生能够在一个充满挑战和乐趣的环境中学习,他们的学习动力和效果一定会大大提升。这本书也让我思考,如何能够将这些先进的教育理念和技术,有效地融入到实际的教学实践中,从而真正惠及更多的学生。
我从这本书中获得的最重要的一个认知是,人工智能并非是要取代教师,而是要成为教师强大的助手,帮助他们更好地履行教育职责。书中对“AI辅助备课”和“AI驱动的学情分析”的详细描述,让我看到了人工智能如何能够减轻教师的重复性劳动,让他们能够将更多的时间和精力投入到更具创造性和个性化的教学活动中。比如,人工智能可以帮助教师快速搜集、整理和分析大量的教学资源,甚至可以根据学生的学习情况,为教师提供个性化的教学建议。这不仅仅是技术的进步,更是对教师职业价值的重新定义和提升。我一直在思考,如何能够提升教育的公平性,让更多地区和家庭的孩子都能享受到优质的教育资源。这本书关于“人工智能在偏远地区教育普惠”的探讨,让我看到了希望。通过人工智能技术,我们可以打破地域的限制,将优质的教育内容和教学模式带到每一个角落。
这本书的封面设计就足够吸引我了,一种介于理性与感性之间的视觉冲击力,深蓝色的背景搭配上金色的线条,勾勒出抽象的科技感,仿佛预示着这本书将带领我探索一个充满智慧与可能性的领域。我迫不及待地翻开第一页,想要了解“教育技术与人工智能”究竟能为我们带来怎样的变革。我一直对教育充满热情,也对新兴技术保持着敏锐的触角,这两者的结合,无疑是我一直以来都在关注和期待的焦点。我脑海中浮现出许多问题:人工智能将如何改变传统的课堂教学模式?它能否真正实现个性化学习,满足不同学生的独特需求?教育技术又将如何与人工智能深度融合,创造出更高效、更有趣的学习体验?这本书是否会提供一些切实可行的方法和案例,帮助我理解并应用这些前沿的理念?我希望它不仅仅是理论的探讨,更能触及实践的层面,让我能够从中汲取养分,并在自己的领域有所启发。从书名来看,它似乎涵盖了从技术原理到应用策略的方方面面,这让我对内容的广度和深度充满了好奇。我期待着在这本书中找到答案,也期待着它能激发我更多的思考和探索。
这本书的另一个亮点在于它对“元宇宙教育”与人工智能的融合进行了前瞻性的展望。它描绘了一个虚拟现实与增强现实技术相结合的学习场景,学生可以在沉浸式的虚拟环境中进行互动学习,体验真实的实验操作,甚至可以“穿越”到历史场景中进行学习。这让我对未来的学习方式充满了期待。同时,书中也对“个性化学习评估体系”的构建进行了深入的探讨,它强调了利用人工智能进行多维度、实时性的评估,而不仅仅依赖于传统的考试成绩。这种评估方式能够更全面地反映学生的学习过程和能力发展,并为个性化教学提供更精准的依据。我个人一直认为,教育的终极目标是促进学生的全面发展,而这本书所展示的未来教育图景,无疑朝着这个目标迈出了重要一步。它不仅仅是关于技术的应用,更是关于如何通过技术来释放每一个学生的潜能,培养他们成为具有创造力和适应力的未来公民。
这本书给我带来的启发不仅仅局限于教育领域,它还触及了我对于未来社会发展的思考。在人工智能日益渗透到我们生活的方方面面时,我们该如何构建一个更加公平、更有活力的学习型社会?书中关于“终身学习”与人工智能的结合,让我看到了无限的可能性。人工智能可以成为我们每个人在职业生涯发展中的“智能教练”,帮助我们持续学习新技能,适应快速变化的就业市场。我尤其对书中对于“教育数据隐私与伦理”的讨论给予了高度重视。在享受人工智能带来的便利的同时,我们也必须警惕随之而来的潜在风险。作者以审慎的态度,提出了保护学生数据安全和隐私的重要性,并呼吁建立完善的伦理规范。这让我意识到,技术的发展必须以人为本,在追求效率和创新的同时,更要坚守道德底线。这本书不仅仅是一本关于教育技术的书籍,更是一本关于如何塑造美好未来的思考集。