Technology Integration for Meaningful Classroom Use pdf epub mobi txt 电子书下载 2026

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出版者:

作者:Katherine Cennamo

出品人:

页数:528

译者:

出版时间:2009-2

价格:838.00元

装帧:

isbn号码:9780495834106

丛书系列:

图书标签:

Technology Integration
Educational Technology
Classroom Technology
Meaningful Learning
Instructional Design
21st Century Skills
Digital Pedagogy
Teacher Professional Development
Active Learning
Technology in Education

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具体描述

The only instructional technology text organized around the new ISTE standards, TECHNOLOGY INTEGRATION WITH MEANINGFUL CLASSROOM USE: A STANDARDS-BASED APPROACH, International Edition equips future teachers with the knowledge, skills, and confidence to become self-directed learners who can effectively integrate technology into their instruction todayuand as technology inevitably changes. Extremely practical and forward thinking, the text focuses on the enduring aspects of educational technology like computers as systems and technology integration as a systematic process. It provides teachers with a solid understanding of how to integrate technology resources into their everyday teaching practices as well as prepares them to successfully navigate the constantly changing environment of technology.

好的，这是一本关于人工智能在教育领域应用的深度探讨书籍的简介，与您提供的书名《Technology Integration for Meaningful Classroom Use》无关。 --- 《智启未来：人工智能驱动的教育范式重塑》图书简介在数字浪潮席卷全球的今天，人工智能（AI）不再是遥远的科幻概念，而是深刻影响我们社会结构、经济模式乃至个体生活方式的核心驱动力。尤其在教育领域，AI正以前所未有的速度和广度渗透到教学、评估、管理和学习体验的各个环节，引发了一场深刻的范式变革。本书《智启未来：人工智能驱动的教育范式重塑》，旨在为教育工作者、政策制定者、技术开发者以及关注未来教育的社会公众，提供一个全面、深入且具有前瞻性的视角，审视人工智能如何重塑知识的传递、技能的培养和学习的本质。本书的结构围绕“理解、应用、挑战与未来”四个核心维度展开，力求在理论深度与实践指导之间找到精妙的平衡。第一部分：基础认知——理解AI的本质与教育学的融合本部分首先澄清了当前人工智能领域的核心概念，包括机器学习（ML）、深度学习（DL）、自然语言处理（NLP）和计算机视觉等技术，并重点探讨了这些技术在教育场景中的潜在应用边界。我们拒绝空洞的赞美，而是基于严谨的技术逻辑，分析了AI系统的工作原理、数据依赖性及其固有的局限性。接着，本书深入探讨了教育技术哲学的演变。我们追溯了从早期的教学机器到当前智能辅导系统的技术进步轨迹，强调了技术融入的根本目标：提升学习的有效性和公平性，而非仅仅实现自动化。核心议题包括：如何将AI工具与建构主义、联通主义等现代教育理论相结合？如何设计能够支持教师进行高阶认知指导的AI系统，而非取代教师的决策权？本部分奠定了全书的技术素养与教育洞察基础。第二部分：实践前沿——AI赋能的教学与评估创新实践篇是本书的重心，聚焦于AI在当前教育场景中的具体落地案例和创新模式。首先，我们详细剖析了个性化学习路径的构建。不同于传统的分层教学，AI能够实时分析学生的认知负荷、知识盲点、情感状态和学习风格，从而动态调整内容难度、反馈时机和资源推荐。书中提供了多个跨学科的案例研究，展示了自适应学习系统如何通过贝叶斯推理和强化学习模型，实现真正意义上的“因材施教”。我们特别关注了那些在资源匮乏地区，利用移动技术和低成本AI解决方案推动教育普及的成功实践。其次，智能辅导系统（Intelligent Tutoring Systems, ITS）的最新进展被详尽阐述。我们探讨了基于大语言模型（LLMs）的虚拟导师如何突破传统ITS的僵硬脚本，实现更具人性化和情境感知的对话式教学。这包括AI在复杂问题解决过程中的“脚手架”作用，以及如何通过对学生思维过程的文本分析，提供即时的、高针对性的认知反馈。再者，评估体系的革命是不可忽视的一环。本书摒弃了对标准答案的过度依赖，转而关注AI在过程性评估和高阶能力衡量上的潜力。例如，如何利用自然语言处理技术对开放式论文、编程代码乃至口语表达进行深层次的语义分析和质量评估？我们引入了“可信赖的人工智能评估（Trustworthy AI Assessment）”框架，探讨如何确保评估的公平性、透明度和可解释性（XAI），避免算法偏见对学生发展轨迹产生负面影响。第三部分：挑战与伦理——构建负责任的AI教育生态技术的迅猛发展必然伴随着深刻的伦理和社会挑战。本部分以批判性的眼光审视AI在教育中引发的争议。数据隐私与安全是首要关注点。教育数据属于敏感信息，AI系统的训练和运行需要海量数据，本书深入分析了数据生命周期中的风险点，并提出了符合GDPR、FERPA等国际标准的“隐私增强技术（PETs）”在教育环境中的应用策略，强调构建“数据最小化”和“联邦学习”的教育云平台。算法偏见与公平性是本书的另一个核心批判领域。我们探讨了训练数据中固有的社会偏见如何被AI系统放大，从而可能固化甚至加剧教育不平等。书中提供了检测和缓解算法偏见的具体方法论，并强调了“教育数字素养（Digital Pedagogy Literacy）”对教师群体的重要性，即教师需要具备识别和质疑AI建议的能力。此外，教师角色的重塑也被深入探讨。AI的引入并非意味着教师的失业，而是角色的升级——从知识的传递者转向学习体验的设计者、情感的支持者和复杂批判性思维的引导者。本书提出了一系列教师专业发展模型，旨在帮助教育者适应人机协作的新常态。第四部分：展望未来——面向2030的学习图景在最终章，本书将目光投向未来十年。我们探讨了具身智能（Embodied AI）和混合现实（MR）技术与AI的深度融合，预示着沉浸式学习环境的普及。同时，本书也探讨了AI在终身学习和技能重塑中的关键作用，尤其是在应对快速变化的劳动力市场需求时。本书的结论强调，人工智能在教育中的成功应用，并非取决于技术本身的先进程度，而在于我们如何以审慎的教育智慧引导技术的方向。未来的教育不是被AI控制，而是由富有远见的教育家利用AI的力量，共同构建一个更具适应性、更公平、更能激发人类潜能的学习未来。本书适合所有致力于推动教育现代化和技术创新的专业人士阅读，它不仅是技术指南，更是对未来教育责任的深度思考。