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唐斯斯，杨现民，单志广，代书成 著

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出版社： 科学出版社

ISBN：9787030430533

商品编码：27189653467

包装：平装

出版时间：2018-04-01

图书基本信息
图书名称	智慧教育与大数据
作者	唐斯斯,杨现民,单志广,代书成
定价	98.00元
出版社	科学出版社
ISBN	9787030430533
出版日期	2018-04-01
字数
页码	308
版次	31
装帧	平装
开本	16开
商品重量	0.4Kg

内容简介

本书通过“理论阐释、技术介绍、案例分析、专栏拓展”的方式，逐步引导读者走进“智慧教育”与“大数据”，核心内容包括：智慧教育的兴起背景与国内外发展概况、智慧教育的概念框架、智慧教育的标准体系及产业发展概况、大数据促进教育的发展与变革的作用、教育大数据的规划治理框架与思路、大数据在智慧教育中的各种应用模式、促进我国智慧教育发展的战略措施与建议。全书内容切合国际教育信息化发展的总体方向，为全国各地智慧教育的建设指明了方向和思路。

作者简介

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目录

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文摘

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序言

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智慧教育与大数据：革新未来的教育图景 在这信息爆炸、技术飞速迭代的时代，教育领域正经历一场前所未有的深刻变革。传统的教育模式，以教师为中心、以知识灌输为主导的教学方式，已难以满足社会对人才培养提出的多元化、个性化需求。我们迫切需要一种新的教育理念和实践，能够充分利用现代科技的力量，激发学生的学习潜能，培养面向未来的创新型人才。 《智慧教育与大数据》一书，正是这样一部旨在探索和引领这场教育变革的开创性著作。它并非仅仅罗列冰冷的技术术语，而是深入剖析了大数据时代下，如何通过智慧化的手段，重塑教育的方方面面，构建一个更高效、更公平、更具活力的教育生态系统。 第一部分：大数据赋能教育的理论基石 本书的开篇，便为读者奠定了扎实的理论基础。我们首先从宏观层面探讨了大数据时代的到来对社会发展带来的深远影响，特别是对教育领域的冲击和机遇。大数据不再是遥不可及的概念，而是渗透到我们生活中的每一个角落，其蕴含的海量信息和潜在规律，为我们理解和改进教育提供了前所未有的视角。 我们详细阐述了“智慧教育”的核心内涵，它不仅仅是简单的技术应用，更是以学生为中心，以数据为驱动，以个性化学习为目标的一种全新教育范式。智慧教育强调的是教育过程的智能化、学习资源的个性化、教学评价的精准化以及教育管理的精细化。书中深入剖析了智慧教育的几个关键要素： 以学生为中心： 智慧教育将目光聚焦于每一个独立的学习者，尊重其个体差异，关注其学习兴趣、学习风格、认知水平以及情感状态。通过数据分析，我们能够更深刻地理解学生的学习需求，并为他们量身定制最适合的学习路径和内容。 数据驱动的决策： 大数据为教育决策提供了科学依据。通过收集、存储、分析学生在学习过程中的各种数据，如在线学习行为、作业完成情况、考试成绩、甚至课堂互动频率等，我们可以洞察学习的薄弱环节，识别学习困难的学生，预测学习风险，并及时调整教学策略。 个性化学习体验： 这是智慧教育最核心的价值体现。大数据能够帮助我们构建智能推荐系统，为学生推送最符合其能力水平和兴趣的学习资源，提供个性化的练习题和反馈，甚至生成个性化的学习计划。学生不再是被动地接受，而是主动地探索，按照自己的节奏和方式进行深度学习。 过程性评估与反馈： 传统的终结性考试往往只能反映学生某一时刻的学习状态，而智慧教育则强调对学生学习过程的持续性评估。通过大数据分析，我们可以实时监测学生的学习进展，及时发现问题并给予反馈，帮助学生不断修正学习方向，提升学习效果。 本书还深入探讨了大数据在教育中的几个关键应用场景，包括： 学习分析（Learning Analytics）： 这是一门新兴的交叉学科，致力于通过收集和分析学习者数据，来理解和优化学习与教学。书中详细介绍了学习分析的技术方法、应用案例，以及如何利用学习分析来提升学生的学习投入度、学业成绩以及教师的教学效率。 智能辅导系统（Intelligent Tutoring Systems）： 这类系统能够模拟人类教师的辅导过程，为学生提供一对一的个性化指导和反馈。本书探讨了智能辅导系统的设计原理、技术挑战，以及其在不同学科领域的应用潜力。 教育资源优化： 通过对海量教育资源（如课程、教材、教学视频等）进行数据分析，我们可以识别哪些资源更受学生欢迎，哪些教学方法更有效，从而优化教育资源的配置，提升教学质量。 第二部分：大数据在教育实践中的落地与创新 理论的构建离不开实践的检验。《智慧教育与大数据》的第二部分，将理论的探索推向了实际的应用层面。我们聚焦于大数据在教育教学、教育管理和教育评估等具体环节的落地，并展示了诸多创新性的实践案例。 在教育教学方面，本书详细介绍了大数据如何助力实现以下目标： 个性化学习路径的构建： 以往，我们只能根据学生的整体水平进行分班或设置差异化教学，效率低下且难以真正照顾到每个学生。大数据技术使得为每个学生规划独特的学习路径成为可能。例如，通过分析学生在某个知识点的掌握程度，系统可以智能地推送相应的巩固练习、拓展阅读，甚至跳过已掌握的内容，直接进入更深层次的学习。 智能学习内容推荐： 互联网上海量的教育资源良莠不齐。大数据分析能够帮助我们筛选出高质量、符合学生学习需求的学习内容，并根据学生的学习偏好进行智能推荐。这包括推荐相关的视频课程、在线练习、互动游戏，甚至是由其他学习者推荐的优秀学习材料。 实时学习反馈与指导： 教师难以时刻关注到班级中每一位学生的状态。通过大数据平台，教师可以实时了解学生的学习进度、遇到的困难以及投入度，并根据分析结果及时给予个性化的指导和鼓励。例如，当系统检测到某个学生在某个概念上反复出错时，可以自动生成针对性的练习题，或提醒教师关注该学生。 创新教学模式的探索： 大数据为翻转课堂、混合式学习等新型教学模式提供了有力支撑。通过在线平台收集学生的学习数据，教师可以将课堂时间用于更具启发性的互动、讨论和项目式学习，从而提高教学效率和学生参与度。 在教育管理方面，大数据的作用同样不可小觑： 精准的学生画像： 传统的学生信息记录往往停留在基本情况和考试成绩。大数据能够构建更全面、更立体的学生画像，包括学习习惯、兴趣特长、情感倾向、社交行为等。这些信息有助于学校和教师更深入地了解学生，为学生的全面发展提供支持。 预测与干预学生流失： 通过分析学生的学业表现、出勤率、参与度等数据，可以预测哪些学生可能面临辍学风险，并及时采取有针对性的干预措施，帮助他们克服困难，回归校园。 优化资源配置： 学校的资源（如师资、教室、设备、经费等）如何最有效地利用？大数据分析可以为教育管理者提供决策依据，例如，根据学生的学习需求和课程安排，优化教室分配，或根据教师的教学风格和学生反馈，进行师资队伍的建设和培训。 提升校园安全管理： 通过对校园内各种传感器数据的分析，可以提高校园的安全预警能力，例如，对异常人流、设备故障等进行实时监测和预警。 在教育评估方面，大数据带来了颠覆性的改变： 从“一次性”评估到“过程性”评估： 传统的评估方式多为学期末的统一考试，只能反映学生在特定时间点的能力。大数据能够实现对学生学习过程的持续性、多维度评估，包括学习投入、参与度、问题解决能力、协作能力等，从而更全面地反映学生的真实能力。 形成性评估的实现： 通过对学生在学习过程中产生的大量数据的分析，可以对学生的学习行为和效果进行实时评估，并及时提供反馈，帮助学生调整学习策略，实现“边学边测，即测即改”。 对教学质量的精准评估： 大数据不仅能评估学生，也能评估教学。通过分析学生的学习效果与教师的教学方法、课程设计之间的关联，可以对教学质量进行更客观、更科学的评估，为教师的专业发展和教学改进提供方向。 打破地域和身份限制的评估： 智慧教育平台能够打破传统教育评估在地域、时间上的限制，为更广泛的学生群体提供公平、可及的评估机会。 第三部分：智慧教育的未来展望与挑战 《智慧教育与大数据》的第三部分，则将目光投向了更远的未来，并审视了智慧教育发展过程中可能面临的挑战。 我们探讨了大数据在人工智能（AI）的加持下，将如何进一步推动教育的智能化发展。例如，AI驱动的智能教育机器人、虚拟现实（VR）和增强现实（AR）技术的沉浸式学习体验，以及基于自然语言处理（NLP）的智能写作评估系统等。这些技术将极大地丰富学习体验，提升学习效率，并为实现个性化、终身化学习提供了无限可能。 然而，我们也清醒地认识到，智慧教育的发展并非坦途。本书深入分析了在推进智慧教育过程中可能遇到的诸多挑战： 数据安全与隐私保护： 随着教育数据的采集量越来越大，如何确保数据的安全，保护学生的个人隐私，成为了一个至关重要的问题。本书探讨了相关的技术手段和法律法规，呼吁构建负责任的数据使用伦理。 技术的可及性与公平性： 技术的进步有可能加剧教育的数字鸿沟。如何确保所有学生，无论其经济条件、地域差异，都能公平地享受到智慧教育带来的红利，是我们需要共同面对的难题。 教师角色的转型与赋能： 智慧教育的兴起，要求教师从知识的传授者转变为学习的引导者、支持者和设计者。本书强调了对教师进行专业培训的重要性，以及如何通过技术赋能，让教师更好地适应新的教育环境。 伦理与价值观的考量： 在追求技术效率的同时，我们不能忽视教育中人文关怀和价值导向的作用。如何避免数据分析带来的“标签化”效应，保护学生的创造力和批判性思维，是我们在发展智慧教育时必须深思的问题。 标准与互操作性： 不同的教育平台和技术系统之间存在标准不一、互操作性差的问题，这阻碍了教育数据的流动和共享。本书呼吁建立统一的技术标准和数据规范，促进教育信息的互联互通。 《智慧教育与大数据》的终章，以一种开放和前瞻性的姿态，描绘了智慧教育的美好未来。我们相信，通过持续的技术创新、深刻的教育改革以及全社会的共同努力，智慧教育将能够真正实现“因材施教”的理想，为每一个学习者提供最优质、最适合的教育，从而培养出能够应对未来挑战、引领社会进步的创新型人才。 本书旨在为教育工作者、技术开发者、政策制定者以及所有关心教育发展的人士，提供一个全面、深入、富有洞察力的视角，共同探索和构建面向未来的智慧教育图景。这是一场激动人心的变革，而大数据，正是这场变革中最强大的驱动力之一。

评分☆☆☆☆☆

说实话，刚开始接触这本书的封面和标题时，我有些担心它会过于学术化，晦涩难懂。但实际阅读下来，发现作者的文字功底极佳，叙事流畅，如同在听一位经验丰富的行业领袖在做一场精彩的行业趋势分享。这本书的亮点在于其极强的“前瞻性”和“平衡性”。它不仅描绘了未来教育可能达到的辉煌图景——比如无处不在的个性化导师系统——也毫不避讳地指出了我们在技术伦理、数据安全和教师技能转型上面临的巨大鸿沟。这种坦诚的批判性视角，让我对作者的专业精神非常信服。书中有一章专门讨论了教育数据标准化的迫切性，分析了不同技术标准壁垒对数据流动和互操作性造成的阻碍，并提出了一个颇具建设性的统一框架建议。这种自上而下的系统性思考，对于理解整个教育科技生态系统是如何运作的，大有裨益。总而言之，这本书的价值在于它提供了一个全面、深入且批判性的视角，让我们不仅看到“我们能做什么”，更明白“我们应该如何负责任地去做”。它更像是一份面向未来二十年教育发展的行动指南，而不是一本转瞬即逝的技术手册。

评分☆☆☆☆☆

手捧这本《人工智能与未来学习》，我立刻被它那种强烈的未来感所吸引。这本书的文字风格非常犀利和前卫，读起来让人有一种直面未来挑战的紧迫感。它不像有些科普读物那样，把技术描绘得过于美好，反而对教育领域可能出现的一些伦理困境和技术依赖风险进行了毫不留情的批判性审视。比如，书中对“算法偏见”在教育资源分配中可能扮演的角色进行了深入剖析，这让我这个长期关注教育公平的人士深感警醒。我特别欣赏作者没有满足于描述现状，而是试图构建一个“负责任的技术应用框架”，强调技术是手段而非目的。书中对下一代教师角色的重塑有着独到的见解，认为未来的教师将从知识的传授者转变为学习体验的设计师和情感的引导者。书中穿插的访谈记录，那些来自一线教育创新者的声音，真实而鲜活，让理论不再是空洞的口号。尽管涉及许多前沿技术名词，但作者的叙述逻辑清晰，如同搭建一座精密的思维迷宫，引导读者层层深入，最终豁然开朗。这本书读完后，我感觉自己的知识体系受到了极大的冲击和重塑，迫不及待地想将这些思考应用到日常工作中去。

评分☆☆☆☆☆

这是一本充满人文关怀的科技读物，它成功地避免了许多科技类书籍常见的“技术至上”倾向。作者似乎始终将焦点锁定在“人”——即学习者——的成长上，数据和技术只是用来服务于人的潜能释放的工具。书中讲述的许多故事都非常感人，比如一个在传统课堂上感到自卑的孩子，是如何通过一个定制化的智能辅导系统重拾学习信心的。这种对个体命运的关注，使得整本书的基调非常温暖和鼓舞人心。我发现作者对教育心理学的理解也非常深刻，他明白学习不仅仅是信息输入的机械过程，更是一个充满情感和动力的复杂系统。书中对“形成性评价”在数字化环境下的创新应用进行了精彩的论述，强调评价的目的是促进而非判定。相比于那些只谈论硬件投入和软件系统的书籍，这本书更侧重于探讨“文化”的转变——即如何让学校社区形成拥抱数据、以学习者为中心的文化氛围。这才是教育改革中最难的部分，而这本书恰恰抓住了这个核心，并提供了切实可行的文化建设思路。读完让人感到，科技与教育的结合，如果走对了方向，可以成就真正的“有温度的”教育。

评分☆☆☆☆☆

最近在书店闲逛时，无意间翻到一本名为《数字化时代的教育变革》的书，真是相见恨晚啊！这本书的视角非常独特，它没有停留在老生常谈的教育理论上，而是大胆地将“数据”这个看似冰冷的工具，与“教育”这一充满人文关怀的领域进行了深度融合的探讨。作者似乎对当前教育体系的痛点有着深刻的洞察力，比如我们常说的“一刀切”教学模式，在这种模式下，每个孩子的独特需求和学习节奏都被忽略了。这本书里详细分析了如何利用收集到的学习行为数据，为不同学习进度的学生设计个性化的学习路径，这一点让我印象特别深刻。它不仅仅是停留在理论构想，还引用了许多国际上已经开始实践的案例，比如某个国家的在线学习平台如何通过实时反馈优化教学内容。读完后，我感觉自己对未来教育的蓝图有了一个更清晰、也更具操作性的认识，不再是那种空中楼阁式的想象。特别是关于如何保护学生数据隐私的同时，又能最大化利用数据价值的平衡点探讨，处理得相当老辣和审慎，体现了作者深厚的职业素养。这本书的排版和图表设计也做得非常精良，复杂的概念通过直观的视觉呈现变得易于理解，这对于我这种非技术背景的教育工作者来说，简直是福音。

评分☆☆☆☆☆

这本书的阅读体验堪称一种知识的“沉浸式体验”。它没有采用传统教科书那样严谨的章节结构，反而更像是一本高质量的行业深度报告集。内容涵盖了从基础教育到高等教育，甚至终身学习体系中数据驱动的各个切面，信息密度极高，但组织得井井有条。我尤其关注了其中关于“学习分析学”（Learning Analytics）的章节，那部分内容讲解得极为细致入微，从原始数据的采集标准、清洗方法，到高阶模型的建立，几乎是一本实操指南。作者在阐述这些专业概念时，常常会引证一些晦涩难懂的学术论文，但随后总能用非常接地气的比喻来解释，这种学术深度与普及性兼顾的能力，是许多同类书籍难以企及的。另外，书中对不同国家在教育信息化投入上的差异所带来的社会影响进行了对比分析，这让我对全球教育格局有了更宏观的理解。可以说，这本书更像是一本给教育管理者和决策者准备的“工具箱”，里面装满了解决现实问题的钥匙，而不是空泛的愿景。读罢掩卷，心中涌动的不是迷茫，而是清晰的行动方向。