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唐斯斯，楊現民，單誌廣，代書成 著

圖書標籤:

• 智慧教育
• 大數據
• 教育技術
• 人工智能
• 教育信息化
• 數據分析
• 教學創新
• 教育改革
• 正版書籍
• 學習科學

店鋪： 金淵清亞圖書專營店

齣版社： 科學齣版社

ISBN：9787030430533

商品編碼：27189653467

包裝：平裝

齣版時間：2018-04-01

圖書基本信息
圖書名稱	智慧教育與大數據
作者	唐斯斯,楊現民,單誌廣,代書成
定價	98.00元
齣版社	科學齣版社
ISBN	9787030430533
齣版日期	2018-04-01
字數
頁碼	308
版次	31
裝幀	平裝
開本	16開
商品重量	0.4Kg

內容簡介

本書通過“理論闡釋、技術介紹、案例分析、專欄拓展”的方式，逐步引導讀者走進“智慧教育”與“大數據”，核心內容包括：智慧教育的興起背景與國內外發展概況、智慧教育的概念框架、智慧教育的標準體係及産業發展概況、大數據促進教育的發展與變革的作用、教育大數據的規劃治理框架與思路、大數據在智慧教育中的各種應用模式、促進我國智慧教育發展的戰略措施與建議。全書內容切閤國際教育信息化發展的總體方嚮，為全國各地智慧教育的建設指明瞭方嚮和思路。

作者簡介

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目錄

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編輯推薦

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文摘

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序言

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智慧教育與大數據：革新未來的教育圖景 在這信息爆炸、技術飛速迭代的時代，教育領域正經曆一場前所未有的深刻變革。傳統的教育模式，以教師為中心、以知識灌輸為主導的教學方式，已難以滿足社會對人纔培養提齣的多元化、個性化需求。我們迫切需要一種新的教育理念和實踐，能夠充分利用現代科技的力量，激發學生的學習潛能，培養麵嚮未來的創新型人纔。 《智慧教育與大數據》一書，正是這樣一部旨在探索和引領這場教育變革的開創性著作。它並非僅僅羅列冰冷的技術術語，而是深入剖析瞭大數據時代下，如何通過智慧化的手段，重塑教育的方方麵麵，構建一個更高效、更公平、更具活力的教育生態係統。 第一部分：大數據賦能教育的理論基石 本書的開篇，便為讀者奠定瞭紮實的理論基礎。我們首先從宏觀層麵探討瞭大數據時代的到來對社會發展帶來的深遠影響，特彆是對教育領域的衝擊和機遇。大數據不再是遙不可及的概念，而是滲透到我們生活中的每一個角落，其蘊含的海量信息和潛在規律，為我們理解和改進教育提供瞭前所未有的視角。 我們詳細闡述瞭“智慧教育”的核心內涵，它不僅僅是簡單的技術應用，更是以學生為中心，以數據為驅動，以個性化學習為目標的一種全新教育範式。智慧教育強調的是教育過程的智能化、學習資源的個性化、教學評價的精準化以及教育管理的精細化。書中深入剖析瞭智慧教育的幾個關鍵要素： 以學生為中心： 智慧教育將目光聚焦於每一個獨立的學習者，尊重其個體差異，關注其學習興趣、學習風格、認知水平以及情感狀態。通過數據分析，我們能夠更深刻地理解學生的學習需求，並為他們量身定製最適閤的學習路徑和內容。 數據驅動的決策： 大數據為教育決策提供瞭科學依據。通過收集、存儲、分析學生在學習過程中的各種數據，如在綫學習行為、作業完成情況、考試成績、甚至課堂互動頻率等，我們可以洞察學習的薄弱環節，識彆學習睏難的學生，預測學習風險，並及時調整教學策略。 個性化學習體驗： 這是智慧教育最核心的價值體現。大數據能夠幫助我們構建智能推薦係統，為學生推送最符閤其能力水平和興趣的學習資源，提供個性化的練習題和反饋，甚至生成個性化的學習計劃。學生不再是被動地接受，而是主動地探索，按照自己的節奏和方式進行深度學習。 過程性評估與反饋： 傳統的終結性考試往往隻能反映學生某一時刻的學習狀態，而智慧教育則強調對學生學習過程的持續性評估。通過大數據分析，我們可以實時監測學生的學習進展，及時發現問題並給予反饋，幫助學生不斷修正學習方嚮，提升學習效果。 本書還深入探討瞭大數據在教育中的幾個關鍵應用場景，包括： 學習分析（Learning Analytics）： 這是一門新興的交叉學科，緻力於通過收集和分析學習者數據，來理解和優化學習與教學。書中詳細介紹瞭學習分析的技術方法、應用案例，以及如何利用學習分析來提升學生的學習投入度、學業成績以及教師的教學效率。 智能輔導係統（Intelligent Tutoring Systems）： 這類係統能夠模擬人類教師的輔導過程，為學生提供一對一的個性化指導和反饋。本書探討瞭智能輔導係統的設計原理、技術挑戰，以及其在不同學科領域的應用潛力。 教育資源優化： 通過對海量教育資源（如課程、教材、教學視頻等）進行數據分析，我們可以識彆哪些資源更受學生歡迎，哪些教學方法更有效，從而優化教育資源的配置，提升教學質量。 第二部分：大數據在教育實踐中的落地與創新 理論的構建離不開實踐的檢驗。《智慧教育與大數據》的第二部分，將理論的探索推嚮瞭實際的應用層麵。我們聚焦於大數據在教育教學、教育管理和教育評估等具體環節的落地，並展示瞭諸多創新性的實踐案例。 在教育教學方麵，本書詳細介紹瞭大數據如何助力實現以下目標： 個性化學習路徑的構建： 以往，我們隻能根據學生的整體水平進行分班或設置差異化教學，效率低下且難以真正照顧到每個學生。大數據技術使得為每個學生規劃獨特的學習路徑成為可能。例如，通過分析學生在某個知識點的掌握程度，係統可以智能地推送相應的鞏固練習、拓展閱讀，甚至跳過已掌握的內容，直接進入更深層次的學習。 智能學習內容推薦： 互聯網上海量的教育資源良莠不齊。大數據分析能夠幫助我們篩選齣高質量、符閤學生學習需求的學習內容，並根據學生的學習偏好進行智能推薦。這包括推薦相關的視頻課程、在綫練習、互動遊戲，甚至是由其他學習者推薦的優秀學習材料。 實時學習反饋與指導： 教師難以時刻關注到班級中每一位學生的狀態。通過大數據平颱，教師可以實時瞭解學生的學習進度、遇到的睏難以及投入度，並根據分析結果及時給予個性化的指導和鼓勵。例如，當係統檢測到某個學生在某個概念上反復齣錯時，可以自動生成針對性的練習題，或提醒教師關注該學生。 創新教學模式的探索： 大數據為翻轉課堂、混閤式學習等新型教學模式提供瞭有力支撐。通過在綫平颱收集學生的學習數據，教師可以將課堂時間用於更具啓發性的互動、討論和項目式學習，從而提高教學效率和學生參與度。 在教育管理方麵，大數據的作用同樣不可小覷： 精準的學生畫像： 傳統的學生信息記錄往往停留在基本情況和考試成績。大數據能夠構建更全麵、更立體的學生畫像，包括學習習慣、興趣特長、情感傾嚮、社交行為等。這些信息有助於學校和教師更深入地瞭解學生，為學生的全麵發展提供支持。 預測與乾預學生流失： 通過分析學生的學業錶現、齣勤率、參與度等數據，可以預測哪些學生可能麵臨輟學風險，並及時采取有針對性的乾預措施，幫助他們剋服睏難，迴歸校園。 優化資源配置： 學校的資源（如師資、教室、設備、經費等）如何最有效地利用？大數據分析可以為教育管理者提供決策依據，例如，根據學生的學習需求和課程安排，優化教室分配，或根據教師的教學風格和學生反饋，進行師資隊伍的建設和培訓。 提升校園安全管理： 通過對校園內各種傳感器數據的分析，可以提高校園的安全預警能力，例如，對異常人流、設備故障等進行實時監測和預警。 在教育評估方麵，大數據帶來瞭顛覆性的改變： 從“一次性”評估到“過程性”評估： 傳統的評估方式多為學期末的統一考試，隻能反映學生在特定時間點的能力。大數據能夠實現對學生學習過程的持續性、多維度評估，包括學習投入、參與度、問題解決能力、協作能力等，從而更全麵地反映學生的真實能力。 形成性評估的實現： 通過對學生在學習過程中産生的大量數據的分析，可以對學生的學習行為和效果進行實時評估，並及時提供反饋，幫助學生調整學習策略，實現“邊學邊測，即測即改”。 對教學質量的精準評估： 大數據不僅能評估學生，也能評估教學。通過分析學生的學習效果與教師的教學方法、課程設計之間的關聯，可以對教學質量進行更客觀、更科學的評估，為教師的專業發展和教學改進提供方嚮。 打破地域和身份限製的評估： 智慧教育平颱能夠打破傳統教育評估在地域、時間上的限製，為更廣泛的學生群體提供公平、可及的評估機會。 第三部分：智慧教育的未來展望與挑戰 《智慧教育與大數據》的第三部分，則將目光投嚮瞭更遠的未來，並審視瞭智慧教育發展過程中可能麵臨的挑戰。 我們探討瞭大數據在人工智能（AI）的加持下，將如何進一步推動教育的智能化發展。例如，AI驅動的智能教育機器人、虛擬現實（VR）和增強現實（AR）技術的沉浸式學習體驗，以及基於自然語言處理（NLP）的智能寫作評估係統等。這些技術將極大地豐富學習體驗，提升學習效率，並為實現個性化、終身化學習提供瞭無限可能。 然而，我們也清醒地認識到，智慧教育的發展並非坦途。本書深入分析瞭在推進智慧教育過程中可能遇到的諸多挑戰： 數據安全與隱私保護： 隨著教育數據的采集量越來越大，如何確保數據的安全，保護學生的個人隱私，成為瞭一個至關重要的問題。本書探討瞭相關的技術手段和法律法規，呼籲構建負責任的數據使用倫理。 技術的可及性與公平性： 技術的進步有可能加劇教育的數字鴻溝。如何確保所有學生，無論其經濟條件、地域差異，都能公平地享受到智慧教育帶來的紅利，是我們需要共同麵對的難題。 教師角色的轉型與賦能： 智慧教育的興起，要求教師從知識的傳授者轉變為學習的引導者、支持者和設計者。本書強調瞭對教師進行專業培訓的重要性，以及如何通過技術賦能，讓教師更好地適應新的教育環境。 倫理與價值觀的考量： 在追求技術效率的同時，我們不能忽視教育中人文關懷和價值導嚮的作用。如何避免數據分析帶來的“標簽化”效應，保護學生的創造力和批判性思維，是我們在發展智慧教育時必須深思的問題。 標準與互操作性： 不同的教育平颱和技術係統之間存在標準不一、互操作性差的問題，這阻礙瞭教育數據的流動和共享。本書呼籲建立統一的技術標準和數據規範，促進教育信息的互聯互通。 《智慧教育與大數據》的終章，以一種開放和前瞻性的姿態，描繪瞭智慧教育的美好未來。我們相信，通過持續的技術創新、深刻的教育改革以及全社會的共同努力，智慧教育將能夠真正實現“因材施教”的理想，為每一個學習者提供最優質、最適閤的教育，從而培養齣能夠應對未來挑戰、引領社會進步的創新型人纔。 本書旨在為教育工作者、技術開發者、政策製定者以及所有關心教育發展的人士，提供一個全麵、深入、富有洞察力的視角，共同探索和構建麵嚮未來的智慧教育圖景。這是一場激動人心的變革，而大數據，正是這場變革中最強大的驅動力之一。

評分☆☆☆☆☆

這本書的閱讀體驗堪稱一種知識的“沉浸式體驗”。它沒有采用傳統教科書那樣嚴謹的章節結構，反而更像是一本高質量的行業深度報告集。內容涵蓋瞭從基礎教育到高等教育，甚至終身學習體係中數據驅動的各個切麵，信息密度極高，但組織得井井有條。我尤其關注瞭其中關於“學習分析學”（Learning Analytics）的章節，那部分內容講解得極為細緻入微，從原始數據的采集標準、清洗方法，到高階模型的建立，幾乎是一本實操指南。作者在闡述這些專業概念時，常常會引證一些晦澀難懂的學術論文，但隨後總能用非常接地氣的比喻來解釋，這種學術深度與普及性兼顧的能力，是許多同類書籍難以企及的。另外，書中對不同國傢在教育信息化投入上的差異所帶來的社會影響進行瞭對比分析，這讓我對全球教育格局有瞭更宏觀的理解。可以說，這本書更像是一本給教育管理者和決策者準備的“工具箱”，裏麵裝滿瞭解決現實問題的鑰匙，而不是空泛的願景。讀罷掩捲，心中湧動的不是迷茫，而是清晰的行動方嚮。

評分☆☆☆☆☆

手捧這本《人工智能與未來學習》，我立刻被它那種強烈的未來感所吸引。這本書的文字風格非常犀利和前衛，讀起來讓人有一種直麵未來挑戰的緊迫感。它不像有些科普讀物那樣，把技術描繪得過於美好，反而對教育領域可能齣現的一些倫理睏境和技術依賴風險進行瞭毫不留情的批判性審視。比如，書中對“算法偏見”在教育資源分配中可能扮演的角色進行瞭深入剖析，這讓我這個長期關注教育公平的人士深感警醒。我特彆欣賞作者沒有滿足於描述現狀，而是試圖構建一個“負責任的技術應用框架”，強調技術是手段而非目的。書中對下一代教師角色的重塑有著獨到的見解，認為未來的教師將從知識的傳授者轉變為學習體驗的設計師和情感的引導者。書中穿插的訪談記錄，那些來自一綫教育創新者的聲音，真實而鮮活，讓理論不再是空洞的口號。盡管涉及許多前沿技術名詞，但作者的敘述邏輯清晰，如同搭建一座精密的思維迷宮，引導讀者層層深入，最終豁然開朗。這本書讀完後，我感覺自己的知識體係受到瞭極大的衝擊和重塑，迫不及待地想將這些思考應用到日常工作中去。

評分☆☆☆☆☆

這是一本充滿人文關懷的科技讀物，它成功地避免瞭許多科技類書籍常見的“技術至上”傾嚮。作者似乎始終將焦點鎖定在“人”——即學習者——的成長上，數據和技術隻是用來服務於人的潛能釋放的工具。書中講述的許多故事都非常感人，比如一個在傳統課堂上感到自卑的孩子，是如何通過一個定製化的智能輔導係統重拾學習信心的。這種對個體命運的關注，使得整本書的基調非常溫暖和鼓舞人心。我發現作者對教育心理學的理解也非常深刻，他明白學習不僅僅是信息輸入的機械過程，更是一個充滿情感和動力的復雜係統。書中對“形成性評價”在數字化環境下的創新應用進行瞭精彩的論述，強調評價的目的是促進而非判定。相比於那些隻談論硬件投入和軟件係統的書籍，這本書更側重於探討“文化”的轉變——即如何讓學校社區形成擁抱數據、以學習者為中心的文化氛圍。這纔是教育改革中最難的部分，而這本書恰恰抓住瞭這個核心，並提供瞭切實可行的文化建設思路。讀完讓人感到，科技與教育的結閤，如果走對瞭方嚮，可以成就真正的“有溫度的”教育。

評分☆☆☆☆☆

最近在書店閑逛時，無意間翻到一本名為《數字化時代的教育變革》的書，真是相見恨晚啊！這本書的視角非常獨特，它沒有停留在老生常談的教育理論上，而是大膽地將“數據”這個看似冰冷的工具，與“教育”這一充滿人文關懷的領域進行瞭深度融閤的探討。作者似乎對當前教育體係的痛點有著深刻的洞察力，比如我們常說的“一刀切”教學模式，在這種模式下，每個孩子的獨特需求和學習節奏都被忽略瞭。這本書裏詳細分析瞭如何利用收集到的學習行為數據，為不同學習進度的學生設計個性化的學習路徑，這一點讓我印象特彆深刻。它不僅僅是停留在理論構想，還引用瞭許多國際上已經開始實踐的案例，比如某個國傢的在綫學習平颱如何通過實時反饋優化教學內容。讀完後，我感覺自己對未來教育的藍圖有瞭一個更清晰、也更具操作性的認識，不再是那種空中樓閣式的想象。特彆是關於如何保護學生數據隱私的同時，又能最大化利用數據價值的平衡點探討，處理得相當老辣和審慎，體現瞭作者深厚的職業素養。這本書的排版和圖錶設計也做得非常精良，復雜的概念通過直觀的視覺呈現變得易於理解，這對於我這種非技術背景的教育工作者來說，簡直是福音。

評分☆☆☆☆☆

說實話，剛開始接觸這本書的封麵和標題時，我有些擔心它會過於學術化，晦澀難懂。但實際閱讀下來，發現作者的文字功底極佳，敘事流暢，如同在聽一位經驗豐富的行業領袖在做一場精彩的行業趨勢分享。這本書的亮點在於其極強的“前瞻性”和“平衡性”。它不僅描繪瞭未來教育可能達到的輝煌圖景——比如無處不在的個性化導師係統——也毫不避諱地指齣瞭我們在技術倫理、數據安全和教師技能轉型上麵臨的巨大鴻溝。這種坦誠的批判性視角，讓我對作者的專業精神非常信服。書中有一章專門討論瞭教育數據標準化的迫切性，分析瞭不同技術標準壁壘對數據流動和互操作性造成的阻礙，並提齣瞭一個頗具建設性的統一框架建議。這種自上而下的係統性思考，對於理解整個教育科技生態係統是如何運作的，大有裨益。總而言之，這本書的價值在於它提供瞭一個全麵、深入且批判性的視角，讓我們不僅看到“我們能做什麼”，更明白“我們應該如何負責任地去做”。它更像是一份麵嚮未來二十年教育發展的行動指南，而不是一本轉瞬即逝的技術手冊。