人工智能教育应用的理论与方法

陈凯泉仲国强

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序
前言
1.1 三代人工智能的技术内涵 1
1.1.1 计算智能 1
1.1.2 感知智能 2
1.1.3 认知智能 2
1.2 人工智能教育应用实践的演进 2
1.2.1 智能教学系统与教学代理 2
1.2.2 人工智能2.0时代智能教学系统的升级 3
人工智能语境下的多模态学习分析 6
2.2 多模态学习分析的应用实例 8
适应性反馈的角色分类及实现形式 11
3.1 智能教学系统中反馈的角色分类 11
3.2 适应性反馈的实现形式 12
3.2.1 应用增强现实提升学习者的触觉感知 12
3.2.4 主动干预和被动反馈 14
3.3.1 智能教学代理 16
3.3.2 教育机器人 17
4.1.1 语音识别支撑自动化语言学习测评 19
4.2.1 识别面部表情分析学习者学习结果 20
4.2.2 跟踪眼动数据判定学习者模型 22
4.3 开源智能教学系统的架构与功能 23
4.3.1 通用性智能教学系统的功能框架 23
4.3.3 GIFT的应用实例分析 26
4.4 对学生智能感知的系统应用 28
学习分析技术支撑下的适应性学习 32
5.1 自适应学习概述 32
5.1.1 自适应学习的概念与典型特征 32
5.1.2 自适应学习的实施策略 33
5.1.3 自适应学习中的多维预测与评估 37
5.2.1 学习者模型的转型 40
5.2.2 知识模型的转型 41
5.2.3 教学策略模型的转型 41
5.3 基于Knewton系统的自适应学习案例评述 42
5.3.1 学习内容以知识图谱形式存储 42
5.3.2 基于项目反应理论的学习数据分析 43
5.3.3 基于多次测试及综合表现的内容推荐 43
5.4 基于学习路径挖掘的混合式教学分析 44
5.4.1 混合式教学中的学习路径挖掘 44
5.4.2 数据分析与讨论 47
5.4.3 学习路径挖掘结果对教学改革的启示 53
6.1 人机融合智能及人机协同的概念 56
6.1.1 人机融合智能 56
6.1.2 人机协同 57
6.1.3 教育教学领域人机协同的内涵辨析 58
6.2 人机协同的应用实例 60
6.2.1 edX引入教师参与的预测模型 60
6.3 人机协同教学中的教师角色转换 64
6.3.1 人工智能视域下的教师胜任力特质剖析 64
6.3.2 教师胜任力的操作模型 68
应用扩展现实打造沉浸式学习 74
7.2 扩展现实支撑沉浸式学习的应用模式 82
7.2.1 虚实融合的混合式学习空间 83
7.2.2 基于扩展现实的虚拟实验室 83
7.2.3 基于扩展现实建构游戏化学习 85
7.2.7 扩展现实助力STEM 教育 89
人工智能课程教学 91
8.1.1 智能化社会的图景 91
8.1.2 课程教学中信息素养内涵的转型 92
8.2.1 信息技术课程的变迁 94
8.3 人工智能课程教学实施的策略与路径 97
8.3.2 人工智能教育中的多维资源支撑 98
人工智能赋能核心能力培养 101
9.1 核心能力概述 101
9.1.1 21世纪学习框架 101
9.1.2 4C能力的概念解读 102
9.3 人工智能支撑核心能力培养的案例分析 105
9.3.1 作为认知生态系统的Waston 105
9.3.2 Watson的Element for Educators 108
参考文献 110