Ubiquitous And Pervasive Knowledge And Learning Management pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:Igi Global

作者:Lytras, Miltiadis D. (EDT)/ Naeve, Ambjorn (EDT)

出品人:

页数:324

译者:

出版时间:

价格:84.95

装帧:Pap

isbn号码:9781599044842

丛书系列:

图书标签:

• 知识管理
• 学习管理
• 泛在学习
• 普适计算
• 教育技术
• 信息管理
• 知识共享
• 个性化学习
• 数据分析
• 人工智能

《数字时代的知识生态与智能学习系统构建》 图书简介 本书深入探讨了当前信息爆炸时代背景下，知识的生成、传播、组织与应用所面临的范式转变，并聚焦于构建下一代智能学习管理系统的理论基础、技术架构与实践路径。我们不再满足于信息存储与简单的内容分发，而是致力于构建一个能够自我感知、主动适应学习者需求，并能促进知识涌现与共享的生态系统。 第一部分：知识的演化与认知的重塑 第一章：信息过载与知识的稀缺性 在海量数据充斥的数字洪流中，真正的挑战不再是获取信息，而是如何有效筛选、验证和整合信息，转化为可操作的知识。本章剖析了信息过载（Information Overload）对个体认知负荷的影响，并从哲学和认知科学的角度，重新定义了“知识”在复杂系统中的角色。我们讨论了知识的情境化（Contextualization）和可解释性（Explainability）如何成为衡量知识价值的关键指标。 第二章：从内容管理到知识图谱驱动 传统的学习管理系统（LMS）主要围绕静态内容文件构建，难以反映知识点之间的内在关联。本部分转向以知识图谱（Knowledge Graph, KG）为核心的知识组织范式。详细阐述了如何利用自然语言处理（NLP）、实体识别与关系抽取技术，将非结构化的文本、视频、代码等内容转化为结构化的知识网络。重点分析了知识图谱在知识发现、推理决策和个性化推荐中的核心作用，并探讨了多模态知识的融合挑战。 第三章：人类学习的神经基础与数字模拟 本章回归到学习的本质，探讨了人脑如何建立心智模型（Mental Models）和迁移知识。我们引入了基于认知负荷理论（Cognitive Load Theory）和建构主义学习理论（Constructivism）的框架，用以指导数字学习环境的设计。同时，本书也审视了机器学习如何模拟或增强人类的认知过程，例如通过强化学习模型来优化教学策略，以及如何利用模拟环境（Simulations）加速实践知识的习得。 第二部分：智能学习系统的架构与核心组件 第四章：自适应学习路径的动态规划 现代学习系统必须具备高度的适应性。本章深入剖析了自适应学习系统（Adaptive Learning Systems, ALS）的核心算法。这包括对学习者当前能力模型的精确建模（如使用贝叶斯知识追踪BKT或深度知识追踪DKT），以及如何基于实时反馈动态调整教学内容的难度、顺序和呈现形式。我们重点探讨了如何平衡探索性学习（Exploratory Learning）和定向性学习（Directed Learning）之间的权重。 第五章：交互式反馈与情感计算在教育中的应用 有效的反馈是知识内化的关键。本章探讨了超越传统测验的反馈机制。这包括即时、具体和可操作的反馈。此外，我们引入了情感计算（Affective Computing）的概念，探讨如何通过面部识别、语音语调分析或输入设备压力数据，实时监测学习者的参与度、困惑度和挫败感，并相应调整交互策略，以维持最佳的学习心流状态（Flow State）。 第六章：学习过程的可视化与度量学 数据驱动的决策要求我们能清晰地“看见”学习过程。本章提出了一套全面的学习度量学框架，超越了简单的完成率和分数。我们关注学习轨迹（Learning Trajectories）、知识点掌握的深度（Depth of Mastery）和学习效率（Efficiency）。详细介绍了如何利用数据可视化技术，如网络图、流程图和热力图，帮助教师和学习者直观地理解学习过程中的瓶颈和成功路径。 第三部分：生态构建与未来展望 第七章：协作学习与社区驱动的知识涌现 知识不再是孤立的个体产物，协作学习环境正变得越来越重要。本章探讨了虚拟学习社区（Virtual Learning Communities, VLCs）的设计原则，特别是如何通过有效的讨论机制、同行评审和众包项目来促进知识的共同建构。重点分析了如何利用社交网络分析（SNA）来识别社区中的意见领袖、知识贡献者，并优化信息流的传播效率。 第八章：技能图谱与职业发展路径的映射 学习与就业市场的紧密结合是衡量教育成果的重要标准。本章聚焦于技能本体（Skill Ontology）的构建，如何将复杂的职业需求分解为可学习、可评估的微小技能单元。系统地介绍了如何将学习者的知识积累与行业所需技能进行双向映射，从而实现学习过程对未来职业发展的前瞻性指导。 第九章：学习系统的可信赖性、隐私保护与伦理边界 随着系统对学习者数据依赖的加深，数据隐私和算法的公平性成为核心议题。本章详细讨论了在收集和分析敏感学习数据时必须遵守的数据最小化原则和可追溯性要求。探讨了如何设计去偏见（Debiased）的学习算法，确保推荐和评估机制不会固化或加剧现有的学习差距，并提出了未来学习系统在伦理层面应遵守的指导方针。 结论：迈向情境化的终身学习伙伴 本书总结了构建一个真正智能的学习伙伴所需要的跨学科知识体系，强调未来的系统将是一个持续进化、深度融入学习者日常工作与生活的情境化知识伴侣。

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