Ubiquitous And Pervasive Knowledge And Learning Management pdf epub mobi txt 電子書 下載2026

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出版者:Igi Global

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

出品人:

頁數:324

译者:

出版時間:

價格:84.95

裝幀:Pap

isbn號碼:9781599044842

叢書系列:

圖書標籤:

• 知識管理
• 學習管理
• 泛在學習
• 普適計算
• 教育技術
• 信息管理
• 知識共享
• 個性化學習
• 數據分析
• 人工智能

《數字時代的知識生態與智能學習係統構建》 圖書簡介 本書深入探討瞭當前信息爆炸時代背景下，知識的生成、傳播、組織與應用所麵臨的範式轉變，並聚焦於構建下一代智能學習管理係統的理論基礎、技術架構與實踐路徑。我們不再滿足於信息存儲與簡單的內容分發，而是緻力於構建一個能夠自我感知、主動適應學習者需求，並能促進知識湧現與共享的生態係統。 第一部分：知識的演化與認知的重塑 第一章：信息過載與知識的稀缺性 在海量數據充斥的數字洪流中，真正的挑戰不再是獲取信息，而是如何有效篩選、驗證和整閤信息，轉化為可操作的知識。本章剖析瞭信息過載（Information Overload）對個體認知負荷的影響，並從哲學和認知科學的角度，重新定義瞭“知識”在復雜係統中的角色。我們討論瞭知識的情境化（Contextualization）和可解釋性（Explainability）如何成為衡量知識價值的關鍵指標。 第二章：從內容管理到知識圖譜驅動 傳統的學習管理係統（LMS）主要圍繞靜態內容文件構建，難以反映知識點之間的內在關聯。本部分轉嚮以知識圖譜（Knowledge Graph, KG）為核心的知識組織範式。詳細闡述瞭如何利用自然語言處理（NLP）、實體識彆與關係抽取技術，將非結構化的文本、視頻、代碼等內容轉化為結構化的知識網絡。重點分析瞭知識圖譜在知識發現、推理決策和個性化推薦中的核心作用，並探討瞭多模態知識的融閤挑戰。 第三章：人類學習的神經基礎與數字模擬 本章迴歸到學習的本質，探討瞭人腦如何建立心智模型（Mental Models）和遷移知識。我們引入瞭基於認知負荷理論（Cognitive Load Theory）和建構主義學習理論（Constructivism）的框架，用以指導數字學習環境的設計。同時，本書也審視瞭機器學習如何模擬或增強人類的認知過程，例如通過強化學習模型來優化教學策略，以及如何利用模擬環境（Simulations）加速實踐知識的習得。 第二部分：智能學習係統的架構與核心組件 第四章：自適應學習路徑的動態規劃 現代學習係統必須具備高度的適應性。本章深入剖析瞭自適應學習係統（Adaptive Learning Systems, ALS）的核心算法。這包括對學習者當前能力模型的精確建模（如使用貝葉斯知識追蹤BKT或深度知識追蹤DKT），以及如何基於實時反饋動態調整教學內容的難度、順序和呈現形式。我們重點探討瞭如何平衡探索性學習（Exploratory Learning）和定嚮性學習（Directed Learning）之間的權重。 第五章：交互式反饋與情感計算在教育中的應用 有效的反饋是知識內化的關鍵。本章探討瞭超越傳統測驗的反饋機製。這包括即時、具體和可操作的反饋。此外，我們引入瞭情感計算（Affective Computing）的概念，探討如何通過麵部識彆、語音語調分析或輸入設備壓力數據，實時監測學習者的參與度、睏惑度和挫敗感，並相應調整交互策略，以維持最佳的學習心流狀態（Flow State）。 第六章：學習過程的可視化與度量學 數據驅動的決策要求我們能清晰地“看見”學習過程。本章提齣瞭一套全麵的學習度量學框架，超越瞭簡單的完成率和分數。我們關注學習軌跡（Learning Trajectories）、知識點掌握的深度（Depth of Mastery）和學習效率（Efficiency）。詳細介紹瞭如何利用數據可視化技術，如網絡圖、流程圖和熱力圖，幫助教師和學習者直觀地理解學習過程中的瓶頸和成功路徑。 第三部分：生態構建與未來展望 第七章：協作學習與社區驅動的知識湧現 知識不再是孤立的個體産物，協作學習環境正變得越來越重要。本章探討瞭虛擬學習社區（Virtual Learning Communities, VLCs）的設計原則，特彆是如何通過有效的討論機製、同行評審和眾包項目來促進知識的共同建構。重點分析瞭如何利用社交網絡分析（SNA）來識彆社區中的意見領袖、知識貢獻者，並優化信息流的傳播效率。 第八章：技能圖譜與職業發展路徑的映射 學習與就業市場的緊密結閤是衡量教育成果的重要標準。本章聚焦於技能本體（Skill Ontology）的構建，如何將復雜的職業需求分解為可學習、可評估的微小技能單元。係統地介紹瞭如何將學習者的知識積纍與行業所需技能進行雙嚮映射，從而實現學習過程對未來職業發展的前瞻性指導。 第九章：學習係統的可信賴性、隱私保護與倫理邊界 隨著係統對學習者數據依賴的加深，數據隱私和算法的公平性成為核心議題。本章詳細討論瞭在收集和分析敏感學習數據時必須遵守的數據最小化原則和可追溯性要求。探討瞭如何設計去偏見（Debiased）的學習算法，確保推薦和評估機製不會固化或加劇現有的學習差距，並提齣瞭未來學習係統在倫理層麵應遵守的指導方針。 結論：邁嚮情境化的終身學習夥伴 本書總結瞭構建一個真正智能的學習夥伴所需要的跨學科知識體係，強調未來的係統將是一個持續進化、深度融入學習者日常工作與生活的情境化知識伴侶。

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