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出版者:

作者:GUYNES

出品人:

页数:192

译者:

出版时间:2005-7

价格:$ 41.75

装帧:

isbn号码:9780495013884

丛书系列:

图书标签:

• 健康教育
• 教学策略
• 课堂教学
• 健康教学
• 教育方法
• 教学资源
• 教师发展
• 健康促进
• 学校健康
• 课程设计

《深度学习在教育技术中的前沿应用：构建自适应学习生态系统》 图书简介 引言：教育变革的时代呼唤与技术赋能的必然趋势 在全球化和信息技术飞速发展的背景下，传统的“一刀切”式教育模式已难以满足日益多元化、个性化的学习需求。学生个体间的认知差异、学习节奏、知识背景和兴趣点千差万别，要求教育系统必须实现根本性的范式转变，迈向以学习者为中心的高效、自适应学习环境。本书正是在这一时代背景下应运而生，它聚焦于当前信息技术领域最前沿的“深度学习”（Deep Learning）技术，系统阐述如何将其深度融入教育技术（EdTech）的各个层面，以期构建一个真正意义上的自适应学习生态系统。 本书旨在为教育研究者、课程设计师、技术开发者以及一线教育工作者提供一个全面、深入且极具实践指导意义的蓝图，展示如何利用尖端人工智能技术，克服传统教学中的瓶颈，实现教学效率与学习效果的质的飞跃。我们坚信，深度学习不仅是工具的升级，更是教育理念革新的强大驱动力。 --- 第一部分：深度学习技术基石与教育场景的契合 本部分首先为读者奠定理解深度学习在教育领域应用的基础。我们避开晦涩的数学推导，转而专注于概念的清晰界定及其在复杂教育数据分析中的核心价值。 第一章：从传统机器学习到深度神经网络的跨越 本章详细解析了深度学习（如卷积神经网络CNN、循环神经网络RNN、Transformer模型等）的核心架构及其相对于传统统计学习方法的显著优势——尤其是在处理非结构化教育数据（如学生的书写、口语表达、情感状态等）时的强大能力。重点探讨了“特征工程”在深度学习中的自动化过程，这极大地解放了教育数据分析师和教师的精力。 第二章：教育大数据：数据采集、预处理与隐私保护 深入分析了教育场景中可采集的数据源，包括学习管理系统（LMS）日志、互动记录、认知诊断测试结果、学习者行为轨迹等。本章详述了清洗、标准化和标注这些复杂数据的技术流程，同时，我们用大量篇幅讨论了在应用尖端技术时必须严格遵守的数据伦理和隐私保护规范，特别是针对未成年人数据的处理策略，确保技术应用既高效又负责任。 第三章：深度学习模型在认知诊断中的应用：超越分数 本章聚焦于如何利用深度学习模型（如基于注意力机制的模型）对学生的知识掌握状态进行高精度、细粒度的“认知诊断”。不同于传统的IRT模型，深度学习能够捕捉到知识点之间更隐蔽的依赖关系和概念迁移的难点，从而生成更加精细的“知识图谱”剖面图，揭示学生“为什么不会”而非仅仅“不会什么”。 --- 第二部分：自适应学习路径的智能构建与动态优化 本书的核心价值在于探讨如何将深度学习模型转化为可操作的自适应学习机制，实现真正的“千人千面”。 第四章：基于强化学习的个性化内容推荐引擎 本章是本书的技术亮点之一。我们详细介绍了如何将学习路径规划视为一个“马尔可夫决策过程”（MDP），并应用深度强化学习（DRL）算法来训练智能体（Agent）。这个智能体能够根据学生实时的学习反馈（奖励/惩罚），动态地调整下一个推荐的学习模块、难度梯度和教学资源的类型（视频、文本、互动模拟）。我们将展示如何设计奖励函数，以平衡学习效率（短期目标）与知识的长期保持和迁移能力（长期目标）。 第五章：智能导师系统（ITS）的进化：情境感知与情感计算 传统ITS的局限在于其僵硬的规则库。本章探讨了下一代ITS的构建，它集成了多模态数据输入（如面部表情识别、语音语调分析）。通过使用情感计算模型（如基于Transformer的文本情感分析和CNN的视觉情绪识别），系统能够实时感知学生是否感到困惑、沮丧或注意力分散，并立即调整教学干预策略，实现类人化的同理心辅导。 第六章：生成式AI赋能的动态习题与反馈生成 利用大型语言模型（LLMs）的强大能力，本章演示了如何实现动态、无限生成具有特定难度、特定知识点覆盖率的练习题。更重要的是，系统可以提供“建设性反馈”：它不仅指出答案的对错，还能根据学生的错误模式，即时生成针对性的、详细的、多角度的解释和修正路径，极大地提高了反馈的及时性和有效性。 --- 第三部分：面向未来的教学实践与系统集成 技术只有融入实践才能产生价值。本部分将视角从模型转移到实际的教学环境中，关注系统的部署、评估和教师角色的转变。 第七章：沉浸式学习环境中的深度感知——虚拟现实与混合现实的融合 探讨如何将深度学习模型集成到虚拟现实（VR）和增强现实（AR）环境中，以创建高度沉浸式的实践教学场景（如复杂的科学实验、手术模拟、历史场景重现）。深度学习用于分析学习者在三维空间中的操作轨迹、视线焦点和反应时间，从而评估其操作技能和空间认知能力。 第八章：教师赋能：从知识传授者到学习架构师 本书清晰地阐述，人工智能并非取代教师，而是解放教师，使其能够专注于高价值的人类交互。本章提供了实用的框架，指导教师如何解读AI系统提供的深度诊断报告，如何利用这些数据来设计更有效的课堂小组活动，以及如何管理一个由AI辅助的混合学习空间。重点讨论了教师专业发展中“数据素养”的培养。 第九章：大规模部署的挑战：可解释性、公平性与长期评估 任何大规模教育系统的部署都必须面对挑战。本章深入探讨了深度学习模型在教育应用中的“黑箱问题”，并介绍了XAI（可解释人工智能）技术如何帮助教育者理解模型决策的依据。同时，我们严格审视了模型中可能存在的偏见（Bias），确保算法的公平性，避免加剧现有的教育不平等。最后，提出了评估自适应学习系统长期影响的科学方法论。 --- 结论：构建面向21世纪素养的教育未来 本书总结了深度学习在重塑教学、评估和管理学习体验方面的巨大潜力。通过本书提供的理论框架、技术路径和实践案例，我们期望读者能够掌握将尖端AI技术转化为有效教育实践的关键能力，共同迈向一个真正以学习者为中心、高效、公平且富有创造力的教育新纪元。 目标读者： 教育技术研究人员、课程与教学论专家、教育数据科学家、EdTech初创企业创始人、K-12及高等教育的管理者和一线教师。

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这本书的结构安排简直是教科书级别的典范。它似乎预设了读者可能在教学实践中遇到的所有常见困惑，并按照逻辑顺序一一作答。我特别喜欢书中那些穿插的“反思提示”（Reflection Prompts），它们不是简单的总结，而是强迫读者停下来，将书中的理论与自己真实的教学场景进行对照和反思。这种互动式的阅读体验，极大地增强了知识的内化过程。我通常阅读教育书籍时，会随手做很多笔记，但这本书，很多时候我只需要读完一个小节，就已经在脑海中完成了知识的重组和应用规划，笔记都省了。例如，关于如何培养学生的自我监管能力那一部分，它提供了一个清晰的从外部监控到内部驱动的渐进路线图，这对于处理那些缺乏学习主动性的学生群体尤其有效。它不是一套僵硬的规则，而是一套动态的、可以根据学生反馈实时调整的“算法”，让人感到非常受用和可靠。

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这本书的视角非常独特，它没有落入那种“一招鲜吃遍天”的陷阱，而是强调了教学的个体化和情境适应性。我发现，很多教育类书籍往往采用一种宏观叙事，将所有教师都视为同一类型的学习者，但这本书却能深入到不同学科背景和不同学生群体的差异性中去探讨策略的有效性。举个例子，书中对于如何构建基于项目的学习（PBL）的详细分解，就远比我之前读过的任何材料都要细致入微，它不仅告诉你“应该做什么”，更重要的是解释了“为什么这样做会有效”，甚至连评估反馈机制的设计都考虑得周详无比。这种深度剖析让我这个在行业里摸爬滚打了多年的老兵，依然能感受到知识的迭代和思维的拓宽。当我合上书本时，我感觉自己像刚跑完一场马拉松，虽然有些疲惫，但精神上却获得了极大的满足感和充实感，因为我知道我刚刚吸收了一套可以直接提升教学质量的“硬核”工具箱，而不是空洞的说教。

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坦率地说，我一开始对这本书抱有怀疑态度，毕竟书名听起来有点像那种堆砌了过多教育术语的学术著作。但一旦翻开，那种沉稳、务实的文风立刻就将我的顾虑打消了。作者的语言风格非常平实，没有故作高深的辞藻，读起来丝毫没有压力。更难能可贵的是，书中对如何将现代技术工具融入传统教学的讨论，显得非常成熟和接地气。它没有盲目推崇最新的“网红”技术，而是审慎地分析了每种工具在提升学习参与度和知识保留率方面的实际效用。比如，书中对于如何设计有效的课堂讨论环节的建议，就非常具有操作性，它区分了“提问”和“引导”的微妙区别，并且给出了一系列递进式的引导句式模板。这对我这种习惯于单向讲授的老师来说，简直是醍醐灌顶。这本书像一面镜子，清晰地照出了我教学中那些细微的、尚未被察觉的盲点，并提供了精准的改进方向。

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我必须承认，这本书为我打开了一个全新的视野，它成功地将“教学艺术”和“教学科学”进行了完美的融合。很多优秀的教育工作者都说教学是一门艺术，但这本书却用非常科学和系统的方法论，为这门艺术提供了坚实的骨架和血肉。我印象最深的是它对“课堂管理”的重新定义。它没有把课堂管理仅仅视为“管住纪律”，而是将其提升到了“创建有利于深度学习的环境”这一更高层次的目标上。书中探讨的激励理论和动机心理学基础，都紧密地服务于这一核心目标。这种层次的提升，让我重新审视了自己过去数年来的工作方式，并意识到很多时候，我们过于关注表象的控制，而忽略了对学生内在驱动力的培养。这本书就像一位高明的园丁，教会我们如何培育出能够自我生长的学习者，而不是仅仅修剪表面的枝叶。读完之后，我感觉我的教学哲学也得到了显著的升华，充满了对未来课堂的无限期待。

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这本书简直是为我量身定做的！我一直以来都在寻找一本能够系统地梳理课堂教学策略的实用指南，市面上那些所谓的“宝典”要么理论说教太多，要么案例陈旧得让人提不起兴趣。然而，这本书的出现彻底改变了我的看法。它不仅仅停留在抽象的理论层面，而是非常扎实地将教育学原理与日常教学实践紧密结合起来。我尤其欣赏作者在内容编排上的匠心独运，每一章的过渡都极其自然流畅，仿佛一位经验丰富的老教师在手把手地指导你如何优化教学流程。特别是关于如何处理课堂突发事件的那一节，我深有感触。我常常因为一些意料之外的学生反应而打乱原有的教学计划，这本书提供了一套灵活且富有弹性的应对框架，让我感到自己不再是孤军奋战。阅读过程中，我能清晰地感受到作者对教育事业的热忱和对一线教师的深刻理解，那种“我懂你”的共鸣感，是其他任何教材都无法给予的。读完第一部分，我就迫不及待地想在下周的课堂上试验其中的几种方法，那种对专业成长的渴望被这本书完全点燃了。

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