人工智能赋能教育:应用与趋势电子书

内容提要

前言

第1章 人工智能赋能教育研究的演进趋势

1.1 技术融合与创新

1.1.1 人工智能技术层面的融合与创新

1.1.2 教育理念、教学方法和学习过程的全面革新

1.2 教育模式的变革

1.2.1 发展现状

1.2.2 现有挑战

1.2.3 未来发展趋势

1.3 教师角色的转变

1.3.1 发展现状

1.3.2 现有挑战

1.3.3 未来发展趋势

1.4 跨学科研究与合作

1.4.1 发展现状

1.4.2 现有挑战

1.4.3 未来发展趋势

1.5 伦理、隐私与安全

第2章 人工智能技术在教育领域的应用与发展

2.1 人工智能技术在教育领域的应用

2.1.1 基于安全伦理的教学信息采集与识别技术

2.1.2 跨模态的教学信息对齐、清洗预处理技术

2.1.3 个性化教学与智能教育管理技术

2.1.4 学伴、助教机器人及教学智能体群智技术

2.1.5 互动课堂与虚拟课堂教育环境技术

2.1.6 智能教育伦理相关技术支持

2.1.7 小结

2.2 智能教育领域人工智能技术发展分析

2.2.1 定制化应用的人工智能共性技术

2.2.2 自适应学习技术

2.2.3 人机协同技术

2.2.4 赋能教育与心理学研究的新范式技术

2.2.5 以人为本的教育伦理技术

2.2.6 小结

2.3 总结

第3章 智能教育社会实验

3.1 智能教育社会实验概述

3.1.1 智能教育社会实验的基本概念

3.1.2 智能教育社会实验的历史和发展

3.1.3 实验类型和方法设计

3.2 智能教育社会实验的方法体系

3.2.1 方法论

3.2.2 研究方式

3.2.3 研究方法

3.3 智能教育社会实验的伦理规范

3.3.1 人工智能技术层面的风险

3.3.2 来自社会实验的风险

3.3.3 来自教育的风险

3.4 智能教育社会实验的伦理规范体系构建

3.5 智能教育社会实验经典案例

3.5.1 霍桑实验

3.5.2 教育减贫实验

3.6 智能教育社会实验执行中的挑战和应对策略

3.7 小结

第4章 人工智能赋能中小学教育的研究

4.1 人工智能赋能中小学教育的技术应用现状

4.1.1 关键技术

4.1.2 使用现状

4.1.3 技术产品未来趋势

4.1.4 技术风险

4.2 中小学人工智能课程的开展情况

4.2.1 中小学人工智能课程定位

4.2.2 中小学人工智能课程与相关教育比较

4.2.3 中小学人工智能课程开展现状

4.3 中小学生成式人工智能实践探索——以ChatGPT为例

4.4 智能教育伦理研究

4.4.1 智能教育伦理概述

4.4.2 各国人工智能伦理政策整理

4.4.3 伦理失范案例

4.5 中小学人工智能教育推进策略

4.5.1 审视技术风险，完善安全可用的智能软件开发

4.5.2 优化资源投入，促进智能教育应用落地普及

4.5.3 整合资源，助力师资队伍建设

4.5.4 强化交流合作，打破机构、学者研究壁垒

4.6 小结

第5章 生成式人工智能助力教学与科研

5.1 生成式人工智能在教学中的优势

5.1.1 提升教师效率

5.1.2 助力课程发展

5.1.3 推进个性化教学

5.1.4 助力教师与学生发展

5.2 基于生成式人工智能的课堂教学

5.3 生成式人工智能的课堂教学案例

5.4 生成式人工智能在科研中的优势

5.4.1 生成式人工智能助力科研效率提升

5.4.2 生成式人工智能助力科研创新与发现

5.4.3 明确在科研中使用生成式人工智能的规范

5.4.4 活用AI工具方法指南

5.5 小结

第6章 智能认知诊断在教育中的应用

6.1 智能认知诊断概述和主要应用

6.1.1 智能认知诊断概述

6.1.2 智能认知诊断的主要应用

6.2 智能认知诊断方法与技术

6.2.1 基础理论与划分

6.2.2 Q矩阵

6.2.3 静态认知诊断模型

6.2.4 动态认知诊断模型（知识追踪）

6.3 智能认知诊断的评估方法

6.4 智能认知诊断的应用与展望

第7章 智能教育算法伦理

7.1 智能教育算法的兴起与伦理重要性

7.1.1 智能教育算法的发展背景

7.1.2 智能教育算法的应用场景

7.1.3 智能教育算法的发展潜力

7.2 隐私保护与数据安全

7.2.1 智能教育中的隐私保护

7.2.2 数据安全性的威胁与挑战

7.2.3 隐私保护与数据安全的应对策略

7.3 算法公平性与偏见避免

7.3.1 算法偏见对智能教育的影响

7.3.2 算法偏见的产生原因和分类

7.3.3 评估算法偏见的方法

7.3.4 提高算法公平性的技术和方法

7.4 算法可解释性与透明度

7.4.1 算法可解释性的重要性

7.4.2 算法可解释性的挑战

7.4.3 提高算法可解释性的方法

7.5 智能教育算法伦理准则

7.5.1 智能教育算法伦理准则的指导作用

7.5.2 建立和维护智能教育伦理准则

7.6 小结

第8章 智能教育治理

8.1 智能教育治理的概念与框架

8.1.1 智能教育的定义与背景

8.1.2 智能教育治理的重要性

8.1.3 治理框架的组成

8.1.4 治理框架的实施

8.1.5 挑战与对策

8.2 技术标准与规范

8.2.1 技术标准的重要性

8.2.2 现行技术标准与规范

8.2.3 制定技术标准的挑战

8.2.4 标准制定与实施过程

8.2.5 规范智能教育应用

8.3 伦理道德与数据安全

8.3.1 伦理原则的建立

8.3.2 个人隐私与数据保护

8.3.3 数据使用的伦理问题

8.3.4 安全性挑战与对策

8.4 政策制定与实施

8.4.1 政策制定的原则

8.4.2 关键政策领域

8.4.3 政策制定的参与者

8.4.4 政策实施的挑战与策略

8.4.5 政策评估与迭代

8.5 案例研究与最佳实践

8.5.1 国际案例研究

8.5.2 地区与地方层面的最佳实践

8.5.3 技术供应商的策略与合作

参考文献

索引