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| 編輯推薦： |
前瞻视角：深入剖析人工智能对教育领域的深远影响，引领读者洞悉未来教育趋势。
生动案例：通过丰富的国内外应用案例，展示自适应学习在教育实践中的巨大潜力和广阔前景，让读者直观感受技术变革带来的冲击与机遇。
核心解析：详细解析自适应学习的核心原理和技术架构，为读者提供深入了解自适应学习的窗口。
实践指导：不仅具有理论深度，更注重实践价值，为教育工作者、技术开发人员等提供宝贵的参考和启示。
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| 內容簡介： |
本书以浅显生动的语言讲述人工智能与自适应学习将如何改变教育。当下人工智能正悄悄影响着社会生活与教育体系的各个层面，对全世界的学习与教育活动，都将产生极为深远的影响。得益于人工智能、自适应学习，自孔子以来人类两千年历史上第一次，我们可以有机会真正实现“因材施教”的伟大教育理念，跨越过去难以克服的重重阻碍，让教育真正实现“个性化”，积极改善教学的成效，“复制”最卓越的教师，让优秀教师不再是“稀缺资源”。学校可以更有效地进行教育改革，政府部门也能用更低的成本实现教育公平。在这一刻，我们能够清晰地看到： 一次全新的教育革命正在展开！
來源：香港大書城megBookStore,http://www.megbook.com.hk
本书可作为高等院校教育学、教育技术、计算机专业高年级本科生、研究生的教材，也可作为广大教育科技工作者和教育管理者的参考用书。
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| 目錄：
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第1章来临1
1.1人工智能时代来临，教育为何焦虑1
1.1.1人工智能是泡沫，还是未来1
1.1.2人类如何应对被AI抢走工作的窘境与焦虑5
1.1.3未来教师会失业吗8
1.1.4现代教育能承担起重任吗10
1.2教育人工智能14
1.2.1人工智能时代教育的目标14
1.2.2人工智能给教育带来什么16
1.2.3为何自适应学习能够革命性地改进教育人工智能19
1.3自适应学习23
1.3.1自适应学习的前世今生23
1.3.2自适应学习的定义24
1.3.3自适应学习的主要特征26
1.3.4自适应学习的一个案例28
第2章发展30
2.1自适应学习的发展30
2.1.1自适应学习的国际发展： 巨头纷纷抢滩自适应学习30
2.1.2自适应学习在中国的发展： 与主流教育体制的矛盾35
2.1.3自适应学习产品一览表42
2.2自适应学习的领导者45
2.2.1全球最知名的自适应学习引擎： Knewton45
2.2.2教育出版领域的自适应学习创新： McGrawHill Education51
2.3自适应学习的教学55
2.3.1自适应学习的课程模式55
2.3.2自适应学习的教学法58
2.3.3自适应学习的课程设计63
2.3.4自适应学习与学校变革64
2.3.5自适应学习与教师转变66
2.4自适应学习的应用69
2.4.1自适应学习在高等教育中的应用70
2.4.2自适应学习在K12教育中的应用71
2.4.3自适应学习应用普遍面临的问题75
2.4.4如何根据教学需要选择一款有价值的自适应学习系统76
第3章研究80
3.1自适应学习的深度辨析80
3.1.1自适应学习和大数据、人工智能的关系83
3.1.2自适应学习与个性化学习、深度学习的区别91
3.1.3自适应学习系统与计算机辅助教学、智能教学系统的辨析94
3.2自适应学习的理论研究95
3.2.1心理学96
3.2.2认知科学107
3.3自适应学习的研究方向110
3.3.1面向知识的自适应内容111
3.3.2面向学生的自适应序列115
3.3.3面向教师的自适应测评122
3.4拨开迷雾看自适应学习的内部系统构成126
3.4.1自适应学习是怎样实现的126
3.4.2自适应学习是如何运行的130
3.5自适应学习的两大核心： 系统模型和自适应引擎133
3.5.1自适应学习系统参考模型133
3.5.2以学习者模型及建模方法为例136
3.5.3自适应学习引擎分析142
3.5.4自适应引擎工作流程145
3.5.5自适应推荐引擎的一个样例147
3.6自适应学习的两大基础技术： 算法与数据148
3.6.1自适应学习的算法148
3.6.2自适应学习需要什么样的数据151
3.7一个开源的自适应学习系统153
3.7.1OATutor完全符合智能教学系统八项原则155
3.7.2开源自适应教学系统156
3.7.3创建开源共享社区168
3.7.4其他相关开源资源171
第4章未来176
4.1自适应学习的发展方向177
4.1.1自适应学习未来发展的可能177
4.1.2未来与ChatGPT结合的自适应学习180
4.1.3实现自适应学习的一些新技术186
4.2人工智能时代，未来教育什么样188
4.2.1人工智能＋教育，人类的“芯”老师188
4.2.2未来什么样的教师更受欢迎190
4.2.3人工智能时代，学生要学会什么191
4.2.4人工智能时代的未来教室194
4.2.5人工智能时代，必须关注学校教育三大变革196
4.3人工智能时代，教育还有什么可能200
4.3.1人工智能在教育领域的可能应用200
4.3.2有了脑机接口技术，学生再也不能开小差了203
4.3.3给你的大脑植入芯片，不用学习了，你肯吗205
4.3.4探索教育人工智能的未来208
结束语210
后记217
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| 內容試閱：
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未来已来：人工智能时代的教育革命
互联网、信息技术发展这么多年后，来到了一个临界点，这就是人工智能时代的来临。
人工智能时代带来了新一轮工作革命。在律师行业，这个按小时付费的高薪职业，情况发生了变化： 专业法律文件由机器人批量处理，成本仅是律师工作成本的1%。在医院里，越来越多的专业医疗方案由机器给出，一部分医生的岗位被取代。
如果说工业革命让农民进城变成工人，信息革命让更多人坐进办公室成为白领，那么在人工智能时代，AI技术将会取代一切标准化、重复性的工作。
工作革命必然引发教育革命。
应对工作革命，必先启动教育革命。
工业革命时期，相对落后的德国率先提出了初等教育和高等教育改革，初等教育的普及较其他国家提前了数十年，使其迅速在工业革命中成为了领先的国家。
改革开放前，5亿以上的中国人接受了小学教育，让此后30多年的中国能接受全球化工业转移浪潮的冲击。
人类社会的每一次重大转型，都得益于对教育的重视和普及。
只有重视这些变革的学校与社会，才能在未来得以繁荣发展。
不应畏惧将来，因为未来的教学范围更广泛，教育更全面且更富启发性。
学校应当是启蒙、培育学习者的地方，而这场教育变革将使得全部学校都成为这样的圣地。
人工智能时代，需要重建教育。如何重建？
未来，人类需要更加了解自己，因为越了解自己，我们就越知道怎样做教育。〖1〗自适应学习——人工智能时代的教育革命(第2版)〖1〗前言未来已来： 人工智能时代的教育革命这不是正确的废话，这是方向。
我们对大脑——我们用来学习的器官的了解只比空白多一点！
我们是怎样学习的？
知识是怎样获取的？
大脑是怎样认知的？
知识是怎样加工的？
知识是怎样内化的？
怎样检验学习效果是科学合理的？
这一切一定要有度量，没有度量，就无从了解。
了解每个人是如何学习的正是自适应学习与人工智能在教育中的作用。
这意味着教育领域有了发生颠覆性变革的可能。
它不会完全取代教师，但确实向那些讲课照本宣科的教师提出了一个问题： 如果互联网已经可以根据每个学生的特点提供相应的教学，学生为什么还要听你讲？自适应学习的产生意味着教师的职业围墙正在被打破，因材施教已经成为时代的必然，传统意义上的教师职能将会发生颠覆性的变化。
自适应学习与人工智能，是印刷术发明以来教育领域学习的革新，将颠覆和取代因成本过高而逐渐陷入困境的传统教育模式，是未来教育来临前的曙光。
教育正在经历一场彻底的变革，将会颠覆传统教育思维的新价值、新技术、新方法，向新学习时代成功迈进。这是一场人人受益的教育革命，一场不可回避的世界教育重大趋势与改革浪潮。
未来已来，我们需要理解与拥抱。
本书作者以浅显生动的语言讲述最前沿的理念——人工智能将如何转变教育。当下人工智能正悄悄影响着教育体系的各个层面，对全世界的学习与教育活动，必将产生极为深远的影响。Knewton、培生、IBM Watson等教育公司的案例告诉我们，蓬勃发展的教育领域如何应用人工智能，教育不仅是“一人讲万人听”。因为人工智能，因为自适应学习，我们可以跨越过去难以克服的重重阻碍，让教育真正实现“个性化”，有机会真正实现两千年前孔子提出的“因材施教”的伟大教育理想，积极改善教学的成效，“复制”最卓越的教师，让优秀教师不再是“稀缺资源”。教师的工作不会被人工智能完全取代，但会变得更高效、更复杂。学校可以更有效地进行教育改革，政府部门也能用更低的成本实现教育公平。在这一刻，我们能够清晰地看到： 一次全新的教育革命正在展开！
全书共六部分。
前言部分，未来已来，人工智能时代呼唤教育革命。展望未来，介绍全书内容。
第1章来临，着重介绍人工智能来临以及何为自适应学习。人工智能时代的来临并非幻觉，而由此带来工作焦虑和教育革命，令人反思教育人工智能可为教育带来什么，以及何为自适应学习。
第2章发展，介绍自适应学习国内外发展状况与应用案例。本章介绍了自适应学习在国内外的发展状况，列出国内外自适应学习产品，并详细介绍自适应学习的领导者Knewton、McGrawHill等企业机构。分析自适应学习在教学中应用的教学法、课程模式和课程设计，介绍自适应学习在K12和高等教育中的应用。
第3章研究，着重讨论自适应学习是什么，以及自适应学习系统开发的算法与模型。深度辨析自适应学习与人工智能、个性化学习等概念的关系，介绍自适应学习的心理学、认知科学方面的学科理论，详细介绍自适应学习的自适应内容、自适应评测、自适应序列三大研究方向，细致剖析自适应学习内部系统构成，分析自适应学习的两大核心——系统模型与自适应引擎，以及两大基础技术——算法与数据。
第4章未来，介绍自适应学习和人工智能的未来发展方向。本章介绍自适应学习未来发展的可能和实现自适应学习的一些新技术，描绘人工智能时代的教育是什么样，以及教育人工智能的未来发展可能。
结束语部分，剖析教育技术的本质，直面问题： 我们为什么会警惕、抗拒和恐惧技术改变我们的教育？技术乃是人类存在的方式，技术早已成就我们的教育，我们抗拒和恐惧只是因为技术间隔了我们与自然。
全书提供了大量应用实例，以及自适应学习系统开发的算法与模型。
本书可作为高等院校教育学、教育技术、计算机专业高年级本科生、研究生的教材，也可作为对自适应学习较为熟悉的开发人员、广大教育科技工作者和教育管理者、教育信息化工作者、教师、教育专家的参考用书。
2022年11月，ChatGPT横空出世，教育人工智能有了突飞猛进的发展，应出版社之邀，借再版之机，本书就基于大模型的自适应学习和教育人工智能展开论述。
虽然本书初稿写于2017年，但是，书中关于教育人工智能和自适应学习的论断，到现在仍未过时，可见当时对教育人工智能趋势的判断比较明智。再版新书，增加了与大模型相关的教育人工智能发展的辨析与阐释。另外，填补了一项初版的遗憾，即很多读者在来信中表达了对自适应学习内容的浓厚兴趣，然而缺乏可用的自适应系统进行实际研发与应用。为了弥补这一不足，特意增设一节，详细介绍OATutor开源自适应学习系统的开发与应用，同时提供了众多相关资源，旨在帮助热衷于自适应学习的教师和程序员使用和开发，来构建自己的教育人工智能系统。
李韧
2025年2月
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