Advances in Computer-Supported Learning pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:Idea Group Pub

作者:Neto, Francisco Milton Mendes (EDT)/ Brasileiro, Francisco (EDT)

出品人:

页数:376

译者:

出版时间:

价格:89.95

装帧:HRD

isbn号码:9781599043555

丛书系列:

图书标签:

• 计算机支持学习
• 教育技术
• 在线学习
• 学习科学
• 人工智能教育
• 教育数据挖掘
• 自适应学习
• 学习分析
• 混合学习
• 教育创新

《智能交互与个性化教育：面向未来学习的探索》 在信息技术飞速发展的浪潮下，教育领域正经历着前所未有的变革。传统的教学模式已难以满足日益增长的个性化学习需求，以及对学习效率和效果的更高期待。本书《智能交互与个性化教育：面向未来学习的探索》深入剖析了当前教育所面临的挑战，并以前瞻性的视角，聚焦于如何利用尖端技术构建更加智能化、个性化、高效且富有吸引力的学习环境。 本书并非对某一特定学科的知识进行堆砌，而是着眼于教育本身，探讨如何通过技术手段重塑学习过程。我们认为，未来的学习不再是单向的知识灌输，而是学生、教师、内容与技术之间深度、动态、智能的交互。因此，本书的首要核心在于“智能交互”。这包括但不限于： 自然语言处理（NLP）与智能对话系统： 探讨如何让计算机理解并回应学生的自然语言提问，提供实时、准确的反馈，甚至模拟一位耐心的导师，引导学生深入思考。从简单的问答机器人到能够进行复杂讨论、分析学生思维过程的AI助教，本书将勾勒出智能对话系统在教育场景下的多种应用形态与发展趋势。例如，通过分析学生的提问模式，系统可以判断其理解程度，并调整后续内容的呈现方式。 计算机视觉与情感计算： 揭示如何通过分析学生的面部表情、肢体语言等非语言信息，实时感知其学习状态（如专注度、困惑、疲惫等），并据此动态调整教学策略。这能够帮助教师更精准地把握课堂动态，及时介入，避免学生掉队。同时，对于在线学习平台而言，情感计算也能提供更具人情味的交互体验。 增强现实（AR）与虚拟现实（VR）的沉浸式学习： 探索如何利用AR/VR技术将抽象的概念具象化，创造出身临其境的学习体验。从在虚拟实验室中进行化学实验，到在虚拟环境中探索历史遗迹，AR/VR能够极大地提升学习的趣味性和直观性，加深学生的理解和记忆。本书将讨论这些技术在不同学科领域内的实践应用，以及如何设计有效的AR/VR学习场景。 多模态融合与自适应学习： 强调将文本、音频、视频、图像以及学生的交互行为等多种信息源进行融合分析，以构建对学生学习画像更全面、更准确的理解。在此基础上，本书将深入探讨“自适应学习”的原理与实现。自适应学习系统能够根据学生的知识水平、学习风格、进度和偏好，动态地调整学习内容、难度、节奏和反馈方式，实现真正的“因材施教”。这包括了知识图谱的构建与应用、学习路径的智能化规划、以及个性化练习题的生成等。 本书的另一个核心在于“个性化教育”。我们认为，每个学生都是独一无二的，拥有不同的认知特点、兴趣爱好和发展潜力。有效的教育应该最大程度地尊重并激发这种独特性。因此，本书将重点关注以下几个方面： 学习者模型构建与动态更新： 介绍如何通过数据挖掘、机器学习等技术，建立精细化的学习者模型，该模型不仅包含学生的知识掌握情况，还应涵盖其学习习惯、认知策略、兴趣领域甚至情感状态。并且，学习者模型需要能够随着学生的学习过程而不断动态更新，以保持其准确性和时效性。 个性化内容推荐与生成： 探讨如何利用学习者模型，为学生推荐最适合其当前需求和兴趣的学习资源，包括文章、视频、习题、项目等。更进一步，本书将触及AI驱动的内容生成技术，能够根据学生的具体需求，自动生成定制化的学习材料，极大地丰富了学习资源库。 差异化教学路径设计： 阐述如何为不同层次、不同学习风格的学生设计最优的学习路径。这包括允许学生在满足核心学习目标的前提下，选择不同的学习顺序、深度和广度，以及提供不同类型的学习活动，以满足学生多样化的学习需求。 学习动机与参与度提升策略： 关注如何通过技术手段，激发学生的学习动机，提升其学习参与度。这可能包括游戏化学习（Gamification）的设计、社交化学习（Social Learning）的构建、以及即时反馈与激励机制的应用。本书将探讨如何将这些策略与智能交互技术相结合，创造更具吸引力的学习体验。 本书的读者对象广泛，包括但不限于教育技术研究人员、课程开发者、教师、教育管理者以及对未来教育充满兴趣的开发者和技术爱好者。我们希望通过本书的阐述，能够为推动教育现代化、实现真正的个性化学习提供理论指导和实践启示。 《智能交互与个性化教育：面向未来学习的探索》将带领读者走进一个充满可能性的教育新时代，一个让学习不再是负担，而是充满乐趣、高效且真正属于每个个体的探索之旅。我们相信，通过智能技术的赋能，教育的未来将更加光明。

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从技术实现的角度来看，这本书的贡献或许不如其理论层面的深远，但它提供了一个极佳的“技术批判性语境”框架。我特别关注其中关于“数据伦理与学习分析的边界”的论述。作者清晰地绘制了一条红线：当学习分析从描述性统计转向预测性干预时，技术权力与学习自由之间的张力如何被放大。书中对“黑箱算法”在教育决策中应用的担忧，并非危言耸听，而是基于对概率模型局限性的深刻理解。它提醒我们，每一次算法的微调，都可能在无形中固化或改变了教育机会的分布。然而，在讨论了诸多风险之后，作者提供的解决方案往往是“提高透明度”和“增强用户控制权”，这些概念在实际开发层面往往难以落地。例如，如何用用户友好的方式展示一个复杂的深度学习模型的决策权重，这仍然是一个悬而未决的工程难题。这本书更像是一份高质量的“风险评估报告”，而不是一份“实施蓝图”。对于那些负责采购和部署大规模学习系统的决策者来说，这本书是必读的“刹车片”手册，它能有效防止技术盲目崇拜带来的灾难性后果。

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这部新作，坦率地说，让我对当前教育技术领域的某些主流观点产生了深刻的疑虑。它并没有像那些充斥着“沉浸式体验”和“元宇宙课堂”的书籍那样，急于描绘未来宏伟的蓝图，反而将焦点精准地投射到了那些常常被学术界忽略的、基础性的交互设计难题上。我尤其欣赏作者对于“认知负荷最小化”的探讨，那部分内容深入到了人机工程学的核心地带，清晰地阐述了即便是最尖端的自适应学习系统，如果其界面设计不够直观，其内在的算法逻辑依然会成为学习者主要的障碍。书中大量的案例分析，来源于真实课堂环境下的细致观察，而非仅仅是实验室里的理想化数据，这使得论证过程充满了说服力。例如，对于如何平衡系统反馈的即时性与信息过载的风险，作者提出的“分层反馈模型”——将即时纠错信息与深层概念回顾信息进行时间上的解耦——极具操作价值。这已经超越了单纯的技术讨论，触及了教育心理学的本质。遗憾的是，书中对现有主流学习管理系统（LMS）的批判略显温和，似乎有意避开了与大型商业平台的正面冲突，这使得部分批评的力度有所减弱，如果能更尖锐地剖析现有生态的结构性缺陷，这本书的价值会更上一层楼。总体而言，它更像是一本写给那些真正关心学习者心智过程的实践者和研究人员的“反思录”，而非一本技术手册。

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这本书的语言风格极其凝练，充斥着大量高度专业化的术语，读起来像是在啃一块结构极其复杂的知识“硬糖”。我个人对其中关于“知识本体论（Ontology）”在构建多模态学习资源中的应用部分非常感兴趣，但坦白讲，作者在这里的论述跳跃性太大，缺乏足够的中间过渡，让人感觉像是直接从一篇高密度的学术期刊摘要中抽取出来的段落。我不得不反复查阅背景资料，才能理解作者试图建立的，关于语义网络如何支撑复杂概念迁移的论点。它似乎预设了读者已经具备扎实的知识表示理论基础。与市场上那些面向教师读者的实用指南完全相反，这本书似乎更偏向于那些致力于设计下一代学习架构的理论计算机科学家和符号学专家。它没有提供任何现成的“怎么做”的步骤，而是提供了一套“为什么我们现在的做法可能在根本上是错的”的深刻反思。这本书的优点是深度，缺点也是深度——它对普通读者的友好度几乎为零，更像是一本限定圈子内交流的内部研讨文集。

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这本书的结构安排非常奇特，它将关于“情感计算在学习环境中的误用”和“空间认知在远程协作中的补偿机制”这两个看似不相干的主题并置讨论，形成了一种强烈的对照效果。作者似乎在试图构建一个“完整学习者”的画像，即一个不仅有认知需求，也有情绪需求和物理感知需求的实体。我对“情感反馈环”那部分的批判印象深刻：它指出，当系统试图量化和响应学习者的情绪状态时，往往会导致学习者为了“讨好”系统而进行表演性学习，而非真正的自我调节。这比单纯讨论学习效率更具人文关怀。然而，在处理“空间认知”问题时，本书的表现则略显薄弱。虽然提到了虚拟环境中的“在场感”（Sense of Presence）对协作学习的重要性，但后续的章节在描述如何通过非视觉界面（如触觉反馈或听觉线索）来弥补空间缺失时，显得论据不够充分，许多解决方案停留在概念层面，缺乏扎实的实验支撑。它展现了广阔的思考边界，但在某些具体技术领域的论证深度上，未能保持其开篇时的锐度。

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我花了很长时间才适应这本书那种近乎哲学思辨的叙事节奏。它完全没有采用当下流行的那种“干货速递”的风格，而是用一种近乎散文诗般的方式，缓慢地、层层剥茧地探讨了“知识建构”这一古老命题在数字媒介中的新困境。作者似乎对技术本身的热情远低于对“学习者主体性”的关注。最让我感到震撼的是关于“沉默的学习者”的章节，书中引用了几段非常晦涩但极富洞察力的访谈记录，揭示了那些在传统课堂中表现活跃的学生，在高度自动化的数字环境中反而可能陷入一种被动的“点击-确认”循环。这本书的价值，并不在于告诉你‘如何’使用最新的AI工具，而在于让你停下来思考，我们到底想让学习‘变成’什么。它对“交互”的定义非常宽泛，甚至扩展到了学习者与非结构化信息流之间的“抵抗性交互”，即学习者如何筛选、质疑和拒绝那些被系统推荐的内容。这种对个体能动性的坚持，在当前追求效率和标准化的教育技术浪潮中显得尤为珍贵和难能可贵。阅读此书，需要极大的耐心和愿意质疑既定范式的勇气，它不适合追求快速解决方案的读者。

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