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出版者:

作者:Salmon, Gilly/ Edirisingha, Palitha

出品人:

页数:248

译者:

出版时间:2009-3

价格:$ 57.63

装帧:

isbn号码:9780335234295

丛书系列:

图书标签:

• Podcasting
• Higher Education
• Learning Technologies
• University Teaching
• Educational Technology
• Online Learning
• Digital Learning
• Student Engagement
• Audio Learning
• Instructional Design

深度学习与认知科学前沿：面向未来教育的神经计算模型研究 图书简介 本书汇集了全球顶尖认知科学家、计算机科学家和教育技术专家的最新研究成果，聚焦于利用先进的神经计算模型和深度学习技术，来深入理解和模拟人类的学习过程、知识构建机制以及复杂问题的解决策略。全书旨在构建一套理论与实践相结合的框架，用以指导下一代智能教育系统的设计与开发，从而实现真正意义上的个性化、自适应和高效的学习体验。 第一部分：认知架构与神经动力学基础 本部分深入探讨了人类学习的底层生物学和计算基础。我们不再将学习视为简单的信息输入与输出，而是将其视为一个复杂的、动态的、受环境和内在状态调控的神经元网络活动过程。 第一章：记忆的分布式表征与整合 本章详细分析了当前关于工作记忆、短期记忆和长期记忆整合的计算模型。重点讨论了联想记忆网络（Associative Memory Networks）如何通过权重更新和稀疏编码来存储和检索经验知识。我们引入了基于脉冲神经网络（Spiking Neural Networks, SNNs）的新型模型，该模型更贴近生物神经元的时序激发特性，探讨了如何利用SNNs来模拟学习中的“尖峰塑性”（Spike-Timing-Dependent Plasticity, STDP），从而解释和预测新知识的巩固过程。此外，书中还探讨了情景记忆（Episodic Memory）在知识重组中的作用，并提出了基于图神经网络（Graph Neural Networks, GNNs）的知识图谱构建方法，用以表征知识点之间的复杂依赖关系，远超传统线性课程结构的局限。 第二章：注意力机制与信息过滤 有效的学习依赖于对关键信息的选择性关注。本章聚焦于如何将现代深度学习中的自注意力机制（Self-Attention Mechanism）与认知心理学中的注意力模型相结合。我们提出了“认知负荷调节网络”（Cognitive Load Regulation Networks, CLR-Nets），该网络通过实时监测学习者生理和行为指标（如眼动数据、反应时间），动态调整信息流的权重和呈现方式，以维持最佳的认知负荷水平。章节深入剖析了生成对抗网络（GANs）在模拟“错误生成与纠正”循环中的应用，展示了错误作为信息强化信号的重要性。 第二部：深度学习模型在知识建模中的应用 本部分将理论模型转化为可操作的计算架构，专门用于对复杂学科知识进行结构化建模和推理。 第三章：复杂概念的层级化表征 在高等教育中，概念往往具有深厚的层级结构。本章详细阐述了如何运用递归神经网络（Recurrent Neural Networks, RNNs）的变体——如长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU），来捕获概念间的依赖关系和因果链条。我们引入了“概念嵌入空间”（Concept Embedding Space），通过高维向量来量化不同概念之间的语义距离和迁移潜力。特别地，本章提出了“反事实推理引擎”（Counterfactual Reasoning Engine），该引擎基于预训练的Transformer模型，用以评估学习者在面对未知情境时，知识泛化的能力和局限性。 第四章：自适应学习路径的动态规划 传统的学习路径是静态的，而本章的核心在于构建一个能够实时响应学习者状态的动态规划系统。我们采用了深度强化学习（Deep Reinforcement Learning, DRL）框架。将学习过程建模为一个马尔可夫决策过程（MDP），其中“状态”是学习者的当前知识水平和遗忘曲线，“动作”是系统提供的下一个学习干预（如：提供提示、增加难度、进行回顾），而“奖励”则是知识保留率和问题解决效率的综合指标。书中详细介绍了策略梯度法（Policy Gradient Methods）和Q-learning在优化学习路径决策中的具体应用，并展示了如何利用元学习（Meta-Learning）快速适应不同学习群体的基础知识差异。 第三部：知识评估与反馈生成的新范式 知识评估不应仅是对既有知识的简单检索，而应是驱动未来学习的关键环节。本部分关注如何利用先进的AI技术实现更深层次、更具建设性的评估与反馈。 第五章：基于语义理解的自动化评估 本书摒弃了传统的选择题和填空题评估模式，转而关注生成式评估。我们详细介绍了如何训练自然语言生成（NLG）模型，使其能够理解开放式论述题的深层语义结构，并根据预设的知识点分布和论证逻辑进行评分。书中特别探讨了可解释性AI（XAI）在评估中的应用，确保反馈不仅仅是一个分数，而是清晰地指出学生论证链条中的薄弱环节或概念误解点，例如，模型可以指出“您对牛顿第二定律的理解是正确的，但在处理非惯性参考系时，您对‘惯性力’的表述混淆了假想力和真实力的区别”。 第六章：超个性化反馈的生成与交付 反馈的有效性取决于其与学习者当前认知状态的匹配度。本章提出了“情境感知反馈系统”（Context-Aware Feedback System, CAFS）。该系统结合了学习者的历史表现、当前情绪状态（通过面部表情识别或文本情感分析推断）以及正在解决的具体任务类型，来动态地选择最佳的反馈风格——是采用鼓励性的、探究式的、还是直接性的指令。我们运用贝叶斯网络来建模反馈效果的不确定性，并持续优化反馈策略，确保反馈内容既能纠正错误，又不会引发防御性学习反应。 第四部：跨学科知识迁移与创造力激发 高等教育的终极目标之一是培养解决跨学科复杂问题的能力。本部分探索了如何利用计算模型来促进知识的横向迁移和创新思维的产生。 第七章：知识图谱的迁移路径挖掘 本章侧重于如何利用大规模预训练语言模型（LLMs）所隐含的知识结构，来识别看似不相关的学科领域之间的深层联系。我们构建了“多模态知识图谱”（Multi-Modal Knowledge Graphs），将文本、实验数据、数学公式等不同模态的信息编码到统一的向量空间中。通过在图谱中执行“最短语义路径搜索”，系统可以为学习者推荐实现A领域知识向B领域迁移的有效桥梁概念或类比模型。 第八章：计算模型驱动的创新辅助 本书的收尾部分探讨了AI在“创造力”这一难以量化的领域中的作用。我们引入了“概念混合模型”（Conceptual Blending Models），该模型模仿人类的创造性思维，通过强制两个或多个遥远的概念空间进行交互和融合，生成新颖的解决方案或假设。计算工具不再是简单的知识检索者，而是成为激发认知冲突和促成“顿悟”的协作伙伴。本章通过具体的案例研究，展示了如何利用这些模型来辅助设计新的实验范式或提出颠覆性的理论框架，为未来研究指明了方向。 结语：面向通用人工智能的教育愿景 本书最后总结了当前神经计算在教育领域取得的成就，并展望了迈向具有真正通用学习能力的智能体的挑战与机遇，强调了伦理考量、数据隐私以及人机共育的新型合作模式的重要性。

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