合集50篇智慧教育论文

摘要:智慧教育是经济全球化、技术变革和知识爆炸的产物,也是教育信息化发展的必然阶段。智慧教育是教育信息化的新境界、新诉求。它需要以智慧学习环境为技术支撑、以智慧学习为根本基石、以智慧教学法为催化促导。智慧教育也面临着许多机遇和挑战。

关键词:智慧;智慧教育;智慧学习;教育信息化;新境界;

引用:祝智庭,贺斌.智慧教育:教育信息化的新境界[J].电化教育研究,2012,33(12):5-13.

2.智慧教育的三重境界:从环境、模式到体制

关键词:智慧教育;智慧学习环境;教学模式;现代教育制度;智慧特征图谱;三重境界;

引用:黄荣怀.智慧教育的三重境界:从环境、模式到体制[J].现代远程教育研究,2014(06):3-11.

3.智慧教育新发展:从翻转课堂到智慧课堂及智慧学习空间

关键词:智慧教育;翻转课堂;智慧课堂;智慧学习空间;

引用:祝智庭.智慧教育新发展:从翻转课堂到智慧课堂及智慧学习空间[J].开放教育研究,2016,22(01):18-26+49.

4.信息时代智慧教育的内涵与特征

关键词:信息时代;智慧教育;智慧技术;生态学;

引用:杨现民.信息时代智慧教育的内涵与特征[J].中国电化教育,2014(01):29-34.

5.智慧教育体系架构与关键支撑技术

摘要:智慧教育正在引领全国教育信息化的发展方向,成为技术变革教育时代教育发展的主旋律。智慧教育是一个宏大的系统工程,其总体架构可以概括为一个中心、两类环境、三个内容库、四种技术、五类用户、六种业务。智慧教育云中心是带动一个国家或地区教育信息化整体飞跃发展的关键;两类环境包括支持学校教育的智慧校园和支持终身教育的学习型智慧城区;重点建设三个沉淀智慧的内容库,包括学习资源库、开放课程库和管理信息库;物联网、云计算、大数据、泛在网络是支撑智慧教育大厦构建的四种核心智慧技术;重点服务教师、学生、家长、教育管理者和社会公众五类用户;有效支撑包括智慧教学、智慧学习、智慧管理、智慧科研、智慧评价和智慧服务在内的六大主流教育业务的顺利开展。智慧教育的建设与可持续发展离不开智慧技术的创新应用:物联网技术提升教育环境与教学活动的感知性;大数据技术提高教育管理、决策与评价的智慧性;云计算技术拓展教育资源与教育服务的共享性;泛在网络技术增强教育网络与多终端的连通性。

关键词:智慧教育;体系架构;智慧技术;创新应用;

引用:杨现民,余胜泉.智慧教育体系架构与关键支撑技术[J].中国电化教育,2015(01):77-84+130.

6.教育信息化2.0:智能教育启程,智慧教育领航

关键词:教育信息化2.0;智能技术;智能教育;智慧教育;实践路径;

引用:祝智庭,魏非.教育信息化2.0:智能教育启程,智慧教育领航[J].电化教育研究,2018,39(09):5-16.

7.以智慧教育引领教育信息化创新发展

摘要:世界范围内教育信息化进入新的发展阶段。从数字化技术转为智能化技术而促发的形变,到从数字化教育走向智慧教育而引发教育系统的质变,以智慧教育引领教育信息化创新已成为信息时代教育信息化发展的必然趋势。智慧学习环境的技术支撑、智慧教学法的催化促导、智慧学习实践及智慧学习评价的开展是智慧教育理念有效落实的根基。

关键词:智慧教育;智慧学习环境;智慧教学法;智慧学习评价;

引用:祝智庭.以智慧教育引领教育信息化创新发展[J].中国教育信息化,2014(09):4-8.

8.面向智慧教育的微课设计研究

摘要:着眼智慧教育设计微课,是时代性的崭新课题。短小精悍、易掌握、高效率、得其精华及利于建构是微课本质。智慧教育的要义是,在信息化基础之上,建构信息时代的教育新秩序、新形态,根据信息时代创新要求重构教育,造就具有创新创造能力的学习者。微课设计智慧在于:效果、开放、多元、视动、巅峰、引领、易、灵、研创、立体及评价。

关键词:智慧教育;微课;智慧型课程;教学设计;

引用:陈琳,王运武.面向智慧教育的微课设计研究[J].教育研究,2015,36(03):127-130+136.

9.学习分析学:智慧教育的科学力量

关键词:学习分析学;智慧教育;设计框架;学习分析系统;

引用:祝智庭,沈德梅.学习分析学:智慧教育的科学力量[J].电化教育研究,2013,34(05):5-12+19.

10.我国智慧教育发展战略与路径选择

摘要:智慧教育是信息时代我国教育发展的必然选择和重要趋势,是破解教育发展难题的创新举措。当前,我国教育信息化水平的显著提升,各种智慧技术的逐步成熟,教育信息化经费的持续增加以及良好教育信息化政策环境的逐步建立,为发展智慧教育提供了强有力的支持。我国智慧教育的发展要结合国情大力实施大变革战略、科教融合战略、协同创新战略和无障碍战略。七大发展路径包括:建设智慧教育公共服务平台;无缝接入智慧城市系统;实施ICT应用能力提升工程;实施教育信息无障碍工程;建设智慧教育示范区;打造智慧教育产业链;建立智慧教育研发基地。

关键词:智慧教育;教育信息化;发展战略;发展路径;

引用:杨现民,刘雍潜,钟晓流,宋述强.我国智慧教育发展战略与路径选择[J].现代教育技术,2014,24(01):12-19.

11.深度学习:智慧教育的核心支柱

摘要:对教育与技术领域中的深度学习进行深入解读,发现它们在神经网络机制及教与学理论方面具有相通之处:神经网络方面均是具体到抽象的过程,教与学理论方面均旨在迁移与应用。同时也发现,人类深度学习是21世纪学习框架的具象发展,《共核课标》与《下一代科学标准》均可以作为深度学习的标尺。透析发现深度学习与智慧教育高度契合,基于此从认知、自我、人际等维度建构出智慧教育领域中深度学习的能力冰山模型:从认知到自我,能力逐渐内化;从认知到人际,能力逐渐聚合。在此基础上研制人类深度学习的发展策略:以智慧学习环境支持深度学习,以文化智慧、数据智慧、教学智慧助力深度学习,以智慧教师、适配处方指引深度学习,以智慧评估检验深度学习成效,以期为深度学习与智慧教育的携手发展铺路。

关键词:深度学习;21世纪学习;学习能力;智慧教育;人工智能;

引用:祝智庭,彭红超.深度学习:智慧教育的核心支柱[J].中国教育学刊,2017(05):36-45.

12.智慧教育云服务:教育信息化服务新模式

摘要:伴随着云服务商业化推进步伐的逐步加快,人们对教育云服务的期望和需求也在与日俱增。教育系统也在逐步探索采用云计算来解决以往存在的问题,以应对更大的需求。本文首先分析了云计算技术在解决教育信息化发展任务与挑战中的价值,然后提出了教育云服务概念,其次分析了智慧教育云的架构(部署方式、服务类型、基本特征、关键特征、教育需求),最后对如何开展教育服务体系建设提出四点建议。

关键词:云计算;智慧教育云;教育信息化;

引用:张进宝,黄荣怀,张连刚.智慧教育云服务:教育信息化服务新模式[J].开放教育研究,2012,18(03):20-26.

13.智慧教育:人工智能时代的教育变革

摘要:随着人工智能时代的到来,依靠标准化教育来批量生产人才的模式难以为继,时代发展对教育提出新的要求。智慧教育是以人的智慧成长为导向,运用人工智能技术促进学习环境、教学方式和教育管理的智慧转型,在普及化的学校教育中提供适切学习机会,形成精准、个性、灵活的教育服务体系,最大限度地满足学生的发展需要。智慧学习环境强调利用数据和算法来读懂学生、发现学生、服务学生,包括全面感知的学习场所、灵活创新的学校布局和深度交互的网络学习空间;智慧学习方式倡导学生在解决问题中学会解决问题,重点开展深度学习、跨学科学习和无边界学习;智慧教育管理要破除效率至上的评价导向,充分激发学校的办学活力,构建全社会参与的教育生态。

关键词:人工智能;智慧教育;未来教育;变革路径;

引用:曹培杰.智慧教育:人工智能时代的教育变革[J].教育研究,2018,39(08):121-128.

14.从知识走向智慧:真实学习视域中的智慧教育

摘要:智慧教育的研究刚刚兴起,人们对智慧教育的内涵还没有形成统一的认识,对智慧教育内涵认识的不同导致了智慧教育研究取向的不同。该研究对当下两种智慧教育的研究取向进行分析,从本质上反思了智慧教育的缘起,并从教育之永恒性和时代性要求两个方面界定了智慧教育的内涵,认为智慧教育旨在通过智慧学习环境的支撑,为学习者提供开放的和按需供给的教育,实现信息技术与教育的深度融合,最终达到促进学习者发展和提升学习者智慧的教育目标。在此基础上,从全人类共同利益的需要和新的知识观对教学变革提出的要求两方面论述了教育从知识走向培养智慧的必要性。最后,从真实学习这一全新的视角论述了智慧的生成源于真实学习的观点,并从四个方面论述了真实视域中智慧教育的样态:支持个体生命活动全场域的学习需求;以真实任务的解决和学习者智慧及主体性的发展为核心;以学习共同体成员之间的协同知识建构为主要形式;人—学习环境系统将取代人—人系统而成为教育系统的重要组成部分。

关键词:知识;智慧;智慧教育;智慧学习环境;真实学习;教育样态;

引用:刘晓琳,黄荣怀.从知识走向智慧:真实学习视域中的智慧教育[J].中国电化教育,2016(03):14-20.

15.大数据与智慧教育

摘要:智慧教育是教育信息化发展的最新愿景。教育大数据汇聚存储了教育领域的信息资产,是发展智慧教育最重要的基础,而数据挖掘和学习分析技术是连接教育大数据与智慧教育的桥梁。建构基于大数据与学习分析技术的智慧教育教学,需要从教育网络大平台建设、学习者学习方式变革、课程教学方式创新、教育数据挖掘与学习过程分析、学校教育系统重构等多个角度去推动。

关键词:教育信息化;大数据;智慧教育;学习分析技术;

引用:柯清超.大数据与智慧教育[J].中国教育信息化,2013(24):8-11.

16.智慧教育时代我国人工智能教育应用的发展路径探究——美国《规划未来,迎接人工智能时代》报告解读及启示

关键词:人工智能;智慧教育;教育应用;

引用:马玉慧,柏茂林,周政.智慧教育时代我国人工智能教育应用的发展路径探究——美国《规划未来,迎接人工智能时代》报告解读及启示[J].电化教育研究,2017,38(03):123-128.

17.智慧教育核心的智慧型课程开发

摘要:智慧教育是教育信息化高度发展的教育新形态,是互联网+教育的必然。智慧教育的突破口在课程,制高点在智慧型课程。构建智慧型课程是智慧教育的核心。智慧型课程是旨在着力培养学习者高级思维能力和适应时代创新创造能力,使学生更富有智慧地学习、教师更富有智慧地教育教学的课程,具有多元性与选择性、生成性与发展性、智慧性与创造性、虚拟性与真实性以及研创性的特点。智慧型课程的设计与实施,要按照互联网+时代对教育的创新要求,正确把握课程目标的时代定位和教育模式创新两大方向,以知行创统一为指导思想,实施融创式智慧教学模式。其智慧提升与实现,又要以解放教师、提升教师专业能力,重构教学评价方式,创新课程形态为基础和保障。

关键词:教育信息化;智慧教育;智慧型课程;互联网+;知行创统一;融创式智慧教学模式;

引用:陈琳,陈耀华,李康康,赵苗苗.智慧教育核心的智慧型课程开发[J].现代远程教育研究,2016(01):33-40.

18.智慧教育创新实践的价值研究

摘要:在深化教育领域综合改革的大背景下,在实现中国梦的伟大征程中,我国广大教育工作者充分利用对教育具有革命性影响的新一代信息技术,积极进行从教育信息化走向智慧教育的创新探索和实践,着力打造具有中国特色的智慧教育。探讨我国智慧教育的典型创新实践,对于总结创新经验,促进中国特色智慧教育既好又快地发展,有着极其重要意义。该文选择晒课、智慧型课程、创客教育、资源全覆盖、智慧学术平台等我国出现的部分智慧教育创新实践加以剖析,挖掘其价值,促进其典型经验的推广。

关键词:智慧教育;晒课;智慧型课程;创客教育;资源全覆盖;知智网;

引用:陈琳.智慧教育创新实践的价值研究[J].中国电化教育,2015(04):15-19.

19.第四次教育革命视域中的智慧教育生态构建

摘要:随着人类社会由工业时代步入信息时代,在教育领域,信息技术及其广泛应用正在引发人类历史上教育的第四次革命。与以往历次革命一样,第四次教育革命也将是一个漫长的发展过程。在经历过以程序教学、广播电视教育和多媒体教学等为代表的电化教育阶段以及以计算机辅助教学、网络教育和数字校园等为代表的数字教育阶段之后,第四次教育革命正在向智慧教育阶段演变。智慧教育是基于移动互联与应用、物联网、云计算与服务、大数据分析等新一代信息技术而构建的新型教育生态系统,包括基础支撑系统、智慧教育环境、智慧教育资源、智慧教育管理、智慧教育服务等子系统。智慧教育既是第四次教育革命的最新发展态势,也是这场革命的重要推动力量。

关键词:教育革命;智慧教育;微课;MOOC;智慧校园;大数据;翻转课堂;创客;创客教育;互联网+;

引用:钟晓流,宋述强,胡敏,杨现民,李海霞.第四次教育革命视域中的智慧教育生态构建[J].远程教育杂志,2015,33(04):34-40.

20.国际智慧教育发展战略及其对我国的启示

摘要:智慧教育代表了技术变革教育的未来发展方向。如何发展智慧教育,是世界各国面临的共同挑战和重要机遇。该文重点剖析了新加坡、韩国以及美国的国家智慧教育发展战略,剖析了三个国家发展智慧教育的优势与不足,进而探讨了对我国发展智慧教育的有益启示,即正确认识国际智慧教育发展形势,构建适合信息时代特点的教育理论,建设以学习者为中心的智慧教育环境,以实现教与学方式的根本性变革为核心目标,多方参与加速实现智慧教育生态系统的构建。

关键词:智慧教育;技术变革教育;教育信息化;

引用:陈耀华,杨现民.国际智慧教育发展战略及其对我国的启示[J].现代教育技术,2014,24(10):5-11.

21.智能教育:智慧教育的实践路径

关键词:智能教育;智慧教育;人工智能;人机协同;混合智能;教育信息化2.0;

引用:祝智庭,彭红超,雷云鹤.智能教育:智慧教育的实践路径[J].开放教育研究,2018,24(04):13-24+42.

22.智慧教育2.0:教育信息化2.0视域下的教育新生态——《教育信息化2.0行动计划》解读之二

摘要:在教育信息化1.0阶段,研究者主要是从技术中介、人才培养和系统/生态三种取向来理解智慧教育1.0;实践者(IBM公司、韩国政府和国内部分省市)开展的智慧教育1.0也存在较大差异,但总体上均体现了以上三种取向。从生态系统的视角来看,发展人工智能时代的智慧教育2.0,有大系统和小系统两个层面的考量。从大系统来看,发展智慧教育2.0旨在服务社会生态系统和教育自身系统;从小系统来看,智慧教育2.0旨在使其内部生态,实现数据驱动的有序循环、开放促成的动态平衡、不同教育之间无缝衔接,以及生态种群成为产消者。另外,智慧教育2.0与教育信息化2.0在内涵特征方面基本相近,并且《教育信息化2.0行动计划》中其他七个行动要实现的目标,也都指向发展智慧教育2.0。可见,智慧教育2.0就是教育信息化2.0阶段要发展的教育新生态。在今后智慧教育2.0的创新发展中,应探索三通两平台的智能化升级和创新应用,探索优质教育资源服务的创新供给模式与机制,推动数据驱动的教育顶层设计和管理决策,坚持智慧教育2.0与智慧城市系统全方位融合发展。

关键词:教育信息化2.0;智慧教育;智慧教育2.0;人工智能;智能教育;教育生态;

引用:郑旭东.智慧教育2.0:教育信息化2.0视域下的教育新生态——《教育信息化2.0行动计划》解读之二[J].远程教育杂志,2018,36(04):11-19.

23.智慧教育的关键问题思考及建议

摘要:智慧教育作为教育信息化的高端形态,对教育变革的方向起着引领的作用。该文首先对教育信息化和智慧教育进行了思考,指出教育信息化是实现智慧教育的手段和途径;其次,阐释了智慧教育的内涵和特征,明确了智慧教育模型建构的方向,在此基础之上,对智慧教育的基本思路进行了深入思考;最后,从智慧学习、智慧研修和智慧管理三个方面,论述了实现智慧教育的有效路径,以期能够为智慧教育的研究提供一些参考。

关键词:智慧教育;智慧学习;智慧教学;教育信息化;信息技术;

引用:钟绍春,唐烨伟,王春晖.智慧教育的关键问题思考及建议[J].中国电化教育,2018(01):106-111+117.

24.从狭义智慧教育到广义智慧教育

摘要:追求人的智慧发展是当代教育变革的一种基本价值走向。智慧教育有两个基本层次,即狭义的智慧教育和广义的智慧教育,从狭义的智慧教育到广义的智慧教育是当代教育变革的一种重要的价值转向。

关键词:狭义智慧教育;广义智慧教育;教育变革;

作者:靖国平.从狭义智慧教育到广义智慧教育[J].河北师范大学学报(教育科学版),2003(03):48-53.

25.静待花开的智慧:教育是效果之道还是结果之道——关于有效教学的讨论

摘要:人们担心,常说的有效教学或高效教学,往往难于摆脱分数课堂和短期行为课堂,这种教育只是为了增加外部控制的机敏性、向靶性却不能改变生命内部生长的规律。这种追求短期效果的教育违背了教育走向人的成长结果的路向,因而违背了育人为本的宗旨。教育是一个复杂的过程,只有在各种因素、部分、全部内容的复合最后完成之后,结果才能降临。静待花开是在纷繁的教育事务和问题中的一种自觉,是对人和教育的一种理性。

关键词:有效教学;效果;结果;

引用:郭思乐.静待花开的智慧:教育是效果之道还是结果之道——关于有效教学的讨论[J].教育研究,2011,32(02):15-21.

26.工业革命4.0背景下的智慧教育新格局

摘要:当下,人类正站在第四次工业革命的风口浪尖,以人工智能、大数据、区块链等为代表的智能信息技术正引发新一轮教育变革,牵引着人类教育向智慧教育阶段转型和演进。目前,我国教育发展在实现大规模的个性化教育、教育精准化管理和教育高位均衡等目标上仍然面临诸多问题。工业4.0时代,智能信息技术与教育教学的深度融合有望破解上述教育发展瓶颈,推动教育系统的又一次革命性变革,打造智慧教育新格局,绘就大国教育新蓝图,为建设教育强国插上腾飞的翅膀。

关键词:工业革命4.0;智慧教育;智能信息技术;格局;

引用:胡钦太,刘丽清,郑凯.工业革命4.0背景下的智慧教育新格局[J].中国电化教育,2019(03):1-8.

27.以测辅学:智慧教育境域中精准教学的核心机制

摘要:早期精准教学的以测辅学机制只注重行为本身,而智慧教育对教与学测评具有新诉求:明白所测构念的实质意义。对此,本研究从测量、记录和决策等三个要素切入,并以智慧教育上述诉求为导向,结合心理与教育测量学中的构念理论,深入、全面地透析智慧教育境域中精准教学以测辅学的机制与原理:测量时以测识学的原理(所测构念的实质、流畅度作为计量指标的机理),记录时以绘视学的原理(频率作为记录指标、变速图作为记录图表的机理)和决策时以评辅学的原理(变速线作为决策依据的机理、决策模型及辅助机理)。最后,以此为基础总结了以测辅学机制的具体操作步骤,以期能为精准教学的具体实施提供指导和参考。

关键词:智慧教育;精准教学;构念理论;流畅度;标准变速图表;

引用:彭红超,祝智庭.以测辅学:智慧教育境域中精准教学的核心机制[J].电化教育研究,2017,38(03):94-103.

28.教育信息化走向智慧教育论

关键词:智慧教育2.0;智慧教师;智慧学习;智慧课程;智慧校园;

引用:陈琳,陈耀华,张虹,赵苗苗.教育信息化走向智慧教育论[J].现代教育技术,2015,25(12):12-18.

29.面向智慧教育的教师发展创新路径

摘要:从世界范围来看,智慧教育已经成为教育信息化发展的新目标,智慧教育的丰富内涵要求教师具备智慧教育的先进理念、重视发展学生的思维品质、具有良好的数据素养、拥有出色的终身学习能力。围绕着智慧教育的目标和理念,学校教师需要在智慧教育中扮演四种核心角色:思维教学设计师、创客教育教练员、学习数据分析师以及学习冰山潜航员,而这四种角色的培养和塑造也将成为智慧教师发展的创新路径。教师发展是外在环境与内生动力两部分因素共同作用的结果,面向智慧教育的教师专业发展体系需要从课程、工具、实践、指导、制度、文化等层面建构环境,并以学校为本提供实践解决方案。

关键词:智慧教育;智慧教师;教育信息化;教师发展;创新路径;

引用:祝智庭,魏非.面向智慧教育的教师发展创新路径[J].中国教育学刊,2017(09):21-28.

30.智慧教育环境及其实现方式设计

摘要:随着社会的发展,人类对学习生活的要求越来越高,技术发展使得这些要求有获得实现的可能。智慧教育作为技术含量最多的一种新兴教育形式,能够满足学习者和教学者多种需求。智慧教育环境架构的提出促进了智慧教育的实现,同时实现方式的描述也让智慧教育更加靠近我们。该文详细论述了智慧教育环境系统的功能架构,并且在实现方式中提出了多种技术的融合以及利用方式,让智慧教育环境的实现变得更加接近现实。

关键词:智慧教育;整合框架;功能架构;实现方式;

引用:刘俊.智慧教育环境及其实现方式设计[J].中国电化教育,2013(12):20-26+46.

31.智慧教育发展对策研究

关键词:教育信息化;智慧教育;教育云;未来校园;未来教室;

引用:金江军.智慧教育发展对策研究[J].中国教育信息化,2012(22):18-19.

32.面向智慧教育的教学大数据实践框架构建与趋势分析

关键词:智慧教育;教学大数据;教育信息化;实践框架;发展趋势;现实挑战;

引用:杨现民,李新,邢蓓蓓.面向智慧教育的教学大数据实践框架构建与趋势分析[J].电化教育研究,2018,39(10):21-26.

33.智慧教育环境下学习资源推送服务模型的构建

摘要:随着个性化学习、分层教学等理念的深入,资源建设中个性化资源的推送服务成为实现个性化学习的重要前提。通过梳理目前国内外个性化学习资源建设服务的现状,提出利用学习者学习前自我评价、Felder-Silverman量表等前测的静态数据与学习过程中学习者学习行为等动态数据相结合的方法来确定学习者特征模型,采用学习者特征和资源特征协同过滤与相似度匹配的方法,完成智慧教育环境下学习资源推送服务模型的构建,并以《信息技术与课程整合》为例对个性化资源推送服务模型进行案例介绍,以期为智慧教育环境下学习者特征维度的确立以及个性化资源推送服务等研究提供参考。

关键词:学习资源推送;Felder-Silverman量表;学习者特征;服务模型;智慧教育;

引用:李宝,张文兰.智慧教育环境下学习资源推送服务模型的构建[J].远程教育杂志,2015,33(03):41-48.

34.智慧教育中国引领

摘要:从信息化走向智慧教育是历史的必然趋势。信息时代的智慧教育是第二次机器革命、第二次数字革命的必然要求,是信息时代的教育新形态,是中国引领世界教育的世纪机缘。在久远漫长历史时期曾长期引领世界教育的中国人,要紧紧抓住这久违的整体引领世界教育的机遇,科学谋划,精心设计,从速行动。中国引领世界智慧教育有着得天独厚的优势。我国已在局部引领智慧教育,现在要加快由局部引领向整体引领的转型和发展。

关键词:智慧教育;智慧型课程;智创室;智慧性评价;智慧研创模式;长链学习理论;

引用:陈琳,陈耀华,郑旭东,李振超.智慧教育中国引领[J].电化教育研究,2015,36(04):23-27.

35.智慧教育研究现状与发展趋势

摘要:当前,以大数据分析、人工智能等信息技术为支撑的智慧教育模式已成教育信息化发展的趋势,也成为学术界热点的研究方向.首先,对教学行为、海量知识资源2类教育大数据的挖掘技术进行调研分析;其次,重点论述了导学、推荐、答疑、评价等教学环节中的4项关键技术,包括学习路径生成与导航、学习者画像与个性化推荐、智能在线答疑以及精细化评测,进而对比分析了国内外主流的智慧教育平台;最后,探讨了当前智慧教育研究的局限性,总结出在线智能学习助手、学习者智能评估、网络化群体认知、因果关系发现等智慧教育的研究发展方向.

关键词:智慧教育;教育大数据;大数据分析;人工智能;知识图谱;

引用:郑庆华,董博,钱步月,田锋,魏笔凡,张未展,刘均.智慧教育研究现状与发展趋势[J].计算机研究与发展,2019,56(01):209-224.

36.智慧教育的体系技术解构与融合路径研究

摘要:信息技术的快速发展及其在教育领域的不断渗透,正颠覆性影响着教育体系的理论、模式和环境。为深入理解智慧教育体系的运作模式和实现原理,该文从体系、技术和功能实现的角度对智慧教育进行解构,讨论了体现智慧教育所含智慧特征的技术细节和内在联系,提出了智慧教育关键技术,描述了技术所带来的智慧教育特征和教育应用场景,给出了智慧教育技术融合发展路径的建议。

关键词:智慧教育;体系解构;技术解构;技术融合路径;

引用:胡钦太,郑凯,胡小勇,林南晖.智慧教育的体系技术解构与融合路径研究[J].中国电化教育,2016(01):49-55.

37.智慧教育引领教育的创新与变革——技术与教育深度融合的视角

摘要:智慧教育是教育信息化的未来发展趋势。基于技术与教育的深度融合,实现教育的创新与变革是智慧教育追求的核心目标。智慧教育为教育的创新与变革提供了动力,智慧教育驱动了教育理念、教学模式、学习理念和学习方式、教育制度和人才培养模式、教学管理和教学评价的创新与变革,智慧教育最终支持有教无类、因材施教、终身学习、人人成才的中国教育梦的实现。

关键词:智慧教育;技术;融合;创新;变革;

引用:王济军.智慧教育引领教育的创新与变革——技术与教育深度融合的视角[J].现代教育技术,2015,25(05):53-58.

38.国际智慧教育的进展及其启示

摘要:由于各种智能信息技术在教育中的应用,造就了一种具有智慧特征的教育形态,即智慧教育。它是多种智能信息技术与教育深度融合的产物,是未来教育信息化发展的一个重要方向。智慧教育是具有智能化、个性化、多元化和生态化等特征的新型教育形态。世界各国从不同角度强调转变教师观念、提升信息技术教学应用能力、建构智慧教育环境、开发数字教材和开展智慧型学习活动等是实施和推进智慧教育的有效途径。国际上有关智慧教育的研究和实践对我国开展智慧教育具有重要的借鉴意义。

关键词:智慧教育;信息技术;智能技术;深度融合;

引用:张立新,朱弘扬.国际智慧教育的进展及其启示[J].教育发展研究,2015,35(05):54-60.

39.智慧教育环境的系统模型设计

关键词:智慧教育;教育环境;系统模型;设计原则;智慧探究基地;

引用:赵秋锦,杨现民,王帆.智慧教育环境的系统模型设计[J].现代教育技术,2014,24(10):12-18.

40.面向智慧教育的学习大数据分析技术

关键词:大数据;智慧教育;学习分析;人工智能;自适应学习;

引用:吴文峻.面向智慧教育的学习大数据分析技术[J].电化教育研究,2017,38(06):88-94.

41.面向智慧教育的思维教学

关键词:思维教学;智慧教育;智慧学习者;学生思维模型;教学策略;

引用:祝智庭,肖玉敏,雷云鹤.面向智慧教育的思维教学[J].现代远程教育研究,2018(01):47-57.

42.智慧教育渊源论

摘要:起点决定行动方向,智慧教育的渊源直接影响其科学发展。由IBM公司智慧地球派生的智慧教育,不是真正意义上的智慧教育,其实质仅仅是较高层次的教育信息化。真正的智慧教育是互联网+教育的新形态,是智慧时代所呼唤的与时代相匹配并以引领时代为己任的新教育。人类走向智慧时代、国家创新建设、学界自觉以及教育要素改变引发的新需求等,呼唤和推动教育走向更大的智慧,走向智慧教育。智慧教育一定要从相当程度上已被误入歧途的器和术的层面,跃迁到法和道的层面,还中国人高度认可、以创新创造为最大特征的智慧的本来面目,从而真正建构培养时代之人的教育新制度、新秩序、新模式、新方式,让教育真正具有时代智慧。

关键词:智慧时代;智慧教育;教育信息化;大成智慧学;第二次教育现代化;

引用:陈琳,孙梦梦,刘雪飞.智慧教育渊源论[J].电化教育研究,2017,38(02):13-18.

43.智慧教育:概念特征、理论研究与应用实践

摘要:本文基于广东省佛山市禅城区智慧校园示范工程项目的研究实践,对智慧教育的概念进行了分析与界定,并从技术、资源、教学三个维度对智慧教育的特征进行深入分析。同时对智慧教育的理论研究与应用实践现状进行了系统梳理,进而对当前智慧教育所面临的问题进行了总结与概括,希望藉此进一步深化对智慧教育的认识,为智慧教育的研究与实践提供参考与借鉴。

关键词:智慧教育;智能教育;智慧校园;电子书包;

引用:王玉龙,蒋家傅.智慧教育:概念特征、理论研究与应用实践[J].中国教育信息化,2014(01):10-13.

44.面向智慧教育的学科知识图谱构建与创新应用

关键词:智慧教育;学科知识图谱;人工智能;构建应用;

引用:李艳燕,张香玲,李新,杜静.面向智慧教育的学科知识图谱构建与创新应用[J].电化教育研究,2019,40(08):60-69.

45.大学英语智慧教育中的思政渗透研究——以《综合英语Ⅰ》为例

摘要:十九大报告作出了中国特色社会主义进入新时代的重大判断。在新时代背景下,大学英语应顺应时代利用好智慧课堂,以课程为载体,把思想政治工作贯穿教育全过程。以《综合英语I》为例,从大学英语智慧教育与思政教育的内在联系、大学英语智慧课堂的思政渗透中现行的问题以及改革对策三方面出发,阐释在现代化教育技术的引领,教师发挥引导作用将新时代的思政教育渗透入英语教学课堂,培养担当民族复兴大任的时代新人。

关键词:课程思政;智慧教育;新时代;大学英语;

引用:王觅.大学英语智慧教育中的思政渗透研究——以《综合英语Ⅰ》为例[J].浙江工贸职业技术学院学报,2018,18(02):74-78.

46.智慧教学能力:智慧教育时代的教师能力向度

摘要:智慧的教师可以有效促进学生智慧的发展。智慧可以解释为工具理性、价值理性及意义理性,表征学生对于自身与自然、社会、自我世界三维关系的理解与构建。智慧教学能力源自教师主体智慧,经由实践行为外化,指向改造学生的理性世界,意在诠释教师教学何以能及如何能促进学生智慧的发展。信息化背景下,教师的智慧教学能力具体表现为:设计问题逻辑,解蔽工具理性;构建情境背景,解蔽价值理性;适时对话评价,启发意义理性;应用信息技术,实现适恰干预。

关键词:智慧教学能力;智慧生成;教师能力;

引用:杨鑫,解月光.智慧教学能力:智慧教育时代的教师能力向度[J].教育研究,2019,40(08):150-159.

47.技术赋能智慧教育之实践路径

摘要:教育信息化2.0时代,智慧教育要通过创新发展引领教育变革,为护航此行动,研究在解析智慧教育愿景的基础上,探究了5G移动通信、大数据、人工智能、XR、区块链等主流和新兴技术对智慧教育的赋能作用,并进一步从学习环境生态化(从O2O到OAO再到OMO)、行为主体协同化(由人际协同扩展到人机协同)、教育教学适性化(规模化与个性化的统一)和学习评估全息化(从平面走向立体)四个方面探索了技术赋能智慧教育的实践路径。在承认技术变革力量的理念下,研究更主张对技术秉承喜新不厌旧的态度,希望研究也能够为本领域同仁与上级领导部门研制教育信息化十四五规划提供参考。

关键词:智慧教育;5G;大数据;人工智能;XR技术;区块链;

引用:祝智庭,彭红超.技术赋能智慧教育之实践路径[J].中国教育学刊,2020(10):1-8.

48.我国智慧教育领域的研究热点与发展趋势分析——基于词频分析法、共词聚类法和多维尺度分析法

关键词:智慧教育;词频分析法;共词聚类法;多维尺度分析法;

引用:王米雪,张立国.我国智慧教育领域的研究热点与发展趋势分析——基于词频分析法、共词聚类法和多维尺度分析法[J].现代教育技术,2017,27(03):41-48.

49.智慧教育的发展及价值取向分析

摘要:近几年来,智慧教育的研究和实践呈现一种蓬勃发展的态势,也存在一些问题和不足。在研究和实践中,对于智慧教育的界定还存在一定争议,较多从环境和技术的角度去描述智慧教育,有的脱离教育信息化发展的整体脉络孤立地去探讨智慧教育。该文梳理了智慧教育的基本概念,分析了智慧教育发展的现状和存在的问题。在此基础上,提出了智慧教育是教育信息化发展的高级阶段的概念,指出了智慧教育发展的基本路径。

关键词:智慧教育;概念;实践;发展路径;

引用:马小强,施建国,程莉莉,王珠珠.智慧教育的发展及价值取向分析[J].中国电化教育,2017(12):1-6.

50.5G+智慧教育:基于智能技术的教育变革

摘要:广泛应用于各垂直行业的5G通信技术正逐渐趋于成熟,为智慧教育的发展提供了可能的助力,也为解决当下教育的主要矛盾提供了条件。5G技术凭借超高速率、低时延、低功耗、大规模连接、高可靠性等特点,与人工智能、物联网、大数据、区块链等技术结合,推动教育智能技术的应用升级。首先分析了5G时代的教育智能技术及八种典型应用,包括智慧平安校园、融合学习空间、同步网络课堂、教师专业发展、机器人学伴、移动泛在学习、虚拟仿真实训、智慧电子教材。接着从个体学习、小组协作学习、班级集体教学三个维度讨论了5G时代教育智能技术促进学与教模式的变革。最后,从教育智能技术、典型应用、学与教的变革、智慧教育新生态等角度提出了5G时代智慧教育框架。

关键词:5G;智慧教育;教育智能技术;教育变革;

引用:杨俊锋,施高俊,庄榕霞,王运武,黄荣怀.5G+智慧教育:基于智能技术的教育变革[J].中国电化教育,2021(04):1-7.

THE END
1.数据挖掘概念与流程和数据预处理与特征工程二、特征工程 三、数据挖掘概念 四、数据挖掘流程 一、数据预处理 数据预处理是在进行数据分析、建模等操作之前,对原始数据进行的一系列处理步骤,目的是提高数据质量,使其更适合后续的分析和处理。主要包括以下几个方面: 1. 数据收集 从各种数据源(如数据库、文件、网络接口等)获取相关的数据。收集过程中要确保数据https://blog.csdn.net/2301_81709812/article/details/143275730
2.特征工程实施步骤特征工程实施步骤 来源:Coggle数据科学 入门特征工程 1. 为什么特征工程很重要? 对于不同的数据科学家,特征工程可能呈现不同的意义。对于一些数据科学家,特征工程是我们如何缩减用于监督模型的特征(例如,试图预测响应或结果变量)。 对于其他人,它是从非结构化数据中提取数值表示以供无监督模型使用的方法(例如,试图从https://www.elecfans.com/d/6234154.html
3.数据挖掘的一种方法是机器学习,以下哪些属于使用机器学习构建AI百度试题 题目数据挖掘的一种方法是机器学习,以下哪些属于使用机器学习构建AI模型的相关步骤( )。 A. 特征工程 B. 样本切分 C. 算法选取 D. 模型评估 相关知识点: 试题来源: 解析 A,B,C,D 反馈 收藏 https://easylearn.baidu.com/edu-page/tiangong/bgkdetail?id=cb1a6c20ccbff121dd3683c4&fr=search
4.图解机器学习特征工程本篇内容,ShowMeAI带大家一起来系统学习一下特征工程,包括『1.特征类型』『2.数据清洗』『3.特征构建』『4.特征变换』『5.特征选择』等板块内容。 Titanic实战项目 我们这里用最简单和常用的Titanic数据集给大家讲解。 Titanic 数据集是非常适合数据科学和机器学习新手入门练习的数据集,数据集为1912年泰坦尼克号沉船http://www.360doc.com/content/23/0924/12/47115229_1097700467.shtml
5.数据分析流程包括哪些步骤综上所述,数据分析流程包括了问题定义、数据采集、数据探索和可视化、数据预处理和特征工程、建立模型和算法选择、模型评估和优化、模型应用和结果解释等七个步骤。 数据分析过程中需要使用的分析方法 在数据分析过程中,需要使用多种分析方法和技术,以从数据中提取有用的信息和洞察。下面介绍几种常见的数据分析方法和技https://www.linkflowtech.com/news/1597
6.数据挖掘的步骤特征工程mob64ca12e83232的技术博客数据挖掘的步骤与特征工程 数据挖掘是一个复杂而系统的过程,涉及从原始数据中提取信息和知识。一个重要的阶段是特征工程,它对于模型的性能有着至关重要的影响。在这篇文章中,我们将探讨数据挖掘的主要步骤,深入分析特征工程,并通过代码示例加以说明。 数据挖掘的主要步骤 https://blog.51cto.com/u_16213397/12325092
7.数据挖掘——特征工程没有神保佑的瓶子数据挖掘——特征工程 特征工程(Feature Engineering) 特征工程其本质上是一项工程活动,它的目的是最大限度地从原始数据中提取特征以供算法和模型使用。 特征工程的重要性: 特征越好,灵活性越强 特征越好,模型越简单 特征越好,性能越出色 数据和特征决定了机器学习的上限,而模型和算法只是逼近这个上限。特征工程的最终https://www.cnblogs.com/rix-yb/p/9827463.html
8.一种基于深度学习算法的审计知识图谱实体抽取方法与流程16.步骤2.1)提取文本通用特征hw:采用bilstm模型对描述文本w每个时刻前向和后向特征进行学习,拼接两个输出作为bilstm的输出向量。bilstm的输出向量作为berta模型输入向量进行编码,以最后一层的隐层状态作为描述文本w的通用语义特征hw; 17.步骤2.2)构建审计特征专业词典la:通过词典匹配找到输入文本中所有可能形成专业表达https://www.xjishu.com/zhuanli/55/202111682324.html
9.深度学习500问——Chapter02:机器学习基础(1)当原始数据搜集和标注完毕,一般搜集的数据并不一定包含目标在各种扰动下的信息。数据的好坏对于机器学习模型的预测能力至关重要,因此一般会进行数据增强。对于图像数据来说,数据增强一般包括:图像旋转,平移。颜色变换,裁剪,仿射变换等。 步骤3:特征工程(Feature Engineering) https://cloud.tencent.com/developer/article/2398336
10.特征工程之前言介绍(0.0):什么是特征工程?特征工程解决了什么特征工程是数据挖掘模型开发中最耗时、最重要的一步。 意义 特征工程(Feature Engineering)特征工程是将原始数据转化成更好的表达问题本质的特征的过程,使得将这些特征运用到预测模型中能提高对不可见数据的模型预测精度。 特征工程简单讲就是发现对因变量y有明显影响作用的特征,通常称自变量x为特征,特征工程的目的是发https://www.jianshu.com/p/da661b73ede1
11.数据挖掘论文而在医疗信息管理过程之中应用数据挖掘技术能够较好地针对医疗卫生信息进行整理与归类来建立管理模型,形成有效的总结数据的同时能够为医疗工作的高效进行提供有价值的信息。所以笔者将以数据挖掘技术在医疗信息管理中的应用为着手点,从而针对其应用现状进行探究,以此提出加强数据挖掘技术在医疗信息管理中应用的具体措施,希望https://www.ruiwen.com/lunwen/7945818.html
12.不会做特征工程的AI研究员不是好数据科学家!上篇任何智能系统基本上是由一个端到端的流程组成,从数据原始数据开始,利用数据处理技术来加工、处理并从这些数据中设计出有意义的特征和属性。然后我们通常利用统计模型或机器学习模型在这些特征上建模,如果未来要使用的话,就基于眼前要解决的问题部署模型。一个典型的标准的基于CRISP-DM(注:跨行业数据挖掘标准流程)工业https://www.leiphone.com/category/ai/T9JlyTOAMxFZvWly.html