序
前言
章 新技术与教育：历史与现状
1.1 技术与教育变革
1.1.1 推进终身教育发展
1.1.2 促进教育均衡
1.1.3 推进教育全球化
1.2 技术与教育：历史的变迁
1.2.1 20世纪下半叶：智能教育的萌芽
1.2.2 21世纪前20年：智能教育的发展
第2章 人工智能教育应用的理论基础
2.1 学习理论
2.1.1 行为主义学习理论
2.1.2 认知学习理论
2.1.3 建构主义理论
2.1.4 认知负荷理论
2.1.5 连接主义理论
2.1.6 情境学习理论
2.2 神经科学与类脑智能
2.2.1 神经科学
2.2.2 类脑智能
2.3 系统科学理论
2.3.1 系统科学与教育技术
2.3.2 系统科学视角下的智能教育
第3章 人工智能时代的学生与教师
3.1 人工智能时代的学习特点
3.1.1 个性化学习
3.1.2 协作学习
3.1.3 终身学习
3.2 人工智能时代的学生技能
3.2.1 内省技能
3.2.2 人际交往技能
3.2.3 问题解决技能
3.2.4 协作技能
3.2.5 信息分析技能
3.2.6 信息传播技能
3.2.7 创新技能
3.2.8 演讲技能
3.2.9 不插电的技能
3.2.10 世界公民意识
3.3 人工智能时代的教师角色
3.3.1 引导学习
3.3.2 关注现实世界
3.3.3 全面评价
3.3.4 促进全面发展
3.3.5 技术促进教学
3.3.6 终身学习
第4章 人工智能时代的教育教学
4.1 智能化教学
4.1.1 智能备课与教研
4.1.2 智能授课与精准教学
4.1.3 智能答疑与辅导
4.2 智能化学习
4.2.1 自适应学习
4.2.2 分布式学习
4.2.3 泛在学习
4.3 学校形态
4.3.1 智能教室
4.3.2 智能实验室
4.3.3 虚拟学习空间
4.3.4 智能图书馆
第5章 人工智能时代的教育治理
5.1 人工智能时代教育治理的特点
5.1.1 治理体制系统化
5.1.2 决策科学化
5.1.3 治理透明化
5.1.4 管理服务个性化
5.2 教育治理面临的挑战及改革建议
5.2.1 面临的挑战
5.2.2 改革建议
第6章 人工智能时代的教育研究
6.1 人工智能对社会科学研究的影响
6.1.1 强调实证研究方法
6.1.2 跨学科研究
6.1.3 第四范式
6.2 基于大数据的教育研究
6.2.1 学习分析
6.2.2 学习评估
6.2.3 学习追踪
6.3 基于多模态的教育研究
6.3.1 互动分析
6.3.2 过程跟踪
6.3.3 学习诊断
6.4 面向可视化的教育研究
6.4.1 直观化
6.4.2 关联化
6.4.3 交互性
第7章 人工智能与教育：现实与科幻
参考文献

本书从教育实践者的视角，系统地梳理了人工智能教育应用的现状及发展趋势。全书内容包括技术应用于教育的历史，智能教育技术的理论基础，人工智能时代教师和学生的特点，智能技术应用于课堂教学、教育管理和科研的现状，并且对人工智能教育应用的未来进行了展望。本书既可供各类教育工作者以及教育管理者深入了解智能教育技术发展的现状与趋势，也可供教育技术工作者、智能教育装备开发者等专业读者进一步明确人工智能赋能教育的发展方向。