本书以自然语言处理作为底层理论知识在教育技术领域的发展和应用现状展开介绍，包括作为智慧教育底层依托的教育知识图谱构建及其表征学习相关理论，以及目前基于教育知识图谱的三大应用方向，即教育问答、认知诊断和自动作文批改，然后作为补充，介绍融合视频、声频等数据的多模态学习分析，以及另一热门技术，即区块链在教育上的智能应用。
本书由8章组成，其结构如下：第1章简单介绍智慧教育的发展和智慧教育系统。第2章和第3章介绍知识图谱相关知识。第4章介绍基于知识图谱的教育问答。第5章结合心理学测评方法，利用大数据分析对学习者的学习状态进行认知诊断，使学习者更好地被学习环境感知，同时还介绍用学习路径推荐方法，为学习者提供更好的学习内容。这与智慧教育本质特征的要求相符。第6章介绍知识图谱技术在自动作文批改中的应用，以及深化信息技术，包括讲述运用信息技术提升教学质量，作文批改减轻教师负担，从而增强学生的学习效率。第7章主要介绍多模态数据采集与分析技术，由于智慧教育对大数据的诉求不断增加，因此全维度、多模态的数据成为学习分析技术的重要基础。第8章介绍区块链技术及区块链独特的技术特征，实现智慧教育资源的共享与安全性，从而促进教育的公平，有利于建立健全的人才培养体系。
本书适合各师范院校相关专业人员阅读，可作为各综合性大学教育学专业的教材，也适合大专以上学历对教育技术学有兴趣的相关从业人员阅读。

朱佳，博士、教授、博士生导师（计算机科学与技术、智能教育），浙江师范大学海康威视智能教育联合实验室技术负责人、原华南师范大学人工智能专业负责人、数据智能实验室负责人及模式识别与行为分析实验室负责人；中国教育技术协会人工智能专委会常务理事、中国人工智能学会青年工作组专委会理事、中国人工智能学会会刊《智能技术学报》编委会编委、中国计算机学会协同计算专委会与区块链专委会委员、澳大利亚教育研究协会会员。

第1章 概述
1.1 智慧教育：人工智能时代的教育体系
1.1.1 智慧教育的概念和特征
1.1.2 智慧教育的技术体系
1.1.3 智慧教育的发展历程
1.1.4 智慧教育的典型应用
1.2 智慧教育的技术体系
1.2.1 教育文本处理
1.2.2 多模态学习分析
1.2.3 区块链+教育
1.3 全书结构
第2章 教育知识图谱
2.1 知识图谱简介
2.1.1 知识图谱概述及发展历史
2.1.2 知识图谱的主要技术和前沿工作
2.1.3 小结
2.1.4 思考与练习
2.2 教育知识图谱构建
2.2.1 教育知识图谱构建两大视角
2.2.2 基于智能处理技术的图谱构建
2.2.3 小结
2.2.4 思考与练习
2.3 教育知识图谱应用
2.3.1 应用场景
2.3.2 小结
2.3.3 思考与练习
第3章 教育知识图谱表征学习
3.1 知识图谱表征学习简介
3.1.1 基于翻译的传统知识图谱表征学习技术
3.1.2 基于神经网络的知识图谱表征学习技术
3.1.3 知识图谱表征学习的新兴技术
3.1.4 小结
3.1.5 思考与练习
3.2 教育知识图谱表征学习的特点和挑战
3.2.1 教育知识图谱的语义特点及提取方法
3.2.2 教育知识图谱表征学习的当前挑战和解决方案
3.2.3 可解释性的教育知识图谱表征学习技术
3.2.4 小结
3.2.5 思考与练习
3.3 教育知识图谱表征学习的应用案例
3.3.1 基于教育知识图谱的教育测评
3.3.2 基于教育知识图谱的学习资源推荐
……
第4章 教育问答
第5章 认知诊断
第6章 自动作文批改
第7章 多模态学习分析
第8章 区块链+教育