教育 类型
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232千字 字数
2020-11-01 发行日期
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主编推荐语

探索人工智能时代下移动学习智能服务体系及实现策略。

内容简介

人工智能时代移动学习服务研究具有很强的时代应用性和需求迫切性，对人工智能教育发展意义重大。本书以人工智能时代为背景、以人工智能与教育深度融合理念为指导、以移动学习智能服务应用需求为目标，探索人工智能时代移动学习智能服务体系以及服务实现策略。本书从人工智能时代移动学习研究现状分析入手，阐释人工智能时代移动学习研究内容与发展机遇，然后通过人工智能时代移动学习框架设计，重构移动学习功能服务体系，剖析人工智能时代移动学习智能服务功能，分析人工智能时代移动学习行为及其影响因素，开展了新时代大学生移动学习行为影响因素实证研究；然后从学习资源设计、个性化资源推荐、学习路径规划以及学习伙伴分组等服务视角研究了人工智能时代移动学习智能服务需求与解决策略，探索了概念图理论在移动学习片段式资源设计中应用、开展了人工智能技术支持下的移动学习资源自适应呈现研究、研究了多目标优化技术在移动学习个性化资源推荐中应用、设计了融合语义本体与大数据分析技术的移动学习路径规划策略、提出了移动学习伙伴模型以及KNN算法支持下的移动学习伙伴分组策略。

目录

  • 封面
  • 版权信息
  • 内容简介
  • 序
  • 前言
  • 第1章 人工智能时代移动学习
  • 1.1 人工智能时代教育变革
  • 1.1.1 人工智能教育新时代的到来
  • 1.1.2 人工智能对新时代教育影响
  • 1.1.3 人工智能教育跨界融合应用
  • 1.1.4 人工智能教育发展趋势
  • 1.2 人工智能时代移动学习现状
  • 1.2.1 移动学习发展变革
  • 1.2.2 移动学习理论基础
  • 1.2.3 移动学习研究内容
  • 1.2.4 移动学习应用领域
  • 1.3 人工智能时代移动学习发展：机遇与挑战
  • 1.3.1 人工智能时代移动学习发展面临的机遇
  • 1.3.2 人工智能时代移动学习发展面临的挑战
  • 本章小结
  • 第2章 移动学习智能服务体系设计
  • 2.1 人工智能时代移动学习框架
  • 2.1.1 移动学习框架构成要素
  • 2.1.2 移动学习框架逻辑关系
  • 2.2 人工智能时代智能服务
  • 2.2.1 智能服务概述
  • 2.2.2 教育领域的智能服务
  • 2.3 移动学习智能服务设计思路和原则
  • 2.3.1 移动学习智能服务设计思路
  • 2.3.2 移动学习智能服务设计原则
  • 2.4 移动学习智能体系设计
  • 2.4.1 移动学习智能服务框架
  • 2.4.2 移动学习智能服务功能
  • 2.5 移动学习智能服务关键技术
  • 2.5.1 移动互联网技术
  • 2.5.2 自适应学习技术
  • 2.5.3 深度学习
  • 2.5.4 语音识别技术
  • 2.5.5 情感计算技术
  • 2.5.6 自然语言处理技术
  • 本章小结
  • 第3章 移动学习行为影响因素分析
  • 3.1 移动学习行为概论
  • 3.2 移动学习行为分析
  • 3.2.1 移动学习能力要素
  • 3.2.2 学习行为层次化结构模型
  • 3.2.3 移动学习行为类型
  • 3.2.4 移动学习行为特征
  • 3.3 学习领域影响因素分析理论
  • 3.3.1 计划行为理论
  • 3.3.2 技术接受模型
  • 3.3.3 整合型技术接受与使用理论
  • 3.4 移动学习行为影响因素模型设计
  • 3.4.1 移动学习行为影响因素文献综述
  • 3.4.2 移动学习行为影响因素模型
  • 3.4.3 变量定义与测量指标
  • 3.4.4 研究假设
  • 3.5 移动学习行为影响因素实证研究
  • 3.5.1 问卷设计
  • 3.5.2 问卷发放与回收情况
  • 3.5.3 描述统计分析
  • 3.5.4 问卷信效度分析
  • 3.5.5 问卷因子分析
  • 3.5.6 结构方程建模验证与优化
  • 3.5.7 研究结果与讨论
  • 本章小结
  • 第4章 移动学习资源设计服务
  • 4.1 移动学习资源研究现状
  • 4.1.1 移动学习资源设计与开发现状
  • 4.1.2 移动学习资源管理现状
  • 4.1.3 移动学习资源应用现状
  • 4.1.4 移动学习资源评价现状
  • 4.1.5 面临的挑战和未来的发展
  • 4.2 移动学习资源设计理论基础
  • 4.2.1 移动学习资源概念
  • 4.2.2 移动学习资源特点
  • 4.2.3 移动学习资源设计原则
  • 4.2.4 移动学习资源设计理论依据
  • 4.3 移动学习资源设计
  • 4.3.1 移动学习资源设计可行性分析
  • 4.3.2 移动学习资源设计要素及其关系
  • 4.3.3 移动学习资源设计总体思路
  • 4.3.4 移动学习资源设计影响因素
  • 4.3.5 移动学习资源设计模型
  • 4.4 基于概念图理论的移动学习资源设计
  • 4.4.1 概念图理论
  • 4.4.2 资源设计服务过程
  • 4.4.3 资源设计案例分析
  • 4.5 移动学习资源自适应呈现服务策略
  • 4.5.1 资源自适应呈现研究必要性
  • 4.5.2 资源自适应呈现研究现状
  • 4.5.3 移动学习资源自适应呈现问题描述
  • 4.5.4 基于ANFIS的移动学习资源自适应呈现服务
  • 4.5.5 实证研究结果分析
  • 本章小结
  • 第5章 移动学习个性化资源推荐服务
  • 5.1 移动学习资源推荐研究现状
  • 5.1.1 在线学习资源个性化推荐
  • 5.1.2 移动学习个性化资源推荐研究
  • 5.1.3 存在的问题
  • 5.2 移动学习个性化资源推荐问题
  • 5.2.1 移动学习个性化资源推荐的定义
  • 5.2.2 移动学习个性化资源推荐原则
  • 5.2.3 移动学习个性化资源推荐影响因素
  • 5.3 移动学习个性化资源推荐策略
  • 5.3.1 移动学习资源推荐理论框架
  • 5.3.2 移动学习个性化资源推荐模型
  • 5.4 移动学习个性化资源推荐方法设计
  • 5.4.1 移动学习个性化资源推荐算法设计
  • 5.4.2 移动学习个性化资源推荐流程设计
  • 5.5 移动学习个性化资源推荐方法性能分析
  • 5.5.1 移动学习资源推荐算法性能测试
  • 5.5.2 移动学习资源推荐方法性能分析
  • 5.6 移动学习个性化资源推荐应用
  • 本章小结
  • 第6章 移动学习路径自适应规划服务
  • 6.1 移动学习路径自适应规划研究现状
  • 6.1.1 在线学习路径自适应规划研究
  • 6.1.2 移动学习路径自适应规划研究
  • 6.1.3 存在的问题
  • 6.2 移动学习路径规划问题描述及本体设计
  • 6.2.1 移动学习路径规划问题描述
  • 6.2.2 移动学习行为序列定义
  • 6.2.3 移动学习行为对象本体设计
  • 6.3 移动学习路径自适应规划模型构建
  • 6.3.1 学习路径自适应规划模型
  • 6.3.2 知识点结构关系优化
  • 6.3.3 移动知识网络构建
  • 6.3.4 移动学习路径背离度函数定义
  • 6.4 移动学习路径自适应规划方法
  • 6.4.1 移动学习路径规划算法设计
  • 6.4.2 移动学习路径背离度函数优化
  • 6.4.3 移动学习路径自适应规划方法
  • 6.5 移动学习路径自适应规划方法性能分析
  • 6.5.1 知识点结构关系优化方法
  • 6.5.2 移动学习路径自适应规划方法分析
  • 6.6 移动学习路径自适应规划服务应用设计
  • 6.6.1 案例应用背景
  • 6.6.2 课程资源分析
  • 6.6.3 其他相关本体
  • 6.6.4 规划结果展示
  • 本章小结
  • 第7章 移动学习伙伴分组服务
  • 7.1 移动学习伙伴概述
  • 7.1.1 学习伙伴演变与作用
  • 7.1.2 在线学习伙伴分组研究
  • 7.1.3 移动学习伙伴分组研究
  • 7.1.4 移动学习伙伴分组核心问题
  • 7.2 移动学习伙伴模型设计
  • 7.2.1 学习伙伴基础理论
  • 7.2.2 移动学习伙伴模型
  • 7.2.3 移动学习伙伴模型抽象表示
  • 7.2.4 移动学习伙伴模型应用框架
  • 7.3 移动学习伙伴分组策略
  • 7.3.1 移动学习伙伴分组问题描述
  • 7.3.2 基于K近邻算法的移动学习伙伴分组策略
  • 7.3.3 移动学习伙伴分组策略实证分析
  • 本章小结
  • 封底
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出版方

电子工业出版社

电子工业出版社成立于1982年10月，是国务院独资、工信部直属的中央级科技与教育出版社，是专业的信息技术知识集成和服务提供商。经过三十多年的建设与发展，已成为一家以科技和教育出版、期刊、网络、行业支撑服务、数字出版、软件研发、软科学研究、职业培训和教育为核心业务的现代知识服务集团。出版物内容涵盖了电子信息技术的各个分支及工业技术、经济管理、科普与少儿、社科人文等领域，综合出版能力位居全国出版行业前列。