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包郵 人工智能在教育治理中的應(yīng)用與發(fā)展
作者：陳宇,雷春
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頁(yè)數(shù)：
172
本類(lèi)榜單：計(jì)算機(jī)/網(wǎng)絡(luò)銷(xiāo)量榜
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人工智能在教育治理中的應(yīng)用與發(fā)展 版權(quán)信息
- ISBN：9787568078856
- 條形碼：9787568078856 ; 978-7-5680-7885-6
- 裝幀：一般膠版紙
- 冊(cè)數(shù)：暫無(wú)
- 重量：暫無(wú)
- 所屬分類(lèi)：>
人工智能在教育治理中的應(yīng)用與發(fā)展 本書(shū)特色
本專(zhuān)著通過(guò)介紹人工智能在教育治理中的應(yīng)用，通過(guò)人工智能在解決教育中學(xué)位預(yù)測(cè)，教育資源布局中的應(yīng)用，全面分析了當(dāng)前人工智能在教育領(lǐng)域的發(fā)展和應(yīng)用現(xiàn)狀及當(dāng)前面對(duì)的主要挑戰(zhàn)。材料權(quán)威豐富，體系結(jié)構(gòu)完整，內(nèi)容新穎翔實(shí)，知識(shí)系統(tǒng)全面，圖表豐富，行文通俗易懂，兼?zhèn)渲R(shí)性、系統(tǒng)性、可讀性、實(shí)用性和指導(dǎo)性。
人工智能在教育治理中的應(yīng)用與發(fā)展 內(nèi)容簡(jiǎn)介
隨著我國(guó)進(jìn)入中國(guó)特色社會(huì)主義新時(shí)代，對(duì)社會(huì)治理能力提出了更高要求。因此，有必要依靠人工智能等新興技術(shù)促進(jìn)社會(huì)治理的發(fā)展，更好地解決新的歷史背景下社會(huì)治理過(guò)程中的新問(wèn)題。本書(shū)是作者們?cè)诮鼛啄陣L試運(yùn)用人工智能解決教育管理信息化中痛點(diǎn)、難點(diǎn)問(wèn)題研究的一個(gè)梳理，并為讀者介紹了人工智能、大數(shù)據(jù)技術(shù)的相關(guān)概念，以及人工智能在教育治理中未來(lái)發(fā)展的展望。本書(shū)適合作為高等學(xué)校計(jì)算機(jī)專(zhuān)業(yè)高年級(jí)本科生和研究生的教材或相關(guān)科研工作者的參考，因此本書(shū)的出版具有重要的理論意義和實(shí)際應(yīng)用意義。
人工智能在教育治理中的應(yīng)用與發(fā)展 目錄
人工智能在教育治理中的應(yīng)用與發(fā)展目錄第1章背景..1
1.1教育治理..1
1.1.1教育治理的定義..1
1.1.2我國(guó)教育治理的發(fā)展過(guò)程..4
1.2人工智能與政府治理..6
1.3人工智能與教育..7
1.3.1萌芽階段..7
1.3.2起始階段..8
1.3.3發(fā)展階段..8
1.4人工智能在教育治理中的應(yīng)用..11
第2章人工智能概述..14
2.1人工智能概念..14
2.1.1什么是人工智能..14
2.1.2人工智能相關(guān)的學(xué)科..16
2.1.3人工智能的歷史..17
2.2人工智能應(yīng)用領(lǐng)域..19
第3章大數(shù)據(jù)技術(shù)..22
3.1大數(shù)據(jù)基礎(chǔ)..22
3.1.1什么是數(shù)據(jù)..22
3.1.2數(shù)據(jù)類(lèi)型..23
3.1.3大數(shù)據(jù)..25
3.2數(shù)據(jù)分析..30
3.2.1數(shù)據(jù)分析的演變..30
3.2.2數(shù)據(jù)分析種類(lèi)..31
3.2.3大數(shù)據(jù)項(xiàng)目..32
3.2.4大數(shù)據(jù)工具..32
3.3國(guó)外大數(shù)據(jù)教育治理的應(yīng)用..34
3.4教育大數(shù)據(jù)框架..36
第4章機(jī)器學(xué)習(xí)..39
4.1機(jī)器學(xué)習(xí)基礎(chǔ)知識(shí)..39
4.1.1機(jī)器學(xué)習(xí)定義..39
4.1.2機(jī)器學(xué)習(xí)分類(lèi)..40
4.1.3常見(jiàn)機(jī)器學(xué)習(xí)工具..42
4.1.4機(jī)器學(xué)習(xí)常見(jiàn)問(wèn)題..43
4.2機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用開(kāi)發(fā)過(guò)程..44
4.2.1機(jī)器學(xué)習(xí)項(xiàng)目工作流程..45
4.2.2問(wèn)題定義..45
4.2.3數(shù)據(jù)預(yù)處理..46
4.2.4訓(xùn)練模型..46
4.2.5評(píng)估..47
4.2.6部署..48
4.3深度學(xué)習(xí)..49
4.3.1人腦與神經(jīng)元..50
4.3.2人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)..51
4.3.3BP算法..52
4.3.4深度學(xué)習(xí)(deep learning)..54
4.3.5深度學(xué)習(xí)主要應(yīng)用領(lǐng)域..54
4.3.6深度學(xué)習(xí)的局限..55
第5章基于聚類(lèi)的教育資源配置研究..57
5.1聚類(lèi)算法..57
5.1.1聚類(lèi)的定義..58
5.1.2聚類(lèi)算法的要求..58
5.1.3聚類(lèi)算法分類(lèi)..59
5.2常見(jiàn)聚類(lèi)算法..63
5.2.1KMeans聚類(lèi)算法..63
5.2.2BIRCH聚類(lèi)算法原理..66
5.2.3DBSCAN密度聚類(lèi)算法..72
5.3區(qū)域義務(wù)教育師資配置..74
5.3.1義務(wù)教育師資配置的意義..74
5.3.2當(dāng)前義務(wù)教育師資配置的問(wèn)題..75
5.3.3義務(wù)教育師資均衡配置引入人工智能的必要性與可行性..79
5.4基于聚類(lèi)分析的區(qū)域義務(wù)教育師資配置研究..80
5.4.1研究意義及研究現(xiàn)狀..80
5.4.2區(qū)域義務(wù)教育師資配置聚類(lèi)實(shí)驗(yàn)及結(jié)果分析..81
5.4.3結(jié)論..85
5.5義務(wù)教育資源空間布局..85
5.6基于聚類(lèi)的小學(xué)就近入學(xué)評(píng)估模型研究..88
5.6.1小學(xué)就近入學(xué)評(píng)估的研究意義..88
5.6.2國(guó)內(nèi)外相關(guān)研究現(xiàn)狀分析..89
5.6.3就近入學(xué)評(píng)估的地理空間描述模型..90
5.6.4實(shí)驗(yàn)與分析..95
第6章基于時(shí)間序列的小學(xué)入學(xué)人數(shù)預(yù)測(cè)..99
6.1時(shí)間序列預(yù)測(cè)基礎(chǔ)知識(shí)..99
6.1.1時(shí)間序列的相關(guān)概念..100
6.1.2基于統(tǒng)計(jì)的時(shí)間序列預(yù)測(cè)模型..101
6.1.3時(shí)間序列數(shù)據(jù)集劃分方法..103
6.2基于深度學(xué)習(xí)的時(shí)間序列預(yù)測(cè)模型..104
6.2.1遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(RNN)..104
6.2.2時(shí)間序列深度學(xué)習(xí)模型LSTM..106
6.3學(xué)齡人口預(yù)測(cè)..110
6.3.1學(xué)齡人口預(yù)測(cè)的意義..110
6.3.2人口變動(dòng)對(duì)教育資源的影響..111
6.3.3傳統(tǒng)學(xué)齡人口預(yù)測(cè)的方法..112
6.3.4基于深度學(xué)習(xí)的預(yù)測(cè)模型..113
6.4基于注意力機(jī)制的小學(xué)入學(xué)人數(shù)預(yù)測(cè)..114
6.4.1小學(xué)入學(xué)人數(shù)預(yù)測(cè)的問(wèn)題定義..115
6.4.2基于注意力機(jī)制的循環(huán)網(wǎng)絡(luò)學(xué)齡人口預(yù)測(cè)模型設(shè)計(jì)..115
6.4.3實(shí)驗(yàn)與分析..118
第7章基于集成模型的學(xué)生情感計(jì)算..123
7.1集成學(xué)習(xí)基礎(chǔ)..123
7.1.1集成學(xué)習(xí)概念..123
7.1.2集成模型分類(lèi)..125
7.2常見(jiàn)集成模型算法..126
7.2.1決策樹(shù)..126
7.2.2隨機(jī)森林算法..128
7.2.3Adaboost算法..130
7.2.4GBDT算法..131
7.3大學(xué)生情緒識(shí)別..132
7.3.1中國(guó)大學(xué)生心理問(wèn)題的現(xiàn)狀..132
7.3.2國(guó)內(nèi)高校心理健康存在的問(wèn)題..133
7.3.3情緒識(shí)別..135
7.3.4被動(dòng)感知..135
7.4基于XGBoost的大學(xué)生情緒識(shí)別算法..138
7.4.1XGBoost算法..138
7.4.2數(shù)據(jù)集..140
7.4.3情感模型..141
7.4.4數(shù)據(jù)處理..142
7.4.5訓(xùn)練..143
第8章人工智能在教育治理應(yīng)用展望及挑戰(zhàn)..145
8.1人工智能在教育治理中的挑戰(zhàn)..145
8.2人工智能倫理風(fēng)險(xiǎn)..147
8.2.1倫理..147
8.2.2數(shù)據(jù)倫理..148
8.2.3人工智能倫理..148
8.3人工智能在教育治理中的應(yīng)用邏輯和路徑選擇..151
8.3.1人工智能在教育治理中的應(yīng)用邏輯..151
8.3.2人工智能時(shí)代教育治理的路徑選擇..153
參考文獻(xiàn)..160
1.1教育治理..1
1.1.1教育治理的定義..1
1.1.2我國(guó)教育治理的發(fā)展過(guò)程..4
1.2人工智能與政府治理..6
1.3人工智能與教育..7
1.3.1萌芽階段..7
1.3.2起始階段..8
1.3.3發(fā)展階段..8
1.4人工智能在教育治理中的應(yīng)用..11
第2章人工智能概述..14
2.1人工智能概念..14
2.1.1什么是人工智能..14
2.1.2人工智能相關(guān)的學(xué)科..16
2.1.3人工智能的歷史..17
2.2人工智能應(yīng)用領(lǐng)域..19
第3章大數(shù)據(jù)技術(shù)..22
3.1大數(shù)據(jù)基礎(chǔ)..22
3.1.1什么是數(shù)據(jù)..22
3.1.2數(shù)據(jù)類(lèi)型..23
3.1.3大數(shù)據(jù)..25
3.2數(shù)據(jù)分析..30
3.2.1數(shù)據(jù)分析的演變..30
3.2.2數(shù)據(jù)分析種類(lèi)..31
3.2.3大數(shù)據(jù)項(xiàng)目..32
3.2.4大數(shù)據(jù)工具..32
3.3國(guó)外大數(shù)據(jù)教育治理的應(yīng)用..34
3.4教育大數(shù)據(jù)框架..36
第4章機(jī)器學(xué)習(xí)..39
4.1機(jī)器學(xué)習(xí)基礎(chǔ)知識(shí)..39
4.1.1機(jī)器學(xué)習(xí)定義..39
4.1.2機(jī)器學(xué)習(xí)分類(lèi)..40
4.1.3常見(jiàn)機(jī)器學(xué)習(xí)工具..42
4.1.4機(jī)器學(xué)習(xí)常見(jiàn)問(wèn)題..43
4.2機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用開(kāi)發(fā)過(guò)程..44
4.2.1機(jī)器學(xué)習(xí)項(xiàng)目工作流程..45
4.2.2問(wèn)題定義..45
4.2.3數(shù)據(jù)預(yù)處理..46
4.2.4訓(xùn)練模型..46
4.2.5評(píng)估..47
4.2.6部署..48
4.3深度學(xué)習(xí)..49
4.3.1人腦與神經(jīng)元..50
4.3.2人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)..51
4.3.3BP算法..52
4.3.4深度學(xué)習(xí)(deep learning)..54
4.3.5深度學(xué)習(xí)主要應(yīng)用領(lǐng)域..54
4.3.6深度學(xué)習(xí)的局限..55
第5章基于聚類(lèi)的教育資源配置研究..57
5.1聚類(lèi)算法..57
5.1.1聚類(lèi)的定義..58
5.1.2聚類(lèi)算法的要求..58
5.1.3聚類(lèi)算法分類(lèi)..59
5.2常見(jiàn)聚類(lèi)算法..63
5.2.1KMeans聚類(lèi)算法..63
5.2.2BIRCH聚類(lèi)算法原理..66
5.2.3DBSCAN密度聚類(lèi)算法..72
5.3區(qū)域義務(wù)教育師資配置..74
5.3.1義務(wù)教育師資配置的意義..74
5.3.2當(dāng)前義務(wù)教育師資配置的問(wèn)題..75
5.3.3義務(wù)教育師資均衡配置引入人工智能的必要性與可行性..79
5.4基于聚類(lèi)分析的區(qū)域義務(wù)教育師資配置研究..80
5.4.1研究意義及研究現(xiàn)狀..80
5.4.2區(qū)域義務(wù)教育師資配置聚類(lèi)實(shí)驗(yàn)及結(jié)果分析..81
5.4.3結(jié)論..85
5.5義務(wù)教育資源空間布局..85
5.6基于聚類(lèi)的小學(xué)就近入學(xué)評(píng)估模型研究..88
5.6.1小學(xué)就近入學(xué)評(píng)估的研究意義..88
5.6.2國(guó)內(nèi)外相關(guān)研究現(xiàn)狀分析..89
5.6.3就近入學(xué)評(píng)估的地理空間描述模型..90
5.6.4實(shí)驗(yàn)與分析..95
第6章基于時(shí)間序列的小學(xué)入學(xué)人數(shù)預(yù)測(cè)..99
6.1時(shí)間序列預(yù)測(cè)基礎(chǔ)知識(shí)..99
6.1.1時(shí)間序列的相關(guān)概念..100
6.1.2基于統(tǒng)計(jì)的時(shí)間序列預(yù)測(cè)模型..101
6.1.3時(shí)間序列數(shù)據(jù)集劃分方法..103
6.2基于深度學(xué)習(xí)的時(shí)間序列預(yù)測(cè)模型..104
6.2.1遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(RNN)..104
6.2.2時(shí)間序列深度學(xué)習(xí)模型LSTM..106
6.3學(xué)齡人口預(yù)測(cè)..110
6.3.1學(xué)齡人口預(yù)測(cè)的意義..110
6.3.2人口變動(dòng)對(duì)教育資源的影響..111
6.3.3傳統(tǒng)學(xué)齡人口預(yù)測(cè)的方法..112
6.3.4基于深度學(xué)習(xí)的預(yù)測(cè)模型..113
6.4基于注意力機(jī)制的小學(xué)入學(xué)人數(shù)預(yù)測(cè)..114
6.4.1小學(xué)入學(xué)人數(shù)預(yù)測(cè)的問(wèn)題定義..115
6.4.2基于注意力機(jī)制的循環(huán)網(wǎng)絡(luò)學(xué)齡人口預(yù)測(cè)模型設(shè)計(jì)..115
6.4.3實(shí)驗(yàn)與分析..118
第7章基于集成模型的學(xué)生情感計(jì)算..123
7.1集成學(xué)習(xí)基礎(chǔ)..123
7.1.1集成學(xué)習(xí)概念..123
7.1.2集成模型分類(lèi)..125
7.2常見(jiàn)集成模型算法..126
7.2.1決策樹(shù)..126
7.2.2隨機(jī)森林算法..128
7.2.3Adaboost算法..130
7.2.4GBDT算法..131
7.3大學(xué)生情緒識(shí)別..132
7.3.1中國(guó)大學(xué)生心理問(wèn)題的現(xiàn)狀..132
7.3.2國(guó)內(nèi)高校心理健康存在的問(wèn)題..133
7.3.3情緒識(shí)別..135
7.3.4被動(dòng)感知..135
7.4基于XGBoost的大學(xué)生情緒識(shí)別算法..138
7.4.1XGBoost算法..138
7.4.2數(shù)據(jù)集..140
7.4.3情感模型..141
7.4.4數(shù)據(jù)處理..142
7.4.5訓(xùn)練..143
第8章人工智能在教育治理應(yīng)用展望及挑戰(zhàn)..145
8.1人工智能在教育治理中的挑戰(zhàn)..145
8.2人工智能倫理風(fēng)險(xiǎn)..147
8.2.1倫理..147
8.2.2數(shù)據(jù)倫理..148
8.2.3人工智能倫理..148
8.3人工智能在教育治理中的應(yīng)用邏輯和路徑選擇..151
8.3.1人工智能在教育治理中的應(yīng)用邏輯..151
8.3.2人工智能時(shí)代教育治理的路徑選擇..153
參考文獻(xiàn)..160
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人工智能在教育治理中的應(yīng)用與發(fā)展 節(jié)選
黨的十八屆三中全會(huì)正式提出“推進(jìn)國(guó)家治理體系和治理能力現(xiàn)代化”。教育治理作為國(guó)家治理的重要方面，中共中央、國(guó)務(wù)院印發(fā)的《中國(guó)教育現(xiàn)代化２０３５》明確提出“推進(jìn)教育治理體系和治理能力現(xiàn)代化”的戰(zhàn)略目標(biāo)，因此必須加強(qiáng)和創(chuàng)新教育治理，強(qiáng)化教育治理中的社會(huì)協(xié)同作用和科技支撐力度，加快推進(jìn)教育治理現(xiàn)代化。 作為新一輪科技革命的引領(lǐng)性技術(shù)，人工智能與互聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、機(jī)器人、區(qū)塊鏈等技術(shù)深度融合，加速推進(jìn)全球迎來(lái)AI時(shí)代。隨著我國(guó)社會(huì)主要矛盾已經(jīng)轉(zhuǎn)化為人民日益增長(zhǎng)的美好生活需要和不平衡不充分的發(fā)展之間的矛盾，教育治理現(xiàn)代化出現(xiàn)了很多新內(nèi)涵、新問(wèn)題和新特征。因此，有必要在新的歷史背景下，充分發(fā)揮人工智能的科技支撐和賦能作用，實(shí)現(xiàn)教育治理理念、治理方式的轉(zhuǎn)型升級(jí)和治理效能的提升，推進(jìn)社會(huì)治理發(fā)展，更好地解決教育治理過(guò)程中出現(xiàn)的新問(wèn)題，加快推進(jìn)教育治理能力現(xiàn)代化。 本書(shū)的作者們?yōu)楦叩仍盒５慕處熀徒逃畔⒒馁Y深工作者，這幾年圍繞著湖北省教育信息化利用大數(shù)據(jù)和人工智能開(kāi)展了研究，有一些成功的案例以及對(duì)項(xiàng)目的反思。本書(shū)的讀者是研究教育信息化的科研工作者和一線從事教育信息化的工作者，期望本書(shū)能為他們的工作提供一定的借鑒作用。 本書(shū)的目標(biāo)是為從事人工智能在教育管理信息化領(lǐng)域研究的讀者打下基礎(chǔ)和提供示例。全書(shū)共8章，第1章介紹了教育治理的含義及其意義，人工智能和教育以及人工智能在教育治理中的應(yīng)用；第2章簡(jiǎn)單介紹了人工智能概念、歷史以及應(yīng)用領(lǐng)域，以期讀者對(duì)人工智能有個(gè)初步的了解；第3章介紹了與人工智能密切相關(guān)的大數(shù)據(jù)技術(shù)的基礎(chǔ)知識(shí)以及在教育治理中的應(yīng)用；第4章介紹了近幾年在人工智能應(yīng)用領(lǐng)域發(fā)展非常快的機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)的概念以及開(kāi)發(fā)過(guò)程，以期讀者能夠了解機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)開(kāi)發(fā)的基本流程和框架；第5章、第6章、第7章分別通過(guò)四個(gè)實(shí)際案例幫助讀者了解教育治理中的難點(diǎn)、痛點(diǎn)問(wèn)題以及機(jī)器學(xué)習(xí)算法如聚類(lèi)算法、時(shí)間序列模型、集成模型的應(yīng)用；第8章介紹了作者們這幾年在工作過(guò)程中，對(duì)人工智能在教育治理中未來(lái)應(yīng)用的一些思考。本書(shū)作者的分工如下：陳宇負(fù)責(zé)編寫(xiě)了第1~7章，約18萬(wàn)字；雷春負(fù)責(zé)編寫(xiě)了第8章，約2萬(wàn)字，以及本書(shū)的統(tǒng)稿和校對(duì)工作。 由于作者水平與精力有限，書(shū)中難免會(huì)有錯(cuò)誤或不妥當(dāng)?shù)牡胤剑凑?qǐng)讀者指正！
人工智能在教育治理中的應(yīng)用與發(fā)展 作者簡(jiǎn)介
陳宇，男，1978年10月生，湖北黃岡人，博士，副教授，現(xiàn)任湖北第二師范學(xué)院計(jì)算機(jī)學(xué)院副院長(zhǎng)。參與國(guó)家自然科學(xué)基金、國(guó)家重大專(zhuān)項(xiàng)、湖北省中央引導(dǎo)地方科技支撐計(jì)劃等國(guó)家及省級(jí)項(xiàng)目多項(xiàng)，主持省級(jí)自然科學(xué)基金項(xiàng)目1項(xiàng)、主持湖北省基礎(chǔ)教育大數(shù)據(jù)可視化及輔助決策分析項(xiàng)目多項(xiàng)。發(fā)表核心論文10余篇，獲得專(zhuān)利授權(quán)3項(xiàng)，軟件著作權(quán)3項(xiàng)。
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