智能技术与教育教学深度融合是促进教育数字化转型和教育公平优质发展的关键。《数智驱动的教育教学改革：理论与实践》基于多学科交叉视角，秉承数智驱动教育理念，遵循由浅入深、理论与实践相结合的写作逻辑，系统阐述了数智赋能教学改革的理论、技术与实践，包括“数智赋能教学发展机遇与理论变革”、“数智赋能教学改革的机制与技术”、“数智驱动下的教育教学创新实践”以及“数智驱动教育教学发展的现实挑战与展望”四篇共十一章内容。**篇分析了数据智能与教育教学发展的新机遇，详述了数据驱动下的教育理论体系与伦理问题；第二篇厘清了数智背景下教育教学要素之间的复杂关系，介绍了面向教学全过程的人工智能新技术；第三篇面向不同教育教学场景和服务对象，阐述了数智驱动的典型教育教学创新实践案例；第四篇直面数智驱动教育教学发展的现实挑战，展望了数智驱动下的教育教学理论、支撑技术和创新应用的未来。
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1992-02-12至1996-04-28 国防科技大学 计算机及应用 学士
1997-09-01至2000-07-01 教育技术学 华东师范大学 硕士
2022-02-25至2025-03-30 计算机应用技术 浙江大学 博士2005-12-01至2009-11-01 华南师范大学/硕导
2009-11-01至2019-09-12 华南师范大学/省工程中心常务副主任/博导
2010-09-10至2011-09-09 University of California, Irvine/访问学者
2017-10-29至2018-10-29 La Trobe University/荣誉访问教授
2019-09-12至今 浙江师范大学/省重点实验室主任/博导智能教育、教育技术学作为通讯作者、第一作者发表论文80余篇，其中SCI检索38篇、SSCI检索18篇、EI检索38篇，CSSCI检索10篇、其他核心期刊检索3篇。IEEE Transactions. on Learning Technologies 副主编 2019-03-20至今
浙江省高等教育学会智能教育分会 理事长 2022-10-15至今
中国教育学会中小学信息技术教育专业委员会 常务理事 2019-10-17至今
中国高等教育学会学习科学研究分会 常务理事 2021-12-01至今
湖北省教育信息化研究中心学术委员会 委员 2019-12-27至今
中国人工智能学会教育工作委员会 常委 2022-10-16至今
中国通信学会云计算专家委员会 副秘书长 2015-08-12至今
浙江师范大学教师教育学院学术委员会 主任 2021-05-14至今
中国计算机学会协同计算专委会 执行委员 2017-12-25至今
中国计算机学会计算应用专委会 执行委员 2018-12-09至今
中国人工智能学会智能服务专委会 委员 2018-12-20至今
中国人工智能学会知识工程专委会 委员 2020-11-28至今
目录
**篇 数智赋能教学发展机遇与理论变革
第1章 数据智能与教育教学发展新机遇 3
1.1 教育教学变革的背景 3
1.2 教育大数据与教育中的数据智能 4
1.2.1 教育大数据概述 4
1.2.2 大数据驱动的教育教学发展方向 6
1.2.3 教育中的数据智能及其作用 7
1.3 数据智能对教育教学发展的影响 8
1.3.1 优化学习环境，促进教与学过程高效具身 8
1.3.2 实现个性化学习目标，保障优质教学资源供给 9
1.3.3 深化学习者认知加工与社会过程理解 10
1.3.4 变革教与学方式，促进核心素养发展 10
1.3.5 革新教育治理体系，实现科学高效决策 11
参考文献 11
第2章 数智驱动下的教育理论革新 13
2.1 传统教育的反思 13
2.1.1 教学理论的演化与反思 13
2.1.2 学习理论的发展与反思 15
2.1.3 学习评价的方法与反思 16
2.1.4 教育管理的反思 17
2.2 数智驱动下教育理论的重构 18
2.2.1 数智驱动下的教学理论 19
2.2.2 数智驱动下的学习理论 21
2.2.3 数智驱动下的教育治理 29
2.3 数智驱动下的新教育伦理价值保障 30
2.3.1 数据安全和隐私 30
2.3.2 算法偏见和歧视 31
2.3.3 结果误导和滥用 32
2.3.4 技术挑战和数字鸿沟 33
2.3.5 强化伦理教育与价值观引导 34
参考文献 34
第3章 数智背景下的教学改革论 36
3.1 数智背景下教学改革的基本要求 36
3.1.1 人的审视 36
3.1.2 方法的选择 37
3.1.3 结构的调整 37
3.1.4 目标的达成 38
3.1.5 技术的支持 40
3.2 数智背景下教学改革的知识论 42
3.2.1 知识论转型与教学变革 42
3.2.2 数智赋能下的知识论与教学改革 43
3.2.3 教学改革中的其他知识问题 45
3.3 数智背景下教学改革的方法论 46
3.3.1 自下而上的教学范式变革 46
3.3.2 基于循证的教学变革路径 46
3.3.3 研究范式的转型 48
3.4 数智背景下教学改革的价值论 51
3.4.1 数智教学的价值本质和起源 51
3.4.2 数智教学的价值结构和衡量标准 51
3.4.3 数智技术教学应用的哲学反思 53
参考文献 54
第二篇 数智赋能教学改革的机制与技术
第4章 数智驱动下的教育智能机制 59
4.1 数据和知识双驱动下的教育智能机理 59
4.2 教育全过程中的数据/知识基础 61
4.2.1 数据与知识来源 61
4.2.2 数据特征与价值 63
4.2.3 知识特征与应用 65
4.3 数智关键支撑技术 66
4.3.1 教育数据采集与预处理 67
4.3.2 数据存储与管理 71
4.3.3 数据表示与分析 73
4.3.4 知识表达与融合应用 76
4.4 数智驱动教育智能的服务对象与应用 79
4.4.1 学习者 79
4.4.2 教学者 81
4.4.3 教育管理者 82
4.4.4 其他利益相关者 83
参考文献 84
第5章 数智驱动下的教与学增效技术 86
5.1 数智驱动下的教学过程增效技术 86
5.1.1 教学过程增效的概念与相关理论 86
5.1.2 数智驱动下的教学准备阶段增效技术 89
5.1.3 数智驱动下的教学阶段增效技术 94
5.1.4 数智驱动下的辅导答疑阶段增效技术 100
5.1.5 数智驱动下的教研阶段增效技术 106
5.2 数智驱动下的个性化学习增效技术 112
5.2.1 个性化学习增效的概念与相关理论 112
5.2.2 基于教育大数据的学习者画像技术 113
5.2.3 基于AI的学习内容生成技术 116
5.2.4 面向学习资源与学伴的个性化**技术 119
5.2.5 学习过程表示及其演化规律发现技术 125
5.2.6 面向学习活动的个性化经验知识**技术 128
5.3 教学与学习增效智能技术的适配实现 131
5.3.1 基于*近发展区的群智协同教学过程增效 131
5.3.2 基于GenAI内容生成的个性化学习 138
参考文献 146
第6章 数智驱动下的教学评价与质量保障技术 148
6.1 数智驱动教学下的学习诊断与评价技术 148
6.1.1 学习诊断与评价的概念和基础 148
6.1.2 学习诊断过程建模与问题发现技术 152
6.1.3 学科知识-事理综合推理与问题归因诊断技术 159
6.1.4 基于多模态认知诊断的形成性评价技术 165
6.1.5 面向学习者学业表现的总结性评价技术 166
6.1.6 基于学习规律发现的发展性评价技术 170
6.2 数智驱动管理下的教学质量保障技术 173
6.2.1 教学质量保障的概念和基础 173
6.2.2 教学资源语义组织保障技术 174
6.2.3 面向教学过程的服务功能保障技术 178
6.2.4 教学管理数据与规律的可视化技术 181
6.2.5 面向教学全过程的科学决策支持技术 184
6.3 智能教学评价与质量保障支撑技术实现 186
6.3.1 数智驱动教学下的学习评价实现 186
6.3.2 数智驱动管理下的教学质量保障实现 189
参考文献 193
第三篇 数智驱动下的教育教学创新实践
第7章 数智驱动下的在线教育实践创新 197
7.1 基于交互分析的在线学习情绪分析与干预 198
7.1.1 在线学习情绪状态识别 198
7.1.2 在线学习情绪交互作用效应分析与诊断 200
7.1.3 在线学习情绪干预机制 202
7.1.4 在线学习情绪干预应用案例 204
7.2 基于机器学习的学情预测 207
7.2.1 学情数据特征选择与量化 208
7.2.2 基于统计机器学习的学情预测 210
7.2.3 基于深度神经网络的学情预测 212
7.2.4 学情预测应用案例 216
7.3 在线教育环境中的学习全路径** 218
7.3.1 学习全路径**基础概念 219
7.3.2 面向学习全路径**的冷启动与LSTM算法 220
7.3.3 基于知识图谱的学习全路径生成 223
7.3.4 基于深度学习的学习全路径** 227
7.3.5 学习全路径**系统应用案例 228
7.4 基于GenAI的问题式学习实践 232
7.4.1 GenAI提示词模式 232
7.4.2 个性化问题式学习方法 235
7.4.3 个性化问题式学习方法应用案例 238
参考文献 241
第8章 数智驱动下的课堂教学实践创新 242
8.1 基于知识图谱的课堂辅助教学 243
8.1.1 知识图谱赋能课堂辅助教与学效果提升 243
8.1.2 知识图谱赋能教学智能化实践—以基于知识图谱的教学辅助系统为例 246
8.1.3 知识图谱赋能学生学习实践—以基于知识图谱的个性化习题系统为例 255
8.2 数智驱动的课堂智能评测与教学管理 263
8.2.1 数智驱动课堂测评与教学管理智能化 263
8.2.2 数智驱动的课堂智能评测实践—以课堂学生专注度测评为例 265
8.2.3 数智驱动的课堂教学管理实践—以课堂教学决策智能管理为例 273
参考文献 280
第9章 数智驱动下的教师专业发展实践 282
9.1 数智驱动下的教师专业能力测评 283
9.1.1 数智时代教师专业能力要求 283
9.1.2 数智驱动的教师专业能力测评方法 287
9.1.3 数智驱动下教师专业能力智能测评实践—以教师在线协作反思水平测评为例 288
9.2 数智驱动下教师专业能力提升 298
9.2.1 教师专业发展的理论取向 298
9.2.2 数智驱动的教师专业能力提升策略 299
9.2.3 数智驱动下教师专业能力提升实践—以数智驱动下教师TPACK水平提升为例 301
参考文献 307
第四篇 数智驱动教育教学发展的现实挑战与展望
第10章 数智驱动下教育教学发展的挑战 311
10.1 数智化趋势下的多学科交叉理论融合重构挑战 311
10.1.1 数智化趋势下多学科交叉视域的理论融合挑战 311
10.1.2 数智化趋势下多学科交叉视域的理论重构挑战 312
10.2 全时空教育大数据采集挑战 312
10.2.1 全时空教育大数据采集的技术挑战 313
10.2.2 全时空教育大数据采集的存储挑战 313
10.3 数智赋能的教育全过程知识建构与技术异化挑战 314
10.3.1 数智赋能的教育全过程知识建构的语义融合挑战 314
10.3.2 数智赋能的教育全过程知识建构的质性建模挑战 315
10.3.3 数智赋能的教育全过程知识建构的理解计算挑战 315
10.3.4 数智赋能教育全过程中的技术异化挑战 316
10.4 数智化导向下教育服务生态构建挑战 317
10.4.1 数智化导向下教育应用的适性服务体系挑战 317
10.4.2 数智化导向下教育服务生态演进的优化机制挑战 318
10.5 数智化背景下教育教学发展实践面临的挑战 318
10.5.1 数智化发展实践中的教师素养提升挑战 318
10.5.2 数智化发展实践中的区域发展均衡挑战 319
10.5.3 数智化发展实践中的伦理规范建立挑战 319
参考文献 319
第11章 数智驱动下教育教学发展展望 321
11.1 数智驱动下教育教学理论展望 321
11.2 数智驱动下教育教学支撑技术展望 323
11.3 数智驱动下教育教学创新应用展望 324
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