教育人工智能國(guó)際會(huì)議作為智能技術(shù)在教育應(yīng)用領(lǐng)域高質(zhì)量國(guó)際會(huì)議,至今有30余年歷史。本文以2011-2018年教育人工智能國(guó)際會(huì)議論文集為研究?jī)?nèi)容,采用量化關(guān)鍵詞和內(nèi)容分析法精選129篇論文,系統(tǒng)梳理國(guó)際教育人工智能的研究現(xiàn)狀與發(fā)展脈絡(luò),將其歸納為十二個(gè)聚焦點(diǎn)并加以闡述:融合游戲化設(shè)計(jì)的智能導(dǎo)學(xué)系統(tǒng)、學(xué)習(xí)者建模、智能教學(xué)代理設(shè)計(jì)及優(yōu)化應(yīng)用、基于數(shù)據(jù)挖掘和自然語(yǔ)言處理技術(shù)的數(shù)據(jù)共享與分析、大規(guī)模在線課程和移動(dòng)學(xué)習(xí)的精準(zhǔn)學(xué)習(xí)服務(wù)、機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)的學(xué)習(xí)應(yīng)用、學(xué)習(xí)者情感計(jì)算與探測(cè)、智能技術(shù)支持教與學(xué)理論的分析與驗(yàn)證、學(xué)習(xí)者技能素養(yǎng)的智能評(píng)估工具及方法、個(gè)性化反饋與自適應(yīng)學(xué)習(xí)、課堂教學(xué)實(shí)景的人工智能教育應(yīng)用、未來(lái)智慧學(xué)習(xí)空間設(shè)計(jì)。最后,本文就我國(guó)教育人工智能本土化發(fā)展創(chuàng)新提出以下研究建議:立足多樣化視角挖掘小而精的研究主題,開(kāi)展實(shí)證研究;借助國(guó)際平臺(tái)和跨界思維,形成交叉融合型教育人工智能學(xué)術(shù)研究共同體;立足課程和教學(xué),以育人為核心,重構(gòu)智能時(shí)代的學(xué)習(xí)理論體系和實(shí)踐發(fā)展路徑。

【文章頁(yè)數(shù)】：15 頁(yè)

【文章目錄】：
一、研究方法和過(guò)程
二、研究發(fā)現(xiàn)
    (一)融合游戲化設(shè)計(jì)的智能導(dǎo)學(xué)系統(tǒng)
    (二)學(xué)習(xí)者建模
    (三)智能教學(xué)代理的設(shè)計(jì)及優(yōu)化應(yīng)用
        1)智能教學(xué)代理的語(yǔ)言、性別角色、認(rèn)知和情感行為等影響學(xué)習(xí)者的認(rèn)知投入、情感投入和行為投入。
        2)學(xué)習(xí)者的學(xué)習(xí)動(dòng)機(jī)、性別和個(gè)性對(duì)教學(xué)代理干預(yù)效果有不同程度的差異。
    (四)基于數(shù)據(jù)挖掘和自然語(yǔ)言處理技術(shù)的數(shù)據(jù)共享、重用與分析應(yīng)用
        1)有效的大數(shù)據(jù)支持自動(dòng)化生成高質(zhì)量的問(wèn)題及提示。
        2)多樣化的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)支持對(duì)學(xué)習(xí)者群組學(xué)習(xí)行為與過(guò)程的分析。
        3)自然語(yǔ)言技術(shù)和機(jī)器學(xué)習(xí)支持對(duì)學(xué)習(xí)者的隱形評(píng)估以及成績(jī)預(yù)測(cè)。
        4)知識(shí)追蹤技術(shù)支持學(xué)習(xí)資源智能推薦。
    (五)大規(guī)模在線課程和移動(dòng)學(xué)習(xí)的精準(zhǔn)學(xué)習(xí)服務(wù)
    (六)機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)的學(xué)習(xí)應(yīng)用
    (七)學(xué)習(xí)者情感計(jì)算及探測(cè)智能技術(shù)與方法
    (八)智能技術(shù)支持教與學(xué)理論的分析與驗(yàn)證
    (九)學(xué)習(xí)者素養(yǎng)的智能測(cè)評(píng)工具及方法
    (十)個(gè)性化反饋與自適應(yīng)學(xué)習(xí)
    (十一)課堂教學(xué)實(shí)景的人工智能教育應(yīng)用
    (十二)未來(lái)智慧學(xué)習(xí)空間設(shè)計(jì)
三、啟示與展望
    (一)總結(jié)與反思
        1.研究理念:以學(xué)習(xí)者為中心,關(guān)注技能素養(yǎng)和非智力因素
        2.研究路徑:從技術(shù)開(kāi)發(fā)到實(shí)踐與理論創(chuàng)新
        3.研究場(chǎng)域:兼顧非正式學(xué)習(xí)與課堂實(shí)景應(yīng)用
    (二)啟示與展望
        1.立足多樣化視角挖掘小而精的研究主題,開(kāi)展實(shí)證研究
            1)研究主題應(yīng)立足研究生長(zhǎng)點(diǎn),延拓與深耕并重。
            2)研究范式和方法設(shè)計(jì)應(yīng)重視基于數(shù)據(jù)循證的實(shí)證研究。
        2.借助國(guó)際平臺(tái)和跨界思維,形成交叉融合型教育人工智能學(xué)術(shù)研究共同體
            1)以國(guó)際教育人工智能專業(yè)化組織為紐帶，開(kāi)展高質(zhì)量的國(guó)際研究合作。
            2)以跨學(xué)科研究和跨界思維為引擎，打造高效能的“產(chǎn)-學(xué)-研-用-創(chuàng)”研究共同體。
        3.立足課程和教學(xué),以育人為核心,重構(gòu)智能時(shí)代的學(xué)習(xí)理論體系和實(shí)踐發(fā)展路徑
            1)以創(chuàng)新智能化學(xué)習(xí)設(shè)計(jì)為載體，重構(gòu)學(xué)習(xí)理論體系和豐富實(shí)踐應(yīng)用模式。
            2)以學(xué)習(xí)科學(xué)和神經(jīng)科學(xué)為理論基礎(chǔ)，研發(fā)智能學(xué)習(xí)產(chǎn)品并加快實(shí)踐推廣應(yīng)用。



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