教育技术与人工智能2025|PDF|Epub|mobi|kindle电子书版本百度云盘下载

教育技术与人工智能PDF格式电子书版下载

注意：本站所有压缩包均有解压码： 点击下载压缩包解压工具

第1章 绪论1

1.1 什么是教育？1

1.2 什么是人类的自然智能？2

1.3 什么是人工智能？4

1.4 什么是教育技术？5

1.5 教育，自然智能，教育技术与人工智能之间的关系7

第2章 一般教学系统9

2.1 定义9

2.2 一般教学系统中各个要素之间的关系10

2.3 一般教学系统的动态性10

2.4 一般教学系统的开放性12

2.5 一般教学系统中教育者的功能12

2.6 一般教学系统中的教学方法和理论基础14

2.6.1 行为主义：学习依靠强化训练14

2.6.2 认知主义：学习依靠理解16

2.6.3 建构主义：学习依靠经历和解释17

第3章 计算机辅助教学系统19

3.1 定义19

3.2 计算机在一般教学系统中的功能19

第4章 知识表达技术23

4.1 概述23

4.1.1 知识的定义23

4.1.2 知识的分类23

4.1.3 知识的自然表达方法——自然语言26

4.1.4 计算机和自然语言27

4.2 谓词表示法28

4.2.1 命题逻辑29

4.2.2 谓词逻辑30

4.2.3 谓词公式的等价性与永真蕴涵32

4.2.4 自然演绎推理方法34

4.2.5 逻辑编程语言Prolog简介35

4.3 产生式表示法37

4.3.1 定义37

4.3.2 产生式系统的组成39

4.3.3 产生式表示法的特点41

4.4 语义网络表示法41

4.4.1 定义41

4.4.2 语义网络表示法的特点42

4.4.3 语义网络系统：WordNet、HowNet和CYC43

4.5 框架表示法46

4.5.1 定义46

4.5.2 框架表示法的特点47

4.6 面向对象表示法48

4.7 脚本表示法49

4.7.1 定义49

4.7.2 脚本的推理51

4.8 小结51

4.9 在教育技术上的应用52

第5章 人工神经网络53

5.1 人工神经网络简介59

5.2 神经网络的特征59

5.3 人工神经网络在个性化教学上的应用案例65

5.3.1 人类性格——大五理论66

5.3.2 人类智能——多元智力理论66

5.3.3 通过神经网络识别个人特征67

5.3.4 学习行为评价69

5.4 人工神经网络方法在高校教学评估中的应用70

5.5 人工神经网络方法在高校发展预测中的应用71

第6章 机器学习72

6.1 概述74

6.2 基本模型74

6.3 机械学习74

6.4 传授式学习76

6.5 类比学习76

6.6 归纳学习76

6.7 基于解释的学习77

6.8 在教育技术上的应用77

第7章 自然语言处理77

7.1 自然语言理解和产生80

7.1.1 概述80

7.1.2 词法分析80

7.1.3 句法分析83

7.1.4 语义分析89

7.2 智能答疑系统95

7.2.1 聊天机器人：xiaoi和CSIEC98

7.2.2 ELIZA：关键词匹配技术98

7.2.3 ALICEBOT与AIML100

7.2.4 模式匹配原理的优点和缺点107

7.2.5 关键词匹配技术应用：网络搜索110

7.2.6 汉字智能答疑系统111

7.3 语音识别和合成技术114

7.3.1 语音识别技术及其教学应用115

7.3.2 语音合成技术116

7.3.3 语音识别和合成软件介绍124

第8章 其它技术127

8.1 专家系统129

8.1.1 发展简史129

8.1.2 专家系统的定义129

8.1.3 分类129

8.1.4 基本结构129

8.1.5 设计与建造130

8.1.6 系统评价内容132

8.1.7 开发工具132

8.1.8 专家系统与教育133

8.2 Agent技术133

8.2.1 Agent历史与概念134

8.2.2 Agent的特性134

8.2.3 多Agent系统135

8.2.4 智能和社会性Agent技术在教育上的应用——以希赛可系统为例135

第9章 希赛可系统（CSIEC：Computer Simulation in Edueational Communication）136

9.1 动因137

9.2 指导理论137

9.3 相关工作139

9.4 CSIEC中的英语语法体系140

9.4.1 句子143

9.4.2 从句155

9.4.3 短语155

9.4.4 单词159

9.5 希赛可系统结构和技术机理161

9.5.1 浏览器／服务器接口162

9.5.2 英语解析器162

9.5.3 NLML解析器163

9.5.4 自然语言数据库NLDB（Natural Language Database）165

9.5.5 常识性知识165

9.5.6 文本蕴涵机理GTE（Genemtion of Textual Entailment）166

9.5.7 交流性反应机理CR（Communicational Response）185

9.5.8 多通道用户界面和可以选择的聊天模式193

9.5.9 适应于用户偏好和话题的自由聊天197

9.5.10 在给定场景中的引导性对话198

9.5.11 无限定答案填空练习的自动评分206

9.5.12 两个机器人的对话演示（“二人转”）207

9.5.13 听力训练208

9.5.14 积分机制208

9.6 系统应用和评估208

9.6.1 自由用户使用情况分析210

9.6.2 系统在韩国和日本应用情况分析216

9.6.3 英语课程整合和评估223

9.6.4 希赛可系统课程整合研究结论、反思与讨论249

附录1 插图索引265

附录2 表格索引267

参考文献269