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生成式人工智慧對教育的影響

  • 作者：李正軍//邱兆潔//劉建平|責編:秦藝帆
  • 出版社：東南大學
  • ISBN：9787576628906
  • 出版日期：2026/04/01
  • 裝幀：平裝
  • 頁數：161
人民幣：RMB 79 元      售價：元
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內容大鋼
    本書直面生成式人工智慧給教育領域帶來的深刻變革，基於治理基線與合規框架，關注生成式人工智慧的能力邊界與潛在風險，為人工智慧時代教師核心素養和學生學習能力的提升設計合理的路徑，並針對學校這一重要的教育場所設計覆蓋機構建設、制度政策等方面的實施路線圖，旨在為這場技術浪潮提供系統的行動指引。
作者介紹
李正軍//邱兆潔//劉建平|責編:秦藝帆
目錄
1 緒論
  1.1 人工智慧概述
    1.1.1 人工智慧的誕生
    1.1.2 人工智慧的發展歷程
    1.1.3 人工智慧發展現狀
  1.2 「教育」和「影響」的概念界定
  1.3 為何當下必須對教育進行再審視
  1.4 政策規則如何重塑「採用」與「評價」
  1.5 從使用擴散到學術誠信的新矛盾
  1.6 如何把「有效」與「無效」用法區分開來
  1.7 本書的研究框架
2 治理基線與合規框架
  2.1 國際「軟法」「硬法」與治理框架
    2.1.1 聯合國教科文組織的兩條並行路徑
    2.1.2 經濟合作與發展組織的《人工智慧原則》
    2.1.3 歐盟《人工智慧法》
    2.1.4 組織級治理框架：把「可用/合規」轉化為「可審計/可運營」
  2.2 中國的「『硬法』—『軟法』—行業規程」合力
    2.2.1 《生成式人工智慧服務管理暫行辦法》
    2.2.2 《互聯網信息服務深度合成管理規定》
    2.2.3 未成年人保護與數據跨境流動安全管理
    2.2.4 教育領域入口與過程治理
    2.2.5 中長期的頂層設計
  2.3 「證據導向」的評價體系
    2.3.1 評價內容
    2.3.2 證據形態
  2.4 運營化合規
    2.4.1 角色分工
    2.4.2 流程模板
    2.4.3 工具箱
  2.5 2025—2027年路線圖與里程碑
  2.6 風險與爭議的治理介面
    2.6.1 檢測與認定的邊界
    2.6.2 信息完整性與深度合成
3 學習科學與智能系統
  3.1 學習科學的穩定機制
    3.1.1 認知架構與認知負荷
    3.1.2 測試效應與前向測試效應
    3.1.3 間隔與迭代
    3.1.4 示例學習與「例題—問題」交替
    3.1.5 多媒體學習原則
  3.2 智能系統的教學機制
    3.2.1 學習者建模與知識追蹤
    3.2.2 個性化編排
    3.2.3 生成式反饋與對話式支架
  3.3 智能系統的證據版圖
    3.3.1 智能輔導系統與學習增益
    3.3.2 AI導師的隨機對照試驗
    3.3.3 經濟合作與發展組織TALIS 2024的實踐基線
  3.4 設計範式：把原理落在「備—授—評」的流程里

    3.4.1 備課
    3.4.2 授課
    3.4.3 評價
  3.5 測量與因果：如何判斷有效性
    3.5.1 教育場景的在線「分流」與隨機對照試驗
    3.5.2 學習分析與知識追蹤的效度
    3.5.3 證據分級框架
  3.6 中國情境：國家平台與課程標準的對接
    3.6.1 與國家智慧教育公共服務平台對齊
    3.6.2 生成式人工智慧與學段指南的銜接
4 教師人工智慧素養與能力建構
  4.1 現狀描摹與基線數據
  4.2 能力框架與核心維度
    4.2.1 聯合國教科文組織《教師人工智慧能力框架》
    4.2.2 《歐盟教育工作者數字勝任力框架》及其補充
    4.2.3 國際教育技術協會教育者標準的對照與落地要點
  4.3 教師專業發展與能力建構路徑
    4.3.1 分層進階模型
    4.3.2 能力構建路徑
    4.3.3 中國情境下的行動方案與政策抓手
  4.4 課堂應用與教學重構
    4.4.1 基於教師人工智慧素養的教學環節協同革新
    4.4.2 生成式人工智慧賦能融合教育
  4.5 組織保障與制度設計
  4.6 評估與認證
5 評估改革與質量保障
  5.1 基於證據視角的課堂流程主線協同革新
  5.2 評價再定位
  5.3 政策與合規邊界
  5.4 證據鏈與測量：效度、信度、公平性的重釋
    5.4.1 效度的重釋
    5.4.2 信度的重釋
    5.4.3 公平性的重釋
    5.4.4 「證據鏈」的制度化
  5.5 評估設計的結構化轉型
  5.6 形成性評估與學習分析
  5.7 評分與標定
  5.8 數據治理與倫理保障
  5.9 質量保障體系
6 場景方法學與案例庫
  6.1 場景方法學總覽
  6.2 場景刻畫與需求建模
    6.2.1 「角色—任務—環境」結構化刻畫
    6.2.2 「目標—先決條件—證據」鏈路
  6.3 數據與評價框架
    6.3.1 過程與結果並重的指標樹
    6.3.2 因果推斷與證據分級
  6.4 基礎教育課堂教學場景庫
    6.4.1 語文與寫作
    6.4.2 數學與科學

    6.4.3 英語與多語
  6.5 高等教育與職業教育場景庫
    6.5.1 編程與工程
    6.5.2 醫學與護理
    6.5.3 開放式書面作業
  6.6 從試點到常態
    6.6.1 「三表對齊」：把目標、量規與數據置於同一坐標系
    6.6.2 「三證閉環」：用證據鏈讓改進可驗證、可比較、可審計
    6.6.3 「三化路徑」：試點經驗標準化
  6.7 案例分析與可遷移要點
    6.7.1 Khanmigo：可對話輔導與教師助教
    6.7.2 Duolingo Max：角色扮演與答案解釋
7 學校層面的實施路線圖
  7.1 校級治理與運營化合規
    7.1.1 組織架構與職責清單
    7.1.2 校內「制度包」
  7.2 教學支持與教師發展供給
    7.2.1 「工具」「任務」「證據」三張清單
    7.2.2 校本研修與微認證
    7.2.3 課程與評價的質量保障機制
  7.3 從試點到規模化
    7.3.1 試點設計
    7.3.2 強調「學習增益+風險可控」的指標與證據
    7.3.3 溝通與社會信任
8 總結與展望
參考文獻

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