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方海光著 著

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出版社： 机械工业出版社

ISBN：9787111550037

商品编码：11056809118

出版时间：2016-12-01

作  者:方海光 著 定  价:45 出 版 社:机械工业出版社 出版日期:2016年12月01日 页  数:217 装  帧:精装 ISBN:9787111550037 ●推荐序1大数据时代，教育的未来
●推荐序2教育大数据：开启智慧教育之门
●前言
●第1章绪论001
●1.智慧城市，如火如茶地在路上001
●2.智慧教育，步履稳健地前进着002
●3.智慧学习环境，那是一个关心我学习感受的教师003
●4.互联网教育带来了什么005
●5.MOOC、可汗学院和教育大数据是怎么回事
●6.我们未来的学习会是什么样子009
●第2章教育大数据011
●1.轰轰烈烈的大数据要干什么
●2.教育大数据就像蒙娜丽莎的微笑一样神秘吗016
●3.教育供给侧改革和教育大数据相关吗027
●4.国内外专家和实践者是如何评论教育大数据的呢028
●第3章全学习过程——教育大数据的层理解031
●1.什么是学习行为031
●2.自己在学习的时候，有人会偷偷跟踪我的学习吗032
●3.学习像蚂蚁爬行一样，会留下学习轨迹吗036
●4.学习不是走迷宫，你可以找到自己的学习路径037
●部分目录

内容简介

本书旨在全面介绍教育大数据的过去、现在和未来，在分析大数据技术发展及其对教育产业之潜在影响的基础上，应用丰富案例，对教育大数据的生态体系进行了深入梳理。教育大数据将促进开放、共享、个性的未来教育模式的建立，对教育、学习和管理都将产生深远影响。本书为有志于应用大数据升级教育产业的相关实践者提供了用于数据收集、管理、分析、展示的相关资源和工具，并对教育大数据的未来发展前景进行了大胆展望。 前言互联网和信息技术的迅速发展与普及，标志着数据技术时代的来临。人们生活在一个充满数据的世界里，信息数据量正呈指数增长，由此开启了大数据时代：通过挖掘和分析海量数据，可以获得其背后隐藏的巨大价值，从而促进应用服务的细分化和精准化。因此，如何管理和使用大数据，如何在垂直领域深度应用，已经成为国内外关注和研究的焦点。
    教育大数据是大数据在教育领域的具体表现形式，可以理解为教育领域的大数据，也可以理解为大数据在教育领域的应用，为新时代的教育教学创新提供了新的思路和方法。教育大数据直接产生于各种教育活动中，与传统教育数据相比，教育大数据的采集具有更强的实时性、连贯性、全面性和自然性，其分析处理更加复杂和多样，应用更加多元、深入和个性化。通过对数据有选择性地采集、存储与分析，可以在提升教育质量、促进教育公平、实现个性化学习、优化教育资源共享、辅等

《智慧城市蓝图：物联网、人工智能与可持续发展》 本书导言： 我们正处在一个前所未有的技术变革时代，城市，作为人类文明的结晶与核心载体，正经历着深刻的数字化重塑。从摩天大楼的钢筋水泥到地下错综复杂的管网系统，从日常通勤的车水马龙到能源消耗的精细调控，每一个城市组件都在被数据编织、算法驱动的“神经系统”所连接和优化。本书并非聚焦于单一技术栈的深入剖析，而是致力于构建一个宏大的、跨学科的知识框架，探讨如何将物联网（IoT）、人工智能（AI）、云计算、5G通信等前沿技术有机融合，绘制出一幅高效、宜居、更具韧性的智慧城市蓝图。我们深信，未来的城市不再是冰冷的机器集合，而是能够自我感知、自我学习、自我优化的生命有机体。 第一部分：智慧城市的基石与感知网络 本部分深入探讨支撑智慧城市运转的底层物理与数据基础设施。 第一章：万物互联的脉搏——物联网架构与数据采集 智慧城市的“感官”系统由海量的传感器和终端设备构成。本章首先梳理了物联网的经典三层架构（感知层、网络层、应用层），并详细分析了不同类型传感器在城市环境中的部署策略，包括环境监测（空气质量、噪音）、基础设施状态（桥梁健康、管道压力）和公共安全（视频监控、应急响应）。重点分析了LPWAN（低功耗广域网，如NB-IoT, LoRa）与5G技术在城市级海量连接中的差异化应用场景和能耗权衡。此外，本章还讨论了数据采集过程中的数据清洗、去噪与标准化处理，这是确保后续分析有效性的关键前提。 第二章：高速通道的构建——城市级通信网络与边缘计算 数据只有快速、可靠地传输才能发挥价值。本章聚焦于5G网络如何赋能智慧城市，特别是其在低延迟（如自动驾驶、远程医疗）和高带宽（如高清视频回传）方面的革命性突破。同时，随着数据量的爆炸性增长，云计算的集中式处理模式面临瓶颈。因此，我们详细阐述了边缘计算（Edge Computing）的概念、架构及其在城市交通信号优化、实时安防预警等场景中的必要性。边缘计算如何平衡响应速度与数据安全，是本章讨论的重点。 第二章末，我们将探讨数据安全与隐私保护在感知层面的基础要求，这是构建市民信任的基石。 第二部分：智慧赋能的核心——人工智能与数据洞察 本部分是全书的核心，着重探讨如何利用先进的算法和模型，将海量、异构的城市数据转化为可操作的洞察力与自动化决策。 第三章：城市交通的神经中枢——智能交通系统（ITS） 交通拥堵是现代城市的顽疾。本章从数据驱动的角度重构交通管理。内容涵盖：基于深度学习的实时交通流预测模型，如何通过分析历史数据、天气信息和实时事件，提前优化信号灯配时；智能停车系统的LBS（基于位置的服务）集成与动态定价策略；以及公共交通系统的需求响应式调度（DRT）。我们还会分析V2X（车与一切互联）通信如何融入城市交通网络，为自动驾驶的普及奠定数据基础。 第四章：城市运营的优化引擎——能源、水务与基础设施管理 智慧城市的可持续性依赖于资源分配的精确性。本章聚焦于公用事业的管理革新。在能源管理方面，通过分析智能电表数据，建立需求侧响应（Demand Response）机制，实现削峰填谷。在水务管理中，利用压力传感器和机器学习算法进行泄漏检测与预防性维护，极大地减少资源浪费。基础设施方面，探讨如何结合无人机巡检、图像识别技术，对桥梁、隧道、电力线路进行自动化健康评估，将维护工作从被动抢修转变为主动预防。 第五章：公共安全与应急响应的智能化 本章关注如何利用AI提升城市的韧性与安全系数。内容包括：智能视频分析（IVA）在人群异常行为检测、目标追踪中的应用；集成多源异构数据（社交媒体、传感器数据、气象预警）的城市风险评估模型；以及在自然灾害发生时，如何利用AI辅助调度救援资源、规划疏散路径。本章强调，智能安防系统的部署必须严格遵守法律框架，平衡效率与公民自由。 第三部分：面向未来的城市治理与生态 本部分将视角从技术应用提升到宏观的治理模式与社会影响层面。 第六章：数字孪生：城市的虚拟沙盘 数字孪生（Digital Twin）是智慧城市的终极形态之一。本章详细阐述了如何通过3D建模、实时数据集成，构建高保真的城市级数字副本。数字孪生不仅是一个可视化工具，更是一个强大的“试验场”。决策者可以在其中模拟新政策（如新的限行区域、新建能源站）对城市运行的全面影响，预测潜在的负面反馈，从而在物理世界实施前进行风险评估和参数微调。本章将探讨其在城市规划审批流程中的应用。 第七章：跨部门协同与市民参与 智慧城市的成功并非仅是技术的堆砌，更是治理模式的创新。本章探讨了打破“数据孤岛”的必要性，提出数据治理框架（Data Governance）如何促进不同政府部门之间的数据共享与协同决策。同时，分析了如何设计有效的市民参与平台，例如通过移动应用收集市民反馈、众包数据，让城市建设真正实现“自下而上”的驱动力，增强城市服务的可达性和满意度。 第八章：可持续性、韧性与伦理考量 本书最后聚焦于智慧城市发展的长期目标——可持续性和社会公平。我们评估了智慧技术在助力实现联合国可持续发展目标（SDGs）中的潜力，特别是碳排放追踪与绿色建筑管理。同时，深刻剖析了技术应用中潜藏的伦理挑战：算法偏见（Algorithmic Bias）、数据垄断、以及数字鸿沟（Digital Divide）。确保技术进步的红利能够公平地惠及所有市民，是构建真正“智慧”城市的根本所在。 结语： 智慧城市是一场永无止境的迭代过程。本书提供的不仅是当前的技术概览，更是一套思考未来城市发展路径的方法论。它呼吁城市管理者、技术开发者和市民共同参与到这场深刻的变革中，以审慎的态度驾驭技术的力量，最终实现一个更智能、更绿色、更具人文关怀的未来城市形态。

评分☆☆☆☆☆

这本书最让我感到惊艳的是，它展示了教育大数据的“预测未来”能力。我一直以为，教育数据主要用于分析现状，比如学生们现在学得怎么样，哪些课程受欢迎。但这本书让我意识到，通过对海量数据的深度挖掘，我们甚至可以预测未来的教育趋势，以及学生未来的职业发展方向。它提到的一些关于“技能画像”和“能力预测”的章节，让我脑海里不断闪过各种画面。想象一下，如果在学生进入大学之前，我们就能通过分析他的学习经历、兴趣爱好，甚至是一些非结构化数据，预测出他未来可能适合从事的职业领域，并据此推荐最合适的专业和课程，这该是多么高效和精准？这种预测不仅仅是为了找一份工作，更是为了让学生在年轻的时候，就能找到自己真正热爱并擅长的事情，从而最大化地实现个人价值。当然，书中也强调了这种预测需要谨慎和人性化，但其所展现出的潜力，已经足够令人振奋。它让我看到了教育不再是“填鸭式”的知识灌输，而是“量身定制”的成长规划，这种前瞻性让我对教育的未来充满了好奇和期待。

评分☆☆☆☆☆

说实话，一开始拿到这本书，我以为会是一本枯燥的技术指南，充满了各种算法和模型，我这种对数据分析不太感冒的读者可能会望而却步。但读完后，我发现我的担忧完全是多余的。这本书的叙述风格非常流畅，作者巧妙地将复杂的教育大数据概念，用生动有趣的语言和贴近生活的比喻解释清楚。比如，它在讲到“预测性分析”时，并没有直接抛出一堆公式，而是用“预测天气”来类比，让我瞬间就明白了其核心逻辑——通过过去的模式来推断未来的可能性。最让我印象深刻的是，书中详细阐述了如何利用教育大数据来优化课程设计。它不仅仅是告诉我们“数据很重要”，而是具体分析了哪些数据指标能够反映课程的有效性，以及如何根据这些数据调整教学内容和进度。这对于我这样一个曾经的“内容创作者”来说，简直是福音。我一直觉得，课程内容应该随着时代和学生的需求而不断进化，但往往缺乏客观的依据。这本书提供的框架和方法，让我看到了如何用数据驱动课程的迭代，让教学不再是闭门造车，而是真正以学生为中心，不断打磨出更具吸引力和实效性的课程。

评分☆☆☆☆☆

这本书的视角非常独特，它不仅仅局限于某个学科或者某个教育阶段，而是将教育大数据置于一个更广阔的社会和技术背景下来审视。我尤其喜欢它关于“人机协作”的讨论。一直以来，很多人都担心人工智能会取代教师，但这本书提供了一个更加 nuanced 的视角。它认为，大数据和人工智能并不是要取代教师，而是要成为教师的得力助手，帮助他们从繁琐的事务性工作中解放出来，将更多精力投入到更有创造性和情感连接的教学活动中。比如，AI可以帮助批改大量的客观题，分析学生的学习行为，甚至提供个性化的学习资源推荐，而教师则可以利用这些信息，更专注于与学生的深度互动，进行情感引导和价值观塑造。这种“人机协同”的模式，让我觉得非常合理和充满前景。它并没有将技术妖魔化，而是将技术视为赋能教育的工具，并强调了人类教师在情感、智慧和创造力方面的不可替代性。读完这本书，我对未来的教育模式有了更清晰的认知，也更加期待这种技术与人文相结合的教育新生态。

评分☆☆☆☆☆

这本书真的让我脑洞大开！我一直觉得教育这件事挺神秘的，老师们怎么知道学生到底“懂”了多少？考试成绩只能反映一小部分，而且很多时候还是事后诸葛亮。但这本书，它就像一把钥匙，打开了我对教育数据背后那些看不见的规律的想象。我特别喜欢它提到“学习画像”那一部分，不是简单的成绩单，而是通过分析学生在课堂互动、作业完成情况、甚至在线学习行为的蛛丝马迹，勾勒出一个立体的学习者模型。想想看，老师可以提前知道哪个知识点是学生的“软肋”，哪个教学方法对特定学生更有效，而不是一视同仁地讲课。这种精准的个性化指导，感觉像是科幻小说里的情节，但这本书却用非常详实的数据和案例，让我相信这一切并非遥不可及。它让我重新思考了“因材施教”的真正含义，不再是模糊的理念，而是可以被量化、被操作、被优化的科学。我甚至开始畅想，未来的学校会不会有一个“学习雷达”，实时监测每个学生的学习状态，并给出最及时的干预和支持。这本书的视角非常宏大，但落脚点又很扎实，让我既看到了教育的未来，也理解了当下正在发生的变革。

评分☆☆☆☆☆

我一直对教育公平这个话题非常关注，总觉得现有的教育资源分配存在很多不合理的地方，而这本书，就像一盏明灯，照亮了利用大数据解决教育不公平问题的可能路径。它让我明白，大数据不仅仅是用来提升效率，更重要的是可以用来识别和弥合教育鸿沟。书中提到的一些案例，比如如何通过分析区域教育数据， pinpoint 出薄弱环节，从而有针对性地投入资源；又或者如何利用大数据识别那些可能因为家庭背景或特殊原因而掉队的儿童，并提前进行干预，这些都让我看到了希望。我之前总是觉得，教育公平是个难以触及的理想，但这本书让我看到了实现它的具体方法。它不仅仅停留在理论层面，而是深入探讨了数据收集、分析、以及应用的全过程，并且强调了伦理和隐私保护的重要性。这让我觉得，这本书是站在一个非常负责任的角度来探讨教育大数据的，它既有宏大的愿景，也有务实的执行方案。读完之后，我感觉对教育公平的理解更加深刻了，也更加相信科技的力量能够为所有孩子带来更优质的教育机会。