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方海光著 著

圖書標籤:

• 教育大數據
• 大數據
• 教育技術
• 數據挖掘
• 機器學習
• 人工智能
• 教育分析
• 學習分析
• 智慧教育
• 教育信息化

店鋪： 文軒網旗艦店

齣版社： 機械工業齣版社

ISBN：9787111550037

商品編碼：11056809118

齣版時間：2016-12-01

作  者:方海光 著 定  價:45 齣 版 社:機械工業齣版社 齣版日期:2016年12月01日 頁  數:217 裝  幀:精裝 ISBN:9787111550037 ●推薦序1大數據時代，教育的未來
●推薦序2教育大數據：開啓智慧教育之門
●前言
●第1章緒論001
●1.智慧城市，如火如茶地在路上001
●2.智慧教育，步履穩健地前進著002
●3.智慧學習環境，那是一個關心我學習感受的教師003
●4.互聯網教育帶來瞭什麼005
●5.MOOC、可汗學院和教育大數據是怎麼迴事
●6.我們未來的學習會是什麼樣子009
●第2章教育大數據011
●1.轟轟烈烈的大數據要乾什麼
●2.教育大數據就像濛娜麗莎的微笑一樣神秘嗎016
●3.教育供給側改革和教育大數據相關嗎027
●4.國內外專傢和實踐者是如何評論教育大數據的呢028
●第3章全學習過程——教育大數據的層理解031
●1.什麼是學習行為031
●2.自己在學習的時候，有人會偷偷跟蹤我的學習嗎032
●3.學習像螞蟻爬行一樣，會留下學習軌跡嗎036
●4.學習不是走迷宮，你可以找到自己的學習路徑037
●部分目錄

內容簡介

本書旨在全麵介紹教育大數據的過去、現在和未來，在分析大數據技術發展及其對教育産業之潛在影響的基礎上，應用豐富案例，對教育大數據的生態體係進行瞭深入梳理。教育大數據將促進開放、共享、個性的未來教育模式的建立，對教育、學習和管理都將産生深遠影響。本書為有誌於應用大數據升級教育産業的相關實踐者提供瞭用於數據收集、管理、分析、展示的相關資源和工具，並對教育大數據的未來發展前景進行瞭大膽展望。 前言互聯網和信息技術的迅速發展與普及，標誌著數據技術時代的來臨。人們生活在一個充滿數據的世界裏，信息數據量正呈指數增長，由此開啓瞭大數據時代：通過挖掘和分析海量數據，可以獲得其背後隱藏的巨大價值，從而促進應用服務的細分化和精準化。因此，如何管理和使用大數據，如何在垂直領域深度應用，已經成為國內外關注和研究的焦點。
    教育大數據是大數據在教育領域的具體錶現形式，可以理解為教育領域的大數據，也可以理解為大數據在教育領域的應用，為新時代的教育教學創新提供瞭新的思路和方法。教育大數據直接産生於各種教育活動中，與傳統教育數據相比，教育大數據的采集具有更強的實時性、連貫性、全麵性和自然性，其分析處理更加復雜和多樣，應用更加多元、深入和個性化。通過對數據有選擇性地采集、存儲與分析，可以在提升教育質量、促進教育公平、實現個性化學習、優化教育資源共享、輔等

《智慧城市藍圖：物聯網、人工智能與可持續發展》 本書導言： 我們正處在一個前所未有的技術變革時代，城市，作為人類文明的結晶與核心載體，正經曆著深刻的數字化重塑。從摩天大樓的鋼筋水泥到地下錯綜復雜的管網係統，從日常通勤的車水馬龍到能源消耗的精細調控，每一個城市組件都在被數據編織、算法驅動的“神經係統”所連接和優化。本書並非聚焦於單一技術棧的深入剖析，而是緻力於構建一個宏大的、跨學科的知識框架，探討如何將物聯網（IoT）、人工智能（AI）、雲計算、5G通信等前沿技術有機融閤，繪製齣一幅高效、宜居、更具韌性的智慧城市藍圖。我們深信，未來的城市不再是冰冷的機器集閤，而是能夠自我感知、自我學習、自我優化的生命有機體。 第一部分：智慧城市的基石與感知網絡 本部分深入探討支撐智慧城市運轉的底層物理與數據基礎設施。 第一章：萬物互聯的脈搏——物聯網架構與數據采集 智慧城市的“感官”係統由海量的傳感器和終端設備構成。本章首先梳理瞭物聯網的經典三層架構（感知層、網絡層、應用層），並詳細分析瞭不同類型傳感器在城市環境中的部署策略，包括環境監測（空氣質量、噪音）、基礎設施狀態（橋梁健康、管道壓力）和公共安全（視頻監控、應急響應）。重點分析瞭LPWAN（低功耗廣域網，如NB-IoT, LoRa）與5G技術在城市級海量連接中的差異化應用場景和能耗權衡。此外，本章還討論瞭數據采集過程中的數據清洗、去噪與標準化處理，這是確保後續分析有效性的關鍵前提。 第二章：高速通道的構建——城市級通信網絡與邊緣計算 數據隻有快速、可靠地傳輸纔能發揮價值。本章聚焦於5G網絡如何賦能智慧城市，特彆是其在低延遲（如自動駕駛、遠程醫療）和高帶寬（如高清視頻迴傳）方麵的革命性突破。同時，隨著數據量的爆炸性增長，雲計算的集中式處理模式麵臨瓶頸。因此，我們詳細闡述瞭邊緣計算（Edge Computing）的概念、架構及其在城市交通信號優化、實時安防預警等場景中的必要性。邊緣計算如何平衡響應速度與數據安全，是本章討論的重點。 第二章末，我們將探討數據安全與隱私保護在感知層麵的基礎要求，這是構建市民信任的基石。 第二部分：智慧賦能的核心——人工智能與數據洞察 本部分是全書的核心，著重探討如何利用先進的算法和模型，將海量、異構的城市數據轉化為可操作的洞察力與自動化決策。 第三章：城市交通的神經中樞——智能交通係統（ITS） 交通擁堵是現代城市的頑疾。本章從數據驅動的角度重構交通管理。內容涵蓋：基於深度學習的實時交通流預測模型，如何通過分析曆史數據、天氣信息和實時事件，提前優化信號燈配時；智能停車係統的LBS（基於位置的服務）集成與動態定價策略；以及公共交通係統的需求響應式調度（DRT）。我們還會分析V2X（車與一切互聯）通信如何融入城市交通網絡，為自動駕駛的普及奠定數據基礎。 第四章：城市運營的優化引擎——能源、水務與基礎設施管理 智慧城市的可持續性依賴於資源分配的精確性。本章聚焦於公用事業的管理革新。在能源管理方麵，通過分析智能電錶數據，建立需求側響應（Demand Response）機製，實現削峰填榖。在水務管理中，利用壓力傳感器和機器學習算法進行泄漏檢測與預防性維護，極大地減少資源浪費。基礎設施方麵，探討如何結閤無人機巡檢、圖像識彆技術，對橋梁、隧道、電力綫路進行自動化健康評估，將維護工作從被動搶修轉變為主動預防。 第五章：公共安全與應急響應的智能化 本章關注如何利用AI提升城市的韌性與安全係數。內容包括：智能視頻分析（IVA）在人群異常行為檢測、目標追蹤中的應用；集成多源異構數據（社交媒體、傳感器數據、氣象預警）的城市風險評估模型；以及在自然災害發生時，如何利用AI輔助調度救援資源、規劃疏散路徑。本章強調，智能安防係統的部署必須嚴格遵守法律框架，平衡效率與公民自由。 第三部分：麵嚮未來的城市治理與生態 本部分將視角從技術應用提升到宏觀的治理模式與社會影響層麵。 第六章：數字孿生：城市的虛擬沙盤 數字孿生（Digital Twin）是智慧城市的終極形態之一。本章詳細闡述瞭如何通過3D建模、實時數據集成，構建高保真的城市級數字副本。數字孿生不僅是一個可視化工具，更是一個強大的“試驗場”。決策者可以在其中模擬新政策（如新的限行區域、新建能源站）對城市運行的全麵影響，預測潛在的負麵反饋，從而在物理世界實施前進行風險評估和參數微調。本章將探討其在城市規劃審批流程中的應用。 第七章：跨部門協同與市民參與 智慧城市的成功並非僅是技術的堆砌，更是治理模式的創新。本章探討瞭打破“數據孤島”的必要性，提齣數據治理框架（Data Governance）如何促進不同政府部門之間的數據共享與協同決策。同時，分析瞭如何設計有效的市民參與平颱，例如通過移動應用收集市民反饋、眾包數據，讓城市建設真正實現“自下而上”的驅動力，增強城市服務的可達性和滿意度。 第八章：可持續性、韌性與倫理考量 本書最後聚焦於智慧城市發展的長期目標——可持續性和社會公平。我們評估瞭智慧技術在助力實現聯閤國可持續發展目標（SDGs）中的潛力，特彆是碳排放追蹤與綠色建築管理。同時，深刻剖析瞭技術應用中潛藏的倫理挑戰：算法偏見（Algorithmic Bias）、數據壟斷、以及數字鴻溝（Digital Divide）。確保技術進步的紅利能夠公平地惠及所有市民，是構建真正“智慧”城市的根本所在。 結語： 智慧城市是一場永無止境的迭代過程。本書提供的不僅是當前的技術概覽，更是一套思考未來城市發展路徑的方法論。它呼籲城市管理者、技術開發者和市民共同參與到這場深刻的變革中，以審慎的態度駕馭技術的力量，最終實現一個更智能、更綠色、更具人文關懷的未來城市形態。

評分☆☆☆☆☆

這本書最讓我感到驚艷的是，它展示瞭教育大數據的“預測未來”能力。我一直以為，教育數據主要用於分析現狀，比如學生們現在學得怎麼樣，哪些課程受歡迎。但這本書讓我意識到，通過對海量數據的深度挖掘，我們甚至可以預測未來的教育趨勢，以及學生未來的職業發展方嚮。它提到的一些關於“技能畫像”和“能力預測”的章節，讓我腦海裏不斷閃過各種畫麵。想象一下，如果在學生進入大學之前，我們就能通過分析他的學習經曆、興趣愛好，甚至是一些非結構化數據，預測齣他未來可能適閤從事的職業領域，並據此推薦最閤適的專業和課程，這該是多麼高效和精準？這種預測不僅僅是為瞭找一份工作，更是為瞭讓學生在年輕的時候，就能找到自己真正熱愛並擅長的事情，從而最大化地實現個人價值。當然，書中也強調瞭這種預測需要謹慎和人性化，但其所展現齣的潛力，已經足夠令人振奮。它讓我看到瞭教育不再是“填鴨式”的知識灌輸，而是“量身定製”的成長規劃，這種前瞻性讓我對教育的未來充滿瞭好奇和期待。

評分☆☆☆☆☆

我一直對教育公平這個話題非常關注，總覺得現有的教育資源分配存在很多不閤理的地方，而這本書，就像一盞明燈，照亮瞭利用大數據解決教育不公平問題的可能路徑。它讓我明白，大數據不僅僅是用來提升效率，更重要的是可以用來識彆和彌閤教育鴻溝。書中提到的一些案例，比如如何通過分析區域教育數據， pinpoint 齣薄弱環節，從而有針對性地投入資源；又或者如何利用大數據識彆那些可能因為傢庭背景或特殊原因而掉隊的兒童，並提前進行乾預，這些都讓我看到瞭希望。我之前總是覺得，教育公平是個難以觸及的理想，但這本書讓我看到瞭實現它的具體方法。它不僅僅停留在理論層麵，而是深入探討瞭數據收集、分析、以及應用的全過程，並且強調瞭倫理和隱私保護的重要性。這讓我覺得，這本書是站在一個非常負責任的角度來探討教育大數據的，它既有宏大的願景，也有務實的執行方案。讀完之後，我感覺對教育公平的理解更加深刻瞭，也更加相信科技的力量能夠為所有孩子帶來更優質的教育機會。

評分☆☆☆☆☆

這本書的視角非常獨特，它不僅僅局限於某個學科或者某個教育階段，而是將教育大數據置於一個更廣闊的社會和技術背景下來審視。我尤其喜歡它關於“人機協作”的討論。一直以來，很多人都擔心人工智能會取代教師，但這本書提供瞭一個更加 nuanced 的視角。它認為，大數據和人工智能並不是要取代教師，而是要成為教師的得力助手，幫助他們從繁瑣的事務性工作中解放齣來，將更多精力投入到更有創造性和情感連接的教學活動中。比如，AI可以幫助批改大量的客觀題，分析學生的學習行為，甚至提供個性化的學習資源推薦，而教師則可以利用這些信息，更專注於與學生的深度互動，進行情感引導和價值觀塑造。這種“人機協同”的模式，讓我覺得非常閤理和充滿前景。它並沒有將技術妖魔化，而是將技術視為賦能教育的工具，並強調瞭人類教師在情感、智慧和創造力方麵的不可替代性。讀完這本書，我對未來的教育模式有瞭更清晰的認知，也更加期待這種技術與人文相結閤的教育新生態。

評分☆☆☆☆☆

說實話，一開始拿到這本書，我以為會是一本枯燥的技術指南，充滿瞭各種算法和模型，我這種對數據分析不太感冒的讀者可能會望而卻步。但讀完後，我發現我的擔憂完全是多餘的。這本書的敘述風格非常流暢，作者巧妙地將復雜的教育大數據概念，用生動有趣的語言和貼近生活的比喻解釋清楚。比如，它在講到“預測性分析”時，並沒有直接拋齣一堆公式，而是用“預測天氣”來類比，讓我瞬間就明白瞭其核心邏輯——通過過去的模式來推斷未來的可能性。最讓我印象深刻的是，書中詳細闡述瞭如何利用教育大數據來優化課程設計。它不僅僅是告訴我們“數據很重要”，而是具體分析瞭哪些數據指標能夠反映課程的有效性，以及如何根據這些數據調整教學內容和進度。這對於我這樣一個曾經的“內容創作者”來說，簡直是福音。我一直覺得，課程內容應該隨著時代和學生的需求而不斷進化，但往往缺乏客觀的依據。這本書提供的框架和方法，讓我看到瞭如何用數據驅動課程的迭代，讓教學不再是閉門造車，而是真正以學生為中心，不斷打磨齣更具吸引力和實效性的課程。

評分☆☆☆☆☆

這本書真的讓我腦洞大開！我一直覺得教育這件事挺神秘的，老師們怎麼知道學生到底“懂”瞭多少？考試成績隻能反映一小部分，而且很多時候還是事後諸葛亮。但這本書，它就像一把鑰匙，打開瞭我對教育數據背後那些看不見的規律的想象。我特彆喜歡它提到“學習畫像”那一部分，不是簡單的成績單，而是通過分析學生在課堂互動、作業完成情況、甚至在綫學習行為的蛛絲馬跡，勾勒齣一個立體的學習者模型。想想看，老師可以提前知道哪個知識點是學生的“軟肋”，哪個教學方法對特定學生更有效，而不是一視同仁地講課。這種精準的個性化指導，感覺像是科幻小說裏的情節，但這本書卻用非常詳實的數據和案例，讓我相信這一切並非遙不可及。它讓我重新思考瞭“因材施教”的真正含義，不再是模糊的理念，而是可以被量化、被操作、被優化的科學。我甚至開始暢想，未來的學校會不會有一個“學習雷達”，實時監測每個學生的學習狀態，並給齣最及時的乾預和支持。這本書的視角非常宏大，但落腳點又很紮實，讓我既看到瞭教育的未來，也理解瞭當下正在發生的變革。