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『簡體書』人工智能+教育：人工智能时代，未来学校教育的机遇、挑战与重塑路径

書城自編碼： 3971770
分類：簡體書→大陸圖書→管理→战略管理
作者： 王立辉
國際書號(ISBN)： 9787515838960
出版社： 中华工商联合出版社
出版日期： 2024-04-01

頁數/字數： /
書度/開本： 16开 釘裝： 平装

售價：HK$ 81.6

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編輯推薦：
第四次工业革命以迅猛之势席卷全球，所有的教育体系都需要重视这一趋势。因为它会给全社会和每个人带来很多不可思议的教育机会。
人工智能将重新定义教育的未来，为教育带来更多可能性。不仅能促进教育的进一步升级，而且还能重塑学生的思维模式和学习方式，从而开启人工智能教学的新时代。
丰富的案例和研究，让我们认识到人工智能对教育的深刻影响及赋能。这是一本值得教育界的专家、学者及教师、行业爱好者等读者朋友阅读的书，以便更好地洞悉和创新教育的未来之路。
內容簡介：
人工智能技术的飞速发展为教育领域带来翻天覆地的变化，本书以深入浅出的方式，结合实证研究和前瞻性思考，探讨了人工智能时代下学校教育面临的挑战与机遇，剖析了人工智能技术如何为教育提供新的可能性，并提出了对未来教育路径的初步重塑方案。
全书共分为三个篇章：PART1揭示了在第四次教育革命的时代背景下，人工智能重塑教育的底层逻辑，列举了当今国内外颇具代表性的数字化转型实战案例；PART2进一步探索教育与AIGC、ChatGPT、元宇宙、 VR/XR、机器人等相结合的数字化转型路径；PART3强调了人工智能不仅仅是技术发展，更是教育思维的变革，通过强调跨学科教育、教育科技的可持续发展和全球协作，为我们描绘了一个更加开放、包容和创新的教育未来。
關於作者：
王立辉
宁波教育学院教育培训学院副院长、副教授，宁波市陶行知研究会副会长，宁波市人工智能学会智能教育委员会主任，宁波市计算机协会教育专委会执行委员。
內容試閱：
超级智能世界：敬畏与创新的未来之路
在当今这个飞速发展的科技时代，我们置身于超级智能时代的大潮中。
人工智能、工作场所自动化、机器人技术和自治系统正在改变着我们的生活与工作方式，这种改变通常被视为“第四次工业革命”。这一革命不仅仅是技术的迭代更新，更是对人类文明、工作方式，甚至认知方式的颠覆。目前，各国已有许多关于这一变革的研究，大多涉及预测哪些工作将会被人工智能大规模取代，以及多少人的生计可能受到威胁等问题。虽然这些研究 的结论尚未形成一致，但存在一些值得借鉴的共同观点。例如，在各行业中，运输业和仓储业或许会成为失业风险较高的领域，教育行业的就业率受到的影响或许相对较小。
尽管如此，教育体系和教育工作者、培训师的职能不应被视为不会发生重大改变。第四次工业革命以迅猛之势席卷全球，所有的教育体系都需要重视这一趋势。而身处其中的我们要想顺势而为，就必须追本溯源，并不断思考、重新探讨什么才是真正的人类智能，这将是推动我们抽丝剥茧地了解人工智能的第一步。
第四次工业革命带来的三大影响
第四次工业革命的核心在于，由人类创造的机器正以高度智能的方式运行。无人驾驶汽车和货运车辆，医疗诊断系统能够比人类医生更准确快速地诊断疾病，律师助理软件的法律检索能力远超人类……诸多例子足以印证这一点。目前，这些人工智能系统仅限于各自擅长的特定任务领域。例如，医疗诊断系统无法驾驶汽车，而律师助理软件也不具备诊断疾病的能力。然而，我们不能因此而自满，认为我们的智能不可超越。当人类与人工智能系统处理相同任务时，人工智能显然能以一种可以被视为智能的方式处理任务。
概括地说，第四次工业革命在教育体系中主要产生了三大重要影响。
首先，这一变革使我们能够利用人工智能技术解决教育和培训中的多项问题和挑战。这些挑战涉及如何弥合接受高质量教育和未接受的人之间的成就差距、解决资源匮乏问题、满足学生的新需求，以及在许多青少年尚未接受良好教育的国家建立可持续的教育体系。
思考一下，当5G网络等数字通信基础设施与巧妙设计的人工智能教育应用相结合时，无论身在何处，我们都能为每个人提供良好教育的机会。如果每个人都能接受良好教育，人类将取得何种成就？第二个影响是，人们需要学习并深入了解人工智能，以便安全、高效地
应用它。一方面，少部分人需要深入研究人工智能，开发下一代人工智能技术和各类应用程序；另一方面，跨学科理解人工智能的人需设计监管机制和道德规范，确保人工智能的良好使用。然而，我们作为教育工作者，也需要了解人工智能的基本原理，例如，为何数据对于机器学习和人工智能系统至关重要，以及人工智能能够或无法完成的任务和活动等。
第三个影响最为重要，它要求我们改变现有的教育模式和体系。这三个方面的影响相互关联，相互推进。然而，其中第三个方面的改变无疑是最为复杂、棘手的问题，需要我们重新定义和评估对人类智能的理解，以适应人工智能普及的新世界。
如果我们真心期盼能够迈向更高层次发展，并为人工智能的科学进步做好准备，就需要改变关注焦点。不再浪费精力去预测哪些工作会被人工智能取代，而是要集中理解智能的真正内涵。我们需要重点培养那些人工智能无法实现的人类智能要素，这也是目前教育领域从业者所面临的挑战。

 

 

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