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    • 给教师的人工智能教育(精)
      • 作者:(英)罗斯·卢金//卡琳·乔治//穆特鲁·库库罗瓦|责编:王丹丹|译者:柴少明
      • 出版社:华东师大
      • ISBN:9787576050431
      • 出版日期:2024/08/01
      • 页数:133
    • 售价:19.2
  • 内容大纲

        什么是人工智能?我能在学校里有效地使用它吗?哪些工作最适合由人类智能完成,哪些工作最适合由人工智能完成,我该如何将这两者的优势结合起来?我和我的学校应该如何为人工智能做好准备?
        《给教师的人工智能教育》一书将帮助教师和校长们深入了解人工智能,以制定学校如何使用人工智能的战略。本书通过考察学校的需求和挑战,以确保学校做好准备有效地利用人工智能,并从幼儿到高中生举例说明,展示人工智能给学校教育带来的实际影响和益处。本书深化了对人工智能是什么和不是什么的理解,以及我们如何定义和衡量我们所重视的事物,并提供了一个框架,以支持逐步发展教师的人工智能思维,其重点在于通过基于证据的干预措施改善学生的教育机会。
  • 作者介绍

  • 目录

    前言
    引言:理解人工智能的关键要素
    第一章  什么是人工智能,它为何可能对教育有用?
      AI是什么?
      人工智能简史
      可以学习的机器
      透明度和AI,或理解黑匣子里正在发生的事情
      自主性和自适应性
      参考资源
      注释
    第二章  教育的挑战与人工智能
      你面临的挑战是什么?
      了解你的假设
      谁拥有权力:人工智能还是人类智能?
      将伦理纳入评估
      了解你的数据
      为第三章做好准备
      参考资源
      注释
    第三章  数据,无处不在的数据
      为什么如此多地谈论数据?
      数据到底是什么?
      教育中的数据
      回到机器学习人工智能
      连接挑战与数据来源
      在哪里寻找数据
      多模态数据
      平衡多个数据因素
      从发现已有数据转向收集新数据
      注释
    第四章  以不同的方式看待数据
      收集教育数据
      保持开放的心态
      我们应该收集哪些数据?
      我们如何收集数据?
      关于机器学习和数据偏差的说明
      通过访谈收集数据
      收集多模态数据
      示例:探讨性别差异
      人工智能就绪过程第2步中选择的挑战
      第3步——存在并且可以访问的数据
      第4步——收集的数据
      参考资源
      注释
    第五章  运用人工智能理解数据
      机器学习类型
      无监督机器学习
      无监督机器学习:应用案例
      机器学习就像烹饪
      主成分分析

    第六章  向人工智能学习
      简要回顾
      我们可以从不同数据源的关系中学到什么?
      从眼动追踪数据中了解协作问题解决
      有监督机器学习
      参考资源
      注释
    第七章  伦理问题,以及接下来是什么?
      人工智能教与学的伦理
      你准备好了吗?
      你的新知识如何帮助你理解已有的教育类人工智能产品?
      公司可能避而不谈
      写在最后的话
      参考资源
      注释

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