| 课程号 |
06733030 |
学分 |
2 |
| 英文名称 |
Education and Artificial Intelligence |
| 先修课程 |
计算机基础 |
| 中文简介 |
最近十多年来人工智能的飞速发展和广泛应用，特别是chatGPT、DeepSeek等大语言模型令人瞩目的表现，对于教育而言意义重大。作为高校学生，应该了解人工智能的前沿进展，学会如何在学习之中进行有效的人机协作，为将来进入工作岗位奠定扎实的人工智能技术基础。
本课程以DeepSeek等大语言模型为主要技术工具，全面介绍人工智能技术各个领域的最新成就及其在教育场景的创新应用。通过本课程学习，学生要能够借助大语言模型和其他传统人工智能技术（如数据挖掘、模式识别、机器人等）：
(1) 高效学习、提升自我；
(2) 制作多媒体课件讲解知识；
(3) 设计个性化作业了解和评价学生；
(4) 诊断学情教情；
(5) 因材施教；
(6) 实施编程和跨学科的STEM教育。 |
| 英文简介 |
Over the past decade, the rapid development and widespread application of artificial intelligence, particularly the remarkable performance of large language models like ChatGPT and DeepSeek, have held significant implications for education. As university students, it is essential to stay informed about the latest advancements in AI and learn how to effectively collaborate with these technologies in their studies, laying a solid foundation in AI for future careers.
This course primarily utilizes large language models such as DeepSeek as key technical tools, offering a comprehensive introduction to the latest achievements in various fields of AI and their innovative applications in educational settings. Through this course, students will learn to leverage large language models and other traditional AI technologies (such as data mining, pattern recognition, robotics, etc.) to:
(1) Study efficiently and enhance self-improvement;
(2) Create multimedia courseware to explain knowledge;
(3) Design personalized assignments to understand and evaluate students;
(4) Diagnose learning and teaching conditions;
(5) Provide tailored instruction based on individual needs;
(6) Implement programming and interdisciplinary STEM education. |
| 开课院系 |
教育学院 |
| 成绩记载方式 |
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| 通识课所属系列 |
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| 授课语言 |
中文 |
| 教材 |
无；
Encyclopedia of Educational Technology,Mike Spector,Sage,2015.2, |
| 参考书 |
1,9781452258225；
；
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| 教学大纲 |
内容上：从多学科角度理解教育、教育技术与人工智能关系；探讨人工智能最新技术在教育领域应用的可能性。
方法上：锻炼自我阅读和搜索文献、进行科学研究的能力
能力上：熟练运用一种编程语言和数据库管理系统
第1章 教育、自然智能与人工智能，4学时
1.1 什么是教育？
1.2 什么是自然智能？
1.3 什么是人工智能？
1.4 什么是教育技术？
1.5 教育，教育技术与人工智能之间的关系
1.6 教育系统的工作效率
第2章 一般教学系统，2学时
2.1 定义—五个元素
2.2 元素之间的关系
2.3 动态性
2.4 开放性
2.5 教育者的功能
2.6 教学法和理论基础
2.7 计算机和人工智能的作用
第3章 智能教学系统，4学时
3.1 定义
3.2 构成要素
3.3 实现技术
3.4 发展历程
3.5 应用效果
第4章 知识表示技术，4学时
4.1 概述
4.2 谓词表示法
4.3 产生式表示法
4.4 语义网络表示法(本体论)
4.5 Prolog 简介
4.6 框架表示法
4.7 面向对象表示法
4.8 脚本表示法
4.9 在教育上的应用
第5章 教育数据挖掘，4学时
5.1 基本概念
5.2 常用算法
5.3 机器学习软件 WEKA
5.3 在教育技术上的应用
5.4 MOOC大数据分析
第6章 自然语言处理与教育，4学时
6.1 自然语言及其理解
6.2 语音识别和语音合成
6.3 词法分析
6.4 句法分析
6.5 语义分析
6.6 聊天机器人与智能答疑系统
6.7 计算机辅助语言学习案例
第7章 情感计算与教育，2学时
7.1 概念
7.2 方法与工具
7.3 教育应用
第8章 机器人与教育，2学时
8.1 概念
8.2 方法与工具
8.3 教育应用
第9章 希赛可系统，4学时
9.1 理论基础
9.2 英语语法体系
9.3 系统结构和功能
9.4 教学应用和评估
第10章 总结，2学时
教师授课为主，60%；采用反转课堂的理念，鼓励学生课前预习参考文献，课上报告，20%；学生要参与课堂讨论，20%。充分利用课程管理系统的交互性，实践混合式教学。
考勤和讨论： 10%
课堂报告： 20%（20分钟以上并提交PPT）
期中作业： 20%
期末测验： 20%（在线选择题）
期末论文： 30%（关于某一专题，按照模版填写内容，5页以上）。
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| 教学评估 |
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