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| 編輯推薦： |
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在AI技术重塑教育未来的关键节点，本书以开拓性视角揭开智能教育新范式，创建“多模态AI 全资源育人”生态体系，以数字媒体专业为试验田，构建起覆盖“技术-资源-教学-评估”全链路的智能教育闭环。通过元宇宙资产开发等产教融合案例，展现AI如何重构课程体系、赋能个性学习、革新评估方式，真正实现教育从“标准化”向“智慧化”的跃迁。书中既包含前沿理论框架，又提供经实践验证的职教转型方案，更深度解读国家教育数字化战略，是教育工作者把握转型先机、洞悉教育需求的理论指南。
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| 內容簡介： |
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本书立足于教育智能化转型的前沿视角，系统构建了“多模态AI 全资源育人”的新型教育范式，以数字媒体专业群为典型研究对象，通过多学科交叉的研究方法，完整提出了多模态AI驱动全资源育人的理论框架与技术实现方案。本书不仅为数字媒体专业的人才培养提供了可复制、可推广的智能化转型方案，而且提出了“技术赋能 教育创新”双轮驱动模式，为高等职业教育的内涵式发展提供了新思路，对推动教育数字化转型、实现高质量人才培养具有重要的理论价值与实践意义，并为教育管理者、专业教师和AI技术开发者提供有价值的参考。
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| 關於作者： |
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周剑平，男，汉族，副教授，浙江人，毕业于华东师范大学硕士学位；现任职与浙江商业职业技术学院副教授。研究方向：虚拟现实，AIGC，数字建模。主持省级及以上科研课题4项，发表论文10余篇，出版3部教材，获得发明专利1项，实用新型专利7项，软件著作权若干，成果获业界与学界高度认可。
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| 目錄：
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第一章 多模态AI技术与教育智能化转型001
第一节 多模态AI的概念特征与技术架构002
一、多模态AI的定义002
二、多模态AI的特征003
三、多模态AI的技术逻辑004
四、多模态AI的核心技术006
第二节 多模态AI的背景与发展趋势009
一、多模态AI的背景009
二、多模态AI的发展趋势010
第三节 多模态AI在教育智能化中的应用011
一、传统教学的核心痛点011
二、多模态AI的教育智能化适配性013
三、多模态AI在教育智能化中的场景化应用015
第二章 全资源育人的教育理念与实践017
第一节 全资源育人的理论框架018
一、全资源育人的多维内涵与教育价值018
二、全资源育人的内外部资源整合021
三、全资源教育与无边界学习的契合点025
第二节 全资源育人相较于传统教育模式的区别与优势030
一、全资源育人与传统教育模式的核心区别030
二、全资源育人模式的技术优势035
第三节 全资源育人实践现状037
一、全资源育人实践的全球趋势037
二、中国全资源育人实践的现状与特征040
第四节 全资源育人的瓶颈与突破042
一、全资源育人的核心挑战042
二、突破瓶颈的应对策略046
第三章 数字媒体专业群的学科特征、人才培养现状与创新路径049
第一节 数字媒体专业群的学科特征与演进050
一、学科交叉性的三重维度050
二、数字媒体专业演进的四个阶段052
第二节 数字媒体人才培养的现状与困境056
一、全球数字媒体产业人才培养模式比较056
二、中国数字媒体人才培养的结构性矛盾059
第三节 数字媒体专业群教育体系重构与创新路径062
一、数字媒体学科教育生态的理论框架构建062
二、数字媒体专业课程体系创新063
三、数字媒体专业产教融合的深度重构策略065
第四章 多模态AI驱动的全资源育人模式框架设计067
第一节 多模态AI驱动全资源育人模式的理论基础068
一、多模态AI与全资源育人的协同机制068
二、多模态AI驱动全资源育人模式的核心要素070
三、个性化学习路径规划技术：打造因材施教的智能教育073
第二节 多模态AI驱动全资源育人模式的框架结构076
一、框架设计的核心理念与目标076
二、多模态AI驱动的框架结构要素078
三、框架运行的核心机制081
四、框架的应用场景与实践路径084
第三节 多模态AI驱动全资源育人模式的技术实现085
一、技术路线的总体架构设计085
二、多模态数据的采集与处理088
三、多模态AI模型构建与优化090
四、系统集成与平台开发092
五、技术路线的动态优化与迭代094
第五章 多模态AI驱动下的全资源育人模式课程体系重构097
第一节 课程重构的理论基础与价值逻辑098
一、教育技术哲学视角下的课程本体论重构098
二、多模态AI驱动的课程价值转向100
第二节 课程目标与内容体系的重构102
一、动态生成的课程目标体系102
二、目标动态调整机制104
第三节 课程实施模式的创新路径105
一、虚实融合的教学场景构建105
二、人机协同的教学过程优化107
第四节 教师角色转型与能力重构109
一、教师技术接受度模型构建109
二、构建数字教师能力标准体系112
第六章 多模态AI驱动全资源育人模式的教学策略与活动设计115
第一节 基于全资源育人的项目制教学法的应用116
一、项目制教学法的核心理念与范式重构116
二、多模态AI支持的个性化教学策略创新120
三、全资源整合的实施路径与案例验证123
第二节 基于学习分析与适应性学习的个性化教学126
一、学习分析与适应性学习的理论基础126
二、多模态AI支持的个性化教学策略创新128
三、全资源整合的个性化育人实践130
第三节 线上线下混合教学场景的协同设计132
一、混合教学场景的设计原则体系化132
二、多模态AI的深度应用场景134
三、全资源整合的教学模式探索136
第七章 多模态AI驱动的全资源教学资源库的整合与优化139
第一节 数字化时代教学资源整合的必要性140
一、教学资源整合的意义140
二、多模态AI对全资源整合的范式重构141
第二节 多模态AI驱动的资源库模块化设计143
一、模块化设计核心理念与AI赋能143
二、资源库核心模块的AI增强实践144
三、资源库的构建与多模态AI的应用145
第三节 任务驱动的资源库动态构建148
一、任务驱动理念下的AI深化路径148
二、任务与资源匹配的多模态AI融合150
三、资源与多模态AI的协同发展151
第四节 全资源育人模式下的资源库形态152
一、多模态融合的知识表达体系152
二、数字化与智能化的深度渗透154
三、开放共享的生态构建155
四、虚实联动的实训资源生态157
第八章 教学评价与质量保障体系建设159
第一节 多维度评估指标的构建160
一、评价目标与原则160
二、评价指标体系的精细化设计163
三、评价方法与工具的深度融合166
四、实施挑战与应对策略167
五、实证研究与效果验证168
第二节 全流程实时教学反馈机制建设169
一、全流程实时教学反馈机制的核心理念与架构设计169
二、课前阶段：精准诊断与资源预配置172
三、课中阶段：动态监测与即时干预175
四、课后阶段：闭环优化与持续改进178
五、实施案例与效果验证181
六、伦理风险与应对策略182
第三节 质量保障体系建设184
一、教学质量监控机制184
二、教师专业发展支持186
三、持续改进机制189
第九章 教学实践案例分析——以数字媒体专业群为例191
第一节 案例背景与设计框架192
一、数字媒体专业群特征与育人痛点192
二、全资源育人设计框架193
第二节 多模态AI驱动的教学实践创新194
一、数字影像创作课程的重构194
二、智能动画设计教学实践195
三、跨媒体交互开发项目196
第三节 育人成效评估与机制解析197
一、多维成效评估体系197
二、因果机制分析198
第四节 实践启示与发展建议198
一、核心经验总结198
二、发展建议199
第五节 未来发展方向200
第六节 结语200
总结与展望201
一、多模态AI与全资源育人模式的背景与内涵201
二、多模态AI在全资源育人各环节的应用及成效201
三、实践案例分析与启示204
四、技术发展趋势204
五、全资源育人模式的深化与拓展205
六、对教育公平与个性化教育的推动205
七、教师角色与专业发展的转变206
八、教育评价与质量保障的持续优化206
参考文献207
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| 內容試閱：
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随着人工智能技术的快速发展，其在教育领域的应用已经成为推动教育创新和变革的重要动力。AI技术“在文字与图像领域对传统内容的创作与思考产生了深远的影响，其一定程度上改变了人们创建、运用以及与内容交互的方式”。特别是在多模态数据处理能力不断提升的情况下，AI技术在教育领域的应用已经从单一的技术支持转变为能够促进教育模式创新的驱动力量。本书探讨多模态AI技术驱动下的全资源育人模式创新，以适应未来教育发展的需求。
在教育领域，传统的教育模式已经难以满足新时代人才培养的需求。一方面，知识获取的渠道日益多样化。“对知识的获取不再局限于传统的认知渠道，而是扩展到文字、图片、视频、数字建模、虚拟人、场景合成等诸多数字领域。”另一方面，知识应用的场景也越来越复杂，学生不仅需要掌握知识，还需要具备解决复杂问题的能力，这需要全资源教育模式的进一步创新。
在这样的背景下，多模态AI技术的引入为教育模式的创新提供了可能。多模态AI技术能够整合图像、文本、语音、虚拟现实等多种数据类型，通过深度学习等技术进行分析和处理，提供更加丰富的教育资源和更加个性化的学习体验。本书以数字媒体专业群为典型研究对象，通过多学科交叉的研究方法，首次完整提出了多模态AI驱动全资源育人的理论框架与技术实现方案。研究内容涵盖三个关键维度：首先，从技术基础层面深入剖析了多模态AI的核心技术体系及其教育应用机理；其次，在理论创新层面构建了全资源育人模式与数字媒体专业特征的融合模型；最后，在实践应用层面开发了包括课程重构、教学策略、资源优化、评价体系在内的系统解决方案。
本书的主要创新点体现在：创建了基于多模态感知的智能教育分析模型，实现了学习行为的多维度动态监测；提出了多模态AI驱动的全资源育人框架，突破了传统教育模式的时空局限；建构了AI驱动的模块化资源库体系，构建了“需求—供给—反馈”的动态优化机制。通过系列实证研究表明，该模式可使教学效率提升40%以上，学生综合能力培养效果显著改善。通过这样的模式，可以更好地适应未来社会对人才的需求，促进教育的公平性和个性化发展，推动教育领域的持续创新。
由于时间及著者水平所限，书中难免存在不足之处，敬请广大读者批评指正。
周剑平
2025年5月
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