《智能教育综合》科目大纲
(科目代码:653)
一、考核要求
1. 要求考生掌握数据结构所必须的基本理论、基本知识、基本技能与方法并形成体系。
2. 要求考生掌握人工智能的基本知识、基本概念和基本理论。
3. 要求考生掌握虚拟与增强现实的基本知识、基本概念和基本方法。
4. 要求考生掌握教育技术研究方法、教育数据分析方法。
5. 要求考生了解智能教育的前沿动态。
二、考核评价目标
1. 系统地理解数据结构的基本概念;
2. 掌握各种基本数据结构(线性结构、树形结构、图形结构)的定义、应用和实现
3. 准确识记人工智能的基础知识,基本掌握人工智能的基本理论。
4. 基本掌握虚拟与增强现实的基本知识、基本方法。
5. 掌握教育技术研究方法,具备教育数据分析能力。
6. 能够利用相关理论对智能教育领域的理论与实践问题进行基本分析。
三、考核内容
(一)数据结构部分
1.概述
数据结构的基本概念,包括逻辑结构、物理结构的基本概念、两者之间的区别与联系。
算法的基本概念和性质。算法的复杂度的基本概念,非递归代码的复杂度计算。
2.线性表
线性表的逻辑结构定义、线性表的顺序结构实现,以及顺序结构下的基本操作的实现。线性表的链式结构实现,以及链式结构下的基本操作的实现。
栈的基本概念、栈的性质。栈的顺序结构和链式结构实现。
队列的基本概念和性质。队列的顺序结构和链式结构实现。
3.串
串的概念,串与一般线性表的差别。
4.数组、稀疏矩阵和广义表
多维数组的概念,以及多维数组的一维数组实现。多维下标向一维下标的换算算法,并能进行手工计算。稀疏矩阵的三元组结构。
5.树和二叉树
树的定义和概念、二叉树的基本性质、二叉树的二叉链结构的实现。二叉树的前序遍历、中序遍历、后序遍历和层次遍历规则。二叉树的前序、中序和后序递归遍历算法。哈夫曼树的概念、哈夫曼算法的思想和步骤、哈夫曼编码的概念。树、森林和二叉树的关系。
6.图
图的定义、图的邻接矩阵及邻接表的实现方法。图的深度优先和广度优先遍历算法。
7.查找
静态表的概念和折半查找算法。散列表的基本概念,散列函数的基本设计技巧。二叉排序树的概念,二叉排序树上的查找、插入、删除算法。
8.内排序
简单排序法(选择排序、插入排序、交换排序)的算法思想和步骤。快速排序的算法思想和步骤。堆排序的算法思想和步骤。归并排序的算法思想和步骤。基数排序的算法思想和步骤。
(二)人工智能部分
1 人工智能概述
人工智能的概念、发展历史。机器学习的基本概念。
2 计算机视觉
计算机视觉的基本概念和实现方法。人脸识别、物体识别的实现方法,计算机视觉技术的应用场景。
3 智能语音
语音识别基本概念和实现方法、说话人识别的概念、语音合成的概念和实现方法。智能语音技术的应用场景。
4 自然语言处理
自然语言处理的概念、语言理解的实现方法、机器翻译的概念与实现方法、自然语言处理的应用场景。
5 机器人
现代机器人发展史、智能机器人的概念。
(三)虚拟与增强现实部分
1 虚拟现实技术的发展
虚拟现实的起源、基本概念、虚拟现实的出现
2 虚拟现实应用
新的工业应用、计算机辅助手术、可持续城市、融合和可适应社会
3 VR-AR的普及
新设备、新软件
4 复杂性和科学挑战
复杂性基本概念、增强现实中的真实-虚拟关系、3D交互带来的复杂性和科学挑战、视觉感知、评估
5 面向与世界更加紧密相连的VE
AR的“艰难”科学挑战、AR中从不或很少涉及的问题、空间增强现实、在增强现实中存在、触觉表面上的3D交互
6 科学和技术的前景
娱乐领域可预见的变革、脑机接口、虚拟现实中的替代感知
7 VR-AR普及的挑战和风险
健康与舒适度问题、避免不适和不安的解决方案
(四)教育技术研究方法基础部分
1 教育技术学研究方法概述
科学的研究方法及其特征、教育技术学研究方法体系、教育技术学的研究任务、教育技术学研究方法的作用、教育技术学研究的内容
2 教育技术学的研究设计
研究课题的选择、研究变量的确定、研究假设的建立、研究样本的抽取、教育技术学研究方案的撰写
3 数据和资料的收集
文献检索、问卷调查、结构化观察
4 教育技术实验研究
教育技术实验研究概述、教育技术实验设计的基本类型、教育技术实验反应变量的测量、教育技术准实验研究
5 数据的统计分析
教育技术学研究数据的统计描述、 教育技术学研究数据的统计检验、 SPSS的应用
6 内容分析
内容分析概述、内容分析的应用模式
7 社会网络分析
社会网络分析概述、社会网络分析方法和工具
8 评价研究
评价研究概述、评价指标体系的建立、教育技术评价研究中典型评价指标体系
9 行动研究
行动研究概述、行动研究的操作程序
10 基于设计的研究
基于设计的研究概述、基于设计的研究程序
11 质的研究
质的研究概述、质的研究资料的收集与分析、质的研究报告的撰写
12 研究论文的撰写
研究论文的类型与结构、研究论文的撰写
四、参考书目
1.《人工智能 [Artificial Intelligence]》王东,利节,许莎 清华大学出版社 2019年
2.《虚拟现实与增强现实:神话与现实》布鲁诺·阿纳迪;帕斯卡·吉顿;纪尧姆·莫罗侯文军 蒋之阳等 机械工业出版社 2019年
3.《教育技术学研究方法基础》(第2版) 谢幼如 李克东 高等教育出版社 2017年
4.李春葆,《数据结构教程(第5版)》,清华大学出版社,2017.
5. 严蔚敏.《数据结构(C语言版)》,清华大学出版社,2007