在电子学习中利用人工智能：个性化学习和自适应评估的系统性回顾
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本系统性回顾通过认知神经心理学的视角分析了人工智能在电子学习中的整合，重点关注个性化学习（PL）和自适应评估（AA）。它综合了85项研究的发现，突出了人工智能在增强学生参与度和表现方面的潜力，同时解决了偏见等挑战。本文讨论了历史发展、理论基础和人工智能在教育中的实际应用，倡导进一步的实证研究以验证有效性并解决伦理问题。
- 主要观点
- 独特见解
- 实际应用
- 关键主题
- 核心洞察
- 学习成果
• 主要观点
- 1对85项关于电子学习中人工智能的研究进行了全面回顾
- 2关注认知神经心理学以增强个性化学习
- 3识别伦理挑战和未来研究方向
• 独特见解
- 1人工智能在开发自适应学习环境中的变革潜力
- 2需要对人工智能在教育环境中的有效性进行实证验证
• 实际应用
- 本文提供了关于如何有效整合人工智能到电子学习系统中的宝贵见解，以增强个性化和适应性，使其成为教育工作者和开发者的有用资源。
• 关键主题
- 1人工智能在电子学习中的整合
- 2个性化学习（PL）
- 3自适应评估（AA）
• 核心洞察
- 1系统性分析人工智能在个性化教育中的作用
- 2探讨认知神经心理学对学习的影响
- 3讨论伦理影响和未来研究需求
• 学习成果
- 1理解人工智能在个性化学习和评估中的整合
- 2识别人工智能在教育中的伦理影响和挑战
- 3探索人工智能驱动的教育系统中的未来研究方向
| 示例 | 教程 | 代码示例 | 可视化内容 |
| 基础知识 | 高级内容 | 实用技巧 | 最佳实践 |
目录
“ 电子学习中的人工智能简介
人工智能（AI）已成为电子学习中的一种变革性力量，通过个性化推荐和自适应评估提升教育体验。本节介绍了人工智能在现代教育中的重要性，特别是在COVID-19大流行所需的在线学习背景下。
“ 理解个性化学习（PL）
个性化学习（PL）根据个别学生的需求、偏好和学习风格量身定制教育体验。本节探讨了个性化学习的理论基础，强调其在优化学生参与度和动机方面的作用。
“ 教育中的自适应评估（AA）
自适应评估（AA）利用人工智能根据学生表现调整评估方法。本节讨论了自适应评估如何提供实时反馈和支持，从而增强学习过程。
“ 教育中人工智能的历史发展
人工智能在教育中的整合自其诞生以来经历了显著的发展。本节概述了人工智能发展的历史里程碑，突出了塑造电子学习环境的关键创新。
“ 人工智能应用的文献综述
本节综合了85项关于电子学习中人工智能应用的研究结果，重点关注其在改善学生成果和参与度方面的有效性，同时识别当前文献中的空白。
“ 挑战与伦理考量
尽管人工智能在教育中具有潜在的好处，但偏见、歧视和数据隐私等伦理问题必须得到解决。本节批判性地审视了这些问题及其对未来电子学习中人工智能的影响。
“ 电子学习中人工智能的未来方向
未来的研究应关注人工智能在教育环境中的有效性实证验证、开发减少偏见的算法以及探索伦理影响。本节讨论了在人工智能驱动的学习环境中持续创新的潜在途径。
“ 结论
总之，人工智能在个性化和自适应学习环境中具有变革潜力。持续的探索和发展对于提升教育成果和解决与人工智能整合相关的挑战至关重要。
原始链接：https://www.mdpi.com/2079-9292/13/18/3762
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