本书以自然语言处理作为底层理论知识在教育技术领域的发展和应用现状展开介绍，包括作为智慧教育底层依托的教育知识图谱构建及其表征学习相关理论，以及基于教育知识图谱的目前三大应用方向，教育问答，认知诊断和作文批改，然后作为补充，介绍了融合视频，声频等数据的多模态学习分析，以及另一热门技术，区块链，在教育上的智能应用。 具体由8个章节组成，其结构如下：第一章简介智慧教育的发展和智慧教育系统。第二章和第三章介绍知识图谱相关知识。第四章介绍基于知识图谱的教育问答。第五章结合心理学测评方法，利用大数据分析对学习者的学习状态进行认知诊断，使用学习者更好地被学习环境感知。同时也介绍了用学习路径推荐方法，为学习者提供更好地学习内容。这与智慧教育本质特征要求相符合。第六章介绍知识图谱技术在作文批改中的应用，深化信息技术，包括讲述运用信息技术提升教学质量，作文批改减轻教师负担，增强学生学习效率。第七章主要介绍多模态数据采集与分析技术，智慧教育对大数据的诉求有更大的增加，全维度、多模态的数据成为学习分析技术分析的重要基础。第八章介绍区块链技术，区块链独特的技术特征，实现了智慧教育资源的共享与安全性，促进教育的公平，有利于建立健全的人才培养体系。 以上内容构成了新一代信息技术支持下的智慧教育框架。读者对象适合各师范院校相关专业，各综合性大学教育学专业的教材及大专以上学历对教育技术学有兴趣的相关从业人员。

朱佳，博士、教授、博士生导师（计算机科学与技术、智能教育），浙江师范大学海康威视智能教育联合实验室技术负责人、原华南师范大学人工智能专业负责人、数据智能实验室负责人及模式识别与行为分析实验室负责人；中国教育技术协会人工智能专委会常务理事、中国人工智能学会青年工作组专委会理事、中国人工智能学会会刊《智能技术学报》编委会编委、中国计算机学会协同计算专委会与区块链专委会委员、澳大利亚教育研究协会会员。黄昌勤，博士、二级教授、博士生导师（计算机科学与技术、教育技术学），国际期刊IEEE Trans. on Learning Technologies副主编，广东省“珠江学者”特聘教授、浙江省智能教育技术与应用重点实验室主任、广东省智慧学习工程技术研究中心常务副主任；中国教育学会中小学信息技术教育专业委员会常务理事、浙江省高校大数据与人工智能类专业教学指导委员会委员、北京师范大学教育学部兼职教授。

PREFACE 前言 本书是笔者和从华南师范大学到浙江师范大学合作多年的黄昌勤教授多次讨论后成书的，在撰写期间得到了多位高校老师的帮助。 笔者拥有计算机专业背景，博士期间在周晓方教授的指导下主要从事数据库、数据挖掘方面的理论算法研究，而在博士后期间，笔者的导师是联合国大学国际知名智能导学系统(Intelligent Tutoring Systems)专家Peter Haddawy教授，在他的影响下，笔者初步涉猎了教育技术领域，并深刻体会到技术对教育，尤其对发展中国家教育的影响，技术确实可以在很大程度上解决教育不均衡的问题，实现社会层面的共同富裕。进入高校后，笔者平时的工作也和教育密切相关，随着人工智能技术的发展，很多高校也开设了人工智能专业相关课程，而作为师范院校，人工智能如何和教育结合自然也成为近年来关注的热点，但笔者在实际开展的教学工作过程中发现这方面的书，尤其是专门的教材较少，并且没有形成体系，因此萌发了结合自己多年的研究及所学撰写本书的想法。 本书包含8章，第1章主要介绍智慧教育的发展和智慧教育系统，通过拟人化具象示意图并结合最新技术的研究，提出了新一代信息技术支持下的智慧教育框架。在本书中，该框架的技术体系主要由教育文本处理、多模态学习分析和“区块链+教育”3个主要部分构成。 第2章首先介绍知识图谱的基本概念、发展历史及最新的研究工作和最新技术； 然后就教育知识图谱的构建进行探讨，同时结合教育知识图谱的应用案例，帮助读者更进一步了解知识图谱在教育领域的作用。 第3章是第2章知识图谱内容的核心技术延伸，即教育知识图谱的表征学习。首先介绍什么是...