前言

隨著以人工智能、大數據、云計算、物聯網技術為核心的新一代信息技術快速發展，助力教育裝備的現代化、智能化、互動化革新，也驅動教學過程向智慧化、數據化及全息化方向發展。人工智能時代，移動學習秉承以學習者為主體、以教師為引導的主動服務教學理念，發揮智能技術服務于教育教學優勢，滿足學習者個性化的學習需求，是適應未來數據驅動的新型教學方式。本書源于技術服務教育理念，聚焦于移動學習服務，從教育學、人工智能、心理學多維度系統闡釋人工智能時代移動學習智能服務體系，探索人工智能技術與移動學習融合視角下學習服務內涵演變、系統重構以及服務模式的創新，旨在將人工智能新的生產要素轉換為移動學習服務變革和創新的生產力，是目前人工智能與移動學習交叉研究領域較有特色的研究工作。

本書在分析人工智能時代教育變革與移動學習發展基礎上，圍繞人工智能時代移動學習服務架構及其內在關系，設計移動學習智能服務體系，分析移動學習智能服務關鍵技術。針對移動學習行為層次化、多元化特點，構建移動學習行為影響因素模型，并從移動學習使用行為意愿、操作行為意愿以及持續使用行為意愿等方面分析移動學習行為影響因素，為后續移動學習服務設計提供理論參考。針對人工智能時代移動學習資源個性化、交互化、智慧化發展趨勢，提出了人工智能時代移動學習資源設計原則，闡述概念圖理論引導下移動學習資源設計流程，開展了移動學習資源自適應呈現服務策略研究。針對移動學習智能服務核心個性化資源推薦問題，設計了移動學習個性化資源推薦模型，提出了基于多目標粒子群優化算法的移動學習個性化資源推薦策略。針對移動學習路徑自適應規劃問題，在定義學習日志本體、學習者本體、學習情境本體以及學習資源本體等要素基礎上，構建移動學習路徑多維本體關聯模型，提出了基于CUBPSO優化算法的移動學習路徑自適應規劃方法。針對移動學習伙伴分組研究問題，通過對移動學習者特征、學習者動態交互特征以及學習情境特征分析，構建融合學習情境特征的移動學習伙伴模型，分析移動學習伙伴模型形式化描述和數據化表征，提出了基于K近鄰算法的移動學習伙伴分組策略。

本書大部分內容取自作者自身以及指導的研究生的科研成果，其中包括徐佳程碩士、吳亮亮碩士、唐杰碩士、項靜碩士等所做的相關研究工作。浙江金融職業學院戴海容老師參與第3章內容整理工作，杭州市電子信息職業學校張鵬威老師參與第4章內容整理工作，浙江工業大學教育科學與技術學院湯琰、蔣紅、何佳樂、王文靖、吳芳妍、楊琳、聶新邦、張聰俐、梁艷艷、高鵬等研究生參與全書資料整理工作，感謝大家的辛勤勞動和付出。

最后，感謝浙江工業大學社會科學研究院為本書出版提供的資助，感謝電子工業出版社對本書出版給予的支持和幫助，感謝出版社編輯對書稿修改、出版所做的辛勤勞動。本書相關研究得到浙江省教育科學規劃研究重點課題（SB116）、教育部人文社會科學研究青年基金項目（15YJCZH023）、國家社科基金年度項目（16BTQ084）等項目的資助；本書還引用了大量的學術文獻資料，在此一并表示感謝。

由于作者學識水平有限，書中不妥之處在所難免，懇請同行專家和讀者批評指正！

李浩君
2020年10月