《智慧教育技术与应用》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，以及目前基于教育知识图谱的三大应用方向，即教育问答、认知诊断和自动作文批改，然后作为补充，介绍融合视频、声频等数据的多模态学习分析，以及另一热门技术，即区块链在教育上的智能应用。
　　《智慧教育技术与应用》由8章组成，其结构如下：第1章简单介绍智慧教育的发展和智慧教育系统。第2章和第3章介绍知识图谱相关知识。第4章介绍基于知识图谱的教育问答。第5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，使学习者更好地被学习环境感知，同时还介绍用学习路径推荐方法，为学习者提供更好的学习内容。这与智慧教育本质特征的要求相符。第6章介绍知识图谱技术在自动作文批改中的应用，以及深化信息技术，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，从而增强学生的学习效率。第7章主要介绍多模态数据采集与分析技术，由于智慧教育对大数据的诉求不断增加，因此全维度、多模态的数据成为学习分析技术的重要基础。第8章介绍区块链技术及区块链独特的技术特征，实现智慧教育资源的共享与安全性，从而促进教育的公平，有利于建立健全的人才培养体系。
　　《智慧教育技术与应用》适合各师范院校相关专业人员阅读，可作为各综合性大学教育学专业的教材，也适合大专以上学历对教育技术学有兴趣的相关从业人员阅读。

　　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IEEETrans.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。