Facilitating Problem-Based Learning pdf epub mobi txt 電子書 下載2026

簡體網頁||繁體網頁

☆☆☆☆☆

出版者:

作者:

出品人:

頁數:0

译者:

出版時間:

價格:1776.00元

裝幀:

isbn號碼:9780335210558

叢書系列:

圖書標籤:

• 問題導嚮學習
• PBL
• 教學法
• 教育心理學
• 高等教育
• 學習策略
• 教學設計
• 主動學習
• 閤作學習
• 創新教學

好的，這是一份關於一本假設的、名為《無垠之鏡：認知重構與未來圖景》的圖書簡介，內容力求詳實、深入，且不涉及任何關於“促進問題導嚮學習”的內容。 --- 《無垠之鏡：認知重構與未來圖景》 叢書名：前沿思辨係列·第十四捲 作者： 艾略特·範德比爾特 / 薩拉·陳 （聯閤署名） 開本： 16開 頁碼： 780頁 裝幀： 精裝，附贈概念圖譜索引 --- 內容提要 在信息洪流日益湍急的當代，人類的認知結構正麵臨前所未有的張力。我們習慣於從綫性、因果的視角理解世界，然而，復雜性科學、量子信息論的突破，以及深度學習模型對“湧現”現象的揭示，正迫使我們對“知識的本質”進行根本性的反思。《無垠之鏡：認知重構與未來圖景》正是這樣一部雄心勃勃的學術著作，它跨越瞭心智哲學、神經科學、後結構主義思潮以及高維空間理論，旨在描繪一幅關於人類心智如何適應並駕馭非綫性現實的全新藍圖。 本書的核心論點在於：傳統以“分解-解決”為核心的分析範式，已不足以應對跨學科、跨領域邊界模糊的“係統性挑戰”。真正的認知飛躍，要求主體從“鏡子式反映”（即將外部世界視為可被精確復製和預測的客體）轉嚮“無垠式交互”（即接受自身即是係統的一部分，並能在多重可能性的場域中進行動態適應）。 範德比爾特與陳博士團隊耗費八年心血，通過整閤跨學科的實證數據和嚴密的邏輯推演，構建瞭一套名為“拓撲心智模型”（Topological Mindset Model, TMM）的理論框架。該模型不僅挑戰瞭笛卡爾式的二元對立觀，更深入探討瞭“意義的生成”如何在信息熵增的背景下，通過構建臨時的、高相關性的結構迴路而成為可能。 核心章節深度解析 本書共分為六大部分，邏輯層層遞進，從對既有認知的批判入手，最終導嚮對未來知識形態的預測與構建路徑的探討。 第一部分：心智的邊界與範式漂移（The Limits of Conventional Cognition） 本部分聚焦於傳統認知科學和心理學中對“理解”的定義進行解構。作者首先通過對感知閾值和記憶固化的神經生理學研究，揭示瞭大腦如何傾嚮於“節省能量”而選擇性地排除復雜信息。隨後，引入後現代思想傢如德裏達和福柯的文本分析，探討瞭語言結構如何預設瞭我們對“真實”的理解。 關鍵議題： 論證“可計算性”並非“可理解性”的同義詞。我們對世界的模型往往比世界本身更簡單，這種簡化是認知的陷阱而非優勢。 案例分析： 對冷戰時期決策機製的分析，展示瞭綫性預測模型在麵對“黑天鵝”事件時的係統性失效。 第二部分：非綫性動力學與湧現的認知（Non-Linear Dynamics and Emergent Insight） 這是本書理論框架的基礎。作者將復雜的係統理論（如混沌理論和耗散結構理論）引入心智研究。探討“頓悟”或“創造性飛躍”並非隨機事件，而是係統在臨界點附近，能量重新分配導緻結構突然重組的結果。 核心概念： “相空間鎖定”——心智在固定思維模式中運行的隱喻。書中詳細闡述瞭如何識彆並打破這種鎖定，引入“擾動因子”作為激活新路徑的必要條件。 方法論： 介紹瞭一套基於復雜網絡分析的“認知路徑可視化”技術，用以追蹤個體在麵對陌生問題時信息流動模式的突變。 第三部分：拓撲心智模型（TMM）的建構 TMM是本書的理論核心，它將認知過程視為一個多維流形上的動態映射過程。心智不再被視為一個固定的處理器，而是一個不斷適應其所處“環境拓撲結構”的自組織係統。 核心機製： “同胚映射的能耗”——理解新事物所需的認知“能量”取決於新舊知識結構之間的拓撲相似度。高能耗的認知任務，實際上是要求心智進行更劇烈的結構重組。 實踐意義： 論證瞭為什麼跨學科學習比深挖單一領域更能有效提升認知的柔韌性，因為不同領域提供瞭不同的拓撲約束條件。 第四部分：感性、具身性與鏡像神經元的新解讀 本部分轉嚮具身認知（Embodied Cognition）領域，但視角更為尖銳。作者認為，僅僅“身體在世界中行動”不足以解釋高級認知，關鍵在於“對行動可能性的預感”。 突破點： 對鏡像神經元係統的研究不再停留在“模仿”層麵，而是將其視為大腦構建“預期行動空間”的工具。心智通過對他人（或環境）潛在行動的預測，擴展瞭自身的認知邊界。 倫理反思： 在虛擬現實和增強現實技術背景下，這種“預感空間”的模糊化，將對個人主體性認同構成何種挑戰？ 第五部分：數據洪流中的意義錨定（Anchoring Meaning in the Data Deluge） 隨著人工智能和大數據時代的到來，信息過載已成為常態。本書批判瞭盲目追求“信息量”的做法，強調“結構化稀疏性”纔是未來智慧的關鍵。 提齣概念： “反嚮信息熵”——指通過極少的、但具有高關聯度的信息節點，迅速構建起一個龐大且穩定的意義網絡的能力。 技術關聯： 探討瞭深度學習模型在處理稀疏數據和非結構化信息時的成功，並嘗試從中提煉齣可被人類心智模仿的模式。書中詳細分析瞭圖數據庫的結構如何模擬瞭更接近人類直覺的知識關聯方式。 第六部分：未來圖景：共振、適應與不可知性 在收尾部分，作者展望瞭麵嚮未來的認知範式。未來的知識獲取將不再是“積纍”，而是“共振”——個體認知結構與外部環境的動態匹配。 核心主張： “接受不可知性是最高級的認知形態”。真正的掌握不是消除不確定性，而是優化在不確定性中導航的能力。 教育展望： 提齣瞭一種全新的“拓撲教育”模型，該模型不再側重於知識點的傳授，而是訓練學習者快速識彆和適應新的信息拓撲結構的能力，培養其在知識地圖空白區域自由探索的勇氣。 本書特色與價值 《無垠之鏡》是一部要求讀者投入高度智力參與的作品。它不提供簡單的“操作手冊”，而是提供瞭一套全新的觀察世界的“透鏡”。 1. 跨學科的集成性： 首次將高維幾何、復雜係統理論與心智哲學進行如此深入且富有成效的交叉對話。 2. 嚴謹的學術支撐： 書中引用瞭數百篇最新的神經影像學、認知心理學及信息物理學的研究，為抽象的理論推導提供瞭堅實的實證基礎。 3. 麵嚮未來的思辨： 針對當前社會普遍存在的認知僵化問題，本書提供瞭一套富有建設性的理論工具，幫助讀者超越既有的思維框架，迎接一個更加復雜、多變的世界。 本書適閤認知科學傢、哲學傢、信息理論專傢、以及所有緻力於提升自身心智彈性與創新能力的專業人士和高級研究人員閱讀。它不是一本指導你如何“更有效率地學習既有知識”的指南，而是一部關於“如何構建全新的知識結構”的宣言。

評分☆☆☆☆☆

評分☆☆☆☆☆

評分☆☆☆☆☆

評分☆☆☆☆☆

評分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆