Handbook of Research on Human Performance and Instructional Technology pdf epub mobi txt 電子書 下載2026

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出版者:

作者:Song, Holim (EDT)/ Kidd, Terry (EDT)

出品人:

頁數:630

译者:

出版時間:

價格:2277.00 元

裝幀:

isbn號碼:9781605667829

叢書系列:

圖書標籤:

• Human Performance
• Instructional Technology
• Educational Technology
• Learning Sciences
• Training and Development
• Adult Learning
• Performance Improvement
• e-Learning
• Human-Computer Interaction
• Educational Psychology

認知科學與技術賦能的學習範式轉型 在信息爆炸、技術日新月異的時代，如何更有效地提升個體與群體的學習效率、知識遷移能力以及解決復雜問題的能力，成為瞭教育、培訓乃至企業發展領域的核心議題。傳統的教學模式，往往側重於內容的傳遞和知識的灌輸，而忽略瞭人類認知過程的內在機製，以及技術在優化學習體驗和成果方麵的巨大潛力。本書聚焦於這一關鍵交叉領域，深入探討認知科學的最新發現如何指導技術的設計與應用，從而徹底改變我們對“如何學習”以及“如何更好地教學”的理解。 本書並非簡單羅列各種學習理論或技術工具，而是緻力於構建一個融貫的理論框架，闡釋認知科學原理如何在教學設計、學習平颱開發、學習資源組織以及學習評估等各個環節中發揮指導作用。我們深入研究人類的注意力機製、記憶編碼與提取過程、問題解決策略、決策製定模式以及動機與情緒對學習的影響。在此基礎上，本書將詳細剖析如何利用神經科學、心理學、人工智能等前沿學科的洞見，設計齣更具針對性、更高效、更具吸引力的學習環境和體驗。 第一部分：認知科學的基石——理解學習者的內在機製 在這一部分，我們將從根本上審視人類學習的認知基礎。首先，我們將詳細解析感知與注意力的作用。理解學習者如何接收信息，以及哪些因素會影響他們的注意力集中和持久性，是設計有效教學的第一步。我們將探討視覺、聽覺等感官通道的信息處理特點，以及不同類型的注意力（如選擇性注意、分散性注意）在學習情境中的錶現。在此基礎上，我們將深入研究記憶的類型、結構與過程。從工作記憶的容量限製與容量提升策略，到長時記憶的編碼、鞏固與提取機製，本書將揭示不同類型的信息（如事實性知識、程序性知識、情景性知識）如何被存儲和調用。我們將重點關注遺忘麯綫的規律與對抗方法，以及元認知策略（即對自身認知過程的認知）在提升學習效果中的關鍵作用。 接著，我們將轉嚮問題解決與決策製定。學習並非僅僅是記憶，更是應用知識解決新問題的能力。本書將剖析人類在麵對復雜問題時所采用的啓發式與算法式策略，以及如何通過提供結構化的思維框架和支持性的工具，引導學習者掌握更有效的解決問題的方法。同時，我們將探討決策的認知偏差，以及如何在學習過程中培養學習者批判性思維和理性決策的能力。動機與情緒對學習的影響同樣不容忽視。我們將深入研究內在動機與外在動機的驅動機製，以及如何通過創造積極的學習氛圍、提供有意義的學習任務、以及給予及時的反饋，激發學習者的學習熱情和內在動力。情緒，如焦慮、挫敗感或成就感，都會顯著影響學習的錶現，本書將探討如何識彆和管理這些情緒，以創造更具支持性的學習體驗。 第二部分：技術賦能的教學範式——創新與實踐 在充分理解瞭學習者的認知機製後，本部分將重點探討如何利用技術來實現教學模式的創新與優化。我們將首先審視教學設計的新思路。擺脫“一刀切”的傳統教學模式，本書將強調個性化學習路徑的設計。通過分析學習者的認知特點、知識基礎、學習偏好以及進度，技術如何能夠動態地調整學習內容、難度和節奏，為每個學習者量身定製最優的學習方案。我們將深入探討自適應學習係統（Adaptive Learning Systems）的設計原理，包括其在內容呈現、反饋機製、評估方式等方麵的技術實現。 隨後，我們將聚焦於交互式與沉浸式學習環境的構建。從傳統的文本和靜態圖片，到多媒體（音頻、視頻、動畫）在教學中的有效運用，再到虛擬現實（VR）和增強現實（AR）技術如何創造高度仿真的學習場景，讓學習者在安全、可控的環境中進行實踐操作，獲取直觀的體驗。例如，在醫學培訓中，VR可以模擬手術場景；在工程領域，AR可以疊加設備信息，輔助維修。我們將詳細分析這些技術在提升學習參與度、理解深度以及技能遷移方麵的潛力，並探討其在教育資源開發和應用中的可行性。 學習分析（Learning Analytics）作為技術賦能教學的關鍵一環，將得到重點闡述。本書將解析學習分析如何通過收集、處理和分析學習者在數字學習環境中的行為數據（如登錄頻率、學習時長、互動次數、答題正確率），來洞察學習者的學習模式、識彆潛在的學習睏難，並為教師和學習者提供及時、有針對性的反饋。我們將探討如何利用學習分析結果來優化課程設計、改進教學策略，以及早期乾預那些可能麵臨輟學風險的學習者。 人工智能（AI）在教育領域的應用將是本書的另一個重要焦點。我們將探討AI如何用於自動化評估與反饋，例如通過自然語言處理技術分析學生的寫作，或通過機器學習算法評估編程代碼的質量。AI還可以用於智能輔導係統，模擬教師的角色，為學生提供個性化的答疑和指導。此外，AI在內容推薦與個性化學習資源生成方麵也展現齣巨大潛力。本書將深入剖析這些AI技術的實現機製，以及其在提升教育效率和公平性方麵的應用前景。 第三部分：未來學習的挑戰與機遇 在技術飛速發展和認知科學不斷深入的背景下，未來的學習將麵臨新的挑戰，同時也蘊藏著巨大的機遇。本部分將對這些前沿議題進行探討。我們將關注在綫學習與混閤式學習模式的優化。隨著遠程教育的普及，如何剋服在綫學習中可能齣現的參與度下降、社交孤立等問題，以及如何有效地結閤綫上與綫下教學的優勢，創造更具彈性和適應性的學習體驗，是當前麵臨的重要課題。 學習評估的創新也是本書關注的重點。傳統的標準化測試，往往難以全麵反映學習者的真實能力和多元智能。本書將探討如何利用技術，實現形成性評估、錶現性評估以及基於項目的評估，更全麵、更準確地衡量學習者的知識、技能和素養。我們將深入研究數字徽章、作品集以及遊戲化評估等新型評估方式，以及如何利用學習分析數據來構建更具洞察力的學習者畫像。 最後，本書將展望終身學習與技能重塑的未來。在快速變化的就業市場中，個體需要不斷學習新知識、掌握新技能纔能保持競爭力。本書將探討技術如何支持個體化、碎片化、隨時隨地的學習，以及如何構建更加靈活、開放的學習生態係統，賦能個體應對未來的不確定性。我們將強調學習者自主性與能動性的培養，以及如何利用技術幫助人們成為更積極、更高效的終身學習者。 總之，本書旨在為教育工作者、技術開發者、政策製定者以及所有關注學習與發展的人士，提供一個全麵、深入且具有前瞻性的視角，去理解認知科學與技術如何共同塑造未來學習的範式。我們相信，通過科學的認知理解與先進的技術應用相結閤，我們可以開啓一個更高效、更公平、更具創造力的學習新時代。

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