A Handbook of Statistics and Quantitative Analysis for Educational Leadership pdf epub mobi txt 电子书下载 2026

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

出版者:

作者:Mulcahy, John W./ Gregory, Jess L.

出品人:

页数:90

译者:

出版时间:2009-8

价格:$ 22.59

装帧:

isbn号码:9780761847649

丛书系列:

图书标签:

教育领导力
统计学
定量分析
教育研究
数据分析
教育管理
研究方法
统计分析
领导力
教育

下载链接在页面底部

facebook linkedin mastodon messenger pinterest reddit telegram twitter viber vkontakte whatsapp 复制链接

想要找书就要到本本书屋

onlinetoolsland.com

立刻按 ctrl+D收藏本页

你会得到大惊喜!!

具体描述

A Handbook of Statistics and Quantitative Analysis for Educational Leadership is an approachable reference for all levels of educational leadership. The topics are presented with a clarity that makes the mathematics accessible, even if the reader has not had prior training in research methods or statistics. The handbook's refreshing treatment of the material includes concrete examples and questions for discussion that provide educational leaders the tools they need to make data-based decisions. From understanding statistical vocabulary to the choosing of statistical procedures, the topics presented are organized in increasing complexity, providing a solid foundation upon which the next topic may be based. A Handbook of Statistics and Quantitative Analysis is an invaluable reference tool in the pursuit of a masters or doctoral degree.

探寻教育领导力前沿：数据驱动的决策与实践在瞬息万变的教育领域，领导者的远见卓识与精湛的决策能力是推动学校发展、提升教学质量的关键。然而，仅仅依靠经验和直觉已不足以应对日益复杂的挑战。如何科学地解读数据、有效地运用量化分析来指导教育实践，已成为现代教育领导者必须掌握的核心素养。本书并非一本枯燥的数据统计手册，而是深入探讨如何将统计学和量化分析的强大工具转化为教育领导力实践中的切实洞察和行动指南。它旨在为广大教育管理者、政策制定者、研究人员以及所有致力于提升教育质量的实践者，提供一套系统、前沿且极具操作性的方法论，引领他们穿越数据的迷雾，抵达更明智、更有效的教育决策彼岸。本书的核心理念在于，教育领导力不再是抽象的理念和口号，而是建立在扎实的数据基础之上，通过严谨的量化分析来识别问题、制定策略、评估成效、并最终实现可持续的教育改进。我们相信，每一个教育决策都应该是有据可依的，每一个教育实践都应该被量化所审视，每一次的努力都应该能被精确地衡量。因此，本书将系统性地介绍一系列统计学和量化分析的核心概念与技术，并着重于它们在教育领导力领域的具体应用。第一部分：教育领导力的数据基础与量化思维的建立本部分将奠定全书的理论基石，引导读者建立起扎实的量化思维，并理解数据在现代教育领导力中的核心地位。章节一：为什么教育领导力需要量化？引言：挑战传统教育领导力的局限性，强调数据驱动决策的必要性。教育环境的复杂性：剖析当前教育系统所面临的多维度挑战，如学生差异、课程改革、资源分配、教师发展、家长参与等。数据作为洞察的源泉：阐述数据如何从模糊的感知转化为清晰的问题陈述和可验证的假设。量化分析的角色：介绍量化分析如何帮助我们识别模式、揭示关系、预测趋势，从而更精准地把握教育问题。提升问责制与透明度：说明量化数据在建立教育问责机制、提升学校运营透明度方面的重要作用。赋能循证实践：强调以证据为基础的教育实践，而非单纯依赖经验或惯例。案例研究：引入一些实际案例，展示未能有效利用数据的教育机构所面临的困境，以及成功运用量化分析的教育机构所取得的突破。章节二：教育数据生态系统：识别、收集与管理教育数据类型概览：详细介绍各类教育数据，包括学生学业成绩（考试分数、GPA、毕业率）、出勤率、行为数据、教师评估数据、课程反馈数据、财务数据、人口统计数据、满意度调查数据等。数据源的多样性：探讨不同数据来源，如学校信息系统（SIS）、学习管理系统（LMS）、第三方评估平台、问卷调查、访谈记录、行政报告等。数据收集的关键原则：强调数据的准确性、完整性、一致性、时效性和相关性。数据收集的伦理考量：深入讨论数据隐私保护、知情同意、数据安全等重要议题，以及如何遵守相关法律法规（如GDPR、FERPA等）。数据管理策略：介绍数据标准化、数据清洗、数据存储、数据备份等基本概念，以及如何建立有效的数据管理流程。数据质量保证：探讨如何通过数据校验、异常值检测、逻辑性检查等方法来确保数据的可靠性。实际工具与技术：简要介绍数据收集和管理过程中可能用到的工具（如Excel、SQL数据库、专门的数据管理平台）。第二部分：核心统计学概念与教育领导力应用本部分将深入浅出地介绍教育领导者必备的核心统计学概念，并将其与具体的教育领导力情境相结合。章节三：描述性统计：描绘教育现状的“快照” 描述性统计的意义：解释描述性统计如何帮助我们理解和总结数据的基本特征。集中趋势的度量：详细讲解平均数（均值）、中位数、众数，并分析它们在描述学生群体学业表现、教师满意度等方面的适用性。离散程度的度量：介绍方差、标准差、极差，以及它们如何反映数据分散的程度，例如，分析不同班级学业成绩的差异性。分布的形状：讲解正态分布、偏态分布、峰态，以及如何通过图形（如直方图、箱线图）来可视化数据分布，从而识别潜在的学生学习模式或教学问题。百分位数与四分位数：解释其在进行学生成绩排名、课程难度评估等方面的应用。教育场景下的应用：分析学生成绩的整体水平和变异性。评估教师工作负荷的分布情况。描绘学校财务支出的构成。理解问卷调查结果的中心趋势和散布范围。章节四：推论性统计：从样本到整体的智慧推论性统计的核心：解释如何通过分析样本数据来对更广泛的总体做出推断。抽样方法与误差：介绍随机抽样、分层抽样等常用方法，并阐述抽样误差的概念及影响。置信区间：讲解如何构建置信区间来估计总体的参数值，例如，估计一个新教学方法对全体学生平均成绩提升的可能范围。假设检验的基本原理：深入阐述零假设、备择假设、P值、显著性水平等核心概念，以及如何进行假设检验。常见推论性统计方法及其在教育中的应用： t检验：比较两组独立样本的均值差异（如新旧教学方法的学生学业成绩对比），或比较同一组样本在不同时间点的均值差异（如学生期初与期末成绩对比）。方差分析（ANOVA）：比较三个或三个以上组别的均值差异（如比较不同教学策略对学生学习成果的影响）。卡方检验：分析两个分类变量之间的关联性（如分析学生性别与是否选择某门选修课的关联）。相关分析：衡量两个变量之间线性关系的强度和方向（如分析学生投入学习时间与学业成绩的相关性）。章节五：回归分析：预测与解释变量间的关系回归分析的核心目标：解释回归分析如何帮助我们理解一个或多个自变量如何影响因变量，并用于预测。简单线性回归：介绍单个自变量与因变量之间的线性关系模型，并讲解回归方程的解释（斜率、截距）。多元线性回归：探讨多个自变量对因变量的影响，并分析模型的优劣。回归分析在教育中的应用：预测学生学业成功：基于学生先前的成绩、家庭背景、学习投入等预测其未来的学业表现。评估教学干预的效果：分析特定教学方法、资源投入等对学生成绩、参与度等的影响程度。理解教师效能因素：识别影响教师教学效果的关键因素，如专业发展、教学经验、学生反馈等。资源分配优化：基于预测模型，更科学地规划和分配学校的财政和人力资源。识别潜在风险因素：预测可能导致学生辍学、参与度下降等问题的风险因素。第三部分：高级量化分析技术与教育领导力实践本部分将进一步拓展，介绍更高级的量化分析方法，并探讨其在解决复杂教育问题中的应用。章节六：多层次建模（Multilevel Modeling / Hierarchical Linear Modeling, HLM）为何需要多层次建模：解释传统统计方法在处理嵌套数据结构（如学生嵌套在班级中，班级嵌套在学校中）时的局限性。多层次模型的基本框架：介绍如何构建包含不同层级的模型，以账户学生层面的个体差异和班级/学校层面的群体差异。在教育领导力中的应用：分析学校层面的影响因素：评估学校文化、领导风格、资源投入等因素对学生学业成绩的个体差异性影响。考察教师效应的异质性：分析不同教师对学生学习成果的平均影响以及这种影响的变异性。评估课程与教学干预在不同层级的效果：了解一项新课程或教学策略在不同班级或学校中效果的差异。识别系统性问题：区分个体因素、班级因素和学校因素在造成教育不平等中的作用。章节七：结构方程模型（Structural Equation Modeling, SEM）结构方程模型简介：介绍SEM如何同时分析观测变量和潜在变量之间的复杂关系，以及检验理论模型。潜变量与测量模型：讲解如何定义和测量抽象的教育概念（如学生动机、教师倦怠、学校领导力特质）。结构模型与路径分析：探讨变量之间的因果关系和中介效应。在教育领导力中的应用：检验复杂的教育理论模型：例如，检验家庭背景、学校环境、教师支持如何共同影响学生的学习动机和学业成就。评估教育项目或干预的综合效果：分析一个复杂的教育改革项目在不同维度上的影响路径。构建教育质量评估框架：建立一个包含多项关键指标的教育质量评估模型。理解教育生态系统内的相互作用：揭示家长满意度、教师参与度、学生出勤率等指标之间的相互影响机制。章节八：因子分析与聚类分析因子分析：介绍因子分析如何通过识别一组变量之间的共同因素来简化数据，减少变量数量。在教育中的应用：识别学生学习风格的潜在维度；开发和验证教育量表（如教师效能感量表、学生学习投入量表）；分析课程内容的核心结构。聚类分析：介绍聚类分析如何将具有相似特征的个体或对象进行分组。在教育中的应用：对学生进行分层教学分组；识别具有相似特质或需求的教师群体；对学校进行分类比较；分析学生群体行为模式。第四部分：数据可视化与沟通：将数据转化为行动本部分将关注如何将量化分析的结果有效地传达给不同受众，并将其转化为可执行的教育策略。章节九：教育数据可视化：直观呈现复杂信息可视化原则：强调清晰、准确、有目的性的可视化设计。常用图表类型及其适用性：条形图/柱状图：比较不同类别的数据。折线图：显示数据随时间的变化趋势。散点图：展示两个变量之间的关系。饼图/环形图：展示比例和构成。箱线图：展示数据的分布和离散程度。地图可视化：展示地理空间分布的数据。在教育领导力中的应用：展示学生学业进展报告。可视化学校关键绩效指标（KPIs）。呈现调查结果和用户反馈。动态展示数据变化趋势。为政策制定者提供清晰的证据支持。工具与实践：简要提及Tableau, Power BI, Matplotlib, Seaborn等可视化工具，并提供设计优秀图表的建议。章节十：将数据转化为沟通与决策理解你的受众：针对不同的利益相关者（校长、教师、家长、教育局领导、研究者）调整数据呈现方式。数据叙事：如何将冰冷的数据转化为引人入胜的故事，突出关键洞察和行动建议。构建证据驱动的报告：学习撰写清晰、简洁、有说服力的数据分析报告。数据在会议与演示中的应用：如何有效地使用数据来支持论点、解决争议、并推动共识。制定基于数据的行动计划：将量化分析的结论转化为具体的、可衡量的、可达成的、相关的、有时限的（SMART）行动步骤。持续评估与反馈循环：建立一个通过数据反馈来不断优化教育策略的循环。第五部分：未来展望与挑战章节十一：教育领导力与新兴量化方法大数据与人工智能在教育中的潜力：探讨个性化学习、预测性分析、智能评估等方面的应用。机器学习与教育：简要介绍一些机器学习算法在教育数据分析中的应用前景。伦理与负责任的AI应用：关注数据偏见、算法公平性等问题。定量研究与定性研究的整合：强调混合研究方法的价值。结语：本书的目标是赋能教育领导者，让他们能够自信地运用统计学和量化分析的强大力量，将教育愿景转化为可衡量的成果。它不仅仅是一本指导手册，更是一次思维方式的启蒙，一次能力提升的旅程。通过掌握本书所介绍的知识和技能，教育领导者将能够更深刻地理解其组织内部的运作机制，更精准地识别发展机遇与潜在风险，更有效地分配资源，并最终引领他们的学校走向卓越，为学生创造更美好的未来。这趟数据驱动的教育领导力之旅，将是充满挑战，但更是回报丰厚的。