The New Science of Teaching and Learning

The New Science of Teaching and Learning pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

出版者:
作者:Tokuhama-Espinosa, Tracey; Wolfe, Pat;
出品人:
页数:190
译者:
出版时间:
价格:510.00 元
装帧:
isbn号码:9780807750346
丛书系列:
图书标签:
  • 学习方法
  • 脑科学
  • 教育
  • 思维
  • neuroscience
  • 心理学
  • 自我管理
  • 社科-Education
  • teaching
  • learning
  • science
  • education
  • curriculum
  • instruction
  • research
  • studentdevelopment
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具体描述

好的,这是一本名为《数字时代下的教育变革:深度学习与个性化教学的实践指南》的图书简介,旨在全面探讨当前教育领域面临的挑战、新兴技术的影响以及未来教学模式的构建: --- 《数字时代下的教育变革:深度学习与个性化教学的实践指南》 导言:重塑知识的边界 在信息爆炸、技术迭代日益加速的今天,传统的“知识传授”模式正面临前所未有的冲击。本书记载了教育领域一场深刻的范式转移——从标准化的、以教师为中心的教学,转向以学生为中心的、高度定制化和数据驱动的学习体验。我们不再仅仅是知识的容器,而是学习过程的设计师和引导者。本书深入剖析了驱动这场变革的核心力量,特别是人工智能(AI)、大数据分析以及人机协作的潜力,为教育工作者、政策制定者和技术开发者提供了一套清晰的路线图和实用的操作手册。 第一部分:教育的诊断与新需求分析 第一章:21世纪学习者的心智模型 本章首先勾勒出当代学习者的特征:他们习惯于即时反馈、偏爱多模态信息、并对意义和相关性有着更高的要求。传统的线性课程结构难以满足这种非线性的认知需求。我们探讨了“注意力经济”对学生专注力的影响,并引入了“深度参与度”的概念,强调学习的质量远胜于时间的长度。 第二章:技术赋能下的教育公平与挑战 数字鸿沟问题在后疫情时代愈发凸显。本章不回避技术带来的潜在不平等,深入分析了基础设施差异、数字素养差距如何加剧教育分化。同时,我们提出了“普惠性技术设计”的原则,探讨如何利用开源平台和低成本解决方案,确保高质量教育资源的广泛可及性。我们审视了数据隐私和算法偏见在教育数据应用中的伦理边界。 第三章:从“教什么”到“学什么”的视角转换 本章核心在于解构传统课程内容的冗余与滞后性。我们分析了未来工作场所对批判性思维、复杂问题解决能力和跨学科协作能力的需求,并阐述了如何将这些“软技能”嵌入到核心学科教学中。重点讨论了“项目式学习”(PBL)的优化模型,以及如何评估那些难以量化的、高阶思维能力的培养成果。 第二部分:深度学习与认知科学的融合 第四章:神经科学启发的教学设计 本部分深入探讨了认知科学如何为教学实践提供坚实的理论基础。我们详细介绍了“工作记忆负荷理论”在设计复杂任务时的应用,以及“间隔重复”和“提取练习”等记忆巩固机制如何被高效地整合到数字化学习系统中。本章特别关注了情绪在学习过程中的调控作用,探讨了如何利用技术工具监测和改善学生的学习情绪状态,提升学习韧性。 第五章:深度学习架构:从认知到实践 “深度学习”不仅指神经网络,更指向学习者思维层次的深化。本章提出了一种分层、迭代的深度学习模型,它要求学生不断地从信息识别(表面学习)转向概念内化(深度理解),再到创造性应用(迁移学习)。我们通过具体的案例研究,展示了如何构建“概念图谱”和“知识网络”,帮助学生建立坚固的认知结构,避免碎片化学习。 第六章:自适应学习系统的构建与调优 自适应学习是实现个性化的关键技术支撑。本章详细拆解了构建一个高效自适应系统的技术要素,包括:诊断性评估模块、实时反馈机制和内容推荐算法。我们重点讨论了“动态难度调整”的策略,确保学生始终处于“最近发展区”(Zone of Proximal Development),既不感到挫败,也不感到无聊。同时,本章强调了教师在“人机协作”中的核心作用——算法提供数据,教师提供人文关怀和情境锚定。 第三部分:实践路径与未来生态 第七章:混合式学习环境的生态学设计 混合式学习(Blended Learning)并非简单地将线上与线下结合,而是一种教学模式的整体重构。本章提出了“FLIP-PLUS”模型:前馈(Flipped Introduction)、深度对话(Lively Interaction)、项目驱动(Project-based)、个性化路径(Personalized Path)以及增值支持(Value-added Support)。我们提供了关于如何优化课堂时间分配、如何利用数据分析指导小组合作的实用策略。 第八章:评估的范式革命:从终结性到形成性 传统的标准化考试已无法全面衡量21世纪的能力。本章倡导向“持续性、多维度、真实情境化评估”转型。我们详细介绍了“作品集评估”(e-Portfolios)的构建标准、基于游戏的评估(GBL)设计原则,以及如何使用自然语言处理(NLP)工具对开放式写作和口语表达进行有效的形成性反馈。评估的目的从“判定成绩”转向“指导改进”。 第九章:教师角色的演进与专业发展 技术工具的引入并未取代教师,而是提升了教师的专业要求。教师的角色正在从知识的传递者转变为学习体验的设计师、数据的解读人、以及情感支持的提供者。本章探讨了教师持续专业发展(CPD)的重点方向,特别是如何培养教师的数据素养、技术整合能力以及对新兴认知科学理论的理解。我们提出了一套基于“行动研究”的教师赋能模型。 第十章:面向未来的教育治理与伦理框架 教育系统的变革需要强有力的治理结构支持。本章讨论了如何建立灵活的、能够快速适应技术变革的课程审批和质量保障体系。同时,我们对“算法的黑箱”问题进行了深入的伦理剖析,倡导建立透明、可解释的教育AI系统。最终,本书呼吁教育界建立一种面向未来的契约:承诺利用技术手段,培养出既具有深厚知识基础,又具备强大适应力和人文关怀的未来公民。 结论:迈向一个有意义的学习未来 本书不仅是对当前教育趋势的描绘,更是一份充满行动力的蓝图。它强调,教育的本质——激发人类的好奇心、培养独立思考的能力——始终不变。数字技术是实现这一本质目标的强大杠杆,关键在于我们如何以审慎、智慧和以人为本的方式来驾驭它。 --- 目标读者: K-12及高等教育的教师、学校管理者、课程设计师、教育技术研发人员、教育政策制定者以及所有关注未来学习生态的专业人士。

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目录信息

读后感

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用户评价

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这本书给我带来的最大震撼,在于它颠覆了我对“知识传递”这一核心概念的固有认知。在阅读过程中,我感觉自己像是在进行一场对传统课堂模式的“解构主义”批判。作者巧妙地运用了大量的心理学实验结果,来论证直接讲授法的局限性,并大力倡导“探究式学习”和“问题导向学习(PBL)”的优势。他们花了大量篇幅来论证,当学习材料被过度简化或完全预制时,虽然学生短期内看起来掌握得很快,但一旦环境略有变化,知识就会像沙堡一样迅速崩塌。书中对“支架式教学”的描述尤其精彩,它不像有些书籍那样泛泛而谈,而是细致地说明了如何根据学生的发展阶段,逐步撤销或调整脚手架,最终实现完全的独立操作。我尤其关注了关于“错误的重要性”的章节,作者认为,在安全和受控的环境中犯错并从中学习,其价值远高于完美无瑕的演示。这种对学习过程中“摩擦力”的肯定,非常具有启发性,它鼓励教师去拥抱课堂中的“不确定性”,并将其视为成长的催化剂。对于那些对当前应试教育体系感到疲惫的教育者来说,这本书提供了一种充满活力和希望的替代方案。

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这本书的叙事风格偏向于一种冷静、数据驱动的学术探讨,但其蕴含的教育理想却非常高远。它成功地将抽象的理论框架,与日常教学中的具体挑战——比如如何评估那些难以量化的“批判性思维”或“创造力”——紧密地联系起来。书中对“形成性评估”的再定义令人印象深刻。它不再被视为一种简单的反馈工具,而是一个动态的、持续优化的过程,强调评估本身就是教学的一部分,而不是对教学的终结。作者提出了一套“证据收集框架”,指导教师如何系统地收集和分析学生在完成复杂任务过程中的表现数据,而不是仅仅依赖于最终测试的分数。这一点对于我们当前急需从结果导向转向过程导向的教育评价体系来说,具有极强的现实意义。再者,书中对“成长型思维模式”的探讨,超越了流行的口号层面,深入到了如何通过环境设计和反馈语言,系统性地培养学生对挑战的接纳度。它详尽地展示了“努力”与“策略”在成功中的区别,帮助教师更好地引导学生理解“聪明”不是一成不变的,而是可以通过有效学习策略不断培养出来的特质。

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这部关于现代教学法和学习理论的著作,确实为我们提供了一个审视当前教育实践的全新视角。书中对“认知负荷理论”的深入剖析,简直是教科书级别的解析。作者不仅详尽地阐述了什么是内在负荷、无关负荷和主观负荷,更关键的是,他们提供了一系列基于这些理论的、可操作的教学设计策略。我特别欣赏其中关于“交错练习”与“集中练习”效果对比的部分。传统观念可能倾向于认为集中火力攻克一个知识点更有效率,但书中的实验数据和案例研究有力地证明了,适当的间隔和穿插,能显著提高知识的长期保持率和迁移能力。这对于设计跨学科课程或进行技能训练的教师来说,简直是醍醐灌顶。此外,作者对于“元认知监控”在自主学习中的重要性也给予了足够的篇幅。他们探讨了如何通过提问、反思日志和自我测试等方式,引导学生从被动的知识接收者转变为主动的学习过程管理者。这种对学习者主体性的强调,与当前教育改革中推崇的以学生为中心的理念完美契合。总而言之,它不仅仅是一本理论堆砌的学术专著,更像是一本实用的“教学优化手册”,适合所有致力于提升教学效果的教育工作者研读。

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阅读体验上,这本书的结构设计非常严谨,行文流畅,即便是涉及复杂的神经科学和认知心理学概念时,作者也努力将其转化为清晰、易懂的图表和比喻。有一部分内容让我对技术在教育中的应用有了全新的理解。它并没有盲目推崇技术,而是聚焦于技术如何助力“深度加工”而非仅仅是“信息展示”。例如,书中分析了虚拟现实(VR)和增强现实(AR)在构建“情境化学习环境”方面的潜力,强调了沉浸感如何激活空间记忆和程序性记忆。但同时,作者也犀利地指出了“屏幕疲劳”和“注意力分散”的风险,并提供了如何设计“最小化干扰”的数字学习界面的建议。这体现了作者的平衡和审慎态度。此外,关于“合作学习”的章节,不再是老生常谈的“分组讨论”,而是引入了“相互教学”模型和“学习共同体”的构建原则,讨论了如何通过设计合理的任务结构,确保每个组成员都对最终的学习成果负有不可推卸的责任,从而避免“搭便车”现象的发生。这本书对于如何将前沿的认知科学成果落地到日常的课堂实践中,提供了非常具体的方法论指导。

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读完此书,我最大的感受是它的“实用主义”倾向。它没有停留在描绘一个完美的、乌托邦式的理想课堂,而是聚焦于如何在资源有限、时间紧张的现实约束下,最大化学习效率和深度。书中特别为一线教师设计了一个“教学诊断清单”,帮助教师对照自身的教学活动,快速识别出哪些环节可能存在认知瓶颈或学习障碍。这个清单将复杂的理论简化为一系列可观察的行为指标,例如:“我是否要求学生在学习新概念时,先尝试用自己的话进行解释?”或者“我的练习材料是否包含足量的、与真实情境相符的干扰信息?”这种自查机制的引入,极大地增强了本书的可操作性。此外,作者对于“动机”与“自我效能感”的剖析,也摆脱了心理学说教的窠臼,而是将其转化为一种可以被“设计”出来的课堂氛围。他们详细说明了如何通过设置“可实现的目标梯度”和提供“精准化的成功体验”,来逐步建立学生的学习信心,这种精细化的干预策略,对于那些在教学中感到力不从心的教师来说,无疑是一剂强心针。这本书无疑是近年来教育领域中,理论与实践结合得最为紧密、最有启发性的一部力作。

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