Classroom Assessment Case Book

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出版者:Prentice Hall
作者:Forbes, Sean A./ Shannon, David M.
出品人:
页数:144
译者:
出版时间:2005-2
价格:$ 33.45
装帧:Pap
isbn号码:9780130395849
丛书系列:
图书标签:
  • 教育评估
  • 课堂评估
  • 案例研究
  • 教学方法
  • 教育心理学
  • 评估工具
  • 教师发展
  • 学习评估
  • 教育研究
  • 评估实践
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具体描述

For courses in Educational Psychology, Classroom Assessment, and Tests and Measurements. Classroom Assessment Casebook presents concise cases developed from actual teacher experiences for students to consider a range of assessment-related issues in K-12 settings. The book is organized around four topics: foundational issues of assessment, informal assessment, formal assessment, and communication of assessment results. Each case is accompanied by questions to encourage class discussion of potential resolutions and relevance to other issues and an assignment for students to apply what they've read and discussed.

好的,以下是一份关于一本假想的、不涉及《Classroom Assessment Case Book》内容的图书简介,力求详实、自然: --- 书名:数字时代的认知工匠:深度学习、人机协作与知识重构 作者:[此处可虚构一位资深研究人员的姓名,例如:李明 教授/Dr. Evelyn Reed] 出版社:[虚构一家学术出版社名称,例如:前沿知识出版社/Frontier Knowledge Press] 页数:约650页 定价:[虚构一个合理的价格,例如:RMB 188.00 / USD 49.99] 图书简介 在信息爆炸与计算能力飞速增长的今天,我们正经历一场深刻的认知范式转移。本书《数字时代的认知工匠:深度学习、人机协作与知识重构》并非探讨传统教育评价或课堂实践的案例集,而是聚焦于未来知识的生成、处理与应用的底层机制,深入剖析了人工智能技术如何重塑人类心智活动、工作流程乃至社会结构的复杂图景。本书旨在为跨学科研究者、技术开发者、政策制定者以及关注未来工作形态的专业人士提供一套全面而深刻的理论框架与实践洞察。 本书共分为五个主要部分,层层递进,构建起一个关于“认知工匠”如何在新媒介环境中得以塑造的宏大叙事。 第一部分:心智的拓扑学:从信息处理到结构化理解 本部分首先对人类认知模型在面对海量、异构数据流时的局限性进行了批判性回顾。我们不再将心智视为一个被动的接收器,而是将其视为一个主动的“意义构建者”。核心章节探讨了认知负荷理论在数字环境下的修正,特别是超文本、多模态信息流对工作记忆带宽的冲击。 我们引入了“认知拓扑学”的概念,用以描述知识在个体心智结构中组织和连接的方式。重点分析了深度神经网络(DNNs)的内部表征(Latent Representations)如何与人类的抽象思维过程形成潜在的映射关系。这不仅仅是关于“数据”的分析,更是关于数据如何转化为可操作的“知识结构”的深层哲学和神经科学基础探讨。读者将看到,数字工具如何充当了人类心智的外部支架,扩展了我们处理复杂问题的能力边界。 第二部分:深度学习的“黑箱”与可解释性的伦理前沿 随着深度学习模型(如Transformer架构及其变体)在各个领域展现出惊人的性能,它们内部决策机制的“黑箱”特性成为学术界和工业界关注的焦点。《数字时代的认知工匠》用大量篇幅探讨了可解释性人工智能(XAI)的最新进展,并将其置于认知科学的框架下进行考察。 我们不仅讨论了LIME、SHAP等技术如何试图揭示模型决策路径,更重要的是,探讨了人类如何“信任”并“学习”一个非人类智能体的推理过程。本书提出,未来的人机协作模式,要求认知工匠不仅要理解问题本身,还要理解AI的“理解方式”。本部分详细对比了基于规则的符号主义系统与连接主义模型的认知差异,强调了在关键决策领域(如医疗诊断、复杂系统控制)实现可解释性对于维护人类主体性的绝对必要性。 第三部分:人机共创的协作动力学:增强而非替代 本书坚决反对“AI将完全取代人类”的简单论断,转而聚焦于“增强智能”(Augmented Intelligence)的实践路径。本部分是全书最具操作性的部分,通过多个跨行业(如药物发现、复杂工程设计、高级内容生成)的真实案例,展示了人类专家与先进AI系统如何形成高效的迭代循环。 我们详细分析了“反馈回路设计”在提升共创效率中的作用。例如,在材料科学中,AI负责高维度的假设空间探索,而人类专家则负责注入基于经验的“常识性约束”和对实验结果的现象学解释。本部分特别关注了协作界面设计,研究如何通过直观、低延迟的交互界面,最大限度地减少人类在理解AI输出和提供有效指导时的认知摩擦。这些案例研究揭示了,真正的“认知工匠”是那些能够熟练地在人与机器的思维模式之间进行流畅转换的专家。 第四部分:知识的重构与专业性的消融与新生 数字工具的普及,特别是生成式模型(Generative Models)的成熟,正在瓦解传统意义上的专业知识壁垒。本部分探讨了知识形态的根本性转变:从静态存储的“事实集合”转向动态生成的“情境化解决方案”。 我们分析了“专业主义的消融”——基础性、重复性的知识获取和应用过程正加速被自动化。然而,这并非终结,而是专业性的升级。真正的认知工匠不再是“记忆大师”,而是“问题定义者”和“系统集成者”。本书探讨了批判性思维、复杂系统建模能力和跨领域知识迁移能力,如何成为新时代的核心竞争力。此外,我们还审视了“信息茧房”的深化效应,并提出了构建“多元化知识输入”策略的必要性,以确保认知工匠的视野保持广阔和批判性。 第五部分:未来认知架构的治理与教育重塑 最后一部分将目光投向宏观层面,探讨支撑“认知工匠”生态系统所需的社会与教育基础设施。面对AI驱动的知识重构,现有的教育体系面临巨大挑战。本书提出了“终身认知适应模型”,主张教育的重点必须从知识的传授转向能力的培养——特别是元认知能力、适应性学习策略和对技术偏差的敏感度。 在治理层面,我们讨论了数据主权、算法偏见对知识分配不公的潜在加剧作用。本书呼吁建立新的知识共享协议和技术伦理框架,确保数字时代的认知优势能够更公平地惠及社会各个层面。本书对政策制定者和教育领导者提出了明确的建议:我们需要培养的不是仅仅会使用工具的人,而是能够设计、评估并负责任地引导工具方向的“认知架构师”。 --- 目标读者: 认知科学家、人机交互(HCI)研究人员、数据伦理学家、人工智能工程师、高等教育改革者、以及所有致力于理解并塑造未来工作与学习范式的专业人士。 核心价值: 本书提供了一个罕见且全面的视角,将计算科学的最新突破与人类心智的永恒挑战编织在一起,为理解我们正在步入的智能时代提供了必要的智力工具箱。它挑战了我们对“学习”、“工作”和“智能”的传统定义,并指明了通往更具韧性、更富创造力的人机协作未来的道路。

作者简介

目录信息

读后感

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用户评价

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教育评估的复杂性在于,它很少有“标准答案”,每一个决策都深深地植根于特定的文化、学科内容和学生个体差异之中。因此,一本好的评估书籍,必须展现出这种复杂性和多维性。我期望这本书能像一个多棱镜,从不同的角度折射出评估的影子。例如,它可能探讨了技术在评估中的应用——如何利用数字工具进行数据驱动的决策,同时警惕技术可能带来的偏见和数据过度解读的风险。再者,关于“形成性评估”与“总结性评估”的比例权衡,也是一个永恒的话题。我希望书中能有专门的篇幅讨论,在课程的不同阶段,教师应该如何动态调整这两种评估的重心,而不是墨守成规。更深层次地,它或许还会触及评估的伦理问题,比如如何确保评估过程对所有学生都具有公平性,尤其是对于那些有特殊学习需求的学生群体。如果这本书能引导读者思考“我们评估的究竟是什么?”,“我们希望通过评估培养出什么样的学习者?”,那么它就已经超越了技术层面的指导,触及了教育哲学的核心。

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对于很多教育者来说,如何有效地向学生和家长“解释”评估结果,往往比收集数据本身更具挑战性。一个精妙的评估设计,如果反馈机制是失灵的,那么其价值也会大打折扣。因此,我非常关注书中在“反馈闭环”方面的处理。我猜测,这本书中会有一些令人印象深刻的案例,展示了如何将复杂的评估数据转化为学生能够理解和利用的、具体的改进步骤。也许是一个教师设计了一套“成功标准”清晰的评分量规(Rubric),学生不仅知道自己得了多少分,更清楚地知道“下一步如何才能做得更好”。这种反馈必须是及时的、具体的、面向未来的。此外,如何处理评估中的“情绪劳动”——面对不理想的结果时教师如何保持专业,如何引导学生建立积极的“成长型思维”(Growth Mindset)而非“固定型思维”,也是我非常感兴趣的部分。如果这本书能提供一些范例,展示教师如何在评估对话中,巧妙地将焦点从“你是谁”(能力固化)转移到“你可以学到什么”(潜力无限)上来,那它就极具启发意义了。

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坦率地说,评估这件事,在很多教师心中都是一块沉重的石头,它常常与分数、排名和压力挂钩,似乎成了一种不得不完成的行政任务而非教学反馈的有机组成部分。因此,如果这本书能从根本上改变读者对“评估”的认知框架,那它就是一次成功的尝试。我设想,它可能包含了一些颠覆性的观点,比如强调评估的“教学性”大于“测量性”,将评估视为促进学习而非仅仅是检验学习的手段。想象一下,如果书中描绘了这样一个场景:一位老师在布置一个复杂的项目式学习任务后,不是等到最后才打分,而是在中期设置了一个同伴互评环节,学生们通过结构化的反馈表格,学会了如何建设性地指出他人的优势和不足。这种“学习中的评估”的实践案例,对于那些习惯于传统考试的教育工作者来说,无疑是一剂强心针。我非常看重案例的“可操作性”与“启发性”的平衡。如果案例过于理想化,脱离了普通学校的资源限制和学生群体的多样性,那么它对大多数读者的指导意义就会大打折扣。我期待它能提供在有限时间、有限资源下,如何进行有效、公平且富有洞察力的评估的智慧。

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这部关于课堂评估的案例集,虽然我手头没有这本书的具体内容,但从“案例集”这个定位来看,我能想象到它在教育实践中的巨大价值。我一直觉得,理论再完美,如果不落地到具体的教学场景中,对一线教师来说都是隔靴搔痒。一本好的案例集,就像是给老师们提供了一面面镜子,让他们能清晰地看到自己日常评估中可能存在的盲点和可以改进的地方。我尤其期待看到那些涵盖不同学科、不同年级段的真实案例,比如,在高中历史课上,如何设计一个既能考察学生对史实理解又能评估其批判性思维能力的形成性评估任务;或者在小学数学低年级,如何通过观察和非正式的交流来捕捉学生对“量”的初步概念的掌握程度。如果这本书能深入剖析每个案例背后的评估目标、所采用的工具、数据是如何被解读的,以及最终的反馈是如何传递给学生的,那它就不仅仅是一本工具书,更是一部生动的教学智慧录。我希望看到作者不仅展示了“做什么”,更深挖了“为什么这么做”以及“这么做的效果如何”,这种深入的内省和反思,恰恰是促进教师专业成长的核心动力。一本优秀的案例集,能让读者在阅读过程中不断地进行自我对照和情境代入,从而真正实现“他山之石,可以攻玉”的功效。

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最终,一本关于课堂评估的案例集,其最大的成功之处在于能否激发读者的批判性反思,而不是简单地提供模仿的蓝本。我希望读者在合上这本书时,不是急着去复制书中的某个案例,而是能够带着一种全新的、更审慎的眼光,重新审视自己正在使用的评估方法。这本书或许会挑战一些根深蒂固的传统做法,比如对标准化测试的过度依赖,或者对主观评价中潜在偏见的忽视。我期待它能提供一系列的“思考题”或“行动挑战”,鼓励教师们走出自己的舒适区,尝试那些看似复杂但实则更有教育意义的评估策略。例如,探讨如何将自我评估和目标设定融入日常教学,从而逐步实现评估责任的转移——让学生成为自己学习进度的主要管理者。如果这本书能成功地在“实践操作”与“理论深度”之间架起一座坚实的桥梁,让读者既能找到可立即应用的工具,又能理解这些工具背后的教育学原理,那么它无疑将成为教育领域里一本不可或缺的参考宝典,持续引发关于“好评估就是好教学”的深刻对话。

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