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出版者:Lawrence Erlbaum Assoc Inc

作者:Koschmann, Timothy/ Suthers, Daniel D./ Chan, Tak-wai

出品人:

页数:0

译者:

出版时间:

价格:49.95

装帧:HRD

isbn号码:9780805857818

丛书系列:

图书标签:

• CSCL
• Collaborative Learning
• Computer Supported Learning
• Education
• Technology
• Human-Computer Interaction
• Educational Technology
• Learning Sciences
• Group Work
• Knowledge Management

好的，这是一份关于一本假设的、与《Computer Supported Collaborative Learning 2005》无关的图书的详细简介。 --- 《数字时代的认知与组织：跨学科视角下的知识涌现与协同机制》 作者： [此处留空，或使用一个虚构的、与原书作者无关的作者名] 出版社： [此处留空，或使用一个虚构的出版社名] 出版年份： 2023 年（假设） 页数： 约 650 页 定价： [此处留空] 内容简介 《数字时代的认知与组织：跨学科视角下的知识涌现与协同机制》是一部深度剖析信息技术如何重塑人类认知结构、社会组织形态以及知识生产范式的学术专著。本书完全聚焦于二十一世纪第二个十年以来（2010年至今）新兴的数字生态环境，特别是社交网络、大数据分析、人工智能应用对个体心智模型和群体决策过程带来的根本性变革。它摒弃了对早期计算工具（如2005年左右的协作学习环境）的关注，转而探讨由移动互联网、深度学习模型和Web 3.0技术驱动的全新复杂系统。 本书的理论框架建立在认知科学、复杂系统理论、社会网络分析（SNA）以及组织行为学的交叉融合之上，旨在回答一个核心问题：在高度碎片化、实时连接和算法干预的数字环境中，高质量的、可持续的集体智慧是如何被构建、维持和演化的？ 全书共分为五大部分，共计十五章。 第一部分：数字心智的重构：从注意力经济到认知负荷的平衡 本部分深入探讨了技术环境对个体内部认知机制的影响。我们不再关注“如何用技术辅助学习”这种相对静态的视角，而是聚焦于技术本身如何“改变学习者本身”。 第一章：超连接环境下的注意力经济学与认知资源分配。 详细分析了智能手机和即时通讯工具如何将人类的注意力资源商品化，并构建了一个新的“注意力预算”模型。本章引入了“情境切换成本”的量化方法，解释了多任务处理效率下降的深层原因。 第二章：算法推荐与认知茧房的形成机制。 本章基于图论模型，分析了推荐系统如何通过强化反馈回路，固化用户的知识边界和世界观。重点讨论了“认知顺应性偏差”在算法驱动下的极端化，并对比了传统信息获取方式与现代算法筛选方式在知识广度上的差异。 第三章：外部化记忆与后人类认知。 探讨了云存储、搜索引擎和知识管理系统作为“外部皮层”的功能。本书提出了“可调用知识”（Recallable Knowledge）与“即时可得知识”（Immediately Accessible Knowledge）的新分类，论证了传统意义上的记忆能力的退化与高阶推理能力的需求转移之间的复杂关系。 第二部分：群体行为的非线性动力学：信息传播与意见极化 本部分将视角从个体扩展到群体，研究大规模数字互动中的涌现现象，尤其是那些具有破坏性和建设性的社会动态。 第四章：信息扩散模型的演进：从 SIR 模型到基于情绪感染的网络动力学。 传统的信息传播模型已不足以解释病毒式内容和虚假信息的爆发性扩散。本章引入了情绪强度和信任网络结构作为核心变量，建立了一个新的、考虑了“唤醒效应”的扩散模型。 第五章：数字集体决策中的“沉默的螺旋”与意见表达障碍。 考察了在线论坛、社交媒体中，由于身份匿名性或群体压力导致的个体沉默现象。通过对比匿名与实名平台的数据，量化了沉默对群体意见分布的偏差作用。 第六章：微型群体（Micro-Cliques）的形成与抵抗力。 关注那些在大型社交网络中形成的、高度内聚的小型社群。本章分析了这些群体的内部信任度、信息过滤机制，以及它们对外部信息输入（无论是正向还是负向）的防御强度，这与早期的“协作小组”概念有着本质区别。 第三部分：组织形态的数字化转型：去中心化与层级重构 本部分将理论应用于企业和非营利组织，分析数字工具如何颠覆传统的科层制和信息流结构。 第七章：工作流自动化与“低效的专业化”悖论。 探讨了流程管理软件（BPM）和 RPA（机器人流程自动化）在提高效率的同时，如何加剧了岗位功能的极端细化，导致员工对整体业务的理解减弱。 第八章：跨职能虚拟团队的绩效评估与信任构建。 鉴于地理分散和异步沟通的常态化，本章提出了一套新的基于产出质量和沟通异步容忍度的团队绩效模型，并研究了在缺乏面对面接触的情况下，如何通过特定的数字协议建立“功能性信任”。 第九章：知识资产的动态化管理：从知识库到知识图谱。 本章批判性地审视了传统的知识管理系统（如Wiki或文档中心），转而探讨基于本体论和语义网技术的知识图谱如何实现知识间关系的实时映射和自动发现，从而支持更高层次的创新。 第四部分：人工智能与人机协同的未来边界 本部分是本书的前沿探讨，聚焦于生成式AI、大型语言模型（LLM）与人类认知深度融合的场景。 第十章：生成式模型作为“认知加速器”：潜能与陷阱。 考察 LLM 在代码生成、文本摘要和创意辅助中的应用。重点分析了人类如何从“知识的生产者”转变为“高质量提示的管理者”（Prompt Engineer），以及这种角色转换带来的认知负荷变化。 第十一章：人机混合智能（Hybrid Intelligence）的伦理边界与可解释性。 在决策系统中，当AI扮演核心角色时，责任归属和决策透明度成为关键挑战。本章提出了一个“可问责性框架”，用于评估人机协同决策链中的信任度衰减。 第十二章：数据治理与集体偏见的修正。 讨论了训练数据的内在偏见如何通过模型固化并放大到组织决策中。重点在于设计主动干预机制，利用小规模、高质量的人类反馈，对抗大规模数据驱动模型的系统性偏差。 第五部分：面向未来的设计原则：培养数字韧性 最后一部分总结了前述分析，并提出了构建适应未来数字环境的认知和组织体系的原则。 第十三章：数字素养的升级：从工具使用到系统批判。 主张当前的数字素养教育必须从基础软件操作提升到对信息流、算法逻辑和网络社会结构进行批判性分析的能力。 第十四章：构建“慢空间”：对抗即时反馈循环。 提出在工作和学习环境中，有意识地设计隔离于即时通讯和通知系统的“慢空间”，以支持深度思考和复杂问题的解决。 第十五章：涌现型秩序的适应性管理。 总结了复杂系统理论在实践中的应用，强调组织和个体需要放弃对完全控制的追求，转而致力于建立能够自我修复、自我适应的“韧性结构”，以应对信息环境的持续不稳定性和突发性。 --- 本书面向高等院校的认知科学、信息管理、组织行为学、计算社会学等专业的研究人员、博士生，以及在科技和知识密集型产业中负责战略规划与组织变革的专业人士。它提供了一个深刻、全面且紧跟时代前沿的分析视角，而非停留在对既有协作工具的简单描述或历史回顾。

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阅读过程中，我最深刻的体会是其历史价值——它像是一个时间胶囊，精准地捕捉了2005年前后，全球教育技术研究者们对“未来学习形态”的集体想象与正在进行的艰苦探索。那时的带宽限制、平台成熟度以及对移动计算的预期，都与现在截然不同，阅读这些文献，仿佛能听到当年研究者们在面对技术局限时，如何运用创造性的教学设计来弥补硬伤。比如，关于异步协作工具的设计哲学，其中强调的“意义构建的延迟满足感”，在今天这个追求即时反馈的时代，反而提供了一种反思的契机：快速反馈是否总是最优解？这种对比和反思，是阅读旧版技术著作独有的乐趣和价值所在。

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从搜索和索引的角度来看，这本书的查找效率有待提高。尽管目录提供了宏观的指引，但由于是文集，缺乏一个统一的、跨章节的术语索引或关键概念对照表，使得我试图追踪某个特定技术名词（比如，特定的一种“虚拟化教室”模型）在全书中的不同阐述时，不得不依赖页面的快速扫描。如果能附带一个详细的索引，将大大提升其作为参考工具书的实用价值。另外，我注意到其中引用的某些外部资源或软件链接，在今天这个时间点上，大多已经失效或被新的迭代产品取代，这提醒着我们，学术成果的时效性是与其所依托的技术环境深度绑定的，读者在吸收其核心思想的同时，也需带着批判性的眼光去审视其技术细节的“保质期”。

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这本书的论述深度和广度，着实让人眼前一亮，它似乎触及了那个时间点上，协作学习技术领域几乎所有重要的理论前沿和实践困境。作者们没有停留在对工具简单罗列的层面，而是深入挖掘了人机交互的微妙之处，探讨了认知负荷如何在共享环境中被重新分配和平衡。我特别关注其中关于“社会性临近发展区”的讨论，它巧妙地将维果茨基的理论与现代网络环境的即时反馈机制相结合，提供了一个极具操作性的分析框架。当然，作为一本汇集了多位学者观点的文集，文章间的观点碰撞是必然的，有些论述在方法论上的侧重点差异较大，初读者可能需要花费更多精力去梳理和整合这些不同的研究视角，才能构建起一个完整的知识体系。

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这本书的排版和装帧给人的第一印象相当不错，那种学术书籍特有的朴实中带着一丝严谨的气质扑面而来。内页纸张的选择很舒服，长时间阅读下来眼睛的疲劳感明显减轻，这对于处理这类专业性极强的文集来说至关重要。我特别欣赏它在结构布局上的用心，目录设计得逻辑清晰，章节间的过渡也处理得比较自然，即使是跨越不同研究团队和主题的文章，也能感受到一种内在的关联性。然而，虽然整体设计到位，但初次翻阅时，某些图表的清晰度略显不足，尤其是那些涉及到复杂系统架构或者模型流程的部分，感觉印刷的精度似乎没有完全跟上原文的精细度，这在需要仔细辨认细节时稍微造成了一点不便。整体而言，从物理形态上看，它无疑是一本值得收藏的资料，体现了出版方对学术成果的尊重。

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这本书的行文风格呈现出一种令人着迷的多样性。有的章节采用了高度形式化的数学建模语言，充满了严谨的证明和参数推导，阅读起来需要极高的专注力，仿佛在重温一堂高阶的计算机科学研讨会；而紧随其后的另一篇文章，则可能转变为一篇生动的案例研究，详细描述了某高中课堂如何利用特定软件辅助完成一个复杂的项目式学习任务，语言平实，充满了教育现场的温度和细节。这种从纯理论到具体实践的巨大跳跃，要求读者具备很强的思维切换能力。对我而言，理解那些复杂的算法模型固然重要，但真正启发我的是那些详实的实施报告，它们揭示了理论在真实复杂环境中的“变异”和适应过程。

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