Task Analysis Methods for Instructional Design

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出版者:Lawrence Erlbaum
作者:David H. Jonassen
出品人:
页数:288
译者:
出版时间:1998-10-01
价格:USD 41.95
装帧:Paperback
isbn号码:9780805830866
丛书系列:
图书标签:
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  • 方法论
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具体描述

"Task Analysis Methods for Instructional Design" is a handbook of task analysis and knowledge elicitation methods that can be used for designing direct instruction, performance support, and learner-centered learning environments.

To design any kind of instruction, it is necessary to articulate a model of how learners should think and perform. This book provides descriptions and examples of five different kinds of task analysis methods:

*job/behavioral analysis;

*learning analysis;

*cognitive task analysis;

*activity-based analysis methods; and

*subject matter analysis.

Chapters follow a standard format making them useful for reference, instruction, or performance support.

探索心智的迷宫:认知负荷理论与工作记忆模型在学习设计中的应用 一本深入剖析人类信息处理机制,并将其转化为高效教学策略的权威著作。 本书超越了传统的学习理论框架,聚焦于理解学习者大脑在接收、处理和存储信息时的内在运作规律。我们不再满足于描述“什么”被学习,而是深入探究“如何”学习,以及在学习过程中,大脑资源是如何被分配和耗尽的。本书的核心在于对认知负荷理论(Cognitive Load Theory, CLT)的全面梳理与实践应用,并结合工作记忆模型(Working Memory Model)的最新研究成果,为教育者、培训专家和学习科学家提供一套严谨而实用的设计工具箱。 第一部分:理解心智的瓶颈——工作记忆与信息处理基础 本部分为理解后续所有设计策略奠定坚实的神经科学与心理学基础。我们将详细解析诺曼·梅尔维奇(Alan Baddeley)和格雷厄姆·希奇(Graham Hitch)提出的工作记忆模型,重点关注其三个关键组成部分:中枢执行器(Central Executive)、语音回路(Phonological Loop)和视觉空间模板(Visuospatial Sketchpad)。 核心议题包括: 工作记忆的有限容量: 为什么我们无法同时处理过多的新信息?探讨“神奇的数字七加减二”在当代认知科学语境下的修正与深化。 信息从感觉记忆到长期记忆的路径: 详细阐述编码、存储和提取的生化与结构基础。 专家与新手的差异: 通过对知识结构的探讨,揭示专家如何将信息固化为高效的“图式”(Schema),从而绕过工作记忆的瓶颈。 第二部分:认知负荷理论的精炼解析——三大负荷的辨析与管理 认知负荷理论是本书的理论支柱。我们将不偏不倚地介绍其对教育设计产生的革命性影响,并精确区分三种不同类型的认知负荷,这是进行有效学习干预的前提。 1. 外在负荷(Extraneous Cognitive Load): 这部分负荷完全由不良的教学设计引起,是必须被消除的“噪音”。我们将通过大量案例分析,剖析常见的“设计缺陷”如何无谓地消耗学习者的注意力资源,例如: 空间分离效应(Split-Attention Effect): 文本和相关图示必须同时呈现,而不是分散在页面的不同位置。 冗余效应(Redundancy Effect): 避免在学习材料中加入已经通过其他方式有效传达的信息,这会造成资源的双重处理。 模态整合的挑战: 探讨视觉与听觉通道的协同作用,以及何时应使用听觉而非文本来解释复杂的视觉信息。 2. 固有负荷(Intrinsic Cognitive Load): 这部分负荷由学习内容本身的复杂性(即元素交互性)决定,无法被消除,但可以通过策略来管理。我们将介绍如何利用“分块”(Chunking)技术,以及如何根据学习者的先验知识水平,动态调整内容的呈现顺序。 3. 关联负荷(Germane Cognitive Load): 这是唯一需要最大化的负荷类型,它直接导向知识的深度理解和图式的形成。本书将详细介绍如何设计促进深度加工的活动,确保学习者将有限的工作记忆资源投入到构建长期知识结构上,而非被外在干扰所窃取。 第三部分:从理论到实践——基于认知负荷的教学设计范式 本部分是本书的实践核心,为设计者提供一套可操作的流程图和检查清单,用于优化所有形式的教学材料,无论是e-Learning模块、课堂讲义,还是复杂的模拟训练。 关键设计范式深度解析: 示例学习法(Worked Examples): 探讨为什么“完全的”或“部分”的示例学习法在初期学习中比“问题解决法”更有效,并分析何时进行从示例到实际问题的“褪化”(Fading)过程。 自我解释提示(Self-Explanation Prompts): 如何在不增加额外阅读负担的前提下,引导学习者主动连接新旧知识点。 交织与分离策略(Interleaving vs. Blocking): 针对不同类型的学习目标,如何科学地安排练习顺序,以优化长期记忆的巩固效果。 多媒体学习的精确控制: 严格遵循 Mayer 的多媒体学习原则,并结合认知负荷的视角,解释这些原则背后的认知机制。我们探讨如何利用“通道容量”来决定何时使用叙述性音频、何时使用屏幕文本,以及何时使用动画。 第四部分:高级应用与适应性学习环境的构建 本书最后一部分将目光投向更具挑战性的学习场景,如复杂系统培训、软件模拟以及自适应学习系统的开发。 认知负荷的动态评估: 如何在学习过程中实时监测学习者的认知状态,并据此调整教学难度和支持力度。这涉及到对眼动追踪数据和行为指标的初步解读。 知识迁移的桥梁设计: 讨论如何设计具有“情境真实性”的练习,确保学习者在减少外在负荷的情况下,能够将学到的图式有效地迁移到实际工作环境中。 面向复杂技能习得的序列设计: 为工程、医学或高风险操作领域的设计者提供框架,指导他们如何对高交互性内容进行有效的“预加载”和“渐进暴露”。 本书的目标读者群涵盖: 课程设计师与学习工程师: 需要将心理学理论转化为可交付产品的专业人士。 教育技术开发者: 致力于提升在线学习平台用户体验和学习效率的团队。 教师与培训师: 寻求优化课堂演示和材料准备的教育实践者。 认知心理学与教育学研究人员: 寻求前沿理论应用案例的研究者。 通过对心智局限性的深刻理解和对教学设计干预的精确控制,本书旨在帮助您创造出少费力、高成效的学习体验。它不是一本关于如何使用软件的指南,而是一本关于如何设计能够真正被大脑吸收和利用的学习内容的深度手册。

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目录信息

读后感

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用户评价

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我对如何让学习变得更有效、更有吸引力一直充满好奇,而《Task Analysis Methods for Instructional Design》这个书名,仿佛一把钥匙,预示着它将开启一扇通往深入理解学习过程的大门。我推测这本书会详细介绍一套完整的任务分析方法论,旨在帮助教育设计者系统地分解和理解一个完整的学习目标所包含的所有必要步骤、知识、技能和潜在的学习障碍。我好奇书中会如何区分和阐述不同层次的任务分析,例如,从宏观的岗位职责分析,到微观的个体操作步骤分析,以及每种分析级别所需的独特工具和技术。我特别期待书中能够提供丰富的实例,展示如何通过观察、访谈、问卷调查,甚至是一些更先进的认知建模技术,来准确地捕捉学习者在完成特定任务时所经历的思考过程、决策依据以及可能遇到的困难。我猜想,这本书的核心价值在于它能够帮助教育设计者摆脱“想当然”的教学设计,转而采用一种基于证据和数据的方法,从而确保所设计的学习内容能够精准地解决学习者的实际需求。我希望书中能提供清晰的步骤指导,让读者能够掌握如何从任务分析的结果出发,有效地定义学习目标、选择合适的教学策略、组织学习内容,并最终设计出能够真实反映学习者能力的评估体系。这本书的重要性在于,它能够为教学设计提供一个科学、严谨的基础,帮助我们创造出更具针对性、更易于理解,并最终能显著提升学习效果的学习体验。

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我一直对教育设计和如何有效地传授知识感到着迷。我最近接触到一本名为《Task Analysis Methods for Instructional Design》的书,虽然我还没有机会深入阅读,但从它的书名就能感受到它在这一领域的深度和重要性。教育设计的核心在于理解学习者需要掌握什么,以及如何让他们以最有效的方式掌握这些技能和知识。任务分析无疑是实现这一目标的关键一步。我设想这本书会详细阐述各种任务分析的方法,从最基础的、直观的观察和访谈,到更系统化的、数据驱动的分析技术。我特别好奇作者会如何区分不同类型的任务,比如认知任务、技能任务、程序性任务,以及每种任务需要采用的特定分析策略。书中可能会探讨如何识别任务的层级结构,分解复杂任务为更小、更易于管理的子任务,这对于设计循序渐进的学习路径至关重要。此外,我推测它会强调任务分析的输出如何直接指导教学内容的组织、学习活动的设置,以及评估方法的选择。例如,通过对任务的精确分析,我们可以确保教学内容直接关联到实际工作场景,避免不必要的知识点,并设计出能够真实反映学习者能力的学习任务。这本书的潜在价值在于,它能够为教育设计者提供一个系统化、科学化的工具箱,帮助他们摆脱凭经验或直觉进行教学设计的局限,从而创造出更具影响力和效率的学习体验。我期待书中能提供丰富的案例研究,展示这些方法在不同行业和学习环境中的实际应用,让我能够更直观地理解理论与实践的结合,也希望它能提供关于如何处理主观性、如何验证分析结果的指导,因为这些都是在实际操作中可能遇到的挑战。

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我一直对如何将复杂的知识和技能有效地传递给学习者抱有浓厚的兴趣,而《Task Analysis Methods for Instructional Design》这个书名,在我看来,恰恰揭示了实现这一目标的关键路径。我预计这本书将是一本深入探讨各种任务分析方法的专业著作,它会系统地介绍如何对学习内容进行精细化的分解,从而为教学设计提供坚实的基础。我设想,书中会详尽地阐述多种任务分析的技术,从最基础的专家访谈、用户访谈,到更具技术性的流程图绘制、决策树分析,甚至可能涉及一些基于认知心理学的模型构建。我特别好奇的是,作者会如何区分和处理不同性质的任务,比如那些需要操作性技能的任务,与那些需要决策能力和问题解决能力的任务,以及在分析方法上可能存在的根本性差异。我期待书中能够提供一套清晰的框架,指导教育设计者如何系统地识别、记录、组织和优先排序构成一个学习目标所需的全部要素,包括知识点、技能点、步骤以及潜在的成功标准。我猜想,这本书的核心价值在于它能够帮助教育设计者摆脱模糊和泛泛而谈的教学内容,而是能够基于对学习任务的精确理解,设计出更具针对性、更易于学习、并且能够有效地帮助学习者达成预期学习成果的学习体验。我希望书中能包含丰富的案例研究,展示这些方法在不同行业和应用场景下的实际应用,以便我能够更好地理解理论与实践的结合,并从中获得启发。

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在我看来,教学设计最迷人的地方在于其科学性与艺术性的结合,而《Task Analysis Methods for Instructional Design》这个书名,则透露出其偏重于科学性的一面,这让我倍感期待。我预计这本书会是一部关于如何系统地、严谨地分析学习任务的专业教程。我设想,书中会深入探讨各种任务分析的技术,从定性的、基于人类互动的访谈和观察,到定量的、基于数据驱动的流程分析和绩效评估,甚至可能触及一些更具前瞻性的认知工程学方法。我特别好奇的是,作者会如何处理那些在现实中难以精确界定和衡量的“软技能”或“复杂认知过程”,以及如何将其转化为可操作的教学设计要素。书中是否会强调任务分析在整个教学设计流程中的关键作用,即它是如何影响学习目标设定、内容组织、教学策略选择以及评估方法设计的?我期待这本书能够提供一个完整的工具箱,让教育设计者能够掌握多种任务分析的方法,并根据具体的项目需求选择最合适的技术。我猜想,这本书的核心价值在于它能够帮助教育设计者摆脱经验主义的束缚,建立起一种基于证据和逻辑的教学设计方法,从而创造出更具效率、更易于学习、并最终能带来显著成效的学习体验。我希望书中能包含大量的实践指南和检查清单,帮助我在实际工作中更好地应用这些理论知识,并能够识别和规避潜在的分析陷阱。

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我一直对教育的科学性和有效性有着执着的追求,而《Task Analysis Methods for Instructional Design》这个书名,无疑点燃了我深入探索的兴趣。我预计这本书将会是一本关于如何系统地解析学习任务,并以此为基础进行教学设计的专业书籍。我设想,书中会详细介绍各种任务分析的方法,从最直观的专家访谈、用户观察,到更具技术性的流程分析、因果图绘制,甚至可能触及一些基于人工智能的数据分析技术。我特别好奇的是,作者会如何区分不同类型的任务,例如,认知任务、技能任务、程序性任务,以及它们在分析方法上可能存在的显著差异。书中是否会提供一套清晰的框架,帮助教育设计者识别构成一个学习目标的所有关键要素,包括所需的知识、技能、能力以及潜在的态度和价值观?我猜想,这本书的核心价值在于它能够为教学设计提供一个扎实的基础,让设计者能够真正理解“学什么”以及“为什么学”,从而避免脱离实际需求的教学内容。我期待书中能够提供具体的指导,让读者能够学会如何运用这些任务分析方法来识别学习的瓶颈,发现潜在的培训需求,并为学习内容的开发提供精确的依据。此外,我也希望书中能深入探讨如何将任务分析的结果转化为具体的教学策略和评估方法,确保所设计的教学活动能够有效地帮助学习者掌握所需的任务。这本书的重要性在于,它能够帮助教育设计者提升工作的科学性和效率,创造出更具针对性、更易于学习、并最终能产生持久影响的学习体验。

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我深信,任何成功的教学设计都源于对学习内容的深刻理解和对学习者需求的精准把握,《Task Analysis Methods for Instructional Design》这个书名,无疑正指向了这一核心。《Task Analysis Methods for Instructional Design》我感觉会是一本关于如何系统性地解析和分解学习任务的权威指南。我设想,书中会详细介绍一系列用于任务分析的方法,从最基础的人际沟通技巧,如访谈和观察,到更具结构化的技术,如问卷调查、工作坊设计,甚至是更高级的认知建模和情境分析。我特别好奇的是,作者会如何处理那些跨学科、多领域、或者涉及复杂人际互动任务的分析。书中是否会提供清晰的指导,帮助读者识别构成一个完整学习目标的所有关键组成部分,包括必要的知识、需要掌握的技能、需要培养的能力,以及可能需要的态度和行为转变?我期待这本书能够提供一套行之有效的工作流程,让教育设计者能够从最终的学习成果出发,反向追溯到所需的每一个微小步骤,并最终形成一份详尽的任务分析报告。我猜想,这本书的核心价值在于它能够帮助教育设计者建立起一种“以终为始”的设计思维,确保所设计的学习内容和服务,能够精准地满足实际工作或生活场景中的需求。我希望书中能包含丰富的图表、流程图和案例分析,以便我能够更直观地理解这些抽象的方法论,并从中获得实操的灵感。

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我一直对教育的本质和设计过程中的科学性非常感兴趣,而《Task Analysis Methods for Instructional Design》这本书的标题立刻抓住了我的注意力。从书名推断,这本书必定是关于如何系统地分解和理解一个学习目标所包含的各项任务,从而为更有效的教学设计奠定基础。我设想,书中会深入探讨各种任务分析的方法论,从定性的、以人为本的观察和访谈,到定量的、基于数据的分析,可能会涵盖认知心理学、行为主义以及系统工程等多个领域的理论基础。我尤其好奇的是,作者会如何阐述不同任务分析方法的适用性,例如,对于需要高度创造性和非结构化思维的任务,又或是那些需要精确操作和重复执行的任务,分别有哪些最适合的分析工具和技术。书中是否会提供清晰的步骤指导,教导读者如何识别构成一个完整任务的所有子任务、知识点、技能点和态度要求,以及如何评估这些要素的优先级和重要性。我猜想,这本书的核心价值在于其能够提供一个清晰的框架,帮助教育设计者从“我要教什么”转变为“学习者需要学会什么,以及如何学会”。我期待书中能提供丰富的案例研究,展示这些任务分析方法在不同领域,如企业培训、高等教育、K-12教育等场景下的实际应用,从而让我能够更好地理解理论的实践价值。此外,我也希望书中能触及如何处理分析过程中的潜在挑战,例如,如何应对专家知识的主观性、如何确保分析的全面性和准确性,以及如何将分析结果有效地转化为具体的教学设计元素。这本书的重要性在于,它能够为教育设计提供一个科学、系统的方法论,帮助设计者创造出更具针对性、更有效、更易于学习者接受的学习体验。

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这本书的出现,对于任何一个致力于提升教学效果、优化学习体验的教育工作者而言,无疑是一个重大的福音。我一直认为,优质的教学设计并非空中楼阁,它建立在对学习内容和学习者需求的深刻理解之上。《Task Analysis Methods for Instructional Design》这个书名本身就传递出一种严谨和专业的气息,暗示着它将深入探讨如何系统地解析学习任务,从而为教学设计提供坚实的基础。我猜测书中会详细介绍多种任务分析的技术,或许会从最基本的访谈、问卷调查,到更复杂的专家评审、流程图绘制,乃至数据挖掘和认知建模等高级方法。我尤其感兴趣的是,作者会如何处理不同类型的任务,比如对于那些需要高度创造力和解决问题能力的认知任务,与那些需要精确操作和记忆的技能性任务,是否会有截然不同的分析框架和工具。书中可能还会强调,任务分析不仅仅是识别“做什么”,更重要的是理解“为什么”以及“如何做”,深入挖掘任务背后的认知过程、决策逻辑和关键成功因素。这对于设计能够真正培养学习者深层理解和应用能力的教学内容至关重要。我期待书中能提供具体的步骤和指南,让读者能够一步步地掌握如何进行有效的任务分析,从初步的需求识别到最终的分析报告撰写。此外,我也好奇书中会如何论述任务分析结果与教学策略之间的关系,例如,如何将分析出的关键知识点转化为教学目标,如何根据任务的复杂性设计学习活动,以及如何利用分析结果来构建具有区分度的评估体系。这本书的价值在于,它能够帮助我们摆脱“拍脑袋”式的教学设计,而是建立在对学习本质的科学洞察之上,从而创造出更具针对性、更高效、更具影响力的学习成果。

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我近期在研究如何提升学习体验,并且在众多与教学设计相关的领域中,《Task Analysis Methods for Instructional Design》这个书名引起了我的极大兴趣。我推测这本书的核心内容将围绕着一套严谨的、可操作的流程,指导使用者如何精确地分解和理解一个学习目标所涵盖的全部任务。在我看来,任何有效的教学设计都离不开对学习内容本身的深度剖析,而任务分析正是实现这一目标的基石。我设想,书中会详细介绍一系列任务分析的技术,从最基础的人工访谈、专家咨询,到更复杂的认知建模、流程分析,甚至可能涉及一些基于计算机辅助的分析工具。我尤其好奇的是,作者会如何区分和处理不同层级的任务,比如宏观的任务目标,以及构成这些目标的微观的、可执行的子任务,以及每种任务所涉及的关键技能、知识和决策点。我期待书中能提供一个系统性的框架,帮助读者理解如何系统地识别、记录、组织和优先排序这些任务元素。此外,我也希望这本书能够强调任务分析不仅仅是一个孤立的分析过程,而是如何将分析结果有效地转化为实际的教学设计要素,例如,如何利用任务分析来定义学习目标、设计学习活动、选择合适的教学策略,以及开发有效的评估工具。我猜想,书中或许会包含一些实用的模板或检查清单,帮助读者在实践中运用这些方法。这本书的价值在于,它能够为教育设计者提供一套强大的工具,让他们能够从根本上提升教学内容的科学性和有效性,确保学习者所学的内容真正能够满足实际需求,并最终实现预期的学习成效。

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我对于如何设计出能够真正触及学习者内心、并让他们掌握核心能力的教学内容,一直有着强烈的探索欲。而《Task Analysis Methods for Instructional Design》这个书名,恰恰击中了这一痛点,预示着它将提供一种系统性的方法来解析学习的本质。《Task Analysis Methods for Instructional Design》我感觉会是一本非常实用的指南,它会详细阐述一系列旨在分解复杂学习目标为可管理、可教授的组成部分的任务分析技术。我设想,书中可能会从最基础的访谈、观察和问卷调查入手,然后逐步深入到更复杂的专家头脑风暴、流程图绘制、甚至是基于认知模型的分析方法。我特别感兴趣的是,作者会如何处理那些模糊的、难以量化的“软技能”或“态度”的分析,以及如何将这些分析结果转化为清晰的学习目标和教学活动。书中是否会强调不同类型任务的差异性,例如,对于需要高度批判性思维和决策能力的任务,与那些需要精确执行和记忆的任务,在分析方法上是否会有明显的区别?我期待这本书能够提供一套完整的流程,指导读者如何从识别最终的学习成果,追溯到所需的中间步骤,再到具体的知识点、技能和操作。我猜测,这本书的核心价值在于它能够帮助教育设计者摆脱凭经验或直觉进行教学设计的局限,转而采用一种更具科学性和系统性的方法,从而创造出更具针对性、更易于理解、并最终更具影响力的学习体验。我希望书中能包含大量的案例研究,展示这些方法在不同行业和教育背景下的实际应用,让我能够更好地理解理论与实践的结合,并从中获得启发。

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