Practitioner Research for Teachers

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出版者:
作者:Burton, Diana/ Bartlett, Steve
出品人:
页数:208
译者:
出版时间:2004-10
价格:$ 49.72
装帧:
isbn号码:9780761944218
丛书系列:
图书标签:
  • 教师研究
  • 行动研究
  • 教育研究
  • 教学实践
  • 专业发展
  • 反思性实践
  • 教育方法
  • 课堂研究
  • 研究方法
  • 教育心理学
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具体描述

'This is a really useful book. It is full of helpful ideas and examples and discusses the importance of research for teachers. While addressing both the why and the how of practitioner research in school settings the authors have kept closely in touch with the practical concerns of busy professionals' - Professor Anne Edwards, School of Education, University of Birmingham. This is a book about how to do your research. It's aimed at teachers involved in classroom-based research projects such as Best Practice Research Scholarships and Networked Learning Communities. This book is a significant text for teachers involved in practitioner research. It discusses how the notion of classroom research has evolved from previous movements based upon school effectiveness and action research. It shows how being able to conduct and understand research is vital for the professional development of teachers. The text then considers the practical issues of the design and carrying out of classroom-based research. It contains practical examples to illustrate points where appropriate. Each chapter includes recommended further reading and practical tasks.

好的,这是一本关于深度学习在自然语言处理领域最新进展与应用的专业书籍的详细简介: --- 深度学习与自然语言的融合:前沿模型、技术与实践 作者: [此处可虚构作者姓名,如:李明,张华] 出版社: [此处可虚构出版社名称,如:智能计算科学出版社] 定价: [此处可虚构定价] 页数: 约 650 页 装帧: 精装 图书概述 本书是一部全面而深入探讨当前自然语言处理(NLP)领域最新突破性进展的专业著作。它聚焦于深度学习技术,特别是基于Transformer架构及其后续演进模型(如BERT、GPT系列、T5、以及最新的多模态融合模型)如何彻底革新了我们理解、生成和交互人类语言的方式。本书不仅仅停留在理论阐述,更致力于为研究人员、高级工程师和数据科学家提供一套从基础原理到前沿应用实现的完整知识体系和实践指导。 在当前数据爆炸的时代,语言数据的复杂性和规模对传统NLP方法构成了巨大挑战。本书精准把握了这一趋势,系统地梳理了深度学习模型如何通过大规模预训练、迁移学习和精细化调优,在机器翻译、情感分析、问答系统、文本生成乃至代码理解等多个复杂任务中达到甚至超越人类水平的表现。 本书特色与内容结构 本书结构严谨,内容覆盖面广,深度适中,旨在搭建一座连接理论基石与工程实践的坚实桥梁。 第一部分:深度学习基础与NLP的范式转换 (Chapters 1-3) 本部分为后续高级内容打下坚实的基础,重点回顾了深度学习在处理序列数据上的演进。 第一章:从循环到注意力:序列建模的演变 详细回顾了循环神经网络(RNN)、长短期记忆网络(LSTM)和门控循环单元(GRU)的局限性。重点分析了注意力机制的引入如何克服了长距离依赖问题,并为Transformer架构的诞生奠定了理论基础。 第二章:Transformer架构的深度解析 本书用大量篇幅解析了“Attention Is All You Need”论文提出的核心架构。细致拆解了自注意力机制(Self-Attention)的数学原理、多头注意力、位置编码(Positional Encoding)的必要性、前馈网络(Feed-Forward Networks)的角色以及残差连接(Residual Connections)和层归一化(Layer Normalization)对训练稳定性的贡献。 第三章:大规模预训练的兴起 探讨了无监督预训练范式的革命性意义。介绍了掩码语言模型(MLM)和下一句预测(NSP)等预训练任务的设计思路,为后续模型(如BERT)的成功奠定了方法论基础。 第二部分:前沿模型体系与结构创新 (Chapters 4-7) 此部分深入剖析了当前主导NLP领域的几大核心模型家族及其技术细节。 第四章:编码器主导模型:BERT及其变体 详尽介绍了BERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformers)的实现细节,包括其双向上下文捕获能力。同时,对比分析了RoBERTa、ALBERT、ELECTRA等优化型编码器模型在预训练目标和参数效率上的改进。 第五章:解码器主导模型:GPT系列与自回归生成 聚焦于自回归模型,深入剖析了GPT系列模型(GPT-2, GPT-3, GPT-4的架构思想)的扩展策略,特别是上下文学习(In-Context Learning)和提示工程(Prompt Engineering)的兴起,以及如何实现高质量、连贯的长文本生成。 第六章:统一模型与序列到序列(Seq2Seq)的革新 探讨了如T5(Text-to-Text Transfer Transformer)和BART等统一框架,它们如何将所有NLP任务转化为“文本到文本”的格式。分析了编码器-解码器结构在机器翻译、文本摘要等任务中的优势。 第七章:高效化与小型化策略 面对模型规模的爆炸性增长,本章讨论了降低计算和存储成本的关键技术,包括模型蒸馏(Distillation)、权重剪枝(Pruning)、量化(Quantization)以及参数共享技术在提升模型部署效率中的应用。 第三部分:核心应用与高级任务实现 (Chapters 8-11) 本部分将理论与实际应用紧密结合,展示深度学习模型在解决复杂NLP问题时的实际部署和效果优化。 第八章:高级问答系统与知识抽取 深入研究基于阅读理解的抽取式问答(Extractive QA)和生成式问答(Generative QA)。讨论了如何构建能够跨文档推理和利用外部知识库的复杂问答系统,包括知识图谱增强的方案。 第九章:机器翻译与跨语言处理 探讨神经机器翻译(NMT)的最新进展,重点关注低资源语言对(Low-Resource Languages)的处理,如多语言预训练模型(M-BERT, XLM-R)如何通过共享表示提升翻译质量。 第十章:文本摘要与信息压缩 对比抽象式摘要(Abstractive Summarization)和抽取式摘要的深度学习实现。分析了如何通过强化学习(RL)和指标优化(如ROUGE分数最大化)来提高生成摘要的相关性和流畅性。 第十一章:多模态语言理解的融合 这是本书的亮点之一。深入探讨了如何将视觉信息(图像、视频)或听觉信息与文本模态进行有效融合。详细介绍了视觉问答(VQA)、图像字幕生成(Image Captioning)以及具身智能中的语言指令理解等前沿交叉领域。 第四部分:研究方法与伦理考量 (Chapters 12-13) 本部分关注研究人员必须掌握的实验方法和模型部署中不可回避的社会责任问题。 第十二章:模型评估与可解释性(XAI for NLP) 超越传统的准确率指标,本书详细介绍了对生成模型和判别模型进行鲁棒性、公平性和泛化能力评估的方法。同时,引入了如LIME、SHAP等工具在理解Transformer决策过程中的应用。 第十三章:负责任的AI与偏见缓解 系统性地讨论了预训练数据中固有的社会偏见如何被模型继承和放大。探讨了检测、量化和减轻性别、种族等方面偏见的技术路径,强调构建安全、公平的语言AI系统的必要性。 读者对象 高校研究生及博士生: 致力于自然语言处理、计算语言学、人工智能等领域的研究人员。 资深软件工程师与数据科学家: 希望将最先进的深度学习技术集成到实际产品(如搜索引擎、客服机器人、内容创作工具)中的专业人士。 AI 领域的研究管理者: 需要快速掌握行业最新技术发展方向和挑战的决策者。 结语 《深度学习与自然语言的融合》旨在成为一本面向未来的参考书。它不仅是深度学习在NLP应用中的百科全书,更是一份引领读者探索语言智能边界的路线图。通过本书,读者将能够驾驭最复杂的语言模型,理解其内在机制,并有能力设计出更强大、更可靠、更具社会责任感的下一代语言智能系统。 ---

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读后感

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用户评价

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这本书的叙事节奏把握得相当到位,读起来完全没有那种拖沓的感觉,反而像是在跟随一个训练有素的向导,穿梭于复杂的教育场景之中。作者非常擅长使用短小精悍的段落来阐述观点,这对于我们这些时间碎片化的专业人士来说,简直是福音。我可以在午休的十分钟里,快速消化一个核心概念,并且立即思考如何将其应用到下午的课程设计中。更令人称道的是,它在不同章节之间的过渡衔接处理得非常自然流畅,仿佛每一个模块都是前一个模块逻辑的自然延伸和深化。比如,从“学生动机分析”过渡到“差异化教学策略”时,那种水到渠成的感觉,体现了作者对整个教育实践流程的深刻洞察。它不是孤立地讲解知识点,而是将它们串联成一个有机的整体,帮助我们建立起一个完整的专业知识体系框架。这种结构上的清晰和流畅性,极大地降低了学习的认知负荷,使得复杂的内容也变得易于掌握和记忆。

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这本书最打动我的地方,在于它所散发出的那种积极、务实的乐观主义精神。在许多关于教育改革的书籍中,我们常常充斥着对现状的控诉和对未来的忧虑,但这本书却始终将焦点放在“我们能做什么”和“我们可以如何改进”上。它承认现实的复杂和困难,但同时坚信教师作为专业人士的力量和能动性。这种积极的基调,对于常年处于高压工作环境下的教师而言,起到了非常及时的鼓舞作用。阅读过程中,我感受到的不是一种负担,而是一种被赋权的感觉——仿佛作者在告诉我:“是的,教育很难,但你完全有能力通过系统性的努力去优化它。”全书的语气非常鼓励,即便是对研究方法有陌生感的读者,也会因为作者细致入微的引导而感到信心倍增。这本书读完后,我的感觉是精神焕发,不再只是机械地完成教学任务,而是带着一种“我想去试试看”的探索欲望,重新走进了我的教室。

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这本书的封面设计颇为引人注目,简洁却又不失专业感。我拿到它的时候,首先就被它那种沉稳的基调所吸引。书脊上的字体清晰有力,虽然内容厚重,但整体装帧却显得非常精致,看得出出版社在细节上是下足了功夫的。我原以为这会是一本晦涩难懂的理论著作,但翻开扉页后,那种亲切感油然而生。作者似乎非常懂得教育工作者的日常困境,开篇就用几个非常贴近实际的案例,一下子抓住了我的注意力。特别是关于课堂管理的那一章节,它没有给出僵硬的“应该这样做”的教条,而是引导我思考“为什么会发生这种情况”,这种反思性的引导方式,让我觉得作者是在和我进行一场平等的对话,而不是居高临下的说教。书中的排版也非常舒服,留白恰到好处,配合那些精心设计的图表和思维导图,即便是在处理比较复杂的概念时,也能让人保持清晰的思路。我感觉这不仅仅是一本工具书,更像是一位经验丰富的前辈,在旁边耐心指导我如何更好地面对教育实践中的挑战。这本书给我的第一印象,就是实用性极强,而且充满了人文关怀,让人迫不及待地想深入阅读下去。

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这本书对于“行动研究”的阐述,简直是教科书级别的示范。它清晰地拆解了研究过程的每一步,从最初的问题界定,到数据收集方法的选择(比如定性和定量的平衡),再到最终的成果提炼与传播,每一步都给出了详尽的操作指南和潜在的陷阱提示。我印象最深的是关于“数据三角验证”的那一小节,作者用一个生动的案例说明了,如果没有多重证据来源的支持,即使是看似确凿的观察结果也可能存在偏差。这种强调严谨性、警惕主观臆断的教育态度,对于我们这些长期在一线工作、容易陷入个人经验怪圈的教师来说,是极其宝贵的提醒。它不是要求我们都成为专业的教育学家,而是鼓励我们将日常教学行为本身,视为一个持续不断的、有计划的实验场。读完相关章节后,我立刻开始审视自己过去的项目,发现了一些过去忽略的变量和可以改进的步骤。这本书真正做到了将“研究”从高冷的学术殿堂,拉回到我们日常的课桌旁。

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老实说,在阅读这本书的过程中,我发现它在理论构建上的严谨性远超我的预期。它并没有满足于停留在表面的技巧分享,而是深入挖掘了现象背后的教育哲学根源。比如,在探讨“有效反馈”这一主题时,作者没有简单地罗列反馈的类型,而是溯源到了建构主义学习理论的核心观点,阐述了为什么高质量的、具有指向性的反馈才是真正能够促进学生成长的催化剂。这种“追本溯源”的写法,极大地提升了本书的学术价值和可信度。我特别欣赏作者在引用文献时的广泛和精准,无论是经典的教育学大师,还是近些年新兴的实证研究,都被巧妙地融入到论述之中,使得每一个观点都有坚实的理论支撑。对于那些希望提升自身专业素养、不想只停留在“经验主义”层面的教师来说,这本书无疑是提供了一张高质量的知识地图。它的深度和广度,让我对原本看似熟悉的概念有了全新的理解和批判性视角。每一次合上书本,我都会花几分钟时间消化刚才吸收的信息,因为它提供的信息密度确实很高,需要慢慢咀嚼才能真正领悟其精髓。

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