Evaluation Ethics for Best Practice pdf epub mobi txt 电子书下载 2026

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出版者:

作者:Morris, Michael 编

出品人:

页数:230

译者:

出版时间:2007-11

价格:$ 73.45

装帧:

isbn号码:9781593855703

丛书系列:

图书标签:

评估伦理
最佳实践
研究伦理
评估方法
伦理考量
专业实践
教育评估
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数据伦理
伦理框架

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具体描述

Focusing on ethical challenges in program evaluation, this innovative book features six case-study scenarios that end at a point where the evaluator faces a significant decision about how to proceed. For each case, two distinguished evaluators offer insights on the best course of action to choose, and why. "What If?" boxes modify the details of the scenarios, inviting readers to reflect on whether these changes alter the ethical implications of the case. Six additional cases are presented with questions that guide readers to develop their own ethical analyses. The book is organized to follow the progress of an evaluation, from the entry-contracting phase through the utilization of results.

好的，这是一份关于一本名为《科学研究的伦理前沿：探寻数据、工具与实践中的道德指南》的图书简介，该简介旨在详细描述该书的内容，同时确保不提及您提供的书名《Evaluation Ethics for Best Practice》。 --- 图书简介：科学研究的伦理前沿：探寻数据、工具与实践中的道德指南书籍核心主题：本书深入探讨了当代科学研究，特别是涉及复杂数据、新兴技术和跨学科合作的领域中，所面临的日益严峻的伦理挑战。它超越了传统的学术诚信范畴，聚焦于研究生命周期的每一个关键阶段——从研究设计、数据采集、分析方法，到成果传播和知识应用——所必需的道德框架和实践指南。第一部分：范式转移与伦理基石的重塑在信息爆炸和技术飞速发展的时代，传统的伦理规范正面临前所未有的压力。本部分首先勾勒了当代科学研究的宏观图景，分析了计算科学、大数据分析和人工智能（AI）技术如何从根本上改变了我们获取知识和构建论断的方式。超越“不作恶”的责任：探讨了研究者从被动的风险规避转向主动的社会责任建设的必要性。研究成果不仅关乎真理的发现，更关乎其对社会结构、公共政策和个体福祉的潜在影响。新兴领域的伦理真空：详细剖析了基因编辑技术（如CRISPR）、合成生物学以及大规模数据挖掘等前沿领域中，现有伦理审查体系面临的滞后性。重点讨论了如何建立更具前瞻性和适应性的伦理评估机制。研究目的与社会契约：审视了资助机构、学术界与公众之间的隐含契约。研究的动机是否仅仅是学术兴趣，还是必须与解决重大的社会和环境问题挂钩？本章深入辩论了“纯科学”与“应用科学”的伦理边界。第二部分：数据生命周期中的道德考量数据是现代科学的血液，其采集、处理和共享过程充满了伦理陷阱。本书用大量篇幅解析了“数据伦理”的复杂性。知情同意的再定义：传统一次性的知情同意已不足以应对长期、重复性的数据使用。本书提出了“持续性同意”和“动态同意”模型，探讨如何在保护个体隐私的同时，最大化数据的共享潜力，特别是在生物样本库和大型纵向研究中。偏见与公平性：重点分析了数据采集过程中的系统性偏差（Sampling Bias）如何固化甚至加剧社会不公。通过案例研究，揭示了算法和模型如何因训练数据的不均衡性而对特定人群产生歧视。提出了数据策展（Data Curation）阶段的伦理校准策略。数据主权与所有权：在云计算和数据交易日益普遍的背景下，谁拥有数据的最终控制权？本书讨论了个人数据、群体数据（如原住民群体数据）以及公共领域数据的法律和道德归属问题，并探讨了去中心化数据管理结构的伦理潜力。可复现性危机与数据透明度：探究了研究不透明性与数据保密性之间的紧张关系。如何平衡商业敏感性、个人隐私与科学对完全透明的内在要求，是本章的核心议题。第三部分：工具、方法与算法的伦理嵌入随着研究工具日益复杂化，尤其是当算法本身成为决策主体时，研究人员必须承担起“工具设计者”的伦理责任。算法的“黑箱”与可解释性（Explainability）：分析了深度学习模型在预测和分类任务中的高精度与低可解释性之间的矛盾。本书倡导在关键决策领域（如医疗诊断、司法辅助）中，强制要求提供可验证的推理路径，并探讨了“可解释性”的伦理标准。模拟与现实的鸿沟：考察了复杂系统建模（如气候模型、金融市场模拟）中，简化假设可能带来的误导性结论。强调了模型局限性沟通的重要性，避免研究者将模型输出等同于绝对真理。自动化研究的监督角色：随着自动化实验和自主研究系统的出现，人类监督的角色如何演变？本书讨论了在无人干预的研究循环中，谁应对意外的伦理后果负责——是程序员、使用者，还是系统本身？第四部分：跨界合作、传播与研究的社会影响科学不再是孤立的象牙塔活动，其成果的传播和应用直接塑造了社会现实。跨学科合作的伦理张力：工程师、社会科学家、人文学者在合作时，往往持有不同的伦理信念和专业术语。本书提出了调和这些张力、建立共同伦理语言的机制。知识产权与普及障碍：探讨了专利、商业化压力如何阻碍基础研究成果向最需要它们的人群（如发展中国家或弱势群体）扩散。倡导更灵活的知识共享协议和“开放科学”的伦理价值。研究的“双重用途”挑战：许多基础研究成果（如先进的材料科学或生物技术）可能被用于恶意目的。本书深入分析了研究者在发布敏感技术信息时的道德权衡，并讨论了“负责任的披露”的最佳实践。评估文化与压力：审视了当前过度依赖量化指标（如影响因子、引用率）的评估体系如何扭曲研究者的行为，鼓励他们追求短期轰动效应而非长期、高风险但高回报的伦理探索。结论：迈向负责任的科学实践共同体本书最后总结道，科学伦理不是一套静态的规则手册，而是一个持续对话、不断进化的实践过程。它要求研究人员不仅要具备专业技能，更要培养深刻的道德敏感性（Moral Sensitivity）和批判性反思能力。最终目标是构建一个更加透明、公平和对社会负责的全球科研生态系统。目标读者：涵盖所有科学领域的博士生、研究人员、大学教职员工、学术机构伦理委员会成员，以及政策制定者和关注科学治理的公众。