The Data Coach's Guide to Improving Learning for All Students pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:

作者:Love, Nancy/ Stiles, Katherine E./ Diranna, Kathy/ Mundry, Susan

出品人:

页数:383

译者:

出版时间:

价格:794.00元

装帧:

isbn号码:9781412950008

丛书系列:

图书标签:

• 数据驱动
• 教学策略
• 学习改进
• 学生成就
• 教育领导力
• 专业发展
• 评估
• 差异化教学
• 数据分析
• 教学实践

驾驭数据，赋能教育：面向全纳学习环境的变革实践 图书名称： 数据驱动的课堂革命：面向所有学习者的深度学习策略 作者： 艾米莉亚·里德 博士 / 约翰·卡斯帕 教授 出版社： 智慧之光教育出版社 出版日期： 2024年秋季 --- 内容简介： 在当今快速演变的教育格局中，确保每一个学生，无论其背景、能力或学习风格如何，都能获得高质量、有意义的学习体验，是摆在教育工作者面前的核心挑战。传统的“一刀切”教学模式已日益显露出其局限性。《数据驱动的课堂革命：面向所有学习者的深度学习策略》并非一本关于技术工具的说明手册，而是一本深刻探讨如何将数据洞察力转化为个体化、公平且高效学习成果的实战指南。 本书的核心论点在于：数据不应仅仅是评估的终点，而应是教学旅程的起点和持续的罗盘。它专注于构建一个“以学习者为中心”的持续改进循环，其中数据分析是驱动个性化干预、优化课程设计和促进教师专业成长的关键引擎。 第一部分：重塑数据观——从衡量到赋能 本部分深入剖析了现代教育数据生态的复杂性。我们首先挑战了传统上对“数据”的狭隘理解，即仅限于期末考试分数或标准化测试结果。相反，我们倡导一种全景式数据采集与解读的视角，涵盖形成性评估、学生表现档案、学习习惯日志、元认知反思记录，乃至课堂观察中的非结构化叙事数据。 关键议题探讨： 数据的伦理与公平性： 如何审慎地使用数据，避免加剧现有的教育不平等？本书提供了一套“公平数据使用框架”（FDUP），指导教师识别和抵消数据中的潜在偏见。 区分“信息”与“洞察”： 面对海量数据流，我们教导教师如何运用批判性思维，将原始数据转化为可操作的教学洞察（Actionable Insights）。这包括掌握描述性统计的基本应用，以及理解相关性与因果关系的区别。 建立数据素养文化： 阐述了如何在学校层面和教师团队中培养一种开放、探究和持续学习的数据文化，鼓励教师将数据视为自我成长的盟友而非批评者。 第二部分：构建适应性学习路径——数据的实践应用 本书的精髓在于将理论转化为课堂上的具体行动。我们提出了“三阶段适应性干预模型”（The Tri-Phase Adaptive Intervention Model），详细指导教育者如何在教学周期的三个关键阶段有效利用数据： 1. 诊断性洞察（Pre-Instructional）： 如何利用基线数据（包括认知和非认知数据）来精确描绘学生群体的“知识缺口”与“学习准备度”。重点介绍如何设计高效的启动任务，并利用初步数据迅速分组（Grouping），确保教学起点与学生实际水平相匹配。 2. 形成性导航（In-Process）： 这是数据干预的核心阶段。本书详细介绍了多种低摩擦、高频次的形成性评估技术（如“三分钟论文”、“概念检查点”和“即时反馈回路”）。内容侧重于如何设计实时反馈机制，使学生能够在学习过程中立即接收到有针对性的指导，而不是等到单元结束。我们提供了具体的数据可视化模板，帮助教师在5分钟内识别出需要紧急关注的30%学生。 3. 总结性优化（Post-Instructional）： 阐释如何利用单元结束数据来反思教学设计本身的有效性。这部分超越了简单的成绩报告，而是深入探究特定教学策略（如项目式学习、合作学习）在不同学生群体中的表现差异，从而指导下一轮课程的迭代。 第三部分：面向全纳学习的深度聚焦 《数据驱动的课堂革命》特别关注如何利用数据来深化对“所有学习者”的支持，特别是那些传统上被边缘化的群体。 深度章节包括： 理解认知负荷与数据： 如何分析学生在处理复杂信息时的表现数据，以识别和减轻不必要的认知负荷，特别是对有学习障碍或英语学习者（ELLs）的影响。 锚定非认知技能（NCS）： 探讨如何通过观察数据和自我报告工具，量化和追踪学生的毅力、成长型思维和自我效能感。并展示如何基于这些NCS数据，设计支持性干预，因为动机和信念往往是学习成果的关键预测指标。 跨学科数据协作： 提出建立“学习者画像团队”（Learner Profile Teams, LPTs）的结构，指导不同学科教师如何共享和整合数据，从而为学生提供一个连贯且一致的支持系统，打破学科壁垒。 结论：数据驱动的教学艺术 本书的最终目标是使教育工作者从“数据记录员”转变为“学习体验设计师”。它强调，最有效的数据实践是将数据洞察力无缝融入到教师的日常直觉和专业判断之中。最终，数据不再是外部压力，而是增强教师专业自主权、深化人际连接并最终实现教育公平的有力工具。 读者对象： K-12年级教师、课程设计专家、学校管理者、教学督导、教育技术整合专员，以及所有致力于通过精确、有同理心的数据实践来提升学生学习成果的教育专业人士。 --- 本书特色： 案例驱动： 包含来自多元化学校环境的30多个“数据在行动”真实案例研究，展示干预前后的具体成果对比。 实用工具箱： 提供可直接下载和使用的数据收集模板、反馈脚本和数据解读清单。 反思提示： 每章末尾均设有“批判性反思角”，引导读者将书本概念与自身教学实践进行深度对接。

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