Multidimensional Evidence-based Practice pdf epub mobi txt 电子书下载 2026

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出版者:

作者:Petr, Christopher G. 编

出品人:

页数:224

译者:

出版时间:2008-7

价格:$ 59.83

装帧:

isbn号码:9780789036773

丛书系列:

图书标签:

循证实践
多维度
医疗保健
社会工作
心理学
研究方法
评估
干预
临床实践
证据整合

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具体描述

Multidimensional Evidence-Based Practice (MEBP) is a new and comprehensive approach to determining best practices in social services. MEBP improves upon traditional evidence-based approaches by incorporating the views of consumers and professionals, qualitative research and values. The book begins with a review of the context of best practice enquiry and goes on to present the seven steps of the MEBP model, discussing each step in detail. The model is appraised and explains how questions are formed, how various forms of knowledge and evidence are summarized and evaluated, and how values are used to both critique current best practices and point towards needed improvements. The final seven chapters illustrate the MEBP process at work specific to a range of topics including best practices in the prevention of child abuse and best practices in restorative justice. This book will be of interest to social workers and other professionals involved in the delivery of human services. It is also suitable for students and researchers of evidence-based practice.

好的，这是一本名为《超越边界：人工智能时代的认知与决策新范式》的图书简介。 --- 图书名称：《超越边界：人工智能时代的认知与决策新范式》作者： [此处可填入虚构的作者名，例如：艾伦·哈里斯] 出版社： [此处可填入虚构的出版社名，例如：未来视野出版社] 字数：约 1500 字 --- 导读：机器思维与人类心智的交汇点在这个由数据洪流与复杂算法驱动的时代，我们正站在一个历史性的十字路口。人工智能（AI）已不再是科幻小说中的想象，而是深度嵌入我们社会结构、经济运行乃至个人决策过程的现实力量。然而，伴随着算力的飞跃和模型的迭代，一个深刻的问题浮现出来：当机器开始以前所未有的速度处理信息并给出“最优”建议时，人类的认知和决策能力将如何演变？我们是否在不知不觉中，将判断力的主权拱手让渡给了那些不具备人类经验、情感与道德直觉的算法？《超越边界：人工智能时代的认知与决策新范式》正是一部旨在探索这一复杂交汇点的深度专著。它并非简单地歌颂或批判技术，而是以一种严谨、跨学科的视角，剖析了AI如何重塑我们理解世界、形成信念以及做出选择的基本机制。第一部分：认知的重构——从经验主义到数据驱动本书开篇深入探讨了人类认知模式在面对海量、即时性数据时的结构性变化。传统上，人类的决策过程依赖于有限理性、启发式思维和基于个人经验的归纳法。然而，深度学习和大数据分析正在挑战这些根深蒂固的认知框架。认知负荷的转移与放大：作者首先分析了AI在信息过滤和预处理中扮演的角色。当我们习惯于算法为我们筛选出“相关”信息时，我们的注意力带宽被重新分配。这看似提高了效率，却也可能导致“认知隧道化”——我们只关注被算法推送的特定视野，错失了潜在的、非结构化的重要信号。本书详细阐述了这一过程如何影响批判性思维的形成，以及我们如何区分“被优化过的现实”与“未经修饰的真相”。信念形成与“黑箱”的张力：决策不仅仅是逻辑推理，更是信念体系的投射。《超越边界》着重分析了“黑箱模型”对人类信念的冲击。当一个复杂的神经网络得出结论，而其内部的推理路径对人类不可见时，我们是选择盲目信任其准确性，还是坚持探究其合理性？书中通过案例研究，展示了在医疗诊断、金融风控等高风险领域，人机协作中信任阈值的微妙波动及其对最终决策质量的深远影响。第二部分：决策的边界——算法优化与人类价值的冲突本书的第二部分聚焦于决策科学，探讨了AI在优化目标函数时，如何与人类固有的复杂价值体系产生结构性矛盾。目标函数的异化：算法的本质是优化一个明确定义的数学目标。然而，人类的许多重要决策（例如，公共政策制定、道德困境解决）涉及多重、有时甚至是相互冲突的价值（公平、效率、自由、安全）。当我们将复杂的社会问题简化为可量化的指标输入AI时，哪些非量化的、微妙的人类价值被系统性地牺牲了？作者提出了一种关于“价值侵蚀”的理论模型，揭示了过度依赖优化算法可能带来的社会后果。伦理困境的计算化：自动驾驶汽车的“电车难题”只是冰山一角。《超越边界》探讨了更广泛的伦理计算挑战。在没有明确人类伦理共识的情况下，AI被编程去执行的“道德”决策，是否代表了一种新的、僵化的伦理规范？本书提出了“情境敏感型决策框架”，主张在高度依赖AI的系统中，必须预设一套可干预、可解释的“人类干预点”，以确保决策过程保留足够的道德弹性。风险认知的偏差： AI能够以前所未有的精度量化风险，但人类对风险的感知却受到情绪、叙事和媒体报道的强烈影响。本书分析了AI提供的精准风险评估（如气候变化预测或流行病传播模型）与公众接受度之间的鸿沟。成功的决策范式，要求我们不仅要理解算法的风险计算，更要理解人类心智对风险的心理处理机制，从而实现有效的风险沟通与共识建立。第三部分：新范式的构建——人机共生下的智慧集成最终，本书并未停留在问题分析，而是致力于勾勒未来“认知决策新范式”的蓝图。这一范式强调的不是替代，而是深度整合与协同增强。增强型决策者（Augmented Decision-Maker）：我们需要的不是依赖AI的“被动接受者”，而是能够驾驭AI工具集的“增强型决策者”。这要求教育体系和专业培训必须进行根本性变革，重点培养的不再是记忆或计算能力，而是“提问的能力”（Query Craftsmanship）——即如何设计正确的、能够揭示算法盲点的提问。可解释性（XAI）与共情回路：提升AI的可解释性（Explainable AI）是构建信任的关键，但作者认为仅仅的技术透明度是不够的。真正的共生需要引入“共情回路”——系统必须能够模拟或至少承认人类决策背后的情感、社会背景和历史经验。这涉及到构建能够解释“为什么这个结果对人类而言是重要的”而非仅仅“这个结果是如何计算出来的”的AI界面。适应性治理结构：面对AI带来的快速决策迭代，传统的治理和监管体系显得迟缓而僵化。《超越边界》呼吁建立一种“适应性治理”框架，该框架能够随着AI能力的增长而动态调整监管边界。这需要跨学科的专家团队——包括哲学家、社会学家、计算机科学家和政策制定者——共同构建的“认知安全网”。结语：重夺心智的主导权《超越边界：人工智能时代的认知与决策新范式》是一份对未来心智状态的宣言。它提醒我们，技术是工具，而非命运。在这个机器智能飞速扩张的时代，真正的挑战在于保持和强化人类心智的核心价值：好奇心、情境理解能力、道德直觉以及对不确定性的容忍度。只有当我们深刻理解算法的逻辑与人类认知的局限时，我们才能真正驾驭这场技术革命，确保我们的决策过程既高效又富有人文价值。本书适合所有关注未来社会形态、决策科学、认知心理学、以及希望在AI时代保持批判性思维和专业优势的管理者、学者、政策制定者和技术前沿工作者阅读。