Handbook of Data-based Decision Making in Education pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:

作者:Kowalski, Theodo

出品人:

页数:512

译者:

出版时间:2008-10

价格:$ 265.55

装帧:

isbn号码:9780415965033

丛书系列:

图书标签:

• Data-based decision making
• Education
• Educational data mining
• Assessment
• Evaluation
• School improvement
• Evidence-based practice
• Data analysis
• Statistics
• Educational leadership

好的，以下是一份关于一本名为《教育数据驱动决策实践指南》的图书简介，该书内容与您提到的《Handbook of Data-based Decision Making in Education》无关，并力求详尽、自然。 --- 图书简介：《教育数据驱动决策实践指南》 导言：迈向精准教育的时代呼唤 在二十一世纪的教育图景中，数据已不再是统计表格中的冰冷数字，而是驱动教学革新、优化资源配置和促进学生个体化发展的核心动力。传统的教育评估和决策模式往往依赖于经验主义、直觉判断或滞后的年度总结报告，这已无法适应快速变化的社会对人才培养提出的更高、更精细化的要求。 《教育数据驱动决策实践指南》（以下简称《实践指南》）正是应运而生，它并非一本理论堆砌的学术专著，而是一本面向一线教育管理者、课程设计者、教研人员以及希望提升专业效能的教师的实操手册和战略蓝图。本书的核心目标是搭建理论与实践之间的桥梁，系统性地阐述如何在真实的教育环境中，有效地收集、分析、解读数据，并将其转化为切实可行的、有影响力的决策。 第一部分：基础奠定——理解数据驱动教育的生态 本部分专注于构建数据驱动思维的基石。我们首先探讨“数据素养”在现代教育体系中的关键地位，阐明为什么每一位教育工作者都需要具备解读数据、质疑数据、并基于数据进行沟通的能力。 教育数据的类型与来源辨析： 我们将详细区分形成性评估数据、总结性评估数据、过程性行为数据（如学习管理系统LMS记录）、非结构化定性数据（如课堂观察笔记、学生访谈记录）以及环境与资源数据。重点讨论如何在保障数据隐私和伦理的前提下，合法、有效地汇集这些异构数据源。 数据伦理与公平性考量： 在实践中，数据偏差和算法偏见可能固化甚至加剧教育不平等。《实践指南》用整章的篇幅，深入探讨了数据使用的伦理边界、确保数据收集过程的代表性和无偏性，以及如何利用数据来识别并弥合弱势群体的学习差距，而非仅仅是测量差距。 技术选型与基础设施建设： 针对资源有限的学校和学区，本部分提供了关于如何评估和选择适合自身需求的教育数据系统（EDW、数据仓库）的实用框架。我们对比了主流分析工具的优缺点，并强调了数据治理（Data Governance）在确保数据质量和系统稳定运行中的关键作用。 第二部分：数据解读与分析——从数字到洞察 本部分是本书的行动核心，重点聚焦于教育统计学和数据分析方法的应用，但我们确保所有的阐述都紧密围绕教育场景，避免晦涩难懂的数学推导。 描述性统计的艺术： 如何通过可视化手段（图表选择、仪表板设计）快速捕捉班级、年级甚至学校层面的表现趋势。例如，如何设计一个能让校长在五分钟内了解学校健康状况的“核心指标仪表板”。 有效性与信度： 针对评估工具的设计者和使用者，我们详细解释了如何判断测试题目的质量、如何评估不同干预措施的长期效果是否可靠。这包括对效度威胁的识别和应对策略。 预测性分析的初步探索： 本章引导读者接触更深层次的应用，例如利用早期预警系统识别有辍学风险的学生。我们提供了简单的回归分析和聚类分析入门，重点在于解释模型的产出如何转化为可执行的干预方案，例如，识别出“哪些因素的组合”最能预测学业失败。 因果推断的严谨性： 在评估新课程或新教学法时，我们不能仅依赖相关性。《实践指南》讲解了准实验设计（如倾向得分匹配）的基本原理，帮助教育管理者理解，如何更科学地证明“是A导致了B”，而非仅仅是它们同时发生。 第三部分：将洞察转化为行动——决策的闭环管理 数据分析的最终价值在于指导行动。《实践指南》的第三部分专注于将分析结果转化为学校改进的实际步骤，并建立一个持续迭代的决策循环。 以数据为基础的课程规划： 如何使用学生表现数据来修正课程大纲、调整教学重点、设计差异化学习路径。书中包含了多个案例，展示了如何通过分析单元测试数据来确定哪些概念需要返工，哪些小组需要额外辅导。 人员发展与问责制： 数据不应仅仅是用于评判教师的工具，更应是促进专业成长的催化剂。本章指导管理者如何利用团队数据分析结果，设计针对性的教师专业发展（PD）活动，将教师个体发展目标与学区整体目标对齐。 利益相关者沟通策略： 即使数据分析得再好，如果无法有效传达给家长、董事会和社区，决策也难以落地。本书提供了清晰的“数据叙事”（Data Storytelling）框架，教授如何用简洁、有力的语言和恰当的视觉材料，赢得关键决策者的信任和支持。 建立持续改进的文化： 最后，我们探讨了如何将数据驱动的流程嵌入到学校的日常运作中，从季度回顾会议到年度战略规划，确保数据分析成为一种常态化的、自我修正的组织习惯，而不是一次性的项目。 结语：赋能教育者，成就学习者 《教育数据驱动决策实践指南》不仅仅是关于技术或统计的指导书，它更是一种教育理念的倡导：即每一个教育决策都应当建立在坚实的证据之上，以实现对每一位学习者的最大化支持。《实践指南》致力于帮助教育界从业者克服对数据的恐惧和误解，将数据转化为他们最强大的盟友，最终实现真正以学生为中心的、高效能的教育未来。本书适合所有致力于提升教育质量的专业人士深入研读和实践。 ---

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