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出版者:

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出品人:

页数:313

译者:

出版时间:1970-1

价格:33.00元

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isbn号码:9787030274007

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《数字时代的思维构建：信息素养与计算思维导论》 —— 赋能未来公民的深度学习指南 图书概述 在信息爆炸与技术飞速迭代的今天，传统的工具性知识正在迅速贬值，而理解信息、驾驭数据、并运用计算思维解决复杂问题的能力，已成为决定个人与社会发展潜力的核心要素。《数字时代的思维构建：信息素养与计算思维导论》并非一本关于特定软件操作或硬件规格的速成手册，它是一部深刻探讨“如何思考”的指南，旨在为读者建立起坚实的、面向未来的认知框架。 本书聚焦于数字文明的底层逻辑与高阶应用，它致力于培养读者在海量信息流中筛选、评估、整合知识的能力，并引导他们掌握计算思维这一跨学科的强大工具，从而在任何专业领域都能高效地进行问题拆解、模式识别、算法设计与抽象概括。 核心内容深度解析 本书结构严谨，分为四大核心模块，层层递进，确保读者不仅知其然，更能解其所以然。 第一部分：信息素养的基石——在迷雾中导航 本部分深入剖析信息时代的本质特征，将信息视为一种可被结构化、处理和传播的资源，而非仅仅是屏幕上闪烁的文字。 1. 知识的形态与信息生态系统： 我们首先探讨信息的“生命周期”：从数据的采集、清洗、存储，到转化为知识，再到传播中的失真与重构。这部分将详细阐述元数据的概念及其在信息检索中的关键作用，区分事实（Fact）、信息（Information）与知识（Knowledge）之间的层次关系。我们摒弃了单纯的“如何搜索”的浅层教学，转而探讨信息质量评估模型，包括信息源的权威性校验（Provenance Checking）、论据的可重复性验证（Reproducibility Verification），以及如何识别和对抗信息茧房效应（Filter Bubble）。 2. 数据伦理与数字公民责任： 在数据驱动的社会中，隐私保护和数据安全不再是技术人员的专属议题。本章将详细解析数据主权、知情同意的法律与伦理边界。通过案例分析，我们深入探讨了算法偏见（Algorithmic Bias）的根源及其对社会公平的影响，引导读者建立起负责任的数字行为准则，理解数据泄露的深层次风险管理策略，而非仅停留在设置复杂密码的层面。 第二部分：计算思维的本质——结构化解决问题的艺术 本部分是全书的核心，它将计算思维从狭隘的编程范畴中解放出来，提升到一种通用的逻辑推理方法论。 1. 抽象与模型构建： 计算思维的第一步是抽象（Abstraction）。本章通过剖析现实世界中的复杂系统（如交通网络、生物系统或经济波动），演示如何剥离无关细节，提取核心实体、关系和过程，构建出简化的、可操作的数学或逻辑模型。我们将重点介绍不同类型的模型（如描述性模型、预测性模型）及其适用场景，并强调模型局限性的自觉认知。 2. 算法思维与流程化设计： 本节侧重于分解（Decomposition）和模式识别（Pattern Recognition）。我们将复杂的任务拆解为可管理的子问题，并教会读者识别不同问题结构中的共同点，从而复用已有的解决方案框架。我们深入探讨迭代、递归等核心算法思维模式，并使用流程图、伪代码等工具来描述逻辑流程，重点在于理解效率（Efficiency）的概念——时间复杂度和空间复杂度的基本权衡，而非代码层面的实现。 3. 逻辑推理与自动化潜力： 我们探索了如何将人类的决策过程转化为机器可执行的步骤。这包括条件逻辑（If-Then-Else）的严谨运用、集合论在数据分类中的基础应用，以及对自动化潜力的评估——判断一个任务是否适合被算法取代，以及需要哪些前提条件才能成功自动化。 第三部分：工具与媒介——理解数字世界的底层构造 此模块旨在揭示我们日常使用的数字工具背后的基本原理，帮助读者建立对技术的“反向工程”直觉。 1. 信息编码与表示： 本章不再停留在“计算机使用二进制”的表面，而是深入探究数字如何承载和再现现实世界。我们将详细讲解数字化过程，包括采样（Sampling）、量化（Quantization）在图像、声音和文本处理中的基础原理，以及它们如何直接影响信息的保真度和存储效率。读者将理解分辨率、比特深度背后的技术权衡。 2. 数据的组织与访问机制： 我们聚焦于数据结构的基本概念，理解不同组织方式（如列表、树、图）对数据访问速度的影响。此外，本章还将介绍数据库的基本范式，解释关系型数据如何通过键值连接（Joins）来重构复杂关联，以及非关系型数据库在处理半结构化数据时的优势和设计哲学。 3. 网络与互联的拓扑结构： 本节关注信息流动的物理和逻辑通道。我们将描述互联网的基本架构（从接入网到骨干网），解释协议栈（如TCP/IP模型的概念框架）如何确保跨地域通信的可靠性。重点在于理解路由选择、拥塞控制等机制对我们日常网络体验的影响，以及去中心化技术的基本理念。 第四部分：面向未来的应用与挑战 最后一部分将视角投向前沿领域，展示计算思维在实际复杂问题中的高阶应用。 1. 复杂系统中的模拟与预测： 本章探讨如何运用我们学到的建模和计算思维来处理非线性问题。通过介绍蒙特卡洛方法的基本思路，说明如何通过大量随机抽样来逼近那些难以直接求解的概率分布或系统行为，这对于风险评估和长期趋势预测至关重要。 2. 人工智能的基本理念与界限： 我们不教授如何训练模型，而是深入解析机器学习的核心哲学：如何通过数据而非显式编程来让系统“学习”。重点在于区分监督学习、无监督学习与强化学习的应用场景，并对当前AI技术的能力边界和“黑箱”问题进行审慎的探讨，强调人类在决策回路中的不可替代性。 3. 终身学习的迭代循环： 本书的终点是开启读者的下一段学习旅程。我们提供一套持续学习框架，指导读者如何根据新的技术浪潮（如量子计算的伦理考量、新的数据范式）来更新自己的信息素养模型，确保其思维工具箱永葆锋利。 本书的独特价值 本书不提供现成的“答案”，而是提供一套可移植、可复用的思维工具箱。它超越了对特定软件的依赖，致力于培养读者在任何新技术出现时，都能迅速理解其底层逻辑、评估其社会影响、并运用结构化方法解决新问题的核心能力。阅读本书，意味着从被动的信息接收者，转变为主动的数字世界构建者和批判性思考者。

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