From testing to productive student learning

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出版者:
作者:Carless, David.
出品人:
页数:263
译者:
出版时间:2010-12
价格:$ 167.24
装帧:
isbn号码:9780415880824
丛书系列:
图书标签:
  • formtive
  • context
  • China
  • assessment,
  • assessment
  • 学习评估
  • 学生学习
  • 教学策略
  • 测试有效性
  • 形成性评估
  • 总结性评估
  • 课堂实践
  • 教育心理学
  • 学习成果
  • 教学改进
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具体描述

Research evidence indicates that formative assessment is one of the most effective ways of enhancing student learning. It is, however, difficult to implement successfully, principally because what is tested through summative assessment has such a powerful influence on teacher and student actions. This book scrutinizes the relationship between testing and learning from alternative perspectives to the dominant literature from the major Anglophone countries. It develops the notion of contextually grounded formative assessment practices by analyzing data from schools in the Confucian-heritage setting of Hong Kong. It explores questions such as:

• Under what circumstances do tests support or hinder student learning?

• How can teachers effectively prepare students for tests and appropriately follow up after tests?

• What are the key socio-cultural influences impacting on testing and student learning in the classroom?

• How do teachers change in their orientation towards assessment and what support do they require?

This text is a valuable resource for education students, professionals and researchers, policy-makers and curriculum developers.

好的,以下是关于一本名为《The Digital Renaissance: Navigating Creativity in an Algorithmic Age》的图书简介,该书内容与您提到的《From testing to productive student learning》完全无关。 --- 《数字文艺复兴:算法时代下的创造力导航》 作者: 艾略特·文森特 出版商: 墨石出版社 页数: 480页 装帧: 精装 ISBN: 978-1-64590-872-3 内容简介 在一个由代码和数据重塑的世界里,人类的创造力将如何生存、演变,并最终蓬勃发展? 我们正身处于一场深刻的“数字文艺复兴”之中。这项革命的核心,不再是油画颜料或大理石,而是复杂的算法、海量的数据流以及无所不在的计算能力。这不仅是一场技术革命,更是一场深刻的文化、哲学和实践的重塑。 《数字文艺复兴:算法时代下的创造力导航》是一部对当前时代进行全面审视的重量级著作。作者艾略特·文森特,一位在艺术史、人工智能伦理及媒介理论交叉领域深耕二十年的学者,以其独到且富有洞察力的视角,引导读者穿越由机器学习模型、生成式人工智能和沉浸式技术所构筑的迷宫。 本书摒弃了“技术决定论”的简单二分法,拒绝将算法视为单纯的工具或威胁。相反,文森特将其定位为一种新的“中介物”(New Mediator)——一种既能拓宽我们想象力的边界,也可能固化既有偏见的强大力量。 第一部分:基石的瓦解与重构 本书开篇追溯了自工业革命以来,技术对人类“创造性劳动”定义的颠覆历程。文森特详细剖析了从照相术挑战肖像画的权威,到合成器颠覆音乐创作范式的历史脉络。 在“算法的幽灵:数据与灵感的交汇”一章中,作者深入探讨了“训练集偏差”(Training Set Bias)如何影响生成式模型所产生的“新颖性”。他提出了一个关键论点:今天的“创造力”往往是对历史数据的精妙重组(Elaborate Recombination),而非完全意义上的“无中生有”。真正的挑战在于,如何训练出不仅模仿,更能进行“建设性误读”(Constructive Misreading)的系统。 文森特挑战了“原创性”的传统概念,认为在数字时代,价值不再仅仅依附于“首次呈现”(First Appearance),而更多地体现在“语境化与策展”(Contextualization and Curation)的能力上。 第二部分:新型媒介与创造性实践 本书的核心部分聚焦于当前最前沿的创作领域,探讨了人类艺术家、设计师、作家和工程师如何与智能系统进行“共生创作”(Symbiotic Creation)。 在对“提示工程”(Prompt Engineering)的批判性分析中,作者指出,这不仅仅是一种技术操作,更是一种新兴的“概念语法”。掌握与机器对话的艺术,要求创作者具备前所未有的“意图清晰度”(Clarity of Intent)。文森特通过对多位顶尖数字艺术家的深度访谈,揭示了他们如何将算法视为一种“不可靠的合作者”,学会利用其不确定性来打破自身的创作惯性。 特别值得关注的是,作者对“沉浸式叙事”(Immersive Narratives)进行了深入的解构。他认为,虚拟现实(VR)和增强现实(AR)不仅是新的展示平台,更是对人类感知和空间认知提出了根本性的挑战。创造一个数字世界,需要的不仅是美学,更是一种“认知架构”(Cognitive Architecture)的设计能力。 第三部分:伦理、所有权与未来的心智 《数字文艺复兴》的后半部分转向了对权力结构和未来心智的哲学探讨。文森特毫不留情地揭示了算法创意经济背后隐藏的“注意力垄断”问题。当少数几家科技巨头控制着定义“美”和“价值”的底层模型时,独立创造力的生态系统正面临前所未有的压力。 “数字版税与数据的幽灵”一章,对知识产权的未来提出了尖锐的质疑。如果一个AI模型消耗了数百万艺术家的作品进行学习,其产出物的归属权应如何界定?作者主张建立一套新的“贡献度计量系统”(Contribution Metric System),以确保创作生态的公平流动,而非仅仅固守过时的“劳动价值论”。 最后,在展望未来时,文森特提出了一个引人深思的观点:“真正的数字文艺复兴,不在于我们能用机器创造多少东西,而在于我们能通过与机器的互动,重新发现多少‘人性’中尚未被编码的部分。” 本书不仅是数字创作者、产品设计师和媒介理论家的案头必备,更是任何对人类心智、技术伦理及其未来走向抱有深刻好奇心的读者,不可错过的思想盛宴。它迫使我们直面一个核心问题:当机器开始模仿创造时,我们如何定义并捍卫我们作为人类独有的、难以量化的创造性价值? --- 读者评价摘录: “文森特完成了对当代数字困境的史诗般描绘。这本书的深度和广度,使其成为未来十年讨论AI与艺术的基准文本。” —— 莎拉·陈,《媒介批判季刊》主编 “读完此书,我开始以一种全新的、充满警惕和兴奋的方式看待我的设计软件。它不再是工具,而是一个等待被驯服的、具有文化重量的实体。” —— 马库斯·里德,跨界视觉艺术家 “本书对算法伦理的剖析极具前瞻性,尤其对‘贡献度计量’的构想,为政策制定者提供了必要的哲学框架。” —— 戴维·科恩,牛津大学计算法学中心研究员

作者简介

David Carless is Associate Professor of Education at the University of Hong Kong.

目录信息

读后感

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用户评价

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**书评二:结构严谨,逻辑链条清晰得令人称奇** 坦白讲,我一开始对这类宣称能“优化学习流程”的书持保留态度,总觉得它们多半是空泛的口号堆砌。然而,这本书的叙述框架展现出一种近乎工程学般的严谨性。它不是泛泛而谈,而是建立了一个清晰的、可追溯的逻辑链条:从初始的诊断性评估,到中间环节的干预性策略部署,再到最终成果的量化验证,每一步都有其坚实的理论基础支撑。作者在阐述如何将“形成性评估”与“差异化教学”相结合时,所采用的论证方式,让我仿佛在阅读一篇高质量的学术论文,但其语言风格却又保持着对普通学习者的高度友好性。特别是关于“元认知监控”的部分,作者用极其清晰的图表和比喻,将那些抽象的心理学术语落地为读者每日可实践的清单。我发现,一旦遵循书中的步骤,你会发现学习不再是一团乱麻,而是一个可以被精确测绘和优化的流程。这种将“艺术性的学习”转化为“科学性的实践”的能力,是这本书最宝贵的财富。它提供的不是捷径,而是**一整套可复制、可迭代的优化工具箱**。

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**书评一:沉浸式的学习体验,让知识触手可及** 这本书的设计简直是为那些在学习的“灰色地带”挣扎的人量身定做的指南。它并没有简单地罗列理论,而是像一位经验丰富的导师,在你身边手把手地演示如何将那些晦涩难懂的测试结果,转化为实实在在、能够提升学习效率的行动方案。我尤其欣赏作者在处理“反馈回路”时的精妙手法——它不是一个单向的、冰冷的报告,而是被巧妙地编织成一个持续自我完善的动态系统。阅读过程中,我感觉自己不再是被动地接受信息,而是积极地参与到构建自己学习模型的过程。书中那些详实的案例,比如如何通过分析几次小测验中的错误模式,来精准定位一个概念的理解盲区,然后用一种全新的、更符合自身认知习惯的方式去重新构建知识结构,这一点对我触动极大。它彻底颠覆了我以往“考完就忘”的心态,让我明白了每一次测试的真正价值在于它揭示的**潜在学习动能**。那种从迷茫到豁然开朗的感觉,是很多纯粹的应试技巧书无法给予的深度体验。作者的叙事节奏把握得恰到好处,不会让人感到信息过载,而是循序渐进地将复杂的认知科学原理转化为日常可操作的步骤,读起来酣畅淋漓,充满了探索的乐趣。

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**书评四:方法论的深度挖掘与前瞻性视角** 对于那些已经读过很多基础学习方法书籍的人来说,这本书提供了一种更深层次的、近乎“手术刀式”的分析视角。它并未停留在“多做题”或“做好笔记”的表面,而是深入到了评估工具背后的统计学原理和认知偏差。作者对“有效性与可靠性”的探讨,远超出了课堂测验的范畴,触及到了如何设计一个能够真实反映个人能力而非短期记忆的版本。更令人振奋的是,书中对未来教育趋势的展望也颇具前瞻性。它预见性地指出了在人工智能辅助学习时代,学生如何利用更高级的诊断工具来定制学习路径。这种将当前实践与未来需求无缝对接的处理方式,让这本书的价值立刻提升了一个量级,它不仅仅是解决当下问题,更像是为未来的学习生涯打下了坚实的战略基础。我感觉自己获得的不只是技巧,而是一种**评估体系构建和优化的高阶思维框架**,非常适合追求卓越的学习者和教育专业人士。

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**书评三:文学性与实用性的完美交融,充满人文关怀** 这本书的文字有一种独特的韵味,它没有落入传统学术著作的刻板僵硬,也没有陷入自助书籍的浮夸煽情。作者的笔触细腻而富有洞察力,尤其是在描述学习者在面对挑战时的心理状态时,那种共情能力让人感到温暖。它探讨的不仅仅是“如何做对题”,更是“如何与自己的学习心智和谐相处”。我最欣赏的是,它始终将“个体差异性”放在核心位置,强调任何标准化的测试数据都必须经过学习者自身的意义转化,才能真正发挥效用。书中穿插的那些小故事,关于一些学生如何克服了根深蒂固的“习得性无助”,最终通过理解自身的测试盲点而实现飞跃,极具感染力。这种将冰冷的效能分析包裹在人性化叙事中的手法,使得阅读体验极度流畅,让人愿意一页一页地读下去,不是因为压力,而是因为被那种追求进步的积极能量所吸引。它教会我们,**真正的效率提升,源于对自身学习过程的温柔接纳与精准调校**。

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**书评五:阅读体验带来的认知震动与实践即刻性** 这本书的阅读体验带来了一种强烈的“认知震动”,它像一把钥匙,瞬间解锁了我过去对学习评估的片面理解。它的排版和章节划分极其注重读者的吸收效率,每一个核心观点都配有立即可以尝试的“行动清单”,这使得理论与实践之间的距离被极大地压缩了。我是在一个周末读完的,读完当天下午,我就立即运用书中的一个关于“间隔重复优化”的策略,重新安排了我正在准备的一个复杂项目。效果立竿见影,那种**将知识“内化”的速度和深度**,是我过去尝试任何方法都未曾达到的。与其他理论性强、落地困难的书籍不同,这本书的每一页都仿佛在低语:“试试看,你马上就能看到不同。” 这种实践的即刻性,是它最强大的驱动力。它不仅仅是信息传递,更是一种**行为模式的重塑过程**,让人读完后立即充满能量,迫不及待地想去应用它所揭示的一切。

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