教育建模

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出版者:广西教育出版社
作者:查有梁
出品人:
页数:377
译者:
出版时间:1998-11
价格:24.00元
装帧:简裝本
isbn号码:9787543527386
丛书系列:
图书标签:
  • 教育学
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  • 教育技术
  • 实践教学
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具体描述

本书在系统科学原理的基础上,深入研究了一般模式论,探讨了教育建模的理论,提出了教育模式三原理和教育建模三原理。

作者在认识论、课程论、教学论、学习论、技术论、艺术论、方法论等的基础上,演绎出多种教育模式;从历史的角度归纳概括出古代、近代和现代的名种教育模式;从五大类学科中各选出一门具体的学科进行教育建模的研究;分析了小学、中学、大学、研究生几种教育建模的多个案例。

作者把教育建模与教育过程的研究结合起来,把教育建模的理论与具体案例的分析结合起来,这在教育建模研究方法上是一个突破。这本系全国教育科学“九五”规划重点研究课题的成果。

本书适合各级各类教师、教育类大专院校学生和研究生以及教育研究工作者参考,并可作为教师继续教育教材使用。

《教育建模》 这是一本深入探索教育领域模型构建与应用的著作。本书旨在为教育研究者、实践者、政策制定者以及对教育系统运作机制感兴趣的读者提供一个系统性的理论框架和实操指导。 核心内容概述: 本书从多个维度剖析了教育建模的理念、方法与挑战。它首先追溯了教育研究中模型应用的演变历程,强调了模型作为认知工具在理解复杂教育现象中的重要作用。随后,本书系统性地介绍了构建教育模型所需的关键要素,包括数据收集与处理、变量选取与定义、假设构建与检验、模型参数设定与优化等。 在方法论上,本书涵盖了多种主流的教育建模技术,并对其适用场景、优缺点进行了详尽的分析。其中包括: 基于统计学的模型: 重点讲解了回归模型、结构方程模型、层次线性模型等,这些模型能够帮助我们量化教育变量之间的关系,揭示影响因素的作用机制。例如,如何利用回归模型分析家庭背景对学生学业成绩的影响程度,或者如何通过结构方程模型构建和验证教育理论中的潜在构念。 基于计算的仿真模型: 介绍了代理人基础模型(ABM)、系统动力学模型(SDM)等,这些模型尤其适用于模拟教育系统随时间演变的过程,探索不同干预措施在系统层面的长期效应。例如,如何通过ABM模拟学生在不同学习环境中的互动行为,以及这些行为如何影响整体的学习成果;如何利用SDM分析教育投入、师资质量、课程改革等因素如何协同作用,影响教育系统的长期发展轨迹。 基于机器学习的模型: 探讨了近年来在教育领域兴起的机器学习技术,如决策树、支持向量机、神经网络等,它们在预测、分类、模式识别等方面展现出强大能力。例如,如何利用机器学习模型预测学生辍学风险,或对学生的学习风格进行个性化分类,从而提供定制化的学习支持。 本书并非仅仅停留在理论层面,而是着重于教育建模的实践应用。作者通过大量真实的案例研究,生动地展示了如何在不同教育情境下应用这些模型。这些案例覆盖了从宏观的教育政策评估到微观的教学干预设计,包括但不限于: 教育政策评估: 如何运用模型分析某项教育政策(如义务教育阶段的师资均衡配置政策、高等教育的招生改革政策)的预期效果与潜在风险,为政策制定者提供决策依据。 学习过程建模: 如何构建模型来理解学生学习的认知过程、情感投入以及社交互动,从而设计更有效的教学策略和学习支持系统。 教育资源优化配置: 如何利用模型分析不同区域、不同类型学校的教育资源状况,提出更科学、更公平的资源分配方案。 人才培养模式探索: 如何根据社会发展需求和个体潜能,构建模型来设计和优化人才培养方案,提升人才培养的针对性和有效性。 教育公平性研究: 如何运用模型量化教育不平等现象,识别其根源,并评估旨在促进教育公平的干预措施的有效性。 此外,本书还深入探讨了教育建模面临的挑战与伦理考量。包括数据隐私保护、模型的可解释性、模型偏见问题、以及如何将模型的研究成果转化为实际的教育改进。作者强调,教育建模应始终以服务于教育质量提升、教育公平促进以及学生全面发展为最终目标。 本书特色: 理论与实践并重: 既提供了扎实的理论基础,也辅以丰富的案例分析,帮助读者将所学知识应用于实际问题。 方法多样化: 覆盖了多种主流的建模方法,满足不同研究需求。 前沿性: 结合了教育领域最新的研究动态和技术发展。 系统性: 构建了一个清晰的教育建模知识体系,便于读者系统学习。 《教育建模》不仅是一本研究工具书,更是一次关于如何用科学、严谨的方式理解和改造教育的深度对话。它鼓励读者超越传统的经验性认知,拥抱数据驱动和模型导向的教育研究新范式,为推动教育创新和发展贡献智慧。

作者简介

目录信息

读后感

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用户评价

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我带着对“教育建模”的浓厚兴趣翻开了这本书,心想终于可以深入了解教育领域中那些精巧的理论构建和实证研究方法了。我满怀期待地寻找着能够启发我思考教育现象背后规律的工具,以及如何将这些规律转化为可操作、可评估的模型的思路。我想象着书中会充斥着各种图表、公式和统计分析,用以解释学习过程的复杂性,或是评估教学干预的效果。例如,我希望看到关于如何构建学生学习路径预测模型,或者如何利用数据分析来识别学习困难学生的早期预警系统。书中也许会讨论不同建模方法的优劣,以及在特定教育情境下的适用性。我甚至期待书中会探讨教育建模在政策制定、资源配置以及教师培训等方面的潜在应用。如果能有一部分内容专门讲述如何将抽象的教育理论转化为可量化的模型参数,那就更好了。然而,阅读过程中,我发现书中呈现的内容更多的是一种对教育理念的探讨,而非我所期望的那种基于数据和逻辑的严谨建模过程,这让我在理解和实践上感到了一些距离。

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我购买这本书《教育建模》时,脑海中勾勒出一幅利用先进的科学方法来理解和改进教育的蓝图。我期待的书籍内容,应该包含如何运用数学、统计学、计算机科学等领域的知识,来构建各种能够描述、解释和预测教育现象的模型。我希望看到诸如“学习者模型”、“课程模型”、“教师模型”等具体模型的研究,以及如何利用这些模型来诊断学习障碍、优化教学策略、评估教育政策的有效性。我甚至设想书中会包含一些关于如何设计实验、收集数据、处理数据、以及选择和应用建模算法的详细指导。例如,如果书中能介绍如何运用贝叶斯模型来估计学习者的知识状态,或者如何利用图论来分析学生之间的协作网络,那将是令人兴奋的。此外,我还会关注书中是否会讨论模型的伦理问题,以及如何在教育实践中负责任地使用模型。但这本书所涵盖的内容,似乎更多地停留在对教育概念的阐述,而非我期待的那种基于量化分析和模型构建的深度探索,这让我感到略有失落。

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这本书的书名是《教育建模》,但读完之后,我感到有些困惑。我原本以为这本书会深入探讨如何利用数学、统计学或其他科学方法来构建教育模型,例如预测学生学习效果的模型、优化课程设计的模型,甚至是模拟教育系统运行的模型。我期待看到一些具体的建模案例,比如如何收集数据,如何选择合适的建模工具和算法,以及如何解释模型结果并将其应用于实际的教育决策中。我甚至设想了书中会包含一些关于不同类型教育模型的介绍,比如基于认知科学的学习模型、基于社会网络的学习群体模型,或者经济学中的教育投入产出模型。此外,我也会关注书中是否涉及模型验证和评估的方法,以及如何应对模型中的不确定性和偏差。如果书中能够提供一些实际操作的指导,例如使用Python或R语言进行建模的示例代码,那将是锦上添花。总而言之,我希望这本书能为我提供一套系统性的方法论,让我能够理解、构建和应用教育模型,从而更好地服务于教育实践。然而,这本书的实际内容似乎并未完全触及到我所期望的这些方面,留下了一些未竟的探索空间。

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对于“教育建模”这个书名,我的理解是它会是一本关于如何系统地、科学地分析和解决教育问题的指南。我期望书中会介绍一些成熟的教育模型,例如学习曲线模型、知识迁移模型,或是教育公平模型,并详细阐述它们的构建原理、应用场景和局限性。我希望能够学习到如何利用这些模型来分析教学效果,评估课程设置的合理性,甚至预测教育发展的趋势。例如,书中是否会提供如何构建一个能够模拟不同教学策略对学生学习成绩影响的模型?或者,如何设计一个模型来评估教育投入与社会经济效益之间的关系?我还会关注书中是否会讨论不同建模技术的优缺点,比如基于Agent的建模、系统动力学模型,或者是机器学习模型在教育领域的应用。如果书中能够提供一些实际案例,并带领读者一步步地进行模型的构建、验证和优化,那将是极具价值的。然而,实际阅读后,我发现书中的内容更多地聚焦于对某些教育现象的现象性描述,而不是深入到模型构建的层面,这与我最初的预期存在一定的偏差。

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坦白说,当我在书店看到《教育建模》这本书时,我脑海中浮现的是一个充满逻辑和数据的世界。我设想着这本书会带领我进入一个如何运用科学方法来分析和改进教育的领域。我期望看到的,是关于如何构建能够解释学习过程、预测学生表现、优化教学资源分配的模型的详细介绍。例如,我期待书中会深入探讨如何利用统计模型来评估不同教学方法的有效性,如何利用机器学习算法来为学生提供个性化的学习推荐,或者如何利用系统动力学模型来分析教育政策的长期影响。我甚至希望书中能够提供一些具体的建模软件和工具的使用指南,以及一些经典的教育模型案例分析。我还会关注书中是否会讨论模型的可解释性、鲁棒性以及在实际应用中可能遇到的挑战。然而,这本书的内容似乎并没有触及到我所期望的这种严谨的、基于量化分析的建模过程,更多的是对教育领域的一些概括性描述,这让我觉得它与我最初的期望有所不同。

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