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出版者:福建教育出版社

作者:方元山

出品人:

页数:212

译者:

出版时间:2005-4

价格:18.00元

装帧:简裝本

isbn号码:9787533441135

丛书系列:

图书标签:

• 教育
• 课堂教学
• 教学改革
• 教育研究
• 课程与教学
• 教育创新
• 教学方法
• 教学设计
• 教育理论
• 高等教育
• 学制改革

《数据驱动的教育决策与实践》 图书简介 在信息技术飞速发展的今天，教育领域正经历着一场深刻的变革。传统的教育模式在面对日益复杂多样的学习需求和社会期望时，显得力不从心。本书《数据驱动的教育决策与实践》正是在这样的背景下应运而生，旨在为教育工作者、管理者和政策制定者提供一套系统化、实证性的框架，指导他们如何有效地利用教育数据，优化教学过程，提升教育质量，最终实现个性化和精准化的教育目标。 本书并非空泛的理论探讨，而是紧密结合当前教育实践中的痛点与挑战，深入剖析了数据在教育生态系统中的关键作用。我们聚焦于“数据如何赋能决策”，而非仅仅是“如何收集数据”。 第一部分：教育数据的基石——概念、采集与治理 教育领域的“数据”远不止是考试分数和出勤记录。本部分首先对教育数据的内涵进行了界定，涵盖了学习过程数据（如在线学习平台的点击流、停留时间、交互频率）、环境数据（如教室的物理环境参数）、评估数据（形成性、总结性、诊断性评估）以及背景数据（如学生社会经济背景、家庭支持等）。 核心章节解析： 1. 教育数据的全景图谱： 详细梳理了当前教育数据的主要类型、来源及潜在价值。强调了从“量”到“质”的转变，即如何从海量原始数据中提炼出具有教育学意义的洞察。 2. 数据采集的技术伦理与合规： 鉴于教育数据涉及未成年人隐私，本章详细探讨了数据采集过程中的法律法规遵循（如数据匿名化、授权同意机制）和技术伦理考量。我们提供了一套实用的数据采集流程设计指南，确保数据来源的可靠性和使用的正当性。 3. 数据质量管理体系的构建： 垃圾进，垃圾出（Garbage In, Garbage Out）。本章重点阐述了如何建立教育数据的清洗、验证、标准化流程。包括如何处理缺失值、异常值，以及如何构建跨系统的数据集成标准（如LMS、SIS、MIS之间的数据映射）。 第二部分：数据分析的引擎——方法论与工具箱 本部分是本书的技术核心，它指导读者如何将收集到的数据转化为可操作的知识。我们摒弃了过于深奥的数学推导，转而强调分析方法的适用性、解读的准确性以及结果的可视化呈现。 核心章节解析： 1. 描述性分析在教学诊断中的应用： 如何利用频率分布、中心趋势、离散度等基础统计量，快速诊断班级或个体的学习强弱项。例如，如何通过对作业提交时间分布的分析，发现潜在的学习拖延模式。 2. 预测性分析：早期预警系统的构建： 重点介绍了回归分析、逻辑回归在预测学生辍学风险、学业失败风险中的应用。并详细演示了如何选择恰当的预测因子，并设定合理的干预阈值，将预测结果转化为具体的干预建议，而非单纯的“标签”。 3. 探究性分析：发现隐藏的学习模式： 引入聚类分析（Clustering）和关联规则挖掘（Association Rule Mining）在学生群体细分和知识点关联发现中的实际案例。例如，通过聚类分析识别出具有共同学习困难特征的学生群体，为设计同伴互助小组提供数据支撑。 4. 因果推断的初步探索： 探讨了在非实验环境下（如真实课堂），如何利用倾向得分匹配（Propensity Score Matching, PSM）等方法，初步评估某一特定教学干预（如引入新技术工具）对学习成果的净效应，帮助决策者理解“有效”的真正含义。 第三部分：决策的转化——从洞察到干预的闭环管理 数据分析的最终目的是指导行动。本书的第三部分致力于构建一个从数据洞察到教学实践再到效果反馈的完整闭环系统。 核心章节解析： 1. 数据驱动的课程设计与资源优化： 讲解如何利用知识图谱（Knowledge Graph）和学习路径分析，揭示课程内容的逻辑结构与学生学习路径的偏差。指导教师如何根据学生在特定知识点上的薄弱环节，动态调整教学内容的侧重点和难度梯度。 2. 个性化学习路径的动态调适： 详细阐述了基于学习者模型的实时反馈机制。当系统检测到学习者偏离了预设的最优路径时，如何自动触发推荐系统，推送最合适的学习材料、练习或辅导活动。这不仅仅是内容推荐，更是对学习节奏和认知负荷的精细化管理。 3. 评估反馈的效能提升： 如何设计数据驱动的形成性评估报告。报告不再是简单的分数条，而是包含“表现热力图”、“认知失调点分析”和“下一步行动建议”的综合性文档。重点讨论了如何将复杂的数据分析结果转化为教师和家长易于理解的语言。 4. 教育管理的数据治理与文化重塑： 对于管理者而言，本书提供了数据治理的路线图，包括建立跨部门数据共享机制、制定绩效评估的数据化指标体系。更重要的是，探讨了如何在组织内部培育一种“基于证据”（Evidence-Based）的决策文化，鼓励教师将数据视为改进教学的盟友，而非评判的工具。 面向读者 本书适合一线教师、教研组长、学校中高层管理者、教育技术部门的专业人员，以及教育政策研究人员和研究生。它提供了一个务实的路线图，帮助教育行业摆脱凭直觉做决策的时代，迈向一个更加科学、精准和高效的教育新阶段。 通过阅读本书，读者将掌握如何系统性地收集、分析和应用教育数据，从而真正实现因材施教，提升每一个学习者的潜能。

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我发现这本书的实用参考价值也相当高，尽管它侧重于理论的建构，但书的后半部分提供了许多可供操作性的建议。作者没有停留在空泛的口号层面，而是针对不同层级的教育实践者，设计了相应的行动指南。比如，针对一线教师的困惑，他提供了微观层面的教学设计调整建议；针对管理者，则提出了宏观的政策评估工具。这些建议并非一成不变的“标准答案”，而是强调了情境化的适应性调整。阅读这些部分时，我能清晰地将书中的理论模型投射到我日常的工作场景中，并立即从中找到了改进的方向。这本书真正做到了“纸上得来终觉浅，绝知此事要躬行”的理念，是理论指导实践的典范之作，让人读完后立刻有了付诸行动的冲动和清晰的步骤。

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我对这本书的结构安排感到十分惊喜。作者并没有采用传统的“总分总”的论述方式，而是构建了一个层层递进的知识体系。开篇部分对相关概念的界定非常清晰，避免了许多同类书籍中常见的术语混乱问题。随后，作者迅速切入核心议题，通过一系列详实的数据和案例，构建起一个稳固的分析框架。我尤其欣赏的是，作者在探讨具体实践方法时，总能巧妙地穿插一些历史回顾，这使得读者在理解当前改革难点的同时，也能看到其演变脉络。这种宏观视野与微观操作相结合的叙事手法，极大地增强了文本的说服力和可读性，让人感觉不是在阅读一份枯燥的报告，而是在跟随一位经验丰富的向导进行一次深入的学术探索。

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这本书的装帧设计非常吸引人，封面采用了简洁的米白色调，搭配深蓝色的书名，给人一种沉稳而专业的印象。纸张的质感也相当不错，拿在手里很有分量，翻页时的触感也很舒适，让人愿意花时间去细细品读。我特别欣赏作者在排版上的用心，字里行间留白得当，阅读起来非常舒服，即使是长时间阅读也不会感到眼睛疲劳。从这本书的整体包装来看，它显然不是那种快餐式的读物，而是经过精心打磨的作品，能感受到出版方和作者对知识的尊重。这本书的封面设计巧妙地运用了抽象的几何图形，仿佛在暗示着复杂的理论体系，却又以清晰的线条勾勒出逻辑的脉络，这让我对书的内容充满了期待。

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这本书的语言风格独树一帜，既有学术著作的严谨性，又不失探讨过程中的人文关怀。作者的文字功底极为扎实，遣词造句精确到位，很多复杂的理论观点经过他的阐释后变得平易近人，这对于跨学科的读者来说无疑是一大福音。我注意到，作者在描述一些关键性的改革冲突点时，采用了非常克制但有力的表达方式，没有进行过度的情绪渲染，而是将焦点完全放在了机制的分析上。这种冷静客观的叙事基调，反而让那些尖锐的批评和深刻的洞察更有穿透力。读起来感觉就像是在与一位睿智的长者对话，他既能洞悉问题的症结，又能以平和的心态引导你思考出路，让人在获取知识的同时，也得到一种思想上的洗礼。

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这本书的理论深度令人印象深刻，它显然不是对现有研究成果的简单汇总或重复，而是带有强烈原创性的学术贡献。作者似乎对某一特定理论流派进行了深入的批判性吸收，并融合了跨文化的研究视角。在论证过程中，引用了大量一手资料和一手调研数据，这些支撑材料的可靠性和丰富性，极大地提升了论点的可信度。我特别关注了其中关于某一实验项目失败原因的分析，作者从组织文化、资源配置和激励机制三个维度进行了交叉验证，提出了一个我先前未曾考虑到的耦合变量。这种精细入微、多角度交叉检验的分析方法，体现了作者深厚的学术功底和严谨的研究态度，远超一般综述性书籍的水准。

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