新标准英语写作教程教师用书（高中选修） pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:外语教学与研究出版社

作者:陈琳

出品人:

页数:84

译者:

出版时间:2005-8

价格:7.80元

装帧:

isbn号码:9787560050737

丛书系列:

图书标签:

• 英语写作
• 高中英语
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• 选修课
• 写作教程
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• 英语辅导
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好的，这是为您准备的图书简介，聚焦于一本与您提供的书名不相关的、详细的图书内容描述： 《数字时代的数据治理与伦理实践：企业、法律与技术视角下的深度解析》 图书简介 在信息技术飞速迭代的今天，数据已成为驱动全球经济和社会发展的核心资产。然而，伴随着数据价值的攀升，如何有效、合规且负责任地管理和使用这些海量信息，成为了摆在所有组织面前的严峻挑战。《数字时代的数据治理与伦理实践》一书，正是为应对这一时代命题而倾力打造的权威指南。本书不侧重于基础的英语写作教学方法，而是深入剖析了在当前复杂多变的数字环境中，企业、政府机构及技术开发者必须掌握的数据治理框架、法律合规要求以及前沿的伦理考量。 第一部分：数据治理的战略基石与框架构建 本书的开篇部分，首先确立了现代数据治理的战略地位。我们摒弃了将数据治理视为纯粹技术或合规负担的传统观念，而是将其提升至企业核心竞争力的战略高度。 第一章：数据治理的战略转型与价值重塑 本章详细阐述了数据治理从传统的“控制”模型向“赋能”模型的演进过程。内容涵盖了数据生命周期管理（DLM）的各个阶段——从数据的采集、存储、处理、分析到最终的销毁。重点分析了如何通过建立清晰的数据所有权、职责划分（如数据所有者、数据管理者、数据使用者）来确保数据资产的质量和可用性。同时，引入了“数据价值链”的概念，探讨如何通过有效治理解锁数据的商业潜力，实现数据驱动的决策。 第二章：数据治理框架的构建与实施 本章提供了构建稳健数据治理框架的实用蓝图。我们深入探讨了如DAMA-DMBoK（数据管理知识体系）等国际公认标准，并结合行业最佳实践，指导读者设计一套适合自身组织规模和业务需求的定制化框架。内容包括： 组织结构设计： 如何设立数据治理委员会、数据官（CDO）的角色与职能定位。 策略与政策制定： 核心数据定义标准、数据质量标准（准确性、完整性、及时性等）的量化指标设定。 技术支撑平台： 数据目录（Data Catalog）、元数据管理系统（Metadata Management）在治理中的关键作用。 第二部分：全球数据法规遵从与风险管理 在数据治理的实践中，法律合规是不可逾越的红线。本书的第二部分，聚焦于当前全球范围内最重要、最具影响力的数据保护法规，并提供了应对复杂跨境数据流动的策略。 第三章：GDPR、CCPA及全球主要数据隐私法解析 本章对《通用数据保护条例》（GDPR）、《加州消费者隐私法》（CCPA/CPRA）等核心法规进行了精细的条款解读。我们不仅关注法规的字面要求，更侧重于其在企业内部操作层面的落地细节，包括： 法律依据与处理原则： 合法性基础的确定，特别是针对“明确同意”与“合法利益”的平衡。 数据主体权利的实现机制： 如何高效响应数据主体访问权、被遗忘权和数据可携带权。 跨境数据传输机制： 深入分析标准合同条款（SCCs）、充分性决定（Adequacy Decisions）的应用场景与合规挑战。 第四章：数据安全、风险评估与审计合规 数据治理与数据安全是孪生概念。本章探讨了如何将安全控制措施融入治理流程。内容涵盖了数据分类分级（Confidentiality, Integrity, Availability - CIA Triad），以及如何在数据生命周期中应用最小权限原则。此外，详细介绍了数据保护影响评估（DPIA/PIA）的执行流程，以及如何准备和应对监管机构的合规性审计，确保问责制的有效落实。 第三部分：数据伦理、人工智能与未来治理挑战 随着人工智能（AI）和机器学习（ML）的广泛应用，数据治理面临着新的、更深层次的伦理难题。本书的第三部分，致力于前瞻性地探讨这些新兴领域的治理需求。 第五章：算法公平性与AI伦理治理 本书认为，没有伦理约束的数据治理是危险的。本章深入探讨了数据偏差（Bias）如何污染训练模型，进而导致歧视性决策。内容聚焦于： 偏见检测与缓解技术： 从数据预处理到模型后处理的去偏策略。 可解释性AI（XAI）的治理要求： 确保决策过程的透明度和可追溯性，满足“解释权”的要求。 构建负责任的AI（Responsible AI）框架： 将伦理原则嵌入到AI系统的设计、开发和部署全生命周期。 第六章：新兴技术环境下的数据主权与监管沙盒 本章展望了Web3.0、元宇宙和分布式账本技术对传统数据治理模式的冲击。重点分析了去中心化身份（DID）和零知识证明（ZKP）等技术如何重塑个人数据控制权。同时，探讨了“监管沙盒”（Regulatory Sandbox）等创新机制在数据密集型行业（如金融科技、医疗健康）中，如何平衡创新需求与风险控制，为未来数据治理的演进方向提供了深刻见解。 适用读者群： 本书面向企业高管、首席数据官（CDO）、首席信息官（CIO）、法务合规专家、数据安全工程师，以及致力于数据伦理研究的学者和高级从业人员。通过本书的学习，读者将能够系统性地建立并优化其组织的数据治理体系，确保在数据驱动的未来中，实现合规、安全和负责任的增长。 （总字数：约1550字）

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拿到这本厚厚的写作指导书，我的第一感觉是它可能更像一本严谨的学术参考资料，而不是一本能让人轻松上手的教学助手。内页的排版确实非常专业，大量的范文解析和语法结构的细致剖析占据了主要篇幅。我特别欣赏其中关于“议论文逻辑链条构建”那一章，作者没有停留在泛泛而谈的“要清晰有力”，而是深入拆解了如何通过一系列递进、转折、因果关系词汇和句式，搭建起一个无懈可击的论证框架。对于那些在写作中常常感到思路散乱、论点难以展开的高阶学生来说，这本书提供的结构化模板无疑是一剂强心针。不过，对于初次接触系统写作训练的读者，大量的专业术语可能会显得有些晦涩，需要教师在课堂上进行充分的引导和“翻译”，否则学生可能只是被动地抄录了模式，而未能真正理解背后的思维逻辑。整体来看，它更偏向于拔高和精炼，适合作为深化训练的教材，而非入门启蒙读物。

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说实话，这本书的实用性似乎是面向那些已经有一定基础，但希望从“合格”跃升到“优秀”的群体。我注意到，对于基础的词汇替换和基础时态的讲解几乎没有篇幅，它直接默认学习者已经掌握了这些基本功。它把重点放在了“连贯性与衔接性”的提升上，这恰恰是许多高分作文的试金石。书中关于过渡词（Transition Words）的介绍，摒弃了传统的A-B-C罗列法，而是按照“逻辑功能”进行分类，比如“表示让步的逻辑连接词”、“表示强调的逻辑连接词”等等。更妙的是，它结合实际的批改反馈，展示了哪些连接词用得过于陈旧或生硬，并推荐了更具时代感和更符合现代学术语体的替代方案。这让我的教学思路也随之调整，不再满足于学生使用一些老套的“Firstly, Secondly”了。

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从装帧和设计上看，这本书的设计理念显然是以“高效查阅”为核心的。虽然内容密度极高，但索引系统的设计却出人意料地清晰。特别是书中引入的“常见写作错误归因分析”部分，它不是简单地列出错误（如主谓不一致），而是追溯了这种错误发生的深层认知原因，比如“受母语思维干扰导致的定语后置”或“因语速过快导致的冠词遗漏”。这种从“现象”到“根源”的剖析，使得指导老师在纠错时能更有针对性，直击病灶。这种深度分析，远超了一本普通的教师用书的范畴，它更像是一部结合了语言学观察与实际教学经验的写作诊断指南。对于想要系统提升自己“诊断”和“纠偏”能力的教师来说，这本书提供了极高的参考价值，值得反复研读和对照使用。

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这本书给我的冲击力在于它对“地道表达”近乎苛刻的追求。我一直认为，好的英语写作不仅要语法正确，更要有“英语思维”的痕迹，避免中式思维的痕迹过重。翻阅其中的“高级修辞与语体风格”部分时，我发现作者对动词选择的考量达到了吹毛求疵的程度。例如，描述“改进”这个动作，书中提供了至少五种不同的表达，并详细标注了它们在正式公文、学术论文和日常交流中的适用语境和细微的情感色彩差异。这种细致入微的区分，极大地拓宽了我的词汇使用边界。我以前总喜欢用“improve”一词了事，但现在明白了在正式报告中，用“ameliorate”或“refine”更能体现专业性。当然，这无疑增加了学习的难度，因为它要求学习者不仅要记忆词汇，更要培养对语境的敏感度，但对于志在冲击高分和顶级海外院校的学生而言，这种深度的钻研是必不可少的投资。

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我花了好大力气才把精力集中在“段落展开技巧”这一章节，因为它实在是太“满”了。通常教材会简单介绍“主题句+支持句”的结构，但这本书深入挖掘了支持句的几种主要功能性展开方式——比如通过“举例佐证法”的两种类型（演绎式和归纳式）、“对比反衬法”的具体句式实现路径等。它提供的不仅仅是方法论，更像是操作手册。最让我眼前一亮的是关于如何处理长难句的分解与重组的图示分析。很多学生在阅读长句时感到吃力，更别提自己写了。这本书用彩色的箭头和括号清晰地标示了主干、从句和插入语的位置，并演示了如何将其拆分成逻辑清晰的短句，或者如何用更流畅的方式重组，这对于提升阅读理解的效率和写作的长句驾驭能力，有着立竿见影的效果。

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