教育科学研究方法指导

教育科学研究方法指导 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

出版者:浙江大学出版社
作者:田学红
出品人:
页数:210
译者:
出版时间:2006-1
价格:22.00元
装帧:
isbn号码:9787308048866
丛书系列:教育硕士学习丛书
图书标签:
  • 研究方法
  • 教育研究
  • 教育科学
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  • 教学研究
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  • 教育教学
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  • 方法论
  • 研究生教材
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具体描述

《教育科学研究方法指导》是教育学类专业的一门必修课程。教育的改革和发展依靠教育科学研究,而开展教育科学研究就必须要有正确的研究方法。重视研究方法的科学法,加强对研究方法的学习和应用,将直接有助于教育科学研究水平的提高。

教育硕士专业学位是具有特定教育职业背景的专业性学位,主要培养面向基础教育及其管理工和需要的高层次人才。教育硕士专业学位获得者应掌握某门学科坚实的基础理论和系统的专门知识,同时还要懂得教育的基本理论和学科教学或教育管理的研究方法,在学科教学或教育管理工作中具有运用所用理论和方法解决实际问题的能力。

好的,这是一份关于其他领域图书的详细简介,完全不涉及《教育科学研究方法指导》的内容。 --- 《数字孪生:理论、技术与前沿应用》 本书简介: 在信息物理系统、工业物联网以及智能制造的浪潮中,数字孪生(Digital Twin)已不再是简单的三维建模或仿真概念,而是一个涵盖数据采集、实时同步、模型构建、预测分析和决策支持的复杂生态系统。本书旨在为工程技术人员、研究学者以及关注前沿工业转型的决策者,提供一套全面、深入且具有实践指导意义的数字孪生技术图谱。 第一部分:数字孪生的基石与理论框架 本部分着重于构建理解数字孪生的理论基础。我们首先界定了数字孪生(DT)与传统仿真(Simulation)、虚拟现实(VR)及物理模型(Physical Model)之间的本质区别与内在联系。核心内容包括: 1.1 数字孪生的层次化模型构建: 详细阐述了从产品级的“零件孪生”到系统级的“工厂孪生”,乃至跨域的“城市孪生”的演进路径。重点探讨了“物理实体-数字模型-数据连接”三要素之间的耦合机制与动态同步策略。 1.2 数据驱动的建模范式: 探讨了如何有效整合多源异构数据(如传感器数据、历史运行记录、CAD/CAE数据)以驱动孪生模型的构建。讨论了基于物理机理模型(Physics-based Model)与数据驱动模型(Data-driven Model,包括机器学习和深度学习方法)的混合建模策略,以确保孪生体的精度与实时性。 1.3 孪生体的生命周期管理(DTLM): 数字孪生并非静态模型,它必须伴随物理实体的整个生命周期。本章深入分析了从设计、制造、运行到退役阶段,孪生体如何进行迭代更新、版本控制和知识沉淀,确保每一次“孪生”都是对现实世界更精确的映射。 第二部分:支撑数字孪生的关键技术栈 数字孪生的实现依赖于一系列尖端技术的协同作用。本书用大量篇幅剖析了这些支撑技术的深度集成。 2.1 高保真数据采集与边缘计算: 针对工业现场海量、高速、多维数据的挑战,本书详细介绍了先进传感器技术(如激光雷达、高频振动传感器)的应用,并深入探讨了边缘计算(Edge Computing)在数据预处理、实时反馈回路构建中的关键作用,以应对网络延迟对孪生实时性的制约。 2.2 实时同步与信息融合技术: 实时性是数字孪生的生命线。本章剖析了基于时间戳同步协议(如PTP)和高带宽通信技术(如5G/TSN)如何保证物理世界与数字世界的纳秒级同步。同时,探讨了复杂系统状态估计(如卡尔曼滤波及其扩展形式)在处理传感器噪声和不确定性时的应用。 2.3 沉浸式交互与可视化: 讨论了如何利用扩展现实(XR,包括AR/VR/MR)技术,为用户提供直观、可操作的孪生模型交互界面。特别关注了在复杂工业场景中,如何实现操作指导、远程协作和故障诊断的可视化呈现。 第三部分:数字孪生的前沿应用与行业实践 本书的第三部分聚焦于数字孪生在不同垂直领域的具体落地案例和前瞻性研究。 3.1 智能制造与柔性生产线优化: 详细介绍了如何构建“工厂数字孪生”以实现生产流程的动态调度、资源优化配置和质量预测性维护(PdM)。通过案例分析,展示了孪生驱动的闭环优化如何显著提升OEE(整体设备效率)。 3.2 智慧城市与基础设施管理: 探讨了城市级数字孪生的构建挑战,包括海量城市数据的集成、跨部门协同管理以及应急响应系统的优化。重点分析了交通流模拟、能源消耗预测和灾害风险评估中的孪生应用。 3.3 复杂系统性能预测与优化: 涵盖了航空航天、新能源和医疗健康等领域。例如,在航空领域,如何利用飞行器数字孪生进行结构疲劳预测和适航性评估;在能源领域,如何通过风力发电场数字孪生优化叶片角度和电网接入策略。 第四部分:安全、标准与未来展望 最后,本书对数字孪生技术面临的挑战和未来发展方向进行了深度剖析。 4.1 数据安全与隐私保护: 鉴于数字孪生涉及核心生产数据和敏感信息,本章详细讨论了基于零信任架构、区块链技术在孪生数据溯源和安全隔离中的潜在应用,以及如何满足工业控制系统的安全标准。 4.2 标准化与互操作性: 梳理了国际上主要的数字孪生标准组织(如DMTF, ISO/IEC)的进展,强调了开放API和标准化数据模型对于构建跨平台、可重用孪生体的必要性。 4.3 迈向自主学习的“认知孪生”: 展望了数字孪生与人工智能的深度融合——“认知孪生”。探讨了孪生体如何通过自我学习和强化学习,从被动模拟转变为主动干预和决策,最终实现物理实体与数字模型间的完全自主闭环控制。 目标读者: 本书内容翔实,技术路线清晰,是从事先进制造、系统工程、智慧城市规划、信息技术架构设计的高级工程师、研发人员、高校研究生及相关领域管理者不可或缺的参考资料。它不仅提供了理论深度,更提供了可操作的工程实践路径。 ---

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读后感

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用户评价

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坦白讲,我是一个对方法论有着近乎偏执要求的人,市面上那些浮于表面的“入门指南”往往让我感到愤怒,因为它们要么过度简化了统计检验的复杂性,要么对研究伦理的讨论轻描淡写。然而,《教育科学研究方法指导》在这两个方面展现出了惊人的深度和审慎的态度。它对统计推断的逻辑基础有着非常扎实的阐述,尤其是在讲解多重比较校正时,它没有满足于简单地罗列公式,而是深入剖析了I类错误和II类错误的权衡哲学,这对于确保研究结论的可靠性至关重要。更值得称赞的是,书中关于“研究伦理”的章节,其详尽程度令人印象深刻。它不仅涵盖了知情同意和数据保密这些基础要求,还深入探讨了在弱势群体(比如特殊教育儿童)研究中可能出现的权力失衡问题,以及如何通过“参与式行动研究”的设计来最大程度地保障研究对象的权益。这种对研究质量和道德边界的双重强调,使得这本书不仅仅是一本“技术手册”,更像是一部为教育研究者立规矩的“职业道德指南”。读完这部分,我感觉自己对“负责任的研究”有了更深刻的理解。

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这本新近出版的《教育科学研究方法指导》简直是为我这种初入教育研究领域的新手量身定做的宝典!说实话,我之前对如何设计一个严谨的问卷调查、如何进行有效的访谈收集一手资料,以及最让人头疼的——如何处理和分析那些复杂的量化数据,总是感到无从下手。很多理论书籍讲得高深莫测,充满了术语,读完感觉自己更糊涂了。但这本书的厉害之处就在于它的“实战性”。它没有堆砌那些花哨的理论名词,而是直接切入了研究者最关心的“怎么做”的问题。比如,在描述如何选择样本时,它用了大量的篇幅去对比不同抽样方法的适用场景,甚至配上了流程图,清晰地展示了从确定目标总体到最终抽取出样本的每一步操作规范。更让我惊喜的是,它对定性研究的描述也极为细致,特别是关于“主题编码”的部分,书中提供的实例非常贴近实际课堂观察的场景,让我茅塞顿开,明白了如何从海量的文本资料中提炼出具有代表性的研究发现。如果说教育研究是一门手艺,那么这本书无疑就是一本手把手教你打磨工具、精确操作的技艺手册,让我对即将开始的毕业论文研究充满了信心。

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这本书的编排结构简直是教科书式的典范,逻辑链条清晰得像瑞士钟表一样精密。我特别欣赏它采用的“模块化”设计。它将整个研究过程分解成了若干个独立的、可供交叉引用的模块,从“研究问题的界定”到“数据报告和结果呈现”,每个步骤都有独立的章节进行深入探讨,但这些模块之间又通过精巧的内在逻辑相互关联。举个例子,当你阅读“混合研究设计”的章节时,书中会明确提示你参考“量化数据分析”模块中的特定检验方法,以及“定性资料归纳”模块中的编码策略。这种设计极大地提高了学习效率,允许读者根据自己的研究需求,精准地“定制”学习路径,而不需要像阅读传统教材那样,从头到尾线性推进。对于那些时间紧张、需要快速掌握特定技能的在职教师或教育管理者来说,这种结构简直是量身定做。我个人就多次利用其目录索引,直接跳到了我当前项目急需解决的“测量工具效度检验”那一页,直接解决了燃眉之急。

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如果说市面上的研究方法书籍大多是写给学者的,那么《教育科学研究方法指导》的语言风格则更像是资深导师对门生的循循善诱。它的叙述风格非常平易近人,常常使用比喻和类比来解释抽象的概念。我记得第一次接触“中介效应”时,我完全被那些复杂的路径图搞晕了,但在书中,作者巧妙地将中介变量比作“交通枢纽”,将自变量和因变量比作两个城市,一下子就把复杂的统计关系具象化了。这种“去学术化”的表达方式,极大地降低了读者的心理门槛。此外,书中穿插的大量“研究案例剖析”也非常有启发性。这些案例并非都是那些顶级的国际期刊成果,很多都是源自国内不同教育场景的真实研究,它们坦诚地展示了研究中遇到的“陷阱”和“挫折”,以及研究者是如何克服它们的。这种“不完美”的真实记录,比那些完美的“教科书式成功案例”更能激发读者的共鸣和学习动力。

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对于我这样习惯于在实践中学习的人来说,理论终究需要转化为可操作的行动指南。这本书在这方面做到了极致,它超越了传统的“描述性”介绍,真正深入到了“规范性”的指导层面。最让我感到受益匪浅的是关于“结果解释与论证”部分的论述。它不仅仅告诉我们如何运行回归分析,更重要的是指导我们如何批判性地解读回归系数的实际意义,如何识别出潜在的混淆变量,以及在撰写研究结论时,如何清晰、有力、且无懈可击地构建起论证链条。书中提供了一系列“自我审查清单”,比如在得出因果推断前,需要自问的十个关键问题,或者在报告实验结果时,必须包含的五个要素。这些清单化的、可执行的步骤,使得研究过程从一个模糊的探索,转变为一个有明确标准和验收流程的工程。它教会的不是“做什么”,而是“如何做出一个经得起推敲的研究成果”,这种对严谨性的训练,是任何其他方法书都难以比拟的。

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