实用教育评价理论与技术

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出版者:
作者:刘五驹
出品人:
页数:267
译者:
出版时间:2008-12
价格:18.00元
装帧:
isbn号码:9787811371987
丛书系列:
图书标签:
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具体描述

《实用教育评价理论与技术》包括教学评价、教学评价概述、课堂教学评价、教育评价的程序与设计、教育评价的一般程序、评价指标体系的设计、 确定指标权重的方法、评价标准体系的设计等内容。

教育研究方法学:从设计到数据解读 本书旨在为教育领域的学生、研究人员和实践者提供一个全面且实用的研究方法学指南。它系统地阐述了从研究问题的确立、研究设计的选择,到数据收集、分析以及最终结果解读的全过程,强调了严谨的研究态度和科学的实践方法。 第一章:教育研究的基石——研究问题与理论视角 本章深入探讨了教育研究的起点:如何识别和界定有价值的研究问题。我们将分析不同类型的教育研究问题,并教授读者如何从现有理论出发,提炼出具有实践意义和学术价值的研究焦点。同时,本章还将介绍教育研究中常用的理论视角,如行为主义、建构主义、批判理论等,以及它们如何指导研究设计和结果解释。强调理解和运用理论框架对于构建扎实研究的重要性。 第二章:研究设计的艺术——量的、质的和混合的研究范式 研究设计是连接研究问题与数据之间的桥梁。本章将详细介绍教育研究中主流的三种研究范式:定量研究、定性研究和混合研究。 定量研究:我们将聚焦于实验设计、准实验设计、相关研究和调查研究等,重点讲解如何通过随机分配、对照组设置、样本选取等方式确保研究的内部效度和外部效度。读者将学习到如何构建科学的测量工具,以及如何控制无关变量的影响。 定性研究:本章将深入剖析访谈法、焦点小组、观察法、案例研究、文献分析等多种定性研究方法。我们将探讨如何进行深度访谈、设计观察方案、选择典型案例,并强调在研究过程中如何保持研究者的反思性和对情境的敏感性。 混合研究:本章将介绍如何有效地整合定量和定性研究方法,以期获得更全面、更深入的研究洞察。我们将探讨不同混合研究设计的类型,如探索性序列设计、解释性序列设计、聚合设计等,并指导读者如何根据研究目标选择最合适的设计。 第三章:数据收集的实践——工具开发与实施 本章聚焦于教育研究中具体的数据收集技术。 定量数据收集:我们将详细介绍量表的开发与信效度检验,包括 Likert 量表、语义差异量表等的构建原则。此外,还将讲解问卷设计的技巧,如问题类型、措辞、结构等,以及如何进行预试和修订。同时,本章还会涉及标准化测试的使用和解释。 定性数据收集:我们将提供访谈提纲的设计指南,包括开放式问题、引导性问题、探究性问题的运用。对于观察法,将阐述结构性观察和非结构性观察的特点,以及如何进行记录和编码。对于文献分析,将指导读者如何检索、筛选和分析文献资料。 数据收集的伦理:本章还将强调在数据收集过程中必须遵守的研究伦理原则,包括知情同意、隐私保护、保密性以及避免偏见等。 第四章:数据分析的智慧——从描述到推论 本章将系统介绍教育研究中数据的分析方法,区分定量和定性数据分析。 定量数据分析:我们将从描述性统计入手,讲解如何计算均值、中位数、众数、标准差、方差等,并学会使用图表(如柱状图、折线图、散点图)来直观地展示数据。随后,将重点介绍推论性统计方法,包括 t 检验、方差分析 (ANOVA)、卡方检验、相关分析、回归分析等,并阐述这些方法在检验假设、探索变量间关系时的应用。本章还将初步介绍统计软件(如SPSS、R)的基本操作,以辅助数据分析。 定性数据分析:本章将深入讲解编码的艺术,包括开放性编码、主轴编码和选择性编码。我们将介绍归纳法和演绎法在定性数据分析中的应用,以及如何进行主题分析、叙事分析和内容分析。本章还将强调在定性分析中保持研究者主体性的同时,如何确保分析的严谨性和可信度。 数据可视化:将指导读者如何选择合适的图表和图形来有效地呈现研究结果,提高报告的可读性和影响力。 第五章:研究结果的呈现与解读——让数据说话 本章是研究过程的最终环节,强调如何将分析后的数据转化为有意义的洞见。 结果的撰写:我们将教授读者如何清晰、准确地撰写研究结果部分,包括定量研究中统计结果的报告格式,以及定性研究中典型案例和引语的呈现方式。 结果的解释:本章将指导读者如何将研究结果与研究问题和理论框架联系起来,进行深入的解释和讨论。我们将探讨如何回应研究假设,分析结果的局限性,并提出未来研究的方向。 研究的实践意义:本章还将引导读者思考研究结论的教育实践启示,以及如何将研究成果应用于改进教育教学、政策制定或理论发展。 第六章:研究的质量保证——信度、效度与伦理 本章将系统回顾和深化对研究质量保证的理解。我们将详细阐述定量研究中的信度和效度概念,包括内部效度、外部效度、结构效度、内容效度等,并提供提高这些指标的策略。对于定性研究,将重点介绍可信度(credibility)、可转移性(transferability)、可靠性(dependability)和可确认性(confirmability)等标准,并指导读者如何通过三角检验、成员核查、详细描述等方法来增强研究的严谨性。同时,本章还将再次强调教育研究中的伦理考量,涵盖研究设计、数据收集、数据分析到结果报告的整个过程。 本书力求以清晰易懂的语言,结合丰富的案例,帮助读者掌握教育研究的基本理论和技术,培养科学的研究思维,为他们在教育领域开展严谨、有意义的研究奠定坚实的基础。

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读后感

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用户评价

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我一直对教育评价的“科学性”和“人文性”之间的平衡很感兴趣。一方面,我们追求客观、量化的数据来评估学习效果,另一方面,我们又不能忽视学生个体的差异性、情感需求以及评价对他们心理的潜在影响。这本书如果能在这方面有所建树,那将是极大的福音。我尤其关注书中对“形成性评价”的阐述。在传统的“终结性评价”模式下,学生往往是在考试结束后才得知自己的成绩,这种滞后性使得评价失去了及时反馈和引导的功能。而形成性评价,顾名思义,是在学习过程中进行的评价,它应该能够帮助学生及时发现问题,调整学习策略,从而实现持续性的进步。那么,书中会详细讲解如何设计和实施有效的形成性评价吗?比如,如何设置不同类型的形成性评价任务,如何收集和分析形成性评价数据,以及如何将这些数据转化为具体的教学改进措施?我希望它不仅仅是理论的堆砌,更能提供一些具体的案例分析,让我们看到这些理念是如何在真实的教育场景中发挥作用的。我非常期待能在这本书中找到一些关于如何让评价变得更人性化、更能体现个体价值的思路。

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我是一名新入职的教师,对教育评价这块领域感到既好奇又有些迷茫。虽然在师范课程中学过一些理论知识,但到了真正的教学实践中,就发现很多东西与书本上的描述存在差距。例如,如何对不同学科、不同年级的学生进行有效的评价?评价标准如何制定才能既公平又具有区分度?我特别希望这本书能提供一些“新手友好”的指导,帮助我们这些初学者快速掌握教育评价的基本方法和原则。会不会有关于如何进行课堂观察、如何设计有效的课堂提问、如何批改作业才能真正促进学生学习的详细指南?我希望它能够教会我们如何从零开始构建一套适合自己班级的评价体系,而不是仅仅罗列各种评价模式。另外,书中如果能探讨如何利用评价结果来反思和改进自己的教学设计,那将更有价值。毕竟,评价最终是服务于教学的,而教学的优化又会反过来促进评价的有效性,这形成了一个良性循环。我很想知道,这本书是否能成为我教育生涯中一颗重要的“启明星”,指引我走上更加科学、有效的评价之路。

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这本书名《实用教育评价理论与技术》听起来就非常务实,我一直觉得教育的根本在于进步,而评价就是衡量进步、指明方向的利器。然而,实际工作中,我们常常会遇到各种各样的评价难题:是该侧重结果还是过程?如何设计出既能反映学生真实水平又能激发他们学习动力的评价标准?市面上的评价方法繁多,但很多都过于理论化,或者脱离了课堂的实际情况,让人望而却步。我特别期待这本书能提供一些切实可行、易于操作的方法,帮助一线教师们摆脱评价的困境。比如,书中会不会介绍一些新的评价工具,例如基于项目的评价,或者如何利用技术手段(如数据分析)来优化评价过程?我希望它能像一本“工具箱”,为我们提供丰富多样的评价“工具”,让我们能够根据不同的教学目标和学生特点,灵活选择和运用。当然,理论的深度也是不可或缺的,毕竟“实用”是建立在深刻理解基础之上的。我希望它能解释清楚各种评价理论的核心思想,以及它们在实际操作中是如何体现的,这样才能让我们真正理解“为什么”这样做,而不是仅仅停留在“怎么做”的层面。

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我个人认为,教育评价的最终目的,不仅仅是为了给学生打分,更重要的是为了促进学生的全面发展和终身学习能力的培养。因此,评价的内容和维度应该超越单纯的知识技能掌握,而应包含思维能力、创新能力、合作能力、情感态度价值观等多个方面。这本书在探讨“理论”时,是否会触及这些更深层次的评价内容?比如,如何设计能够有效评估学生批判性思维的题目?如何通过评价来激发学生的学习兴趣和内在动机?我更关心的是,这本书能否提供一些突破传统评价模式的创新思路,引导我们去构建一种能够全面反映学生成长轨迹、并能有效促进其个性化发展的评价体系。例如,是否会介绍一些关于“过程性评价”的最新研究成果,或者如何通过多元化的评价方式,例如作品集评价、表现性评价等,来捕捉学生在不同情境下的真实能力?我希望这本书不仅能教我“怎么评”,更能让我思考“评什么”以及“为什么评”,从而真正实现评价在促进学生全面发展中的核心价值。

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最近,我一直在思考教育评价的“技术”层面。在这个信息爆炸的时代,我们是否能够充分利用现代技术来提升教育评价的效率和精准度?比如,一些在线学习平台已经集成了评价模块,它们能够自动生成测试题、分析学生答题数据、甚至提供个性化的学习建议。那么,这本书是否会深入探讨这些教育技术在评价中的应用?例如,如何利用大数据分析来识别学生的学习难点和共性问题?如何开发和使用一些智能化的评价工具,来减轻教师的负担,同时提高评价的客观性?我特别希望能看到一些关于如何将技术与教育评价理论相结合的实践经验。这不仅仅是简单地使用某个软件,而是要理解技术背后的评价逻辑,以及如何设计出既能发挥技术优势,又能符合教育规律的评价方式。如果书中能提供一些关于如何选择、评估和应用教育评价技术的建议,以及相关的案例研究,那对我来说将非常有启发。我对那些能够真正提升教学效果、同时又紧跟时代步伐的评价技术充满期待。

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