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出版者:Educational Technology Pubns

作者:

出品人:

页数:463

译者:

出版时间:1997-2-1

价格:USD 59.95

装帧:Paperback

isbn号码:9780877782971

丛书系列:

图书标签:

• Web-Based Learning
• Online Education
• Instructional Technology
• E-Learning
• Distance Learning
• Educational Technology
• Internet-Based Learning
• Higher Education
• Adult Education
• Learning Management Systems

《数字时代的学习革命：教育技术与未来课堂》 内容提要 本书旨在全面探讨数字技术如何重塑现代教育的面貌，深入剖析从基础的教学设计理念到前沿的学习分析技术在实际教学场景中的应用与挑战。我们聚焦于构建适应未来需求的学习环境，涵盖了混合式学习（Blended Learning）的有效策略、个性化学习路径的构建原则，以及如何利用大数据和人工智能提升教育公平性和学习成效。全书结构严谨，理论与实践并重，为教育工作者、课程设计师以及政策制定者提供了一套系统的、可操作性的指导框架，以应对信息爆炸时代对教育提出的深刻变革要求。 --- 第一章：教育技术范式的迁移与基础重构 1.1 从信息传递到知识建构：教学哲学的深层变革 本章首先考察了教育技术发展史中几个关键的哲学转折点。我们不再将技术视为单纯的工具箱，而是视其为改变认知过程和学习环境的催化剂。重点分析了建构主义（Constructivism）与社会文化理论（Socio-cultural Theory）在数字环境下的新诠释，讨论了如何设计支持学生主动探究和协作的在线任务。强调了学习的“情境性”和“体验性”在虚拟空间中的实现路径。 1.2 技术支持下的学习环境设计原则（LXD） 学习体验设计（Learning Experience Design, LXD）是本章的核心议题。我们详细阐述了设计一个高效、吸引人的数字学习环境所需遵循的四大核心原则：可达性 (Accessibility)、参与性 (Engagement)、自适应性 (Adaptivity) 和 可衡量性 (Measurability)。通过案例分析，展示了如何将这些原则融入到在线课程的界面布局、交互机制和内容呈现方式中，确保学习过程流畅且富有意义。 1.3 基础设施与伦理考量：数字素养的基石 本章深入探讨了支撑现代教育的硬件、软件平台和网络基础设施。更重要的是，我们关注技术应用背后的伦理问题，包括数据隐私保护、算法偏见识别以及确保技术接入的公平性。讨论了教育机构在部署新技术时必须承担的责任，特别是对弱势群体数字鸿沟的弥合策略。 --- 第二章：混合式学习的精妙平衡：线上与线下的深度融合 2.1 混合模式的类型学与选择策略 混合式学习（Blended Learning）并非简单的线上线下叠加，而是一种有目的、有设计的整合。本章系统地梳理了当前主流的混合模式，如“翻转课堂”（Flipped Classroom）、“旋转模式”（Rotation Model）和“灵活学习模式”（Flex Model）。通过对比分析，帮助读者根据自身的教学目标、学生特点和资源限制，选择最合适的混合策略。 2.2 提升“面对面”时间的效能：从讲授到指导 在混合模型中，实体课堂的时间分配需要彻底改变。本章聚焦于如何优化线下时间，将其转化为高阶思维训练、深度协作和导师指导的宝贵时段。我们提供了具体的课堂活动设计模板，用以替代传统的讲授环节，例如基于问题的学习（PBL）的混合应用。 2.3 异步与同步工具的有效协同 考察了不同通信工具在混合学习中的特定功能。同步工具（如实时视频会议）在促进即时反馈和建立社区感方面的作用；异步工具（如论坛、维基和协作文档）在支持反思性写作和深度讨论方面的价值。关键在于建立工具间的无缝衔接，避免信息孤岛。 --- 第三章：个性化学习路径的科学构建与实施 3.1 个性化、差异化与自适应学习的区别 清晰界定了“个性化”（Personalization）、“差异化”（Differentiation）和“自适应”（Adaptive）学习这三个紧密相关但内涵不同的概念。强调真正的个性化是以学习者为中心，而非仅是提供不同版本的材料。 3.2 基于数据驱动的诊断性评估 个性化学习的首要步骤是精准诊断。本章详述了如何设计和使用形成性评估工具，实时捕捉学生的知识掌握程度、学习偏好和认知负荷水平。重点介绍了“技能图谱”的绘制方法，用以可视化学生的当前能力与目标能力之间的差距。 3.3 学习路径的动态调整机制 本章的实践核心是如何根据诊断结果动态调整学习内容和节奏。探讨了基于规则的自适应引擎与基于人工智能的推荐系统在教育中的应用潜力。通过实例展示，教师如何设置“触发点”（Triggers）和“干预点”（Intervention Points），确保学生在恰当的时机获得恰当的支架（Scaffolding）。 --- 第四章：学习分析（LA）与教育决策的未来 4.1 学习分析学的理论基础与方法论 学习分析（Learning Analytics, LA）是理解大规模在线学习行为的关键。本章系统介绍了LA的范式，包括描述性分析、预测性分析和规范性分析。重点解析了常用的学习活动指标（如点击率、停留时间、交互密度）如何转化为有意义的教学洞察。 4.2 预测模型在早期干预中的应用 探讨如何利用机器学习模型来预测学生的学业风险（如辍学倾向、挂科风险）。详细介绍了构建预测模型所需的数据清洗、特征工程过程，并提出了基于预测结果的、实时的、非侵入性的干预策略，以帮助教师在问题恶化前介入。 4.3 学习仪表板的设计与有效沟通 分析了有效的学习仪表板（Dashboards）应具备的特征：清晰性、相关性和可操作性。强调仪表板的设计必须服务于特定的用户（教师、学生或管理者），并讨论了如何将复杂的分析结果转化为直观、易懂的反馈信息，推动学习者和教育者做出积极的决策改变。 --- 第五章：培养面向未来的学习者：高阶技能与虚拟协作 5.1 21世纪技能的数字化培养策略 本章关注批判性思维、创造力、沟通和协作（4C技能）在数字环境下的培育。探讨了如何利用模拟环境（Simulations）、虚拟现实（VR/AR）和复杂问题解决任务来替代传统的死记硬背练习。 5.2 跨文化与全球化协作的学习设计 随着远程教育的普及，跨时区、跨文化的团队协作成为常态。本章提供了管理全球学习团队的实用技巧，包括异步沟通规范、文化敏感性培训的整合，以及利用协作平台管理复杂项目的流程。 5.3 形成学习型组织：教师专业发展的持续迭代 强调技术变革要求教师角色持续演化。探讨了基于实践社群（Communities of Practice, CoP）和微证书（Micro-credentials）的教师专业发展新模式。最终目标是建立一个自我反思、持续学习的教育生态系统，以适应技术演进的步伐。 --- 结语：教育技术的长期愿景 本书的最终目标是描绘一个以学习者为中心、技术赋能的教育未来。这个未来不是由冰冷的代码定义的，而是由深思熟虑的教学设计和对人类学习潜能的深刻理解所驱动的。我们相信，通过审慎地应用这些技术和方法，教育将实现更深层次的公平、更广范围的可及性，以及更卓越的学习成果。

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