Teaching and Learning with Technology (with MyLabSchool) (3rd Edition) pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:Allyn & Bacon

作者:Judy Lever-Duffy

出品人:

页数:0

译者:

出版时间:2007-03-09

价格:USD 108.00

装帧:Paperback

isbn号码:9780205543250

丛书系列:

图书标签:

• 教育技术
• 教学法
• 学习理论
• MyLabSchool
• 教育心理学
• 技术整合
• 课程设计
• 在线学习
• 高等教育
• 教师发展

深度洞察教育科技前沿：《技术驱动的教学与学习：理论、实践与未来趋势》 本书旨在提供一个全面而深入的视角，探讨在当代教育环境中，技术如何作为一种变革性的力量，重塑教学范式、优化学习体验，并最终提升教育成果。 我们将超越单纯的工具介绍，深入剖析支撑技术有效融入课堂的教育学原理、心理学基础以及实际操作中的复杂挑战。本书面向一线教育工作者、课程设计师、教育技术专家以及对未来教育感兴趣的研究人员，提供一个既具学术深度又富含实践指导的知识框架。 第一部分：教育科技的理论基石与哲学思辨 本部分首先建立起对教育技术（EdTech）的深刻理解，将其置于教育哲学和社会变革的宏大背景之下。 第一章：教育技术学的范式演进 本章追溯了教育技术从早期“媒体即教学”到如今“学习生态系统”的演变历程。我们将详细考察行为主义、认知主义、建构主义和联通主义等核心学习理论如何塑造了不同阶段的技术应用策略。重点探讨了技术如何从辅助工具转变为学习过程的内在驱动力，并分析了技术决定论与技术工具论之间的辩证关系。 第二章：学习科学与技术融合的神经基础 本章侧重于跨学科的融合，探讨认知神经科学的研究成果如何指导我们设计更有效的、由技术增强的学习体验。我们将深入研究工作记忆、长期记忆的形成机制，以及如何利用技术手段（如自适应算法、沉浸式环境）来优化信息处理和知识迁移。此外，本章还将讨论“数字原住民”的认知特点，以及如何平衡技术的使用以避免认知负荷过载。 第三章：伦理、公平与数字鸿沟的批判性分析 教育技术的普及并非没有代价。本章将对技术在教育中的应用提出批判性反思。我们将详细考察数据隐私、算法偏见（Algorithmic Bias）在学习评估中的体现，以及如何积极应对数字鸿沟，确保技术成为实现教育公平的助力而非阻力。讨论将包括如何构建包容性技术（Inclusive Technology）设计原则。 第二部分：核心技术工具的应用与深度整合 本部分聚焦于当前教育领域最常用和最具潜力的技术工具，并提供精细化的应用策略。 第四章：学习管理系统（LMS）的高效能运用 本书将LMS视为学习体验的中央枢纽，而非仅仅是文件存储库。本章将详细探讨如何利用LMS的高级功能——如讨论区的高阶引导、基于规则的自动化反馈、以及数据仪表板的解读——来促进协作学习和个性化学习路径的创建。我们将超越基础操作，探讨如何通过LMS架构来支持项目式学习（PBL）的完整生命周期。 第五章：主动学习与互动技术 本章深入研究那些旨在提高学生参与度和即时反馈的技术。内容涵盖： 交互式反馈工具： 如何有效设计即时问答（Polling）和小型测验，确保反馈的及时性与建设性。 协作白板技术： 探讨远程和混合学习环境中，如何利用数字白板促进复杂问题的共同构建和可视化思维。 游戏化学习（Gamification）的设计原则： 区分单纯的奖励机制与基于动机理论的深度游戏化设计，并分析其对内在动机的影响。 第六章：数据驱动的教学决策：学习分析（LA）的实践 学习分析是现代教育技术的核心支柱。本章将清晰界定学习分析与学习度量学的区别，并提供实用的“从数据到行动”的流程图。内容包括： 关键指标的识别： 如何从学习平台日志中提取有意义的行为和绩效数据。 预测性建模的应用： 如何利用初步数据预警机制识别高风险学生。 教师作为数据使用者的能力培养： 如何在不依赖数据科学家的前提下，教师能够自信地解释报告并据此调整教学策略。 第七章：沉浸式学习环境的构建：VR/AR与模拟技术 虚拟现实（VR）和增强现实（AR）正在为高风险、高成本或难以在传统教室中实现的学习场景提供解决方案。本章将考察这些技术在技能培训（如医疗、工程）和概念可视化（如历史重现、复杂科学模型）中的前沿应用。重点讨论了沉浸式学习环境的设计标准，以及如何评估其相比传统教学方法的优势。 第三部分：面向未来的教学设计与评估 本部分着眼于如何将前述工具和理论整合进一个连贯的、适应未来的教学框架中，并探讨评估手段的现代化。 第八章：混合式与在线学习的精细化设计（Blended & Online Instructional Design） 混合式学习不再是权宜之计，而是常态。本章提供针对不同模式（如旋转式、交错式、灵活式）的结构化设计蓝图。内容包括： 线上与线下的任务匹配： 哪些学习活动最适合在线完成，哪些需要面对面互动。 建立虚拟社区感： 策略性地设计在线互动，以对抗孤立感并培养归属感。 大规模开放在线课程（MOOCs）的创新与局限性分析。 第九章：适应性学习系统（Adaptive Learning Systems）的部署与调校 适应性学习系统代表了技术在实现真正个性化教育方面的最高目标。本章详细解析了自适应引擎的工作原理（如基于知识图谱或规则的系统），以及教育工作者在部署此类系统时需要关注的“人机协作点”。讨论将集中于如何确保系统在适应学生步调的同时，不扼杀学生的探索欲和教师的专业判断力。 第十章：未来评估的重构：技术支持下的真实性评估 传统考试难以捕捉复杂的技能和高阶思维。本章探讨技术如何支持更具效度和信度的评估方法。内容涵盖： 基于数字档案袋（e-Portfolios）的持续性评估： 结构化地收集和评估学生在不同技术环境中的学习产出。 自动化写作评估（Automated Writing Evaluation, AWE）的精确性与局限性。 基于证据的评估框架： 如何利用学习活动数据链，构建清晰、透明的证据链来支持最终的成绩评定。 结语：技术时代的教师角色重塑 本书在结尾部分总结了教育技术对教师专业发展提出的新要求。教师不再仅仅是知识的传递者，而是学习体验的设计师、数据的解读人、以及技术整合的促进者。本书强调，有效的技术应用，源于坚实的教学法信念，而非技术的炫酷本身。 读者将获得一套全面的思维工具，以自信、审慎的态度，迎接并引领教育技术的未来发展。

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这本书在处理跨学科应用这一点上显得尤为乏力和刻板。它似乎坚持将技术视为一个孤立的、需要被单独“教授”的模块，而不是有机地融入到各个学科的教学内容之中。当我试图寻找如何利用虚拟现实（VR）或增强现实（AR）来革新历史或文学教学的案例时，我发现自己被引向了关于“如何安装VR软件”这种基础得不能再基础的步骤说明，而不是如何利用沉浸式体验来深化学生对复杂概念的理解。这种处理方式暴露了作者思维的局限性——他们似乎只看到了技术作为“工具”的表层功能，而完全忽略了它作为“媒介”和“思维重塑者”的潜力。书中充斥着大量的、似乎是为了凑字数而存在的案例研究，这些案例的共同点是：它们都发生在条件优越、资源充足的环境中，对于资源受限的普通学校而言，这些“成功故事”更像是空中楼阁，毫无参考价值。更令人沮丧的是，它对教育公平性的讨论也只是蜻蜓点水，没有提供任何切实可行的策略来帮助教师弥合数字鸿沟，反倒给人一种“技术万能论”的错觉。

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老实说，这本书的排版和设计简直是对视觉体验的一种折磨。那些密集的文字块，缺乏足够的留白和清晰的层级结构，让我的阅读体验断断续续，仿佛总是在努力穿过一片茂密的灌木丛才能看到远处的风景。更要命的是，它那种一成不变的、沉闷的语调，像是一台老旧的电报机，机械地、不带任何情感地输出信息，完全没有抓住现代学习者对互动和参与的渴望。我特别关注了其中关于“评估工具”的那一章，期望能看到一些关于自适应学习平台或实时反馈机制的深入分析，结果呢？更多的是对传统选择题和基于网络的测验系统的老生常谈，缺乏对新兴数据分析能力如何赋能个性化学习路径的探讨。感觉作者对技术的理解还停留在上一个十年，用一种居高临下的姿态来指导我们如何使用那些早已被市场淘汰的工具。如果一本关于“科技教学”的书，连自身的呈现方式都不能体现出对现代信息传递效率的尊重，那么它内容的可信度自然大打折扣。我期待的是一场关于如何利用前沿技术驱动学习效能提升的辩论，而不是一份冗长、缺乏活力的教科书式陈述。

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我对该书在“教师专业发展”部分所提出的建议感到极度不满意。作者似乎天真地相信，只要提供一套固定的培训课程和一本参考书，教师就能迅速掌握并熟练运用复杂的技术工具。这种“填鸭式”的专业发展模型，完全无视了成人学习的特点——即需要基于实践、合作和反思的学习路径。书中推荐的培训模式，听起来就像是要求教师们在周末突击完成一个大型软件的认证考试，这种压力带来的学习效果，往往是短暂且表面的。真正有效的技术整合，需要的是长期的、同伴互助的社群支持，以及对教学实践的持续性微调。然而，这本书对此避而不谈，而是将责任完全推给了个体教师的“学习意愿”和“技术接受度”。这种论调不仅缺乏同理心，而且从根本上误解了教育系统的运行机制。如果说技术是桥梁，那么这本书提供的，似乎只是一堆未经组装的、缺少说明书的木板，让教师自己去河上搭一座看不见的桥梁。

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这部厚重的砖头拿到手时，我心中就涌起一股不祥的预感，那种感觉就像是面对着一座由枯燥的理论和过时的案例堆砌而成的知识迷宫。翻开扉页，映入眼帘的是密密麻麻的、试图用最学术化的语言来包裹最平庸观点的文字，读起来简直像在啃一块干瘪的、被遗忘了许久的硬面包。作者似乎坚信，每一个技术概念都必须经过层层复杂的定义和冗长的历史回顾才能被读者理解，而实际上，这种做法只会让本就晦涩的主题变得更加难以接近。书中对“整合”的论述尤其令人抓狂，它罗列了大量的框架和模型，却鲜有真正具有实操性的指导，仿佛在告诉我：“看，这就是我们应该做的事情，”却从未真正伸出手来，把我拉进那个实践的场域。我花了大量时间试图在那些抽象的图表中寻找某种灵光乍现，但收获的只有眼部疲劳和对教育技术日益增长的挫败感。它更像是一份为评审委员会准备的报告，而非为一线教育工作者量身定做的工具书，缺乏那种让人眼前一亮的、能立刻应用到明天课堂上的创新火花。那些关于“未来教育”的宏大叙事，在实际的章节里，很快就被淹没在陈旧的软件截图和对过时教学法的不加批判的引用之中，让人不禁怀疑，这本书的“新版”究竟是基于何种标准来定义的。

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阅读体验中，最让我感到困惑的是作者在论述“技术伦理”和“数据隐私”时所表现出的那种轻描淡写。在一个数据泄露事件频发的时代，一本面向教育工作者的权威读物，理应将数据安全和学生权益保护放在极其重要的位置，并提供详尽的风险评估和应对指南。然而，书中处理这一主题的方式，更像是在脚注中提及的、一个必须完成的合规性检查清单，缺乏对复杂伦理困境的深入挖掘。例如，当讨论到使用AI进行学生行为预测时，作者几乎没有触及算法偏见可能带来的歧视性后果，也没有提供关于如何向学生及其家长清晰解释数据收集目的的实用脚本。这不仅是内容的缺失，更是一种责任的逃避。一本合格的当代技术教材，必须正视这些黑暗面，帮助教育者建立批判性的视角，而不是一味地歌颂技术的“光明面”。最终，我合上这本书时，感觉自己被塞满了大量过时的信息和空泛的口号，却对如何自信、安全、有意义地驾驭未来课堂感到更加迷茫和无助。

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