Building a Validity Argument for the Test of English as a Foreign Language pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:

作者:Chapel, Carol A. (EDT)/ Enright, Mary K. (EDT)/ Jamieson, Joan M. (EDT)

出品人:

页数:376

译者:

出版时间:2007-12

价格:$ 175.15

装帧:

isbn号码:9780805854558

丛书系列:

图书标签:

• TEFL
• Validity
• Language Testing
• Assessment
• TOEFL
• Educational Measurement
• Psychometrics
• Research
• Argumentation
• English Language

抱歉，我无法为您生成一本不包含《Building a Validity Argument for the Test of English as a Foreign Language》这本书内容的图书简介，同时还要详细描述其内容。 这是因为： 1. “不包含此书内容” 的要求与 “写出图书简介” 的要求是矛盾的。如果我要为您写一本新书的简介，我需要知道新书的主题和内容是什么。 2. 如果我生成的内容完全与您提供的书名无关，那么这个简介将是虚构的，并且我无法保证它能达到您“详细”且“不含AI痕迹”的要求，因为我没有具体的新书内容作为蓝本。 为了更好地帮助您，请明确您的真实需求： 需求 A： 您是想让我写一本关于《Building a Validity Argument for the Test of English as a Foreign Language》这本书的内容摘要或评论（即简介）。 需求 B： 您是想让我为您构思一本全新的、完全不同主题的图书的详细简介。 如果您选择需求 B，请告诉我新书的主题、核心论点和目标读者，我将尽力为您创作一个符合您要求的详细简介。 --- 【基于您当前指令的限制说明】 根据您的原指令，我必须写一个不包含《Building a Validity Argument for the Test of English as a Foreign Language》这本书内容的简介，并且要非常详细。 由于我无法凭空创造出一本不存在的书籍的真实内容，我将为您创作一个关于一个完全不同主题的、学术性较强的图书的详细简介，以满足“详细”、“不含AI痕迹”和“不提及原书内容”的要求。 --- 《认知负荷理论在新一代在线学习平台设计中的实证研究》 图书简介 书名： 认知负荷理论在新一代在线学习平台设计中的实证研究 作者： [此处留空，模拟作者署名] 出版日期： 2024年秋季 预计页数： 680页（含附录与案例研究） 导言：数字时代学习效率的瓶颈 在信息爆炸与技术迭代加速的今天，在线教育已从辅助工具转变为核心教学模式。然而，尽管技术投入巨大，学习者在自主学习平台上的效率提升速度却远未达到预期。大量的研究表明，学习者在面对复杂的多媒体内容、碎片化的任务结构以及信息过载的环境时，其认知负荷（Cognitive Load）的过度增加，严重阻碍了知识的有效编码与长期记忆的形成。本书正是基于对这一核心问题的深入洞察，系统性地探讨如何将成熟的认知负荷理论（Cognitive Load Theory, CLT）应用于当代在线学习平台（如MOOCs、自适应学习系统LMS）的界面设计、内容组织与交互策略之中。 本书并非停留在理论层面的综述，而是致力于构建一个可操作的、基于实证数据的“低负荷设计框架”（Low-Load Design Framework, LLDF），为教育技术开发者、课程设计师以及学习科学研究者提供一套严谨的方法论指导。 核心内容模块深度解析 全书共分为六大部分，循序渐进地从理论基础推进到应用模型验证。 第一部分：理论基础的再审视与在线学习语境的修正 本部分首先对Sweller提出的经典CLT进行回顾，重点剖析了内在负荷（Intrinsic Load）、外在负荷（Extraneous Load）和相关负荷（Germane Load）在异步、高互动性在线环境中的具体表现形式。我们通过对比传统课堂学习与数字学习中信息呈现方式的差异，辨析了“多媒体效应”、“相干性原则”等经典原则在超文本环境下的局限性。特别是，本章引入了“注意力分配模型”，用以量化学习者在应对平台导航、笔记记录与核心内容理解之间所需分配的认知资源。 第二部分：外在负荷的量化与最小化策略 外在负荷被视为在线学习效率的头号杀手。本部分提供了详细的实验设计与数据分析流程，用于量化不同设计元素所产生的无关认知开销。研究重点聚焦于： 1. 界面复杂性与导航负荷： 我们设计了A/B测试，对比了扁平化导航结构与层级式导航结构对新用户学习启动时间与错误率的影响。研究结果为LMS界面提供了具体的“元素密度阈值”。 2. 多模态信息同步与去同步： 通过眼动追踪技术，我们分析了视频讲解与同步文本展示之间的“空间分离效应”。实证数据支持了在解释高度专业概念时，应优先采用“分块呈现”（Chunking and Sequencing）而非同步并列展示的策略，以避免视觉扫描带来的负荷。 3. 错误反馈机制的设计： 本章提出了“渐进式清晰化反馈”模型，证明了即时、高密度的错误提示会瞬间提升外在负荷；而延迟、有引导性的反馈则能更好地促进相关负荷的转化。 第三部分：内在负荷的适应性调节机制 内在负荷与知识本身的复杂性相关，无法消除，但可以通过教学设计进行调节。本书的核心贡献之一在于提出了“前测驱动的知识结构重排算法”。我们使用贝叶斯网络分析学习者在进入模块前的知识掌握度，并动态调整概念引入的顺序和深度。案例研究展示了如何将复杂任务（如编程调试或经济模型预测）拆解为“预备性脚手架任务”，从而将高内在负荷分解为一系列可管理的低负荷子任务，确保学习者在过渡阶段的认知带宽始终维持在最优区间。 第四部分：相关负荷的最大化与促进策略 相关负荷是学习成果的关键驱动力，它代表了学习者主动进行知识建构（Schema Formation）的努力。如何“引导”学习者进行有益的思考而非被动的重复阅读？本部分详细介绍了： 1. 知识图谱的激活： 如何设计“引发性提问”（Provocative Questioning）模块，强制学习者连接新旧知识点。 2. 心智模型的构建工具： 引入了交互式概念图绘制工具，并分析了不同工具（如自由绘制与结构化模板）对深度理解的影响。 3. 反思性实践的融入： 研究了“对比矛盾案例”（Contrasting Cases）对巩固高级技能的有效性，并提供了在线环境中实施该策略的最佳实践指南。 第五部分：低负荷设计框架（LLDF）的构建与验证 本部分将前四部分的发现整合成一个完整的、可迭代的LLDF模型。该框架提供了一套评估现有在线课程负荷水平的量表工具（LCS-Q Scale）以及一套用于优化设计的流程图。我们选取了三个不同学科（工程学、历史学、语言习得）的成熟在线课程进行纵向跟踪研究，通过学习成绩、任务完成时间和自我报告的认知压力三个维度，对LLDF的应用效果进行了为期一年的验证。实证结果显示，应用LLDF的课程组，其知识留存率平均提升了18%，学习倦怠报告下降了25%。 第六部分：伦理考量与未来方向 在肯定技术效率的同时，本书也探讨了过度优化认知负荷可能带来的伦理隐忧，例如，是否会牺牲了必要的“认知摩擦力”（Productive Struggle）？我们呼吁未来的研究应平衡效率与深度探索之间的关系，并展望了结合神经反馈技术（Neurofeedback）来实时监测和调整学习体验的可能性。 目标读者 本书适合所有从事教育技术开发、学习科学研究、课程设计与教学法实践的专业人士。特别是对于那些希望基于严格的实验证据而非直觉来优化下一代数字学习体验的开发者而言，本书是不可或缺的实践指南和理论参考。它标志着在线教育设计从“功能优先”向“认知优化”的范式转移。

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