Learning to Solve Complex Scientific Problems pdf epub mobi txt 电子书下载 2026

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出版者:

作者:Jonassen, David H. 编

出品人:

页数:416

译者:

出版时间:2007-6

价格:$ 169.50

装帧:

isbn号码:9780805859188

丛书系列:

图书标签:

科学问题解决
复杂系统
学习方法
科研技能
问题分析
创新思维
跨学科
建模
数据分析
科学计算

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具体描述

Problem solving is implicit in the very nature of all science, and virtually all scientists are hired, retained, and rewarded for solving problems. Although the need for skilled problem solvers has never been greater, there is a growing disconnect between the need for problem solvers and the educational capacity to prepare them. "Learning to Solve Complex Scientific Problems" is an immensely useful read offering the insights of cognitive scientists and engineering and science educators who explain methods for helping students solve the complexities of everyday, scientific problems. Important features of this volume include discussions on: how problems are represented by the problem solvers and how perception, attention, memory, and various forms of reasoning impact the management of information and the search for solutions; how academics have applied lessons from cognitive science to better prepare students to solve complex scientific problems; gender issues in science and engineering classrooms; and questions to guide future problem-solving research. The innovative methods explored in this practical volume will be of significant value to science and engineering educators and researchers, as well as to instructional designers.

《探寻未知：现代科学研究方法与思维范式》第一部分：理论基石与研究哲学第一章：科学本质的再审视本章深入探讨了科学知识的本质、科学共同体的结构及其演变历程。我们不再将科学视为一个静态的、积累性的知识体系，而是将其视为一个动态的、自我修正的社会实践。重点分析了波普尔的证伪主义、库恩的范式转换理论，以及拉卡托斯的科学研究纲领等经典哲学思想，并引入后现代视角对科学知识的“客观性”进行审视。探讨了科学研究中价值判断的作用，以及科学文化对研究方向的塑造力。第二章：逻辑构建与模型思维本章致力于解析科学推理的结构。详细阐述了演绎推理、归纳推理和溯因推理（Abduction）在不同科学分支中的应用。重点介绍了构建科学模型的全过程：从现象抽象到变量选取，从数学表述到参数估计。我们分析了模型的局限性——简化与失真之间的永恒张力。通过对理想化假设的剖析，指导读者理解如何评估一个模型的适用范围和解释力。第三章：量化与定性研究的辩证统一本章超越了传统上将定量和定性方法对立的观点，探讨如何在复杂的科学情境中实现两者互补。定量分析部分关注高维数据处理的前沿技术，包括贝叶斯方法在不确定性量化中的应用，以及非参数统计在小样本研究中的策略。定性研究部分则聚焦于深度访谈协议的设计、文本编码的严谨性，以及案例研究中跨层次分析的技巧，确保定性结论同样具备系统的支撑。第二部分：前沿实践与技术驱动第四章：实验设计的精妙艺术本章全面涵盖了从基础实验室操作到大规模田野调查的实验设计原则。详细介绍了因子设计（Factorial Designs）、响应曲面法（Response Surface Methodology）在优化过程中的应用。对于因果推断，本章引入了准实验设计（Quasi-experimental Designs），如断点回归（Regression Discontinuity）和倾向得分匹配（Propensity Score Matching），以应对真实世界中难以进行随机分配的挑战。同时，深入讨论了实验的内外部效度控制，特别是对“安慰剂效应”和“霍桑效应”的系统性处理。第五章：复杂数据获取与处理的自动化流程本章聚焦于当代科学面临的数据洪流。介绍了高通量筛选技术产生的数据集的特点与挑战，如稀疏性、噪声和偏差。重点讲解了数据清洗、预处理的标准操作流程（SOP）。在数据获取方面，讨论了传感器网络、远程感知技术在环境科学和地球科学中的部署策略，以及如何确保采集数据的时空一致性和可追溯性。第六章：计算模拟与虚拟实验平台本章探讨了计算科学作为“第三种科学范式”的核心地位。详细阐述了不同尺度的模拟方法：从分子动力学（MD）到有限元分析（FEA）。重点介绍了如何选择合适的计算算法（如蒙特卡洛、有限差分）以匹配物理问题。更重要的是，本章讨论了模拟结果的验证与校准（Validation and Verification），强调将模拟结果与实际观测数据进行严格对比的重要性，以及如何利用云计算资源进行大规模参数空间探索。第三部分：跨学科整合与知识传播第七章：跨学科研究的组织与管理本章旨在指导研究者如何有效地在学科边界模糊的地带进行工作。分析了跨学科合作中常见的沟通障碍——“术语鸿沟”，并提供了建立共享词汇表和统一研究目标的方法论。讨论了跨学科团队的领导力模型，以及如何平衡不同学科背景研究者的评估标准与激励机制。通过分析历史上的成功案例，揭示了概念迁移和方法论嫁接的关键步骤。第八章：批判性评估与同行评议的机制本章将科学研究的终点——知识传播环节置于核心地位。细致剖析了科学论文的结构（IMRaD范式）及其内在的逻辑链条。重点在于如何进行严谨的批判性阅读，识别文献中的逻辑谬误、数据处理中的选择性偏倚（Selection Bias）。对同行评议过程的机制、潜在的系统性偏见进行了深入探讨，鼓励研究者将自我审查提升到方法论的高度。第九章：研究的伦理考量与社会责任本章探讨了科学实践中不可回避的伦理维度。除了传统的学术不端（如数据伪造、剽窃）的识别与预防外，本章更侧重于前沿研究的社会影响。例如，基因编辑技术、人工智能的偏见（Bias）以及大规模数据共享的隐私风险。指导研究人员建立前瞻性的伦理风险评估框架，确保研究成果的开发与应用符合人类福祉和社会正义的长期目标。结语：科学探索的持续精神本章总结了贯穿全书的研究者应具备的素质：对不确定性的容忍度、对既有知识的敬畏与挑战精神，以及对真理的坚韧不拔的追求。强调科学探索是一个永无止境的循环，每一次发现都必然孕育着新的未知领域。