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:$ 73.39

装帧:

isbn号码:9780805859195

丛书系列:

图书标签:

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

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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.

好的，下面是为您构思的一份图书简介，该书名为《深入探索未知：现代科学发现的路径与工具》，内容侧重于科学研究方法、前沿交叉学科应用以及科学伦理等，不包含原书《Learning to Solve Complex Scientific Problems》的具体内容。书名：《深入探索未知：现代科学发现的路径与工具》图书简介在人类文明的长河中，科学始终是驱动进步的核心力量。从对宇宙起源的追问，到对生命奥秘的破解，再到对物质世界基本规律的揭示，每一次重大的科学突破都依赖于一套精妙的方法论和一套日益精进的工具集。本书《深入探索未知：现代科学发现的路径与工具》旨在为读者提供一幅宏大的现代科学研究全景图，它不仅梳理了科学发现的历史脉络，更深入剖析了当下前沿领域如何通过跨学科协作与技术革新实现范式转移。本书的核心目标是引导读者超越单一学科的壁垒，理解复杂系统思维在现代科研中的重要性。我们不再局限于将问题拆解为孤立的部分，而是强调在宏观层面构建连接点，用系统论的视角去捕捉涌现现象。这要求研究者掌握从古典物理到复杂网络理论的思维工具，并能灵活应用于生物学、材料科学乃至社会科学的交叉领域。第一部分：研究范式的演变与科学哲学基础科学研究并非一条直线，而是充满了革命性的飞跃。本部分将回顾科学方法论的演变，从弗朗西斯·培根的归纳法到卡尔·波普尔的证伪主义，探讨这些哲学基石如何塑造了我们理解世界的方式。重点将放在“范式转换”（Paradigm Shift）的概念上，分析历史上关键的科学革命——例如牛顿力学到相对论的过渡，以及生物学中DNA双螺旋结构的发现——是如何挑战既有认知框架并建立新的理论体系的。此外，我们还会深入探讨“观察与理论的相互作用”。纯粹的观察是盲目的，而没有经验支撑的理论是空洞的。本书将阐释如何设计出既具有高度控制性又足够灵活的实验，以在复杂的自然系统中分离出可测量的变量，从而有效检验理论假设。这一部分强调的是科学研究的严谨性与批判性思维的培养。第二部分：数据洪流时代的驱动力：计算科学与人工智能进入21世纪，科学研究的核心驱动力之一已转向大规模数据处理和计算模拟。传统上依赖于物理实验和笔算分析的学科，正经历一场由高性能计算（HPC）和机器学习（ML）驱动的深刻变革。本书将详细介绍现代计算科学如何重塑科研流程。在材料科学中，密度泛函理论（DFT）和分子动力学模拟如何以前所未有的精度预测新材料的性能，从而大幅缩短研发周期。在气候科学中，全球耦合模型（GCMs）如何整合数以亿计的气象观测数据，以预测气候变化的长期趋势。尤其值得关注的是人工智能在科研中的角色。我们探讨深度学习模型如何从海量基因组数据中识别疾病标志物，如何在天文学中自动分类星系光谱，以及它们如何辅助药物发现过程中的虚拟筛选。本书不回避技术细节，会介绍诸如卷积神经网络（CNN）在图像分析中的应用，以及图神经网络（GNN）在理解复杂分子结构和蛋白质折叠问题上的前沿进展，旨在让读者理解这些工具背道后之的数学原理和局限性。第三部分：跨越界限：前沿交叉学科的探索现代科学的重大突破往往发生在传统学科的交汇点。本书将聚焦于几个最具活力的交叉领域，展示整合不同知识体系的强大力量。生物物理学与合成生物学：探讨如何运用物理学的工具和模型来理解细胞内复杂的生物分子机器的运作机制，以及如何通过工程学原理设计全新的生命系统。我们将分析CRISPR-Cas9技术的工程学基础，以及其对生命科学带来的伦理挑战。神经科学与认知科学的计算模型：研究大脑如何处理信息、形成记忆和做出决策。本书会介绍诸如“贝叶斯大脑假说”等前沿理论，并探讨如何利用先进的脑成像技术（如fMRI和钙成像）与复杂的计算模型相结合，来映射意识的神经关联物。量子信息与基础物理：概述量子计算的原理，分析它如何从根本上改变解决特定问题的能力，例如在密码学、优化问题和材料模拟方面的潜力。同时，探讨弦理论、圈量子引力等试图统一物理学基本力的理论框架及其面临的实验验证困境。第四部分：科学的社会责任与未来展望科学发现的力量是巨大的，随之而来的是不可推卸的社会责任。本书的最后一部分将转向科学研究的伦理、治理与传播。我们将讨论科研诚信的重要性，包括数据共享、同行评审的优化，以及如何应对日益突出的“可重复性危机”（Reproducibility Crisis）。面对全球性挑战（如流行病、能源危机），本书强调跨国界、跨学科的合作机制，并分析科学政策制定者在引导资源流向基础研究与应用研究之间的平衡艺术。最后，本书将展望未来十年科学探索的可能方向。我们讨论人类探索的边界——从系外行星的生物信号搜寻，到对暗物质和暗能量的最终确认——并思考如何培养下一代科学家，使其不仅具备精湛的专业技能，更拥有应对不确定性、拥抱跨界合作的开放心态。《深入探索未知：现代科学发现的路径与工具》是一部面向所有对科学前沿抱有好奇心的读者、研究生、青年研究人员以及科技政策制定者的深度指南。它不仅传授知识，更致力于点燃探索未知的激情，并提供一套结构化的思维框架，以驾驭这个充满复杂性与无限可能性的科学新时代。