中小学教育科研方法

中小学教育科研方法 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

出版者:中国矿业大学出版社
作者:顾书明
出品人:
页数:0
译者:
出版时间:2000-12-01
价格:21.8
装帧:
isbn号码:9787810702638
丛书系列:
图书标签:
  • 教育科研
  • 中小学教育
  • 研究方法
  • 教学研究
  • 教育教学
  • 科研论文
  • 课题研究
  • 教育技术
  • 教师发展
  • 学术写作
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具体描述

深度学习:从理论基石到前沿应用 作者: [虚构作者姓名,例如:王 启明 / 张 丽华] 出版社: [虚构出版社名称,例如:智慧之光出版社 / 科技前沿文化] ISBN: [虚构ISBN编号,例如:978-7-5680-xxxx-x] --- 图书简介 《深度学习:从理论基石到前沿应用》 是一部全面而深入探讨现代人工智能核心驱动力——深度学习的权威著作。本书旨在为计算机科学、数据科学、电子工程领域的学生、研究人员以及希望将深度学习技术应用于实际业务的工程师和技术人员提供一个从零开始,直至掌握复杂模型的完整知识体系。我们摒弃了对基础概念的简单罗列,而是力求构建一个连贯的、注重直觉理解与数学严谨性并重的学习路径。 本书结构设计精妙,逻辑清晰,共分为五大部分,共十八章,层层递进,确保读者能够扎实掌握理论,并熟练运用主流框架解决实际问题。 --- 第一部分:基础构建——从神经元到网络结构 (Foundation Building: From Neurons to Network Architectures) 本部分是理解深度学习世界的基石。我们首先回顾了机器学习的背景与演变,明确深度学习在当前技术版图中的独特地位。 第一章:统计学习回顾与神经网络的诞生。 本章详细阐述了传统机器学习的局限性,如特征工程的瓶颈,从而自然引入人工神经网络(ANN)的概念。我们细致讲解了神经元的数学模型、激活函数的特性(Sigmoid, Tanh, ReLU及其变体)及其对模型非线性拟合能力的影响。 第二章:前向传播与误差反向传播(BP算法)。 这是深度学习的核心计算过程。本章深入剖析了链式法则如何在网络中高效计算梯度。我们不仅仅停留在公式推导,更侧重于解释 BP 算法的直观意义——误差如何逐层分配,指导权重更新。同时,本章详细讨论了优化器(如SGD、Momentum、Nesterov加速梯度)的原理及其对训练收敛速度和稳定性的作用。 第三章:现代优化策略与正则化技术。 随着网络规模的扩大,优化问题变得愈发复杂。本章聚焦于自适应学习率算法,如 Adagrad、RMSprop 和革命性的 Adam 优化器。此外,我们详细探讨了过拟合的本质,并系统介绍了主要的正则化手段:L1/L2正则化、Dropout、批量归一化(Batch Normalization)及其在稳定训练过程中的关键作用。 --- 第二部分:经典深度模型——洞悉图像处理的脉络 (Classic Deep Models: Tracing the Veins of Image Processing) 本部分是深度学习应用最为成熟的领域——计算机视觉(CV)的理论基础。 第四章:卷积神经网络(CNN)的原理。 本章是本书的亮点之一。我们从二维信号处理的视角出发,深入剖析了卷积操作的本质、权值共享和稀疏连接的优势。详细解释了卷积核(Filter)的尺寸、步长(Stride)和填充(Padding)如何影响特征图的生成。 第五章:主流CNN架构的演进。 本章按时间线索梳理了经典CNN架构的创新点:LeNet在手写数字识别中的开创性工作;AlexNet如何利用GPU加速和ReLU激活函数实现突破;VGG网络对深度与统一性的追求;GoogleNet(Inception模块)对计算效率和多尺度特征提取的优化;以及ResNet(残差网络)如何通过引入跳跃连接解决了深度网络中的梯度消失和退化问题。 第六章:目标检测与语义分割基础。 在理解了基础CNN后,本章转向更高级的视觉任务。我们介绍了目标检测的两种主要范式:两阶段检测器(R-CNN系列)和一阶段检测器(YOLO、SSD)。对于语义分割,我们详细解释了全卷积网络(FCN)的思想,以及 U-Net 结构在医学图像分析中的高效设计。 --- 第三部分:序列数据处理——自然语言的桥梁 (Processing Sequential Data: Bridging the Gap to Natural Language) 本部分转向处理时间序列和文本数据,重点介绍循环神经网络(RNN)及其变体。 第七章:循环神经网络(RNN)与梯度问题。 本章解释了为什么传统前馈网络不适用于序列数据,并介绍了 RNN 的结构和“时间维度”上的参数共享。随后,我们深入分析了长序列训练中出现的梯度爆炸和梯度消失问题,为后续的改进机制做铺垫。 第八章:长短期记忆网络(LSTM)与门控循环单元(GRU)。 本章详细阐述了 LSTM 单元内部的三个核心门(遗忘门、输入门、输出门)和细胞状态(Cell State)是如何协同工作,实现对长期依赖信息的选择性记忆和遗忘。GRU 作为 LSTM 的简化版本,也得到了充分的介绍和比较。 第九章:序列到序列(Seq2Seq)模型与注意力机制(Attention)。 Seq2Seq 架构是机器翻译、语音识别等任务的基石。本章详细描述了编码器-解码器结构,并引入了突破性的“注意力机制”。我们解释了注意力如何让解码器在生成每个输出时,动态地关注输入序列中最重要的部分,极大地提升了长序列处理的性能。 --- 第四部分:革命性的架构——Transformer模型及其生态 (The Revolutionary Architecture: Transformer and Its Ecosystem) 本部分专注于当前自然语言处理(NLP)领域的主导范式——Transformer。 第十章:自注意力机制(Self-Attention)与多头机制。 本章彻底解构了 Transformer 的核心——自注意力机制(Scaled Dot-Product Attention)。我们详细解释了 Query (Q)、Key (K)、Value (V) 矩阵的计算过程,以及多头注意力如何允许模型从不同的表示子空间中学习信息。 第十一章:完整的Transformer结构。 本章整合了编码器和解码器堆栈,解释了位置编码(Positional Encoding)对于引入序列顺序信息的重要性,以及前馈网络和层归一化(Layer Normalization)在整体结构中的作用。 第十二章:预训练语言模型(PLM)的崛起。 本章深入探讨了基于 Transformer 的预训练范式。BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) 如何通过掩码语言模型(MLM)和下一句预测(NSP)实现双向上下文理解;GPT (Generative Pre-trained Transformer) 系列如何通过自回归方式展现强大的生成能力。我们分析了这些模型的预训练目标、微调策略及它们对下游任务带来的深远影响。 --- 第五部分:进阶主题与实践指南 (Advanced Topics and Practical Guidelines) 本书的最后一部分将视野扩展到更广泛的应用领域,并提供实用的工程指导。 第十三章:生成模型:变分自编码器(VAE)与生成对抗网络(GAN)。 本章介绍了两种强大的生成模型。VAE 部分强调了潜在空间(Latent Space)的概率分布和重参数化技巧。GAN 部分则深入剖析了生成器和判别器之间的博弈过程,并介绍了 DCGAN、WGAN 等关键变体。 第十四章:深度强化学习(DRL)概述。 本章简要介绍了 DRL 的基本框架(Agent, Environment, Reward),重点讲解了 Q-Learning 的深度化版本DQN (Deep Q-Network),以及策略梯度方法(如REINFORCE)。 第十五章:模型部署与效率优化。 理论模型在实际应用中需要考虑效率和资源消耗。本章讨论了模型量化(Quantization)、模型剪枝(Pruning)以及知识蒸馏(Knowledge Distillation)等技术,以实现模型的小型化和加速部署。 第十六章:深度学习框架实战——PyTorch/TensorFlow。 本章提供动手实践指南,重点演示如何使用现代框架搭建自定义网络层、实现高效的数据加载管道,以及利用 GPU 进行并行计算,确保读者能够快速将所学知识投入实际项目。 第十七章:可解释性与鲁棒性(XAI)。 随着模型应用于高风险决策领域,理解模型的“黑箱”至关重要。本章介绍了解释模型决策的方法,如 Grad-CAM 和 LIME,并讨论了对抗性攻击和防御策略,以增强模型的鲁棒性。 第十八章:未来展望与研究热点。 本章总结当前深度学习的前沿趋势,包括自监督学习、神经形态计算的潜力,以及大模型时代下对计算资源的再思考。 --- 本书特色 1. 直觉驱动的数学推导: 每一项重要公式的引入都伴随着清晰的物理或直觉解释,避免了纯粹的数学堆砌。 2. 代码片段嵌入: 关键算法(如反向传播、注意力机制)均配有清晰的伪代码或主流框架(如 PyTorch)的实现示例,便于读者边学边练。 3. 历史脉络清晰: 详细梳理了从感知机到 Transformer 的技术演进路径,让读者理解每个新模型的诞生都是为了解决前一个模型的痛点。 4. 跨领域视野: 覆盖计算机视觉、自然语言处理和强化学习三大核心应用领域,为综合性人才培养奠定坚实基础。 本书不仅是一本教材,更是一部深入探究现代人工智能驱动力的工程实践手册。

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这本《中小学教育科研方法》给我带来的冲击,更多的是一种系统性的认知升级。我之前对教育研究的理解,可能停留在一些零散的经验分享和感性认识上,总觉得科研离自己很遥远,很高深。但这本书却以一种极其接地气的方式,将科研的逻辑和方法呈现在我面前。我最感兴趣的部分是关于“文献回顾”的章节。它详细讲解了如何有效地查找、筛选和梳理与研究主题相关的学术文献,以及如何从中提炼出研究的理论基础和研究空白。书中甚至给出了具体的检索策略和文献阅读方法,这对于我这样初涉科研的人来说,无疑是雪中送炭。我曾因为不知道如何开始文献梳理而头疼不已,这本书的出现,让我找到了清晰的思路。而且,它强调了文献回顾的重要性,即它是避免重复研究、站在巨人肩膀上的关键一步。书中还深入探讨了“定性研究”和“定量研究”的各自特点和适用范围,并且详细阐述了如何将两者结合起来,进行“混合研究”。这一点让我大开眼界,原来不同类型的数据和分析方法,是可以相互补充,相互印证的,从而能够更全面地洞察教育现象。它用实际案例说明,比如,通过问卷调查收集学生的学习态度数据(定量),再通过访谈了解他们产生这种态度的深层原因(定性),这种“量化”与“质化”的结合,让研究的结论更加丰富和深刻。

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《中小学教育科研方法》这本书,在我看来,是一本真正做到“授人以渔”的工具书。它在“研究的实施”部分,对每一个环节都做了非常详尽的说明。我印象最深的是关于“抽样技术”的章节。书中详细介绍了不同类型的抽样方法,如随机抽样、分层抽样、整群抽样等,以及它们各自的优缺点和适用条件。它不仅仅是罗列理论,更重要的是解释了如何根据研究目的和研究对象的特点,选择最合适的抽样方法,以确保样本的代表性,从而使研究结果能够更好地推广到总体。书中还通过具体的例子,演示了如何进行抽样操作,例如如何从全校学生中抽取一个有代表性的样本来进行问卷调查。它还强调了抽样误差的控制和评估,以及如何通过增加样本量来减小抽样误差。此外,书中对“数据收集”的讲解也十分到位,它详细介绍了不同数据收集方法的特点,如访谈、观察、问卷、文献查阅等,并提供了相应的操作技巧和注意事项。它提醒研究者要注意数据的客观性、准确性和完整性,并提供了防止数据偏差的措施。

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《中小学教育科研方法》这本书,给我的感觉是,它不仅仅是一本学术著作,更像是一位循循善诱的良师益友,引领我在教育研究的道路上不断前行。我特别喜欢书中关于“研究工具的开发与选择”的篇章。它详细讲解了如何设计和验证问卷、访谈提纲、观察量表等研究工具,以确保其信度和效度。书中列举了多种问卷设计的基本原则,如问题的清晰性、选项的互斥性、量表的类型等等,并且通过具体案例展示了如何从初步设计的问卷中找出不足,并通过预试和修订来不断完善。这让我意识到,一个看似简单的问卷,背后需要经过多少精心的打磨。它还强调了工具的选择要与研究问题紧密结合,不能盲目套用,需要根据具体的研究对象和研究情境进行恰当的选择。书中还提到了一些现有的、经过验证的教育研究工具,并说明了如何获取和使用它们,这对于初学者来说,极大地节省了时间,也保证了研究的专业性。我印象最深的是,书中详细阐述了“信度”和“效度”这两个概念,并且解释了它们对研究结论的决定性影响。它用生动的语言和形象的比喻,让我深刻理解了这两个抽象的统计学概念,并教会了我如何在实际研究中去提升工具的信效度。

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《中小学教育科研方法》这本书,就像一座宝库,里面蕴藏着解决教育难题的钥匙。我尤其对书中关于“研究的伦理问题”的深入剖析感到震撼。它不仅仅停留在理论层面,而是详细列举了教育研究中可能遇到的各种伦理困境,比如在研究儿童时,如何获得合法有效的知情同意,如何保护儿童的隐私,如何避免研究对儿童造成伤害等等。书中给出了详细的伦理审查流程和操作指南,让我深刻认识到,教育研究的严谨性,首先体现在对研究对象的尊重和保护上。它强调了研究者应具备高度的责任感和职业道德,将研究对象的福祉置于首位。书中还详细介绍了“匿名化”和“去识别化”等数据处理技术,以及如何在研究报告中恰当地呈现研究结果,避免泄露个人信息。它用案例说明,比如一项关于学生学习困难的研究,在访谈过程中,研究者如何注意保护学生的隐私,如何在报告中用代号替代真实姓名,以及如何处理敏感的个人信息。这些细节的处理,充分体现了研究者对伦理的高度重视。这本书让我明白,教育研究不仅仅是学术活动,更是一项充满人文关怀和社会责任的活动。

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当我合上《中小学教育科研方法》这本书时,我感到一种前所未有的充实和信心。书中对于“研究成果的推广与应用”的论述,给我留下了深刻的印象。它强调了教育研究的最终目的是为了指导实践,促进教育发展,因此,如何有效地将研究成果转化为实践,是一个至关重要的环节。书中详细介绍了不同形式的研究成果呈现方式,如学术论文、研究报告、学术会议交流、以及面向教育一线教师的培训和讲座等。它鼓励研究者要以多种方式,将自己的研究发现和理论思想传播给更广泛的教育群体。书中还探讨了如何克服研究成果在实践中推广应用的障碍,例如观念的陈旧、资源的匮乏、以及操作的困难等,并提出了一些可行的策略和建议。它用案例说明,比如一项关于“游戏化教学”的研究,研究者不仅仅发表了学术论文,还积极组织面向一线教师的培训,分享游戏化教学的设计原则和实践经验,并提供相关的教学资源,从而有效地推动了游戏化教学在中小学中的应用。这本书让我明白,真正的教育科研,不仅仅是埋头于书本和数据,更要走向实践,影响教育,让科学的理念和方法惠及更多的学生和教师。

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拿起《中小学教育科研方法》,我感受到的是一种对教育事业的深沉关怀和对科学探索的执着追求。我特别赞赏书中关于“研究的创新性”的探讨。它鼓励教育工作者不要满足于现状,要敢于质疑,敢于挑战权威,去发现新的教育规律和教育模式。书中详细阐述了不同类型的创新,如理论创新、方法创新、技术创新等,并且给出了一些启发性的思路,比如如何从跨学科的视角看待教育问题,如何借鉴其他领域的成功经验来解决教育难题。它并没有空泛地谈论“创新”,而是提供了具体的途径和方法,比如通过对现有研究的批判性反思,发现其局限性,从而寻找新的研究方向;或者通过对教学实践中出现的新现象进行深入观察和分析,从中提炼出具有创新价值的研究课题。书中还强调了创新与实践相结合的重要性,即研究成果最终要能够应用于教育实践,解决实际问题,推动教育进步。它用案例说明,比如一项关于“翻转课堂”的研究,它不仅仅是对这种教学模式的理论探讨,更重要的是它通过实验和观察,验证了其在提高学生学习主动性和参与度方面的有效性,并为如何在实践中更好地推广和应用提供了具体的建议。

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这本书的名字叫《中小学教育科研方法》,我是在一次偶然的机会下在书店看到的。当时被它朴实无华的书名吸引了,心想,作为一名基层教育工作者,平时工作中总会遇到各种各样的问题,也希望能用科学的方法去解决,去探索,去提升教育教学的质量。拿到书后,我迫不及待地翻开。首先映入眼帘的是它清晰的章节划分,从研究的缘起,到研究的类型,再到具体的实施步骤,以及最后的研究成果的呈现,都循序渐进,逻辑性很强。我特别喜欢其中关于“教育问题识别”的部分,它详细地讲解了如何从日常的教学实践中发现有价值的研究点,如何通过观察、访谈、问卷等多种方式去搜集初步的资料,让我觉得自己原来在工作中遇到的困惑,并非是孤例,而且有系统性的方法去捕捉和定义。接着,书中对不同研究方法的介绍,如行动研究、案例研究、调查研究等,都配有生动的案例,让我对这些抽象的理论有了更直观的理解。比如,关于行动研究,书中举了一个教师如何通过改进课堂提问策略来提高学生参与度的例子,这个例子非常贴近我们的日常教学,让我茅塞顿开,原来许多看似微小的教学改进,都可以成为严谨的教育研究。而且,书中并没有停留在理论层面,还提供了很多具体的操作指南,比如如何设计一份有效的问卷,如何进行数据分析,如何撰写研究报告等等,这些都让我觉得非常实用,仿佛有一个经验丰富的导师在手把手地教我。整本书读下来,我感觉自己对教育研究的畏惧感大大降低,取而代之的是一种强烈的跃跃欲试的冲动,我开始思考,是否可以将书中所学到的方法,应用到我正在进行的某个教学环节中。

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当我读到《中小学教育科研方法》中关于“研究的选题”这一部分时,我深感自己过去的迷茫得到了解答。书中详细讲解了如何从教育实践中发现有价值的研究问题,如何对研究问题进行界定和聚焦,使其具有可行性和研究价值。它强调了“小切口,深挖掘”的研究思路,鼓励研究者选择那些虽然看似微小,但能够深入探讨并带来实质性变革的研究课题。书中提供了一些具体的选题方法,比如通过对现有教育理论的质疑,通过对教学实践中出现的新现象的观察,或者通过对教育政策的解读来寻找研究的切入点。它还强调了研究者个人兴趣和专业优势在选题过程中的重要性,只有选择自己感兴趣且擅长的领域,才能更有动力和热情地投入到研究中。书中还提到了“问题导向”和“理论导向”的选题原则,以及如何将两者有机结合。它用案例说明,比如一位教师发现班级学生普遍缺乏独立思考能力,通过观察和分析,她将研究问题聚焦于“如何通过引导式提问来提升小学生的批判性思维能力”。这个研究问题就具有鲜明的实践导向和明确的研究目标。

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当我翻阅《中小学教育科研方法》时,最打动我的,是它对教育研究过程的细致描绘,仿佛为我勾勒出了一幅完整的科研地图。我尤其喜欢书中关于“数据分析”的章节,它详细介绍了各种统计分析方法,如描述性统计、推论性统计,以及如何使用SPSS等统计软件进行操作。虽然我之前对统计学有些畏惧,但书中的讲解非常循序渐进,配以大量的图表和实例,让我逐渐克服了心理障碍。它不仅仅是罗列公式,更重要的是解释了每种统计方法的意义和应用场景,比如,何时使用t检验,何时使用方差分析,以及如何解读分析结果,等等。书中还强调了数据分析的准确性和可靠性,以及如何避免常见的统计错误。我记得书中举了一个关于“不同教学模式对学生学习成绩影响”的研究案例,它详细展示了如何收集学习成绩数据,如何进行t检验来比较两组学生的平均成绩差异,以及如何根据p值来判断差异是否具有统计学意义。这让我明白,看似简单的分数比较,背后也可以有严谨的统计学支撑。此外,书中对“研究报告的撰写”也提供了非常实用的指导,从标题、摘要、引言,到方法、结果、讨论,再到结论和参考文献,都给出了明确的要求和建议,这让我对如何清晰、规范地呈现自己的研究成果有了清晰的认知。

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当我拿起《中小学教育科研方法》这本书时,我首先想到的是教育改革浪潮中,我们每位教育工作者肩上的责任。不仅仅是传授知识,更重要的是如何科学地理解和推动教育发展。这本书的出现,就像沙漠中的甘泉,为我指明了方向。我尤其对书中关于“研究伦理”的阐述印象深刻。在进行教育研究的过程中,保护学生的权益、尊重研究对象的隐私是至关重要的。书中详细列举了在数据收集、分析和报告过程中可能遇到的伦理困境,并提供了相应的解决方案,这让我深刻认识到,科研的严谨性不仅体现在方法的科学性上,更体现在对人性的尊重上。此外,书中对“研究设计”的讲解也极为到位。它深入浅出地剖析了不同研究设计的优缺点,以及如何根据研究目的和实际条件选择最合适的研究设计。我特别喜欢其中关于“准实验设计”的讨论,它通过对实验组和对照组的设置,以及对干预措施的控制,让我理解了如何更有效地评估教学方法的有效性。书中还提供了大量实例,比如一项关于引入项目式学习对学生合作能力影响的研究,从研究问题的提出、研究假设的构建,到样本的选择、数据的收集和分析,都进行了细致的展示。这让我明白,一个看似简单的教学设想,背后可以蕴含着严谨的科学探究过程。这本书的价值不仅仅在于教授理论知识,更在于它培养了一种科学思维方式,一种对教育现象保持好奇心和探索精神的态度。

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