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出版者:Idea Group Pub

作者:Howell, Scott L. (EDT)/ Hricko, Mary (EDT)

出品人:

页数:280

译者:

出版时间:

价格:69.95

装帧:Pap

isbn号码:9781591407218

丛书系列:

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• 在线评估
• 测量
• 教育测量
• 心理测量
• 评估技术
• 在线学习
• 教育技术
• 数据分析
• 信效度
• 标准化测试

《教育评估的理论与实践》 本书深入探讨了教育评估的各个层面，旨在为教育工作者、研究者以及政策制定者提供一个全面而系统的理论框架和实践指导。评估是教育过程中不可或缺的一环，它不仅关乎学生学习成果的衡量，更深刻影响着教学方法的调整、课程设计的优化以及教育政策的制定。本书的目标是帮助读者理解评估的本质，掌握科学的评估方法，并能灵活运用这些知识来提升教育的质量与效率。 第一部分：教育评估的哲学基础与概念演进 本部分将追溯教育评估的历史渊源，解析不同哲学思潮对评估观念的影响。我们将探讨评估作为一种诊断工具、一种改进手段，以及一种促进学习过程的哲学定位。从早期以教师为中心的成绩评价，到如今强调形成性评估、以学生为中心的评估模式，评估观念的演进历程将被细致梳理。此外，本部分还将清晰界定一系列核心概念，如测量、评价、评估、诊断、预测、控制等，区分它们之间的异同，并阐释它们在教育语境下的具体含义。理解这些基本概念是进行有效教育评估的前提。 第二部分：教育评估的理论框架与模型 教育评估的理论基础多种多样，本书将重点介绍几种具有代表性的理论框架。我们将深入剖析目标评价模型（Objectives-Referenced Evaluation）、能力本位评价模型（Competency-Based Evaluation）、过程评价模型（Process Evaluation）以及情境评价模型（Contextual Evaluation）。每种模型都提供了不同的视角和方法来理解和实施评估。例如，目标评价模型强调评估是否达成了预设的学习目标；能力本位评价模型则关注学生在特定领域所展现的实际能力；过程评价模型着眼于学习过程中的关键节点，以期及时发现并解决问题；情境评价模型则强调评估应置于具体的教育情境中进行，考虑多种影响因素。此外，本书还将介绍涌现的、更为综合的评估模型，如形成性评估（Formative Assessment）和总结性评估（Summative Assessment）的理论支撑，以及它们在不同教育阶段的应用。 第三部分：教育评估的原则与设计 科学的教育评估必须遵循一系列基本原则。本书将详细阐述公平性、有效性、可靠性、实用性、敏感性等评估原则，并探讨如何在评估设计中体现这些原则。例如，公平性要求评估对所有学生都应一视同仁，不因背景差异而产生不公平；有效性意味着评估所测量的内容必须是设计者想要测量的；可靠性则保证了评估结果的稳定性，即在相同条件下重复测量应得到相似的结果。 在评估设计方面，本书将引导读者系统地学习如何制定清晰的评估目的，选择合适的评估内容，确定适宜的评估标准，并据此构建评估工具。我们将详细介绍内容效度、结构效度、效标关联效度等不同类型的效度以及它们在评估设计中的重要性。同时，也将讲解信度系数的计算与解释，并提供提升评估可靠性的具体策略。 第四部分：多元化的教育评估方法与工具 教育评估的工具和方法多种多样，本书将涵盖主要的评估手段。我们将详细介绍： 纸笔测验（Paper-and-Pencil Tests）：包括选择题、填空题、简答题、论述题等不同题型，以及它们的编制原则、评分标准和优缺点。 表现性评估（Performance-Based Assessment）：如项目（Projects）、作品集（Portfolios）、演示（Presentations）、模拟（Simulations）等，强调学生主动参与和展示真实能力。 观察性评估（Observational Assessment）：教师对学生行为、参与度、互动等进行系统观察，并记录分析。 访谈与问卷（Interviews and Questionnaires）：用于收集学生、教师、家长等对教学、学习、课程等方面的看法和反馈。 评估技术（Assessment Technologies）：介绍如何利用现代信息技术辅助评估，例如电子化测试、在线反馈系统、数据分析工具等，但侧重于技术如何服务于评估目的，而非技术本身。 本书将提供这些评估方法的设计要点、实施步骤、数据收集与分析方法，并强调如何根据具体的评估目标和情境选择最合适的工具。 第五部分：教育评估数据的收集、分析与解读 有效的评估离不开对数据的科学处理。本部分将深入探讨教育评估数据的来源、收集方法以及统计分析技术。我们将介绍描述性统计（均值、中位数、标准差等）和推论性统计（t检验、方差分析等）在教育评估中的应用。同时，也将讲解定性数据分析的方法，例如内容分析、主题分析等。 更重要的是，本书将强调数据解读的关键性。评估结果不仅仅是数字，它们承载着关于学生学习状况、教学有效性等重要信息。本书将指导读者如何将量化和质化的数据进行整合分析，从而得出有意义的结论。我们将讨论如何从评估数据中识别优势与不足，发现影响学习的因素，并为教学改进提供实证依据。 第六部分：教育评估在教学实践中的应用 本部分是本书的实践核心。我们将探讨如何在不同教育阶段（学前教育、基础教育、高等教育、职业教育等）以及不同学科领域（语言、数学、科学、艺术等）有效地应用评估。 形成性评估在课堂教学中的应用：如何利用课堂提问、小测验、同伴互评、自我评价等方式，实时监测学生学习进程，及时调整教学策略，促进学生深度学习。 总结性评估在课程与项目评估中的应用：如何设计期末考试、学期项目、毕业设计等，全面衡量学生在一定学习周期内的学习成果。 诊断性评估在学习困难识别中的应用：如何通过特定评估工具，识别学生在学习中遇到的具体困难，并提供有针对性的干预措施。 反馈在评估中的核心作用：如何提供清晰、具体、建设性的反馈，帮助学生理解自己的学习状况，明确改进方向，并激发学习动力。 第七部分：教育评估的伦理与发展趋势 教育评估涉及到学生的切身利益，因此伦理考量至关重要。本书将深入探讨评估的公平性、保密性、告知同意等伦理问题，并提供相关的伦理规范和指导。 最后，本书将展望教育评估的未来发展趋势。我们将讨论技术进步（如人工智能、大数据）如何深刻影响评估的理念和方法，例如自适应性评估（Adaptive Assessment）、学习分析（Learning Analytics）等新兴领域。同时，也将探讨评估在终身学习、跨文化交流等更广阔背景下的作用和发展方向。 本书的编写力求深入浅出，理论与实践相结合，旨在成为教育工作者探索教育评估的可靠助手，共同推动教育事业的持续发展。

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这本书的阅读体验非常独特，它更像是一本高度浓缩的行业报告与深度访谈的混合体。我注意到作者在行文中穿插了许多来自全球顶尖科技公司和教育创业者的引述，这使得这本书的论述充满了烟火气和实战性，而不是停留在象牙塔里空谈概念。例如，书中关于“微证书（Micro-credentials）生态系统构建”的分析，详尽地描述了从标准制定、质量保证到市场认可的整个价值链是如何运作的，这对于任何希望在非传统教育领域有所建树的人来说，都是不可多得的蓝图。语言风格上，它非常注重清晰度和效率，避免了冗余的学术术语堆砌，使得像我这样偏向应用研究的读者也能快速抓住重点。如果非要说有什么不足，那就是它对新兴国家在技术评估基础设施建设方面的挑战着墨稍显不足，但瑕不掩瑜，它仍然是理解当前评估技术前沿不可绕过的一部力作。

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这本新近读到的关于“数字时代学习评估的未来趋势”的书籍，简直是为我们这些常年在一线摸爬滚打的教育工作者量身定做的指南。它的视角非常具有前瞻性，完全跳脱了传统考试的窠臼，深入探讨了如何利用大数据和人工智能技术，构建一个更加公平、实时且个性化的学习反馈系统。作者没有过多纠缠于那些陈旧的理论框架，而是用大量的案例研究来支撑其观点，比如某国际知名大学如何通过学习分析平台，成功地将学生的学习倦怠率降低了两位数。我尤其欣赏其中关于“过程性评估的算法优化”那一章节，它细致地拆解了如何设计出既能捕捉深层理解，又不会过度干扰学生自然学习节奏的评估工具。书中对伦理边界的探讨也十分深刻，清晰地划出了技术赋能与过度监控之间的界限，让人在拥抱创新的同时，保持了必要的警惕和人文关怀。这本书不仅是工具书，更像是一次对教育本质的深刻反思，强烈推荐给所有关心教育公平与效率的同行们。

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读完这本书，我最大的感受是——它非常“硬核”，而且毫不留情地揭示了现有教育评估体系的诸多弊端。这本书的笔调非常犀利，作者毫不客气地指出，许多所谓的标准化测试，不过是量化焦虑的工具，它们测量的是记忆力，而非创造力或解决复杂问题的能力。书中花费了相当大的篇幅来批判基于分数排名的文化，并系统地阐述了“基于表现的评估”（Performance-Based Assessment）在实践中可能遇到的深层阻力，包括实施成本、评分者间一致性的难以保证等现实难题。它没有给出廉价的速成方案，相反，它提供了一套自上而下的、需要组织层面深度改革才能实施的路径图。对于管理者而言，这本书是挑战现状的檄文；对于教师而言，它是自我反思的镜子。我尤其欣赏它对“评估作为学习干预而非终结”这一理念的坚持，整个论证过程逻辑严密，令人信服。

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我不得不说，这本书在结构安排上展现了极高的匠心。它并非线性展开，而是采用了一种螺旋上升的方式，从宏观的概念辨析，逐步深入到微观的技术实现细节，最后又回归到对教育哲学的探讨。其中关于“自适应测试系统的设计哲学”那一章，简直可以单独拿出来作为课程教材。作者不仅解释了如何利用马尔可夫链模型来调整题目难度，还深入讨论了测试适应性对学生自我效能感的影响——这是一个经常被技术人员忽视的人文维度。我特别喜欢它在讨论测量误差时所展现出的那种近乎偏执的严谨性，它时刻提醒着我们，每一次评估都是对学习者的一种“陈述”，必须以最大的审慎对待。这本书的价值不在于它告诉我们未来会是什么样，而在于它为我们提供了一套严密的思维工具，去主动塑造那个我们想要的未来评估图景。

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坦白说，我最初是被这本书的封面设计所吸引，那种极简主义的风格和充满未来感的配色，让人立刻联想到高科技与严谨的学术态度。然而，翻开内页，我发现它在探讨的议题比我想象的要更为宏大和哲学化。它不是一本教你“如何操作某个软件”的手册，而更像是一篇关于“知识存在形态演变”的论文集。书中对“知识的流体性”和“技能的可迁移性”进行了深入的剖析，挑战了我们长期以来对“掌握”这一概念的固化理解。其中关于“非正式学习路径的结构化映射”部分，简直是醍醐灌顶，它提供了一套理论框架，用以衡量那些在职场、社区中习得的隐性技能，这对于职业教育和终身学习体系的构建具有里程碑式的意义。虽然个别章节的数学模型推导略显晦涩，需要读者具备一定的统计学背景，但总体而言，它极大地拓宽了我对“评估”一词的边界认知，让我看到了教育评价体系下一轮革命的可能性。

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