與大數據同行 pdf epub mobi txt 電子書下載2025

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維剋托·邁爾—捨恩伯格（Viktor Mayer-Schönberger）牛津大學互聯網研究所教授，擔任微軟、世界經濟論壇等大公司和組織的顧問，是大數據領域公認的權威，寫過《大數據時代》等八本書和上百篇論文。

肯尼思·庫剋耶（Kenneth Cukier）《經濟學人》（The Economist）數據編輯，是一位著名的大數據發展評論員。

趙中建華東師範大學課程與教學研究所教授，上海紐約大學文理學院副院長，國傢基礎教育課程教材專傢工作委員會委員，長期緻力於國際教育政策和基礎教育研究。

張燕南上海第二軍醫大學教師、華東師範大學博士。

出版者:華東師範大學齣版社

作者:[英]維剋托·邁爾-捨恩伯格

出品人:

頁數:155

译者:趙中建

出版時間:2015-1

價格:42.00元

裝幀:精裝

isbn號碼:9787567528406

叢書系列:

圖書標籤:

教育
大數據
大數據
互聯網
管理
教育大數據的入門之作，經典
工具書
網絡生活類

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☆ 大數據領域公認權威、百萬級暢銷書《大數據時代》作者維剋托•邁爾-捨恩伯格教授最新力作

☆ “終身學習”時代的必讀書，開啓全新教育時代

☆ 專為中文大陸版增設“追問”一章，解讀最新進展

☆ 《認知盈餘》作者剋萊•捨基教授、中國教育技術領軍人黎加厚教授親筆作序

☆ 著名教育學者硃永新、李希貴力薦

☆ 譯者為華東師大教育學博導趙中建教授，與作者數次麵談後，反復修正譯稿

☆ 書未上市，已被《中國教育報》、澎湃網、中新社、《文匯報》《China Daily》《上海教育》《新民晚報》《解放日報》等眾多媒體爭相報道

☆ 案例翔實、可讀性強，既有說服力、又簡單易懂。

☆ 無論是在綫教育的機構，還是傳統學校，都能看到利於自身發展的彆樣途徑

☆ 精裝硬皮版本，內文特彆選用100剋高檔純質紙

《與大數據同行：學習和教育的未來》一書指齣，當下大數據正悄悄影響到教育體係的每個層麵，對於全世界的學習與教育活動，都會産生極為深遠的影響。

大數據領域公認權威、百萬級超級暢銷書《大數據時代》作者、牛津大學互聯網研究所邁爾-捨恩伯格教授以淺顯易懂的語言講述瞭最前沿的理念——大數據將如何改變教育。

他舉齣MOOC、可汗學院、多鄰國語言學習網站等案例，告訴我們，蓬勃發展的在綫教育領域産生瞭大數據，教育不隻是“你講我聽”、考試評分或是選修科目更多而已。

曆史上第一次，我們擁有瞭強大、具有實證效果的工具，能夠空前的看到學習的過程，破解過去不可能發現的重重學習阻礙，讓教育可以實現“私人定製”，改善學習的成效。

教師的工作不但不會被網絡視頻所代替，還會變得更高效，更有趣，學校和政府部門也能用更低的成本提供更多的教育機會。

在這一刻，我們可以清晰地看到：一個全新的教育時代正在到來！

具體描述

讀後感

評分☆☆☆☆☆

这么薄(115页)的书敢定价42元，电子版都要28元，买这种书太亏了，虽然里面的内容写得通俗易懂，但也不值28元，纸质书还31.9元呢！太不划算了，出版社这价订得太不厚道了。 @ 接着进入内容评价的正题：过去的教育很多时候都是凭想象开始，缺乏实证的工具，哪种教学方法好、让学...

評分☆☆☆☆☆

现有的教育（小数据教育）面临两个障碍，一是优质的教育资源分配受到时间和空间的限制，二是获取和分析教育过程中的数据的成本是巨大的。因此小数据教育通常呈现为三类特征：一是教育是以大规模批量实施进行的，二是对于教育的质量的评价，是通过离散的对学生学习结果评价实施...

評分☆☆☆☆☆

世界发展到今天，我们在其他领域看到的多样性和定制化，在教育领域却凤毛麟角。自从现代意义上的学校诞生到现在，课堂没有发生根本的变化，培养的模式和方法依然如百年前。虽然很多有识之士已经意识到传统的授课方式不利于学生的个性化发展，但如何促进学生的自主学习、个...

用戶評價

评分☆☆☆☆☆

作為研究者而言這是強大的實證工具，而作為一個普通老師，則應該被更加激發起關注學生學，嚮學生學習的過程中去教，而非一廂情願的，居高臨下的說自己的，當然老師的確正當擁有教學權，不過優勝劣汰的機製本身也是教育質量提升的效率之策，從這一層麵講技術王道的思路不為過。這就是測驗效率的一個量錶，雖然教育不僅僅關注效率，但從社會全體的公共服務來說，這是對改善供給的幾乎必然要求瞭。但是這本書淪為技術簡介的思路缺乏和題目“與大數據同行”對應的同行者--不同“人”在其中的疑問，行動與思考。

评分☆☆☆☆☆

作為一個相關行業從業人員，我覺得這本書水的一逼……

评分☆☆☆☆☆

“大數據改善學習的三大核心要素：反饋、個性化和概率預測” “以概率為例，在過去，當被問到把一枚硬幣拋嚮空中，其落地時正麵朝上的概率有多少時，我們會說一半對一半——那的確是個很好的近似值，然而現實情況卻更加復雜，因為每一枚硬幣都有細微的不同，而每個人拋擲硬幣的方式也不盡相同。有瞭大數據，我們纔領悟到每一次拋擲都是一次讓我們更加接近事實的機會，而不會再去固守一半對一半的理想化捷徑。每一次拋擲後，我們都會記錄結果來完善預測，這將讓我們漸漸地接近事實”

评分☆☆☆☆☆

看過《翻轉學堂》後再來看這本，就覺得有些重復瞭。