設計與編寫教學目標(第八版)

設計與編寫教學目標(第八版) pdf epub mobi txt 電子書 下載 在線閱讀 2026

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出版者:中國輕工業齣版社
作者:[美] 諾曼·E. 格朗倫德(Norman E. Gronlund)
出品人:
頁數:221
译者:盛群力
出版時間:2017-10
價格:42.00元
裝幀:平裝
isbn號碼:9787518415946
叢書系列:
圖書標籤:
  • 教學法
  • 教學
  • 教學目標
  • 教學設計
  • 教育評估
  • 課程開發
  • 學習成果
  • 布魯姆分類學
  • 目標導嚮教學
  • 教學策略
  • 教育理論
  • 教學方法
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具體描述

1.教學目標的編寫,一直是靠前很多一綫教師感到難以駕馭的事情,尤其是情感、態度和價值觀的教學目標的編寫。美國的《設計與編寫教學目標》這本教材經七次修訂,已較為完善,對靠前教師感到睏惑的教學目標問題幾乎都有所涉及,很適閤我國教師學習和藉鑒。

2.該書通俗易懂,實例豐富,所舉例子涉及中小學各科,具有較強的實踐指導性。

3.盛群力教授是靠前有名的教學設計研究專傢,他親自從國外眾多的教學設計著作中挑選瞭這本教材,並組織翻譯,希望能給我國教師的教學提供切實的幫助。

深度學習在計算機視覺中的前沿應用 書籍簡介 本書深入探討瞭深度學習技術在計算機視覺領域的最新發展與實際應用,旨在為研究人員、工程師以及對該領域感興趣的專業人士提供一份全麵而深入的指南。計算機視覺是人工智能領域最活躍、發展最快的方嚮之一,而深度學習,特彆是捲積神經網絡(CNNs)和Transformer模型的崛起,徹底革新瞭圖像和視頻的理解與分析方式。 本書結構清晰,內容涵蓋瞭從基礎理論到尖端實踐的多個層麵。第一部分聚焦於深度學習在視覺任務中的理論基石。我們詳細闡述瞭經典CNN架構(如LeNet、AlexNet、VGG、ResNet到DenseNet)的演進曆程和核心設計哲學,解釋瞭殘差連接、批標準化(Batch Normalization)和注意力機製(Attention Mechanisms)如何解決深度網絡訓練中的關鍵挑戰。同時,本書也對現代Transformer模型,如Vision Transformer (ViT) 及其變體,在圖像處理中的有效性進行瞭深入的剖析,討論瞭自注意力機製與局部特徵提取的平衡。 第二部分深入研究瞭深度學習在核心視覺任務中的應用。在圖像分類領域,我們不僅展示瞭如何利用遷移學習(Transfer Learning)和微調(Fine-tuning)技術高效地解決特定領域的數據稀疏問題,還探討瞭模型量化、剪枝和知識蒸餾等模型壓縮與高效部署技術,確保復雜的模型能夠在資源受限的邊緣設備上高效運行。 在目標檢測方麵,本書全麵覆蓋瞭當前主流的兩階段(如Faster R-CNN係列)和一階段(如YOLO係列、SSD)檢測框架的最新迭代。重點分析瞭Anchor-Free檢測方法的興起及其帶來的設計優勢。我們不僅關注瞭精度的提升,更強調瞭實時性的優化,並對各種損失函數(如Focal Loss)的內在機理進行瞭細緻的解讀。 對於語義分割和實例分割,本書詳細介紹瞭全捲積網絡(FCNs)、U-Net架構的變體,以及Mask R-CNN及其後續優化。我們討論瞭如何精確地在像素級彆上劃分圖像內容,並探討瞭弱監督和半監督學習在提高分割效率方麵的潛力。 第三部分將焦點轉嚮更復雜的視覺理解與生成任務。這部分內容前沿且具有很高的實用價值。我們詳細講解瞭深度學習在三維視覺中的應用,包括從單目圖像中進行深度估計(Depth Estimation)、三維重建(3D Reconstruction)以及神經輻射場(NeRF)等新興技術,展示瞭如何從二維數據中恢復真實世界的三維幾何信息。 在視頻理解方麵,本書探討瞭時空網絡的構建,分析瞭如何捕捉時間依賴性以實現動作識彆(Action Recognition)、視頻預測和視頻目標跟蹤。我們特彆關注瞭時序捲積網絡(TCNs)和基於Transformer的視頻模型在處理長序列數據時的優勢。 生成模型是當前視覺領域最引人注目的方嚮之一。本書投入大量篇幅介紹生成對抗網絡(GANs)的最新突破,如StyleGAN係列在高質量人臉生成和圖像編輯中的應用。更重要的是,我們詳盡地闡述瞭擴散模型(Diffusion Models)的工作原理,如DDPM和潛在擴散模型(LDM,如Stable Diffusion),這些模型已經成為文本到圖像(Text-to-Image)生成任務的標準範式,並分析瞭它們在圖像修復、超分辨率和風格遷移中的巨大潛力。 第四部分關注模型的可解釋性、魯棒性與倫理考量。隨著深度學習模型在關鍵決策係統中扮演越來越重要的角色,理解“模型為何做齣如此判斷”至關重要。本書介紹瞭LIME、SHAP以及梯度相關的可視化技術(如Grad-CAM)來揭示網絡內部的決策過程。同時,針對對抗性攻擊(Adversarial Attacks)和模型的脆弱性,我們探討瞭防禦策略,如對抗性訓練和認證魯棒性(Certified Robustness),確保視覺係統的安全可靠。 本書的特色在於: 1. 理論與實踐的深度融閤:每章節都提供瞭詳細的算法描述、數學推導,並附帶瞭如何在主流深度學習框架(如PyTorch或TensorFlow)中實現這些關鍵模型的示例思路。 2. 前沿性覆蓋:本書不僅迴顧瞭經典成果,更緊密追蹤瞭近兩年的頂級會議(如CVPR, ICCV, ECCV, NeurIPS)中的突破性進展,確保讀者掌握最前沿的技術棧。 3. 清晰的脈絡結構:從低級特徵提取到高級語義理解,再到復雜的生成與三維重建,內容組織邏輯嚴密,便於讀者係統性地構建知識體係。 本書是計算機視覺領域研究者和從業者的必備參考書,它不僅教授“如何構建”高效的視覺模型,更引導讀者理解“為何這些模型有效”,從而推動該領域未來的創新與發展。

作者簡介

目錄資訊

前言
第一部分 編寫教學目標
第一章 關注預期學習結果
作為預期學習結果的教學目標
教學目標的不同水平
訓練水平(較低層次)的目標
較高水平學習結果的目標
運用教學目標
教學目標在教師教學中的作用
教學目標在學生學習中的作用
教學目標在形成性評估和總結性評估中的作用
教學目標在嚮他人傳達教學意圖中的作用
教學目標在評價教學中的作用
學習結果和教學過程
用預期學習結果錶述教學目標
標準是什麼?
小結
練習
第二章 學會清晰地錶述教學目標
錶述一般教學目標
選擇一般教學目標的適當水平
錶述具體學習結果
學會選用有代錶性的具體學習結果
強調教學意圖的重要性
確保具體學習結果能有效地涵蓋各種學習單元
在課的設計中運用具體學習結果
確保具體學習結果與目標之間是相關的
根據需要調整一般教學目標
小結
練習
第三章 在設計教學和評估時運用目標
設計教學
安排評估
教學前的評估
教學中的評估
教學後的評估
準備和運用評估過程
小結
練習
第四章 教學目標與內容標準保持一緻
內容標準的特徵
教學目標的需要
小結
練習
第五章 編寫教學目標需要考慮的因素
運用參考框架作為編寫教學目標的指導依據
教育目標分類學
韋布的知識深度框架
選用任一框架作為指導時需要注意的事項
運用其他指導材料來編寫教學目標
課程指南
圖書和專業報告
測驗工具
在選擇教學目標時需要考慮的問題
作為預期學習結果的教學目標是否與教學領域相匹配?
目標是否在邏輯上涵蓋瞭教學領域所有的學習結果?
對特定的學生來說目標是否可以達成?
目標是否與學校所奉行的哲學目標相一緻?
目標是否符閤學習的基本原理?
在準備教學目標時協同努力
小結
練習
第二部分 麵嚮不同學習結果編寫教學目標
第六章 編寫“知識、領會和應用”結果的目標
在知識、領會和應用水平上錶述目標
錶述與教學內容相匹配
錶述與教學水平相匹配
目標局限於智力結果時會齣現的問題
小結
練習
第七章 編寫高層次思維能力的目標
列齣高層次思維結果的分類清單
錶述與教學內容相匹配
錶述與教學水平相匹配
高層次思維能力中的情感成分
小結
練習
第八章 編寫情感結果的目標
基於分類學的目標錶述
基於傳統分類的目標錶述
錶述與教學的內容和水平相匹配
考慮情感結果是否需要單列
小結
練習
第九章 編寫技能和産品的錶現性目標
編寫程序性結果的目標
編寫産品性結果的目標
編寫程序性結果和産品性結果並重的目標
編寫目標時把錶現性技能單列
編寫與運用技能和産品的錶現性目標的原則
小結
練習
第十章 編寫問題解決項目的錶現性目標
錶述限定性問題解決項目的目標
錶述拓展性問題解決項目的目標
編寫與運用問題解決項目的錶現性目標的原則
小結
練習
第三部分 在評估中運用教學目標
第十一章 在學業成就測驗中運用教學目標
編寫一份教學目標清單
經濟學領域學習單元的目標實例
列齣課程內容的提綱
經濟學領域學習單元的內容概括實例(貨幣和銀行)
編寫考試內容規範錶
根據考試內容規範錶編製相應的試題
在試題編寫中運用簡單的規範錶
在試題編寫中運用詳細的規範錶
運用目標來解釋測驗結果
小結
練習
第十二章 在錶現性評估和情感評估中運用教學目標
評估錶現性技能
等級量錶
核對錶
全麵評分量規
評估情感結果
等級量錶和核對錶
自我錶述法
運用學生檔案法
準備和運用評估工具的原則
小結
練習
附錄A 評估教學目標的核對錶
附錄B 教育目標分類學(主要類彆和示例性教學目標)
附錄C 教育目標分類學修訂框架
附錄D 主要學科深度知識分級描述
附錄E 編寫教學目標的動詞示例
附錄F 本書各章練習參考答案
參考文獻
譯後記
· · · · · · (收起)

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