Math for the Anxious pdf epub mobi txt 电子书下载 2026

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出版者:McGraw-Hill College

作者:Proga, Rosanne

出品人:

页数:176

译者:

出版时间:2004-1

价格:$ 47.74

装帧:Pap

isbn号码:9780072885842

丛书系列:

图书标签:

数学焦虑
数学恐惧
学习技巧
心理学
教育
自助
克服焦虑
数学教育
情绪管理
学习方法

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具体描述

"Math for the Anxious: Building Basic Skills" is written to provide a practical approach to the problem of math anxiety. By combining strategies for success with a pain-free introduction to basic math content, students will overcome their anxiety and find greater success in their math courses. The first two chapters not only explain the sources of math anxiety, they more importantly outline pragmatic steps students can take to reduce it. In each of the following eight chapters, strategies are implemented for learning a particular topic such as fractions that may have frustrated students in the past but can now be digested and mastered through hints, patient explanations, and revelations of how students already encounter the topic on an everyday basis. The final chapter brings all the strategies together and prepares students to encounter future math topics with newfound confidence and finely tuned techniques at their disposal.

《心流算法：在不确定性中构建确定性的决策科学》核心理念：本书深入探讨如何在高度不确定的现代生活中，运用结构化的思维框架和算法化的决策流程，将复杂性转化为可管理的风险，最终实现个人与组织的“心流”状态。内容提要：在这个信息爆炸、变化加速的时代，我们每天都在与“不确定性”打交道。它既是焦虑的源头，也是创新的温床。然而，大多数人应对不确定性的方式是依赖直觉、逃避决策，或者陷入“分析瘫痪”。《心流算法》旨在提供一套革命性的、可操作的工具箱，帮助读者从根本上重塑处理风险和信息的方式，将不确定性转化为一种可预测的、可驾驭的资源。本书的基石是“心流决策模型”（Flow Decision Model, FDM），它融合了贝叶斯概率论、行为经济学的前沿发现以及大规模系统工程的思维。我们坚信，优秀的决策不是关于预测未来，而是关于构建一个强大的、能够适应未来波动的决策结构。第一部分：心智的重构——从焦虑到框架第1章：不确定性的本质与幻觉 “确定性陷阱”：剖析我们对绝对确定性的心理依赖，以及这种依赖如何导致我们在面对真正复杂问题时措手不及。真实世界的结构：引入“薄弱信号”与“强信号”的概念。许多看似突发的危机，其前兆早已存在于系统噪音之中。学习如何从背景噪音中提取有价值的早期预警信号。认知地图的校准：介绍“情景感知矩阵”，一个用于量化我们当前知识边界的工具。明确“已知-已知”、“已知-未知”、“未知-未知”的边界，是高效决策的第一步。第2章：贝叶斯思维的日常应用先验信念的量化：如何将模糊的经验和直觉转化为初始的概率假设（先验概率）。这并非精确计算，而是一种结构化的“第一感受”记录。信息涌入与信念更新：详细解释如何利用新信息（证据）系统性地调整我们对某一结果的信心水平。强调“证据强度”而非“证据数量”的重要性。小步快跑的修正：探讨连续的、微小的信念修正如何避免在重大转折点时出现认知失调，从而实现决策的平稳过渡。第3章：行为偏差的系统性抵御 “锚定”与“可得性”的算法解构：探讨人类决策中的常见陷阱，并提供对抗机制。例如，引入“反向情景分析”来对抗过度乐观的锚定效应。损失厌恶的优化利用：损失厌恶是人类的本能，但过度则导致僵化。学习如何将损失厌恶转化为对“维持系统健康”的驱动力，而非对“避免风险”的恐惧。时间折现的校正：许多重要的长期决策被短期的满足感所劫持。本书提出“未来价值锚点”技术，将遥远的目标拉回到当前的决策视野中。第二部分：算法化决策：构建稳健的流程第4章：复杂问题的分解与建模 “微观试验”设计：如何将一个看似无法解决的庞大问题，分解成一系列可以在低成本、高频率下测试的小型假设。因果链的可视化：引入“假设路径图”，用于追踪决策路径上的每一个逻辑节点。目标是确保任何失败都可以追溯到具体的假设错误，而非流程缺陷。约束条件的系统集成：资源、时间、道德约束不再是限制，而是定义解决方案空间的边界。学习如何将这些约束转化为决策的“内置过滤器”。第5章：风险的“投资组合”管理风险的多元化而非消除：真正的韧性来自于对不同类型风险的组合暴露，而不是试图消除所有风险。介绍如何构建“对冲性决策组合”。 “黑天鹅”的“灰犀牛化”：探讨如何通过结构化的压力测试，将那些看似不可预测的极端事件（黑天鹅）转化为可预见的、需要准备的“灰犀牛”事件。保留“期权价值”的艺术：在每一次决策中，确保留下未被完全锁定的路径。这涉及避免过度优化单一目标，为未来的未知可能性预留灵活性。第6章：迭代反馈循环的自动化 “停止规则”的预设：成功的决策流程必须包含明确的退出点。本书提供了一套量化指标，用于判断一个策略何时应该被中止或大幅修正，以避免沉没成本谬误的侵蚀。绩效的“漂移”监测：随着环境变化，一个曾经有效的决策模型会逐渐失效。学习如何建立实时监测机制，捕捉决策效能的细微“漂移”。知识的系统化固化：确保每次迭代的结果——无论成功还是失败——都被转化为可供未来决策参考的结构化知识库，而不是仅仅停留在经验层面。第三部分：心流的实现——在行动中掌握控制第7章：高压环境下的决策敏捷性认知负荷的动态管理：在危机时刻，人脑的处理能力下降。介绍如何预先将常规决策流程自动化，从而将有限的认知资源集中于关键的、需要创新性判断的环节。群体决策的去中心化：如何在团队中设计一个允许信息快速流动、责任清晰分配的决策网络，避免中央权威在压力下成为瓶颈。危机中的“恢复速度”优化：决策的成功与否，最终体现在系统从错误或冲击中恢复的速度上。本书强调构建快速纠错机制的必要性。第8章：长期视野与适应性战略 “进化而非规划”：承认长期战略的模糊性。重点从制定一个详尽的蓝图，转向构建一个能够持续适应环境变化、并自我优化的“适应性引擎”。叙事的修正力量：我们如何向自己和他人讲述我们的决策过程，会深刻影响未来的行动。学习如何构建一个诚实、基于证据且富有韧性的决策叙事。心流：系统性的掌控感：最终，当决策过程被结构化、风险被量化、反馈循环被激活时，个体将从焦虑的泥潭中抽离，体验到一种深层次的掌控感——这不是对结果的绝对控制，而是对过程的完全掌握。这便是心流算法所指向的终极状态。目标读者：企业高管、项目经理、风险分析师、深度思考者，以及任何在职业生涯或个人生活中，渴望将面对复杂性和不确定性时的焦虑，转化为高效、系统化行动能力的人士。本书不是关于如何变得“幸运”，而是关于如何变得“可预测地稳健”。