多媒体CAI课件设计与制作导论

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出版者:中国铁道
作者:李勇帆主编
出品人:
页数:0
译者:
出版时间:
价格:24.0
装帧:
isbn号码:9787113075675
丛书系列:
图书标签:
  • 多媒体课件
  • CAI课件
  • 课件设计
  • 教学设计
  • 教育技术
  • 多媒体技术
  • 教育信息化
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  • 课件制作
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具体描述

探寻数字叙事与交互式学习的疆域:现代教育技术前沿理论与实践 本书聚焦于信息时代背景下,教育内容呈现方式的深刻变革,深入剖析了如何利用前沿数字技术构建高效、引人入胜的学习体验。它并非聚焦于特定软件工具的操作指南,而是致力于构建一套宏观、系统化的理论框架和设计哲学,指导教育工作者和内容创作者超越传统的“课件”概念,迈向沉浸式的数字学习环境构建。 本书的核心在于探讨“如何以最佳方式组织、呈现和传递知识”,将教育学、认知心理学与尖端信息技术深度融合。我们旨在为读者提供一套超越单一平台或工具限制的、具有普适性的设计思维。 --- 第一部分:认知科学与数字学习的基石 本部分奠定了理解有效数字教学设计的基础,它强调学习的本质过程,并探讨了信息如何在人脑中被编码、存储和提取。 1. 学习的认知负荷理论及其在数字环境中的应用: 详细解析了内在负荷、外在负荷和相关负荷的相互作用。重点讨论了如何通过界面设计、信息密度控制和结构化导航,最小化外在负荷,从而最大化认知资源用于知识的深度加工。这部分内容深入研究了分块(chunking)策略的有效性,以及如何利用视觉组织原理(如格式塔原理)来优化信息呈现的清晰度。 2. 深度学习与知识建构: 探讨建构主义学习理论在数字平台上的实践。内容聚焦于如何设计促进主动探索、问题解决和协作学习的数字化任务,而非被动的知识接收。引入了“脚手架技术”(Scaffolding)在自适应学习系统中的动态应用模型,确保学习者在不同阶段获得恰当的支持。 3. 情感与动机在数字学习中的作用: 分析了“心流”(Flow)体验的设计要素,以及如何通过即时反馈、有意义的目标设定和学习过程的可视化,激发和维持学习者的内在学习动机。探讨了叙事驱动型学习(Narrative-driven Learning)对情感联结的构建作用。 --- 第二部分:交互设计哲学与用户体验(UX)在教育中的重塑 本部分将目光投向学习界面的“可用性”与“愉悦性”,强调优秀教育内容必须具备卓越的用户体验。 4. 教育性交互设计的原则: 区别于通用软件的交互设计,教育交互设计必须服务于明确的学习目标。本书提出了“目标驱动的交互”(Goal-Oriented Interaction)模型,要求每一次点击、拖拽或输入都必须有清晰的认知目标。探讨了反馈回路的设计,如何使反馈不仅是“对错”的指示,更是学习路径优化的指南。 5. 信息可视化与数据叙事: 深入研究如何将复杂的概念、流程和数据转化为直观的视觉模型。内容涵盖动态图表(Animated Charts)的设计规范、概念地图(Concept Mapping)的构建方法论,以及如何避免“装饰性可视化”带来的认知干扰。重点分析了如何使用运动和时序来传达过程性知识。 6. 适应性与个性化学习路径的结构: 本部分阐述了如何设计灵活的内容结构,以应对不同学习者的先备知识和学习速度。这涉及基于规则的决策树设计、学习者画像(Learner Profiling)的维度设定,以及如何动态调整内容的难度和呈现顺序,以实现真正的“因材施教”。 --- 第三部分:现代教育内容的高级组织与结构化 本书超越了传统线性课件的结构,转向模块化、可重组的学习资源体系建设。 7. 学习对象的模块化与互操作性标准: 详细介绍SCORM、xAPI等学习标准背后的设计理念,但更侧重于“为什么”需要模块化——为了资源的长期复用、跨平台的兼容性以及教学法的灵活组合。讨论了原子化学习对象(Atomic Learning Objects)的定义和粒度控制。 8. 跨媒介内容整合策略: 探讨如何将文本、音频、视频、模拟和实践任务有机地编织在一起。重点分析了“混合现实”(Mixed Reality)在特定场景下的应用潜力,以及如何确保不同媒介之间信息传递的一致性和互补性,避免“媒介效应”带来的认知冲突。 9. 评估与反馈机制的数字化转型: 深入研究形成性评估(Formative Assessment)的设计模式。内容包括基于技能图谱的进度追踪、自动化的错误分析与诊断,以及如何设计开放式、基于表现的评估任务,以捕捉学习者的深层理解而非记忆能力。 --- 第四部分:面向未来的学习环境与技术哲学 本部分展望了教育内容设计的前沿趋势,探讨了新技术对教学范式的潜在颠覆。 10. 沉浸式学习环境的构建原则: 分析虚拟现实(VR)和增强现实(AR)技术在提供“在场感”方面的独特价值。本书不教授VR/AR工具,而是提供评估特定学习目标是否适合使用沉浸式技术的决策框架,以及如何设计保证学习者安全和认知焦点不分散的虚拟场景。 11. 学习分析学(Learning Analytics)的应用潜力: 阐述学习数据如何成为改进内容设计的驱动力。这包括如何设计数据采集点、如何解释行为轨迹数据(如热力图、路径偏离率),以及如何利用这些洞察反向优化内容结构和交互机制。 12. 数字素养与伦理考量: 强调教育内容设计者在数据隐私、算法偏见和信息真实性方面的责任。探讨如何设计内容以培养学习者的批判性思维,使其能够辨识和应对信息过载与虚假信息。 总结: 本书提供的是一套关于“构建优质数字学习体验”的思维工具箱和方法论。它要求读者成为教育学的建筑师,而非简单的软件操作员,致力于在数字时代,将知识转化为真正有意义、可操作且持久的理解。阅读完本书,读者将具备设计下一代复杂、高效且极具吸引力的数字学习解决方案的能力。

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