Cognitive Perspectives on Peer Learning (The Rutgers Invitational Symposium on Education Series)

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出版者:Lawrence Erlbaum
作者:
出品人:
页数:336
译者:
出版时间:1999-02-01
价格:USD 55.95
装帧:Paperback
isbn号码:9780805824483
丛书系列:
图书标签:
  • Peer learning
  • Cognitive science
  • Education
  • Collaboration
  • Social learning
  • Educational psychology
  • Classroom interaction
  • Knowledge construction
  • Learning strategies
  • Symposium
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具体描述

The contribution of this volume to the literature on peer learning is its focus on approaches that reflect a common concern with cognitive processes based in developmental, information processing, or more generally, constructivist perspectives on peer learning. Although the clear importance of the social context of peer learning is not ignored, the volume's emphasis is on the cognitive growth that occurs within the learning environment.

Any discussion of peer learning involves consideration of who is learning, how the role of peers with whom one works can be conceptualized, what it is that peers learn together, what changes as a result of the interaction, and how we can know what occurs in groups or what has been learned. The chapters in this book speak to these questions. The key question underlying many of these others is why we should worry about the intricacies of peer interaction. Both the practical and theoretical reasons for doing so are delineated.

The developmental theory presented in the Introduction lays the foundation for the later descriptions of specific techniques, though many of the techniques reflect a range of other influences as well. Part I presents the implications of the work of two major theorists in cognitive development, Piaget (Ch. 1) and Vygotsky (Ch. 2). In Part II, six chapters describe a variety of peer learning techniques or models of collaboration, many of which are influenced by the work of Piaget and Vygotsky. The chapters in Part III consider the role of the teacher and the skills needed when using peer learning as an instructional strategy. The Conclusion points to areas in which further research is needed.

This volume is based on original papers presented by the contributing authors in November 1996 at the Rutgers Invitational Symposium on Education on "Cognitive Skills and Learning With Peers."

好的,这是一份关于一本不同图书的详细简介,该书名为《认知视角下的同伴学习》(The Rutgers Invitational Symposium on Education Series)之外的、完全不同的其他主题的图书介绍。 书名:《数字时代的认知科学前沿:从神经机制到人工智能的融合》(Frontiers in Cognitive Science in the Digital Age: Bridging Neural Mechanisms and Artificial Intelligence) 作者: [此处可以虚构作者姓名,例如:Dr. Eleanor Vance & Prof. Kenji Tanaka] 出版年份: 2024年 页数: 约650页 装帧: 精装 --- 内容简介 本书深入探讨了二十一世纪认知科学领域最引人入胜且最具颠覆性的发展趋势:即传统心理学、神经科学与新兴的人工智能(AI)技术之间的深度交汇与相互启发。在信息爆炸和计算能力飞速提升的数字时代,我们理解人类心智的复杂性,并构建更智能、更具适应性的人工系统的方式正在经历根本性的重塑。 《数字时代的认知科学前沿》并非一本标准的教科书,而是一部为研究人员、高级学者以及对心智本质和未来技术抱有深切好奇的专业人士精心撰写的综述与展望。本书的核心论点在于,要真正理解“认知”——无论是在生物有机体中还是在硅基系统中——我们必须超越传统的学科壁垒,采纳一种高度跨学科的、基于计算的视角。 第一部分:认知机制的计算建模 本书的第一部分聚焦于解析人类和动物认知过程的底层计算框架。我们从基础的感知和运动控制系统入手,探讨如何利用深度学习网络来模拟视觉皮层的信息处理路径。其中一个关键章节详细分析了“表征”的本质:大脑如何将经验世界编码成可操作的符号或向量,以及这些表征如何与当前流行的神经网络架构(如Transformer模型)中的嵌入空间进行类比和区分。 作者们引入了“涌现性”的概念,讨论复杂认知功能(如注意力、工作记忆和决策制定)如何在大量简单神经元或计算单元的相互作用中自然产生,而非预先编程的结果。通过对经典认知心理学实验(如Stroop效应、记忆重建)的重新审视,本书展示了如何利用强化学习(RL)框架来解释目标导向行为的形成和适应性。 第二部分:神经科学的启示与仿生设计 本部分的重点在于如何利用尖端的神经影像技术(如fMRI、EEG/MEG)所揭示的动态过程,来指导更高效的AI模型构建。我们不再仅仅将大脑视为一个静态的计算蓝图,而是将其视为一个不断学习和重组的动态系统。 书中详细阐述了“在线学习”和“灾难性遗忘”的问题。人类大脑能够在学习新任务的同时,保留对旧任务的熟练度,这是一个AI模型长期难以克服的挑战。本书探讨了基于海马体和皮层交互的记忆巩固理论,并将其转化为尖端的持续学习(Continual Learning)算法的设计原则。此外,对于情感计算的探讨也至关重要——如何将情绪和动机的神经生物学基础,融入到构建更具人类化交互体验的AI代理中。 第三部分:人工智能的认知反哺 认知科学的价值不仅在于为AI提供灵感,AI本身也成为了检验认知理论的强大工具。本书的第三部分探讨了反向工程的强大力量。当一个深度学习模型在某个认知任务上达到或超越人类水平时,我们必须追问:它是否使用了与人类相似的内部机制? 我们对可解释性人工智能(XAI)的探讨深入到了机制层面。通过“探针”(Probing)技术分析大型语言模型(LLMs)的内部状态,研究人员试图揭示这些模型是否真正发展出了类似“心智理论”(Theory of Mind)的能力,或者它们仅仅是通过统计关联达到了表面上的流畅性。本书对LLMs的句法结构、语义理解以及推理能力的局限性进行了尖锐的批判性分析,并将其与人类的因果推理能力进行了细致的对比。 第四部分:意识、具身性与未来的挑战 全书的收尾部分探讨了认知科学中最具哲学色彩和未来挑战性的领域。我们审视了“具身认知”(Embodied Cognition)的观点——心智不仅仅存在于大脑中,而是通过身体与环境的持续互动而形成。这为机器人学和虚拟现实中的人机交互设计提供了全新的范式。 最后,本书严肃讨论了“意识”这一难题。虽然在当前的技术水平下,AI离产生主观体验仍有距离,但作者们审视了当前主流的意识理论(如整合信息论IIT、全局工作空间理论GWT)如何能够被计算模型所检验和完善。 《数字时代的认知科学前沿》提供了一个综合的视角,展示了认知科学如何利用计算工具来解开生物心智的奥秘,以及这些发现如何反过来推动下一代人工智能系统的发展。本书的结论性论述强调,未来的突破将来自于那些能够无缝整合神经生物学细节、认知架构理论和大规模计算实验的综合性研究范式。它无疑是该领域研究人员不可或缺的参考指南。

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这本书最让我感到惊喜的是它对“元认知策略迁移”这一块的处理。很多关于同伴学习的书籍往往停留在描述现象层面,而这本书则勇敢地尝试去量化和模型化学习者在相互教学过程中元认知技能的提升路径。我特别留意了其中一个关于“反馈的有效性”的实证研究,数据显示,来自同伴的、结构化的、即时的反馈,其对问题解决能力的提升,甚至超过了来自权威教师的指导。这种强有力的数据支持,无疑为我们在课程设计中融入更多同伴评估机制提供了坚实的信心。当然,我也注意到书中对于不同年龄段学习者应用这些模型的适用性讨论得略显不足,比如,对于小学阶段的孩子,如何调整这种高强度的认知互动,书中提供的策略相对较少。但这也许是这类专业书籍的必然取舍,它更专注于构建宏观的理论框架,具体实施细节则需要读者结合自身情境去打磨。

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从排版和装帧来看,这本书无疑是走的是经典学术路线,纸质优良,便于长时间阅读和划重点。但真正吸引我的是它在内容上所展现出的那种“打破砂锅问到底”的精神。作者们似乎对教育领域中那些被视为理所当然的假设进行了毫不留情的审视。比如,关于“学习风格”的传统观点,书中用详实的数据指出,在强调同伴互动情境下,过分强调个体风格差异反而可能成为协作的障碍。这种挑战既有定论的勇气,是优秀学术著作的标志。阅读过程中,我感觉自己仿佛被拉入了一场高水平的研讨会,听着各路专家进行思想的交锋。唯一的遗憾是,在讨论数字化学习环境中同伴学习的未来趋势时,内容稍显保守,对新兴的AI驱动的协作工具的探讨力度不够,略显时代的滞后感,这对于一本关注“认知视角”的书来说,是个值得深思的盲点。

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这本书的阅读体验,坦率地说,像是在品尝一杯需要细细研磨的黑咖啡。它的深度和广度令人印象深刻,但同时也意味着它对读者的知识储备有一定要求。我发现自己在阅读过程中,不得不频繁地停下来,对照着脑海中已有的知识体系进行反刍和校验。书中对于“认知冲突在小组讨论中的调节作用”这一主题的探讨,采用了跨学科的视角,融合了社会心理学和社会建构主义的观点,这一点我非常欣赏。它没有停留在表面的“合作学习”口号上,而是深入挖掘了认知摩擦点如何驱动知识的内化。然而,我认为在某些关键概念的阐释上,作者的表达略显晦涩,似乎更倾向于与同行进行交流,而对初涉此领域的读者不够友好。总体而言,它更像是一本供研究人员和资深教育工作者深入钻研的工具书,而非面向大众的科普读物,需要投入大量的时间和精力去消化吸收。

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这本书的封面设计,老实说,第一眼并不会让人眼前一亮。那种学术书籍特有的、略显沉闷的色调和排版,让我一开始有点犹豫是否要深入阅读。不过,一旦翻开,那种严谨的学术气息便扑面而来。书中引用的参考文献和案例分析,展现了作者团队在教育心理学领域深厚的积累。特别是关于“同伴互动如何重塑认知结构”这一部分的论述,逻辑链条非常清晰,一步步将复杂的理论模型拆解开来,对于我们这些长期在一线教学的老师来说,提供了极具操作性的理论支撑。我尤其欣赏作者在讨论不同文化背景下学习者差异时所采取的细致入微的视角,避免了将所有学习者一概而论。虽然有些章节的术语密度略高,初次接触可能需要放慢速度,但耐心读完后,你会发现它为你搭建了一个理解同伴学习机制的坚实框架。它不是一本轻松的读物,更像是一次需要全神贯注的学术探险,回报是你对教育本质更深刻的洞察。

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这本书的价值,在于它提供了一套严谨的分析工具,帮助我们去解构“一起学习”这件事背后的复杂心理活动。它让我对以往一些不那么成功的学习小组活动有了新的认识:很多时候失败并非因为学生不努力,而是因为缺乏清晰的认知互动结构。书中关于“责任分散”现象的心理学剖析极其到位,指出了如何通过精妙的任务设计来确保每个个体都能承担起认知上的责任。这种从微观的心理机制到宏观的教学实践的贯通,是这本书的精髓所在。读完后,我不再仅仅关注学生是否在交谈,而是开始关注他们“如何”在交谈中构建和检验彼此的理解。对于希望将理论转化为有效课堂实践的教育实践者而言,这本书就像一张详细的、经过同行评审的蓝图,尽管它的语言可能需要适应一番,但其提供的洞察力是无价的,它促使你从根本上重新思考教学互动的意义。

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