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出版者:

作者:Ortiz, Maria (EDT)/ Rubio, Claudia (EDT)

出品人:

页数:471

译者:

出版时间:

价格:777.00 元

装帧:

isbn号码:9781604565775

丛书系列:

图书标签:

• 教育评估
• 评估理论
• 测量与评价
• 教育研究
• 教学评估
• 课程评估
• 项目评估
• 教育质量
• 标准化测试
• 评估方法

《教育评估：理论、方法与实践》 本书深入探讨了教育评估的基石，旨在为教育工作者、研究者和政策制定者提供一套全面而实用的评估指南。我们认为，有效的教育评估不仅仅是对学习成果的衡量，更是驱动教育改进、促进学生全面发展的强大工具。 第一部分：教育评估的理论基础 本部分将从教育哲学、学习理论和测量学等多个学科视角出发，审视教育评估的本质和目的。我们将探讨为何进行评估，评估在教育体系中的作用，以及不同评估理念（如诊断性评估、形成性评估、总结性评估）的内涵与应用。此外，本书还将深入分析教育评估的伦理原则，强调公平、公正、透明以及保护学生隐私的重要性。我们还将关注评估与课程、教学和教育政策之间的动态关系，理解评估是如何影响和塑造教育实践的。 第二部分：教育评估的方法与技术 本部分是本书的核心，将详细介绍各类教育评估方法的理论依据、操作流程和优缺点。我们将涵盖： 标准化测试： 深入剖析标准化测试的设计原则、信度与效度分析，以及其在国家、地区和学校层面的应用，并讨论其局限性及如何解读标准化测试结果。 非标准化评估： 重点介绍课堂内的形成性评估技术，如观察、访谈、作品集、项目式评估、表现性评估等，强调这些方法如何为教师提供实时的教学反馈，以及如何支持学生自我监控和元认知发展。 质性评估方法： 阐述质性评估在理解学习过程、学生动机、学习环境以及文化背景方面的优势，介绍案例研究、焦点小组、深度访谈等方法，并指导如何进行质性数据的分析和解读。 数据分析与统计： 提供教育数据分析的基本统计概念和方法，包括描述性统计、推论性统计，以及如何利用 SPSS、R 等工具进行数据处理和可视化，帮助读者理解评估数据的意义。 新技术在评估中的应用： 探讨计算机化适应性测试（CAT）、学习分析（Learning Analytics）、人工智能在评估中的潜力与挑战，以及如何利用技术提升评估的效率和个性化水平。 第三部分：教育评估的实践应用 本部分将把理论和方法转化为具体的实践案例，展示教育评估在不同场景下的应用。 课程评估： 如何设计和实施课程评估，以了解课程的有效性、学生的学习成果以及课程改进的方向。 教学评估： 探讨教师专业发展中的教学评估，包括同行评估、学生反馈、自我反思等，以及如何利用评估改进教学策略。 学生评估： 详细介绍不同阶段（如学前、基础教育、高等教育）的学生评估策略，包括学业成就评估、非学业能力评估（如社交情感能力）以及特殊需求学生的评估。 学校与系统评估： 讲解如何对学校的整体表现、教育质量和管理效率进行评估，以及国家和地区教育政策的评估方法。 评估结果的应用与沟通： 强调如何有效地解读评估数据，并将评估结果转化为 actionable insights，用于指导教学决策、课程改进、政策制定，并向不同利益相关者（学生、家长、教师、管理者、社会公众）进行有效沟通。 第四部分：教育评估的未来展望 本部分将对教育评估的未来发展趋势进行展望，探讨新兴的评估理论和技术，以及全球化和技术进步对教育评估带来的机遇与挑战。我们将关注如何构建更具包容性、公平性和适应性的评估体系，以及评估在终身学习时代的新角色。 本书的目标是使读者能够： 理解 教育评估的理论基础和核心原则。 掌握 多种教育评估方法和技术，并能根据具体情境进行选择和运用。 能够 设计、实施和解读教育评估，并有效利用评估结果驱动教育实践的改进。 批判性地 审视当前的教育评估体系，并为未来的发展提出建设性意见。 本书适合所有对教育评估感兴趣并希望提升自身专业能力的教育从业者、学生和研究者。我们相信，通过对教育评估的深入理解和恰当运用，我们能够共同构建一个更加优质、公平和富有成效的教育环境。

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这本书在构建读者和评估实践之间的桥梁方面做得非常不到位。它似乎完全假设读者已经具备了深厚的教育学和统计学背景，所有的术语和概念都以一种“不言自明”的方式抛出，完全没有为初学者或跨领域学习者提供必要的脚手架。举个例子，书中多次提到“信度和效度”的复杂模型，但对如何在新情境下实际检验这些模型的有效性，却只是点到为止，没有提供任何可操作的步骤指南或案例演示。我期待的是那种“手把手”的教学，比如，如果我正在评估一个全新的 STEM 课程，我应该如何一步步地构建我的评估框架，如何选择和调整现有的测量工具，以及如何解释那些非标准的统计结果。这本书更像是一份高度理论化的综述，它告诉你“什么是评估”，但绝不教你“如何进行评估”。对于实务工作者来说，这种知识的抽象化和脱离实际的论述，使得这本书的实用价值大大降低，更像是一份需要被“翻译”才能投入使用的古老文本。

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最让我感到困惑的是，这本书的逻辑跳跃性极大，仿佛是不同作者在不同时间点拼凑起来的章节集合。比如，第三章还在严肃地讨论评估伦理和数据隐私保护，语气非常审慎和规范；而紧接着的第四章，画风突变，开始用一种极其乐观、近乎宣传的口吻来赞美某地方政府推行的一项名为“活力指数”的评估项目，完全没有对该项目可能引发的“为评估而教学”的副作用进行任何批判性反思。这种前后矛盾的态度，让人很难建立起对作者观点的信任感。一个优秀的评估专著，应当保持一种批判性的、平衡的视角，既要看到评估的必要性，也要警惕其潜在的负面效应。但这本书似乎在“赞美”和“规定”之间摇摆不定，缺乏一个坚实的理论框架来统摄全文。我希望看到的是对这些复杂权衡的深刻剖析，而不是这种割裂式的叙述。阅读过程中，我需要不断地在脑海中进行“作者到底想说什么”的二次编译，这无疑大大削弱了学习的效率和乐趣。

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这本书的排版和装帧，坦白讲，有一种令人昏昏欲睡的魔力。它采用了非常传统的学术书籍格式，字体选择偏小且密集，大量的长句和复杂的从句堆砌在一起，使得阅读体验堪称一场意志力的考验。我尝试了在图书馆的安静角落，也试过在咖啡馆里，但似乎都无法抵抗那种知识点被层层包裹、难以直达核心的疲惫感。我特别注意到，书中引用的案例大多是二十年前的老旧数据，而且分析深度停留在描述性统计的层面，完全没有触及当下教育评估领域热议的前沿话题，比如基于AI的数据驱动评估，或者跨文化背景下的评估适应性问题。感觉作者似乎是基于一份十多年前的课程大纲来编写的教材，对于近十年教育理念的飞速发展，它显得异常迟钝和保守。对于我这种需要快速掌握行业新动态的专业人士来说，翻阅这本书的过程更像是在考古，而非学习。我需要的是能够立刻应用到我当前项目中的新工具、新思维，而不是那些已经被学界反复咀嚼并早已被主流研究抛弃的陈旧观点。可以说，这本书的“新”度，几乎为零。

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如果用一句话来概括我的阅读体验，那大概是：内容稀薄，篇幅冗长。全书的讨论似乎总是围绕着一些非常宏观、过于抽象的原则，很少深入到具体的操作层面。比如，它反复强调“评估应当服务于学习目标”，这是一个毋庸置疑的真理，但随后却花了大量的篇幅来重复这个观点，而不是探讨在面对资源匮乏、教师能力参差不齐的现实课堂中，如何将这一理念真正落地。我寻找的是关于“冲突解决”的章节，如何处理家长对低分结果的抗拒，或者如何说服决策者采纳基于过程的评估结果而非简单的分数排名。这些实践中必然会遇到的棘手问题，在这本书里几乎找不到影子。它提供了一个理想化的评估模型，但对于残酷的现实世界来说，这个模型显得过于脆弱和不切实际。读完后，我没有感到自己的“评估工具箱”里多了什么趁手的工具，更多的是对教育评估领域现状的一种无奈接受——即理论与实践之间巨大的鸿沟，而这本书，遗憾地选择了停留在理论的高空，对现实的呼唤置若罔闻。

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这本书，说实话，拿到手的时候我还有点期待的，毕竟名字听起来就挺硬核的，“Educational Evaluation”——教育评估。我本来想着，这本书会不会深入剖析当前教育体系中各种评估方法的优劣，比如标准化测试的局限性，或者更具前瞻性的形成性评估的实践案例。我特别关注那些关于如何设计更公平、更有效的评估工具的章节，毕竟这直接关系到学生的未来和教育资源的分配。然而，读完之后，我感到一种深深的错位感。它似乎更像是一本关于教育行政管理的入门手册，充斥着大量的流程图和官僚术语，讲的是“如何填写评估申请表”而不是“如何进行有意义的评估”。比如，它花了好几章的篇幅去解释一个评估委员会的组织架构和会议纪要的撰写规范，这对于一个真正想了解评估理论和实践的读者来说，简直是隔靴搔痒。我希望看到的是对认知心理学在评估中应用的探讨，或者至少是关于定性研究和定量研究如何结合的深度分析。可惜，这些高阶的内容几乎没有涉及，更像是对现有制度的一种维护性阐述，而不是对未来教育评估模式的探索与批判。如果你的目的是想了解教育体系的运作细则，这本书或许还有点价值，但如果你是想提升自己的评估专业能力，它提供的帮助非常有限，基本停留在表面。

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