Promoting Effective Group Work in the Classroom pdf epub mobi txt 电子书下载 2026

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出版者:

作者:Kutnick, Peter/ Blatchford, Peter

出品人:

页数:136

译者:

出版时间:2008-11

价格:$ 50.79

装帧:

isbn号码:9780415416870

丛书系列:

图书标签:

小组合作学习
课堂教学
合作学习
教学策略
学生参与
团队合作
学习方法
教育心理学
教学技巧
有效教学

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具体描述

Packed with valuable strategies for teachers and fun activities for children, this book is a must for any school wishing to make group work a more effective and successful way of learning. Teachers who have become more confident with the approaches developed for this book find that their classes are better behaved, children spend more time on task and they become less dependent on the teacher. The book shows teachers how to create an inclusive and supportive classroom by developing the social, communicative and group working skills of all pupils. Tried-and-tested, step-by-step approaches encourage both children and their teachers to develop supportive relationships that have been found to facilitate academic performance, positive social behaviour and motivation. Strategies for setting up and running effective group work are a key feature of the book.

探索数字时代的学习范式：面向未来的人工智能与教育重塑图书简介本书深入剖析了在人工智能（AI）浪潮席卷全球的背景下，高等教育界面临的深刻变革与挑战。它并非探讨如何组织课堂小组合作，而是聚焦于一个更宏大、更具前瞻性的议题：如何利用新兴的数字化工具和认知科学的最新发现，构建适应未来社会需求的人才培养体系。全书以严谨的学术视角和丰富的实践案例为基础，勾勒出一幅重塑教育生态的蓝图。第一部分：智能涌现与教育基础的解构本书首先对当前生成式AI（如大型语言模型LLMs）的技术原理、能力边界及其在知识生产和信息获取中的颠覆性影响进行了细致的梳理。不同于传统教育模式中对“信息记忆”的过度强调，本书认为，在AI可以瞬间提供海量事实性知识的时代，教育的核心价值必须转向培养元认知能力、批判性思维、复杂问题解决能力以及跨学科整合能力。书中详尽讨论了“知识的半衰期”正在急剧缩短对课程设计带来的冲击。我们必须从“传授知识”转向“教授如何学习”和“教授如何提问”。作者提出了一系列新的教育哲学基础，强调学习的情境化、个性化与终身化。传统学科壁垒的模糊化趋势，要求教育者必须跳出单一学科的框架，去构建能够模拟真实世界复杂性的学习项目。第二部分：人工智能赋能下的教学法革新本书的核心部分，详细阐述了如何将AI技术有机地融入到教学设计、内容交付和学习评估的各个环节，实现教育的“智能化升级”，而非简单的“数字化叠加”。个性化学习路径的构建：传统课堂中难以实现的“因材施教”，正因AI驱动的自适应学习系统而变得可行。书中详细介绍了如何利用学习分析（Learning Analytics）技术，实时监测学生的认知负荷、知识盲点和学习风格。这不仅仅是推荐习题，更是基于认知模型，动态调整教学内容的深度、广度和呈现方式，确保每个学习者都能在“最近发展区”内高效学习。案例分析部分展示了如何利用AI教练系统（AI Tutors）提供24/7的即时反馈和深度答疑，解放教师的重复性劳动，使其专注于更高阶的引导工作。评估体系的范式转移：传统的标准化考试和论文评分模式，在面对生成式AI工具时显得力不从心。本书主张，评估的重点必须从“结果”（Output）转向“过程”（Process）和“意图”（Intention）。作者提出了基于数字足迹、交互记录和协作过程的“过程性评估框架”。例如，如何评估学生与AI工具的“有效协作”（Prompt Engineering的深度、对AI生成内容的质疑与修正能力），而非仅仅判断最终提交作品的原创性。书中还探讨了利用区块链技术保障评估的透明度和安全性，以及应用复杂性指标来量化学生解决非结构化问题的能力。真实性与模拟环境的构建：面对AI可以生成高度逼真的模拟材料，本书倡导构建沉浸式、高保真度的虚拟实践环境。从基于VR/AR的科学实验模拟，到利用数字孪生技术模拟商业决策场景，这些环境的优势在于允许学生在零风险的情况下进行高风险决策练习，培养其在不确定性下的应变能力。这些技术不再是辅助工具，而是构成了学习体验的本体。第三部分：教师角色的重塑与专业发展本书强调，技术的引入并非削弱教师的重要性，而是对其角色提出了更高的要求。教师将从“知识的传递者”转变为“学习生态的设计师”、“认知技能的教练”和“道德伦理的引路人”。书中系统性地分析了教师专业发展（CPD）的迫切需求。这包括：数据素养的培养（理解和运用学习分析数据）、人机协作的艺术（如何设计需要学生与AI协同完成的任务）以及数字伦理的指导（引导学生负责任地使用技术，理解算法偏见、数据隐私和学术诚信的边界）。作者提出了一套“未来教师能力模型”，指导教育机构制定有针对性的培训计划。第四部分：教育公平、伦理挑战与政策前瞻技术的普及并非自动带来教育公平。本书尖锐地指出了“数字鸿沟”的新形态——“AI素养鸿沟”。那些能够有效利用高级AI工具的学生，与只能接触基础信息获取工具的学生之间，学习成果的差距可能会被进一步拉大。因此，政策层面必须确保所有学习者都能获得高质量的AI工具和相应的指导。此外，本书对教育中的隐私保护、算法透明度以及数据主权等重大伦理问题进行了深入探讨。如何确保个性化学习算法不固化学生的偏见，如何平衡数据驱动的效率与人文关怀，是未来教育体系必须回答的根本性问题。书中引用了多个国际案例，分析了各国在应对这些挑战时采取的监管策略和最佳实践。结论：迈向以人为本的智能教育本书总结道，人工智能为教育提供了一次彻底革新的机遇，它允许我们将重心从基础知识的灌输，彻底转移到人类独有的创造力、复杂协作和情感智能的培养上来。未来的教育系统将是一个高度适应性、数据驱动、且以培养终身学习者为核心的复杂生态系统。本书旨在为教育管理者、课程开发者、技术专家和一线教育工作者提供一套前瞻性的理论框架和可操作的策略，以迎接并引领这场深刻的教育变革。本书内容涵盖教育技术学、认知科学、学习设计、教育伦理学等多个交叉领域，是一部面向高等教育领域未来发展的权威参考读物。