Handbook of Data-based Decision Making in Education pdf epub mobi txt 电子书下载 2026

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出版者:

作者:Kowalski, Theodo

出品人:

页数:512

译者:

出版时间:2008-10

价格:$ 129.89

装帧:

isbn号码:9780415965040

丛书系列:

图书标签:

Data-based decision making
Education
Educational data mining
Assessment
Evaluation
School improvement
Evidence-based practice
Data analysis
Statistics
Educational leadership

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具体描述

Though data-based (evidence-based) decision making has long been normative in science-based professions, it has never been an essential benchmark for effective practice in education. This situation began to radically change with the passage of the No Child Left Behind (NCLB) legislation in 2001. At the heart of this legislation is the belief that educational decision making at all levels should be evidence based to the extent possible. NCLB had (and continues to have) bipartisan political support and, although modifications to the original legislation are sure to occur, the belief in evidence-based decision making isn't likely to fade away. Education has fought long and hard to gain acceptance as a profession and, since professionals by definition use data to shape the decisions they make, education has little choice but to continue moving in this direction. This 42-chapter handbook will be a major contribution to the literature of education. It will be a comprehensive, cross-disciplinary, research-based, and practice-based resource that all educators can turn to as a guide to data-based decision making.

好的，这里为您创作一份图书简介，该书名为《Handbook of Data-driven Decision Making in Education》，以下内容是围绕该主题构建的，旨在详尽阐述其核心内容，不包含任何关于人工智能或生成过程的提及： --- 《教育数据驱动决策实践手册》一部深度解析当代教育领域数据应用、策略制定与效果评估的综合指南在信息爆炸的时代，教育系统的复杂性与对效率、公平及个性化学习的需求日益增长，使得数据不再是辅助工具，而是驱动决策的核心引擎。本书《教育数据驱动决策实践手册》正是为教育领导者、政策制定者、学校管理者、课程设计师以及一线教师构建的、旨在系统性掌握和应用数据的权威参考书。它超越了单纯的技术指南，深入探讨了如何将原始数据转化为洞察力，进而制定出切实可行、富有成效的教育战略。本书的结构设计旨在提供一个从理论基础到实战应用的完整学习路径。我们首先奠定坚实的概念框架，明确“数据驱动决策”（DDDM）在教育生态系统中的核心价值与伦理考量。教育数据涵盖范围极广，包括学生学业成绩、学习过程行为、教师专业发展记录、资源分配效率乃至社区参与度等。理解这些数据的性质、来源及其潜在的偏见，是成功应用数据的前提。本手册详尽阐述了数据治理（Data Governance）的重要性，强调了数据安全、隐私保护（如FERPA、GDPR等相关法规在教育环境中的应用）以及确保数据使用的公平性和透明度，为构建一个负责任的数据文化打下基础。核心部分聚焦于数据的收集、清洗与分析。我们深入剖析了各类教育数据的收集方法，从传统的标准化测试报告到新兴的学习分析（Learning Analytics）平台所产生的点击流、互动时间等实时数据。书中提供了关于数据质量保证的实用工具和步骤，强调“垃圾进，垃圾出”的原则。在统计分析层面，本书涵盖了描述性统计、推断性统计在教育场景中的具体应用，并特别关注于因果推断方法在评估教育干预措施有效性时的关键作用。我们不仅介绍了回归分析、方差分析等经典模型，更探讨了如何运用更复杂的纵向数据分析和时间序列模型来捕捉学生学习轨迹的动态变化。本书的价值核心在于其对数据可视化与叙事（Data Storytelling）的强调。冰冷的数据图表无法说服人心，只有清晰、有针对性的数据呈现才能驱动行动。手册提供了大量在教育环境中行之有效的可视化技术，如何将复杂的统计结果转化为一线教师和家长能够理解的、具有指导意义的图表。更重要的是，我们教授读者如何构建一个有力的“数据故事”，将数据点连接成一个关于改进现状、实现目标的清晰叙述线索。实践层面，本书系统地介绍了DDDM在教育系统的各个关键环节中的应用蓝图： 1. 学生支持与干预策略：如何利用早期预警系统识别有辍学风险或学习困难的学生，并据此实时调整支持计划。我们探讨了预测建模在指导个性化学习路径设计中的作用，以及如何评估干预措施（如辅导项目、特殊教育服务）的实际效果。 2. 课程与教学改进：如何通过分析学生在特定教学模块中的表现数据，诊断课程设计中的薄弱环节。这包括形成性评估数据的深度挖掘，以及利用项目式学习（PBL）的数据反馈循环来迭代教学材料。 3. 学校运营与资源优化：将DDDM应用于行政管理领域，例如教室规模优化、教师绩效评估体系的建立、预算分配的效能分析，以及如何平衡教育质量与财政可持续性。 4. 政策制定与问责制：教育领导者如何利用宏观数据趋势（如学区间的表现差异、人口结构变化）来制定长期战略，以及如何设计透明、公正的问责框架，确保数据使用与既定教育目标的对齐。《教育数据驱动决策实践手册》尤其重视数据素养的培养。数据驱动的文化不能仅限于少数专家。本书提供了实用的模块，指导管理者如何为教师和职员提供恰当的培训，使他们从“数据的使用者”转变为“数据的共同创造者和分析者”。这包括建立数据沟通的共同语言，消除对统计方法的恐惧，并鼓励在日常实践中进行“小规模、快速迭代”的数据实验。最后，本书以对未来趋势的展望作结，探讨了随着人工智能、机器学习在教育领域的深入应用，教育数据驱动决策将如何演进。它提醒读者，技术是工具，最终的决策质量仍取决于人类的专业判断、对教育公平的坚定承诺以及对学生福祉的持续关怀。本书内容详实、案例丰富，不仅提供了理论基础，更融入了全球领先教育机构的成功实践案例，是所有致力于通过数据提升教育质量的专业人士不可或缺的案头工具书。它承诺将读者从数据的迷雾中引导出来，走向清晰、有力的决策实践之路。