Generalizing from Educational Research pdf epub mobi txt 电子书下载 2026

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出版者:

作者:Ercikan, Kadriye

出品人:

页数:320

译者:

出版时间:2008-12

价格:$ 163.85

装帧:

isbn号码:9780415963817

丛书系列:

图书标签:

教育研究
研究方法
统计学
数据分析
教育心理学
研究设计
定量研究
定性研究
文献综述
教育评估

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具体描述

'This book frames the major challenge facing educational researchers as one of going beyond the mindless qualitative-quantitative divide and addressing the overarching/fundamental challenge of enriching and enlarging educational inquiry. It is a signature contribution to the field' - Clifton F. Conrad, University of Wisconsin-Madison, USA. Tackling one of the most critical issues in education research today - how research methods are related to value and meaningfulness - this front line volume achieves two purposes. First, it presents an integrated approach to educational inquiry that works toward a continuum instead of a dichotomy of generalizability, and looks at how this continuum might be related to types of research questions asked and how these questions should determine modes of inquiry.Second, it discusses and demonstrates the contributions of different data types and modes of research to generalizability of research findings, and to limitations of research findings that utilize a single approach. International leaders in the field take the discussion of generalizing in education research to a level where claims are supported using multiple types of evidence. The volume pushes the field in a different direction, where the focus is on creating meaningful research findings that are not polarized by qualitative versus quantitative methodologies. The integrative approach allows readers to better understand possibilities and shortcomings of different types of research.

《通向智慧的阶梯：构建终身学习的知识体系》一、本书概述：跨学科视域下的认知升级指南在信息爆炸的时代，我们每天被海量的数据和观点所包围。如何将零散的知识点编织成一个坚固、有机的知识体系，实现真正的“理解”而非简单的“记忆”，是当代学习者面临的核心挑战。《通向智慧的阶梯：构建终身学习的知识体系》并非一本专注于某一学科的教科书，而是一部旨在重塑个体认知结构、优化知识获取与整合策略的实践手册。本书深入探讨了人类心智处理复杂信息的底层逻辑，结合认知科学、系统思维以及跨学科学习的最新研究成果，为读者提供了一套可操作、可复制的框架，用以建立一个能够持续自我迭代、抵御遗忘的知识网络。我们摒弃了传统教育中“填鸭式”的灌输，转而强调主动建构。本书的核心思想是：知识的价值不在于数量的多少，而在于其连接的密度和可迁移性。只有当知识点之间形成有效的通路，我们才能在面对新问题时，迅速调用并重组已有的心智模型，从而实现真正的创新与洞察。全书结构严谨，逻辑清晰，从微观的记忆机制分析入手，逐步扩展到宏观的知识图谱构建，再到实际学习场景中的应用与反思，引导读者完成一次深刻的认知范式转变。二、第一部分：心智的蓝图——认知科学与学习的基础本部分深入剖析了大脑如何学习、记忆和遗忘的生物学基础与心理学机制。我们首先挑战了“学习即输入”的传统观念，强调了“编码深度”与“提取练习”的关键性。 1. 遗忘的科学与对抗策略：我们详细介绍了艾宾浩斯遗忘曲线背后的神经递质活动，并提出了针对性的“间隔重复”与“主动回忆”的最佳实践模型。本书提出了一种动态的复习时间表算法，该算法根据知识点本身的复杂性和个人掌握程度进行实时调整，确保学习资源的有效分配。 2. 理解的层次结构：借用布鲁姆分类学以及认知负荷理论，我们构建了一个“理解深度模型”（The Depth of Comprehension Model）。这个模型将学习成果划分为四个层级：描述性记忆、程序性掌握、概念性理解和元认知洞察。本书重点指导读者如何跨越“描述”的陷阱，直接进入“概念”的构建，例如，如何通过类比、隐喻和建构性教学来深化对抽象概念的把握。 3. 心智模型的构建与校准：心智模型是个体对外部世界运作方式的内在表征。本书提供了识别、分析和修正现有心智模型的工具包。我们引入了“反事实思维测试”和“情景模拟推演”的方法，帮助学习者在知识尚未完全固化前，就主动暴露其潜在的逻辑漏洞，从而避免因错误模型导致的长期误判。三、第二部分：知识的架构——系统思维与跨域整合真正的智慧源于打破学科壁垒。本部分是本书的核心，聚焦于如何将孤立的知识点连接成一张具有弹性的、能够适应未来变化的网络。 1. 系统思维的基石：反馈回路与涌现性：我们运用经典系统动力学的原理，教授读者如何识别复杂系统中的关键变量、延迟效应和非线性反馈回路。特别强调了“涌现”（Emergence）现象——即整体大于部分之和——这一概念在科学发现、组织行为乃至艺术创作中的体现。通过具体的案例分析（如气候变化模型、复杂供应链管理），读者将学会如何从“部件思维”转向“关系思维”。 2. 跨学科知识的“桥梁”搭建：本章探讨了如何寻找不同学科之间的“同构结构”（Isomorphic Structures）。例如，物理学中的“熵增定律”与信息论中的“信息冗余”，或经济学中的“边际效用递减”与心理学中的“习得性无助”。本书提供了一套“概念映射矩阵”，指导学习者系统性地识别这些潜在的结构性关联，实现知识的“复利效应”。 3. 知识的精炼与模块化：面对海量信息，构建“最小可理解单元”（Minimum Viable Concept, MVC）至关重要。本书倡导将复杂的理论提炼为简洁、高内聚度的知识模块。这不仅便于记忆，更重要的是，使得这些模块能够在不同的问题情境中被快速调用和重组。我们提供了“一页纸理论总结法”和“知识API设计”的实践指南，确保提炼出的知识是功能化和可互操作的。四、第三部分：实践的熔炉——在真实世界中应用与迭代知识的价值最终体现在其应用能力上。本部分将理论转化为行动，指导读者如何在一个动态、不确定的环境中，运用构建好的知识体系去解决实际问题并持续优化该体系。 1. 解决复杂问题的框架：结构化分解与假设驱动：针对“病入膏肓”的复杂问题，本书引入了“MECE”原则（相互独立，完全穷尽）的系统化应用，并结合科学研究中的“假设驱动”模式。我们详细阐述了如何运用“第一性原理”（First Principles Thinking）来剥离问题的表象，直击核心机制，避免陷入经验的误区。 2. 学习的反馈循环：从失败中提取“元数据”：失败并非终点，而是最宝贵的数据源。本章着重于如何从失败的尝试中提取“元数据”——关于自身学习策略、心智模型准确性的高层次信息。我们设计了“失败复盘三问法”：我预设了什么？系统反馈了什么？我的预设错在哪里？这种数据驱动的反思是知识体系持续进化的关键。 3. 知识的表达与教学相长：费曼学习法（The Feynman Technique）的深度应用是检验知识掌握程度的黄金标准。本书超越了基础的“向他人解释”，提出了“面向不同受众的代码化解释”和“情景化教学案例库”的构建。只有能够将知识转换成清晰、结构化的语言和可复用的叙事模板，才能证明该知识已真正内化为你心智结构的一部分。结语：构建你的认知飞轮《通向智慧的阶梯》的目标是赋予读者构建自己专属“认知飞轮”的能力。这个飞轮一旦建立，知识的获取、整合和应用将形成一个自我强化的良性循环，使学习不再是痛苦的负荷，而是一种内生的、充满乐趣的探索过程。这本书是献给所有渴望超越知识的边界，追求深度思考与系统性创新的终身学习者的指南。它提供的不是答案，而是通往更深刻问题的提问方式和构建知识世界的工具箱。