Using Records of Achievement in Higher Education (Teaching and Learning in Higher Education) pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

出版者:Kogan Page Ltd

作者:Alison Assiter

出品人:

页数:0

译者:

出版时间:1993-12

价格:USD 36.00

装帧:Paperback

isbn号码:9780749411114

丛书系列:

图书标签:

• 高等教育
• 教学与学习
• 记录与成就
• 学生评估
• 学习成果
• 能力发展
• 高等教育质量
• 认证
• 职业发展
• 高等教育评估

探索高等教育中的评估与学生发展：新视角与实践指南 图书名称： 评估的未来：重塑高等教育中的学习证据 作者： [此处可虚构一位资深教育专家或研究团队的姓名] 出版年份： [此处可虚构一个年份，例如 2024] ISBN： [此处可虚构一个ISBN] --- 内容简介 《评估的未来：重塑高等教育中的学习证据》是一部面向高等教育工作者、课程设计师、学术管理者以及关注学生学习成效的政策制定者的深度著作。本书深刻探讨了当前高等教育评估体系所面临的挑战，并提出了一套全面、系统且以学习为中心的评估新范式，旨在超越传统的、侧重于知识再现的考核模式，转向更能够真实反映学生高阶思维能力、实践技能及终身学习潜能的证据收集与应用。 本书的核心论点是：评估不应是学习过程的终点，而应是驱动学习深度参与、促进反思性实践以及实现问责制的关键环节。在当前快速变化的社会对毕业生能力要求日益复杂化的背景下，传统的期末考试和标准化测试已不足以捕捉学生在真实世界中解决复杂问题所需的综合素质。因此，本书致力于提供一套实用的理论框架与丰富的案例研究，指导教育机构如何有效地设计、实施和利用学习评估的证据。 全书结构清晰，分为四个主要部分，层层递进地构建起“评估的未来”这一宏大愿景。 第一部分：评估范式的历史回顾与当代挑战 本部分首先对高等教育评估的历史演变进行了细致梳理，从早期的精英选拔工具到工业化时代的标准化衡量，分析了评估在不同历史阶段所承载的社会功能和潜在的局限性。接着，本书着重分析了当前高等教育评估体系面临的三大核心挑战： 1. 有效性危机： 现有评估方法在多大程度上真正测量了课程目标中强调的批判性思维、创造力或协作能力？大量证据表明，教学与评估之间的“脱节”现象日益严重。 2. 公平与包容性问题： 标准化评估如何无意中加剧了教育不平等？如何设计更具文化敏感性和适应性的评估工具，以确保所有学生群体都能公平地展示其学习成果？ 3. 数据碎片化： 现有的评估数据往往分散在不同的系统和工具中，难以形成一个连贯的、可操作的学生学习画像。 本部分强调，解决这些问题的关键在于将评估的焦点从“衡量学习的产出”转向“促进学习的过程”。 第二部分：以证据为基础的评估设计：从课程到评估工具 本部分是本书的操作指南核心，详细阐述了如何建立“清晰的对齐”（Alignment）——即课程目标（Outcomes）、教学活动（Activities）和评估方法（Assessment）之间的高度一致性。 作者引入了“证据阶梯模型”（The Evidence Ladder Model），该模型建议评估证据应从低层次的记忆性证据逐步升级到高层次的、情境化的绩效证据。具体内容包括： 学习成果的精确表述： 如何使用布鲁姆分类法（Bloom’s Taxonomy）的更高层次动词来界定可评估的能力，而非模糊的知识点。 情境化评估的设计： 大量篇幅专门讨论了基于项目的学习（PBL）、案例分析、模拟环境以及真实世界任务的设计原则。这些方法要求学生整合多个学科知识来解决复杂问题，从而生成更具含金量的学习证据。 形成性评估的效能最大化： 重点介绍了“迭代反馈循环”的实践，强调反馈的及时性、具体性和可操作性，确保形成性评估能够真正地指导学生在下一个学习阶段改进表现。本书提供了一系列实用的反馈工具和模板，帮助教师从“批改者”转变为“学习教练”。 第三部分：新兴技术与评估证据的采集 随着数字化的深入，本部分探讨了新兴技术如何变革评估的收集、分析和管理方式，重点关注如何利用技术来捕获更丰富、更细致的学习证据，而无需增加教师的工作负担。 1. 过程性证据的数字化采集： 讨论了学习管理系统（LMS）日志数据、电子档案袋（ePortfolios）在捕获学生发展轨迹中的作用。电子档案袋被视为一种整合性工具，能够让学生主动策展和反思其整个学习历程中的关键成就。 2. 利用人工智能辅助评估的潜力与伦理： 对自动评分工具（Automated Scoring）、学习分析（Learning Analytics）的应用进行了深入评估。本书审慎地探讨了AI在提供即时诊断反馈方面的优势，同时也提出了严格的伦理边界，特别是关于算法偏见和评估透明度的重要性。 3. 基于能力的评估框架（Competency-Based Education, CBE）下的评估策略： 阐述了在CBE模式下，如何设计一系列模块化、可堆叠的评估点，以证明学生在特定能力维度上达到了预设的熟练程度。 第四部分：评估结果的运用与机构问责 评估的终极价值在于其对教学改进和机构问责的贡献。本部分关注如何将收集到的学习证据转化为有意义的行动。 课程的持续改进： 提出了“评估数据驱动的课程修订”模型。教师和院系应定期审查评估结果，识别出教学或课程设计中的系统性薄弱环节，并据此进行结构性调整，而非仅仅针对个别学生的成绩。 学生学习成效的报告： 探讨了如何以清晰、透明的方式向外部利益相关者（如雇主、监管机构和学生家庭）报告学生的真实学习成果，超越简单的GPA数字。这包括利用“能力声明”（Competency Statements）来描述毕业生的实际能力。 教师专业发展与评估素养： 强调提升全体教职员工的“评估素养”是机构成功的基石。本书提供了一套教师发展模块的建议，专注于如何培养教师设计高质量、高可靠性评估的能力，并有效地解读和利用评估数据。 总结而言， 《评估的未来》不仅批判了当前评估体系的局限，更提供了一张通往更具意义、更公平、更能促进深度学习的评估实践蓝图。它要求高等教育机构进行一场深刻的文化转变，将评估视为一种持续的、以学习者为中心的探究活动，而非一种负担沉重的检查机制。本书是高等教育改革者必备的实用参考手册。

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆