多媒体计算机辅助教学与课件制作 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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页数:291

译者:

出版时间:2009-1

价格:38.00元

装帧:

isbn号码:9787563024643

丛书系列:

图书标签:

• 多媒体教学
• 计算机辅助教学
• 课件制作
• 教育技术
• 教学设计
• 信息技术
• 教育信息化
• PPT制作
• 教学资源
• 视听教学

图书简介：信息时代下的教育革新与学习范式转型 本书深入探讨了信息技术如何重塑现代教育的面貌，聚焦于教学模式的根本性变革、学习体验的个性化构建以及教育资源的数字化转型。全书结构严谨，逻辑清晰，旨在为广大教育工作者、课程设计师以及教育技术研究者提供一个全面而深刻的视角，以应对当前教育领域所面临的复杂挑战与历史机遇。 第一部分：教育理念的演进与技术融合的理论基础 本部分首先回顾了教育思想从传统讲授模式向建构主义、联通主义等前沿理论的演进历程。我们认为，信息时代对教育提出了新的要求，即培养具备批判性思维、创新能力和终身学习能力的学习者。 1.1 教学范式的深刻转变： 详细分析了“以教师为中心”向“以学习者为中心”转型的驱动力。技术不再仅仅是辅助工具，而是成为了重塑知识获取、处理和应用过程的核心要素。探讨了翻转课堂（Flipped Classroom）、混合式学习（Blended Learning）和完全在线学习（Online Learning）等新型教学模式的理论基础和适用场景。特别强调了认知负荷理论在设计数字化学习材料时的指导意义，确保技术的使用能够有效降低非必要认知负荷，集中精力于高阶思维的培养。 1.2 技术接受模型与教师的专业发展： 本章剖析了技术采纳过程中的心理和社会因素。引入了技术接受模型（TAM）和整合技术进行教学模型（TPACK）等经典框架，用于分析教师在面对新技术时的态度、感知有用性与易用性。此外，深入探讨了面向21世纪教师所需具备的数字素养，包括数据素养、信息伦理和网络安全意识的培养路径，强调持续的、情境化的专业发展是技术有效融入教学的前提。 1.3 学习科学与数字环境的交互设计： 聚焦于学习科学（Learning Sciences）的研究成果如何指导数字学习环境的设计。讨论了动机理论（如自我决定理论）在数字化学习平台设计中的应用，如何通过提供自主选择权、增强关联感和培养胜任力来激发学生的内在学习动力。详细阐述了情境化学习的原则，阐释了如何通过模拟、虚拟实验和基于项目的学习（PBL）来创建更具意义的学习体验。 第二部分：数字化学习资源的创建、组织与管理 本部分将理论转向实践，探讨如何系统性地开发高质量、可重用的数字化学习材料，并构建高效的资源管理体系。 2.1 学习对象（Learning Objects）的设计与标准： 深入讲解了学习对象（LO）的概念、特性及其在构建大规模学习资源库中的核心作用。详细介绍了SCORM（共享内容对象引用模型）和xAPI（经验API）等行业标准，说明了这些标准如何保障学习内容的互操作性和可追踪性。内容包括对元数据（Metadata）的规范化描述，这是实现资源有效检索和复用的关键技术环节。 2.2 交互性设计与叙事结构： 探讨了如何在静态的数字内容中注入有效的交互性。区分了“肤浅交互”与“深度认知交互”，强调后者是促进知识内化的关键。分析了叙事驱动学习（Narrative-Driven Learning）的有效性，教授如何运用故事线、角色扮演和冲突解决机制来增强学习的沉浸感和情感投入。讨论了多媒体信息流理论在设计视觉、听觉和文本信息组合时的最佳实践，以避免认知过载。 2.3 知识管理系统（KMS）与内容重构： 阐述了构建教育内容知识管理系统的必要性，包括内容存储、版本控制和知识产权管理。重点讨论了内容重构的策略，即如何将传统教材或现有资源分解、重新组合和标记，以适应不同学习目标和不同技术平台的需求，从而实现“一次创建，多次使用”的效率目标。 第三部分：学习分析、评估与个性化学习路径 技术为教育带来的最大潜力之一在于其收集和分析学习数据的能力。本部分专注于如何利用数据科学来优化教学和评估。 3.1 学习分析（Learning Analytics）的基础与应用： 详尽介绍了学习分析的概念框架、关键指标（如参与度、留存率、学习轨迹）以及数据收集方法。重点阐述了预测性分析在早期识别高风险学生群体中的作用，以及如何利用这些洞察及时进行干预。强调数据隐私、伦理和透明度是实施学习分析时必须严格遵守的准则。 3.2 适应性学习系统（Adaptive Learning Systems）的构建： 深入剖析了适应性学习系统的核心机制，包括知识状态模型（Knowledge State Modeling）、诊断算法和内容推荐引擎。对比了基于规则的系统与基于机器学习（如贝叶斯网络、强化学习）的自适应系统在精度和灵活性上的优劣。本章强调了设计一个真正能“适应”学习者的系统的复杂性，它不仅仅是内容推送的自动化，更是对学习者认知模型的持续优化。 3.3 形成性评估与数字评价体系的构建： 探讨了如何利用数字工具进行更频繁、更低风险的形成性评估。介绍了基于技术的自动评分系统（如自然语言处理在作文评估中的应用）的原理与局限性。更重要的是，本部分提出了构建综合性数字评价档案的理念，用以捕捉学习者在项目协作、问题解决和数字创造过程中的非显性能力，从而实现对学生能力的全面画像。 第四部分：协作学习、社交网络与未来课堂的构建 本部分关注技术如何促进学习者之间的互动、合作以及构建学习共同体。 4.1 社交学习理论与在线协作工具： 结合社会建构主义的观点，分析了在线论坛、维基和项目协作平台在促进同伴互助和知识协商中的作用。探讨了如何通过设计有效的协作任务结构（如角色分配、依赖性设置）来避免“搭便车”现象，并最大化群体智慧的产出。 4.2 学习社区（Community of Inquiry, CoI）模型的实践： 详细介绍了CoI模型的三个核心要素——教学存在感、社会存在感和认知存在感，并指导读者如何通过工具和设计策略来提升这三个维度的互动，从而构建一个高参与度的在线学习社区。 4.3 虚拟现实与增强现实在沉浸式教育中的潜力： 尽管本书不涉及多媒体课件制作的具体软件操作，但本章从宏观层面分析了沉浸式技术（VR/AR）在提供高风险、高成本或难以在现实世界中模拟的学习情境中的独特价值，例如复杂科学实验的模拟或历史场景的重现，强调其对空间认知和程序性知识习得的促进作用。 本书最终旨在提供一个综合性的框架，指导教育者和开发者超越简单的技术应用，转向基于坚实学习理论和有效数据分析的、面向未来的教育系统设计。

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