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出版时间:2010-5

价格:50.00元

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isbn号码:9787900490124

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《数字素养与计算思维导论》 书籍简介 本书旨在为广大读者提供一个全面、深入且极具前瞻性的数字世界导航图，重点阐述现代信息社会对个体素养的基本要求，以及培养和应用计算思维解决复杂问题的核心能力。本书内容涵盖了从信息获取、处理到安全防护的完整知识体系，特别强调跨学科应用和实践操作。 第一部分：信息时代的基石与素养构建 第一章：理解信息社会的核心脉络 本章首先梳理了信息技术（IT）自诞生以来的发展脉络，重点解析了互联网、移动互联、云计算等关键技术如何重塑了社会结构、经济模式和日常生活。我们深入探讨了数据爆炸时代的本质，区分了“信息”与“知识”的区别，并阐明了在海量信息中进行有效筛选和验证的重要性。本章着重讨论了信息伦理与社会责任，包括版权保护、信息传播的道德规范，以及数字鸿沟现象的成因与对策，引导读者树立正确的数字公民意识。 第二章：高效信息获取与组织 本章聚焦于如何在信息海洋中精准定位所需资源。详细介绍了搜索引擎的高级应用技巧，包括布尔逻辑搜索、专业数据库的检索策略以及如何评估信息来源的权威性与可靠性（信源批判）。此外，本书提供了系统性的信息组织方法论，讲解了如何使用思维导图、知识管理软件（如Notion, Obsidian等）来构建个人知识体系（PKM），实现知识的结构化存储与快速调用，而非仅仅是信息的简单堆砌。 第三章：数据可视化与沟通基础 数据不再仅仅是冰冷的数字，更是叙事的工具。本章深入讲解了数据可视化的基本原则，包括选择恰当的图表类型（如柱状图、散点图、热力图等）以适应不同类型的数据和沟通目标。同时，探讨了设计优秀可视化作品的关键要素：清晰度、准确性和美观性。本书提供了使用主流可视化工具进行基础图表制作的实操指南，强调数据故事线的构建能力，使读者能够通过视觉语言有效地传达复杂洞察。 第二部分：计算思维的深度剖析与应用 第四章：计算思维的核心要素解析 计算思维（Computational Thinking, CT）被视为21世纪的关键技能之一。本章系统地解构了计算思维的四大核心支柱：分解（Decomposition）、模式识别（Pattern Recognition）、抽象（Abstraction）和算法设计（Algorithm Design）。我们通过具体的、非计算机专业的案例（如食谱优化、旅行路线规划）来阐释每一步骤的内涵，帮助读者理解CT并非编程的代名词，而是一种解决问题的通用思维框架。 第五章：算法设计与逻辑推理 本章深入讲解了算法的基本概念、特性（如确定性、有效性、有限性）以及设计流程。内容包括流程图的绘制标准、决策树的构建，以及对常见基础算法思想的介绍，例如排序（如冒泡排序、插入排序的概念性理解）和搜索（如线性搜索与二分搜索的效率对比）。重点在于培养读者对“效率”和“优化”的敏感度，理解不同解决方案在资源消耗上的差异。 第六章：数据结构的概念性理解 为了更有效地处理和存储信息，理解数据的组织方式至关重要。本章以概念化的方式介绍了基本的数据结构，包括序列（数组与列表）、集合、树形结构（如层次关系）和图结构（如网络关系）。本书避免深奥的编程细节，而是侧重于解释每种结构在实际问题（如社交网络分析、文件系统管理）中的应用场景和优势，帮助读者在设计解决方案时能做出更优的数据组织选择。 第三部分：现代技术环境下的实践与安全 第七章：数字化工具箱的精进使用 本章侧重于提升读者在日常工作流中的效率。详细探讨了电子表格软件（如Excel/Google Sheets）的高级功能，包括复杂公式构建、数据透视表（Pivot Tables）的应用，以及基础的数据清洗操作。同时，介绍了项目管理工具（如看板方法）在个人任务分配中的应用，以及自动化流程（如IFTTT, Zapier等概念）如何减少重复性劳动。 第八章：网络安全与隐私保护 在万物互联的时代，安全意识是数字素养不可或缺的一部分。本章详尽讲解了网络攻击的常见类型（如钓鱼邮件、恶意软件、DDoS概念）。关键内容包括强密码策略、多因素认证（MFA）的部署、安全软件的选择与配置，以及对个人数据在云端和本地存储时的风险评估。此外，本章还特别关注移动设备的安全防护和公共Wi-Fi的使用规范。 第九章：人工智能与未来展望 本书的收尾部分将目光投向新兴技术。本章以通俗易懂的方式介绍了人工智能（AI）的基本概念，如机器学习（ML）的核心思想——从数据中学习规律。重点解析了生成式AI（如大型语言模型）的工作原理及其在内容创作、摘要生成和辅助决策中的潜力与局限。本书最后呼吁读者保持终身学习的态度，积极适应技术变革带来的职业与生活挑战。 适用对象： 本书面向所有希望系统提升自身数字素养、掌握现代信息处理技能的专业人士、职场新人、在校高年级学生以及对计算思维感兴趣的广大社会读者。它不依赖于特定的考试要求，而是致力于培养面向未来、具备强大问题解决能力的复合型人才。 本书特色： 理论与实践并重： 每一概念均辅以现实案例和应用场景说明。 思维重于工具： 强调计算思维的底层逻辑，而非工具的表面操作。 前瞻性视野： 涵盖了从基础素养到前沿AI技术的全面知识结构。

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