教育认知诊断评估理论与技术研究 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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汪文义宋丽红 著

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• 教育测量
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• 诊断性评估
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• 智能评估
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• 个性化学习

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出版社： 北京师范大学出版社

ISBN：9787303192915

商品编码：10426059349

出版时间：2015-08-01

作  者:汪文义//宋丽红 著作 定  价:68 出 版 社:北京师范大学出版社 出版日期:2015年08月01日 页  数:267 装  帧:平装 ISBN:9787303192915 ●篇  教育认知诊断评估背景
●  认知诊断评估概述
●  什么是认知诊断评估
●第二节  为什么要进行认知诊断评估
●第三节  认知诊断评估发展历程
●第四节  如何进行认知诊断评估
●第二篇  教育认知诊断评估属性界定
●第二章  认知诊断评估中属性界定方法
●  Q矩阵
●第二节  Q矩阵指定、选择和验证方法
●第三节  小结与讨论
●第三章  数据驱动的属性界定方法
●  为什么要提出数据驱动方法
●第二节  形式概念分析简介
●第三节  基于形式概念分析的属性辅助标定方法
●第四节  形式概念分析方法属性标定效果评价
●第五节  小结与讨论
●第四章  结合理论和数据的属性界定方法
●  三种属性标定方法
●第二节  训练集充分条件下各种方法的准确性评价
●部分目录

内容简介

暂无 汪文义//宋丽红 著作 汪文义，江西师范大学教育学博士，现为江西师范大学计算机信息工程学院讲师。主要研究方向为认知诊断评估、项目反应理论、计算机化自适应测验。参与多项国家自然科学基金，主持2项省部级项目。

人类心智的深邃探索：从认知科学到学习科学的跨界之旅 本书旨在深入剖析人类心智的奥秘，追溯其在认识世界、理解知识、发展能力过程中的演变轨迹。它并非一本局限于特定学科的学术专著，而是一次横跨认知科学、心理学、教育学、神经科学乃至信息科学的宏大思想实验。我们试图构建一个多维度的框架，来理解个体是如何感知、记忆、思考、推理、解决问题，以及最终如何从经验中学习并不断成长的。 第一部分：认知科学的基石——心智运作的内在机制 本部分将深入探索人类心智最基础的运作机制。我们将从感知系统的精妙之处出发，解析视觉、听觉、触觉等感官如何接收、编码并转化为大脑可以处理的信息。这不仅仅是简单的物理过程，更涉及到大脑如何进行选择性注意，过滤掉无关刺激，同时聚焦于关键信息，这对于高效的学习和认知至关重要。 随后，我们将转向记忆的复杂世界。从短期记忆的容量和编码方式，到长期记忆的巩固、提取和遗忘机制，我们将揭示信息如何在不同的记忆系统中流动和储存。特别是，我们会探讨工作记忆在信息加工和推理中的核心作用，理解它如何支持复杂的思维活动，例如理解复杂的句子、解决数学问题以及规划行动。 推理与问题解决是人类智能的标志性特征。本部分将详细考察不同类型的推理，包括演绎推理（从一般到特殊）和归纳推理（从特殊到一般），以及它们在日常生活和科学探索中的应用。我们将分析解决问题的不同策略，从试错法到启发式方法，再到系统性的算法，并探讨影响问题解决效率的因素，如知识储备、思维定势和情绪状态。 语言的获得与理解是人类认知能力中最具代表性的成就之一。我们将探讨语言的结构（语音、词汇、语法、语用），以及人类是如何在童年时期自然习得复杂的语言系统。同时，我们也会审视语言的加工过程，包括词语识别、句子理解、篇章整合以及语言与思维之间的深刻联系，例如萨丕尔-沃尔夫假说及其后续研究。 第二部分：学习的科学——知识习得与能力发展的规律 将认知科学的理论基石应用于学习领域，本部分将聚焦于个体如何获取知识、技能和理解。我们首先会考察学习的认知模型，包括联结主义、建构主义以及信息加工理论等，理解不同理论视角下对学习过程的解释。 信息是如何在个体认知结构中组织和转化的？我们将深入探讨知识表征的形式，例如命题网络、图式、陈构等，以及这些表征如何影响新信息的理解和旧知识的应用。特别关注的是，如何促进概念性理解（deep understanding）而非机械记忆（rote learning），以及如何帮助学习者建立灵活、可迁移的知识体系。 学习并非孤立的过程，而是深受动机、情绪和自我调节能力的影响。本部分将深入分析学习动机的类型（内在动机与外在动机），以及如何激发和维持学习者的积极性。我们将探讨情绪在学习中的双刃剑效应，以及如何培养学习者的情绪智力，使其能够更好地管理学习过程中的挑战和挫折。自我调节学习（self-regulated learning）作为一种主动的学习方式，我们将详细阐述其核心要素，包括目标设定、策略选择、自我监控和自我评估，以及如何培养学习者的自主学习能力。 学习的环境和方式也至关重要。我们将探讨不同教学策略（例如，直接教学、探究式学习、合作学习）的效果，以及如何根据学习内容和学习者的特点设计最有效的教学活动。此外，我们还将关注学习的迁移问题，即如何在一种情境中学到的知识和技能应用于其他情境，这是衡量学习有效性的重要标准。 第三部分：个体差异与发展——理解多样的认知图景 人类的认知能力和学习方式并非千篇一律，个体差异是理解人类心智不可或缺的一部分。本部分将关注影响个体认知的多种因素。 智力是衡量个体认知能力的重要指标，我们将回顾智力理论的发展，从早期的“一般智力”（g因子）到多元智力理论和三元智力理论，并探讨智力在不同认知任务中的表现。我们将讨论智力的可塑性，以及环境和教育在智力发展中的作用。 认知风格（cognitive style）描述了个体在信息加工、感知和问题解决方面的偏好和习惯，例如场独立性与场依存性、冲动性与反思性等。我们将探讨这些风格如何影响学习和行为，以及是否可以通过训练来调整。 学习障碍（learning disabilities）是理解个体差异的另一个重要视角。我们将探讨常见的学习障碍，如阅读障碍（dyslexia）、计算障碍（dyscalculia）等，分析其认知机制，并介绍诊断和干预的原则。这有助于我们更好地理解和支持有特殊学习需求的学生。 除了智力和认知风格，社会文化背景、前置知识、经验以及生理因素（如大脑结构与功能）都会对个体的认知发展产生深远影响。我们将从更广阔的视角审视这些因素如何相互作用，塑造出独一无二的认知图景。 第四部分：理论的实践与展望——认知科学在教育领域的应用前沿 本部分将把前述的理论探索付诸实践，探讨认知科学的原理如何在教育领域得到有效应用，并展望未来的发展方向。 我们将审视教育评估的本质，不仅仅是知识的测量，更是对学习者认知过程、能力发展以及潜能发掘的深度洞察。传统的标准化测试往往侧重于结果，而认知诊断评估则着眼于学习者在完成任务过程中表现出的思维方式、策略运用以及潜在的认知障碍。它旨在诊断学习者“为什么”会出错，而非仅仅“是否”出错。 我们将深入探讨认知诊断评估的理论基础，包括其与学习理论、心理测量学、人工智能等学科的关联。例如，如何运用项目反应理论（IRT）或认知诊断模型（CDMs）来分析学习者的答题信息，从而识别其掌握的知识点、能力水平以及认知特征。 在技术层面，我们将介绍构建认知诊断评估系统的关键技术。这包括如何设计具有诊断功能的题目（例如，基于错误归因的题目、多步骤解题过程的记录），如何开发能够捕捉学习者认知过程的评估工具（例如，在线交互式题目、思维过程记录工具），以及如何利用数据挖掘和机器学习技术来分析评估数据，生成具有个性化诊断报告。 本书还将讨论如何将认知诊断评估的结果应用于教学实践，以实现真正的个性化教育。这包括如何根据评估结果为学习者提供有针对性的学习指导、定制化的学习资源、以及个性化的学习路径。同时，我们也将探讨如何利用评估反馈来优化教学设计和课程体系。 最后，我们将展望认知科学在教育领域的未来发展。这可能包括更先进的脑科学技术在学习研究中的应用，人工智能在智能辅导系统中的进一步发展，以及对终身学习和适应性学习的新认识。我们将强调，理解人类心智的运作机制，是推动教育创新和实现个体潜能最大化的不竭动力。 总而言之，本书致力于构建一个融会贯通的认知框架，连接认知科学与学习科学的核心理念，并将其智慧转化为教育实践的有力工具，旨在为读者提供一个全面、深刻且富有启发性的视角，去理解和促进人类的学习与发展。

评分☆☆☆☆☆

我翻开这本厚重的书籍，立刻被它严谨的学术风格所吸引，虽然我可能不是教育评估的专业人士，但其文字的逻辑性和论证的周密性，让我感受到了作者在理论建构上的深厚功力。我特别关注那些关于“诊断性”评估的哲学思辨部分。传统考试往往只告诉你“得了多少分”，而这本书似乎致力于回答“为什么是这个分数，以及下一步该怎么走”。这需要对人类心智模型有深刻的理解，比如作者是否探讨了知识的结构化、错误类型的分类学，以及不同错误背后所代表的认知缺陷层次。我推测，书中可能引用了大量的心理测量学和认知心理学的前沿文献，构建了一个多层次的诊断框架，也许是基于认知成分模型或者知识追踪模型的扩展。如果书中能清晰区分“能力评估”和“诊断评估”的本质差异，并提供一套可操作的、跨学科的评估工具设计原则，那么它就超越了一般的教育理论读物，成为了一部可以指导实践创新的指南。我希望看到它对未来教育技术，尤其是自适应学习系统如何集成诊断结果进行个性化推送的设想。

评分☆☆☆☆☆

这本名为《教育认知诊断评估理论与技术研究》的书，从标题上看，应该是一部聚焦于教育领域前沿研究的学术专著，很可能深入探讨了如何科学地诊断学生的认知发展水平，并在此基础上建立一套系统化的评估体系。我猜想，书中必定会详细阐述认知诊断的理论基础，比如它与传统测量理论（如项目反应理论或经典测量理论）的异同，以及最新的认知科学成果如何融入到评估模型构建中。比如，它可能会引入建构主义学习理论，探讨如何通过动态评估来捕捉学习过程中的思维转变，而非仅仅关注最终结果。此外，技术层面的探讨想必是重头戏，可能涉及如何利用大数据、人工智能或机器学习技术来构建更精准、更具解释力的诊断模型。一个合格的读者会期待看到具体的案例分析，比如某个学科（数学、语言等）的诊断工具是如何设计、实施和验证的。如果书中能清晰地勾勒出“理论如何指导技术，技术如何服务于诊断实践”的闭环路径，那对于一线教育工作者和研究人员来说，无疑是一份极具价值的参考资料，能够帮助他们从根本上提升教育干预的有效性和针对性。

评分☆☆☆☆☆

这本书的价值，在我看来，可能更多体现在其技术实现的细节上。光有理论是不够的，教育诊断的难点在于如何将抽象的认知结构转化为可测量的指标，并且保证测量的信度和效度。我十分好奇，作者是如何处理多维度的知识结构映射问题的。例如，一个复杂的数学问题可能需要同时考察代数思维、逻辑推理和问题解决策略三个维度的能力。如果书中能详尽介绍如何利用概率模型（如贝叶斯网络或马尔可夫链）来动态追踪学习者在这些维度上的掌握程度，并提供相应的算法解析，那将是极其宝贵的财富。对于一个技术背景的研究者而言，我更看重的是算法的创新性、模型的鲁棒性以及大规模数据处理的效率。如果书中仅仅停留在概念介绍层面，而缺乏对具体计算模型的深入剖析，那么它的应用价值可能会打折扣。我期待看到作者如何平衡理论的深度与技术的实用性，提供既科学又可实施的解决方案。

评分☆☆☆☆☆

这本书的潜在影响，或许在于它可能改变我们对“学习失败”的看法。如果这是一部优秀的认知诊断研究，它必然会引领教育界从“惩罚性评估”转向“发展性评估”。这意味着我们不再把错误视为终点，而是将其视为深入理解学习障碍的入口。我设想，书中会详细论述如何构建一套精细化的反馈机制。这种反馈不仅仅是指出“你错了”，而是会精准地告诉学习者：“你在这个步骤中混淆了乘法分配律和结合律，你需要回顾知识点C14。”这种高颗粒度的反馈，需要建立在一个极其细致的知识图谱之上。如果作者能够展示出如何利用现代数据库技术和语义网络来构建和维护这样一个知识图谱，并将其与评估引擎无缝对接，那么这本书就为实现真正的“因材施教”提供了理论和技术的双重支撑。它似乎在呼吁一场评估范式的深刻变革，让诊断不再是给成绩盖棺定论，而是成为持续优化学术路径的催化剂。

评分☆☆☆☆☆

我作为一名对教育公平与质量提升抱有热切关注的旁观者，更倾向于从社会影响和实践推广的角度来看待这本书。一部好的理论技术研究，最终必须能够转化为面向广大教育群体的工具。因此，我非常关注书中对于评估实施的成本效益分析，以及工具的易用性设计。一个复杂的诊断系统如果需要顶尖的数学家和程序员才能维护，那么它在普及层面就会遇到巨大障碍。我希望书中能探讨如何简化诊断流程，使经验尚浅的教师也能理解并利用诊断结果。此外，关于评估的伦理问题也是一个重要的考量点：当我们拥有如此精准的诊断能力时，如何避免标签化和“玻璃天花板”效应？这本书是否触及了这些深层次的社会和伦理讨论，为诊断技术的负责任应用划定了界限？如果它能在提供前沿技术的同时，展现出对教育实践的深刻同理心和对学习者尊严的维护，那么它将不仅是一部技术手册，更是一部具有人文关怀的教育改革蓝图。