师资培育：职前教师教学系统发展 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

图书标签:

• 师资培育
• 职前教师
• 教学系统
• 教师发展
• 教育学
• 师范教育
• 教学技能
• 专业发展
• 教育心理学
• 课程与教学

本书作者近年来不仅负责淡江大学师资培育的行政工作，而且年年获得国科会有关师资培育的专题研究补助。其研究成果不但落实于师资培育实务，获教育部评鑑的优等，且学术价值亦连连获得国科会甲种研究奖励，是理论与实务并兼的学术工作者。

本书以系统的观点，从输入、过程与输出的角度，检视职前教师教学系统的发展，内涵包括职前教师的遴选、案例教学法的应用、专业服务学习课程的发展、实习教师的评鑑、实习辅导教师专业知能的发展，以及师资培育机构与中小学教育伙伴的建立，堪称一本架构完整，全面思考职前教师培育的好书，值得关怀师资培育的学术研究者及实务工作者参考。

好的，这是一份关于一本名为《探索人工智能：从原理到实践》的图书简介。 图书简介：《探索人工智能：从原理到实践》 绪论：一个新时代的黎明 我们正生活在一个由数据和算法驱动的时代，人工智能（AI）已不再是科幻小说中的遥远构想，而是深刻重塑着我们社会、经济和日常生活的核心力量。从精准的医疗诊断到自动驾驶汽车，从个性化推荐系统到复杂的金融建模，AI技术正以前所未有的速度渗透到各个领域。然而，要真正驾驭这股力量，我们需要深入理解其背后的数学基础、核心算法以及工程实现。 《探索人工智能：从原理到实践》正是一本旨在为读者提供全面、深入且系统化知识的著作。本书不仅仅是对现有AI技术的罗列，更着重于构建一个坚实的理论框架，并辅以大量实际案例和代码实现，确保读者能够从零开始，逐步掌握构建现代智能系统的关键技能。 第一部分：奠基：AI的数学与计算基础 任何高级智能系统的构建都离不开坚实的数学基础。本书的开篇部分将系统性地回顾和讲解支撑现代机器学习和深度学习的数学工具。 1. 线性代数与优化理论：我们将深入探讨向量空间、矩阵分解（如SVD）、特征值分解等概念，这些是理解数据表示和降维算法的基石。同时，优化理论是训练模型的核心，本书将详细阐述梯度下降法（SGD）、牛顿法、拟牛顿法以及各种正则化技术（如L1/L2），解释它们在模型参数调整中的关键作用。 2. 概率论与信息论：理解不确定性是AI工作的核心。本部分将涵盖贝叶斯定理、概率分布（高斯分布、泊松分布等）、马尔可夫链的构建与应用。信息论部分，如熵、交叉熵和KL散度，将被细致剖析，揭示它们如何作为损失函数和模型评估的标准。 3. 编程环境准备：为了便于实践，本书将侧重于Python生态系统，详细介绍NumPy、SciPy在数值计算中的应用，以及Pandas在数据处理方面的强大功能，为后续的算法实现打下坚实的工具基础。 第二部分：核心算法：经典机器学习的精髓 在掌握了基础工具后，本书将转向经典机器学习算法。这些算法是理解现代AI发展脉络的必经之路，许多现代技术的改进正是基于对这些经典模型的深刻理解。 1. 监督学习的基石：我们将从最基础的模型开始，如线性回归与逻辑回归，并详细推导其损失函数和求解过程。随后，深入探讨支持向量机（SVM），解释核技巧（Kernel Trick）如何有效地处理非线性可分问题。决策树、随机森林（Random Forest）和梯度提升机（GBM，包括XGBoost和LightGBM的原理）将被详尽讲解，重点分析它们在处理表格数据时的鲁棒性和效率。 2. 无监督学习的探索：本部分关注如何从无标签数据中发现结构。K-均值（K-Means）聚类、DBSCAN等密度聚类算法的实现细节将被剖析。此外，主成分分析（PCA）和t-SNE等降维技术将通过实例展示如何可视化高维数据。 3. 模型评估与选择：如何判断一个模型是“好”的？本书将系统介绍交叉验证、偏差-方差权衡、混淆矩阵、ROC曲线和AUC指标。特别强调了模型泛化能力的重要性，避免过拟合和欠拟合的陷阱。 第三部分：范式转变：深度学习的革命 深度学习是当前AI领域最引人注目的分支。本部分将逐步引导读者进入多层神经网络的世界，剖析其内部工作机制。 1. 神经网络的构建块：本书从单个神经元（感知机）出发，逐步构建多层前馈网络（MLP）。重点解析激活函数（ReLU, Sigmoid, Tanh）的选择及其对训练稳定性的影响。反向传播算法（Backpropagation）的数学推导和实际计算流程将被清晰地呈现，这是理解深度学习训练过程的“黑箱钥匙”。 2. 卷积神经网络（CNN）的图像之力：针对计算机视觉任务，本书将详细讲解卷积层、池化层、感受野和参数共享机制。从LeNet到ResNet、VGG等经典架构的演进将被梳理，并结合PyTorch/TensorFlow框架进行实战演示，训练一个图像分类器。 3. 循环神经网络（RNN）与序列建模：对于文本、语音等序列数据，RNN是关键工具。我们将分析标准RNN在处理长序列时的梯度消失问题，并详细介绍长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU）的内部结构和它们如何解决长期依赖问题。 4. 现代深度学习优化：介绍更高级的优化器，如Adam、RMSProp，以及批归一化（Batch Normalization）如何加速和稳定深层网络的训练过程。 第四部分：前沿应用与伦理考量 在掌握了核心原理后，本书的最后部分将视野拓展到当前AI技术正在爆发的前沿应用领域，并严肃讨论伴随而来的社会责任。 1. 自然语言处理（NLP）的飞跃：介绍词嵌入技术（Word2Vec, GloVe），并重点阐述基于注意力机制（Attention Mechanism）的Transformer架构。我们将探讨其在机器翻译、文本摘要和问答系统中的突破性应用。 2. 生成模型简介：简要介绍生成对抗网络（GANs）的基本框架和训练逻辑，以及变分自编码器（VAEs），展示AI在内容创作领域的潜力。 3. AI的社会影响与负责任的AI：本章不涉及技术实现，而是聚焦于实际影响。讨论算法偏见（Bias）的来源与检测、模型的可解释性（XAI）的重要性，以及如何在设计和部署AI系统时，确保公平性、透明度和隐私保护。这对于任何希望将AI技术投入实际生产环境的从业者至关重要。 结语：迈向自主学习的未来 《探索人工智能：从原理到实践》的目标是培养能够独立思考、设计和实现复杂AI系统的工程师和研究人员。本书通过理论的严谨性、实践的丰富性以及对未来趋势的洞察力，确保读者不仅知道“如何做”，更深刻理解“为何如此”。掌握了这些知识，读者将能够自信地站在人工智能浪潮的前沿，驱动下一轮技术创新。

评分☆☆☆☆☆

《師資培育：職前教師教學系統發展》這本書名，讓我聯想到教育現場中，一個常常被提及卻不易被實踐的觀念：老師的專業成長。尤其對於職前教師來說，從學習者轉變為傳道授業解惑者，這中間的調適與成長至關重要。我們可能在學術上具備一定的知識基礎，但教學本身是一門技術，更是一種藝術，需要不斷的歷練和反思。許多職前教師在剛開始時，可能會感到茫然，不知道如何將零散的教學方法整合成一個有邏輯、有系統的教學模式。例如，如何設計一個能引導學生主動學習的課程？如何有效地運用不同的教學策略來應對不同特質的學生？又如何從學生的學習表現中，反饋到自己的教學改進？這本書名所強調的「教學系統發展」，聽起來就是試圖回答這些核心問題，它或許能提供一個框架，讓職前教師能夠有意識地去建構、去發展屬於自己的教學系統，而不是僅僅停留在片段式的學習和模仿。

评分☆☆☆☆☆

讀到《師資培育：職前教師教學系統發展》這個書名，腦海裡立刻浮現出許多職前教師的縮影。他們可能剛從教育學系畢業，對教育充滿熱情，但對於如何在真實的課堂中實踐所學感到迷惘。許多人在實習過程中，可能只是被動地跟著指導老師的腳步，學習皮毛，卻未曾深入思考「為什麼要這樣教」？「這種教學方法背後的原理是什麼」？「又該如何根據學生的特質和學習狀況來調整」？我曾經遇過一些年輕老師，他們非常認真，但教學方式卻比較僵化，無法有效處理課堂上的突發狀況，或者難以激發學生的學習動機。這本書聽起來，似乎就是要填補這方面的知識斷層，從「系統」的角度去解析教學，這對我這個有一定教學經驗的老師來說，也是一個很有吸引力的切入點。我很好奇，它會如何闡述「教學系統」的構成要素，又會提供哪些具體的策略，幫助職前教師從零開始，建立起一套完整的教學思維與實踐框架。

评分☆☆☆☆☆

這本《師資培育：職前教師教學系統發展》的書名，讓我想起當年剛踏入教育領域的自己。那時候，教育現場瞬息萬變，對一個剛畢業、毫無實務經驗的老師來說，真的就像無頭蒼蠅一樣，不知道該從何下手。職前訓練的課程雖然有教一些基本概念，但總是覺得隔靴搔癢，真正站上講台，面對一群活潑可愛（有時也令人頭痛）的孩子們，又是另一回事了。我記得有一次，我精心準備的教案，在課堂上卻完全無法引起學生的興趣，他們東張西望，小組討論也只是在聊天，那種挫敗感至今難忘。當時我就在想，如果能有一本系統性的書籍，能從頭到尾梳理職前教師在教學上會遇到的各種挑戰，並提供一些有脈絡、有方法的指導，那該有多好。這本書名聽起來就像是為了解決這樣的困境而生，我非常好奇它會如何剖析「教學系統發展」這個概念，以及它會如何引導職前教師建立起一套屬於自己的教學邏輯與方法。畢竟，教學不只是一套標準化的流程，更是一種藝術，需要不斷地摸索、學習和調整。

评分☆☆☆☆☆

《師資培育：職前教師教學系統發展》這個書名，讓我不禁回想起我自己在職前訓練時期，最感到力不從心的部分。那時候，我們學了很多理論，像是建構主義、多元智能等等，但要怎麼將這些理論「落地」，變成實際的教學活動，卻是一大難題。很多時候，老師們給的建議都是「跟著感覺走」，或者「觀察學長姐」。但每個班級、每個學生都是獨一無二的，不可能複製別人的成功經驗。我記得有一次，我嘗試設計一個遊戲化的學習活動，結果卻因為時間掌握不當、規則不清，讓課堂變得相當混亂，學生們的學習效果也大打折扣。當時我就在想，如果有一本書，能夠系統性地引導我們去思考教學的每一個環節，從備課、授課、到評量，並且解釋背後的邏輯，該有多好。這本書名聽起來，正是在探討這個重要的議題，我對它如何建構「教學系統」的概念，以及如何幫助職前教師掌握系統發展的脈絡，充滿了期待。

评分☆☆☆☆☆

聽到《師資培育：職前教師教學系統發展》這個書名，我的第一個反應是，這聽起來非常實用！我在學校裡，經常接觸到新進老師，他們常常會問我一些關於教學上的困惑，例如「我該如何讓學生更專心？」、「如何設計更有趣的習題？」、「又該如何處理學生的行為問題？」等等。這些問題的背後，其實都牽涉到一個更深層次的「教學系統」的建構。很多老師在進入職場前，可能只學會了「教什麼」，卻不太清楚「怎麼教」、「為什麼要這樣教」、「以及教完之後該如何評估和調整」。這本書名所強調的「教學系統發展」，聽起來就像是為了解決這些「不知道該如何系統性地發展教學」的難題。我很好奇，它會不會提供一些具體的範例，或者一套循序漸進的方法，讓職前教師能夠逐步建構起自己的教學藍圖，並且在實務中不斷優化。