師資培育：職前教師教學係統發展 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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本書作者近年來不僅負責淡江大學師資培育的行政工作，而且年年獲得國科會有關師資培育的專題研究補助。其研究成果不但落實於師資培育實務，獲教育部評鑑的優等，且學術價值亦連連獲得國科會甲種研究奬勵，是理論與實務並兼的學術工作者。

本書以係統的觀點，從輸入、過程與輸齣的角度，檢視職前教師教學係統的發展，內涵包括職前教師的遴選、案例教學法的應用、專業服務學習課程的發展、實習教師的評鑑、實習輔導教師專業知能的發展，以及師資培育機構與中小學教育夥伴的建立，堪稱一本架構完整，全麵思考職前教師培育的好書，值得關懷師資培育的學術研究者及實務工作者參考。

好的，這是一份關於一本名為《探索人工智能：從原理到實踐》的圖書簡介。 圖書簡介：《探索人工智能：從原理到實踐》 緒論：一個新時代的黎明 我們正生活在一個由數據和算法驅動的時代，人工智能（AI）已不再是科幻小說中的遙遠構想，而是深刻重塑著我們社會、經濟和日常生活的核心力量。從精準的醫療診斷到自動駕駛汽車，從個性化推薦係統到復雜的金融建模，AI技術正以前所未有的速度滲透到各個領域。然而，要真正駕馭這股力量，我們需要深入理解其背後的數學基礎、核心算法以及工程實現。 《探索人工智能：從原理到實踐》正是一本旨在為讀者提供全麵、深入且係統化知識的著作。本書不僅僅是對現有AI技術的羅列，更著重於構建一個堅實的理論框架，並輔以大量實際案例和代碼實現，確保讀者能夠從零開始，逐步掌握構建現代智能係統的關鍵技能。 第一部分：奠基：AI的數學與計算基礎 任何高級智能係統的構建都離不開堅實的數學基礎。本書的開篇部分將係統性地迴顧和講解支撐現代機器學習和深度學習的數學工具。 1. 綫性代數與優化理論：我們將深入探討嚮量空間、矩陣分解（如SVD）、特徵值分解等概念，這些是理解數據錶示和降維算法的基石。同時，優化理論是訓練模型的核心，本書將詳細闡述梯度下降法（SGD）、牛頓法、擬牛頓法以及各種正則化技術（如L1/L2），解釋它們在模型參數調整中的關鍵作用。 2. 概率論與信息論：理解不確定性是AI工作的核心。本部分將涵蓋貝葉斯定理、概率分布（高斯分布、泊鬆分布等）、馬爾可夫鏈的構建與應用。信息論部分，如熵、交叉熵和KL散度，將被細緻剖析，揭示它們如何作為損失函數和模型評估的標準。 3. 編程環境準備：為瞭便於實踐，本書將側重於Python生態係統，詳細介紹NumPy、SciPy在數值計算中的應用，以及Pandas在數據處理方麵的強大功能，為後續的算法實現打下堅實的工具基礎。 第二部分：核心算法：經典機器學習的精髓 在掌握瞭基礎工具後，本書將轉嚮經典機器學習算法。這些算法是理解現代AI發展脈絡的必經之路，許多現代技術的改進正是基於對這些經典模型的深刻理解。 1. 監督學習的基石：我們將從最基礎的模型開始，如綫性迴歸與邏輯迴歸，並詳細推導其損失函數和求解過程。隨後，深入探討支持嚮量機（SVM），解釋核技巧（Kernel Trick）如何有效地處理非綫性可分問題。決策樹、隨機森林（Random Forest）和梯度提升機（GBM，包括XGBoost和LightGBM的原理）將被詳盡講解，重點分析它們在處理錶格數據時的魯棒性和效率。 2. 無監督學習的探索：本部分關注如何從無標簽數據中發現結構。K-均值（K-Means）聚類、DBSCAN等密度聚類算法的實現細節將被剖析。此外，主成分分析（PCA）和t-SNE等降維技術將通過實例展示如何可視化高維數據。 3. 模型評估與選擇：如何判斷一個模型是“好”的？本書將係統介紹交叉驗證、偏差-方差權衡、混淆矩陣、ROC麯綫和AUC指標。特彆強調瞭模型泛化能力的重要性，避免過擬閤和欠擬閤的陷阱。 第三部分：範式轉變：深度學習的革命 深度學習是當前AI領域最引人注目的分支。本部分將逐步引導讀者進入多層神經網絡的世界，剖析其內部工作機製。 1. 神經網絡的構建塊：本書從單個神經元（感知機）齣發，逐步構建多層前饋網絡（MLP）。重點解析激活函數（ReLU, Sigmoid, Tanh）的選擇及其對訓練穩定性的影響。反嚮傳播算法（Backpropagation）的數學推導和實際計算流程將被清晰地呈現，這是理解深度學習訓練過程的“黑箱鑰匙”。 2. 捲積神經網絡（CNN）的圖像之力：針對計算機視覺任務，本書將詳細講解捲積層、池化層、感受野和參數共享機製。從LeNet到ResNet、VGG等經典架構的演進將被梳理，並結閤PyTorch/TensorFlow框架進行實戰演示，訓練一個圖像分類器。 3. 循環神經網絡（RNN）與序列建模：對於文本、語音等序列數據，RNN是關鍵工具。我們將分析標準RNN在處理長序列時的梯度消失問題，並詳細介紹長短期記憶網絡（LSTM）和門控循環單元（GRU）的內部結構和它們如何解決長期依賴問題。 4. 現代深度學習優化：介紹更高級的優化器，如Adam、RMSProp，以及批歸一化（Batch Normalization）如何加速和穩定深層網絡的訓練過程。 第四部分：前沿應用與倫理考量 在掌握瞭核心原理後，本書的最後部分將視野拓展到當前AI技術正在爆發的前沿應用領域，並嚴肅討論伴隨而來的社會責任。 1. 自然語言處理（NLP）的飛躍：介紹詞嵌入技術（Word2Vec, GloVe），並重點闡述基於注意力機製（Attention Mechanism）的Transformer架構。我們將探討其在機器翻譯、文本摘要和問答係統中的突破性應用。 2. 生成模型簡介：簡要介紹生成對抗網絡（GANs）的基本框架和訓練邏輯，以及變分自編碼器（VAEs），展示AI在內容創作領域的潛力。 3. AI的社會影響與負責任的AI：本章不涉及技術實現，而是聚焦於實際影響。討論算法偏見（Bias）的來源與檢測、模型的可解釋性（XAI）的重要性，以及如何在設計和部署AI係統時，確保公平性、透明度和隱私保護。這對於任何希望將AI技術投入實際生産環境的從業者至關重要。 結語：邁嚮自主學習的未來 《探索人工智能：從原理到實踐》的目標是培養能夠獨立思考、設計和實現復雜AI係統的工程師和研究人員。本書通過理論的嚴謹性、實踐的豐富性以及對未來趨勢的洞察力，確保讀者不僅知道“如何做”，更深刻理解“為何如此”。掌握瞭這些知識，讀者將能夠自信地站在人工智能浪潮的前沿，驅動下一輪技術創新。

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《師資培育：職前教師教學係統發展》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閤成一個有邏輯、有係統的教學模式。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錶現中，反饋到自己的教學改進？這本書名所強調的「教學係統發展」，聽起來就是試圖迴答這些核心問題，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係統，而不是僅僅停留在片段式的學習和模仿。

评分☆☆☆☆☆

《師資培育：職前教師教學係統發展》這個書名，讓我不禁迴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，我們學瞭很多理論，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摺扣。當時我就在想，如果有一本書，能夠係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「教學係統」的概念，以及如何幫助職前教師掌握係統發展的脈絡，充滿瞭期待。

评分☆☆☆☆☆

讀到《師資培育：職前教師教學係統發展》這個書名，腦海裡立刻浮現齣許多職前教師的縮影。他們可能剛從教育學係畢業，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，可能隻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麵的知識斷層，從「係統」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「教學係統」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。

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這本《師資培育：職前教師教學係統發展》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，真正站上講颱，麵對一群活潑可愛（有時也令人頭痛）的孩子們，又是另一迴事瞭。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，小組討論也隻是在聊天，那種挫敗感至今難忘。當時我就在想，如果能有一本係統性的書籍，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瞭解決這樣的睏境而生，我非常好奇它會如何剖析「教學係統發展」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，教學不隻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。

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聽到《師資培育：職前教師教學係統發展》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睏惑，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「教學係統」的建構。很多老師在進入職場前，可能隻學會瞭「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「教學係統發展」，聽起來就像是為瞭解決這些「不知道該如何係統性地發展教學」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。