大數據:教育篇

教學與學習的未來趨勢

Learning with Big Data : The Future of Education

13 人評分
  • 出版日期:2014/09/29
  • 語言:繁體中文
  • ISBN: 9789863205661
  • 字數: 39,775
紙本書定價:NT$ 280
電子書售價:NT$ 210

本書為流動版面EPUB,適合用 mooInk、手機、平板及電腦閱讀。

有了大數據之後,社會大眾終於能夠知道「學習」應當是怎麼一回事,從而讓教育的本質和體制徹底翻轉。

大數據時代正是不斷學習的時代、翻轉教育的時代

大數據(巨量資料)正在跨入教育體系的所有層面,
對於全世界的教學與學習活動,勢將產生極為深遠的影響。
《大數據:教育篇——教學與學習的未來趨勢》這本書
就是要談談大數據將如何改變教育。

 

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  • 詳細書訊

    大數據讓我們以前所未有的方式和觀點,看到究竟什麼有用、什麼沒用。

    作者舉出「大規模開放式線上課程」(MOOC)、可汗學院、Duolingo語文學習網站等案例,告訴我們,教育不只是「我講你聽」、考試打成績、或是選修科目更多而已;透過大數據,我們可以看到:歷史上第一次,我們終於擁有了強大、具實證效果的工具,能夠瞭解「怎樣教學」與「如何學習」。

    以前不可能觀察到的種種學習阻礙,現在已有辦法逐一化解,大幅改善學生的學習成效。

    課程可以依據學生個人的需求做調整,真正做到因材施教。

    教師的工作不會被教學網路和影片取代,而會變得更有效益、也更有趣。

    學校領導者和政府決策官員,也能用更低的成本提供更多教育機會,這些正是減少社會貧富差距、讓社經階層流動的重要因素。

    今天的教育主管機關和學校,其實有著像過去君主和教會的壟斷地位,但這種壟斷,即將因為大數據的介入教育,而遭打破。

    有了大數據之後,社會大眾終於能夠知道「學習」應當是怎麼一回事,從而讓教育的本質和體制徹底翻轉。

    大數據時代正是不斷學習的時代、翻轉教育的時代!

    作者簡介

    麥爾荀伯格 Viktor Mayer-Schönberger

    牛津大學網路研究所教授,
    並擔任微軟、世界經濟論壇等大公司和組織的顧問,
    是大數據(巨量資料)領域公認的權威,
    寫過八本書以及上百篇專論。

    庫基耶 Kenneth Cukier

    《經濟學人》雜誌資料編輯,巨量資料思潮評論員,
    經常於《紐約時報》、《金融時報》、
    以及《外交事務》期刊發表財經文章。

    譯者簡介

    林俊宏

    師範大學翻譯研究所碩士。

    喜好電影、音樂、閱讀、閒晃,覺得把話講清楚比什麼都重要。

    譯有《大數據》、《人類大歷史》、《大科學》、《英語的秘密家譜》、《建築為何重要》等書。現就讀於師大譯研所博士班。

    目錄

    中文版序
    期許臺灣以大數據協助教育改造與經濟轉型
    麥爾荀伯格、庫基耶        006

    第1章        薄暮
    顛覆傳統教學模式,不只是「我講你聽」    012

    第2章        改變
    三大核心概念:回饋、個人化、可能性預測        032

    第3章        平臺
    背後不斷運作的資料分析,正是可汗學院的大腦        068

    第4章        後果
    不要讓老資料綑綁,否定我們改過向善的能力    096

    第5章        黎明
    巨量資料時代,會是不斷學習的時代    122

    資料來源    142

    附錄    《大數據》作者麥爾荀伯格首度訪台論壇紀實    158

    媒體推薦

    這真是一本可讀性很高的書籍,內容簡單易懂,又很有說服力。

    —陳良基  臺大學術副校長、臺大MOOC總主持人

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    • lindaaushk lindaaushk分享了劃線。
      面對資料要帶批判眼光,不能照單全收!
    • lindaaushk lindaaushk分享了劃線。
      即使來到這個學習的新時代,仍然有些東西就算學了,也不見得學得來,要當心畫虎不成反類犬。
    • lindaaushk lindaaushk分享了劃線。
      為了要繼續保有這些人類的特質,我們必須為自己保留一個特殊的空間,偶爾就是要非理性一下,偶爾就是要叛逆一下,別做乖乖牌,別把一切都量化,別要求一切都要品質管制。
    • lindaaushk lindaaushk分享了劃線。
      傳統法門認為自己知道答案,只是藉由嘗試錯誤,來驗證與確認;而巨量資料分析這個新門路,並不認為自己知道答案,於是用電腦來測試所有可能的答案,找出現有資料所能判斷的最佳解答。
    • lindaaushk lindaaushk分享了劃線。
      在過去,資料的蒐集和分析總是既耗時又昂貴,所以我們都希望:需要蒐集的資料量愈少愈好,只要足以回答問題,就足夠了;但也因為如此,我們或許沒看到連自己要問的問題,也受限於手上可得的資料太少。
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