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张向葵 著

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• 教学
• 学生
• 行为

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出版社： 国家开放大学出版社

ISBN：9787304024833

商品编码：29867415650

包装：平装

出版时间：2005-07-01

基本信息

书名：教育心理学

定价：35.00元

作者：张向葵

出版社：国家开放大学出版社

出版日期：2005-07-01

ISBN：9787304024833

字数：

页码：

版次：1

装帧：平装

开本：

商品重量：0.522kg

编辑推荐

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内容提要

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本书是中央广播电视大学开放教育试点公共事业管理（教育管理）本科专业课程计划中的一门专业基础课，是一门兼具基础和应用性质的教育学科。主要包括：教育心理学概述、心理发展与个体差异、学习心理、陈述兴知识的获得、程序化知识的获得、学习策略、学习的迁移、问题解决与创造性、学习动机、品德的形成、教学心理、教学评价、教师心理、课堂教学管理与监控等十四章内容，其主要特点是：内容全面、结构严谨、语言顺畅、理论密切联系实际，既有高度的概括，又有具体的分析，是一本融知识性、科学性、应用性和可读性为一体的教材。

目录

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章 教育心理学概述
节 教育心理学的研究对象
第二节 教育心理学的发展概况
第三节 教育心理学的研究方法
第二章 心理发展与个体差异
节 学生的心理发展概述
第二节 心理发展理论
第三节 学生的个别差异
第三章 学习心理
节 学习的概述
第二节 行为主义的学习理论
第三节 认知主义的学习理论
第四节 学习理论的新发展
第四章 陈述性知识的获得
节 认知心理学的知识分类观与知识的表征
第二节 陈述性知识的获得
第三节 概念与原理学习
第五章 程序性知识的获得
节 程序性知识的获得概述
第二节 动作技能的形成
第三节 智力技能的形成
第六章 学习策略
节 学习策略的概述
第二节 认知策略与元认知策略
第三节 学习策略教学
第七章 学习的迁移
节 学习迁移概述
第二节 学习迁移的理论
第三节 学习迁移的影响因素和教学原则
第八章 问题解决与创造性
节 问题解决
第二节 创造性及培养
第九章 学习动机
第十章 品德的形成
第十一章 教学心理
第十二章 教学评价
第十三章 教师心理
第十四章 课堂教学管理与监控
参考文献

作者介绍

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张向葵，1995年获希腊亚里士多德大学哲学博士学位，2001年在英国牛津大学作高级访问学者。现任东北师范大学教授、博士生导师、教育科学学院副院长、国际跨文化心理学会会员、全国家庭教育学会理事、教育部人文社科基地研究员、吉林省心理学会副理事长。获教育部第四

文摘

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序言

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《深度学习的奥秘：从神经元到认知革命》 一部探索智能本质与未来图景的著作 在信息洪流席卷一切的今天，我们对“智能”的理解正经历着前所未有的深刻变革。本书《深度学习的奥秘：从神经元到认知革命》，并非一部探讨教育学理论或人类心智发展规律的著作，而是一本聚焦于 现代人工智能（AI）核心技术——深度学习 的前沿探索之作。 本书旨在为那些渴望穿透技术迷雾，深入理解驱动当今科技巨变的数学模型、计算架构以及哲学影响的读者，提供一个既严谨又富有洞察力的指南。我们拒绝泛泛而谈，力求深入剖析深度学习模型从基础单元到宏大系统的演进历程。 --- 第一部分：基石的构建——从生物学启示到数学抽象 本部分将带您回溯深度学习思想的起源，但其关注点在于 计算机制的模拟，而非人类学习的心理过程。 第一章：神经元模型的数学重构 我们从生物神经元的基本功能出发，迅速转向其最原始的数学抽象——感知器（Perceptron）。重点将放在如何利用线性代数和概率论来描述信息的输入、加权和激活。这里探讨的是 如何用方程模拟信息处理的“开关”，而非探究刺激与反应之间的心理关联。 第二章：连接的力量：网络拓扑的演化 本书将详细解析前馈网络（Feedforward Networks）的结构，强调层级堆叠（Layer Stacking）的意义。我们将深入探讨 层（Layer） 的作用在于特征的逐层抽象，从原始像素到高级概念的提取过程。连接的权重（Weights）和偏置（Biases）被视为需要通过优化算法求解的变量集合，完全是 工程学和优化理论的范畴。 第三章：学习的引擎：优化算法的原理 学习的核心在于误差的最小化。本章将聚焦于 反向传播算法（Backpropagation） 的数学推导，解释链式法则如何在计算图中高效地分配梯度。我们讨论的是梯度下降（Gradient Descent）及其变体（如Adam、RMSprop）如何驱动模型参数的迭代调整，这是一个纯粹的 数值优化过程，与人类通过试错进行有意识的知识内化无关。 --- 第二部分：深度之维——复杂模型的结构与应用 当网络深度增加，其表达能力呈指数级增长。本部分将系统介绍现代深度学习中的关键模型架构，所有讨论都围绕 数据处理效率、模型泛化能力和计算资源消耗 展开。 第四章：图像的语言：卷积神经网络（CNN） 本书详细剖析卷积层（Convolutional Layer）的权重共享机制和池化层（Pooling Layer）的降维作用。我们研究的是 滤波器如何像一个可学习的特征检测器，在二维空间中扫描和识别特定的模式（如边缘、纹理）。这是一种高效的空间数据压缩和表征方法，与视觉心理学中的感知组织原则无关。 第五章：序列的智慧：循环神经网络（RNN）与Transformer 处理时间序列数据，如文本或语音，需要记忆机制。我们探讨 RNN 中隐藏状态（Hidden State）的展开，以及 长短期记忆网络（LSTM） 如何解决梯度消失问题。随后，本书将重点介绍 Transformer 架构 及其核心的自注意力机制（Self-Attention），分析其如何并行化处理序列依赖关系，实现了自然语言处理领域的范式转变。注意力权重的计算，是模型对输入不同部分重要性分配的数学结果，而非人类专注力的认知模拟。 第六章：生成的力量：从对抗到扩散 生成模型是深度学习的巅峰应用之一。本章详述 生成对抗网络（GAN） 中判别器与生成器之间的博弈论思想，以及 扩散模型（Diffusion Models） 如何通过逐步去噪过程从噪声中恢复清晰数据。这些是关于数据分布建模的精妙技术，旨在生成与训练数据统计特性高度一致的新样本。 --- 第三部分：前沿与边界——挑战与未来的计算哲学 在掌握了核心技术之后，本书的最后部分将探讨深度学习当前面临的局限性、伦理考量以及对未来计算的深远影响。 第七章：可解释性与鲁棒性挑战 深度学习模型常被视为“黑箱”。本章探讨了 可解释性AI（XAI） 的方法论，如特征重要性分析（Feature Importance）和梯度可视化（Saliency Maps）。这些技术旨在揭示 模型内部决策路径 的计算依据，以验证其合理性，这与人类解释自己决策动机的内在心理活动存在本质区别。同时，我们分析对抗性攻击（Adversarial Attacks）如何暴露模型对微小、人眼不可察觉的扰动的脆弱性。 第八章：超越拟合：泛化、迁移与元学习 一个好的模型必须具备泛化能力。我们讨论了 正则化（Regularization） 技术（如Dropout、L1/L2）如何防止模型对训练数据过度依赖。 迁移学习（Transfer Learning） 展示了模型如何在不同任务间复用已学习到的底层特征表示。更进一步，元学习（Meta-Learning） 的目标是让模型学会“如何学习”，这是一种关于优化器和学习策略的工程优化，而不是关于人类元认知（Metacognition）的探讨。 第九章：智能的未来图景：计算范式的转变 本书的结语展望了深度学习与其他计算范式（如符号主义、神经形态计算）的融合潜力。我们探讨了 通用人工智能（AGI） 离我们还有多远，并侧重于讨论 大规模模型（LLMs） 在信息整合、推理链构建中的工程极限。最终，我们将聚焦于如何设计出更高效、更安全、更具社会责任感的下一代计算系统，使之成为人类理性思维的强大延伸工具。 --- 总结： 《深度学习的奥秘：从神经元到认知革命》是一部技术驱动的、严谨的、面向未来的计算科学著作。它专注于算法、架构、优化和计算效率，为读者提供了深入理解当前人工智能浪潮背后数学和工程逻辑的蓝图，它所描绘的是 机器如何通过数据驱动的方式“解决问题”，而非探讨人类心智如何通过经验积累与情感驱动来“理解世界”。本书的每一页都充满了对前沿数学模型的解析和对计算架构的深入剖析。

评分☆☆☆☆☆

这本《教育心理学》确实让我惊喜连连！我原本以为会是一本枯燥乏味的学术著作，充斥着晦涩难懂的理论和研究数据，但事实却远非如此。作者以一种非常亲切且引人入胜的方式，将复杂的教育心理学概念娓娓道来。书中关于学习动机的章节尤其令我印象深刻，它不仅仅是罗列了几种理论，而是通过大量生动的案例，深入剖析了不同类型学生动机的来源、表现以及如何有效地激发和维持学生的学习热情。我尤其喜欢其中关于“内在动机”的讨论，书中提供的许多实践性建议，比如如何设计引人入胜的学习任务，如何给予学生自主选择的机会，以及如何提供有意义的反馈，都让我豁然开朗。作为一名潜在的教育工作者，我常常思考如何才能让我的教学更具吸引力，如何才能真正点燃学生的求知欲。这本书为我提供了一个清晰的框架和实操指南，让我不再感到迷茫。它不仅仅是理论的堆砌，更是智慧的结晶，充满了对教育事业的热爱和对学生成长的深刻理解。阅读的过程中，我时常会停下来，对照自己的经验进行反思，并且在脑海中勾勒出未来教学的蓝图。这本书的语言流畅自然，逻辑清晰，即使是没有深厚心理学背景的读者也能轻松理解。它就像一位循循善诱的老师，耐心引导你一步步探索教育的奥秘。

评分☆☆☆☆☆

我最近刚读完这本《教育心理学》，整体感觉是一次非常充实的知识探索之旅。这本书最吸引我的地方在于它对“学习过程”的细致描绘，不仅仅是浅尝辄止的介绍，而是深入到学习的每一个环节，从认知发展、信息加工到社会文化影响，都进行了详尽的阐释。特别是在关于“问题解决”和“创造力培养”的部分，我学到了很多新的视角。书中并没有简单地告诉你“如何培养创造力”，而是深入分析了创造力产生的心理机制，比如发散性思维、联想能力以及对未知的好奇心。然后，作者巧妙地将这些理论与具体的教学实践相结合，提供了许多创新性的教学方法，例如鼓励学生进行头脑风暴、设计开放性问题、以及营造支持探索和试错的学习氛围。我尤其欣赏书中关于“认知负荷”的理论，它让我理解到，在设计教学内容时，如何平衡信息的呈现量和学生的认知加工能力至关重要。读这本书，就像在一位经验丰富的心理学家的指导下，一层层剥开学习的神秘面纱，最终看到其背后深刻的规律和机制。它为我提供了理解学生学习行为的全新工具，也让我对如何优化教学设计有了更深刻的认识。这本书的深度和广度都令人称道，绝对是教育领域一本不可多得的宝藏。

评分☆☆☆☆☆

这次的阅读体验，可以说是我在教育心理学领域的一次“拨云见日”。《教育心理学》这本书，它最让我眼前一亮的是对于“学生差异性”的深刻洞察与现实意义。书中不仅仅提到了不同学生的学习风格、认知能力、兴趣爱好上的差异，更是花了大量的篇幅去探讨如何在这种差异性中找到共性，并在此基础上设计出包容性强、个性化兼顾的教学策略。我非常欣赏关于“个体化教学”和“分层教学”的讨论，书中提供的具体案例和实施步骤，让我看到理论如何转化为可行的教学实践。它让我明白了，优秀的教育并非一刀切，而是需要根据每个学生的特点，量身定制最适合他们的学习路径。这本书还触及到了“学习障碍”和“特殊教育”等敏感但极其重要的话题，并且以一种充满人文关怀和科学严谨的态度进行了探讨，这让我深受感动。作者在书中强调，理解并接纳学生的差异，是构建积极、公平学习环境的基础。阅读这本书，我感觉自己不再是被动地接受知识，而是主动地与作者一同思考，一同探索如何才能真正做到因材施教，让每一个孩子都能在适合自己的土壤中茁壮成长。这本书的价值，远不止于知识的获取，更在于它所传递的教育理念和人文关怀。

评分☆☆☆☆☆

这本《教育心理学》给我带来的最大感受，是一种“触类旁通”的智慧。我之所以这样说，是因为它在讲述教育心理学理论的同时，还巧妙地融入了大量的“课堂管理”和“师生互动”的策略。书中的“积极行为支持”章节，简直就是一场及时雨。我一直觉得，一个有序而积极的课堂环境是有效学习的前提，但如何实现这一点，常常让我感到头疼。这本书提供的系统性方法，从预防性策略到干预性手段，都讲解得非常到位。它让我认识到，课堂管理并非简单的“管教”，而是一种积极引导学生行为、建立良好师生关系的过程。书中关于“有效沟通”和“冲突解决”的技巧，也让我受益匪浅。我学会了如何用更积极、更具建设性的方式与学生交流，如何化解课堂上的小矛盾，从而营造一个和谐的学习氛围。更重要的是，这本书让我明白，优秀的教师不仅是知识的传授者，更是学生心理的引导者和成长的陪伴者。它为我提供了一套行之有效的工具箱，让我能够更自信、更从容地面对课堂上的各种挑战。这本书的实践性极强，读完之后，我迫不及待地想要将这些方法应用到实际教学中去。

评分☆☆☆☆☆

对于任何一个对教育怀有热情的人来说，《教育心理学》这本书无疑是一本“思想启迪者”。我之前对“学习迁移”和“批判性思维”的概念了解不多，读了这本书之后，我才真正体会到它们在教育中的核心地位。作者通过深入浅出的讲解，让我理解了学习到的知识如何能够应用到新的情境中，以及如何培养学生独立思考、辨别信息的能力。书中关于“建构主义学习理论”的阐述，尤其让我耳目一新，它强调学习是一个主动构建知识的过程，而不是被动接受的过程。这与我以往的教学观念有所不同，也为我打开了新的思路。我特别喜欢书中关于“探究式学习”和“项目式学习”的案例分析，它们生动地展示了如何设计能够激发学生主动探索和深度思考的学习活动。这本书不仅仅是理论的罗列，更是对如何培养学生的“学习能力”和“思维品质”的深度探讨。它让我看到了教育的更高层次，不仅仅是传授知识，更是塑造健全的人格和独立思考的能力。这本书的内容具有前瞻性，也充满了人文关怀，它鼓励教育者不断反思和创新，以更好地适应时代发展的需求。