学前融合教育－－理论、实务与省思心理出版社Ann M. Gruenberg资优儿童教育 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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店铺： 联合书店专卖店

出版社： 心理出版社

ISBN：9789861916996

商品编码：30034332302

　在實施融合教育時，本書能協助你積極投入問題解決的歷程。書中採用與融合有高度相關的發展取向作為根基，引導你根據幼兒特質與個別需求、透過發展性課程來實施合適的介入策略。在持續評量中不斷觀察每位幼兒對介入的反應，將有助於實務工作者的省思歷程，而省思正是本書的特點。此外，本書針對各個課程領域提供相關策略和實務範例，也提供豐富的資源讓讀者彈性運用。本書適合職前培訓課程及在職專業成長。本書的特色包括：
　? 著重高效能的省思歷程，提供讀者充沛的省思和批判性思考的機會，藉此歷程引導職前和在職人員轉變自己與幼兒共處的方式，且進一步挑戰自我對於融合教育的思維。
　? 提供許多個案故事和教學法，內容更具真實性和可應用性。
　? 採用不分類的取向，根據幼兒的發展模式和特質進行論述，讓讀者保有思考的彈性，特別適合與發展遲緩幼兒共處的讀者使用。
　? 提供有研究支持且容易應用在教學現場的實用策略。
　? 強調全方位學習設計，引導讀者滿足每一位學生的需求。

　　適用課程：學前特殊教育實習、學前融合教育實習、學前融合教學法、學前特殊教育教材教法。

好的，这是一份关于不同主题的图书简介，不涉及您提到的《学前融合教育－－理论、实务与省思》或 Ann M. Gruenberg 的资优儿童教育内容。 --- 图书名称： 《深度学习与神经网络前沿解析：从理论基石到应用实践》 作者： [此处留空，或填写虚构作者名] 出版社： [此处留空，或填写虚构出版社名] 图书简介： 一、 内容概述：驾驭人工智能时代的底层逻辑 在信息技术飞速发展的今天，人工智能已不再是科幻概念，而是重塑各行各业的核心驱动力。《深度学习与神经网络前沿解析》旨在为读者提供一个全面、深入且富有洞察力的技术蓝图，它不仅涵盖了支撑现代AI系统的数学原理和算法架构，更聚焦于当前领域最前沿的研究热点与实际应用场景。本书的编写初衷是弥合理论深度与工程实践之间的鸿沟，为算法工程师、数据科学家、以及对人工智能怀有浓厚兴趣的学术研究人员提供一份详实的参考手册。 本书的结构设计遵循从基础到高阶的递进逻辑。我们首先对传统人工神经网络（ANN）进行了系统性的梳理，重点剖析了反向传播（Backpropagation）算法的数学推导及其在现代框架下的优化策略。随后，我们花费大量篇幅深入探讨了深度学习的核心基石——深度前馈网络（DNN）的构建、激活函数的选择策略以及正则化技术，如Dropout和批量归一化（Batch Normalization）的机制及其对模型泛化能力的影响。 二、 核心技术模块的精细化解读 本书的价值在于其对复杂模型的精细化拆解。我们并未停留在概念层面，而是力求展现每一种主流网络架构背后的设计哲学和计算效率考量。 卷积神经网络（CNN）专题： 图像处理的革命性工具。我们详细解析了经典LeNet、AlexNet、VGG、GoogLeNet直至现代ResNet和Transformer在视觉任务中的演进路径。重点探讨了卷积核的设计原理、感受野的构建、池化层的替代方案（如空洞卷积），以及如何利用迁移学习（Transfer Learning）在有限数据集上高效部署高性能视觉模型。对于实例分割（Instance Segmentation）中的Mask R-CNN等前沿技术，本书也提供了清晰的算法流程图和代码实现逻辑概述。 循环神经网络（RNN）及其变体： 处理序列数据的核心。本书详细对比了标准RNN、长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU）在梯度消失/爆炸问题上的不同解决方案。特别指出，我们着重分析了注意力机制（Attention Mechanism）如何彻底改变了序列建模的范式，特别是自注意力机制（Self-Attention）如何在自然语言处理（NLP）领域展现出压倒性的优势。 生成模型的前沿探索： 这是当前AI领域最为活跃的分支之一。本书对生成对抗网络（GANs）进行了全面的剖析，包括DCGAN、WGAN及其改进版，旨在帮助读者理解其训练过程中的不稳定性和模式崩溃问题，并提供了切实可行的调优指南。同时，我们引入了变分自编码器（VAEs）和扩散模型（Diffusion Models）的最新进展，阐述了它们在图像合成和数据分布学习方面的独特优势。 三、 跨模态与前沿交叉领域 随着模型能力的增强，跨模态学习已成为新的制高点。《深度学习与神经网络前沿解析》专门开辟章节，探讨了如何将文本信息与视觉信息进行有效融合，例如在视觉问答（VQA）和图像字幕生成（Image Captioning）中的架构设计。 此外，本书还对自监督学习（Self-Supervised Learning, SSL） 进行了深入讨论，阐述了如何利用大规模未标注数据进行有效的预训练，这被认为是解决数据稀疏性难题的关键路径。我们详细介绍了SimCLR、MoCo等代表性框架的对比学习范式。 四、 工程实践与部署考量 理论的价值最终体现在工程实现上。本书后半部分侧重于实际操作的挑战与解决方案： 1. 框架选择与优化： 对TensorFlow 2.x 和 PyTorch 这两大主流框架的特性、动态图与静态图的权衡进行了对比分析，并提供了利用GPU/TPU进行高效并行计算的实践技巧。 2. 模型轻量化与部署： 针对移动端和边缘设备的需求，本书详细介绍了模型剪枝（Pruning）、量化（Quantization）以及知识蒸馏（Knowledge Distillation）等技术，确保复杂的深度模型能够在资源受限的环境中高效运行。 3. 可解释性AI（XAI）： 随着模型复杂度的提升，理解其决策过程变得至关重要。我们介绍了LIME、SHAP值等主流的可解释性工具，帮助读者构建更透明、更值得信赖的AI系统。 五、 读者对象与学习价值 本书适合具备一定高等数学（线性代数、概率论）和基础编程（Python）基础的读者。对于渴望深入理解AI底层机制、希望将前沿理论应用于解决实际工程问题的从业者，本书提供了不可或缺的深度和广度。阅读完毕后，读者不仅能熟练运用主流深度学习库，更能从原理层面诊断和优化复杂的神经网络模型，从而真正掌握人工智能时代的核心竞争力。本书内容组织严谨，图表丰富，是该领域一本兼具学术严谨性与工程实用性的重要参考书。 ---

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计非常引人注目，那种深邃的蓝色调和烫金的字体，一下子就给人一种既专业又富有温度的感觉。我特别喜欢封面上那个抽象的几何图形，它仿佛在暗示着教育的复杂性和多元性，让人忍不住想去探究书里到底蕴含了哪些深刻的见解。初拿到手的时候，那种沉甸甸的质感也让人觉得这不是一本泛泛而谈的教材，而是经过精心打磨的学术结晶。我原本以为“融合教育”这个主题会显得非常枯燥，充满了教条式的条文和晦涩难懂的理论，但这本书的排版却出奇地清爽、现代，大量的图表和案例穿插其中，让复杂的概念变得可视化，极大地降低了阅读的门槛。尤其是目录的编排，逻辑性极强，从宏观的理论基础到微观的课堂实践，再到最后的反思与展望，构建了一个非常完整的知识体系，这对于我们一线工作者来说，简直是福音。它不像有些著作那样高高在上，而是像一位经验丰富、平易近人的导师，循循善诱地引导你进入这个充满挑战与希望的领域。光是翻阅目录和前言，就已经能感受到作者在引导读者建立一个更全面、更具同理心的教育视角，这比任何华丽的辞藻都来得实在。

评分☆☆☆☆☆

如果从实操层面来看，这本书的价值简直是难以估量。很多关于融合教育的指南，读起来都像是一堆冰冷的清单，告诉你必须完成哪些评估、记录哪些数据。然而，这本书的“实务”章节，却充满了智慧的温度和可操作性。它详细拆解了如何进行“差异化教学设计”，不仅仅是提供模板，更是深入讲解了设计背后的思考逻辑——比如，如何根据同一个教学目标，为不同能力水平的学生设置不同层次的输出任务，同时确保所有学生都能体验到成功的喜悦。书中提供的那些小小的“课堂技巧”，比如如何设计“同伴支持小组”来促进社交互动，或者如何利用“视觉提示卡”来帮助执行功能有困难的孩子，都来自于长期一线经验的沉淀，简单却极其有效。阅读这些部分时，我常常在想，如果我早几年就能读到这些，我的课堂管理和学生引导会少走多少弯路啊。这本书真正做到了理论指导与一线需求之间的无缝对接，它让你感觉自己不是在读一本遥远的学术著作，而是在接受一位全天候的、最贴心的教学顾问的辅导。

评分☆☆☆☆☆

整本书读完之后，最让我感到震撼的，还是那种强烈的“省思”导向。作者似乎非常清楚，教育的进步不是靠一时的热情，而是靠持续的自我审视和批判。在最后的几章，那种“反思性实践者”的理念被反复强调，这是一种要求教育者不断质疑自己的初衷、方法和结果的修炼。书中没有给出标准答案，而是留下了一系列尖锐的问题，迫使读者去审视自己的“局限性”。比如，在评估融合教育的成效时，我们是真正关注了被融合者的福祉，还是仅仅满足于完成了行政上的要求？这种由内而外的反思，使得这本书的生命力得以延续。它不是一本读完就可以束之高阁的书籍，而是一个持续的对话伙伴。我感觉自己需要时不时地翻回去，重新阅读那些关于伦理困境和长期目标的讨论，因为随着我自身经验的积累，我对书中某些观点的理解也会不断深化。这是一种高级的、促进终身学习的阅读体验，它真正触及了教育工作的灵魂所在。

评分☆☆☆☆☆

我特别欣赏这本书在理论建构上的严谨性与跳脱性。它并没有止步于对现有融合教育模型的简单罗列和赞美，而是深入挖掘了其背后的哲学基础和社会文化动因。书中对“正常化”和“去污名化”这两个概念的辨析，处理得极其精妙，作者没有将它们视为一蹴而就的目标，而是将其视为一个动态的、需要不断自我校准的过程。我记得有一段落，它引用了某个社会学家的观点来佐证早期干预的长期效应，这个跨学科的引用，极大地提升了论证的说服力和深度，让人意识到融合教育绝不是孤立的教育现象，而是深刻植根于社会结构和价值取 L 观中的议题。对于我这种习惯于在专业文献中寻找理论支点的读者来说，这本书提供了非常坚实的理论基石，但同时，它又不断鼓励读者跳出既有的框架，去探索更具创新性的教学策略。它教给我们的不是“做什么”，而是“如何思考”，这才是高水平教育著作的真正魅力所在。

评分☆☆☆☆☆

这本书的写作风格着实让我眼前一亮，它完全没有那种教科书常见的刻板和生硬，反而是充满了人文关怀和鲜活的生命力。作者在阐述核心理念时，总能巧妙地穿插一些极具代入感的真实情境描述，读起来就像是在听一位资深专家在进行一次深入的访谈。比如，在探讨如何构建真正包容性的学习环境时，书中描述了一个小小的细节——如何调整教室里的光线和声学环境以适应不同感官需求的孩子，这个描述细致入微，让我立刻联想到了自己过去在处理类似问题时的手忙脚乱，而作者提供的解决方案又是那样脚踏实地、易于操作。更难能可贵的是，它敢于触及那些在传统教育中常常被回避的“灰色地带”，比如如何平衡“特殊需求”与“集体利益”的矛盾，以及如何处理家长之间因教育理念不同而产生的摩擦。这些深入骨髓的探讨，让这本书的价值超越了单纯的理论指导，更像是一面镜子，映照出我们自身在实践中可能存在的盲点和偏见。文字的张力十足，读完一个章节，总会留下沉甸甸的思考余地，需要合上书本，静静地回味良久。