走进学习科学：教师学习科学理论手册

　　学习科学是20世纪90年代发展起来的跨学科研究领域，重在研究“人究竟是怎么学习的？怎样才能促进有效的学习”，目前深受世界各国、各地区的重视。本书旨在帮助教师快速、全面了解学习科学的基本理论和基础知识。本书以对国内外学习科学研究的全面调研为基础，并结合北京大学学习科学实验室和北京市海淀区、朝阳区、顺义区等地连续多年开展的“提升教师学习科学素养研究”的研究成果，精心组织了相关内容。全书共10章，从学习科学概述讲起，系统论述了脑科学及认知相关的理论基础，并从新兴研究领域视角为教师讲解学习科学前沿动态和研究热点，包括人工智能、教育大数据、游戏化学习等，以期帮助教师了解学习科学原理，制定更科学的教学策略，促进更科学、更有效、更有趣的课堂教学。本书既适合中小学教师或师范专业学生学习使用，也适合大学教师开展教学改革及教学研究使用，同时还适合对学习科学感兴趣的管理者、研究者和实践者参考。

　　尚俊杰　博士，北京大学教育学院长聘副教授，研究员，博士生导师。1996年和1999年于北京大学先后获取理学学士和理学硕士学位，2007年于香港中文大学获取哲学博士（教育学）学位。曾任北京大学教育学院副院长、教育技术系系主任，现任北京大学学习科学实验室执行主任、北京大学基础教育研究中心副主任，兼任高等学校教育技术专业教学指导分委员会委员、香港中文大学教育学院客座副教授、中国教育技术协会教育游戏专业委员会理事长、中国高等教育学会学习科学研究分会常务副理事长兼秘书长、中国人工智能学会智能教育技术专委会（原全国计算机辅助教育学会）副理事长、全球华人探究学习学会常务理事等。主要研究领域为学习科学与技术设计、游戏化学习（教育游戏）、教育技术领导与政策、信息技术教育等。承担国家自然科学基金、国家社会科学基金、人文社科一般项目、北京市教育科学规划等几十项课题，发表学术论文90余篇，出版多本教材著作。曾荣获国家精品在线开放课程、全国优秀畅销书奖（科技类）、北京市高等教育精品教材奖、北京市高等教育教学成果一等奖、北京大学“黄廷方/信和青年杰出学者”等荣誉。曾嘉灵　美国哥伦比亚大学教育学院认知科学专业在读博士生。2017年于北京师范大学获取理学学士学位，2020年于北京大学获取教育学硕士学位。现任北京大学学习科学实验室成员。主要研究领域为学习科学、教学技术设计、游戏化学习（教育游戏）等。参与国家自然科学基金、国家社会科学基金、人文社科一般项目等10余项课题研究，发表学术论文10余篇。

丛书序
前言
第1章　学习科学概述 / 001
本章导入 / 001
内容导图 / 002
1.1　什么是学习科学 / 002
1.2　学习科学的理论基础 / 010
1.3　学习科学的研究内容 / 016
1.4　学习科学的研究方法和技术 / 023
1.5　本章结语 / 033
拓展阅读 / 033
思考题 / 034
第2章　脑科学与学习 / 035
本章导入 / 035
内容导图 / 036
2.1　脑的结构与功能 / 037
2.2　与学习相关的基本认知过程 / 043
2.3　脑与高级认知过程 / 053
2.4　基于脑科学的教学策略 / 063
2.5　脑科学与学习的发展趋势 / 068
2.6　本章结语 / 069
拓展阅读 / 070
思考题 / 071
第3章　学习心理与科学学习 / 072
本章导入 / 072
内容导图 / 073
3.1　知识的表征与组织 / 073
3.2　学习迁移 / 083
3.3　问题解决 / 089
3.4　创造性思维 / 096
3.5　本章结语 / 099
拓展阅读 / 100
思考题 / 100
第4章　学习动机与元认知 / 101
本章导入 / 101
内容导图 / 102
4.1　学习动机 / 102
4.2　元认知 / 118
4.3　学习动机与元认知的关系 / 129
4.4　本章结语 / 130
拓展阅读 / 131
思考题 / 132
第5章　深度学习与项目式学习 / 133
本章导入 / 133
内容导图 / 134
5.1　深度学习的概念及要素 / 134
5.2　深度学习的实现途径及典型课例 / 138
5.3　深度学习的发展趋势 / 144
5.4　项目式学习的概念及特征 / 145
5.5　项目式学习的设计模式及典型课例 / 148
5.6　项目式学习的发展趋势 / 155
5.7　本章结语 / 156
拓展阅读 / 156
思考题 / 157
第6章　技术促进认知与学习 / 158
本章导入 / 158
内容导图 / 159
6.1　技术的教育内涵 / 159
6.2　技术促进学习的认知基础 / 161
6.3　技术促进学习的指导模型 / 171
6.4　技术促进学习的应用案例 / 178
6.5　本章结语 / 186
拓展阅读 / 186
思考题 / 187
第7章　人工智能与学习 / 188
本章导入 / 188
内容导图 / 189
7.1　人工智能的概念及历史发展 / 190
7.2　人工智能教育应用的历史发展与典型案例 / 196
7.3　人工智能教育应用的核心价值 / 202
7.4　人工智能教育应用面临的困难和应对策略 / 207
7.5　人工智能教育应用的发展趋势 / 213
7.6　本章结语 / 214
拓展阅读 / 215
思考题 / 215
第8章　教育大数据与学习分析 / 216
本章导入 / 216
内容导图 / 217
8.1　大数据的定义及应用 / 217
8.2　教育大数据的定义及应用 / 220
8.3　教育数据挖掘 / 224
8.4　学习分析 / 229
8.5　教育大数据与学习分析的未来发展趋势 / 242
8.6　教育大数据与学习分析面临的挑战 / 244
8.7　本章结语 / 245
拓展阅读 / 245
思考题 / 246
第9章　游戏化学习 / 247
本章导入 / 247
内容导图 / 248
9.1　游戏化学习的关键概念及历史发展 / 248
9.2　游戏化学习的核心价值 / 254
9.3　游戏化学习的主要研究内容 / 259
9.4　如何在一线教学中应用 / 263
9.5　游戏化学习的未来发展趋势 / 273
9.6　本章结语 / 278
拓展阅读 / 279
思考题 / 280
第10章　学习科学前沿与展望 / 281
本章导入 / 281
内容导图 / 282
10.1　具身认知 / 282
10.2　联通主义 / 288
10.3　在线学习与混合学习 / 292
10.4　协作学习 / 299
10.5　非正式学习 / 303
10.6　社会情绪学习 / 306
10.7　学习环境设计 / 309
10.8　学习科学的未来发展 / 314
拓展阅读 / 318
思考题 / 318
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