← 返回目录


前言 & 目录

学校≠教育≠技能;文凭溢价=80%信号传递+20%人力资本

259 👍 / 34 💬

本书旨在解答以下问题:

  1. 在数学教育领域,有哪些能够最大化学生学习效果和才能培养的技术?
  2. 这些技术为何如此有效?如果它们真的这么有效,为什么在传统课堂中却很少被采用?
  3. Math Academy 是如何运用这些技术的?

诚然,本书行文冗长,包含大量从文献中摘录的冗长引文,但我们坚信这些「收据」对建立读者信任至关重要。教育领域的著述常存在引用文献与主张脱节的积弊,因此我们面临两难选择:(a) 通过广泛引证文献建立可信度,或 (b) 精简表述。最终我们选择向可信度倾斜——根据经验,若可信度不足,任何沟通都将失效。

本书写作兼顾多元的读者群体:学生、教师、家长、研究者、技术专家、数学爱好者、学术教练等。我们力求为深度阅读者提供丰富信息,同时采用便于快速浏览的架构设计,满足浅层阅读的需求。

本书目前处于编写中的草稿阶段,约完成五成内容。虽经悉心撰写,但尚未进行正式校对。


一、绪论

第一章 两个标准差问题的解决方案

第二章 学习的科学

第三章 核心科学:大脑的工作机制

第四章 核心技术:知识图谱

第五章 问责与激励

二、消除关键误解

第六章 根深蒂固的神经迷思

第七章 个体差异:学习过程中的迷思与现实

第八章 有效练习的迷思与现实

第九章 关于数学加速的迷思与现实

三、认知学习策略

第十章 主动学习

[In Progress] Chapter 11. Direct Instruction

第十二章 刻意练习

第十三章 精熟学习

第十四章 最小化认知负荷

第十五章 培养自动性

第十六章 递进式学习

第十七章 避免干扰

第十八章 间隔重复(分散练习)

第十九章 交错练习(混合练习)

第二十章 测试效应(提取练习)

第二十一章 针对性补习

第二十二章 游戏化

第二十三章 利用认知学习策略需要技术

四、辅导

[In Progress] Chapter 24. Parental Support

[In Progress] Chapter 25. In-Task Coaching

[In Progress] Chapter 26. Developing Habit

[In Progress] Chapter 27. Incentives and Motivation

[In Progress] Chapter 28. Lessons from Legendary Coaches

五、技术深度剖析

第二十九章 间隔重复的技术深度剖析

第三十章 诊断性考试的技术深度剖析

第三十一章 学习效率的技术深度剖析

第三十二章 核心主题优先策略的技术深度剖析

六、常见问题

常见问题解答:练习体验

常见问题解答:学生行为

常见问题解答:XP(经验值)和练习安排

常见问题解答:诊断评估与课程体系

常见问题解答:其他

术语表

参考文献


Thoughts Memo 汉化组译制
感谢主要译者 claude-3.7-sonnet,校对 Jarrett Ye
原文:The Math Academy Way: Using the Power of Science to Supercharge Student Learning

专栏:The Math Academy Way


← 返回目录