量化研究方法读后感

A. 学习评价量规怎样促进学生的学习

课程评价是促进学生全面发展，改进教师教学，促进美术课程不断发展的重要环节，课程评价的依据是美术课程标准。

课程评价是指依据一定的评价标准，通过系统地收集有关信息，采用各种定性、定量的方法，对课程的计划、实施、结果等有关问题作出价值判断并寻求改进途径的一种活动。
课程评价的含义：
1、 课程评价是一个价值判断的过程。价值判断要求在事实描述的基础上，体现评价者的价值观念和主观愿望。不同的评价主体因其自身的需要和观念的不同对同一事物或活动会产生不同的判断。
2、 课程评价的方式是多样的。它既可以是定量的方法也可以是定性的方法，教育测试或测量只是其中的一种方法，并不代表课程评价的全部。
3、 课程评价的对象包括“课程的计划、实施、结果等”诸种课程要素。也就是说，课程评价对象的范围很广，它既包括课程计划本身，也包括参与课程实施的教师、学生、学校，还包括课程活动的结果，即学生和教师的发展。
外国专家有关课程评价的定义：
1、 英国课程专家凯利认为，课程评价是评估任何一种特定的教育活动的价值和效果的过程。
2、 美国课程论专家比彻姆认为，课程评价包含判断课程系统的效果和所规划的课程的效果的那些必要的过程。
3、 泰勒在“八年研究”期间提出了课程评价的概念。他认为，课程评价过程实质上是一个确定课程与教学计划实际达到教育目标的程度的过程。
课程评价的价值取向：
1、 目标取向的课程评价。这种观点的主要代表人物是被称为“现代评价理论之父”的泰勒及其学生布卢姆等人，他们认为课程评价是将课程计划和预定课程目标相对照的过程。在这里，预定目标是评价的唯一标准，它追求评价的科学性与客观性，因而，这种取向的评价的基本方法论就是量化研究方法，并常常将预定目标以行为目标的方式来陈述。
2、 过程取向的课程评价。这种评价试图将教师和学生在课程开发、实施以及教学过程中的全部情况都纳入到评价的范围之内，强调评价者与具体情境的交互作用，主张不论是否与预定目标相符，与教育价值相关的结果，都应当受到评价。
3、 主体取向的课程评价。这种观点认为课程评价是评价者与被评价者、教师与学生共同建构意义的过程。
课程评价的发展趋势：
1、 既重视学生在评价中的个性化反应方式，又倡导让学生在评价中学会合作。
2、 以质性评价整合与取代量化评价。
3、 强调评价问题的真实性与情境性。
4、 评价不仅重视学生解决问题的结论，而且重视得出结论的过程。

评价量规（以100分计）

10~8分
7~4分
3~0分

思

想

和

内

容

(50分)
内容丰富,形象,充实,包括主题,研究简述,研究反思和研究总结等
内容不太丰富，包括个人信息，详细的学习目标、计划、作业、定期学习反思、学习总结等中的几项
内容不太丰富，只包括个人信息、学习计划等很少几项内容

内容原创性强,绝大部分来源于自己的加工整理或原创,不上网抄袭

有部分内容属于自己的原创，部分内容是从别处复制过来的
很少体现原创性。大部份是抄袭.

内容对观众有价值和启发
部分内容体现了作者的思想和观众以及学习情况。
内容价值不大

内容安排清晰、条理、无科学性错误。
内容对别人没有很大价值。
内容安排无条理，有错误

所有的内容都与课程密切相关。
内容安排有些乱。

内容有部分与课程相关。
网站内容的绝大部分与课程不相关

5~4分
3~2分
1~0分

布

局

和

组

织

(20分)
页面富有吸引性。

版面设计合理，富有逻辑性，能起到很好的导航作用。
各页面结构不一致

版面设计缺乏逻辑性
网站设计没有面向访问者。

缺乏逻辑性。

页面之间使用了有效的过度。页面跳转灵活。
部分页面做得不完善

部分连接混乱、缺乏主题
各页面设计不一致。

所有使用的图形风格一致，背景和文本搭配协调
不确定的导航容易使访问者产生迷失感
缺乏足够的连接和导航。

所有的文本设置了字号字体、段落、空距和位置
部分字体和段落出现不一致
页面跳转不灵活。

字体和段落出现不一致的地方比较多

5~4分
3~2分
1~0分

演

讲

效

果

(15分)
演讲者把信息传递给听众后能引起听众的全部反应
演讲者把信息传递给听众后引起听众的部分反应
演讲者把信息传递给听众后听众没有什么反应

演讲者对时间掌握得当
演讲者对时间掌握不太得当
演讲者对时间掌握不当

演讲者与听众之间感情交流丰富

演讲者与听众的感情交流少
演讲者与听众之间没有感情交流

5～4
3~2分
1~0分

资

源

（15分）
在资源和学习者完成任务所需信息之间的联系清晰而有意义。每一个资源都有它的重要性
在资源和学习者完成任务所需信息之间有一些联系。有一些资源长期没有更新
提供资源不足够学习者完成任务所需。 在一个合理的时间段内，为学习者提供了太多要看的资源。

资源很好地体现了网络的及时性、多样性
一些资源带来了我们通常在教室里面无法找到的信息
资源十分平常，他们所包含的信息在教室和网络全书中都能找到。

多样化的资源提供了意味深长的信息，供学习者深入思考所用
提供的资源不是很大的利用价值
提供的资源没有利用价值

通过制作评价量规使我认识到一个好的评价工具不仅可以为评判者提供量化的评价标准，更重要的是它可以引导学习者向既定的学习目标努力，评价量规在单元计划实施过程中起着画龙点睛的作用。因此，我们每一位教师在教育教学的工作中都应该重视评价量规的制定与实施。

B. 量化研究中语料库的研究方法的优点和缺点

摘要 量化研究方法有以下优点：

C. 什么叫量化研究方法

要考察和研究事物的量，就得用数学的工具对事物进行数量的分析，这就叫定量的研究，也称量化研究，定量研究是社会科学领域的一种基本研究范式，也是科学研究的重要步骤和方法之一。

实证研究方法分为量化研究（Quantitative Research Methods）、质性研究（Qualitative Research Methods）（也称为定量研究和定性研究），及将两者相结合的混合研究方法(Mixed-Methods Approach)。

量化研究遵循传统的科学研究方法，包括提出假设、构建模型、创设实验、收集数据和验证假设，因此最容易被物理教育者接受，在学科教育研究领域中最早使用量化研究方法的多是PER研究者。

(3)量化研究方法读后感扩展阅读

定量数据有4种类型，简单介绍如下：

1、定类数据（nominal）是一种分类数据，它是离散的并且没有顺序关系。例如，在研究物理学习过程中男女生差异时，我们可能会使用的“1” 和“0”分别表示男性和女性，这里并不表示1比0更大。

2、定序数据（ordinal）是另一种分类数据，也是离散的但具有顺序。例如，研究高中阶段三个年级的学生对一些物理概念理解水平的发展变化时，分别用数字1，2，3表示高中一年级，二年级和三年级。定序数据用数字表示个体在某个有序状态中所处的位置，不能做数学计算。

3、定距数据（interval）是具有相等间隔的连续数据，并且有顺序。例如，温度，1℃、2℃之间的差与20℃和21℃之间的差是相同的。定距数据有单位，没有绝对零点，可以做加减运算，不能做乘除运算。

4、定比数据（ratio）不仅具有定距数据的全部属性，同时具有绝对原点（即0），且两个数值之间的比值是有意义的。例如：质量就是一个定比变量，可以说一个质子的质量为一个电子的1836倍。

D. 量化研究与统计分析的介绍

《量化研究与统计分析》是邱皓政编写的书籍，由重庆大学于2009年出版。该书的读者对象是量化研究方法的学习者和使用者，适合社会科学各学科高年级本科生、硕博士研究生自学，也适合教师教学辅助参考。

E. 教育研究方法中质性研究方法和量化研究方法有什么区别

即为：定量研究方法。

拓展介绍：
定量研究一般是为了对特定研究对象的总体得出统计结果而进行的。定性研究具有探索性、诊断性和预测性等特点，它并不追求精确的结论，而只是了解问题之所在，摸清情况，得出感性认识。定性研究的主要方法包括: 与几个人面谈的小组访问，要求详细回答的深度访问，以及各种投影技术等。在定量研究中，信息都是用某种数字来表示的。在对这些数字进行处理、分析时，首先要明确这些信息资料是依据何种尺度进行测定、加工的，史蒂文斯(S. S. Stevens)将尺度分为四种类型，即名义尺度、顺序尺度、间距尺度和比例尺度。

F. 看计算机体系结构量化研究方法这本书需要有什么基础（不包括英文水平）

计算机体系结构 量化研究方法：第4版
这本书是计算机体系结构方面的经典之作。 最新的版本是第4版，国内是07年1月出的。这学期上系统结构的课程，老师们的课件基本上是 按照这本书的逻辑再讲，课上有很多的例子都是照搬这本书上的。 在很多处理器手册中都可以看到它是一本重要参考书，学习硬件和系统软件的人一定要看。
当年在学校上《计算机体系结构》的时候老师就推荐了这本书，只是当时对体系结构不太理解，而且处在入门阶段，所以当时采用这本书不太现实。倒是工作了以后，回头再看这本书，发现里面很多东西讲的都是那么的透彻。 想在这个学科发展的朋友们，应该读一读这本书∶经典，不需要理由！

G. 如何量化研究方法解决问题

你这个问题太大了，建议看看相关社会研究方法的书。一两句话说不清楚的。大概步骤是：
首先概念化，什么是同情心，同情心的表现是什么？
第二操作化，什么样的指标可以测定同情心
第三获取数据，通过实证调查或者已有数据库获取相关数据进行分析
最后得出结论

H. 如何用量化方法进行用户研究

量化--发问卷
作者最近刚完成了毕业论文初稿，做的课题是关于电子红包的用户研究，研究影响用户使用红包的因素。整个采用了问卷调查+实证研究的模式，简单点来说就是发量表型问卷后分析数据，进行一些探索性或者验证性的分析，从而得出一些深层次上的用户研究的结论。
这个方法最大的有点是：量化。把具体的问题用量表（即常见的1-5分打分）方式量化，进行深层次分析，让很多用户“说”出自己也没意识到的对产品的看法和观点。本次将以引用论文中调查影响用户使用移动阅读产品的原因为例，讲述具体方法。

I. 学好统计学，人生可以开哪些挂

第一，学会看问题，懂得数字的意义。
例如，新闻报道中经常说某市人均收入为1万元。每每出现这样的报道，就有很多网友惊呼自己被平均了。为什么会造成这样的认知错觉呢？这是因为新闻报道并没有告诉我们数据的分布是什么样的。比方说，可能有20%的人掌握了80%的收入，余下80%的人掌握了总收入的20%，那这80%的人肯定觉得自己被平均了。所以，学过统计的人，当看到这样的数字的时候，就会多问几个为什么，就能明白数字背后的真实含义了。
此外，如果你学了统计学的抽样原理，或许你会进一步质疑，这个人均收入是怎么算出来的。是统计了全市所有人口的收入数据，还是只抽取了一部分人的收入数据。如果是抽取了一部分人，是按照什么原则抽取的？这些都会影响到数据的真实性与可信性。
第二，用数据说话，让你的说服力要爆表。
当你向领导汇报工作的时候。
新人甲是这么汇报的：
今年我们在华东市场一共投入了100万元推广费用。我们做了很多有影响力的活动，产生了良好的品牌效果。用户对我们的产品非常认可，在使用后很多都成为我们的忠诚的用户。我们在华东地区的市场占有率进一步提升。我希望明年能加大在这一地区的投入，以便产生更好的市场效果。
新人乙是这么汇报的：
今年我们在华东市场一共投入了100万元推广费用。其中，投放广告50万，落地活动宣传30万，促销样品20万。共带来3万新增用户，提升市场占有率5个百分点，预计在未来一年提升这一地区的销售额500万元。
如果你是领导，你会喜欢哪个汇报？
很显然，大部分人会选择后者。清晰的数据能传达清晰的信息。那些非常、很多、进一步写在公文里或许还可以，但是在市场汇报中，这种词汇简直就是一团浆糊。领导早晨在家里已经挨训了，你就不要给领导添堵啦。
第三，体验到一种与众不同的思维方式。
最近朋友圈流行两只大熊猫的萌对话，其中一只对另一只说，你看看我们，就知道这个世界非黑即白。另外一只大熊猫于是伸出了红色的舌头。这个笑话告诉我们，世界并非非黑即白。统计学的思维就是永远不肯定这个世界到底是什么样子的。统计学永远是讲概率的，就是可能性。庄子说，一尺之锤，日取其半，而万世不竭。这就是一种概率思维方式。所以，嗯，我喜欢宋冬野，他唱到：昨天晚上，我差一点就他妈地死了。他到底死没死啊。可能性，是最值得人玩味的。
第四，像佛那样懂因果，知报应。
统计学常常研究两个因素之间的关系，叫做因果关系。例如，你的学历对你收入的影响。统计学家可能会说，学历每提升一个层次，年收入将提高1.2万元。所以不要相信读书无用论，你要相信概率。如果你相信自己能成为比尔盖茨，那读书对你确实没意义，同样，这只是小概率事件，基本不会发生在你身上。
再比如，有一篇文章叫做《那些七八月出生的孩子》，这篇文章探讨的是出生时间对孩子适应能力及学习成绩的影响。这篇文章的结论是，七八月出生的孩子，在很多方面都存在适应危机，升入重点中学的可能性最低。这是一项非常有意思的研究。那些孩子在七八月出生的家长不知道看了这篇文章会作何感想。
历史上有个老兄叫涂尔干，他写了一本书叫做《论自杀》，专门研究人类的自杀现象。他发现自杀和社会的整合程度有关系，还区分了失范型自杀、利他型自杀与利己型自杀。你会发现，自杀这个事情，不完全是自杀者自己的原因。
因果关系，大概是这个世界上最重要的一种关系了。冤有头，债有主，说的是因果。龙生龙，凤生凤，老鼠的儿子生来会打地洞，说的也是因果。所以恋爱学家常说，爱的反义词是什么？不是恨，是冷漠。我都和你没啥因果关系了，那伤害力多大啊！
简而言之，统计是人们认识社会和世界的一种方式。吾生也有涯，而知也无涯。个体的精力太有限了，所以统计学家通常按照某种抽样规则，从总体中获得一个浓缩的样本，通过对样本的研究得出对整体的认识。例如，1936年的美国大选，盖洛普公司只调查了3000名美国公民，就成功预测了罗斯福的当选。这就是统计的魅力所在。它靠一种四两拨千斤的方式，撬动了人类对复杂现象的认知。
只可惜，这么有意思的统计学在大学课堂常常成了最枯燥的公式推演和最有效的催眠课程。尤其对于文科生，当你惯常的形象思维遇到概率思维时，如果效果得当，可能会发生“让我们一起，为统计窒息”的生态化反，如果效果不当，则极有可能是对统计“一生黑”。这可不是小编希望看到的。这不，小编已经物色了一个特别的自变量，他的出现，将给你的统计学学习带来显着的变化，你的因变量将与众不同。他文科出身，高考数学不及格，却在人才竞争激励的香港中文大学讲授了十几年统计学，深受学生欢迎。他剑走偏锋，以哲学思维切入对统计学的研究，破解统计学的学习密码，使统计学实现由专家的懂转向用户的懂。他格物致知，遍尝百草，体味到统计学学习的甘苦，走遍了统计学长征路的坑洼险境。他愿意将多年所学贡献出来，希望年轻学子尤其是文科学子在学习统计学的时候能够树立信心、少走弯路、提高乐趣、好学会用。他希望提供一门有趣、有料的统计学课程，希望以浅入浅出的方式带来全新的统计学学习体验。
他，就是香港中文大学的李连江教授。李老师自己把这门课程称作“戏说统计：用日常语言也能学会量化研究方法”。