教育研究方法导论(第9版） pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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威廉·维尔斯马 著

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出版社： 教育科学出版社

ISBN：9787504145901

商品编码：1076057609

出版时间：2010-06-01

作  者:威廉·维尔斯马 著作 定  价:80 出 版 社:教育科学出版社 出版日期:2010年06月01日 ISBN:9787504145901 ●暂无

内容简介

暂无

教育研究方法导论（第九版） 内容简介 《教育研究方法导论（第九版）》是一本面向教育领域研究者、学生以及任何对教育现象进行深入探究的专业人士的权威指南。本书系统地阐述了教育研究的基本原理、核心概念、主要方法和关键步骤，旨在帮助读者掌握科学、严谨、有效的教育研究技能，从而能够独立设计、实施并解读教育研究项目，为教育实践的改进和理论的发展贡献力量。 本版在继承前版精髓的基础上，紧密结合当前教育研究的最新发展趋势和实践需求，进行了全面的更新与修订。内容涵盖了从研究问题的确立到研究报告撰写的全过程，力求为读者提供一个全面、深入且具有实践指导意义的学习平台。 第一部分：教育研究的基础 本部分将读者带入教育研究的宏大图景，首先从教育研究的定义、目的与重要性出发，阐释了教育研究为何是推动教育进步的关键驱动力。本书强调，教育研究不仅仅是学术探索，更是解决教育实际问题、优化教学策略、改进教育政策、理解学生发展规律的重要途径。 接着，本书深入探讨了教育研究的科学性原则。这包括实证性、客观性、可重复性、系统性以及逻辑性等核心要素，并解释了如何在教育研究的设计和实施过程中践行这些原则，以确保研究结果的可靠性和有效性。读者将了解如何区分科学研究与非科学性推断，以及科学范式在教育研究中的作用。 理论在教育研究中的地位和作用被详尽阐述。本书介绍了各种教育理论流派，并阐明了理论如何指导研究问题的选择、研究设计的制定以及研究结果的解释。读者将学习到如何运用理论来构建研究框架，以及研究如何反过来丰富和修正现有理论。 最后，本部分还讨论了教育研究的伦理问题。在教育研究中，保护参与者的权益至关重要，本书详细介绍了知情同意、保密性、匿名性、最小化伤害以及避免偏见的原则，并提供了在实际研究中处理伦理困境的指导。 第二部分：教育研究的设计 本部分是本书的核心内容之一，详细讲解了教育研究设计的各个方面，为读者构建了科学研究的蓝图。 研究问题的形成与界定： 读者将学习如何从广泛的教育现象中识别出具有研究价值和可行性的研究问题。这包括如何进行文献回顾，发现研究空白，如何将模糊的教育困惑转化为具体、可操作的研究问题。本书强调了研究问题的清晰性、聚焦性和研究意义的重要性。 研究假设与研究目的： 本书区分了研究假设（hypothesis）和研究目的（research objective），并指导读者如何根据研究问题制定恰当的研究假设（对于假设检验研究）或明确的研究目的。这将帮助研究者确立研究的预期方向和衡量标准。 研究变量的概念与操作化： 变量是研究的基本构成单元。本书详细解释了自变量、因变量、中介变量、调节变量等不同类型的变量，并重点阐述了如何将抽象的理论概念转化为可测量、可观察的操作性定义。这是确保研究可操作性的关键。 研究方法的选择： 本部分是本书的另一大亮点，系统介绍了教育研究的两大主要路径——定量研究和定性研究。 定量研究设计： 详细阐述了实验研究、准实验研究、相关研究、描述性研究等定量研究设计。读者将学习不同设计类型的特点、适用情境、优缺点，以及如何选择最适合研究目的的设计。本书会深入讲解如何进行随机分配、设置对照组、控制无关变量等，以提高研究的内部效度和外部效度。 定性研究设计： 深入介绍了案例研究、现象学研究、扎根理论研究、民族志研究、叙事研究等主要的定性研究方法。读者将理解定性研究如何深入探索教育现象的深层含义、个体经验和情境因素，以及如何进行意义的生成和理解。 混合方法研究： 随着教育研究的不断发展，混合方法研究日益受到重视。本书也专门辟出章节介绍如何将定量和定性方法结合起来，以克服单一方法的局限，获得更全面、更深入的研究认识。 第三部分：教育研究的数据收集 本部分聚焦于如何获取可靠、有效的研究数据，这是研究过程中的关键环节。 抽样方法： 无论是定量还是定性研究，抽样都至关重要。本书详细介绍了概率抽样（如简单随机抽样、分层抽样、整群抽样）和非概率抽样（如方便抽样、目的抽样、滚雪球抽样）等各种抽样技术，并指导读者如何根据研究类型、研究目标和样本特点选择合适的抽样方法，以确保样本的代表性。 定量数据收集工具： 详细讲解了问卷（包括量表设计、信效度检验）、访谈（结构化、半结构化）、观察（结构化观察）等定量研究中常用的数据收集工具。本书会提供关于工具开发的原则、施测的注意事项以及保证数据质量的策略。 定性数据收集工具： 深入探讨了深度访谈、焦点小组讨论、参与式观察、文献分析、物品分析等定性研究的核心数据收集方法。读者将学习如何进行有效的访谈提问、如何进行深入的观察记录、如何分析文档材料等。 信度和效度： 在数据收集过程中，信度和效度是衡量工具质量的重要标准。本书详细解释了信度（稳定性、一致性）和效度（测量内容、结构、预测等）的不同类型，并介绍了检验信效度的具体方法，帮助读者确保所收集数据的质量。 第四部分：教育研究的数据分析 本部分指导读者如何对收集到的原始数据进行加工和解读，以发现研究规律和意义。 定量数据分析： 描述性统计： 介绍频率分布、集中趋势（均值、中位数、众数）、离散程度（方差、标准差）、百分位数等描述性统计方法，以及如何使用图表（如柱状图、折线图、散点图）来呈现和解读数据。 推论性统计： 详细讲解了假设检验的基本原理，以及t检验、方差分析（ANOVA）、卡方检验、相关分析（Pearson、Spearman）、回归分析（简单回归、多元回归）等常用的参数检验和非参数检验方法。本书还会讨论如何选择恰当的统计方法，如何解读统计结果，以及如何避免常见的统计误用。 统计软件的应用： 提及了SPSS、R等常用统计软件在教育数据分析中的应用，为读者提供实践指导。 定性数据分析： 数据编码与分类： 详细讲解了定性数据分析的过程，包括数据的转录、阅读、初步编码、建立范畴、形成主题等步骤。 主要分析技术： 介绍内容分析、话语分析、叙事分析、扎根理论分析等定性数据分析的主要技术。本书强调了定性分析的迭代性、反思性以及如何确保分析过程的严谨性。 软件辅助分析： 提及了NVivo、ATLAS.ti等定性数据分析软件在处理海量定性数据中的作用。 第五部分：教育研究的报告撰写与应用 本部分旨在帮助读者将研究过程和发现有效地转化为学术成果，并推动研究成果在教育实践中的应用。 研究报告的结构与撰写： 详细讲解了教育研究报告的标准结构，包括引言、文献综述、研究方法、结果、讨论、结论与建议等各个部分的要求，以及如何清晰、准确、有逻辑地撰写每一部分。本书还会提供关于学术语言、引用格式、图表规范等方面的指导。 学术论文与学位论文撰写： 针对不同类型的研究报告，提供具体的撰写技巧和注意事项。 研究成果的交流与传播： 介绍如何将研究成果通过学术会议、期刊发表、内部报告等多种途径进行传播。 研究成果的应用与转化： 强调了教育研究的最终目的是服务于教育实践。本书引导读者思考如何将研究发现转化为具体的教育策略、教学改进方案、政策建议，以及如何促进研究成果的转化和应用。 教育研究的前沿与展望： 简要介绍当前教育研究领域的热点问题和未来发展趋势，如大数据在教育研究中的应用、人工智能辅助教学研究、跨文化教育研究等，激发读者的研究兴趣和前瞻性思考。 《教育研究方法导论（第九版）》通过系统性的知识体系、清晰的逻辑结构、丰富的案例说明以及前沿的研究动态，为读者提供了一个全面而深入的学习体验。本书力求让读者不仅掌握研究方法的“术”，更能理解研究背后的“道”，培养成为一名合格、有影响力的教育研究者，为教育事业的发展贡献智慧和力量。

评分☆☆☆☆☆

从一个初次接触研究方法的学生的角度来看，这本书的优势在于它构建了一个非常稳固的知识基石。那些基础的概念，比如操作化定义、抽样偏差、统计显著性等等，都被解释得非常详尽和细致，几乎没有给初学者留下太多的理解盲区。作者似乎非常明白初学者的困惑点在哪里，并提前设置了“陷阱提示”或“常见误区”之类的板块，这使得学习过程更加顺畅和高效。然而，美中不足的是，在如何进行“研究的批判性反思”这一高阶能力培养上，着墨不多。优秀的研究者不仅要知道“怎么做”，更要知道“为什么这样做是最好的，以及它有什么不足”。我希望书中能多一些对经典研究案例的解构，展示研究者是如何面对方法上的挑战，并最终得出可靠结论的心路历程，这样能更好地启发我们的批判性思维，而不仅仅是教会我们一套固定的流程。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计着实吸引人，色彩搭配沉稳而不失活力，让人一眼就能感受到它作为一本学术著作的专业性。我一直对社会科学的研究方法论抱有浓厚的兴趣，尤其是在进行一些前沿课题的文献梳理时，总感觉自己对基础概念的理解不够扎实。我希望通过阅读它，能够系统地梳理一下定性研究和定量研究的内在逻辑和边界，比如如何设计一份有效的问卷，或者在进行深度访谈时如何确保访谈的信度和效度。市面上同类书籍不少，但很多都过于侧重某一个方面，要么是枯燥的统计公式堆砌，要么是流于表面的方法罗列，缺乏将理论与实践紧密结合的指导性。我更期待的是，书中能有大量的案例分析，让我看到这些抽象的方法是如何被实际应用于解决复杂的教育难题中的，毕竟，教育研究最终是要落地到改善教学实践的。如果它能清晰地阐述不同研究范式背后的哲学基础，那就更好了，这有助于我跳出技术层面，从更高的视野去审视研究设计。

评分☆☆☆☆☆

说实话，我抱着相当高的期待翻开了这本书的内页，但阅读体验上的差异性非常大。初期阅读时，感觉作者的叙事节奏稍显拖沓，尤其是在介绍一些基础概念时，似乎总在徘徊，没有能一针见血地给出清晰的界定。我更倾向于那种开门见山、逻辑严密的写作风格，能够快速搭建起知识框架，然后逐步深入细枝末节。我特别关注的是关于研究伦理和数据处理的部分，这块内容在实际研究操作中经常是令人头疼的灰色地带。理想中的这本书，应该能提供非常具体、可操作的指导，比如在处理敏感数据时有哪些国际通行的规范，或者在撰写研究报告时，如何恰当地讨论研究的局限性，而不是简单地一笔带过。目前读下来，感觉它更像是一本“百科全书式”的概述，信息量很大，但缺乏那种能够“醍醐灌顶”的深刻洞察和方法论上的创新性探讨。希望后续章节能有所加强。

评分☆☆☆☆☆

对于我们这些需要经常撰写基金申请和研究报告的学者来说，一本好的研究方法导论不仅仅是教科书，更是一本“工具箱”。我非常看重它在“研究设计”部分提供的详尽指导。例如，在进行因果推断时，如何有效识别混淆变量，如何构建一个严谨的实验设计（无论是真实验还是准实验），这些都是决定研究质量的关键环节。我希望这本书能提供足够多的图表和流程图，把复杂的路径分析、结构方程模型等内容可视化。此外，关于定性研究的扎实训练也同样重要，比如如何进行扎实的编码工作，如何构建一个令人信服的理论模型，而不是仅仅停留在描述现象的层面。如果它能在不同方法论交叉融合的趋势上有所建树，探讨混合方法研究的优势和难点，那无疑会为这本书增色不少。目前看来，它在“如何把想法变成可检验的命题”这个核心步骤上，还有提升的空间。

评分☆☆☆☆☆

这本书的排版和字体选择非常适合长时间阅读，这是一个值得称赞的优点。长时间面对学术文献，眼睛很容易疲劳，但这本教材在版式设计上显然考虑到了读者的舒适度。不过，内容方面，我个人认为，在当代教育研究的背景下，对于“大数据”和“计算社会科学”方法的讨论略显不足或滞后。现在的教育研究越来越依赖于大规模的行政数据和网络数据进行分析，对这些新兴的数据源的处理能力和方法论的适应性，是衡量一本方法论著作是否“与时俱进”的重要标准。我期待看到作者能更深入地探讨如何利用机器学习算法辅助教育预测模型，或者如何进行大规模文本的情感分析来评估课程反馈。如果它仅仅停留在传统的问卷和访谈框架内，可能会让那些关注前沿技术的研究生感到它缺乏足够的深度和针对性。

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