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学习脑科学电子书

党的二十大报告强调要加快建设教育强国、人才强国,教育强国需要“强学习”,人才强国需要“重人才”。综合国力的竞争归根到底是人才的竞争,而人才的核心竞争力就在于他的学习力。《中国学生发展核心素养》明确把“学会学习”列为学生的六大素养之一。时代与社会的发展客观上对学习力提升的迫切性提出了要求。中小学生群体的大脑可塑性较强,可以更好地实现基于脑的学习。尤其是在2023年,细分市场呈现出强劲的增长势头。这类图书涵盖了从教育方法、心理辅导、亲子关系到具体学科辅导等多个方面,满足了广大家长和孩子的多样化需求。随着脑科学、学习心理学和认知心理学的不断发展,人们对学习过程的认知闭环有了更清晰的了解,小学生学习力的研究有了新的理论依据和实践路径。同时,越来越多的家长始意识到,单纯依赖传统的教学方法已难以满足孩子的学习需求,他们更希望通过科学的方法来评估和提升孩子的学习能力。关于学业适应的家庭教育类书籍市场广阔,但大多只从方法论层面列举建议,知其然却不知其所以然。因此,本书从脑科学角度深理解学习适应困难的原因,基于加涅的信息加工模型,帮助教育者看到学生学习问题的本质,区别针对不同阶段的适应问题。同时,提供科研级别的测评工具来评估孩子的阶段特与发展水平,提供自适应的训练工具帮助孩子在家即可做针对性的练习。

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作       者:于晓

出  版  社:清华大学出版社

出版时间:2026-01-01

字       数:15.8万

所属分类: 科技 > 计算机/网络 > 软件系统

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本书是一部面向中小学生家长与教师的学习力提升指南。全书以脑科学、学习心理学和认知心理学为支,结合加涅信息加工模型,深解析孩子学习过程中注意力不集中、记忆力薄弱、执行力不足、学习动力缺乏等常见问题的神经机制,并提供科研级测评工具与可操作的自适应训练方案。本书通过近40个真实案例与涵盖数百人的专业测评,为家长提供看得懂、用得上的认知闭环学习方案,帮助孩子突破学习瓶颈,激发内在潜能,成为真正符合时代需求的学习者。<br/>【推荐语】<br/>党的二十大报告强调要加快建设教育强国、人才强国,教育强国需要“强学习”,人才强国需要“重人才”。综合国力的竞争归根到底是人才的竞争,而人才的核心竞争力就在于他的学习力。《中国学生发展核心素养》明确把“学会学习”列为学生必备的六大素养之一。时代与社会的发展客观上对学习力提升的迫切性提出了要求。中小学生群体的大脑可塑性较强,可以更好地实现基于脑的学习。尤其是在2023年,细分市场呈现出强劲的增长势头。这类图书涵盖了从教育方法、心理辅导、亲子关系到具体学科辅导等多个方面,满足了广大家长和孩子的多样化需求。随着脑科学、学习心理学和认知心理学的不断发展,人们对学习过程的认知闭环有了更清晰的了解,小学生学习力的研究有了新的理论依据和实践路径。同时,越来越多的家长始意识到,单纯依赖传统的教学方法已难以满足孩子的学习需求,他们更希望通过科学的方法来评估和提升孩子的学习能力。关于学业适应的家庭教育类书籍市场广阔,但大多只从方法论层面列举建议,知其然却不知其所以然。因此,本书从脑科学角度深理解学习适应困难的原因,基于加涅的信息加工模型,帮助教育者看到学生学习问题的本质,区别针对不同阶段的适应问题。同时,提供科研级别的测评工具来评估孩子的阶段特与发展水平,提供自适应的训练工具帮助孩子在家即可做针对性的练习。<br/>【作者】<br/>于晓,北京林业大学心理学系副教授、硕士生导师,北京师范大学发展与教育心理学博士,研究方向为学生认知与学习发展,主持国家自然科学基金、人文社科项目、北京市社科基金等十余项国家及省部级课题。在EducationalPsychologyReview、《心理学报》等国内外权威期刊发表SSCI/CSSCI论文三十余篇,十年深耕儿童学习力研究与教育实践,服务北京、上海、深圳、新加坡等地的家庭,积累了丰富的中小学生学习力的研究与实践经验。<br/>
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作者简介

内容简介

推荐序1

推荐序2

绪论

第一章 记忆效果差:知识存储有技巧

第一节 解锁记忆新大门——多元感官学习法

第二节 高效大脑的聚光灯——专注力

第三节 扩充短时记忆容量——组块

第二章 知识难留痕:通往长久记忆之路

第一节 强大的生命记忆力——长时记忆

第二节 串联知识的意义——精加工策略

第三节 内在联系的整合——组织策略

第三章 考场难输出:长时记忆的提取

第一节 记忆的孪生兄弟——遗忘

第二节 打破回忆的壁垒——长时记忆的提取路径

第三节 拿起笔大脑却一片空白——考试焦虑

第四章 学习没动力:发展兴趣靠奖励

第一节 从“要我学”到“我要学”

第二节 大脑分泌快乐激素

第三节 打造平衡与活力的学习空间

第五章 执行有困难:高级认知做引擎

第一节 成绩提升的核心——执行功能

第二节 做自己的学习导师——元认知

第三节 最大化利用资源——资源管理

参考文献

后记

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