具体描述
基本信息
书名：二语动机：理论综述与案例分析
定价：46.00元
作者：徐智鑫,张黎黎
出版社：世界图书出版公司
出版日期：2014-04-01
ISBN：9787510077623
字数：
页码：
版次：1
装帧：平装
开本：16开
商品重量：0.4kg
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内容提要
本书概述了与二语动机及二语动机教学策略相关的基本问题，包括理论综述与研究方法两个部分。理论综述部分涵盖了心理学界的主流动机理论研究和应用语言学界的二语学习动机理论研究。研究方法部分围绕二语动机及二语动机教学策略展开，介绍了包括研究范式、研究类型和研究方法等问题，描述与演示了问卷调查、相关性研究、多变量研究、实验性研究、课堂观察和个案研究的步骤与注意事项。
目录
部分
绪 论
第二部分 理论篇
章 心理学视角下的主流动机研究
1.1 动机和行为主义学习理论
1.2 动机和需要层次理论
1.3 动机和归因理论
1.4 动机和期望价值理论
1.5 动机和自我效能理论
1.6 心理学动机理论的教育意义
1.7 结束语
第2章 应用语言学视角下的二语学习动机研究
2.1 加德纳的动机理论
2.2 自我决定动机理论
2.3 外语学习动机三层次框架
2.4 二语学习动机过程导向模式
2.5 二语动机自我体系
2.6 二语学习中的去动机现象
2.7 结束语
第3章 二语动机教学策略研究
3.1 心理学视角下的动机教学策略研究
3.2 应用语言学视角下的二语动机教学策略研究
3.3 结束语
第三部分 实践篇
第4章 研究范式
4.1 实证主义研究范式
4.2 后实证主义研究范式
4.3 建构主义研究范式
4.4 实用主义研究范式
4.5 结束语
第5章 研究类型
5.1 量化研究
5.2 质化研究
5.3 混合研究
5.4 研究质量
5.5 结束语
第6章 研究方法
6.1 问卷调查
6.2 相关研究与回归研究
6.3 因子分析
6.4 假设检验和方差分析
6.5 结构方程模型研究
6.6 课堂观察
6.7 个案研究
6.8 结束语
第7章 结束语
参考文献
附录：国外学者使用的二语学习动机和二语动机教学策略问卷
作者介绍
徐智鑫，2006年获得英国华威大学应用语言学系文学硕士学位，2010年获得英国布里斯托大学哲学博士学位，先后师从英国教育心理学家Ushioda博士和布里斯托大学教育研究生院硕士课程联席主任Woodfield博士。多年来一直从事英语教学法、二语动机、多媒体教学等的研究，其研究成果在相关领域具有一定的影响力。现任南京航空航天大学外国语学院大学外语教学部副主任、讲师。
张黎黎，毕业于日本国立九州大学，师从日本教育学家、心理学家，九州大学副校长丸野俊一教授，获教育心理学博士。多年从事教育理念和教学方法、学业延迟满足、比较教育等的研究，其研究成果在相关领域具有一定的影响力，完成的论文分别被欧洲和美国的SSCI杂志所收录。目前承担包括教育部人文社科青年基金等几个课题项目，主要负责研究中国的外语学习者的学业延迟满足，其部分成果已总结成一部著作出版。现阶段任南京航空航天大学外国语学院日语系副主任、MTI中心副主任、副教授。
文摘
序言
用户评价
对于很多初学者来说，计算机视觉领域常常显得神秘而遥远，充斥着复杂的数学公式和晦涩的算法描述。正因如此，我一直渴望找到一本能够将这些复杂概念以清晰易懂的方式呈现出来的书籍。《OpenCV 3 计算机视觉》这本书，从其内容介绍来看，似乎正是我一直在寻找的。我非常看重书中对计算机视觉基本原理的细致讲解，希望能够理解诸如相机模型、投影几何、以及图像采集流程等概念。我也对书中关于特征点检测和匹配的章节抱有浓厚兴趣，因为这是很多高级视觉应用的基础，比如图像拼接和三维重建。我希望通过本书的学习，能够掌握如何有效地提取图像中的关键信息，并利用这些信息来分析和理解图像内容。这本书的全面性让我相信，它能够引导我从零开始，逐步构建起坚实的计算机视觉知识体系，为我今后在这一领域的深入研究打下坚实的基础。
评分我一直认为，学习一门技术，尤其是像计算机视觉这样涉及大量数学和算法的领域，找到一本好的入门书籍至关重要。在朋友的强烈推荐下，我选择了《OpenCV 3 计算机视觉》。从初步的了解来看，这本书的结构安排非常合理，从最基础的图像表示和操作开始，逐步深入到更复杂的主题。我特别看重的是其理论与实践相结合的方式，相信书中丰富的代码示例能够帮助我更好地理解抽象的算法概念。我计划在学习过程中，将书中的代码亲自敲一遍，并尝试修改参数，观察效果的变化，从而加深理解。我对书中关于图像的几何变换、颜色空间转换、以及各种滤镜的讲解部分很感兴趣，因为这些是进行任何图像处理的基础。同时，我也期待着学习如何利用OpenCV进行更高级的应用，比如目标跟踪和场景理解，希望能逐步构建起自己对计算机视觉的完整认知体系。
评分这本书的封面设计就充满了科技感，沉甸甸的纸质也让人感觉很有分量。我一直对计算机视觉领域非常感兴趣，也尝试过一些零散的教程和在线课程，但总觉得缺乏一个系统性的框架，很多概念也理解得不够深入。在朋友的推荐下，我入手了这本《OpenCV 3 计算机视觉》。拿到书后，我迫不及待地翻阅了一下目录，发现它几乎涵盖了计算机视觉的方方面面，从基础的图像处理到高级的机器学习应用，都做了详细的介绍。我尤其期待里面关于特征检测、物体识别以及深度学习在图像领域的应用部分。我计划先从第一章开始，循序渐进地学习，并跟着书中的代码例子动手实践，希望能真正掌握OpenCV这门强大的工具，开启我的计算机视觉探索之旅。我感觉这本书的讲解方式应该会比较直观，因为原书的口碑一直很好，很多学习者都反馈说，通过这本书能够有效地将理论知识转化为实际操作能力。而且，OpenCV 3作为当前主流的版本之一，其API和功能也足够强大，能够满足很多复杂的视觉任务需求。
评分作为一名已经从业多年的软件工程师，我深知技术更新迭代的速度之快，尤其是在计算机视觉这个飞速发展的领域。我之前也接触过一些OpenCV的基础内容，但随着项目需求的不断深入，我意识到需要一本能够提供更全面、更深入讲解的参考书。《OpenCV 3 计算机视觉》这本书，从书名和口碑来看，都具备了成为我案头常备手册的潜力。我尤其关注其中关于高级主题的讲解，比如立体视觉、3D重建、以及如何优化算法以提高效率和准确性。我希望这本书能够帮助我理解OpenCV内部的实现机制，而不仅仅是停留在API的调用层面。同时，我也会重点学习如何结合其他库和框架，如Python的NumPy、SciPy，甚至更专业的深度学习框架，来实现更复杂的视觉解决方案。这本书的篇幅和内容的深度，让我相信它能够为我提供一个坚实的技术基石，帮助我在工作中应对更具挑战性的计算机视觉任务。
评分我是一名对图像处理和机器学习有浓厚兴趣的在校学生，在寻找一本能够系统性学习OpenCV的书籍时，偶然发现了这本《OpenCV 3 计算机视觉》。市面上有很多关于OpenCV的资料，但很多都比较零散，或者年代久远，更新不及时。这本书的出现，恰好填补了这一空白。我了解到它是由经验丰富的专家编写，并且是对OpenCV 3这一重要版本的深入解读，这让我对其内容质量充满信心。我希望通过这本书，能够扎实地掌握OpenCV的核心概念和常用算法，例如图像滤波、边缘检测、特征提取、目标跟踪等，并能够理解它们背后的数学原理。更重要的是，我希望能够学会如何将这些技术应用于实际项目中，比如开发一个简单的图像识别系统，或者一个实时的人脸检测器。我对书中关于深度学习在计算机视觉中的应用的章节尤为期待，因为这是当前最热门的研究方向之一，能够学习到如何利用OpenCV和深度学习框架结合，将会非常有价值。
评分书挺薄的，暂且先看看吧
评分书挺薄的，暂且先看看吧
评分很好！
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