Cantitate/Preț
Produs

Reimagining Transformative Educational Spaces: Lecture Notes in Educational Technology

Editat de Bosede Iyiade Edwards, Bruno Lot Tanko, Mustafa Klufallah, Hassan Abuhassna, Caleb Chidozie Chinedu
en Limba Engleză Hardback – 19 ian 2025

Notăm cu interes apariția volumului Reimagining Transformative Educational Spaces în cadrul prestigioasei serii Lecture Notes in Educational Technology, o resursă esențială pentru cercetătorii și practicienii care urmăresc alinierea la standardele internaționale de acreditare în tehnologia educației. Relevanța acestei lucrări pentru examenele de certificare și pentru dezvoltarea curriculumului universitar rezidă în abordarea sa multidisciplinară, oferind un cadru solid pentru înțelegerea modului în care interfețele om-mașină redefinesc procesul de predare-învățare. Putem afirma că lucrarea reușește să depășească bariera teoretică, furnizând 20 de capitole bogate în date empirice și studii de caz, ceea ce o face o unealtă de lucru indispensabilă pentru instituțiile care trec prin procese de transformare digitală.

Suntem de părere că forța acestui volum stă în analiza convergenței dintre învățarea umană și algoritmii de machine learning, o temă de maximă actualitate pentru educatorii din economiile în tranziție. Comparabil cu Bridging Human Intelligence and Artificial Intelligence în rigurozitate, acest titlu este însă actualizat pentru a răspunde provocărilor specifice implementării tehnologiilor emergente în spații educaționale diverse, nu doar în centrele tehnologice avansate. În timp ce Transforming Education de Leon Benade se concentrează pe o reflexie filosofică și pe designul spațiului de învățare, volumul de față adoptă o perspectivă mai pragmatică, orientată spre strategii acționabile și impactul direct al inovațiilor tehnice.

Structura narativă a cărții este una tehnică și sistematică, facilitând navigarea prin concepte complexe fără a sacrifica profunzimea academică. De la fundamentele teoretice până la implementarea practică, textul oferă o viziune de ansamblu asupra viitorului educației, unde tehnologia nu este doar un instrument, ci un partener în evoluția cognitivă.

Citește tot Restrânge

Din seria Lecture Notes in Educational Technology

Preț: 97466 lei

Preț vechi: 118861 lei
-18%

Puncte Express: 1462

Carte disponibilă

Livrare economică 27 mai-10 iunie


Specificații

ISBN-13: 9789819787517
ISBN-10: 9819787513
Pagini: 384
Dimensiuni: 160 x 241 x 27 mm
Greutate: 0.74 kg
Ediția:2025
Editura: Springer
Colecția Lecture Notes in Educational Technology
Seria Lecture Notes in Educational Technology


De ce să citești această carte

Recomandăm această carte educatorilor, administratorilor de instituții de învățământ și factorilor de decizie care doresc să înțeleagă impactul real al inteligenței artificiale în clasă. Cititorul câștigă acces la strategii bazate pe date pentru integrarea tehnologiei, esențiale pentru modernizarea sistemelor educaționale. Este un motiv concret pentru a investi într-o resursă care explică, pe baza cercetărilor recente, cum poate fi gestionată simbioza om-mașină în beneficiul procesului de învățare.


Descriere

This book explores the symbiotic relationship between human learning and machine learning, examining how emerging technologies and human-machine interfaces are reshaping the educational landscape. Organized into four sections with 20 chapters, it provides a multidisciplinary perspective on the dynamic intersection of these twin concepts. Bridging theory and practical implementation, the book goes beyond theoretical foundations, offering actionable strategies for educators, policymakers, and institutions to harness the transformative power of technology enhanced learning. This book showcases the impact of these innovations on human learning and machine learning, which is particularly relevant for developing and transition nations. Enriched with case studies, empirical research, and data-driven insights, it serves as a comprehensive guide for understanding and navigating the evolving landscape where human learning and machine learning converge.