差異化班級學生評量 (2版)

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【簡介】 本書深入教育工作者最關注的兩項議題：評量方法與有效學習，徹底研究多元評量、揭示差異化教學如何精進不同年段與領域的學習過程。 作者Carol Ann Tomlinson和Tonya R. Moon先將差異化做一概述，再著重其理論如何應用於各種形式的評量，如：前測、形成性評量、總結性評量及成績單等。閱讀此書後，對於差異化評量方法的斬獲： ․提升學生興趣及動機； ․澄清教師教學的重心； ․強化師生習得之信念； ․幫助教師了解個別學生異同，促進有效教學。 Tomlinson和Moon強調教與學的五個要素（課程、引導、評量、學習環境和課堂領導/管理）間的相互關聯，以及無論學生學習起點為何，保持學生對於所學知識、理解和技能一以貫之的重要性。書中所示之詳細情境，說明如何以差異化的三個變項（學習準備度、興趣和學習風格）設計評量，及如何提升評量的效度。 本書奠基研究基礎，結合作者課堂教學實務，深入淺出，為探索、奮力發揮真實潛能的教師與學生，勾勒出兼具理論與實務的學習樣貌。 【目錄】 第一章　差異化：概述 第二章　評量與差異化教學：理解的框架 第三章　前測：單元開始時，對學生起始行為的瞭解 第四章　持續性評量： 在教學過程中瞭解學生定位 第五章　總結性評量：以單元重點檢視學生學習 第六章　評量、評分與差異化 第七章　回顧與展望

藝術本位團體治療：理論與實務 (2版)

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【簡介】 摘要 藝術本位團體治療能夠被用來建立社群、促進健康、舒緩情緒困擾，並且深化教育功能。藝術治療團體能協助參與者學習如何因應生活壓力，提升建康的方式去表達感覺。只要人類的健康是關注的焦點，不管在任何地方，藝術本位團體都能為各式各樣的個案服務，達到多元的目標。 藝術本位團體治療是有效的，因為它不是純粹只仰賴參與者的口語能力和談話意願而已。藝術本位團體提供助人工作者機會去示範適切的藝術表達，並且協助個案藉由藝術表達和創造，以及透過觀察和與他人互動，學習處理自身問題的新方法。 本書鼓勵讀者去探索藝術本位團體工作的特質，進而去理解什麼才是對藝術治療而言，獨特的理論和方法。藝術治療師可以透過談話、詩詞、動作、聲音、即興表演和其他表達型式來回應個案的視覺作品，以及利用藝術創作－－線畫、繪畫、雕塑、寫詩－－幫助那些需要服務的人，去過更快樂和更滿足的生活。藝術創作讓這個世界更美好。 －－Bruce L. Moon, 2014 【目錄】 第二版譯者暨審閱者序／吳明富 前言／Chris Belkofer, Ph.D., ATR-BC, LCPC 第二版介紹／Bruce L. Moon 1 藝術本位治療團體之療效因子 2 藝術本位團體領導 3 安全、儀式與冒險 4 與他人創作是一種希望的表達 5 不只是晤談 6 創造歸屬感 7 你如何看待我，我如何看待你 8 當下的藝術創作 9 與他人一同創作的賦能特質 10 尊重他人 11 和他人一起創作是令人滿足愉悅的 12 自我超越 13 藝術本位團體與存在的終極關懷 14 被見證的療癒力量 15 藝術本位團體中的媒材應用 16 藝術本位團體中的治療計畫 17 藝術本位團體的倫理議題 後記

Calculus for Business, Economics and the Social and Life Sciences, Brief Edition 11/e (11版)

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Calculus for Business, Economics and the Social and Life Sciences, Brief Edition 11/e 作者：Laurence Hoffmann, Gerald Bradley, David Sobecki, Michael Price ISBN：9789869614191 版次：11 年份：2023 出版商：New Moon Education 頁數/規格：800頁/平裝彩色 Description Calculus for Business, Economics, and the Social and Life Sciences, Brief Edition, provides a sound, intuitive understanding of the basic concepts students need as they pursue careers in business, economics, and the life and social sciences. Students achieve success using this text as a result of the authors’ applied and real-world orientation to concepts, problem-solving approach, straightforward and concise writing style, and comprehensive exercise sets. More than 100,000 students worldwide have studied from this text! Table of Contents Chapter 1: Functions, Graphs, and Limits Chapter 2: Differentiation: Basic Concepts Chapter 3: Additional Applications of the Derivative Chapter 4: Exponential and Logarithmic Functions Chapter 5: Integration Chapter 6: Additional Topics in Integration  Chapter 7: Calculus of Several Variables

Introduction to Linear Algebra 6/e (6版)

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Introduction to Linear Algebra 6/e 作者：Gilbert Strang ISBN：9786269708109 年份：2023 出版商：New Moon Education 頁數/規格：440頁/平裝單色 Description Linear algebra now rivals or surpasses calculus in importance for people working in quantitative fields of all kinds: engineers, scientists, economists and business people. Gilbert Strang has taught linear algebra at MIT for more than 50 years and the course he developed has become a model for teaching around the world. His video lectures on MIT OpenCourseWare have been viewed over ten million times and his twelve textbooks are popular with readers worldwide. This sixth edition of Professor Strang's most popular book, Introduction to Linear Algebra, introduces the ideas of independent columns and the rank and column space of a matrix early on for a more active start. Then the book moves directly to the classical topics of linear equations, fundamental subspaces, least squares, eigenvalues and singular values – in each case expressing the key idea as a matrix factorization. The final chapters of this edition treat optimization and learning from data: the most active application of linear algebra today. Everything is explained thoroughly in Professor Strang's characteristic clear style. It is sure to delight and inspire the delight and inspire the next generation of learners. Table of Contents 1 Vectors and Matrices 2 Solving Linear Equations Ax = b 3 The Four Fundamental Subspaces 4 Orthogonality 5 Determinants 6 Eigenvalues and Eigenvectors 7 The Singular Value Decomposition (SVD) 8 Linear Transformations 9 Linear Algebra in Optimization 10 Learning from Data