教育信息處理

前言
緒論——教育信息科學(xué)及其發(fā)展
一、信息社會與教育
二、教育信息化
三、教育技術(shù)的發(fā)展
四、教育信息科學(xué)的研究
第一章 教育信息概述
第一節(jié) 有關(guān)信息的基本概念
一、什么是信息
二、數(shù)據(jù)與知識
三、信息的特點(diǎn)
四、信息科學(xué)
第二節(jié) 教育信息的特點(diǎn)
一、量度水平低
二、教育數(shù)據(jù)多是一些小樣本的數(shù)據(jù)
三、注重個體數(shù)據(jù)的分析
四、教育信息多是一些模糊信息
第三節(jié) 教育信息的數(shù)量化
一、教育信息數(shù)量化的特點(diǎn)
二、數(shù)量化的尺度
第四節(jié) 教育信息的結(jié)構(gòu)形式
一、矩陣
二、時間序列
三、圖
第五節(jié) 教育信息處理的對象
一、有關(guān)測試的教育信息
二、有關(guān)教學(xué)過程的教育信息
三、有關(guān)學(xué)習(xí)目標(biāo)和教材分析的教育信息
四、有關(guān)傳遞過程的教育信息
五、有關(guān)學(xué)習(xí)環(huán)境的教育信息
第六節(jié) 教育信息處理的方法
一、教育信息處理應(yīng)解決的問題
二、教育信息的處理方法
第七節(jié) 教育信息處理的數(shù)學(xué)方法
思考與練習(xí)
第二章 教育信息熵
第一節(jié) 熵的概述
一、信息量的表示
二、信息熵
三、熵的意義
四、信息熵的基本性質(zhì)
第二節(jié) 相對熵與冗余度
第三節(jié) 熵函數(shù)的展開
一、聯(lián)合熵
二、條件熵
三、Kullback信息量
第四節(jié) 熵模型
一、最大熵原理
二、熵模型的方法
三、指數(shù)分布
四、正則分布
第五節(jié) 測試問題的信息量
一、測試問題信息熵的計(jì)算
二、等價預(yù)選項(xiàng)數(shù)
三、對不確定程度的判斷
第六節(jié) 教學(xué)過程的信息量分析
一、分類系統(tǒng)
二、類別總數(shù)與熵
三、不同學(xué)科類別頻度分布的比較
第七節(jié) 教育中質(zhì)的數(shù)據(jù)信息量分析
一、交叉表
二、互信息量
第八節(jié) CAI課件中的信息熵
一、多重選擇問題的信息熵
二、課件評價
三、學(xué)習(xí)狀態(tài)的描述
思考與練習(xí)
第三章 教材分析
第一節(jié) 概述
一、教材分析的基本思想
二、教材分析的類別
第二節(jié) 教材結(jié)構(gòu)化的分析方法
一、學(xué)習(xí)層級法
二、課題分析法
三、邏輯分析法
第三節(jié) 利用圖表示系統(tǒng)結(jié)構(gòu)
一、概述
二、可達(dá)矩陣
第四節(jié) 以ISM法分析教材結(jié)構(gòu)
一、分析流程
二、制作層級有向圖的算法
第五節(jié) ISM分析實(shí)例
一、抽出要素
二、要素間的形成關(guān)系
三、形成關(guān)系圖
四、研討
第六節(jié) 目標(biāo)矩陣
一、制定教學(xué)目標(biāo)
二、決定具有形成關(guān)系的直接低級目標(biāo)
三、目標(biāo)矩陣
四、按目標(biāo)水平分類
五、形成關(guān)系圖
思考與練習(xí)
第四章 教學(xué)分析
第一節(jié) 概述
一、什么是教學(xué)分析
二、教學(xué)分析方法
第二節(jié) 逐語記錄
一、代碼教學(xué)數(shù)據(jù)
二、處理方法
第三節(jié) 分類分析
一、分類表
二、遷移矩陣
第四節(jié) 時序列分析
一、時序列的方法
二、過程——成果模型
三、用于分析的數(shù)據(jù)
四、分析方法
第五節(jié) S—T分析
一、S—T分析的基本思想
二、行為類別
三、S—T數(shù)據(jù)的收集
四、教學(xué)模式
五、教學(xué)實(shí)例
思考與練習(xí)
第五章 測試與測試?yán)碚?br />第一節(jié) 測試的意義與分類
一、器具測試與紙筆測試
二、客觀測試與非客觀測試
三、綜合測試與分析測試
四、標(biāo)準(zhǔn)測試與非標(biāo)準(zhǔn)測試
五、集團(tuán)基準(zhǔn)測試與達(dá)到基準(zhǔn)測試
第二節(jié) 測試數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)測度
一、平均值、分散和標(biāo)準(zhǔn)偏差
二、協(xié)方差和相關(guān)系數(shù)
第三節(jié) 測試數(shù)據(jù)應(yīng)具備的特性
一、測試的誤差模型
二、測試的精度與信賴性
三、信度系數(shù)的估計(jì)
四、妥當(dāng)性
第四節(jié) 測試數(shù)據(jù)的變換
一、百分排位
二、線性變換與標(biāo)準(zhǔn)得分
三、正則分布與正則化得分
四、多級評定值
第五節(jié) 項(xiàng)目反應(yīng)理論基礎(chǔ)
一、二參數(shù)邏輯斯諦模型及其參數(shù)的意義
二、信息函數(shù)
三、局部獨(dú)立性與單因子性
第六節(jié) 各種項(xiàng)目反應(yīng)模型
一、單參數(shù)邏輯斯諦模型
二、三參數(shù)邏輯斯諦模型
第七節(jié) 能力參數(shù)與項(xiàng)目參數(shù)的估計(jì)
一、能力參數(shù)的估計(jì)
二、項(xiàng)目參數(shù)與能力參數(shù)的同時估計(jì)
三、項(xiàng)目參數(shù)的估計(jì)
四、用于參數(shù)估計(jì)的樣本
第八節(jié) 項(xiàng)目反應(yīng)理論與計(jì)算機(jī)
一、項(xiàng)目庫及其應(yīng)用
二、理論得分分布
三、自適應(yīng)測試
思考與練習(xí)
第六章 學(xué)生集團(tuán)應(yīng)答分析
第一節(jié) 應(yīng)答分析系統(tǒng)
一、系統(tǒng)的構(gòu)成
二、系統(tǒng)的教育特性
第二節(jié) 應(yīng)答分析系統(tǒng)在教學(xué)中的應(yīng)用
一、應(yīng)答模式
二、教學(xué)中的應(yīng)用
第三節(jié) 集團(tuán)應(yīng)答曲線
一、應(yīng)答曲線
二、應(yīng)答曲線的類型
三、應(yīng)答時間
四、在教學(xué)中的應(yīng)用
第四節(jié) 集團(tuán)應(yīng)答曲線群
一、教學(xué)過程的控制
二、應(yīng)答的時間——得分分析
思考與練習(xí)
第七章 教育信息的結(jié)構(gòu)分析
第一節(jié) 概述
一、分類
二、結(jié)構(gòu)分析法的發(fā)展
第二節(jié) S-P表
一、S-P表的結(jié)構(gòu)
二、S-P表的性質(zhì)
三、差異系數(shù)與注意系數(shù)
第三節(jié) S-P表的應(yīng)用
一、應(yīng)用中的一些問題
二、應(yīng)用實(shí)例
第四節(jié) IPtS分析
一、Ills圖的基本原理
二、順序系數(shù)
三、IRS圖的構(gòu)成法
四、IRS圖的性質(zhì)
第五節(jié) IRS圖的應(yīng)用
一、在形成評價中的應(yīng)用
二、概念形成過程分析的應(yīng)用
三、教材分析的應(yīng)用
四、在教學(xué)設(shè)計(jì)中的應(yīng)用
思考與練習(xí)
第八章 多元分析的基本原理
第一節(jié) 概述
一、什么是多元分析
二、多元分析方法的分類
三、多元分析在教育中的應(yīng)用
第二節(jié) 回歸分析
一、直線回歸
二、多元線性回歸
三、多項(xiàng)式回歸
四、指數(shù)曲線回歸
五、回歸分析的應(yīng)用
第三節(jié) 主成分分析
一、基本原理
二、主成分分析的方法
第四節(jié) 因子分析
一、基本原理
二、因子分析模型
三、因子載荷矩陣的意義
四、因子分析的方法
第五節(jié) 聚類分析
一、聚類分析的基本原理
二、聚類分析的方法
三、距離
第六節(jié) 判別分析
一、判別分析與聚類分析
二、判別分析的基本原理
三、兩總體的距離判別
思考與練習(xí)
第九章 生理信息與教學(xué)過程
第一節(jié) 概述
一、表示學(xué)生內(nèi)部狀態(tài)的生理信息
二、教學(xué)研究中的生理信息
三、生理信息與心理學(xué)研究
四、生理信息與精神活動
第二節(jié) GSR的意義
一、GSR在教學(xué)中的意義
二、GSR反應(yīng)
三、GSR反應(yīng)與人際關(guān)系
四、GSR反應(yīng)的檢測
第三節(jié) GSR與集團(tuán)教學(xué)
一、合唱中的GSR反應(yīng)
二、GSR反應(yīng)的傾向
第四節(jié) 不同學(xué)科的GSR反應(yīng)
一、語文教學(xué)與GSR反應(yīng)
二、體育教學(xué)與GSR反應(yīng)
第五節(jié) 教學(xué)過程中的GSR反應(yīng)
一、接受與拒絕
二、交互作用中的GSR反應(yīng)
三、教學(xué)中的集中與分散
思考與練習(xí)
主要參考文獻(xiàn)