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绪论——教育信息科学及其发展 1

一、信息社会与教育 1

二、教育信息化 4

三、教育技术的发展 6

四、教育信息科学的研究 8

第一章 教育信息概述 11

第一节 有关信息的基本概念 12

一、什么是信息 12

二、数据与知识 12

三、信息的特点 13

四、信息科学 14

第二节 教育信息的特点 14

一、量度水平低 15

二、教育数据多是一些小样本的数据 15

三、注重个体数据的分析 15

四、教育信息多是一些模糊信息 15

第三节 教育信息的数量化 16

一、教育信息数量化的特点 16

二、数量化的尺度 17

第四节 教育信息的结构形式 18

一、矩阵 18

二、时间序列 19

三、图 20

第五节 教育信息处理的对象 21

一、有关测试的教育信息 21

二、有关教学过程的教育信息 22

三、有关学习目标和教材分析的教育信息 22

四、有关传递过程的教育信息 22

五、有关学习环境的教育信息 22

第六节 教育信息处理的方法 23

一、教育信息处理应解决的问题 23

二、教育信息的处理方法 23

第七节 教育信息处理的数学方法 24

思考与练习 26

第二章 教育信息熵 27

第一节 熵的概述 28

一、信息量的表示 28

二、信息熵 29

三、熵的意义 30

四、信息熵的基本性质 30

第二节 相对熵与冗余度 32

第三节 熵函数的展开 34

一、联合熵 34

二、条件熵 35

三、Kullback信息量 36

第四节 熵模型 38

一、最大熵原理 38

二、熵模型的方法 38

三、指数分布 40

四、正则分布 42

第五节 测试问题的信息量 42

一、测试问题信息熵的计算 42

二、等价预选项数 44

三、对不确定程度的判断 45

第六节 教学过程的信息量分析 46

一、分类系统 46

二、类别总数与熵 47

三、不同学科类别频度分布的比较 49

第七节 教育中质的数据信息量分析 51

一、交叉表 51

二、互信息量 52

第八节 CAI课件中的信息熵 54

一、多重选择问题的信息熵 54

二、课件评价 56

三、学习状态的描述 57

思考与练习 58

第三章 教材分析 59

第一节 概述 60

一、教材分析的基本思想 60

二、教材分析的类别 61

第二节 教材结构化的分析方法 63

一、学习层级法 63

二、课题分析法 63

三、逻辑分析法 65

第三节 利用图表示系统结构 68

一、概述 68

二、可达矩阵 69

第四节 以ISM法分析教材结构 72

一、分析流程 72

二、制作层级有向图的算法 73

第五节 ISM分析实例 75

一、抽出要素 75

二、要素间的形成关系 76

三、形成关系图 77

四、研讨 78

第六节 目标矩阵 79

一、制定教学目标 79

二、决定具有形成关系的直接低级目标 80

三、目标矩阵 80

四、按目标水平分类 81

五、形成关系图 83

思考与练习 83

第四章 教学分析 84

第一节 概述 85

一、什么是教学分析 85

二、教学分析方法 86

第二节 逐语记录 86

一、代码教学数据 86

二、处理方法 87

第三节 分类分析 88

一、分类表 88

二、迁移矩阵 89

第四节 时序列分析 90

一、时序列的方法 91

二、过程——成果模型 91

三、用于分析的数据 92

四、分析方法 94

第五节 S-T分析 94

一、S-T分析的基本思想 94

二、行为类别 95

三、S-T数据的收集 96

四、教学模式 96

五、教学实例 104

思考与练习 108

第五章 测试与测试理论 109

第一节 测试的意义与分类 110

一、器具测试与纸笔测试 111

二、客观测试与非客观测试 111

三、综合测试与分析测试 111

四、标准测试与非标准测试 111

五、集团基准测试与达到基准测试 112

第二节 测试数据的统计测度 112

一、平均值、分散和标准偏差 112

二、协方差和相关系数 113

第三节 测试数据应具备的特性 114

一、测试的误差模型 114

二、测试的精度与信赖性 115

三、信度系数的估计 116

四、妥当性 117

第四节 测试数据的变换 118

一、百分排位 119

二、线性变换与标准得分 119

三、正则分布与正则化得分 121

四、多级评定值 122

第五节 项目反应理论基础 123

一、二参数逻辑斯谛模型及其参数的意义 123

二、信息函数 125

三、局部独立性与单因子性 127

第六节 各种项目反应模型 127

一、单参数逻辑斯谛模型 127

二、三参数逻辑斯谛模型 128

第七节 能力参数与项目参数的估计 129

一、能力参数的估计 130

二、项目参数与能力参数的同时估计 131

三、项目参数的估计 131

四、用于参数估计的样本 131

第八节 项目反应理论与计算机 132

一、项目库及其应用 132

二、理论得分分布 132

三、自适应测试 133

思考与练习 133

第六章 学生集团应答分析 135

第一节 应答分析系统 136

一、系统的构成 136

二、系统的教育特性 137

第二节 应答分析系统在教学中的应用 137

一、应答模式 138

二、教学中的应用 138

第三节 集团应答曲线 140

一、应答曲线 140

二、应答曲线的类型 141

三、应答时间 142

四、在教学中的应用 142

第四节 集团应答曲线群 143

一、教学过程的控制 143

二、应答的时间——得分分析 146

思考与练习 148

第七章 教育信息的结构分析 149

第一节 概述 150

一、分类 150

二、结构分析法的发展 151

第二节 S-P表 152

一、S-P表的结构 152

二、S-P表的性质 156

三、差异系数与注意系数 161

第三节 S-P表的应用 164

一、应用中的一些问题 164

二、应用实例 165

第四节 IRS分析 168

一、IRS图的基本原理 168

二、顺序系数 169

三、IRS图的构成法 171

四、IRS图的性质 172

第五节 IRS图的应用 173

一、在形成评价中的应用 173

二、概念形成过程分析的应用 174

三、教材分析的应用 174

四、在教学设计中的应用 175

思考与练习 177

第八章 多元分析的基本原理 178

第一节 概述 179

一、什么是多元分析 179

二、多元分析方法的分类 181

三、多元分析在教育中的应用 182

第二节 回归分析 183

一、直线回归 184

二、多元线性回归 185

三、多项式回归 186

四、指数曲线回归 187

五、回归分析的应用 188

第三节 主成分分析 189

一、基本原理 189

二、主成分分析的方法 190

第四节 因子分析 193

一、基本原理 193

二、因子分析模型 194

三、因子载荷矩阵的意义 195

四、因子分析的方法 197

第五节 聚类分析 197

一、聚类分析的基本原理 198

二、聚类分析的方法 199

三、距离 200

第六节 判别分析 201

一、判别分析与聚类分析 201

二、判别分析的基本原理 202

三、两总体的距离判别 203

思考与练习 204

第九章 生理信息与教学过程 205

第一节 概述 206

一、表示学生内部状态的生理信息 206

二、教学研究中的生理信息 206

三、生理信息与心理学研究 207

四、生理信息与精神活动 208

第二节 GSR的意义 208

一、GSR在教学中的意义 209

二、GSR反应 209

三、GSR反应与人际关系 210

四、GSR反应的检测 210

第三节 GSR与集团教学 212

一、合唱中的GSR反应 212

二、GSR反应的倾向 215

第四节 不同学科的GSR反应 216

一、语文教学与GSR反应 216

二、体育教学与GSR反应 217

第五节 教学过程中的GSR反应 218

一、接受与拒绝 219

二、交互作用中的GSR反应 220

三、教学中的集中与分散 221

思考与练习 224

主要参考文献 225