教育信息处理 第2版PDF电子书下载

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 11

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 13

第二节 教育信息的特点 14

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 16

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 19

第五节 教育信息处理的对象 20

一、有关测试的教育信息 21

二、有关教学过程的教育信息 21

三、有关学习目标和教材分析的教育信息 21

四、有关传递过程的教育信息 21

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 22

一、教育信息处理应解决的问题 22

二、处理方法 23

第七节 教育信息处理的数学方法 24

第二章 教育信息熵 27

第一节 熵的概述 27

一、信息量的表示 28

二、信息熵 29

三、熵的意义 29

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 37

一、最大熵原理 37

二、熵模型的方法 38

三、指数分布 40

四、正则分布 41

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 43

三、对不确定程度的判断 44

第六节 教学过程的信息量分析 45

一、分类系统 45

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 50

一、交叉表 50

二、互信息量 51

第八节 CAI课件中的信息熵 53

一、多重选择问题的信息熵 53

二、课件评价 55

三、学习状态的描述 56

第三章 教材分析 58

第一节 概述 59

一、教材分析的基本思想 59

二、教材分析的类别 60

第二节 教材结构化的分析方法 62

一、学习层级法 62

二、课题分析法 62

三、逻辑分析法 63

第三节 利用图表示系统结构 67

一、概述 67

二、可达矩阵 68

第四节用ISM法分析教材结构 70

一、分析流程 70

二、制作层级有向图的算法 72

第五节ISM分析实例 74

一、抽出要素 74

二、要素间的形成关系 74

三、形成关系图 75

四、研讨 76

第六节 目标矩阵 77

一、制定教学目标 77

二、决定具有形成关系的直接低级目标 78

三、制作目标矩阵 78

四、按目标水平分类 79

五、形成关系图 81

第四章 教学分析 82

第一节 概述 83

一、什么是教学分析 83

二、教学分析方法 84

第二节 逐语记录 84

一、代码教学数据 84

二、处理方法 85

第三节 分类分析 86

一、分类表 86

二、迁移矩阵 87

第四节 时序列分析 88

一、时序列的方法 89

二、过程——成果模型 89

三、用于分析的数据 90

四、分析方法 91

第五节S-T分析 92

一、S-T分析的基本思想 92

二、行为类别 93

三、S-T数据的收集 94

四、教学模式 96

五、教学实例 100

第五章 测试与测试理论 106

第一节 测试的意义与分类 107

第二节 测试数据的统计测度 109

一、平均值、分散和标准偏差 109

二、共分散和相关系数 110

第三节 测试数据应具备的特性 111

一、测试的误差模型 111

二、测试的精度与信赖性 112

三、信度系数的估计 112

四、妥当性 114

第四节 测试数据的变换 115

一、百分排位 116

二、线性变换与标准得分 116

三、正则分布与正则化得分 118

四、多级评定值 119

第五节 项目反应理论基础 120

一、二参数逻辑斯谛模型及其参数的意义 120

二、信息函数 123

三、局部独立性与单因子性 124

第六节 各种项目反应模型 124

一、单参数逻辑斯谛模型 124

二、三参数逻辑斯谛模型 125

第七节 能力参数与项目参数的估计 126

一、能力参数的估计 126

二、项目参数与能力参数的同时估计 127

三、项目参数的估计 128

四、用于参数估计的样本 128

第八节 项目反应理论与计算机 128

一、项目库及其应用 128

二、理论得分分布 129

三、自适应测试 129

第六章 学生集团应答分析 131

第一节 应答分析系统 132

一、系统的构成 132

二、系统的教育特性 133

第二节 应答分析系统在教学中的应用 133

一、应答模式 133

二、教学中的应用 134

第三节 集团应答曲线 136

一、应答曲线 136

二、应答曲线的类型 136

三、应答时间 137

四、在教学中的应用 138

第四节 集团应答曲线群 139

一、教学过程的控制 139

二、应答的时间—得分分析 142

第七章 教育信息的结构分析 145

第一节概述 146

一、分类 146

二、结构分析法的发展 147

第二节S-P表 147

一、S-P表的结构 148

二、S-P表的性质 152

三、差异系数与注意系数 157

第三节S-P表的应用 160

一、应用中的一些问题 160

二、应用实例 161

第四节IRS分析 164

一、IRS图的基本原理 164

二、顺序系数 165

三、IRS图的构成法 167

四、IRS图的性质 169

第五节IRS图的应用 169

一、在形成评价中的应用 169

二、概念形成过程分析的应用 170

三、教材分析的应用 170

四、在教学设计中的应用 171

第八章 相关分析 174

第一节 多元分析概述 175

一、什么是多元分析 175

二、多元分析方法的分类 178

三、多元分析在教育中的应用 178

第二节 顺序位相关分析 179

一、顺序位相关的实例 180

二、以数值表示相关关系 180

三、规范化 182

第三节 相关系数的计算与表示 184

一、规范化的计算方法 184

二、相关系数的图示法 187

三、基于方差的计算方法 189

第四节 相关系数的置信区间 190

一、求置信区间的方法 190

二、对总体相关系数的区间估计 191

第五节 使用相关系数的误区 192

一、数据的收集方法 192

二、相关与因果关系 194

第九章 回归分析 195

第一节 直线回归 196

一、最小二乘法求回归直线 197

二、计算实例 199

三、直线回归的另一种表示形式 200

第二节 回归直线的界限 201

一、回归直线的置信区间 201

二、直线回归的性格与界限 202

第三节 指数曲线回归与多项式回归 203

一、指数曲线回归 203

二、多项式回归 204

第四节 多元回归 204

一、引入 205

二、求回归平面 206

三、实例 208

四、以xi 、 yi的组合增强相关 209

五、多元回归分析 211

第十章 因子分析 214

第一节 什么是因子分析 215

一、实例 215

二、分析 216

三、因子分析的含义 218

第二节 利用矢量进行相关分析 218

一、实例 218

二、矢量表示 219

三、求相关系数 220

第三节 探求未知因子 223

一、决定矢量图 223

二、因子矢量空间 223

三、在因子矢量空间探求未知因子 223

第四节 基于矩阵的因子分析 224

一、问题的描述 224

二、因子分析模型 226

三、因子载荷矩阵的意义 227

四、因子分析的过程 228

第十一章 主成分分析 230

第一节 概述 231

一、基本原理 231

二、实例 232

三、决定数据变换的变换系数 233

四、对主成分的分析 234

第二节 主成分分析的方法 236

一、实例 236

二、求变换系数 236

三、求主成分 238

四、贡献率 239

五、主成分分析与因子分析 240

第三节 N个变量的主成分分析 240

一、对问题及目标的描述 241

二、主成分分析模型 241

三、主成分分析的过程 242

第十二章 聚类分析 245

第一节 基于相同率的聚类分析 246

一、决定分类的尺度 246

二、计算相同率 247

三、聚类 248

第二节 基于相关系数的聚类分析 249

一、用于聚类分析的基本数据 249

二、计算相关系数 250

三、聚类分析 250

第三节 基于主因子的聚类分析 251

一、基于两个主因子的聚类分析 251

二、基于三个主因子的聚类分析 252

第四节 基于主成分的聚类分析 253

一、决定主成分 253

二、聚类分析 254

第五节 基于距离的聚类分析 255

一、主成分轴上的聚类分析 255

二、主因子轴上的聚类分析 256

第六节 N个样品的聚类分析 257

一、基本原理 257

二、聚类分析的方法 258

第十三章 判别分析 261

第一节 概述 262

一、引入 262

二、什么是判别分析 263

三、判别分析与聚类分析 264

第二节 基于数值的判别分析 264

一、实例 265

二、求权重比 265

三、分析 267

第三节 基于类别的判别分析 269

一、问题描述 269

二、求解问题 270

三、对判别的分析 272

第四节 基于坐标系的判别分析 273

一、坐标系 274

二、求加权系数a、 b 274

三、对判别结果的分析 276

第五节 基于N个总体的判别分析 277

一、基本原理 277

二、与两总体的距离判别 278

第十四章 数量化技术 280

第一节 概述 281

一、什么是数量化 281

二、五段式评价 281

三、加权的方法 282

第二节 基于数值的数量化——数量化Ⅰ类 286

一、实例 286

二、以最小二乘法求加权系数 287

三、讨论 288

第三节 基于分类的数量化——数量化Ⅱ类 289

一、基本原理 290

二、以相关比取极值求加权系数 291

第四节 基于相关性的数量化——数量化Ⅲ类 293

一、基本原理 293

二、基本方法 294

第五节 基于自身比较的数量化方法——数量化Ⅳ类 296

一、实例 296

二、基于距离函数的求解方法 297

第六节 数量化与多元分析 300

一、对数量化的分析 300

二、数量化Ⅰ类与回归分析 301

三、数量化Ⅱ类与判别分析 301

第十五章 生理信息与教学过程 303

第一节 概述 304

一、表示学生内部状态的生理信息 304

二、生理信息与教学研究 304

三、生理信息与心理学研究 305

四、生理信息与精神活动 306

第二节GSR的意义 306

一、GSR在教学中的意义 306

二、GSR反应 307

三、GSR反应与人际关系 307

四、GSR反应的检测 308

第三节GSR与整体教学 310

一、合唱中的GSR反应 310

二、GSR反应的倾向 313

第四节 不同学科的GSR反应 313

一、语文教学与GSR反应 313

二、体育教学与GSR反应 315

第五节 教学过程中的GSR反应 316

一、接受与拒绝 316

二、交互作用中的GSR反应 317

三、教学中的集中与分散 319

主要参考文献 323

后记 325