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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、 b274

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