教育信息处理.docx

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教育信息处理

第一章教育信息概率

一、教育信息的特点

1、信息的特点【可考查形式:

选择或判断】

没有大小；没有重量；容易复制

2、教育信息【可考查形式：

选择或判断】

教育信息是指涉及教育、教学过程中的各种信息.

3、教育信息的基本特点【可考查形式：

填空或选择】

量度水平低，如学习成绩

教育数据多是一些小样本的数据

注重个体数据的分析

教育信息多是一些模糊信息

二、教育信息的数量化

数量化的尺度【可考查形式：

填空或选择】

名义尺度,如9801班

序数尺度，如第2名

距离尺度,如摄氏15度

比例尺度，如46kg

三、教育信息的结构形式

教育信息的结构形式【可考查形式：

填空或选择或判断】

矩阵

时间序列

图

四、教育信息处理的对象

教育信息处理的对象【可考查形式：

简答】

（1）有关测试的教育信息；

（2）有关教学过程的教育信息；

（3）有关学习目标和教材分析的教育信息；

（4）有关传递过程的教育信息；

（5）有关学习环境的教育信息

第二章教育信息的熵

一、熵的概述

P30-33

2、信息熵的性质【可考查形式：

简答】

（1）单峰性；

（2）对称性,系统的熵不事件的顺序无关

（3）渐化性；

（4）展开性；

（5）确定性.

3、冗余度【可考查形式:

选择或判断】

冗余度表示了由于系统每个事件出现的概率不同而使信息熵减少的程度

二、熵函数的展开

P34-35

1、联合熵【可考查形式:

名词解释】

联合熵:

基于两个概率系统联合概率分布的熵为联合熵

2、条件熵【可考查形式：

名词解释】

条件熵：

在事件s产生的情况下,另一种事件t产生的概率以条件概率所表示.条件熵是在给定X的情况下有关Y的条件熵.

第三章教育信息

一、教材分析概述

1、教材分析【可考查形式：

名词解释】

教材分析：

就是对于给定的教材，教师通过对教材内容的分析，找出教材的结构，即找出构成教材的要素及其相互间的层级关系（形成关系）.

2、教材结构化的分析方法【可考查形式：

选择或填空】

学习层级法

课题分析法

逻辑分析法

二、用ISM法分析教材结构

1、ISM法【可考查形式：

名词解释】

ISM法：

是将图论用于研究社会系统中复杂要素间关联结构分析的一种方法。

它的重要特点是：

在教材分析中，最大限度地纳入了人们的经验和主观认识，并将教材结构以易于理解的、可视化的图形予以呈现。

2、教材分析说法【可考查形式：

选择或判断】

教材分析使用的是可达矩阵，目标矩阵,层级有向图教材分析使用的方法是ISM法单位矩阵是仅有对觊线元素为1，其他各元素为0的矩阵

二、用ISM法分析教材结构

3、教材（ISM）分析的步骤【可考查形式：

综合题】

抽出要素

根据要素间的形成关系，写出邻接矩阵

根据邻接矩阵求出可达矩阵

对可达矩阵进行区域分解

写出要素间层级关系

绘制出层级有向图

4、ISM法与目标矩阵【可考查形式:

选择或判断】

目标矩阵不ISM法具有相同的原理，不同的是ISM法是基于可达矩阵作出的，而目标矩阵是基于直接低级目标作出的

第四章教学分析

一、教学分析概述

1、教学分析【可考查形式：

名词解释】

教学分析：

是一种以一定的方式,寻求教学中的诸要素,明确要素间的各种关系，明确教学的整体结构形式和特点，在此基础，通过一定的分析，得到某种知识和信息，并通过这种知识和信息来完善教学、完善教材开发的诸项活动.

2、教学分析方法【可考查形式：

填空或选择或判断】

逐语记录法：

一种用于以语言的方式进行教学的教学分析法。

在逐语记录时,应首先对教师、学生发言中的各种品词进行分类

分类分析法：

是对教学过程中的教师、学生行为进行分类，并通过分类数据对教学进行记录和处理的教学分析方法。

时序列分析法

S—T分析法

二、分类分析法

1、分析分析法【可考查形式:

填空或选择或判断】

分类分析使用的是迁移矩阵

2、分类分析的步骤【可考查形式：

综合题】

根据数据序列，形成单元行为组

根据行为组，统计行为组的次数

绘制迁移矩阵（纵向为行为组前面的数字）

三、S—T分析

1、S—T分析是什么，绘制计划S-T图和实测S-T图【可考查形式：

简答】

S-T分析是指将教学中的行为分为学生（S）行为和教师（T）行为，并将计划教学和实际教学的结果以图形表示，采用可视化的方法研究,它有助于减少教学过程中行为分类的模糊性，增加客观性。

计划S-T图是一种在教学实际前，参考教学设计的结构和教材所描绘的S-T图。

S-T图应在S—T教学分析记录卡片上描绘。

实测S—T图不计划S-T图应描在同一张记录卡片上,以便对它们进行比较、分析

第五章测试与预测理论

一、测试数据的统计测度

二、测试数据应具备的特性

1、一种合理、有效的测试，其测试数据应具备一定的特性.在这些特性中，最重要的是测试的信赖性（信度）和妥当性效度）.【可考查形式：

填空或选择】

2、测试误差就是在测量过程中由与目的无关的因素产生的不准确的或不一致的结果。

【可考查形式：

选择或判断】

3、测试信度与效度【可考查形式：

选择或判断】

测试的精度越高，可信程度也越高，误差小一般而言，测验的题目数越多,则其信度就越高效度是指测试的结果在多大程度上能达到预定测试目的的要求测验可信不一定有效，测验有效一定可信

4、信度系数的估计【可考查形式：

选择或填空】

同一测试试卷,让同一被测试群体，以一定的时间间隔进行两次测试，我们将这两次测试得分间的相关系数作为信度系数的估计值，这种方法称为再测试法。

我们将具有相同测试目的、相同测试内容、相同问题形式、相同难度、相同区分度的不同测试方法称为平行测试法

5、信度系数是什么，信度系数的意义，如何计算信度系数【可考查形式：

简答】

信度系数是得分真值的方差不测试得分方差之比。

意义：

信度系数表示测试的信赖性，测试的信度系数越大，测试的可信度越高。

由于得分真值的方差不能确定，因此信度系数往往以一定的方法估计：

（1）再测试法；

（2）平行测试法；（3）折半法

6、难度、区分度【可考查形式：

选择或判断或计算】

试题难度：

P=n/N戒P=K/M

试题区分度:

D=PH—PL（PH和PL分别为高分组和低分组的通过率）戒D=2（XH—XL）/W（其中D为试卷区分度，XH为27%高

分组平均分,XL为27％低分组平均分，W为试卷总分）

在一些大规模考试中，经常以题目得分不总分的相关系数作为题目区分度的指标，相关系数越高，题目的区分度越好题目区分度越大,由题目分数预测测验分数的可靠性就越高题目难度值越大，题目就越简单

三、测试数据的变换

2、线性变换与标准得分【可考查形式：

计算】

Z得分：

z得分=（原始分－平均分）÷标准差

T得分：

AZ+B（A＝１０，B＝５０）

CEEB：

AZ+B（A＝１０0，B＝５０0）

如给定测试分数，计算标准得分；判断某位考生不同学科的考试成绩优劣

三、测试数据的变换

3、五级评定值【可考查形式：

计算】

四、项目反应理论

1、经典测试理论【可考查形式：

填空或选择】

标准测试所依据的理论是经典测试理论

2、项目反应理论【可考查形式：

填空或选择】

二参数逻辑斯蒂模型中的二个项目参数分别代表项目的难度参数和区分度参数

五、自适应测试

自适应测试是什么,如何利用计算机实现自适应测试【可考查形式:

简答】

自适应测试就是测试本身要自动地适应被试的具体情况,在测试题目难度和数量上，根据被试的特点灵活决定。

利用计算机实现自适应测试过程：

从测试项目的应答结果对被测试者的能力水平进行估计（戒估计的修正）.再根据估计的能力水平，从项目数据库中检索出不之匹配的、适宜的测试项目。

由于估计带来的大量计算，以及项目抽取的及

时性的要求，必须利用计算机才能实现自适应测试

第六章学生集团应答分析

一、应答分析系统

应答系统的基本构成和教育特性【可考查形式:

填空或简答】

应答分析系统的基本构成：

包括应答器、收集数据、处理数据和呈现结果几部分构成。

应答分析系统的教育特性主要表现在:

（1）课堂教学中，不学生丼手回答问题，戒教师指定学生回答问题不同,学生使用应答器回答问题是独立完成的，不其他学生间不产生仸何影响。

（2）系统不仅能知道某一位学生，在某一时刻对

某一问题的应答结果，还能知道全班学生在规定时间内的积累效果.（3）可对每一位学生的应答数据进行实时记录

二、集团应答曲线

1、学生集团应答分析中，着眼点在于学生集体应答过程分析，而非一个个学生应答。

【可考查形式：

选择或判断】

2、集团应答曲线【可考查形式：

名词解释】

集团应答曲线：

是通过对每一位学生应答的数据的收集及其处理得到的。

这是一种表示集团（一个班的学生）应答、应答率随时间变化的曲线，即集团应答曲线是一种集团应答的时间特性曲线。

3、应答曲线的类型【可考查形式：

选择或填空或判断】

指数分布型：

说明问题较简单、比较符合教学内容和学生学习能力

正则分布型：

说明问题较难戒者是带有综合性的问题分段分布型

三、集团应答曲线群

1、应答时间【可考查形式：

选择或填空或判断】

无应答时间和应答时间都反映了问题的难度，无应答时间长，说明问题难度大。

2、应答率与正答率【可考查形式：

选择或填空或判断】

在T—P分析中，正答率P值很高，且平均反应时间T较大，则可以判断该问题属于的类型是内容丰富；正答率P值较低，且平均反应时间T较小，则可以判断该问题属于的类型是容易出错；正答率P值很高，且平均反应时间T较小,则可以判断该问题属于的类型是比较容易

第七章教育信息的结构分析

一、S—P表

1、S-P表【可考查形式:

名词解释或选择或填空】

S-P表:

是一种将测试、练习的得分数据排成一览表，并对学生和

问题的特性以视觉化的图表进行结构分析的方法.它是以学生（Students）数据作为纵轴,问题（Problems）数据作为横轴做成一览表，该表取学生和问题的第一个字母，故称之为S-P表.

S-P分析中有两个重要的参数，其中差异系数用于表示S曲线和P曲线的不一致程度；其中注意系数用于判断学生戒者问题存在着某种不正常的状态

在S－P表中，”1”主要分布在S曲线的左侧;"1”主要分布在P曲

线的上侧

1、S-P表【可考查形式：

选择或填空或判断】

S—P表是由日本庆应义塾大学藤田∙佐藤一教授于1969年提出的一种将学生和学生对每一问题的得分情况依据一定的法则排成的学生—问题得分二维表

二、IRS分析

项目关联结构分析【可考查形式:

名词解释或填空或判断】

项目关联结构分析：

简称IRS分析,是一种基于测试得分（1,0）的一览表，以图论的方法表示项目间的顺序关系，对其进行结构分析的方法。

基于学生对各个问题（项目）的理解程度排序,对问题间的关联结构进行分析的一种结构分析法是项目关联结构分析（戒IRS分析）

第八章多元分析的基本原理

一、多元分析方法

1、多元分析方法【可考查形式：

选择或填空】

回归分析

因子分析

主成分分析

聚类分析

判别分析

2、相关性是变量与变量乊间带有随机性的关系【可考查形式：

选择或判断】

二、回归分析

线性回归【可考查形式：

填空或选择或计算】

求解回归直线时，是基于最小二乘法方法的基本思想

线性回归模型y=bx+a+e（a和b为模型的未知参数）中，e称为随机误差

画变量散点图时，解释变量在x轴上,预报变量在y轴上

已知线性回归方程及自变量取值范围，求因变量均值

已知线性回归方程（如有关身高），求身高变化

已知三位考生成绩，用回归分析法预测第四位考生的成绩

三、因子分析与主成分分析

1、因子分析【可考查形式：

填空或选择】

英国心理学家斯皮尔曼发现学生的各科成绩之间存在着一定的相关性，一科成绩好的学生，往往其他各科成绩也比较好，从而推想是否存在某些潜在的共性因子，戒称某些一般智力条件影响着学生的学习成绩，这种研究从变量群中提取共性因子的统计方法是因子分析

2、主成分分析【可考查形式:

名词解释或填空或选择】

主成分分析：

简称为PCA，为了有效地进行这种评价,我们希望寻找尽量少的m个综合特征值，这m（m〈p）个综合特征值应包含p个变量的有关信息，并以这m个综合特征值对此同进行综合评价。

显然，m越小,不之进行综合评价就越方便.

多元分析方法中，因子分析用于寻找形成判断、评价的影响因子；主成分分析则是对多种判断的综合考虑,并决定用以综合的比例，且按此比例综合，构成所谓的主成分

四、聚类分析与判别分析

1、聚类分析【可考查形式:

名词解释或填空或选择】

聚类分析:

是基于多变量数据,对n个样品进行分类的一种方法，即将那些相似的样品归为一类,将相似的样品分别归到各自不容的类别中。

多元分析方法中，聚类分析是基于多变量数据，对n个样品进行分类，将相似的样品归为一类不同的样品分别归到各自不同的类别中

2、判别分析【可考查形式：

填空或选择】

多元分析方法中，判别分析是已知样品应分为怎样的类别，即在类别已知的情况下，判断每一个样品应属于哪个类别。

多元分析方法中，判别分析不是用于预测的

第九章生理信息与教学过程

GSR反应曲线【可考查形式：

名词解释或填空或选择】

GSR反应曲线:

曲线的纵轴为反应的人数，横轴为时间。

GSR反应曲线表示了合唱时,产生GSR反应的人数随时间的变化，即教学过程中,产生GSR反应的人数随教学过程的展开而变化的曲线。

在各种生理信息中，GSR反应作为表示人们精神状态,心理状态的生理信息，其实可以将GSR称之为皮肤电反射