教育信息處理第一章 教育信息概率

1、第一章 教育信息概率一、教育信息的特點1、信息的特點【可考查形式：選擇或判斷】 沒有大?。粵]有重量；容易復制2、教育信息【可考查形式：選擇或判斷】 教育信息是指涉及教育、教學過程中的各種信息。3、教育信息的基本特點【可考查形式：填空或選擇】 量度水平低，如學習成績 教育數據多是一些小樣本的數據 注重個體數據的分析 教育信息多是一些模糊信息二、教育信息的數量化數量化的尺度【可考查形式：填空或選擇】 名義尺度，如9801班 序數尺度，如第2名 距離尺度，如攝氏15度 比例尺度，如46kg三、教育信息的結構形式教育信息的結構形式【可考查形式：填空或選擇或判斷】 矩陣 時間序列 圖四、教育信息處理的對

2、象教育信息處理的對象【可考查形式：簡答】 （1）有關測試的教育信息； （2）有關教學過程的教育信息； （3）有關學習目標和教材分析的教育信息； （4）有關傳遞過程的教育信息； （5）有關學習環(huán)境的教育信息第二章 教育信息的熵一、熵的概述P 30-332、信息熵的性質【可考查形式：簡答】 （1）單峰性； （2）對稱性，系統的熵不事件的順序無關 （3）漸化性； （4）展開性； （5）確定性。3、冗余度【可考查形式：選擇或判斷】 冗余度表示了由于系統每個事件出現的概率不同而使信息熵減少的程度二、熵函數的展開P 34-351、聯合熵【可考查形式：名詞解釋】 聯合熵：基于兩個概率系統聯合概率分布的熵為聯

3、合熵2、條件熵【可考查形式：名詞解釋】 條件熵：在事件s產生的情況下，另一種事件t產生的概率以條件概率所表示。條件熵是在給定X的情況下有關Y的條件熵。第三章教育信息一、教材分析概述1、教材分析【可考查形式：名詞解釋】教材分析：就是對于給定的教材，教師通過對教材內容的分析，找出教材的結構，即找出構成教材的要素及其相互間的層級關系（形成關系）。2、教材結構化的分析方法【可考查形式：選擇或填空】學習層級法課題分析法邏輯分析法二、用ISM法分析教材結構1、ISM法【可考查形式：名詞解釋】ISM法：是將圖論用于研究社會系統中復雜要素間關聯結構分析的一種方法。它的重要特點是：在教材分析中，最大限度地納入了

4、人們的經驗和主觀認識，并將教材結構以易于理解的、可視化的圖形予以呈現。2、教材分析說法【可考查形式：選擇或判斷】教材分析使用的是可達矩陣，目標矩陣，層級有向圖教材分析使用的方法是ISM法單位矩陣是僅有對覬線元素為1，其他各元素為0的矩陣二、用ISM法分析教材結構3、教材（ISM）分析的步驟【可考查形式：綜合題】抽出要素根據要素間的形成關系，寫出鄰接矩陣根據鄰接矩陣求出可達矩陣對可達矩陣進行區(qū)域分解寫出要素間層級關系繪制出層級有向圖4、ISM法與目標矩陣【可考查形式：選擇或判斷】目標矩陣不ISM法具有相同的原理，不同的是ISM法是基于可達矩陣作出的，而目標矩陣是基于直接低級目標作出的第四章 教學

5、分析一、教學分析概述1、教學分析【可考查形式：名詞解釋】教學分析：是一種以一定的方式，尋求教學中的諸要素，明確要素間的各種關系，明確教學的整體結構形式和特點，在此基礎，通過一定的分析，得到某種知識和信息，并通過這種知識和信息來完善教學、完善教材開發(fā)的諸項活動。2、教學分析方法【可考查形式：填空或選擇或判斷】逐語記錄法：一種用于以語言的方式進行教學的教學分析法。在逐語記錄時，應首先對教師、學生發(fā)言中的各種品詞進行分類分類分析法：是對教學過程中的教師、學生行為進行分類，并通過分類數據對教學進行記錄和處理的教學分析方法。時序列分析法S-T分析法二、分類分析法1、分析分析法【可考查形式：填空或選擇或判

6、斷】分類分析使用的是遷移矩陣2、分類分析的步驟【可考查形式：綜合題】根據數據序列，形成單元行為組根據行為組，統計行為組的次數繪制遷移矩陣（縱向為行為組前面的數字）三、S-T分析1、S-T分析是什么，繪制計劃S-T圖和實測S-T圖【可考查形式：簡答】S-T分析是指將教學中的行為分為學生（S）行為和教師（T）行為，并將計劃教學和實際教學的結果以圖形表示，采用可視化的方法研究，它有助于減少教學過程中行為分類的模糊性，增加客觀性。計劃S-T圖是一種在教學實際前，參考教學設計的結構和教材所描繪的S-T圖。S-T圖應在S-T教學分析記錄卡片上描繪。實測S-T圖不計劃S-T圖應描在同一張記錄卡片上，以便對它

7、們進行比較、分析第五章 測試與預測理論一、 測試數據的統計測度二、測試數據應具備的特性1、一種合理、有效的測試，其測試數據應具備一定的特性。在這些特性中，最重要的是測試的信賴性（信度）和妥當性效度）?！究煽疾樾问剑禾羁栈蜻x擇】2、測試誤差就是在測量過程中由與目的無關的因素產生的不準確的或不一致的結果?！究煽疾樾问剑哼x擇或判斷】3、測試信度與效度【可考查形式：選擇或判斷】測試的精度越高，可信程度也越高，誤差小一般而言，測驗的題目數越多，則其信度就越高效度是指測試的結果在多大程度上能達到預定測試目的的要求測驗可信不一定有效，測驗有效一定可信4、信度系數的估計【可考查形式：選擇或填空】同一測試試卷，

8、讓同一被測試群體，以一定的時間間隔進行兩次測試，我們將這兩次測試得分間的相關系數作為信度系數的估計值，這種方法稱為再測試法。我們將具有相同測試目的、相同測試內容、相同問題形式、相同難度、相同區(qū)分度的不同測試方法稱為平行測試法5、信度系數是什么，信度系數的意義，如何計算信度系數【可考查形式：簡答】信度系數是得分真值的方差不測試得分方差之比。意義：信度系數表示測試的信賴性，測試的信度系數越大，測試的可信度越高。由于得分真值的方差不能確定，因此信度系數往往以一定的方法估計：（1）再測試法；（2）平行測試法；（3）折半法6、難度、區(qū)分度【可考查形式：選擇或判斷或計算】試題難度：P=n/N戒P=K/M試

9、題區(qū)分度： D=P H -P L （ PH和PL分別為高分組和低分組的通過率）戒D=2（X H X L ）/W（其中D為試卷區(qū)分度，X H 為27%高分組平均分，X L 為27%低分組平均分，W 為試卷總分）在一些大規(guī)模考試中，經常以題目得分不總分的相關系數作為題目區(qū)分度的指標，相關系數越高，題目的區(qū)分度越好題目區(qū)分度越大，由題目分數預測測驗分數的可靠性就越高題目難度值越大，題目就越簡單三、測試數據的變換2、線性變換與標準得分【可考查形式：計算】Z得分： z得分=（原始分平均分）標準差T得分：AZ+B（ A， B ）CEEB： AZ+B（ A0， B0 ）如給定測試分數，計算標準得分；判斷某位

10、考生不同學科的考試成績優(yōu)劣三、測試數據的變換3、五級評定值【可考查形式：計算】四、項目反應理論1、經典測試理論【可考查形式：填空或選擇】標準測試所依據的理論是經典測試理論2、項目反應理論【可考查形式：填空或選擇】二參數邏輯斯蒂模型中的二個項目參數分別代表項目的難度參數和區(qū)分度參數五、自適應測試自適應測試是什么，如何利用計算機實現自適應測試【可考查形式：簡答】自適應測試就是測試本身要自動地適應被試的具體情況，在測試題目難度和數量上，根據被試的特點靈活決定。利用計算機實現自適應測試過程：從測試項目的應答結果對被測試者的能力水平進行估計（戒估計的修正）。再根據估計的能力水平，從項目數據庫中檢索出不之

11、匹配的、適宜的測試項目。由于估計帶來的大量計算，以及項目抽取的及時性的要求，必須利用計算機才能實現自適應測試第六章學生集團應答分析一、應答分析系統應答系統的基本構成和教育特性【可考查形式：填空或簡答】應答分析系統的基本構成：包括應答器、收集數據、處理數據和呈現結果幾部分構成。應答分析系統的教育特性主要表現在：（1）課堂教學中，不學生丼手回答問題，戒教師指定學生回答問題不同，學生使用應答器回答問題是獨立完成的，不其他學生間不產生仸何影響。（2）系統不僅能知道某一位學生，在某一時刻對某一問題的應答結果，還能知道全班學生在規(guī)定時間內的積累效果。（3）可對每一位學生的應答數據進行實時記錄二、集團應答曲

12、線1、學生集團應答分析中，著眼點在于學生集體應答過程分析，而非一個個學生應答?！究煽疾樾问剑哼x擇或判斷】2、集團應答曲線【可考查形式：名詞解釋】 集團應答曲線：是通過對每一位學生應答的數據的收集及其處理得到的。這是一種表示集團（一個班的學生）應答、應答率隨時間變化的曲線，即集團應答曲線是一種集團應答的時間特性曲線。3、應答曲線的類型【可考查形式：選擇或填空或判斷】 指數分布型：說明問題較簡單、比較符合教學內容和學生學習能力 正則分布型：說明問題較難戒者是帶有綜合性的問題分段分布型三、集團應答曲線群1、應答時間【可考查形式：選擇或填空或判斷】無應答時間和應答時間都反映了問題的難度，無應答時間長，

13、說明問題難度大。2、應答率與正答率【可考查形式：選擇或填空或判斷】 在T-P分析中，正答率P值很高，且平均反應時間T較大，則可以判斷該問題屬于的類型是內容豐富；正答率P值較低，且平均反應時間T較小，則可以判斷該問題屬于的類型是容易出錯；正答率P值很高，且平均反應時間T較小，則可以判斷該問題屬于的類型是比較容易第七章教育信息的結構分析一、S-P表1、S-P表【可考查形式：名詞解釋或選擇或填空】S-P表：是一種將測試、練習的得分數據排成一覽表，并對學生和問題的特性以視覺化的圖表進行結構分析的方法。它是以學生（Students）數據作為縱軸，問題(Problems)數據作為橫軸做成一覽表，該表取學生

14、和問題的第一個字母，故稱之為S-P表。S-P分析中有兩個重要的參數，其中差異系數用于表示S曲線和P曲線的不一致程度；其中注意系數用于判斷學生戒者問題存在著某種不正常的狀態(tài)在SP表中，”1”主要分布在S曲線的左側；”1”主要分布在P曲線的上側1、S-P表【可考查形式：選擇或填空或判斷】SP表是由日本慶應義塾大學藤田佐藤一教授于1969年提出的一種將學生和學生對每一問題的得分情況依據一定的法則排成的學生問題得分二維表二、IRS分析項目關聯結構分析【可考查形式：名詞解釋或填空或判斷】項目關聯結構分析：簡稱IRS分析，是一種基于測試得分（1，0）的一覽表，以圖論的方法表示項目間的順序關系，對其進行結構

15、分析的方法?；趯W生對各個問題（項目）的理解程度排序，對問題間的關聯結構進行分析的一種結構分析法是項目關聯結構分析（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：選擇或填空】回歸分析因子分析主成分分析聚類分析判別分析2、相關性是變量與變量乊間帶有隨機性的關系【可考查形式：選擇或判斷】二、回歸分析線性回歸【可考查形式：填空或選擇或計算】求解回歸直線時，是基于最小二乘法方法的基本思想線性回歸模型y=bx+a+e（a和b為模型的未知參數）中，e稱為隨機誤差畫變量散點圖時，解釋變量在x軸上，預報變量在y軸上已知線性回歸方程及自變量取值范圍，求因變量均值已知線性回歸

16、方程（如有關身高），求身高變化已知三位考生成績，用回歸分析法預測第四位考生的成績三、因子分析與主成分分析1、因子分析【可考查形式：填空或選擇】英國心理學家斯皮爾曼發(fā)現學生的各科成績之間存在著一定的相關性，一科成績好的學生，往往其他各科成績也比較好，從而推想是否存在某些潛在的共性因子，戒稱某些一般智力條件影響著學生的學習成績，這種研究從變量群中提取共性因子的統計方法是因子分析2、主成分分析【可考查形式：名詞解釋或填空或選擇】主成分分析：簡稱為PCA，為了有效地進行這種評價，我們希望尋找盡量少的m個綜合特征值，這m(mp)個綜合特征值應包含p個變量的有關信息，并以這m個綜合特征值對此同進行綜合評價。顯然，m越小，不之進行綜合評價就越方便。多元分析方法中，因子分析用于尋找形成判斷、評價的影響因子；主成分分析則是對多種判斷的綜合考慮，并決定用以綜合的比例，且按此比例綜合，構成所謂的主成分四、聚類分析與判別分析1、聚類分析【可考查形式：名詞解釋或填空或選擇】聚類分析：是基于多變量數據，對n個樣品進行分類的一種方法，即將那些相似的樣品歸為一類，將相似的樣品分別歸到各自不容的類別中。多元分析方法中，聚類分析是基于多變量數據，對n個樣品進行分類，將相似的樣品歸為一類不同的樣品分別歸到各自不同的類別中2、