教育信息处理

绪论 教育信息技术纲要
**章 教育信息概述
**节 有关信息的基本概念
第二节 教育信息的特点
第三节 教育信息的结构形式
第四节 教育信息处理的对象
第五节 教育信息处理的方法
第六节 教育信息处理的数学方法
第二章 教育信息熵
**节 概述
第二节 相对熵与冗余度
第三节 熵函数的展开
第四节 熵模型
第五节 测试问题的信息量
第六节 教学过程的信息量分析
第七节 教育中质的数据信息量分析
第八节 CAI课件中的信息熵
第三童教材分析
**节 概述
第二节 教材结构化的分析方法
第三节 利用图表示系统结构
第四节 用ISM法分析教材结构
第五节 ISM分析实例
第六节 目标矩阵
第四章 教学分析
**节 概述
第二节 逐语记录
第三节 分类分析
第四节 时序列分析
第五节 S-T分析
第五章 测试与测试理论
**节 测试的意义与分类
第二节 测试数据的统计测度
第三节 测试数据应具备的特性
第四节 测试数据的变换
第五节 项目反应理论基础
第六节 各种项目反应模型
第七节 能力参数与项目参数的估计
第八节 项目反应理论与计算机
第六章 学生集团应答分析
**节 应答分析系统构成
第二节 应答分析系统的教学应用
第三节 集团应答曲线
第四节 集团应答曲线群
第七章 教育信息的结构分析
**节 概述
第二节 S-P表
第三节 S-P表的应用
第四节 IRS分析
第五节 IRS图的应用
第八章 数据与数据分析
**节 数据的尺度和类别
第二节 数据分析
第三节 数据的可视化处理
第四节 多元分析概述
第九章 相关分析
**节 概述
第二节 顺序位相关分析
第三节 相关系数的计算与表示
第四节 相关系数的置信区间
第五节 使用相关系数的误区
第十章 回归分析
**节 概述
第二节 直线回归
第三节 回归直线的界限
第四节 指数曲线回归与多项式回归
第五节 多元回归
第十一章 主成分分析
**节 概述
第二节 主成分分析中的理论
第三节 主成分分析的过程
第四节 两变量的主成分分析实例
第十二章 因子分析
**节 概述
第二节 因子模型及其特性
第三节 求解因子模型
第四节 因子分析的诸项操作
第五节 学生成绩的因子分析
第十三章 聚类分析
**节 概述
第二节 聚类分析的类别和方法
第三节 距离
第四节 树状图
第五节 聚类分析的流程
第六节 不同相似性量度的聚类分析（案例）
第十四章 判别分析
**节 概述
第二节 判别函数
第三节 相关比与判别分析
第四节 三种不同的判别分析的实例
第五节 Mahalanobis距离判别
第十五章 数量化技术
**节 概述
第二节 基于数值的数量化——数量化Ⅰ类
第三节 基于分类的数量化——数量化Ⅱ类
第四节 基于相关性的数量化——数量化Ⅲ类
第五节 基于自身比较的数量化——数量化Ⅳ类
第六节 数量化与多元分析
第十六章 生理信息与教学过程
**节 概述
第二节 GSR的意义
第三节 GSR与整体教学
第四节 不同学科的GSR
第五节 教学过程中的GSR
参考文献