教育信息处理理论基础与应用

第一章概论

第一节数据及教育大数据

一、 数据与大数据的含义

二、 大数据的特点

三、 教育大数据

四、 教育大数据的分类与结构

第二节信息及教育信息

一、 信息的含义

二、 信息的特点

三、 教育信息的含义

四、 教育信息的特点

五、 教育信息的分类

六、 信息的量化

第三节教育大数据与信息处理

一、 教育大数据的采集

二、 教育信息的收集

三、 教育大数据及教育信息的处理内容

四、 教育大数据及教育信息的处理方法

五、 教育大数据及教育信息的处理关键技术

课后任务

第二章数理基础

第一节矩阵

一、 基本概念

二、 矩阵运算

第二节图论

一、 基本概念

二、 图的矩阵表示

第三节数理统计

一、 数据的集中程度

二、 数据的离散程度

第四节概率及其分布

一、 概率

二、 正态分布

三、 统计检验

第五节模糊数学基础

一、 基础知识

二、 模糊关系及模糊矩阵

三、 模糊聚类

课后任务

第三章教育测量基础

第一节教育测量

一、 测量与教育测量

二、 教育测量与教育评价

三、 测验与考试

第二节测量信度

一、 误差

二、 信度的概念

三、 信度的估计方法

四、 信度的影响因素

第三节测量效度

一、 效度的概念

二、 效度与信度的关系

三、 效度的估计

四、 效度的影响因素

第四节教育量化评价方法

一、 项目分析技术

二、 项目反应理论

课后任务

第四章教育信息处理工具

第一节Excel工具

一、 Excel界面

二、 数据的录入与编辑

三、 描述统计

四、 数据统计图

五、 抽样与概率分布

六、 参数估计与假设检验

七、 方差分析

八、 相关与回归分析

第二节SPSS工具

一、 SPSS软件界面与简单操作

二、 描述统计

三、 比较平均值

四、 方差分析

五、 非参数检验

六、 相关与回归分析

课后任务

第五章教材分析

第一节概述

一、 教材的概念

二、 教材分析的分类与方法

第二节解释结构模型

一、 基本概念

二、 分析步骤与过程

第三节ISM教材分析实例

一、 抽取要素

二、 确定要素间的形成关系

三、 制作形成关系图

第四节目标矩阵教材分析法及案例

一、 制定教学目标和直接低级目标

二、 获取目标矩阵

三、 按目标水平分类

四、 形成关系图

课后任务

第六章课堂教育信息处理

第一节课堂教育信息的特点

一、 量度水平低

二、 信息数量大

三、 信息模糊

四、 信息隐含

第二节课堂信息采集

一、 信息采集的准备

二、 信息的录制

三、 信息后期编辑处理与存储

第三节课堂信息处理与分析

一、 分类分析

二、 时间序列分析

三、 S-T分析

第四节案例分析

一、 两门课程的信息处理与分析

二、 多门课程信息处理与分析

课后任务

第七章学生评价信息处理

第一节学生评价概述

一、 学生评价的含义

二、 学生评价类型

第二节学生成绩的S-P表分析方法

一、 S-P表的功能

二、 S-P表的制作

三、 S-P表的性质

四、 S-P表分析

第三节应用实例

第四节大数据方法的学生评价

一、 评价规模从样本到总体

二、 从准确到模糊

三、 从因果到相关

课后任务

第八章教育调查问卷信息处理

第一节教育调查问卷概述

一、 教育调查问卷

二、 教育调查问卷的分类

三、 教育调查问卷的基本结构

四、 教育调查问卷的设计

五、 教育调查问卷的评估

六、 教育调查问卷的施测与回收

第二节教育调查问卷应用案例

一、 被调查者的基本情况及分析

二、 问卷的信效度分析

三、 构成因子问题的信息处理与分析

四、 非构成因子问题的信息处理与分析

五、 信息素养现状以及存在的问题

六、 附录

课后任务

第九章信息化考试

第一节信息化考试概述

一、 考试的功能

二、 信息化考试的优势

三、 知识点理论

第二节组卷

一、 题库及其建立

二、 组卷的策略分类

三、 组卷的基本原则

四、 组卷的基本步骤

五、 组卷的约束条件

第三节基于遗传算法组卷

一、 基于遗传算法组卷的概述

二、 基于遗传算法组卷案例分析

第四节信息化考试系统架构

一、 信息化考试系统的主要特征

二、 信息化考试系统的体系结构

第五节考试分析

一、 考试分析的意义

二、 数据特征分析

三、 常用分析方法

课后任务

第十章大数据思维及大数据在教育中的应用

第一节大数据思维概述

一、 大数据思维

二、 大数据思维的特征

第二节大数据在教育中的应用

一、 大数据在教学中的应用

二、 大数据在教育评价中的应用

三、 大数据在教育管理中的应用

四、 大数据在学生就业领域的应用

课后任务

参考文献