全球教育治理量化研究方法导论

胡洁，女，入选教育部“新世纪优秀人才支持计划”，浙江大学外国语言文化与国际交流学院“百人计划”研究员、博士生导师。主要从事英语教育、教育技术、全球教育治理研究；先后主持国家社会科学基金项目２项，获得省

第一单元 全球教育治理与教育大数据
第一节 全球教育治理与教育大数据简介
一、全球教育治理简介及发展
二、教育大数据简介及发展
小节练习
第二节 国际组织科学数据比较分析
一、经合组织(OECD)科学数据
二、联合国教科文组织(LINESCO)科学数据
三、欧盟(EU)科学数据
四、国际科学联盟(SI)科学数据
五、国际科学技术数据委员会(CODATA)科学数据
六、世界数据系统(WDS)科学数据
小节练习
第三节 PISA与全球教育治理发展
一、PISA简介及发展
二、PISA实施全球教育治理的路径
三、PISA对全球教育治理的影响
小节练习
本单元小结与习题测试
第二单元 机器学习算法与教育数据挖掘
第一节 预处理之数据集成与缺失值处理
一、数据集成(Data Integration)
二、缺失值处理(Missing Value Handling)
小节练习
第二节 机器学习的分类
一、监督学习
二、无监督学习
三、半监督学习
小节练习
第三节 模型的评估与性能度量
一、欠拟合与过拟合(Over-fitting & Under-fitting)
二、模型的评估和性能度量
三、正则化
小节练习
第四节 常见机器学习方法概览
一、决策树(Decision Tree)
二、分类与回归树(Classification and Regression Tree)
三、提升树(Boosting Tree)
四、梯度提升决策树(Gradient Boosting Decision Tree)
五、K均值聚类算法(K-means)
小节练习
第五节 支持向量机(Support Vector Machine)
一、发展历程
二、基本原理
三、支持向量机递归特征消除
小节练习
第六节 机器学习的Python程序语言实现
一、Python程序语言概述
二、常用的机器学习算法包
三、常用的机器学习库
小节练习
第七节 机器学习与全球教育治理
一、机器学习在全球教育治理中的运用
二、机器学习在全球教育治理中的优势
小节练习
本单元小结与习题测试
第三单元 EBDCES：一种基于教育大数据的学生核心素养评估软件
第一节 EBDCES软件简介
小节练习
第二节 EBDCES操作步骤
一、软件安装与设置
二、数据提取
三、数据预处理
四、SVM、SVM-RFE和SVM-RFE-CV的使用
小节练习
第三节 EBDCES代码源文件
一、数据提取
二、删除样本缺失值
三、删除变量缺失值
四、连续型变量的标准化和离散型变量的哑变量处理
五、KNN填充
六、中位数填充
七、SVM
八、SVM-RFE
九、SVM-RFV-CV
小节练习
本单元小结与习题测试
第四单元 结构方程模型和多层中介分析方法
第一节 结构方程模型
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