教育信息处理[7]

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《教育信息处理》课程教学大纲

《教育信息处理》课程教学大纲

《教育信息处理》课程教学大纲一、课程基本情况与说明(一)课程代码:(二)课程英文名称: Educational Information Processing(三)课程中文名称:教育信息处理(四)授课对象:教育技术学本科生。

(五)开课单位:工学院(六)先修课程:高等数学、概率统计和线性代数等。

(七)教材及参考书目[1] 《教育信息处理》,傅德荣, 章慧敏编著,北京师范大学出版社,2004年;[2] 《现代心理与教育统计学》张厚粲,徐建平著,北京师范大学出版社,2004年;[3] 《SPSS在教育统计中的应用》杨晓明编,高等教育出版社,2004年;[4] 《教育信息处理原理》,薛理银,北京师范大学出版社,1996年;[5] 《教育信息论》,张铁民,江苏教育出版社,1990年;[6] 《应用多元分析》,樊家琨,河南大学出版社,1993年。

(八)课程性质《教育信息处理》是教育技术专业必修课程,基本目的是提高学生综合素质,掌握运用信息技术、教育技术的基本能力,适应教育发展、改革和人才需求的需要。

教育信息处理是以信息科学的思想与理论,技术与方法对教学过程进行研究、分析的一门综合性应用型新兴学科,具有很强的实践性。

本课程介绍了教育信息处理的常用技术和方法,它们可以用于规划、设计和评价各类教育信息系统。

具体内容包括:信息论基础、多元统计方法、解释结构模型法、结构化文本设计技术、教学分析、测试于测试理论、学生集团应答分析、s-p表分析法、生理信息与教学过程。

教育信息处理的研究与应用,不仅能有效地促进教育技术学的发展,它对教育信息化、教育现代化,它对当前的教育改革、创新人才的培养也具有重要的意义。

(九)教学目的通过本课程的教和学,学习者将能够:1. 了解一些教育信息处理的基本技术与方法2. 掌握各种教育统计的技术,提高教育信息处理的能力3. 学习之后,能够在实践中尝试用一些教育信息处理技术与方法,并能尝试引进和采用一些新的技术与方法。

教育信息处理

教育信息处理

:: ::第一章教育信息概述第一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数量化第四节教育信息的结构形式第五节教育信息处理的对象第六节教育信息处理的方法第七节教育信息处理的数学方法章节练习第二章教育信息熵第一节熵的概述第二节相对熵和冗余度第三节熵函数的展开第四节测试问题的信息量第五节教育过程的信息量分析第六节教育中质的数据信息量分析第七节CAI课件中的信息熵章节练习第三章教材分析第一节概述第二节教材结构化的方法第三节利用图表示系统结构第四节以ISM法分析教材结构第五节ISM分析实例第六节目标矩阵章节练习第四章教学分析第一节概述第二节逐语分析第三节分类分析第四节时序分析第五节S-T分析章节练习第五章测试与测试理论第一节测试的意义和分类第二节测试数据的统计测度第三节测试数据应该具有的特性第四节测试数据的交换第五节项目反应理论基础第六节项目反应理论与计算机章节练习第六章学生集团应答分析第一节应答分析系统第二节应答分析系统在教学中的应用第三节集团应答曲线第四节集团应答曲线群章节练习第七章教育信息的结构分析第一节概述第二节S-P分析第三节S-P表的应用第四节IRS分析第五节IRS图的应用章节练习第八章多元分析的基本原理第一节概述第二节回归分析第三节主成份分析第四节聚类分析第五节判别分析章节练习第九章生理信息与教学过程第一节概述第二节GSR的意义第三节GSR与集团教学第四节不同学科的GSR反应第五节教学过程中的GSR反应章节练习第六章>>第一节应答分析系统帮助1. 应答分析系统的构成和教育特性?6.1.1 应答分析系统的构成6.1.2 应答分析系统的教育特性应答分析系统6.1.1应答分析系统的构成为了对学生的集团应答进行分析,首先应收集教学过程中每位学生对给定课题的应答数据。

各种应答分析、各种应答特性是基于这些数据有效处理得到的。

应答分析系统是一种用于对学生的应答数据进行定量的、实时的收集、处理的信息系统。

教育信息处理09730

教育信息处理09730

第四章
第一节
教学内容
概述
第二节
第三节
逐语记录
分类分析
第四节
第五节时序列分析S-TFra bibliotek析第六节
卡罗尔学校学习模型
第五章
学习要点
课堂教学是学校教学的一种主要形式。教学过程中,对学 生集团应答情况的分析,可用于教学的形成评价、可用于学生 特性的分析、可用于教学过程的控制。 学生集团应答分析是指课堂教学中,作为一个学生集团的 全班学生对教师给予课题的应答分析。时间特性及其分析具有 十分重要的意义。 为了实现学生集团应答分析,首先应收集学生的应答反应 数据。本章,首先介绍应答分析系统,随后讨论如何对应答分 析系统的数据进行处理。集团应答曲线是针对某一学习课题(问 题)的集团应答反应。一节课的教学会涉及多个课题的学习,因 此,在集团应答曲线讨论的基础上,我们对集团应答曲线群及 其在教学中的应用将进行深入地讨论。
第一章
第一节
教学内容
信息与信息科学
第二节
第三节
教育信息科学
教育信息与系统
第四节
教育信息处理方法体系
第二章
学习要点
教育是一种信息系统。教学过程是一种信息的传 递和信息的处理过程。有关教育系统的研究,其实质 是教育系统中的信息、信息传递和信息处理的研究。 信息理论中,信息熵是一个十分重要的核心概念。 同样,教育系统中,信息量的计算,信息熵的计算, 对教育系统的分析、评价有着重要的意义。 本章在对信息熵与熵技术全面介绍的基础上,讨 论信息熵在教学中的应用。通过一些信息熵在教学中 应用实例的介绍,我们将对如何利用熵技术处理教育 信息、分析教育过程有进一步的理解。
第五章
第一节 第二节 第三节 第四节 第五节

《教育信息处理》课件

《教育信息处理》课件
《教育信息处理》
• 互信息的另一种定义方法是直接定义X和Y之间的互信息为

K
由上式可I以(得x;到y) k 1
jJ 1p(ak,bj)lopg p (a (a k)kp ,b (b j)j)
• I(x;y)= H(x)+H(Y)- H(XY)
《教育信息处理》
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互信息的性质:
• 一般情况下,有0≤I(X;Y)≤min[H(X),H(Y)]
第三节 熵函数的展开
• 一、联合熵 • 二、条件熵 • 三、互信息 • Kullback信息量(不讲)
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一、联合熵
• 设有两道多重选择问题X、Y。问题X有r个预选 答案,问题Y有c个预选答案。
• 通过测试,学生对问题X选中第s个预选答案, 对问题Y选中第t个预选答案的概率为pst.这是一
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第四节 测试问题的信息量
• 一、测试问题信息熵的计算 • 二、等价预选项数(等价选项个数) • 三、对不确定程度的判断 • 四、互信息在标准化试卷评分中的应用
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• 给定的问题是:从外观上看,12个小球完全相 同,在这12个小球中,仅有一个小球的重量与 其它小球不一样。请使用天平,能否在三次以 内找出这个重量不同的小球,并且指明该小球 比其它小球是重还是轻。
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• 分析与求解:
• 比较12个小球,并判定轻、重,应是12x2种比较当中 的一种。在比较的过程中,开始的不确定程度为 log24=4.585(bit)
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教育信息化与教育信息处理

教育信息化与教育信息处理

教育信息化与教育信息处理人类社会正向着高度信息化的社会不断发展。

信息社会的发展,不仅向教育提出了新的要求,同时也为教育的发展提供了新的机遇,创造了新的条件。

教育信息化是教育面向信息社会发展的一项重要任务,它也是当前教育发展的一个重要课题。

一、教育信息化教育信息化是国家信息化、社会信息化的重要内容,它是实现教育现代化的重要保证和核心内容。

1、什么是教育信息化教育信息化是将信息作为教育系统中的一种基本要素并在教育中广泛使用信息技术的活动总称。

教育信息化要求对教育系统进行充分的信息分析,并基于这种分析,在教育系统中广泛地进行信息的生成、加工、传递、存贮、利用等各种有意义的操作。

教育系统的信息分析是教育信息化的基础,在教育系统中广泛地使用信息技术是教育信息化的内容,实现教育现代化是教育信息化的目的。

2、教育信息化的内容教育信息化包含以下三方面的内容。

(1)教育环境的信息化为了实现教育信息化,首先应建立一定的信息化环境,它包括对教育信息进行各种有意义操作的硬件环境和软件环境。

完备的教育信息化环境是实现教育信息化的条件和基础。

(2)教师与学生的信息化在教育信息化的过程中,各种信息设备的使用,对教育系统中各种信息的操作都是通过教师和学生完成的。

教师与学生的信息化在教育信息化中占有重要的位置。

教师与学生的信息化是指教师与学生应具备一定的信息素养,应能基于一定的信息环境,利用一定的信息技术解决生活、工作和学习中问题的能力。

为了培养学生的信息素养,应该在学校中广泛地开展信息技术教育。

信息技术教育是以培养学生的信息素养为基本目标的素质教育。

为了培养教师的信息素养,教育部在“教育部关于推进教师教育信息化建设的意见”中要求“对全体中、小学教师进行一轮现代信息技术和教育技术的培训。

要特别加强对骨干教师的信息技术和教育技术的培训。

”培养教师与学生的信息素养,实现教师与学生的信息化是实现教育信息化的关键。

(3)教育过程的信息化教育过程的信息化是指在教育过程中广泛地使用信息技术,用以完善教育过程,实现面向信息社会创新人才的培养。

《教育信息处理》课件

《教育信息处理》课件
发展趋势
未来,随着大数据、人工智能等技术的不断发展,教育信息处理将更加智能化、自动化和个性化,为教育领域的 发展提供更加强有力的支持。
02
教育信息处理技术
数据挖掘技术
数据挖掘技术是指从大量数据中提取有用信息的过程,通过分类、聚类、关联规则 等方法,发现数据中的模式和规律。
在教育信息处理中,数据挖掘技术可用于分析学生的学习行为、成绩和反馈,以了 解学生的学习需求和问题,优化教学策略。
大数据技术
大数据技术是指处理海量数据的技术,包括数据采集、存储、处理和分析等。
在教育信息处理中,大数据技术可用于收集和分析大量的教育数据,包括学生成绩、学习行 为、反馈意见等。
通过大数据技术,可以深入了解学生的学习情况和问题,为教师提供有针对性的指导和建议 。同时,大数据技术还可以用于预测学生未来的表现和评估教学效果,为学校和教育机构提 供科学决策的依据。
03
教育信息处理的应用
在线教育
01
02
03
在线课程
利用教育信息处理技术, 可以将传统的课堂教学转 化为在线课程,学生可以 通过网络进行学习。
远程教育
通过在线教育平台,可以 实现远程教育,打破地域 限制,使教育资源得以共 享。
个性化学习
在线教育能够根据学生的 学习情况、兴趣和需求, 提供个性化的学习方案。
资源共享
实现教育资源的共享,提高资源利用效率,缩小地区和学校之间的 差距。
解决方案
加强教育信息化基础设施建设,推广优质教育资源,建立资源共享机 制。
教师与学生信息素养提升
信息素养不足
教师和学生缺乏必要的信息素养和信息技术能力。
培训与支持
提供教师和学生必要的信息素养培训和支持,提高其信息技术应用 能力。

教育信息处理

教育信息处理

第一章教育信息概率一、教育信息得特点1、信息得特点【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】教育信息就是指涉及教育、教学过程中得各种信息。

3、教育信息得基本特点【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就是一些小样本得数据注重个体数据得分析教育信息多就是一些模糊信息二、教育信息得数量化数量化得尺度【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、教育信息得结构形式教育信息得结构形式【可考查形式:填空或选择或判断】矩阵时间序列图四、教育信息处理得对象教育信息处理得对象【可考查形式:简答】(1)有关测试得教育信息;(2)有关教学过程得教育信息;(3)有关学习目标与教材分析得教育信息;(4)有关传递过程得教育信息;(5)有关学习环境得教育信息第二章教育信息得熵一、熵得概述P 30-332、信息熵得性质【可考查形式:简答】(1)单峰性;(2)对称性,系统得熵不事件得顺序无关(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得概率不同而使信息熵减少得程度二、熵函数得展开P34—351、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得熵为联合熵2、条件熵【可考查形式:名词解释】条件熵:在事件s产生得情况下,另一种事件t产生得概率以条件概率所表示。

条件熵就是在给定X得情况下有关Y得条件熵。

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:就就是对于给定得教材,教师通过对教材内容得分析,找出教材得结构,即找出构成教材得要素及其相互间得层级关系(形成关系)。

2、教材结构化得分析方法【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:就是将图论用于研究社会系统中复杂要素间关联结构分析得一种方法.它得重要特点就是:在教材分析中,最大限度地纳入了人们得经验与主观认识,并将教材结构以易于理解得、可视化得图形予以呈现。

第二章 教育信息处理

第二章 教育信息处理
媒体理论与实践
第二章 媒体的基础理论
本章内容:

第一节
媒体的传播学基础


第二节
第三节
媒体的心理学基础
媒体的美学基础
第一节 媒体的传播学基础


传播的概念
媒体是信息的载体
媒体使用的符号
媒体的本质观
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传播的定义
传播是指人类通过符号和媒介交流信息、以期 发生相应变化的活动。对于这个定义,应从以下 四方面来理解: 传播是人类的活动。人是传播的主体和轴心。 传播是信息的交流和沟通。 传播离不开符号和媒介。媒介负载符号,符号负 载信息。 传播的目的是希望能发生相应的变化。


在信息论中,信息被定义为减少或消除一种情况 不确定性的东西。信息的这一定义说明,作为表 征某种事物运动状态与规律的信息,它的存在是 客观的、绝对的,但是,它对所提供的能消除观 察者不确定的数量和价值的大小,又必然与观察 者本身的知识背景和立场有密关系。这又说明信 息的主观性与相对性。同一事物,对不同的人具 有不同的信息量,对不同的人能起截然不同的作 用。由此可见,信息具有二重性:一方面是它的 客观性、绝对性;另一方面是它的主观性、相对 性。




再认指当感知过的事物重新出现在眼前时,仍能 识别出来。 回忆是指对不在眼前的过去经历过的事物能够重 新在脑中出现映象的过程。再认和回忆都是记忆 的信息提取的形式,只是再认比回忆简单。一般 来说能再认的不一定能回忆,能回忆的就一定能 再认。

遗忘是指对已感知过 的事物再提取时失败。 德国心理学家艾宾浩 斯曾对遗忘现象作了 系统的研究,并画出 了一条曲线来说明遗 忘进程是不均衡的, 遗忘的规律是先快后 慢的。右图就是艾宾 浩斯遗忘曲线 。
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第七章 教育信息的结构分析
4. 实际使用的S-P表的处理: 学生数约为45名,问题数约为20个左右。在这些 学生和问题中,可以出现总分相同的情况; (2). 学生和问题的排序应按以下方法进行: A. 具有相同总分的学生,应按学生的得分矢量与问题 的得分矢量(问题总分矢量)的协方差的大小从上至下 地排列。
n
第七章 教育信息的结构分析
(3)按照这样的方法绘出的S曲线和P曲线如图7-4所示。
第七章 教育信息的结构分析
6. S曲线和P曲线具有的特性: (1). P表示S-P表中每个学生对每个问题的平均正答数。
1 n N P yij Nn i 1 j 1
(2). S曲线与x,y轴间所围的面积等于P曲线与x,y轴间所 围的面积,且该面积等于NnP。
第七章 教育信息的结构分析
S-P表分析法的特点及存在的问题 一、特点 1、作为一种分析处理测验数据的方法,S-P表分析法是 最适合于分析形成性测验数据的方法; 2、它的分析程序容易掌握,分析结果一目了然,量化 指标的计算也十分简便。 二、存在的问题 1、它的数学理论不完善,它的分析结果不具有普遍意义上 的统计推断特性,各种量化指标的评判标准都是建立在经 验的基础之上。
j
n

i 1
ij
(1). 在图7-1基础上,我 们计算每个学生的总分 和每个问题的总分。
(2). 根据每个学生总分 的高低,由上至下地进 行排列,由此得到右图
第七章 教育信息的结构分析
(3). 再根据每个问题总分的高低,将问题至左向右地进行排 列,由此得到图7-3 ;
图7-3 按学生、问题总分排序
第七章 教育信息的结构分析
在S-P表中,异质反应模式的异质程度,实际上是根据 全体学生的反应倾向,即S-P表中所有的“1”和“0”的分布状 况来确定的。 例如,当大部分学生的答对和答错的模式相同或相似时,S-P 表 中的S曲线左侧和P曲线上侧的“0”,以及S曲线右侧和P曲线下 侧的“1”就少,S曲线与P曲线之间的偏离也小。然而,异质反 应模式的“0”、“1”分布,一般与整体分布状况明显不同。定 量地描述某学生的项目反应模式与团体的项目反应模式之间差 异程度的指标为“注意系数”(caution index)。 表示项目反应模式异质程度的指标之所以被称为“注意 系数”,是为了说明异质的项目反应模式,并非一概“不好”, 只是意味着在教学的许多环节中可能存在各种各样的问题,进 行学习诊断是应多加注意,应当进行细致的分析。
第七章 教育信息的结构分析
7.过对n个问题的测试,其得分可 以用N行n列的X矩阵表示:
元素Xij表示第i 名学生回答第j 个问题时的得分。 为了使问题简单化,设N名学生对n个问题的回答只有 两种可能,不是正确就是错误,其得分分别为1和0。
第七章 教育信息的结构分析
第七章 教育信息的结构分析
尺度分析法将基于某些尺度所得到的表示态度的数据排 成一览表,在此基础上构成态度测定的湿度,以此进行 系统的结构分析。 意义结构分析法对以一定的评定尺度构成的问卷书,用 图结构表示其项目间的顺序关系,由此进行结构分析。
第七章 教育信息的结构分析
1. 结构分析可以分为图表法和图法等两种不同类型的方法。 图表法主要使用矩阵运算处理 图法主要用图论特别是有向图来进行处理。 2. 用于教育信息结构分析的方法主要有: (1). 教材结构分析法(图法); (2). S-P表分析(图表法); (3). 项目关联结构分析(图法); (4). 社会调查分析(图法); (5). 尺度分析法(图表法); (6). 意义结构分析(图法)。
B. 具有相同正答数(总分)的问题,应按问题得分矢 量与学生总分矢量的协方差的大小从左至右地进行排列。
第七章 教育信息的结构分析
5. S曲线和P曲线的制作: 将S-P表的左上顶角处作为S-P平面的原点,横轴为x轴,方 向从左向右。纵轴为y轴,方向自上而下。 (1). S曲线的制作: A. 设定y = i, 由 yi yij 计算第i个学生的总分,将它以S(y)表 j 1 示; B. 在S-P平面上的S(y)和S(y)+1之间划入一条短的竖直分界线; C. 对于y = 1 ~ N的每一个y值,按上法求出S(y); D. 同样,在每一个S(y)和S(y)+1之间划入一条短的竖直分界线;
第七章 教育信息的结构分析
1、学生的异质反应模式 对学生项目反应模式的分析,即指对照学生团体所达到的 水平来考察每个学生的反应模式,并识别出其中的异质反应模式, 进而确定这类学生需要指导的学习内容和适当的指导方式。在 S-P表中,有关个体异质反应模式的信息,通过观察即可获得。 图7.1是在某实际S-P表中仅抽出学生A与学生B的反应模式的简 图。
第七章 教育信息的结构分析
第七章教育信息结构分析
本章首先对结构分析及其分类方法进行简单 的介绍,重点讨论S-P表法和IRS分析法。 IRS分析法是针对S-P表存在的问题予以解 决的发展。
第七章 教育信息的结构分析
第一节 概述
7.1.1 分类
结构分析法是一种对复杂系统中要素之间的关系,以视觉的 几何学结构对系统的结构进行分析的方法。 教材结构法是一种将教材分解为许多教材要素,并将要 素以顺序关系以图论的方法予以表示和分析的结构法。 项目关联结构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。 社会调查分析是一种从表示人际关系心理学特点的测试 结果出发,将人们的各种选择,排斥关系,以图论的方 法予以表示和分析的结构分析法。
第七章 教育信息的结构分析
2、问题的异质反应模式
通过对问题的异质反应模式的分析,可以检查测验项 目及其相关的教学内容和教学方法。
观察S-P表,根据P曲线我们可以发现,有些问题的难 度偏大,团体中只有一二个学生能正确回答,有的甚至无人 作答。另外还有这样一类题目,其答对率与其它试题大致相 同,但团体中许多成绩居于上位的学生却做错了。对于这种 问题,在S-P表的上方可以看到许多“0”,如图7.2所示。如 果对这类问题做细致的检查,我们会发现,选成这种项目得 分排列模式的原因通常有测验内容异质以及描述和说明不清 楚等,它们极易导致学生看错题、理解错误,作出错误的回 答,使得测验分数不能正确地反映学生的学业水平。
s( y) P( x) NnP
y 1 x 1
N
n
第七章 教育信息的结构分析
S-P表基本信息的提取与分析
S-P表是一种简便且实用的形成性测验数据分析 工具,特别是从S曲线与P曲线的位臵、形状以及它们之 间的偏离程度中,我们可以直观地获取很多重要的教学 诊断信息。 1、S、P曲线的位臵与平均答对率 观察S-P表时,首先注意到的是S曲线与P曲线所在 的位臵。S曲线左侧的面积或P曲线上侧的面积占S-P表总 面积的比例,表示学生团体在该测验中的平均答对率。 因此,在S-P表中,S曲线越偏右,或P曲线越偏下,学生 团体的平均答对率就越高。
n
E. 由N个分界线可以连成一条阶梯曲线,称之为S曲线(Student 曲线).
第七章 教育信息的结构分析
(2). P曲线的制作:
A. 设定x = j, 由 x j xij 计算第j个问题的总分,将 i 1 它以P(x)表示; B. 在P(x)和P(x)+1之间划入一条短的横向分界线 C. . 对于x = 1 ~ n的每一个x值,按上法求出P(x); D. 同样,在每一个P(x)和P(x)+1之间划入一条短的横向 分界线; E. 由n个分界线可以连成一条阶梯曲线,称之为P曲线 (Problem曲线).
2. S-P表是从分数矩阵出发,用于对学生和测试问题的特 性进行分析、评价的一种有效方法。 3. S-P表的制作: 一个班15名学生对10个问题的得分如图7-1所示。
图7-1 学生得分表
第七章 教育信息的结构分析
图中,第I名学生的总分 xi xij 进行计算,第j个问题的 n j 1 总分由 x x 进行计算。
第七章 教育信息的结构分析
2、S、P曲线的形状与累积分布
从S曲线的位臵可以获知学生所达到的平均水平, 而从其形状则可获得学生团体的到达度(分数)分布, 即S曲线是学生测验分数的累积分布曲线。 从P曲线的位臵可以读出项目的答对率,即对每一 个题目,学生团体的总的掌握程度,而从其形状可以知 道该测验所有项目的答对人数(答对率)的分布,即P曲 线是项目答对人数的累积分布曲线。
第七章 教育信息的结构分析
7.1.2 结构分析法的发展
1. 得分数据、问卷数据的结构分析法的发展进程是相似的。 两者的发展比较如表7-1所示。
第七章 教育信息的结构分析
2. 以评定尺度法为手段的项目结构分析的发展: (1). Guttman(1944)的尺度分析法(Scalogram); (2). Lingoes(1963)的多重尺度分析(MSA: Multiple Scalogram Analysis); 3.作为图法的结构分析的发展: (1). 基于二段评定数据(1,0这样的二值数据)(OT: Ordering Theory 1973> (2). 意义结构分析法(SS: Semantic Stuctrure Analysis 1986)
第七章 教育信息的结构分析
3、S曲线与P曲线之间的偏离程度 根据S曲线与P曲线之间的接近或偏离程度,我们可以将S-P 表分成以下几类: ①完全S-P表(又称理想S-P表):在这种S-P表中,所有的“1” 在曲线的左上方,“0”在右下方,S曲线与P曲线是重合的。 ②均匀随机分布的S-P表(又称完全不一致S-P表):均匀随机 分布的S-P表中S曲线与P曲线成正交状态,两者偏离最大。 ③实际S-P表:在实际的S-P表中,S曲线与P曲线通常总是有某 种程度的偏离,两曲线非常接近仅限于一些特殊的场合。
第七章 教育信息的结构分析
4. 得分数据的结构分析的发展: (1). 藤田、佐藤(1969)等人首先开发了S-P表法; (2). S-P表的研究从一维向着多维发展;
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