《教育信息处理》课件
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教育信息处理[4]讲解
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3. 教学过程中的单元按行一为定根的据时行间为者的不同可以分为两类：教 师行为、学生行为。这间些隔单，元例行如为3 由行为分类表所设定。
秒钟或4 秒钟 例如：Flanders的行为分进类行表采如表样4的-2所。示。表中，将教师的行为分为两
类：一类是对学生间接产生影响的行为，一类是对学生直接产生影响的行 为。
∵教师的品词出现的累计数
∑=（410+364+98+…+36+44） =1087
∴H = -410 / 1087（log2410/1087） - 364/1087（log2364/1087）- … 36/1087（log236/1087） 44/1087（log244/1087） = 1.948
第四章 教学分析
第四章 教学分析
2. 迁移矩阵的制作： (1). 统计行为组出现次数。
(2). 将这些统计的数据填入迁移矩阵，既得到图4-3的结果。 (3). 在迁移的基础上，可进行比例分析、领域分析、相关分析 等等。
分类分析法 这是一种按照预先制定的行为分类标准，对教学过程中的教师、学生行
为进行分类，并通过分类数据对教学进行记录和处理的教学分析方法。它是 把教师、学生的行为分类，将教学行为分为一系列的单元行为，找出教师的 发言中哪些内容对学生产生直接影响，哪些产生间接影响。
时序列分析法 教学过程、教学过程中的教师、学生行为都是一种时间序列。时序列分
(3). 品词出现频度图告诉我们， 这是一种用于知识的传授，具有 认知倾向的教学过程。
第四章 教学分析
2. 熵的计算
根据单词出现的顺序位i及其频度p(i)的计算，可计算出对
应教学过程的信息熵H。式中，N为品词总的类别数，i为顺序
秒钟或4 秒钟 例如：Flanders的行为分进类行表采如表样4的-2所。示。表中，将教师的行为分为两
类：一类是对学生间接产生影响的行为，一类是对学生直接产生影响的行 为。
∵教师的品词出现的累计数
∑=（410+364+98+…+36+44） =1087
∴H = -410 / 1087（log2410/1087） - 364/1087（log2364/1087）- … 36/1087（log236/1087） 44/1087（log244/1087） = 1.948
第四章 教学分析
第四章 教学分析
2. 迁移矩阵的制作： (1). 统计行为组出现次数。
(2). 将这些统计的数据填入迁移矩阵，既得到图4-3的结果。 (3). 在迁移的基础上，可进行比例分析、领域分析、相关分析 等等。
分类分析法 这是一种按照预先制定的行为分类标准，对教学过程中的教师、学生行
为进行分类，并通过分类数据对教学进行记录和处理的教学分析方法。它是 把教师、学生的行为分类，将教学行为分为一系列的单元行为，找出教师的 发言中哪些内容对学生产生直接影响，哪些产生间接影响。
时序列分析法 教学过程、教学过程中的教师、学生行为都是一种时间序列。时序列分
(3). 品词出现频度图告诉我们， 这是一种用于知识的传授，具有 认知倾向的教学过程。
第四章 教学分析
2. 熵的计算
根据单词出现的顺序位i及其频度p(i)的计算，可计算出对
应教学过程的信息熵H。式中，N为品词总的类别数，i为顺序
教育信息处理[3]ppt课件
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可达矩阵
第三章 教材分析
可达矩阵可通过单位矩阵来求得 单位矩阵：仅有对角线元素为1，其他各个元素均为0。以I表示。 即:
X ij = 1 i=j 0 i≠j
如果存在： （X+I）≠(X+I)2≠…≠(X+I)k-1 ≠ (X+I)k =(X+I)k+1 则可达矩阵M为： M=(X+I)k
因为：(A+I)2=I+A+A2 同理：(A+I)K=I+A+A2+…+AK (A+I)K+1=I+A+A2+…+AK +AK+1
（11） 任何整数的减法
（9）
在相邻行中逐
行退位的减法
（10）
隔行退位
（有0）的减法
不退位逐行减法 （7）
任何一行中出现
（6） 一次退位的减法
（5）
用退位法 减去一位数
（4）
辨认哪里 需要退位
法逐（行不进“行减简位单”减）（2）
（3）
理解0的减法 （“减位”）
简单减法
表示存在一定的连接路径。
对两个矩阵进行布尔运算： 结果是：
x+y=Max(x,y) x*y=Min(x,y)
111 X2= 0 1 0
001
111 X3= 0 0 1
010
111 X= 0 0 1
我们也可以对X+X2+X3进行计算，得到：
010
111 X+X2 +X3= 0 1 1
011
不论对X作多少次自乘，其相加的结 果保持不变。
3.2.1 学习层级法
第三章 教材分析
可达矩阵可通过单位矩阵来求得 单位矩阵：仅有对角线元素为1，其他各个元素均为0。以I表示。 即:
X ij = 1 i=j 0 i≠j
如果存在： （X+I）≠(X+I)2≠…≠(X+I)k-1 ≠ (X+I)k =(X+I)k+1 则可达矩阵M为： M=(X+I)k
因为：(A+I)2=I+A+A2 同理：(A+I)K=I+A+A2+…+AK (A+I)K+1=I+A+A2+…+AK +AK+1
（11） 任何整数的减法
（9）
在相邻行中逐
行退位的减法
（10）
隔行退位
（有0）的减法
不退位逐行减法 （7）
任何一行中出现
（6） 一次退位的减法
（5）
用退位法 减去一位数
（4）
辨认哪里 需要退位
法逐（行不进“行减简位单”减）（2）
（3）
理解0的减法 （“减位”）
简单减法
表示存在一定的连接路径。
对两个矩阵进行布尔运算： 结果是：
x+y=Max(x,y) x*y=Min(x,y)
111 X2= 0 1 0
001
111 X3= 0 0 1
010
111 X= 0 0 1
我们也可以对X+X2+X3进行计算，得到：
010
111 X+X2 +X3= 0 1 1
011
不论对X作多少次自乘，其相加的结 果保持不变。
3.2.1 学习层级法
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
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
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。
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
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
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
返回
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 。
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
返回
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 。
第一章教育信息处理讲解
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
第一节 有关信息的基本概念
什么是信息
简单地讲，通过信息，可以告诉 我们某件事情，可以使我们增加一定 的知识。 英语中的信息是“information”，表示 信息可以让受者产生某种形式的变化， 这种变化可以让受者从认识上的不完 全、不理解、不确定变为完全、理解 和确定。
第二节 教育信息的特点
教育系统主要研究人的内部，或人与 人之间所发生的信息。教育系统的这 些特点，为教育系统的分析，为教育 系统中的信息处理带来了很大的困难， 它也决定了教育信息的基本特点。
教育信息的基本特点
1.2.1 量度水平低 教育过程中的某些信息，例如学习成绩，学生
身高、体重等量度水平较高，处理也较为容易。 然而，教育过程中的许多信息，例如学习课程、 教学方法等，大多量度水平较低，处理较为困难。 此外，例如，对问题的反应、学习的爱好等，多 是一些反映个人的思想、意志的信息，它与个人 的思想模式、思维特点、认知水平有关，对于这 些信息的描述、处理十分困难。
信息论的奠基者香农（C.E.Shannon）对信息下了如下定义。
香农将信息定义为熵的减少，即信息可以消 除人们对事物认识的不确定性，并将消除ຫໍສະໝຸດ 确定程度的多少作为信息量的量度。
天气预报
说者无心，听者有意
信息的价值因人而异。 所谓有用的信息，因人而异。
例如，“公司开发出了一种新的超大 规模…”这样的信息， 对计算机专业人员是有用的信息， 但对其他的一般人员可能就没有意义。
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
第一节 有关信息的基本概念
什么是信息
简单地讲，通过信息，可以告诉 我们某件事情，可以使我们增加一定 的知识。 英语中的信息是“information”，表示 信息可以让受者产生某种形式的变化， 这种变化可以让受者从认识上的不完 全、不理解、不确定变为完全、理解 和确定。
第二节 教育信息的特点
教育系统主要研究人的内部，或人与 人之间所发生的信息。教育系统的这 些特点，为教育系统的分析，为教育 系统中的信息处理带来了很大的困难， 它也决定了教育信息的基本特点。
教育信息的基本特点
1.2.1 量度水平低 教育过程中的某些信息，例如学习成绩，学生
身高、体重等量度水平较高，处理也较为容易。 然而，教育过程中的许多信息，例如学习课程、 教学方法等，大多量度水平较低，处理较为困难。 此外，例如，对问题的反应、学习的爱好等，多 是一些反映个人的思想、意志的信息，它与个人 的思想模式、思维特点、认知水平有关，对于这 些信息的描述、处理十分困难。
信息论的奠基者香农（C.E.Shannon）对信息下了如下定义。
香农将信息定义为熵的减少，即信息可以消 除人们对事物认识的不确定性，并将消除ຫໍສະໝຸດ 确定程度的多少作为信息量的量度。
天气预报
说者无心，听者有意
信息的价值因人而异。 所谓有用的信息，因人而异。
例如，“公司开发出了一种新的超大 规模…”这样的信息， 对计算机专业人员是有用的信息， 但对其他的一般人员可能就没有意义。
教育信息处理
逐语记录法 这是一种将教师、学生的发言，按品词进行分类， 这是一种将教师、学生的发言，按品词进行分类，并基于这种分类进行数 据的记录和处理的教学分析方法。也就是将教师、学生的发言的内容， 据的记录和处理的教学分析方法。也就是将教师、学生的发言的内容，按 照词性归类，得出频率出现的高低顺序，确定那些是认知性内容。 照词性归类，得出频率出现的高低顺序，确定那些是认知性内容。
时序列分析法 教学过程、教学过程中的教师、学生行为都是一种时间序列。 教学过程、教学过程中的教师、学生行为都是一种时间序列。时序列分 析是基于时间序列对教学过程进行记录和处理的教学分析方法。 析是基于时间序列对教学过程进行记录和处理的教学分析方法。如以时间 的顺序记录教师何时讲解教学内容，何时提出问题，何时进行总结等； 的顺序记录教师何时讲解教学内容，何时提出问题，何时进行总结等；同 时也可以记录学生对问题思考的时间，回答的时间等。 时也可以记录学生对问题思考的时间，回答的时间等。
第三章 教材分析
教材分析 概 述 教材分析的 基本方法 ISM法 ISM法 基本思想 方法分类 学习层级法 课题分析法 逻辑分析法 ISM法的数学基础 ISM法的数学基础 分析流程 决定教材层级结构的算法 目标矩阵法 决定教学目标 决定教学目标的形成关系 制定目标矩阵
对目标矩阵操作，决定目标间的层级结构 对目标矩阵操作，
1． 求可达矩阵
2． 基于M求层级有向图
研讨 对于制作出的形成关系图，教师可在此基础上 对于制作出的形成关系图， 进行研讨。基于教材的内容、 进行研讨。基于教材的内容、学生的学习情况和教 师的教学观、教材观， 师的教学观、教材观，来讨论形成关系图中的要素 是否需要变更和增、 是否需要变更和增、删，要素间的形成关系是否需 要进行修正等。 要进行修正等。
教育信息化优秀ppt课件
运营管理
制定在线学习平台运营规则， 确保平台稳定、安全、高效地
运行。
数据分析
运用数据分析工具，对在线学 习平台的数据进行挖掘和分析
，为优化教学提供参考。
2024/1/25
13
数据分析在软件资源中应用
学习行为分析
通过分析学生的学习行为数据 ，了解学生的学习习惯、兴趣
和能力水平。
2024/1/25
教学效果评估
采用高性能的核心交换机 、汇聚交换机和接入交换 机，提升网络传输效率。
网络安全保障
部署防火墙、入侵检测系 统等安全设备，确保校园 网络安全稳定运行。
8
多媒体教室设计与配置
教室布局规划
环境优化措施
根据教室大小和功能需求，合理规划 讲台、学生座位、展示屏幕等布局。
提供舒适的照明、空调等环境调节设 备，营造良好的学习氛围。
02
技术应用与教育教 学融合不足
部分学校仅将信息技术作为辅助 教学工具，未能充分发挥其在教 育教学中的核心作用。
03
教师信息素养有待 提高
部分教师缺乏信息技术应用能力 和信息化教学设计能力，制约了 教育信息化的发展。
2024/1/25
28
未来发展趋势预测及建议
智能化发展
随着人工智能技术的不断发展，教育 信息化将向智能化方向迈进，实现个 性化教学和精准评价。
教育信息化优秀ppt课件
2024/1/25
1
目录
• 教育信息化概述 • 基础设施与硬件环境建设 • 软件资源开发与利用 • 教学模式创新与实践探索 • 教师能力提升与专业发展 • 管理机制改革与政策支持 • 总结与展望
2024/1/25
2
01
教育信息处理09720
2、构成应答 构成应答是指为了进行应答选择，需要有一个 构成应答选择的过程，在这个过程中，学生与教师、 学生与学生间可产生一定的相互作用。学生在教师 规定的应答时间内，可自由地构成应答，并通过应 答器的操作将应答的结果传递给教师。
3、构成选择应答
这是选择应答和构成应答的结合。对于给定的问 题，首先让学生理解问题，构成知识，在适当的时候， 给出该问题的预选答案，让学生对问题进行选择应答。 选择应答与构成选择应答有相似之处，也有不同 之处。相似之处是它们都是以选择应答的方法对给定 的问题进行应答。不同之处是，选择应答是在问题给 出后，就要求学生对给出的预选答案进行应答，而构 成选择应答则是首先让学生对给定的问题进行理解、 构成知识，在理解、构成达到一定的阶段后，才让学 生对问题进行应答选择。对预选答案的选择只是学生 向教师传递应答结果的手段。
在人类的学习中，时间是一种最为明显的价值 判断标准。
对教学与学习时间概念的重视，改变了过去在 教育研究中只考虑教师和学生的行为方式而忽视学 生实际参与学习的程度的状况。 从经济学的角度来看，时间是教育过程的投入， 是一种稀缺资源。
大部分的教育和心理测度数据的尺度水平都比较 低，而教学与学习时间是尺度水平最高的比率尺度数 据。布卢姆指出，把时间作为教学与学习研究变量有 两个优点： 1）时间是可测的，可以根据需要，在宏观(年、 月、日)和微观(分、秒)结构上进行精确测量； 2）时间有相同单位和绝对零点。
第五章
学生集团应答分析
本章学习要点
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。在这 个分析中，其着眼点不在一个个学生的应答过程分析， 而在全班学生的应答过程分析。集团应答分析中，不 仅要注重全班学生的应答结果，更应重视全班学生对 给定课题的应答过程。因此，集团应答分析中，应答 的时间特性及其分析具有十分重要的意义。
3、构成选择应答
这是选择应答和构成应答的结合。对于给定的问 题，首先让学生理解问题，构成知识，在适当的时候， 给出该问题的预选答案，让学生对问题进行选择应答。 选择应答与构成选择应答有相似之处，也有不同 之处。相似之处是它们都是以选择应答的方法对给定 的问题进行应答。不同之处是，选择应答是在问题给 出后，就要求学生对给出的预选答案进行应答，而构 成选择应答则是首先让学生对给定的问题进行理解、 构成知识，在理解、构成达到一定的阶段后，才让学 生对问题进行应答选择。对预选答案的选择只是学生 向教师传递应答结果的手段。
在人类的学习中，时间是一种最为明显的价值 判断标准。
对教学与学习时间概念的重视，改变了过去在 教育研究中只考虑教师和学生的行为方式而忽视学 生实际参与学习的程度的状况。 从经济学的角度来看，时间是教育过程的投入， 是一种稀缺资源。
大部分的教育和心理测度数据的尺度水平都比较 低，而教学与学习时间是尺度水平最高的比率尺度数 据。布卢姆指出，把时间作为教学与学习研究变量有 两个优点： 1）时间是可测的，可以根据需要，在宏观(年、 月、日)和微观(分、秒)结构上进行精确测量； 2）时间有相同单位和绝对零点。
第五章
学生集团应答分析
本章学习要点
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。在这 个分析中，其着眼点不在一个个学生的应答过程分析， 而在全班学生的应答过程分析。集团应答分析中，不 仅要注重全班学生的应答结果，更应重视全班学生对 给定课题的应答过程。因此，集团应答分析中，应答 的时间特性及其分析具有十分重要的意义。
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《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）
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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）
《教育信息处理》
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
《教育信息处理》
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
《教育信息处理》
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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。
《教育信息处理》
• 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)
《教育信息处理》
种同时的选择概率。
• 称对一个项目选择s，对另一个项目选择t的概
率分布为联合概率分布。
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三、互信息
• 基于联合熵和条件熵，我们可以定义互信息为： • I（X；Y）=H（X）-H（X|Y ） • 或定义互信息I（X；Y）为 • I（Y；X）= H（Y）-H（Y|X ） • 可以证明，互信息I（X；Y）和互信息I（Y；X）是相等的
• 通过左边轻、右边轻或平衡的判断，每使用一次天平， 不确定程度减少log3＝1．585bit。
• 由此，使用两次天平，所得到的信息量为2×log3＝ 3．170(bit)该信息量小于4．585(bit)。
• 使用三次天平，所得到的信息量为3×log3＝ 4．7555(bit)该信息量大于4．585bit)。它表示，如果 使用三次天平，可完全消除不确定程度，即通过三次 使用天平，可找出不同的小球，解决给定的问题。
• 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）
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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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种同时的选择概率。
• 称对一个项目选择s，对另一个项目选择t的概
率分布为联合概率分布。
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三、互信息
• 基于联合熵和条件熵，我们可以定义互信息为： • I（X；Y）=H（X）-H（X|Y ） • 或定义互信息I（X；Y）为 • I（Y；X）= H（Y）-H（Y|X ） • 可以证明，互信息I（X；Y）和互信息I（Y；X）是相等的
• 通过左边轻、右边轻或平衡的判断，每使用一次天平， 不确定程度减少log3＝1．585bit。
• 由此，使用两次天平，所得到的信息量为2×log3＝ 3．170(bit)该信息量小于4．585(bit)。
• 使用三次天平，所得到的信息量为3×log3＝ 4．7555(bit)该信息量大于4．585bit)。它表示，如果 使用三次天平，可完全消除不确定程度，即通过三次 使用天平，可找出不同的小球，解决给定的问题。