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| 編輯推薦： |
本书内容包括理论基础和实践应用两个部分，辅以大量实例，深入介绍了基于教育数据与信息处理的原理和方法。
首先介绍教育大数据与教育信息处理的理论基础、数学基础、统计学基础和常用处理工具；教育大数据获取的方法，应用数据挖掘等技术手段从教育大数据中获取教育信息。然后分别介绍了教材分析、课堂信息处理、学生评价信息处理、调查问卷分析、自适应考试与评价；后介绍大数据思维及其在教育中的应用。
本书图文并茂、结构清晰、实例丰富、通俗易懂。每章附有习题，可以作为高等院校教育技术专业及教育类、师范类相关专业教材使用。
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| 內容簡介： |
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本书为教育技术类专业教材，包括理论基础和实践应用两部分内容。本书结合大量的实例，在介绍教育数据及信息处理的理论基础、数学基础和常用处理工具等内容的基础上，重点介绍教材分析、课堂信息处理、学生评价信息处理、教育调查问卷的设计及数据处理、信息化考试与评价及大数据在教育中的应用等内容。本书图文并茂、结构清晰、实例丰富、通俗易懂，每章附有课后任务。本书既可作为高等院校教育学相关专业的教材，也可作为各类在职教师和学校管理人员培训用书，还适合对教育信息处理感兴趣的各类人员使用。
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| 關於作者： |
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李晓东教授，省级教学名师，教育部高校教育技术专业教学指导委员会委员;《教育技术学专业教学质量国家标准》研制组成员;中国教育技术协会信息技术教育委员会常务理事;中国人工智能学会智能教育技术委员会常务理事。
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| 目錄：
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章概论
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
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
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
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
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
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、 ST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
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SP表分析方法
一、 SP表的功能
二、 SP表的制作
三、 SP表的性质
四、 SP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、 从精确到模糊
三、 从因果到相关
课后任务
第八章教育调查问卷信息处理
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
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
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
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| 內容試閱：
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多年从事教育信息处理课程教学及相关研究的经历让我们深刻认识到相关课程领域教学内容变革的紧迫性，由此提笔成书。书中大部分内容是编著者团队在十多年的各类本科及研究生教改项目中的研究与实践成果。编著者主讲的“教育信息处理”课程于2010年被评为省级精品课程，本书作为省级精品课程建设及后续相关教改项目的成果之一，试图比较全面、系统地介绍教育数据、信息处理的理论和方法及的研究成果。本书内容从入门到提高，由浅入深，在介绍教育数据、信息处理理论的基础上，重点介绍了教材分析、课堂教育信息处理、学生评价信息处理、教育调查问卷信息处理、信息化考试与评价、大数据在教育中的应用等内容。
本书在编写中力求从实际出发，选用大量的教育数据、信息处理的应用案例； 在内容叙述方面，力求通俗易懂，图文并茂，使教师易教、学生易学。
本书有以下特点。
，突出实用性。不论是在结构安排还是在内容取材上都具有很强的应用价值，与各级各类教师的工作和科研密切相关。
第二，注重理论与实践相结合。本书采取“理论 实践”的模式，基本上每一章节都采取“理论 案例”的形式。
第三，内容符合时代要求。本书力求适应时代的发展，讲解了多种运用现代教育技术与信息技术进行教育信息处理的方法，并列举了实际教学的大量典型案例。
全书共十章，章至第四章为理论基础部分，章介绍了教育大数据、教育信息及其处理的相关知识，第二章介绍了教育大数据及信息处理所需的数理基础知识，第三章介绍了教育测量的相关理论与方法，第四章介绍了常用数据处理工具在教育信息处理中的应用等内容。第五章至第十章为实践应用部分，第五章介绍了教材分析的常用方法，通过实例说明运用解释结构模型法和目标矩阵法进行教材分析的方法与特点； 第六章介绍了课堂信息的采编方法、处理方法与步骤，并给出课堂信息采集、处理、评价分析的完整案例； 第七章以案例的方式介绍了学生评价及SP表分析方法； 第八章介绍了调查问卷设计及分析等信息的处理方法，并以具体的案例说明调查问卷的设计、实施与终信息处理的完整过程； 第九章介绍了信息化考试及智能组卷、出题等相关的理论与方法； 第十章介绍了大数据思维及其在教育中的应用等内容。
本书既可作为高等院校教育学相关专业的教学用书，也可作为各类在职教师和学校管理人员培训用书，还适合对教育信息处理感兴趣的各类人员使用。
本书由李晓东、韩玲玲统稿，李晓东编著了、二、六章，韩玲玲编著了第三、五、九、十章，韩玲玲、袁晓蕾编著了第七章，刘明慧编著了第四、八章。
孟庆红、刘明明、徐志丹、赵静娟、马红、杜娟、李立垚和曲艳红、刘丽丹老师参与了相关的教改项目并为本书提供了相关的实验数据及参考资料，学生杜杭进行了数据验证工作，在此谨向他们致以衷心的感谢。
本书在编写过程中参考了大量的相关文献和资料，在此向原作者表示诚挚的感谢。
由于编著者经验不足，编写时间仓促，书中疏漏之处在所难免，恳请读者批评、指正。
编著者
2020年10月28日
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