1.信息化新核心（NCC）课程|新电商系列教材
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内容简介
本书分十六章，内容包括：教育信息技术纲要、教育信息概述、教材分析、教学分析、测试与测试理论、数据与数据分析、相关分析、因子分析、聚类分析等。
章节目录
- 封面
- 书名页
- 版权页
- 前言
- 目录
- 绪论 教育信息技术纲要
- 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 教育信息的结构形式
- 第四节 教育信息处理的对象
- 第五节 教育信息处理的方法
- 第六节 教育信息处理的数学方法
- 第二章 教育信息熵
- 第一节 概述
- 第二节 相对熵与冗余度
- 第三节 熵函数的展开
- 第四节 熵模型
- 第五节 测试问题的信息量
- 第六节 教学过程的信息量分析
- 第七节 教育中质的数据信息量分析
- 第八节 CAI课件中的信息熵
- 第三章 教材分析
- 第一节 概述
- 第二节 教材结构化的分析方法
- 第三节 利用图表示系统结构
- 第四节 用ISM 法分析教材结构
- 第五节 ISM 分析实例
- 第六节 目标矩阵
- 第四章 教学分析
- 第一节 概述
- 第二节 逐语记录
- 第三节 分类分析
- 第四节 时序列分析
- 第五节 S-T分析
- 第五章 测试与测试理论
- 第一节 测试的意义与分类
- 第二节 测试数据的统计测度
- 第三节 测试数据应具备的特性
- 第四节 测试数据的变换
- 第五节 项目反应理论基础
- 第六节 各种项目反应模型
- 第七节 能力参数与项目参数的估计
- 第八节 项目反应理论与计算机
- 第六章 学生集团应答分析
- 第一节 应答分析系统构成
- 第二节 应答分析系统的教学应用
- 第三节 集团应答曲线
- 第四节 集团应答曲线群
- 第七章 教育信息的结构分析
- 第一节 概述
- 第二节 S-P表
- 第三节 S-P表的应用
- 第四节 IRS分析
- 第五节 IRS图的应用
- 第八章 数据与数据分析
- 第一节 数据的尺度和类别
- 第二节 数据分析
- 第三节 数据的可视化处理
- 第四节 多元分析概述
- 第九章 相关分析
- 第一节 概述
- 第二节 顺序位相关分析
- 第三节 相关系数的计算与表示
- 第四节 相关系数的置信区间
- 第五节 使用相关系数的误区
- 第十章 回归分析
- 第一节 概述
- 第二节 直线回归
- 第三节 回归直线的界限
- 第四节 指数曲线回归与多项式回归
- 第五节 多元回归
- 第十一章 主成分分析
- 第一节 概述
- 第二节 主成分分析中的理论
- 第三节 主成分分析的过程
- 第四节 两变量的主成分分析实例
- 第十二章 因子分析
- 第一节 概述
- 第二节 因子模型及其特性
- 第三节 求解因子模型
- 第四节 因子分析的诸项操作
- 第五节 学生成绩的因子分析
- 第十三章 聚类分析
- 第一节 概述
- 第二节 聚类分析的类别和方法
- 第三节 距离
- 第四节 树状图
- 第五节 聚类分析的流程
- 第六节 不同相似性量度的聚类分析（案例）
- 第十四章 判别分析
- 第一节 概述
- 第二节 判别函数
- 第三节 相关比与判别分析
- 第四节 三种不同的判别分析的实例
- 第五节 Mahalanobis距离判别
- 第十五章 数量化技术
- 第一节 概述
- 第二节 基于数值的数量化——数量化Ⅰ类
- 第三节 基于分类的数量化——数量化Ⅱ类
- 第四节 基于相关性的数量化——数量化Ⅲ类
- 第五节 基于自身比较的数量化——数量化Ⅳ类
- 第六节 数量化与多元分析
- 第十六章 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与整体教学
- 第四节 不同学科的GSR
- 第五节 教学过程中的GSR
- 参考文献
- 封底
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教育信息处理是2021年由北京师范大学出版社出版,作者傅德荣等。
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