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2025-01-19 21:52本頁面
【正文】 體育）與其他各組數(shù)據(jù)的頻度分部不同，其頻度幾乎都集中在教師的提示和指示的行程為上。正如前面所提到的那樣，本分類系統(tǒng)是基于語言行為的分類系統(tǒng)，對于體育教學中的某些行為沒有列入。 除組（ 2）的頻度分布外，其他各組的頻度分布形狀大體相同。所需注意的是，組（ 1）中，類別 1， 2的頻度分布與其他各組正好相反，即教師的提示少于教師的指示，這是由于指導教師的原因，與之相同的組（ 4）就不是這樣的頻度分布。 從提問來看，與組（ 5）的算術(shù)教學相比較，組（ 1）、（ 4）的社會教學中，狹義的提問較少，這種傾向與課程的性質(zhì)有關(guān)。 五、 CAI課件中的信息量 （ 1） 設學習者對具有兩種預選答案問題的應答分布為： （ 1/2， 1/2） 其信息熵為 （ 2） 設學習者對具有三種預選答案問題的應答分布為： （ 1/2， 1/4， 1/4） 其信息熵為 （ 3）設學習者對具有四種預選答案問題的應答分布為： （ 1/2， 1/4， 1/8， 1/8） 其信息熵為 （ 4）設學習者對具有四種預選答案問題的應答分布為： （ 1/4， 1/4， 1/4， 1/4） 其信息熵為 （ 5）設學習者對具有五種預選答案問題的應答分布為： （ 2/5， 1/5， 1/5， 1/10， 1/10） 其信息熵為 H=。 均勻分布的 H最的（如 4所示），但這是在相同答案數(shù)情況下的比較。 2. 課件評價 從問題、課件所具有的學習功能來看，問題的信息量越大，表示學習者應答分布的分散性越大，問題的信息量越小，表示學習者應答分布越集中。 設某一問題學習者的應答分布為： （ 1/5， 1/5， 1/5， 1/5， 1/5） 這種分布具有最大信息熵。它表示學習者的應答選擇十分分散。這樣的問題具有較大的“迷惑性”，學習者在選擇應答時，需要進行認真的思考才能予以選擇。這樣的問題促使學習者進行深入的思維。對課件而言，這是一個很好的問題。 若某一問題的學習應答分布為 （ 1， 0， 0， 0， 0） 這種分布的熵為零。它表示學習者的應答全部集中在第一個預選答案。顯然，這樣的問題學習者在選擇應答時，可以不需進行更多的思考，非常輕松的給予應答。從學習者的學習考慮，這不是一個很好的問題。 學習狀態(tài)的描述 3. 學習狀態(tài)的描述 學生學習狀態(tài)的有效描述和判斷，對改善教學過程、提高教學效果是極為重要的。特別在 CAI學習過程中，學習的控制不是由教師根據(jù)對學生的觀察結(jié)果來進行，而是由計算機自動的進行的，學生的學習狀態(tài)如何描述、怎樣判斷，對學習過程的開展更具有重要意義。 教學過程的開始階段，由于學生剛進入一個全新的領(lǐng)域，需要對學習內(nèi)容有一個了解、適應的階段，這時候，學生的學習處于一種不穩(wěn)定狀態(tài)。這種狀態(tài)下，學習內(nèi)容的變換不宜過大，學習的速度應適度，學習的提示要仔細些。經(jīng)過一段學習後，學生的學習趨于穩(wěn)定狀態(tài)，學習內(nèi)容、學習速度、提示方法應作相應的調(diào)整。教學過程應根據(jù)教學目標的要求、學生的學習狀態(tài)變化予以有效的展開。 學習過程中學生學習狀態(tài)的描述和判斷應根據(jù)學習過程中的各種應答信息的收集、處理來實現(xiàn)。學習過程中，學生的應答情況可以作為一個子系統(tǒng)來處理，利用該子系統(tǒng)信息熵的變化情況，可以有效的判斷學生學習狀態(tài)的變化。 學生的學習處于不穩(wěn)定的狀態(tài)時，學生對問題的應答具有較大的隨機性，與之相應的信息熵也較大。學習趨于穩(wěn)定后，回答問題的確定性增加，相應的信息熵隨之減少。圖（ a）所表示的狀態(tài)是一種不穩(wěn)定的學習狀態(tài)。圖（ b）中，學生應答的信息熵很快的邊小，表示學生的學習迅速的進入穩(wěn)定狀態(tài)。
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