北大一智-教育大数据

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教育大数据教育研究教学增量素质指数

教学管理量化学生认同评课议课

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数量方法

大数据时代培训，辅导和考试教学增量模型教学有效性和教师评测学生素质测试和分析认知分析和智能人才发现和预测

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评课议课 学生认同 考试成绩

教学增量分析和教学有效性分析是基于数据的量化模型。数据是通过分析教师教课，学生考试和问卷获取的。我们量化系统化的测量以下三个方面：

教学增量模型 = 函数 （评课议课，学生认同，考试成绩）

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考题 知识点 考生数 最高分 最低分 平均分 标准差 难度 区分度18_ 表达 写作 1872 20 0 14.69 1.51 .73 .09

考题 26， 18_ 表达： 该题考点不清晰，区分度差。即使把评分分成三部分，还没有解决写作评分的基本问题 - 评分的纬度和属性。小题分数据应

用

教育管理决策大数据因材施教——精细分析学生各科的强弱基于网上阅卷的小题分数据小题分数据应

用

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量化分析学生类型和特性 - 基于网上阅卷的小题分数据  数理类 人文类 语言类数学 0.741    

物理 0.824    

化学 0.809    

生物 0.659 0.378  

地理 0.313 0.651  

历史   0.649 0.311

政治   0.593 0.435

英语     0.506

语文     0.646

小题分数据应

用

教育管理决策大数据增量模型在教师评测上的一个应用案例科学量化的教育增量模型才能公正的衡量评测教师图左是一个班级的总分比较，图右是素质预期比较总分比较认为数学没有进步，增量模型证明数学教学的成就下面结果显示总分比较和增量模型的不同结果和显著区别小题分数据应

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析 教育决策管理教学增量教师评测教师培训素质指数考试分析素质题库网上学习慕课学生复习辅导

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北京一智教育科技有限公司是从事教育培训的专业机构，依托北京大学教学和科研的丰厚资源，得到北京大学语文教育研究所的学术支持，拥有全国一流的师资和先进的理念，在中小学语文教师培训、学科建设，以及学生的语文学习辅导等方面，成效显著，卓尔不群。公司主要人员来自北大，致力于传播北大语文所对于中国语文教育改革发展的先进理念，成功经验和最新科研成果，力争使其在全国最大范围内得到应用，从而恢弘中文，立德树人，造福社会，引领未来。