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全新全球教育治理大数据量化研究方法教程胡洁9787308227292
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单元全球教育治理与教育大数据
节全球教育治理与教育大数据简介
一、全球教育治理简介及发展
二、教育大数据简介及发展
节练
第二节国际组织科学数据比较分析
一、经合组织(OECD)科学数据
二、联合国教科文组织(UNESCO)科学数据
三、欧盟(EU)科学数据
四、国际科盟(SI)科学数据
五、国际科学技术数据委员会(CODATA)科学数据
六、世界数据系统(WDS)科学数据
节练
第三节PISA与全球教育治理发展
一、PISA简介及发展
二、PISA实施全球教育治理的路径
三、PISA对全球教育治理的影响
节练
本单元结与题测试
第二单元机器学习算法与教育数据挖掘
节预处理之数据集成与缺失值处理
一、数据集成(DataIntegration)
二、缺失值处理(MissingValueHandling)
节练
第二节机器学习的分类
一、监督学习
二、无监督学习
三、半监督学习
节练
第三节模型的评估与能度量
一、欠拟合与过拟合(Over-fitting&Under-fitting)
二、模型的评估和能度量
三、正则化
节练
第四节常见机器学习方法概览
一、决策树(DecisionTree)
二、分类与回归树(ClassificationandRegressionTree)
三、提升树(BoostingTree)
四、梯度提升决策树(GradientBoostingDecisionTree)
五、K均值聚类算法(K-means)
节练
第五节支持向量机(SupportVectorMachine)
一、发展历程
二、基本原理
三、支持向量机递归特征消除
节练
第六节机器学习的Python程序语言实现
一、Python程序语言概述
二、常用的机器学算法
三、常用的机器学习库
节练
第七节机器学习与全球教育治理
一、机器学习在全球教育治理中的运用
二、机器学习在全球教育治理中的优势
节练
本单元结与题测试
第三单元EBDCES:一种基于教育大数据的学生核心素养评估软件
节EBDCES软件简介
节练
第二节EBDCES操作步骤
一、软件安装与设置
二、数据提取
三、数据预处理
四、SVM、SVM-RFE和SVM-RFE-CV的使用
节练
第三节EBDCES代码源文件
一、数据提取
二、删除样本缺失值
三、删除变量缺失值
四、连续型变量的标准化和离散型变量的哑变量处理
五、KNN填充
六、中位数填充
七、SVM
八、SVM-RFE
九、SVM-RFV-CV
节练
本单元结与题测试
第四单元结构方程模型和多层中介分析方法
节结构方程模型
……
胡洁 女,入选“世纪人才支持计划”,浙江大学外国语言文化与国际交流学院“百人计划”研究员、博士生导师。主要从事英语教育、教育技术、全球教育治理研究;先后主持社会科学项目2项,获得
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