简介:实用汉语水平认定考试(简称C.TEST)是用来测试母语非汉语的外籍人士在国际环境下社会生活以及日常工作中实际运用汉语能力的考试。由于C.TEST的考试题目公开,题库数量较小,所以通过一般标准化考试采用的在部分目标被试中实施预测(fieldtest)的方法来获取考试题目的难度参数存在困难。然而,人工神经网络技术作为现代人工智能研究的成果,在预测(prediction)领域发挥了很大作用。本文选取C.TEST(A—D级)的阅读理解题目作为研究材料,运用人工神经网络技术对其难度进行预测,得到了网络预测难度值与实际考试难度值显著相关的研究结果。这一结果表明,利用人工神经网络模型对语言测验的题目难度等参数进行预测是可行的。
简介:摘要当前教育管理的一个重要问题是在于教育管理需要专业化的先进管理工具和技术,教育管理的改进和提升关键在于应用现代信息技术手段,为教育管理决策提供高效、专业化的实现平台。该文首先澄清教育管理的“工具理性”等理论认识问题工具理性是教育管理实现其管理价值必需的策略与手段;其次在四个维度(目标、任务、方法、效益)上解析教育管理的逻辑框架,探讨大数据的基本特征及其对教育管理的深刻影响,在此基础上,探索构建以“主体、对象、资源、目标”为核心要素的教育大数据管理模式,进而讨论符合教育大数据管理特点的行动路线图,得出初步的意见在当今大数据时代,教育管理应全面走向数据挖掘与大数据引向,实现教育管理理论、手段、技术和文化上的方式转变与模式创新。