第一章概论 本章导读 本章介绍教育信息的概念、类型、特点和信息的量化，重点讨论教育大数据与信息处理的内容和方法，在明确大数据和教育大数据相关概念的基础上，对教育大数据的分类和结构进行讲解。 学习目标 （1） 了解数据、大数据及信息的定义。 （2） 区分数据与信息的概念。 （3） 理解教育大数据与信息处理的特点和采集方法。 （4） 掌握教育大数据与信息处理的内容和方法。 第一节数据及教育大数据 一、 数据与大数据的含义 一般来讲，数据是指对客观事件进行记录并可以鉴别的符号，是对客观事物的性质、状态以及相互关系等进行记载的物理符号或这些物理符号的组合。它是可识别的、抽象的符号，是用于表示客观事物的未经加工的原始素材。数据经过加工处理成为可以被人们认知的对象后就成为信息。 大数据(big data)是指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合研究机构高德纳咨询公司（Gartner group）给出的定义： “大数据是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。”大数据并非单一的数据或技术，而是数据和大数据技术的综合体。大数据技术主要包括数据采集、数据存储和管理、数据处理与分析、数据安全和隐私保护等内容。 大数据是一个新生事物，目前尚处在逐渐被认识、被应用的初始阶段，还未形成公认的定义。其产生之初是计算机（IT）行业的技术术语，被定义为这样的数据集： 其规模巨大到无法通过人工在合理时间内达到截取、管理、处理并整理成为人类所能解读的信息。大数据技术在很多领域都拥有非常广阔的应用前景，对海量数据进行模型构建，有利于挖掘事物的变化规律，准确预测事物的发展趋势，并进行及时有效的干预。 随着大数据理念的传播及其应用的逐步深入，大数据的内涵也在不断变化和拓展。人们逐渐认识到，大数据不仅是一种技术，也是一种能力。此外，大数据还是一种思维方式，让数据成为人类思考问题、决策行为的基本出发点。实际上，大数据正在演变为一种社会文化，即人人生产数据、人人共享数据、人人热爱数据、人人管理数据的文化，这种文化正在潜移默化地影响着各个行业。 二、 大数据的特点 大数据有五个特点： 价值高(value)、容量大(volume)、速度快(velocity)、种类多(variety)、真实性(veracity)，一般称为5V。 （1） 价值高。价值高是大数据的核心特点。相比于传统的数据，大数据最大的价值在于通过从大量不相关的各种类型的数据中，挖掘出对未来趋势与模式预测分析有价值的信息，并通过机器学习方法、人工智能方法或数据挖掘方法进行深度分析，发现新规律和新知识，并运用于教育、医疗等领域，从而最终达到改善社会环境、提高生产效率、推进科学研究的目的。 （2） 容量大。数据存储单位从过去的GB到TB(1024GB)，乃至现在的PB(1024TB)、EB(1024PB)级别。随着信息技术的高速发展，数据开始爆发性增长。社交网络、各种智能工具、服务工具等，都成为数据的来源。例如，著名的淘宝网近4亿的会员每天产生的商品交易数据约20TB。 （3） 速度快。随着现代感测技术、互联网技术、计算机技术的发展，数据生成、储存、分析、处理的速度远远超出人们的想象，这是大数据区别于传统数据或小数据的显著特征。 （4） 种类多。与传统数据相比，大数据的数据来源广、维度多、类型复杂，在各种机器仪表自动产生数据的同时，人们自身的生活行为也在不断创造数据； 不仅有单位内部的业务数据，还有相关的海量外部数据。 （5） 真实性。大数据有可靠的真实性，由于其全面、完整的表现形式，可以避免抽样数据的误差。 三、 教育大数据 大数据正在实现人类工作、生活与思维的大变革，其“威力”也强烈地冲击着整个教育系统，正在成为推动教育系统创新与变革的颠覆性力量。在过去的十年里，教育者和管理者已经在使用信息技术手段优化和管理教学及学校，很多机构也在使用移动设备、在线评估系统、数字化课程和数字白板等来推进教学。教育领域中的数据因其数量、种类和速度，越来越被系统地、独立地加以看待，逐渐成为真正有应用价值的教育大数据。我国教育领域的发展与改革正面临前所未有的挑战，大数据与教育的结合已是时代发展的必然要求。 (一) 什么是教育大数据 目前，学术界对教育大数据(big data in education，BDE)的概念尚未有明确的界定。所谓教育大数据，特指教育领域的大数据，即整个教育活动过程中所产生的及根据教育需要采集到的、一切用于教育发展并可创造巨大潜在价值的数据集合。教育大数据直接产生于各种教育活动(包括教学活动、管理活动、科研活动和校园活动等)中，每个教育利益相关者既是教育数据的生产者也是教育数据的消费者。 首先，这里的教育是“大教育”的概念，具有全员(从全日制学生到全民，面向所有人)、全程(从学前教育到终身教育，服务于各个教育阶段)、全方位(家庭、学校、社会“三位一体”，无处不在，虚实融合)的特点。 其次，教育大数据有四大来源： 一是在教学活动过程中直接产生的数据，如课堂教学、考试测评和网络辅助教学中的数据； 二是在教育管理活动中采集到的数据，如学生的家庭信息、学生的健康体检信息、教职工的基础信息、学校的基本信息、学校的财物信息和设备资产信息等数据； 三是在科学研究活动中采集到的数据，如论文发表、科研设备运行、科研材料采购与消耗等数据； 四是在校园生活中产生的数据，如餐饮消费、上机上网、复印资料和健身洗浴等数据。 再次，教育大数据要能服务教育发展，具有教育目的性，而不是盲目地囊括一切数据。教育活动过程中也会产生大量无意义的噪声数据(noisy data)，因此需要根据教育应用目的进行数据的过滤与整理，为后期的深度挖掘与分析做好准备。 最后，教育大数据之“大”并不是指数量之大，而是强调“价值”之大，即能从繁杂的教育数据中发现相关关系、诊断现存问题、预测发展趋势，发挥教育大数据在提升教育质量、促进教育公平、实现个性化学习、优化教育资源配置和辅助教育科学决策等方面的重要作用。 (二) 教育大数据的特性 与传统教育数据相比，教育大数据的分析处理更加复杂多样，应用更加多元深入。 传统教育数据的采集往往是阶段性的，多在用户知情的情况下(非自然状态下)进行，分析的手段多采用简单的汇总统计和比较分析，关注的重点是受教育者的群体特征以及国家、区域、学校不同层面教育发展的整体状况。在大数据时代，移动通信、云计算、传感器和普适计算等新技术将逐步融入教育的全过程，可以在不影响师生教学活动的情况下实时、持续地采集更多微观的教与学的过程性数据，如学生的学习轨迹、在每道作业题上停留的时间、教师讲课时微笑的次数等。 教育大数据的数据结构更加混杂，常规的结构化数据(如成绩、学籍、就业率和出勤记录等)依旧重要，但非结构化数据(如图片、视频、教案、教学软件和学习游戏等)也将占据越来越重要的主导地位。 与电子商务、交通、医疗等领域的大数据相比，教育大数据的特性主要表现在以下三个方面。 （1） 教育大数据的采集呈现高度的复杂性。教育活动是人类社会中一种特殊的实践活动，主客体关系复杂、不稳定，教育过程呈现复合结构。教育业务复杂，无标准化的操作流程和模式，创新人才的培养又需要更多元化、创新性的教学模式与方法。由于缺少商业领域标准化的业务流程以及存在学习方式的多样性和学习地点的不确定性，导致教育大数据的采集变得异常复杂。 （2） 教育大数据的应用需要高度的创造性。大数据在重塑教育方面具有无限的潜能，而潜能的发挥需要打破数据分析与应用的常规思维，发挥更多的创造性。教育关乎国计民生，而教育问题又异常复杂，需要一大批教育大数据研究者与实践者，充分发挥其创造性，将数据挖掘、学习分析、人工智能、数据可视化等先进技术与教育现实问题结合，方可破解当前教育发展的难题。 （3） 教育大数据注重相关关系，更要强调因果关系。专家舍恩伯格博士认为，大数据时代的一个最重要转变就是从因果关系转向相关关系，不再需要从事实中寻求原因，而要从看似无关的数据中发现某种相关关系。在商业领域，注重相关关系的挖掘或许可以更迅速、更直接地达成预期目标。然而教育以培养人为根本目的，不仅要“知其然”，更要“知其所以然”。唯有洞察到教育问题产生的本质原因，才可能从根本上寻求解决之道。 四、 教育大数据的分类与结构 与传统教育数据相比，教育大数据的来源更加多样化，不仅数量庞大、格式不一，而且质量良莠不齐。数据采集是教育大数据应用的基础，采集到的数据范围和质量影响着数据挖掘和学习分析的结果。因此，在教育大数据采集环节必须规范数据格式并进行初步预处理，以便于后续教育大数据的存储、管理与应用。首先必须在数据的源头上把好质量关，规范原始数据采集的范围和质量。 (一) 教育大数据的分类 教育大数据有多种分类方式。从数据产生的来源来看，包括教学类数据、管理类数据、科研类数据以及服务类数据。从数据产生的技术场景来看，包括感知数据、业务数据和互联网数据等类型。从数据结构化的程度来看，包括结构化数据、半结构化数据和非结构化数据。结构化数据适合用二维表存储； 图片、视频、文档等非结构化数据则不适合用二维表存储。从数据产生的环节来看，包括过程性数据和结果性数据。过程性数据是活动过程中采集到的、难以直接量化的数据(如课堂互动、在线作业、网络搜索等)，结果性数据则常表现为某种可量化的结果(如成绩、等级、数量等)。 多年来，国家采集的教育大数据主要以管理类、结构化和结果性数据为主，重点关注宏观层面教育发展的整体状况，为我国制定教育政策、推动教育发展起到了积极的作用。然而随着大数据时代的到来，国际社会对教育大数据作为战略资产的地位越来越认可和重视，教育大数据的全面采集与深度挖掘分析就变得越来越重要。教育大数据采集的重心将向非结构化、过程性数据转变。这些数据无论从数量和增长速度上，还是从潜在的价值上来看，都将远远超越传统的教育数据。 (二) 教育大数据的结构 整体来说，教育大数据可以分为四层，由内到外分别是基础层、状态层、资源层和行为层。其中，基础层存储国家教育基础性数据，包括教育部2012年发布的七个教育管理信息系列标准中提到的所有数据，如学校管理信息、行政管理信息和教育统计信息等； 状态层存储各种教育装备、教育环境以及教育业务的运行状态信息，如设备的能耗、设备故障与运行时间、校园空气质量、教室光照和教学进程等； 资源层存储教育过程中建设的各种形态的教学资源，如PPT课件、微课、教学视频、图片、游戏、教学软件和试题试卷等； 行为层存储教育相关用户(如教师、学生、教研员和教育管理者等)的行为数据，如学生的学习行为数据、教师的教学行为数据、教研员的教学指导行为数据以及管理员的维护行为数据等。 当前，国际知名的大数据教育应用典型案例当属美国普渡大学的“课程信号”项目。普渡大学通过研发“课程信号”平台，实现学生课程学习数据的全程采集和汇聚。同时，提出了一种成功预测算法来分析学生课程学习的成功概率。教师可以根据预测结果采取有针对性的干预措施(交流反馈、推荐学习资源等)，最终提高学生的学习成功率和新生保有率(入学的大一新生在结束大一课程后仍在这所大学继续就读的比例)。 近年来，国内一些高校也已经开始应用大数据技术辅助教育教学管理。华东师范大学开发了餐饮预警系统，通过持续跟踪学生的餐饮消费数据，发现有潜在经济困难的学生，对其进行短信慰问并提供必要的帮助。浙江大学对学校资产数据进行持续跟踪、整理和分析，形成权威、可靠的资产数据报告，同时提供资产数据查询和分析服务。清华大学重点关注学生成长数据的采集整理与分析应用，如针对进校时成绩很优秀的一批学生，追踪其在大学四年的各种数据，观察其成长路径，或者对毕业时表现很优秀的学生进行回溯等。 第二节信息及教育信息 一、 信息的含义 1928年，哈特莱在《信息传输》一文中将“信息”一词作为科学术语提出并使用。他认为： 信息是指有新内容、新知识的消息。著名控制论专家维纳(N.Wiener)教授在其著作《控制论——动物和机器中的通信和控制问题》中描述： 信息是我们在适应外部世界、控制外部世界的过程中，同外部世界交换内容的名称，信息就是信息，既非物质，也非能量。信息是物质、能量及其属性的标识。英国学者阿希贝(W.B.Ashby)提出： 信息是集合的变异度。他认为信息的本性在于事物本身具有变异度。意大利学者郎高（G．Longo）在《信息论： 心得趋势与未决问题》中指出： 信息是反映事物构成、关系和差别的东西，它包含在事物的差异之中，而不在事物的本身。 迄今为止，信息的概念仍然没有一个标准的定义。在教育领域中较权威的定义是美国数学家、信息论创始人香农(C．E．Shannon)给出的“信息是熵的减少”，即信息可以消除对事物认识的不确定性，并将消除不确定程度的多少作为信息量的量度。他还提出了信息量的概念和信息熵的计算方法，从而奠定了信息论的基础。 (一) 信息、消息和信号 消息是信息的外壳，信息是消息的内核。消息多指动态的、最近发生的事情。一条消息是否包含信息，还与消息接收者的知识状况有关，信息是消息接收者从消息中得到的新知识。接收者得到一条无法理解的消息并未从中得到信息。 例如，一个参加高考的学生在未获得录取结果之前，他的录取情况存在不确定性，录取通知书使他得到消除这些不确定性的信息。可见消息中包含的信息具有能够消除接收者的不确定性、增加其确定性的意义和作用。 又如，甲告诉乙说： “你考上了公务员”，那么乙就获得了信息，如果丙又告诉乙同样的话，此时，对乙来说，他只是得到了一条消息，并没有获得其他任何信息。其实乙获得信息还有一个前提条件，就是乙参加了公务员考试。如果乙根本没有参加公务员考试，也就不可能考上公务员，甲的话对乙来说就没有包含任何信息。在这个事件当中，“考上了公务员”是对考试结果的一种描述，而考试的结果不只一种，可见乙在得到消息之前存在不确定性。在得到消息之后，只要甲没说错，乙的不确定性就消除了，也就获得了信息。 信息与消息的关系如下。形式上传输消息，实质上传输信息； 消息具体，信息抽象； 消息是表达信息的工具，信息载荷在消息中，同一信息可用不同形式的消息来载荷； 消息可能包含丰富的信息，也可能包含很少的信息。 信号(也称为讯号)是运载消息的工具，是消息的载体。信号把消息变换成适合信道传输的物理量，可测量、可描述、可显示，它携带着消息，是消息的运载工具。信号包含光信号、声信号、电信号、生物信号等。例如，古代人利用点燃烽火台上的可燃物而产生的滚滚狼烟，向远方军队传递敌人入侵的消息，这属于光信号； 当我们说话时，声波传递到他人的耳朵，使他人了解我们的意图，这属于声信号； 遨游太空的各种无线电波、四通八达的电话网中的电流等，都可以用来向远方传达各种消息，这属于电信号； 蚂蚁通力合作进行食物的搬运，它们彼此沟通交流，这属于生物信号。 而信息与信号也有着本质的区别，信号是载荷信息的实体。例如，“2016年‘神舟’十一号宇宙飞船发射成功”这种关于“神舟”十一号发射成功的信息，用汉字“中国2016年成功发射‘神舟’十一号宇宙飞船”的消息来表述，然后通过Internet网络传送给另一地的接收者。由于汉文消息不能直接在Internet网络的传输信道中传输，一般需先将汉字变换成二进制码，再转换成适合信道传输的物理量(信号)，才能在信道中传输。此时，这个称为信号的物理量负载着汉字消息，表述了中国2016年成功发射“神舟”十一号宇宙飞船的状况。在其接收端，通过各种反变换，在无干扰情况下就可恢复出原汉字消息——“中国2016年成功发射‘神舟’十一号宇宙飞船”。接收者收到后，就消除了原有的不确定性，从而获得了信息。 信号是信息的载体，信号是消息的物理体现。在通信系统中，系统传输的是信号，但本质内容却是消息，消息包含在信号之中。通信的结果是消除或部分消除不确定性，从而获得信息。 (二) 数据、信息和知识 一般来讲，数据是对客观事物、事件的记录和描述，是可由人工或自动化手段进行处理的数字、文字、图形、图像、声音等符号的集合。数据使用约定俗成的关键字，对客观事物的数量、属性、位置及其相互关系进行抽象表示，以适合在这个领域中用人工或自然的方式进行保存、传递和处理。例如，一个学校收集和存储了学生选课信息的相关数据，包括序号、选修课程名称、姓名、学号、成绩、日期等数据元素(见表11)。管理系统存储了大量的相关数据，为更高层次的理解奠定了基础。 表11学生选课信息 序号 选修课程名称 姓名 学号 成绩 日期 1 计算机辅助教育 齐新宇 201801001 95 2019．7．10       信息是客观事物属性的反映。数据是信息存在的一种形态或一种记录形式，是经过加工处理并对人类客观行为产生影响的表现形式。数据是反映客观事物属性的记录，是信息的具体表现形式。事物的属性大多是通过数据表示的。数据经过加工处理之后成为信息。而信息必须通过数据才能传播，才能对人类有影响。例如，不同课程、姓名和成绩等数据就提供了学生的不同信息，通过计算每名学生的平均成绩，就可以进行学生成绩排序（见表12）。 表12数据聚集形成信息 序号 姓名 学号 平均成绩 1 王强 201801021 98 2 张一 201801041 97续表 序号 姓名 学号 平均成绩 3 王丽 201801006 95 4 齐新宇 201801001 90     知识不同于数据、信息及分析，它可以来源于数据、信息及分析的任一层次，也可以从现有知识中通过一定的逻辑推理得到。应用人工智能技术可以进行数据挖掘，能够从数据中发现隐藏的趋势或不寻常的模式。 数据是形成信息和知识的源泉。知识是人们从实践经验中总结出来且被新的实践所证实的规律及经验的总结，是可以用于推理的规则。知识是事物运动状态和方式在人们头脑中一种有序的、规律性的表达，是信息加工的产物。知识具有的普遍性不会随时间变化而变化，在条件不变的情况下，知识是稳定的、可重复利用的。知识是对意识的反映，是对经过实践证明的客体在人的意识中相对正确的反映。知识的特点是可以共享，可以越过时空传递，可以重复使用，可以再生。知识是经过科学思维加工，以及人类经验总结而来的，是信息的一个子集。 信息是客观世界中各种事物的状态和特征的反映，是与问题相关的数据，可以以文本、图形、图像、音频、视频等形式记录下来，能通过媒介进行传输。从上述概念描述中可以发现，数据强调形式，是以“怎样、多少、哪个、是或不是”的描述方式来表现的； 信息注重内容，是以“何事、何时、何地、谁”来表现的； 知识反映规律性，是以“怎么办、为什么”的方式形成的。数据的基本特征是具备可处理性，需经过科学的验证、处理和提炼才能成为信息。在传播与使用的过程中，信息的时效性与相关性会改变(提高或降低)信息的价值，有些信息随着时间的推移与大众的广泛传播而降低价值，也有些信息随着广泛传播而提高价值。 二、 信息的特点 现在是一个信息社会 ，信息更新的速度极快，没有信息就不能适应这个时代。一个国家获得的信息多了，这个国家就会得到较快的发展与进步； 毕业生获得的就业信息多了，就业就相对容易； 学生获得的知识信息多了，就能先他人一步。信息无处不在，具有以下特点。 (一) 可度量 信息可采用某种度量单位进行度量与编码，现代计算机多使用二进制编码。 (二) 可识别 信息可以通过感官直接辨认，也可以用各种手段间接识别。因为信息的载体样式是多样化的，因此不同的信息可以用不同的方法进行辨认； 信息可采用直观识别、比较识别和间接识别等多种方式来把握。 (三) 可转换 信息可以从一种形态转换为另一种形态。如自然信息可转换为语言、文字和图像等形态，也可转换为电磁波信号和计算机代码等形态。 (四) 可存储 信息可以存储。大脑就是一个天然信息存储器。人们可以用文字、图像、音频、视频以及计算机存储器等进行信息存储。 (五) 可处理 人脑是最佳的信息处理器。人脑的思维功能可以进行决策、设计、研究、写作、改进、发明、创造等多种信息处理活动。计算机也具有信息处理功能。 (六) 可传递 信息的传递是与物质和能量的传递同时进行的。语言、表情、动作、报纸、书籍、广播、电视、电话等是人类常用的信息传递方式。 (七) 可再生 信息经过处理后，可以以其他形式再生。如自然信息经过人工处理后，可用语言或图形等形式再生成信息。输入计算机的各种数据、文字等信息，可用显示、打印、绘图等形式再生成信息。 (八) 可共享 信息可以共享，除了一些特定的信息和一些特定的人群外，在一定规模内被传递出来的信息一般是可供这个范畴内的每一个个体共享的。信息具有扩散性，因此可共享。 三、 教育信息的含义 教育信息是信息的一种，主要表现为文字、图像、声音和视频等一系列符号系统。教育是不断地反映、选择、接收、加工处理和发送信息，以达到被教育者获得自身发展的过程。教育工作的本质就是对教育信息的获取、传递、接收和处理。教育信息是教育教学工作开展的基础和依据，教育教学工作的有效程度，在某种程度上取决于对教育信息的掌握程度。所以，什么是教育信息、教育信息的特点是什么、如何获取教育信息是教育信息处理研究的重要内容。 教育信息的含义可以从广义和狭义上来讲。广义的教育信息是指在教育系统中传递的各种信息，包括社会、家庭和学校中与教育活动有关的各种信息、消息和情报。狭义的教育信息是指可以减少或消除受教育者对于事物的不确定性的教育内容，即与教育活动有关的事物运动的状态和方式(这里的教育活动包括教学活动和教育管理活动)，或者说是在学校教育中与信息的传递者——教师、信息的接收者——学生有关的信息，包括教师信息、学生信息、教材信息、课堂信息等。 四、 教育信息的特点 (一) 低度量性 大多数的教育信息难以度量，处理较为困难。例如，知识结构、教学模式等方面的信息不宜用数字来衡量，这些信息的描述、处理十分困难。课堂教育信息多是通过语言、动作来传递的，其中一些信息如学生对问题的反应、学习的爱好、教师与学生的互动信息等很难用数字进行度量。 (二) 次统计性 教育研究的数据，有些涉及较大范围，然而实际教学研究往往仅涉及一个班，由于样本较少，就给数据的统计带来不便，并影响统计的准确性，所以统计结果难以表示通用情况。 (三) 个体性 在教育过程中，强调因材施教，即个性化教育。在个性化教育的过程中，教育者比较关注学生个体的发展，因此教育信息多是个体信息。 (四) 模糊性 这里的模糊性包括教育活动状态的模糊性和方式的模糊性。例如，在教学过程中，教师对学生学习状态的理解，对学生掌握知识的判断也是十分模糊的。在教学过程中，教师的提问、学生的反应、学生的应答多是一些模糊信息。基于这些信息，教师通过个人意志进行某种判断，在此基础上决定教学过程的开展，这是一个极为复杂也极为模糊的过程。 (五) 科学性 教育信息是已经提取的蕴藏于客体的信息，可处理转为科学知识的一部分，这种知识来自实践，经过一定阶段的检验，具有较强的科学性。 (六) 系统性 教学是教育信息传播的主要途径，教材是教学要素之一。教材体系完整、包含一定的有序的知识，其前后的知识点是有层次结构的、相互关联的。教材按照教学目标组织教学信息，按照知识传递的梯度结构和先后顺序安排教学，因此教育信息具有较强的系统性。这种系统性还表现在排课和教学设计上。 (七) 针对性 教育信息的针对性较强，其传播受基础知识的制约，教育信息与接收者已有的认知结构产生关联才是有效的教育信息的传播，因此要根据不同的教育对象选择不同要求的教学内容，并以达到一定的教育目标为目的。 (八) 新颖性 随着科学技术的迅速发展，为了培养适应未来社会需要的合格人才，在因材施教的同时必须及时更新教学内容，吸取最新的研究成果，讲解知识的发展前沿，因此，教育信息必须具有新颖性的特点。 五、 教育信息的分类 教育是复杂的系统工程，教育信息种类繁多，按照不同的标准可将教育信息划分成不同的类型。 (一) 按照教育信息的来源进行划分 按照教育信息的来源不同，可将教育信息划分为来自教学过程的信息、来自教育管理的信息和来自教育科研的信息。 1． 来自教学过程的信息 教学过程是信息传递、加工和处理的过程，包括教学设计、教学实施和教学评价三个阶段，教学始于教学设计，依据教学设计展开教学实施，实施结果通过教学评价体现出来。根据教学评价的具体情况，归纳总结优势与不足，以确定教学设计的合理性，并对教学设计提出合理化的建议，因此教学过程是一个周期性过程。对教学过程中所反馈的信息进行分析，并有效地应用信息技术手段，有利于实现教学过程的最优化。 2． 来自教育管理的信息 这类信息主要指教育管理部门下发的教育指导性的文件，包括规章制度、管理条例、报告、指示、通知函等政策性文件和发展规划纲要等。这类信息是教育的指导性方针和思想指南，对教育起到方向性引领作用。 3． 来自教育科研的信息 这类信息一般是以科研报告、学术论文和论著的形式传播的。这类信息是专业学习、研究和实践的成果，对教学工作的有效开展具有很高的参考价值。 (二) 按照教育信息的载体形式划分 按照教育信息的载体形式不同，可将教育信息划分为文字信息、图形信息、图像信息、动画信息、声音信息和影像信息。通过软件对各种途径得到的教育信息进行处理和加工，使采集的信息获得更好的效果和表现力，从而满足教学的需要。 (三) 按照记录教育信息的方法划分 按照记录教育信息的方法不同，可将教育信息划分为手写品、印刷品、缩微品、磁录品、光盘类、网络类和数字类等教育信息。 (四) 按照教育信息传播方式划分 按照教育信息传播方式的不同，可将教育信息划分为课堂传播方式的教育信息、个别传播方式的教育信息和自学传播方式的教育信息。 1． 课堂传播方式的教育信息 教师是课堂上的主体，在规定课时内根据教学目标讲授知识信息，教师讲授的教学信息量要根据学生的接受能力设定，学生的学习依据是课本和教师的讲解。 2． 个别传播方式的教育信息 个别传播方式是教师与学生在明确的目标下进行的单独的面授交流。信息流向学生，也不排除学生提出自己的观点和想法。 3． 自学传播方式的教育信息 自学传播方式是指没有专职教师当面传授交流。自学者自定义学习目标，根据自己的目标选择相应的教材，传播者是资料，受传播者是自学者本人。 六、 信息的量化 (一) 信息量 信息是关于事物运动的状态和规律的表征，为更好地利用信息首先需要对信息进行定量分析。信源就是信息的来源，可以是人、机器、自然界的物体等。信源输出的消息或符号，对于发送者来说是已知的，但对于通信系统和接收者来说是不确定的。信源消息的出现，或者说发送者选择哪个消息，具有一定的不确定性，信息量就是信息大小或多少的度量，即解除信源不确定性所需的信息的度量。信源发出某个消息或符号时，获得这一事件的信息量后，它的不确定性就被解除了。 定义： 某一信源发出某一消息，所携带的信息大小，简称信息量。一般情况，用概率的倒数的对数函数来表示某一事件(某一符号)出现所带来的信息量。 H(x)=f［p(x)］=log21p(x)=-log2p(x)