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Instruction and Teacher Professional Development教 学 实 践 与 教 师 专 业 发 展 2015.1  中国电化教育  总第336期

基于IIS图分析的教案质量评估指标体系的构建

杨开城，张媛媛

(北京师范大学 知识工程研究中心，北京 100875)

摘要：教案的实质是设计态的教学系统，该文尝试采用教学系统IIS图分析法分析教案，在前期研究的基础

上，笔者结合教学系统的要素与功能特征，从概念层面提出教案的特征指标；其次，通过对教案的IIS图分析，

从教案的结构化设计及IIS图的标记信息入手，构建教案特征指标的具体量化方式，对统计意义上显著的9个子指

标进行主成分分析，结合教案特征指标的具体含义，遵循简洁的原则，构建一套既简洁又有效的教案质量评估

的指标体系，即整图知识点总激活量、目标知识点激活度(目标知识点平均激活量与IIS整图知识点平均激活量的

比值)、学生参与度(目标知识点激活量)、媒体多元性(目标知识点表征形态数均值)、信息流类型完整性(信息类型

数)、目标手段一致性。

关键词：教案；IIS图分析法；指标体系

中图分类号：G434 文献标识码：A

本文中教案质量评估指标体系的构建基于以下三点：其一，教案的实质是设计态的教学系统，从教学系统分析的角度分析教案是其应有之意，理想的教案质量评估须从教案的局部特征分析而不是宏观分析，并能够体现教案的真实特征及其背后所依附的信息流；其二，教案质量评估的指标须是具体的、客观的、有效的，所谓具体的、客观的，是指这些信息不是想法、认识，不带主观性，容易得到大家的共识，不论是谁，都有相同的结果[1]；其三，教案质量评估须服务于教案反思，从而增进教师的教学设计能力，不用于教案之间的横向比较。通过分析教案评估的相关文献及教学系统IIS图分析法的可行性与有效性，本研究构建了基于教学系统IIS图分析法的教案质量评估指标体系。

一、特征指标的预设

林凡[2]、张宁[3]、丁莹[4]通过对教学视频进行IIS图分析，逐步形成了教学系统IIS图分析法的理论体系和相关的分析技术，并验证了知识点的激活量与它的学习效果成正相关。

教案的实质是设计态的教学系统，教学系统IIS图分析法理应可以用到教案分析上，实践也证明了这一点，徐梅[5]的研究验证了教学系统IIS图分析法分析教案的可行性。至此，我们找到了评估教案质量的新思路，即基于教学系统IIS图分析法分析教案，从教案IIS图的标记信息(如贡献者、信息类型、表征形态、激活量等属性)以及这些标记信

息的综合信息(如贡献者与激活量的综合信息等)入手，构建教案质量评估的特征指标及其量化方式。

目前我们尝试提出了以下几个特征指标。(一)总激活量激活量是由多个信息流激活所导致的知识点的

信息墒的累加和，它反映的是信息流对某一个知识点的激活水平。前期的一系列研究已经证明了激活量与知识点的学习效果呈正相关，然而，单个知识点的激活量很难在整体上说明教案的激活水平，因此徐梅提出了总激活量[6]这一指标，用以反映教案IIS图整体激活水平，即教案中教师、学生和信息媒体这三类主体之间的信息流动对知识点的总体激活水平，并构建了四个子指标，整图知识点总激活量、目标知识点总激活量、整图知识点平均激活量和目标知识点平均激活量，但考虑到成对教案的内容特征，本研究只采用了前两个。

1.整图知识点总激活量整图知识点总激活量，即教案IIS图中所有知

识点激活量的总和。它反映的是教案中教师、学生和信息媒体这三类主体之间的信息流动对所有知识点的总体激活水平。

2.目标知识点总激活量目标知识点总激活量，即教案IIS图中目标知

识点激活量的总和。它反映的是教案中教师、学生和信息媒体这三类主体之间的信息流动对目标知识点的总体激活水平。

在教案的优化过程中，设计者会直接增加目标

文章编号:1006—9860(2015)01—0124—07

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知识点的讲解/运用/总结，导致目标知识点激活量的增加；或增加目标知识点的先决知识的讲解/运用/总结，以增强学习者对目标知识点的理解与有意义连接，导致非目标知识点激活量的增加，最终实现教案内容的系统性、逻辑性、连贯性。因此，我们假设，优化后的教案在总激活量(整图知识点/目标知识点)上会有所增加。

然而，该指标存在以下风险：(1)非目标知识点的增加在教案知识建模和结构化设计的过程中，设计

者在原来教案的基础上增加了非目标知识点及其讲解/运用/总结，这必然会导致整图知识点总激活量的增加，但如果设计者只是单纯增加知识点内容来优化教案，即整个教案中增加了相当大比例的非目标知识点及其讲解/运用/总结，就相对削弱了目标知识点所占的比例，毕竟教案的出发点和归宿是对目标知识点的建构，而非所有知识点的建构。虽然整图知识点总激活量是增加的，但不一定说明教案已优化。

(2)非目标知识点的减少设计者在知识建模的过程中，发现原来教案中

出现了不必要的知识点而将其删除，可能会导致整图知识点总激活量的减少，而这不一定说明教案未优化。

(3)教案的详略一般而言，教案I是设计着尝试设计的教案，

尽管要求设计者设计一份详细的教案，但不能保证其详细，而教案II是设计者经过实训、反复迭代设计的结果，详细程度高，会导致总激活量(整图知识点/目标知识点)的增加，但不一定说明教案已优化。

(二)目标知识点激活度为了规避总激活量(整图知识点/目标知识点)存

在的风险，笔者提出了目标知识点激活度，它反映的是教案中教师、学生和信息媒体这三类主体之间的信息流动对目标知识点的激活程度，并构建了两个子指标：目标知识点激活度和目标知识点激活度。

目标知识点激活度，即教案IIS图中目标知识点总激活量与IIS整图知识点总激活量的比值，它反映的是教案中教师、学目标知识点生和信息媒体这三类主体之间的信息流动对目标知识点的激活程度。

目标知识点激活度，即教案IIS图中目标知识点平均激活量与IIS整图平均激活量的比值，它反映的是教案中教师、学生和信息媒体这三类主体之

间的信息流动对目标知识点的平均激活程度。笔者提出的目标知识点激活度这一指标，既考

虑了目标知识点个数及其总激活量，又考虑了IIS整图知识点个数及其总激活量，在一定程度上规避着教案知识点个数、教案详略所带来的影响，反映了教案中教师、学生和信息媒体这三类主体之间的信息流动对目标知识点的激活程度。

在教案的优化过程中，无论是增删目标知识点及其讲解/运用/总结，还是增删非目标知识点及其讲解/运用/总结，教案设计的出发点和最终归宿是其教学目标，因此，我们假设，优化后的教案在目标知识点激活度上会有所增加。

(三)学生参与度建构主义认为，学习是一种意义的主动建构过

程，无论是皮亚杰的同化顺应说，还是维果斯基的社会文化说，学习都离不开学习者的参与、学习者的自我建构。教学系统的总体功能是通过教师的有效干预来帮助学生完成对知识、技能和价值观的自我建构。因此，我们提出学生参与度作为评估教案质量的一个特征指标，并构建了四个子指标：学生参与的整图知识点总激活量、学生参与的目标知识点总激活量、学生参与的整图知识点激活度、学生参与的目标知识点激活度。

学生参与的整图知识点激活量，即教案IIS图中学生参与的整图知识点激活量的总和，它反映的是教案中学生参与的信息流动对所有知识点的总体激活水平。学生参与的目标知识点激活量，即教案IIS图中学生参与的目标知识点激活量的总和，它反映的是教案中学生参与的信息流动对目标知识点的总体激活水平。学生参与的整图知识点激活度，即教案IIS图中学生参与的所有知识点总激活量与教案IIS图中教师、学生、媒体这三类主体参与的所有知识点总激活量的比值，它反映的是教案中学生参与的信息流动对所有知识点的激活程度。学生参与的目标知识点激活度，即教案IIS图中学生参与的目标知识点总激活量与教案IIS图中教师、学生、媒体这三类主体参与的目标知识点总激活量的比值，它反映的是教案中学生参与的信息流动对目标知识点的激活程度。

在教案的优化过程中，设计者往往通过增加教师—学生之间的双向交互，如增加提问环节、练习环节、任务环节等提高学习者参与学习的积极性、主动性，因此，我们假设，优化后的教案在学生参与度上会有所增加。

(四)媒体多元性从信息的表征形式来看，不同的表征形态具有

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不同的教学功能，教学中应提倡采用多种教学媒体形式来呈现信息。同时，信息表征的多元性为教学环境创造了不同的可能空间，为视觉型、听觉型、动觉触觉型学习者提供了一定程度的可选择性，学习者可以依据自己的偏好选择适于自己的信息接收方式，即多元形态的信息空间有助于满足学习者的主体地位，提高学习者的学习动力。因此，我们提出媒体多元性作为评估教案质量的一个特征指标，它反映的是激活目标知识点的教案信息流的表征形态的多样性，并构建了两个子指标：目标知识点的表征形态数和目标知识点的表征形态均值。

目标知识点表征形态数，即教案IIS图中目标知识点所含有的表征形态①种类数。目标知识点的表征形态均值，即教案IIS图中目标知识点的表征形态数的均值。

在教案的优化，尤其是动力优化过程中，设计者会根据教学内容的实际需要、考虑学习者的信息接收偏好，增加目标知识点的呈现形式，如增加板书，清晰描述目标知识点；如增加动画、视频，形象、直观、动态的信息表征紧抓学习者的注意力；又如增加演示实验或动手操作，给予学生真实体验，使得学生以一种参与者的状态深入其中，增加学生的学习参与性与积极性等。因此，我们假设，优化后的教案在媒体多元性上会有所增加。

(五)信息流类型完整性与知识网络子图存在对应关系的信息类型固然

重要，但那些与知识点本身关系不大的信息类型却在保证知识信息的顺利传递、优化传递方面起着重要的作用。因此，我们提出信息类型完整性作为评估教案质量的一个特征指标，它反映的是整个教案信息流中所含的信息类型的丰富完整性，并构建了两个子指标，信息类型数、信息类型分布熵。信息类型数，即整个教案中信息流的信息类型数②，反映的是教案信息流的表征形态的丰富性。信息流的信息类型分布熵，反映的是教案信息流的表征形态的丰富性和均衡性。计算公式如下：

其中，Ri 指信息类型i占整个教案信息流的信息类型数的比例，N为教案信息流的表征形态类

型数。在教案的优化，尤其是动力优化过程中，设计

者会参照学习动力设计模型[7](CASPER-POP-CRC模型)中的12个要素(自信、注意、满意、好伙伴、尊重、相关、利益、结果、权利、代价、职责、认可)及其设计要点来优化教案，如增加目标描述来明确告知学习目标，使学习者能够很好地进入学习预备状态；如增加情境设计，为先决知识点的回忆、目标知识点的学习以及学习任务的执行提供铺垫，增加信息的鲜明性、有趣性、重要性；如增加方法指导，促进学习的有效习得与迁移；如增加线索提示，唤醒学习者的先决知识，增强新知识的有意义学习；如增加管理指令，保证知识信息的顺利传递等。因此，我们假设，优化后的教案在信息类型完整性上会有所增加。

(六)目标—手段一致性行动必然带来结果，但是结果未必与目标相符。

教案是教学设计的产物，是从教学目标出发，根据对学习者、学习内容、资源条件的分析，按照一定的结构设计出来的一种设计态的教学系统，这也就决定了目标与手段的一致性是其需要关注的一部分。

1.目标—手段一致性I目标—手段一致性I，指目标知识点的学习水

平与任务类型之间的一致性。教学设计技术理论中设定的学习水平包含记

忆、理解、运用三个水平，其中，记忆、理解属于意义建构层次，运用属于能力生成层次。意义建构的任务类型有：A(回忆联想与当前知识点有关的知识点)、B(鉴别知识点的特征或构成要素以及知识点与其特征要素之间的横向纵向联系)、C(寻找知识点与其他知识点之间的异同点)、D(对概念进行分类)、E(知识点的理论证明或者用事实范例归纳出、解释知识点)、F(观察知识点运用示范)；能力生成任务类型有：分析实例(案例分析、阅读理解、解题过程分析等)、创建实例(编写程序、制作文档、设计方案、设计和操作实验等)、补充修改拓展实例(程序改错、修订文章、续写故事、改写故事等)、问题解决[8]。

单个任务的目标知识点的学习水平与任务类型之间的一致性，指的是目标知识点的学习水平

① IIS图分析方法中，输入信息项的表征形态的取值范围为{文本T、声音S、图形G、图像P、图表Tb、视频V、动画A、实物R、肢体语言B}。

② IIS图分析方法中，输入信息项的信息类型的取值范围为{目标描述、情境、知识语义、事实和范例、答案、方法指导、线索提示、管理指令、其他相关信息、不相关信息}。

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若是意义建构层次，则设计该目标知识点的任务类型也应该是意义建构层次的；目标知识点的学习水平若是能力生成层次，则设计该目标知识点的任务类型也应该是能力生成层次的。一致取0，不一致取1。则整个教案的目标-手段一致性I的计算公式如下：

其中，N为活动中任务的个数。2.目标—手段一致性II目标—手段一致性II，指在特定任务中，被激活

的IIS子图与任务设计所依据的知识组块的一致性。基于Tversky提出的相似度计算公式[9]，本研究提出的单个任务的目标—手段一致性II的计算公式如下：

)()()(

)(

122121

21

NNfNNfNNf

NNf

−⋅+−⋅+=

βαδ

其中，N1指的是在特定任务中，任务设计所依据的知识组块中的知识结点，N2指的是在特定任务中，被激活的IIS子图中的知识结点；f(N1∩N2)指的是被激活的IIS子图与任务设计所依据的知识组块的共有的知识结点个数；f(N1－N2)指的是任务设计所依据的知识组块所具有的，而被激活的IIS子图所不具有的知识结点的个数；f(N2－N1)指的是被激活的IIS子图所具有的，而任务设计所依据的知识组块所不具有的知识结点的个数。此处，假定f(N1－N2)与f(N2－N1)的权重相同，即α=β=0.5，则整个教案的目标—手段一致性II的计算公式如下：

其中，N为活动中任务的个数。下面对目标—手段一致性II这一指标进行详细

量化说明。数据来源于教案“动能和势能的转化”教案II的结构化设计部分章节，如表1所示。

表1  教案“动能和势能的转化”的结构化设计部分章节

任务一

任务类型 BEF 知识组块

任 务 描 述 ：观 察 滚 摆 实验 和 金 属 小球 单 摆 实 验让 学 生 理 解动 能 和 重 力势 能 的 转 化过程

激活的知识子图如下图所示。则f(N1∩N2)=5，f(N1－N2)=2，f(N2－N1)=0，两者的一致性：

由于手段—目标一致性的量化依赖于结构化设计的教案，对于教案I则无法量化，所以，该特征指标的有效性不能通过教案I、教案II的配对t检验进行验证。但是从上述指标含义及量化方式来看，手段—目标一致性的有效性是不证自明的。其中，手段—目标一致性I，即目标知识点的学习水平与任务类型之间的一致性是教案自身的基本要求；手段—目标一致性II的量化则依赖于Tversky提出的相似度计算公式，该公式已得到普遍的认可并被广泛应用。另一方面，知识组块与知识网络图是严格按照知识建模图的规范绘制的，即知识点与知识点之间的关系都是事先规定好的，所以只需要考虑相同类型的知识结点的相同数量与不同数量即可。因此，本研究提出的手段—目标一致性具有可行性、客观性及有效性，且不需实证验证。

二、特征指标有效性的验证

教案IIS图分析法不是对教案整体进行宏观分析，而是依据教案信息流的局部特征对教案进行分析，因此，我们要求设计者编写详细的教案，并要求他们以T—S(教师—学生)行为序列来编写教案。本次分析的42对教案分别来自2012暑假教育硕士的8对样本，2012年秋季教学设计实训的8对样本，2013年春季实训的6对样本，2013年秋季实训的10对样本及徐梅之前的10对样本，其中，包含7对物理学科、1对博弈论、5对化学学科、7对计算机学科、3对生物学科、19对数学学科。按照教案IIS图分析操作规范，笔者通过对这42对教案进行切分，

金属小球单摆实验

滚摆实验

包含 包含

动能和重力势能是可以相互转化的

结论包含 结论包含

动能 重力势能

教案“动能和势能的转化”的结构化设计部分章节激活的知识子图

金属小球单摆

实验

滚摆实验

包含 包含

动能和重力势能是可以相互转化的

结论包含结论包含

动能机械

能

重力势能

是 是势能

是

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获得教案I、教案II在预设特征指标上的量化数据，通过对这些量化数据进行配对样本T检验来验证特征指标的有效性，有效性检验结果如表2所示。

表2  教案特征指标的有效性验证

Paired Differencest df Sig.

(2-tailed)Mean Std. Deviation

Pair1整图知识点总激活量I—整图知识点总激活量II

-66.654 52.189 -8.277 41 .000

Pair2目标知识点总激活量I—目标知识点总激活量II

-21.828 19.910 -7.105 41 .000

Pair3 目标知识点激活度I—目标知识点激活度II -.009 .054 -1.054 41 .298

Pair4目标知识点激活度均I—目标知识点激活度均II

-.253 .335 -4.897 41 .000

Pair5学生参与度(整图激活量)I—学生参与度(整图激活量)II

-24.189 22.386 -7.003 41 .000

Pair6学生参与度(目标激活量)I—学生参与度(目标激活量)II

-7.819 7.745 -6.542 41 .000

Pair7学生参与度(整图激活量比值)I—学生参与度(整图激活量比值)II

-.004 .080 -.314 41 .755

Pair8学生参与度(目标激活量比值)I—学生参与度(目标激活量比值)II

-.013 .103 -.841 41 .405

Pair9目标知识点表征形态数I—目标知识点表征形态数II

-.357 .692 -3.344 41 .002

Pair10目标知识点表征形态数均值I—目标知识点表征形态数均值II

-.362 .472 -4.967 41 .000

Pair11 信息类型数I—信息类型数II -1.190 1.194 -6.460 41 .000

Pair12 信息类型分布熵I—信息类型分布熵II -0.173 .199 -5.641 41 .000

以上实证结果表明，我们提出的总激活量(整图激活量/目标激活量)、目标知识点激活度(目标知识点平均激活量与IIS整图知识点平均激活量的比值)、学生参与度(整图激活量/目标激活量)、媒体多元性(表征形态数/表征形态数均值)、信息流类型完整性(信息类型数/信息类型分布熵)这9个子指标均是有效的，并且，总激活量依然是有效的，结果与徐梅的研究是一致的。但是，目标知识点激活度(目标知识点总激活量与IIS整图知识点总激活量的比值)、学生参与度(整图知识点激活量比值)、学生参与度(目标知识点激活量比值)这3个子指标是无效的。

究其原因，回顾分析的教案样本，笔者发现，教案体现在激活量属性上的优化主要是目标/非目标知识点的讲解/运用/总结，且优化的教案往往增加了非目标知识点(包括先决知识点)及其讲解/运

用/总结，以增强与目标知识点的有意义连接，而不太会单纯增加目标知识点的讲解/运用/总结。因此，非目标知识点激活量的增加会大于目标知识点激活量的增加，导致优化后教案的目标知识点激活度(目标知识点总激活量与IIS整图知识点总激活量的比值)的增加是不显著的，但这不影响教案的优化，只说明了该量化方式的无效。

另一方面，教案体现在学生参与度上的优化主要是增加教师—学生之间的双向交互，如增加提问、练习、任务等环节，这本身就意味着教师行为的增加与学生行为的增加至少是同步的，更何况教案的优化还体现在激活量属性上的优化，即对目标或非目标知识点的讲解/运用/总结，而这往往会由教师行为引起的，因此，教师参与的目标/非目标知识点激活量的增加会大于学生参与的目标/非目标知识点激活量的增加，导致优化后的教案的学生参与度(整图知识点激活量比值)、学生参与度(目标知识点激活量比值)的增加是不显著的，但这同样不影响教案的优化，只说明了该量化方式的无效。

三、教案质量评估指标体系的构建

通过对教案特征指标的有效性验证，我们剔除不显著的指标，保留显著的指标，但是剩下的9个显著指标项之间是否独立，是否出现冗余呢？我们知道，指标项越多，教案评估的误差就越大。因此，最后，我们需要对各个显著的指标项进行主成分分析，构建出一套既简洁又有效的教案质量评估指标体系。

首先，笔者以特征根>1为因素抽取方法时，SPSS自动提取出3个主成分，其转轴后因子负荷表如表 3所示。

表3  特征根>1时的主成分分析

Component

1 2 3

整图知识点总激活量II .938 .016 .003

学生参与度(整图激活量)II .922 .049 -.040

学生参与度(目标激活量)II .893 -.054 .183

目标知识点总激活量II .888 -.106 .205

信息类型分布熵II -.083 .949 -.016

信息类型数II .092 .947 .010

目标知识点表征形态数均值II .140 .062 .941

目标知识点表征形态数II .182 -.105 .900目标知识点激活度均II -.272 .305 .353

但SPSS只是依据数据的统计意义进行的主成分分析，并未考虑到指标本身的含义，因此，笔者以固定主成分个数的方法再次进行了主成分分析，考虑到预设指标的5个维度，故设定主成分的个数为5，并以此作为抽取因素的方法，其转轴后因子负荷表如下页表4所示。

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来的，然而教案本身的特征不仅仅体现在IIS图指标上，也体现在非IIS图指标上，如目标内容与交互设计的一致性、学习过程的可选择性、学习目标的可选择性、设计完整性、学生权力的赋予情况等，这些也是教案评估需要考虑的方面，有待于教案文本的进一步分析。

教案质量评估是服务于教案反思的，在具体的运用过程中，该评估方法适用于教案的纵向比较，而非横向比较，即对教师设计某一课时的教案进行评估，给予该教师教案优化策略方面的培训，再次对教案进行评估，具体的量化数据标明了教案在哪些方面得到了优化，在哪些方面仍需要改进等，从而有助于教师对教案进行反思与优化，增进教师的专业发展。

参考文献：

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社,2001.

[2] 林凡.教学系统IIS图分析法[D].北京：北京师范大学硕士学位论

文,2009.

[3] 张宁.教学系统IIS图分析法实证研究[D].北京：北京师范大学硕士

学位论文,2012.

[4] 丁莹.中学学科教学的教学系统IIS图分析法的实证研究[D].北京：

北京师范大学硕士学位论文,2013.

[5][6] 徐梅.教学方案IIS图分析研究[D].北京：北京师范大学硕士学位

论文,2012.

[7][8] 杨开城.教学设计——一种技术学的视角[M].北京：电子工业出

版社,2010.

[9] Tversky.A. Features of similarity[J]. Psychological Review,1977,84(4):

327-352.

作者简介：

杨开城：教授，博士生导师，研究方向为教育技术学

基本理论(yangkc_beijing@bnu.edu.cn)。

张媛媛：在读硕士，研究方向为教学设计与分析

(18810441627@163.com)。

表4  固定主成分个数(5)时的主成分分析

Component1 2 3 4 5

学生参与度(整图激活量)II .905 .362 .044 .049 -.127整图知识点总激活量II .881 .424 .004 .070 -.076学生参与度(目标激活量)II .406 .886 -.023 .142 -.020目标知识点总激活量II .404 .883 -.077 .163 -.018信息类型数II .108 -.015 .957 .029 .038信息类型分布熵II -.078 -.056 .955 -.029 .094目标知识点表征形态数II -.009 .191 -.047 .950 -.088目标知识点表征形态数均值II .123 .051 .049 .943 .192目标知识点激活度均II -.131 -.026 .112 .078 .979

可见，这五个主成分内部所含指标的公共内涵是一致的，五个主成分之间的内涵是不一致的，所以，我们可以压缩教案的特征指标为5个，压缩的原则是：能更契合特征指标的含义、计算公式更为简洁，故笔者确定以下五个指标：整图知识点总激活量、目标知识点激活度(目标知识点平均激活量与IIS整图知识点平均激活量的比值)、学生参与度(目标知识点激活量)、媒体多元性(目标知识点表征形态数均值)、信息流类型完整性(信息类型数)，加上无需验证即有效的目标手段一致性这一指标，笔者构建了一套既简介又有效的教案质量评估指标体系，该指标体系的具体指标及其含义解释如下：

整图知识点总激活量，即教案IIS图中所有知识点激活量的总和，它反映的是教案中教师、学生和信息媒体这三类主体之间的信息流动对所有知识点的总体激活水平。

目标知识点激活度，即教案IIS图中目标知识点平均激活量与IIS整图平均激活量的比值，它反映的是教案中教师、学生和信息媒体这三类主体之间的信息流动对目标知识点的平均激活程度。

学生参与度，即教案IIS图中学生参与的目标知识点激活量的总和，它反映的是教案中学生参与的信息流动对目标知识点的总体激活水平。

媒体多元性，即教案IIS图中目标知识点的表征形态数的均值，它反映的是激活目标知识点的教案信息流的表征形态的多样性。

信息流类型完整性，即整个教案中信息流的信息类型数，它反映的是整个教案信息流中所含的信息类型的丰富完整性。

目标手段一致性：目标手段一致性I指目标知识点的学习水平与任务类型之间的一致性，取值0或1；目标手段一致性II指在特定任务中，被激活的IIS子图与任务设计所依据的知识组块的相似度，0~1。

四、结束语

本研究的特征指标都是基于IIS图分析提取出

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A Research on Building Teaching Plan’ Characteristic Indicator System Based on IIS MapYang Kaicheng, Zhang Yuanyuan

(R&D Center for Knowledge Engineering, Beijing Normal University, Beijing 100875)

Abstract: In essence, teaching plan is the designed instructional system, the paper tries to analyze the teaching plan based on IIS Map. Firstly, based on the previous studies, considering the elements and functional characteristics of the teaching system, the paper proposes teaching plan’s characteristic indicators conceptually; secondly, based on the structured design of teaching plan and the tag information of IIS map, the paper constructs teaching plan’s characteristic indicators quantitatively; then, by principal component analysis for the 9 significant indicators, considering the specific meaning of the characteristic indicators and following the simple principle, the paper builds a both simple and effective teaching plan’s characteristic indicator system, that is, the total quantity of activation(all points), target points’degree of activation, the degree of student engagement(target points’ quantity of activation), the diversity of the media (the average of target points’ representation types), the integrity of the information flow type (the number of information flow types) , target-means consistency.Keywords: Teaching Plan; IIS Map; Indicator System

收稿日期：2014年11月5日

责任编辑：宋灵青

(上接第84页)

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作者简介：

杨 现 民 ： 博 士 ， 硕 士 生 导 师 ， 研 究 方 向 为

泛 在 学 习 、 知 识 进 化 、 智 慧 教 育 、 技 术 增 强 学 习

(yangxianmin8888@163.com)。

余胜泉：教授，博士生导师，研究方向为教育技术基

本理论、计算教育应用(yusq@bnu.edu.cn)。

The Architecture and Key Support Technologies of Smart EducationYang Xianmin1, Yu Shengquan2

(1.Institute of Education, Jiangsu Normal University, The Engineering Center of Educational Informatization of Jiangsu Province, Xuzhou Jiangsu 221116; 2. Institute of Modern Educational Technology, Beijing Normal University, Beijing

100875)

Abstract: Smart education is a new trend of educational informatization development in the information era. The implementation of smart education is huge and complex system engineering. The architecture can be summarized as "one center, two types of environment, three kinds of content library, four key technologies, five kinds of users, and six kinds of core business". Cloud center drives the overall leap of a country or a region's educational informatization. The smart education environment consists the smart campus, which mainly supports school education, and the smart learning city that supports lifelong learning. In order to meet the needs of smart education, we shall construct three kinds of content library, including learning resource base, open course library and management information database. The internet of things, cloud computing, big data and ubiquitous network are four core smart technologies that support the construction of smart education system. This system serves teachers, students, parents, education managers and the public. The innovative applications of smart technologies are essential to promote smart teaching, smart learning, smart management, smart research, smart evaluation and smart service.Keywords: Smart Education; System Architecture; Smart Technology; Innovative Application

收稿日期：2014年8月22日

责任编辑：李馨  赵云建