教学中单组前测后测时间序列准实验研究的数据处理的算法分析与设计.pdf

【教学中单组前测后测时间序列准实验研究的数据处理的算法分析与设计】主要探讨的是在教育研究中，如何处理单组前测后测时间序列准实验设计中的数据，以便有效地分析实验效果。此类实验设计常用于教育领域，由于实验条件限制，无法采用严格的实验设计方法。 在单组前测后测时间序列准实验设计中，研究者对同一组实验对象在实验处理前后进行多次测量。实验结构通常包括若干次前测、实验处理以及随后的后测。例如，教师可能在实验开始前几周对学生进行个别阅读学习的前测，然后在实施小组阅读教学后再次进行后测，观察效果。然而，直接比较实验处理前后的成绩变化是不准确的，因为这可能受到其他因素影响，如学习的自然进步。 为了准确评估实验处理的效果，需要采用一元线性回归模型。根据实验处理前的前测数据建立回归方程，然后通过外推法预测如果没有实验处理的情况下，后续的后测成绩应该是多少。这样，可以得到一组假设没有接受实验处理的预期成绩，与实际的后测成绩进行对比。由于是单组比较，适用相关样本的t检验，判断处理前后的差异是否有统计学意义。 一元线性回归分析是关键工具，它用于分析两个变量之间的线性关系，其中一个变量（X）是时间序列（如实验前的测验次数），另一个变量（Y）是对应的学习效果数据（前测均值或后测均值）。通过最小二乘法估计回归系数a和b，建立回归方程y = a + bx，进而计算F值，以检验回归方程的显著性。 这个研究提供了处理教学实验数据的具体算法和步骤，旨在提高教育研究的内部效度和外部效度，确保实验结果的可靠性和有效性。对于教育研究者和数据分析人员来说，理解和应用这些方法对于评估教学干预的效果至关重要。