王冠雄

摘 要：本文首先介紹大數(shù)據(jù)挖掘的研究狀況及發(fā)展趨勢，然后分析大數(shù)據(jù)挖掘為基礎的大學生優(yōu)質(zhì)教育資源推薦應用，最后重點探究基于大數(shù)據(jù)挖掘的大學生優(yōu)質(zhì)教育資源推進策略。

關鍵詞：推薦；大數(shù)據(jù)；大學生；教育資源

當網(wǎng)絡信息時代到來后，教育資源整合、推送方式發(fā)生了較為明顯的變化，通過數(shù)據(jù)挖掘、數(shù)據(jù)分析等方式全面掌握大學生在資源獲取方面的需求，并有依據(jù)的為其提供優(yōu)質(zhì)教育資源，以此來進一步提高大學生就業(yè)、創(chuàng)業(yè)的成功率。

1 大數(shù)據(jù)挖掘的研究狀況及發(fā)展趨勢

1.1 大數(shù)據(jù)挖掘的應用現(xiàn)狀

國內(nèi)學者紛紛加入到大數(shù)據(jù)應用研究活動，但大數(shù)據(jù)結(jié)合優(yōu)質(zhì)教育資源的研究工作處于起步階段，并且研究學者數(shù)量少之又少，據(jù)相關資料顯示，國務院總理高度關注優(yōu)質(zhì)教育資源推廣工作，并對此項工作的發(fā)展前景展望分析，以期引起研究人員和從業(yè)人員的關注，以此深化教育行業(yè)改革。當前國內(nèi)逐步實踐信息化教學模式，如翻轉(zhuǎn)課堂、專遞課堂、在線學習等，充分發(fā)揮新教學方法在教育領域的積極作用。

國外學者研究大數(shù)據(jù)挖掘的成效遠遠優(yōu)于我國，主要是因為外國學者研究起步較早，并且研究方式較獨特，基于大數(shù)據(jù)挖掘的優(yōu)質(zhì)教育資源推薦案例不勝枚舉。此外，發(fā)達國家注重信息技術創(chuàng)新及信息技術與高校間的合作，通過大數(shù)據(jù)分析、適應性學習系統(tǒng)研發(fā)等方式從整體上提高學生學習成績，并與時俱進的推出大數(shù)據(jù)服務項目，從而在未來的人才競爭中占據(jù)主動地位。

1.2 大數(shù)據(jù)挖掘的發(fā)展趨勢

國內(nèi)學者針對教育行業(yè)數(shù)據(jù)管理工作十分重視，與此同時，研究學者預測教育行業(yè)工作機制，以及網(wǎng)絡安全態(tài)勢，取得數(shù)據(jù)資源整合的良好效果，以便為教育決策制定提供可靠支持，真正實現(xiàn)教育資源共享目的。雖然大數(shù)據(jù)挖掘、優(yōu)質(zhì)教育資源推薦等方面的研究較少，但從另一個角度來講，大數(shù)據(jù)挖掘發(fā)展空間較廣闊，為了加快我國個性化人才培養(yǎng)速度及質(zhì)量，務必從本國國情出發(fā)，主動向西方發(fā)達國家借鑒先進經(jīng)驗，以期高效利用優(yōu)質(zhì)教育資源，從整體上提高教育水平，并在大數(shù)據(jù)挖掘方面積累豐富經(jīng)驗。

2 大數(shù)據(jù)挖掘的大學生優(yōu)質(zhì)教育資源推薦應用

2.1 構(gòu)建針對性的數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)

網(wǎng)絡信息技術快速發(fā)展的同時，線上教育應運而生，并且遠程教育逐漸走進人們的視線。在線教育在資源整合的基礎上，為大學生提供個性化學習機會，以此滿足大學生多樣化學習需求；遠程教育憑借服務器日志完成數(shù)據(jù)記錄任務，隨著Web數(shù)據(jù)挖掘方式的有效運用，大大提高數(shù)據(jù)價值，并直觀顯示數(shù)據(jù)間的關系。最后通過數(shù)據(jù)分析，全面了解大學生學習行為，進而有依據(jù)的構(gòu)建個性化學習系統(tǒng)，為每位學生推送相應的教育數(shù)據(jù)和學習資源。需要注意的是，針對性數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)應定期更新，同時，信息采集設備也應不斷完善，確保數(shù)據(jù)信息全面、準確采集，充分發(fā)揮教育資源在大學生學習中的輔助作用。從中能夠看出，構(gòu)建針對性的數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)，這有利于調(diào)動大學生學習欲望，并為社會優(yōu)秀人才培養(yǎng)起到助力作用。

2.2 構(gòu)建個性化的教育資源推薦系統(tǒng)

教育資源推薦系統(tǒng)構(gòu)建的前提，即建立個性化教育數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)。全方面獲取大學生成績、量化、喜好、出勤等信息，在綜合信息分析的基礎上設計課程模塊，針對數(shù)據(jù)間的顯性關系和隱性關系深入挖掘，同時，總結(jié)得出數(shù)據(jù)間的模式，最終成功獲取與大學生學習的優(yōu)質(zhì)教育資源的緊密聯(lián)系。教育資源推薦系統(tǒng)將學習者分為應用型、記憶型、理解型三種，通過過濾方法設計動態(tài)化優(yōu)質(zhì)教育資源，并構(gòu)建學習風險預警模型，盡可能滿足每位大學生學習需要，最終實現(xiàn)人才個性化培養(yǎng)目的。教育資源推送的過程中，系統(tǒng)還會提供相應案例，便于大學生對所學內(nèi)容理解和消化。

2.3 構(gòu)建以數(shù)據(jù)為中心的人才培養(yǎng)決策系統(tǒng)

基于數(shù)據(jù)挖掘、數(shù)據(jù)分析建立人才培養(yǎng)決策系統(tǒng)，該系統(tǒng)圍繞大學生完成課程安排任務，并引導大學生養(yǎng)成良好的學習習慣。系統(tǒng)運用的過程中，為不同專業(yè)學生制定相應的人才培養(yǎng)方案，以此打破傳統(tǒng)人才培養(yǎng)模式的束縛。專業(yè)學生在完成必修課程的基礎上，能夠根據(jù)興趣愛好和學習規(guī)劃，選擇適合的優(yōu)質(zhì)教育資源模塊，等學生達到學分要求即可順利畢業(yè)。在這一過程中，學校聘用專業(yè)教師前來授課，專業(yè)教師客觀分析每位大學生學習現(xiàn)狀，真實了解大學生學習需求，進而為學生推薦適合課程，促使大學生在課程學習中養(yǎng)成良好的學習習慣，并成功挑戰(zhàn)自我、拓展發(fā)展空間。除此之外，學校應適當調(diào)整人才培養(yǎng)機制，創(chuàng)新相關制度，最終制定可行的、合理的人才培養(yǎng)決策，促進個性化人才培養(yǎng)工作有序推進，大大提高人才培養(yǎng)質(zhì)量。優(yōu)秀人才培養(yǎng)后，意味著企業(yè)發(fā)展、社會進步，均能得到優(yōu)秀人才支持，這對我國教育事業(yè)持續(xù)發(fā)展、信息技術實效性提高有促進意義，最終真正實現(xiàn)信息技術與教育工作融合的目的。

3 大數(shù)據(jù)挖掘的大學生優(yōu)質(zhì)教育資源推進策略

3.1 對大學生日常行為數(shù)據(jù)進行采集

這項工作操作過程十分復雜，再加上數(shù)據(jù)來源不一，因此應做好數(shù)據(jù)預處理工作，以此優(yōu)化數(shù)據(jù)集成效果。數(shù)據(jù)采集主要包括初始登錄信息、使用記錄信息、迭代更新信息，對于初始登錄信息，即大學生制定學習目標及計劃、大學生學習風格及愛好，此類信息全部包含于數(shù)據(jù)庫；對于使用記錄信息，即大學生在個人信息填寫的基礎上進行課程學習，并且學生瀏覽記錄、IP地址會自動存儲，此外大學生交互數(shù)據(jù)、注冊信息、測試成績也會存儲于數(shù)據(jù)庫；對于迭代更新信息，由于大學生學習目標以及愛好會動態(tài)變化，這時數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)也會隨之改變，順利實現(xiàn)新信息的存儲，進而向大學生推薦適合的學習資源。

針對上述采集的大學生日常行為數(shù)據(jù)進行處理，通過去停用詞、分詞等方式完成預處理任務，其中去停用詞指的是刪除重復數(shù)據(jù)和冗余數(shù)據(jù)，這在一定程度上能夠提高存儲信息與優(yōu)質(zhì)教育資源間的關聯(lián)度，進而數(shù)據(jù)價值會大大增加，并從整體上減少研究誤差，盡可能提高存儲空間利用率。去分詞指的是，針對性提取大學生興趣特征，并對大學生分類，進而優(yōu)質(zhì)教育資源推送目標能夠準確確定，優(yōu)質(zhì)資源推送效率也會大大提高。大學生日常行為數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)預處理等工作為接下來數(shù)據(jù)存儲和數(shù)據(jù)管理起到基礎鋪墊作用，因此應全面采集數(shù)據(jù)，提高數(shù)據(jù)預處理效率。

3.2 對大學生日常行為數(shù)據(jù)進行存儲和管理

由于大學生日常行為數(shù)據(jù)量與日俱增，要想高效存儲、統(tǒng)一管理海量數(shù)據(jù)，務必篩選出價值信息，必要時借助存儲技術以及可行性策略完成差異化標準、結(jié)構(gòu)、實時性要求數(shù)據(jù)信息的存儲和管理。

首先，數(shù)據(jù)加密。學校存儲大學生日常行為數(shù)據(jù)的過程中，為了避免出現(xiàn)網(wǎng)絡黑客侵襲現(xiàn)象，實現(xiàn)數(shù)據(jù)信息在安全范圍內(nèi)的有效管理，引進先進加密技術，并利用加密信息實現(xiàn)內(nèi)容與代碼的轉(zhuǎn)換，只有大學生本人有權(quán)解碼，這在一定程度上能夠提高數(shù)據(jù)傳輸有效性。其次，倉庫存儲。大數(shù)據(jù)管理難度較大，通過倉庫存儲的方式管理大數(shù)據(jù)，實現(xiàn)大數(shù)據(jù)在存儲中心合理規(guī)劃、有序調(diào)用目的。這一方法在短時間內(nèi)有較強適用性，若從長遠角度考慮，倉庫存儲方法應適當改進。最后，云端備份。現(xiàn)如今，大學生日常行為數(shù)據(jù)存儲和管理正逐步脫離物理機器，轉(zhuǎn)向數(shù)字領域，由于大數(shù)據(jù)增長速度過快，然而現(xiàn)有物理機器以及倉庫的容納范圍有限，這為云端備份提供了廣闊空間。目前云端存儲服務范圍逐漸擴大，并且云計算應用效率大大提高，即使存在網(wǎng)絡攻擊行為，則云端能夠通過數(shù)據(jù)遷移的方式進行防御。

3.3 對大學生日常行為進行分析

分析大學生日常行為的過程中，巧妙運用R語言完成數(shù)據(jù)信息分析任務，并將分析結(jié)果以報告的形式直觀呈現(xiàn)，從整體上提高優(yōu)質(zhì)教育資源個性化推薦平臺實用性。在此期間，綜合運用數(shù)據(jù)統(tǒng)計方法、機器學習技術、數(shù)據(jù)挖掘技術，通過模型建立的方式深層次挖掘大學生學習內(nèi)容、學習行為、就業(yè)意見間的聯(lián)系，進而確定大學生就業(yè)方向，以此為依據(jù)制定個性化人才培養(yǎng)方案。最后合理配置優(yōu)質(zhì)教育資源，共同完成優(yōu)秀人才培養(yǎng)目標。

基于R語言構(gòu)建大學生學習表現(xiàn)和性格特征數(shù)據(jù)模型，具體步驟為：采集個體表現(xiàn)數(shù)據(jù)→數(shù)據(jù)輸入到數(shù)據(jù)庫→構(gòu)建專門數(shù)據(jù)庫→構(gòu)建專門數(shù)據(jù)模型→運用數(shù)據(jù)算法分析表現(xiàn)數(shù)據(jù)→出具大學生個體性格特征。接下來將大學生表現(xiàn)數(shù)據(jù)類型進行相似性分析，并將同類性格特征數(shù)據(jù)歸為同組數(shù)據(jù)庫，梳理學習表現(xiàn)數(shù)據(jù)與性格特征間的關系。運用回歸分析法構(gòu)建數(shù)學模型，同時利用最小二乘法獲取學習表現(xiàn)數(shù)據(jù)與性格特征間的關系式。此外，通過BP神經(jīng)網(wǎng)絡法綜合分析學習表現(xiàn)數(shù)據(jù)和性格特征，通過決策樹法完成數(shù)據(jù)分類任務。最終能夠直觀顯示大學生性格，最終教師能夠有目的的指導大學生，并幫助大學生制定就業(yè)、創(chuàng)業(yè)規(guī)劃，因此，學生畢業(yè)后能夠在社會中找到適合的位置，為社會發(fā)展、國家繁榮做出積極貢獻，同時，大學生能夠?qū)崿F(xiàn)自我價值。

4 結(jié)束語

綜上所述，基于大數(shù)據(jù)挖掘的大學生優(yōu)質(zhì)教育資源推薦，這符合現(xiàn)階段社會發(fā)展需要，同時還能為教育教學工作順利開展起到引導作用，這在一定程度上能夠擴大信息技術應用范圍，提高數(shù)據(jù)挖掘技術利用率。希望學校教育工作者以及信息技術研究者能夠以此為借鑒，高度重視數(shù)據(jù)挖掘工作，并合理制定大學生優(yōu)質(zhì)教育資源推薦方案，為社會優(yōu)秀人才培養(yǎng)做出積極貢獻，以此深化教育教學改革。

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