摘要：在信息技術(shù)飛速發(fā)展的背景下，教育大數(shù)據(jù)已經(jīng)成為推動教育事業(yè)變革和發(fā)展的重要資源，如何利用教育大數(shù)據(jù)推動教育事業(yè)變革成為教育界十分關(guān)注的內(nèi)容。該文從推動教育發(fā)展的視角出發(fā)，梳理了教育大數(shù)據(jù)挖掘和分析實現(xiàn)技術(shù)，希望能為教育領(lǐng)域更好地進(jìn)行教育大數(shù)據(jù)挖掘和分析，并運(yùn)用數(shù)據(jù)分析結(jié)果推動教育事業(yè)的變革、發(fā)展提供一些經(jīng)驗。

關(guān)鍵詞：教育大數(shù)據(jù)；挖掘；分析；對策

doi：10.3969/J.ISSN.1672-7274.2024.12.040

中圖分類號：G 637；TP 393.08" " " " " " 文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A" " " " " " 文章編碼：1672-7274（2024）12-0-03

Mining and Analysis Strategies for Educational Big Data

JIANG Dacong

（Zhujiang College of South China Agricultural University， Guangzhou 510900， China）

Abstract： With the rapid development of information technology， educational big data has become an important resource for promoting the transformation and development of the education industry. How to use educational big data to promote the transformation of the education industry has become a matter of great concern in the education sector. This article starts from the perspective of promoting educational development and summarizes the implementation techniques for mining and analyzing educational big data. It is hoped that this can provide some experience for better mining and analysis of educational big data in the field of education， and use the results of data analysis to promote the transformation and development of the education industry.

Keywords： education big data; excavate; analysis; countermeasure

信息化時代大數(shù)據(jù)成為一種重要的資源。在教育事業(yè)發(fā)展的過程中，教育大數(shù)據(jù)對推動教育的變革和發(fā)展有著不可替代的作用[1]。通過深入進(jìn)行教育大數(shù)據(jù)資源的挖掘和分析，不僅能夠讓教育工作者全面了解學(xué)生的學(xué)習(xí)情況，還可以通過數(shù)據(jù)分析了解學(xué)生的學(xué)習(xí)特點和學(xué)習(xí)習(xí)慣，并為學(xué)生制定有針對性的學(xué)習(xí)計劃，以提升學(xué)生的學(xué)習(xí)效果。教育大數(shù)據(jù)的優(yōu)勢眾多，但是在教育大數(shù)據(jù)的挖掘和分析上也有較高的難度。為此，如何有效地進(jìn)行教育大數(shù)據(jù)的挖掘和分析也成為教育工作者十分關(guān)注的內(nèi)容。

1" "教育大數(shù)據(jù)及其應(yīng)用現(xiàn)狀

1.1 教育大數(shù)據(jù)的優(yōu)勢及其應(yīng)用現(xiàn)狀

大數(shù)據(jù)技術(shù)的飛速發(fā)展，為教育領(lǐng)域的數(shù)據(jù)挖掘和分析提供了無限的可能性。教育大數(shù)據(jù)的應(yīng)用可以幫助教育工作者更好地理解學(xué)生的學(xué)習(xí)狀態(tài)，掌握學(xué)生的學(xué)習(xí)進(jìn)度，及時發(fā)現(xiàn)學(xué)生存在的問題，從而結(jié)合學(xué)生的學(xué)習(xí)情況以及學(xué)習(xí)需求不斷調(diào)整教學(xué)策略，提升教學(xué)質(zhì)量。教育大數(shù)據(jù)的應(yīng)該還可以幫助教育工作者更深入地理解教育規(guī)律，預(yù)測教育趨勢，為教育決策提供科學(xué)依據(jù)。

1.2 教育大數(shù)據(jù)挖掘和分析面臨的挑戰(zhàn)

雖然教育大數(shù)據(jù)有諸多的優(yōu)勢，但是在開展教育大數(shù)據(jù)的挖掘和分析方面也面臨著一些挑戰(zhàn)。其中最主要的問題就是數(shù)據(jù)質(zhì)量。由于教育數(shù)據(jù)的來源多樣，且數(shù)據(jù)的采集、存儲和處理過程中存在諸多不確定性，導(dǎo)致數(shù)據(jù)質(zhì)量參差不齊[2]。由于無法保證數(shù)據(jù)質(zhì)量，不僅會影響數(shù)據(jù)分析結(jié)果的準(zhǔn)確性，還會增加數(shù)據(jù)分析的難度。因此要想更好地利用教育大數(shù)據(jù)，推動教育事業(yè)的健康穩(wěn)定發(fā)展，目前最關(guān)鍵的一點就是要提高數(shù)據(jù)質(zhì)量，確保數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性和完整性。

2" "教育大數(shù)據(jù)的挖掘?qū)Σ?/p>

2.1 數(shù)據(jù)預(yù)處理

2.1.1 數(shù)據(jù)清洗

數(shù)據(jù)清洗是數(shù)據(jù)預(yù)處理的核心環(huán)節(jié)，主要目的是去除數(shù)據(jù)中的噪聲和異常值，提高數(shù)據(jù)質(zhì)量。在教育領(lǐng)域，數(shù)據(jù)清洗包括去除重復(fù)數(shù)據(jù)、處理缺失值以及糾正錯誤數(shù)據(jù)等內(nèi)容。

在教育大數(shù)據(jù)中，由于數(shù)據(jù)來源多樣，可能會存在大量的重復(fù)數(shù)據(jù)。重復(fù)數(shù)據(jù)的存在不僅會增加存儲和計算的負(fù)擔(dān)，還會影響挖掘結(jié)果的準(zhǔn)確性，所以在分析數(shù)據(jù)前需要通過數(shù)據(jù)清洗去除重復(fù)數(shù)據(jù)。此外由于如數(shù)據(jù)采集設(shè)備故障、學(xué)生請假等，會導(dǎo)致收集的數(shù)據(jù)中存在缺失值，這些缺失值也會影響挖掘結(jié)果的準(zhǔn)確性，為此需要對其進(jìn)行處理。常見的處理方法包括刪除含有缺失值的記錄、用均值或中位數(shù)填充缺失值等。在獲取的數(shù)據(jù)中也會有一些錯誤數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)會影響挖掘結(jié)果的準(zhǔn)確性，需要進(jìn)行糾正，可以通過數(shù)據(jù)校驗、人工審核等完成錯誤數(shù)據(jù)的糾正。

2.1.2 數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換

數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換是將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為適合挖掘的形式。針對教育大數(shù)據(jù)，要經(jīng)過特征提取、數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化以及離散化處理等步驟完成數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換。

教育大數(shù)據(jù)中包含大量的特征，但并不是所有的特征都是有用的。所以需要從原始數(shù)據(jù)中提取出與挖掘目標(biāo)相關(guān)的特征，以提高挖掘效率和準(zhǔn)確性?？紤]到不同特征的數(shù)據(jù)具有不同的量綱和取值范圍。為了消除這些差異對挖掘結(jié)果的影響，需要對數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理。常見的標(biāo)準(zhǔn)化方法包括最小-最大標(biāo)準(zhǔn)化、Z-score標(biāo)準(zhǔn)化等[3]。另外，在獲取的數(shù)據(jù)中，還有部分連續(xù)型的數(shù)據(jù)可能并不適合直接用于挖掘。所以在進(jìn)行數(shù)據(jù)分析前還需要將這些連續(xù)型數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為離散型數(shù)據(jù)。常見的離散化處理方法包括等寬劃分、基于聚類的劃分等。

2.1.3 數(shù)據(jù)集成

數(shù)據(jù)集成是將多個數(shù)據(jù)源的數(shù)據(jù)整合在一起，形成一個完整的數(shù)據(jù)集。在教育領(lǐng)域，數(shù)據(jù)集成通常需要考慮數(shù)據(jù)源的選擇、數(shù)據(jù)格式統(tǒng)一以及數(shù)據(jù)沖突處理等。由于篩選的數(shù)據(jù)來源多樣，如學(xué)生成績、考勤記錄、問卷調(diào)查等。需要根據(jù)挖掘目標(biāo)選擇合適的數(shù)據(jù)源。而且在數(shù)據(jù)的處理上，因不同的數(shù)據(jù)源采用的數(shù)據(jù)格式往往存在差異，需要將這些不同格式的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為統(tǒng)一的格式[4]。

2.2 挖掘算法選擇

2.2.1 分類算法

分類算法是教育大數(shù)據(jù)挖掘領(lǐng)域中常用的一類算法。其基本原理是通過學(xué)習(xí)已知數(shù)據(jù)，構(gòu)建一個分類模型，然后利用這個模型對未知數(shù)據(jù)進(jìn)行分類。分類算法在教育領(lǐng)域具有廣泛的應(yīng)用，例如預(yù)測學(xué)生成績、分析學(xué)生行為等。常見的分類算法包括決策樹、樸素貝葉斯、支持向量機(jī)等。

決策樹是一種簡單有效的分類算法。它通過一系列的問題來對數(shù)據(jù)進(jìn)行分類。每個內(nèi)部節(jié)點表示一個特征屬性，每個分支表示一個決策規(guī)則，每個葉子節(jié)點表示一個分類結(jié)果。決策樹算法具有易于理解、可解釋性強(qiáng)等優(yōu)點[5]。

樸素貝葉斯算法是基于貝葉斯定理的一種分類方法。它假設(shè)特征之間相互獨(dú)立，從而簡化計算過程。樸素貝葉斯算法在處理文本分類、垃圾郵件過濾等方面具有較高的準(zhǔn)確率。

支持向量機(jī)（SVM）是一種基于統(tǒng)計學(xué)習(xí)理論的分類算法。它通過找到一個最優(yōu)的超平面，將不同類別的數(shù)據(jù)分開。支持向量機(jī)具有較高的分類準(zhǔn)確率和較強(qiáng)的泛化能力，但在處理高維數(shù)據(jù)時可能存在過擬合問題。

2.2.2 聚類算法

聚類算法在數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域中占據(jù)著重要的地位，它是一種無監(jiān)督學(xué)習(xí)方法，可以將數(shù)據(jù)集劃分為若干個不相交的子集（即簇）。這些子集內(nèi)部的數(shù)據(jù)盡可能相似，而子集之間的數(shù)據(jù)則盡可能不同。在教育大數(shù)據(jù)的處理過程中，聚類算法發(fā)揮著重要作用，主要用于學(xué)生分群、課程推薦等方面。通過聚類算法，教育工作者可以更好挖掘教育大數(shù)據(jù)中的潛在信息和價值。

常見的聚類算法主要包括以下幾種：

（1）k-means算法。k-means是一種基于距離的聚類算法，它根據(jù)數(shù)據(jù)點之間的距離來將數(shù)據(jù)劃分為若干個簇。算法的基本流程如下：首先隨機(jī)選擇k個數(shù)據(jù)點作為初始聚類中心；然后計算每個數(shù)據(jù)點到聚類中心的距離，將數(shù)據(jù)點劃分到距離最近的聚類中心；接著更新聚類中心；重復(fù)上述過程，直至聚類中心不再發(fā)生變化。k-means算法的優(yōu)點是計算簡單、易于實現(xiàn)，缺點是對于初始聚類中心的選擇敏感，容易陷入局部最優(yōu)解。

（2）層次聚類算法。層次聚類算法是將數(shù)據(jù)集按照某種相似度逐步合并成一個大簇。在這個過程中，相似度較高的數(shù)據(jù)點會被合并成為一個新的簇，而相似度較低的數(shù)據(jù)點則保持原狀。層次聚類算法可以分為自底向上（凝聚）和自頂向下（分裂）兩種類型。層次聚類算法的優(yōu)點是能夠自動確定簇數(shù)，缺點是計算復(fù)雜度較高，對大規(guī)模數(shù)據(jù)處理效率較低。

（3）密度聚類算法。密度聚類算法是基于數(shù)據(jù)點密度的聚類方法，主要包括DBSCAN（Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise）和OPTICS（Ordering Points To Identify the Clustering Structure）等。密度聚類算法的基本思想是：如果一個區(qū)域內(nèi)的數(shù)據(jù)點密度高于設(shè)定的閾值，那么這片區(qū)域就被視為一個簇；否則，這片區(qū)域就被視為噪聲。密度聚類算法的優(yōu)點是能夠較好地處理邊緣點和噪聲數(shù)據(jù)，缺點是參數(shù)選擇較為敏感。

2.2.3 關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法

關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法是通過分析數(shù)據(jù)集中項之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系，找出隱藏在數(shù)據(jù)中的有趣模式或關(guān)聯(lián)規(guī)則。在進(jìn)行教育大數(shù)據(jù)的挖掘上，通過引入關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法可以發(fā)現(xiàn)學(xué)生成績與學(xué)習(xí)習(xí)慣之間的關(guān)聯(lián)、課程之間的關(guān)聯(lián)等。常見的關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法包括Apriori算法、FP-Growth算法等。

3" "教育大數(shù)據(jù)的分析

3.1 數(shù)據(jù)分析方法

3.1.1 描述性統(tǒng)計分析

描述性統(tǒng)計分析是最基本的數(shù)據(jù)分析方法，通過對數(shù)據(jù)進(jìn)行描述和統(tǒng)計，了解數(shù)據(jù)的整體情況和分布情況。在進(jìn)行教育大數(shù)據(jù)分析的過程中，描述性統(tǒng)計分析常用于學(xué)生成績分析、學(xué)生人口統(tǒng)計等方面[6]。例如，通過對學(xué)生的成績進(jìn)行描述性統(tǒng)計分析，可以了解學(xué)生的整體成績水平、成績分布情況等信息，為制定教學(xué)計劃和教學(xué)策略提供參考。

3.1.2 預(yù)測性分析

預(yù)測性分析是一種基于歷史數(shù)據(jù)對未來趨勢進(jìn)行預(yù)測的數(shù)據(jù)分析方法。在教育領(lǐng)域，預(yù)測性分析常用于學(xué)生成績預(yù)測、學(xué)生流失預(yù)測等方面。例如，通過對學(xué)生的歷史成績數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測性分析，可以預(yù)測學(xué)生未來的成績趨勢，及時發(fā)現(xiàn)學(xué)生學(xué)習(xí)上存在的問題并采取相應(yīng)的措施進(jìn)行干預(yù)。

3.1.3 因果分析

因果分析是一種通過分析變量之間的因果關(guān)系來揭示事物本質(zhì)的數(shù)據(jù)分析方法。在教育領(lǐng)域，因果分析常用于研究教學(xué)方法、教學(xué)策略等因素對學(xué)生學(xué)習(xí)成績的影響。例如，通過對不同教學(xué)方法下的學(xué)生學(xué)習(xí)成績進(jìn)行因果分析，可以確定哪種教學(xué)方法更有效，從而為改進(jìn)教學(xué)方法提供依據(jù)。

3.2 可視化呈現(xiàn)

3.2.1 Excel

Excel是一款常用的數(shù)據(jù)處理和可視化工具，具有豐富的圖表類型和靈活的數(shù)據(jù)處理功能。在進(jìn)行教育大數(shù)據(jù)的處理中，根據(jù)數(shù)據(jù)處理的需求，教育工作者可以利用Excel對學(xué)生的成績、學(xué)習(xí)行為等數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計和可視化呈現(xiàn)。例如，通過繪制柱狀圖、折線圖等圖表，可以清晰地展示學(xué)生的學(xué)習(xí)成績發(fā)展趨勢和學(xué)習(xí)行為變化。

3.2.2 Tableau

Tableau是一款強(qiáng)大的數(shù)據(jù)可視化工具，支持多種數(shù)據(jù)類型和圖表類型，具有高度的靈活性和可擴(kuò)展性。在分析教育大數(shù)據(jù)時，教育工作者可以使用Tableau對學(xué)生成績、學(xué)習(xí)行為等數(shù)據(jù)進(jìn)行多維度的分析和可視化呈現(xiàn)[7]。通過Tableau的拖曳式操作和豐富的可視化效果，教育工作者可以快速地構(gòu)建出各種復(fù)雜的圖表和儀表板，從而更好地了解學(xué)生的學(xué)習(xí)情況。

3.2.3 Power BI

Power BI是微軟推出的一款商業(yè)智能工具，集成了數(shù)據(jù)整合、數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)可視化等功能。在教育領(lǐng)域，Power BI可以用于對學(xué)生成績、學(xué)習(xí)行為等數(shù)據(jù)進(jìn)行深入的挖掘和分析。通過Power BI的交互式報表和可視化儀表板，教育工作者可以直觀地了解學(xué)生的學(xué)習(xí)情況，為教學(xué)決策提供更為科學(xué)的依據(jù)。

4" "結(jié)束語

教育大數(shù)據(jù)的挖掘和分析是教育改革和發(fā)展的重要方向。本文從技術(shù)角度出發(fā)，探討了教育大數(shù)據(jù)的挖掘和分析策略。通過對教育大數(shù)據(jù)的挖掘和分析，可以更好地了解學(xué)生的學(xué)習(xí)情況，提高教育質(zhì)量和效率。教育大數(shù)據(jù)的挖掘和分析也面臨著諸多挑戰(zhàn)，未來需要加強(qiáng)數(shù)據(jù)質(zhì)量、算法研究和人才培養(yǎng)等方面的工作，為教育大數(shù)據(jù)的挖掘和分析提供有力支持。

參考文獻(xiàn)

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