王曉妮，韓建剛

（1.咸陽師范學院 信息中心，陜西 咸陽 712000；2.西北機電工程研究所 生產部電調室，陜西 咸陽 712000）

隨著網絡通信和計算機信息技術的發(fā)展與應用，人類社會已經進入大數(shù)據(jù)時代。人們可以感知記錄種類繁多和規(guī)模超大的網絡信息數(shù)據(jù)，同時通過分析和處理這些海量數(shù)據(jù)，能夠對蘊含其內的核心信息進行深度挖掘，得到更多的價值信息。這些知識已被應用于交通運輸、銀行保險、科技醫(yī)療等各個行業(yè)，能夠很好地指導和促進企事業(yè)的管理與發(fā)展。目前信息化技術的迅猛發(fā)展使教育信息化進入一個新階段，隨著網絡學習和各種應用系統(tǒng)的普及推廣，教育領域的關于教師和學生的各類相關數(shù)據(jù)量增長速度很快，這些教育大數(shù)據(jù)直接影響學校的日常管理、教學效果和師生的工作學習生活。智慧校園使大數(shù)據(jù)、云計算、物聯(lián)網和數(shù)據(jù)挖掘等網絡技術與學校教育深度融合，特別是數(shù)據(jù)挖掘技術在教育領域的廣泛應用，便于從海量教育大數(shù)據(jù)中獲取有利用價值的隱藏信息。通過分析研究這些來自于教師（科研能力、授課情況、個人信息等）和學生（基本資料、學習行為、課外活動、消費記錄和社交圈子等）各個方面的有用的知識，將其合理應用到教育教學的多個環(huán)節(jié)，能夠支持領導決策、改善教育質量、促進教育公平、指導學校的日常管理和教學活動等；同時也能夠彌補數(shù)據(jù)挖掘在教育大數(shù)據(jù)領域中的應用研究這一空白。

1 相關概念

1.1 大數(shù)據(jù)

大數(shù)據(jù)（Big data）又稱巨量資料，指在一定時間范圍內無法通過常規(guī)軟件工具進行采集存儲和分析研究的數(shù)據(jù)集合[1]，只有利用新的處理模式才能夠挖掘出其更強的決策力、流程優(yōu)化能力和洞察發(fā)現(xiàn)力的多樣化、高增長率的海量信息資產，能指導企事業(yè)單位管理決策。

1.2 教育大數(shù)據(jù)

教育大數(shù)據(jù)（Educational big data）是指根據(jù)教育研究的需要從整個教育教學活動過程中采集而來的，能夠創(chuàng)造和發(fā)揮其潛在科學實用價值，以此來促進教育事業(yè)的發(fā)展。它主要來自于政策制度、教學計劃、培養(yǎng)方案、學籍狀態(tài)等教學管理實踐；學習行為、課堂視頻、師生互動等教學活動；參考資料、MOOC、教學課件、試題庫和Q&A教學資源；個人信息、成長發(fā)展、工作或學習記錄等師生的各類基礎信息資料[2]。

1.3 數(shù)據(jù)挖掘

數(shù)據(jù)挖掘（Data mining）是從大量不規(guī)則和結構復雜的數(shù)據(jù)中，獲取隱藏的有用信息或知識的過程[3]。它以數(shù)據(jù)為基礎，通過各種挖掘算法獲取海量數(shù)據(jù)中所包含的有利用價值的知識，故數(shù)據(jù)挖掘包括數(shù)據(jù)、算法和知識這3個基本要素。

2 數(shù)據(jù)挖掘技術在教育大數(shù)據(jù)中的應用現(xiàn)狀及意義

目前我們所謂的關于學生的基本信息、課堂記錄、科研信息、課堂實踐這些數(shù)據(jù)只是教育大數(shù)據(jù)的冰山一角，還有大量與教學有關的大數(shù)據(jù)沒有被采集，例如學生的家庭狀況、課外活動、學習行為、經濟狀況、消費習慣、社會關系、微信朋友圈、QQ好友、博客、論壇社交圈等數(shù)據(jù)同樣對我們判斷和研究學生的學習動機和興趣愛好等作用很大。但是因為我們以前的數(shù)據(jù)挖掘技術還不夠成熟，因此教育大數(shù)據(jù)已經浮現(xiàn)出來，而且利用目前的技術手段收集到的只是一部分，這就需要利用數(shù)據(jù)挖掘對教育大數(shù)據(jù)進一步地挖掘研究。例如哈佛大學從幼兒園就錄制和保存孩子成長視頻，通過長時間仔細觀察和研究孩子的表情和興趣點，然后從中挖掘出孩子的興趣愛好、性格特點和將來可能從事的職業(yè)及研究方向。數(shù)據(jù)挖掘被合理應用于教育大數(shù)據(jù)中，不僅能夠了解學習的課堂表現(xiàn)、學習興趣和生活習慣，還能夠深度管理老師的教學狀態(tài)和科研活動，這就讓教育管理部門能夠科學動態(tài)評估教學質量。改變了以往僅能利用分析學校資產、財務賬目、師生比例、圖書資料的冊書和人均查閱量等這些基礎報表來了解辦學狀態(tài)，通過這類缺乏實時性的靜態(tài)報表數(shù)據(jù)很難反映總體教學質量，局限性很大。通過對教育大數(shù)據(jù)的分析挖掘，可以合理有效地配置教育資源，實時監(jiān)測教育網路輿情，合理科學的評價教育質量，分析學生個性特點和興趣愛好因材施教，提供個性化的導學幫助和學習狀態(tài)的干預警告促進社會公平，指導未來社會人才培養(yǎng)機制，能夠提升教學管理精細化和現(xiàn)代化。

3 挖掘技術應用于教育大數(shù)據(jù)

3.1 應用于學校的日常管理

教育數(shù)據(jù)的挖掘，對管理部門、教師、學生和技術研發(fā)人員具有重要的意義。學校的教學管理數(shù)據(jù)庫中記錄著所有教師和學生的工作學習、科研活動、社會實踐、處罰獎勵等相關情況，領導利用數(shù)據(jù)挖掘技術對教學資源和管理數(shù)據(jù)進行深入的關聯(lián)分析，找出師生各種常見行為或活動之間的內在隱蔽聯(lián)系。并在管理中采取過程監(jiān)控、風險預警、分類管理、趨勢預測等措施，改變了以前定性和模糊的分析和評價老師課堂教學質量的不科學現(xiàn)象，能夠改善學校目前的考核管理方式，實現(xiàn)智能準確、高效管理學校的各項工作，為教學應用和學校發(fā)展提供有效科學的決策依據(jù)。

3.2 應用于教師教學，推動教學改革

在通常情況下，在教師平時的教學過程中采用講授法、調查法、參觀法、實驗法、實習法、分組討論法、計算機輔助教學法等多種教學方法來完成自己的教學任務。由此通過運用關聯(lián)規(guī)則或回歸線性分析數(shù)據(jù)挖掘等方法來分析研究相關的教育大數(shù)據(jù)，選擇有利于學生知識吸收和教學需要的最佳授課方式。又如采用數(shù)據(jù)挖掘技術通過智慧校園跨平臺了解學習其他老師的優(yōu)秀課程和教學方法，研究學生個性化學習工具、網絡學習過程、興趣愛好和學習行為，有利于掌握其學習規(guī)律和特點，能夠為其推薦合適的學習資源，優(yōu)化學習方法和改善開展自我導向的適應性學習和提高課堂教學質量。它為教育教學活動提供實時科學的信息數(shù)據(jù)，有助于形成關于教育教學的智慧決策，提供客觀依據(jù)有利于教育教學活動的有效實施，盡可能地實現(xiàn)和完善教育教學活動的價值與功能。

3.3 應用于學生學習，增強自主學習意識

通過挖掘教育大數(shù)據(jù)，可以對學生的學習成績、興趣愛好、消費軌跡、行為記錄及獎勵處罰數(shù)據(jù)庫等相關信息進行分析研究和處理，能夠快速獲取學生的鑒定結果，便于及時禁止和指正學生不良學習行為。這樣既能減輕教師的工作量，又能夠避免教師對學生先入為主的缺乏客觀和公正的主觀武斷性評價。利用教育大數(shù)據(jù)的挖掘結果來科學評定學生的學習行為，其優(yōu)點是合理地反饋學生信息、激發(fā)學生學習興趣、發(fā)現(xiàn)學生的個性需求和實現(xiàn)因材施教。根據(jù)學生的個人信息、學習成績、網上學習軌跡、性格特點、知識結構等相關信息，挖掘出學生的基本特征，宏觀指導和微觀幫助學生不斷修正其學習行為。學生不再局限于本校的某位老師的課堂教學，可以自主選擇全球范圍內的相關課程的著名學者的優(yōu)秀課件，根據(jù)自己的時間和需求來自由學習，這樣不但提高了學習效率，而且培養(yǎng)了學習興趣。有利于教師通過比較事先制定的學生行為標準和實際通過數(shù)據(jù)挖掘技術對學生個性特征的分析結果，可以指導學生完善人格、修正自己的學習行為和提高學習能力，有利于學生綜合素質的全面發(fā)展。

3.4 應用于專業(yè)技術人員的研發(fā)，為教育提供新技術與新模式

在教育大數(shù)據(jù)中借助數(shù)據(jù)挖掘研發(fā)人員發(fā)現(xiàn)智慧校園中各應用系統(tǒng)的使用頻率和相關內容，然后根據(jù)師生需求優(yōu)化系統(tǒng)的操作方式和用戶界面，不斷完善系統(tǒng)以便提高服務質量。挖掘結構化和系統(tǒng)化的教育大數(shù)據(jù)，將MOOC，游戲學習等新模式和云計算、虛擬技術、3D 打印、網絡計算、引擎開發(fā)等新技術應用于智慧校園建設中，對教學過程的實時監(jiān)控和分析研究來保障教學質量。

3.5 為教育資源建設、運用和共享提供了新思路

教師的教學和學生的學習活動能夠實現(xiàn)的基礎就是教學資源，以前通過教師的自主研發(fā)和教育主管部門的配發(fā)來建設教學資源，而教師的自主研發(fā)極易出現(xiàn)資源技術含量低、可用性差和重復率高的弊端，政府配發(fā)的資源只能滿足大部分師生的需要，無法滿足個性化需求。挖掘教育大數(shù)據(jù)為教育資源的建設提供了新的思路，為教學資源庫的構建提供技術支持，讓優(yōu)質資源的判定有據(jù)可依。它使廣大師生能夠方便地使用和共享存儲在云端的教育資源數(shù)據(jù)，還能對大量非結構化的數(shù)據(jù)資源進行分析，挖掘出隱藏的有用信息，享受滿足自身個性需求的數(shù)據(jù)資源，能夠避免教學資源的重復建設和優(yōu)質資源的浪費。

3.6 應用于設置課程和試卷分析，使其更加合理化

學生在校學習的過程中，課程合理安排的先后順序非常重要，因為基礎課程沒有學的話，那么后繼課程的學習就無法進行。即使是同一個年級的學生學習同一門課程，但由于授課老師、班級學習風氣和自身的基礎等原因，導致最終的學習成績差別很大。通過數(shù)據(jù)挖掘的時間序列和關聯(lián)分析等方法，仔細分析存放學校教學數(shù)據(jù)庫中的往屆學生各個學科的試卷和考試成績，挖掘出這些海量教育數(shù)據(jù)的有價值的信息并分析這些數(shù)據(jù)的回歸性和相關性性質，尋找其中的有用規(guī)律和影響學生學習成績的重要因素，以此合理安排新生的課程?？荚囀墙虒W活動的一個重要環(huán)節(jié)，能夠檢驗教學效果。雖然考試成績能夠反映教學效果，但無法說明影響成績的具體因素和影響教學的直接原因，不能促進教學發(fā)展。加之試題的質量也能影響學生考試分數(shù)的高低，探索有效評價試題覆蓋知識點全面度和難易度等質量的方法非常重要。如果在試卷分析過程中采用數(shù)據(jù)挖掘的關聯(lián)規(guī)則，教師通過學生每道試題的實際得分情況便能分析出試題難易度、相關度和區(qū)分度等技術指標，就能較為合理地評價試題質量，實事求是地檢查其的教學效果和學生對知識的掌握的具體情況，便能指導其今后的教學活動。

4 結語

隨著教育信息化的推廣應用，使學校多年的教學管理活動積累了大量的非結構化數(shù)據(jù)。

為了合理有效地充分利用這些教育大數(shù)據(jù)，本文通過數(shù)據(jù)挖掘技術對教育大數(shù)據(jù)進行深度的分析研究，并將其應用到了教學管理、教師授課、學生學習等教育教學的各個環(huán)節(jié)，有利于優(yōu)化教學管理、提高教學質量和推動教學改革。但是此類研究國內還不成熟，需要研究者投入更多的精力，突破技術瓶頸和應用限制。