卞璐



“數據驅動學校,分析改變教育”,利用教育數據挖掘技術對在線開放課程的學習數據進行預測、聚類、關聯等分析,能夠提高發掘教育數據背后隱藏的現象規律,提升高職院校人才培養質量。
從“慕課元年”(2012年)至今,國內外知名大學都發起了大規模在線開放課程( Massive Open Online Courser,MOOC)的開發與建設,眾多的高職院校也投身到此教育改革浪潮中,開發了許多更適合高職學生學習的小規模在線開放課程( Small Private Online Courser,SPOC)。不管是MOOC或是SPOC都依托網絡為學生提供學習資源,學生的學習痕跡被記錄下來,由此產生大量的教育數據。2012年10月,美國教育部發布了《通過教育數據挖掘和學習分析促進教與學》報告,目的就是為了促進教育大數據能夠有效指導美國高校教育。徐鵬等( 2013)解讀了該報告,認為“迫切需要整合現有資源,發揮后進優勢,實現教育大數據研究和應用的跨越式發展。”胡水星(2017)、呂海燕(2017)、孫笑微(2017)等都對學生的在線學習數據進行了挖掘和分析。
1.教育數據挖掘與在線開放課程
1.1教育數據
徐鵬等(2013)指出教育數據( Education Data)有廣義和狹義之分。廣義的教育數據一般是指教育活動中師生的日常行為數據,具有階層性、情境性和時間性等特征。狹義的教育大數據一般指學習者的學行為數據,她主要來源于學生管理系統和在線學習平臺等。
1.2教育數據挖掘
數據挖掘( Data Mining) -股是指從大量的數據中,利用統計、在線分析、情報檢索等各類方法來尋找其中隱藏的信息的過程。
教育數據挖掘(EducaLion DataMining)是指應用多個學科的理論和技術來解決教育研究和時間中的問題,如教師能夠根據學生的學習數據發現學生學習規律,有效指導教師改進教學方式,提高教學效率。……