教育數據挖掘在提高混合式教學質量中的探索

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。……