基于大數(shù)據(jù)挖掘的大學(xué)生優(yōu)質(zhì)教育資源推薦分析

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(chǔ)的大學(xué)生優(yōu)質(zhì)教育資源推薦應(yīng)用，最后重點探究基于大數(shù)據(jù)挖掘的大學(xué)生優(yōu)質(zhì)教育資源推進(jìn)策略。

關(guān)鍵詞：推薦；大數(shù)據(jù)；大學(xué)生；教育資源

當(dāng)網(wǎng)絡(luò)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(xué)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(jìn)一步提高大學(xué)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(yīng)用現(xiàn)狀

國內(nèi)學(xué)者紛紛加入到大數(shù)據(jù)應(yīng)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(xué)者數(shù)量少之又少，據(jù)相關(guān)資料顯示，國務(wù)院總理高度關(guān)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(guān)注，以此深化教育行業(yè)改革。當(dāng)前國內(nèi)逐步實踐信息化教學(xué)模式，如翻轉(zhuǎn)課堂、專遞課堂、在線學(xué)習(xí)等，充分發(fā)揮新教學(xué)方法在教育領(lǐng)域的積極作用。

國外學(xué)者研究大數(shù)據(jù)挖掘的成效遠(yuǎn)遠(yuǎn)優(yōu)于我國，主要是因為外國學(xué)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(dá)國家注重信息技術(shù)創(chuàng)新及信息技術(shù)與高校間的合作，通過大數(shù)據(jù)分析、適應(yīng)性學(xué)習(xí)系統(tǒng)研發(fā)等方式從整體上提高學(xué)生學(xué)習(xí)成績，并與時俱進(jìn)的推出大數(shù)據(jù)服務(wù)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(xué)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(xué)者預(yù)測教育行業(yè)工作機(jī)制，以及網(wǎng)絡(luò)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(wù)必從本國國情出發(fā)，主動向西方發(fā)達(dá)國家借鑒先進(jìn)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(xué)生優(yōu)質(zhì)教育資源推薦應(yīng)用

2.1 構(gòu)建針對性的數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)

網(wǎng)絡(luò)信息技術(shù)快速發(fā)展的同時，線上教育應(yīng)運(yùn)而生，并且遠(yuǎn)程教育逐漸走進(jìn)人們的視線。在線教育在資源整合的基礎(chǔ)上，為大學(xué)生提供個性化學(xué)習(xí)機(jī)會，以此滿足大學(xué)生多樣化學(xué)習(xí)需求；遠(yuǎn)程教育憑借服務(wù)器日志完成數(shù)據(jù)記錄任務(wù)，隨著Web數(shù)據(jù)挖掘方式的有效運(yùn)用，大大提高數(shù)據(jù)價值，并直觀顯示數(shù)據(jù)間的關(guān)系。最后通過數(shù)據(jù)分析，全面了解大學(xué)生學(xué)習(xí)行為，進(jìn)而有依據(jù)的構(gòu)建個性化學(xué)習(xí)系統(tǒng)，為每位學(xué)生推送相應(yīng)的教育數(shù)據(jù)和學(xué)習(xí)資源。需要注意的是，針對性數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)應(yīng)定期更新，同時，信息采集設(shè)備也應(yīng)不斷完善，確保數(shù)據(jù)信息全面、準(zhǔn)確采集，充分發(fā)揮教育資源在大學(xué)生學(xué)習(xí)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(xué)生學(xué)習(xí)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(xué)生成績、量化、喜好、出勤等信息，在綜合信息分析的基礎(chǔ)上設(shè)計課程模塊，針對數(shù)據(jù)間的顯性關(guān)系和隱性關(guān)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(xué)生學(xué)習(xí)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(xué)習(xí)者分為應(yīng)用型、記憶型、理解型三種，通過過濾方法設(shè)計動態(tài)化優(yōu)質(zhì)教育資源，并構(gòu)建學(xué)習(xí)風(fēng)險預(yù)警模型，盡可能滿足每位大學(xué)生學(xué)習(xí)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(yīng)案例，便于大學(xué)生對所學(xué)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(xué)生完成課程安排任務(wù)，并引導(dǎo)大學(xué)生養(yǎng)成良好的學(xué)習(xí)習(xí)慣。系統(tǒng)運(yùn)用的過程中，為不同專業(yè)學(xué)生制定相應(yīng)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(xué)生在完成必修課程的基礎(chǔ)上，能夠根據(jù)興趣愛好和學(xué)習(xí)規(guī)劃，選擇適合的優(yōu)質(zhì)教育資源模塊，等學(xué)生達(dá)到學(xué)分要求即可順利畢業(yè)。在這一過程中，學(xué)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(xué)生學(xué)習(xí)現(xiàn)狀，真實了解大學(xué)生學(xué)習(xí)需求，進(jìn)而為學(xué)生推薦適合課程，促使大學(xué)生在課程學(xué)習(xí)中養(yǎng)成良好的學(xué)習(xí)習(xí)慣，并成功挑戰(zhàn)自我、拓展發(fā)展空間。除此之外，學(xué)校應(yīng)適當(dāng)調(diào)整人才培養(yǎng)機(jī)制，創(chuàng)新相關(guān)制度，最終制定可行的、合理的人才培養(yǎng)決策，促進(jìn)個性化人才培養(yǎng)工作有序推進(jìn)，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(jìn)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(shù)實效性提高有促進(jìn)意義，最終真正實現(xiàn)信息技術(shù)與教育工作融合的目的。

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

3.1 對大學(xué)生日常行為數(shù)據(jù)進(jìn)行采集

這項工作操作過程十分復(fù)雜，再加上數(shù)據(jù)來源不一，因此應(yīng)做好數(shù)據(jù)預(yù)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(xué)生制定學(xué)習(xí)目標(biāo)及計劃、大學(xué)生學(xué)習(xí)風(fēng)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(xué)生在個人信息填寫的基礎(chǔ)上進(jìn)行課程學(xué)習(xí)，并且學(xué)生瀏覽記錄、IP地址會自動存儲，此外大學(xué)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(xué)生學(xué)習(xí)目標(biāo)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(jìn)而向大學(xué)生推薦適合的學(xué)習(xí)資源。

針對上述采集的大學(xué)生日常行為數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，通過去停用詞、分詞等方式完成預(yù)處理任務(wù)，其中去停用詞指的是刪除重復(fù)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(guān)聯(lián)度，進(jìn)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(xué)生興趣特征，并對大學(xué)生分類，進(jìn)而優(yōu)質(zhì)教育資源推送目標(biāo)能夠準(zhǔn)確確定，優(yōu)質(zhì)資源推送效率也會大大提高。大學(xué)生日常行為數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)預(yù)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(chǔ)鋪墊作用，因此應(yīng)全面采集數(shù)據(jù)，提高數(shù)據(jù)預(yù)處理效率。

3.2 對大學(xué)生日常行為數(shù)據(jù)進(jìn)行存儲和管理

由于大學(xué)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(wù)必篩選出價值信息，必要時借助存儲技術(shù)以及可行性策略完成差異化標(biāo)準(zhǔn)、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(xué)校存儲大學(xué)生日常行為數(shù)據(jù)的過程中，為了避免出現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)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(jìn)先進(jìn)加密技術(shù)，并利用加密信息實現(xiàn)內(nèi)容與代碼的轉(zhuǎn)換，只有大學(xué)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(qiáng)適用性，若從長遠(yuǎn)角度考慮，倉庫存儲方法應(yīng)適當(dāng)改進(jìn)。最后，云端備份。現(xiàn)如今，大學(xué)生日常行為數(shù)據(jù)存儲和管理正逐步脫離物理機(jī)器，轉(zhuǎn)向數(shù)字領(lǐng)域，由于大數(shù)據(jù)增長速度過快，然而現(xiàn)有物理機(jī)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(wù)范圍逐漸擴(kuò)大，并且云計算應(yīng)用效率大大提高，即使存在網(wǎng)絡(luò)攻擊行為，則云端能夠通過數(shù)據(jù)遷移的方式進(jìn)行防御。

3.3 對大學(xué)生日常行為進(jìn)行分析

分析大學(xué)生日常行為的過程中，巧妙運(yùn)用R語言完成數(shù)據(jù)信息分析任務(wù)，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(yùn)用數(shù)據(jù)統(tǒng)計方法、機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)、數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，通過模型建立的方式深層次挖掘大學(xué)生學(xué)習(xí)內(nèi)容、學(xué)習(xí)行為、就業(yè)意見間的聯(lián)系，進(jìn)而確定大學(xué)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(biāo)。

基于R語言構(gòu)建大學(xué)生學(xué)習(xí)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(yùn)用數(shù)據(jù)算法分析表現(xiàn)數(shù)據(jù)→出具大學(xué)生個體性格特征。接下來將大學(xué)生表現(xiàn)數(shù)據(jù)類型進(jìn)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(xué)習(xí)表現(xiàn)數(shù)據(jù)與性格特征間的關(guān)系。運(yùn)用回歸分析法構(gòu)建數(shù)學(xué)模型，同時利用最小二乘法獲取學(xué)習(xí)表現(xiàn)數(shù)據(jù)與性格特征間的關(guān)系式。此外，通過BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法綜合分析學(xué)習(xí)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(wù)。最終能夠直觀顯示大學(xué)生性格，最終教師能夠有目的的指導(dǎo)大學(xué)生，并幫助大學(xué)生制定就業(yè)、創(chuàng)業(yè)規(guī)劃，因此，學(xué)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(xiàn)，同時，大學(xué)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(xué)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(xué)工作順利開展起到引導(dǎo)作用，這在一定程度上能夠擴(kuò)大信息技術(shù)應(yīng)用范圍，提高數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)利用率。希望學(xué)校教育工作者以及信息技術(shù)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(xué)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(xiàn)，以此深化教育教學(xué)改革。

參考文獻(xiàn)

[1]孫雨生，于凡，孫肖妹.國內(nèi)基于大數(shù)據(jù)的個性化服務(wù)研究進(jìn)展——架構(gòu)體系與關(guān)鍵技術(shù)[J].現(xiàn)代情報，2018，38（02）：171-177.

[2]劉淇，陳恩紅，朱天宇.面向在線智慧學(xué)習(xí)的教育數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)研究[J].模式識別與人工智能，2018，31（01）：77-90.

[3]柳益君，何勝，熊太純.大數(shù)據(jù)挖掘視角下的圖書館智慧服務(wù)——模型、技術(shù)和服務(wù)[J].現(xiàn)代情報，2017，37（11）：81-86.