基于深度學(xué)習(xí)技術(shù)的教育大數(shù)據(jù)挖掘領(lǐng)域運(yùn)用探究

王 倩

（三亞中瑞酒店管理職業(yè)學(xué)院，公共課教學(xué)部（產(chǎn)學(xué)中心），海南 三亞 572014）

《中國基礎(chǔ)教育大數(shù)據(jù)發(fā)展藍(lán)皮書》中提出教育大數(shù)據(jù)挖掘應(yīng)是實(shí)現(xiàn)智能課堂教學(xué)的主要技術(shù)手段，其概念為在教育領(lǐng)域，利用大數(shù)據(jù)挖掘方法及相關(guān)技術(shù)對所涉及的各類數(shù)據(jù)進(jìn)行多層次的整合，通過加工及數(shù)據(jù)分析，以達(dá)到理解教育領(lǐng)域問題、優(yōu)化教育政策進(jìn)程等目的。借助大數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，可以更加全面、深入、高效地掌握和解讀所涉及數(shù)據(jù)，為未來的教育系統(tǒng)發(fā)展提供更為科學(xué)的決策依據(jù)，推進(jìn)教育領(lǐng)域向著信息化、智能化方向轉(zhuǎn)型。然而，國內(nèi)相關(guān)研究領(lǐng)域，尚未完全探明教育大數(shù)據(jù)挖掘應(yīng)用的潛力，因此，需要深入探究相關(guān)課題，發(fā)掘其在教育領(lǐng)域應(yīng)用的更多可能性，以更好地挖掘教育大數(shù)據(jù)在不同層面和方向上的價(jià)值、作用和應(yīng)用，從而為其在實(shí)踐中的推廣與應(yīng)用提供理論和實(shí)證上的支持和保障。本文的目標(biāo)在于：研究并探討如何將深度學(xué)習(xí)技術(shù)應(yīng)用于教育大數(shù)據(jù)挖掘領(lǐng)域，并探索其所帶來的豐富教育價(jià)值[1]。

1 深度學(xué)習(xí)技術(shù)的背景和概念

Deep Learning是一種新興的機(jī)器學(xué)習(xí)方法，它的提出可以追溯到2006年，當(dāng)時(shí)由Hinton教授主導(dǎo)。深度學(xué)習(xí)是一種采用多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的技術(shù)，它模擬人腦神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)和功能，通過多層次的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型來學(xué)習(xí)和提取數(shù)據(jù)的特征。這種算法已被廣泛運(yùn)用于圖像及語音識別、學(xué)習(xí)預(yù)測、情感分析、自然語言處理等多個(gè)領(lǐng)域。

教育領(lǐng)域也有關(guān)于深度學(xué)習(xí)的定義。美國學(xué)者M(jìn)arton和Saljo首次在1976年最早提出深度學(xué)習(xí)概念。我國也有多名學(xué)者對此展開了研究，他們認(rèn)為深度學(xué)習(xí)是指學(xué)習(xí)者能理解所學(xué)并能進(jìn)行批判繼承，且具有廣泛的聯(lián)系和遷移能力。深度學(xué)習(xí)目前備受教育從業(yè)者的關(guān)注，因?yàn)閷W(xué)習(xí)者將具備更強(qiáng)的信息處理和知識整合能力，最終發(fā)散所學(xué)知識，更具創(chuàng)造性地提出觀點(diǎn)[2]。

2 基于深度學(xué)習(xí)技術(shù)的教育大數(shù)據(jù)挖掘

教育大數(shù)據(jù)挖掘是一項(xiàng)應(yīng)用性的研究，可通過運(yùn)用深度學(xué)習(xí)技術(shù)手段對教育數(shù)據(jù)資料展開處理與分析。這項(xiàng)研究主要涉及三個(gè)方面。首先，相關(guān)人員應(yīng)該對教育大數(shù)據(jù)的輸出信息內(nèi)容展開深入的研討及剖析，包括數(shù)據(jù)搜集、存儲管理及預(yù)處理等業(yè)務(wù)流程及工序。其次，基于先進(jìn)的深度學(xué)習(xí)模型，對教育大數(shù)據(jù)進(jìn)行多層次、全方位的處理和優(yōu)化，如特征提取、數(shù)據(jù)融合和模型訓(xùn)練等。最后，通過嚴(yán)謹(jǐn)科學(xué)的數(shù)據(jù)挖掘結(jié)果輸出，將研究成果有效地轉(zhuǎn)化為教育實(shí)踐的參考和優(yōu)化工具。

2.1 教育大數(shù)據(jù)挖掘的特點(diǎn)

教育大數(shù)據(jù)具備多源性、多樣性、大規(guī)模性、動(dòng)態(tài)性、復(fù)雜性、隱私性等特性。因此，在處理圖像監(jiān)控、照片搜索和語音數(shù)據(jù)等不同類型的數(shù)據(jù)時(shí)，需要進(jìn)行深入和詳細(xì)的處理和分析。為更好挖掘有價(jià)值的教育數(shù)據(jù)信息，多類數(shù)據(jù)應(yīng)當(dāng)經(jīng)過妥善處理與分析。圖像、聲音、文本等多媒體數(shù)據(jù)信息被歸類為復(fù)雜的高價(jià)值行為數(shù)據(jù)[3]。

2.2 基于深度學(xué)習(xí)技術(shù)的教育大數(shù)據(jù)挖掘運(yùn)用目的

深度學(xué)習(xí)技術(shù)涉及對象包括主要包括四類人群：學(xué)習(xí)者、教師、教育管理者和教育研究者。各對象均可通過數(shù)據(jù)挖掘和深度學(xué)習(xí)技術(shù)所提供的技術(shù)方式，較為高效地從教育過程中的圖像、文本、語音等海量原始數(shù)據(jù)中獲得有價(jià)值的教學(xué)信息，在教育研究者和學(xué)習(xí)者、學(xué)習(xí)者和教師、教師和教育管理者，教育管理者和教育研究者之間搭建起廣泛的信息共享環(huán)，通過對海量的教育數(shù)據(jù)資料展開研究分析，為四類群體提供有意義的反饋，繼而優(yōu)化、改進(jìn)教育方法以及實(shí)踐。對學(xué)生來說，該項(xiàng)挖掘技術(shù)可以幫助他們獲得更為個(gè)性化的學(xué)習(xí)方案和智能化的輔導(dǎo)服務(wù)，從而提升其學(xué)習(xí)成果。對教師來說，基于深度學(xué)習(xí)技術(shù)的教育大數(shù)據(jù)挖掘可以為他們提供符合學(xué)生學(xué)習(xí)情況和個(gè)性化需求的合理化指導(dǎo)方案和教學(xué)策略。對教育管理者來說，該技術(shù)為他們提供了精準(zhǔn)了解學(xué)生學(xué)習(xí)情況的手段，為教育決策提供更為科學(xué)的依據(jù)，從而提升整體教學(xué)管理水平和能力。對于教育研究者而言，該技術(shù)提供了豐富的數(shù)據(jù)資源，有助于提升教育理論、教育心理和教育方法等領(lǐng)域研究水平和研究能力[4]。

2.3 基于深度學(xué)習(xí)技術(shù)的教育大數(shù)據(jù)信息挖掘過程

教育大數(shù)據(jù)的復(fù)雜性和多樣性意味著可以從不同對象的活動(dòng)中獲取多種教育環(huán)境特征數(shù)據(jù)。為更充分地利用這些特征數(shù)據(jù)，我們運(yùn)用深度學(xué)習(xí)技術(shù)設(shè)計(jì)了一個(gè)教育大數(shù)據(jù)挖掘過程，這一過程通常包括下面五個(gè)步驟。

第一步，數(shù)據(jù)收集和預(yù)處理：需要對學(xué)生成績、學(xué)習(xí)過程行為記錄以及考試成績等教育相關(guān)數(shù)據(jù)信息進(jìn)行清洗、去噪和歸一化等預(yù)處理操作，使得數(shù)據(jù)具備一致性特征和較高質(zhì)量。

第二步，特征提取和表示學(xué)習(xí)：通過運(yùn)用深度學(xué)習(xí)模型，例如卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）或循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN），從原始數(shù)據(jù)中抽取具有意義的特征。這些特征可以是學(xué)生的行為模式、學(xué)習(xí)風(fēng)格、知識水平等。

第三步，模型訓(xùn)練和優(yōu)化：使用深度學(xué)習(xí)算法，如多層感知機(jī)（MLP）、深度信念網(wǎng)絡(luò)（DBN）或長短期記憶網(wǎng)絡(luò)（LSTM），對提取的特征進(jìn)行訓(xùn)練和優(yōu)化。通過反向傳播算法和梯度下降等技術(shù)，不斷調(diào)整模型參數(shù)以提高預(yù)測準(zhǔn)確性。

第四步，數(shù)據(jù)分析和預(yù)測：使用訓(xùn)練好的深度學(xué)習(xí)模型對學(xué)生的心理和行為進(jìn)行分析和預(yù)測。通過大量分析學(xué)生當(dāng)前情況和歷史數(shù)據(jù)，對其學(xué)習(xí)進(jìn)度、重難點(diǎn)以及學(xué)習(xí)興趣進(jìn)行分析預(yù)測，便于更準(zhǔn)確地提供個(gè)性化輔導(dǎo)和學(xué)習(xí)建議。

第五步，結(jié)果評估和反饋：對預(yù)測結(jié)果進(jìn)行評估和驗(yàn)證，比較預(yù)測結(jié)果與實(shí)際情況的差異。根據(jù)評估結(jié)果，及時(shí)調(diào)整模型參數(shù)和算法，以提升預(yù)測的精確度和可信度。同時(shí)，將預(yù)測結(jié)果反饋給教師、學(xué)生和家長，以加強(qiáng)學(xué)生的學(xué)習(xí)效果。

教育大數(shù)據(jù)收集和處理難度近年也在不斷提高，舉例而言，對于結(jié)果量化的學(xué)生成績，需要將這些數(shù)據(jù)存儲在二維表中以便于使用；然而對于非結(jié)構(gòu)化的學(xué)生行為數(shù)據(jù)，則需要應(yīng)用多種技術(shù)來完成各種不同的收集任務(wù)。為優(yōu)化模型、監(jiān)督學(xué)習(xí)，可以利用標(biāo)記化的教育數(shù)據(jù)構(gòu)建訓(xùn)練和驗(yàn)證集；對于聚類、異常檢測等任務(wù)，可以使用自動(dòng)識別模型規(guī)則、無監(jiān)督學(xué)習(xí)等方法完成?？偟膩碚f，基于深度學(xué)習(xí)技術(shù)的教育大數(shù)據(jù)挖掘流程通過收集、預(yù)處理、特征提取、模型訓(xùn)練和優(yōu)化、數(shù)據(jù)分析和預(yù)測以及結(jié)果評估和反饋等步驟，為教育者提供支持和指導(dǎo)，實(shí)現(xiàn)對學(xué)生心理和行為的即時(shí)了解和分析，以促進(jìn)個(gè)性化教育的實(shí)施[5]。

3 深度學(xué)習(xí)技術(shù)在教育領(lǐng)域的應(yīng)用

在當(dāng)下，越來越多的教育工作者開始專注教育大數(shù)據(jù)挖掘領(lǐng)域。在這種情況下，深度學(xué)習(xí)技術(shù)的優(yōu)越之處在于其可以利用量化數(shù)據(jù)來對學(xué)生表現(xiàn)進(jìn)行建模，更準(zhǔn)確地加以預(yù)測和控制。深度學(xué)習(xí)技術(shù)也是一種出色的數(shù)據(jù)分析工具，能為學(xué)校提供更完善的學(xué)育情況，從而深遠(yuǎn)影響學(xué)生個(gè)人學(xué)習(xí)和發(fā)展道路。

3.1 對學(xué)生行為分析及預(yù)測

深度學(xué)習(xí)行為通過對學(xué)生的學(xué)習(xí)歷史以及興趣模型進(jìn)行分析，深度學(xué)習(xí)技術(shù)能夠準(zhǔn)確地推薦適合學(xué)生的學(xué)習(xí)材料，提升學(xué)習(xí)效果；在學(xué)習(xí)成績預(yù)測方面，深度學(xué)習(xí)技術(shù)可通過綜合學(xué)生的學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)（如作業(yè)和考試成績），構(gòu)建學(xué)生成績預(yù)測模型，利用該模型，可以對學(xué)生未來的學(xué)習(xí)成果進(jìn)行預(yù)測，及時(shí)識別出面臨學(xué)習(xí)困難的學(xué)生，并提供相應(yīng)的指導(dǎo)和協(xié)助；在探索學(xué)習(xí)風(fēng)格分析領(lǐng)域，深度學(xué)習(xí)技術(shù)能夠通過分析學(xué)生的學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)和行為模式來識別其獨(dú)特的學(xué)習(xí)風(fēng)格和個(gè)人偏好，教師可以根據(jù)系統(tǒng)獲取到的數(shù)據(jù)信息設(shè)計(jì)出更為符合學(xué)生需求的教學(xué)方法；在學(xué)生情緒分析上，深度學(xué)習(xí)可通過分析學(xué)生的非語言數(shù)據(jù)，如語音和表情，辨識學(xué)生的情緒狀況。通過對學(xué)生情緒分析，可以及時(shí)發(fā)現(xiàn)學(xué)生情緒問題，并給予相應(yīng)的心理支持和輔導(dǎo)。應(yīng)用深度學(xué)習(xí)技術(shù)進(jìn)行學(xué)生學(xué)習(xí)跟蹤和分析預(yù)測時(shí)，需要充分考慮個(gè)人隱私和倫理問題，確保學(xué)生的個(gè)人信息得到保護(hù)。同時(shí)，建立和應(yīng)用深度學(xué)習(xí)模型需要充足的學(xué)生數(shù)據(jù)和專業(yè)知識支持[6]。

3.2 教學(xué)工具的延伸

基于深度學(xué)習(xí)技術(shù)的教學(xué)資源和科研論文推薦等新時(shí)代高效教學(xué)工具得到廣泛應(yīng)用。在智能輔導(dǎo)助學(xué)上，深度學(xué)習(xí)技術(shù)能夠開發(fā)智能輔導(dǎo)系統(tǒng)，以實(shí)時(shí)分析學(xué)生的學(xué)習(xí)過程和答題情況，給予其精準(zhǔn)的反饋和引導(dǎo)，深度學(xué)習(xí)模型可以識別出學(xué)生常見的錯(cuò)誤模式和易錯(cuò)點(diǎn)，從而提供相關(guān)提示和解釋，以幫助學(xué)生更好地理解和掌握知識；深度學(xué)習(xí)技術(shù)還可應(yīng)用于自動(dòng)化作業(yè)評估，對學(xué)生提交的作業(yè)進(jìn)行分析和評分，深度學(xué)習(xí)模型可以學(xué)習(xí)并理解標(biāo)準(zhǔn)答案，然后對學(xué)生的作業(yè)進(jìn)行對比和評估，以提供準(zhǔn)確且一致的評分結(jié)果。新式工具升華了學(xué)生學(xué)習(xí)體驗(yàn)，激發(fā)了學(xué)生學(xué)習(xí)熱情，同時(shí)為教師提供了便捷高效的輔助力量，推動(dòng)了整體教學(xué)質(zhì)量提升。

3.3 對學(xué)生的心理和行為進(jìn)行及時(shí)掌握和分析

在課堂教學(xué)工作中，掌握學(xué)生的情緒活動(dòng)及行為表現(xiàn)是貫徹“以人為本”教學(xué)原則。深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)模型和卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，可以高效實(shí)現(xiàn)從教學(xué)監(jiān)控視頻中提取和分析學(xué)生狀態(tài)和變化，從而及時(shí)、全面地把握學(xué)生的心理行為表現(xiàn)。

在情感分析和情緒識別方面，教師和輔導(dǎo)員需要能夠及時(shí)全面地了解學(xué)生的心理狀況，而采用深度學(xué)習(xí)能夠通過對學(xué)生語音、文字和面部表情等數(shù)據(jù)的分析，快速辨識學(xué)生的情感狀態(tài)和情緒變化，為學(xué)生管理工作提供精準(zhǔn)支持和相應(yīng)指導(dǎo)。此外，在行為識別和行為模式分析方面，采用深度學(xué)習(xí)技術(shù)通過對學(xué)生學(xué)習(xí)行為數(shù)據(jù)如學(xué)習(xí)行為記錄和網(wǎng)絡(luò)使用數(shù)據(jù)等進(jìn)行深入研究。最后，在學(xué)生群體分析和干預(yù)策略方面，利用深度學(xué)習(xí)技術(shù)對大量學(xué)生數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，可以揭示學(xué)生群體的特點(diǎn)和趨勢，從而為教育決策制定提供有力的依據(jù)。這有助于教育決策者制定相應(yīng)的干預(yù)策略，提供有針對性的教育資源和支持措施。

這種方法不僅可以精準(zhǔn)地識別和分析學(xué)生的情感狀態(tài)、注意力水平、身體姿態(tài)等多維度信息，還可以對學(xué)生的動(dòng)態(tài)變化進(jìn)行實(shí)時(shí)跟蹤和分析，從而深入挖掘其心理特點(diǎn)和個(gè)性特征；此外，通過深度學(xué)習(xí)算法的自我優(yōu)化和學(xué)習(xí)，該方法還可以逐步提升模型的準(zhǔn)確性和穩(wěn)定性，實(shí)現(xiàn)精細(xì)化的教育管理和輔助分析。

4 結(jié)束語

鑒于國家對教育領(lǐng)域的高度重視，未來教育需求將會變得更為緊迫，基于深度學(xué)習(xí)技術(shù)的教育數(shù)據(jù)挖掘領(lǐng)域運(yùn)用也將會得到進(jìn)一步推動(dòng)和發(fā)展，有效地彌補(bǔ)現(xiàn)有不足之處。為了推進(jìn)教育大數(shù)據(jù)挖掘的有序發(fā)展，我們需要在以下三個(gè)方面加大努力：一是明確重點(diǎn)培養(yǎng)方向，加強(qiáng)在教育領(lǐng)域中對深度學(xué)習(xí)技術(shù)人才的培養(yǎng)；二是強(qiáng)化教育信息科學(xué)與技術(shù)研究領(lǐng)域的方向，如提高數(shù)據(jù)收集處理能力、模型涉及優(yōu)化能力、特征工程和數(shù)據(jù)預(yù)處理能力、模型解釋和可解釋性能力等；三是與教育管理者緊密合作，利用教育大數(shù)據(jù)挖掘的結(jié)果，引導(dǎo)管理者進(jìn)行精細(xì)化管理。同時(shí)，促進(jìn)教育管理者之間的合作，共同推動(dòng)深度學(xué)習(xí)技術(shù)和教育應(yīng)用的不斷發(fā)展。在教育大數(shù)據(jù)挖掘領(lǐng)域，未來深度學(xué)習(xí)技術(shù)將為我們帶來更多的價(jià)值和收益。