教育大數據的挖掘和分析策略

摘要：在信息技術飛速發展的背景下，教育大數據已經成為推動教育事業變革和發展的重要資源，如何利用教育大數據推動教育事業變革成為教育界十分關注的內容。該文從推動教育發展的視角出發，梳理了教育大數據挖掘和分析實現技術，希望能為教育領域更好地進行教育大數據挖掘和分析，并運用數據分析結果推動教育事業的變革、發展提供一些經驗。

關鍵詞：教育大數據；挖掘；分析；對策

doi：10.3969/J.ISSN.1672-7274.2024.12.040

中圖分類號：G 637；TP 393.08" " " " " " 文獻標志碼：A" " " " " " 文章編碼：1672-7274（2024）12-0-03

Mining and Analysis Strategies for Educational Big Data

JIANG Dacong

（Zhujiang College of South China Agricultural University， Guangzhou 510900， China）

Abstract： With the rapid development of information technology， educational big data has become an important resource for promoting the transformation and development of the education industry. How to use educational big data to promote the transformation of the education industry has become a matter of great concern in the education sector. This article starts from the perspective of promoting educational development and summarizes the implementation techniques for mining and analyzing educational big data. It is hoped that this can provide some experience for better mining and analysis of educational big data in the field of education， and use the results of data analysis to promote the transformation and development of the education industry.

Keywords： education big data; excavate; analysis; countermeasure

信息化時代大數據成為一種重要的資源。在教育事業發展的過程中，教育大數據對推動教育的變革和發展有著不可替代的作用[1]。通過深入進行教育大數據資源的挖掘和分析，不僅能夠讓教育工作者全面了解學生的學習情況，還可以通過數據分析了解學生的學習特點和學習習慣，并為學生制定有針對性的學習計劃，以提升學生的學習效果。教育大數據的優勢眾多，但是在教育大數據的挖掘和分析上也有較高的難度。為此，如何有效地進行教育大數據的挖掘和分析也成為教育工作者十分關注的內容。

1" "教育大數據及其應用現狀

1.1 教育大數據的優勢及其應用現狀

大數據技術的飛速發展，為教育領域的數據挖掘和分析提供了無限的可能性。教育大數據的應用可以幫助教育工作者更好地理解學生的學習狀態，掌握學生的學習進度，及時發現學生存在的問題，從而結合學生的學習情況以及學習需求不斷調整教學策略，提升教學質量。教育大數據的應該還可以幫助教育工作者更深入地理解教育規律，預測教育趨勢，為教育決策提供科學依據。

1.2 教育大數據挖掘和分析面臨的挑戰

雖然教育大數據有諸多的優勢，但是在開展教育大數據的挖掘和分析方面也面臨著一些挑戰。其中最主要的問題就是數據質量。由于教育數據的來源多樣，且數據的采集、存儲和處理過程中存在諸多不確定性，導致數據質量參差不齊[2]。由于無法保證數據質量，不僅會影響數據分析結果的準確性，還會增加數據分析的難度。因此要想更好地利用教育大數據，推動教育事業的健康穩定發展，目前最關鍵的一點就是要提高數據質量，確保數據的準確性和完整性。

2" "教育大數據的挖掘對策

2.1 數據預處理

2.1.1 數據清洗

數據清洗是數據預處理的核心環節，主要目的是去除數據中的噪聲和異常值，提高數據質量。在教育領域，數據清洗包括去除重復數據、處理缺失值以及糾正錯誤數據等內容。

在教育大數據中，由于數據來源多樣，可能會存在大量的重復數據。重復數據的存在不僅會增加存儲和計算的負擔，還會影響挖掘結果的準確性，所以在分析數據前需要通過數據清洗去除重復數據。此外由于如數據采集設備故障、學生請假等，會導致收集的數據中存在缺失值，這些缺失值也會影響挖掘結果的準確性，為此需要對其進行處理。常見的處理方法包括刪除含有缺失值的記錄、用均值或中位數填充缺失值等。在獲取的數據中也會有一些錯誤數據，這些數據會影響挖掘結果的準確性，需要進行糾正，可以通過數據校驗、人工審核等完成錯誤數據的糾正。

2.1.2 數據轉換

數據轉換是將數據轉換為適合挖掘的形式。針對教育大數據，要經過特征提取、數據標準化以及離散化處理等步驟完成數據轉換。

教育大數據中包含大量的特征，但并不是所有的特征都是有用的。所以需要從原始數據中提取出與挖掘目標相關的特征，以提高挖掘效率和準確性?？紤]到不同特征的數據具有不同的量綱和取值范圍。為了消除這些差異對挖掘結果的影響，需要對數據進行標準化處理。常見的標準化方法包括最小-最大標準化、Z-score標準化等[3]。另外，在獲取的數據中，還有部分連續型的數據可能并不適合直接用于挖掘。所以在進行數據分析前還需要將這些連續型數據轉換為離散型數據。常見的離散化處理方法包括等寬劃分、基于聚類的劃分等。

2.1.3 數據集成

數據集成是將多個數據源的數據整合在一起，形成一個完整的數據集。在教育領域，數據集成通常需要考慮數據源的選擇、數據格式統一以及數據沖突處理等。由于篩選的數據來源多樣，如學生成績、考勤記錄、問卷調查等。需要根據挖掘目標選擇合適的數據源。而且在數據的處理上，因不同的數據源采用的數據格式往往存在差異，需要將這些不同格式的數據轉換為統一的格式[4]。

2.2 挖掘算法選擇

2.2.1 分類算法

分類算法是教育大數據挖掘領域中常用的一類算法。其基本原理是通過學習已知數據，構建一個分類模型，然后利用這個模型對未知數據進行分類。分類算法在教育領域具有廣泛的應用，例如預測學生成績、分析學生行為等。常見的分類算法包括決策樹、樸素貝葉斯、支持向量機等。

決策樹是一種簡單有效的分類算法。它通過一系列的問題來對數據進行分類。每個內部節點表示一個特征屬性，每個分支表示一個決策規則，每個葉子節點表示一個分類結果。決策樹算法具有易于理解、可解釋性強等優點[5]。

樸素貝葉斯算法是基于貝葉斯定理的一種分類方法。它假設特征之間相互獨立，從而簡化計算過程。樸素貝葉斯算法在處理文本分類、垃圾郵件過濾等方面具有較高的準確率。

支持向量機（SVM）是一種基于統計學習理論的分類算法。它通過找到一個最優的超平面，將不同類別的數據分開。支持向量機具有較高的分類準確率和較強的泛化能力，但在處理高維數據時可能存在過擬合問題。

2.2.2 聚類算法

聚類算法在數據分析領域中占據著重要的地位，它是一種無監督學習方法，可以將數據集劃分為若干個不相交的子集（即簇）。這些子集內部的數據盡可能相似，而子集之間的數據則盡可能不同。在教育大數據的處理過程中，聚類算法發揮著重要作用，主要用于學生分群、課程推薦等方面。通過聚類算法，教育工作者可以更好挖掘教育大數據中的潛在信息和價值。

常見的聚類算法主要包括以下幾種：

（1）k-means算法。k-means是一種基于距離的聚類算法，它根據數據點之間的距離來將數據劃分為若干個簇。算法的基本流程如下：首先隨機選擇k個數據點作為初始聚類中心；然后計算每個數據點到聚類中心的距離，將數據點劃分到距離最近的聚類中心；接著更新聚類中心；重復上述過程，直至聚類中心不再發生變化。k-means算法的優點是計算簡單、易于實現，缺點是對于初始聚類中心的選擇敏感，容易陷入局部最優解。

（2）層次聚類算法。層次聚類算法是將數據集按照某種相似度逐步合并成一個大簇。在這個過程中，相似度較高的數據點會被合并成為一個新的簇，而相似度較低的數據點則保持原狀。層次聚類算法可以分為自底向上（凝聚）和自頂向下（分裂）兩種類型。層次聚類算法的優點是能夠自動確定簇數，缺點是計算復雜度較高，對大規模數據處理效率較低。

（3）密度聚類算法。密度聚類算法是基于數據點密度的聚類方法，主要包括DBSCAN（Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise）和OPTICS（Ordering Points To Identify the Clustering Structure）等。密度聚類算法的基本思想是：如果一個區域內的數據點密度高于設定的閾值，那么這片區域就被視為一個簇；否則，這片區域就被視為噪聲。密度聚類算法的優點是能夠較好地處理邊緣點和噪聲數據，缺點是參數選擇較為敏感。

2.2.3 關聯規則挖掘算法

關聯規則挖掘算法是通過分析數據集中項之間的關聯關系，找出隱藏在數據中的有趣模式或關聯規則。在進行教育大數據的挖掘上，通過引入關聯規則挖掘算法可以發現學生成績與學習習慣之間的關聯、課程之間的關聯等。常見的關聯規則挖掘算法包括Apriori算法、FP-Growth算法等。

3" "教育大數據的分析

3.1 數據分析方法

3.1.1 描述性統計分析

描述性統計分析是最基本的數據分析方法，通過對數據進行描述和統計，了解數據的整體情況和分布情況。在進行教育大數據分析的過程中，描述性統計分析常用于學生成績分析、學生人口統計等方面[6]。例如，通過對學生的成績進行描述性統計分析，可以了解學生的整體成績水平、成績分布情況等信息，為制定教學計劃和教學策略提供參考。

3.1.2 預測性分析

預測性分析是一種基于歷史數據對未來趨勢進行預測的數據分析方法。在教育領域，預測性分析常用于學生成績預測、學生流失預測等方面。例如，通過對學生的歷史成績數據進行預測性分析，可以預測學生未來的成績趨勢，及時發現學生學習上存在的問題并采取相應的措施進行干預。

3.1.3 因果分析

因果分析是一種通過分析變量之間的因果關系來揭示事物本質的數據分析方法。在教育領域，因果分析常用于研究教學方法、教學策略等因素對學生學習成績的影響。例如，通過對不同教學方法下的學生學習成績進行因果分析，可以確定哪種教學方法更有效，從而為改進教學方法提供依據。

3.2 可視化呈現

3.2.1 Excel

Excel是一款常用的數據處理和可視化工具，具有豐富的圖表類型和靈活的數據處理功能。在進行教育大數據的處理中，根據數據處理的需求，教育工作者可以利用Excel對學生的成績、學習行為等數據進行統計和可視化呈現。例如，通過繪制柱狀圖、折線圖等圖表，可以清晰地展示學生的學習成績發展趨勢和學習行為變化。

3.2.2 Tableau

Tableau是一款強大的數據可視化工具，支持多種數據類型和圖表類型，具有高度的靈活性和可擴展性。在分析教育大數據時，教育工作者可以使用Tableau對學生成績、學習行為等數據進行多維度的分析和可視化呈現[7]。通過Tableau的拖曳式操作和豐富的可視化效果，教育工作者可以快速地構建出各種復雜的圖表和儀表板，從而更好地了解學生的學習情況。

3.2.3 Power BI

Power BI是微軟推出的一款商業智能工具，集成了數據整合、數據分析和數據可視化等功能。在教育領域，Power BI可以用于對學生成績、學習行為等數據進行深入的挖掘和分析。通過Power BI的交互式報表和可視化儀表板，教育工作者可以直觀地了解學生的學習情況，為教學決策提供更為科學的依據。

4" "結束語

教育大數據的挖掘和分析是教育改革和發展的重要方向。本文從技術角度出發，探討了教育大數據的挖掘和分析策略。通過對教育大數據的挖掘和分析，可以更好地了解學生的學習情況，提高教育質量和效率。教育大數據的挖掘和分析也面臨著諸多挑戰，未來需要加強數據質量、算法研究和人才培養等方面的工作，為教育大數據的挖掘和分析提供有力支持。

參考文獻

[1] 李杰，劉彥琴．基于數據挖掘的大學生體質測試數據可視化分析與預測研究[C]．2023年全國高等院校體育教學訓練發展研討會論文集．上海體育大學．西安翻譯學院體育學院，2023．

[2] 高艷敏．分析數據挖掘技術運用于電子商務中的對策[J]．電子世界，2020（15）：108．

[3] 王曉宇．數據分析與挖掘的應用及問題對策[J]．電子技術與軟件工程，2020（5）：177-178．

[4] 趙少平．基于數據挖掘的湖北省普通高校學生健康體質現狀分析及對策研究[C]．Singapore Management and Sports Science Institute（Singapore），Information Engineering Research Institute（USA）. Proceedings of 2018 7th International Conference on Applied Social Science（ICASS 2018）．武漢輕工大學體育部，2018．

[5] 王曉雪．大數據時代統計工作存在的問題及對策[J]．今日財富，2018（2）：104-105．

[6] 王琳．基于數據挖掘的Y汽車學院教科研人員管理對策研究[D]．大連：大連海事大學，2016．

[7] 張小軍，張浩，申丹丹．基于數據挖掘關聯規則Apriori算法的優化對策分析[J]．計算機光盤軟件與應用，2014，17（7）：308-309．