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李施:教育大数据挖掘技术与应用分析

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发表于 2018-7-31 16:05:53 | 显示全部楼层 |阅读模式
“互联网+”教育的新浪潮下,教与学方式由传统的课堂教学逐渐转化为基于Internet的在线学习或混合式学习,随之而来的海量学生数据在大数据时代的影响下成为教育机构最宝贵的资源之一。利用数据挖掘技术可以从教育大数据资源中提炼出有意义、有价值的教与学信息,并依据实际教学情况将提取的教与学信息应用于教育教学中,以达到调整教学计划、优化教学效果的目标。
教育大数据挖掘就是将大量的教育大数据资源转化为有意义的教育信息与知识。目前教育领域内常用的主要数据挖掘技术方法包括分类预测、聚类分析、关联分析和可视化技术等。
教育大数据应用挑战
教育大数据的应用在促进教育教学的同时,由于数据挖掘技术应用的限制、数据专业人才的缺乏以及存在的伦理道德与隐私安全风险等挑战,致使教育大数据不能够完全释放其价值,在一定程度上阻碍了大数据在教育应用方面的健康发展,不利于大数据背景下未来教育的改革与创新。技术应用的限制
教育大数据应用过程针对数据挖掘技术的运用存在一些困难与限制,具体表现在数据收集、数据存储、数据分析和数据可视化等环节中。数据收集过程面临的困难在于需要对来自网络学习和传统学习的大量数据附上时空标志,去伪存真,还要与历史数据相对照,多角度地验证数据的全面性和可信性;存储数据过程由于其低成本、低能耗、高可靠性的目标,使得数据需要通过冗余配置、分布式和云计算等技术进行过滤、去重,减少存储量,这就增加了数据管理的难度;教育大数据的复杂性和多样性难以用传统的技术方法描述与度量,需要在数据分析环节将高维的非结构化数据降维后再进行度量分析,运用上下文关联从海量动态及模棱两可的数据中提取信息;数据可视化的输出结果必须是较为直观的、易于接受的,以方便用户观察与理解,而且最终展示的效果图还要符合用户的视觉审美,这样以来,就对可视化技术的应用提出了更高、更难的要求。
专业人才的缺失
2012年10月,美国国家教育部发布的《通过教育数据挖掘和学习分析促进教与学》报告指出教育大数据应用面临的技术挑战,可以通过技术研发和基础设施去克服,然而大数据教育应用过程有80%以上的挑战和限制来源于“人”。在教育大数据资源转换成教育大数据价值的过程中数据专业人员发挥着至关重要的作用,不仅需要精通数据收集、数据存储和管理、数据分析和数据解释等方面的资深型数据人才,还离不开数学和统计学专家、心理学专家等领域人才的支持与合作。目前由于数据分析专家、数据工程师、数据科学家等数据专业人才的稀缺,导致了教育大数据的潜在价值不能被充分挖掘提炼出来,造成了大数据在教育领域诸多方面的应用困难。教育大数据的分析与挖掘起步较晚,中国的教育大数据应用更是刚刚兴起,人才资源的缺失将成为一个限制其发展与前进的重要因素。伦理道德与隐私安全的挑战
伦理道德与隐私安全问题也是教育大数据应用过程面临的一个严峻挑战。保证个人隐私安全是实现教育大数据分析与挖掘的重要前提,教育机构在利用学生的学习记录数据和信息时必须要注意规避隐私伦理风险和相关法律政策,一旦在学生的个人隐私安全方面出现问题,教育大数据的分析与挖掘就会面临巨大的伦理道德和法律法规压力。利用教育数据挖掘和学习分析技术进行教育大数据价值的提炼,将会更大程度地增加学生个体的透明性,加大个人隐私泄露的风险,造成一系列的伦理道德问题。尽管目前就伦理道德与隐私安全问题做出了防范措施和法律法规方面的建设努力,但是在应用教育大数据时必须还要充分考虑数据挖掘过程涉及到的隐私安全问题,以及由数据转移与访问造成学生行为公开化而带来的伦理道德问题,以避免由此而造成更深层次的社会性问题。
利用数据挖掘技术实现教育大数据资源向教育大数据价值的转换能够充分发挥大数据在教育领域的作用,有利于促进教学方式的变革、教学效果的优化、教学质量的提升。通过介绍4种常用的教育数据挖掘技术,分析教育大数据在学业预警干预、个性化教育和自适应学习等方面的典型应用案例,证明了大数据在教育应用诸多方面的理论与实践意义,有助于加快教育大数据的挖掘进程,推进数据变革教育的快速发展。然而,教育大数据应用过程存在的技术限制、人才缺失、隐私安全与伦理道德等问题在一定程度上阻碍了教育大数据价值的挖掘,限制了大数据在教育领域的健康发展。因此,为了更好地发挥教育大数据的潜在价值,数据挖掘技术的改进、数据专业人才的培养以及伦理道德与隐私安全的维护与防范等需要加快步伐,与教育大数据的应用同步,以优化教学效果,提升教学效率。

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