53、数据挖掘技术在教育学中的应用

数据挖掘技术在教育学中的应用

1. 引言

随着信息时代的不断发展，树形数据库技术逐渐成熟，数据库管理系统在互联网上广泛应用，产生了大量爆炸性数据。然而，这些数据未得到充分分析和挖掘，出现了“数据过多却被遗忘”的情况。为提高信息利用率，数据挖掘技术应运而生并迅速广泛应用。数据挖掘是从大量、不完整、有噪声、模糊和随机的数据中提取潜在有用信息和知识的过程。其中，“数据”指与事物相关的事实、记录和原始信息集合，“知识”是对所含信息更抽象的描述以及分析大量数据的过程，包括数据准备、模式搜索、知识评估和反复修改完善。挖掘过程要求具备一定的智能和自动化程度。

2. 数据挖掘

数据挖掘算法是基于数据创建数据挖掘模型的一组计算方法。该算法首先分析研究人员提出的数据，查找特定类型的模型和趋势，然后根据要求创建模型。研究中常用的算法有：
- 关联规则挖掘 ：用于发现大量数据集中存在的关联和相关性，描述事物中某些属性同时出现的规则和模式，是数据挖掘中最成熟的主要技术之一，最经典的关联规则算法是Apriori算法。
- 决策树算法 ：暂未详细介绍。
- 聚类挖掘算法 ：是一种重要的人类学习行为，也是自然界常见现象。聚合分析是基于此现象的数学分析方法，目的是将大量数据点划分为若干类别，使各类内数据差距越大越好，不同类数据尽可能相似，差距越小越好。通过聚类可发现密集和稀疏数据，从而找到全局数据分布模式和数据属性间的有趣关系。数据挖掘过程如下：

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