65、机器学习在教育数据挖掘与交通监控中的应用

机器学习在教育数据挖掘与交通监控中的应用

1. 教育数据挖掘中的机器学习应用

1.1 教育数据挖掘技术概述

教育数据挖掘（EDM）在近年来发展迅速，出现了多种技术和方法。这些技术的核心目标是通过对教育数据的分析，为教育实践提供有价值的建议。EDM 常用的四个关键流程包括预测模式、成分发现、关系挖掘以及基于标准的发现。其重要因素涵盖了信息相关者、数据挖掘机制与技术、教育目标、获取环境与目的，以及这些因素如何助力实现教育的全部潜力。

1.2 常见的 EDM 技术方法

• 分类（Classification） ：这是最常用的数据挖掘方法之一，属于监督学习过程，将数据划分到预先定义的不同类别中。在 EDM 里，可用于预测学生的成绩、成就、学习体验，预言学生是否会不及格，以及识别学生不确定的表现。
• 聚类（Clustering） ：对相关对象组进行命名或分类，旨在展示大型数据库，为决策制定提供有用的假设，促进学生在不同学习环境中的参与度，并以相似方式为用户推荐服务和项目。
• 统计（Statistics） ：作为一种数学框架，运用统计方法来捕捉、分析、解释或展示图形结果。可借助网络数据确定不同的学习模式，以指导教学风格的创建。
• 预测（Prediction） ：对推动教育系统引入新技术极为有益，它能预测潜在状态而非当前状态，有助于确定学生的成功率、失败率以及最大支持度。
• 关联规则挖掘（Associa