53、教育数据挖掘：方法、目标与应用

教育数据挖掘：方法、目标与应用

教育数据挖掘旨在利用数据挖掘技术分析教育领域的数据，以实现多种目标，如评估用户群体、审查教育系统效果、确定和改进挖掘模型以及提高对学习者和学习的科学认识。

1. 教育数据挖掘的方法与相关研究

在教育数据挖掘中，可通过 SAS JMP 软件的 Fit Y 功能可视化实验结果。所采用的方法包括贝叶斯分类器、回归分析和统计技术。

不同学者在该领域开展了多项研究：
- 有学者专注于验证数据挖掘方法在教育领域的能力，分析学习与教学、政策决策和学习理论测试等方面的数据，还开发了基于数据挖掘方法的方案，以帮助机构识别和应对有风险的学生、进行课程管理和规划调度。
- 有研究探讨了数据挖掘技术在教育数据集上的应用，通过分析学生作业成绩来估计最终学期成绩，使用了不同的提升算法。
- 有学者将教育数据挖掘描述为围绕开发在特定信息中发现结果的方法的科学探究领域，以更好地了解学生和教师在课堂上的表现。

2. 教育数据挖掘的目标

教育数据挖掘主要有四个目标：
- 评估用户群体 ：通过观察整合用户特征的模型来实现，考虑用户的行为、知识和动机。主要用户包括教师、学生、研究人员、管理人员、组织系统和机构。
- 审查教育系统效果 ：通过多种学习系统实现，具体如下：
- 传统课堂 ：以教师和学生面对面交流为中心，是教育数据挖掘中最广泛使用的系统，包含多种子类型。教育者使用课程安排、课程信息、学生出勤信息等数据。
- 自适应和智能网络教育系统 <