36、高等教育中的数据挖掘应用与学术智能管理

高等教育中的数据挖掘应用与学术智能管理

1. 引言

高等教育机构处于竞争环境中，是研究和未来发展的核心，其首要任务是生成、积累和共享知识。在内部和外部组织（如公司、其他大学、合作伙伴、社区）之间建立知识生成链，对于减少内部资源的限制至关重要，而数据挖掘技术的应用可以显著改善这一过程。

近年来，数据挖掘已成为一个具有开创性的研究领域，涵盖了多种技术，并在商业和高等教育等众多领域得到应用。它涉及跨学科研究与发展，具有广泛的实践应用。大学需要运用特殊方法和流程，从过去和当前的数据集中挖掘出重要知识。随着信息和通信技术在所有学术过程中的广泛应用，信息和知识呈现给大学管理者的方式也在不断变化。

高等教育机构长期以来一直关注预测学生和校友的发展路径，例如确定哪些学生将选择特定的课程项目，哪些学生需要帮助才能毕业。此外，学生的学业失败问题也引发了大量讨论。研究人员尝试将学生分类为不同考试失败风险的群体，并准确检测学生的知识水平，以推断特定的学习差距。

远程教育、在线教育以及智能辅导系统能够记录与学生的交互，为数据挖掘过程提供了各种可行的信息来源。基于收集和解释多门课程信息的研究，可能有助于教师和学生在基于网络的学习环境中学习。科学家们还利用数据挖掘技术对聊天消息进行分类，为学习者提供实时自适应反馈，从而改善学习环境。在科学文献中，也有一些研究试图根据教育网络系统中记录的数据特征对学生进行分类，以预测他们的最终成绩。

作者通过数据挖掘实践的研究方向，旨在为高等教育机构的管理者提供可行的方法，使其能够在短时间内获得丰富的知识，从而提出新的假设。这一目标包括了解学生在教育过程各个环节的意见、满意度和不满，预测他们在特定研究领域的偏好、继续教育的选择、学业失败情