教育數據挖掘與學習分析未來發展趨勢

季孟雪 張海 楊絮

多年來，包括教育在內的許多部門的數據一直在急劇增加，許多行業面臨海量、高速和多模態數據的沖擊。在醫療保健、教育等領域，數據增長率每年高達35%。SAS研究所研究表明，處理大數據任務所需的員工增長了240%。為了理解大數據，教育數據挖掘和學習分析正在成為尋求提高戰略和運營決策能力的教育機構的通用語言。通過考察學生成功率、學生保留率、學習成果以及其他教育指標，分析和預測建模的使用成為教育大數據領域的導航性資產。大數據分析和基于直覺的決策已經成為大數據時代的關鍵組成部分。本文對教育數據挖掘和學習分析未來四種發展趨勢進行了介紹，期待為研究者與教師提供參考和啟示。

● 趨勢一：建立教育領域的數據分析概念框架

在深入研究某些目標區域之前，必須建立某種信息分析概念框架。而迄今為止，各種領域中數據概念框架仍很匱乏，相對較為發達的是商業領域的數據分析概念框架研究，可以將其作為教育領域概念框架的參考。Liebowitz基于商業情報/分析領域的研究和最佳實踐，提出了如圖1所示的商業智能分析概念框架，教育領域同樣可以據此構建一個信息分析概念框架。這一框架表明，業務和IT驅動因素會影響組織的分析策略，而業務推動因素會影響分析策略的成功程度；借助成功因素，可以從分析策略中獲取價值，構建發展路線圖（通常為三年）。

● 趨勢二：自適應學習與教育數據挖掘

自適應學習和教育數據挖掘是近年來不斷發展的領域。自適應學習通常也和個性化電子學習、自適應課件和智能輔導系統互換使用。

Grubisic（2013）對這個領域的文獻進行了回顧，發現了5924篇涉及自適應電子學習系統、智能輔導系統、課件生成、課件排序、自動課件、動態課件、自適應課件或自動生成課件的相關論文。21%的論文與自適應電子學習系統有關。這些自適應電子學習系統，主要使用宏觀和微觀兩種方法來實現適應。宏觀適應發生在學習和教學過程之前，收集關于學生認知能力的數據，然后驅動最適合這些決定的學習環境和教學類型。微觀適應發生在學習和教學過程中，從而調整學習方法，根據在電子學習會話期間學生的知識變化而變化。后一種方法也可稱為“個性化學習”。

教育數據挖掘與自適應學習密切相關，著重于發現驅動學生學習結果的隱藏模式和關系。例如，美國馬里蘭大學學院應用數據挖掘來識別第一或第二學期具有關鍵“風險”的轉學生，以便提供必要的支持服務來幫助他們成功畢業。

Pena-Ayala（2013）回顧了240份教育數據挖掘論文發現：首先，描述性或預測性的方法經常被應用于教育數據挖掘中，因此未來教育數據挖掘模塊期待能集成在典型的教育體系結構中。其次，教育環境中基于數據決策的概念將越來越重要，大數據和分析在教育環境中的重要性越加凸顯。最后，教育數據挖掘將通過社交網絡、網絡和文本挖掘、虛擬三維環境、空間挖掘、語義挖掘、協作學習、大數據體系結構和其他技術領域的進展得到進一步增強。

● 趨勢三：數據可視化和可視化分析

一圖勝千言，對管理人員而言，數據可視化對于理解和快速掌握分析大數據結果至關重要，因此教育大數據分析領域的一個關鍵增長領域是使用可視化分析。無論是公司的CEO還是大學校長，分析結果都必須以易于理解的方式展示。

執行儀表板（如流行的Tableau軟件）是將數據可視化應用于分析結果的一種方法。圖2顯示了使用SAS可視化分析進行K12學生分析的示例。

圖3顯示了一個使用Tableau 軟件的例子，它是一個區級的評估儀表板，用于比較學生分數和餐食計劃。

Thomas和Cook（2006）指出，未來視覺分析從研究轉向實踐，應注意以下幾點：開發基礎設施以促進對新的可視化分析技術的評估；創建和使用通用的安全和隱私基礎設施，密切結合隱私支持技術，如數據最小化和數據匿名化；為視覺分析軟件使用基于組件的軟件開發方法，以便于評估集成原型中的研究結果，并在不同的操作環境中部署有前途的組件；確定并公布將可視化分析技術插入運營環境的最佳實踐。

許多組織，如美國高等教育協會Educause和英國知識媒體研究所，正在研究如何在教育環境中改進可視化分析。例如，Educause的學習分析計劃一直在關注視覺分析如何在教育中發揮關鍵作用；知識媒體研究所的Catalyst項目則利用基于Web的注釋工具，幫助用戶優先關注推薦內容、在線創建觸發器，通過交互式可視化以及社交網絡和審議分析來增強現有社交媒體平臺。此外，在未來幾年，數據可視化和可視化分析還可能繼續發展，允許決策者在沉浸式環境和交互式游戲場景中分析數據。

● 趨勢四：教育中的知識管理

另一個重要趨勢是教育中的知識管理。知識管理是指如何最好地利用組織內部和外部的知識，處理知識保留和轉移問題，組織應用知識管理來增加創新，建立組織的機構共同記憶庫，提高適應性和敏捷性，以及組織內部和外部的有效性。

在教育領域，有一些組織，如教育知識管理研究所，其任務是改進教育部門的持續學習、合作和變革的實踐。在美國范德比爾特大學醫學中心，他們的知識管理信息中心提供高水平的數據和知識組織技能，以優化企業臨床、研究和教育活動。美國馬里蘭大學圣母院有一個新的知識管理分析碩士學位，研究知識管理和分析學之間的協同作用。此外，香港大學教育學院創建了《知識管理與電子學習》雜志來專門研究這一新領域。

《地平線報告》指出，數據驅動學習和評估的興起近年將成為推動教育變革的趨勢，大數據和分析在高等教育中的應用前景一片光明。因此，自適應/個性化學習、教育數據挖掘、數據可視化、可視化分析以及知識管理和混合/電子學習將發揮越來越大的作用，更好地為高等教育的管理者和教師提供服務和支持。