基于Python的教育大數據可視化研究

摘要：隨著信息技術發展，教育大數據為教育研究與實踐提供了新機遇。文章構建了一個基于Python的教育大數據可視化分析模型，以多年度學生學業數據為例，通過數據可視化技術揭示不同班級間的成績差異和課程難易度，為教育決策提供支持。研究采用數據收集、預處理和可視化分析等方法，成功實現了數據的直觀展示。結果顯示，通過數據可視化，清晰展示了不同班級間的成績差異和課程難易度，為個性化教學提供了重要依據。然而，數據來源單一，未來可擴大范圍，結合機器學習分析非結構化數據。該研究提供可視化工具，助力教育決策與個性化學習，其作用將隨技術進步更凸顯。

關鍵詞：教育大數據；數據可視化；Python；學業成績分析；教學決策

中圖分類號：TP311" " " 文獻標識碼：A

文章編號：1009-3044（2025）12-0053-03

開放科學（資源服務） 標識碼（OSID）

0 引言

信息技術的快速發展使教育領域積累了海量數據，形成了所謂的“教育大數據”。這些數據涵蓋學生學習行為、考試成績、課堂表現以及教師教學過程等多個方面，構成了一個龐大而復雜的教育數據生態系統。這些數據蘊含著豐富的教育規律和學生學習模式，對優化教學策略、提升教育質量和實現個性化教育具有重要意義。然而，單純的數據積累并不能直接轉化為教育決策的依據。面對海量、復雜且多樣的數據，教育工作者往往難以直接從中提取有價值的信息。

數據可視化技術可將復雜數據轉化為直觀圖表，幫助教育工作者快速理解數據背后的規律和趨勢。Python憑借其豐富的數據處理和可視化庫（如Matplotlib、Seaborn、Plotly等） ，在教育大數據可視化領域具有顯著優勢。它不僅能夠高效處理大規模數據，還能生成交互式的可視化圖表，為教育決策提供有力支持[1]。

本文構建一個基于Python的教育大數據可視化分析模型，以多年度學生學業數據為例，探索數據可視化在教育領域的應用。該研究不僅有助于豐富教育數據可視化研究，還可為教育決策和個性化教學提供數據支持。例如，教師可以通過可視化圖表快速發現某一班級在某一學科上的普遍問題，或識別個別學生的學習困難點，進而針對性地調整教學計劃或提供個性化的輔導。

1 教育大數據分析與可視化

1.1 教育大數據的定義與特征

教育領域正經歷著一場由數據驅動的變革。教育大數據是指在教育活動中產生的大量、復雜且多樣化的數據集合，而教育大數據分析與可視化則作為這場變革的核心技術。教育大數據具有顯著的4V特征——數據量大（Volume） 、數據類型多樣（Variety） 、數據生成速度快（Velocity） 以及數據價值密度低（Value） [2]。教育大數據來源廣泛，包括學生的在線學習數據、考試成績、課堂表現和教師反饋等。數據類型包括結構化（如成績、考勤） 、半結構化和非結構化（如作業文本、討論內容） 。

通過對教育大數據的深入分析，可以揭示學生的學習行為模式、教師的教學效果以及教育管理的優化方向，為教育決策提供科學依據[3]。這種分析能夠幫助教育工作者更好地理解學生的學習需求，優化教學策略，提升教育質量，并為個性化教育和精準教育管理提供有力支持。

1.2 數據分析工具：Python及其可視化庫

Python憑借其簡潔的語法和強大的庫支持，已成為數據可視化的首選工具之一。常用可視化庫有Matplotlib、Seaborn和Plotly等，其中，Matplotlib是基礎可視化庫，適合快速開發和簡單展示；Seaborn提供高級統計可視化，適合復雜數據；Plotly功能豐富，適合高度交互。

在教育領域，Python的開源特性、易用性和強大的交互式可視化功能使其成為教育工作者快速上手的理想工具。它不僅可以支持教學決策，還能為個性化學習提供數據支持，幫助教育工作者更好地理解學生的學習需求，并根據教學場景靈活調整數據展示方式。

1.3 研究背景與分析目標

本研究以桂林信息科技學院的學生學業數據為例，數據來源包括學生平時成績、期考成績等。分析目標旨在揭示學生學業成績的變化趨勢、學科能力分布以及不同年級間的差異，為教學決策提供數據支持。通過可視化分析，為教師提供直觀的數據支持，幫助他們更好地了解學生的學習狀況，從而優化教學策略，同時為教育管理者提供宏觀層面的決策支持，推動教育質量的全面提升。

2 分析方法與過程

2.1 分析步驟

分析主要包括以下步驟[4]。

1） 數據收集：數據來源于學校教務系統，這里包括學生平時成績、期末考試成績、專業、生源地等數據。

2） 數據預處理：對收集到的數據進行清洗和整理，主要操作有缺失值處理（采用填充或刪除的方式） 、異常值處理（通過統計方法識別并修正） ，以及數據標準化（如歸一化處理） 等，以確保數據質量，為后續分析奠定基礎。

3） 數據探索與分析：通過描述性統計和可視化方法（如柱狀圖、折線圖等） 探索數據特征，分析學生學業成績的變化趨勢、學科能力分布以及不同年級間的差異。

2.2 數據收集

教育大數據來源廣泛，本研究數據主要來源于學校教務系統，包括學生考試成績、課堂表現等。數據收集方法包括通過API接口從學校教務系統獲取數據，以Excel表的形式存儲到指定目錄，原有數據庫中的數據表及字段見表1[5]。

2.3 數據預處理

數據預處理是確保數據質量和分析結果可靠性的關鍵步驟。在Python中，pandas庫提供了強大的數據讀取功能和豐富的數據清洗功能。在數據預處理環節主要進行以下工作。

1） 統一表頭內容。表頭內容是數據表的核心標識，不同數據表可能來自不同的來源或時間點，導致表頭名稱不一致（例如，一個表中用“招生專業”，另一個表中用“專業”） 。為了確保后續合并操作的順利進行，需要對表頭內容進行統一命名。具體操作包括將含義相同但名稱不同的字段統一規范，如將“招生專業”和“專業”統一命名為“專業”。

2） 統一數據格式。在合并數據表之前，需對數據格式進行統一處理，以避免后續操作中出現錯誤。具體操作包括將數值型字段統一為浮點數格式，將文本型字段統一為字符串格式等。通過這種規范化的處理，可以減少合并后可能出現的格式沖突問題，確保數據的一致性和準確性。

3） 初步數據篩選。在合并數據表之前，先去除明顯無關的特征，減少后續處理的復雜性。例如，刪除與分析目標無關的字段，如“備注”。

4） 整合成一個數據表。統一表頭和數據格式后，可以將多個數據表合并成一個大的數據表，便于后續的處理和分析，合并數據表時，也可以更清晰地查看數據的整體結構和缺失值分布，避免異常值處理過程中出現新的問題。

5） 處理缺失值。在數據合并后，缺失值可能會更明顯地暴露出來，因此在合并后對缺失值進行處理可以更全面地檢查和處理。可以根據實際情況選擇填充默認值或刪除缺失值較多的行，從而有效減少缺失值對數據分析的影響。

6） 處理異常值。在數據完整性和一致性基礎上處理異常值，避免引入新的問題。異常值可能會影響數據分析的結果，處理異常值通常需要對數據的整體分布和業務邏輯有清晰的理解。例如，由于教務系統更新而形成的無效字段值等。

2.4 數據探索與可視化分析

數據預處理完成后，即可利用Python的Pandas、Matplotlib和NumPy等庫對數據進行探索性分析和可視化。數據探索與可視化分析是揭示數據內在規律的重要環節。在本案例中，數據預處理完成后，首先使用Pandas的describe（）方法計算數據的基本統計量，如均值、標準差、最大值、最小值等，從而快速了解數據的整體分布特征，為后續的深入分析提供了基礎。

在可視化方面，不同的圖表類型適用于不同的分析場景。例如，柱狀圖適用于比較不同類別之間的數量差異，能夠直觀地展示各組數據的大小關系，適合用于分析如學科成績分布、不同年級的學生人數等場景；折線圖則更適合展示數據隨時間或順序的變化趨勢，例如分析學生學業成績的年度變化；散點圖可用于探索兩個變量之間的關系，例如分析學生學習時間與成績之間的相關性，幫助識別潛在的關聯模式。可根據分析目標選擇合適的可視化方法，以下列舉兩個具體的分析案例。

1） 同一專業不同班級的成績水平統計分析。為了比較同一專業不同班級的成績水平并評估差異，可以用柱狀圖可視化。橫軸為班級名稱，縱軸為平均成績或總成績，還可分別展示總平均分、公共課平均分和專業課平均分，每班用3組不同顏色的柱狀圖區分。其中，第一個柱狀圖表示總平均分，第二個柱狀圖表示公共課平均分，第三個柱狀圖表示專業課平均分。某專業某學期所有班級的總平均成績、公共課平均成績和專業課平均成績的統計分析圖見圖1。通過比較不同班級的平均成績，可以找出表現優秀或落后的班級，并進一步探究班級差異的原因。從圖1可以看出，2班的專業課成績最高，而4班的專業課成績最低。這可能與以下因素有關：例如，2班分配到的師資力量較強，教師教學經驗豐富，能夠更有效地指導學生學習；同時，2班的學生基礎相對較好，學習能力和學習態度較為突出。相比之下，4班可能在師資配備或學生基礎方面存在一定的不足，從而導致其專業課成績相對落后。

2） 對每個課程的平均成績和及格率統計分析。為了識別哪些課程難度較高且容易導致學生掛科，可以使用柱狀圖分析，以課程名稱為橫軸，平均成績和及格率為縱軸，并通過顏色差異分別表示平均成績和及格率。以計算機類專業中部分核心課程的分析為例，操作系統、數據結構、計算機組成原理、計算機網絡及應用某學年平均成績和及格率見圖2，從圖中可以看出，雖然及格率均高于85%，但操作系統的平均成績最低，反映出該課程可能在課程設計、考試內容、教學方法、學生學習態度等方面出現問題。為了準確判斷問題所在，還需要進一步分析課程的具體情況。

3 結束語

綜上所述，本研究構建了一個基于Python的教育大數據可視化分析模型，實現了對多年度學生學業數據的有效處理和直觀展示。通過可視化分析，揭示了不同班級間的成績差異、課程難易度等，為個性化教學和學習指導提供了重要依據。然而，本研究也存在一定的局限性，數據來源較為單一，可能無法完全反映不同地區和教育背景下的普遍規律。未來研究可擴大數據來源，結合機器學習技術構建更精準的預測模型，深入分析非結構化數據，以更全面地理解學生學習行為和需求。隨著技術的不斷進步和數據資源的日益豐富，教育大數據分析將在教育決策、教學改進和個性化學習中發揮更大的作用。

參考文獻：

[1] 王振輝.數據可視化技術在高校學生管理中的應用研究[J].電腦知識與技術，2021，17（34）：32-33.

[2] 劉靜麗.大數據背景下計算機信息處理技術發展研究[J].信息與電腦（理論版），2024，36（14）：192-194.

[3] 王忠洋.教育大數據的應用與挑戰分析[J].無線互聯科技，2019（13）：95-96.

[4] 張良均，譚立云，劉名軍，等.Python數據分析與挖掘實戰[M].2版.北京：機械工業出版社，2022.

[5] 祁長興.基于Python的高校學情信息分析系統設計與實現[J].電腦編程技巧與維護，2024（10）：28-30.

【通聯編輯：謝媛媛】