教育数据挖掘大数据时代的教育变革摘要：大数据开启了教育领域本质上的变化和发展，一个大规模的生产、分享和应用教育数据的时代正在开启，而发掘数据价值、征服庞大教育数据的“武器”就是教育数据挖掘。本文通过文献分析法，对国内外文献进行分析和综述，首先对EDM进行概念界定和历史溯源，比较EDM相关概念的区别和联系，针对EDM作为大数据时代下的新技术，对其研究、发展和应用等方面进行了较系统的阐释，最后总结了EDM目前面临的挑战和展望，以期对EDM进行全方位的阐述和梳理，并促进该领域在中国的深入研究。关键词：教育数据挖掘，学习分析，大数据一、前言随着大数据时代的到来，教育数据正如漂浮在海洋中的冰，第一眼只能看到冰山一角，绝大部分都隐藏在表面之下。[1]而发掘教育数据价值、征服教育数据海洋的“动力”就是教育数据挖掘（EducationDataMining，EDM）。EDM最初应用于智能导学系统（ITS）和教育人工智能（AIED）研究领域，这些技术的深入应用也带来教育数据爆炸式膨胀。日益增长的教学软件中储存着巨大的学生数据，互联网教学E-learning等网络教育学习行为更是呈现出极具增长的数据流趋势。[2]这些数据集过大、难以被传统数据库软件工具捕捉、储存、管理和分析的教育类大数据，目前已成为困扰教育机构的一大难题，研究们逐渐开始关注这些教育数据的潜在价值。教育数据挖掘用统计、机器学习和数据挖掘等方法来解决这些教育领域的问题，从而对更好的理解学生学习和提高教育管理决策的质量。[3]2012年3月，在教育部正式颁布的《教育信息化十年发展规划（2011-2020年）》[4]中提出，促进教育管理科学决策就要“大力推行教育信息化”，而这种科学的决策来源于教育信息化与教育管理的深度结合。而教育数据挖掘则是促进这种结合的有效手段。与此同时，“智慧教育”也将改变学习和教育方式，促进传统教育向智慧教育的转变，使得教育变得更灵活和个性化。以教育数据挖掘为基石，深度挖掘学生的各方面情况数据，“智慧教育”也需要教育数据挖掘的发展作为支撑加快，从而加快教育管理系统信息系统和智能学习平台建设。国外的研究与国内相比，对于教育数据挖掘有着更为广泛、成熟的应用。虽然2005年在国际会议上首次提出“教育数据挖掘”这一概念，但是在不到十年的发展过程中，教育数据挖掘相关应用已经越来越受到学界的关注。本文尝试用文献分析方法对教育数据挖掘进行综述和梳理。国外文献分析主要有四个文献来源：一是利用笔者在中山大学图书馆检索系统（http://library.sysu.edu.cn.http.zjlib.proxy.zyproxy.zjlib.cn/web/guest/index）以“EDM（教育数据挖掘）”、“EducationalDataMining”、“学习分析（LearningAnalysis，LA）”、“知识发现（knowledgeDiscoveryinDatabase，KDD）”等相近关键词对论文、图书、电子书、DVD、以及论文题目、图书题目和杂志题目，进行文献搜索，其中EducationDataMining检索论文，在WilleyOnlineLibrary中有4个搜索结果．tandfonline.com有3篇文献，在CSA原剑桥科学文献数据库中搜到40篇相关文献，选择其中12篇文献作为研究对象，通过Google学术搜索以“教育数据挖掘（EducationDataMining）”等关键词进行文献搜索，在搜索到的上百篇文献中，根据引用频率进行筛选。三是对可获取到的教育数据挖掘领域著名国际会议，例如第六届教育数据挖掘国际会议（the6thInternationalConferenceonEducationalDataMining）中的30多篇文献，国际教育数据挖掘学会（lnternationalEducationalDataMiningSo-ciety）、学习分析研究学会（SoLAR）、教育数据挖掘IEEE专责小组中28篇论文，根据作者文章引用频率和领域知名度进行筛选。四是根据每年的国际教育数据挖掘研讨会（WorkshopofEducationDataMining）中论文，根据引用频率进行选读和筛选。根据以上四个途径选取的文献资源，除去相同文献之外，最终获得相关文献70多篇，其中国内相关文献主要来源是“中国知网”等学术文献库中的相关文献。二、数据挖掘与教育数据挖掘1.什么是数据挖掘与教育数据挖掘数据挖掘是通过仔细分析大量数据来揭示有意义的新的关系、趋势和模式的过程。主要应用于银行、电...