楊高明 方賢進(jìn) 葛斌

摘 要：綜述教育數(shù)據(jù)挖掘和學(xué)習(xí)分析在高等教育中的應(yīng)用，探討計(jì)算機(jī)支持的學(xué)習(xí)分析、計(jì)算機(jī)支持的預(yù)測(cè)分析、計(jì)算機(jī)支持的行為分析、計(jì)算機(jī)支持的可視化分析的各種學(xué)習(xí)問(wèn)題以及所使用的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，提出應(yīng)用教育數(shù)據(jù)挖掘和學(xué)習(xí)分析幫助高等院校做出更好決策的方案.

關(guān)鍵詞：教育數(shù)據(jù)挖掘;機(jī)器學(xué)習(xí);高等教育;學(xué)習(xí)分析

[中圖分類(lèi)號(hào)]TP309 ? [文獻(xiàn)標(biāo)志碼]A

Abstract：This article reviews the application of educational data mining and learning analysis in higher education.At the same time，we also discuss the various learning problems of computer-supported learning analysis，computer-supported predictive analysis， computer -supported behavior analysis，computer-supported visual analysis，and data mining techniques used.Our purpose is to apply educational data mining and learning analysis to help colleges and universities make better decisions.

Key words：educational data mining;machine learning;higher education;learning analysis

教育數(shù)據(jù)挖掘（Educational data mining，EDM）和學(xué)習(xí)分析（learning analytics，LA）可以連續(xù)收集、處理、報(bào)告和處理數(shù)字?jǐn)?shù)據(jù)，改善教育過(guò)程，重塑現(xiàn)有的教學(xué)模式，為教師和學(xué)生的交互提供新的解決方案和更多個(gè)性化、適應(yīng)性和互動(dòng)性的教育環(huán)境，提高學(xué)習(xí)成果，優(yōu)化機(jī)構(gòu)管理水平，對(duì)教師和學(xué)生做綜合評(píng)價(jià).教育數(shù)據(jù)挖掘主要解決兩個(gè)問(wèn)題：人們?nèi)绾问褂肊DM和LA解決教育方面的實(shí)際挑戰(zhàn)，哪種數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)最適合這些問(wèn)題.本文從技術(shù)角度闡述EDM和LA在高等教育中的最新進(jìn)展，目的是為機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域從事基于數(shù)據(jù)挖掘的同行提供參考.

1 教育數(shù)據(jù)挖掘分類(lèi)

EDM和LA分為四個(gè)方面：計(jì)算機(jī)支持的學(xué)習(xí)分析（computer-supported learning analytics，CSLA）、計(jì)算機(jī)支持的預(yù)測(cè)分析（computer-supported predictive analytics，CSPA）、計(jì)算機(jī)支持的行為分析（computer-supported behavioral analytics，CSBA）和計(jì)算機(jī)支持的可視化分析（computer-supported visualization analytics，CSVA）.CSLA的研究主要集中在使用數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分析的方法，在課程環(huán)境中分析學(xué)生的信息搜索和協(xié)作學(xué)習(xí)行為.CSPA的研究集中在使用預(yù)測(cè)函數(shù)或連續(xù)變量改善學(xué)生的學(xué)習(xí)和表現(xiàn)以及評(píng)估學(xué)習(xí)材料的適當(dāng)性.CSBA的研究主要關(guān)注發(fā)現(xiàn)學(xué)生行為和知識(shí)模型.CSVA的研究集中在可視化探索數(shù)據(jù)（使用交互式圖表）方法上，從而突出顯示有用的信息并產(chǎn)生準(zhǔn)確的數(shù)據(jù)決策.

協(xié)同學(xué)習(xí) EDM和LA通常用于處理與教學(xué)策略有關(guān)的問(wèn)題，這些策略可以支持和增強(qiáng)合作學(xué)生之間協(xié)作過(guò)程，是衡量協(xié)作有效性的主要指標(biāo)，其中學(xué)習(xí)平臺(tái)中用戶活動(dòng)日志被用作推斷學(xué)習(xí)者活動(dòng)的主要工具，以適應(yīng)特定人群行為和偏好.[1]C.VieiraP[2]研究了EDM對(duì)計(jì)算機(jī)支持協(xié)作學(xué)習(xí)在會(huì)議期間學(xué)生參與的影響，對(duì)學(xué)生參與元素做了可視化，并幫助他們?cè)贑SCL中更好地進(jìn)行協(xié)作.Cerezo[3]使用慕課數(shù)據(jù)研究學(xué)生與LMS互動(dòng)模式，以幫助教師更好地了解學(xué)生的各種學(xué)習(xí)特征，從而幫助他們識(shí)別有學(xué)習(xí)困難的學(xué)生.

社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析 使用EDM和LA可以根據(jù)個(gè)人的學(xué)習(xí)活動(dòng)以及他們?cè)谖幕蜕缃画h(huán)境中共同建立的關(guān)系進(jìn)行社交網(wǎng)絡(luò)分析，包括發(fā)現(xiàn)學(xué)術(shù)合作、評(píng)估社交關(guān)系、推薦學(xué)習(xí)課程等.Duval[4]通過(guò)收集用戶行為的數(shù)據(jù)提供有關(guān)學(xué)習(xí)資源和活動(dòng)的建議.

自學(xué)行為 EDM和LA通過(guò)調(diào)查學(xué)生對(duì)學(xué)習(xí)資源和自我評(píng)估練習(xí)的使用情況及其對(duì)他們的表現(xiàn)影響，為在線自我學(xué)習(xí)環(huán)境提供了一個(gè)有效解決方案.[5]R.L.Rodrigues[6]根據(jù)學(xué)生解決問(wèn)題的進(jìn)度來(lái)檢查學(xué)習(xí)系統(tǒng)中的自我調(diào)節(jié)學(xué)習(xí)行為.A.Littlejohn[7]運(yùn)用EDM來(lái)預(yù)測(cè)學(xué)習(xí)者如何根據(jù)目標(biāo)設(shè)定和監(jiān)控活動(dòng)的證據(jù)將其智力能力轉(zhuǎn)化為學(xué)術(shù)技能.

1.1 計(jì)算機(jī)支持的預(yù)測(cè)分析（CSPA）

數(shù)據(jù)挖掘通過(guò)評(píng)估學(xué)習(xí)材料、學(xué)生之間參與的相互作用來(lái)增強(qiáng)當(dāng)前的教學(xué)經(jīng)驗(yàn)，降低學(xué)生的輟學(xué)率和留級(jí)率.[8]S. RizviB[9]認(rèn)為，在學(xué)習(xí)環(huán)境中使用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)可以發(fā)現(xiàn)大量數(shù)據(jù)中隱藏的知識(shí)和模式，并預(yù)測(cè)結(jié)果或行為.A.A.Saa[10]認(rèn)為，可以使用EDM和LA發(fā)現(xiàn)知識(shí)，幫助教師識(shí)別早期輟學(xué)的學(xué)生，并確定需要特別關(guān)注的人.

學(xué)習(xí)資料評(píng)估 數(shù)據(jù)挖掘?yàn)榉治龊脱芯繉W(xué)習(xí)管理系統(tǒng)數(shù)據(jù)提供了足夠的方式，以提高高等教育的質(zhì)量.T.Devasia[11]認(rèn)為，數(shù)據(jù)挖掘可用于研究影響學(xué)生表現(xiàn)的主要屬性，給學(xué)習(xí)者不同的教學(xué)支持.支持性反饋可以幫助教師了解學(xué)生對(duì)授課的反應(yīng)，從而評(píng)估課程的有效性，幫助課程設(shè)計(jì)者、教師和機(jī)構(gòu)進(jìn)行決策.

評(píng)估和監(jiān)督學(xué)生的學(xué)習(xí) 學(xué)生的學(xué)習(xí)評(píng)估和監(jiān)控實(shí)踐是高等教育的重要方面.學(xué)習(xí)效率考核包括評(píng)估和評(píng)估過(guò)程，這些過(guò)程可以幫助學(xué)生、教師、管理人員和高等教育機(jī)構(gòu)的決策者做出決策.當(dāng)代教育可以使用各種數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)監(jiān)測(cè)學(xué)生的表現(xiàn)，提供各種調(diào)查分析方法，發(fā)現(xiàn)教育系統(tǒng)中隱藏的信息，以便生成評(píng)分.W.Yaacob[12-13]認(rèn)為，數(shù)據(jù)挖掘可用于識(shí)別學(xué)生行為和他們學(xué)習(xí)的方式，發(fā)現(xiàn)不良行為并進(jìn)行學(xué)業(yè)分析，預(yù)測(cè)學(xué)生的成績(jī).S.Bharara[14]使用EDM和LA分析學(xué)生的學(xué)習(xí)行為，并警告處于危險(xiǎn)狀態(tài)的學(xué)生以免他們中斷學(xué)業(yè).Salas[15]通過(guò)分析學(xué)生的行為創(chuàng)建聚類(lèi)，支持科學(xué)技能的學(xué)習(xí)，以增強(qiáng)學(xué)生的科學(xué)能力，并利用從學(xué)生互動(dòng)中收集的信息為學(xué)生提供必要的幫助，以提高他們的元認(rèn)知能力.

輟學(xué)和留級(jí) 慕課為學(xué)生學(xué)習(xí)提供了方便，但退出在線課程的學(xué)生人數(shù)一直在增長(zhǎng)，研究人員研究了各種退課的因素，發(fā)現(xiàn)這些因素在各個(gè)教育水平上都阻礙了學(xué)生的表現(xiàn).Pradeep[16]使用EDM研究分析了影響學(xué)生學(xué)習(xí)成績(jī)的因素，預(yù)測(cè)學(xué)生輟學(xué)情況，識(shí)別出表現(xiàn)較差的學(xué)生.Cambruzzi[17]發(fā)現(xiàn)學(xué)生的輟學(xué)狀態(tài)具有很高的可預(yù)測(cè)性，平均準(zhǔn)確性為87%，使用他們的預(yù)測(cè)結(jié)果以后，輟學(xué)率平均降低了11%.

1.2 計(jì)算機(jī)支持的行為分析（CSBA）

了解學(xué)生的學(xué)習(xí)行為模式可以更好地服務(wù)教師和學(xué)生，而利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)可以很容易發(fā)現(xiàn)學(xué)生的行為模式.J.W.You[18]發(fā)現(xiàn)，在遠(yuǎn)距離合作時(shí)，使用EDM和LA可以改善學(xué)生的學(xué)習(xí)體驗(yàn).R F Kizilcec[19]設(shè)計(jì)了一個(gè)學(xué)生模型，通過(guò)結(jié)合有關(guān)學(xué)生的知識(shí)、動(dòng)機(jī)、元認(rèn)知和態(tài)度等信息預(yù)測(cè)學(xué)習(xí)過(guò)程.C Angeli[20]認(rèn)為，EDM可用于評(píng)估學(xué)生在線活動(dòng)與其最終成績(jī)之間的關(guān)系來(lái)檢測(cè)學(xué)生在網(wǎng)絡(luò)環(huán)境中的不正常行為和活動(dòng).

1.3 計(jì)算機(jī)支持的可視化分析（CSVA）

教育數(shù)據(jù)可視化可以表示學(xué)生對(duì)學(xué)習(xí)任務(wù)的參與，幫助教師更好地了解學(xué)生的在線行為，簡(jiǎn)化復(fù)雜數(shù)據(jù)，跟蹤在線教育系統(tǒng)中學(xué)生的交互信息.[21]CSVA將信息可視化技術(shù)與數(shù)據(jù)挖掘和知識(shí)表示相結(jié)合，提供有關(guān)活動(dòng)的個(gè)人行為可視化分析，以便研究者直觀的觀察研究結(jié)果.[22]O W Adejo[23]認(rèn)為，在高等教育評(píng)估系統(tǒng)中使用視覺(jué)數(shù)據(jù)挖掘可以使評(píng)估方法更靈活、更多樣、更直觀，從而提高學(xué)習(xí)效率.X Du[24]研究了使用EDM從大數(shù)據(jù)集中提取有意義的知識(shí)和信息，并使用此信息發(fā)現(xiàn)對(duì)高級(jí)決策有用的隱藏模式和關(guān)系.

2 數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)

2.1 分類(lèi)

分類(lèi)技術(shù)可以有效地為學(xué)生提供早期干預(yù)，特別是激發(fā)在特定活動(dòng)或課堂上表現(xiàn)不佳的學(xué)生，并準(zhǔn)確衡量該形式的效率.分類(lèi)是教育數(shù)據(jù)挖掘中常用的技術(shù)，它屬于監(jiān)督學(xué)習(xí)，既給定訓(xùn)練數(shù)據(jù)，對(duì)測(cè)試數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測(cè).訓(xùn)練數(shù)據(jù)由輸入輸出對(duì)組成，訓(xùn)練數(shù)據(jù)通常表示為：

T={（x1，y1），（x2，y2），…，（xN，yN）}.

分類(lèi)模型首先根據(jù)訓(xùn)練數(shù)據(jù)訓(xùn)練分類(lèi)器模型參數(shù)，然后根據(jù)測(cè)試數(shù)據(jù)對(duì)分類(lèi)器模型參數(shù)進(jìn)行微調(diào)，最終成為學(xué)習(xí)過(guò)程（學(xué)習(xí)系統(tǒng)）.分類(lèi)模型構(gòu)造好之后，新的預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)就可以使用該模型進(jìn)行預(yù)測(cè).

分類(lèi)模型已經(jīng)用于預(yù)測(cè)學(xué)生的表現(xiàn)、學(xué)習(xí)成就、知識(shí)水平等，也應(yīng)用于預(yù)測(cè)/防止學(xué)生輟學(xué)、檢測(cè)在線課程/學(xué)習(xí)中有問(wèn)題學(xué)生的行為上.B K Francis[25]指出，分類(lèi)技術(shù)可以通過(guò)準(zhǔn)確預(yù)測(cè)學(xué)生在特定課程中的最終成績(jī)，提高高等教育系統(tǒng)的質(zhì)量.分類(lèi)技術(shù)的目標(biāo)是檢查參與水平，防止學(xué)生退出遠(yuǎn)程學(xué)習(xí)和在線學(xué)習(xí)課程[26];評(píng)估學(xué)生對(duì)學(xué)習(xí)活動(dòng)的參與度;持續(xù)評(píng)估學(xué)生的學(xué)習(xí)表現(xiàn)[27];識(shí)別學(xué)習(xí)積極性不高的學(xué)生;確定學(xué)生是否會(huì)完成作業(yè)[28];評(píng)估學(xué)生與學(xué)習(xí)材料的互動(dòng)[29].此外，分類(lèi)還用于提高學(xué)習(xí)的效率和有效性，為高等教育系統(tǒng)提供一些指導(dǎo)，從而改善整個(gè)決策過(guò)程.可以說(shuō)分類(lèi)為決策者提供了更大的靈活性，使他們能夠評(píng)估一組學(xué)生的表現(xiàn)和行為，從而確定該組中的每個(gè)成員學(xué)習(xí)中如何表現(xiàn)良好，即使他們的特定知識(shí)或能力不適合該任務(wù)，也可以執(zhí)行該任務(wù).

2.2 聚類(lèi)和回歸分析

高等教育聚類(lèi)是學(xué)生分組的有效技術(shù)，它可以用來(lái)探索協(xié)作學(xué)習(xí)模式并提高保留率，使機(jī)構(gòu)能夠在早期識(shí)別出具有學(xué)習(xí)風(fēng)險(xiǎn)的學(xué)生.聚類(lèi)屬于無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)，目的是通過(guò)得到的類(lèi)或者簇發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)的特點(diǎn)或?qū)?shù)據(jù)進(jìn)行處理.聚類(lèi)的核心是計(jì)算數(shù)據(jù)之間的距離.在教育數(shù)據(jù)挖掘領(lǐng)域使用聚類(lèi)主要是為了支持學(xué)生在不同學(xué)習(xí)情況下的互動(dòng)[30]，向相似的用戶推薦活動(dòng)和資源，根據(jù)訪問(wèn)頁(yè)面的內(nèi)容和學(xué)習(xí)特征找到具有相似學(xué)習(xí)特征的學(xué)生群體，幫助教育決策者盡早發(fā)現(xiàn)潛在的輟學(xué)者，并解決將新學(xué)生分配到他們不感興趣的課程的問(wèn)題.此外，聚類(lèi)可以使教育者從LMS日志中預(yù)測(cè)學(xué)生的學(xué)習(xí)結(jié)果，識(shí)別不良的學(xué)生行為，并通過(guò)監(jiān)視學(xué)生之間的集體互動(dòng)，支持教師評(píng)估學(xué)生建模合作過(guò)程的學(xué)習(xí)狀況.該技術(shù)還被用于支持學(xué)生掌握各種科學(xué)技能[31]，發(fā)現(xiàn)常見(jiàn)的學(xué)習(xí)途徑，了解學(xué)生之間的協(xié)作過(guò)程.

回歸可以有效地用于預(yù)測(cè)，EDM研究人員經(jīng)常運(yùn)用幾種回歸技術(shù)來(lái)預(yù)測(cè)學(xué)生的學(xué)習(xí)成績(jī)，并確定可以預(yù)測(cè)大學(xué)課程成敗的變量.

3 結(jié)果與討論

本文綜述了EDM和LA在高等教育中的應(yīng)用，探討CSLA，CSPA，CABA和CSVA的各種學(xué)習(xí)問(wèn)題以及所使用的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù).EDM/LA的應(yīng)用可以帶來(lái)巨大的好處，可以幫助高等教育機(jī)構(gòu)開(kāi)發(fā)更多以學(xué)生為中心的課程，實(shí)時(shí)預(yù)測(cè)學(xué)生的學(xué)習(xí)狀態(tài)，推薦合適的課程.

數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)可以使高等院校做出更好的決策，在指導(dǎo)學(xué)生更準(zhǔn)確地預(yù)測(cè)未來(lái)和個(gè)人行為時(shí)提供更高級(jí)的計(jì)劃，并使高等院校更有效地分配資源和人員.使用EDM和LA可以改善學(xué)生的學(xué)習(xí)體會(huì)、學(xué)習(xí)成果、發(fā)現(xiàn)模式，預(yù)測(cè)學(xué)生的行為和成就.

CSPA通常使用不同的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)評(píng)估在線學(xué)習(xí)材料，根據(jù)學(xué)生的最終成績(jī)來(lái)監(jiān)控學(xué)生的表現(xiàn).分類(lèi)是解決CSPA問(wèn)題最常用的技術(shù)，其次是聚類(lèi).分類(lèi)和預(yù)測(cè)都被用來(lái)形成用于促進(jìn)某些學(xué)習(xí)任務(wù)的學(xué)習(xí)模型;聚類(lèi)技術(shù)可以基于學(xué)生的互動(dòng)和學(xué)習(xí)困難的模式對(duì)學(xué)生進(jìn)行分組來(lái)識(shí)別類(lèi)似班級(jí)的對(duì)象，發(fā)現(xiàn)常見(jiàn)學(xué)習(xí)途徑及不良的學(xué)生行為;可視化和統(tǒng)計(jì)技術(shù)可以提供學(xué)生學(xué)習(xí)的總體視圖，突出有用的信息并支持整個(gè)決策過(guò)程.

CSBA主要關(guān)注使用EDM和LA使大學(xué)能夠發(fā)現(xiàn)大型數(shù)據(jù)庫(kù)中的隱藏模式，并以高準(zhǔn)確度構(gòu)建模型，為設(shè)計(jì)在線課程提供有效的解決方案.聚類(lèi)是解決與CSBA相關(guān)學(xué)習(xí)問(wèn)題的最常用技術(shù)，它可以有效地識(shí)別與學(xué)生學(xué)習(xí)風(fēng)格有關(guān)的隱藏模式，并發(fā)現(xiàn)不良的學(xué)生行為.分類(lèi)技術(shù)是第二常用的技術(shù)，主要用于構(gòu)建和發(fā)展學(xué)生表現(xiàn)的預(yù)測(cè)模型.再次是關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘和可視化.相關(guān)挖掘、因果數(shù)據(jù)挖掘和離群值檢測(cè)使用最少.

CSVA使用不同類(lèi)型概念圖表示已知/未知概念，表示學(xué)生的知識(shí)水平以及幫助解決數(shù)據(jù)表示問(wèn)題.視覺(jué)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)使用較廣泛，用于發(fā)現(xiàn)先前未知和隱藏的信息以及數(shù)據(jù)中的模式.使用可視化技術(shù)可以提供數(shù)據(jù)的全面視圖，以圖形方式呈現(xiàn)LMS/CMS收集的復(fù)雜學(xué)生跟蹤數(shù)據(jù)，識(shí)別有趣的子集.這些結(jié)果可以揭示有價(jià)值的信息以及隱藏的見(jiàn)解、關(guān)聯(lián)或關(guān)系，用來(lái)促進(jìn)對(duì)學(xué)生在不同學(xué)習(xí)環(huán)境中的互動(dòng)更深入了解，使決策者和系統(tǒng)開(kāi)發(fā)人員能夠有效地重新設(shè)計(jì)學(xué)習(xí)機(jī)會(huì)和課程.

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編輯：琳莉