冯俐

摘 要 阐述数据挖掘在教学设计的学习者分析过程、教学评价过程中结果评价和学生评教、在线学习环境分析和设计等多个环节中的具体应用及其实现方式，为教育工作者提供借鉴，最后提出数据挖掘在教学设计中的应用前景是开发和应用教学专用的数据挖掘工具。

关键词 数据挖掘技术；学习者分析；在线学习环境

中图分类号：G642.0 文献标识码：B

文章编号：1671-489X（2016）06-0035-02

1 数据挖掘及其教育用途

数据挖掘是一个多学科的交叉领域，从教学设计的角度来说，数据挖掘更像是一种技术，帮助人们从大量的数据中发掘有用的知识。数据挖掘对教学设计有哪些用途？首先要介绍数据挖掘本身具有哪些用途。数据挖掘的用途一般可以分为两大类：描述性和预测性。描述性挖掘包括数据特征化、数据区分、关联分析和聚类分析等，主要用于描述数据的特征、区分类别等；预测性挖掘包括分类、回归等，主要用于预测数据将来的发展态势等。

教育数据挖掘是将来自各种教育系统的原始数据转换为有用信息的过程，这些有用信息可为教师、学生及家长、教育研究人员以及教育软件系统开发人员所利用。如果有一些或大量的学习者数据，如个人的基础信息数据和学习情况，就可以从中分析学习者的某些特征和预测规则等。

2 数据挖掘在学习者分析中的应用

学习者分析是教学设计过程最前的环节，也是很重要的一个环节。数据挖掘在描述学习者的知识结构和认知习惯上有突出优势。……