魏艳

摘 要：随着信息技术的迅猛发展，大数据也无声无息地逐步地深入到我们的现实生活和工作学习中。教育大数据挖掘就是将大量的零碎的教育信息转化为对于我们有用的信息和知识。本文介绍了国内外教育数据挖掘技术的研究现状，總结了数据挖掘技术的关键技术及分析模式。

关键词：教育大数据挖掘；学习分析；关键技术；

根据IBM 公司最新估计，全球人类和计算机等硬件设备每天产生的数据量达到2.5EB（1EB=109GB=1015KB）。这些数据的来源是多元化的，比如：电子邮件、网页访问流量、博客、监控摄像机、气象传感器、学术研究、社交网络（QQ、微信）、学生数字档案袋，等等，这一切都在以前所未有的速度向我们袭来。教育领域的大数据从横向和纵向两个角度更加全面和真实地反映教育的实施背景、过程和结果。

1.国内外研究现状

美国新媒体联盟发布的2010年度和2011 年度《地平线报告》，都先后预言了数据挖掘技术将在未来的4到5年内成为各领域各行业发展的主导力量。Romero&Ventura;（2007）以及Baker &Yacef;（2009）对10 余年的教育数据挖掘研究进行了分析，归纳出5 类教育大数据挖掘的方法，它们是聚类；预测；关系挖掘；可视化技术等等。另外，随着教学管理系统的不断升级，开始了利用学习分析技术对学习者行为分析的研究，Romero，C.等人（2005）对Moodle 学习平台的日志分析就是应用了该模式。伴随人们在学习知识的过程中的深入分析和不断研究以及坚持不懈的深入实践，除了数据挖掘研究方法以外，那些本来是属于社会科学领域的方法，例如：话语分析、内容分析、社会网络分析等方法渐渐地变成了学习分析中非常重要的方法，这些技术中的最典范的一个应用就是师生交互行为分析。……