陈茂 耿江涛 胡翌丹 余雪莲

【摘  要】在高等教育领域，数据挖掘与分析技术能够改善大学生的学习过程和学习结果。随着人工智能研究的深入，教育数据挖掘（EDM）和学习分析（LA）技术在近年也得到了长足的发展。这些技术也直接促进了教育领域4项基于计算机支持的应用研究：学习分析、预测分析、行为分析和可视化分析。研究表明，特定的EDM和LA技术可以提供特定应用研究的最佳方法。因此人工智能时代在高等教育中应用EDM和LA有助于制定以学生为中心的策略，并达到教育教学持续改进的目的。

【关键词】教育数据挖掘;学习分析;数据分析;高等教育

引言

随着人工智能技术研究的深入，以及互联网在教育中的使用，特别是2020年为抗击新冠疫情，全球都开启了大规模在线教学。这些在线教学系统一方面为顺利开展在线教学提供了运作基础和各类教学数据，另一方面也创造了大量存储教育数据的大规模数据库。这些基于网络的教育系统正以指数级的速度增长，也造成以不同的格式和不同的粒度级别存储来自多个来源的大量潜在数据。同样，新型的教育环境，如混合学习（Blend Learning， BL）、虚拟/增强环境、移动/泛在学习，特别是游戏学习等，也收集了大量关于学生学习的数据。这些系统都产生了大量具有较高教育价值的信息，但人工分析是不可能的。因此，需要采用人工智能技术来自动分析这类数据的工具，因为所有这些信息提供了一个教育数据的金矿，可以探索和利用这些数据来了解学生是如何学习的。……