10.3969/j.issn.1006-9860.2016.02.010
大数据环境下学业预警系统设计与分析
随着互联网+教育的深度融合,教育大数据逐渐成为学习分析的主要手段.该文讨论了构成教育大数据环境的数据分类、收集与存储组织,以及教育数据挖掘和学习分析的一般思路与方法,探讨了在大数据环境下的学业预警系统设计框架,提出了一种基于离群数据挖掘与分析的课程、课堂、课外"三位一体"预警信息发现与生成模型LAOMA(Model of Learning Alert Based on Outlier Mining and Analysis),建立了学业预警两类六级信号系统及反馈机制.最后阐述了包括学业预警在内的学习分析技术使个性化学习真正成为可能,但如果应用不当,过分依赖生硬的数据也可能与教育的本质不相符合.
教育大数据、学习分析、离群挖掘、预警信号、教育反思
G434(电化教育)
广东省自然科学基金项目"基于教育云的学习分析与教育大数据研究"S2013010016994
2016-05-20(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
共5页
69-73