大数据及其关键技术的教育应用实证分析（上篇）(2)

　　(2)教育大数据关键技术
　　近年来，随着大数据的推进与发展，教育大数据处理与分析已经成为推动教育改革与发展的驱动力，引起了各国政府和教育行政部门的高度重视。2012年10月美国教育部发布了《通过教育数据挖掘和学习分析促进教与学》(EnhancingTeachingandLearningthroughEducationalDataMiningandLearningAnalytics)报告。[7]力图通过教育大数据分析挖掘，促进"大数据"教育应用，从而为教育发展抢得先机。
　　大数据为海量教育数据的存取提供了技术基础，但原始的教育数据只是教育大数据的基础，只有通过对采集到的各种数据进行教育数据挖掘，构建学习分析模型，发现教育变量之间的关系，并实现赋予数据相关意义，才能使数据转变为信息；信息进_步经过分析和综合，形成知识；最后通过实践运用，知识才上升到智慧层次。[8]因此，教育数据挖掘和学习分析技术是教育大数据的关键技术。
　　1.教育数据挖掘
　　教育数据挖掘（EducationDataMining)是综合运用数理统计、人工智能与机器学习和数据挖掘等技术与方法，对教育原始数据进行分析处理，通过构建数据模型，对学习者的学习结果与学习内容、学习资源和教学行为等变量进行相关关系分析，从而有效地预测学习者未来的学习趋势。[9]并为教育工作者、学习者、学生家长、教育教学研究者以及教学软件开发者提供支持，实现教育系统中教育资源的良性互动，最终实现改进学习的目的。教育数据挖掘流程具体如图2所示。
　　2.学习分析
　　学习分析（LearningAnalytics)的研究对象是学生及其学习环境，目的是通过对教育海量数据的分析和建模，发现潜在问题，优化和理解学习，预测学习者在学习中的进步和表现。学习分析具体过程如图3所示。显而易见，学习分析技术就是围绕学习者在学习过程中产生的各种信息数据，利用各种数学建模方法和数据处理技术来解释这些数据，并根据结果数据与分析信息，对学习过程与情境进行探究，并进一步发现学习的规律，为优化和完善教学提供相应的反馈，持续地促进学习者的学习。学习分析技术利用数据挖掘、数据解释与数据建模的优势，对学习平台中积累的大量数据信息进行采集、存储、分析和表示，并运用分析测量结果对学习者学习行为进行评估、预测和干预，为个别学生量身定制更有效的教育，进而改善和提升教与学的质量与效能，实现改善教学和促进学习的目的。
　　除了学习分析和数据挖掘这两大教育大数据关键技术，近年来慕课、微课、翻转课堂、社会网络软件、云计算、Moodle等网络学习开源平台、WEB2.0技术都可以纳入教育大数据的技术范畴。
　　二、大数据促进教育变革随着教育领域各种大数据技术的应用，我们已经进入一个数据驱动教学、分析变革教育的大数据时代。虽然技术还没有给教育带来如1987年AlfredBork所预言那样的变革[12]，但技术具有拓展、增强或者变革人类学习的潜力，科技进步不可避免地带来了教育的革新，并且对教育发展带来了深远的影响。如，大规模数据分布式处理技术实现了结构化与非结构化数据存储；云计算技术实现了教育资源的共建共享；社会性交互软件促进了学习型社会的构建；MOOCs与翻转课堂实现了个性化学习构建；开源学习管理系统实现了学习过程管理。大数据技术在教学领域的应用革新了教育思维方式、重构了教学评价方式、颠覆了传统教学模式、实现了个性化教育，教育大数据背景下教学的规训与教化在撤退，支持和服务在推进。[13]
　　(一）数据挖掘与学习分析有助于教学决策和评务价

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