教育数据挖掘

本文概述

• 什么是教育数据挖掘？
• 教育数据中的数据挖掘方法
• 未来的教育数据挖掘

如今, 数据挖掘领域正在进行各种研究。教育数据挖掘是一个重要的研究领域, 称为EDM。它使用多种算法来改善教育效果, 并解释教育程序以做出进一步的决策。

在这里, 我们将讨论一些应用于教育相关领域的数据挖掘算法。这些算法用于从教育数据中挖掘知识, 并研究可以增加性能的属性。学习最初是在课堂上开始的, 它基于行为, 心理和建构模型。行为模型取决于学生行为的可观察变化, 以确定学习结果。心理模型基于老师在学习过程中的有效参与。在建设性模型中, 学生需要从各种可用资源中学习自己的知识。

西门子认为, 学习不再是一种内部的, 孤立的活动。它被视为节点网络中的一个示范, 它改善了学生的学习体验, 并减少了立即聘请教授的要求。常规的学习环境已逐渐变为基于社区的学习条件。

什么是教育数据挖掘？

EDM代表教育数据挖掘。可以将其定义为一种查找来自教育系统的特定类型的数据并实施这些技术以更好地了解学生和系统的技术。 EDM是将从教育系统获得的原始数据转换成有用的数据的过程, 这些数据可用于制定数据驱动的决策。与其他领域相比, 教育领域中数据挖掘和分析的发展相对较晚。但是, 由于其特定的数据功能, 通过网络进行教育数据挖掘具有挑战性。尽管许多类型的数据具有相继的方面, 但是随着时间的流逝教育信息的分布具有非凡的属性。

教育数据挖掘技术已经取得了丰硕的成果, 并且在在线平台上产生了一系列与学生学习有关的现象, 并且始终如一地实现了更高的准确性。为了检验教育数据的非凡进步, 有许多重要方面需要加以检验, 这正逐渐形成一种认识, 即并非所有关键数据都存储在一个数据流中。

教育方面的研究带来了一些新的教育改进。基于计算机的创新改变了我们的生活和学习方式。如今, 利用通过这些进步收集的信息正在支持所有领域的第二轮转型, 并获得各种成就的学习。数据挖掘是最强大的技术, 具有令人难以置信的潜力, 可以帮助学校和大学专注于他们收集的有关学生行为和潜在学习者的数据集中最重要的信息。

数据挖掘使用其工具来查找海量数据集中以前未知的模式和关系。这些工具可以合并统计模型, 数学算法和机器学习技术。这些技术可以在查询和报告无法有效揭示的数据中找到信息。

教育数据中的数据挖掘方法

数据挖掘是计算机科学的一个分支, 旨在发现不同的因素和模式以帮助决策。给定图中的模型旨在设计教育数据挖掘。数据挖掘可以鼓励机构记忆。数据挖掘, 也称为KDD（数据库中的知识发现）, 是指“挖掘”或从海量数据集中提取知识丰富的数据。教育系统通常具有庞大的教育数据库。这些数据可能包括教师数据, 账目数据, 学生数据, 校友数据等。教育数据挖掘专注于开发技术, 以探索源自教育环境的特殊类型的数据。这些数据来自各种来源, 包括来自传统面对面教室环境, 在线课件, 教育软件等的数据。

数据挖掘方法用于对庞大的数据集进行操作以查找隐藏的模式和关系, 这对许多组织进行数据驱动的决策很有帮助。诸如聚类, 分类, 回归, 神经网络, 人工智能, 关联规则, 遗传算法, 决策树等各种技术和算法可用于从数据库中发现知识。

聚类：

聚类是指将对象识别和分类为不同组的过程, 将数据集分割为子集（集群）, 以便每个子集中的数据共享相似类对象的某些共同特征。

分类：

分类是指描述数据关系并表达值以供将来观察的过程。分类是学习将每个属性集A映射到预定义的类级别B之一的目标函数的任务。有多种分类技术, 即基于决策树的方法, 基于内存的推理, 基于规则的方法, 朴素贝叶斯和贝叶斯信念网络, 神经网络。在分类中, 测试数据用于估计分类规则的确定性。如果确定性可以接受, 则可以将规则应用于新的数据元组。分类器训练算法利用这些预分类的示例来确定适当区分所需的参数的排列。

预测：

回归技术可以适用于预测。它可用于演示一个或多个独立变量和因变量之间的联系。在数据挖掘中, 自变量是已知的属性, 而响应因子是我们需要预测的。不幸的是, 许多日常现实世界中的问题并不容易预测。因此, 更先进的技术（例如逻辑回归, 神经网络和决策树）对于预测未来价值可能很重要。

未来的教育数据挖掘

新出现的流行领域称为“教育数据挖掘”, 它关注于创建策略以查找源于教育环境的有用数据。数据挖掘是一个非常广阔的领域, 其中包含采用各种技术和算法来查找模式的能力。