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发展教育大数据:内涵、价值和挑战 被引量：367
1
作者 杨现民 唐斯斯 李冀红 《现代远程教育研究》 CSSCI 2016年第1期50-61,共12页
我国教育领域的发展与改革正面临前所未有的挑战,大数据与教育的结合成为时代发展的必然要求。教育大数据是指整个教育活动过程中所产生的以及根据教育需要采集到的,一切用于教育发展并可创造巨大潜在价值的数据集合。在当前国际形势下... 我国教育领域的发展与改革正面临前所未有的挑战,大数据与教育的结合成为时代发展的必然要求。教育大数据是指整个教育活动过程中所产生的以及根据教育需要采集到的,一切用于教育发展并可创造巨大潜在价值的数据集合。在当前国际形势下,教育大数据从战略高度应定位为推动教育变革的新型战略资产、推进教育领域综合改革的科学力量以及发展智慧教育的基石。教育大数据的最终价值应体现在与教育主流业务的深度融合以及持续推动教育系统的智慧化变革上,具体表现在驱动教育管理科学化、驱动教学模式改革、驱动个性化学习真正实现、驱动教育评价体系重构、驱动科学研究范式转型、驱动教育服务更具人性化。然而由于教育系统自身更强的独特性和复杂性,我国教育大数据的发展也面临应用落地、数据安全、数据治理与运营等诸多挑战。只有正视并深入研究这些问题,才能推动我国教育大数据持续健康发展。 展开更多
关键词 教育大数据 教育改革 教育信息化 内涵界定 战略定位 价值潜能 现实挑战
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基于CiteSpace的教育大数据研究热点与趋势分析 被引量：304
2
作者 王娟 陈世超 +1 位作者 王林丽 杨现民 《现代教育技术》 CSSCI 2016年第2期5-13,共9页
大数据时代来临,教育领域积累了海量数据。文章以中国知网（CNKI）数据库收录的924篇及Google学术收录的204篇与教育大数据相关的期刊论文为研究对象,运用信息可视化软件Cite Space,以时空知识图谱及内容知识图谱分析为主要研究方法,揭... 大数据时代来临,教育领域积累了海量数据。文章以中国知网（CNKI）数据库收录的924篇及Google学术收录的204篇与教育大数据相关的期刊论文为研究对象,运用信息可视化软件Cite Space,以时空知识图谱及内容知识图谱分析为主要研究方法,揭示了国内外教育大数据的研究热点及发展趋势。分析发现,教育大数据研究呈现如下特点：从时间上看,研究在2013年开始集中涌现,2014-2015年进入大规模发展阶段;从内容上看,研究热点有＂大数据＂、＂大数据时代＂、＂学习分析及技术＂、＂数据挖掘＂等。为此,文章给出进一步的总结和思考,以期为教育大数据的深入研究、实践探索和产业推进提供参考。 展开更多
关键词 教育大数据 热点 趋势 CITESPACE
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教育大数据的应用模式与政策建议 被引量：207
3
作者 杨现民 王榴卉 唐斯斯 《电化教育研究》 CSSCI 北大核心 2015年第9期54-61,69,共9页
大数据是推进教育创新发展的科学力量。教育大数据是整个教育活动过程中所产生的以及根据教育需要采集到的一切用于教育发展并可创造巨大潜在价值的数据集合。与传统教育数据相比,教育大数据的采集具有更强的实时性、连贯性、全面性和... 大数据是推进教育创新发展的科学力量。教育大数据是整个教育活动过程中所产生的以及根据教育需要采集到的一切用于教育发展并可创造巨大潜在价值的数据集合。与传统教育数据相比,教育大数据的采集具有更强的实时性、连贯性、全面性和自然性,分析处理更加复杂和多样,应用更加多元、深入。教育大数据的五层架构包括个体层数据、课程层数据、学校层数据、区域层数据以及国家层数据,自下而上汇聚各种教育数据。自20世纪70年代起,教育数据的应用大体经历了初始起步阶段、重点探索阶段和快速发展阶段,三个阶段的教育数据应用的规模和水平不断递进。教育大数据的应用主要体现在:驱动国家教育政策科学化;驱动区域教育均衡发展;驱动学校教育质量提升;驱动课程体系与教学效果的最优化;驱动个体的个性化发展。最后,针对当前我国教育大数据发展存在的问题和挑战,提出了六点政策建议:出台《教育大数据应用发展指导意见》,制定《教育大数据安全管理办法》,成立国家教育大数据研究机构,成立国家教育大数据治理机构,颁布"教育数据运营商"牌照,加快建设教育大数据产业基地。 展开更多
关键词 教育大数据 教育数据 教育发展 应用模式 政策建议
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人工智能视域下机器学习的教育应用与创新探索 被引量：137
4
作者 余明华 冯翔 祝智庭 《远程教育杂志》 CSSCI 2017年第3期11-21,共11页
新技术带来的教育变革方兴未艾,人工智能与智慧教育引领教育教学的创新,已经成为教育信息化发展的必然趋势。随着教育大数据的崛起,如何对大量数据进行分析以支持精准预测,是人工智能时代面对的一个新课题。机器学习作为人工智能的一个... 新技术带来的教育变革方兴未艾,人工智能与智慧教育引领教育教学的创新,已经成为教育信息化发展的必然趋势。随着教育大数据的崛起,如何对大量数据进行分析以支持精准预测,是人工智能时代面对的一个新课题。机器学习作为人工智能的一个重要分支,能够满足教育大数据分析预测的需求。为此,基于"为何分析、分析什么、以何分析、何以应用"一系列问题,通过对机器学习的作用对象、作用过程、具体方法和利益相关者等方面的分析,探讨了机器学习和智慧教育的适切性。结合对近年来国外基于真实数据的机器学习教育应用案例研究成果的梳理和归纳,发现目前机器学习教育应用主要集中在学生建模、学生行为建模、预测学习行为、预警失学风险、学习支持和评测和资源推荐等六大方面。从跨界、技术和教学三个层面出发,基于智慧教育的框架对机器学习的教育应用与创新提出了相关建议。 展开更多
关键词 机器学习 智慧教育 人工智能 个性化学习 教育大数据 教育创新
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教育大数据的核心技术、应用现状与发展趋势 被引量：112
5
作者 孙洪涛 郑勤华 《远程教育杂志》 CSSCI 2016年第5期41-49,共9页
大数据领域近年来蓬勃发展,作为大数据的细分领域,教育大数据具有推动教育变革的巨大潜力。大数据技术正在快速演进之中,这为大数据应用提供了新的可能。为了深入分析教育大数据发展,从大数据技术的最新进展入手,从基础设施、分析技术... 大数据领域近年来蓬勃发展,作为大数据的细分领域,教育大数据具有推动教育变革的巨大潜力。大数据技术正在快速演进之中,这为大数据应用提供了新的可能。为了深入分析教育大数据发展,从大数据技术的最新进展入手,从基础设施、分析技术和领域应用方面阐述了大数据的发展趋势。进而通过教育领域大数据构成与特征的分析,对教育大数据的含义进行了解析。并结合国际范围内教育大数据典型实践,从适应性教学、教育规律发现和精准管理支持的角度,对教育大数据应用进行了探讨。最后,针对我国教育大数据的发展状况,对教育大数据发展所面临的挑战进行了分析,并提出了应对挑战的建议。 展开更多
关键词 教育大数据 大数据技术 数据湖 雾计算 人工智能 适应性学习 精准管理
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面向智慧课堂的数据挖掘与学习分析框架及应用 被引量：104
6
作者 孙曙辉 刘邦奇 李鑫 《中国电化教育》 CSSCI 北大核心 2018年第2期59-66,共8页
国内外对教育大数据的研究正从概念、理念层面走向建模分析与应用层面,而应用层面的研究也从教育质量监测统计、教育决策等宏观层面向学校教学、学生学习等微观层面深入发展。该文在教育数据挖掘与学习分析内涵讨论的基础上,结合智慧教... 国内外对教育大数据的研究正从概念、理念层面走向建模分析与应用层面,而应用层面的研究也从教育质量监测统计、教育决策等宏观层面向学校教学、学生学习等微观层面深入发展。该文在教育数据挖掘与学习分析内涵讨论的基础上,结合智慧教学实际提出了智慧课堂的数据模型和体系架构,阐述了"四建模三分析"的教育大数据研究方法论,构建了智慧课堂数据挖掘分析的"整体棋盘"及13个具体研究问题,并提出了智慧课堂数据挖掘分析的四类应用模式,最后基于真实数据探讨了学生主观行为对成绩的影响分析应用案例。 展开更多
关键词 智慧课堂 教育大数据 数据挖掘 学习分析 师生互动指数
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基于大数据的教学评价研究 被引量：101
7
作者 李葆萍 周颖 《现代教育技术》 CSSCI 2016年第6期5-12,共8页
文章基于教育大数据的视角,结合教育评价活动的转型,对教育大数据的采集、可视化分析与呈现技术等开展了研究。文章认为,教育大数据技术推动了教育评价中数据驱动决策的实现,为多方参与教育评价、实现发展性学生评估提供了良好的支持。... 文章基于教育大数据的视角,结合教育评价活动的转型,对教育大数据的采集、可视化分析与呈现技术等开展了研究。文章认为,教育大数据技术推动了教育评价中数据驱动决策的实现,为多方参与教育评价、实现发展性学生评估提供了良好的支持。平板电脑、数码笔、可穿戴设备等能够实时地将不同类型的学习数据数字化,实现了对学生学习全过程数据的采集,为教育领域中实现基于数据分析与理性证据的教育评估与决策提供了数据基础。各类可视化分析工具能够在稀疏的教育大数据中过滤、挖掘各类隐含的教育信息和规律,帮助我们理解学生个人知识体系的构建过程,探索学生个体的社会学习网络的演化规律,揭示教育事件在特定时空呈现的特征。 展开更多
关键词 教育大数据 教育评价 发展性评估 数据采集 可视化分析
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基于教育大数据生态体系的高校智慧校园建设研究 被引量：98
8
作者 余鹏 李艳 《中国电化教育》 CSSCI 北大核心 2018年第6期8-16,共9页
近些年,教育大数据的研究与应用为高校智慧校园的建设与落地开辟了新的思路。针对当前高校智慧校园发展中所面临的教学科研、管理服务及综合决策等方面的痛点问题,该文从制约高校教育大数据发展的六项主因入手,深入探究了智慧校园背景... 近些年,教育大数据的研究与应用为高校智慧校园的建设与落地开辟了新的思路。针对当前高校智慧校园发展中所面临的教学科研、管理服务及综合决策等方面的痛点问题,该文从制约高校教育大数据发展的六项主因入手,深入探究了智慧校园背景下教育大数据(生态)的特点及研究意义。从不同规模、类别、等次的高校样本出发,归纳了教育大数据生态体系的数据应用与服务模式,并探索了一种基于智慧校园良性发展的教育大数据生态体系架构;结合设计的教育大数据应用氛围视图,提出了一种教育大数据生态体系模型用以提升数据治理的精准化,管理服务的协同化,教学科研的智能化,决策应用的科学化;最后,基于智慧校园中长期的发展需求,进一步探究了教育大数据生态体系的建设目标。 展开更多
关键词 教育大数据 智慧校园 教育大数据生态体系 大数据应用氛围视图 大数据生态体系模型
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基于大数据学习分析的在线学习绩效预警因素及干预对策的实证研究 被引量：99
9
作者 赵慧琼 姜强 +2 位作者 赵蔚 李勇帆 赵艳 《电化教育研究》 CSSCI 北大核心 2017年第1期62-69,共8页
利用学习分析技术挖掘教育大数据,能够发现潜在价值,并使其转换成有意义的教学信息,进而优化学习过程、提高教学效果,成为教师、学生及教育研究者的共同诉求。从学习分析技术的教育应用视角,追踪、积累并筛选在线学习行为数据,利用多元... 利用学习分析技术挖掘教育大数据,能够发现潜在价值,并使其转换成有意义的教学信息,进而优化学习过程、提高教学效果,成为教师、学生及教育研究者的共同诉求。从学习分析技术的教育应用视角,追踪、积累并筛选在线学习行为数据,利用多元回归分析法判定影响学生学习绩效的预警因素,在此基础上构建了干预模型,将其应用于教学实践中,对产生的学习行为数据进行二元Logistic回归分析,并结合问卷调查和访谈法对该模型在学习活动、知识习得等方面的有效性进行验证。结果表明,通过学习过程中实施的干预模型识别出存在学习危机的学生,及时向其发出预警信号并提供个性化干预对策,有利于增强学习动机,培养学习毅力,提高学习质量。 展开更多
关键词 教育大数据 学习分析 预警 干预对策 个性化学习
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基于移动学习的O2O翻转课堂设计与应用研究 被引量：90
10
作者 余燕芳 《中国电化教育》 CSSCI 北大核心 2015年第10期47-52,67,共7页
基于移动学习的O2O翻转课堂教学模式是在调查与研究学生的学习习惯和学习方式基础上,利用移动互联网与教育信息技术,结合翻转课堂特点,将学生课内、课外学习时间进行科学重构和整体设计,为学生提供一个引导式的课堂学习路径安排,全面融... 基于移动学习的O2O翻转课堂教学模式是在调查与研究学生的学习习惯和学习方式基础上,利用移动互联网与教育信息技术,结合翻转课堂特点,将学生课内、课外学习时间进行科学重构和整体设计,为学生提供一个引导式的课堂学习路径安排,全面融合"移动微课程+移动微考试+快速课堂录像+离线学习+微文档+学习沟通+学习群组+报表统计"等核心功能,为师生创建一个容易上手又便于管理和维护的O2O翻转课堂学习环境,并将微课设计、教育大数据应用及社会化学习圈等教学理念融合在一起,真正实现个性化服务、学习量化评估和资源的精准推荐,更好地体现智慧学习时代的特征。 展开更多
关键词 智慧学习 O2O 翻转课堂 教育大数据 移动学习
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人工智能在教育应用中的伦理风险与理性抉择 被引量：89
11
作者 冯锐 孙佳晶 孙发勤 《远程教育杂志》 CSSCI 北大核心 2020年第3期47-54,共8页
教育是人类社会文明发展的重要领域,人工智能在教育领域的应用,对教育产生了革命性的影响;同时,也给教育伦理带来了一系列风险和挑战。人工智能在教育应用中导致的伦理困境和可能面临的伦理风险,主要表现在人工智能与教育主体的权利嬗... 教育是人类社会文明发展的重要领域,人工智能在教育领域的应用,对教育产生了革命性的影响;同时,也给教育伦理带来了一系列风险和挑战。人工智能在教育应用中导致的伦理困境和可能面临的伦理风险,主要表现在人工智能与教育主体的权利嬗变、算法推荐与学生个性的发展异化、人工情感与人机互动的情感危机、智能感知与教育数据的价值困境这四个方面。为了防范和消除这些伦理风险,“以人为本”“以德为先”“以法为界”是人工智能在教育应用中的理性选择,教育责任则是“可信赖的人工智能应该做什么”伦理准则的实践指向。 展开更多
关键词 人工智能 智能教育 教育伦理 教育大数据 人机伦理 技术异化
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教育大数据的来源与采集技术 被引量：85
12
作者 邢蓓蓓 杨现民 李勤生 《现代教育技术》 CSSCI 2016年第8期14-21,共8页
教育数据的全面、自然、动态、持续采集是构建教育大数据的基础性和先导性工作。业务的差异性直接导致教育数据来源更加多元、数据采集更加复杂。文章探讨了教育大数据的来源,认为教育大数据产生于各种教育实践活动,核心数据源头是"... 教育数据的全面、自然、动态、持续采集是构建教育大数据的基础性和先导性工作。业务的差异性直接导致教育数据来源更加多元、数据采集更加复杂。文章探讨了教育大数据的来源,认为教育大数据产生于各种教育实践活动,核心数据源头是"人"和"物";介绍了4大类、13种常见数据采集技术,包括物联感知类技术、视频录制类技术、图像识别类技术以及平台采集类技术,指出每类技术采集的数据范围和重点有所不同;总结了教育数据采集的注意事项:要提前规划设计,要有清晰的边界,要保持连续性和规范性,采集粒度要尽可能小,采集过程要符合伦理道德。 展开更多
关键词 教育大数据 数据来源 采集技术 注意事项
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智慧教育研究现状与发展趋势 被引量：75
13
作者 郑庆华 董博 +4 位作者 钱步月 田锋 魏笔凡 张未展 刘均 《计算机研究与发展》 EI CSCD 北大核心 2019年第1期209-224,共16页
当前,以大数据分析、人工智能等信息技术为支撑的智慧教育模式已成教育信息化发展的趋势,也成为学术界热点的研究方向.首先,对教学行为、海量知识资源2类教育大数据的挖掘技术进行调研分析;其次,重点论述了导学、推荐、答疑、评价等教... 当前,以大数据分析、人工智能等信息技术为支撑的智慧教育模式已成教育信息化发展的趋势,也成为学术界热点的研究方向.首先,对教学行为、海量知识资源2类教育大数据的挖掘技术进行调研分析;其次,重点论述了导学、推荐、答疑、评价等教学环节中的4项关键技术,包括学习路径生成与导航、学习者画像与个性化推荐、智能在线答疑以及精细化评测,进而对比分析了国内外主流的智慧教育平台;最后,探讨了当前智慧教育研究的局限性,总结出在线智能学习助手、学习者智能评估、网络化群体认知、因果关系发现等智慧教育的研究发展方向. 展开更多
关键词 智慧教育 教育大数据 大数据分析 人工智能 知识图谱
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获取教育大数据：基于xAPI规范对学习经历数据的获取与共享 被引量：75
14
作者 顾小清 郑隆威 简菁 《现代远程教育研究》 CSSCI 2014年第5期13-23,共11页
教育大数据为教育信息化的发展带来了新的机遇,而对教育大数据应用的实现首先依赖于对来源广泛的教育数据的获取。在这些有待获取的海量的教育数据中,学习经历数据作为一种承载着学习者在学习过程中的学习行为、学习活动、学习进程和与... 教育大数据为教育信息化的发展带来了新的机遇,而对教育大数据应用的实现首先依赖于对来源广泛的教育数据的获取。在这些有待获取的海量的教育数据中,学习经历数据作为一种承载着学习者在学习过程中的学习行为、学习活动、学习进程和与之交互的学习环境等教育信息的数据,蕴含着丰富的学习分析价值。随着相关学习技术的迅速发展,学习经历的跟踪在技术层面已经得以实现,但学习经历的复杂性、多样性和数据劣构性等特点阻碍了对其广泛的应用。由美国"高级分布式学习"组织发布的Experience API(xAPI)规范为破解这一难题提供了可行途径。xAPI规范利用"活动流"来描述学习经历,通过Statement来记录学习经历,并通过语义定义将其转化为良构且易于扩展的数据,为大数据背景下学习经历数据的获取提供了指导性的框架,同时通过实现了接口规范的学习记录仓储(LRS)来共享学习经历数据,由此实现对教育大数据尤其是学习经历数据的获取和共享。 展开更多
关键词 教育大数据 学习分析 学习经历 xAPI LRS
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教育大数据的技术体系框架与发展趋势——“教育大数据研究与实践专栏”之整体框架篇 被引量：72
15
作者 杨现民 唐斯斯 李冀红 《现代教育技术》 CSSCI 2016年第1期5-12,共8页
文章明确了教育大数据的内涵,指出教育大数据具有战略层价值和应用层价值。基于大数据的一般处理流程并结合教育业务特点,文章构建了教育大数据的通用技术框架,包括教育数据采集层、教育数据处理层、教育数据分析与展现层和教育数据应... 文章明确了教育大数据的内涵,指出教育大数据具有战略层价值和应用层价值。基于大数据的一般处理流程并结合教育业务特点,文章构建了教育大数据的通用技术框架,包括教育数据采集层、教育数据处理层、教育数据分析与展现层和教育数据应用服务层。最后,文章分析了十三五期间我国教育大数据的整体发展趋势,主要表现在:教育数据开放程度不断提升、教育数据资产规模逐渐壮大、教育数据创新应用效应逐步扩大、教育大数据行业生态逐步完善以及教育大数据专门人才培养备受重视。 展开更多
关键词 大数据 教育大数据 技术框架 发展趋势
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大数据视角下的学习分析综述 被引量：72
16
作者 王良周 于卫红 《中国远程教育》 CSSCI 北大核心 2015年第3期31-37,共7页
学习分析作为教育信息化的新浪潮,是教育大数据的主要应用领域。泛在网络下的学习大数据高速增长,线上线下的学习形式不断革新,关于学习分析的研究也随着大数据理念的发展而不断变化。本文通过文献分析法,着重从大数据的视角,对国内外... 学习分析作为教育信息化的新浪潮,是教育大数据的主要应用领域。泛在网络下的学习大数据高速增长,线上线下的学习形式不断革新,关于学习分析的研究也随着大数据理念的发展而不断变化。本文通过文献分析法,着重从大数据的视角,对国内外学习分析的研究现状进行综述。首先介绍学习分析及相关概念的发展,从大数据视角探讨学习分析发展的驱动力;然后对比国内外在大数据和云计算技术驱动下形成的学习分析框架、应用领域和关键技术,介绍了整合的学习分析系统平台;最后分析大数据创新给学习分析带来的机遇和挑战。 展开更多
关键词 学习分析 教育大数据 数据挖掘 智慧学习
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大数据视域下高校数据治理方案研究 被引量：68
17
作者 余鹏 李艳 《现代教育技术》 CSSCI 北大核心 2018年第6期60-66,共7页
文章从高校数据现存的问题入手,深入剖析了高校在数据标准、数据源、数据交换、数据应用等方面的不足,探讨了教育大数据治理的核心作用与研究意义。同时,文章结合当前高校在智慧校园建设过程中面临的诸多困境,详细分析了高校教育大数据... 文章从高校数据现存的问题入手,深入剖析了高校在数据标准、数据源、数据交换、数据应用等方面的不足,探讨了教育大数据治理的核心作用与研究意义。同时,文章结合当前高校在智慧校园建设过程中面临的诸多困境,详细分析了高校教育大数据治理的目标。通过构建大数据建设体系架构,设计教育大数据平台与数据治理框架,深入阐释了大数据视域下高校数据治理的迫切性、可行性及必要性。最后,文章论证了高校大数据治理工作有助于提升数据治理的精准化、管理服务的协同化、教学科研的智能化、决策应用的科学化。 展开更多
关键词 教育大数据 数据治理 数据治理框架
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基于智慧课堂的教育大数据分析与应用研究 被引量：68
18
作者 刘邦奇 李鑫 《远程教育杂志》 CSSCI 北大核心 2018年第3期84-93,共10页
教育大数据分析与应用正如火如荼地展开,并不断向课堂的教与学聚焦。围绕智慧课堂的常态化应用,对基于智慧课堂的教育大数据分析进行实证性研究,具有现实意义。智慧课堂的教学互动可以用"STM三角模型"来描述,包括教师与媒介... 教育大数据分析与应用正如火如荼地展开,并不断向课堂的教与学聚焦。围绕智慧课堂的常态化应用,对基于智慧课堂的教育大数据分析进行实证性研究,具有现实意义。智慧课堂的教学互动可以用"STM三角模型"来描述,包括教师与媒介互动、学生与媒介互动、教师对学生互动、学生对教师互动、学生与学生互动等互动行为及数据关系。智慧课堂数据建模与分析,总体上采取基于学习者行为建模与分析的"1+3模式"以及基于学习内容和结果建模与分析的"3+1模式"两种方式。智慧课堂的数据挖掘流程,分为目标理解、数据清洗、数据分析、数据展现等步骤,常用的挖掘算法和技术有多元回归分析、分类聚类、关联规则挖掘、文本分析、图挖掘技术等方法。基于某中学智慧课堂常态化应用的真实数据,通过构建师生互动指数分析模型并进行实证分析,为教育大数据的分析和应用,提供了一个应用参考实例。 展开更多
关键词 教育大数据 智慧课堂 数据挖掘分析 应用研究
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基于区块链技术的学生综合素质评价系统设计 被引量：67
19
作者 郑旭东 杨现民 《现代远程教育研究》 CSSCI 北大核心 2020年第1期23-32,共10页
学生综合素质评价是推动新时代育人方式和评价系统综合改革的关键。我国经过10余年的学生综合素质评价探索,基础教育的育人方式和高校招生考试改革均有较大转变,但也存在综合素质评价效用不高、权责不清、客观公正不足、安全可靠性不敷... 学生综合素质评价是推动新时代育人方式和评价系统综合改革的关键。我国经过10余年的学生综合素质评价探索,基础教育的育人方式和高校招生考试改革均有较大转变,但也存在综合素质评价效用不高、权责不清、客观公正不足、安全可靠性不敷等问题。区块链作为一种新型的分布式数据存储技术,具有去中心化、点对点传输、共识机制、加密防伪和智能合约等技术优势。构建和应用基于区块链的学生综合素质评价系统,不失为解决学生综合素质评价问题的一条有效途径。基于Hyperledger Fabri设计的学生综合素质评价系统架构包括基础设施层、网络层、共识层、数据层、智能合约层、接口层和应用层,可在宏观治理层面支持弱中心化的评价联盟运行,在中观评价层面实现安全、可信、溯源的数据录入,评价实施,结果查询与应用等评价过程。但建设和应用基于区块链的学生综合素质评价系统是一项系统性工程,需要不断明确和解决理念、技术、数据、算法、制度等方面的问题。 展开更多
关键词 综合素质评价 区块链 教育大数据 人工智能 系统设计
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计算教育学:内涵与进路 被引量：62
20
作者 刘三女牙 杨宗凯 李卿 《教育研究》 CSSCI 北大核心 2020年第3期152-159,共8页
随着信息技术与教育教学融合的不断深入以及教育大数据的形成,计算教育学应运而生。计算教育学是通过技术赋能,基于数据密集型的研究范式,解释信息时代的教育活动与问题,揭示教育复杂系统内在机制与运行规律的新兴交叉学科。计算教育学... 随着信息技术与教育教学融合的不断深入以及教育大数据的形成,计算教育学应运而生。计算教育学是通过技术赋能,基于数据密集型的研究范式,解释信息时代的教育活动与问题,揭示教育复杂系统内在机制与运行规律的新兴交叉学科。计算教育学围绕计算教育伦理、教育主体计算、教育情境计算、教育服务计算等核心任务开展研究与实践,助力实现人才培养的个性化、教育评价的科学化及教育管理的精准化。计算教育学的发展亟须建构计算教育伦理、科学量化教育场景、提升数据融合与智能处理能力、促进学科交叉、加强协同创新。 展开更多
关键词 计算教育学 研究范式 教育大数据 智能教育
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