高校教育大数据的分析挖掘与利用
大数据时代的教育数据挖掘：方法工具与应用
大数据时代的教育数据挖掘：方法工具与应用近年来，在大数据浪潮的带动下，以及教育信息化的快速发展，教育数据挖掘成为越来越多研究者和教育工作者的关注焦点。
教育数据挖掘是利用数据挖掘技术对教育领域中的数据进行分析和挖掘，以发现其中潜藏的知识和信息，为教育决策提供科学依据。
本文将介绍教育数据挖掘的方法、工具和应用。
教育数据挖掘的方法主要可以分为以下几类：1. 聚类分析：聚类分析是将数据点分组的一种方法。
在聚类中，数据点被分配到距离最近的簇中。
这种方法可以帮助我们发现相似性和模式，例如，可以根据学生的学习行为将他们分成不同的簇，找到他们之间的差异和共性。
2. 分类分析：分类分析是根据已知类别的数据训练模型，并将预测数据点分配到其中一个类别的方法。
在教育领域中，可以根据学生成绩、学习行为和其它特征，预测学生是否能够成功完成学业或有哪些学生需要额外的关注。
3. 关联规则挖掘：关联规则挖掘是发现一些列隐含在数据之间的、有潜在规律的并发生频率很高的数据项之间的关系。
在教育领域，可以利用这种方法来挖掘学生学习过程中的行为特征，比如学生在某种天气下的考试成绩如何。
4. 时间序列：时间序列是按照时间顺序的数据集，例如：每天的气温、学生的学习行为等。
在教育领域，可以使用时间序列方法对学生的学习时间、学习内容、学科表现等进行研究。
教育数据挖掘的工具目前有很多，常见的有：1. WEKA：WEKA是一款Open Source软件工具，它支持各种机器学习任务，可以应用于教育领域中的数据分析、数据挖掘和知识发现。
2. R软件：R是一种功能强大的统计软件，它可以进行数据的处理、绘图、建模和分析。
它广泛应用于教育数据的挖掘。
3. Excel：Excel是一种广泛应用于教育领域的电子表格软件，它可以处理各种类型的数据，并使用它们进行数据挖掘。
4. SPSS：SPSS是一种专业的统计软件，它可以处理和分析大量数据，并生成报告和图表。
它常常被用于实施教育决策和管理。
大数据时代的教育数据挖掘：方法工具与应用
大数据时代的教育数据挖掘：方法工具与应用随着信息技术的迅猛发展和数据量的急剧增长，大数据时代已经来临。
在教育领域，数据也扮演着越来越重要的角色。
教育数据挖掘作为利用大数据技术来发现教育领域中的模式、趋势和规律的一种方法，已经成为教育研究和教学实践中的重要工具。
本文就大数据时代的教育数据挖掘进行探讨，从方法、工具以及应用进行分析和讨论。
一、教育数据挖掘的方法1. 数据预处理数据预处理是教育数据挖掘的第一步，它包括数据清洗、数据集成、数据变换和数据规约。
数据清洗是指对原始数据进行筛选、过滤和去除不完整或错误的数据，以保证数据质量；数据集成是指将来自不同来源的数据整合到一个数据源中，以便进行综合分析；数据变换是指将数据进行标准化、规范化或转换为适合挖掘的形式；数据规约是指对数据进行简化或抽取，以减少数据量和提高挖掘效率。
2. 数据挖掘模型构建数据挖掘模型构建是教育数据挖掘的核心环节，它包括特征选择、算法选择、模型构建和模型评估。
特征选择是指从大量的数据特征中挑选出对研究问题有意义的特征；算法选择是指选择适合数据挖掘任务的挖掘算法，如分类、聚类、关联规则挖掘等；模型构建是指利用选定的算法对数据进行训练，从而生成一个可用于预测和分析的模型；模型评估是指通过交叉验证、混淆矩阵等方法对模型进行性能评估。
3. 模型应用与结果解释模型应用与结果解释是教育数据挖掘的最终目的，它包括模型应用到实际问题中进行预测、推荐或决策，以及对挖掘结果进行解释和分析。
模型应用可以帮助教育管理者、教师和学生等各方在学校管理、教学设计、学习辅导等方面作出更加科学和有效的决策；结果解释则可以帮助理解学生学习行为、认知过程和学习成就等方面的规律和趋势。
二、教育数据挖掘的工具1. 数据挖掘软件数据挖掘软件是进行教育数据挖掘的必备工具，目前市面上有很多常用的数据挖掘软件，如WEKA、RapidMiner、KNIME等。
这些软件都提供了丰富的数据挖掘算法和功能模块，可以帮助研究人员和分析师进行数据预处理、模型构建和结果解释等工作。
大数据精准教学实践活动(3篇)
第1篇一、背景与意义随着信息技术的飞速发展，大数据技术在教育领域的应用越来越广泛。
大数据精准教学作为一种新型的教学模式，旨在通过收集、分析、处理和分析学生的大量数据，实现对教学过程的全面优化和个性化教学。
本文以某高校为例，探讨大数据精准教学实践活动的实施过程、成果及启示。
二、实践活动目标1. 提高教学效果：通过大数据分析，了解学生的学习特点和需求，实现个性化教学，提高学生的学习成绩。
2. 优化教学资源：根据学生的个性化需求，合理配置教学资源，提高教学资源的使用效率。
3. 促进教师成长：通过大数据分析，帮助教师了解自己的教学效果，发现自身不足，促进教师专业成长。
4. 优化教学管理：利用大数据技术，实现教学管理的科学化、精细化，提高教学管理水平。
三、实践活动内容1. 数据收集与整合（1）学生学习数据：包括考试成绩、作业完成情况、课堂表现等。
（2）教师教学数据：包括教学计划、教学进度、教学资源等。
（3）学校管理数据：包括招生、就业、教学质量评估等。
2. 数据分析与挖掘（1）学生学习行为分析：通过分析学生的学习行为，了解学生的学习特点和需求。
（2）教学效果评估：通过分析教学数据，评估教师的教学效果。
（3）教学资源优化：根据学生的个性化需求，优化教学资源配置。
3. 个性化教学设计（1）针对学生学习特点，制定个性化教学方案。
（2）根据学生需求，提供个性化的学习资源。
（3）利用大数据技术，实现个性化教学评价。
4. 教学管理优化（1）利用大数据技术，实现教学管理的科学化、精细化。
（2）建立教学数据共享平台，提高教学管理效率。
（3）通过数据分析，发现教学管理中的问题，并提出改进措施。
四、实践活动实施1. 建立大数据平台（1）搭建数据采集系统，收集学生学习、教师教学、学校管理等数据。
（2）建立数据存储系统，实现数据的集中存储和管理。
（3）开发数据挖掘与分析工具，为教学决策提供支持。
2. 开展培训与交流（1）组织教师参加大数据精准教学培训，提高教师对大数据技术的认识和应用能力。
高校教学管理中大数据思维的应用探索
高校教学管理中大数据思维的应用探索随着信息技术的快速发展和大数据技术的逐渐成熟，大数据已经成为高校教学管理中的一大利器。
大数据技术的应用已经在各个领域取得了显著的成果，高校教学管理也不例外，大数据思维的应用不仅可以提升教学管理的效率，还可以改善教学质量，为高校教学管理注入新的活力。
一、大数据在高校教学管理中的应用现状分析1. 教务管理大数据技术的应用可以帮助高校对教务管理进行全面、系统、精确的分析。
通过收集学生成绩、出勤情况、选课情况等数据，可以分析学生的学习情况，做出相应的引导和决策。
通过大数据分析，可以发现学生的学习规律，及时发现问题，并提供个性化的学习方案。
2. 教学评估大数据技术可以帮助高校对教学质量进行全面评估。
通过收集学生的成绩、教师的教学评价、课程的评价等数据，可以进行综合评估，及时调整教学方案和教学内容，提升教学质量和教学效果。
通过大数据分析，可以找到教学中的薄弱环节，及时进行改进，提高教学满意度。
3. 课程规划大数据技术可以帮助高校进行课程规划。
通过分析学生的选课情况、课程的评价、社会需求等数据，可以根据实际情况做出合理的课程规划，为学生提供更多样化、更符合实际需求的课程。
4. 学生管理大数据技术可以帮助高校对学生进行全面管理。
通过收集学生的成绩、出勤情况、社会实践、奖惩情况等数据，可以全面了解学生的学习、生活状况，及时发现问题并给予帮助和指导。
2. 数据分析与挖掘数据采集和整合后，还需要进行数据的分析和挖掘，发现数据中的规律和价值。
可以利用数据挖掘技术，对学生的学习规律、教学质量、课程选择等方面进行分析，找出其中的规律性和关联性，为教学管理提供依据和支持。
3. 可视化呈现与决策支持数据分析后，还需要将数据以可视化的方式呈现出来，以便教师、教务人员、学生等各方面人员能够直观地了解数据和问题。
还可以利用大数据技术为决策提供支持，比如为学生提供个性化的学习方案，为教务人员提供课程规划建议等。
高校如何利用大数据分析提升招生和决策能力
高校如何利用大数据分析提升招生和决策能力在当今数字化时代，大数据分析已经成为各行各业提升竞争力和优化决策的重要手段。
对于高校而言，充分利用大数据分析来提升招生和决策能力，不仅能够吸引更多优质生源，还能实现资源的合理配置，提高教育质量和学校的整体发展水平。
一、大数据分析在高校招生中的应用1、精准招生宣传过去，高校的招生宣传往往是广泛撒网，缺乏针对性。
而通过大数据分析，高校可以深入了解潜在生源的兴趣爱好、学习成绩、地域分布等特征，从而制定更加精准的招生宣传策略。
例如，对于对理工科感兴趣的学生，可以重点宣传学校的理工科专业优势和实验设施；对于来自特定地区的学生，可以突出学校在该地区的招生政策和就业优势。
2、预测招生趋势利用历史招生数据和相关的社会经济数据，高校可以运用大数据分析技术预测未来的招生趋势。
这有助于学校提前做好招生计划的调整，合理安排招生专业和名额。
比如，分析近年来某些专业的就业市场需求变化，可以预测该专业的报考热度，从而调整招生规模。
3、优化招生流程大数据分析可以帮助高校发现招生流程中存在的问题和瓶颈，从而进行优化。
例如，通过分析学生在报名、考试、录取等环节的等待时间和反馈意见，找出流程繁琐的地方，简化手续，提高招生工作的效率和学生的满意度。
二、大数据分析在高校决策中的作用1、学科建设决策通过对学生的选课数据、学习成绩、就业去向等进行分析，高校可以了解各个学科的受欢迎程度、教学效果和社会需求，从而为学科建设提供决策依据。
对于发展前景良好的学科，可以加大投入，引进优秀师资，改善教学条件；对于需求逐渐减少的学科，可以适时调整课程设置或进行合并重组。
2、师资队伍建设大数据分析可以帮助高校评估教师的教学质量和科研成果。
通过分析学生对教师的评价数据、教师的教学成果数据以及科研项目数据等，学校可以识别出优秀的教师，为其提供更多的发展机会和奖励；同时，也可以发现教学和科研方面存在不足的教师，为其提供针对性的培训和支持。
教育大数据分析技术和应用
教育大数据分析技术和应用一、引言教育大数据是指教育领域中所形成的各种形式的数据，通过对这些数据的搜集、整理、统计、分析和应用，可以提高教育的科学性、合理性和效率。
随着信息技术的迅速发展、云计算、物联网等技术的不断成熟，教育大数据分析技术已经逐渐成为了一个重要的研究领域。
本文主要对教育大数据分析技术及其应用进行探讨。
二、教育大数据分析技术（一）数据收集教育大数据的收集需要依托各种信源，包括但不限于学业成绩、学生评价、考试结果、活动记录、行为记录、在线学习行为记录等。
同时，还可以利用云计算、物联网等新兴技术收集学生与教育资源之间的互动数据。
（二）数据整理和清理据整理和清理是指对收集到的数据进行处理和优化，去掉重复信息和噪声数据，提取有用的关键特征，为接下来的数据分析做准备。
（三）数据建模和分析数据分析可以采用多种方法，包括但不限于机器学习、数据挖掘、人工智能等。
其中，机器学习是目前最为有效的数据分析方式之一。
这种基于数据模型的分析方法可以对大量的数据进行自我学习和优化，以提高预测和分析的准确率和可靠性。
（四）可视化和成果呈现通过各种可视化工具，把分析后的数据转化成图表、报表、图像等形式，使其更加易于理解和运用。
同时，还可以通过各种交互式报表工具，将分析成果呈现给教育工作者、学生、家长等相关人员，帮助他们更好地理解学生的情况、学习进展和潜在问题。
三、教育大数据分析的应用（一）智能教育系统智能教育系统是利用人工智能和机器学习等技术构建的一种能够自我学习的教育系统。
这种系统可以对学生的学习情况进行全面监控和分析，及时给予个性化的学习建议和反馈。
（二）学生成绩预测学生成绩预测是借助数据分析和机器学习技术，通过对历史学习数据的挖掘和分析，预测学生未来的学习成绩和趋势。
这种预测可以帮助家长、学校和教育工作者及时调整教学方法和方式，提高学习效率和成果。
（三）在线学习平台的建立在线学习平台是帮助学生通过网络学习的一种新型教育方式。
教育大数据的挖掘与应用
教育大数据的挖掘与应用随着教育信息化的普及和教育数据的不断积累，教育大数据已经成为一个备受关注的领域。
教育大数据是指从教育系统与教育活动中获取的数据集，通过数据挖掘、机器学习等技术进行分析，为教育领域做出更有效的决策，从而实现教育资源的优化配置，提高教育评估的精度和公正性，促进教育教学质量的提高和教育公平的实现。
一、教育大数据的来源教育大数据的来源主要分为四个方面：学生学习数据、教学数据、教育管理数据和社会环境数据。
其中，学生学习数据主要包括学生的成绩、考试情况、平时表现等；教学数据主要包括教师教学过程中的各种记录、课堂互动等；教育管理数据主要包括学校管理、课程设置等数据；社会环境数据主要包括经济、文化、社会价值观等方面的数据。
二、教育大数据的挖掘技术教育大数据的挖掘技术主要包括数据预处理、特征提取、数据分析和模型建立等步骤。
其中，数据预处理是保证数据有效性和准确性的前提；特征提取是指从海量数据中提取出具有代表性的特征；数据分析是通过统计分析、机器学习等方法对数据进行解析；模型建立是指根据分析结果建立合适的预测模型。
三、教育大数据的应用1、课程设计和优化。
通过分析学生对不同课程的兴趣点和学习方式，对课程进行优化设计，提高教学质量。
2、学生行为分析。
通过挖掘学生学习数据，分析学生的学习习惯和特点，以便及时发现和解决学生存在的问题。
3、评价体系的构建。
基于教育大数据，构建全面的教学评价体系，为教学质量评估提供科学有效的依据。
4、教育资源优化。
通过对教育大数据的分析，优化教育资源配置，提高教育资源的利用效率，让更多需要教育服务的人受益。
5、教育政策制定。
通过对教育大数据的分析，制定更加科学有效的教育政策，促进教育公平和经济发展。
四、教育大数据应用的挑战和问题1、数据来源和存储的问题。
教育大数据涉及到多个数据来源和存储点，数据的质量和有效性需要得到保障。
2、数据的标准化和共享问题。
教育大数据缺乏标准化和共享机制，造成数据标准不一、信息孤岛等问题。
大数据分析与挖掘技术在高校学生线上学习中的应用研究
大数据分析与挖掘技术在高校学生线上学习中的应用研究张兴科（山东信息职业技术学院，山东潍坊261061）［摘要］随着信息化教学条件的逐步成熟，各高校都在积极推行学生在线学习的教学模式，这一模式实施的效果到底如何，可借助大数据分析与挖掘技术分析学生的学习效果，针对性地帮助教师与学生改进教学与学习行为，从而进一步提升学生的学习质量与教师的教学能力，为更好地实施在线教学提供有益借鉴。
［关键词］在线学习；大数据；应用研究［中图分类号］G712［文献标志码］A［文章编号］2096-0603（2020）01-0146-02一、大数据分析与挖掘技术在线上教学中的应用背景目前，随着教育信息化的快速发展，多数高校都开设了线上学习课程，学生的学习方式及教师的教学方式发生了深刻变化，由教师主导的教学逐步变为学生主导的自学，这种教学模式充分激发了学生的自主学习意识和自学习能力，也会对学生终身学习的习惯养成及能力培养发挥重要的作用。
实施线上教学，教师应为学生提供丰富的线上学习资源，资源包括教案、课件、教学视频、习题等。
线上教学实施主要借助网络在教学平台上由学生在课上或课下完成视频观看，对学习中遇到的问题可采用网上讨论、网上答疑来解决，对学生当堂课的学习情况可采用作业完成情况、在线测试等方式进行分析。
找出具体到该线上课程到底教学质量如何、影响教学质量的关键因素有哪些、重要因素有哪些，对精准地帮助教师进行线上教学设计、实施线上教学过程、进行教学效果的评定和教学反思提供重要的依据。
数据挖掘是指从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的实际应用大量数据中，提取出隐含在其中的、人们事先不知道的有用数据的模式的过程。
数据挖掘技术融合了数据库技术、知识工程技术、机器学习技术、人工智能技术、可视化技术等。
当大量课程采用线上教学方式让大量学生网上学习时，就会产生海量的上网数据，这些数据包括学生在线时长、练习情况、教师学生互动情况、学生作业完成情况、学生在线测试情况，以及学生最终考核结果等情况。
教育大数据分析与挖掘在教学改革中的应用与实践研究
教育大数据分析与挖掘在教学改革中的应用与实践研究随着信息技术的发展和教育数据的不断积累，教育大数据分析与挖掘在教学改革中发挥着重要的作用。
这一方法基于对大量学生学习数据的分析，旨在通过挖掘数据潜在的规律和信息，优化教学策略，提升教学效果。
本文将以实证研究为基础，探讨教育大数据分析与挖掘在教学改革中的应用与实践。
一、教育大数据分析的基本原理与方法教育大数据分析是一种基于现代统计学、数据挖掘和机器学习等方法，对教育数据进行深入研究和分析的过程。
其基本原理是通过对大量学生的学习数据进行采集，清洗和整理，然后运用统计和挖掘算法，从中挖掘出有益于教学改革的有效信息。
在教育大数据的分析过程中，有四个基本步骤。
首先是数据收集和准备，包括学生个人信息、学业成绩、考试表现等。
其次是数据清洗和整理，主要是去除错误数据和填充缺失值。
然后是数据分析和挖掘，采用各种统计和机器学习算法分析数据，从中挖掘出有价值的信息。
最后是结果解释和应用，在教学实践中运用挖掘到的信息，优化教学策略和教学过程。
二、教育大数据分析与挖掘在教学改革中的应用1.学生学习行为分析通过分析学生的学习行为数据，可以了解学生在学习过程中的习惯和偏好，找到学习困难和瓶颈。
这些信息有助于教师发现学生在学习上的问题，及时给予帮助和指导，个性化地调整教学内容和方式。
2.学生成绩预测和干预教育大数据分析能够通过学生的历史学习数据，预测学生未来的学习成绩，并给出相应的干预措施。
这使得教师能够及早发现学习困难的学生，及时给予针对性的辅导和支持，提高学生的学习成功率。
3.教学过程优化通过对教学过程中的数据进行挖掘和分析，可以了解到学生对于不同教学策略的反应和学习效果。
教师可以根据这些信息，优化教学过程中的教学内容和方法，提高教学效果。
4.教育政策制定教育大数据分析可以为教育决策者提供决策支持。
通过对大量学生数据的分析，政府能够更好地了解学生的学习情况和教育需求，制定出更科学合理的教育政策，推动教育改革和发展。
如何利用大数据做好学生的管理工作
如何利用大数据做好学生的管理工作随着信息技术的快速发展，大数据已经成为了当前社会的热点话题之一。
而在教育领域中，大数据也逐渐开始发挥着重要的作用。
通过充分利用大数据，学生管理工作可以更加高效、科学，为学生提供更好的成长环境和教育资源。
本文将介绍如何利用大数据来做好学生的管理工作。
一、学生数据的收集和整理在开始利用大数据进行学生管理之前，我们需要先收集和整理学生的相关数据。
这些数据包括学生的个人信息、学习成绩、课堂表现等。
通过收集和整理这些数据，我们可以对学生进行全面的了解，从而为后续的管理工作奠定基础。
二、数据分析与挖掘收集和整理学生数据之后，我们需要进行数据分析与挖掘。
通过对学生数据进行分析，我们可以挖掘出一些有价值的信息，如学生的学习习惯、潜在问题等。
同时，也可以通过分析学生的成绩来发现学生的学习状况和进步情况，为后续的管理工作提供依据。
三、个性化教育与辅导通过大数据分析，我们可以了解到每个学生的差异性和特点。
基于这些数据，学校可以实施个性化教育和辅导，针对学生的不同需求提供针对性的教学方案和资源。
比如，对于学习成绩较好但可能存在学习兴趣下降的学生，可以提供更加有趣和挑战性的学习任务；对于学习成绩较差但有潜力的学生，可以提供额外的辅导和支持。
四、学生行为预测与干预通过大数据的分析，可以预测学生的学习行为和潜在问题。
通过提前预判学生的可能行为，学校可以进行相应的干预和引导。
例如，当一个学生的学习习惯发生改变时，可以立即通过短信或邮件提醒学生或家长，并采取相应的教育策略和辅导措施，以避免潜在的问题发展成为实际的困扰。
五、家校合作与沟通大数据的应用使学校和家庭之间的沟通更加便捷高效。
学校可以通过数据分析，向家长提供学生的学习情况和进展动态，以及针对性的建议和指导。
同时，家长也可以通过学校提供的平台和渠道及时反馈学生的情况和需求，促进学校和家庭的紧密合作，共同助力学生的成长发展。
六、教师培训与发展大数据的应用还可以帮助学校进行教师培训与发展。
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高校教育大数据的分析挖掘与利用
作者：汤建荣
来源：《世纪之星·交流版》2018年第04期
[摘要]大数据时代的到来，为我国的高校教育数据挖掘提出了更高的要求。
本文主要从高校教育大数据的角度入手，通过对教育数据分析挖掘重要性的分析，以案例为角度，详细介绍了高校教育大数据的分析挖掘与利用途径，期望以此来为高校教育大数据的有效分析和挖掘提供理论依据。
[关键词]高校教育；大数据；数据挖掘；数据利用
随着近年来数据的不断膨胀和积累，如何发挥出大数据在高校教育中的应用价值，实现数据资源的有效关联和交互成为了大量研究学者所关注的重点内容。
实践经验表明，教育数据作为大数据背景下影响高校教育水平的决定性因素，高校管理者和教育者只有实现对高校教育数据的深入分析挖掘和利用，才能为构建健全的高校数据管理平台，为推动高校教育水平的提升产生积极的影响。
一、高校教育大数据的分析和挖掘重要性
不同于其他数据分析和挖掘，高校教育大数据的分析和挖掘是符合我国高校教育发展的必然趋势，而其重要性则主要体现在以下几个主要方面：第一，高校教育大数据的分析和挖掘有利于提高各高校的管理水平，实现管理模式的系统性优化，提高高校管理的精准性，尤其是通过对高校教育相关数据的有效利用，将进一步实现对高校的综合治理、趋势预测移以及风险预警等，为改变传统教育管理的模糊性产生了积极的影响；第二，有利于实现对教学质量的有效评价，受到传统教学评价模式的影响，大部分学生和高校管理人员对于教师的评价均为定性且模糊的，而在大数据分析和挖掘的基础上，将进一步实现挖掘和分析手段的多样化，从而为提高教学质量产生了有利的影响；第三，有利于提供更个性化、精准化的学习服务，并实现个性化的教学管理，从而使现有的教学效率得到有效的提升。
二、高校教育大数据的应用分类
（一）教育数据挖掘
教育数据挖掘主要是指通过对学习过程以及行为的量化分析，从而建立相应的学习模式，是在对统计学、机器学习以及数据挖掘等方式的有效利用，以此来实现对教学过程中所产生的数据进行分析。
根据美国教育部的相关研究，发现教育数据挖掘主要期望解决几个主要问题：（1）不同特点的学生应当采取何种教学顺序；（2）影响学生成绩提升的相关性行为包括什么；（3）学生的哪种行为指标可以实现对学生学习满意度、参与度以及进步的有效体现；
（4）营造哪种在线学习环境有利于提高学生的学习成绩；（5）能够预测学生成功的因素包括什么。
（二）学习分析技术
不同于教育数据挖掘，学习分析技术主要是利用现有的模型来实现对教学行为以及过程的理解和认知，从微观角度来看，学习分析技术就是学习者通过对其当前学习环境数据的测量、分析以及汇总的一种体现，理解并实现对学习情境的优化是学习分析技术的主要目的。
目前，学习分析技术在教学实践中的应用主要以对学生学习成绩的监测和预测为主，一旦学生在此过程中出现问题，则应当立即采取相应的干预手段，避免学生在学习期间存在风险。
美国教育部认为，学习分析技术需要解决以下几个问题：（1）学生进行下一个学习主题的最佳时期；（2）学生在某一课程中出现落后的可能性；（3）学生无法完成一门课程的风险性；（4）干预作用失去后学生将取得的成绩是什么；（5）特定学生的最佳匹配课程以及是否需要其他帮助。
三、高校教育大数据的分析挖掘与利用
（一）在碎片化知识整合以及数据识别中的利用
受到大数据时代的影响，目前存在较为严重的认知碎片化问题，比如在对某一知识点进行搜索时，网络所提供的大量资源内掺杂着大量真假难辨的数据。
可以发现，资源的碎片化是大数据背景下的主要数据特点，而如何实现对碎片化资源的有效整合以及实现资源的个性化推荐是目前人工智能需要解决的首要问题。
一方面，其可以从资源的角度出发，实现对现有资源的有效识别和整合，通过分散和重组等方式，构建有序的知识架构；另一方面，在对学习过程的动态跟踪的基础上，通过对学习兴趣、个性以及情感的有效挖掘，从客户的角度实现个性化的数据资源过滤，建立庞大的信息数据系统。
比如目前较为先进的人工智能AlphaGO，除了通过对智能软件的应用，其同时也建立了庞大的知识数据系统，才能发挥出精准化的资源识别和选择。
（二）在在线学习中的利用
学习行为的分析和记录是在线学习的主要优势，学生可以通过对教学行为的综合分析，展开有关学习行为特征的识别和规律发现等，同时通过对学习分析技术的有效利用，以此来实现对学生学习行为的动态跟踪，分别刻画出不同学生的学习过程，为以学生为中心的教学设计产生了积极的影响。
比如目前被广泛应用于加拿大的“渴望学习”系统，其可以提供通过对学生以往学习成绩的分析，以此来实现对日后学习成绩数据的预测和对学习成绩的改善服务，在“渴望学习”系统的使用过程中，可以有效监测学生所阅读、提交的电子课程材料等，从而利用计算机技术实现对学生教育数据的全面分析，在此过程中，教师不仅可以了解学生的成绩，同时还可以了解学生的具体学习情况，比如阅读时间的长短以及阅读类型等信息，有利于诊断学生
在学习过程中存在的问题，从而提出相应的解决对策，为提高学生的学习成绩产生了有利的影响。
综上所述，教育作为推动社会发展的核心事业，随着近年来我国教育事业的快速发展，高校教育数据在高校教育资源中的主体地位也日益凸显，尤其是在大数据背景的影响下，各高校只有实现对教育数据的全面分析挖掘和利用，才能提高现有的教育水平。
通过本文对高校教育大数据的分析挖掘和利用实例分析，将为日后各高校的数据分析挖掘和利用模式选择奠定良好的基础，同时也将实现高校教育数据与课程资源的有效结合，具有较为广阔的应用和发展前景。
参考文献：
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[2]余鹏，李艳，吕鹏.高等院校大数据挖掘与决策分析体系的应用研究[J].现代教育技术，2016，26（8）：102-108.。