摘 要：綜述教育數據挖掘和學習分析在高等教育中的應用，探討計算機支持的學習分析、計算機支持的預測分析、計算機支持的行為分析、計算機支持的可視化分析的各種學習問題以及所使用的數據挖掘技術，提出應用教育數據挖掘和學習分析幫助高等院校做出更好決策的方案.

　　關鍵詞：教育數據挖掘;機器學習;高等教育;學習分析

　　教育數據挖掘(Educational data mining，EDM)和學習分析(learning analytics，LA)可以連續收集、處理、報告和處理數字數據，改善教育過程，重塑現有的教學模式，為教師和學生的交互提供新的解決方案和更多個性化、適應性和互動性的教育環境，提高學習成果，優化機構管理水平，對教師和學生做綜合評價.教育數據挖掘主要解決兩個問題：人們如何使用EDM和LA解決教育方面的實際挑戰，哪種數據挖掘技術最適合這些問題.本文從技術角度闡述EDM和LA在高等教育中的最新進展，目的是為機器學習領域從事基于數據挖掘的同行提供參考.

　　1 教育數據挖掘分類

　　EDM和LA分為四個方面：計算機支持的學習分析(computer-supported learning analytics，CSLA)、計算機支持的預測分析(computer-supported predictive analytics，CSPA)、計算機支持的行為分析(computer-supported behavioral analytics，CSBA)和計算機支持的可視化分析(computer-supported visualization analytics，CSVA).CSLA的研究主要集中在使用數據統計分析的方法，在課程環境中分析學生的信息搜索和協作學習行為.CSPA的研究集中在使用預測函數或連續變量改善學生的學習和表現以及評估學習材料的適當性.CSBA的研究主要關注發現學生行為和知識模型.CSVA的研究集中在可視化探索數據(使用交互式圖表)方法上，從而突出顯示有用的信息并產生準確的數據決策.

　　協同學習 EDM和LA通常用于處理與教學策略有關的問題，這些策略可以支持和增強合作學生之間協作過程，是衡量協作有效性的主要指標，其中學習平臺中用戶活動日志被用作推斷學習者活動的主要工具，以適應特定人群行為和偏好.[1]C.VieiraP[2]研究了EDM對計算機支持協作學習在會議期間學生參與的影響，對學生參與元素做了可視化，并幫助他們在CSCL中更好地進行協作.Cerezo[3]使用慕課數據研究學生與LMS互動模式，以幫助教師更好地了解學生的各種學習特征，從而幫助他們識別有學習困難的學生.

　　社會網絡分析 使用EDM和LA可以根據個人的學習活動以及他們在文化和社交環境中共同建立的關系進行社交網絡分析，包括發現學術合作、評估社交關系、推薦學習課程等.Duval[4]通過收集用戶行為的數據提供有關學習資源和活動的建議.

　　自學行為 EDM和LA通過調查學生對學習資源和自我評估練習的使用情況及其對他們的表現影響，為在線自我學習環境提供了一個有效解決方案.[5]R.L.Rodrigues[6]根據學生解決問題的進度來檢查學習系統中的自我調節學習行為.A.Littlejohn[7]運用EDM來預測學習者如何根據目標設定和監控活動的證據將其智力能力轉化為學術技能.

　　1.1 計算機支持的預測分析(CSPA)

　　數據挖掘通過評估學習材料、學生之間參與的相互作用來增強當前的教學經驗，降低學生的輟學率和留級率.[8]S. RizviB[9]認為，在學習環境中使用數據挖掘技術可以發現大量數據中隱藏的知識和模式，并預測結果或行為.A.A.Saa[10]認為，可以使用EDM和LA發現知識，幫助教師識別早期輟學的學生，并確定需要特別關注的人.

　　學習資料評估 數據挖掘為分析和研究學習管理系統數據提供了足夠的方式，以提高高等教育的質量.T.Devasia[11]認為，數據挖掘可用于研究影響學生表現的主要屬性，給學習者不同的教學支持.支持性反饋可以幫助教師了解學生對授課的反應，從而評估課程的有效性，幫助課程設計者、教師和機構進行決策.

　　評估和監督學生的學習 學生的學習評估和監控實踐是高等教育的重要方面.學習效率考核包括評估和評估過程，這些過程可以幫助學生、教師、管理人員和高等教育機構的決策者做出決策.當代教育可以使用各種數據挖掘技術監測學生的表現，提供各種調查分析方法，發現教育系統中隱藏的信息，以便生成評分.W.Yaacob[12-13]認為，數據挖掘可用于識別學生行為和他們學習的方式，發現不良行為并進行學業分析，預測學生的成績.S.Bharara[14]使用EDM和LA分析學生的學習行為，并警告處于危險狀態的學生以免他們中斷學業.Salas[15]通過分析學生的行為創建聚類，支持科學技能的學習，以增強學生的科學能力，并利用從學生互動中收集的信息為學生提供必要的幫助，以提高他們的元認知能力.

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