我国教育大数据的研究现状、问题与对策——基于CNKI学术期刊的内容分析
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摘要
教育大数据现已成为促进教育变革与创新的技术力量和思维方式,也成为当前教育技术领域研究的热点问题。但目前国内教育大数据的研究主题相对分散,缺乏系统性的梳理总结。鉴于此,以CNKI 2010—2018年刊发的相关学术论文为研究对象,采用内容分析法,从基础理论、分析模型、关键技术与方法、典型应用等方面对其进行分析、归纳,以构建国内教育大数据研究的全景框架。研究发现,当前我国教育大数据研究形态以模型构建为主,基础理论研究不足、关键技术方法有待突破、应用及实证研究有待加强等问题突出。针对这些问题,我国教育大数据的发展急需强化跨学科探索性研究,加强研究数据融合等关键技术,加强基于深度学习的教育大数据智能分析,强化大数据的常态化应用并开展广泛的实证研究。
Educational big data has become a technological force and a way of thinking to promote educational reform and innovation. But at present,the research literature related to educational big data in China is relatively fragmented,lacking systematic combing and research. Therefore,we use content analysis method to analyze and summarize the basic theory,analysis model,key technology and methods,and typical applications,trying to build a panoramic framework for educational big data. It is found that the main research of educational big data in China is focus on model construction,while the research of basic theory is insufficient,and the key technology and methods need to be broken through,and the application and empirical research are few. In order to solve these problems,the research on educational big data in China needs to strengthen the interdisciplinary exploration,solve the key technologies,strengthen the intelligent analysis of big data based on deep learning,strengthen the consistent use of big data and carry out extensive empirical research.
Educational big data has become a technological force and a way of thinking to promote educational reform and innovation. But at present,the research literature related to educational big data in China is relatively fragmented,lacking systematic combing and research. Therefore,we use content analysis method to analyze and summarize the basic theory,analysis model,key technology and methods,and typical applications,trying to build a panoramic framework for educational big data. It is found that the main research of educational big data in China is focus on model construction,while the research of basic theory is insufficient,and the key technology and methods need to be broken through,and the application and empirical research are few. In order to solve these problems,the research on educational big data in China needs to strengthen the interdisciplinary exploration,solve the key technologies,strengthen the intelligent analysis of big data based on deep learning,strengthen the consistent use of big data and carry out extensive empirical research.
引文
[1]顾小清,张进良,蔡慧英.学习分析:正在浮现中的数据技术[J].远程教育杂志,2012,30(1):18-25.
[2]徐鹏,王以宁,刘艳华,等.大数据视角分析学习变革——美国《通过教育数据挖掘和学习分析促进教与学》报告解读及启示[J].远程教育杂志,2013(6):11-17.
[3]Aleksandra Klaˇsnja Mili evi,Mirjana Ivanovi,Zoran Budimac. Data science in education:Big data and learning analytics[J].Computer Applications in Engineering Education,2017,25(6).
[4]仝玉婷.从预测行为到支持适应性教学——大数据促进教育变革的新取向[J].中国教育信息化,2016(11):35-39.
[5]朝乐门,邢春晓,张勇.数据科学研究的现状与趋势[J].计算机科学,2018(1):1-13.
[6]Piety P J,Hickey D T,Bishop M J. Educational data sciences:framing emergent practices for analytics of learning,organizations,and systems[C]//International Conference on Learning Analytics and Knowledge. ACM,2014:193-202.
[7]郑晓薇,刘静.学习分析模型的分类与对比研究[J].现代教育技术,2016,26(8):35-41.
[8]李艳燕,马韶茜,黄荣怀.学习分析技术:服务学习过程设计和优化[J].开放教育研究,2012,18(5):18-24.
[9]刘清堂,王洋,雷诗捷,等.教育大数据视角下的学习分析应用研究与思考[J].远程教育杂志,2017,35(3):71-77.
[10]郑晓薇,刘静,高悦.面向对象的学习分析模型的构建与实现[J].中国电化教育,2016(10):116-122.
[11]祝智庭,沈德梅.学习分析学:智慧教育的科学力量[J].电化教育研究,2013(5):5-12.
[12]武法提,牟智佳.电子书包中基于大数据的学生个性化分析模型构建与实现路径[J].中国电化教育,2014(3):63-69.
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[20]张建同,孙昌言,王世进.应用统计学[M].清华大学出版社,2015:302-315.
[21]王星.大数据分析:方法与应用[M].清华大学出版社,2013:22-45.
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[23]顾小清,舒杭.信息技术的作用发生了吗——用学习分析技术刻画学习行为印记[J].现代远程教育研究,2016(5):10-19.
[24]杨现民,王怀波,李冀红.滞后序列分析法在学习行为分析中的应用[J].中国电化教育,2016(2):17-23.
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[28]牟智佳,武法提. MOOC学习结果预测指标探索与学习群体特征分析[J].现代远程教育研究,2017(3):58-66.
[29]牟智佳.电子书包中基于教育大数据的个性化学习评价模型与系统设计[J].远程教育杂志,2014(5):90-96.
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[32]郑勤华,陈耀华,孙洪涛,等.基于学习分析的在线学习测评建模与应用——学习者综合评价参考模型研究[J].电化教育研究,2016(9):33-40.
[33]张家华,邹琴,祝智庭.学习分析视角下在线学习干预模型应用[J].现代远程教育研究,2017(4):88-96.
[34]李彤彤,黄洛颖,邹蕊,等.基于教育大数据的学习干预模型构建[J].中国电化教育,2016(6):16-20.
[35]王紫琴,彭娴,吴砥.学习分析技术规范比较研究[J].开放教育研究,2017,23(1):93-101.
[36]徐超超,陈世超,赵鑫硕,等.区域教育大数据中心平台建设探讨[J].现代教育技术,2016,26(11):5-12.
[37]何彤宇.大数据时代网络学习环境的数据融合[J].现代教育技术,2013,23(12):11-15.
[38]李振,周东岱,刘娜.教育大数据整合:现状、问题、架构与实现策略[J].图书馆学研究,2017(20):47-50.
[39]李振,周东岱,刘娜,等.教育大数据的平台构建与关键实现技术[J].现代教育技术,2018(1):100-106.
[40]刘三女牙,彭晛,刘智,等.基于文本挖掘的学习分析应用研究[J].电化教育研究,2016(2):23-30.
[41]冯晓英,郑勤华,陈鹏宇.学习分析视角下在线认知水平的评价模型研究[J].远程教育杂志,2016,34(6):39-45.
[42]王宏志,熊风,邹开发,等.教育大数据分析:方法与探索[J].中国大学教学,2017(5):53-67.
[43]刘瑞梅,孟祥增.基于深度学习的多媒体画面情感分析[J].电化教育研究,2018(1):68-74.
[44]姜强,赵蔚,李勇帆,等.基于大数据的学习分析仪表盘研究[J].中国电化教育,2017(1):112-120.
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