大数据环境下学业预警系统设计与分析 *

金义富，吴 涛，张子石，王伟东

(岭南师范学院 广东高校数字化学习工程技术开发中心，广东 湛江 524037)

大数据环境下学业预警系统设计与分析 *

金义富，吴 涛，张子石，王伟东

(岭南师范学院 广东高校数字化学习工程技术开发中心，广东 湛江 524037)

随着互联网+教育的深度融合，教育大数据逐渐成为学习分析的主要手段。该文讨论了构成教育大数据环境的数据分类、收集与存储组织，以及教育数据挖掘和学习分析的一般思路与方法，探讨了在大数据环境下的学业预警系统设计框架，提出了一种基于离群数据挖掘与分析的课程、课堂、课外“三位一体”预警信息发现与生成模型LAOMA(Model of Learning Alert Based on Outlier Mining and Analysis)，建立了学业预警两类六级信号系统及反馈机制。最后阐述了包括学业预警在内的学习分析技术使个性化学习真正成为可能，但如果应用不当，过分依赖生硬的数据也可能与教育的本质不相符合。

教育大数据；学习分析；离群挖掘；预警信号；教育反思

大数据可能会带来一场全面革命，推动社会全面进步，推动社会各行业根本变革。大数据不仅数据量巨大，而且涉及的数据种类繁多，数据价值密度极低，如何提高大数据采集、存储、处理并发现知识的能力已经成为国家战略，教育也身在其中[1]，教育发展也正面临大数据所带来的机遇与挑战[2]。随着网络学习、移动学习、校园社交以及学校各种信息系统的广泛应用，每个教师和学生每天都在生产大量的数据，目前各高校总数据量都在T级甚至P级以上。……