大数据背景下教育领域热点问题研究

【前言】大数据背景下教育领域热点问题研究由文秘帮小编整理而成，但愿对你的学习工作带来帮助。and challenges for educational research. This paper uses bibliometric visualization software Cite Space to analyze thesis with key words data and education from CNKI based on Co-occurrence analysis of keywords， explore the hot issues in the field ...

摘 要 大数据时代的来临为教育领域研究带来新的活力和挑战，运用文献计量可视化软件CiteSpace对CNKI中国知网中与关键词“大数据”和“教育”相关的学术论文进行关键词共现知识图谱分析，探索大数据背景下教育领域的热点研究问题，总结研究现状及趋势。

关键词 大数据；CiteSpace；教育

中图分类号：G642 文献标识码：B

文章编号：1671-489X（2016）18-0069-03

Abstract The advent of the era of big data has brought new vitality

and challenges for educational research. This paper uses bibliometric visualization software Cite Space to analyze thesis with key words data and education from CNKI based on Co-occurrence analysis of keywords， explore the hot issues in the field of educational research， summarize the research status and trends.

Key words big data； CiteSpace； education

1 引言

近年来，教育领域研究者开始关注大数据背景下的教育管理模式转变、教育决策研究等内容，大量基于大数据背景的教育领域研究论文逐年增加。以“大数据”“教育”为主题关键词在CNKI中国知网进行搜索，仅选择SCI、EI、中文核心、CSSCI四类来源期刊截止到2015年12月出版的文献，共检索到417条数据，从2010年开始呈现出逐年上升的趋势。对这些文章进行浏览和筛选，选择与本研究主题相关的论文，共247篇。对这247篇文章的关键词信息进行研究，分析大数据的出现对教育领域研究热点及发展趋势的影响。

2 教育领域热点问题研究知识图谱

CiteSpace软件是一款引文可视化分析软件，着眼于分析科学知识中蕴含的潜在信息，通过可视化的手段呈现科学知识的结构、规律和分布情况[1]，能对文献进行作者分析、关键词共现分析、机构分析、作者共被引分析、文献共被引分析等。关键词共现分析是一种内容分析技术，通过分析在同一个文本主题中的款目对（单词或名词短语对）共同出现的形式，确认文本所代表的学科领域中相关主题的关系，进而探索分析学科领域的发展，发现学科的研究热点和研究趋势[2]。

使用CiteSpace软件对下载的文献进行关键词共现分析，生成图1所示关键词共现知识图谱，分析大数据的出现对教育领域研究热点和趋势的影响。关键词出现的频次由圆圈代表的节点反映，圆圈越大，表明关键词出现次数越多，最大圆圈代表的关键词是“大数据”。

根据图1得到表1所示文献关键词、被引频次、中心性等指标数据。中心性代表共现程度的高低，中心性越强，表明该关键词与其他关键词共同出现的几率就越大，也就表示该关键词在共现网络中的影响力越大。从知识理论角度分析，频次和中心性高的关键词一般是某一段时期内研究者共同关注的问题，也就是研究的热点和前沿。表1中，“大数据”是频次最高也是中心性最高的关键词；“学习分析”频次为23，中心性为0.22；“数据挖掘”频次为13，中心性为0.15，等等这些都是热门的研究主题。

3 大数据背景下教育领域的热点研究

依据图1和表1所示结果，将大数据背景下教育领域的热点研究总结为以下几个方面。

学习分析和数据挖掘 教育数据挖掘是数据挖掘在教育领域的新型应用，主要目标为知识发现、决策支持和推荐等。学习分析是测量、搜集、分析和报告学生及其相关的学习环境的数据，用以理解和优化学习过程和学习环境[3]。

教育数据挖掘专注于技术层面，侧重教育数据模型和模式的抽取，强调挖掘结果的自动化反馈；学习分析更注重研究有利于改善学习的干预措施。

2012年，美国教育部了报告《通过教育数据挖掘和学习分析促进教与学》[4]，提出“数据驱动学校，分析变革教育”的大数据时代已经来临，要综合运用教育数据挖掘和学习分析，构建教育模型，探索教育变量，为教育教学提供有效支持。

在CNKI中以“学习分析”和“教育数据挖掘”为关键词进行检索，得到图2所示的文献数量趋势图。如图2所示，2010年以前的文献数量很少，但2010年之后开始呈指数式增长；2016年1―2月份刊登的相关主题期刊论文已有5篇，可以预计本年度，学习分析和数据挖掘仍将是大数据背景下教育领域的研究重点和热点之一。

在线教育――兴起与变革 以“在线教育”和“大数据”为关键词进行搜索，得到图3所示文献数量趋势图。目前在线学习的发展趋势主要有如下表现。

1）移动学习是大方向：随着无线网络的覆盖，移动终端特别是手机用户的增多，移动学习逐渐发展起来。

2）免费是大趋势：目前在线学习存在各式各样的免费现象，如免费试用、前期付费后期免费等形式。

3）细化管理是要求：任何一种在线学习方式，都离不开资源开发、管理和优化等工作，需要设定管理要求，细化规则。

4）实现互动是必然：交互功能是在线学习软件必然要设计的功能，大多数在线学习使用者表示学习过程中希望能有更多的互动交流。

5）个性化学习是亮点：学习分析和教育数据挖掘的出现，使得在线学习存储的大量数据能够被更快速分析和使用，学习者可以随时掌握学习状况，开发商也可以掌握学习者的兴趣点、学习特征等，为学习者推荐或制订个性化的学习方案。

教育信息化 我国的教育信息化主要包含两层含义：一是把提高信息素养纳入教育目标，培养适应信息社会的人才；二是把信息技术手段有效应用于教育，注重教育信息资源的开发与利用。教育信息化的核心是教学信息化，要求在教育过程中较全面地运用现代信息技术，促进教育改革，适应信息化社会提出的新要求，深化教育改革，实施素质教育。随着大数据时代的来临，教育信息化也在不断进步，未来的教育信息化将在教育云平台上进行展现，现有的教育网、校园网将全面升级，实现互联网、电信网、广电网等跨平台使用并支持移动设备。

在CNKI中以“教育信息化”和“大数据”为关键词进行检索，2013年共有3篇学术论文，2015年共有10篇，研究主题包括大数据时代的信息化教学、教师培训、课程资源建设、教育舆情监控等。

教育决策 以“教育决策”为关键词搜索到上千篇学术论文，以“教育决策”和“大数据”为关键词，2013年以来共有8篇论文。大数据将在教育决策中发挥越来越重要的作用已成为共识，但如何利用大数据进行决策是目前面临的难题，如何解决这个难题也是研究者重点关注的领域。教育决策离不开数据，大数据背景下的数据更加复杂、凌乱，呈现碎片化的特征，并且掺杂一些虚假数据，如何收集、选择数据，是第一步需要做的事情。大数据对于教育决策的价值在于为教育服务，将数据转化为支持决策的信息，需要数据分析者具备综合、全面的数据分析素质和能力。大数据的核心是预测，随着教育信息化和在线学习的持续发展，数据呈爆炸式增长，需要对数据进行整合、分析，发现新知识，为教育优化服务。

4 数据推动决策

传统决策过程主要依靠决策者的经验，主观性较强，或多或少存在一些不足，难以充分发现教育过程中的潜在问题，无法真正有效地优化教学、提高学生表现。信息化推动了人类发展，逐渐成为人类生活必不可少的重要部分；信息化技术普及的同时，也产生前所未有的海量数据。大数据时代的来临，颠覆了传统数据分析方法；大数据背景

下，利用数据挖掘方法发现问题、支持决策具有多方面的意义。

1）优化教学、提高教育质量。教师若能充分利用学生学习数据，分析学生学习过程，可以更加快速、便捷、有效地了解学生，发现不足之处并及时反馈，提供改进意见等[5]。

2）为学校管理者制订更加合理的教学计划和方案提供决策支持。基于数据的教育决策能够为管理者提供更加准确、合理的决策支持。基于数据的教育决策能够提供从数据到决策，实施决策后产生的数据再到决策的一种良性循环过程[6]。

3）帮助地区甚至是国家级决策者进行科学判断。数据推动决策具有相当明显的优势，能为决策者提供全方位的视角。大数据分析得到的结果具有全面性、多视角性、参考性强等特点，能够更好地为决策者提供决策支持。

5 结语

上文所分析出的教育领域热点研究问题，都紧紧围绕“数据推动决策”这一主题，学习分析和教育挖掘是分析方法和技术；在线教育是数据来源；教育信息化是信息化大数据环境；教育决策则是根据数据制定决策并运用于教育教学。可见，利用数据推动决策已成为教育领域在大数据背景下最为重要的研究问题之一。

参考文献

[1]陈悦，陈超美，胡志刚.引文空间分析原理与应用：Cite Space实用指南[M].北京：科学出版社，2014.

[2]潘黎，王素.近十年来教育研究的热点领域和前沿主题：基于八种教育学期刊2000-2009年刊载文献关键词共现知识图谱的计量分析[J].教育研究，2011（2）：47-53.

[3]Siemens G. Learning and Knowledge Analytics-Knewton-the future of education？[EB/OL].[2011-04-17].http：///？p=126.

[4]Enhancing Teaching and Learning through Educational Data Mining and Learning Analytics[DB/OL].[2012-10-12].http：//www.ed.gov/edblogs/technology/files/2012/03/edm-la-brief.pdf.

[5]Earl L， Katz S. Leading schools in a data rich world[M].Thousand Oaks， CA： Corwin Press，2006.

[6]顾小清，黄景碧，等.让数据说话：决策支持系统在教育中的应用[J].开放教育研究，2010，16（5）：79-80.