大数据环境下学业预警系统设计与分析

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。