教育数据挖掘研究进展

被引：23

作者：

李宇帆 ^{[1
]}

张会福 ^{[2
]}

刘上力 ^{[2
]}

唐兵 ^{[1
]}

机构：

[1] 湖南科技大学计算机科学与工程学院

[2] 湖南科技大学网络信息中心

来源：

计算机工程与应用 | 2019年 / 55卷 / 14期

基金：

湖南省自然科学基金;

关键词：

教育大数据; 教育数据挖掘; 数据挖掘;

D O I：

暂无

中图分类号：

TP311.13 []; G434 [计算机化教学];

学科分类号：

1201 ; 040110 ;

摘要：

教育数据挖掘(Educational Data Mining,EDM)是一门涉及计算机科学、教育学、统计学的交叉学科。它致力于探索来自教育环境的独特数据,其目的是更好地了解学生及其学习环境,从而提高教育成效。为了深入分析EDM的研究进展,从Web of Science库相关文献、国内外研究现状对EDM进行了系统性梳理,介绍了EDM的工作流程,把数据挖掘技术在教育领域的应用归纳为4类,对处于快速发展阶段的一些EDM典型案例进行了统计分析并讨论了其不足与发展趋势。

引用

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共 36 条

[1] 不平衡数据挖掘方法综述 [J].