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教育大数据与学习分析

教育大数据与学习分析

作者:牟智佳
出版社:电子工业出版社出版时间:2022-11-01
开本: 其他 页数: 304
本类榜单:社会科学销量榜
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教育大数据与学习分析 版权信息

  • ISBN:9787121444944
  • 条形码:9787121444944 ; 978-7-121-44494-4
  • 装帧:一般胶版纸
  • 册数:暂无
  • 重量:暂无
  • 所属分类:>>

教育大数据与学习分析 内容简介

该教材包含教育大数据采集、数据分析方法与工具、数据可视化、教育文本挖掘、情感计算分析、多模态学习分析、学习干预、研究案例等主题内容。通过本教材的学习,读者可以了解教育大数据的来源与采集技术,熟悉教育大数据分析方法与工具的使用与分析,掌握基于教育大数据的系统学习分析设计,逐步形成对大数据在教育中的应用场景和分析实践的深刻理解。

教育大数据与学习分析 目录

目录
第1 章 教育大数据与学习分析概述 .................................................................................. 1
1.1 大数据对教育的变革 ............................................................................................. 2
1.1.1 大数据技术的兴起与发展 .......................................................................... 2
1.1.2 大数据对教学的影响 .................................................................................. 3
1.1.3 大数据对学习的影响 .................................................................................. 4
1.1.4 大数据对教育治理的影响 .......................................................................... 5
1.1.5 教育大数据研究范式的形成 ...................................................................... 6
1.2 教育大数据与学习分析的概念 ............................................................................. 8
1.2.1 教育大数据的概念与特征 .......................................................................... 8
1.2.2 学习分析的概念与特征 .............................................................................. 8
1.2.3 教育大数据、学习分析、教育数据挖掘的关系 .................................... 10
1.2.4 学习分析的发展脉络 ................................................................................. 11
1.2.5 学习分析的目标与方向 ............................................................................ 16
1.3 数据驱动的学习分析研究现状 ........................................................................... 17
1.3.1 文献来源与处理 ........................................................................................ 17
1.3.2 研究者国籍分析 ........................................................................................ 17
1.3.3 核心作者群分析 ........................................................................................ 18
1.3.4 研究者学科背景分析 ................................................................................ 19
1.3.5 研究主题分析 ............................................................................................ 19
1.4 学习分析的内容与流程 ....................................................................................... 23
1.4.1 学习分析包含的内容 ................................................................................ 23
1.4.2 学习分析流程 ............................................................................................ 23
1.5 教育大数据与学习分析的隐私保护 ................................................................... 25
1.5.1 教育大数据的隐私与伦理诉求 ................................................................ 25
1.5.2 学习分析面临的隐私挑战 ........................................................................ 26
1.5.3 学习分析的隐私保护策略 ........................................................................ 28
第2 章 教育大数据的采集与存储 .................................................................................... 31
2.1 教育大数据的采集内容与技术 ........................................................................... 32
2.1.1 教育大数据的采集内容 ............................................................................ 32
2.1.2 教育大数据的采集方式 ............................................................................ 38
2.1.3 教育大数据的采集技术 ............................................................................ 39
2.2 在线日志数据的采集与存储 ............................................................................... 46
2.2.1 在线日志数据的采集 ................................................................................ 46
2.2.2 在线日志数据的存储 ................................................................................ 46
2.3 在线文本数据的采集与存储 ............................................................................... 48
2.3.1 网络爬虫概述 ............................................................................................ 48
2.3.2 静态网页的文本数据采集与存储 ............................................................ 49
2.3.3 动态网页的文本数据采集与存储 ............................................................ 51
2.4 基于数据库的多样化数据存储 ........................................................................... 53
2.4.1 基于数据库的数据存储流程与环境配置 ................................................ 53
2.4.2 不同类型数据存储的实践操作 ................................................................ 59
第3 章 教育大数据分析方法与工具 ................................................................................ 76
3.1 面向行为数据的分析方法 ................................................................................... 77
3.1.1 预测分析 .................................................................................................... 77
3.1.2 聚类分析 .................................................................................................... 78
3.1.3 关联分析 .................................................................................................... 79
3.1.4 时间序列分析 ............................................................................................ 79
3.1.5 滞后序列分析 ............................................................................................ 79
3.2 面向文本数据的分析方法 ................................................................................... 79
3.2.1 话语分析 .................................................................................................... 79
3.2.2 社会网络分析 ............................................................................................ 80
3.2.3 内容分析 .................................................................................................... 80
3.3 面向心理数据的分析方法 ................................................................................... 81
3.3.1 脑电信号分析 ............................................................................................ 81
3.3.2 眼动分析 .................................................................................................... 81
3.3.3 皮肤电反应分析 ........................................................................................ 82
3.4 教育大数据分析工具 ........................................................................................... 82
3.4.1 通用型数据分析工具 ................................................................................ 82
3.4.2 特色型数据分析工具 ................................................................................ 85
第4 章 学习分析建模 ........................................................................................................ 89
4.1 学习分析的建模方法 ........................................................................................... 90
4.1.1 理论构建法 ................................................................................................ 90
4.1.2 数学建模法 ................................................................................................ 91
4.1.3 数据挖掘建模法 ........................................................................................ 92
4.2 学习者建模 ........................................................................................................... 94
4.2.1 学习者建模概述 ........................................................................................ 94
4.2.2 学习者建模方法 ........................................................................................ 94
4.2.3 学习者建模的应用场景 ............................................................................ 96
4.3 学习测评建模 ....................................................................................................... 97
4.3.1 学习测评建模概述 .................................................................................... 97
4.3.2 学习测评的主要理论 ................................................................................ 98
4.3.3 学习测评建模案例 .................................................................................. 102
第5 章 文本学习分析 ....................................................................................................... 113
5.1 文本学习分析概述 .............................................................................................. 114
5.1.1 文本学习分析概念 ................................................................................... 114
5.1.2 文本数据来源 ........................................................................................... 114
5.1.3 文本学习分析流程 ................................................................................... 115
5.2 中文分词 .............................................................................................................. 115
5.2.1 中文分词概述 ........................................................................................... 115
5.2.2 中文分词的方法分类 ............................................................................... 115
5.2.3 中文分词的关键问题 ............................................................................... 117
5.3 文本表示与分类 .................................................................................................. 118
5.3.1 文本表示 ................................................................................................... 118
5.3.2 文本分类 ................................................................................................... 119
5.3.3 文本分类的性能评估 .............................................................................. 123
5.4 文本聚类 ............................................................................................................. 125
5.4.1 文本聚类概述 .......................................................................................... 125
5.4.2 文本聚类步骤 .......................................................................................... 126
5.4.3 文本聚类算法 .......................................................................................... 126
5.4.4 文本聚类的性能评估 .............................................................................. 127
5.5 文本情感分析 ..................................................................................................... 128
5.5.1 文本情感分析概述 .................................................................................. 128
5.5.2 文本情感分析的分类 .............................................................................. 129
5.5.3 文本情感分析的方法 .............................................................................. 130
5.5.4 文本情感分析案例 .................................................................................. 131
5.6 文本可视化 ......................................................................................................... 135
5.6.1 文本可视化概述 ...................................................................................... 135
5.6.2 文本可视化方法 ...................................................................................... 135
5.6.3 文本可视化示例 ...................................................................................... 137
第6 章 情感学习分析 ...................................................................................................... 143
6.1 情感学习分析概述 ............................................................................................. 144
6.1.1 情感内涵与表征方法 .............................................................................. 144
6.1.2 情感计算 .................................................................................................. 145
6.1.3 情感学习分析的一般过程 ...................................................................... 145
6.2 情感建模 ............................................................................................................. 146
6.2.1 维度情感模型 .......................................................................................... 146
6.2.2 离散情感模型 .......................................................................................... 148
6.2.3 其他情感模型 .......................................................................................... 148
6.3 情感信号获取 ..................................................................................................... 149
6.3.1 语音情感信号获取 .................................................................................. 149
6.3.2 面部情感信号获取 .................................................................................. 150
6.3.3 生理情感信号获取 .................................................................................. 150
6.3.4 肢体情感信号获取 .................................................................................. 150
6.4 情感分析与识别 ................................................................................................. 151
6.4.1 语音情感分析与识别 .............................................................................. 151
6.4.2 面部情感分析与识别 .............................................................................. 156
6.4.3 生理信号情感分析与识别 ...................................................................... 160
6.4.4 肢体情感分析与识别 .............................................................................. 162
6.5 情感学习分析应用 ............................................................................................. 163
6.5.1 情感学习分析的设计与应用 .................................................................. 163
6.5.2 课堂场景下的情感学习分析系统 .......................................................... 166
6.5.3 幼教场景下的情感学习分析系统 .......................................................... 167
第7 章 教育大数据可视化 .............................................................................................. 170
7.1 可视化分析 ......................................................................................................... 171
7.1.1 可视化分析概述 ...................................................................................... 171
7.1.2 可视化学习分析流程 .............................................................................. 171
7.2 教育大数据可视化类型与工具 ......................................................................... 172
7.2.1 常见的数据种类 ...................................................................................... 172
7.2.2 教育大数据可视化类型 .......................................................................... 173
7.2.3 教育大数据可视化工具 .......................................................................... 174
7.3 学习仪表盘 ......................................................................................................... 175
7.3.1 学习仪表盘的概念与功能 ...................................................................... 175
7.3.2 学习仪表盘的典型应用 .......................................................................... 177
7.4 学习者画像 ......................................................................................................... 179
7.4.1 学习者画像概述 ...................................................................................... 179
7.4.2 学习者画像的标签体系 .......................................................................... 180
7.4.3 学习者画像案例 ...................................................................................... 182
第8 章 学习预警与学习干预 .......................................................................................... 186
8.1 学习预测 ............................................................................................................. 187
8.1.1 学习预测概述 .......................................................................................... 187
8.1.2 学习预测设计方向 .................................................................................. 188
8.1.3 学习预测案例 .......................................................................................... 190
8.2 学习预警 ............................................................................................................. 196
8.2.1 学习预警概述 .......................................................................................... 196
8.2.2 学习预警信息的反馈 .............................................................................. 196
8.2.3 学习预警系统的比较 .............................................................................. 197
8.2.4 学习预警系统的设计与实现 .................................................................. 198
8.3 学习干预 ............................................................................................................. 208
8.3.1 学习干预概述 .......................................................................................... 208
8.3.2 学习干预模型 .......................................................................................... 209
8.3.3 学习干预策略 .......................................................................................... 212
第9 章 学习分析研究与实践案例 .................................................................................. 215
9.1 课堂学习分析 ..................................................................................................... 216
9.1.1 课堂学习行为分析 .................................................................................. 216
9.1.2 课堂协作学习投入分析 .......................................................................... 222
9.2 在线学习分析 ..................................................................................................... 227
9.2.1 面向在线学习者的认知网络分析 .......................................................... 227
9.2.2 面向在线互动文本的主题与情感分析 .................................................. 232
9.3 教育平台学习分析 ............................................................................................. 239
9.3.1 教育平台整体概况 .................................................................................. 239
9.3.2 教育平台中的学习分析功能 .................................................................. 241
9.3.3 教育平台中的智能分析技术 .................................................................. 243
9.3.4 教育平台中的学习分析应用问题 .......................................................... 248
第10 章 学习分析的新发展 ........................................................................................... 251
10.1 学习分析理论的新发展 ................................................................................... 252
10.1.1 多模态学习分析 .................................................................................... 252
10.1.2 以用户为中心的学习设计 .................................................................... 259
10.1.3 开放学习分析 ........................................................................................ 262
10.2 学习分析技术的新发展 ................................................................................... 264
10.2.1 数据中台 ................................................................................................ 264
10.2.2 多源数据融合 ........................................................................................ 266
10.2.3 多模态深度语义理解 ............................................................................ 269
10.2.4 视频学习分析 ........................................................................................ 271
10.2.5 隐私计算 ................................................................................................ 273
10.3 学习分析应用的新发展 ................................................................................... 276
10.3.1 自适应学习平台 .................................................................................... 276
10.3.2 智能学习测评平台 ................................................................................ 279
主要参考文献 ......................................................................................................... 284
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教育大数据与学习分析 作者简介

牟智佳,北京师范大学博士毕业,青年副教授,主持 、江苏省教育科学“十三五”规划等项目,获得江苏省高教学会2017年高等教育科学研究 成果三等奖。

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