教育大数据背景下log数据挖掘与应用——以PISA(2012)中国区问题解决测验为例

摘要：

log数据是教育大数据的一个子集,为分析问题解决过程提供了新的思路.文章截取PISA(2012)中国区的log数据,采用关系挖掘、聚类等教育数据挖掘方法,分析“交通”一题的答题时间、鼠标点击数,以及使用“有目的试误”策略情况.结果显示:(1)台湾和上海形成强烈反差,上海学生在高百分位上的解题时间和鼠标点击次数都较低,说明他们可能更在意时间成本;(2)“有目的试误”策略不仅有助于解答“交通”一题,其在体现个体问题解决能力中仍处于重要位置;(3)依据使用“有目的试误”策略的程度,学生的问题解决过程可分为5个群组(最优组、有目的试误组、其他策略组、只顾玩乐组、功能障碍组),台湾在“最优组”表现最好,香港在“只顾玩乐组”“功能障碍组”比例最高.可见,log数据在分析问题解决过程、辨别问题解决群组、发展基于证据的教育决策等方面有其重要作用.

关键词：教育大数据、PISA、问题解决、log数据

所属期刊栏目：38

分类号：G434(电化教育)

资助基金：北京师范大学中国基础教育质量监测协同创新中心研究生自主课题SXSP-2016A2-15001;中央高校基本科研业务费专项资助“基于项目的STEM学习国际比较研究”2016CBY017

在线出版日期：2018-01-08（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：58-64