智能时代的教育文本挖掘模型与应用

摘要：

教育文本挖掘是指通过数据采集和处理,利用数据挖掘算法或工具,从非结构化文本文档中提取有意义的模式或知识的过程.教育文本蕴含着丰富的学习者认知、行为和情感等信息,对其进行深度挖掘和分析,有助于深入探索教育教学的基本规律,解释教育中存在的问题和现象.大数据支持下的教育文本挖掘模型包括数据生产和使用的主体(利益相关者)、教学环境、数据和挖掘工具等核心要素,涉及数据产生、数据采集、数据处理、知识发现、评估解释、教学应用等过程和方法.其常用的数据来源包含问卷调查、在线互动、学习反馈、在线评论、社交媒体和教学文件,主要用于学习者成绩预测、学习者建模、学习者水平评价、教学材料结构分析、学习者反馈和内容可视化等.当前教育文本挖掘在海量数据处理、数据降维保真、结果评估与解释等方面还面临挑战,研究者需深度融合教育学、认知心理学、语言学等多学科研究方法,结合教育教学的基本理论和具体的教育情境,注重多模态分析和验证,保证将其应用于教育研究的科学性.随着相关技术的突破和应用发展,教育文本数据将成为教育现代化发展的推动力,在深度学习、精准教学等领域中发挥更大作用.

关键词：教育大数据、数据挖据、学习分析、教育文本挖掘

所属期刊栏目：32

分类号：G434(电化教育)

资助基金：国家自然科学基金项目"网络学习资源深度聚合及个性化服务机制研究";华中师范大学基本科研业务费专项资金项目"大数据驱动的学习者认知过程建模研究"

在线出版日期：2020-09-29（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共9页

页码：95-103