文献类型：期刊文章

作　　者：李宇帆[1] 张会福[2] 刘上力[2] 唐兵[1]

LI Yufan;ZHANG Huifu;LIU Shangli;TANG Bing(School of Computer Science and Engineering,Hunan University of Science and Technology,Xiangtan,Hunan 411201,China;Network Information Center,Hunan University of Science and Technology,Xiangtan,Hunan 411201,China)

机构地区：[1]湖南科技大学计算机科学与工程学院,湖南湘潭411201 [2]湖南科技大学网络信息中心,湖南湘潭411201

出　　处：《计算机工程与应用》

基　　金：国家自然科学基金(No.61602169);湖南省自然科学基金(No.2018JJ2136);网络信息安全虚拟仿真中心项目(No.G21652)

年　　份：2019

卷　　号：55

期　　号：14

起止页码：15-23

语　　种：中文

收录情况：AJ、BDHX、BDHX2017、CSA、CSA-PROQEUST、CSCD、CSCD_E2019_2020、IC、INSPEC、JST、RCCSE、ZGKJHX、核心刊

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。

关 键 词：教育大数据  教育数据挖掘  数据挖掘

分 类 号：TP311]