教育研究

可视化工具里，CiteSpace真的算个宝藏，适合做科研数据挖掘。像这篇围绕智慧教育的文章，就用了它来搞清楚过去十年的研究脉络。嗯，图谱一画，关键作者、热门主题、合作机构一目了然，方向选题有数得多。 智慧教育的研究一直挺热的，尤其是2019 年教育信息化 2.0之后，发文量刷刷涨。你如果刚入行，建议从文献热点下手，跟着这些高产作者比如祝智庭、陈琳、杨现民走，基本不会错。 像作者合作图谱、机构协作这种，CiteSpace做得还挺不错的。你能看到哪些高校是研究核心，比如江苏师范大学、华东师范大学这些，就方便你搞合作或申联合课题。 数据来源也靠谱，都是从知网抓的 CSSCI、SCI、北大核心期刊文章

教育数据挖掘（Educational Data Mining，简称EDM）是计算机科学、教育学和统计学交叉领域的一门学科，专注于分析教育环境中独特的数据。其深入了解学生及其学习环境，以提升教育效果。通过对Web of Science及国内外文献的系统回顾，详细介绍了EDM的研究进展和工作流程。将数据挖掘技术在教育中的应用分为四大类，并通过统计分析典型案例，探讨了EDM的现状、不足及发展趋势。

高校教育中的数据挖掘技术应用及研究，是一个日益重要的领域，利用海量教育数据挖掘潜在价值，提升教学质量，优化资源分配，促进学生发展。数据挖掘是从大量数据中发现未知知识的过程，融合了数据库技术、统计学、机器学习等多学科精华。在高校教育中，该技术可用于教学评价、学生行为分析、课程设计优化等方面。通过聚类分析和近邻技术，实现个性化教学和提前干预。决策树和规则归纳揭示了教育决策因素和学生行为成绩关系，支持教育政策制定。人工神经网络模拟学习过程，预测学生进度和困难，提供早期干预依据。数据挖掘技术在高校教育的应用前景广阔，为教育管理和实践提供科学决策支持。

西班牙教育体系内外的冲突与暴力问题日益严重，教育管理部门为解决这一挑战实施了共存计划，但效果不佳。本研究评估共存计划在西班牙中等教育学校中的应用与整合。研究选取了806所学校作为样本，并采用了共存程序的评估矩阵进行验证，数据分析使用SPSS 23.0。结果显示，现有的共存计划主要针对侮辱、威胁、侵略和破坏等行为，而对欺凌、网络暴力、性别暴力等问题的预防和干预不足。

随着科技的不断进步，大数据已经开始在教育领域展现出其重要的作用。

构建导师影响机制的研究挺有意思，尤其是做教育类系统或数据的你，值得看看。文中给了不少和研究生相关的数据资源，比如导师与研究生的关系数据库和一些数学建模的练习素材，搞建模竞赛的同学肯定不陌生。 研究生信息管理的内容也比较齐全，像JSP + MySQL实现的查询系统，还有优化版的科研信息平台，都是实战派资源，拿来直接改一改就能用。要是你正打算做个教育类小系统，嗯，省事不少。 数据挖掘的课程教材也在里头，内容覆盖基础方法，像聚类、分类这些都有。再加上数学统计和临界值资料，搞科研的数据环节也能派上用场。代码呢，主要是以 Java 和 Web 技术为主，逻辑比较清晰。 哦对了，还有英语翻译技巧的资源，平

人工智能赋能教育：应用研究现状与展望 近年来，人工智能技术飞速发展，为教育领域带来了前所未有的机遇。人工智能与教育的深度融合，正在重塑传统的教学模式、学习方式和教育管理范式。 一、人工智能教育应用研究现状 目前，人工智能技术已在多个教育场景中得到应用，例如： 个性化学习： 基于学习者的个体特征和学习数据，利用人工智能技术可以实现个性化的学习路径推荐、资源推送和学习辅导，有效提升学习效率和学习体验。 智能教学助手： 人工智能可以辅助教师进行作业批改、答疑解惑等工作，减轻教师负担，并为学生提供更及时、精准的学习支持。 智慧教育平台： 利用人工智能技术构建智慧教育平台，可以实现教育资源的整合、优

数据挖掘赋能互联网远程教育研究 本研究探索了数据挖掘在互联网远程教育中的应用模型和方法，提出了利用数据挖掘技术解决远程教育中反馈信息获取、个性化学习、自动答疑等问题的思路。研究结果显示，数据挖掘能够有效解决互联网远程教育中存在的问题，并推动其进一步发展。 数据挖掘技术应用于互联网远程教育的优势： 精准反馈： 通过分析学生学习行为数据，及时获取学习反馈，帮助教师调整教学策略。 个性化学习： 根据学生个体差异和学习需求，提供个性化的学习内容和路径。 智能答疑： 构建智能问答系统，自动解答学生疑问，提高学习效率。 数据挖掘的应用将助力互联网远程教育突破瓶颈，实现更高效、更个性化的学习体验。

教育数据挖掘的研究进展挺有意思的，是对做前端的你来说，能顺手挖点数据背后的用户行为逻辑，绝对不亏。EDM 发展历程这篇文章，内容比较系统，讲了教育数据怎么一步步从简单统计，走到今天能预测学生成绩、个性化推荐的地步。嗯，虽然不是直接的前端内容，但对想做教育类产品的你来说，了解这些背景，做交互设计会有的放矢。文章里面还搭了不少有用的资源，比如EDM 工作流程怎么设计、聚类算法的实际用法，还有和Matlab结合建模的案例，挺值得一看。里面有个链接讲聚类的：http://www.cpud.net/down/14168.html，用来理解后台怎么分类学生行为数据，前端展示的时候你会更有方向。再说了，现在

近年来，教育数据挖掘（EDM）作为研究领域受到越来越多的关注。将深入探讨其工作流程，揭示其在教育领域的最新进展和应用。