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基于教育大数据下高职学生学业分析
作者：毛沥悦
来源：《科技风》2020年第11期
摘;要：随着计算机技术的快速发展，各行各业对大数据应用的关注度来越高。如何利用教育大数据进一步增强教学效果、提高人才培养的质量成为教育领域研究的重要问题。以学生教育大数据为基础，从教师和学生两个角度分析学生的学业成绩影响因素，为高校管理者提供决策参考，并对特定学生做出学业预警并提出相应的建议。 关键词：高职学生;教育大数据;学业分析 一、现状分析
随着网络的普及，国内的高校逐渐都建立了自己内部的教务管理系统。这就使得在线上完成学生的个人信息、课程信息、学业信息、就业信息等信息录入功能可以实现，在这个过程中大量的学生数据留存在教务系统中。《教育信息化十年发展规划（2011-2020年）》中明确提出，要进一步将信息技术与教育教学进行“深度融合”，而对教育大数据进行挖掘可以有效的实现技术与教学的“深度融合”。“数据驱动学校，分析变革教育”。大数据技术的快速发展为改变传统教育提供了技术支撑。目前，国内各大高校对于教务系统的使用还处在简单的操作阶段，缺少对学生数据深度挖掘与分析，对管理决策的辅助功能欠缺。
2012年，美国教育部发布的《通过教育数据挖掘和学习分析促进教与学》文件对教育大数据挖掘以及学习分析指明了研究方向。文件指出，目前教育大数据的应用领域应该从教育数据挖掘、学习分析两大方向考虑。国外学者们倾向在结合数据库技术和数据分析算法的基础上将数据分析模块以及辅助于支撑决策的模块添加到原本的联机实务处理系统平台中。 国内对于大数据技术在教育行业的应用还处于探索阶段，且有关的论文大致集中于高校学生的学习、就业、心理健康这几方面。已有的文献中关于学生成绩分析主要侧重于课程类型、任课教师情况等方面进行分析，对学生自身行为特点对学业成绩的影响并没有做过多的讨论，但学生自身的能动性对学习效果的影响非常的大。所以本文选择根据学生行为轨迹数据纳入到对学业成绩影响的相关研究，将原始的学生数据转化成有价值的信息，进而辅助于管理者做出教学决策以及教师优化教学。 二、高職学生学习分析
学业成绩是高职学生在校期间学习效果表现的重要指标，将学生在校期间的各种数据应用通过大数据技术运用于学生学习成绩的分析过程中，有助于了解学生成绩的重要影响因素，从而为学校制定学生的学习规划以及生源选择上提供帮助。通过教育大数据对学生构建的学业成