基于深度学习技术的教育大数据挖掘领域运用探究

王 倩

（三亚中瑞酒店管理职业学院，公共课教学部（产学中心），海南 三亚 572014）

《中国基础教育大数据发展蓝皮书》中提出教育大数据挖掘应是实现智能课堂教学的主要技术手段，其概念为在教育领域，利用大数据挖掘方法及相关技术对所涉及的各类数据进行多层次的整合，通过加工及数据分析，以达到理解教育领域问题、优化教育政策进程等目的。借助大数据挖掘技术，可以更加全面、深入、高效地掌握和解读所涉及数据，为未来的教育系统发展提供更为科学的决策依据，推进教育领域向着信息化、智能化方向转型。然而，国内相关研究领域，尚未完全探明教育大数据挖掘应用的潜力，因此，需要深入探究相关课题，发掘其在教育领域应用的更多可能性，以更好地挖掘教育大数据在不同层面和方向上的价值、作用和应用，从而为其在实践中的推广与应用提供理论和实证上的支持和保障。本文的目标在于：研究并探讨如何将深度学习技术应用于教育大数据挖掘领域，并探索其所带来的丰富教育价值[1]。

1 深度学习技术的背景和概念

Deep Learning是一种新兴的机器学习方法，它的提出可以追溯到2006年，当时由Hinton教授主导。深度学习是一种采用多层神经网络的技术，它模拟人脑神经网络的结构和功能，通过多层次的神经网络模型来学习和提取数据的特征。这种算法已被广泛运用于图像及语音识别、学习预测、情感分析、自然语言处理等多个领域。

教育领域也有关于深度学习的定义。美国学者Marton和Saljo首次在1976年最早提出深度学习概念。我国也有多名学者对此展开了研究，他们认为深度学习是指学习者能理解所学并能进行批判继承，且具有广泛的联系和迁移能力。深度学习目前备受教育从业者的关注，因为学习者将具备更强的信息处理和知识整合能力，最终发散所学知识，更具创造性地提出观点[2]。

2 基于深度学习技术的教育大数据挖掘

教育大数据挖掘是一项应用性的研究，可通过运用深度学习技术手段对教育数据资料展开处理与分析。这项研究主要涉及三个方面。首先，相关人员应该对教育大数据的输出信息内容展开深入的研讨及剖析，包括数据搜集、存储管理及预处理等业务流程及工序。其次，基于先进的深度学习模型，对教育大数据进行多层次、全方位的处理和优化，如特征提取、数据融合和模型训练等。最后，通过严谨科学的数据挖掘结果输出，将研究成果有效地转化为教育实践的参考和优化工具。

2.1 教育大数据挖掘的特点

教育大数据具备多源性、多样性、大规模性、动态性、复杂性、隐私性等特性。因此，在处理图像监控、照片搜索和语音数据等不同类型的数据时，需要进行深入和详细的处理和分析。为更好挖掘有价值的教育数据信息，多类数据应当经过妥善处理与分析。图像、声音、文本等多媒体数据信息被归类为复杂的高价值行为数据[3]。

2.2 基于深度学习技术的教育大数据挖掘运用目的

深度学习技术涉及对象包括主要包括四类人群：学习者、教师、教育管理者和教育研究者。各对象均可通过数据挖掘和深度学习技术所提供的技术方式，较为高效地从教育过程中的图像、文本、语音等海量原始数据中获得有价值的教学信息，在教育研究者和学习者、学习者和教师、教师和教育管理者，教育管理者和教育研究者之间搭建起广泛的信息共享环，通过对海量的教育数据资料展开研究分析，为四类群体提供有意义的反馈，继而优化、改进教育方法以及实践。对学生来说，该项挖掘技术可以帮助他们获得更为个性化的学习方案和智能化的辅导服务，从而提升其学习成果。对教师来说，基于深度学习技术的教育大数据挖掘可以为他们提供符合学生学习情况和个性化需求的合理化指导方案和教学策略。对教育管理者来说，该技术为他们提供了精准了解学生学习情况的手段，为教育决策提供更为科学的依据，从而提升整体教学管理水平和能力。对于教育研究者而言，该技术提供了丰富的数据资源，有助于提升教育理论、教育心理和教育方法等领域研究水平和研究能力[4]。

2.3 基于深度学习技术的教育大数据信息挖掘过程

教育大数据的复杂性和多样性意味着可以从不同对象的活动中获取多种教育环境特征数据。为更充分地利用这些特征数据，我们运用深度学习技术设计了一个教育大数据挖掘过程，这一过程通常包括下面五个步骤。

第一步，数据收集和预处理：需要对学生成绩、学习过程行为记录以及考试成绩等教育相关数据信息进行清洗、去噪和归一化等预处理操作，使得数据具备一致性特征和较高质量。

第二步，特征提取和表示学习：通过运用深度学习模型，例如卷积神经网络（CNN）或循环神经网络（RNN），从原始数据中抽取具有意义的特征。这些特征可以是学生的行为模式、学习风格、知识水平等。

第三步，模型训练和优化：使用深度学习算法，如多层感知机（MLP）、深度信念网络（DBN）或长短期记忆网络（LSTM），对提取的特征进行训练和优化。通过反向传播算法和梯度下降等技术，不断调整模型参数以提高预测准确性。

第四步，数据分析和预测：使用训练好的深度学习模型对学生的心理和行为进行分析和预测。通过大量分析学生当前情况和历史数据，对其学习进度、重难点以及学习兴趣进行分析预测，便于更准确地提供个性化辅导和学习建议。

第五步，结果评估和反馈：对预测结果进行评估和验证，比较预测结果与实际情况的差异。根据评估结果，及时调整模型参数和算法，以提升预测的精确度和可信度。同时，将预测结果反馈给教师、学生和家长，以加强学生的学习效果。

教育大数据收集和处理难度近年也在不断提高，举例而言，对于结果量化的学生成绩，需要将这些数据存储在二维表中以便于使用；然而对于非结构化的学生行为数据，则需要应用多种技术来完成各种不同的收集任务。为优化模型、监督学习，可以利用标记化的教育数据构建训练和验证集；对于聚类、异常检测等任务，可以使用自动识别模型规则、无监督学习等方法完成。总的来说，基于深度学习技术的教育大数据挖掘流程通过收集、预处理、特征提取、模型训练和优化、数据分析和预测以及结果评估和反馈等步骤，为教育者提供支持和指导，实现对学生心理和行为的即时了解和分析，以促进个性化教育的实施[5]。

3 深度学习技术在教育领域的应用

在当下，越来越多的教育工作者开始专注教育大数据挖掘领域。在这种情况下，深度学习技术的优越之处在于其可以利用量化数据来对学生表现进行建模，更准确地加以预测和控制。深度学习技术也是一种出色的数据分析工具，能为学校提供更完善的学育情况，从而深远影响学生个人学习和发展道路。

3.1 对学生行为分析及预测

深度学习行为通过对学生的学习历史以及兴趣模型进行分析，深度学习技术能够准确地推荐适合学生的学习材料，提升学习效果；在学习成绩预测方面，深度学习技术可通过综合学生的学习数据（如作业和考试成绩），构建学生成绩预测模型，利用该模型，可以对学生未来的学习成果进行预测，及时识别出面临学习困难的学生，并提供相应的指导和协助；在探索学习风格分析领域，深度学习技术能够通过分析学生的学习数据和行为模式来识别其独特的学习风格和个人偏好，教师可以根据系统获取到的数据信息设计出更为符合学生需求的教学方法；在学生情绪分析上，深度学习可通过分析学生的非语言数据，如语音和表情，辨识学生的情绪状况。通过对学生情绪分析，可以及时发现学生情绪问题，并给予相应的心理支持和辅导。应用深度学习技术进行学生学习跟踪和分析预测时，需要充分考虑个人隐私和伦理问题，确保学生的个人信息得到保护。同时，建立和应用深度学习模型需要充足的学生数据和专业知识支持[6]。

3.2 教学工具的延伸

基于深度学习技术的教学资源和科研论文推荐等新时代高效教学工具得到广泛应用。在智能辅导助学上，深度学习技术能够开发智能辅导系统，以实时分析学生的学习过程和答题情况，给予其精准的反馈和引导，深度学习模型可以识别出学生常见的错误模式和易错点，从而提供相关提示和解释，以帮助学生更好地理解和掌握知识；深度学习技术还可应用于自动化作业评估，对学生提交的作业进行分析和评分，深度学习模型可以学习并理解标准答案，然后对学生的作业进行对比和评估，以提供准确且一致的评分结果。新式工具升华了学生学习体验，激发了学生学习热情，同时为教师提供了便捷高效的辅助力量，推动了整体教学质量提升。

3.3 对学生的心理和行为进行及时掌握和分析

在课堂教学工作中，掌握学生的情绪活动及行为表现是贯彻“以人为本”教学原则。深度学习网络模型和卷积神经网络模型，可以高效实现从教学监控视频中提取和分析学生状态和变化，从而及时、全面地把握学生的心理行为表现。

在情感分析和情绪识别方面，教师和辅导员需要能够及时全面地了解学生的心理状况，而采用深度学习能够通过对学生语音、文字和面部表情等数据的分析，快速辨识学生的情感状态和情绪变化，为学生管理工作提供精准支持和相应指导。此外，在行为识别和行为模式分析方面，采用深度学习技术通过对学生学习行为数据如学习行为记录和网络使用数据等进行深入研究。最后，在学生群体分析和干预策略方面，利用深度学习技术对大量学生数据进行分析，可以揭示学生群体的特点和趋势，从而为教育决策制定提供有力的依据。这有助于教育决策者制定相应的干预策略，提供有针对性的教育资源和支持措施。

这种方法不仅可以精准地识别和分析学生的情感状态、注意力水平、身体姿态等多维度信息，还可以对学生的动态变化进行实时跟踪和分析，从而深入挖掘其心理特点和个性特征；此外，通过深度学习算法的自我优化和学习，该方法还可以逐步提升模型的准确性和稳定性，实现精细化的教育管理和辅助分析。

4 结束语

鉴于国家对教育领域的高度重视，未来教育需求将会变得更为紧迫，基于深度学习技术的教育数据挖掘领域运用也将会得到进一步推动和发展，有效地弥补现有不足之处。为了推进教育大数据挖掘的有序发展，我们需要在以下三个方面加大努力：一是明确重点培养方向，加强在教育领域中对深度学习技术人才的培养；二是强化教育信息科学与技术研究领域的方向，如提高数据收集处理能力、模型涉及优化能力、特征工程和数据预处理能力、模型解释和可解释性能力等；三是与教育管理者紧密合作，利用教育大数据挖掘的结果，引导管理者进行精细化管理。同时，促进教育管理者之间的合作，共同推动深度学习技术和教育应用的不断发展。在教育大数据挖掘领域，未来深度学习技术将为我们带来更多的价值和收益。