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大数据在高等教育领域中的应用及面临的挑战 被引量:13

Applications and Challenges of Big Data in Higher Education
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摘要 对大数据概念与内涵的界定主要有3种方式,即生产导向的方式、过程导向的方式和认知导向的方式。大数据在高等教育领域的应用对完善学校规划、促进学校发展,感知教学现实、提升教学效能,优化学习经历、提高学习质量以及促进科学研究、推动跨学科发展具有重要意义。教育大数据分析主要采用两种技术,即教育数据挖掘与学习分析。在高等教育的教与学领域中,这两种技术常用的方法包括分类与预测、聚类以及异常值检测等。大数据在高等教育领域应用面临认识论、方法论、审美、技术、法律和伦理以及政治和经济的两难挑战。 There are mainly three approaches to define the concept and connotation of big data,namely the product-oriented perspective,the process-oriented perspective and the cognition-oriented perspective.The application of big data in the field of higher education is of great significance for improving university strategic planning and promoting university development,perceiving teaching reality and improving teaching efficiency,optimizing the learning experience and improving learning quality,promoting scientific research and promoting interdisciplinary development.The analysis of educational big data mainly adopts two techniques,namely educational data mining and learning analysis.In the field of teaching and learning in higher education,these two techniques employ the methods such as classification and prediction,cluster and outlier detection.The application of big data in higher education is facing epistemological,methodological,aesthetic,technical,legal and ethical,as well as political and economic dilemmas.
作者 陆根书 LU Genshu(School of Humanities and Social Science,Xi’an Jiaotong University,Xi’an 710049,China;West China Higher Education Evaluation Center,Xi’an Jiaotong University,Xi’an 710049,China)
出处 《重庆高教研究》 CSSCI 北大核心 2022年第4期31-38,共8页 Chongqing Higher Education Research
基金 陕西本科和高等继续教育教学改革研究重点攻关项目“高校毕业生高质量就业创业研究”(21ZG004)。
关键词 大数据 教育数据挖掘 学习分析 高等教育 big data educational data mining learning analysis higher education
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参考文献3

二级参考文献8

共引文献10

同被引文献258

引证文献13

二级引证文献9

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