人工智能时代数据挖掘技术助力教育教学管理

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我们身处大数据时代，教育领域同样充满了海量数据。

安全监控系统、教室录播系统、学生智能卡片、电子白板、交互式一体机等信息技术设备的运用，让教师和学生的课堂板书和交互行为，都以数据的形式被记录和保存。智能手机在高等教育阶段已经普及，部分中学也允许学生将手机带入课堂，通过智能手机参与课堂活动、访问学习资源，这就形成了学生学习行为的数据。

传统教学方式支撑的学习活动、学生参与活动的数量和质量情况，是通过教师人为评判的得分、级别等进行度量的。在“互联网+”时代，在线学习平台或者课程管理系统支持的学习活动，已经可以借助学习活动指数（OLAI）这样自动生成的包括质量、数量和速度三个维度的指标，做出更精识及时的判断，并为个性化教学策略的实施奠定了基础。

情感、态度和价值观是学生过程性评价的重要因素。传统的评价方法是通过定性分析和调查问卷分析，其缺陷是不精准、不及时。随着人工智能的发展，人脸识别、视频分析、情感计算等技术已经趋于成熟。那么，我们借助这些技术分析课堂录制的学生视频和教师视频，就可以直接获取其面部表情等数据，通过表情变化数据来对学生的情感、态度和价值观进行精确的过程性评价。

在学校层面，数字化校园或者智慧校园等系统平台可以对教师专业发展、学生个性化发展和家校沟通进行有力支撑。平台运行积累的数据，可以实现对教师的评价，对学生成绩的横断面分析和时序变化分析、对学生完成各种学习活动的分析和对学生的精准反馈。

在国家层面，可以借助数据挖掘和数据可视化技术实现决策管理的科学化和信息化。例如，各个省市区的农村生均教育经费动态变化图，可以动态展示农村生均教育经费的时序相对变化；教育经费增长与财政收入增长比例地图，则直观对比反映了某个年度两者比例的增长速度；通过人工神经网络支持的“指数增长预测法”模型，则可以预测未来各年度学生数量、生均经费、经费需求的数值。

所以，人工智能时代的到来，海量教育数据的挖掘技术日益成熟，将广泛应用于教育和教学管理的各个领域，无论在微观个体层面、中观学校层面，还是在宏观国家层面。