導(dǎo)入篇
第1章 教育數(shù)據(jù)挖掘與學習分析概述
1.1 教育數(shù)據(jù)挖掘的發(fā)展歷程
1.2 教育數(shù)據(jù)挖掘基本概念的界定與辨析
1.3 教育數(shù)據(jù)挖掘的意義和重要性
1.4 面臨的挑戰(zhàn)和機遇
工程篇
第2章 學習分析的基本流程
2.1 學習分析模型及框架
2.2 學習分析的關(guān)鍵環(huán)節(jié)
2.3 各個環(huán)節(jié)的協(xié)作關(guān)系
2.4 各個環(huán)節(jié)的利益相關(guān)者
第3章 數(shù)據(jù)采集與存儲
3.1 數(shù)據(jù)采集
3.2 數(shù)據(jù)存儲
第4章 數(shù)據(jù)清洗與整合
4.1 數(shù)據(jù)清洗
4.2 數(shù)據(jù)整合
第5章 數(shù)據(jù)分析與呈現(xiàn)
5.1 數(shù)據(jù)分析
5.2 數(shù)據(jù)可視化
第6章 應(yīng)用與服務(wù)
6.1 學習分析技術(shù)的應(yīng)用范圍
6.2 評價應(yīng)用案例：SERI綜合評價模型
6.3 預(yù)測應(yīng)用案例：課程信號系統(tǒng)
6.4 干預(yù)應(yīng)用案例：LISSA學習分析儀表盤
方法篇
第7章 預(yù)測分析
7.1 預(yù)測分析概述
7.2 預(yù)測分析的流程
7.3 預(yù)測分析的方法
7.4 預(yù)測分析的應(yīng)用
第8章 聚類分析
8.1 聚類分析概述
8.2 聚類算法的基本流程
8.3 聚類分析的方法
8.4 聚類分析的應(yīng)用場景
第9章 關(guān)系挖掘
9.1 關(guān)系挖掘的基本定義和性質(zhì)
9.2 關(guān)系挖掘的常用方法
9.3 關(guān)系挖掘的應(yīng)用場景
第10章 社會網(wǎng)絡(luò)分析
10.1 社會網(wǎng)絡(luò)分析概述
10.2 社會網(wǎng)絡(luò)分析的流程
10.3 社會網(wǎng)絡(luò)分析的方法
10.4 社會網(wǎng)絡(luò)分析的應(yīng)用場景及研究案例
第11章 文本挖掘
11.1 文本挖掘概述
11.2 文本挖掘的流程
11.3 文本挖掘的常用算法
11.4 文本挖掘的應(yīng)用場景及案例
第12章 基于領(lǐng)域知識的學習者建模
12.1 基于領(lǐng)域知識的學習者建模概述
12.2 基于領(lǐng)域知識的學習者建模流程
12.3 基于領(lǐng)域知識的學習者建模方法
12.4 應(yīng)用場景
綜合應(yīng)用篇
第13章 基于數(shù)據(jù)挖掘的自適應(yīng)學習服務(wù)
13.1 知識狀態(tài)測量
13.2 預(yù)測學習者未來學習能力表現(xiàn)
13.3 學習資源及學習路徑推薦
13.4 自適應(yīng)學習服務(wù)案例
第14章 基于數(shù)據(jù)挖掘的學校管理服務(wù)
14.1 監(jiān)測學校教育過程
14.2 評估教與學效果
14.3 輔助學校資源配置
14.4 管控校園安全
第15章 基于數(shù)據(jù)挖掘的區(qū)域教育治理服務(wù)
15.1 把控教育現(xiàn)狀
15.2 評估教育發(fā)展
15.3 輔助教育決策
15.4 助力資源配置
發(fā)展趨勢篇
第16章 技術(shù)與未來教育的發(fā)展趨勢
16.1 技術(shù)的未來發(fā)展趨勢
16.2 技術(shù)支持下的未來教育
參考文獻