●第1章教育大數據與學習分析概述1
1.1大數據對教育的變革2
1.1.1大數據技術的興起與發展2
1.1.2大數據對教學的影響3
1.1.3大數據對學習的影響4
1.1.4大數據對教育治理的影響5
1.1.5教育大數據研究範式的形成6
1.2教育大數據與學習分析的概念8
1.2.1教育大數據的概念與特征8
1.2.2學習分析的概念與特征8
1.2.3教育大數據、學習分析、教育數據挖掘的關繫10
1.2.4學習分析的發展脈絡11
1.2.5學習分析的目標與方向16
1.3數據驅動的學習分析研究現狀17
1.3.1文獻來源與處理17
1.3.2研究者國籍分析17
1.3.3核心作者群分析18
1.3.4研究者學科背景分析19
1.3.5研究主題分析19
1.4學習分析的內容與流程23
1.4.1學習分析包含的內容23
1.4.2學習分析流程23
1.5教育大數據與學習分析的隱私保護25
1.5.1教育大數據的隱私與倫理訴求25
1.5.2學習分析面臨的隱私挑戰26
1.5.3學習分析的隱私保護策略28
第2章教育大數據的采集與存儲31
2.1教育大數據的采集內容與技術32
2.1.1教育大數據的采集內容32
2.1.2教育大數據的采集方式38
2.1.3教育大數據的采集技術39
2.2在線日志數據的采集與存儲46
2.2.1在線日志數據的采集46
2.2.2在線日志數據的存儲46
2.3在線文本數據的采集與存儲48
2.3.1網絡爬蟲概述48
2.3.2靜態網頁的文本數據采集與存儲49
2.3.3動態網頁的文本數據采集與存儲51
2.4基於數據庫的多樣化數據存儲53
2.4.1基於數據庫的數據存儲流程與環境配置53
2.4.2不同類型數據存儲的實踐操作59
第3章教育大數據分析方法與工具76
3.1面向行為數據的分析方法77
3.1.1預測分析77
3.1.2聚類分析78
3.1.3關聯分析79
3.1.4時間序列分析79
3.1.5滯後序列分析79
3.2面向文本數據的分析方法79
3.2.1話語分析79
3.2.2社會網絡分析80
3.2.3內容分析80
3.3面向心理數據的分析方法81
3.3.1腦電信號分析81
3.3.2眼動分析81
3.3.3皮膚電反應分析82
3.4教育大數據分析工具82
3.4.1通用型數據分析工具82
3.4.2特色型數據分析工具85
第4章學習分析建模89
4.1學習分析的建模方法90
4.1.1理論構建法90
4.1.2數學建模法91
4.1.3數據挖掘建模法92
4.2學習者建模94
4.2.1學習者建模概述94
4.2.2學習者建模方法94
4.2.3學習者建模的應用場景96
4.3學習測評建模97
4.3.1學習測評建模概述97
4.3.2學習測評的主要理論98
4.3.3學習測評建模案例102
第5章文本學習分析113
5.1文本學習分析概述114
5.1.1文本學習分析概念114
5.1.2文本數據來源114
5.1.3文本學習分析流程115
5.2中文分詞115
5.2.1中文分詞概述115
5.2.2中文分詞的方法分類115
5.2.3中文分詞的關鍵問題117
5.3文本表示與分類118
5.3.1文本表示118
5.3.2文本分類119
5.3.3文本分類的性能評估123
5.4文本聚類125
5.4.1文本聚類概述125
5.4.2文本聚類步驟126
5.4.3文本聚類算法126
5.4.4文本聚類的性能評估127
5.5文本情感分析128
5.5.1文本情感分析概述128
5.5.2文本情感分析的分類129
5.5.3文本情感分析的方法130
5.5.4文本情感分析案例131
5.6文本可視化135
5.6.1文本可視化概述135
5.6.2文本可視化方法135
5.6.3文本可視化示例137
第6章情感學習分析143
6.1情感學習分析概述144
6.1.1情感內涵與表征方法144
6.1.2情感計算145
6.1.3情感學習分析的一般過程145
6.2情感建模146
6.2.1維度情感模型146
6.2.2離散情感模型148
6.2.3其他情感模型148
6.3情感信號獲取149
6.3.1語音情感信號獲取149
6.3.2面部情感信號獲取150
6.3.3生理情感信號獲取150
6.3.4肢體情感信號獲取150
6.4情感分析與識別151
6.4.1語音情感分析與識別151
6.4.2面部情感分析與識別156
6.4.3生理信號情感分析與識別160
6.4.4肢體情感分析與識別162
6.5情感學習分析應用163
6.5.1情感學習分析的設計與應用163
6.5.2課堂場景下的情感學習分析繫統166
6.5.3幼教場景下的情感學習分析繫統167
第7章教育大數據可視化170
7.1可視化分析171
7.1.1可視化分析概述171
7.1.2可視化學習分析流程171
7.2教育大數據可視化類型與工具172
7.2.1常見的數據種類172
7.2.2教育大數據可視化類型173
7.2.3教育大數據可視化工具174
7.3學習儀表盤175
7.3.1學習儀表盤的概念與功能175
7.3.2學習儀表盤的典型應用177
7.4學習者畫像179
7.4.1學習者畫像概述179
7.4.2學習者畫像的標簽體繫180
7.4.3學習者畫像案例182
第8章學習預警與學習干預186
8.1學習預測187
8.1.1學習預測概述187
8.1.2學習預測設計方向188
8.1.3學習預測案例190
8.2學習預警196
8.2.1學習預警概述196
8.2.2學習預警信息的反饋196
8.2.3學習預警繫統的比較197
8.2.4學習預警繫統的設計與實現198
8.3學習干預208
8.3.1學習干預概述208
8.3.2學習干預模型209
8.3.3學習干預策略212
第9章學習分析研究與實踐案例215
9.1課堂學習分析216
9.1.1課堂學習行為分析216
9.1.2課堂協作學習投入分析222
9.2在線學習分析227
9.2.1面向在線學習者的認知網絡分析227
9.2.2面向在線互動文本的主題與情感分析232
9.3教育平臺學習分析239
9.3.1教育平臺整體概況239
9.3.2教育平臺中的學習分析功能241
9.3.3教育平臺中的智能分析技術243
9.3.4教育平臺中的學習分析應用問題248
第10章學習分析的新發展251
10.1學習分析理論的新發展252
10.1.1多模態學習分析252
10.1.2以用戶為中心的學習設計259
10.1.3開放學習分析262
10.2學習分析技術的新發展264
10.2.1數據中臺264
10.2.2多源數據融合266
10.2.3多模態深度語義理解269
10.2.4視頻學習分析271
10.2.5隱私計算273
10.3學習分析應用的新發展276
10.3.1自適應學習平臺276
10.3.2智能學習測評平臺279
主要參考文獻284
