教育大数据背景下log数据挖掘与应用——以 PISA（2012）中国区问题解决测验为例

作者：首新; 叶萌; 胡卫平; 刘念; 王红艳

来源：电化教育研究, 2017, 1-6.

DOI：10.13811/j.cnki.eer.2017.12.009

• 教育大数据
• PISA
• 问题解决
• log 数据

log数据是教育大数据的一个子集，为分析问题解决过程提供了新的思路。文章截取PISA（2012）中国区的log数据，采用关系挖掘、聚类等教育数据挖掘方法，分析“交通”一题的答题时间、鼠标点击数。以及使用“有目的试误”策略情况。结果显示：（1）台湾和上海形成强烈反差，上海学生在高百分位上的解题时间和鼠标点击次数都较低，说明他们可能更在意时间成本；（2）“有目的试误”策略不仅有助于解答“交通”一题，其在体现个体问题解决能力中仍处于重要位置；（3）依据使用“有目的试误”策略的程度，学生的问题解决过程可分为 5 个群组（最优组、有目的试误组、其他策略组、只顾玩乐组、功能障碍组），台湾在“最优组”表现最好，香港在“只顾玩乐组”“功能障碍组”比例最高。可见，log数据在分析问题解决过程、辨别问题解决群组、发展基于证据的教育决策等方面有其重要作用。

• 单位
  2; 1; 陕西师范大学; 渭南师范学院