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教育数据挖掘与学习分析:2015年至2019年出版物综述( Educational Data Mining versus Learning Analytics: A Review of Publications From 2015 to 2019 )
Clare Baek Tenzin Doleck
为了考察教育数据挖掘(EDM)和学习分析(LA)这两个密切相关但又截然不同的领域之间的异同，本研究对这两个领域已发表的实证研究进行了文献综述。我们综合了2015-2019年间发表的492篇LA和194篇EDM文章。我们通过检查数据分析工具、常见关键词、理论和列出的定义，比较了两个领域研究的异同。我们发现，这两个领域的大多数研究都没有明确地确定一个理论框架。对于这两个领域，自我调节学习的理论是最常用的。通过关键词分析，我们发现这两个领域之间有着密切的联系，因为“学习分析”是EDM的最常出现的关键词，反之亦然。然而，一个显著的区别是，LA研究列出了与社会相关的关键词，而EDM研究列出了与技术方法相关的关键词。用于数据分析的工具在很大程度上重叠，但一些LA研究列出了定性数据分析和社会网络分析的工具，而EDM研究没有。最后，作者对这两个领域的区别有不同的定义，因为有些人界定了差异，而有些人可以互换地处理它们。
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