基于数据挖掘技术的数字化教学模式下学生行为分析与预测的研究 Summary：随着信息技术的不断发展和应用，数字化教育正逐渐成为教育领域的新趋势数据挖掘技术作为信息技术的一个重要分支，在数字化教学模式中发挥着越来越重要的作用数字化教学不仅使教育变得更加灵活、个性化，还为教育决策提供了更多基于数据的支持其中，学生行为分析与预测作为数据挖掘技术在教育领域的重要应用之一，正逐渐引起人们的关注本文通过研究，探讨基于数据挖掘技术的数字化教学模式下学生行为分析与预测的实际应用效果Keys：数据挖掘技术；数字化教学模式；学生行为分析与预测在数字化教学模式下，学生在学习过程中产生了大量的数据，包括学习行为、学习轨迹、考试成绩等这些数据蕴含着丰富的信息，通过数据挖掘技术的分析和挖掘，可以揭示出学生的学习规律、学习习惯以及潜在的问题同时，基于这些数据，可以建立预测模型，用于预测学生未来的学习表现、可能的困难和需求，从而提前采取针对性的教育干预措施，为学生提供更有效的学习支持一、数据挖掘技术数据挖掘技术在教育领域的应用，正在逐步引领教育模式的革新和教学效果的提升教育数据的积累和数字化趋势使得数据挖掘技术成为分析、预测和优化学习过程的有力工具。
这种技术的应用不仅带来了个性化教育的可能性，还为教师提供了更深入、全面的了解学生学习行为和趋势的途径首先，在学生行为分析方面，数据挖掘技术可以揭示学生的学习习惯、学习路径和兴趣爱好通过分析学生在学习平台上的活动，如访问频率、点击率、时长等，可以建立学生的学习行为模型，了解不同学生的学习特点基于这些分析，教师可以为学生提供个性化的学习建议，推荐适合他们的学习资源，从而最大程度地满足学生的学习需求其次，数据挖掘技术也可以用于学习成果预测和干预通过分析学生的历史学习数据，如作业成绩、测验成绩等，可以建立预测模型，预测学生未来的学习表现这不仅有助于学生及早发现学习问题，还可以为教师提供干预的时间窗口例如，一旦预测到学生可能出现学习困难，教师可以提前为他们提供额外的和指导，防止问题的进一步恶化另外，数据挖掘技术还可以在课程设计和教学改进中发挥作用通过分析学生的学习进度和学习轨迹，教师可以了解哪些教学内容对学生来说较难，哪些环节容易引发学习兴趣这有助于优化课程设计，将更多的精力投入到学生需要帮助的领域同时，通过对学生评价和反馈的挖掘，教师可以了解教学过程中的不足之处，及时进行教学改进，提升教学效果。
二、基于数据挖掘技术的数字化教学模式下学生行为分析与预测（一）数据收集在基于数据挖掘技术的数字化教学模式下，学生行为分析与预测成为了教育领域的一项重要研究为了实现有效的分析与预测，数据收集是不可或缺的关键步骤在这一过程中，Blackboard平台（BB平台）可以作为主要数据来源，为教师提供丰富的学生行为数据，为个性化教育提供有力支持通过将教材、讲义、课件、微视频、作业、测试、参考资料等资源上传至BB平台，教师可以实现学习资源的集中存储和管理学生在学习过程中的各种操作和交互将被平台记录下来，形成了一系列有价值的学习数据在高等数学的教学中，教师可以将这些数据用于随堂测验和考试，及时评估学生对不同知识点的掌握情况在数字化教学模式下，教师能够实时获得学生的答题情况和成绩，从而更好地调整教学进度和内容通过这种方式，教师不仅能够更好地掌握学生的学习状况，还可以根据测试结果进行及时的教学反馈，促进学生的学习动力和积极性此外，BB平台还记录了学生的学习时长和课程内容的点击数，为教师提供了深入了解学生学习习惯和兴趣的机会在高等数学这一抽象而复杂的学科中，学生的学习习惯和兴趣对于其学习效果和动力具有重要影响。
通过分析学生学习的时长和课程内容的点击情况，教师可以洞察学生的学习特点，了解哪些内容引起了学生的浓厚兴趣，哪些内容可能需要加强教学引导通过针对性的调整和优化，教师能够更好地满足学生的学习需求，提升教学效果二）学习数据分析学习数据分析在基于数据挖掘技术的数字化教学模式中具有重要意义作业和测试成绩分析作为学生学习数据的核心内容，扮演着关键的角色以第一次单元测试成绩统计分析为例，通过对不同题型的得分情况进行综合分析，可以为教师提供深入的洞察，从而指导教学的优化和个性化在分析作业和测试成绩时，教师可以通过具体数据来展示其应用高等数学课程的第一次单元测试成绩，涉及到主观题和客观题,通过数据挖掘技术可以分析出每个学生在不同题型上的得分情况三）持续更新学习资源 由于课程的特殊性，学生在学习过程中常常会遇到各种问题和困惑为了满足学生的学习需求，数字化教学平台通常会设置论坛等交流平台，使学生能够在其中互相讨论、提问和解答问题然而，随着学习的进行，学生可能会出现对论坛的访问次数减少的情况，因为他们可能认为论坛中的回帖无法有效解决他们的问题，从而寻找其他途径来解决困惑通过引入匿名机制，使学生能够以匿名方式提问和回帖，从而减少心理障碍，更加积极地参与讨论。
这样可以使学生在没有顾虑地情况下，更自由地表达自己的疑问和观点，从而促进有关问题的有效交流另外，还可以将学生在论坛中的参与程度纳入形成性评价中，以鼓励学生积极参与讨论通过将论坛活跃度等因素纳入评价体系，可以激发学生的学习兴趣，使其更有动力地参与讨论和解决问题随着课程的发展和学生的需求变化，教师应及时更新课程内容、案例分析、实例讲解等学习资源，确保学生始终能够获取最新、最有用的信息通过数据挖掘技术，教师可以分析学生的学习行为和兴趣，了解哪些资源受到学生的欢迎和关注，从而有针对性地进行更新和调整这样不仅能够提高学生的学习满意度，还能够有效地促进他们的学习动力和参与度结束语： 综上所述，基于数据挖掘技术的数字化教学模式下学生行为分析与预测的研究为教育者提供了更多洞察学生学习的方法和工具通过深入分析学生的学习数据，我们能够更好地了解学生的学习情况和需求，从而优化教学策略，提高教学效果未来，随着技术的不断发展和应用，数字化教学模式将持续创新和完善，为教育领域带来更多的机遇和挑战Reference：[1] 卫荣娟. 数字化下大学生阅读行为及高校阅读推广策略[J]. 传媒论坛,2021,4(16):147-148. [2] 郭芸,邓瑶露,胡萍萍,等. 数字化时代大学生阅读认知与行为分析——以华南理工大学广州学院为例[J]. 西部素质教育,2020,6(9):178-179. [3] 严凤. 浅析数字化背景下小学生行为习惯养成教育[J]. 新课程,2021(34):110.[4] 韦妙,吴瑶. 数字化阅读对大学生学习行为的影响分析[J]. 教育观察（上半月）,2018,7(5):49-50. [5] 贤娟. “互联网+”背景下大学生数字化阅读行为引导研究[J]. 编辑学刊,2018(2):101-105.[6] 张政庭,周恒宇,崔璀,等. 基于K-means算法的数字化教学资源的学生行为数据分析 ——以"护理管理学"课程为例[J]. 中国医学教育技术,2022,36(6):665-669. -全文完-。