教育数据挖掘类论文选题:利用大数据改善教育决策质量

教育数据挖掘类论文可聚焦“利用大数据改善教育决策质量”选题，该选题旨在借助大数据技术，深入挖掘教育领域海量数据，如学生成绩、学习行为、教师教学情况等，通过对这些数据的分析，发现教育过程中存在的问题与潜在规律，为教育决策提供科学依据，助力教育管理者制定更合理、精准的政策与措施，提升教育决策质量，推动教育朝着更优质、高效的方向发展 。

基础教育阶段选题

1. 《基于多源异构数据融合的学区划片优化模型研究》

   • 研究价值：解决传统学区划片依赖经验决策的问题
   • 创新点：整合人口流动数据、交通路网数据、学校容量数据，构建动态调整算法
   • 数据来源：市政人口数据库、教育部门学籍系统、地图API

2. 《中小学教师资源配置的时空预测模型构建——基于时空卷积神经网络》

   • 研究价值：破解城乡教师流动失衡难题
   • 创新点：引入时空特征提取，预测未来3年各区域师资需求
   • 数据维度：教师流动记录、学生人数变化、区域经济发展指数

3. 《基于学习行为序列挖掘的个性化教学干预策略研究》

   • 研究价值：实现从群体决策到个体决策的转变
   • 创新点：采用序列模式挖掘算法识别学习障碍模式
   • 数据采集：智慧课堂系统记录的点击流、答题轨迹、注意力分布

高等教育阶段选题

4. 《高校专业设置与产业需求的动态匹配模型——基于产业人才供需大数据》

   • 研究价值：解决高校专业结构滞后问题
   • 创新点：构建"产业需求预测-专业调整建议"双层优化模型
   • 数据来源：招聘网站职位数据、企业HR调研、毕业生就业追踪

5. 《基于校园一卡通消费数据的贫困生精准识别模型》

   • 研究价值：提升资助决策的公平性与效率
   • 创新点：融合消费频次、消费场所、消费时间等多维度特征
   • 技术突破：解决数据稀疏性问题，采用集成学习算法

6. 《MOOC平台学习行为与课程完成率的关联规则挖掘》

   • 研究价值：优化在线课程设计决策
   • 创新点：发现视频观看时长、讨论区参与度等关键影响因素
   • 数据规模：百万级学习者行为日志

跨阶段综合选题

7. 《教育政策效果评估的因果推断框架构建——基于准实验设计》

   • 研究价值：破解政策评估中的选择偏差问题
   • 创新点：采用双重差分法评估"双减"政策实际效果
   • 数据类型：政策前后学生成绩、睡眠时间、课外班参与率

8. 《教育经费分配的公平性量化评估体系——基于空间计量分析》

   • 研究价值：解决区域教育投入失衡问题
   • 创新点：引入空间自相关分析，识别经费分配的集聚效应
   • 数据维度：生均经费、师资水平、硬件设施、教育成果

前沿技术融合选题

9. 《基于联邦学习的跨校学生发展预测模型》

   • 研究价值：破解数据孤岛问题
   • 创新点：在保护数据隐私前提下实现模型协同训练
   • 应用场景：高校招生决策、转专业资格评估

10. 《教育大模型的决策支持能力验证——以教学方案优化为例》

    • 研究价值：探索AI辅助决策的边界
    • 创新点：构建"人类教师-AI系统"对比实验框架
    • 评估指标：方案可行性、学生接受度、实施成本

研究方法建议

1. 数据融合技术：采用图数据库处理异构数据关系
2. 可解释AI：使用SHAP值解释模型决策依据
3. 动态建模：引入强化学习应对教育环境变化
4. 伦理框架：构建教育数据使用的隐私保护机制

实践价值延伸

• 开发教育决策支持系统原型
• 制定大数据驱动的教育政策制定流程规范
• 建立教育数据质量评估标准体系

每个选题均可结合具体区域或机构数据展开实证研究，建议选择具有政策背景支持或数据可获取性的方向，研究过程中需特别注意教育数据的敏感性,建立完善的数据治理机制。