2025年大學(xué)教育技術(shù)專業(yè)題庫——數(shù)據(jù)模型分析技術(shù)在教育技術(shù)學(xué)專業(yè)的應(yīng)用考試時(shí)間：______分鐘總分：______分姓名：______一、選擇題（請(qǐng)將正確選項(xiàng)的代表字母填在題后括號(hào)內(nèi)。每小題2分，共20分）1.在教育技術(shù)領(lǐng)域，用于描述學(xué)生成績、課程信息、教師信息等實(shí)體及其之間關(guān)系的典型數(shù)據(jù)模型是？A.層次模型B.網(wǎng)絡(luò)模型C.關(guān)系模型D.面向?qū)ο竽Ｐ?.以下哪項(xiàng)技術(shù)通常用于發(fā)現(xiàn)教育數(shù)據(jù)中隱藏的用戶群體或?qū)W習(xí)模式？A.回歸分析B.關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘C.聚類分析D.時(shí)間序列分析3.教育技術(shù)學(xué)研究中，收集和分析學(xué)生學(xué)習(xí)行為日志、在線互動(dòng)記錄等大數(shù)據(jù)，以評(píng)估學(xué)習(xí)效果和優(yōu)化教學(xué)策略的過程，主要屬于？A.數(shù)據(jù)建模B.數(shù)據(jù)挖掘C.數(shù)據(jù)可視化D.學(xué)習(xí)分析4.評(píng)價(jià)一個(gè)教育數(shù)據(jù)模型的優(yōu)劣，除了考慮準(zhǔn)確性、效率外，一個(gè)非常重要的教育相關(guān)維度是？A.模型的復(fù)雜度B.模型的可解釋性C.模型的開發(fā)成本D.模型的更新頻率5.在設(shè)計(jì)用于預(yù)測(cè)學(xué)生學(xué)業(yè)風(fēng)險(xiǎn)的數(shù)據(jù)模型時(shí)，選擇合適的預(yù)測(cè)變量至關(guān)重要。以下哪項(xiàng)通常不是預(yù)測(cè)學(xué)業(yè)風(fēng)險(xiǎn)的關(guān)鍵變量？A.學(xué)生先前成績B.家庭社會(huì)經(jīng)濟(jì)地位C.教室裝飾風(fēng)格D.學(xué)生出勤率6.為了向教師展示班級(jí)整體在某個(gè)知識(shí)點(diǎn)上的掌握情況，最直觀的數(shù)據(jù)模型呈現(xiàn)方式可能是？A.關(guān)系數(shù)據(jù)庫表B.矩陣C.樹狀結(jié)構(gòu)圖D.網(wǎng)絡(luò)拓?fù)鋱D7.“如果學(xué)生在模塊A測(cè)試中得分低于60分，且在后續(xù)模塊B測(cè)試中得分依然沒有顯著提升，則建議教師對(duì)該學(xué)生進(jìn)行額外輔導(dǎo)?！边@描述的是一種基于規(guī)則的？A.數(shù)據(jù)聚類策略B.關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘應(yīng)用C.決策支持邏輯D.數(shù)據(jù)歸一化方法8.教育技術(shù)專業(yè)應(yīng)用數(shù)據(jù)模型分析技術(shù)時(shí)，必須優(yōu)先考慮的核心倫理問題是？A.模型的商業(yè)價(jià)值B.數(shù)據(jù)的匿名化和隱私保護(hù)C.模型的算法偏見D.模型的運(yùn)行速度9.以下哪項(xiàng)技術(shù)更側(cè)重于描述現(xiàn)實(shí)世界中實(shí)體及其屬性以及實(shí)體之間的復(fù)雜關(guān)系，可能更適合表示課程與先修課程、教師與所授課程等多對(duì)多的關(guān)系？A.關(guān)系模型B.層次模型C.網(wǎng)絡(luò)模型D.邏輯回歸模型10.將學(xué)生的學(xué)習(xí)軌跡數(shù)據(jù)存儲(chǔ)在關(guān)系數(shù)據(jù)庫中，并使用SQL語言查詢特定時(shí)間段內(nèi)學(xué)生的訪問頻率和頁面停留時(shí)間，這主要涉及了？A.數(shù)據(jù)建模與數(shù)據(jù)查詢B.機(jī)器學(xué)習(xí)與深度學(xué)習(xí)C.數(shù)據(jù)可視化與報(bào)表生成D.教育游戲設(shè)計(jì)與開發(fā)二、名詞解釋（每小題3分，共15分）1.學(xué)習(xí)分析（LearningAnalytics）2.數(shù)據(jù)挖掘（DataMining）3.關(guān)系模型（RelationalModel）4.聚類分析（ClusterAnalysis）5.算法偏見（AlgorithmicBias）三、簡答題（每小題5分，共20分）1.簡述在教育技術(shù)領(lǐng)域應(yīng)用數(shù)據(jù)模型分析技術(shù)可能帶來的主要益處。2.簡述選擇教育數(shù)據(jù)模型時(shí)需要考慮的主要因素。3.簡述使用數(shù)據(jù)模型分析學(xué)生行為數(shù)據(jù)時(shí)，可能面臨的主要數(shù)據(jù)挑戰(zhàn)。4.簡述教育技術(shù)專業(yè)學(xué)生在應(yīng)用數(shù)據(jù)模型分析技術(shù)時(shí)，應(yīng)具備哪些關(guān)鍵的數(shù)字素養(yǎng)。四、論述題（每小題10分，共30分）1.論述如何將數(shù)據(jù)模型分析技術(shù)應(yīng)用于優(yōu)化在線學(xué)習(xí)平臺(tái)的課程推薦功能。2.結(jié)合具體的教育場(chǎng)景，論述在教育技術(shù)研究中使用數(shù)據(jù)模型進(jìn)行分析時(shí)，研究者需要注意的倫理問題及其應(yīng)對(duì)策略。3.試述數(shù)據(jù)模型分析技術(shù)在提升教育決策科學(xué)化水平方面的重要作用，并舉例說明。試卷答案一、選擇題1.C2.C3.D4.B5.C6.B7.C8.B9.C10.A二、名詞解釋1.學(xué)習(xí)分析（LearningAnalytics）：指利用信息通信技術(shù)手段，對(duì)學(xué)生在學(xué)習(xí)過程中產(chǎn)生的各類數(shù)據(jù)（如行為數(shù)據(jù)、成績數(shù)據(jù)、互動(dòng)數(shù)據(jù)等）進(jìn)行收集、處理、分析和解釋，以理解學(xué)習(xí)過程、評(píng)估學(xué)習(xí)效果、提供反饋支持、預(yù)測(cè)學(xué)習(xí)趨勢(shì)，并最終目的是改進(jìn)教學(xué)策略、優(yōu)化學(xué)習(xí)體驗(yàn)和提升教育成效的一系列活動(dòng)或過程。2.數(shù)據(jù)挖掘（DataMining）：指從大規(guī)模數(shù)據(jù)集中發(fā)現(xiàn)隱藏的、潛在的有價(jià)值的模式和關(guān)聯(lián)信息的過程。它涉及運(yùn)用一系列技術(shù)（如分類、聚類、關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘、異常檢測(cè)等）來提取有用的知識(shí)，這些知識(shí)可以是事先未知且具有潛在應(yīng)用價(jià)值的。3.關(guān)系模型（RelationalModel）：一種常用的數(shù)據(jù)模型，它使用二維表格結(jié)構(gòu)來表示實(shí)體及其之間的關(guān)系。數(shù)據(jù)的組織遵循嚴(yán)格的數(shù)學(xué)原理（關(guān)系代數(shù)），并通過鍵（Key）來建立和關(guān)聯(lián)不同的表格。其核心概念包括關(guān)系（表）、元組（行）、屬性（列）、主鍵、外鍵等。4.聚類分析（ClusterAnalysis）：一種無監(jiān)督學(xué)習(xí)（UnsupervisedLearning）的技術(shù)，其目標(biāo)是將數(shù)據(jù)集中的樣本劃分為若干個(gè)不同的組（稱為簇），使得同一個(gè)簇內(nèi)的樣本彼此相似度較高，而不同簇之間的樣本相似度較低。在教育技術(shù)中，可用于對(duì)學(xué)生進(jìn)行分組、識(shí)別不同類型的學(xué)習(xí)模式等。5.算法偏見（AlgorithmicBias）：指算法在設(shè)計(jì)和執(zhí)行過程中，由于訓(xùn)練數(shù)據(jù)的不均衡、設(shè)計(jì)者主觀偏見或算法本身特性等原因，導(dǎo)致算法在處理數(shù)據(jù)或做出決策時(shí)系統(tǒng)性地對(duì)特定群體產(chǎn)生不公平或歧視性的結(jié)果。三、簡答題1.簡述在教育技術(shù)領(lǐng)域應(yīng)用數(shù)據(jù)模型分析技術(shù)可能帶來的主要益處。*精準(zhǔn)評(píng)估：通過分析大量數(shù)據(jù)，更客觀、全面地評(píng)估學(xué)生學(xué)習(xí)狀況、課程效果和教學(xué)質(zhì)量。*個(gè)性化支持：基于學(xué)生數(shù)據(jù)模型，為學(xué)生提供個(gè)性化的學(xué)習(xí)路徑推薦、資源推送和及時(shí)反饋，提升學(xué)習(xí)效率和體驗(yàn)。*教學(xué)優(yōu)化：通過分析教學(xué)數(shù)據(jù)，幫助教師了解教學(xué)難點(diǎn)、優(yōu)化教學(xué)策略和教學(xué)方法。*決策支持：為教育管理者提供基于數(shù)據(jù)的決策依據(jù)，支持課程設(shè)置、資源配置、政策制定等。*風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警：通過分析學(xué)生行為和學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)，識(shí)別潛在的學(xué)習(xí)困難或風(fēng)險(xiǎn)學(xué)生，進(jìn)行早期干預(yù)。*揭示規(guī)律：發(fā)現(xiàn)教育現(xiàn)象背后的深層規(guī)律和關(guān)聯(lián)性，深化對(duì)教與學(xué)的理解。2.簡述選擇教育數(shù)據(jù)模型時(shí)需要考慮的主要因素。*數(shù)據(jù)特性和結(jié)構(gòu)：數(shù)據(jù)的類型（結(jié)構(gòu)化、半結(jié)構(gòu)化、非結(jié)構(gòu)化）、規(guī)模、來源、關(guān)系等。*分析目標(biāo)：希望通過模型解決什么問題？是描述性分析、診斷性分析、預(yù)測(cè)性分析還是規(guī)范性分析？*應(yīng)用場(chǎng)景：模型將應(yīng)用于何種系統(tǒng)或平臺(tái)？用戶如何與模型交互？*可行性和成本：模型實(shí)現(xiàn)的復(fù)雜度、計(jì)算資源需求、開發(fā)和維護(hù)成本。*可解釋性：模型結(jié)果的透明度和可理解性對(duì)于教育決策的重要性。*倫理和隱私：模型設(shè)計(jì)是否考慮到數(shù)據(jù)安全和用戶隱私保護(hù)要求。*技術(shù)成熟度：所選模型的成熟度、社區(qū)支持和相關(guān)工具的可用性。3.簡述使用數(shù)據(jù)模型分析學(xué)生行為數(shù)據(jù)時(shí)，可能面臨的主要數(shù)據(jù)挑戰(zhàn)。*數(shù)據(jù)質(zhì)量：原始數(shù)據(jù)可能存在缺失、錯(cuò)誤、噪聲或不一致性，影響分析結(jié)果的準(zhǔn)確性。*數(shù)據(jù)隱私與安全：學(xué)生行為數(shù)據(jù)高度敏感，如何在分析過程中保護(hù)學(xué)生隱私是巨大挑戰(zhàn)。*數(shù)據(jù)孤島：不同系統(tǒng)（如LMS、教務(wù)系統(tǒng)、校園卡系統(tǒng)）之間的數(shù)據(jù)往往分散隔離，難以整合。*數(shù)據(jù)維度與規(guī)模：學(xué)生行為數(shù)據(jù)維度繁多、數(shù)據(jù)量巨大，給存儲(chǔ)、處理和分析帶來挑戰(zhàn)。*數(shù)據(jù)的非結(jié)構(gòu)化：日志文件、社交媒體互動(dòng)等非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)難以直接用于傳統(tǒng)模型分析。*上下文缺失：行為數(shù)據(jù)本身缺乏豐富的教育背景信息，僅靠數(shù)據(jù)難以完全理解行為背后的原因。*動(dòng)態(tài)性與時(shí)效性：學(xué)生行為和環(huán)境是動(dòng)態(tài)變化的，需要模型具備一定的適應(yīng)性和實(shí)時(shí)分析能力。4.簡述教育技術(shù)專業(yè)學(xué)生在應(yīng)用數(shù)據(jù)模型分析技術(shù)時(shí)，應(yīng)具備哪些關(guān)鍵的數(shù)字素養(yǎng)。*數(shù)據(jù)素養(yǎng)：理解數(shù)據(jù)的基本概念、數(shù)據(jù)類型、數(shù)據(jù)來源和數(shù)據(jù)處理流程；掌握數(shù)據(jù)收集、清洗、整理、分析的基本技能。*計(jì)算素養(yǎng)：熟悉至少一種數(shù)據(jù)分析工具或編程語言（如Python,R）；理解基本的算法原理和模型思想。*批判性思維與問題解決能力：能夠識(shí)別真實(shí)的教育問題，并思考如何利用數(shù)據(jù)模型解決；能夠批判性地評(píng)估數(shù)據(jù)來源、分析方法和結(jié)果的有效性。*溝通與協(xié)作能力：能夠清晰地解釋數(shù)據(jù)分析結(jié)果，與教師、學(xué)生、管理者等進(jìn)行有效溝通；具備團(tuán)隊(duì)合作完成數(shù)據(jù)項(xiàng)目的經(jīng)驗(yàn)。*倫理與社會(huì)責(zé)任意識(shí)：深刻理解數(shù)據(jù)隱私、算法偏見等倫理問題，在技術(shù)應(yīng)用中堅(jiān)守道德規(guī)范，關(guān)注技術(shù)的社會(huì)影響。*教育領(lǐng)域知識(shí)：具備扎實(shí)的教育學(xué)、心理學(xué)基礎(chǔ)，理解教育教學(xué)規(guī)律，能夠?qū)?shù)據(jù)技術(shù)有效地融入教育實(shí)踐。四、論述題1.論述如何將數(shù)據(jù)模型分析技術(shù)應(yīng)用于優(yōu)化在線學(xué)習(xí)平臺(tái)的課程推薦功能。*數(shù)據(jù)收集與建模：收集學(xué)生在平臺(tái)上的行為數(shù)據(jù)，如課程瀏覽歷史、學(xué)習(xí)時(shí)長、完成度、測(cè)驗(yàn)成績、互動(dòng)次數(shù)、評(píng)價(jià)反饋等?？梢詷?gòu)建用戶畫像（UserProfile）模型，包含學(xué)生的知識(shí)水平、興趣偏好、學(xué)習(xí)風(fēng)格等特征；構(gòu)建課程特征模型，包含課程難度、知識(shí)點(diǎn)、標(biāo)簽、教師風(fēng)格等特征。*分析技術(shù)選擇與應(yīng)用：*協(xié)同過濾（CollaborativeFiltering）：利用用戶相似性或物品相似性進(jìn)行推薦。例如，“喜歡課程A的學(xué)生也喜歡課程B”或“與你的學(xué)習(xí)行為相似的學(xué)生選擇了課程C”?；谟脩舻膮f(xié)同過濾（User-basedCF）和基于物品的協(xié)同過濾（Item-basedCF）是常用方法。*內(nèi)容推薦（Content-BasedRecommendation）：根據(jù)學(xué)生的歷史行為或用戶畫像，分析其偏好內(nèi)容，推薦具有相似特征的新課程。例如，分析學(xué)生完成的課程主題，推薦相關(guān)度高但未瀏覽過的課程。*混合推薦（HybridRecommendation）：結(jié)合協(xié)同過濾和內(nèi)容推薦的優(yōu)勢(shì)，克服單一方法的局限性，提高推薦的準(zhǔn)確性和多樣性。*上下文推薦（Context-AwareRecommendation）：考慮推薦發(fā)生時(shí)的上下文信息，如學(xué)生當(dāng)前的學(xué)習(xí)進(jìn)度、時(shí)間安排、學(xué)習(xí)目標(biāo)等，動(dòng)態(tài)調(diào)整推薦結(jié)果。*模型評(píng)估與優(yōu)化：使用離線指標(biāo)（如準(zhǔn)確率、召回率、覆蓋率）和在線A/B測(cè)試等方法評(píng)估推薦系統(tǒng)的效果，根據(jù)用戶反饋和業(yè)務(wù)目標(biāo)持續(xù)優(yōu)化模型參數(shù)和推薦策略。*結(jié)果呈現(xiàn)與應(yīng)用：將推薦結(jié)果以用戶友好的方式呈現(xiàn)給學(xué)習(xí)者，如“你可能感興趣的課程”、“根據(jù)你的學(xué)習(xí)進(jìn)度推薦”、“為你定制的知識(shí)拓展”等模塊，引導(dǎo)學(xué)生發(fā)現(xiàn)更合適的學(xué)習(xí)資源，提升學(xué)習(xí)效率和滿意度。2.結(jié)合具體的教育場(chǎng)景，論述在教育技術(shù)研究中使用數(shù)據(jù)模型進(jìn)行分析時(shí)，研究者需要注意的倫理問題及其應(yīng)對(duì)策略。*倫理問題一：數(shù)據(jù)隱私與匿名化。*場(chǎng)景：研究者希望分析大規(guī)模學(xué)生成績數(shù)據(jù)，以研究教學(xué)方法對(duì)學(xué)生成績的影響。*倫理風(fēng)險(xiǎn)：即便對(duì)學(xué)生ID進(jìn)行匿名化處理，仍可能通過交叉關(guān)聯(lián)其他公開數(shù)據(jù)（如學(xué)號(hào)、姓名、班級(jí)）重新識(shí)別個(gè)體，或因數(shù)據(jù)泄露導(dǎo)致學(xué)生隱私暴露。*應(yīng)對(duì)策略：*采用強(qiáng)匿名化或假名化技術(shù)，如k-匿名、l-多樣性、t-相近性等，確保個(gè)體無法被重新識(shí)別。*獲取明確的知情同意，告知數(shù)據(jù)用途、存儲(chǔ)方式、保密措施等，并允許學(xué)生撤回同意。*建立嚴(yán)格的數(shù)據(jù)訪問控制和保密協(xié)議，僅授權(quán)給信得過的研究人員訪問數(shù)據(jù)。*對(duì)研究成果進(jìn)行脫敏處理，避免泄露具體個(gè)體信息。*倫理問題二：算法偏見與公平性。*場(chǎng)景：開發(fā)一個(gè)基于學(xué)生歷史表現(xiàn)預(yù)測(cè)未來學(xué)業(yè)成功的模型，用于輔助教師識(shí)別需要重點(diǎn)關(guān)注的學(xué)生。*倫理風(fēng)險(xiǎn)：如果訓(xùn)練數(shù)據(jù)本身存在偏見（如某些群體歷史上參與課外活動(dòng)較少導(dǎo)致得分較低被模型誤判），模型可能會(huì)復(fù)制甚至放大這種偏見，導(dǎo)致對(duì)特定群體（如社會(huì)經(jīng)濟(jì)地位較低、少數(shù)民族學(xué)生）的不公平對(duì)待。*應(yīng)對(duì)策略：*仔細(xì)審查和清洗訓(xùn)練數(shù)據(jù)，識(shí)別并盡可能消除已知偏見。*采用公平性度量指標(biāo)（如不同群體間的預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率差異、機(jī)會(huì)均等）評(píng)估模型的公平性。*設(shè)計(jì)公平性約束機(jī)制或進(jìn)行公平性后處理，調(diào)整模型以減少偏見。*對(duì)模型結(jié)果進(jìn)行人工審核，特別是對(duì)于高風(fēng)險(xiǎn)決策（如資源分配、標(biāo)簽賦值），避免完全依賴自動(dòng)化決策。*持續(xù)監(jiān)測(cè)模型在實(shí)際應(yīng)用中的表現(xiàn)，及時(shí)發(fā)現(xiàn)并修正新的偏見。*倫理問題三：數(shù)據(jù)使用目的與透明度。*場(chǎng)景：研究者使用學(xué)習(xí)分析模型為學(xué)生提供個(gè)性化的學(xué)習(xí)建議。*倫理風(fēng)險(xiǎn)：學(xué)生或家長可能不完全理解模型是如何工作的，對(duì)其提供的建議產(chǎn)生過度信任或誤解；數(shù)據(jù)可能被用于非研究目的（如商業(yè)變現(xiàn)）。*應(yīng)對(duì)策略：*確保研究目的清晰且與研究方法相匹配，避免數(shù)據(jù)濫用。*向參與者（學(xué)生、家長、教師）清晰、簡潔地解釋所使用的數(shù)據(jù)模型類型、基本原理和局限性。*提供對(duì)模型結(jié)果的解釋功能或人工解讀支持。*在研究設(shè)計(jì)和數(shù)據(jù)共享協(xié)議中明確數(shù)據(jù)使用的邊界和限制。*倫理問題四：知情同意與自主權(quán)。*場(chǎng)景：在線學(xué)習(xí)平臺(tái)自動(dòng)收集并分析學(xué)生學(xué)習(xí)行為數(shù)據(jù)用于改進(jìn)平臺(tái)功能。*倫理風(fēng)險(xiǎn)：學(xué)生可能并未充分意識(shí)到他們的行為數(shù)據(jù)被收集和分析，或者默認(rèn)同意了復(fù)雜的隱私政策，缺乏真正的選擇權(quán)。*應(yīng)對(duì)策略：*提供易于理解、簡潔明了的隱私政策和用戶協(xié)議。*在收集敏感數(shù)據(jù)前，獲得用戶的明確、單獨(dú)同意，而非籠統(tǒng)地包含在一般同意中。*允許用戶查看、更正或刪除自己的數(shù)據(jù)，并提供退出數(shù)據(jù)收集和分析的選項(xiàng)。*透明化數(shù)據(jù)使用的決策過程，讓用戶了解數(shù)據(jù)將如何影響他們。3.試述數(shù)據(jù)模型分析技術(shù)在提升教育決策科學(xué)化水平方面的重要作用，并舉例說明。*重要作用：*基于證據(jù)的決策：數(shù)據(jù)模型分析技術(shù)能夠?qū)⒘闵?、主觀的經(jīng)驗(yàn)判斷，轉(zhuǎn)化為基于客觀數(shù)據(jù)的量化分析結(jié)果，為教育決策提供堅(jiān)實(shí)的事實(shí)依據(jù)。*提高決策效率：通過自動(dòng)化數(shù)據(jù)分析和模式識(shí)別，可以快速處理海量信息，縮短決策周期，提高決策效率。*增強(qiáng)決策精準(zhǔn)性：數(shù)據(jù)模型能夠揭示隱藏的關(guān)聯(lián)和趨勢(shì)，幫助決策者更準(zhǔn)確地識(shí)別問題根源、評(píng)估政策效果、預(yù)測(cè)未來趨勢(shì)，從而做出更精準(zhǔn)的判斷。*支持個(gè)性化與差異化決策：通過分析個(gè)體或群體的數(shù)據(jù)，可以為不同對(duì)象制定差異化的支持策略或資源配置方案，實(shí)現(xiàn)更公平、更有效的教育服務(wù)。*實(shí)現(xiàn)動(dòng)態(tài)調(diào)整與持續(xù)改進(jìn)：數(shù)據(jù)模型分析可以提供實(shí)時(shí)的監(jiān)測(cè)和反饋，使決策者能夠根據(jù)實(shí)際效果動(dòng)態(tài)調(diào)整策略，形成“分析-決策-執(zhí)行-評(píng)估”的閉環(huán)優(yōu)化過程。*拓展決策視野：幫助決策者從更宏觀、更系統(tǒng)的層面理解教育現(xiàn)象，發(fā)現(xiàn)傳統(tǒng)方法難以察覺的問題和機(jī)遇。*舉例說明：*案例一：區(qū)域教育資源配置決策。*問題：某教育管理部門需要決定如何分配有限的資金用于改善中小學(xué)辦學(xué)條件。*應(yīng)用：收集區(qū)域內(nèi)各學(xué)校的生源構(gòu)成（如學(xué)區(qū)房比例、流動(dòng)人口子女比例）、學(xué)生學(xué)業(yè)水平（如標(biāo)準(zhǔn)化考試成績）、教師隊(duì)伍結(jié)構(gòu)（如學(xué)歷、教齡）、現(xiàn)有硬件設(shè)施（如計(jì)算機(jī)教室、圖書館藏書量）等數(shù)據(jù)。利用數(shù)據(jù)模型（如回歸分析、聚類分析）分析各因素與學(xué)生學(xué)習(xí)成果的關(guān)系，識(shí)別資源相對(duì)匱乏但需求迫切的學(xué)校，或者分析不同投入（如增加教師、購買設(shè)備、改善設(shè)施）對(duì)學(xué)業(yè)提升的邊際效益。*效果：分析結(jié)果可以幫助決策者制定出更科學(xué)、更公