2025年大学教育技术专业题库—— 网络大数据在教育研究中的应用.docxVIP

2025年大学教育技术专业题库——网络大数据在教育研究中的应用

考试时间：______分钟总分：______分姓名：______

一、选择题（每小题2分，共20分。请将正确选项的字母填在题后的括号内）

1.下列哪一项不属于大数据的“5V”特性？

A.体量大（Volume）

B.速度快（Velocity）

C.多样化（Variety）

D.精准化（Veracity）

2.在教育研究中，来自学习管理系统（LMS）的数据主要属于哪种类型？

A.环境数据

B.行为数据

C.社交数据

D.生理数据

3.下列哪项技术通常不用于教育数据的预处理阶段？

A.数据清洗

B.数据集成

C.特征工程

D.数据可视化

4.学习分析的核心目标是？

A.收集尽可能多的学生数据

B.揭示学生学习行为模式及其背后的原因

C.对学生进行排名

D.自动完成所有教学任务

5.个性化学习系统通常利用大数据技术来实现？

A.固定统一的教学内容

B.为每个学生提供差异化的学习路径和资源推荐

C.增加课堂作业量

D.取代教师的教学活动

6.教育研究中使用大数据进行预测分析时，最需要关注的是？

A.预测结果的准确性

B.预测模型的复杂性

C.数据的来源广泛性

D.模型的可解释性

7.下列哪项是教育大数据应用中一个重要的伦理挑战？

A.数据存储成本高

B.技术更新换代快

C.数据隐私保护和使用边界不清晰

D.大数据工具购买费用贵

8.算法偏见在教育大数据应用中可能导致？

A.系统运行速度变慢

B.对特定群体产生不公平的评价或待遇

C.数据存储空间增大

D.系统功耗增加

9.下列哪项法规或原则主要关注个人数据的处理和保护？

A.《教育法》

B.《网络安全法》

C.《通用数据保护条例》（GDPR）

D.《教师法》

10.如果一位研究者希望利用网络大数据分析全国范围内的教育不平等现象，他/她可能主要关注哪种类型的数据？

A.单个学生的作业得分

B.区域性教育资源分布数据

C.教师的教学经验

D.课堂内的互动频率

二、填空题（每空2分，共20分。请将正确答案填在题后的横线上）

1.大数据分析通常包括数据收集、______、分析挖掘、可视化展示和知识应用等步骤。

2.教育研究中的学习分析主要关注学生的______数据和学习成果数据。

3.通过分析学生在在线学习平台上的浏览、点击、停留时间等行为数据，可以构建学生的学习______模型。

4.在进行教育大数据研究时，必须遵守相关的______和伦理规范。

5.个性化教育系统根据学生的学习进度和兴趣推荐资源，体现了大数据应用的______特点。

6.评价一个教育大数据分析结果好坏的重要标准是其______和效度。

7.“数据孤岛”现象指的是不同机构或系统之间数据相互______，难以共享和整合。

8.机器学习是人工智能的一个重要分支，它使计算机能够从数据中______知识和规律。

9.教育公平不仅指机会均等，也指教育结果上的合理______。

10.对教育大数据进行可视化呈现，可以帮助研究者更直观地理解数据背后的______。

三、简答题（每小题5分，共20分）

1.简述大数据在教育研究中可能带来的主要机遇。

2.教育大数据研究与传统教育研究方法相比，有哪些显著不同？

3.在教育大数据应用中，如何平衡数据利用与数据隐私保护之间的关系？

4.简述学习分析在教育研究中至少三个具体的应用场景。

四、论述题（10分）

结合教育研究的实际情况，论述在教育大数据应用中应如何应对算法偏见带来的挑战，并提出至少三条具体的应对策略。

五、案例分析题（30分）

假设某教育机构收集了学生在其在线学习平台上的多种行为数据（如登录频率、课程模块完成率、测验成绩、互动次数等），并希望利用这些数据构建一个学生学习投入度预测模型，以识别需要额外关注的学生。请分析：

1.在构建该模型的过程中，可能涉及哪些关键的技术环节？（请至少列举三个）

2.这个预测模型的应用可能对教学和管理带来哪些潜在益处？

3.在开发和使用这个模型时，该机构需要关注哪些主要的伦理和隐私问题？

试卷答案

一、选择题

1.D

2.B

3.D

4.B

5.B

6.A

7.