教育科学出版社《数据挖掘与教育》（订购）　

　　万物皆数据，众人皆数据挖掘者。

　　2019年的一天下午，我去上海气象博物馆参加一个研讨活动。我按照手机地图APP的出行建议，坐地铁11号线前往，走出徐家汇地铁站1号口的时候，时间已经有点紧张了。气象博物馆隔壁的徐家汇天主堂的尖顶就在车流滚滚的马路对面，直线距离只有几百米。地图APP告诉我，绕到路口过去有1.5公里，步行需要20分钟，骑自行车过去需要7分钟。共享单车APP显示附近30米有多辆单车。我愉快地决定骑车过去，正好卡点到达，完美！

　　过了两天，我收到手机短信，告知我因骑车逆行违反交通安全法规，罚款50元。我打开交通管理的APP，看到了我骑车逆行的图像，一边抱怨说那个路段根本没法不逆行，一边很快用支付宝缴了罚款，完成。

　　这就是我们今天的世界和我们今天的生活。就说“衣食住行”中的“行”吧，我们获取各种交通信息、选择交通方案、购票或者预订车辆，在行程中了解实时的交通状况。每当此时，我都忍不住说：“好体贴啊！”类似我被罚款的经历可就不那么让人愉快了，不过我还是感慨：“好神奇啊！”仿佛有个神人在乱军丛中把我揪出来，说出我的名字，报出我的身份证号，还拿着照片，铁证如山，训斥我违规了，让我乖乖罚款。

　　这一切当然不是自动完成的，而是依赖庞大的数据库、各种挖掘和分析数据的技术和工具、传输数据的网络以及各种有形的和无形的系统。从提供交通信息和导航，到识别和处理交通违法行为。不唯如此，根据动态的交通流量数据确定单行道的安排、潮汐车道及红绿灯的时长等，都是数据挖掘的典型应用。

　　仅仅是从交通这一个小领域中，就可以看到数据应用的威力。在商业、金融、医疗、社会管理、司法等各个领域，我们都能够感受到这种威力。不得不感慨，我们生活的世界已经和数据密不可分！

　　可以说：行动所及之处，数据相随；目光所及之处，数据充盈。每时每刻，我们都在生产数据；每时每刻，我们也都在利用数据。几乎可以说“普天之下，莫非数据”。毕达哥拉斯说：“万物皆数。”今天我们可以说：“万物皆数据。”

　　无论是产品和服务的提供者，还是生产和服务的消费者，无论是作为一个职业人，还是作为一个社会人、生活中的人，我们都基于丰富数据进行分析、预测和决策，我们都是某种程度上的数据挖掘者。当然，我们的数据也被挖掘，比如我骑车逆行的数据被挖出来。

　　正是从这一点出发，我们首先将数据挖掘作为一种思维方式，支持我们对诸事做出更明智的判断，做出更好的行动选择。然后，我们才将数据挖掘作为一系列的技术和工具，了解和掌握更多更好的技术和工具，能有助于我们更精准、更可靠地判断和选择。

　　数据挖掘本身并不神秘，无非是找出相关的数据，从中探寻事物内在的规律。数据挖掘这件事，可以说是古已有之，比如诸葛亮根据自己观察到的气象数据预测并借到了东风。只是到了最近几十年，数据挖掘的重要性才被大家充分挖掘出来，数据挖掘技术应用更是到了最近几年才有实质性的突破。这依靠的是其他几个相互交织的方面的突破：

　　一是大数据获取路径的突破，全样本的数据和自然产生的数据取代了抽样的数据；

　　二是数据储存能力和计算机运算能力的提升，使得原本只是理论上可行的数据储存与处理成为现实；

　　三是人工智能的发展，使得自动化的数据分析与处理成为现实。

　　本书所要呈现和传达的，是数据挖掘的思维模式、技术工具和场景应用。核心的话题是，面对一个问题，我们如何通过某种思维的操作，将其转化为一个借助数据挖掘、分析而得到解答的问题，又如何通过技术工具的选择使得解答更趋合理和精准？或者是，面对一大堆数据，我们如何通过某种处理，从中发现点什么？

　　在纵向的历史维度上，本书将探索数据挖掘作为一种思维方式的前世和今生，特别是“今生”中（直到1989年人们才正式采用“数据挖掘”这个概念）的若干推动因素如何使得数据挖掘挖出了这么多“金矿”。

　　在横向的场景应用维度上，本书将在技术工具与应用场景的矩阵图中，展现不同的技术工具如何用于不同场景中的不同问题分析。

　　在数据挖掘的众多应用场景中，教育领域很可能是应用前景最广阔的领域：不仅全体人口中有约四分之一是教育人口（学校体系中的教师和学生），而且全体人都在某种程度上不得不成为终生学习者，Learn or die（不学而殆）似乎是我们的时代命运。

　　但是，最富有时代气息的信息科技对于教育的改变才刚刚开始，其潜能刚刚通过小范围的创新探索得以展现。无论是在国家或者区域层面上、在教育机构层面上，还是在课堂教学层面上，直至在个人学习的层面上，数据挖掘都可以给教育决策和行动提供更可靠的依据。

　　比如：

　　●我们要实现教育公平，数据挖掘可以让我们知道哪些地区、哪些群体正处于不公平的境地，帮助我们更好地理解影响公平的关键因素，从而使政策实施更为精准；

　　●我们要提高学生的学业成绩，数据挖掘可以让我们知悉每个学生多个方面的状态和需求，并提供更具针对性的个性化教育方案，从而实现大范围的因材施教，助力学生的学习；

　　●我们可以通过数据挖掘选择最好的教师，确定适合不同场景的最佳教学模式，监测学生在学习过程中的动态表现，设计最适切的学习环境；等等。

　　对于数据挖掘而言，越有效地挖掘数据，就能越好地预测未来。作为一本普及性的读物，本书要做的，就是让读者更多地了解数据挖掘，更深地理解数据挖掘与它将引起的教育变革，从而更好地创造未来。

　　本文摘选自《数据挖掘与教育》引言，作者为华东师范大学国际与比较教育研究所郑太年教授。

来源：教育科学出版社