现在，互联网已经进入到“社交媒体”＋“移动互联网”的时代，“分享—共鸣—参与”成为数字平台消费者“搜索—比较选择—分享”三个环节行为迭代发酵的内在规律。基于谷歌和百度等搜索引擎的海量信息模式，已经让位于人人都可以对信息进行过滤，然后通过微博等社交媒体转发或分享给自己的朋友或者粉丝的社交媒体模式。对于品牌来说，“共鸣”是这个时代的硬通货。总的来看，移动＋社交正在改变人们交友的方式与习惯，也必将改变培训服务业的未来。

“移动互联网”＋“社交媒体”在教育培训行业的应用，首先是交流方式的创新应用，其次才是“教与学”的创新应用。有研究指出，目前我国的中小学生，已经有强烈的愿望在互联网上表达，并且“移动互联网”＋“社交媒体”的时代，给这种表达提供了无比便利的条件和可能，他们不只是学校的学生和家庭的孩子了，俨然已经是一个有着各种社会关系的社会人了。

但是，面临海量的网上非结构化的信息，如何能够有效地利用？在学生都要表达的时代，如何倾听用户的声音？网上谣言四起，如何能实时地监控？网络数据挖掘，可以为解决这些问题提供技术上的支撑。

网络内容挖掘:让信息变成知识，知识变成资源

因特网中信息的深层次含义是很难被用户直接使用的，必须经过浓缩和提炼。网络内容挖掘，是面向Web数据进行分析和知识提取，将Web上的丰富信息，去除噪声，并转变成有用的知识。

一般的网络内容挖掘的过程是采集、过滤、知识点抽取、分类、碎片化、摘要、关联等，整理成有序的知识库，然后按照用户的需求通过“一站式搜索”＋“导航”的方式呈现给用户。

网络内容挖掘除了可以进行知识库的建设，也可以用来监控网上舆情。尤其是教育领域，人人都可以发表自己的看法。通过网络教育舆情的监控，可以实时监测互联网上的网页和博客、论坛等，得到某一地区或者某一教育品牌的实时的信息、热点的追踪、正负面观点的研判，从而及时发现和应对舆论危机。

网络行为挖掘:发现用户个性化行为模式

网络用户行为挖掘首先是分析记录用户访问网站的轨迹:用户从哪里来、从哪个入口进入网站、浏览了哪些网页、学习了哪些课件、在网站上做了哪些评论和转发等用户生成的内容(UGC)、从哪里退出网站、在每一个网页上停留的时间、是否是回头客等等。这些访问信息的分析和记录，可以积累成用户基本信息库。

其次，是从上面的这些访问行为中，挖掘发现用户的行为模式，如用户的个人特征、兴趣喜好、阅读习惯等等，从而形成包括用户行为模式的用户特征资源库。

总之，网络行为挖掘就是通过用户的网上行为记录分析用户的规律和习惯，挖掘有用的行为模式，给用户提供个性化的服务和体验。

奠基于这一工作基础上，教育教学行为的个性化支持也多了几分可能。比如，我们可以针对每一个用户建立一个个性化的网络学习空间，在这个空间里，针对单个用户特点的在线资源和服务自动聚集在一起，如参考知识、学习的内容、搜索和浏览的历史记录等等。当然，如果将用户的认知能力和认知结构的测评、学习进度和学习轨迹追踪等更深一步挖掘集成进来的话，在这个个性化的网络学习空间里，针对学员的个性化学习方案和进度安排成为可能。

(作者系可兰德网络总裁、博士、中科院计算所副研究员)

二○一二年中国教育行业IT投资规模预测

2012年5月27日 来源：人民政协网

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