Time Series Analysis for Education: Methods, Applications, and Future Directions

近年来，序列教育数据的收集和分析的最新进展已经使时间序列分析在教育研究中处于关键地位，突显其在促进数据驱动决策方面的重要作用。然而，缺乏综合总结来整合这些进展。据我们所知，本文是首次全面审查教育背景下的时间序列分析技术。我们首先探讨了教育数据分析的现状，将与教育相关的各种数据来源和类型进行分类。然后，我们回顾了四种主要的时间序列方法 - 预测、分类、聚类和异常检测 - 并说明它们在教育环境中的具体应用点。随后，我们提供了一系列教育场景和应用，重点关注这些方法如何被用于解决不同的教育任务，突出多个时间序列方法在解决复杂教育问题时的实际整合。最后，我们就未来方向进行了讨论，包括个性化学习分析、多模态数据融合以及大语言模型在教育时间序列中的作用。本文的贡献包括对教育数据的详细分类、时间序列技术与特定教育应用的综合以及对教育分析中新兴趋势和未来研究机会的前瞻性展望。相关论文和资源可在项目页面上获得并定期更新。

这篇论文旨在提供教育领域中时间序列分析技术的全面综述，以促进数据驱动的决策制定。

论文综述了四种主要的时间序列方法（预测、分类、聚类和异常检测），并探讨了它们在教育领域中的应用。此外，论文还提供了一些教育场景和应用示例，重点介绍了这些方法如何用于解决各种教育任务。

论文提供了教育数据的详细分类，综述了时间序列方法在教育领域中的应用，展望了个性化学习分析、多模态数据融合和大型语言模型在教育时间序列中的作用。

最近的相关研究包括：《基于时间序列的学习分析：综述与展望》、《利用时间序列数据的学习分析：方法和应用》等。