通过教育数据挖掘共词分析，很好地展现了教育大数据背景下教师专业发展的知识体系谱系图，更加明确地解释出教育大数据对教师专业发展的影响及两者之间的相关性，从而为教育大数据背景下的教师专业发展提供确实有效的指导与建议。
　　(二）基于社会网络分析的教育博客学习分析
　　社会网络分析可以对网络群体中的个体学习行为与学习行动者之间的关联和群体影响进行分析，通过相关的社会网络分析软件，利用距离、密度和中心度、社群图等概念对网络属性进行评价，是社会结构关系研究可视化的、说服力强的一种方法手段。教育大数据视野下，学习分析技术越来越被重视，社会网络分析作为一种学习分析方法，可以对网络学习平台、课程管理平台、网络日志等记录的大量过程化数据进行深入挖掘，发现网络学习中学习者的学习
　　行为和社会交互特征，从而为网络学习提供决策引导和服务支持。
　　为了运用社会网络分析进行教育数据学习分析，我们选择一个浙江省中小学教师专业发展培训班作为样本数据，依托湖州师范学院精品课程《教育技术学基础》为网络平台，具体如图5所示。通过对培训教师在该课程网站上的教育博客群参与活动分析，选择培训班20名教师的教育博客交流情况，进行网络日志数据的收集。并规定博客的发帖、链接、回复和推荐都记为一次网络交流。
　　数据的处理分析主要采用社会网络分析软件UCINET6.0,数据挖掘以前，先根据教育博客上的网络曰志进行数据获取，然后对参与博客交流的教师进行T1-T20的编码，培训教师用TEC编码标示。关系矩阵的建立，具体如表4所示。
　　行列交叉单元格中的数据表示第i行的教师对第j列的教师进行教育博客互动的次数，0表示没有互动，每个教师相对于本人，博客互动都定为1。经过Netdraw导入关系矩阵，经过UCINET6.0教师教育博客互动交流社群图分析，具体如图6所示。
　　从社群图中可以看出，TEC在网络博客群中处于中心地位，而且没有孤立的点，这说明教师专业化^培训中培训教师处于主导地位，和受培训教师积极进行网络博客交流与互动，帮助受训教师解决问题；同时受训教师也积极相互进行合作交流，进行教育技术课程学习。
　　进一步通过networks-centrality-degree进行中心度分析，得到如表5所示。
　　从表5中可以看出，TEC的入度和出度都是最高的，这进一步说明了教师在培训中的地位，起到了协作、引导和帮助的作用；同时T15出度比较多，说明该教师在培训中能够通过积极发帖引导其他教师进行培训交流;T20的入度比较多，说明其他参与培训的老师比较喜欢和该教师进行互动交流，同时也表明该教师在教育博客中的声望较好，比较受广大培训教师的欢迎。
　　为进一步了解各培训教师在网络中的交互特征和作用，我们进一步通过networks-centrality-freemanbetweenness-nodebetweenness进行中间中心度分析，得到表6所示。
　　从表6中可以发现TEC、T6和T1的中间中心度比较高，这说明教师和这两位培训学员在博客讨论区中扮演了领导者的角色，对教学培训资源具有一定的控制作用；同时这两位受训教师也起到了培训的桥梁沟通作用，对教师培训交流的信息起到了很好地沟通传递作用。
　　四、结语
　　大数据作为信息技术发展的新趋势，已经渗透到各种领域，成为变革的一种重要生成因素。在数据分析驱动教育，变革教学的大数据时代，教育领域同样蕴藏着具有广泛应用价值的海量数据。多元的教育"数据"已是教育行业及其相关领域必须考虑的因素。如何高效分析和挖掘这类数据信息已经成为提高教育质量，推动教育发展的新浪潮。大数据关键技术正是从技术层面实现了各种学习行为数据的量化与显现，使学习者的体验感受得以实现，通过记录、分类、挖掘和运用学生学习过程中产生的大量非结构化数据，能够揭示出学生的学习模式；通过监测、跟踪、分析和应用学生在整个学习过程中形成的数据档案，能够帮助理解学生为了掌握学习内容而进行学习的全过程。[23]

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