随着教育信息化和教育现代化近年来的飞速发展,以智慧教育为主题的教育建设正在引领我国现代教育的发展方向。教育信息化的不断推进和实施,使教育步入了大数据时代。教育信息化的巨大发展推动了教育数据挖掘技术的进步,同时也对教育模式和技术水平提出了更高的要求。教育现代化的提出也促使学习者提出了更具自适应性的学习需求。当前的教育技术和方法在现代化的教育实施中已显现不足。围绕着如何从教育大数据中挖掘有效信息,实现自适应性的个性化学习目标,并为教育信息化提供教学思路和策略依据等话题,本文以自适应学习系统中重要的可视化评价工具一一概念图为研究对象,主要从以下几个方面展开研究:(1)针对现有概念图构建方法中普遍存在的对专家经验高度依赖、概念图构建耗时等问题,本文提出了一种基于文本分类和关联规则挖掘的概念图自动构建模型。该模型充分考虑概念之间的关联属性,利用文本分析中的文本分类技术代替专家自动为试题匹配概念标签,并结合关联规则挖掘方法计算概念之间的关联,自动构建具有一定自适应性的概念图。该模型可减少对外界专家经验的依赖,对于减少概念图的构建时间具有重要意义。同时所构建的概念图以图形化的方式通过关联对和相关程度值清晰展现概念间的关联,可为知识可视化提供教学优化指导。(2)为进一步从概念图中挖掘有效信息,实现个性化教育。本文充分考虑不同学习者群体间的学习特征,为自适应学习系统提出了一种基于概念图的学习路径自动生成模型。该模型通过聚类方法将不同概念掌握水平的学习者划分为若干群体,并结合关联规则挖掘方法构建出若干具有学习者学习特征的概念图,利用拓扑排序算法对概念图继续分析,最终实现符合自适应学习系统特征的学习路径的自动生成。该模型可克服当前研究中对学习者群体的区分能力不足的问题,并且基于学习路径所制定的多种教学计划和教学时长建议,可为教育提供指导及建议,进一步提升自适应学习系统的能力。(3)以上述研究成果为基础,从实际应用角度出发,设计并研发了一款概念图及学习路径自动生成原型系统。该系统以试题库及教育在线平台收集的学习者答题记录为数据源,实现了本文所提出的两种模型,即概念图自动构建模型和学习路径自动生成模型。构建得到的概念图和学习路径在该系统中通过可视化工具直观展现,为教师提供改进教学的措施和依据,实现“因材施教”的个性化教育教学。