在介绍国内教育数据挖掘文献的知识图谱分析之前，我们首先要明确几个关键概念。教育数据挖掘是指在教育领域内，运用数据挖掘技术和方法从大量教育数据中提取出有价值的信息，这一过程有助于相关人员更好地利用这些信息来服务教育教学。数据挖掘是人工智能和大数据技术的重要分支，它作为核心技术之一，近年来受到广泛关注。知识图谱分析则是指通过特定的软件工具，如CiteSpaceV、Ucinet6.666、NoteExpress等，对大量文献数据进行挖掘，从而揭示研究领域的热点、趋势和发展方向。
在本研究中，研究人员选取了中国知网数据库（CNKI）中收录的与教育数据挖掘相关的241篇期刊论文，通过知识图谱分析方法，对这些论文进行深入分析。研究发现，国内教育数据挖掘文献数量呈现不断增长的趋势，这表明研究者对教育数据挖掘的关注度在持续提升。
研究还指出，国内教育数据挖掘尚未形成具有凝聚力的科研群体，教育数据挖掘与学习分析、大数据、教育大数据等领域紧密相连且相互交叉。这可能预示着教育数据挖掘未来几年的发展方向。值得注意的是，教育大数据应用技术国家工程实验室的成立，以及国家促进大数据发展行动纲要的发布，都强调了大数据在教育领域的应用价值和潜力。
通过绘制时间分布图谱、空间分布图谱、关键词共现图谱和关键词时序图谱，并对这些图谱进行分析，研究人员能够探究国内教育数据挖掘的研究趋势。知识图谱分析揭示了教育数据挖掘领域的研究热点，比如学习分析、大数据技术在教育中的应用等。此外，知识图谱分析还能帮助学者了解不同研究单位之间合作的状况，这对于促进科研合作、共享资源和知识传播具有重要意义。
从研究方法来看，本研究采用了知识图谱分析和社会网络分析的方法。知识图谱分析主要是通过数据处理、统计和构建关键词矩阵等手段，揭示某一研究领域内的关键词共现情况和时序变化。社会网络分析则用于探究研究单位之间的合作关系，以及合作网络的形成和演化。
研究得出的结论是，国内教育数据挖掘领域正在稳步发展，尽管目前尚处在发展阶段，但已经展现出明确的增长趋势和科研活力。相关研究者可以借助这些分析结果，了解教育数据挖掘领域的最新动态，把握未来的研究方向。
通过本文的分析，我们可以看出，教育数据挖掘作为一个交叉学科领域，其研究不仅有助于提高教育靶向性，还能够为教育信息化发展提供有力支持。教育领域的数据挖掘对于实现个性化教学、优化教学管理、评价教育质量等方面都具有重要意义。借助大数据和人工智能技术，教育数据挖掘能够挖掘和分析学生行为数据、教学活动数据、学习成果数据等，从而为教育决策提供科学依据。
本研究通过对国内教育数据挖掘文献的知识图谱分析，为我们描绘了教育数据挖掘领域的发展蓝图，并为该领域未来的研究方向和科研合作提供了重要的参考。这一分析结果对于教育工作者、数据科学家、研究人员以及政策制定者都具有重要的参考价值。
