要通过Apriori算法在教育数据中识别学习模式，首先需要将教育数据转化为适合Apriori算法处理的格式，即每个数据样本表示为一组项集。然后，可以使用Apriori算法来识别频繁项集和关联规则。具体步骤如下：
数据预处理：将教育数据进行清洗和转换，确保数据格式符合Apriori算法的要求。
设置最小支持度和置信度阈值：根据实际情况设定最小支持度和置信度阈值，用于筛选频繁项集和关联规则。
使用Apriori算法：调用Apriori算法来识别频繁项集。该算法通过逐层迭代的方式，筛选出满足最小支持度要求的频繁项集。
生成关联规则：基于频繁项集，生成满足最小置信度要求的关联规则。关联规则可以帮助我们发现学习模式和规律。
分析结果：根据生成的关联规则和频繁项集，分析学习模式和规律，为教育决策提供参考。
需要注意的是，在实际应用中，还可以结合其他数据挖掘算法和技术，如决策树、聚类分析等，来进一步挖掘和分析教育数据中的学习模式。同时，要根据具体情况对算法参数进行调整和优化，以获得更好的分析结果。