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大数据驱动教育变革与创新

发布时间:2017-04-21 10:01:00

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大数据技术是21世纪最具时代标志的技术之一。国务院发布的《促进大数据发展行动纲要》中提出“大数据是以容量大、类型多、存取速度快、应用价值高为主要特征的数据集合”。

大数据给教育行业带来了重大影响。基于大数据的精确学情诊断、个性化学习分析和智能决策支持，大大提升了教育品质，对促进教育公平、提高教育质量、优化教育治理都具有重要作用，已成为实现教育现代化必不可少的重要支撑。教育大数据的主要作用突出体现在：

第一，有利于促进个性化学习。基于大数据，可以精细刻画学生特点、洞察学生学习需求、引导学生学习过程、诊断学生学习结果。通过对学习者学习背景和过程相关的各种数据测量、收集和分析，从海量学生相关的数据中归纳分析各自的学习风格和学习行为，进而提供个性化的学习支持。例如美国亚利桑那州立大学运用Knewton在线教育服务系统来提高学生的数学水平，系统通过数据分析区分出每个学生的优缺点并提供有针对性指导，全校2000名学生使用该系统两学期之后，毕业率从64%升高到75%，学生成绩也获得大幅增长。

第二，有利于实现差异化教学。大数据可以在保障教育规模的情况下实现差异化，一方面可以因材施教，教师可以根据学生的不同需求推荐合适的学习资源，另一方面可以达成更大的教育规模。比如，MOOC（慕课）平台突破了传统教育中实体教室的限制，课程受众面极广，能同时满足数十万学习者学习需求。在教学过程中，MOOC平台可依托大数据构建学习者体验模型对其线上课程进行评估，进行线上课程的再设计、改变课程学习顺序、优化教学策略，为每一个学习者提供不同的教学服务，从而实现规模化下的多样化、个性化教学。

第三，有利于实施精细化管理。传统教育环境下，教育管理部门或决策制定者依据的数据是受限的，一般是静态的、局部的、零散的、滞后的数据，或是逐级申报、过滤加工后的数据。很多时候只能凭经验在做管理、决策。大数据根据社会各方面的综合数据来源，可实现实时精确观察和分析，对于推进教育管理从经验型、粗放型、封闭型向精细化、智能化、可视化转变具有重要意义。以学校课程设计为例，美国加州马鞍山学院所开发的SHERPA（高等教育个性化服务建议助理系统），能根据学生的喜好为他们的课程、时段和可选节次作出推荐，帮助学校课程设计咨询专家解决学生所面临的选课难题。此外，该系统还通过智能分析为教师和课程设计者提供反馈，使他们能有的放矢改进教材。

第四，有利于提供智能化服务。大数据可以采集分析管理者、家长、教师、学生的各方面行为记录，全面提升服务质量，为学习者、教师、家长等提供更好的服务。对教育大数据的全面收集、准确分析、合理利用，已成为学校提升服务能力，形成用数据说话、用数据决策、用数据管理，利用数据开展精准服务的驱动力。如在择校服务方面，运用大数据智能分析技术可助力破解教育择校感性化难题，推进理性择校。美国教育科学院推出的“高校导航（college navigator）”项目，该项目通过对全美7000多所高校各类资源指标（如所在地区、学费、奖学金资助、入学率和毕业率等）进行大数据分析并对所有大学进行排序和筛选，进而帮助家长和学生找到理想中的大学。