教育大数据的应用探讨

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　　摘 要：随着计算机技术和信息技术在教育领域的应用，积累了大量教育大数据，如何利用这些教育大数据为教育服务是教育管理者急需解决的问题。本文首先介绍了教育大数据的概念及基本特征，阐明了教育大数据是大数据的重要组成部分；最后从国家、区域与学校层面上讨论了教育大数据的应用途径。
　　关键词：教育大数据 国家 区域 学校 应用
　　中图分类号：G434 文献标识码：A 文章编号：1674-098X（2019）03（c）-0232-03
　　Abstract： With the application of computer technology and information technology in education，a large amount of educational big data has been accumulated.How to use these educational big data for education services is an urgent problem for educational administrators.This paper first introduces the concept and basic characteristics of educational big data，and clarifies that educational big data is an important part of big data.Finally，the application of educational big data is discussed from the national，regional and school levels.
　　Key Words： Educational big data；Nation；Region；School；Application
　　随着计算机技术和信息技术的发展，在人们生活和工作中运行着各种系统软件，实时收集和存储着人类活动的信息，信息有结构化的、半结构化的数据，这些数据称为“大数据”。同样地，随着计算机技术和信息技术在教育领域的应用普及，也产生了大量与教育活动相关的“大数据”，称之为“教育大数据”。教育大数据是教育活动真实反映，有很高的利用价值，如何有效的利用这些数据为教育服务，成为了国家、地区、学校3个层面应解决的问题。
　　1 教育大数据概述
　　要研究分析教育大数据，首先应弄清楚大数据的由来，什么是大数据，大数据的基本特征是什么等问题。
　　1.1 大数据的概念
　　2008年9月《自然》（Nature）首次推出“大数据”（BigData）专刊引发了学术界对大数据的关注，随后各大研究机构和学术杂志纷纷推出了自己的大数据研究计划和学术专栏。“大数据”作为信息社会发展的一个新事物，处在逐渐被认识和应用的过程，各界对大数据的解释各有侧重，无统一的认识。因此，很难对其进行准确的定义，本文从特征入手论述大数据基本概念。
　　什么是大数据？麦肯锡指出：“大数据是规模超过了以往软件获取、存储等范围的数据集合，而不是大于某个量的数据，它随着科技的发展，量也会变大，不同行业也会有相应的变化”。因此，大数据不是一个准确的术语，而是对各种数据永不休止积聚的一种表现。IBM公司认为，大数据具有“4V”特征，即数量庞大（Volume）、种类繁多（Variety）、变化速度快（Velocity）和真实性高（Veracity）。
　　1.2 教育大数据的概念
　　教育大数据是教育教学活动过程中产生、采集和存储的数据，是大数据重要的组成部分[1]。随着教育信息基础设施不断完善，各种信息化软件工具、资源与系统渗透到教育业务的每个环节，这些日益增长的关于教与学活动的数据就是“教育大数据”。与传统手段采集的教育数据相比，教育大数据除了数据量大之外，还具有实时性高、颗粒度细、真实性强、处理难度大、决策性强、安全问题突出等特点[2]。
　　2 教育大数据的应用探讨
　　教学环境设计、教学实验场景布置、教学时空变化、学习场景变革、教学管理数据采集和决策，这些以往拍脑袋或理念灵感加经验的东西，在大数据的背景下，变成了数据支撑的行为科学[3]。国家、区域和学校在教育决策、资源分配、发展评价等方面将由教育大数据的支持而变得更科学、准确和有效。
　　2.1 国家层面的应用
　　科学教育政策和合理的教育资源配置对于国家教育发展而言是非常重要的。教育政策好坏和教育资源配置是否合理影响着整个国家的教育质量，关系着整个民族的命运[4]。
　　2.1.1 教育大数据使国家教育政策的制定更科学
　　科学的教育政策是在科学统计教育数据基础上，分析现行制度存在的问题和挑战，从而制定出更有针对性和准确性的教育政策。在教育大数据背景下，国家教育部門依靠全面的教育统计数据，在全国范围内更科学地确定教育经费投入和分配政策，科学评估分析教育产生的社会经济效益，掌握教育均衡发展的现状。许多国际组织和国家早已依据教育大数据分析结论来制定科学有效的教育政策，以达到改善教育现状和提升教育质量的目的。如国际经济与合作组织开发了用于改善教育政策制定过程中信息数据不足问题的国际学生评估项目（PISA），我国为持续记录学生全面发展信息而提出的“终身一人一号”电子学籍管理制度等。
　　2.1.2 教育大数据使国家教育资源配置更合理
　　合理的教育资源配置是使用大数据分析技术对教育薄弱地区和群体进行需求分析，设计合理的教育资源配置模型，改进传统教育资源分配的主观性强、过分依赖经验等缺陷。各国教育管理者和学者都在关注教育公平问题，地区之间的经济差异导致教育资源分配不平衡，被发达地区少数学校占有。为避免教育领域“强者愈强、弱者愈弱”的教育资源配置不合理现象，必须使用大数据分析技术，合理配置教育资源，缩小教育差距。 　　2.2 区域层面的应用
　　教育大数据在区域教育发展层面上同样有助于区域教育政策的制定和教育资源合理配置，有效促进区域教育均衡发展。不同区域有不同的教育现状，在教育大数据的支持下，既可缩小区域间差距，又可促进特色区域教育的发展。
　　2.2.1 教育大数据使区域教育发展更均衡
　　大数据时代下，区域教育均衡发展建立在数据分析基础上，要掌握区域教育发展的情况，就必须利用大数据技术分析教育数据，找出相关规律，为教育环境、资源、质量均衡和机会均等提供科学决策依据，实现区域教育均衡发展的目的[5]。
　　一是大数据驱动教育政策及时调整，达到改善区域教育均衡发展的目的。以往教育数据受于采集途径和分析技术的影响，反映出的教育现状有限。而教育大数据是对多类型海量数据进行采集、处理和分析，客观地揭示了教育均衡发展的规律，是教育政策修改的科学依据。
　　二是教育大数据驱动配置教育资源，达到区域教育资源均衡合理分配的目的。传统教育数据反映的是宏观的、整体的教育现状，通过传统教育数据分配经费和资源难免出现“平均化”等问题。而教育大数据是全面采集教育相关数据，是即时性、过程性的行为与现象，能结合人口分布、经济发展等特点，建立科学的分析模型，调整教育投入策略，实现资源合理分配。
　　三是教育大数据驱动全面获取教育信息，达到教育机会均等的目的。教育大数据对海量教育数据进行分析，预测区域教育發展趋势，有针对性地调整资源和配置资金、改善教学环境，实现教育机会均等。
　　三是教育大数据驱动挖掘数据价值，达到提升教育质量的目的。教育管理与服务平台收集了学生、教师、课程等信息数据，分析这些数据，找出教与学的规律，调整教学方法和手段，实现教育质量提升。
　　2.2.2 教育大数据使区域教育体系更完善
　　不间断的教育数据采集机制，能跟踪与记录学生的学前、在校、就业等信息，能客观评估区域教育质量，依据评估结果调整区域教育体系，达到教育与社会需求之间无缝对接的目的，如为跟踪学生的学习等情况而推行的“终身一人一号”电子学籍管理制度。
　　2.2.3 教育大数据使区域教育资源利用率更高
　　教育大数据使用云计算技术开发教育云平台，使得教学管理、学习交流等教学环节集成于一体，在不同地域的管理部门、学校、师生等教育参与者，可以在不同地域根据不同权限完成不同的工作，获取不同的教育资源，而不同的使用者不需要重复建设相关平台，实现区域教育资源利用率的提高。
　　2.3 学校层面的应用
　　随着各种智慧教学与管理平台的出现，教育大数据对教育的促进作用不断涌现。教育大数据在促进学校教学质量提升、促进学校课程体系与教学效果优化、促进个性化教育发展等方面上具有很大优势。
　　2.3.1 教育大数据促进学校教学质量提升
　　数字校园建设推动了学校管理数字化和网络化发展，学校运行的办公管理系统、教务管理系统、学籍管理系统等各种信息管理系统记录了各种教育数据，这些海量数据为教育大数据挖掘提供了条件。一是使用大数据分析挖掘技术对教师教学过程和行为数据进行分析，发现教学方法的不足，并加以改进，达到提升教学质量的目的。二是通过挖掘分析学生的学习过程、行为和成绩数据，找出学生学习方法的缺陷，并指导学生加以改善，达到提高学生学习效率的目的。三是使用大数据分析技术对教师岗位应聘者进行分析和预测，把最适合的应聘者招聘为教师，达到提升教学质量的目的。四是使用大数据分析技术对管理数据进行分析，找出教学管理中的不足，改进管理手段，实现教学质量提升。
　　2.3.2 教育大数据促进课程体系与教学效果优化
　　为了培养适应社会发展的高层次应用型人才，国家正在开展部分本科高等学校向应用型大学转型。设置什么样的专业和开设什么样的课程是高校转型发展首要解决的问题。要解决这两个问题，必须把专业、行业、区域经济与社会发展等诸多因素进行整合，进行全面的数据采集和分析，把握人才需求，明确应用型专业人才培养的目标，构建能力素质模型，配套最佳的课程体系[6]。
　　一是使用教育大数据技术跟踪分析教师授课数据，找出教师的教学特点和优势，安排合适的课程教学任务，推荐最优的教学方法。二是分析网络教学平台收集的学习数据，把握学生的学习兴趣、基础知识、学习难点等，从而开展针对性的教学。三是分析学生在线学习数据，预测学生可能存在的学习困难、退学风险等，及时有针对性地干预。四是分析学生在课程资源上的停留时间、点击量、浏览次数、收藏、评价情况等数据，找出学生评价高的、停留时间长的、点击量高的、浏览次数多的、学习效果好的课程资源，促进课程资源建设。
　　2.3.3 教育大数据促进个性化教育发展
　　传统教育系统主要依靠教师的教学经验对学习者的学习行为进行判断并制定教学决策[7]。社会对教育个性化的要求越来越强，要求满足学生个体学习需求，对个体差异学生进行个性化教学。在传统教育模式中实行个性化教育是不可能的，随着大数据技术的出现，教育大数据为实行个性化教育提供了条件和机遇。个性化教育要正确认识自己的优势、不足等内部条件，选择适合自己的学习环境、教学资源等外部条件，从而开展针对性教学和学习。
　　一是使用大数据技术分析学生的学习行为轨迹，让其正确认识自我。二是使用大数据技术分析教师知识结构和教学风格，向教师建议最适合教授学科和教学方法，教师是学生个性化学习的指导者。三是使用大数据技术对学生的知识结构、兴趣爱好、能力倾向等分析，向学生推送最适合的学习资源与学习方法路径。四是传统学习管理系统升级为智慧教学平台，对学生的学习行为数据进行分析，依据学生需求推送学习资源，诊断、评价学习过程和结果，将结论和建议反馈给学习者，实现个性化教育。
　　3 结语
　　随着先进信息技术的发展和以移动学习、情境教学、慕课为代表的新兴学习方式的推广，将产生规模和更新速度难以想象的教育数据，这将会彻底改变传统教育的面貌，对学校的教育管理、教师的教学和学生的学习产生深远的影响[8]。教育管理部门和教学单位应尽力收集、整理、存储教育数据，建立大数据应用分析系统，使用大数据技术对教育数据进行分析研究，一是找出教育管理政策、教育资源与教育均衡发展、教育质量等方面的关系，及时出台科学的教育政策和配置合理的教育资源，达到教育均衡发展和提升教育质量的目的；二是找出教与学的关系，及时调整教学方法，达到促进学校教学质量提升、促进学校课程体系与教学效果优化、促进个性化教育发展等目的。目前，教育大数据还处在初级应用阶段，教育管理部门、教学单位和研究者应积极投身教育大数据应用探索，把教育数据应用起来，为教育发展服务。
　　参考文献
　　[1] 杨现民，王榴卉，唐斯斯.教育大数据的应用模式与政策建议[J].电化教育研究，2015（9）：54-69.
　　[2] 张燕南.大数据的教育领域应用研究——基于美国的应用实践[D].华东师范大学，2016.
　　[3] 魏忠，何立友.大数据：开启面向未来的教育革命[J].中小学信息技术教育，2013（10）：15-17.
　　[4] 唐斯斯，杨现民，单志广，等.智慧教育与大数据[M].北京：科学出版社，2015.
　　[5] 刘雍潜，杨现民.大数据时代区域教育均衡发展新思路[J].电化教育研究，2014（5）：11-14.
　　[6] 杨现民，王榴卉，唐斯斯.教育大数据的应用模式与政策建议[J].电化教育研究，2015（9）：54-69.
　　[7] 裴莹，付世秋，吴锋.我国教育大数据研究热点及存在问题的可视化分析[J].中国远程教育，2017（12）：1-8.
　　[8] 刘艳华，徐鹏.大数据教育应用研究综述及其典型案——以美国普渡大学课程信号项目为例[J].软件导刊（教育技术），2014（12）：47-51.
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