教育大数据的应用与挑战分析
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作者:王忠洋
摘 要：文章介绍教育大数据并分析教育大数据在提升教育管理能力、改进教学质量评价、提高学生培养质量和推进智慧教育方面具有的重要意义，同时，指出目前教育大数据在数据安全、数据采集与整理、数据挖掘以及高校发展大数据能力等方面面临的挑战。
关键词：教育大数据;课堂教学;教学管理
大数据的概念很早就被提出，但当时大多数人并不了解。随着社会信息化程度不断提高，产生的数据量越来越大，包含的信息也越来越复杂，以致不能使用传统的工具和手段来处理这些巨大的数据。大数据技术可以很好地解决这一问题，随着大数据广泛应用于各种领域，大数据被越来越多的人所熟知。美国麦肯锡咨询公司（Mckinsey）在2011年5月发表的报告《大数据：创新、竞争和生产力的下一个前沿》中称：“大数据是指其大小超出了传统数据库软件获取、存储、管理和分析能力的数据集[1]”。
1 教育大數据相关简介
教育大数据是大数据的一个分支，是大数据与教育领域结合的产物。研究发现，教育大数据并没有一个明确的定义，目前被研究者引用最多的教育大数据定义是：整个教育活动过程中所产生的以及根据教育需要采集到的，一切用于教育发展并可创造巨大潜在价值的数据集合[2]。：
教育大数据的特征是在IBM提出的大数据“5V”特征基础上发展来的，即大量（Volume），指采集、存储和计算的数据量非常大，数据除了来自教学过程，还来自校园管理、生活等其他方面。高速（Velocity），指教育数据时刻都在快速产生、增长。多样（Variety），指教育数据的类型多样化，除了传统的文字，还包括音频、视频、网络日志等。低价值密度（Value），指大量的数据中包含的有用数据可能非常少，导致其研究价值较低。真实性（Veracity），指采集和处理的教育数据是否真实、可靠、准确。
2 教育大数据的应用
大数据时代之前，教育过程中产生的数据并不被教育工作者足够重视，只是将其用作简单的统计分析。大数据时代下，大数据在教育领域的应用被寄予厚望，教育数据正在发挥前所未有的巨大价值。
2.1 提升教育管理能力
教育大数据有利于实现精确化、科学化的教育管理。高校传统信息的处理速度慢，反馈也比较慢，自然导致依据传统数据对教育管理做出的决策往往存在较大的偏差，再加上传统数据包含的信息有限，使得整体教育化管理水平比较低。使用大数据技术能够及时、快速地获取非常庞大的数据总量，包含的信息更加丰富、全面，而且大数据技术处理数据更加快速、高效，通过大数据挖掘出数据间的意义关联，能够反映教育管理中实际存在的问题，为科学、合理的管理和决策提供数字依据。利用大数据技术能够分析教育设备和环境的运作情况，挖掘其变化规律，智能管控教育设备和环境。此外，通过大数据分析，能够预测事物发展的趋势，为提前采取应对措施做准备。
2.2 改进教学质量评价
以往对教学质量评价大都是定性评价，评价形式过于简单，评价结果并不是很科学、合理，导致教学评价往往流于形式而未在教学工作中真正发挥作用。高校教学质量评价是一项复杂的工作，要想取得真实、有效的评价结果则需要大量真实、可靠的数据作为依据。随着大数据时代的到来，教学评价正在从“经验主义”走向“数据主义”，从“宏观群体”评价走向“微观个体”评价，从“单一评价”走向“综合评价”[3] 。利用大数据技术可以持续跟踪、关注老师和学生在教育平台上的教学、学习过程，并记录老师和学生在课堂以及课下的行为表现，通过记录并分析教学活动中的微观行为，提供最直接、客观的教学质量结果评价。
2.3 提高学生培养质量
2.3.1 改进教学模式，提高教学质量
以往的教学模式主要是填鸭式教学，即以教师的教为主，教师过于注重专业知识的讲解而忽视与学生间的互动交流，教师主动答疑解难而不重视学生解决问题的能力，教学过程枯燥乏味，导致学生自主学习能力差和创新思维比较弱，教学质量比较低。在大数据的支持下，利用大数据技术挖掘、分析学生和教师的学习、教学行为及过程，使教师更好地认识自己和学生，发现教学中的不足以及学生学习过程中存在的问题，及时改进教学模式与策略，促使教学和学习更好地进行。
2.3.2 实现个性化学习，促进学生个性化成长
以往教师的教学主要针对一个整体，很难关注到每一个学生的行为表现。利用大数据技术，教师能够关注每一个学生个体的行为表现，这些数据的产生都是过程性的，包括课堂问答、作业、测试、交流互动等过程。将这些数据整合分析能够得到教学过程中学生个体的学习状态、表现和水平，教师根据每个学生的具体情况设计更加灵活多样、更具针对性的学习活动，在教学过程中对学生因材施教。通过大数据分析学生的生活数据，能够快速、准确了解每个学生的性格、特点、爱好等，从而根据学生个体的喜好有针对性地设置、安排相应的课内外活动，促进学生个性化成长。
2.4 推进智慧教育应用
智慧教育以学生为中心，利用多种媒体实施课堂互动，悄悄记录整个课堂过程中学生和教师的行为表现，并将采集到的师生行为进行后台分析处理，对课堂上教师的教学和学生的学习效果做综合、客观的评价及反馈，及时帮助教师和学生发现课堂教学过程中存在的问题，以便改进。每节课教师和学生都会产生大量的行为数据，随着时间的积累，数据量会越来越大，数据处理的难度也将越来越大。从上面我们了解到发展智慧教育需要采集和处理大量教育数据，要定量研究高校智慧教育行为是存在很大困难的，但利用大数据技术则解决了高校智慧教育在数据采集与处理上的困难，降低了通过数据挖掘分析师生行为表现的难度，使定量研究高校智慧教育行为、优化教学方案成为可能。将大数据技术和教育资源相结合，是信息化时代高校建设智慧教育的基础。 3 教育大数据面临的挑战
3.1 数据安全
数据安全与每个人的生活息息相关，尤其是当下网络盛行的社会，数据涉及每个人的隐私，数据在网络中传输面临着个人隐私被泄露的危险，这给个人的生活和安全都带来了很大的威胁，因此，保证数据安全是至关重要的一件事。目前我国高校的教育管理体制还不够完善，教育设备和系统都存在较大的安全隐患，教育数据的安全性在很多方面都受到很大程度的威胁。
3.2 数据采集与整理
传统教育数据的采集主要来自于课堂教学过程，而教育大数据除了采集教学活动过程中直接产生的数据，还需要采集在教育管理活动、科学研究活动和校园活动中产生的数据，以致得到的教育数据复杂、多樣。鉴于教育大数据庞大的体量，采集的教育数据中包含的信息难免良莠不齐，数据的真实性和可靠性有待商榷，这增加了对数据筛选和分辨的难度，如何有效地存储和处理这些数据在现阶段依然是技术上的一个难题。再加上高校自身软硬件条件相对落后，数据的采集和整理则更加困难。
3.3 数据挖掘
数据挖掘，就是从庞大的数据中筛选出隐含的、有效的信息，并将这些信息有意义地关联在一起。虽然目前部分高校已经将大数据技术应用到学校的教学和管理当中，但是并没有取得明显的成效。因为大多高校对数据的挖掘和使用仅停留在数据表面，并没有深入挖掘数据背后的实质和意义，找出以往被忽视的数据间的潜在关系，无法为高校提供深层次的决策依据。再加上高校缺乏大数据方面的专业人才，深入分析和挖掘教育大数据则更加困难。
3.4 高校发展大数据技术的能力
高校的能力不足以支撑大数据技术的发展主要表现在3个方面：（1）理念上，不重视教育大数据的价值，认为发展教育大数据费财、费时、费力，带来的实际价值并不大，此外，尽管一部分高校已经建设了大数据平台，但并没有真正应用到实处，从思想上还是认为传统的方式方法比较好，依然延用传统的教学和管理方式，大数据平台成了一种摆设。（2）设备上，硬件和软件环境相对落后，导致采集数据缓慢，采集的数据不集中，给数据的采集和整理工作带来了很大困难。（3）技术上，缺乏大数据方面的专业人才，收集的教育大数据不能进行深入分析和挖掘，因为目前大部分高校负责大数据处理的人员主要是信息化方面的教师，缺乏专业型人才，所以不能有效地挖掘并发挥教育大数据的价值和意义。
4 结语
尽管教育大数据进一步提高了教与学的水平，但目前人们对教育大数据缺乏足够的认识，研究和应用不够深入，依然有很多问题需要解决，需要广大教育工作者共同努力。随着信息技术的发展，笔者相信大数据在我国教育事业中的应用前景更加广阔，取得的成果更加显著。
[参考文献]
[1]GUILLAUME D A.Big data：“The next frontier for innovation competition and productivity”[EB/OL].（2015-09-08）[2019-07-10].http：//www.infoq.com/news/2011/06/BigData.
[2]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）：54-61.
[3]杨现民，唐斯斯，李冀红.发展教育大数据：内涵、价值和挑战[J].现代远程教育研究，2016（1）：50-61.
Analysis of application and challenge of educational big data
Wang Zhongyang
（Yunnan Normal University， Kunming 650500， China）
Abstract：This paper introduces the big data of education and analyses the important significance of big data of education in improving the ability of education management， improving the evaluation of teaching quality， improving the quality of students’ cultivation and promoting wisdom education. It also points out the big data of education in data security， data collection and collation， data mining and the challenges faced by universities in developing big data capabilities.
Key words：big data of education; classroom teaching; teaching management
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