大数据在教育领域的应用
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摘要：随着科学技术的进步与发展，我们进入到了大数据时代。我国的教育事业也在大数据时代下飞速发展。本文分析了大数据技术支持下教育领域发生的深刻变革，包括教学模式、个性化教育、教学评价。
关键词：大数据;教育;技术体系;教育变革
中图分类号：TP311.13 文献标识码：A 文章编号：1007-9416（2019）08-0111-01
大数据也被称作数据科学，它不仅仅只是代表了庞大的数据库或数据资源，它更是一种理念、一种技术，被广泛应用到各种各样的领域，比如：市场学、客户服务、企业管理、可持续发展、运输、健康等领域。当然，大数据的巨大影响力也波及了教育领域，正推动着教育领域产生深刻的变革。
1 大数据的定义
现今，人们对大数据的研究和应用尚处于起步阶段，因此研究者们对大数据至今并未有明确统一的定义。最早提出大数据时代的是全球知名咨询公司麦肯锡，将大数据定义为超出传统数据库软件工具所能获取、存储、管理和分析的超大规模数据集。英国学者维克托·迈尔舍恩伯格在《大数据时代》一书中指出：“大数据是指不采用简单的随机抽样调查法，而是使用所有数据的方法。认为大数据是人们在大规模数据的基础上可以完成的事情，而这些事情无法在小规模数据的基础上来实现”[1]。大数据之大，并不单指其数据规模之庞大，更多的在于通过对海量数据的交换、整合和分析，发现新的知识，创造新的价值，使其带来“大知识”、“大科技”、“大利润”和“大发展”[2]。
虽然不同学者对于大数据的定义不尽相同，但我们可以从中总结出两个相关信息：第一，大数据是非常庞大的、有价值的数据资源;第二，大数据是一种高效精确的数据分析工具。
大數据的特征和类型。大数据具有“4V”特征：第一，数据体量巨大，对应的是其庞大的数据规模。主要表现为数据存储量大、计算量大;第二，数据类型繁多。第三，数据处理速度快，可以及时对海量数据进行高速处理分析和预测，时效性高;第四，数据潜在价值高。大数据最重要的意义就是挖掘庞大数据资源背后所隐藏的巨大价值。
2 大数据推动教育变革
2.1 大数据推动教学模式创新
大数据时代背景下，信息技术与教学课程有机结合，一系列新型教学模式应运而生，比如“翻转课堂”（Flipped Classroom）、“慕课”（Massive Open Online Course，MOOC）、“微课堂”（Micro Learning Resource）、私播课（Small Private Online Course，SPOC）等。
“翻转课堂”2007年在美国诞生，指的是在信息化环境中，要求学生课前自主学习教学视频，课堂上教师点拨疑难问题，并通过相关的数据分析软件对学生进行个性化的辅导，即“先学后教”，这是对传统教学模式“先教后学”的翻转。
“慕课”即大规模开放网络课程，以传播知识为目的，由发布者将大规模的课程发布到网络并免费共享，提供了大量的学习资源，使学生的学习摆脱了时空限制。
“微课”是指教师针对某个知识点展开的精简、完整的课堂教学视频，教学时间短，一般只有8-10分钟，资源容量较小、主题突出，通常一个课程就是一个主题。
“私播课”也叫做小规模限制性在线课程。与MOOC相比，SPOC主要面向几十人到几百人的课堂，而且对注册课程的学生有严格的限制。由于学习对象少，教师能够介入学生的整个学习过程，实现和学生的交流互动。
这些新型的教学模式以低廉的成本、来自知名教授们的视频课程，向全世界的学习者提供高质量教学，使优质的教育资源得以向大众推广，从而更好的启发和激励学生，增强他们对学科的热爱，促进他们对学科知识更深入的了解和探索。
2.2 大数据推动个性化教育的发展
中国的个性化教育始于孔子“因材施教”的教育理念，个性化教育以学生的个体差异为基础，是教育学一直所追求的目标。信息时代的今天互联网极大地丰富了教育资源，在“大数据”系统的帮助下教师能够关注到每个学生个体，实现真正的因材施教。如果说互联网促进了教育的民主化，那么大数据将实现教育的个性化[3]。大数据背景下的个性化教育至少有以下几个特点：（1）以学生为中心，尊重他们的个体差异;（2）通过数据分析，了解每位学生的学习需求以及他们的弱点和长处;（3）根据每位学生的需求和特点，为他们量身定制适用于其自身的学习资源和学习策略;（4）实现学习效率和学生发展的最优化。
2.3 大数据推动教学评价的发展
大数据时代的到来，推动了教学评价方式的创新和发展：第一，教学评价不再仅仅取决于主观的经验判断，而是基于数据分析，从中发现教学活动的规律，对教师和学生的行为表现进行评价;第二，不再只是简单地将学生的考试成绩作为评价指标，而是对学生进行多元评价，通过数据分析，了解学生的学习能力、态度、思维等特征，对学生的特长进行重点培养，并引导其正确对待自己的短板，改正不良行为。第三，教学评价不再仅仅依赖只关注考试成绩的结果性评价。大数据技术可以记录教育过程，实现对整个学习过程的综合性评估，从而全面、深入地了解学生的具体状况。可见，通过运用大数据技术对丰富的教学评价数据进行汇总分析，可以实现对教育教学活动的横向、纵向比较。例如，发现中学生的期末考试成绩与平时他们浏览教学视频的次数正相关（横向比较）;或者某一中学生在整个中学阶段期末考试成绩的波动与其浏览教学视频次数的波动吻合（纵向比较）。教育工作者通过对庞大的评价数据进行深度挖掘，能够发现其背后所隐藏的宝贵价值。
3 教育大数据的发展和挑战
随着信息技术的飞速发展，大数据与教育领域的融合逐渐成为一种趋势。然而我国教育大数据领域尚处于初步发展时期，大数据技术在我国教育领域的应用推广存在很多困难。一方面，我国现今大数据相关的技术资源比较落后，许多学校的学生信息系统、在线教育平台等关于大数据应用的基础设施建设尚不完善。另一方面，教育大数据的适度开放和隐私保护成为另一个重大挑战。 綜上所述，教育大数据的未来发展机遇和挑战并存，大数据与教育领域的结合已是大势所趋，我们应整合现有资源，借鉴发达国家相关经验，发挥后进优势，促进教育大数据的健康发展，使我国教育事业迈向新的高度。
参考文献
[1] 维克托·迈尔-舍恩伯格，肯尼思·库克耶.大数据时代[M].浙江：浙江人民出版社，2013.
[2] 涂子沛.大数据：正在到来的数据革命、以及它如何改变政府、商业与我们的生活[M].广西：广西师范大学出版社，2015.
[3] 翟博.教育均衡发展：理论、指标及测算方法[J].教育研究，2006（3）：16-28.
The Application of Big Data in Education
ZHANG Ya-ya1，DAN Zong-yi2，ZHANG Xiao-dan3
（1.Capital Normal University，Beijing 100089;2.Southern Medical University，Guangzhou Guangdong 550001;
3.Guangxi University of Science and Technology，Liuzhou Guangxi 545000）
Abstract：With the advancement and development of science and technology， we have entered the era of big data. China's education industry is also developing rapidly under the era of big data. This paper analyzes the profound changes that have taken place in the education field supported by big data technology， including teaching mode， personalized education， and teaching evaluation.
Key words：big data; education; technology system; educational change
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