大数据,教育的时代性变革!

标签:大数据教育助力阻碍大数据教育

访客:34073  发表于:2014-09-24 15:46:18

最早提出“大数据”时代到来的是全球知名咨询公司麦肯锡,麦肯锡称:“数据,已经渗透到当今每一个行业和业务职能领域,成为重要的生产因素。人们对于海量数据的挖掘和运用,预示着新一波生产率增长和消费者盈余浪潮的到来。” “大数据”在物理学、生物学、环境生态学等领域以及军事、金融、通讯等行业存在已有时日,却因为近年来互联网和信息行业的发展而引起人们关注。同样大数据对教育行业带来了时代性的变革!


大数据助力教育改革

 近年来,随着大数据成为互联网信息技术行业的流行词汇,教育逐渐被认为是大数据可以大有作为的一个重要应用领域,有人大胆地预测大数据将给教育带来革命性的变化。

越来越多的网络在线教育和大规模开放式网络课程横空出世,也使教育领域中的大数据获得了更为广阔的应用空间。专家指出,大数据将掀起新的教育革命,比如革新学生的学习、教师的教学、教育政策制定的方式与方法。

教育领域中的大数据分析最终目的是为了改善学生的学习成绩。成绩优异的学生对学校、对社会、以及对国家来说都是好事。学生的作业和考试中有一系列重要的信息往往被我们常规的研究所忽视。而通过分析大数据,我们就能发现这些重要信息,并利用它们为改善学生的成绩提供个性化的服务。与此同时,它还能改善学生期末考试的成绩、平时的出勤率、辍学率、升学率等。

教育中的数据挖掘是迈向大数据分析的一项主要工作。教育中最近的趋势是允许研究者积累大量尚未结构化的数据。结构化的数据是从教育部门多年的数据——特别考试成绩和出勤记录——那里收集而来。互动性学习的新方法已经通过智力辅导系统、刺激与激励机制、教育性的游戏产生了越来越多的尚未结构化的数据。这就使得更丰富的数据能给研究者创造出比过去更多的探究学生学习环境的新机会。

大数据中提取价值的5种主要的技术

需要特别注意的是,如何收集数据对于它们未来的使用性非常重要。接收数据汇入背后的挑战是从一开始就要标准化,以便今后对数据进行仔细分析。这样做并不是意味着将未结构化的数据转化为结构化的数据,而是要用直观的方法对接收的数据进行分类。

教育工作者和研究者已经开发出从大数据中提取价值的5种主要的技术。

1.预测:觉知预料中的事实的可能性。例如,要具备知道一个学生在什么情况下尽管事实上有能力但却有意回答错误的能力。

2.聚类:发现自然集中起来的数据点。这对于把有相同学习兴趣的学生分在一组很有用。

3.相关性挖掘:发现各种变量之间的关系,并对其进行解码以便今后使用它们。这对探知学生在寻求帮助后是否能够正确回答问题的可靠性很有帮助。

4.升华人的判断:立可视的机器学习的模式。

5.用模式进行发现:使用通过大数据分析开发出的模式进行“元学习”。

大数据的阻碍

与其它所有使用大数据的应用一样,在教育中使用大数据也有人表示出不理解和担忧。人们最常担心的问题就是数据泄露,而且这种事情已经发生过了。2009年的时候,美国田纳西州的一个学区由于疏忽,将18000名K-12阶段学生的姓名、住址、出生日期和完整的社保号码暴露在了一个不安全的服务器上,而且整个过程持续了数月。

另外,这些数据会像以前学校曾经使用的神秘的“永久性档案”一样,一直伴随学生的整个教育生涯。毕竟,一个学生在小学时被标记为“捣蛋鬼”,并不代表他上了中学之后还是“捣蛋鬼”,反而可能会变成另外一个完全不一样的人。但是,由于他的数字档案里依然标记其为“捣蛋鬼”,学校当局和老师可能会基于这个过去的评价来对待已经改变的学生,这显然不合适。

并且令人担心,这些学生的数据将被用于商业营销。理论上讲,学校和大数据软件开发商确实可以在特定的领域,向学生精准投放个性化广告。或许,学生写了一篇关于棒球的论文,然后就会收到关于当地棒球比赛的门票广告。

总而言之,通过大数据进行学习分析能够为每一位学生量身定制式,有识之士经预言未来的学习将是大数据驱动的新时代。我们应该积极迎接这个新时代,通过大数据来分析学习,进一步改善教学的方式与方法,进一步促进学生学习成绩的提高。


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