教育大数据的价值体现
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在政府、企业、学校、研究机构、行业协会等社会力量的推动下，大数据在社会各行各业的战略价值正在逐步凸显。教育领域的研究者和实践者也在积极探寻大数据技术与教育最适合的结合点和实施方式。教育大数据的最终价值...
在政府、企业、学校、研究机构、行业协会等社会力量的推动下，大数据在社会各行各业的战略价值正在逐步凸显。教育领域的研究者和实践者也在积极探寻大数据技术与教育最适合的结合点和实施方式。教育大数据的最终价值应体现在与教育主流业务的深度融合以及持续推动教育系统的智慧化变革上。
1、教育大数据驱动教育管理的科学化当前我国的教育管理信息化仍属于“人管、电控”的管理模式，智能化程度不高，管理水平和效率有待提升。随着国家教育管理公共服务平台的建设与运营，我国教育数据的采集工作将越来越规范化、有序化和全面化。大数据时代，教育数据的分析将走向深层次挖掘，既注重相关关系的识别，又强调因果关系的确定。大数据技术能够从海量的教育数据中发现隐藏的、有用的信息，反映教育系统中实际存在的问题，从而为做好教育管理和决策工作提供科学的数据支持。大数据在教育管理业务中的应用价值主要体现在三个方面：一是教育的科学决策，二是教育设备与环境的智能管控，三是教育危机预防与安全管理。大数据除了可以对各级各类教育单位的人员信息、教育经费、学校办学条件、运维服务管理等数据进行图表式的统计与分析外，还可以基于各级各类教育机构长期的数据积累，整合社会人口分布、经济发展、地理环境等从各类跨行业操作级的应用系统中提取有用的数据，通过数据统计、指标展现、横向对比、趋势分析、钻取转换等技术方法将数据转化为知识，为各级管理人员的科学决策提供数据支持。美国政府早在2002年就通过立法的形式确定了教育数据在支持教育科学决策方面的重要地位。纵观我国十几年的新课程改革历程，虽然在课程内容、教学方法、教学环境等方面取得了进步，但实际的改革效果远未达到预期状态。其中的要因之一便是忽视了教育数据在课程改革诸多决策上的重要性，使改革更趋向于理性思辨和经验决策。可以采取如下措施促使教育大数据驱动教育管理的科学化：通过设置全方位的传感器，对教育管理过程中的教学活动、人员信息、学校资产及办学条件等数据进行采集、汇总、挖掘与分析，并对数据分析结果进行可视化处理。根据各级各类教育管理机构的需求，建立自上而下的教育管理和调度指令发布功能。对各级各类教育管理机构所需的各方面信息与数据、资产设备、教学活动、企业运维服务管理数据等进行远程可视化质量监控与管理。通过对教育设备的智能化管控，实现设备的科学使用，降低能耗和管理负担，节约开支。比如江南大学建设了“校园级”智能能源监管平台，该平台通过物联网、通信、信息、控制、检测等前沿技术智能化监管能源，将原来能源管理过程中的“模糊”概念变成清晰数据，为管理者提供更好、更科学的决策支持，打造低碳绿色校园。近年来校园安全问题已成为社会关注的热点。通过对传感设备所采集的数据以及信息系统所汇聚的数据进行实时监控与对比分析，可以对校园的安全运行状况进行预警，以提前预防、妥当处理教育危机，提高教育安全管理水平。此外，大数据在提升学校网络安全(北京民教信息科学研究院，2013改善教学和科研管理、完善学生救助体系、促进区域教育均衡发展等方面也有极大的应用价值。2、教育大数据驱动教学模式的改革通过应用大数据技术对海量教学数据进行分析与预测，将改变传统千篇一律的教学模式，有利于真正实现个性化教育。以翻转课堂、MOOCs等为代表的新型教学模式的成功开展，离不开大数据的支持。通过对学生学习历程记录的分析，教师能够快速、准确掌握每位学生的兴趣点、知识缺陷等，从而为设计更加灵活多样、更具针对性的学习活动提供数据支持。传统预设的固化课堂教学将转变为动态生成的个性化教学。在大数据的支持下，教师能够更好地认识自己和学生，以不断改进其教学模式与策略，并且在学生进行自我导向学习时，真正变成学生学习的促进者与协作者。利用大数据技术可以对教师进行全面考核，跟踪教师成长过程，还可以运用回归分析、关联规则挖掘等方法帮助教师分析教学方法和手段的有效性，使教师及时调整教学方案，优化教学方法，提高教学质量。近年来应用大数据技术改善课程教学日渐流行。美国奥兰治县的马鞍峰社区学院通过“高等教育个性化服务助理”系统，运用学生数据成功实施了个性化教育。该软件为每个学生建立详细档案，记录其完整的在校期间的日程信息、跟随导师学习的经历以及其他个人信息；接着对这些信息进行分析，提出对时间管理、课程选择的建议，以及分析其他有助于学生在学业上获得成功的要素。美国普渡大学早在2007年就启动了“课程信号项目”，通过将数据从学生信息系统、课程管理系统和课程成绩单中提取出来，按照学习表现进行分类，并利用数据分析技术对那些极有可能不及格或辍学的学生提供针对性的辅导服务。大数据技术的突出优势在于其拥有强大的“预判”能力，从商业计划到选举结果，大数据发挥着越来越精准的预言能力。随着教育大数据应用的逐步深人，预测性分析在消除教育不确定性、提供提前干预方面潜力巨大，越来越多的公司推出了基于数据驱动的个性化学习和教学工具。如著名的个性化教育服务公司Desire2Learn利用其分析平台“学生成功系统”，可以提前几个月预测学生的期末考试成绩，甚至能精确到小数点后两位数字。学生可以利用esire2Learn的学习管理平台阅读课程材料、提交家庭作业、做练习、提问题、交流互动等，所有这些活动数据将自动存储下来。基于上述原始学习过程数据，"S3”可以预测学生是否适合一些新的课程，从而辅助学生做出选课决定。"S3”具有多样化的模型管理、预测和数据可视化能力，教师不仅可以查看整个班级表现的报表，并能像传统联机分析工具OLAP那样，对教学报表进行钻取，筛选学生或课程的详细信息，以检视学生的能力、参与度和评估分数。此外，“S3”综合应用多种预测模型，能够基于每门课程来准确预测每位学习者的课程学习情况，辅助教学人员提供恰当的教学介人，提高学生课程学习的成功率。3、教育大数据驱动个性化学习的真正实现大数据将使得教师和机器能够真正了解每个学生的真实情况，从而为其提供真正个性化的学习资源、学习活动、学习路径、学习工具与服务等。网络学习虽然具有天然的“个性化”优势，然而缺少大数据的支持，机器将无法真正了解每位学习者，也就无法实现个性化资源与服务的推送。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，而教育个性化的首要体现便是学习的个性化。
