8.3  教育大数据

        

 2012 年，联合国发布了大数据白皮书“大数据促进发展：机遇与挑战”，明确提出大数据时代已经到来。大数据具有4V特性，即海量的数据规模(Volume)、快速的数据流转(Velocity)、多样的数据类型(Vafiety)和巨大的数据价值(Value),经过综合处理后，具有很高的应用价值。大数据作为信息技术发展的新趋势，是一种价值观、方法论……是一场思维的大变革，已经渗透到各行各业，成为重要的驱动因素，并掀起行业变革的巨浪。通过对海量数据的分析挖掘，以一种前所未有的方式获得巨大的产品服务、深刻的真知灼见，为我们理解生活以及认识世界提供了一种全新的思维方式，实现思维的三大转变：一是不在依赖于小样本数据和随机样本，而是与现象相关的全体数据；二是不在热衷于追求微观层面的精确，而是宏观层面的洞察力和混杂性；三是从传统的因果关系追求中解脱出来，关注相关关系的发现和应用。大数据借助无所不在的传感设备和计算能力，对现实世界、虚拟世界以及虚实融合世界的复杂网络数据进行解析和挖掘，实现行为判断和决策。教育大数据时代已经悄然来临。大数据使得教育信息成为可捕捉、可量化、可传递的数字存在，大数据使得教育过程性考察成为可能，更能透过真实的数据发现教与学的关系，教育正悄悄地发生着一场革命。

 

1. 学习分析和数据挖掘

近年来，随着大数据的推进与发展，教育大数据处理与分析已经成为推动教育改革与发展的驱动力，引起了各国政府和教育行政部门的高度重视。2012 年10 月美国教育部发布了《通过教育数据挖掘和学习分析促进教与学》（Enhancing Teaching and Learning through Educational Data Miningand  Learning Analytics）报告。力图通过教育大数据分析挖掘，促进“大数据”教育应用，从而为教育发展抢得先机。

大数据为海量教育数据的存取提供了技术基础，但原始的教育数据只是教育大数据的基础，只有通过对采集到的各种数据进行教育数据挖掘，构建学习分析模型，发现教育变量之间的关系，并实现赋予数据相关意义，才能使数据转变为信息；信息进一步经过分析和综合，形成知识；最后通过实践运用，知识才上升到智慧层次。因此教育数据挖掘和学习分析技术是教育大数据的关键技术。

图 1  数据演变过程

   正如罗素.艾可夫在《从数据到智慧》一文阐述的那样，数据如果不经过深入地分析和加工，即使收集的数量再大，也毫无价值；数据的价值在于形成信息，变成知识，乃至升华为智慧。大数据分析范围从已知拓展到未知，从过去走向未来，这是大数据真正的生命力和灵魂所在。 

（1）教育数据挖掘

教育数据挖掘（Education Data Mining）是综合运用数理统计、人工智能与机器学习和数据挖掘等技术与方法，对教育原始数据进行分析处理，通过构建数据模型，对学习者的学习结果与学习内容、学习资源和教学行为等变量进行相关关系分析，从而有效地预测学习者未来的学习趋势。并为教育工作者、学习者、学生家长、教育教学研究者以及教学软件开发者提供支持，实现教育系统中教育资源的良性互动，最终实现改进学习的目的。教育数据挖掘流程具体如图2所示。

图2 教育数据挖掘流程

教育数据挖掘能为学习者推荐课程和提供建议，数据驱动教育大有可为，数据驱动能够更加有效地实施教学。在教育领域，大数据在学习过程分析、知识表征与学习结果预测等方面大有可为，基于大数据构建在线教育适应性学习体系，在线评估学生过去的学习习惯，并且通过评估所得的数据预测他们将来的学习习惯，来优化和帮助学习者的学习。

（2）学习分析

 学习分析（Learning Analytics）的研究对象是学生及其学习环境，目的是通过对教育海量数据的分析和建模，发现潜在问题，优化和理解学习，预测学习者在学习中的进步和表现。学习分析具体过程如图3所示。显而易见，学习分析技术就是围绕着学习者在学习过程中产生的各种信息数据，利用各种数学建模方法和数据处理技术来解释这些数据，并根据结果数据与分析信息，对学习过程与情境进行探究、进一步发现学习的规律，为进一步优化和完善教学提供相应的反馈，持续性促进学习者的学习。学习分析技术利用数据挖掘、数据解释与数据建模的优势，对学习平台中积累的大量数据信息进行采集、存储、分析和表示，并运用分析测量结果对学习者学习行为进行评估、预测和干预，为个别学生量身定制更有效的教育，进而改善和提升教与学的质量与效能，实现改善教学和促进学习的目的。                     

图3  学习分析过程模式

  除了学习分析和数据挖掘这两大教育大数据关键技术，近年来慕课、微课、翻转课堂、社会网络软件、云计算、Moodle等网络学习开源平台、WEB2.0技术都可以纳入教育大数据的技术范畴。

2.大数据时代的教育新图景

 大数据技术在教学领域的应用革新了教育思维方式、重构了教学评价方式、颠覆了传统教学模式、实现了个性化教育，教育大数据背景下教学的规训与教化在撤退，支持和服务在推进。在大数据时代，我们应当把关注点由教育成果（Outcome） 迁移到教育过程（Process），从而为教育系统带来变革。变革的关键不在于技术，而是要实现教育本质（DNA）的变革。大数据给予了我们各全面、更精确的视角，来看待世界的复杂性和我们身处其中的位置，从而使我们可以在全面而坚实的经验基础上改善决策的质量。大数据改善了学习的三大核心要素：反馈、个性化和概率预测，促进了教育和技术的结合，激发了教育变革与教学活力，教育大数据代表着教育领域未来发展的方向。

（1）数据挖掘与学习分析有助于教学决策和评价

 教育大数据记录了教学的过程，发现了新的知识，创造了更大的教育价值，促进和优化了教学策略和评价。移动互联网时代，知识的获取变得以学生为中心，因为每个学生的智力特点和吸收水平都是不一样的，有了移动互联网，支持了以学生为中心的学习，不再是所有人在统一的课堂上在规定的四十五分钟内听相同的教学内容。新兴的教育技术与资源使得教育更加以学习者为中心，使教育从批量到个性的实现成为一种可能，教师的教育思维也从宏观的群体教育向微观的个体教育方式转变，促进了以学习者为中心的个性化教育的实施，进一步使得因材施教成为一种可能。从技术层面上说，学习者在互联网等媒体上留下的任何数据痕迹，都可以进行分析，可以发现数据背后隐藏的学习者相关学习特征、兴趣爱好、行为倾向，与教育教学相关的状态信息都将一览无余；从这个意义上来说，未来的教育发展方向就是应用学习分析和数据挖掘等大数据技术去实现精准的个性化教育，大数据对教育教学中海量数据的整合分析，结合态度、行为和行为背景因素，就可以发现学生思想、行为和心态的变化，分析出每个学生的特点，结合总体学生的表现和其他因素的分布就可以准确对某位学生实施准确的评价，从而实现对每个学生的教学都可以建立在对过去行为数据的分析基础上。

（2）微课与翻转课堂教学有利于个性化学习模式重构

未来教育在大数据技术的支持下变得越来越个性化，慕课、微课与翻转课堂的教学应用有利于个性化学习环境的构建，数字化课程资源的标准化定制实现了学习内容的学生自组织学习，在线学习使得学校教育和教师更多地转向学生个体，关注学习者的个性化培养，教师实现了从教学者到助学者角色的转变，更多地是承担学习的支持服务和协作交流。个性化学习模式更多地关注师生之间、生生之间、学生与教育媒体之间的交往互动、个性化服务和灵活的教学范式。微课实现了知识从固化到碎片,移动互联网给了我们这样的机会，可以充分利用碎片化的时间。不仅如此，我们每一次对碎片化时间的利用都还可以是非常高效的，因为学习系统了解你的学习情况，知道怎么让你更高效地学习；翻转课堂实现了教学模式从封闭到开放。传统教育是大家在一个封闭的客厅里，规定每节课45分钟，而现在移动互联网可以让学生和全世界各个地方的学习者交流。做到线下进行知识内容，线上进行知识传递，完全颠倒传统的教学结构，使强调知识传递、以教定学的知识传授模式逐步让位于强调问题中心、以学为主的整合探究模式，实现教育模式转变，构建新的教学范式。利用微课和翻转课堂进行基于技术的课堂教学案例欣赏，积极开展分析、讨论和教学反思活动，在学习活动中实现对技术、学科和教学法之间的深层次理解。

（3）在线视频与大规模开放课程有利于教学知识呈现

 开放存取已经成为帮助所有人进行学习的关键因素之一，“技术支持了信息的开放存取，实现了知识的共享的无处不在”，这也是21世纪由新的学习技术所带来的张力和机会，学科内容的音频、视频等多媒体融入呈现，营造了更为丰富的交流互动和学生体验参与，促进了学习者情感领域的认知与发展，并进一步帮助我们所有人学习；现有的视频动画、网络多媒体、甚至3D的教学内容，生动逼真地呈现在学习者面前，使学习突破了传统的学校围墙的限制，未来的师生关系应该是从传道授业变成解惑的角色，传道授业由互联网上高质量的视频资源来替代；在线视频分享为每一位学习者打开了一扇从其他机构那里学习的大门，学习和培训从单中心到多中心，各种大规模开放在线课程让学习方式越来越丰富。通过向学习者提供观看、参与和反思的教学视频资源，实现了跨界学习交互和教学应用示范。

(4) 学习管理系统和web2.0技术有助于教学管理和情境参与

 利用web2.0技术，用户可以在其中创建视频群组，订阅特定频道和成员的视频，上传视频，给视频贴标签。在世界范围内分享视频、创建播放列表、与拥有共同兴趣的人保持联系等。这些工具赋予了学习者在教育过程中的话语权，支持参与式学习。大数据促进教育发展的第三大宏观趋势是建构一种协同、协商和共享这些知识和信息的文化创造；一种参与式学习文化。正如约翰.赛利.布朗所指出的那样，在这种新型的参与式教育环境中，学习者开始参与到一种建构、改进、学习、分享的文化中。各种免费的教育资源随处可见、各种支持学习者参与的社会性工具软件层出不穷，资源和工具的结合能使学习者自由添加、实时评论和独立创建全新资源，这时我们需要重新审视和界定学习究竟是什么---学习不再是消费和吸收，而变成了生成和参与。