浅谈大数据背景下教育改革

　　中图分类号：G64 文献标识码：A 文章编号：1672-3791（2018）02（c）-0194-02

　　众所周知，美国的总统大选不仅是候选人才智和能力的比拼，更是经济实力的对抗。那么，竟选经费处于劣势的奥巴马为什么能够实现连任呢：这归功于其团队对数以万计的选民数据正确合理地分析和挖掘，以及有针对性地宣传。

　　奥巴马团队的成功告诉我们，只要数据量足，且利用合理，大数据完全可以成为竞选中的核武器。高速发展的互联网与智能终端的普及以及多媒体应用的多元化，为人们精确收集数据提供了极为便利的条件。在海量的数据面前，人们无须去掩饰自己的思想。

　　在教育界，大数据也如雨后春笋般接踵而至。Altschool，一个面向学前班到八年级孩子的私立学校，2015年吸引了Facebook创始人扎克伯格和Paypal创始人等硅谷传奇投资人。他们希望寻找一个答案：以“儿童为中心”的个性化教学是否绝对无法像公立学校那样规模化、标准化地运作？从目前来看，他们是成功的。如果说Minerva 正在试图颠覆大学的话，Alschool则是在探索一个新型的小学模式。Altschool抓住现有的内容和理念，结合大数据的挖掘分析创建了“自我修复”的教育生态系统。

　　1 大数据时代，教师教学的改变

　　大数据时代对教师提出新的要求。首先，教师在进行教学设计时，必须要结合实际去设计大数据实验与实践等环节。其次，教师要充分利用网络资源，运用基于任务的教学方法和多元化的教学策略，以创新的技术和教学极式激发学习兴题，充分利用团队合作的方法，让学生学会合作、数据资源共享、协同学习将任务顺利完成。

　　1.1 大数据时代，海量教学资源让人欣喜，谨慎选择更是关键

　　目前，互联网教学信息资源相当丰富，精品课程比比皆是，名师课件更是让人们眼花缭乱。所以，大数据时代，选取在线学习资源已经变成大数据时代一个不可或缺的学习过程。目前许多中职学校综合自身办学特色，建立了规模不等的教学资源，并利用数据库在线学习网络及视频，真正的实现了无时间、无空间限制的学习模式，体现了学习的本质。

　　1.2 大?稻菔贝?，对枯燥学习说不

　　大数据时代中，不仅在校园里可以进行讨论，还可以充分借助网络，比如微信、QQ、邮件等社交媒介来开展，为学习各方提供更多的选择，打破学习交流的限制。开放式主动学习不受时间和空间限制，是目前主流的教育大环境，完全可以改变传统课堂枯燥、被动的学习形式。

　　1.3 大教据时代，预测、了解、评估教学行为如此简单

　　2012年12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》报告，该报告表明：“当前大数据有两方面应用存在教育领域之中，分别是“教育数据挖掘与学习分析”。前者指的是“借助机器学习、数据挖掘以及数学统计等方法技术来分析处理教育大数据，借助数据建模，可以找出学习者学习资源、内容、行为、结果这些变量之间存在什么样的关系，以此对今后的学习走向趋势进行预测”；后者指的是“将社会学、心理学、计算机科学等学科的理论方法综合加以使用，处理分析广义教育大数据，借助已有的方法模式对学习者学习中产生重大影响的一些问题予以回答，还要对学习者的学习行为进行评价，同时把人为的，适应性的反馈传递给学习人员”。

　　部分研究提到，在学习上，有三方面重大改变是由大数据所引发的：过去不易聚集或不现实的反馈数据被有效收集；可以开展个性化学习（符合学生个体需要）；对于学习的内容、方式及时间等，能够借助概率对其进行优化。

　　简而言之，经过分析挖掘教育大数据，能够对教学环境、方法、内容、时间、评价这一系列变量同学习者学习效果进行探究，从而对“教学黑箱”的解密以及教学质量的提升等方面发挥出重大的效用。

　　2 大数据时代，学生学习的改变

　　2.1 基于大数据的个性化自适应学习过程

　　大数据的个性化自适应学习系统，可以通过数据信息收集和分析计算功能，检测学生当前的学习水平和状态，并自动调整学习进程，可给予学习者足够的空间，让学习者感受到对学习的掌控感与成就感，具有在可控制范围之内学习路径、学习内容的选择权，以实现个性化学习。系统中的基于数据挖掘技术的学习行为数据采集及分析系统，能够对在线学习的海量数据进行采集和分析处理，包括学生当前认知状况、学习历史、学习偏好、客观因素、学习目标等数据信息，并根据这些数据信息，制定具有针对性的学习服务策略；自适应学习系统可以增加智能交互的远程的教育系统，它可以分析学习者个性特征和挖掘教学策略，具有良好的师生交互功能，打破了传统教育系统中一切以教师为中心、学习者被动接受的模式。

　　2.2 大数据带领我们走近并最终走进智慧学习

　　实现智慧学习可以利用教育大数据。在智慧教育中，我们可以利用大数据思想：其一，定量。遵循可以测量原则，对学习行为、偏好、内容的进行数据化。其二，关联。发现各个数据之间的关联性，从而发现不同学习者的认知倾向，为活动和内容设计提供参考。其三，实验。通过大数据的分析可以提高学习者的访问积极性。通过对大数据的运用挖掘，使学习更加自主、可预测、可协作，更为轻松、可控，更加智慧。

　　2.3 大数据时代的学习的评价

　　在教育评价方面，大数据时代下的思维模式为其拓展了全新的思路。第一，发展性教育观念的出现。发展性教育评价注重评价对象的主体性发展，以学生的实际需求作为入手点，侧重学习交流、体验及过程的评价。第二，教学评价范围得到扩展。不仅学生是教育评价的对象，其他对教育活动影响重大的，比如学校、课程、教师等都应归入评价对象范畴内。第三，对片面追求成绩和升学率现象的反思。测试分数同物理测量单位的直观含义是有本质区别的。教育不仅仅是传授以人知识，更要引导受教育者领悟生命的内涵、规范其个人的意志。所以，不能简单的借助数字解读来进行教育评价。

　　在大数据时代，人们的日常生活、工作、学习已经离不开网络平台，通过有关学科的发展以及对内容分析、学习分析、数据挖掘等技术的使用，为发展性评价做出了保障。

　　3 结语

　　综上所述，教育大数据可以真正实现高度集成的资源共享，为教育决策提供支持，改变传统的课堂教学和学习，实现多样化的教学工具与教学方式，实现无地域、无时间限制的在线学习，提升互动体验，真正实现生个性化的学习、发展，最终实现“智慧教育”。

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