大數(shù)據(jù)在教育領(lǐng)域的深層應(yīng)用探析

【摘要】人工智能、云計算、大數(shù)據(jù)、物聯(lián)網(wǎng)等信息技術(shù)的快速發(fā)展為解決教育難題、促進(jìn)教育領(lǐng)域綜合改革與發(fā)展提供了重要機遇和巨大的可能性。其中，大數(shù)據(jù)技術(shù)無疑是推進(jìn)教育創(chuàng)新發(fā)展的科學(xué)力量。數(shù)據(jù)作為重要資產(chǎn)已獲得政府與企業(yè)的一致共識，教育信息化2.0更將以數(shù)據(jù)化為基本特征。本文就筆者親身體驗美國對教育數(shù)據(jù)的開發(fā)與應(yīng)用情況，結(jié)合自己的學(xué)習(xí)與思考進(jìn)行闡述?！娟P(guān)鍵詞】大數(shù)據(jù);教育管理;學(xué)習(xí)方式;教育評價聯(lián)合國在2012年發(fā)布的大數(shù)據(jù)白皮書BigDataforDevelopment：Challenges&Opportunities中指出，大數(shù)據(jù)的出現(xiàn)將會對社會各個領(lǐng)域產(chǎn)生深刻影響[1]。美國教育部于2012年10月發(fā)布的《通過教育數(shù)據(jù)挖掘和學(xué)習(xí)分析促進(jìn)教與學(xué)》中指出，通過對教育大數(shù)據(jù)的挖掘與分析，促進(jìn)美國高等院校及K-12學(xué)校教學(xué)系統(tǒng)的變革。2015年9月5日，國務(wù)院印發(fā)了《促進(jìn)大數(shù)據(jù)發(fā)展行動綱要》，指出“數(shù)據(jù)已成為國家基礎(chǔ)性戰(zhàn)略資源”，并在啟動的十大工程之一“公共服務(wù)大數(shù)據(jù)工程”中明確提出要建設(shè)教育大數(shù)據(jù)。2017年2月，國家發(fā)展和改革委員會正式批復(fù)同意由華中師范大學(xué)作為牽頭單位建設(shè)教育大數(shù)據(jù)應(yīng)用技術(shù)國家工程實驗室，標(biāo)志著教育大數(shù)據(jù)正式進(jìn)入了為教育治理現(xiàn)代化服務(wù)的軌道。在教育部2018年4月發(fā)布的《教育信息化2.0行動計劃》中，明確指出“優(yōu)化教育業(yè)務(wù)管理信息系統(tǒng)，深化教育大數(shù)據(jù)應(yīng)用，全面提升教育管理信息化支撐教育業(yè)務(wù)管理、政務(wù)服務(wù)、教學(xué)管理等工作的能力。”由此可以看出，教育信息化2.0將以數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，參與主體、教育元素、教育行為數(shù)據(jù)化將是教育信息化2.0的基本特征。教育大數(shù)據(jù)概念及內(nèi)涵1.教育大數(shù)據(jù)的定義目前，關(guān)于大數(shù)據(jù)的概念還沒有完全統(tǒng)一。維基百科對大數(shù)據(jù)的定義是：大數(shù)據(jù)是指利用常用軟件工具捕獲、管理和處理數(shù)據(jù)所耗時間超過可容忍時間的數(shù)據(jù)集。研究機構(gòu)Gartner認(rèn)為大數(shù)據(jù)是指需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察發(fā)現(xiàn)力和流程優(yōu)化能力的海量、高增長率和多樣化的信息資產(chǎn)。麥肯錫把大數(shù)據(jù)定義為無法在一定時間內(nèi)用傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫工具對其內(nèi)容進(jìn)行獲取、存儲、管理和分析的數(shù)據(jù)集。教育大數(shù)據(jù)是大數(shù)據(jù)的一個子集，特指教育領(lǐng)域的大數(shù)據(jù)。有學(xué)者提出，所謂教育大數(shù)據(jù)，是指整個教育活動過程中所產(chǎn)生的以及根據(jù)教育需要采集到的，一切用于教育發(fā)展并可創(chuàng)造巨大潛在價值的數(shù)據(jù)集合[2]。余勝泉、李曉慶等學(xué)者認(rèn)為，教育大數(shù)據(jù)是全樣本、全過程的數(shù)據(jù)，關(guān)注每一位學(xué)生的微觀個性表現(xiàn)，包含學(xué)生學(xué)習(xí)過程中產(chǎn)生的數(shù)據(jù)，如學(xué)習(xí)時間、學(xué)習(xí)內(nèi)容、學(xué)習(xí)活動、人際交互、學(xué)習(xí)投入與情感投入等各類數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)在日常教育業(yè)務(wù)中產(chǎn)生，全樣本覆蓋，實時收集、實時分析、實時反饋、實時改進(jìn)[3]。綜上所述，教育大數(shù)據(jù)是在信息技術(shù)支持下的教育教學(xué)活動中產(chǎn)生的各種數(shù)據(jù)的總和，并且通過數(shù)據(jù)分析、可視化等技術(shù)進(jìn)行價值挖掘的過程。2.教育大數(shù)據(jù)的特征關(guān)于大數(shù)據(jù)特征比較統(tǒng)一的說法是四V特征：數(shù)據(jù)體量大（Volume）、類型多樣化（Variety）、價值高（Value）、處理時效高（Velocity）。相比傳統(tǒng)數(shù)據(jù)，教育大數(shù)據(jù)具有教育特性。隨著信息技術(shù)的發(fā)展及其在課堂教學(xué)中的廣泛應(yīng)用，目前可以在自然狀態(tài)下無感知地輕松記錄學(xué)生的學(xué)習(xí)軌跡、回答問題次數(shù)，甚至在作業(yè)題上逗留的時間等。教育大數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)更加復(fù)雜，常規(guī)的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)（如學(xué)業(yè)成績、學(xué)籍信息、體質(zhì)健康信息等）依舊重要，但非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)（如圖片、視頻、教案、教學(xué)軟件、學(xué)習(xí)游戲等）將越來越占據(jù)主導(dǎo)地位。3.教育大數(shù)據(jù)內(nèi)容分類教育數(shù)據(jù)有多種分類方式。從數(shù)據(jù)產(chǎn)生的業(yè)務(wù)來源來看，有教學(xué)類數(shù)據(jù)、管理類數(shù)據(jù)、科研類數(shù)據(jù)以及服務(wù)類數(shù)據(jù)。從數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)化的程度來看，包括結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)、半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。從數(shù)據(jù)產(chǎn)生的環(huán)節(jié)來看，還可以分為過程性數(shù)據(jù)和結(jié)果性數(shù)據(jù)。綜合目前的研究，有不同學(xué)者從不同的角度對數(shù)據(jù)進(jìn)行了分類，主要包括下面幾個類型。楊現(xiàn)民等將教育數(shù)據(jù)分為四層，由內(nèi)到外分別是基礎(chǔ)層、狀態(tài)層、資源層和行為層。其中，基礎(chǔ)層存儲國家教育基礎(chǔ)性數(shù)據(jù)，包括教育部2012年發(fā)布的7個教育管理信息系列標(biāo)準(zhǔn)中提到的數(shù)據(jù);狀態(tài)層存儲各種教育裝備、教育環(huán)境以及教育業(yè)務(wù)的運行狀態(tài)信息;資源層存儲教育過程建設(shè)或生成的各種形態(tài)的教學(xué)資源;行為層存儲廣大教育相關(guān)用戶（教師、學(xué)生、教研員、教育管理者等）的行為數(shù)據(jù)。孫洪濤和鄭勤華將教育大數(shù)據(jù)依照不同層級的主體和教育教學(xué)活動的各項內(nèi)容，分為四個層次和六大類型。四個層次包括個體、學(xué)校、區(qū)域和國家;六大類型包括基礎(chǔ)數(shù)據(jù)、管理數(shù)據(jù)、教學(xué)數(shù)據(jù)、科研數(shù)據(jù)、服務(wù)數(shù)據(jù)、輿情數(shù)據(jù)等[4]。李振等根據(jù)教育大數(shù)據(jù)的來源分為四種類型：管理類數(shù)據(jù)，包括學(xué)籍?dāng)?shù)據(jù)、學(xué)生成績、上網(wǎng)數(shù)據(jù)、一卡通數(shù)據(jù)等，這些數(shù)據(jù)多以結(jié)構(gòu)化的形式存儲在關(guān)系型數(shù)據(jù)庫中;資源類數(shù)據(jù)，包括媒體素材、試卷、課件、案例等;行為類數(shù)據(jù)，包括教師教學(xué)行為和學(xué)生學(xué)習(xí)行為產(chǎn)生的數(shù)據(jù);評價類數(shù)據(jù)，包括學(xué)業(yè)水平考試類數(shù)據(jù)和綜合素質(zhì)評價類數(shù)據(jù)[5]。大數(shù)據(jù)在教育教學(xué)中的應(yīng)用初探大數(shù)據(jù)已經(jīng)在教育中產(chǎn)生了一些實踐案例，本部分主要根據(jù)筆者的調(diào)研學(xué)習(xí)經(jīng)歷，以案例分析的角度來探討教育大數(shù)據(jù)的應(yīng)用可能性。維克托·邁爾-舍恩伯格在《大數(shù)據(jù)時代生活、工作與思維的大變革》中指出：“大數(shù)據(jù)的價值不再單純來源于它的基本用途，而更多源于它的二次利用?！薄按髷?shù)據(jù)時代，很多數(shù)據(jù)在收集的時候并無意用作其他用途，而最終卻產(chǎn)生了很多創(chuàng)新性的用途?！惫P者認(rèn)為大數(shù)據(jù)在教育教學(xué)中的應(yīng)用主要體現(xiàn)在科學(xué)化決策、精細(xì)化管理、個性化教學(xué)以及智能化評價方面，而這些方面都是體現(xiàn)教育現(xiàn)代化的核心技術(shù)指標(biāo)，直接決定了教育現(xiàn)代化的發(fā)展進(jìn)程。1.教育大數(shù)據(jù)推動教育科學(xué)決策傳統(tǒng)的教育決策制定常常缺少有效的數(shù)據(jù)科學(xué)分析，存在決策者以自己有限的理解、假想、推測為出發(fā)點，依據(jù)直覺或趨勢來制定政策，這種缺少數(shù)據(jù)分析依據(jù)的決策往往與實際情況相差甚遠(yuǎn)，而教育大數(shù)據(jù)正可以幫助解決這種不足。美國作為教育大數(shù)據(jù)的積極倡導(dǎo)者，利用教育大數(shù)據(jù)為美國政府、教育管理部門、學(xué)校與教師做出合理的教育教學(xué)決策提供了可靠的證據(jù)。整體上，美國建立了嚴(yán)格的教育問責(zé)制度，包括利用州教育問責(zé)系統(tǒng)（StateAccountabilitySystems）對各州教育發(fā)展情況進(jìn)行全方位評價，借助于學(xué)區(qū)級評價系統(tǒng)（District-levelEvaluationSystems）評價各學(xué)區(qū)、各學(xué)校的整體教育質(zhì)量。美國聯(lián)邦政府以及各州政府基于對教育大數(shù)據(jù)的分析結(jié)果評價各州或州內(nèi)學(xué)區(qū)的教育進(jìn)展水平，并以此作為教育投入以及教育政策制定的依據(jù)。例如，筆者深度訪問的伊利諾伊州就實施“學(xué)習(xí)報告卡”（https：//）系統(tǒng)，伊利諾伊州教育委員會每年發(fā)布年度報告，顯示了州以及每所學(xué)校和地區(qū)在實現(xiàn)教育目標(biāo)方面的進(jìn)展，還提供了學(xué)生和學(xué)校表現(xiàn)的完整情況，如圖1所示。在報告卡中還呈現(xiàn)每所學(xué)校的五要素調(diào)查情況（包含卓有成效的領(lǐng)導(dǎo)、團(tuán)結(jié)協(xié)作的教師、支持有力的環(huán)境、不斷進(jìn)取的教學(xué)、積極參與的家庭）、地區(qū)財政、學(xué)校財政、生均支出、平均班級人數(shù)、總上課天數(shù)、健康與保?。ㄆ骄恐苌象w育課的天數(shù)）等。類似伊利諾伊州的學(xué)習(xí)報告卡系統(tǒng)，加利福尼亞州為提高教學(xué)質(zhì)量，與一家從事教育研究開發(fā)的知名公司簽訂了對學(xué)生進(jìn)行數(shù)據(jù)驅(qū)動決策工具開發(fā)的合作協(xié)議。該協(xié)議涉及該州全部高校、高等教育管理者、在校的教師和學(xué)生，顯示了該州高等教育主管機構(gòu)為縮小學(xué)生成績差距、改善教育管理、提高整體教學(xué)質(zhì)量在標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù)連接和評價應(yīng)用方面做出的巨大努力。這些系統(tǒng)都基于教育大數(shù)據(jù)的分析來確定學(xué)校需要提升的關(guān)鍵領(lǐng)域、學(xué)生分班或安排相關(guān)學(xué)習(xí)支持服務(wù)、評價教師的教學(xué)質(zhì)量并提出教學(xué)方式變革計劃，為州、學(xué)區(qū)制定科學(xué)的教育決策，提供了有力的數(shù)據(jù)支撐。2.教育大數(shù)據(jù)促進(jìn)教育精細(xì)化管理大數(shù)據(jù)時代，教育者將更加依賴于數(shù)據(jù)和分析，而不是直覺和經(jīng)驗;同樣，教育大數(shù)據(jù)還將改變領(lǐng)導(dǎo)力和管理的本質(zhì)。服務(wù)管理、數(shù)據(jù)科學(xué)管理將取代傳統(tǒng)的行政管理、經(jīng)驗管理。技術(shù)不斷發(fā)展，教育數(shù)據(jù)挖掘與分析不斷深入，不僅要著眼于已有的確定關(guān)系，更要探尋隱藏的因果關(guān)系。利用大數(shù)據(jù)技術(shù)可以深度挖掘教育數(shù)據(jù)中的隱藏信息，可以暴露教育過程中存在的問題，提供決策來優(yōu)化教育管理，促進(jìn)精細(xì)化管理。當(dāng)然，要做到精細(xì)化管理，必須采集更為細(xì)致的數(shù)據(jù)，以便做出精準(zhǔn)分析。如在美國2500多所學(xué)校中得以廣泛應(yīng)用的Learnsprout系統(tǒng)。該系統(tǒng)能夠整合學(xué)生信息系統(tǒng)和學(xué)習(xí)管理系統(tǒng)的數(shù)據(jù)，對學(xué)生日常表現(xiàn)進(jìn)行監(jiān)測，通過構(gòu)建模型對學(xué)生綜合狀況進(jìn)行分析，并對管理和教學(xué)提出建議。剛才提到的伊利諾伊州實施的學(xué)生報告卡系統(tǒng)，包含了11000多個數(shù)據(jù)點，這些數(shù)據(jù)詳細(xì)描述了伊利諾伊州852個學(xué)區(qū)中的每一所學(xué)校的概況、學(xué)術(shù)進(jìn)步、學(xué)校環(huán)境、學(xué)生情況、教師情況、管理者情況、學(xué)校亮點等方面的內(nèi)容，通過科目、年份、年級或者人口統(tǒng)計（包含多種族、性別等）等字段進(jìn)行數(shù)據(jù)分析。如學(xué)習(xí)績效散點圖顯示的是某學(xué)校低收入家庭的學(xué)生在數(shù)學(xué)學(xué)科上獲得優(yōu)秀比例的情況與州其他學(xué)校的比較，可以通過選擇年份、學(xué)科或者某一類型的學(xué)生做進(jìn)一步的精細(xì)化數(shù)據(jù)分析，從而提出更好的教學(xué)建議。又如，普渡大學(xué)實施的課程信號系統(tǒng)（CourseSignals）。通過收集分析學(xué)生個體的基本信息和學(xué)習(xí)過程數(shù)據(jù)，通過大數(shù)據(jù)算法建立預(yù)測模型，判斷學(xué)生是否存在學(xué)習(xí)危機，如果判斷學(xué)生存在學(xué)習(xí)危機，系統(tǒng)將發(fā)出預(yù)警信號，并給予及時的干預(yù)指導(dǎo)。3.教育大數(shù)據(jù)變革學(xué)習(xí)方式大數(shù)據(jù)將變革現(xiàn)有學(xué)習(xí)方式，促進(jìn)個性化學(xué)習(xí)。對教師而言，大數(shù)據(jù)可揭示學(xué)生的特點，預(yù)測未來的表現(xiàn)，提供教學(xué)幫助，教師對教學(xué)過程的掌握從依靠經(jīng)驗轉(zhuǎn)向以教育數(shù)據(jù)分析為支撐。對學(xué)生而言，對于自己學(xué)習(xí)狀況的了解從模糊不清到心中有數(shù)，可以更好地認(rèn)識自我、發(fā)展自我、規(guī)劃自我。如美國紐約市教育部門實施的“一人學(xué)?！保⊿O1，SchoolofOne）項目，以學(xué)生為中心，搭建混合式網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)環(huán)境，滿足學(xué)生的個性化學(xué)習(xí)需求。通過采用大數(shù)據(jù)分析，對學(xué)生的學(xué)習(xí)基礎(chǔ)和歷史、之前的評估數(shù)據(jù)以及教師、人員和技術(shù)等進(jìn)行綜合算法分析，從而確定哪些課程最適合哪種類型的學(xué)生。然后，系統(tǒng)會為每位學(xué)生和教師生成一張個性化的課表，引導(dǎo)學(xué)生進(jìn)行不同方式的學(xué)習(xí)。4.教育大數(shù)據(jù)改變教育評價方式傳統(tǒng)的教育評價由于缺乏高效的數(shù)據(jù)采集分析工具，難以進(jìn)行多元量化評價。隨著信息技術(shù)的發(fā)展，尤其是大數(shù)據(jù)技術(shù)的普及，越來越多的學(xué)校正在嘗試通過多種渠道采集教育數(shù)據(jù)進(jìn)行多元評價。教學(xué)評價不再僅僅由靜態(tài)的考試成績和紀(jì)律表現(xiàn)等教師的主觀感受來決定，而由大量的數(shù)據(jù)感知得到更為公正客觀的評價。如舊金山的教師家長互動交流平臺（ClassDojo），用于幫助教師實時管理教學(xué)行為。在平臺上，每位學(xué)生都擁有自己的頭像，通過點擊學(xué)生的頭像，教師可以實時輸入學(xué)生的表現(xiàn)行為數(shù)據(jù)，包括參與、幫助他人、洞察、干擾、遲到和自定義行為。學(xué)生可以實時收到教師的反饋數(shù)據(jù)，如一個綠色徽章表示教師給予學(xué)生一次積極行為的反饋，而紅色徽章則用來標(biāo)記消極行為。教師可根據(jù)他們的行為適當(dāng)增減學(xué)生的分?jǐn)?shù)，同時也允許學(xué)生之間進(jìn)行行為評價，從而培養(yǎng)學(xué)生對適當(dāng)和不適當(dāng)行為的判斷，激發(fā)更好的行為。當(dāng)然，ClassDojo需要依靠教師人工點擊從而獲取課堂數(shù)據(jù)，這無疑增加了教師的工作量。隨著數(shù)據(jù)采集技術(shù)的改進(jìn)以及人工智能技術(shù)的加入，無感知數(shù)據(jù)采集將更為智能高效，是目前的發(fā)展趨勢。如中慶智課系統(tǒng)，將課堂教學(xué)過程實時錄制并將非結(jié)構(gòu)化的視頻數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)化，并在平臺上對課堂行為數(shù)據(jù)進(jìn)行輸出和分析，以期讓教師更了解自己的課堂和學(xué)生，學(xué)校更了解教師的教學(xué)水平，以便做出更精準(zhǔn)的評價和決策，如圖2所示。教育大數(shù)據(jù)建設(shè)建議與思考可以預(yù)見，隨著大數(shù)據(jù)在教育教學(xué)中的深入應(yīng)用，必將掀起區(qū)域及學(xué)校管理模式的革新、教學(xué)方式的創(chuàng)新以及學(xué)習(xí)評價模式的變革。當(dāng)然，大數(shù)據(jù)的應(yīng)用不會一蹴而就，一定是基于長期數(shù)據(jù)的積淀。筆者認(rèn)為當(dāng)前教育大數(shù)據(jù)建設(shè)需要重點關(guān)注以下幾點。（1）構(gòu)建完整的區(qū)域數(shù)據(jù)管理機制與保障體系。區(qū)域?qū)用嬉⒔逃I(lǐng)域大數(shù)據(jù)共享機制和數(shù)據(jù)治理的標(biāo)準(zhǔn)規(guī)范，并建設(shè)大數(shù)據(jù)基礎(chǔ)平臺，從技術(shù)和機制上做到能夠在盡可能短的時間內(nèi)完成對不同部門、不同領(lǐng)域的大數(shù)據(jù)匯集整合，解決目前“數(shù)據(jù)不可用、數(shù)據(jù)不夠用、數(shù)據(jù)不敢用、數(shù)據(jù)不會用”的問題。（2）學(xué)校建立完整的數(shù)據(jù)采集與應(yīng)用系統(tǒng)。學(xué)校層面建設(shè)信息系統(tǒng)時在考慮平臺功能的同時，一定要注重平臺本身的應(yīng)用數(shù)據(jù)記錄，建立完整的伴隨式數(shù)據(jù)采集體系，并重視在應(yīng)