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年夜数据若何助教育越发公允优质数据

大数据如何助教育更加公平优质

    本年的当局事情陈诉中指出:“施行年夜数据成长步履,增强新一代人工智能研发使用,在医疗、养老、教育、文明、体育等多范畴推进‘互联网+’。”以后,成长教育年夜数据已成为推进我国以后教育范畴深化鼎新和立异成长的战略抉择。

    党的十九年夜陈诉提出,致力让每个孩子都能享有公允而有品质的教育。在教育范畴施行年夜数据成长步履中,好的教育年夜数据怎么才气发掘进去,又该进行怎么的阐发处置惩罚?年夜数据怎么为教育助力使其越发公允优质?对此,记者对相干专家和从业职员进行了深刻采访。

    访谈嘉宾:

    戚万学 曲阜师范年夜学党委书记、中国教育年夜数据研讨院院长

    甘健侯 云南师范年夜学平易近族教育信息化教育部重点试验室常务副主任

    方海光 首都师范年夜学教育技能系传授、长途教育研讨所所长

    李  超 私塾在线总裁

    好的教育年夜数据怎么才气发掘进去

    记者:以后,“年夜数据”成了一个时兴名词。好的教育年夜数据是什么样?教育数据数目越多越好吗?

    戚万学:年夜数据之“年夜”,咱们一样平常懂得为“数目”范围之年夜,凡是数据样本量越年夜,越无利于对数据进行多维的聚类、聚合、堆积阐发,更无利于“扫描”和“透视”看似毫无价值、毫有关联数据之中的相干性、逻辑性直至纪律性,从而可以进行评估和趋向预测。年夜数据之“年夜”,另有一种懂得是处置惩罚技能的“年夜”。关于教育年夜数据而言,需求数据的不停累积和增多,同时也需求响应年夜数据发掘阐发技能不停进步。教育年夜数据的价值在于光顾助决议计划,一样平常而言,好的教育年夜数据要具有准确、完备、靠得住性、视觉化出现、存取性高档特性。

    甘健侯:教育年夜数据之“年夜”并非只是数目之年夜,更为强调的是数据蕴含的“价值”之年夜。本色上,教育年夜数据并不是越多越好。关于数据迷信家来说,紧张的不是获得最多的数据,而是看经由过程哪些数据可以得出真正有价值的成果。教育年夜数据大抵分为教授教养资源类年夜数据、教育教授教养办理年夜数据、教与学行为年夜数据、教育教授教养评价年夜数据四类。教育年夜数据并非包孕所无数据,由于教育运动历程中也会孕育发生年夜量有意义的“噪声”数据,需求按照教育的使用目的进行数据过滤和“洗濯”,为前期深度发掘和阐发做筹办。是以,好的教育年夜数据必然是迷信、主观、精确、有效的,要把数据与人的差同化无机联合起来。

    方海光:教育年夜数据并非越多越好,教育年夜数据要能办事教育成长、具备教育目的性,而非盲目地席卷统统数据。教育年夜数据因此营业使用导向为评判尺度的,即使用是查验教育年夜数据的独一尺度。好的教育年夜数据可以在晋升教育品质、增进教育公允、完成共性化进修、优化教育资源设置装备摆设、辅助教育迷信决议计划等方面阐扬紧张作用。

    记者:教育年夜数据富厚多样、品种单一,在海量的教育数据中,怎么发掘出好的教育年夜数据?

    戚万学:教育历程中每分每秒都在孕育发生年夜量富厚、庞大且多样的信息,这些信息必需颠末深刻的发掘才气转化成可以运用的教育数据。若何发掘教育年夜数据始终是摆在教育研讨者与当局背后的紧张课题,也是一个难题。好的教育年夜数据是凭仗数据发掘者敏锐的洞察力与先进的发掘技能来得到的。好的教育年夜数据必需有好的理念、好的问题意识、乏味的研讨设计,然后才是好的发掘技能。在数据发掘历程中,应该制止唯技能化和东西化偏向。

    李超:年夜数据发掘不克不及脱离教育理论,无论是在线教育照旧讲堂教授教养,咱们都不克不及为了抓数据而去抓数据,而要从切近西席的教授教养需求、知足学生的进修需求动身,真正以进修者为中心去获取年夜数据。非布局化的教育数据如图片文本,需求经由过程充实哄骗好此刻的信息技能手腕,经由过程人工智能、模式阐发、行为阐发的相识和认知迷信的成长、教育技能的最新理念,把它们转换成布局化的教育数据。更要害的是要可以或许把这些非布局化数据,经由过程模子在教育历程中去指示、光顾助西席以及指示整个体系开发,然后再去获取数据优化模子,经由过程往复的历程当前,可以真正完成迷信化指示。

    甘健侯:好的教育年夜数据需求对教育数据进行深度发掘。这个历程中需求综合运用数学统计、呆板进修、数据发掘和人工智能等多穿插范畴的技能和要领,对教育年夜数据进行处置惩罚和阐发。经由过程数据建模,发明进修者进修成果与进修内容、进修资源和教授教养行为等变量的相干关系,来预测进修者将来的进修趋向,增进进修者有用进修的发生。

    方海光:好的教育年夜数据也是紧张的教育资源之一。为使数据资源物尽其用,以后最需求的就是发掘可以或许增进共建共享的教育年夜数据。共建共享不只无利于加快教育年夜数据产物的使用和开发,也无利于下降老本优化体验。关于半布局化或非布局化的数据,可以接纳天然言语懂得、模式辨认等人工智能手腕进行信息抽取,还可以经由过程专家报酬地进行协同标签处置惩罚,如许可以将其转化为布局化数据。关于杂质较多的数据,可以在数据发掘时进行数据洗濯。关于及时孕育发生的数据可以应用主动获取效力优先的方式来收罗数据。

    富厚多样的教育年夜数据若何处置惩罚

    记者:在云存储和云计较的根蒂根基上,若何哄骗信息技能等手腕对非布局化和半布局化教育数据进行有用处置惩罚?

    戚万学:非布局化数据转化为布局化数据,是年夜数据孕育发生效率的紧张路径。常见的教育年夜数据,都长短布局化的类型,能间接进行数据阐发的布局化数据反而较少。举例而言,西席的教授教养视频、学生的功课等都属于非布局化的数据。要解决非布局化数据带来的浮薄战,就是哄骗信息技能进行数据转化。在数据阐发方面,今朝曾经有相称成熟的阐发方式,包孕传一切计学的回归阐发、种别阐发和决议计划树等,真侧面临的浮薄战反而是数据的洗濯及去敏的处置惩罚,要害是确保数据与数据孕育发生者之间的匿名性,即在颠末数据洗濯后,无奈经由过程数据去辨识出该数据所属者的信息。如斯,才气确保学生小我私家的信息不过流,切合一样平常教授教养及研讨的伦理守则。

    李超:在教育年夜数据的发掘和阐发上,在整个教育教授教养历程中,现有的手腕可以或许网络到的信息还不敷。在年夜量占领这些数据的时刻,咱们必然要哄骗人工智能或许最新的神经收集深度进修等技能,基于理论数据去进行处置惩罚总结和阐发,同时要把这些成果和总结阐发反哺到教育历程中去。

    甘健侯:教育数据的处置惩罚可分为教育数据的获取与抽取、教育数据的存储与办理、教育数据的阐发与发掘三个阶段。在云存储和云计较的根蒂根基上,传统关系数据库无论从描写能力上照旧从办理数据的范围上,都无奈应答非布局化和半布局化的数据办理要求,是以若何哄骗信息技能成立有用的非布局化和半布局化教育数据办理平台是要害。起首,针对半布局化和非布局化数据存储和阐发的需要,成立同一的数据模子。其次,哄骗云存储和云计较,构建漫衍式与并行处置惩罚模子和架构,撑持高度并行化与可扩大性,从而包管教育年夜数据的高效处置惩罚。再其次,撑持查询言语与数据可视化功效,知足用户对教育年夜数据进行拜候与阐发的接口需求,以晋升教育数据处置惩罚的有用性。

    方海光:今朝,人们对半布局化和非布局化数据的个别体现、一样平常性特性和基来源根基理尚不清楚,这些都需求经由过程多学科穿插来研讨和会商。然则,人们可用开源信息技能平台网络半布局化和非布局化数据。因为年夜数据所具备的半布局化和非布局化特色,基于教育年夜数据的数据发掘所孕育发生的布局化的“粗拙常识”(潜在模式)也伴有一些新的特性。这些布局化的粗拙常识可以被决议计划者的客观常识过滤处置惩罚并转化,天生半布局化和非布局化的智能常识。人类和数据的协同加工历程,反应了教育年夜数据研讨的新思绪。

    记者:在教育年夜数据的发掘及阐发处置惩罚上还面对哪些浮薄战?若何解决?

    甘健侯:教育自己是个庞大的体系工程,其布局很是庞大,触及教育教授教养资源、教育教授教养办理、教与学行为、教育教授教养评价等多方面的年夜数据,是以,教育年夜数据的发掘和阐发处置惩罚上还面对一些浮薄战:短缺同一的数据规范;布局性的教育年夜数据缺乏、数据阐发模子有待验证;非布局化的数据处置惩罚技能尚不可熟。对此,我的建议是,一是遵循顶层设计,制订同一规范;二是注重全历程多维度数据收罗,成立迷信精确的数据阐发模子;三是长于应用新要领和新东西,深化发掘模子、阐发要领与教育教授教养的交融。

    方海光:教育年夜数据最次要的问题是短缺响应的要领论指示。虽然很多黉舍和西席都可以或许意识到教育年夜数据的紧张性,但对其在教育傍边若何使用却并不清晰,是以才带来了数据收罗短缺周全性、数据阐发短缺针对性、成果使用短缺有用性等问题。是以,咱们应组织教育学、办理学、计较机迷信、数据统计学等多学科的研讨职员建立专门的教育年夜数据研讨机构,集中上风力气破解教育年夜数据使用推广历程中存在的热门、难点问题,同时联合教育成长的战略需要,开展前瞻性研讨,使其成为国度教育年夜数据成长的智库。

    年夜数据怎么助力因材施教

    记者:年夜数据对进修历程和教授教养反馈带来了哪些转变?可认为共性化教育供给哪些光顾助?

    戚万学:年夜数据的过细性以及精准性,使得西席和其余教育事情者可以深刻地相识与掌握学生的进修历程。西席可以经由过程年夜数据中每个学生进修轨迹的阐发,联合他们的共性特色,阐发其奇特的进修需要,在收集教授教养体系的光顾助下推送合适每个学生成长的进修质料或进修建议,开展因材施教。可以说,年夜数据具备增进西席从教授教养者向指示者脚色改变的潜能。

    甘健侯:年夜数据对进修历程和教授教养反馈次要带来了以下转变:第一,造成数据驱动教授教养范式。年夜数据技能可以全程记载进修者的进修历程,深度发掘数据面前反应的教授教养意义与价值,并以可视化的方式清楚出现,从而有用撑持西席精准地“教”,进而指示学生更精益地“学”。第二,年夜数据技能转变了教授教养的反馈方式、反馈情势和反馈路径,使教授教养反馈更具备精确性、时效性、历程性、周全性、智能化和迷信性。第三,使基于年夜数据的进修阐发技能成为教育技能的新范式,存眷每个进修者的共性成长,完成真正意义上的共性化进修,促使教育回归素质。

    方海光:在教育年夜数据的撑持下,西席慢慢由教授教养者改变为光顾助每个学生共性化进修与成长的指示者。传统的进修办理体系将进级为智慧进修平台,可以或许连续收罗进修者的进修行为数据,并进行智能阐发,依据进修者模子推送合适的进修资源,精确诊断、评估进修历程与成果,给进修者供给最合适的进修建议,完成每个学生的共性化成长,这从底子上进步了进修后果。

    李超:有了年夜数据的撑持,咱们转变了已往传统的西席和学生之间交互的方式,把整个交互历程变得越发及时有用,让本来不敢措辞的学生可以或许揭橥不雅点,西席也可以或许时候掌握讲堂的进展。咱们在共性化教育范畴做了年夜量致力,包孕混淆式教授教养、在线教育与讲堂教授教养之间若何有用毗连起来等,光顾助西席给远方的学生供给有用指示,同时给学生之间进行有用的交流供给充实的东西。

    记者:教育年夜数据与以后人们常说的数字教材、智慧校园、智慧讲堂之间是什么样的关系?年夜数据在进步教育品质方面可以起到哪些增进作用?

    李超:教育年夜数据和数字教材、智慧校园、智慧讲堂之间的关系,实在是互为叠加、互为增补、互为反哺的。数字教材是从教育理论中造成的数字化教材,经由过程数字化教材,年夜量的进修数据和学生行为可以被收罗到。智慧讲堂现实上是在数字教材设计上,联合了传统和在线讲堂的最佳理论。智慧讲堂越发有用地支撑了咱们获取数据和使用数据。智慧校园实在是一个更年夜的规模,可以或许让学生在进修和糊口等各个方面经由过程数字平台进行毗连。所有这些年夜数据都是数据撑持,支撑黉舍更好地为学生供给优越的教授教养体验办事。

    方海光:教育年夜数据是成长智慧教育最紧张的根蒂根基,是完成智慧教育的数字教材、智慧校园和智慧讲堂使用的紧张支撑手腕之一。教育年夜数据是智能化进修情况的根蒂根基,更是完成智能教育的年夜体系、年夜平台、年夜资源的紧张特性之一,将是我国教育信息化2.0的凸起使用。教育年夜数据对数字教材的价值是完成了教材、课程和讲堂的领悟,使得三方面使用完成了一体化。教育年夜数据对智慧校园的价值是完成了学生多使用场景的毗连,使得学生的进修、康健、糊口、文娱和共性发展毗连在一路。教育年夜数据对智慧讲堂的价值是完成讲堂信息的闭环反馈,经由过程数据评价反馈,让每个学生经由过程差别进修途径更靠近进修方针。

    记者:年夜数据在进步教育品质方面,还面对哪些浮薄战?若何应答?

    甘健侯:要想真正阐扬年夜数据在教育范畴的使用程度,增进教育品质的晋升,一方面要在正确的理念撑持下使用年夜数据,包管数据获取渠道越发多元化和更流通,另一方面要增强年夜数据人才的造就,鞭策教育年夜数据技能的研发与使用。造就一批理解年夜数据,具备年夜数据网络、处置惩罚和阐发年夜数据技术,而且长于研讨年夜数据、深挖年夜数据的人才,这关于教育年夜数据成长至关紧张。

    方海光:隐衷和伦理品德限定是教育年夜数据使用历程中不成逃避的问题。教育机构在将学生的小我私家教育记载数据交付给第三方机构用于教育数据发掘和进修阐发使用开发的时刻,必需注意规避响应的政策和法令划定,也要制止第三方未经受权将教育年夜数据作为资源进行贸易行为。别的,经由过程教育数据发掘和进修阐发所作出的预测和保举,将会年夜年夜增长学糊口动的通明性,这也将会带来一系列的社会伦理品德问题,值得相干研讨和教育机构器重。

    年夜数据怎么鞭策教育平衡成长

    记者:年夜数据在增进教育平衡成长方面可以起到什么样的作用?

    戚万学:教育年夜数据是增进教育平衡成长的紧张力气和有用路径。年夜数据在增进教育平衡成长方面年夜有可为:一是借助年夜数据技能推进教育资源共享,冲破教育资源区域、城乡等成长不平衡的近况,慢慢完成教育资源设置装备摆设平衡成长;二是借助年夜数据技能,增强教育欠发财地域教育信息化建设;三是经由过程年夜数据技能助力教育决议计划,完成教育“精准扶贫”。

    李超:教育年夜数据现实上是教授教养与进修历程体验的最佳教授教养总结,也是对变化着的进修者的需要不停地进行形象和总结优化的历程。以是,教育年夜数据的使用关于增进教育平衡成长有很是明显的作用。例如,私塾在线和清华年夜学在线教育办公室配合推出的雨讲堂,此刻应用的课件实在就是整合了优秀西席在讲堂中的教授教养理论,可以使更多的人、更多的讲堂来应用。而更多的人在应用雨课件的历程中孕育发生的数据,又可以支撑西席更好地优化课程。

    甘健侯:教育年夜数据既有共时的也有历时的。共时数据指的是在统一时期所得到的年夜范围数据,好比统测、中考分数或许教育财务拨款出入漫衍等,将班级或许黉舍的繁多数据与总体数据均量进行比力,可以越发周全地出现班级和黉舍的教育品质、教育投入等环境。更紧张的,对数据进行相干阐发可以或许更好地发明教育纪律,并光顾助相干政策的制订,进而推进教育平衡。历时数据指的是针对统一指标在差别时期的数据不雅测,好比统一个学生英语学科的日常平凡成就和期末成就的所无数据,从小学到年夜学的数据等,这些数据可以或许光顾助西席针对学生个别更好地制定进修规划,其焦点要义就是完成对学生个别的教育平衡。

    方海光:使用教育年夜数据技能,可以精确驾驭区域教育成长静态和影响其平衡成长的要害要素,周全推进区域教育的平衡成长。此外,还可以经由过程教育年夜数据完成跨营业的共享和优化,完成高位的资源优化后果。经由过程成立持续的轨制化的区域教育成长数据收罗机制,可以周全跟踪相识所有学生的在校进修环境以及结业后的事情环境,进而越发主观地评估区域教育品质,按照评价成果静态调解区域教育系统,好比业余调解、课程规划调解、造就方式的调解等,完成教育与社会需要之间越发无缝的对接,光顾助每一个学生得到乐成。

    记者:教育年夜数据在增进教育平衡成长方面,还面对哪些浮薄战?

    方海光:我国今朝年夜数据相干的技能资源还略显单薄,区域间技能资源漫衍不均,许多处所教育机构短缺须要的年夜数据使用的根蒂根基举措措施建设。例如,有些黉舍没有学生信息体系、在线教育平台,也就无奈为教育数据发掘和进修阐发供给根蒂根基数据,这将是我国在年夜数据教育使用方面所面对的首要问题。

    戚万学:以后面对的坚苦是,现有技能无奈应答海量的教育年夜数据,而且短缺同一的年夜数据技能尺度。部门地域和黉舍办学思惟、办理理念等较为关闭,对本身掌握的数字化教育资源不肯意开放共享。并且,以后短缺同一的资源共享平台,短缺同一的分配和办理,在年夜数据常识产权掩护方面的立法也绝对滞后。

    甘健侯:教育年夜数据的重中之重是出台教育年夜数据的同一尺度,规范所有教育数据办理平台都必需供给的数据指标。除了以往的年关统计数据外,还应该存眷进修历程中的详细数据。有了同一尺度,各区域教育年夜数据办理平台可以有用对接相干数据,完成数据间的跨平台交融。同时,因为短缺教育年夜数据相干技能人才,还应加速教育年夜数据相干人才的造就进程。

责任编纂:贾巍


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