大數據時代思維方式對教育的啟示

時間：2017-08-14 14:16:00 卓洵1114由分享

　　大數據時代的思維方式不僅對企業有著幫助和啟示，對教育也有啟示。今天學習啦小編為大家帶來了大數據時代思維方式對教育的啟示，一起來看看吧!

　　大數據時代思維方式對教育的啟示

　　1.為個性化教育指引實踐方向

　　國際個性化教育協會(InternationalPersonaliza-tionEducationAssociation，簡稱IPEA)將個性化教育定義為：“為受教育者量身定制教育目標、教育計劃、教育培訓方法、輔導方案并加以執行，組織相關專業人員為受教育者提供學習管理策略和知識管理技術以及整合有效的教育資源，幫助受教育者突破生存限制，實現自我成長、自我實現和自我超越。”

　　隨著時代對人才需求的日趨多樣化，社會呼吁一種教育理念，能夠培養出更多富有個性和創新精神的人才、并使之適應未來信息化和知識化社會的變革和發展。在此背景下，個性化教育在國內外教育界成為一個備受熱議的話題：英國政府在《2020愿景》中提出應確保每一位學生不受種族、性別和家庭背景的限制，接受平等的受教育機會;[4]我國政府2010年頒布的《國家中長期教育改革和發展規劃綱要(2010-2020年)》中提出：“關注學生不同特點和個性差異，發展每一個學生的優勢潛能。”[5]要為學生構建個性化教育環境，根據學生的實際學習步調和學習情況開展有針對性的學習指導，使其真正融入學習過程中，這就需要對學生已有的學習準備、能力、興趣和天分、學習風格等進行評估。由于缺乏獲取和分析信息的手段和方法，也即缺乏對受教育者的特點和個性差異的了解，我們無法為其提供促進學業成績和情感溝通的支持性學習環境。卡耐基·梅隆大學(CarnegieMellonUniversity)教育學院簡介中寫道：“不得不承認，對于學生，我們知道得太少”。[6]這個在傳統數據時代使教育者備受困擾的難題，如今出現得以改善和解決的技術和思路。大數據時代思維式具有強烈的個性化特點，在商業領域得以推廣的個性化服務，在教育領域也存在同樣的實踐環境;同時，大數據時代思維方式的前瞻性特點，為教育領域中個性化預測的開展提供了思路。

　　在大數據時代，學生在學習和生活的過程中留下一串串數字碎片，如課程選擇、在線學習、互動和反饋、網絡社交行為、校園卡的使用等等，這些數據被整合、挖掘和分析，學習者的行為模式將得以揭示。無論是奧斯汀佩伊州立大學基于“學位羅盤)”系統的個性化課程評估，還是鳳(Degree Compass凰城大學和里奧薩拉多學院基于關鍵因素分析的輟學行為預警系統，或是亞利桑那州立大學通過挖掘Facebook 頁面數據提供的個性化學習體驗，以及華東師范大學通過校園卡記錄開發的“家庭經濟困難學生預警系統”，都是將大數據思維運用于個性化教育的嘗試和實踐。大數據時代個性化的思維方式能夠幫助教育研究者重新審視學生的需求，通過高新技術和細致分析找到適切的課程、課堂、教師、校園，從而實現真正意義上的個性化教育。

　　2. 為教育決策提供科學依據

　　教育決策的制定必須從實際出發，綜合運用現代科學的新成果和先進的技術手段，在科學預測的前提下，切實把握教育對象的變化規律和條件，為實現特定的目標，從多種預選方案中作出優化抉擇，以獲得最佳的或滿意的經濟效果和社會效果。[7]對教育決策信息的采集、整理和分析，是進行教育規劃和決策的客觀依據。缺乏或脫離監測教育發展和支持教育決策的數據，是導致決策質量水平較低甚至失誤的重要原因之一。

　　教育決策信息較為復雜：教育輸入信息包括學生入學程度、學生的社會經濟背景、學校社區資源的實際投入等;教育過程信息包括教師素質、教學方法與班級實務等;教育輸出信息包括學生的學習成果、教師的培訓質量等。這些信息大多具有潛在隱藏的特征，加之獲取成本較大等因素的制約，往往難以全準確地把握。有些教育機構收集了不少教育活動面、

　　的基本數據，卻缺乏有效地利用和解釋這些信息以幫助決策制定的思路和方法;其他一些教育機構，因為得到反饋信息的時間間隔過長而不得不中止信息的收集。即便如此，最終收集到的片面數據和局部數據仍有可能遭到擱置，甚至由于潛在價值得不到發掘而丟棄，最后教育決策者僅憑手頭現有的信息作出判斷，導致了“拍腦袋”的即興決策。

　　與傳統數據時代相比，大數據環境下教育決策及時性還是可利用性信息的把握，無論是在全面性、等方面都具備大幅提高的條件和手段。其中，條件源于大數據本身的特性：全面性和及時性體現在數據的豐富來源渠道及自動追蹤和留存學習行為的功能之上，可利用性指的是大數據不存在物理設施般的折舊和貶值、能夠不斷釋放隱藏價值;手段意指在大數據時代思維方式指導下對大數據特性的運用：大開放性的特點，能夠數據時代思維方式具有綜合性、啟發教育決策者從多角度、多層面、全方位地利用教育決策信息，思維方式同時兼顧敏捷性，要求教育決策者對海量數據保持高度的信息敏感性，迅速有效地發揮大數據的價值功能。教育大數據有對整個教育活動運行情況監測的功能，有助于教育決策者及時發現問題、解決問題，從而更好地對教育系統進行調控，修改和制定更加切合實際情況的決策;可以通過對不同階段數據的分析，尋找教育發展變化的規律，以便對未來可能發展的趨勢或可能出現的問題進行預測;通過數據的收集、分析和整理將教育現象量化，以定性和定量結合的方式呈現教育結果，方便教育決策者了解教育系統的特征，評估教育發展的進程，以此對教育發展做出更有價值、科學的決策。大數據時代的教育不再是依靠理念和經驗傳承的社會科學學科，而教育決策也將相應地轉變為實證科學中的一個具體問題。

　　3. 為教育評價拓展新的思路

　　教育評價是根據一定的教育價值觀或教育目標，運用有效的評價技術和手段，通過系統地搜集信息資料和分析整理，對教育活動滿足教育主體需要的程度作出的價值判斷活動。

　　創造性思維是大數據時代思維方式的特性之一，表現為在思維活動中突破原有的框架，開拓新領域、確立新決策的思維過程。從信息活動的角度看，創造性思維是一種實現信息量增殖的思維活動。在實施教育評價的過程中，大數據時代思維方式的創造性主要體現為對思維工具即大數據其價值的理解和功能的駕馭上。作為現代教育研究的重要課題之一，教育評價正呈現出幾大轉變趨勢，大數據時代思維方式為相關實踐的開展提供了嶄新的思路：其一，形成發展性教育評價觀，強調以教育評價對象的主體性發展為目的，從學生的需要出發，重視學習過程、學習體驗和師生交流。這就需要及時有效地把握學生日常學習過程中的表現、所取得的成績以及所反映出的情感、態度、策略等方面的發展。如何獲取產生于課堂的過程、作業的過程、師生或生生互動過程之中的相關信息，是實現發展性教育評價的一大難題。以互聯網與移動互聯網作為載體，各式電腦和移動終端無時無刻不在記錄關于人的思考、決策與行為。大數據有能力關注每一個教育評價對象在每時每刻的學習活動中產生的微觀表現，如激發提問的教學內容、重復審題和修正答案的次數、視線停留在教師身上的時間、合作學習討論的頻率等等。尤為重要的是，這些數據是在特定觀測技術與設備的支持下悄然進行的，學生不愿在實驗情境下表現出來的行為也將得到完整的呈現。學生的日常學習與生活不受影響，因此數據也更為真實自然。其二，擴大教育評價范圍，強調教育評價對象不僅限于學生，還應涵蓋諸如課程、教師、學校等對教育活動有重大影響的內容。大數據的數據儲備和技術理念使實現包括學生評價、教師評價、學校評價、區域教育發展評價、課程等眾多評價對象的綜合評價模式成為可能。其三，反思對成績的片面追求，強調測試分數絕不等同于物理測量單位的直觀含義，在教育評價中平均分、排名等)加不能僅憑簡單的數字(如原始分、以解讀。這與大數據思維中對“數字”和“數據”差異的理解不謀而合。

　　大數據思維的4V

　　1、大數據的量，數據量足夠大，達到了統計性意義，才有價值。筆者看過的一個典型的案例就是，例如傳統的，收集幾千條數據，很難發現血緣關系對遺傳病的影響，而一旦達到2萬條以上，那么發現這種影響就會非常明顯。那么對于我們在收集問題時，是為了發現隱藏的知識去收集數據，還是不管有沒有價值地收集，這還是值得商榷的。其實收集數據，對于數據本身，還是可以劃分出一些標準，確立出層級，結合需求、目標來收集，當然有人會說，這樣的話，將會導致巨大的偏差，例如說喪失了數據的完整性，有一定的主觀偏向，但是筆者以為，這樣至少可以讓收集到的數據的價值相對較高。

　　2、大數據的種類，也可以說成數據的維度，對于一個對象，采取標簽化的方式，進行標記，針對需求進行種類的擴充，和數據的量一樣，筆者認為同樣是建議根據需求來確立，但是對于標簽，有一個通常采取的策略，那就是推薦標簽和自定義標簽的問題，分類法其實是人類文明的一大創舉，采取推薦標簽的方式，可以大幅度降低標簽的總量，而減少后期的規約工作，數據收集時擴充量、擴充維度，但是在數據進入應用狀態時，我們是希望處理的是小數據、少維度，而通過這種推薦、可選擇的方式，可以在標準化基礎上的自定義，而不是毫無規則的擴展，甚至用戶的自定義標簽給予一定的限制，這樣可以使維度的價值更為顯現。

　　3、關于時效性，現在進入了讀秒時代，那么在很短的時間進行問題分析、關聯推薦、決策等等，需要的數據量和數據種類相比以前，往往更多，換個說法，因為現在時效性要求高了，所以處理數據的方式變了，以前可能多人處理，多次處理，現在必須變得單人處理、單次處理，那么相應的信息系統、工作方式、甚至企業的組織模式，管理績效都需要改變，例如筆者曾經工作的企業，上了ERP系統，設計師意見很大，說一個典型案例，以往發一張變更單，發出去工作結束，而上了ERP系統以后，就必須為這張變更單設定物料代碼，設置需要查詢物料的存儲，而這些是以前設計師不管的，又沒有為設計師為這些增加的工作支付獎勵，甚至因為物料的缺少而導致變更單不能發出，以至于設計師工作沒有完成，導致被處罰。但是我們從把工作一次就做完，提升企業的工作效率角度，這樣的設計變更與物料集成的方式顯然是必須的。那么作為一個工作人員，如何讓自己的工作更全面，更完整，避免王府，讓整個企業工作更具有時間的競爭力，提高數據的數量、種類、處理能力是必須的。

　　4、關于大數據價值，一種說法是大數據有大價值，還有一種是相對于以往的結構化數據、少量數據，現在是大數據了，所以大數據的單位價值下降。筆者以為這兩種說法都正確，這是一個從總體價值來看，一個從單元數據價值來看的問題。而筆者提出一個新的關于大數據價值的觀點，那就是真正發揮大數據的價值的另外一個思路。這個思路就是針對企業的問題，首先要說什么是問題，筆者說的問題不是一般意義上的問題，因為一說問題，大家都以為不好、錯誤等等，而筆者的問題的定義是指狀態與其期望狀態的差異，包括三種模式，

　　1)通常意義的問題，例如失火了，必須立即撲救，其實這是三種模式中最少的一種;

　　2)希望保持狀態，

　　3)期望的狀態，這是比原來的狀態高一個層級的。

　　我們針對問題，提出一系列解決方案，這些解決方案往往有多種，例如員工的培訓，例如設備的改進，例如組織的方式的變化，當然解決方案包括信息化手段、大數據手段，我們一樣需要權衡大數據的方法是不是一種相對較優的方法，如果是，那么用這種手段去解決，那么也就是有價值了。例如筆者知道的一個案例，一個企業某產品部件偶爾會出現問題，企業經歷數次后決定針對設備上了一套工控系統，記錄材料的溫度，結果又一次出現問題時，進行分析認為，如果工人正常上班操作，不應該有這樣的數據記錄，而經過與值班工人的質詢，值班工人承認其上晚班時睡覺，沒有及時處理。再往后，同樣的問題再沒有再次發生。