京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
现代学校决策,请用大数据_数据分析师考试
大数据时代的到来,为提高校长决策科学化水平,提供了良好的解决视角。大数据,指的是伴随互联网、社交网络、云计算等信息技术的迅猛发展,而产生的海量数字化以及非结构化或半结构化为特征的数据集。大数据作为一项颠覆性的技术革命,不仅成为影响政治、经济、社会和文化的重要因素,更对教育改革与创新产生直接而深远的促进作用。
当前,中国的基础教育正处于深化改革、加快发展的关键时期。巨大的历史性使命,错综复杂的教育情境,将承担基础教育改革具体任务的中小学推到了风口浪尖。怎样做一个立于潮头的前行者,是摆在所有中小学校长面前的任务,也是对中小学校长决策水平的考验。大数据时代的到来,为提高校长决策科学化水平,提供了良好的解决视角。大数据,指的是伴随互联网、社交网络、云计算等信息技术的迅猛发展,而产生的海量数字化以及非结构化或半结构化为特征的数据集。大数据作为一项颠覆性的技术革命,不仅成为影响政治、经济、社会和文化的重要因素,更对教育改革与创新产生直接而深远的促进作用。具体从大数据对中小学校长决策科学化的作用来说,表现在大数据的理念和统计思维对校长决策科学化的影响和挑战等方面。
海量和多样化的信息基础
在传统的小数据时代中,决策信息来源面窄,一致性倾向高。近期进行的江苏省中小学校长决策力调查结果显示,72.2%中小学校长或根据上级教育管理部门要求,或根据个人经验和直觉做出决策。43.3%的被调查校长选择了在做决策时依据上级的指导意见,28.9%的校长选择依赖于自己的教育经验。而大数据理念更倾向于利用新的多种类型的数据获取信息,以数据为基础进行研究并做出决策。大数据的特点不仅在于海量数据,更在于数据类型和表现形式多样化,包括调查数据、网络日志、音频、视频、图片和地理位置等。
大数据根据来源可以分为三种类型:第一种是科研数据。从校长决策的信息源角度来说,教育学、心理学以及交互的生理学、脑科学等学科的研究,产生了越来越多的教育及相关信息数据,被广泛分享在网络上,为我们的决策提供了科学依据。例如,脑科学的大量研究数据证明,动作和操作为人类提供了认识事物和社会环境的机会,并在解决问题的过程中使人类获得新的经验。这些会诱发大脑中新树突和突触的形成,同时促进神经环路的修饰和使用频率的增加,促进大脑内信息的输入和储存,从而促进大脑的发育。这些大数据将使校长们在进行校本课程决策时更加科学。第二种数据是互联网数据。比如说自媒体中的博客、微博、微信及跟随其后的相应评论,以及驱动产生的搜索数据。这些数据的产生没有明确的规律,但是这些数据对了解民意非常重要。近些年,江苏省在教育决策中,正是基于普通群众关心的教育热点问题,加快发展普惠性学前教育,提供学前教育公共服务资源,实现了普惠性幼儿园全覆盖。
第三种数据来源是感知数据。进入移动互联网时代后,移动平台的感知功能和基于位置的服务普及,产生了大量感知数据,如城市视频监控的流媒体数据以及手机用户的使用数据。像一些外来务工人员较多的地区,这些数据将为教育部门和校长们进行特色课程设计,为外来务工人员随迁子女心理关爱等方面的决策提供参考依据。
教育宏观层面和微观层面的实践均证明,基于教育大数据的决策,更为客观、科学、合理和有效。
公正和透明化的方案选择
早期,校长决策中最被诟病的一点就是决策的民主程度和专业化程度不高。其实,这是同一个问题的两个表现,另一个表现就是在决策过程中是由主要领导说了算。这种决策结果往往受校长们个人知识、经验、教育智慧等影响较大,有时会导致决策效率低下。在江苏省中小学校长决策力调查中,有29.4%的被调查校长表示,虽然会召开教师大会,但在做决策时仍然是以领导班子的决定为主。只有8.7%的被调查校长表示,在进行重大教育管理决策时,会邀请第三方专家进行论证。
怎样将大数据运用于推进校长决策民主性、公正化的进程,从而使校长决策更加科学合理?由经济合作与发展组织发起和组织的“国际学生评估项目”给予我们一定的启示。
“国际学生评估项目”宗旨之一,就是为各国教育决策提供第三方的客观数据方案。成立以来,该项目就将重点放在大数据分析上,通过数据挖掘去发现与学生学习表现相关的学生背景特征和校内外学习经历,以及表现优秀的学生、学校和教育系统的特征。同时,该项目还在网上提供了相应的基于大数据的分析工具。凭借这个工具,每个学校都可以把自己学校与世界上任何地方的其他学校进行比较。
该项目实施以来,获得了欧美不少中小学的关注,这些学校也从中受益。这些校长表示,这个项目不仅让他们在决策时接受到了第三方的客观数据及方案帮助,更使得学校教师、学生家长以及社区资源,开始把他们自己视为学校管理与教学的参与者,而不再是被动的观众身份。这些主体不断投入到教育决策中来,为校长进行决策时,带来了更多民主的、创造性的方案选择。
思维和手段创新的监控评估
校长决策效果检测的应然,就是通过对决策的实际结果和理想结果之间的比较,以及对是否实现了预期目标所进行的分析和判断。但由于教育对象的特殊性,更应该从校长决策实施开始起,就要进行有效的监控和评估,对出现的问题或产生的偏差,进行合理的调整和改进。在被调查的江苏省中小学校长中,62.1%校长表示会在决策实施起步阶段就进行监控和评估,但只有10.8%的校长能够明确进行监控和评估的手段。而大数据,则为我们实现有效的监控和评估提供了思维创新和工具创新。
从思维创新的角度来说,我们传统的分析问题方法是取样分析,从特定偏好找寻事物间的因果关系。而大数据使教育所收集的数据越来越多元化、多层次化和非结构化。这样,就可以分析与某事物相关的所有数据,而不是依靠分析少量的数据样本;我们乐于接受数据的纷繁复杂,而不再追求精确性。我们的思想发生了转变,不再探求难以捉摸的因果关系,转而关注事物的相关关系。这些转变将改变我们理解、监控和评估决策效果的方法。最终,我们用大数据不以牺牲教育事物与对象的复杂性为代价的理念,来换取决策的最终科学性和有效性,以更加全面和真实地反映教育背景过程和结果。
同时,大数据的各项存储和挖掘工具,为校长决策科学性的效果监控和评估,提供了手段创新。以美国全国教育进展测评项目为例,该项目对全国中小学的阅读、数学、写作、科学、历史、地理、公民教育等学科,以及家庭、社区和学校对学生成绩影响等非智力因素进行了全面测评。近五十年的测评数据积累,不仅使资源需求者直观地看到美国基础教育的整体状况,不同群体的成绩和群体之间的成绩差距,以及学生成绩的发展过程和变化趋势,还能使得中小学校长能够利用这个测评工具,进行自身决策科学性和有效性的监控和评估。
当然,大数据时代对于许多奋战在中国基础教育一线的中小学校长来说,还是个比较新的事物。在参与江苏省中小学校长决策力调查的校长中,只有2.9%的校长听说过大数据,但对于大数据怎么在教育特别是学校决策中应用,他们表示茫然。
究其原因,除了大数据概念较新外,应用起来的困难主要表现在三个方面:一是大数据数量庞大,时效性相对短暂,如果没有开发出有效的挖掘工具,将会使人迷失在海量数据中,无从下手。二是社会科学大数据特别是教育领域内的大数据发展,远远滞后于经济大数据,对教育类大数据的研究和利用的投入则较少。三是教育类大数据存在结构性缺陷,关键数据依然数量严重不足,国外教育大数据占比重过多。
但我们依然相信,在我国教育发展过程中,这些只是阶段性的困难。今天,大数据已经开始深刻改变人类社会的生产与生活方式,也必定会改变教育的改革与发展。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在数字化运营中,“凭感觉做决策” 早已成为过去式 —— 运营指标作为业务增长的 “晴雨表” 与 “导航仪”,直接决定了运营动作 ...
2025-10-24在卷积神经网络(CNN)的训练中,“卷积层(Conv)后是否添加归一化(如 BN、LN)和激活函数(如 ReLU、GELU)” 是每个开发者都 ...
2025-10-24在数据决策链条中,“统计分析” 是挖掘数据规律的核心,“可视化” 是呈现规律的桥梁 ——CDA(Certified Data Analyst)数据分 ...
2025-10-24在 “神经网络与卡尔曼滤波融合” 的理论基础上,Python 凭借其丰富的科学计算库(NumPy、FilterPy)、深度学习框架(PyTorch、T ...
2025-10-23在工业控制、自动驾驶、机器人导航、气象预测等领域,“状态估计” 是核心任务 —— 即从含噪声的观测数据中,精准推断系统的真 ...
2025-10-23在数据分析全流程中,“数据清洗” 恰似烹饪前的食材处理:若食材(数据)腐烂变质、混杂异物(脏数据),即便拥有精湛的烹饪技 ...
2025-10-23在人工智能领域,“大模型” 已成为近年来的热点标签:从参数超 1750 亿的 GPT-3,到万亿级参数的 PaLM,再到多模态大模型 GPT-4 ...
2025-10-22在 MySQL 数据库的日常运维与开发中,“更新数据是否会影响读数据” 是一个高频疑问。这个问题的答案并非简单的 “是” 或 “否 ...
2025-10-22在企业数据分析中,“数据孤岛” 是制约分析深度的核心瓶颈 —— 用户数据散落在注册系统、APP 日志、客服记录中,订单数据分散 ...
2025-10-22在神经网络设计中,“隐藏层个数” 是决定模型能力的关键参数 —— 太少会导致 “欠拟合”(模型无法捕捉复杂数据规律,如用单隐 ...
2025-10-21在特征工程流程中,“单变量筛选” 是承上启下的关键步骤 —— 它通过分析单个特征与目标变量的关联强度,剔除无意义、冗余的特 ...
2025-10-21在数据分析全流程中,“数据读取” 常被误解为 “简单的文件打开”—— 双击 Excel、执行基础 SQL 查询即可完成。但对 CDA(Cert ...
2025-10-21在实际业务数据分析中,我们遇到的大多数数据并非理想的正态分布 —— 电商平台的用户消费金额(少数用户单次消费上万元,多数集 ...
2025-10-20在数字化交互中,用户的每一次操作 —— 从电商平台的 “浏览商品→加入购物车→查看评价→放弃下单”,到内容 APP 的 “点击短 ...
2025-10-20在数据分析的全流程中,“数据采集” 是最基础也最关键的环节 —— 如同烹饪前需备好新鲜食材,若采集的数据不完整、不准确或不 ...
2025-10-20在数据成为新时代“石油”的今天,几乎每个职场人都在焦虑: “为什么别人能用数据驱动决策、升职加薪,而我面对Excel表格却无从 ...
2025-10-18数据清洗是 “数据价值挖掘的前置关卡”—— 其核心目标是 “去除噪声、修正错误、规范格式”,但前提是不破坏数据的真实业务含 ...
2025-10-17在数据汇总分析中,透视表凭借灵活的字段重组能力成为核心工具,但原始透视表仅能呈现数值结果,缺乏对数据背景、异常原因或业务 ...
2025-10-17在企业管理中,“凭经验定策略” 的传统模式正逐渐失效 —— 金融机构靠 “研究员主观判断” 选股可能错失收益,电商靠 “运营拍 ...
2025-10-17在数据库日常操作中,INSERT INTO SELECT是实现 “批量数据迁移” 的核心 SQL 语句 —— 它能直接将一个表(或查询结果集)的数 ...
2025-10-16