京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
大数据让我们前所未有的方式和观点,看到究竟什么有用、什么没用,以前不可能观察到的种种学习阻碍,现在有办法一一化解,大幅改善学生的学习成效,颠覆传 统教学模式,造福更多学子。课程可以依据学生个人的需求做调整,真正做到因材施教,因为教师可以透过学生在线上学习时不经意的行为来判断成效、调整教学内 容和顺序,以及多次复习会造成学习瓶颈的困难观念,甚至即时因应学生的反应而出招等等。教师的工作不会被教学网路和影片取代,而会变得更有效益、也更有 趣,因为能够更专注针对学生作个人化的指导。
他们也认利用大数据分析,学校领导者和政府决策官员,也能用更低的成本提供更多教育机会,这些正是减少社会贫富差距、让社经阶层流动的重要因素;社会大众 也能够知道「学习」应当是怎么一回事,打破教育主管机关和学校的垄断地位,从而让教育的本质和体制彻底翻转。他们主张,大数据时代正是不断学习的时代、翻 转教育的时代!
不过大数据的应用是双面刃,我们可能会把相关性误判为因果,而且如果学生的个资无法被保护,其旧学习歷程被曝光,可是会影响日后的升学与就业。关于这方 面,《大数据:教育篇》引用了《大数据》的许多观念和案例,例如误将相关性当因果以及个资保护等等,所以建议也要去读《大数据》这本书。
不过,尽信书不如无书,作者在西方遇到的问题,和我们在东亚遇到的,有很大的差异。最大的差异有两点。
一个大差异,在一张很多网友在脸书分享的图表清楚表达出来:图裡有两条轴线,第一条轴线为「欧美人才养成」,而第二条则是「台湾人才养成」,轴线将学习生 涯分成「学前」、「小学」、「国中」、「高中」以及「大学」等五个阶段。「欧美人才养成」各阶段的学习目标相当明确并且不同,学前做好生活管理、小学探索 环境、国中要开始找寻自己的梦想、高中则要面对生涯抉择,而到了大学就要开始培养实务能力。
台湾人才培养的轴线,从「学前」一直到「高中」生涯,全是「读书考试」,一直到「大学」时期,才要将「生活管理」、「探索环境」、「找寻梦想」、「生涯抉择」以及「培养实务能力」一次统统完成,其中当然还少不了「读书考试」。
欧美的教育偏向素质教育,相对于偏重考试的应试教育而言,较为注重体育、艺术能力和多元智能的培养,而真正的素质教育,目的在于让学生能发挥个人潜能,各 展所长,并培养良好的品格,并不局限于学术上的才能。台湾的教育能够筛选出很会考试(甚至还不见得会「读书」哦)的学生,连公务系统都极度依赖考试,虽然 有好些公家工作几乎不需要考试的技能。可是因为考试实在太浮滥,使得疲于奔命的教师能好好用心出题的时间都被严重压缩,连有没有认认真真地好好考考学生各 方面的学术能力都成问题,更甭提学术能力也非社会所需的全部。
另外一个差异是,台湾的教育太过注重标準答案,可是严重扼杀学生的创意。但是欧美的教育很注重个人的启发,所以顶尖的人才在欧美的教育环境,往往可以更容 易发挥出他们的潜力,表现出他们充沛的创造力。可是他们的对素质一般的学生,反正做得不见得比台湾好。台湾的教育环境,让学生拚命练习考试、练习考试再练 习考试,让学生的程度比起欧美整齐的多。以我和朋友们在美国唸博班当助教的经验来看,台湾学生的程度差异在一个班中,算是比较整齐的,成绩优劣几乎凭个人 努力付出多寡。可是在美国大学,尤其是公立学校,大部分的学生,在数理方面真的很不行!
举个例子来说,我们常常看到学生在实验数据中,他们尝试要把上吨的盐溶在小烧杯裡,或者把实验桌上的小铅球射上火星,因为连单位都搞错了Orz 有位老师在普通生物学考题上问学生什么是pH值,居然有四分之一的学生选择「它不存在」;还有老师指出,大四的学生,居然有两成回答果蝇的基因数量是小于 一,另外两成写无穷大(正确数目大约是一万多),他说那四成学生基本上是「完全的废物」;还有很多搞笑的事,真是罄竹难书。面对这些学生,教授们的态度往 往是「放弃」,可是大数据或许能让这情势反转。
台湾的教育环境,往往比欧美更善待中上程度的学生,用严酷的练习考试来磨练他们的能力,可是却严重地忽略了顶尖人材的教育,而且也几乎完全没有为培养社会 各界的领袖所準备。台湾的大学,就算连顶尖的台大和清大,大致上都还是停留在训练优异的干部为主,教授的教学方式和内容,和其他大部分的大学几乎没差太 多,顶多深度有一些差异而已。可是,就拿美国来说,顶尖大学的目标是在培养顶尖的领袖!一流大学的目标是在培养社会各界菁英、二流大学的是在培养优异的干 部、叁流大学的是在培养良好的基层员工等等。所以,很不幸的,台湾的大学可能在培养优异的干部上很称职,可是要成为社会各界菁英,就只能靠学生自己的努力 和见识,领袖的话就算了。
要培养出优异的干部,大数据的应用应该有其优势,可是社会菁英和领袖的培养,大数据或许无用武之地,因为大据数无法告诉你过去未曾发生的事情,也无法预测 和产生出创新,因此对于台湾的教育,大数据可以提高学生的学业,可是五育的训练,以及领袖和社会菁英的培养,我们可能先不要去思考什么大数据之类的,先从 整体教育环境下手才比较实际。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在MySQL数据库运维与开发实践中,经常出现一种典型现象:数据库实际存储的数据量很小,数据表条数少、文件体积低,但服务器整体 ...
2026-09-11 很多数据分析师能熟练计算均值、标准差,但当被问到“总体和样本有什么区别”“参数和统计量有什么关系”“数据级别的高低如 ...
2026-09-11CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 定义: 将同一时间段内因具备相同属性或共同经历的用户划分为群体,分析其留存与生命周期价值 ...
2026-09-11在零售、商超、餐饮、线下门店等实体商业运营中,客流与销售额是衡量门店经营状态的两大核心指标。销售额是门店经营的最终结果, ...
2026-09-10在数据可视化体系中,柱形图是最基础、应用最广泛的图表类型,其中**累计柱形图(堆积柱状图)**是兼顾整体总量与内部结构的核心 ...
2026-09-10 许多数据分析师精通Excel函数和SQL查询,但当面对一张上万行的销售明细表,要快速回答“哪个地区销量最高”“哪款产品增长最 ...
2026-09-10在Python Pandas数据分析中,DataFrame是承载结构化数据的核心载体,数据清洗、数据修正、条件赋值、字段更新等实操场景,都离不 ...
2026-09-09 很多数据分析师掌握了Excel函数、会写SQL查询,但当被问到“数据从哪里来”“数据加工有哪些步骤”“如何使用分析工具连接数 ...
2026-09-09卡方检验(Chi-Square Test)是统计学中针对分类数据的经典显著性检验方法,核心用于判断两个离散分类变量是否相互独立、数据实 ...
2026-09-09CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 1. 销售漏斗阶段判断 题目:销售漏斗模型中,通过广告、社交媒体等方式触达品牌信息(如浏览品 ...
2026-09-07在Python数据分析中,Pandas库的DataFrame是最核心、最常用的结构化数据表对象,类似于Excel的二维表格,具备规整的行列结构、字 ...
2026-09-07在数据分析、经营复盘、业绩预测与经济统计工作中,平均增速(平均增长率)是衡量数据长期变化趋势、业务发展快慢的核心指标。不 ...
2026-09-07 很多数据分析师精通Excel单元格操作,但当被问到“表结构数据的基本处理单位是什么”“字段和记录的本质区别”“为什么表结 ...
2026-09-07随着大数据技术的快速发展,商业竞争逐步从传统的经验式经营转变为数据驱动的精细化运营。海量的用户行为数据、交易数据、运营数 ...
2026-09-04CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 1. 波士顿矩阵(BCG Matrix) 定义: BCG于1970年提出的业务组合分析工具,以"市场增长率"(纵 ...
2026-09-04 数据分析师八成以上的时间在和数据表格打交道,但许多人拿到Excel后习惯性地先算、先分析,结果回头发现漏了一列关键数据, ...
2026-09-04数据透视表是Excel与Power BI中最核心的数据分析工具,具备快速汇总、维度拆分、动态筛选的能力,可高效完成数据归类与统计展示 ...
2026-09-03在Power BI数据分析可视化场景中,堆积柱状图+折线图是最常用的复合图表组合。堆积柱状图适合展示各细分维度当期数值、结构占比 ...
2026-09-03 很多数据分析师每天与Excel打交道,但当被问到“表格结构数据的基本处理单位是什么”“数据类型误判会引发哪些分析错误”“ ...
2026-09-03CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 一、8个核心数据清洗函数 1. TRIM:一键清除多余空格(最常用) 作用:仅保留文本中"单词/字 ...
2026-09-02