京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
大数据开启个性化教育新时代
近年来,随着信息技术与教育的深度融合,特别是在线教育的大规模兴起,使教育领域中的大数据获得了更为广阔的应用空间。教育大数据使教育研究从宏观群体走向微观个体,提供精准、个性化的教育,实现以数据驱动的“因材施教”。
大数据推动教育变革已成为趋势
大数据对教育的重要价值,在于可以实现大量教育数据的采集、处理和分析,以改变传统教育数据应用的范式,通过构建教育领域相关模型,探索教育变量之间的相关关系,为教育教学决策提供有效支持,从而实现人才培养个性化、教学评价多样化、教育决策科学化。
在大数据技术快速发展的背景下,国内外已经出现了越来越多的基于数据的教育应用。美国教育科技公司“Knewton”,通过数据科学、机器学习技术、知识图谱等,搭建适应性学习引擎,为学生提供“因材施教”的个性化学习体验;普渡大学的课程信号系统,根据学生在学习管理系统中的学习情况以及学生过去的学业表现,运用商业智能分析技术,判断学生可能存在的学业风险,促进学业成功。
教育大数据市场前景广阔,许多教育科技公司纷纷开始抢滩大数据学习分析市场,并已形成了包括IT基础设施、云计算服务、数据分析、数据管理、数据可视化以及上层教育应用的教育大数据产业链。根据2015年10月研究和市场(Research and Markets)公司发布的报告,在全球大数据产业中,教育大数据占据了8%的市场份额,并将以10%的复合年均增长率快速发展。预计到2020年,教育大数据产业将位居全球大数据产业第八位。
“数据驱动学校,分析变革教育”已成为教育改革和发展的共识。全面掌握教育数据,挖掘教育数据的潜在价值,发展教育大数据成为提升教育质量、推动教育变革的必然选择。
个性化教育是未来教育的发展方向
在以物联网、云计算等技术的成熟为基础的大数据时代,人才需求日趋多样化,社会呼吁一种全新的教育理念,能够培养出富有个性和创新精神的人才,以适应未来信息化和知识化社会的变革与发展。传统教育采用的标准、统一的班级授课模式,无法激发学生自主学习的热情和创新能力的培养。个性化教育面向每个不同个体的发展,强调良好个性潜能和优势的发掘与发展,主张培养个性素质全面和谐发展的人。
世界各国教育改革都倡导针对学生个体差异实施个性化教学,个性化教育已经成为当今世界范围内强劲的教育思潮。2006年,欧洲经合组织(OECD)发表意见报告《面向明日之学校教育:使教育个性化》,将个性化教育作为应对变革时代的重要教育议程,认为“一刀齐”的学校知识和组织安排既不适合个人需要,也和知识社会的发展格格不入。我国政府2010年发布的《国家中长期教育改革和发展规划纲要(2010-2020年)》中提出“关注学生不同特点和个性差异,发展每一个学生的优势潜能”,鼓励个性化发展,为每个学生提供“适合的教育”的观念。
个性化教育将是面向知识经济时代的未来教育发展方向。实施个性化教育,是促进教育改革创新的重要抓手,是实施素质教育的重要措施,是教育贯彻以人为本科学发展观的具体体现。
大数据助力个性化教育的实现
个性化教育的前提在于识别和发现学习者的个性,构建个性化教育环境为其个性化发展提供支撑。在传统数据时代,由于缺乏获取和分析信息的手段与方法,数据是在周期性、阶段性的评估中获得,凸显的是群体水平,诠释的是宏观教育状况,缺乏对学习者的特点和个性差异的了解,无法为其提供支持性学习服务。在大数据时代,教育过程中的一切行为都可以转化为教育大数据,数据的产生完全是过程性的,有能力去关注每一个个体学生的微观表现,是高度个性化表现特征的体现。与传统数据相比,教育大数据具备数据量大、产生速度快、数据多样的特点,这些特点正好适应了个性化和人性化的学习变化。
通过对教育大数据的采集、处理和分析,可以构建学习者学习行为相关模型,分析学习者已有学习行为,并对学习者的未来学习趋势进行科学预测,为学生的自我学习监控、教师的教学决策和教育机构的教育决策提供更精细化的服务。
大数据帮助学习者发现并开发他们的潜力,提升学业表现。学习者可以掌握学习的主动权,自主规划学习计划,随时随地监督学习进度,检查学习效果,根据自身需求,决定个性化的学习参与路径,选择和定制个性化的学习内容。
大数据帮助教师确定最有效的教学方式,优化教学过程。教师可以全面跟踪和掌握学生特点、学习行为、学习过程,分析评估每个学生的学习需求、学习风格、学习态度及学习模式,相应地提供适合不同学生发展的学习内容和学习指导,促进其个性发展。
大数据帮助教育管理者全面审视教育需求,制定科学决策。教育管理者可以充分了解教育系统的特征,评估教育发展的进程,教育环境的设计、教育时空的变化、教育场景的变革等各种决策和行为将基于数据分析得出,为学习者找到真正适切的课程、课堂、教师、校园。
在大数据的支撑下,未来的教育将越来越个性化。学校教育将逐步摆脱大校、大班、统一标准与程序等工业化时代的烙印,在学生个性化发展方面承担更重要的角色,课堂将成为师生间深度知识探究和互动的实践场所,教师由教学者逐渐转变为助学者。以教师为中心、知识灌输为主的教学模式将转变为以学生为中心、以能力提升为核心的个性化教学模式。
总体来看,大数据将对传统教育产生革命性影响,推动教育大数据的发展已经成为现代教育不可阻挡的趋势。我国教育大数据的发展尚处于初步探索阶段,缺乏具体的应用实践,未来还需借鉴国外先进的理念和研究经验,进一步扩大大数据教育应用的广度和深度。在全面谋划布局“十三五”发展的重要时机,我们必须准确把握大数据创新发展的机遇和挑战,加强战略统筹,以教育需求为导向,开展大数据规划研究,科学引导和指导大数据教育应用的实施;以国家人才战略为牵引,通过多学科交叉融合,努力培养具有大数据思维和创新能力的复合型人才;以数据整合共享为基础,建立教育大数据管理平台,提供全方位、主题化、多维度的教育动态分析;以研究应用为核心,促进政产学研用协同创新,加速大数据关键技术和应用的创新,形成安全可靠的教育大数据技术体系。最终推动大数据在教育创新改革中真正发挥其优势和作用。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
当沃尔玛数据分析师首次发现 “啤酒与尿布” 的高频共现规律时,他们揭开了数据挖掘最迷人的面纱 —— 那些隐藏在消费行为背后 ...
2025-11-03这个问题精准切中了配对样本统计检验的核心差异点,理解二者区别是避免统计方法误用的关键。核心结论是:stats.ttest_rel(配对 ...
2025-11-03在 CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工作中,“高维数据的潜在规律挖掘” 是进阶需求 —— 例如用户行为包含 “浏览次 ...
2025-11-03在 MySQL 数据查询中,“按顺序计数” 是高频需求 —— 例如 “统计近 7 天每日订单量”“按用户 ID 顺序展示消费记录”“按产品 ...
2025-10-31在数据分析中,“累计百分比” 是衡量 “部分与整体关系” 的核心指标 —— 它通过 “逐步累加的占比”,直观呈现数据的分布特征 ...
2025-10-31在 CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工作中,“二分类预测” 是高频需求 —— 例如 “预测用户是否会流失”“判断客户 ...
2025-10-31在 MySQL 实际应用中,“频繁写入同一表” 是常见场景 —— 如实时日志存储(用户操作日志、系统运行日志)、高频交易记录(支付 ...
2025-10-30为帮助教育工作者、研究者科学分析 “班级规模” 与 “平均成绩” 的关联关系,我将从相关系数的核心定义与类型切入,详解 “数 ...
2025-10-30对 CDA(Certified Data Analyst)数据分析师而言,“相关系数” 不是简单的数字计算,而是 “从业务问题出发,量化变量间关联强 ...
2025-10-30在构建前向神经网络(Feedforward Neural Network,简称 FNN)时,“隐藏层数目设多少?每个隐藏层该放多少个神经元?” 是每个 ...
2025-10-29这个问题切中了 Excel 用户的常见困惑 —— 将 “数据可视化工具” 与 “数据挖掘算法” 的功能边界混淆。核心结论是:Excel 透 ...
2025-10-29在 CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工作中,“多组数据差异验证” 是高频需求 —— 例如 “3 家门店的销售额是否有显 ...
2025-10-29在数据分析中,“正态分布” 是许多统计方法(如 t 检验、方差分析、线性回归)的核心假设 —— 数据符合正态分布时,统计检验的 ...
2025-10-28箱线图(Box Plot)作为展示数据分布的核心统计图表,能直观呈现数据的中位数、四分位数、离散程度与异常值,是质量控制、实验分 ...
2025-10-28在 CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工作中,“分类变量关联分析” 是高频需求 —— 例如 “用户性别是否影响支付方式 ...
2025-10-28在数据可视化领域,单一图表往往难以承载多维度信息 —— 力导向图擅长展现节点间的关联结构与空间分布,却无法直观呈现 “流量 ...
2025-10-27这个问题问到了 Tableau 中两个核心行级函数的经典组合,理解它能帮你快速实现 “相对位置占比” 的分析需求。“index ()/size ( ...
2025-10-27对 CDA(Certified Data Analyst)数据分析师而言,“假设检验” 绝非 “套用统计公式的机械操作”,而是 “将模糊的业务猜想转 ...
2025-10-27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