京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
互联网时代教育新需求:开展大数据应用
教育质量提高的本质是要更加丰富地满足人们多层次、个性化和持续变化的教育需求。这些教育需求并不是抽象的,也不是一些不可捉摸的概念,而是日益清晰地表现为可以数据化的教育偏好、教育选择、教育行为及其调查结果。在互联网时代,正在大量涌现的与学校教育质量相关的素材,经过处理后加总起来就表现为有关教育质量的数据,这些数据的海量化加之以恰当的处理方式,使之具有更强的洞察发现力、流程优化力和决策力,就成为了我们提高教育质量可资利用的大数据。因而,要实现教育质量提高,从根本上就是要获取尽可能多的反映人们教育需求的大数据。拥有的实时或长时的大数据越多,就越能够在学校教育质量效能上快速地、准确地和多样化地满足受教育者需求。
教育过程的复杂性、教育质量的滞后性等特征的存在,使教育质量提高的主体责任划分不明确。大数据技术可以对学校教育过程的各个环节及时收集分析数据,进行记录和监测。如2012年10月美国教育部在其发布的《通过教育数据挖掘和学习分析促进教与学》报告中提出,“目前教育领域中大数据的应用主要有教育数据挖掘和学习分析两大方向”。也就是说,依据大数据技术能在学生的学习与需求、教学决策与教育管理等方面发挥预测作用,教师、校长等在其间的作为既有了依据也有了责任,使教育质量提高有了大数据基础。
在互联网时代,数据成为了我们学校教育的核心资源,当学生及其家长、师资队伍、课程与教学、学校领导和教育管理这些传统要素,需要依托数据资源进行优化配置时,大数据技术将成为决定教育质量提高的关键性因素。教育质量提高离不开课程与教学的改进,只有它们的不断升级和内容更新才能带来教育质量的突破。随着智能化和个性化的增长,教育质量提高也离不开学校领导者水平的提高以及教育管理的创新,因为它不仅带来方向的正确和效率的提高,也能促成教育质量所需要的各项标准规范。但是,课程与教学的改进、学校领导者水平的提高和管理创新,并不能自动带来教育质量提高对人们教育需求的满足,只有当这些资源配置真正能促进学生发展,并且能够促进学生及其家长满意度提高的时候,才能支撑教育质量的提高。而这些资源配置与使用能否真正转化为需求满足,就取决于大数据的应用。
事关教育质量提高的要素涉及多方主体,包括学生及其家长、教师、学校、主管部门和社区。
大数据的出现,让各方通过互联网能够更加准确地掌握学校教育质量状态,特别是了解教育质量评价信息,从而极大地减少因为信息误导而导致的质量损失。同时,我们还不得不说,作为教育质量的供给方,学校或其主管部门对教育质量的控制与监测,实际上是教育服务生产者在主观上的自我评价。只有将学校教育服务转化为受教育者及其家长真实的选择,才是在客观上对教育质量的真实评价。因而,教育质量提高关注的焦点,就是受教育者及其家长是否产生了教育选择行为。特别重要的是,教育质量提高不仅关注受教育者通过教育选择行为而表现出来的质量评价,而且更为关注的是受教育者在之后的满意度评价。因此,在制度性地限制人们教育选择行为时,依托大数据技术,尽可能地实现学校教育质量信息共享与公开,并保证数据准确及时,才能够支撑教育质量提高的可持续性。
认识到大数据技术对教育质量提高的重要性,认识到质量大数据是实现教育质量提高的重要资源,应该说还只是第一步。数据采集、数据共享、数据挖掘、数据利用、数据安全等问题,有些已经在我们教育质量提高行动中取得了成就,有些还有待加强与完善,有些可能还刚刚起步。在数据采集方面,我们面临教育质量数据资源积累不足与大数据碎片化、割据化共存现象,这需要鼓励各学校、主管部门和社会第三方对质量数据资源的广泛采集和处理整合,明确不同种类数据的收集对象、收集方法等。在数据共享方面,应制定教育质量大数据的技术、产权、使用等标准和规范,最大程度地开放各类不同机构所拥有的教育质量数据,共同构建基于信用、安全为基础的“教育质量大数据”,突破“信息孤岛”藩篱。在数据挖掘使用方面,学校通过教育质量大数据识别受教育者多样化的教育需求,受教育者及其家长利用学校教育质量大数据识别学校真实质量状况,政府利用教育质量大数据实施更有效的教育质量政策。在数据安全方面,由于教育质量大数据包含有大量的个人隐私,甚至涉及国家安全的信息,因此需要厘清隐私数据和开放数据的界限,用法规制度的形式对教育质量大数据进行规范管理。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
B+树作为数据库索引的核心数据结构,其高效的查询、插入、删除性能,离不开节点间指针的合理设计。在日常学习和数据库开发中,很 ...
2026-01-30在数据库开发中,UUID(通用唯一识别码)是生成唯一主键、唯一标识的常用方式,其标准格式包含4个短横线(如550e8400-e29b-41d4- ...
2026-01-30商业数据分析的价值落地,离不开标准化、系统化的总体流程作为支撑;而CDA(Certified Data Analyst)数据分析师,作为经过系统 ...
2026-01-30在数据分析、质量控制、科研实验等场景中,数据波动性(离散程度)的精准衡量是判断数据可靠性、稳定性的核心环节。标准差(Stan ...
2026-01-29在数据分析、质量检测、科研实验等领域,判断数据间是否存在本质差异是核心需求,而t检验、F检验是实现这一目标的经典统计方法。 ...
2026-01-29统计制图(数据可视化)是数据分析的核心呈现载体,它将抽象的数据转化为直观的图表、图形,让数据规律、业务差异与潜在问题一目 ...
2026-01-29箱线图(Box Plot)作为数据分布可视化的核心工具,能清晰呈现数据的中位数、四分位数、异常值等关键统计特征,广泛应用于数据分 ...
2026-01-28在回归分析、机器学习建模等数据分析场景中,多重共线性是高频数据问题——当多个自变量间存在较强的线性关联时,会导致模型系数 ...
2026-01-28数据分析的价值落地,离不开科学方法的支撑。六种核心分析方法——描述性分析、诊断性分析、预测性分析、规范性分析、对比分析、 ...
2026-01-28在机器学习与数据分析领域,特征是连接数据与模型的核心载体,而特征重要性分析则是挖掘数据价值、优化模型性能、赋能业务决策的 ...
2026-01-27关联分析是数据挖掘领域中挖掘数据间潜在关联关系的经典方法,广泛应用于零售购物篮分析、电商推荐、用户行为路径挖掘等场景。而 ...
2026-01-27数据分析的基础范式,是支撑数据工作从“零散操作”走向“标准化落地”的核心方法论框架,它定义了数据分析的核心逻辑、流程与目 ...
2026-01-27在数据分析、后端开发、业务运维等工作中,SQL语句是操作数据库的核心工具。面对复杂的表结构、多表关联逻辑及灵活的查询需求, ...
2026-01-26支持向量机(SVM)作为机器学习中经典的分类算法,凭借其在小样本、高维数据场景下的优异泛化能力,被广泛应用于图像识别、文本 ...
2026-01-26在数字化浪潮下,数据分析已成为企业决策的核心支撑,而CDA数据分析师作为标准化、专业化的数据人才代表,正逐步成为连接数据资 ...
2026-01-26数据分析的核心价值在于用数据驱动决策,而指标作为数据的“载体”,其选取的合理性直接决定分析结果的有效性。选对指标能精准定 ...
2026-01-23在MySQL查询编写中,我们习惯按“SELECT → FROM → WHERE → ORDER BY”的语法顺序组织语句,直觉上认为代码顺序即执行顺序。但 ...
2026-01-23数字化转型已从企业“可选项”升级为“必答题”,其核心本质是通过数据驱动业务重构、流程优化与模式创新,实现从传统运营向智能 ...
2026-01-23CDA持证人已遍布在世界范围各行各业,包括世界500强企业、顶尖科技独角兽、大型金融机构、国企事业单位、国家行政机关等等,“CDA数据分析师”人才队伍遵守着CDA职业道德准则,发挥着专业技能,已成为支撑科技发展的核心力量。 ...
2026-01-22在数字化时代,企业积累的海量数据如同散落的珍珠,而数据模型就是串联这些珍珠的线——它并非简单的数据集合,而是对现实业务场 ...
2026-01-22