京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
大数据时代的教育新使命
欧美发达国家和研究机构均非常重视大数据,在国家层面建立了教育大数据中心。譬如,美国建有国家教育大数据中心,其中涵盖近些年来不同类型的大学与中小学在数量、经费、教师人数等诸多方面的数据以及统计结果,经合组织(OECD)和英国也都各自建有教育数据中心。
近期,我们到美国密西根大学进行访问,深深感受到该校作为世界一流大学,大数据意识非常浓厚。该校建立的密西根大数据研究所(MIDAS),与图书馆以及多媒体服务中心等密切联系,为密西根大学乃至密西根州和全美的教学以及科研服务。密西根大数据研究所依托密西根大学而建,旨在利用大数据,服务科学研究、教学、培养人才以及做出各种决策。该研究所由跨学院、多学科的40多位密西根大学的科研人员组成,包括统计、生物统计学、数学、计算机科学、工程、信息科学等专家。研究范围不仅涵盖数据管理、数据共享、统计、机器学习、信息技术等领域,还包括天文学、进化生物学、疾病模型发现、卫生政策、材料合成、个性化医学、社会科学等领域。
据了解,密西根大数据研究所包括数据科学的挑战行动计划(涵盖学习分析、交通、社会科学、个性化医疗和健康领域)、数据科学教育和培训计划,以及一个工业参与项目。密西根大学的同仁们已经认识到:数据科学现已成为继理论、物理实验和计算分析之后的科学发现的第四模式。基于大数据的技术不仅能够应用于科学研究,也在教育、健康、政策分析和商业决策中产生重大影响。
无论是欧美国家层面的大数据中心,还是作为综合性大学的密西根大学的大数据研究所,都具有如下特点:首先是多样性,要从多个维度赋予某个事物的数据内涵;其次是动态性,数据要不断更新,政府组织、研究机构和各级学术组织,乃至每个科研工作者都是数据的提供者;再次是直观性,大数据不仅仅是数据的提供,更是数据统计的直观图像的研究、建构和分享;最后是共享性,每个人都是大数据的分享者。
就我们团队所见而言,无论是美国小学教室的墙报,还是中学课堂的教室文化,包括密西根大学数据研究所以及曼哈顿街区的广告,大数据以及数据文化无处不见。数据意识正在成为美国高等教育和中小学教育的隐性或显性课程,数据科学的文化正悄然兴起。在我国基础教育领域,数据意识重视程度远不如高校。例如,2015年8月27日,在北京市委市政府的支持与指导下,由中关村管委会、海淀区政府、北京大学、北京工业大学四方共同筹建了北京大数据研究院。清华大学、电子科技大学、中国人民大学等高校都成立了数据研究院、大数据研究中心或统计与大数据研究院等。尽管我国高等院校在数据研究院(中心)人员构成的跨学科性、与图书馆的协作性、为国家和地方做出决策的服务性等方面还达不到理想的程度,但我国部分高校对数据的愈发重视,将倒逼基础教育阶段的校长和教师们更加重视数据意识的培养。
在大数据时代,作为基础教育的主阵地,要培养的数据意识包括:
首先,重视理解数据类型的多维度性。从来源形式分为数字、文本数据、音频、视频数据等;从能否有序分类,可分为从结构性、半结构性和非结构性数据;从数据的存在形式又可分为时间数据、空间数据和生态系统的时空数据等。数据类型的多样性,是大数据时代建立全局观数据意识的前提。
其次,注重从多种途径采集数据。包括官方发布的数据、公共资源数据、研究机构和非政府组织发布的数据、各种研究的数据等。大数据不仅注重数量,更要注重同一事物的数据表征形式的多样性,后者是数据客观表征事物的根本保证。
再次是统计意识。包括利用数据进行统计决断,获得统计规律的意识,认识到统计的结论不是绝对,更不是唯一。
最后则是运用软件进行数据处理。包括运用图形计算器处理数据,在校本课程开发中,可以开发出各种可视化分析软件课程,供学生选用等。
作为基础教育工作母机的师范大学,不仅要培养具有数据意识与能力的师资,还要建构区域基础教育大数据研究中心,收集、建构、统计某个区域基础教育的方方面面大数据,着眼于服务于区域、学校的基础教育科研,服务于国家基础教育决策,进而建构区域基础教育生态系统指标,推动我国基础教育的健康发展。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
【核心关键词】知识、设备、工程师、数字化、建模、算法、工业大数据、数据分析、控制算法、机器学习、深度学习、业务目标、工 ...
2026-08-05增长率是数据分析、业务报表、可视化看板中最核心的指标之一,常用于衡量营收、销量、用户量、流量等业务数据的涨跌幅度与发展趋 ...
2026-08-05小陈是某电商平台的数据分析师。老板交给他一个任务:“我们平台的注册用户已经突破1000万了,想了解一下用户的平均月消费金额。 ...
2026-08-05在机器学习建模、数据预处理、抽样划分、模型初始化训练的全流程中,随机种子是控制实验随机性、保证结果可复现、提升模型稳定性 ...
2026-08-04Python作为面向对象的主流编程语言,核心编程体系由变量、方法、类三大基础要素构成。三者层层递进、相互协作,支撑起所有基础代 ...
2026-08-04 很多数据分析师沉迷于复杂的机器学习算法,却忽略了数据分析最基础也最核心的能力——描述性统计。事实上,80%的商业分析问 ...
2026-08-04为什么学习数据分析? 当下,我们已然步入数据要素价值全面释放的智能时代。数据不再只是零散的数字记录,更是驱动新质生产力运 ...
2026-08-03CDA等级认证证书有效期为三年,三年进行一次年审,主要考察CDA持证人的职业发展情况;学历、工作单位及职业变更情况;继续教育 ...
2026-08-03【核心关键词】金融、岗位、企业、算法、知识、专业、理论、课程、软件、数据分析、业务类型、应用场景、经营管理、大型企业、 ...
2026-08-03在日常数据分析、业务报表复盘、业绩预测工作中,平均增长率是衡量数据长期变化趋势的核心指标,广泛用于营收增长、用户增长、销 ...
2026-08-03很多人把统计学理解为“一堆公式和计算”,却忽略了它的本质——一门让数据“开口说话”的科学。真正的数据分析高手,不是会算平 ...
2026-08-03在数据指标体系搭建工作中,从业者常困惑于指标搭建的核心逻辑:究竟是依托一线零散数据自下而上汇总指标,还是基于战略目标自上 ...
2026-07-31在数据分析、问卷研究、实验复盘、业务建模的工作中,大多数人最关注的是“用什么统计方法”:是做T检验、方差分析、卡方检验, ...
2026-07-31 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 ...
2026-07-31在问卷调研的数据分析流程中,“先检验信效度,再开展进阶统计分析”是通用的规范逻辑。很多从业者会听到“问卷效度高,后续可以 ...
2026-07-30【核心关键词】大数据、统计学、专业、毕业生、论文、课程、计算机、建模、知识、数据分析、机器学习、数据科学、大数据技术、 ...
2026-07-30 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 ...
2026-07-30在业务数据分析中,按天拆分统计夜间时段的数据是高频需求——比如电商夜间订单监测、平台夜间用户活跃度分析、运维系统夜间异常 ...
2026-07-29在机器学习建模与特征工程实践中,判断不同特征对模型预测效果的贡献度,是特征筛选、模型解释、业务归因的核心环节。特征置换重 ...
2026-07-29 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 ...
2026-07-29