京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
大数据时代:“互联网+”教育_数据分析师
《与大数据同行:学习和教育的未来》并不是那么容易读明白的书,富于感性色彩的六个标题语让我们在略读阶段经常迷失,在精读时,我们不妨尝试跟着作者的思路看看“互联网+”教育与大数据有效应用之间的精彩纷呈。数据同行:学习和教育的未来》并不是那么容易读明白的书,富于感性色彩的六个标题语让我们在略读阶段经常迷失,在精读时,我们不妨尝试跟着作者的思路看看“互联网+”教育与大数据有效应用之间的精彩纷呈。
1、关于教师的角色转变
“大数据帮助教师确定最有效的教学方式,这非但不会剥夺他们的工作,反而会提高工作的效率和趣味性”。“教师不再需要凭借主观判断选择最适合教学的书籍,大数据分析将指引他们选出最有效的、支持进一步完善和私人定制的教材……教材是可以进行个性化处理的”。教育变革时代教师角色的转变是很多人的共识。
2、关于学生的学习
“然而我们在其他行业见到的类似的多样性和定制化,尚未在教育领域大规模地显现”。“学生们受到同样的对待、使用同样的教材、做同样的习题集,这不能称为个性化学习”。“我们可以对知识的传递进行个性化处理,使之更好地适应特定的学习环境、偏好和学生能力”。
学习对每个个体而言都不是一个线性进步的过程,从大数据中,人们可以发现一个人在学习过程中所经历的所有学习体验和学习结果,对教育者来说,有可能了解学生学习的探索和发现历程,提供更有效的学习支持;对学生自己来说,可以有效地反思学习策略与方法,并不断完善它们;对家长而言,了解自己的孩子,发现孩子的长处,也能够更好地帮助孩子树立面对未来的信心……
3、关于大数据的分析视角
“质量控制通常交由专门机构负责,其任务是还原事实,而不是把情况描述成管理者希望的样子”。“大数据有能力将数据的生成与处理、利用分隔开来——在信息上与教育松绑,同时将学校和课本转化为数据平台,促进学习的改善”。
从教育的视角看,大数据分析主要关注两大领域:学习领域和学术领域。如果期望从大数据中获得关于学生成长的全面数据,分析的视角十分重要。姜强等人认为:“教育中的大数据分析应以崭新的思维和技术重点对学习过程中的微观表现进行测量,从多个维度,如努力程度、学习态度、智力水平、领域能力、交互协作等深层次挖掘有价值数据信息,揭示其中隐藏的学习行为等模式并以可视化方式呈现。”这其实也反映了基于大数据的学习分析是对学习者群体与个体的众多方面进行全面的数据整合,发现规律,根据规律提出合理的预测,从而指导学习者改进学习。
4、关于基于大数据的教育创新
“当下面临的变革并不是技术层面上的。这种改变影响着我们能够收集的数据类型以及我们对这些数据的挖掘方式,促使我们对学习、教学和获取知识的过程展开全新的理解”。
不论什么时代,变革往往都不是线性的,教育变革也不是一级一级向上升的过程。尽管今天的在线教育已经成为教育创新的孵化器,但是仅仅依靠在线教育去思考教育创新是远远不够的。
5、关于大数据带来的风险
“它还有可能加深教育鸿沟,使社会和经济上的鸿沟持续存在,更多的妇女和少数族裔将被上层淘汰”。
和任何崛起的技术一样,大数据带来的风险也是显而易见的,如谁拥有大数据、个人隐私如何保护、从哪个视角去分析大数据、从大数据中获得的信息如何被恰当分析并有效反馈给学习者和公众等,都是应用大数据会碰到的问题。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
主讲人简介 张冲,海归统计学硕士,CDA 认证数据分析师,前云南白药集团资深数据分析师,自媒体 Python 讲师,全网课程播放量破 ...
2026-04-10在数据可视化与业务分析中,同比分析是衡量业务发展趋势、识别周期波动的核心手段,其核心逻辑是将当前周期数据与上年同期数据进 ...
2026-04-10在机器学习模型的落地应用中,预测精度并非衡量模型可靠性的唯一标准,不确定性分析同样不可或缺。尤其是在医疗诊断、自动驾驶、 ...
2026-04-10数据本身是沉默的,唯有通过有效的呈现方式,才能让其背后的规律、趋势与价值被看见、被理解、被运用。统计制图(数据可视化)作 ...
2026-04-10在全球化深度发展的今天,跨文化传播已成为连接不同文明、促进多元共生的核心纽带,其研究核心围绕“信息传递、文化解读、意义建 ...
2026-04-09在数据可视化领域,折线图是展示时序数据、趋势变化的核心图表类型之一,其简洁的线条的能够清晰呈现数据的起伏规律。Python ECh ...
2026-04-09在数据驱动的时代,数据分析早已不是“凭经验、靠感觉”的零散操作,而是一套具备固定逻辑、标准化流程的系统方法——这就是数据 ...
2026-04-09长短期记忆网络(LSTM)作为循环神经网络(RNN)的重要改进模型,凭借其独特的门控机制(遗忘门、输入门、输出门),有效解决了 ...
2026-04-08在数据分析全流程中,数据质量是决定分析结论可靠性的核心前提,而异常值作为数据集中的“异类”,往往会干扰统计检验、模型训练 ...
2026-04-08在数字经济飞速发展的今天,数据已渗透到各行各业的核心场景,成为解读趋势、优化决策、创造价值的核心载体。而数据分析,作为挖 ...
2026-04-08在数据分析全流程中,数据处理是基础,图形可视化是核心呈现手段——前者负责将杂乱无章的原始数据转化为干净、规范、可分析的格 ...
2026-04-07在数据分析与统计推断中,p值是衡量假设检验结果显著性的核心指标,其本质是在原假设(通常为“无效应”“无差异”)成立的前提 ...
2026-04-07在数字经济深度渗透的今天,数据已成为企业生存发展的核心资产,企业的竞争本质已转变为数据利用能力的竞争。然而,大量来自生产 ...
2026-04-07Python凭借简洁的语法、丰富的生态库,成为算法开发、数据处理、机器学习等领域的首选语言。但受限于动态类型、解释性执行的特性 ...
2026-04-03在深度学习神经网络中,卷积操作是实现数据特征提取的核心引擎,更是让模型“看懂”数据、“解读”数据的关键所在。不同于传统机 ...
2026-04-03当数字化转型从企业的“战略口号”落地为“生存之战”,越来越多的企业意识到,转型的核心并非技术的堆砌,而是数据价值的深度挖 ...
2026-04-03在日常办公数据分析中,数据透视表凭借高效的汇总、分组功能,成为Excel、WPS等办公软件中最常用的数据分析工具之一。其中,“计 ...
2026-04-02在数字化交互的全场景中,用户的每一次操作都在生成动态的行为轨迹——电商用户的“浏览商品→点击详情→加入购物车”,内容APP ...
2026-04-02在数字化转型深度推进的今天,企业数据已成为驱动业务增长、构建核心竞争力的战略资产,而数据安全则是守护这份资产的“生命线” ...
2026-04-02在数据驱动决策的浪潮中,数据挖掘与数据分析是两个高频出现且极易被混淆的概念。有人将二者等同看待,认为“做数据分析就是做数 ...
2026-04-01