
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
PowerBI 累计曲线制作指南:从 DAX 度量到可视化落地 在业务数据分析中,“累计趋势” 是衡量业务进展的核心视角 —— 无论是 “ ...
2025-08-15Python 函数 return 多个数据:用法、实例与实战技巧 在 Python 编程中,函数是代码复用与逻辑封装的核心载体。多数场景下,我们 ...
2025-08-15CDA 数据分析师:引领商业数据分析体系构建,筑牢企业数据驱动根基 在数字化转型深化的今天,企业对数据的依赖已从 “零散分析” ...
2025-08-15随机森林中特征重要性(Feature Importance)排名解析 在机器学习领域,随机森林因其出色的预测性能和对高维数据的适应性,被广 ...
2025-08-14t 统计量为负数时的分布计算方法与解析 在统计学假设检验中,t 统计量是常用的重要指标,其分布特征直接影响着检验结果的判断。 ...
2025-08-14CDA 数据分析师与业务数据分析步骤 在当今数据驱动的商业世界中,数据分析已成为企业决策和发展的核心驱动力。CDA 数据分析师作 ...
2025-08-14前台流量与后台流量:数据链路中的双重镜像 在商业数据分析体系中,流量数据是洞察用户行为与系统效能的核心依据。前台流量与 ...
2025-08-13商业数据分析体系构建与 CDA 数据分析师的协同赋能 在企业数字化转型的浪潮中,商业数据分析已从 “可选工具” 升级为 “核 ...
2025-08-13解析 CDA 数据分析师:数据时代的价值挖掘者 在数字经济高速发展的今天,数据已成为企业核心资产,而将数据转化为商业价值的 ...
2025-08-13解析 response.text 与 response.content 的核心区别 在网络数据请求与处理的场景中,开发者经常需要从服务器返回的响应中提取数 ...
2025-08-12MySQL 统计连续每天数据:从业务需求到技术实现 在数据分析场景中,连续日期的数据统计是衡量业务连续性的重要手段 —— 无论是 ...
2025-08-12PyTorch 中 Shuffle 机制:数据打乱的艺术与实践 在深度学习模型训练过程中,数据的呈现顺序往往对模型性能有着微妙却关键的影响 ...
2025-08-12Pandas 多列条件筛选:从基础语法到实战应用 在数据分析工作中,基于多列条件筛选数据是高频需求。无论是提取满足特定业务规则的 ...
2025-08-12人工智能重塑 CDA 数据分析领域:从工具革新到能力重构 在数字经济浪潮与人工智能技术共振的 2025 年,数据分析行业正经历着前所 ...
2025-08-12游戏流水衰退率:计算方法与实践意义 在游戏行业中,流水(即游戏收入)是衡量一款游戏商业表现的核心指标之一。而游戏流水衰退 ...
2025-08-12CDA 一级:数据分析入门的基石 在当今数据驱动的时代,数据分析能力已成为职场中的一项重要技能。CDA(Certified Data Anal ...
2025-08-12破解游戏用户流失困局:从数据洞察到留存策略 在游戏行业竞争白热化的当下,用户流失率已成为衡量产品健康度的核心指标。一款游 ...
2025-08-11数据时代的黄金入场券:CDA 认证解锁职业新蓝海 一、万亿级市场需求下的数据分析人才缺口 在数字化转型浪潮中,数据已成为企业核 ...
2025-08-11DBeaver 实战:实现两个库表结构同步的高效路径 在数据库管理与开发工作中,保持不同环境(如开发库与生产库、主库与从库)的表 ...
2025-08-08t 检验与卡方检验:数据分析中的两大统计利器 在数据分析领域,统计检验是验证假设、挖掘数据规律的重要手段。其中,t 检验和卡 ...
2025-08-08