
大數據如何助教育更加公平優(yōu)質
李克強總理在今年的政府工作報告中指出:“實施大數據發(fā)展行動,加強新一代人工智能研發(fā)應用,在醫(yī)療、養(yǎng)老、教育、文化、體育等多領域推進‘互聯(lián)網+’?!碑斍?,發(fā)展教育大數據已成為推進我國當前教育領域深化改革和創(chuàng)新發(fā)展的戰(zhàn)略選擇。
黨的十九大報告提出,努力讓每個孩子都能享有公平而有質量的教育。在教育領域實施大數據發(fā)展行動中,好的教育大數據怎樣才能挖掘出來,又該進行怎樣的分析處理?大數據怎樣為教育助力使其更加公平優(yōu)質?對此,記者對相關專家和從業(yè)人員進行了深入采訪。
訪談嘉賓:
戚萬學 曲阜師范大學黨委書記、中國教育大數據研究院院長
甘健侯 云南師范大學民族教育信息化教育部重點實驗室常務副主任
方海光 首都師范大學教育技術系教授、遠程教育研究所所長
李 超 學堂在線總裁
好的教育大數據怎樣才能挖掘出來
記者:當前,“大數據”成了一個時髦名詞。好的教育大數據是什么樣?教育數據數量越多越好嗎?
戚萬學:大數據之“大”,我們一般理解為“數量”規(guī)模之大,通常數據樣本量越大,越有利于對數據進行多維的聚類、聚合、聚集分析,更有利于“掃描”和“透視”看似毫無價值、毫無關聯(lián)數據之中的相關性、邏輯性直至規(guī)律性,從而可以進行評價和趨勢預測。大數據之“大”,還有一種理解是處理技術的“大”。對于教育大數據而言,需要數據的不斷累積和增多,同時也需要相應大數據挖掘分析技術不斷提高。教育大數據的價值在于幫助決策,一般而言,好的教育大數據要具備精確、完整、可靠性、視覺化呈現、存取性高等特征。
甘健侯:教育大數據之“大”并非只是數量之大,更為強調的是數據蘊含的“價值”之大。實質上,教育大數據并不是越多越好。對于數據科學家來說,重要的不是得到最多的數據,而是看通過哪些數據可以得出真正有價值的結果。教育大數據大致分為教學資源類大數據、教育教學管理大數據、教與學行為大數據、教育教學評估大數據四類。教育大數據并非包括所有數據,因為教育活動過程中也會產生大量無意義的“噪聲”數據,需要根據教育的應用目的進行數據過濾和“清洗”,為后期深度挖掘和分析做準備。因此,好的教育大數據一定是科學、客觀、準確、有用的,要把數據與人的差異化有機結合起來。
方海光:教育大數據并非越多越好,教育大數據要能服務教育發(fā)展、具有教育目的性,而非盲目地囊括一切數據。教育大數據是以業(yè)務應用導向為評判標準的,即應用是檢驗教育大數據的唯一標準。好的教育大數據可以在提升教育質量、促進教育公平、實現個性化學習、優(yōu)化教育資源配置、輔助教育科學決策等方面發(fā)揮重要作用。
記者:教育大數據豐富多樣、種類繁多,在海量的教育數據中,怎樣挖掘出好的教育大數據?
戚萬學:教育過程中每分每秒都在產生大量豐富、復雜且多樣的信息,這些信息必須經過深入的挖掘才能轉化成可以運用的教育數據。如何挖掘教育大數據一直是擺在教育研究者與政府面前的重要課題,也是一個難題。好的教育大數據是憑借數據挖掘者敏銳的洞察力與先進的挖掘技術來獲得的。好的教育大數據必須有好的理念、好的問題意識、有趣的研究設計,然后才是好的挖掘技術。在數據挖掘過程中,應該避免唯技術化和工具化傾向。
李超:大數據挖掘不能離開教育實踐,無論是在線教育還是課堂教學,我們都不能為了抓數據而去抓數據,而要從貼近教師的教學需要、滿足學生的學習需要出發(fā),真正以學習者為中心去獲取大數據。非結構化的教育數據如圖片文本,需要通過充分利用好現在的信息技術手段,通過人工智能、模式分析、行為分析的了解和認知科學的發(fā)展、教育技術的最新理念,把它們轉換成結構化的教育數據。更關鍵的是要能夠把這些非結構化數據,通過模型在教育過程中去指導、幫助教師以及指導整個系統(tǒng)開發(fā),然后再去獲取數據優(yōu)化模型,通過往復的過程以后,可以真正實現科學化指導。
甘健侯:好的教育大數據需要對教育數據進行深度挖掘。這個過程中需要綜合運用數學統(tǒng)計、機器學習、數據挖掘和人工智能等多交叉領域的技術和方法,對教育大數據進行處理和分析。通過數據建模,發(fā)現學習者學習結果與學習內容、學習資源和教學行為等變量的相關關系,來預測學習者未來的學習趨勢,促進學習者有效學習的發(fā)生。
方海光:好的教育大數據也是重要的教育資源之一。為使數據資源物盡其用,當前最需要的就是挖掘能夠促進共建共享的教育大數據。共建共享不僅有利于加速教育大數據產品的應用和開發(fā),也有利于降低成本優(yōu)化體驗。對于半結構化或非結構化的數據,可以采用自然語言理解、模式識別等人工智能手段進行信息抽取,還可以通過專家人為地進行協(xié)同標簽處理,這樣可以將其轉化為結構化數據。對于雜質較多的數據,可以在數據挖掘時進行數據清洗。對于實時產生的數據可以使用自動獲取效率優(yōu)先的方式來采集數據。
數據分析咨詢請掃描二維碼
若不方便掃碼,搜微信號:CDAshujufenxi
LSTM 模型輸入長度選擇技巧:提升序列建模效能的關鍵? 在循環(huán)神經網絡(RNN)家族中,長短期記憶網絡(LSTM)憑借其解決長序列 ...
2025-07-11CDA 數據分析師報考條件詳解與準備指南? ? 在數據驅動決策的時代浪潮下,CDA 數據分析師認證愈發(fā)受到矚目,成為眾多有志投身數 ...
2025-07-11數據透視表中兩列相乘合計的實用指南? 在數據分析的日常工作中,數據透視表憑借其強大的數據匯總和分析功能,成為了 Excel 用戶 ...
2025-07-11尊敬的考生: 您好! 我們誠摯通知您,CDA Level I和 Level II考試大綱將于 2025年7月25日 實施重大更新。 此次更新旨在確保認 ...
2025-07-10BI 大數據分析師:連接數據與業(yè)務的價值轉化者? ? 在大數據與商業(yè)智能(Business Intelligence,簡稱 BI)深度融合的時代,BI ...
2025-07-10SQL 在預測分析中的應用:從數據查詢到趨勢預判? ? 在數據驅動決策的時代,預測分析作為挖掘數據潛在價值的核心手段,正被廣泛 ...
2025-07-10數據查詢結束后:分析師的收尾工作與價值深化? ? 在數據分析的全流程中,“query end”(查詢結束)并非工作的終點,而是將數 ...
2025-07-10CDA 數據分析師考試:從報考到取證的全攻略? 在數字經濟蓬勃發(fā)展的今天,數據分析師已成為各行業(yè)爭搶的核心人才,而 CDA(Certi ...
2025-07-09【CDA干貨】單樣本趨勢性檢驗:捕捉數據背后的時間軌跡? 在數據分析的版圖中,單樣本趨勢性檢驗如同一位耐心的偵探,專注于從單 ...
2025-07-09year_month數據類型:時間維度的精準切片? ? 在數據的世界里,時間是最不可或缺的維度之一,而year_month數據類型就像一把精準 ...
2025-07-09CDA 備考干貨:Python 在數據分析中的核心應用與實戰(zhàn)技巧? ? 在 CDA 數據分析師認證考試中,Python 作為數據處理與分析的核心 ...
2025-07-08SPSS 中的 Mann-Kendall 檢驗:數據趨勢與突變分析的有力工具? ? ? 在數據分析的廣袤領域中,準確捕捉數據的趨勢變化以及識別 ...
2025-07-08備戰(zhàn) CDA 數據分析師考試:需要多久?如何規(guī)劃? CDA(Certified Data Analyst)數據分析師認證作為國內權威的數據分析能力認證 ...
2025-07-08LSTM 輸出不確定的成因、影響與應對策略? 長短期記憶網絡(LSTM)作為循環(huán)神經網絡(RNN)的一種變體,憑借獨特的門控機制,在 ...
2025-07-07統(tǒng)計學方法在市場調研數據中的深度應用? 市場調研是企業(yè)洞察市場動態(tài)、了解消費者需求的重要途徑,而統(tǒng)計學方法則是市場調研數 ...
2025-07-07CDA數據分析師證書考試全攻略? 在數字化浪潮席卷全球的當下,數據已成為企業(yè)決策、行業(yè)發(fā)展的核心驅動力,數據分析師也因此成為 ...
2025-07-07剖析 CDA 數據分析師考試題型:解鎖高效備考與答題策略? CDA(Certified Data Analyst)數據分析師考試作為衡量數據專業(yè)能力的 ...
2025-07-04SQL Server 字符串截取轉日期:解鎖數據處理的關鍵技能? 在數據處理與分析工作中,數據格式的規(guī)范性是保證后續(xù)分析準確性的基礎 ...
2025-07-04CDA 數據分析師視角:從數據迷霧中探尋商業(yè)真相? 在數字化浪潮席卷全球的今天,數據已成為企業(yè)決策的核心驅動力,CDA(Certifie ...
2025-07-04CDA 數據分析師:開啟數據職業(yè)發(fā)展新征程? ? 在數據成為核心生產要素的今天,數據分析師的職業(yè)價值愈發(fā)凸顯。CDA(Certified D ...
2025-07-03