教育研究如何跟上大數(shù)據(jù)時代_數(shù)據(jù)分析師

大數(shù)據(jù)時代的來臨，為高等教育研究的范式轉(zhuǎn)變帶來了機會。

　　如何能有效地將巨量的數(shù)據(jù)資源轉(zhuǎn)化為豐碩的教育研究成果，應(yīng)用于改善教育的決策與實踐，對教育研究界來說意義重大。而要實現(xiàn)這個目標，需要完成將數(shù)據(jù)資源轉(zhuǎn)化為生產(chǎn)要素、合理搭配生產(chǎn)要素、高效完成研究生產(chǎn)、產(chǎn)品的轉(zhuǎn)化與傳播四個步驟。

　　第一步，資源轉(zhuǎn)化為生產(chǎn)要素。

　　大數(shù)據(jù)被喻為“第三次浪潮”，其價值已得到商業(yè)領(lǐng)域的充分證實。然而，如何把沉睡的數(shù)據(jù)資源變成具有增值性的生產(chǎn)要素，是教育研究生產(chǎn)的預(yù)備步驟。

　　首先，作為生產(chǎn)要素的數(shù)據(jù)應(yīng)具有明晰的價值性。大數(shù)據(jù)記錄的既包括研究對象的實在行為，也包括他們的主觀選擇，顯示了人們應(yīng)然和實然的表現(xiàn)，且不再拘泥于以往的抽樣方式，因為樣本=全部。然而在大數(shù)據(jù)具有先天信效度優(yōu)勢的同時，還伴生著劣勢，即數(shù)據(jù)雖具價值，但單位時間價值的含量可能有所不同。如兩個小時的監(jiān)控錄像中也許有用的信息僅2-3秒。此刻，需要研究人員對問題進行明確的界定，并列明清晰、可計算的篩選標準，用以提取該研究需要的有價值數(shù)據(jù)，而其余的數(shù)據(jù)“尾礦”，應(yīng)留存給其他研究者或相關(guān)部門挖掘。

　　其次，作為生產(chǎn)要素的數(shù)據(jù)可以被標準化。大數(shù)據(jù)時代要提高對混雜、無序數(shù)據(jù)的接納程度，但這種接納卻是研究的大忌。中國人民大學應(yīng)用統(tǒng)計科學中心主任趙彥云就曾表明，“指標不一致、指標口徑不一致、時間不一致、空間不一致、指標體系不一致、分類不一致、編碼不一致等，如此雜亂的數(shù)據(jù)庫，基本上連常規(guī)的統(tǒng)計整理、統(tǒng)計描述和分析都無法做到?！毖芯空吣茏銮以撟龅氖?，把非結(jié)構(gòu)化信息進行一定標準化處理，將其變成可用于分析的數(shù)據(jù)，依此來建模并尋找因果關(guān)系。

　　再次，作為生產(chǎn)要素的數(shù)據(jù)應(yīng)具有安全性。如各類騷擾短信和電話推薦教育信息讓人不勝其煩，各國也多次出現(xiàn)叫停兒童發(fā)展數(shù)據(jù)的相關(guān)計劃。那么用技術(shù)（如匿名化）與立法雙重保護信息安全是數(shù)據(jù)用于研究的前提。

　　第二步，合理搭配生產(chǎn)要素。

　　期望在高等教育研究當中使用大數(shù)據(jù)，單純投入數(shù)據(jù)顯然是不夠的，還需要匹配人力、物力和財力。

　　一方面，大數(shù)據(jù)時代最缺乏兩類人才：數(shù)據(jù)科學家和跨學科的學者。大數(shù)據(jù)的優(yōu)勢在于數(shù)據(jù)科學家能用不同的算法呈現(xiàn)不同事物之間的相關(guān)聯(lián)系——而這些事物往往不是同一領(lǐng)域或是直接符合我們主觀預(yù)期的。新一代的教育研究學人需與數(shù)據(jù)科學家和其他學科專家合作，抑或是自己及時補充此類知識，以便于繼續(xù)有說服力的探尋教育相關(guān)事務(wù)的因果聯(lián)系，豐富人類的教育認知。

　　另一方面，大數(shù)據(jù)的運用需要硬件設(shè)施的匹配。云計算為存儲和利用大數(shù)據(jù)提供了便利，卻仍舊需要對維護與儲存的平臺系統(tǒng)進行支持。這部分器材造價不菲，且對環(huán)境也有一定要求，對巨量的教育數(shù)據(jù)搜集需要對應(yīng)的財政投入保障。

　　第三步，高效完成研究生產(chǎn)。

　　一方面，研究應(yīng)體現(xiàn)效率理念。在大數(shù)據(jù)的背景下，時間性顯得格外重要——數(shù)據(jù)隨時隨地更新，科研數(shù)據(jù)的精度可更高，而延誤的信息可能毫無價值。

　　另一方面，研究應(yīng)呈現(xiàn)更準確的因果關(guān)系。大數(shù)據(jù)為我們展現(xiàn)了多種類型的相關(guān)關(guān)系，而研究者的責任在于從巨量的資料中挖掘更貼合實際、有說服力和實效的因果關(guān)系，厘清其間可能出現(xiàn)的干擾因素，讓教育服務(wù)變得更精確，更符合個人發(fā)展需求。

　　此外，研究產(chǎn)生的應(yīng)是更親民的成品。所謂親民，是指產(chǎn)品能用更鮮活、通俗、便捷的方式來提供，且產(chǎn)品本身更符合消費者的個人需求。大數(shù)據(jù)的優(yōu)勢就在于其可以充分地捕捉微觀個體特征來進行分析，實現(xiàn)所謂的互動和可視化服務(wù)。未來的研究理應(yīng)是服務(wù)友好型，而不再是板著臉說理論。

　　第四步，產(chǎn)品的轉(zhuǎn)化與傳播。

　　大數(shù)據(jù)時代不僅為研究者豐富了研究數(shù)據(jù)與題材，還為研究成果的轉(zhuǎn)化與傳播帶來了便利。大數(shù)據(jù)讓科研（知識產(chǎn)品）生產(chǎn)更具科學性，它使實踐者在先驗中成長，使決策者在自信中完善，不僅拓展了教育服務(wù)的機會，也改善了教育服務(wù)的質(zhì)量。

　　但在不斷肯定大數(shù)據(jù)改變我們的研究范式之時，我們也需要提前思考一些問題：大數(shù)據(jù)的實時更新、動態(tài)分析對整體形勢的判斷是否足夠準確？會不會形成依賴而低估經(jīng)驗的價值？會不會消磨我們的創(chuàng)新力？我們的“學習自由”和“研究自由”被機器左右甚至決定？大數(shù)據(jù)的占據(jù)是否會引發(fā)新的社會不均等——固化甚至加深貧富差距？在數(shù)據(jù)處理技術(shù)差異大的情況下，大數(shù)據(jù)的公開是否可能危及國家安全？而到大數(shù)據(jù)發(fā)展到極致之時，大家的決策均享有并依據(jù)數(shù)據(jù)而行，這種動態(tài)的判別方式是否可能消解彼此的數(shù)據(jù)優(yōu)勢，而最終達到新的“數(shù)據(jù)對沖均衡”，到那時想取得先機還得回歸經(jīng)驗。