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发挥大数据在教育领域的作用
2018年03月05日 13:45 来源:中国社会科学网-中国社会科学报 作者:侯丽 字号
关键词:教育领域;教育;智慧;智慧教育;教育过程

内容摘要:大数据时代,教育的创新环境和理念发生了重要变化。虽然大数据已经成为教育领域不可或缺的工具,然而有关学者表示,大数据在教育领域的应用依然有着大量的不确定性。

关键词:教育领域;教育;智慧;智慧教育;教育过程

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  大数据时代,教育的创新环境和理念发生了重要变化。如何适应大数据时代的要求,成为智慧教育面临的难题和重点。近年来,国内外学者对于大数据与教育的融合问题做了很多探讨。

  重构教育信息与教育过程

  学界对于“大数据”一直有不同的定义。总体来讲,比较有代表性的观点认为,大数据需要具有规模性(Volume)、多样性(Variety)、高速性(Velocity)等重要特征,大数据是指无法在可承受的时间范围内,用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合。由于这些特点,当大数据理念进入教育领域后,海量信息及其分享便促成了智慧教育(smart education)的产生。

  智慧教育又被称为教育信息化,指在教育领域(教育管理、教育教学和教育科研)中全面深入运用现代信息技术、促进教育改革与发展的过程。它的技术特点是数字化、网络化、智能化和多媒体化,基本特征是开放、共享、交互、协作。

  业内认为,智慧教育的兴起是由2008年美国国际商业机器公司(IBM)“智慧地球”的概念引发的。该公司认为,未来智慧教育的内涵包括:教学活动以学生为中心,关注个性化学习与发展;对教学教育资源的科学分配、集中管理和实习监测;对教学过程和管理过程的集成化操作与处理;对教育辅助设施的智能化管理;对优秀教育教学管理体制、流程和规范的快速复制与推广;对个人和群体教育信息的完整性记录与管理;多样化的教学工具和方式;无地域和时间限制的公众在线学习;互动式、体验式的教学模式;共享资源,高度集成的资源共享,随时随地可获得的优质资源,等等。

  从全球范围来看,很多国家都对智慧教育关注颇多,近年来从国家层面进行了较多的指导和干预,颁布了相关的国家教育政策。

  有学者表示,智慧教育在观念、理念、模式、内容、方式、方法上都对传统教育产生了重大影响;在数据的存储、调用和处理等环节上都与传统教育有了很大不同,很多方面是在重构教育信息及教育过程,教育大平台与大数据的形成是必然趋势。

  当前,大数据已经在教育中拥有了多种多样的应用。比如,美国哈佛大学教授尼尔·谢珀德(Neil Shephard)通过大数据开展了学历学位价值对于不同性别毕业生的溢价影响研究。他带领团队通过对大数据的使用,较轻松地掌握了26万名毕业生在毕业多年后(如10年)的收入水平,并发现“研究生溢价”对于女性的影响普遍高于男性,女性更受益于在学历学位上的投资;且与同性相比,拥有研究生学历的女性收入要高于没有该学历的女性。

  英国剑桥大学教育学教授安娜·维尼奥尔斯(Anna Vignoles)对此评价说,虽然大数据可能会低估某些毕业生的收入,如没有进入相关部门数据库的某些收入,但总体来看,谢珀德团队对大数据的分析,使人们能够从更广的范围了解研究生毕业后的职业发展与收入情况。这对于指导高校教学非常有必要,可以帮助人们理解不同性别、不同学科研究生的工资溢价程度。

  引领高校创新发展

  新西兰奥塔哥大学教育工程学高级讲师本·丹尼尔(Ben Daniel)表示,高等教育机构在日益复杂和竞争激烈的环境下,面临着越来越大的压力,在应对国家及全球经济、政治和社会变革等层面的问题时,高等教育需要作出重大调整。传统高等教育改革已经滞后于现代社会对人才的需求,而大数据可以帮助人们对目前人才市场的供需情况、科研情况等作出及时且重要的参考。

  丹尼尔认为,尤其从高校管理层面来看,大数据在分析并解决一些不断变化的趋势上具有重要优势,而这些正是目前高等教育在管理中遇到的机遇,当然也是重要挑战。

  丹尼尔尤其提到了“数据仓库”的价值。他认为,数据采集、数据处理、数据传输和数据存储可以将各种数据库集成到数据仓库。高等教育机构可以与政府部门、商业部门甚至金融部门等各行业各领域共享这些丰富的时代数据,掌握最新的社会和经济变化情况,调整自己的招生、管理和教学策略,在全球化风云变幻的当下,承担高等教育应尽的人才培养责任。

  丹尼尔认为,合并来自不同数据源的数据,可以为教育机构提供更好的决策依据和更好的技术需求,减少冗余数据和检索不同数据源时浪费的时间。换句话说,“数据仓库”可以成为一个有效的方法,来释放大数据在高等教育领域的价值。

  虽然大数据已经成为教育领域不可或缺的工具,然而有关学者表示,大数据在教育领域的应用依然有着大量的不确定性。在探索其应用的过程中,难免会存在绩效指标的确定问题、伦理问题、与相对稳定的传统教育理念和方式的冲突问题等。比如,如何确定数据的准确性、稳定性、一致性和可访问性,如何与政策法规和行业标准保持一致等,这些都是未来需要克服的难点和障碍。

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姓名:侯丽 工作单位:

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