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行为采集 精准指导:大数据撬动教学革新

[日期:2014-09-18] 来源:比特网  作者:徐征 [字体: ]

  “不得不承认,对于学生,我们知道得太少”——这是卡耐基梅隆大学(Carnegie Mellon University)教育学院研究介绍中的一句自白,也同样是美国十大教育类年会中出镜率最高的核心议题。这种对于受教育学生群体认识的匮乏,在21世纪之前长达数百甚至上千年的教育史中并没有产生什么消极的效应,但却在信息技术革命后的近十年来成为教育发展的一个短板。   

    大数据研究正在互联网及IT行业轰轰烈烈地开展,那么,面对已经到来的大数据时代,它将给我们,特别是给我国的教育行业带来哪些发展空间和想象,来改变一下普世教育方法的短板?通过走访培训机构,我们看到,用数据分析技术来了解受教育者的个性化需求,评估讲师教学水平、纠正知识点学习技巧,使用大数据“医治”教学过程中的不足,“因材施教”这句成语正在离我们越来越近。

  互联网时代 潜藏传统教育危机

  随着技术的发展,信息技术已在教育领域有了越来越广泛的应用。考试、课堂、师生互动、校园设备使用、家校关系……只要技术达到的地方,各个环节 都被数据包裹。特别是在线教育普及化的今天,传统在学校课堂上获取体系知识的时代,被互联网的无处不在所补充。根据Kids Count Census Data Online发布的数据,2012年全美在家上学(Home-Schooling)及接受在线教育的5-17岁学生已达到197万人,相对逐年间下降的出 生人口,这一人口比重十分可观并呈现增长趋势。

  在互联网教育教学时代,对于被网络和数据包围的学生群体来讲,传统教学暴露出来的危机,使得他们会去思考,在学校的学习过程是否为一件有愉快体 验或感兴趣的事?而反观大数据的研究,可以成为帮助教育研究者重新审视学生需求的一个辅助支撑。通过高新的技术以及细致的分析找到哪些课程、课堂、教师是 能够吸引学生的,哪些知识点是普遍难以掌握并需要反复加强的。在此基础上,与物联网云计算等综合技术的结合,通过在学生管理数据库中挖掘出有价值的数据,经过过程性和综合性的考量,找到学生各种行为之间的内在联系,考量背后的逻辑关系,并做出恰当的教学决策的教育大数据技术,已经在悄悄改变着身边孩子们的受教育体验。

  毫无疑问,在不远的将来,无论是针对教育管理部门,还是校长、教师,以及学生和家长,都可以得到针对不同应用的个性化分析报告。通过大数据的分析来优化受教育群体的个性化教学课程,也可以帮助教育部门人员做出更科学的提升教学水平决策,这将带来潜在的教育革命。可以想象的是,绵延中国2000多年的“因材施教”观点,肯定会离我们更近。

  拥抱大数据 说明教学不迷茫

  最近我通过走访从事国内学科英语教育的瑞思英语、以及新兴的中小学课程培训机构快乐学公司技术负责人,他们均表示,希望能准确的把握到中国教育 的现状及趋势,特别是受教育消费者的需求和痛点在哪里。以此,来不断优化内部教学安排,并及时推出孩子们需要的优秀课程。同时,借助互联网大数据平台,也 希望能更充分的了解和评价讲师的教学专业程度、性格特点,从而也有利于教学机构给予讲师制定更加公平合理的绩效。

  以快乐学这家在线教学机构为例,其正在将大数据、人工智能、图像处理等技术创造性应用于教育领域,针对学生学习状况进行分析,优化学习计划,为 学生、老师、家长三类用户量身定制题库。瑞思英语希望利用上外部大数据平台的先进语音交互和识别工具,全面准确的了解到,孩子在外语发音上的特点及水平, 通过语音识别这项核心技术来及时给予精准指导。

  另外,在细节采集上,瑞思英语介绍了配合可穿戴设备或移动互联终端,可以关注每一个个体学生的微观表现,他在什么时候翻开书,在听到什么话时微 笑点头,在一道题上逗留多久,在不同学科课堂上开小差次数分别为多少等等。这些数据的整合能够解答教学课程是否吸引学生?怎样的师生互动方式受到欢迎?而 最有价值的是,这些数据完全是在学生不自知的情况下被观察、收集的,只需要一定的观测技术与设备的辅助,而不影响学生任何的日常学习与生活,它的采集也非 常的自然、真实。

  因此,大数据可以帮助教育机构分析微观、个体的学生与课堂状况,用于调整教育行为与实现个体化教育。技术的到来,恰恰能为体验者的感受加以量化 与显现提供了一种手段。特别是结合互联网平台的大数据分析,让学生在课堂的需求与态度变得可以量化可见,比如哪些英语完型和口语场景是学生们所关注的、哪 些热点词汇是他们想更多了解的?这些都将通过互联网平台数据分析变得可以预见,也为教学研活动提供了更为鲜活的素材。

  目前,纵观国内外教育界对于大数据与教学结合的看法,呈现出积极态势。教育部已经建立了较为完整的国家基础教育质量数据库和多级数据采集网络; 《2013地平线报告(高教版)》非常有预见性地认为,“大数据和学习分析”将在未来2至3年成为主流技术。又比如,上海作为试点区域于2011年开始建 立了“上海市中小学生学业质量绿色指标”体系,“绿色指标”在收集学生学业水平数据的基础上,收集了有关学生家庭背景、学习动机、学业负担和师生关系以及 教学方式和校长领导力等信息,引导教育管理、教学行为建构在科学数据分析基础之上。欧美一些国家和组织也认识到考试数据挖掘在教育评价中的作用,并已将它 作为新一代评价项目设计的依据。英国还在其评价项目中引入了档案袋管理,结合计算机技术建立形成影响教学的各类因素与评价;

  可以这样说,人类进入互联网大数据时代,让所有社会科学领域能够由前沿技术的发展从宏观群体走向微观个体,让跟踪每一个人的数据成为了可能。教 育教学是一个研究“人性”、完善“人性”的过程,应用大数据让研究人类接受教育细节成为可能,我们将比任何时候都更接近发现真正的学生。

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