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教育大数据的核心技术、应用现状与开展趋势

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作者来源: 918博天堂app 发布时间:2020-01-30

  对于教育大数据的应用,钻研者从差异的角度提出了各自的考虑。祝智庭教授从钻研范式的角度,提出了大数据对教育技术钻研方法的启示,并着重强调了数据撑持下的自适应进修。郑燕林和柳海民认为,教育大数据的应用主要是对教育评价和教育教学决策的撑持[19]。胡弼成和王祖霖将大数据应用总结为通过评价和预测促进教学有效性,基于变革的教育模式和复杂关系鞭策教育决策的科学性,完好、片面、动态的质量监控体系[20]。杨现民等钻研者认为,教育大数据应用可以分为政策科学化、区域教育平衡、学校教育质量提升、课程体系与教学效果最优化、个体的本性化开展等层面[21]。

 

  综上所述,我们可以把教育大数据定义为:效劳教育主体和教育过程,具有强周期性和宏大教育价值的高复杂性数据汇合,详细如图2所示。

教育大数据的核心技术、应用现状与成长趋势

图2 教育大数据的形成

  根据差异层级的主体和教育教学流动的各项内容,教育大数据可以分为四个条理和六大类型。四个条理包含个体、学校、区域和国家;六大类型包含根底数据、教学数据、科研数据、打点数据、效劳数据和舆情数据。此中,根底数据包含以人口学为代表的进修者根本信息数据;教学数据包含教学过程中波及的过程、内容和成果数据;科研数据包含各类教育教学尝试与科研项目当中所取得的数据;打点数据包含各类教育打点系统当中所记录下来的数据,如,学生的学籍数据、档案数据和各类统计数据等等;效劳数据包含各类与教育教学相关的效劳系统当中记录的数据,如,各类师生生活效劳、图书档案效劳等等;舆情数据包含各类公开媒体中与教育相关的数据,如,各类教育新闻数据、微博等社会网络系统中教育相关数据等。

图3 教育大数据的应用

  从特征的角度看,大数据的特点往往被概括为4V,包含海量规模(Volume)、快捷流转(Velocity)、多样形成(Variety)和宏大价值(Value)。教育大数据的特征与4V既有重合又有差异:首先,从规模上看,教育大数据的体量尚未到达零售业、电信业等领域的规模,但已经超过了传统数据工具的办理才华。其次,从活动速度的角度,教育大数据流转速度相对较慢,并不像交易数据、搜寻数据或通讯数据具有快捷流转的特性。相应地,教育教学的周期性决定了教育大数据具有典型的周期性。进而从数据形成方面看,教育大数据中非构造化数据,出格是音视频数据占很大比重。这些数据来自课堂录像、教学资源等,差异于传统数据库记录的数据,具有必然的剖析复杂性。同时与电商等领域中程序明晰、成果明确、周期较短的交易流动差异,教育教学流动具有更高的过程复杂性。通过教育大数据剖析发现规律也就更为艰难。可赐教育大数据的特征可以概括为强周期性、高复杂性和宏大价值。

  我们不妨事通过国际范围内典型的技术、产品和效劳,从适应性教学、教育规律发现和精准打点撑持三个方面,对有较大影响的教育大数据国际应用停止剖析,以期对我国教育大数据开展应用提供借鉴。

  针对差异条理的需求,教育大数据应用造成了各种产品和效劳。从适应性教学到动态跟踪测评,从打点模型构建到数据共享门户,各品种型的应用勾勒出了大数据影响教育领域的整体图景。

教育大数据的核心技术、应用现状与成长趋势

  

  大数据对教育领域的打击是片面性的。它能够扭转个体进修者的进修情况、对教育规律的认识深度、教育政策的制定方式,乃至整个教育系统的构造。从需求的角度,教育大数据的应用可以概括为五个条理,即进修、教学、钻研、打点与政策。进修层与教学层需求着眼于适应性进修;钻研层需求着眼于发现教育教学规律;打点层需求着眼于精密打点和科学决策;政策层需求来自取得机制设想按照,如图3所示。

  三、教育大数据的应用

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