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复兰“智慧校园”用大数据追寻教育的智慧

2018-12-18 14:50 作者: 来源: 本站 浏览: 61次 字号:

摘要: 近年来,随着大数据技术的发展,教育逐渐被认为是大数据可以大有作为的一个重要应用领域。教育部副部长杜占元指出,教育大数据是教育信息化步入新时代的重要标志,教育大数据可以为决策提供精准、有效、可靠的数据支持,促进教育智力资源的流转与精准供给;对于推进教育管理从...

近年来,随着大数据技术的发展,教育逐渐被认为是大数据可以大有作为的一个重要应用领域。教育部副部长杜占元指出教育大数据是教育信息化步入新时代的重要标志,教育大数据可以为决策提供精准、有效、可靠的数据支持,促进教育智力资源的流转与精准供给;对于推进教育管理从经验型、粗放型、封闭型向精细化、智能化、可视化转变也具有重要意义;还有助于构建多维度的科学评价体系,促进规模化中的个性化教育。

大数据时代的教育呈现的特征是:弹性的学制,个性化的教材和教学内容,通过个性化辅导,通过线上、线下互动式的教学环境,通过个性化测评标准,培养个性化的人才。

有别于传统教育中的学习分析,教育大数据是在新的计算机技术支持下,通过更加集成、更加模块化和更加复杂化的在线学习系统提供了更多类型的数据,其中包含了大数据算法需要的许多变量,从而能全面的发现这些数据中的模式和规律,探索建立预测模型,让我们重新发现和预测学生如何学习。

 

在中国教育进入教育信息化2.0时代的背景下,教育大数据有五项关键技术:

1.预测(Prediction)——觉知预料中的事实的可能性。例如,要具备知道一个学生在什么情况下尽管事实上有能力但却有意回答错误的能力。 

2.聚类(Clustering)——发现自然集中起来的数据点。这对于把有相同学习兴趣的学生分在一组很有用。 

3.相关性挖掘(Relationship Mining)——发现各种变量之间的关系,并对其进行解码以便今后使用它们。这对探知学生在寻求帮助后是否能够正确回答问题的可靠性很有帮助。 

4.升华人的判断(Distillation for human judgment)——建立可视的机器学习的模式。 

5.用模式进行发现(Discovery with models)——使用通过大数据分析开发出的模式进行“元学习”(meta-study)。 

多年来上海复兰科技一直在探索大数据隐藏教育智慧大数据技术可以对海量管理数据、教学数据及学生学习行为数据进行深度挖掘、分析与预测,特别是非结构化数据的应用,将在教育生态系统中寻找、挖掘隐含教育发展规律、学生身心发展规律等。从而对师生用户做出精准画像,有效促进群体及个体发展。

结构化数据老师更了解学生

教育中的数据挖掘是迈向大数据分析的一项主要工作。过去,结构化的数据比如考试成绩和出勤记录,是从教育部门多年数据积累,也是大量数据分析工作的重心。随着数据采集方法的多元,比如互动性学习的新方法已经通过智力辅导系统、刺激与激励机制产生了越来越多的尚未结构化的数据。相比于结构化的数据,非结构化数据更丰富与多元,能给研究者创造出比过去更多的探究学生学习环境的新机会。

在美国,教育部门对大数据的运用主要是创造了“学习分析系统”——一个数据挖掘、模化和案例运用的联合框架。这些“学习分析系统”旨在向教育工作者提供了解学生到底是在“怎样”学习的更多、更好、更精确的信息,也就是非结构化的数据。

举例来说,当某个学生回答一个问题时,一些变量就需要一起分析了。例如,学生回答正确率低的问题就是好问题吗?此外,时间也是重要的因素,一个学生在考试的第一部分耗时太多,是否意味着其接下来就会飞速、凌乱地答题。一道问题的答题顺序、结果、具体情况,都给研究者提供了许多前所未有的大量数据。如果更深入的分析,一个学生成绩不好是由于他因为周围环境而分心了吗?期末考试不及格是否意味着该学生并没有完全掌握这一学期的学习内容,还是因为他请了很多病假的缘故?更多的数据,意味着能够帮助老师获悉到底是什么因素对学生构成了最好的学习环境。

 

上海复兰科技承担上海市学生数字课堂数据采集与分析系统项目研究工作,汇聚数千位师生的教学数据,将教师与学生的教与学行为采集从“课中”向“课前”“课后”前申后延,梳理出1300多个教学典型性采集点。在这些数据的背后,是复兰科技对于非结构化数据挖据、清洗、聚类等一系列大数据处理技术与教育紧密结合的一次重大实践。对于老师来说,面对平台系统上每天会产生大量的数据,教学从老中医式的经验感觉变成基于数据分析的精准教学。一位参与项目的老师这样评价道,“传统的作业上交、批改、发放,教学反馈非常慢,而且老师都是凭自己的教学经验总结,缺少教学的针对性和个性化指导。而现在运用平台,学生做题直接上传,老师可以马上反馈,还可以通过答错率、课前学情调查等及时了解学生掌握情况,实现因材施教、分层教学,在目前班级授课制的环境下,较好地体现以学生为本、以学为中心的教学理念。

大数据让学校教育“智”理成为可能

大数据下的学校管理,是可以对外界需求进行智能处理,是实现学校管理向“智”理目标发展的重要基石。大数据要能为教育管理提供资源配置、数据集成、信息管理、运行状态监控、教育质量监测等业务支持,实现教育智能决策、可视化管控、安全预警、远程督导和个性服务,提升教育管理智慧化水平的过程。

 

复兰科技在为学校提供智慧校园综合解决方案时,将重点放在广泛应用中提高数据质量。数据质量是决定数据有效性和可用性的关键指标,一方面通过数据治理从技术层面提升数据质量,另一方面,打通各类应用中的基础数据,让基础数据在各项教育管理工作中基本保持一致。数据可被多个应用重复使用,业务系统不同的功能需求让数据受到多方制约和牵制,以数据质量支撑业务应用,从而形成良性反馈机制。完整的大数据教育治理包括四个工作流程:

1)监控教育过程,记录、采集和管理数据;

2)通过数据挖掘,进行智能分析与预测;

3)可视化呈现分析预测结果,形成智慧决策;

4)发布管理调度指令,分层实施指令调度。

上海致远中学,复兰科技的大数据处理技术悄无声息的提升着学校“智”理的能力。数据归集是数据工作的第一个关键环节,这些数据主要分为两部分,一部分是学生、教师、教学机构以及学校办学条件等基础数据,另一部分是学生选课、教师备课、教学反馈、生涯规划等业务数据。在数据归集的过程中,我们提倡的是“伴随式收集”,不为了采集而采集,而是将采集工作与业务工作相结合,在业务处理的过程中,自然沉淀数据。这样既可以最大限度地保证数据质量,同时也能减轻教师、业务部门的工作负担。在大数据技术的支撑下,致远中学实现了学校管理工作的智能化提升,更大程度的发挥了信息化软硬件产品在学校的价值。

总之,教育大数据是从思维方式、技术内容到结果应用的整套解决方案,也是从教育的全样本、全过程的教育大数据中挖掘形成教育智慧的过程。在复兰科技,大数据技术智慧校园的思维方式,即让数据开口说话,让数据背后的规律、智慧成为人类在教育领域思考问题、做出决策的基本出发点同时教育大数据也是一种数据处理技术和能力,即从海量复杂的教育数据中寻找有意义关联、挖掘事物变化规律、准确预测教育发展趋势的能力。教育大数据更是一种生产力,结合深度学习等构建教育的人工智能,从单个领域向多个领域覆盖的过程,直接影响人与工具的关系,也决定了未来教育的目标。