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1、 “大数据”对教育的作用、挑战及教育变革趋势大数据时代教育变革的最新研究进展综述 胡弼成 王祖霖 湖南大学教育科学研究院 摘 要： 大数据,开启了一次重大的时代转型。在这一时代背景下,学界近年就大数据时代教育变革的主题开展了大量的研究。在大数据对教育的作用方面,学界认为大数据可促进教与学,能推进教育决策的科学性,可完善教育质量监控体系,会促进教育评价的全面性和客观性,且能助力智慧教育。在大数据教育应用的挑战方面,学界比较集中地提出了技术瓶颈、人才缺乏、隐私和伦理道德等挑战。在教育变革趋势方面,学界认为大数据会推动教学变革、教育科研变革、教育管理变革和教育评价变革等。在此基础上,从变革动力、人才
2、培养、发展策略和成果应用等方面提出了后续研究的几点思考和建议。关键词： “大数据”; 教育变革; 研究综述; 作者简介：胡弼成(1964-),男,湖南长沙人,教育学博士,湖南大学教育科学研究院教授,从事高等教育学、教育经济与管理研究;作者简介：王祖霖(1989-),男,湖南衡阳人,湖南大学教育科学研究院硕士研究生,从事高等教育学研究;长沙,410082。收稿日期：2015-01-09Received： 2015-01-09舍恩伯格 ( Viktor Mayer-Schnberger) 与库克耶 ( Kenneth Cukier) 合著的 大数据时代: 生活、 工作与思维的大变 革 ( Big
3、Data: A Revolution that Will Transform How We Live,Work and Think) 被认为是大数据研究的先河之作,真正把大数据推向了公众视野。他们在认可大数据 “量大” 的同时,发现了大数据的 “高价值”,认为大数据是 “当今社会所独有的一种新型的能力: 以一种前所未有的方式,通过对海量数据进行分析,获得有巨大价值的产品和服务,或深刻的洞见。”14“数据就像一个神奇的钻石矿,当它的首要价值被发掘后仍能不断给予。它的真实价值就像漂浮在海洋中的冰山,第一眼只能看到冰山一角,而绝大部分都隐藏在表面之下。”1127 除此之外, “大数据”还具有快速的数
4、据生成、数据处理、动态的数据体系和多样的数据类型等特征。赵姗认为,“大数据本质上是一种动态的、海量的数据分析和数据预测。 它是数据对象、技术与应用三者的统一: 从对象角度看,大数据是大小超出典型数据库软件采集、储存、管理和分析等能力的数据集合。从技术角度看,大数据技术是从各种各样类型的大数据中,快速获得有价值信息的技术及其集成。从应用角度看,大数据是对特定的大数据集合、集成应用大数据技术、获得有价值信息的行为。”2综上所述, 大数据不仅是一种资源,一种技术,还是一个新学科,一种新思维。本文将近三年国内学者就 “大数据时代的教育变革”这一主题的相关大量研究进行比较系统的综述,以期对前期的研究成果
5、形成比较系统的了解,进而为下一步的研究奠定基础。一、“大数据”对教育的作用“教育大数据有广义和狭义之分。广义的教育大数据泛指所有来源于日常教育活动中人类的行为数据; 而狭义的教育大数据是指学习者行为数据,它主要来源于学生管理系统、在线学习平台和课程管理平台等。”312 大数据在教育领域作用的发挥,既要借助广义的教育大数据,更要利用狭义的教育大数据。( 一) 大数据可预测、了解、评估教学行为, 促进教与学的有效性美国教育部在 2012 年 10 月发布了 通过教育数据挖掘 和学习分 析促进教 与学 ( Enhancing Teaching and Learning through Educati
6、onal Data Mining and Learning Analytics) 报告,其中提出,“目前教育领域中大数据的应用主要有教育数据挖掘和学习分析两大方向”。前者是指 “综合运用数学统计、机器学习和数据挖掘的技术和方法,对教育大数据进行处理和分析,通过数据建模,发现学习者学习结果与学习内容、学习资源和教学行为等变量的相关关系,来预测学习者未来的学习趋势”312; 后者是指 “综合运用信息科学、社会学、计算机科学、心理学和学习科学的理论和方法,通过对广义教育大数据的处理和分析,利用已知模型和方法去解释影响学习者学习重大问题,评估学习者学习行为,并为学习者提供人为的适应性反馈。”313 魏
7、顺平认为 “对于学生而言,学习分析技术可以从学习者行为角度了解学习过程的发生机制,并用来优化学习,以基于学习行为数据的分析为学习者推荐学习轨迹,开展适应性学习、自我导向学习; 对于教师和管理人员而言,学习分析技术可用来评估课程和机构,以改善现有的学校考核方式,并提供更为深入的教学分析,以便教师在数据分析基础上为学生提供更有针对性的教学干预。”4梁文鑫认为,在大数据时代,“教学问题的解决不再依赖于停留在每位教师头脑中的模糊的经验,而是基于对海量的教学问题的描述以及教学问题解决方案的分析。”515 此外,“教师完全有可能实现对每个学生的学习数据进行分析,进而实现真正的因材施教,即将学生的整个学习过
8、程数字化,包括教材 ( 知识点) 和学习活动。”516 庆年提出, “通过大数据运用,教师可以更加个性化、更加有效地展开教学活动,学生可以更加自主、更加方便地进行学习。”6舍恩伯格等认为,“大数据为学习带来了三大改变: 我们能够收集对过去而言,既不现实也不可能集聚起来的反馈数据; 我们可以实现迎合学生个体需求的,而不是为一组类似的学生定制的个性化学习; 我们可以通过概率预测优化学习内容、学习时间和学习方式。”7104 简言之,对教育大数据进行挖掘和分析,可以为探索教学方法、教学环境、教学评价、 学习内容、学习时间和学习方法等变量与学习者学习效果的相关关系,对于解密 “教学黑箱”,明晰教学过程,
9、提高教学的有效性具有重要作用。( 二) 大数据能在变动不居的教育形势和极其复杂的关系中推进教育决策的科学性陈霜叶等指出,在大数据时代,教育政策的制定不再是简单的经验模仿,更不是政策制定者以自己有限的理解、假想、推测来取代全面的调查、论证和科学的判断,而是强调更精细化地捕捉各个层面的变化数据,以及由数据展现的复杂相关与因果关系,将教育治理与政策决策带来的危机化为机遇。8122-123 别敦荣认为,“院校研究中的数据分析, 不仅可以帮助院校研究人员和管理者获取关于研究对象的一般认知,还可以获取对研究对象的本质认知和未来认知,从而帮助大学的决策者从传统的主观决策、经验决策和指令决策走向理性决策和科学
10、管理。”9张燕南等认为, “与传统数据时代相比, 大数据时代下教育决策信息的把握,无论是在全面性、及时性还是可利用性等方面都具备大幅提高的条件和手段。”104 范国睿提出, “教育决策是一个庞大的复杂系统工程,对于复杂教育问题的研究和政策建议,也必须依赖于翔实可靠的数据,依赖于对这些反映客观教育现实的数据的自动化处理和分析。大数据时代,为教育决策的科学化现代化提供了保障和可能。”11刘雍潜认为,“科学的发展需要有科学的路径指引,制定区域教育均衡发展的决策需要有全面客观的数据做支撑。对教育大数据的深入分析和挖掘,将会从教育环境均衡、教育资源均衡、教育机会均等和教育质量均衡等四个方面促进区域教育的
11、均衡发展。”12舍恩伯格等认为,“利用大数据,我们可以使决策者得以在全面而坚实的经验基础上改善其决策的质量,从而使教育决策从意识形态的偏见中脱离出来。”7119 在教育决策方面, 教育大数据不论是在帮助决策者更为清晰地了解现状,及时掌握更为全面、更有价值的信息方面,还是在制定、实施、调整具体的教育政策过程中,都具有举足轻重的作用。( 三) 大数据可完善质量监控体系,为实时、 全面、动态的质量管理奠定基础徐勇认为,在大数据时代, “用数据库 ( 包括学校概况、师资队伍、办学经费、图书资料、仪器设备、专业与课程、教学管理、教学效果、学生基本情况等数据群组信息) 可以达到教育质量全面监控的目的,形成
12、全面的、动态的教学质量监控体系。”13赵伶俐提出,“继超大计算机和云计算技术之后,大数据的兴起,为海量数据,包括高等教育运行数据的汇聚、结构化、统计分析以及指数计算等,提供了更为综合与精良的工具。” “高等教育质量指数,不仅有助于系统运行和质量监测,还可以作为云计算和大数据在教育领域应用的突破口。”14在大数据时代,不论是初等、中等教育, 还是高等教育,都可以建立全面的、实时的、动态的教育质量监控体系,在此基础上,可以对影响教育质量的因素进行调控,进而保障教育质量。( 四) 大数据提供技术、方法和思维的支撑, 会促进教育评价的全面、客观地开展张燕南等认为大数据时代的思维方式为教育评价的开展提供
13、了崭新的思路: 其一,形成发展性教育评价观,强调以教育评价对象的主体性发展为目的,从学生的需要出发,重视学习过程、学习体验和师生交流; 其二,扩大教育评价范围,强调教育评价对象不仅限于学生,还应涵盖诸如课程、教师、学校等对教育活动有重大影响的内容; 其三, 反思对成绩的片面追求,强调测试分数绝不等同于物理测量单位的直观含义,在教育评价中不能仅凭简单的数字加以解读。105 陈琳等提出,在网络成为人们基本的、日常的学习平台的大数据时代, “利用数据挖掘、学习分析学、内容分析学等技术和学科的发展,已使 增量评价、 进步评价 为特质的发 展性评价,有了技术 和方法的 保障。”15大数据不仅能够变革教育
14、评价观念,拓展教育评价范围,还能够为教育评价的开展提供技术和方法支撑。( 五) 大数据借助教学、科研、管理、服务等的智慧性,能助力 “智慧教育”柯清超认为,“教育大数据汇聚存储了教育领域的信息资产,是发展 智慧教育 最重要的基础,而数据挖掘和学习分析技术是连接教育大数据与智慧教育的桥梁。”16蔡立军指出,“大数据是智慧校园的一个根本。大数据在校园的应用模式可以帮同 学们发现 自己、发现社会、 发现天地。”17宓詠等指出,“在智慧校园建设中充分应用大数据,是提升建设水平、提高服务质量的有效手段。”18杨现民提出,“物联网和大数据技术是智慧教育系统建设的 智慧支柱。物联网技术能够提升教育环境与教学
15、活动的感知性,大数据技术能够提高教育管理、决策与评价的智慧性。”19智慧教育涵盖了智慧教学、智慧管理、智慧科研、智慧评价、智慧服务、智慧环境 ( 校园) 等要素。在大数据时代,大数据思维、技术将成为推动智慧教育发展的重要力量。二、“大数据”教育应用的挑战大数据相关理论和技术在教育领域有着广阔的应用前景,但大数据教育的应用也面临着各种挑战。首先是技术瓶颈的挑战。邬贺铨指出,“目前,大数据技术的运用仍存在一些困难与挑战,主要体现在大数据挖掘的四个环节中,即数据收集、 数据存储、数据处理和结果的可视化呈现,使结果更直观以便于洞察。”2048-492012 年 10月,美国教育部发布的 通过教育数据挖
16、掘和学习分析促进教与学 报告,提出大数据教育应用的技术挑战主要有以下三个方面: 其一,大数据的应用基础是对海量数据的拥有,这就涉及数据存储技术的挑战,以及用于数据处理和分析的技术挑战,包括计算机硬件的数据处理能力、超级计算机算法技术等; 其二,大数据的教育应用中,数据采集和问题解决分析是核心环节,应用开发者要面对的就是数据采集技术和问题解决分析技术的挑战; 其三,数据兼容性挑战,不同数据存储系统中的数据编码和格式的不统一,造成不同系统间的数据共享困难。315 周洪宇等提出,“我国数据存储、处理技术基础薄弱。大数据的技术,是建立在云计算的基础上的。云计算,在我国还是新兴产物,认识到研究再到推广还有很长的路要走。在大数据软件平台方面,我国落后世界先进国家很多年,需要走追赶型的道路。”21就技术方面而言,大数据教育应用面临着数据收集、存储、分析处理、结果可视化呈现、兼容性及基础薄弱等挑战。
