教育大数据研究综述

杜婧敏+方海光+李维杨+仝赛赛

摘 要：教育大数据不仅仅是大数据在教育领域应用，而且通过教育领域反向驱动大数据技术分化为独立的分支，从而带来了对传统教育技术领域长期研究问题解决的新途径，甚至可以跨越传统个性化学习的精确逻辑推理过程而直接分析全样本学习者特征。这样来促进教育管理科学化变革、促进教学模式改革、促进个性化教育变革、促进教育评价体系改革、促进科学研究变革等。这些主要依托于教育大数据的两项关键技术：教育数据挖掘和学习分析。但是我国的教育大数据研究与应用尚处于起步阶段，缺乏前期的规范化和系统化顶层设计，面临许多层次的挑战，如应用挑战、安全与隐私问题、运营挑战等，因此，特别需要从教育大数据整体进行规划和由上至下的系统综合研究。

关键词：教育大数据；教育变革；数据挖掘；学习分析

中图分类号：TP393 文献标志码：A 文章编号：1673-8454（2016）19-0001-04

一、引言

移动互联网技术相比较PC时代的互联网有着本质的区别，伴随着数据时代带动的非线性大数据增长过程，社会生活和城市建设过程中的教育系统也在高速发展过程中，这完全不同于过去的二十年间的信息技术对教育教学的改变进程。联合国在 2012 年发布的大数据白皮书《Big Data for Development：Challenges & Opportunities》中指出大数据的出现将会对社会各个领域产生深刻影响[1]。无论国内外都开始了对大数据的研究，起步略有早晚之分，但从政策到区域再到机构的发展方式是共识。《国民经济和社会发展第十二个五年规划纲要》中提出：“重点研究……海量信息处理及知识挖掘的理论与方法……”。美国教育部于2012年10月发布的《通过教育数据挖掘和学习分析促进教与学》中指出通过对教育大数据的挖掘与分析，促进美国高等院校及K-12学校教学系统的变革[2]。2015年8月31日国务院发布的《促进大数据发展行动纲要》中指出“数据已成为国家基础性战略资源”，并在启动的十大工程之一“公共服务大数据工程”中明确提出要建设教育大数据。目前，教育大数据的重要性已经提升到国家战略层面，教育大数据中心建设和区域数据共建共享应用成为主要的建设模式，对个体学习全过程数据分析和精准数据评测学习成为主要的应用场景，从而通过宏观和微观的两方面建设，带动教育领域的广泛关注和重视。

二、相关概念

大数据的3V定义基本是从大数据的特征出发，即：规模性（Volume）、多样性（Variety）和高速性（Velocity）.目前比较认可是4V定义，如国际数据公司（IDC）认为，大数据是符合 4V 特征的数据集，即在3V基础上增加价值性（Value）[3]。而IBM认为大数据必然具有真实性（Veracity）[4]。维基百科对大数据的定义是：“巨量资料（Big Data），或称大数据、海量资料，指的是所涉及的资料量规模巨大到无法透过目前主流软件工具，在合理时间内达到撷取、管理、处理、并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯”[5]。

另一方面，教育大数据的定义最早从产生教育大数据的主体出发，将教育大数据分为广义的和狭义的两类：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；狭义的教育大数据是指学习者行为数据[2]。也有研究指出教育大数据指整个教育活动过程中所产生的以及根据教育需要采集到的，一切用于教育发展并可创造巨大潜在价值的数据集合[6]。

基于以上研究，可以认为教育大数据的定义包含三层含义：第一个含义，教育大数据是教育领域的大数据，是面向特定教育主题的多类型、多维度、多形态的数据集合；第二个含义，教育大数据是面向教育全过程的数据，通过数据挖掘和学习分析支持教育决策和个性化学习；第三个含义，教育大数据是一种分布式计算架构方式，通过数据共享的各种支持技术达到共建共享的思想。也就是说，我们把教育大数据定义为：面向教育全过程时空的多种类型的全样本的数据集合。教育大数据不仅仅是建设教育大数据中心，不仅仅是分析全过程学习数据，更多的是一种共享的生态思想。

与用传统方法收集的教育数据相比，教育大数据有更强的实时性、连续性、综合性和自然性，并使用不同的应用程序来分析和处理不同复杂度和深度的数据。传统教育数据收集的大多是阶段性的数据，而且大多在用户知情的情况下收集，使用的分析方法也通常是简单的统计分析方法。教育大数据收集的是整个教育教学过程中静态和动态的所有数据，可以在不影响教师和学生活动的情况下，连续记录整个教学活动的所有数据，如教学资料、互动反映和学生在每个知识点上停留的时间等。

三、教育大数据的业务分析

教育大数据是一种新的架构和思维基础，可以弱化分析模型直接进入研究目标进行分析，还可以通过数据聚集对“小现象”进行规律研究，还可以对个体进行多维度数据融合研究，再可以对目标对象进行时间序列和空间维度动态分析。面对具体教育业务，教育大数据技术对教育的管理、教学、学习、科研和评价等都产生了很大的影响。教育大数据的业务分析如图1所示。

1.教育大数据对教育管理的支持

传统的教育决策制定形式常被形象的称为“拍脑袋”决策，是指决策者常常不顾实际情况，以自己有限的理解、假想、推测依据直觉、冲动或趋势来制定政策。这种来自决策者“头脑发热”决策，经常处于朝令夕改的尴尬境地，教育大数据正可以帮助解决这种不足。

大数据时代，教育者将更加依赖于数据和分析，而不是直觉和经验；同样，教育大数据还将改变领导力和管理的本质。服务管理、数据科学管理将取代传统的行政管理、经验管理。技术不断发展，教育数据挖掘与分析不断深入，不仅要着眼于已有的确定关系，更要探寻隐藏的因果关系。利用大数据技术可以深度挖掘教育数据中的隐藏信息，可以暴露教育过程中存在的问题，提供决策来优化教育管理。大数据不仅可以运行和维护各教育机构的人事信息、教育经费、办学条件和服务管理的数据，而且可以长期积累所有类型教育机构的数据，利用统计分析、应用模型等技术将数据转换为知识，最终为教育者和学习者提供科学的决策。