浅析大数据形势下高校的教育改革

2017-04-19 16:18谢凯方贤文方欢
文教资料 2016年33期
关键词:个性化教育大数据技术教育改革

谢凯+方贤文+方欢

摘 要: 大数据时代的到来对人们生活和社会发展产生深远的影响,利用大数据技术可以轻松地对受教育者的学习情况做出分析整合,进而为素质教育和个性化教育提供基础,以便教育管理者更好地组织教育资源、制定教育改革的方向和措施。文章根据美国和国内一些高校将大数据应用在教学中的案例,提出大数据技术在我国高校教学改革中普遍应用的尝试。

关键词: 大数据技术 教育改革 个性化教育

一、相关背景

大数据是互联网时代的必然产物,人们对数据的要求日益提高,非数值型计算所占的比重也越来越大,常规数据库已经满足不了海量复杂数据的获取、存储及相关分析管理的要求,各行业更看重的是数据的整合和追踪分析、海量存储和可靠传输的能力。比如在最火的电子商务领域,美国电商巨头亚马逊充分利用大数据分析平台,帮助跨境电商和个人在全球范围内推销产品和服务;整合搜索引擎鼻祖谷歌斥巨资研发云计算,为自己的核心业务互联网搜索服务提供强有力的保障;本土电商阿里巴巴的云规模已进入全球前三,“双十一”日破千亿的销售额,动辄每秒十几万笔的交易量都是大数据技术在支撑。大数据时代已正式登上历史舞台,作为高精尖人才培养基地的高校应顺应潮流,充分结合大数据的相关技术,对教学过程中产生的海量数据进行跟踪挖掘、分析和整合,进而形成相关方案并及时反馈。

当前,大数据技术已经深入社会的各个领域。人们逐渐依赖各种社交平台(如QQ、微信),4G+、5G时代的带宽提升,物联网概念的提出,移动互联网的构建及电子商务的火爆,这一切都包含急剧增长的海量数据,数据存储单位早已从GB、TB上升到PB。与此同时,人们往往忽略教育领域在大数据产生中的重要地位,尤其是高校庞大的教学规模每天都在持续不断地产生海量的各类数据,因此有必要在高校教育中引入大数据思想,加快教育改革的步伐。

二、美国及我国高校大数据应用的情况

1.大数据引领的美国高校教育。大数据技术早已经改变了我们对世界的看法,教育模式的改革自然也是水到渠成,美国在这一方面走在前面。斯坦福大学的Sebastian Thrun教授于2011年创办了在线教育平台Udacity,在互联网上讲授人工智能课程,无心之举却在全球引起热潮,影响190多个国家的学生。同样是斯坦福大学的Andrew Ng教授也依托于互联网发布自己的授课视频,使全球各个层次的网民都享受到斯坦福大学在校生的同等待遇。在此基础上,Ng教授和美国普林斯顿等名校建立同盟,成立了当今世界闻名的Coursera,提供系统的同盟内大学经典课程教学视频。同样在全球引起震撼的可汗学院也是如此,这是孟加拉裔美国人萨尔曼·可汗创立的一家教育性非营利组织,为全球亿万网民提供了众多宝贵的免费教育资源。在这一股潮流的影响下,哈佛和麻省理工等美国较保守的传统名校也开始研发免费的互联网教育平台,上传本校的品牌课程,并在网络授课的过程中收集相关学习数据,进一步提高教学水平。

在这一系列令人印象深刻的改革创新之中,最有代表性的是美国高校对大数据的利用,美国高等教育大数据时代已经来临。近年来,在IBM公司预测分析软件的帮助下,美国很多高校在招生的时候,居然能够预测新一届学生成功完成学业的比率,而且事后验证,这份名单的准确性超过90%,远高于美国高校传统的人工调查统计。令人称奇的背后是大数据的应用,相关软件会分析学生个体的以往成绩、学习时间的分配、个人兴趣爱好及家庭对个体的各方面投入,进而生成相关报告。用大数据预测学生学业成功与否只是美国高校大数据应用的一个方向,更多的大数据教育管理实践正在美国高校如火如荼地开展。

2.国内部分高校掀起大数据应用探索的热潮。计算机软硬件的高速发展,为国内高校大数据应用和国际接轨提供支持和保障。清华、北大等诸多高校,都开始模仿国外的模式建立免费网络授课平台。很多省市和高校合作建设数字校园,开放教育资源共享平台,使更多层次的群体享受名校的课程服务。

目前,校园大数据开展最好的应该是上海高校。复旦及上海财经等一批上海高校早在2012年就率先开展了对大数据的应用探索,虽然和国外高校相比有差距,但是为后续其他高校开展相关研发提供了宝贵的经验。中国科学院大学于2014开设我国首个“大数据技术与应用”专业,在方向设置和课程安排方面为其他高校树立一个标杆。清华大学与金电联行于2016年11月正式成立金融大数据联合研究中心,开展学科交叉研究,致力于大数据应用理论研究、大数据挖掘及产业应用等关键技术的研发。在全国范围内部分高校逐步开设大数据相关专业,2016年11月,我校安徽理工大学成立数学与大数据学院,致力于大数据人才的培养。

3.当前研究方向。很多人把大数据时代视为“第三次工业革命”,作为人才储备基地的高等教育领域,负有关键性的责任。各种教育资源平台水平参差不齐,如何对其整合,使其健康发展是一项重要任务,同时,现在的网络教学,录制好的视频已经成为主要的知识载体,但如何体现现实教学中的交互性是一个急需解决的课题。

千百年来,知识载体的变化,决定了知识本身的价值,同时造成了教师角色的转变,由于大数据时代知识获取的渠道更容易,教师已经不再是知识体系里的主导者,更多扮演的是知识的传递者或者是知识体系里的组织者。但在角色淡化的同时,大数据的整合分析功能可以帮助教师更科学地预测学习效果,把控学生的学习进程,从而根据及时反馈调整教学手段,进行教学改革创新。当前,云计算和大数据使教育资源的共享成为常态,素质教育和个性化教育渐渐演变成核心,高校教育工作者应该与时俱进,对大数据时代的自身定位及教学模式的改变都要有心理准备,才能更好地在新形势下推动高校的改革创新。

三、高校教学改革中的大数据应用措施

1.教育大数据相关技术及处理平台。大数据如今在电子商务中的应用最为成熟,很多电子商务平台利用用户的页面浏览轨迹分析出其购物爱好。教育分析技术可以借鉴这种方式,学生就是电子商务平台用户,通过网络在线平台和移动终端软件,对学生整个学习过程进行完备的数据采集分析,借助过程中反馈的中间报告及时调整学习进度和教学方式,甚至参照国外高校的做法延伸下去,对学生未来的需求进行分析。国内外的很多数據库技术都为相关平台的搭建提供了强有力的支持,比如国外的Hadoop和NoSQL数据库技术及国内的超星公司SPOCs和混合学习模式

2.改革的具体措施。在现有技术下,我国高校可借助校内各种类型的教育平台,利用大数据技术整合在校生和往届毕业生的相关信息,然后与社交媒体的数据整合在一起,可以全方位地对高校教育进行评估和指导。

(1)指导学生选择专业和课程。借鉴国外教育体系,从初高中就建立学生各种信息平台,在进入高校之前,相关前期的个人数据经过高校专业信息平台的大数据分析,和数据库中存储的历史信息比较,通过类比高年级学生和往届生的学习成绩和效果,甚至是以往毕业生的就业情况及最新的市场需求,得出新生的专业及课程备选方案以供其参考。

(2)学生学习效果的反馈。成绩虽然不是万能,但可以作为一个重要参数。利用信息平台定期关注学生成绩,通过大数据技术对个体和整体学习效果做出评估并分析相关参数,从而对后续学习提出具体参考意见,如果反馈后采取相关措施并没有进步或者反而退步,就可以考虑是否调整课程和改变专业。

(3)学籍保留评估。国内现有的教育体系中,因为各种原因总是存在一些问题学生面临退学,以往都是根据辅导员和教师等的意见评估,同时缺乏科学的具体措施予以帮助。在大数据的时代,可依据在校生各方面的表现确定参数,定期打出评估分数,同时遵循“不抛弃不放弃”的原则,结合上述两项措施,尽量帮助学生提高评估分数,并对其提出具体的帮助建議。实在不行,依据评估体系对学籍是否保留做出判断以供学校参考。

(4)教学有效性的评估。大数据不仅仅应用在“学”,还应该用在“教”上。教师的教学表现可以通过各种参数设定进行准确的评估,并依此进行更好的教、学双向选择。

3.大数据教育改革对高校各群体的影响。大数据应用对高校教育的相关群体来说都有不同的体验,对学生来说,都能享受到“量身定做”的教育资源,在校期间的学习和生活更便捷和井井有条,同时能够体验到前所未有的主人翁感觉;对家长来说,能通过崭新的视角掌握全面、真实的学生信息,包括上课表现、成绩情况、交流情况、师生互动等;对教师来说,利用所收集的每个学生学习过程中的全面信息,可以及时获取反馈,从而调整教学方式,同时可以利用大数据平台提供的先进手段轻松处理教学和科研任务;对学校来说,可以利用大数据技术更好的管理学校的资产信息、师资信息、招生就业信息等,从而便于教育管理者利用大数据技术更便捷地组织教学科研和实施教育改革。

四、结语

大数据技术当前已经非常成熟,为高校素质教育和个性化教育提供便利,也推动着教育理念的变革,但同时伴随着不少问题和挑战。比如对大数据处理的相关专业人员不管是招募还是培训都有一定难度;大数据收集分析有可能涉及个人隐私;基于学生以往的学业表现为其推荐课程,有可能导致教育资源的倾斜;收集数据的真实性能否保证等。总之,大数据研究毕竟是一个比较新的领域,如何在整个教育体系内建立一个统一的标准,形成较科学的运作形式,还需要经历一个很长的阶段。但不可否认的是,大数据时代已经来临,高校势必将成为大数据应用的前沿,我们不应该惧怕挑战,而应该克服困难,坚定改革的信心,为国家培养出更多适应大数据形势下的高素质信息人才。

参考文献:

[1]罗军锋,徐菲.大数据时代的高校信息化框架[J].中国教育信息化,2014(3):11-13.

[2]朱建平,李秋雅.大数据对大学教学的影响[J].中国大学教学,2014(9):41-44.

[3]冯翔,余明华,马晓玲,等.基于大数据技术的学习分析系统架构[J].华东师范大学学报,2014(2):20-29.

[4]陈律.大数据背景下学习分析技术对教学模式的变革[J].中国教育信息化,2013(24):15-17.

基金来源:安徽省重大教学改革研究项目(2013zdjy082),

安徽省质量工程项目(2013sxzx012,2013sjjd008,2014zy028,

2015jyxm136,2015ckjh015)

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