大数据在中学教育中的应用刍议

孙泽浩

(武汉市第二高级中学，湖北 武汉 430010)

0 引言

大数据是指通过现代网络和数据技术，对已发生事物的可观测、可记录痕迹的数据性编码。随着信息技术的发展，全球数据呈爆发增长、海量集聚的特点，大数据时代已经到来[1]。党的十八届五中全会明确提出发展大数据国家战略[2]，习主席在2017年12月8日中央政治局集体学习时再次强调，“大数据发展日新月异，应加快推动实施国家大数据战略，更好地服务于我国经济社会发展和人民生活改善”。以前瞻的眼光系统地认识和发掘大数据在中学教育中的应用[3]，对推进中学教育模式创新、管理转变和质量提升，具有重要的现实意义。

1 中学教育的大数据形态特征

大数据包括文本、视频、音频、图片和地理位置等多种媒体形式，具有结构化、半结构化、非结构化等多种类别样式。国际数据公司(IDC)认为大数据具有“4V”的核心特征，即海量的数据规模(Volume)、快速的数据流转与动态的数据体系(Velocity)、多样的数据类型(Variety)和巨大的数据价值(Value)[4]。“大数据”不仅仅强调数据之“大”，更强调对数据的采集、处理、统计分析和挖掘应用。

1.1 中学教育大数据的主要内容

中学信息化教学设备与系统的建设与运用，为“中学教育大数据”的产生创造了物质基础。在信息化教育管理平台、资源管理平台、在线学习平台、校园一卡通等系统中，日常教学活动所产生的各类基础数据和过程数据，如师生基本信息、教学活动信息、教育管理信息、教学评价信息、学籍学分信息、教学研究信息、仪器设备信息和各类通讯信息等，都可以成为教育大数据。就学生大数据而言，具体内容可包括学生基本信息、上课表现、学习成绩、实践素养、文艺素养、考勤情况、健康状况、成长记录等，还可以是学生课外辅导、作业负担、就餐费用、睡眠时间、家庭背景等相关数据；就教学活动大数据而言，具体可包括教学计划、教学组织、教学模式、教学方法、课堂实施、参观见学、社会实践等相关数据信息。

1.2 中学教育大数据的基本特征

一是数据多样化。既包括各种静态的教学资料数据，也包括各种动态的教育过程数据，在数据格式、编码方式、应用特征等方面存在很大差异。二是数据精细化。全方位记录中学教育教学实施、监管、测评等情况，不再是传统的“抽样数据”。三是数据规模化。具有日常连续性和历史累积性，内容丰富、类型多样，很容易达到GB、TB，甚至PB级规模。四是数据增值化。对收集的教育大数据进行“加工”可以实现“增值”，发现“数据走势”，得出教育规律。

1.3 中学教育大数据的辩证特性

一是作为海量数据，其“有效数据”有限。自然状态下收集的教育大数据，既“原汁原味”也往往“鱼目混珠”，部分数据可能因为难以甚至无法利用而显得无效、多余，造成“数据迷雾”现象。二是作为全样本数据，其“代表性数据”有限。虽然大数据能全面、精细描述中学教育情况，但海量的“大数据”有可能淹没部分有代表性的“小数据”，造成“数据霸权”现象。三是虽然是事实性数据，但动态多变。虽然数据使得“事实胜于雄辩”，但数据相关的业务模型会动态变化，如果在数据驱动决策中不能常态更新、迭代优化，极易造成“数据说谎”假象。四是虽然易于采集与传递，但存在隐私和安全隐患。部分教育大数据具有保密性，如果在数据采集和传递过程中不注重数据管控和过滤，很容易泄露或被窃取，诱发“数据安全”隐患。

2 大数据对中学教育的影响

信息化条件下，教育平台更加开放、教育资源更加丰富、教育模式更加灵活，大数据信息更加丰富。教育信息从“数据”到“大数据”，本质上是数据思维的运用、数据质量的优化、数据能力的发掘，将对中学教育理念提炼、教学模式创新、教学行为规范、教育评价完善等带来深刻影响。

2.1 革新中学教育理念

一是大数据的多角度思维要求确立精细化教管理念。大数据从多种角度微观、精准记录中学教育情况，可以更加细致、更加准确地描述中学教学细节，因此要树立“用数据说话”的精细化管理理念，克服传统宏观分析带来的局限。二是大数据的预见性思维要求增强超前预见的理念。大数据是“预测未来的先知”，消除不确定性是大数据起源与发展的重要动力，因此要善于利用大数据技术揭示中学教育的内在逻辑和变化规律，进而超前预见中学教育需求、趋势和问题。三是大数据的全方位思维要求强化全面评价的理念。大数据能全方位获取中学教育数据，因而可以建立系列的评价指标群，对中学教育情况做出客观的全面评价。

2.2 提升中学教育内容

一是丰富的大数据能拓展中学教育内容。大数据时代的教育内容来源渠道更宽、获取手段更广，特别是开放的网络教育平台很容易再生新的教育内容。二是便捷的大数据能加快中学教育内容更新。通过大数据技术对有关数据的收集、分析和反馈，中学教育内容可适时更新、调整、补充，内容选取具有更快的便捷性。三是可视的大数据能促使教学形式多样化[5]。大数据条件下的数字化教育不再局限于文本展现、动画呈现，而将由平面变成立体、由静态变为动态、由实体变为虚拟，使得教学内容的吸引力得到大大增强。

2.3 推动中学教育进程

一是网络化大数据平台技术提高中学教育的信息化水平[6]。大数据时代的中学教育，将从传统的“书本教育”走向“数字教育、网络教育”，信息化教学条件更加完备、使用更加便捷，老师与学生甚至可根据自己的时间、地点、方式需要而自主开展课下网上教学。二是智能化大数据分析技术满足中学教育的个性化要求。通过智能化微观分析教学情况、把握教学规律，动态反馈教学过程，及时调整教学计划，有利于有针对性地“因材施教”，对每个学生实施独立的教学辅导，按各自的进度把控学习节奏。三是虚拟化大数据展现技术增强抽象知识的形象理解。运用虚拟仿真、增强现实等大数据有关技术，能提升某些知识点直观表现能力，使得学生更加容易理解知识要点。

2.4 完善中学教育评价

一是突出评价的过程性。通过全程采集、全面记录、自动分析中学教育过程数据，可以对学生的学习和成长情况进行形成性评价，从而完整反映教学情况、持续监控教育质量、及时预警薄弱项；二是增强评价的客观性。“自然状态下”采集的各类中学教育数据，更能客观描述中学教育的实际情况，更便于公正评判中学教育质量，可避免传统评价过于宏观、依靠经验的不足；三是提升评价的互动性。全面采集有关数据，可支持教育局、中学校以及学生与家长对中学教育内容、进度、质量进行交互评价，避免传统评价的不全面、不精准问题。

3 大数据在中学教育中的应用

随着现代网络的宽带化、数据处理的智能化，下大力研究大数据对中学教育中的深远影响与现实作用。

3.1 探索创新教育模式

大数据反映了客观现实，收集整理和推演分析相关教育教学大数据，可以洞悉和预判师生的未来行为，准确定位师生的内在需求，从而筹划更加有效的教育教学流程，促进教育教学模式的转型。例如，传统教学主要获取作业情况、课堂表现、考试测验等数据，这些数据只反馈了学习结果但不反映教学过程，无法评价教师教学模式的优劣。而通过深度学习历史教育大数据，发掘教育结果与教学活动之间的映射关系，就可以发现教学弱势课程、学生缺漏项或进步趋势，自适应推荐或协同创建最有效的教育模式方案，从而辅助制定教学或复习“作战图”，帮助学生提高学习成绩，帮助学校提高升学率。

3.2 动态优化教学过程

现代中学教育环境是多渠道、多方式、多手段的，为学校、家长、学生、监管者各方深度参与教育过程提供了手段。利用学习分析技术[7]对中学教育数据进行分析挖掘，可清晰呈现学生差异、发现师生个性特点、诊断教学薄弱环节。这有助于优化教育过程，真正做到因材施教；有助于提高教学效率，为老师减负增效。例如，收集分析学生作业时长、考试成绩、课堂活跃度、线上阅读量、论坛发言数等大数据，可以“定位”学生的学习习惯和知识偏差，发现教学薄弱项，形成学生错题本和考试分析报告，通过对教学问题“对症下药”，动态调整学习计划、优化教学过程，快速提高教学效率和教育质量。

3.3 辅助决策教学活动

利用中学教育过程中产生的方案/教案数据、评估/成绩数据、监管/过程数据等“中学教育大数据”，可实现对中学教学活动的关联分析或定量、定性分析，从而提高学校决策的科学化、师生管理的精细化，提高教学活动计划的正确性、活动实施的及时性和活动评价的准确性，为改进中学教学活动提供依据或建议。例如，对各级组织的各种考试成绩进行大数据分析，就可以形成知识点大数据“地图”，清晰展现每个学生的成绩与试卷知识点及其难度的关系，从而帮助老师了解每道题的得分率，把握每个学生的学习状况，有重点地开展试卷讲评活动。

3.4 综合评估教育质量

全面采集中学教育大数据，多主体设置教育指标得分及权值比重，通过统计分析、深度学习、智能挖掘，可以“全要素”、“全过程”、“全员性”、“全方位”综合评估教育质量，从而反馈教学计划、教学实施、教学反思中的问题，发现与教育质量相关的师资、学生、管理等方面的影响因素，避免传统中学教育评估的数据来源单一、评估结论浅显、评估效力浅层等弊端。例如，利用学校、老师、学生、家长的日常登记、专项调查以及其他信息化手段，搜集与学生学习和生活相关的各种数据，使用统计分析工具以及分类、聚类、关联规则挖掘、特征点提取、偏差分析、趋势预测等数据挖掘软件，就可以对学生的道德品质与素养、学业能力与成绩、实践与创新、交流与合作、技能与生活、运动与健康、审美与表现等进行综合测评分析。

4 中学教育大数据建设对策

大数据是颠覆传统思维范式、挑战现有处理技术、亟待培育和发掘的新型资源。中学教育大数据的建设与应用是一项动态的、复杂的、持续发展的系统工程，应着力于思维转变、系统建设和机制构建，逐步提高中学教育大数据的规模、活性及应用水平。

4.1 培育中学教育大数据思维能力

大数据不只是数据量大，也不仅是一套新的技术体系，更是一种方法论和决策思维。一是倡导“用数据说话”的思维理念。信息时代必须高度认识数据、活用数据，善于将抽象的、非量化的、模糊的事物转化为具体的、量化的、精确的数据描述，把具体的教育问题转化为数据问题，以数据管理推动科学决策[8]，克服传统“经验思维”和“理性思维”的不足。二是建立“辨析真实数据”的思维习惯。中学教育大数据来源广泛，难免数据质量良莠不齐，不全是有效数据，因此必须注意辨别真实与虚假数据，分清客观与主观数据，辨析准确与模糊数据，从而提高数据及其效用的可信度。三是提升“数据可以增值”的思维层次。中学教育大数据本身忠实记录了现实教育教学活动，能全面度量、精准实证、客观评估教育状况，并且通过对数据归纳总结和分析挖掘，还能发现数据背后的隐含关系和潜在价值，从而揭示教育规律、预测教育趋势、分析影响因素。

4.2 强化中学教育大数据建设水平

加强数据资源及其共享平台的建设，优化、整合现有各种教育教学信息管理系统，是获取、存储、运用中学教育大数据的前提和基础。

一是完善数据系统建设，把数据“留下来”。应广泛收集各种静态数据和动态数据，实现对各种教育数据的常态化记录。

二是采用先进技术把数据“管起来”。中学教育信息化的快速发展，使得现有的数据管理技术不断面临新的挑战[9]。必需采用高效的数据搜索、组织、访问技术，支持中学教育有关系统的集成与数据交换。必需搭建合理的数据管理框架，有效汇总和管理多源数据、过滤和清洗无用数据，提高数据的可靠性、一致性、完整性。

三是构建网络平台把数据“联起来”。大数据只有不断流动和充分共享，才能产生增值效用。应构建具有互联互通能力的中学教育数据中心和云计算网络，推动数据资源的规范共享和集约保障。逐步解决“存储分散、条块分割、格式不一、共享不畅”等数据问题，破除“数据孤岛”与“数据壁垒”，确保数据按需流动、高度整合。

四是创新智能功能把数据“用起来”。大数据的应用价值不仅在于提供数据支持，更在于提供智能支持。要充分借鉴现代数据挖掘、机器学习、人工智能等技术，面向信息融合、辅助决策等大数据应用，创新中学教育大数据的统计、分析、预测方法，支撑中学教育计划拟制、过程管控、质量评估等教育教学活动。

4.3 健全中学教育大数据应用机制

一是统筹顶层设计。统一规划中学教育领域大数据及其系统的建设方案，统一确定总体技术路线，对带有全局性的技术和工程，进行管控和引领，确保数据建设一盘棋。二是搞好建设规范。完善中学教育大数据标准体系，对数据分类方法、格式标准、传输协议、编码规则等进行标准化，改变数据标准不全、执行不严的现状，确保有关教育信息系统网络互联、信息互通、资源共享。三是提升数据效益。健全规章制度，改善技术环境，在数据采集记录、上报汇总、存储管理、处理分析、服务应用等工作中严明职责、严格要求，不断发挥中学教育大数据的应用价值。四是确保运行安全。采取容灾备份、身份认证、访问控制、数据加密、数字水印等安全保密措施，着重建立健全中学教育大数据及其应用系统的物理安全、访问安全、传输安全和使用安全机制。

5 结束语

中学教育信息化，催生了中学教育大数据，如何认识、建设和利用中学教育大数据成为中学教育的新课题。本文系统阐释了中学教育大数据的本质内涵、基本形态和辩证特征，全面论述了大数据对中学教育理念、教育内容、教育过程和教育评价的具体影响，研究了大数据在教育模式创新、教学过程优化、教学活动决策、教育质量评估等方面的作用，并从思维革新、系统建设、机制构建等方面提出了教育大数据建设与运用对策，对于科学运用大数据，推进中学教育模式革新、管理模式转变、教学质量提升具有重要的理论指导与实践应用价值。

参考文献(References):

[1]孟晓峰,慈祥.大数据管理:概念、技术与挑战[J].计算机研究与发展,2013.50(1):146-169

[2]何哲.五中全会,大数据战略上升为国家战略[D].[2016-03-04].http://gb.cri.cn/42071/2015/11/08/6651s5158694.htm.

[3]潘晨聪.众说教育大数据[J].上海教育,2016.21:42-43

[4]吴文峻,吕卫锋.大数据时代的大规模开放在线教育[J].计算机教育,2013.20:9-10

[5]陈明.大数据可视化分析[J].计算机教育,2015.5:94-97

[6]陆焱.大数据信息时代引发的网络在线教育新变革[J].计算机教育,2014.21:30-32

[7]魏顺平.学习分析技术:挖掘大数据时代下教育数据的价值[J].现代教育技术,2013.23:5-6

[8]向小川.大数据时代学校管理创新探索[J].教学与管理(理论版),2015.11:47-49

[9]龙江华.大数据时代下中学信息技术教学研究[J].教育科学论坛,2016.10:54-56