基于教育大数据的应用案例分析

2019-06-11 10:43罗灵燕
软件导刊(教育技术) 2019年5期
关键词:教育领域教育者教育

罗灵燕

(曲阜师范大学传媒学院,山东日照276826)

0 引言

随着信息技术的快速发展,尤其是移动互联网、云计算、物联网等技术的广泛应用,大数据俨然成为新时代的必然产物。2012年联合国发布了《大数据促发展:挑战与机遇》,提出“大数据时代”到来。2012年 4月10日,美国联邦政府教育部技术办公室发布《通过教育数据挖掘和学习分析改进教与学:问题简介》指出,在教育数据挖掘和学习分析将开始应用大数据[1]。在《关于促进大数据发展的行动纲要》的呼吁下,大数据成为一种国家战略。2016年9月19日,国内首个中国教育大数据研究院在曲阜师范大学成立,建立人才培养和协同创新中心,着力打造大数据的教育高级智库,对教育问题进行针对性研究。在2018年的全球人工智能和教育大数据峰会上陈丽教授指出,人工智能和教育大数据技术通过提供个性化服务为实现本质意义上的教育公平提供了新的可能,为大数据更好的在教育领域应用带来福音。

国外主要是大数据的数据挖掘和学习分析技术在教育中进行研究应用,比如以美国普渡大学课程信号项目就充分体现了大数据在教育领域的应用[2]。我国主要从以下几个方面进行的研究:实现个性化教育,祝智庭、沈德梅在大数据研究新范式中指出大数据能够促进个性化学习服务与社会智慧发展,使人本主义教育理念的实现提前完成。更新教学思维,杨忠君、李艾欣提出大数据时代的教师要由依靠经验教学到借助数据教学,提升自身数据素养。完善应用政策和策略,近年来,教育部积极增强大数据人才培育,支撑大数据技术产业的发展。

本文主要运用文献研究法和案例分析法,结合国外Cogbooks自适应学习工具在亚利桑那州立大学的应用以及国内大数据支持下的英语创新课这两个主要案例进行分析,发现应用中的难题与挑战,从教育管理者、教师、学生三种角色给出解决思路,最后给出大数据在教育领域发展的可行性建议,以期提高教师在未来发展的竞争力。

1 大数据在教育领域中的案例分析

1.1 自适应内容工具CogBooks在亚利桑那州立大学的应用案例

(1)教学对象。2015年,亚利桑那州立大学和CogBooks达成合作,率先在教学上使用该自适应工具,为学生提供生物和美国历史两个线上课程。其中,有527名同学选修了生物课程,25名同学选修了历史课程。

(2)自适应实现方式。英国的一种自适应内容工具CogBooks,主要为教学者提供与生物课与历史课相关的辅助教学和学习的资料。比如《美国历史》主要讲述了从1865年起美国的发展历程,从不同视角和经历把握时代风向,学习不再局限于静态的课本,而是抽象出历史发展脉络。Cogbooks平台把全部学习内容分成18个系统的学习模块,学生可以随时自测,它会依据学生学习的情况以及回答问题的准确性,对学生学习互动的数据不断地进行分析,用百分比表示学生的掌握情况,如果学生理解不透彻,系统就会调取资源帮助学生进一步理解学习内容,老师则依据后台管理的学习进度,在课堂上针对性的教学。该平台在提供学习内容时主要考虑以下几种因素,例如学生完成练习所用的时间、学生学习时的自信心指数、回答问题的表现、对学习内容的熟练程度以及学生对相似内容学习的迁移能力等。

(3)分析结果可视化。在利用Cogbooks平台学习完之后,大部分学生认为自适应内容可以帮助自己提升学习,其中,有92%的学生认为这是一种现代化的学习方式;有81%的学生希望在其他科目的学习中也得到自适应内容的帮助;有81%的学生认为提供的课程难易程度适合;有84%的学生表示该自适应工具对理解学习内容有很大帮助;有68%的同学认为Cogbooks的实时反馈功能很好,调查结果如图1。

图1 学生对CogBooks平台学习的态度

另外,在使用了CogBooks平台学习以后,根据数据统计,在生物课的学习过程中,退课的学生比例明显下降,从15%下降到1.5%,完整的上完一学期课程的人数比例增加,从76%上升到94%,如图2所示。

图2 使用CogBooks平台后的学习结果

利用大数据洞察学生的学习需要,提供个性化学习支持,已经成为教育领域的趋势。例如Knewton系统通过分析学生数据,区分每个学生的优缺点,针对性的决定下一步学习什么,亚利桑那州立大学2 000名学生使用该系统两学期后,数学成绩获得很大进步,毕业率也提高了11%。

加州大学研发的ALEKS学习系统主要用来检测学生学习的数学知识,从而为学生选择最适合的学习材料。ALEKS主要运用“知识空间理论”(Knowledge Space Theory),通过一系列问题测试学生对问题的理解程度[3]。测试过程要求教育者引导学生建立知识框架,让学生了解所学的知识顺序,避免出现测试不准确的情况。系统将根据学生问题的回答情况和最终成绩,自动决定下次的难度,并将对学生的分析结果呈现给教育者和家长,最后推送给每位学生相适应的学习内容,这种因材施教不仅提高了学生的学习兴趣,也减轻教育者的负担。

1.2 国内大数据在教育领域的应用案例对比分析

(1)研究对象。

表1 研究对象对比表

(2)数据采集。孟欣老师充分把互联网技术和传统教学结合,在课前把英语作业发到翼课网上,学生则在上课之前线上完成老师布置的作业并预习,翼课网平台则记录学生的学习分数和名单,孟欣老师根据翼课网平台的反馈了解每个学生对知识的掌握情况。另外,智能作文批改工具会提出修改建议。广州市第一中学初一学生的英语课也将“小班化教学试验”与“教学数据化试验”结合,学生人手一台上课“神器”,该“神器”依靠e采测系统随堂记录学生的学习练习结果、发言质量的评价等,教师可根据实时数据调整教学计划,充分关注每一位学生的课堂表现。

(3)学习情况可视化。翼课网对八年级22名学生的课前英语学习情况的反馈见表2。教师在上课之前的备课是围绕教学目标设计的一系列上课流程,是使教学活动正常进行的保证,但具有一定的封闭性,减少了课堂活力,降低学习效率。而上述两个案例不管是孟欣老师课前利用平台对数据的记录、分析还是课中“神器”的利用,都为课堂注入了新活力。对教师来说,智能平台随时记录学生数据,如学生的发言正确率、课堂练习质量等,并进行分析预测,充分照顾到每位学生,大大节省了教师时间,使课堂教学走向智能化、数据化管理,注重学生的个体差异,实现个性化教学、过程性教学。对学生来说,平台及时的反馈极大地提高了他们的学习热情,提高了参与度,培养了他们的创新精神和合作精神。老师、家长、学生都能够在后台查看学习者的学习记录,直观的可视化数据为学习提供了极大地便利。

1.3 教师需要具备的四大技能

首先,学会提出合适的问题。学生作为独立的个体,在学习中会存在差异,教师要学会提出合适的问题,但前提是教育者对数据系统有全方位的理解,包括系统中已经存在的数据,还需要哪些数据才能更好地帮助学生。

其次,寻找答案。大量学习数据最终会完整地呈现给教育者一幅学生的学习情况图,数据来源非常广,如学生的单元测试成绩、出勤率等,这就要求教育者能从众多的数据中找到答案,帮助其解决教学问题。

再次,结合教学环境分析数据。环境作为一种外界影响因素对学生的学习产生着非常大的影响。其中包括软环境和硬环境两种。软环境是指在学习过程中班级、学校营造的一种学习氛围。硬环境是指学习工具和学习设备。上述案例中改变学习的硬环境对学生学习的热情有了很大提高,促使形成了良好的软环境。

表2 翼课网提供的八年级英语课前作业反馈

最后,改进课堂实践水平。该环节是促进学生发展的重要环节。教育者应该学会利用获得的数据和掌握的信息调整教学方式,以促进学生学习。教育者应该具备发散性思维和批判性思维,有探索新教学方式的意愿。

2 在宏观上发展大数据教育领域应用的建议

2.1 制定合理的数据开放政策

在教育大数据技术的推广应用过程中,安全问题不容小觑,而且等级越高的教育机构其数据价值也越大。数据是个人产生的,但数据平台的理念是开放的,因此会存在数据泄露的危机。为此,教育管理者应该制定合理的数据开放政策,对教师、学生、家长以及学校外部人员所能看到的数据进行条件限制,以提高教师教学效率、提升学生学习态度和改善家长对学生的认识等。在制定数据开放政策的过程中,一定要制定数据开放的规范,加强法律法规建设,加大资金投入和管理人才培养,引导如何正确使用开放数据,根据教育数据价值范畴以及隐私层次的不同设定数据的不同安全等级,明确治理目标,分析安全盲点,降低数据泄露风险[4],避免平台被恶意攻击、数据滥用,对学生学习情况、个人信息进行切实保护。

教育作为一种公共服务,具有极大的预测价值,因此在开放的过程中,还需要注意其在不同的教育系统之间对接的兼容性。大数据需要开源、开放,需要开放政策的支持,形成开放的实践,形成创新体制。教育数据只有在合理的开放政策的保护下,才能集众人之志,取众人之长,挖掘教育数据价值,发挥教育大数据在教学过程中的变革作用。

2.2 建设大数据人才培养体系

目前该领域的大数据的研究应用专业人士相对较少,人才出现断层,懂收集的不懂分析,懂应用的不懂收集,这种情况对大数据的发展很不利。国家和高校也意识到大数据人才的紧缺问题,纷纷开设了和大数据相关的课程。各高校和培训机构还应该建立大数据人才培养体系,制定人才培养计划,落实人才培养行动,对大数据进行深度和广度学习,对大数据技术进行创新研究。

3 在微观上发展大数据教育领域应用的建议

3.1 构建大数据时代的教育信息化平台

大数据的平台思维,是要在平等的基础上,构建一种主体共建、资源共享、数据开放、多方共赢的大数据生态系统[5]。大数据平台的搭建,为参与者提供了参与、交流的机会。参与者越多,产生的数据越多,潜在价值就越大。数据的制造者是个体,在平台的帮助下能实现大数据的开放与共享,找到数据的潜在价值。但是随着时间的推移,会有新数据不断地注入大数据平台,为平台增加新的活力,同时也增加了数据的处理难度,这就需要利用平台思维,消除数据割据的孤立现象,用共享、开放的态度对待数据,对数据进行分类处理。这样,平台提供的服务更周到,使用者在选择和使用数据时也会更快速、便捷。

3.2 了解什么是真正的数据思维

大数据不仅改变了人类学习、生活和工作方式,更改变了人类的思维方式。大数据时代最大的挑战是来自观念的冲突。大数据时代的到来势不可挡,冲突的结果必然是传统的教学方式被荡涤。问题就是最好答案,大数据要想更好地运用到教育实践中,教育者就必须明白要解决的问题是什么,其中最重要的就是思考,要努力扫除思考的盲点。

4 结语

大数据在教育领域的实践中发现,旧的教学方式束缚了学生的全面化、个性化发展,教育改革成为必然。身在教育领域的学者专家要用数据增强自身的实力,并对大数据未开拓的领域怀有坚定的信心,合理运用的数据,将教育和大数据结合,提升到一个全新的高度,只要数据经过提炼,真实地反映事实情况,就离用数据科技解码未来的梦想更接近。

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