教育大数据可视化分析与研究

杨景花

摘要：教育大数据是一个庞大的业务系统，它牵涉政府、企业、学校、管理者、教师等，研究教育大数据可视化，将形式多样的数据整合在大数据平台，实现数据的可视化对教育的发展起推动作用。本文从教育大数据现状开始分析，研究在数据可视化方面需要解决的问题，并列举出数据可视化的优势案例。

关键词：教育;大数据;数据可视化

一、教育大数据研究意义

信息技术与经济社会的交汇融合引发了大数据的迅猛增长，大数据已成为国家基础性战略资源，大数据正日益对全球生产、流通、分配、消费活动以及经济运行机制、社会生活方式和国家治理能力产生重要影响。2017年中国信息通信研究院《中国大数据发展调查报告》显示，随着大数据环境和技术手段的不断完善，大数据行业应用持续升温，大数据已成为各行各业决策的依据，大数据产业链正在加速形成，继互联网、云计算、物联网后，教育被认定为与大数据最相关的行业。目前，大数据在诸多领域得到成功应用，但在教育领域的应用实践尚处于初步探索阶段。在当今形势下，教育大数据是推进教育改革和促进教育信息化深度发展的强有力的科学力量。对教育大数据可视化分析可以得到对科研和教学有帮助的信息。例如，利用大数据挖掘学生在线学习相关信息，结合每个学生的兴趣爱好提供有针对性的个性化学习;利用大数据的预测功能对高校的招生、就业和将来的发展状况等进行预测;通过分析学生观看教师制作的在线教学课程过程中的停顿或重复观看记录，帮助教师了解学生学习过程中的难点、重点，从而帮助教师寻找教学侧重点，改进教学方式。

二、教育大数据研究现状

大数据对教育变革的推动基于各种新技术的诞生和发展，该研究热点包括信息技术、数据挖掘、数据分析、物联网等关键词，数据与机器学习的整合形成了新型数据分析技术，在完成海量学习数据统计分析的基础上，实现智能化的发现和预测，展示了智能化大数据技术背景下的未来教育模式。教育数据挖掘和学习分析技术进步显著，被实施于诸多教育实践之中，并且正在形成一定的规模效应。美国等发达国家的教育大数据研究方面，主要侧重于大数据教育领域应用的驱动作用和面临的挑战。研究内容聚焦于：根据教育大数据得到的学生需求定制个性化教育;教育大数据对提高学习效率和为学习和教育带来的大转变;教育大数据的具体作用落在教育反馈、迎合学生个体需求的个性化教育教学、基于大规模数据集进行的概率预测3个方面。国内的教育大数据教育研究主要以美国等发达国家的研究经验为基础，探讨将大数据应用于教育领域的相关基础理论和应用实践，进而提出有助于我国大数据教育发展的建议，并着重结合大量案例阐释大数据应驱动下的教育发展和变革，分析大数据教育在实际推进过程中面临的挑战和社会风险。推动大数据在教育领域的应用，是我国教育发展的现实需求和未来趋势。首先，由于受到诸多限制因素的阻碍，我国当前正处于教育发展的瓶颈期;在教育体制机制方面，教育管理模式与机制尚待完善，教育不公平问题长期存在，教育资源配置不均衡，教育质量亟待提升;在教育投入产出方面，教育经费使用效率不高，投入产出比较低;在教学组织形式方面，沿袭工业化时代的标准化教学内容、教学方法、考试制度、学科设置及人才培养模式，忽视学生的个性特征和认知发展。因此，人们需要新的思维方式、新的方法手段和新的教育模式突破瓶颈、破解难题，加强新一代信息技术和理念与教育的深度融合，就成了解决当前教育发展面临的重大现实问题的必然选择。

三、教育大数据可视化的影响

可视化大数据具有直观性、艺术性、关联性和交互性等特征，其呈现流程为获取、分析、过滤、挖掘、表述、修饰与交互。从教学过程方面，将教育大数据可视化落实到授课、学习、考评、管理等各个方面，大数据+人工智能可以使教育在形式和内容方面都趋于多样化。在教学方式方面，智慧课堂可以为教师提供更为丰富的教学手段，全时互动、以学定教，教师上课时也不再是只有一本教科书，而是可以任意调取后台海量的优质学习资源，以多种形式展现给学生。比如，语音识别和图像识别在教育上的应用，大大提高了师生的教学体验。对于某个英语句子，可以通过手机拍照上传到云端，系统会根据海量的语音素材，用合适的语气和语调阅读这句话，还可以与语音测评技术结合，让学生跟读这句话，并由系统做出测评并反复朗读打分。同时，通过虚拟现实、增强现实与大数据的结合，尽可能还原教育场景，让学生爱学、乐学，学习效果也能有质的飞跃。对于学生而言，在学习过程中，一方面可应用大数据技术，根据知识点的相互关系，制作知识图谱，制定学习计划，另一方面，数据挖掘技术有助于学生进一步分析个人学习水平，并建立与之相匹配的学习计划，并由AI系统确定如何为学生提供个性化补充指导，以帮助学生高效学习，避免题海战术，并有针对性地推荐适合每个学生的练习，节约时间，同时达到更好的学习效果。同时，利用图像识别技术，进一步提高学习效率。如今，学生们可以通过手机拍摄教材内容或作业题目，对其进行分析，并显示相应的要点与难点。随后，也可提供在线课堂、百科链接，以及教师上传的PPT以及PDF文件等，为自主学习提供了更多可能性，而整个过程则是运用机器学习和自然语言处理技术来处理。在传统教育中，考试与评价耗费了教师们的大量时间，通过应用大数据与人工智能，教师只需对需要批阅的试卷进行扫描，就能实时统计并显示扫描过的试卷份数、平均分、最高分，以及最集中的錯题和对应知识点，一目了然，方便进行全面、实时分析。学校教育则需要在教学之外，进一步分析教育行为数据，做好管理工作。通过智能技术，充分考虑包括教务处、学生处、校办、校务处等部门在内的校园管理需求，学校可进一步采集、记录、分析教与学及其相关教育行为，更好地勾勒出教育教学的真实形态，有效推进教学信息化。

四、教育大数据可视化应用

本文运用文献研究法和案例调查分析法，对教育大数据可视化进行多维度对比分析，总结大数据在教育实践中面临的问题与挑战，笔者主要在教师资料收集、家庭作业及后勤管理3个方面进行了积极的探索。

（一）教师资料收集

传统的资料收集程序是教师定期把相关的证件复印件或扫描件送到负责人处，利用Excel汇总。该操作方式有很多不足，如负责人汇总统计耗时较长，其他部门查询信息比较麻烦等。而随着信息技术的不断发展，负责人可以通过大数据平台审批功能打造的“教师资料功能”模块来收集资料。具体操作为：首先通过平台审批功能进行数据表单设置，建立符合学校实际情况的数据采集表单，教师利用网络按照要求提交相关资料，审核通过后，负责人就会收到教师提交过来的资料。

通过上述操作，可以达到如下效果：①随时登记和审核，提高信息采集的效率;②通过分类查询，快速统计出资料数量，方便学校进行大数据汇总和分析。

（二）大数据下的家庭作业

家庭作业是学校日常教学中的一个基础环节，传统的布置方法存在以下弊端：①往往会有部分孩子没有及时记录作业。②教学主管部门、备课组长、班主任如果想了解学生的作业情况，只能通过询问学生或教师本人才能知晓。③班主任不能很好地了解每个学生、每门学科的作业整体情况。针对这些痛点，通过大数据平台的日志功能打造“家庭作业”模块。教师布置完作业后，可登录平台查看“家庭作业”模块，了解作业完成情况，进而对学生的学习进行有效合理监督。同时，教师通过查看功能，可以系统查看自己在一段时间内布置的家庭作业，为自己的教学提供有效的大数据支持。

（三）大数据下的后勤管理

在学校的后勤管理中，最常遇到的问题就是设备的维修，如果设备出现了问题，教师常通过电话、短信、QQ、微信等方式进行上报，负责人登记处理。这样的方式往往会出现报修信息漏掉、没有现场照片、表单不能自定义、不能自动分类到人、校长和管理部门不能及时动态了解维修情况等问题。大数据平台的“设备报修”模块，能够方便地进行信息上报、处理、分析、汇总。教师借助网络可以随时随地提交报修申請，不仅可以提交文字还可以提交现场照片，并通过设置不同的设备分类，实现分配到人。例如，学校可以根据设备统计需要和人员安排的实际情况，设置电脑网络、广播音响、投影仪展台、课桌椅、门窗锁、水电和其他7个类别，通过设置不同的审批人，根据教师选择报修设备的类别，进而将报修信息自动发送到指定人员，专人处理。通过抄送设置，后勤负责人也会实时收到报修情况，了解处理情况。

在教育领域，这只是开始，大数据、人工智能对教育的变革还将持续发酵。未来，以大数据实现教育个性化，用人工智能赋能教育，在成倍放大教育产能的同时，将使优质教学资源得到充分利用，从而做到因材施教、因人施教。

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