大数据技术快速迭代背景下智慧教育的发展

夏林中，梁 晨

（深圳信息职业技术学院 信息与通信学院，广东 深圳 518172）

前言

科技发展水平决定了一个国家的数字化程度和全球市场地位，世界上主要经济体通过国家战略来抢占未来数字经济产业链的制高点，加快数字化发展，建设数字国家已经成为全球共识［1］。为此，国家发改委于2020年4月明确拓展了新型基础设施建设范围，拓展的范围主要包括信息基础设施、创新基础设施等。教育部也于2021 年7月发布《教育部等六部门关于推进教育新型基础设施建设构建高质量教育支撑体系的指导意见》，并于2022 年2 月发布《教育部2022 年工作要点》，提出实施教育数字化战略行动，加快推进教育数字转型和智能升级。因此，推动教育新基建已成为国家的实质性工作内容，也是实现教育数字化转型战略的基础，同时也是给智慧教育赋能的基础。

近些年，移动互联网、云计算、物联网、人工智能、5G等技术发展迅速，这些技术的发展极大地促进了信息化进程，并产生了大量的数据，为此，分析和管理这些数据的大数据技术应运而生。利用大数据技术可以提取和分析相关教学数据并形成有效的分析结果，再将基于有效的分析结果而生成的建议推送给学生，从而引导学生掌握知识要点，最终实现以学生为中心和个性化培养的学习模式；同样，教师通过掌握现代信息技术，可以高效地为每一位学生提供定制化的学习方案［2］。

在教育界，大数据技术将极大地赋能教育智慧，这使智慧教育的尽快实现成为可能。当前，有关如何实现智慧教育的研究也越来越多，尤其在基于大数据技术的智慧教育综合平台、智慧课堂教学模式、智慧学习、智慧科研、智慧管理、智慧服务、智慧评价等方面都有大量研究［3］。

一、大数据的本质与价值

大数据具有数据量大、速度快、维度多、复杂性高、依附属性强等自然特征，且是推动数字经济发展的核心要素，它与劳动、资本、技术、土地一起构成经济新范式。数据量大：当前衡量数据量大小的单位已从原来的TB和PB变成了现在的EB和ZB［4］。速度快：针对EB甚至ZB量级的数据，可以在秒级时间内获取分析结果。维度多：根据不同的量化需求和实际应用需要，数据的维度、层次及其衡量的颗粒度都会不同。复杂性高：一方面是数据的类型多样，主要类型有文字、图像、音频、视频等；另一方面是数据在内容逻辑层面上会出现看似杂乱无章，实际有章可循的现象。依附属性强：数据是虚拟无形的，必须存储在相应的存储介质里，只有通过相应的数据处理设备和终端显示设备，数据才能以更直观的方式被感知、度量、传输、分析与应用，数据质量的好坏、价值的高低才可能被评估。

随着信息化的不断推进，无处不在的各种传感器时时刻刻都在将客观世界的各类物理量量化成数据，由此生成的数据量在人类历史上是前所未有的［5］。在教育领域，由师生产生的教学与学习数据也是极其庞大的，这些数据通过互联网及移动互联网进行共享与交流，然而要充分利用和挖掘这些庞大的教学与学习数据的内在价值和核心价值已非人力所能办到，这就要借助大数据技术。基于大数据技术分析与挖掘数据的价值在未来将会影响甚至改变各行各业，它正在引领新一轮技术和理念革新的浪潮。

在教育领域，推动大数据技术应用非常有必要。首先，当前我国教育管理模式与机制需要完善，地区间教育资源不平衡及教育不公平问题长期存在，落后地区教育质量亟待提升；其次，信息化社会最需要创新能力强的人才，而通过传统培养方式培养的人才在创新能力的培养上有所欠缺，为此，亟须针对每个学生的特点制定个性化的培养方案，从而让每个学生的创新能力得到有效培养和提升。而这些问题可以通过利用大数据技术来解决和缓解。

二、教学数据收集及分析平台构建

在介绍教学数据收集及分析之前，先来了解一下数字化与数据化之间的异同。所谓数字化，就是用数字符号“0”和“1”对事物加以表征的方式，而数据化是数字化的产物，更多强调的是将数字化信息转化为可处理与计算的变量。简单地说，就是数字化是数据化的基础，数据化是实现数据可处理与分析的前提［6］。

教学过程主要分为教学管理、教学活动、教学资源和学生学习四个部分，而教学管理又包括课程管理、学习跟踪、教师管理、专业管理、趋势分析等部分；教学活动又包括线上线下课堂教学、课后辅导、实验实训、总结讨论、习题布置与批改等部分；教学资源又包括课程、实践环境、虚拟仿真资源、视频、MOOC、SPOC等部分；学生学习又包括线上线下课堂笔记、问题思考、课堂共同讨论、习题作答、学习总结等部分。以上所提部分都会留下很多数据，这些数据将会被重点收集，这些收集到的数据是实现智慧教育的“养料”［7］。

在理解数据化内涵和掌握需要收集的教学数据之后，就需要实际构建智慧教育平台。智慧教育平台是实现教育智慧化的实际载体，它综合运用大数据、云计算、智能感知、移动互联、社交网络等新兴信息技术，全面感知学习环境、识别师生教学学习信息、汇集各类个体相关信息等，为师生提供具有方便、快捷、高效、个性化等特点的智慧教学学习服务。

从技术层面解构，智慧教育平台应该是一个融合的网络技术环境和广泛的信息终端；从功能层面解构，智慧教育平台应该能提供快速、综合的业务处理服务，能提供管理与决策支持服务，能提供个性化的信息服务，能按需配置教学资源与技术服务；从应用层面解构，智慧教育平台能提供智慧课堂和智慧社区服务［8］。

在构建智慧教育平台时还需要综合考虑如下情况：吸收已建设好的各类个性化数据信息，将它们吸收并融会贯通进平台里；整合已建设好的教学资源充实进平台，并实现充分共享；充分使用信息技术支持师生多样化、个性化的教学学习需求；充分考虑到各种场景的教与学的信息互通、分享与交流。

在智慧教育平台运行管理过程中，可利用大数据分析技术对学习过程进行分析和评价，且分析模型主要有如下种类：分析专业领域知识数据，建立领域知识模型；分析教师教学过程信息，建立教师教学效果模型；分析学生基本信息和学习行为数据，构建学生学习行为模型；分析学生学习过程产生的数据，包括课前预习、随堂笔记、课中提问、课后作业、实验和考试等过程数据和结果数据，建立学业评价模型；综合分析学生相关整体数据，结合相关分析模型，建立就业发展模型。最终根据学习行为分析和评价结果，结合领域知识模型，建立个性化知识推荐模型，为学生提供个性化知识推荐。

三、基于大数据技术的智慧教育发展

随着大数据技术和新一代信息技术的快速迭代发展，其在智慧教育上发挥着越来越重要的作用。可以这样说，智慧教育是以智能化教育信息技术为支撑，以尊重每位学生个性化学习特点的先进教育理念为先导，促进学生实现智慧学习。大数据技术不仅促进了教与学的有效性，而且使个性化教育成为可能，同时还赋予教育智慧。

（一）大数据技术促进了教与学的有效性

在这个大数据技术得到全面应用的时代，将会给教育带来三项根本性变革，它们分别是“为每一位学生提供一套量身定制的个性化教学方案”“师生双方都能够获取教学效果、学习效果、教学支撑环境是否完备等方面的多维度、多角度、多层次和不同颗粒度的实时反馈”及“基于数据价值挖掘技术，可分析与预测更优的学习内容推荐、学习时间安排和学习方式升级”。换句话说就是大数据技术能推动教育技术的智能化，为此，教师可以针对每一位学生实时收集其生活和学习过程中的所有相关数据，并依据大数据分析技术及时掌握每一位学生的心理状态和学习行为，从而实时为每一位学生制定一套个性化的学习方案。同时，智能技术可以促进教师和学生与学习支撑环境和数字化教学资源的“对话”，更加快速和便捷地获取所需的个性化知识，并提升师生的良好学习体验。

基于大数据的分析和预测结果可以用于课程教学的评估，同样也可以用于对学生学习过程发生机制的发现和把握。学生的整个学习过程可以使用大数据技术进行数字化处理，因此在教学过程中存在的各类问题的解决将不再依赖于教师的主观经验，而是基于对海量教学数据的分析来获取问题的解决方案。

教学资源的开发与建设也将因为大数据技术的广泛应用而发生变革。当前大量教学资源处于分散和割裂状态，以往采取人工的方式无法将这些分散和割裂状态的教学资源整合起来并推荐给学习者，而现在不仅可以利用大数据技术将这些分散和割裂状态的教学资源整合起来，还可以利用大数据技术充分挖掘各种教学资源的内在关联，从而促进优质教育资源的集成与优化配置，形成一个能充分共享、良性循环的教学资源生态，这将会大大提升教与学的有效性。

（二）大数据技术使个性化教育成为可能

在当今信息技术快速演进的时代，能够采集到的与教育相关的数据在广度、深度和细分度上不断得到延伸，教育相关的数据呈现出多元化、多层化和非结构化特点，并且这些数据能够更全面、更真实地反映教育背景、过程和结果。学生在学习过程中会留下许多数字痕迹，这些数字痕迹都存储于相应的空间中，再通过大数据技术对这些数字痕迹进行追踪和分析，就可以挖掘出学生的学习行为规律及模式，再基于发现的学习行为规律及模式制定出更适合每位学生的特定的学习环境、学习偏好和学习能力的方案。也正因为如此，大数据能够破解教育方式单调化难题，助推个性化教育发展。

大数据技术促进个性化教育主要体现在以下几个方面：第一，以往技术手段单一，无法对师生教与学的行为进行实时分析，现在有了大数据技术后，就可以根据师生的教与学行为，发掘师生的隐性教育需求，从而进行资源推送，打破以“供给导向”为主的资源建设模式，转变为“需求导向”的资源建设模式，这就为教与学提供了更多的可能和途径；第二，在使用大数据技术后，可以通过相应的智慧教育平台实时捕捉学生的行为变化、量化和深度分析学生行为数据、把握和预测学生的需求动态、提供个性化学习支撑等；第三，大数据技术量化和记录学生的学习情况，挖掘学生的学习习惯、学习兴趣和学习偏好，教师通过数据真正认识每一位学生，再根据每位学生的特点提供精准且有针对性的教学；第四，基于智慧教育平台建立自适应学习系统，为学生精准推荐最优的课程及有助于其达到最佳学习效果的学习次序；第五，数据的跨界整合、跨界流动和跨界挖掘是大数据技术的优势，可以充分利用大数据技术的这个优势来有效整合所有有用的教学资源，从而改进升级传统的教学关系，实现更具个性化的交互。

（三）大数据技术赋予教育智慧

庞大的教育数据是教育领域的宝贵信息资产，是发展智慧教育的重要基础，数据价值挖掘与分析技术则是连接大数据和智慧教育的桥梁。换句话说，大数据技术就是实现智慧教育的支柱，是将教学从数字化推向智慧化的发动机，主要原因有以下几点：从智慧教学角度看，大数据技术促进了教学模式与方式的改革，促使分层教学向分类教学转变，促成了对教学行为的准确预判；从智慧学习角度看，大数据技术使个性化学习得到真正实现，使学习资源能够被精准地分析和推荐；从智慧管理角度看，大数据技术使教育设备与资产的管理智能化，使学生学习的帮助体系更加完善，使各类分散的教育数据汇聚在一起并实时向学生共享；从智慧评价角度看，大数据技术使教育评价和学习评价更科学、更及时、更高效；从智慧服务角度看，大数据技术促进了家校互通、智慧择校与智慧就业。

结语

随着国家教育新基建的稳步推进及大数据技术的迅速发展，智慧教育的真正实现也将指日可待。当然，在真正实现智慧教育的征程当中还存在很多急待解决的关键问题，这需要各相关领域的工作者共同携手来解决。作为教育工作者，有义务成为协调各方的中心联络者、组织者和践行者，为真正实现智慧教育做出应有的贡献。