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大数据与教育 作者：孟俊红 来源：《读写算》2014年第28期 随着计算机在个体家庭中的日渐普及，基于个人电脑的信息技术已全面融入到 了我们的工作学习当中，并且深深的影响着我们的日常生活。近些年来，信息技术的发 展带来了信息总量的几何式增长，以及数据库数据量的爆炸式发展，这些所有的一切对 经济生活中的各个领域都产生了无比深远的影响。在商业、经济领域，决策的制定将日 益取决于数据及其分析而作出，而非基于传统的经验和直觉；在公共事业和教育领域， 通过数据分析来制定决策的方法，也吸引了越来越多学者们的关注，因此可以说大数据 （Big Data）[1-2]的浪潮正悄然来临。 大数据概念的提出最早可以追溯到2008年，在美国科研期刊《Nature》中刊登的 一篇题为"Big Data"的评论[3]，随后大数据便广泛引起了各个领域学者们的关注。时至今日，大数据 理论正逐渐被丰富，而我们认为大数据就是指所涉及的数据量规模巨大，无法通过人工 的方法在合理时间内达到截取、管理、处理，并整理成适合人类解读的信息。在总数据 量相同的情况下，与分析独立的小型数据集相比，将各个小型数据集合并后进行分析可 以得出许多额外的信息和数据关系性，因此我们认为大数据在教育上可以被用来预测分 析学生学习过程中可能遇到的难点，为学生定制学习计划，以及预测教学过程中可能遇 到的困难。 大数据给我们的教育带来了一系列的变化，首先是教育数据总量[4]的增长由T B级升至PB级，各个教育机构存在着自己的数据库，教育数据资源丰富且存量巨大；其次 是分析需求由常规分析转向深度分析，数据分析日益成为教育中不可缺失的支撑点，个 性化的教学服务逐渐取代传统的以教师为主导的教学方式；最后是教育逐渐由教学市场 转化为需求市场，教育不再仅仅是照本宣科，而转化为满足社会人才需求的一种方式。 大数据根据来源可分为三类：（1）科研数据，它主要是以实验或者建立模型模 拟来获得数据的传统学科（如物理学，数学，化学，环境工程学，机械学等），对这类 自然学科的研究产生了越来越多的数据。（2）互联网数据，现有研究表明，谷歌公司每 天要处理超过 24PT 的数据，是美国国家图书馆所有纸质出版物所包含数据量的上千倍，新浪腾讯上每天都 会有几亿条微博出现，Facebook上每天有上千万张的照片更新和几十亿次的点击率，百 度每天处理数十亿次搜索指令，近几年来兴起来的购物网站如淘宝网，京东商城，当当 网和一些团购网站每天的交易量都上亿次。（3）感知数据，进入移动互联网时代后，移 动平台的感知功能和基于位置的服务普及产生了大量感知数据，各个城市的视频监控每 时每刻都在采集巨量的流媒体数据，工业监控也是大数据的重要来源。感知数据与互联 网数据会产生重叠，而且不同于科研数据，他们不但非结构化数据多而且数据的实时性 强，大量数据都是随机动态产生，所以社会科学的大数据分析，特别是根据 Web 数据做经济形势和社会群体事件的预测，比自然科学的数据分析更困难。 上海海事大学经济管理学院管理科学系副教授魏忠就曾说过，以物联网、云计 算等综合技术的成熟为基础，在学生管理数据库中挖掘出有价值的数据[4]，经过过程性 和综合性的考量，找到学生各种行为之间的内在联系，考量背后的逻辑关系，并作出恰 当的教学决策，这才能被称为大数据。随着科学技术的发展，大数据在教育行业的应用 也越来越广泛[5]。早在2009年，孟加拉裔美国人萨尔曼？可汗就利用网络视频进行免费 授课，授课的内容涵盖着教学中的各个科目，他的教学视频像病毒一样广为传播，如今 全球已有成千上万的学生通过互联网学习其视频课程。随后，网络课程如雨后春笋般冒 出，全世界的各大知名学府都加入到在线教育的行列。在宾夕法尼亚州，从小学到高中 都建立了在线学校，甚至有的地方还会免费为选择参加在线学习的学生配发笔记本电脑 、打印机和扫描仪，作为学习的工具。在教育管理方面，以在线教育为代表的各种综合 技术的集合，可以通过大数据的分析来进行优化，做出更科学的决策，这将带来潜在的 教育革命。例如，甲同学做对了第3题，系统会立即告诉他可以跳过考查相同知识点的第 5题，如果做错了第8题，那么系统就会提示他继续练习第9题，因为考查的这个知识点可 能正是该学生需要反复进行操练与巩固的。这种学习分析系统让学生因材施教具有了可 能。近年来，我国也已经有不少学校开始对数据挖掘进行探索，其中比较典型的有东华 大学的智能实验室项目。几年前，东华大学的实验室极为分散，十几个学院，每个学院 都有三四个实验室，教学评估要通过表格填报的方式来解决，数据的科学性和真实性都 得不到保障，东华大学教务处处长吴良深感人工管理太吃力、效率也太低。09年，他们 提出智能管理的思路，即用物联网的方式把实验室里所有的仪器设备都管理起来。和专 门 【大数据与教育】这篇文章探讨了大数据在教育领域的应用和影响。大数据的概念自2008年起逐渐引起关注，指的是由于其规模巨大，超出传统方法处理能力的数据集合。在教育领域，大数据的应用主要体现在数据量的急剧增长，分析需求的深化，以及教育模式的转变。 教育大数据的爆发式增长，使得数据总量从TB级跃升至PB级，教育机构拥有了海量的数据资源。这推动了教育从单一的教学模式向个性化教育转变，数据分析成为教育决策的关键。通过大数据，可以预测学生的学习难点，定制个性化学习计划，以及预测教学过程中的问题，从而实现更加精准的教学支持。 大数据来源多样，包括科研数据、互联网数据和感知数据。科研数据源于各学科实验和建模，互联网数据涵盖搜索引擎、社交媒体和电商平台等，感知数据则来自移动设备、视频监控和工业监控，这类数据非结构化且实时性强，对社会科学的分析提出了更高的挑战。 文章引用上海海事大学副教授的观点，强调了利用物联网和云计算技术对大数据的挖掘，以理解学生行为并做出有效教学决策的重要性。随着科技发展，大数据在教育中的应用日益广泛，如在线教育的兴起，使得全球学生都能通过网络课程学习。同时，大数据分析优化了教育管理，例如通过学习分析系统实现因材施教。 以东华大学为例，该校采用智能实验室项目，通过物联网技术整合实验室资源，提高管理效率，确保数据的真实性和科学性，这是大数据在教育管理中的实践应用。这一案例表明，大数据正在深刻改变教育的形态，有望引领一场教育革命。 大数据的引入不仅改变了教育数据的存储和处理方式，还促进了教育理念和方法的创新，使得教育更加注重个体差异，提升了教学质量和效果。随着技术的不断进步，未来大数据在教育领域的潜力将得到进一步挖掘，为教育公平和质量提升提供强大支撑。