大数据与高等教育

推荐会员: 点金大数据 所属分类: 阿杜原创 发布时间: 2015-11-27 12:21

th如果说互联网技术(E-learning、MOOC、移动互联)促进了教育的全球化和民主化,那么大数据技术将实现教育的个性化和定制化,大数据时代个性化教育模式的创新和应用潜力巨大。有专家预言未来的学习将是大数据驱动的时代,大数据技术让个性化教育实践具备了可能性,为实现从群体教育模式转向个体教育模式提供了技术、理论和数据支持。国外Coursear、TED、Udemy、Udacity、edX等大型开放式网络课程(MOOC,massive open online courses)的兴起为教育全球化和大数据驱动的个性化教育模式创新提供了新的试验场,教育的形式、规模、数据积累、影响力等各方面都在加速演化和变革。大数据分析也已经被应用到美国的公共教育中,成为教学改革的重要力量。美国联邦政府教育部早在2012年就参与了一项耗资数亿美元的公共教育大数据计划,旨在通过运用大数据分析来改善教育,向教育工作者提供了解学生到底是在“怎样”学习的更多、更细、更精确的信息。

基于大数据技术进行高校全局多维数据(学生维度,教师维度,管理维度)的大规模存储和挖掘分析,建设统一的高校大数据和决策分析中心,挖掘分析结果将能为每一位学生量身定做学习计划和个性化课程提供科学依据和数据指导,同时能对学习、教学、管理等方面进行全方位一手信息的实时掌控,对教育教学存在问题、学生问题、发展趋势等进行提前预警,从而更好的指导个性化教育模式的创新和应用实践。国内电子科技大学周涛教授研究团队对科大几万名学生的生活和学习信息(包括食堂消费、寝室教室进出、图书借阅、学习成绩甚至打开水的时段等数据)进行大数据分析,找出了成绩好和成绩差学生的群体特征,对有心理问题的学生可进行初步定位和预测分析,为老师和教育管理者提供了鲜活的决策支持数据,这样的基于大数据的探索分析对指导个性化教育来讲十分必要,当然涉及隐私问题的数据需要做过滤和屏蔽处理。 种种迹象表示,大数据技术将引领教育向着定量化和个性化的方向发展,最终必将实现教育理念和教育方法的创新和改变,在这样一个大背景下,如何让传统的高等教育跟上时代趋势,应用大数据,发现规律,应用规律,指导实践,基于大数据技术的个性化教育模式创新和应用研究意义重大。

高教大数据应用核心研究内容和主要解决问题可以分为如下几个方面:(1)围绕个性化教育模式进行理论研究,明确研究所需的数据支撑,从而提出挖掘分析目标,进行多维数据的整理和关系结构设计。学生维度:基本信息,食堂、住宿、出行规律等生活信息,选课、作业、借阅图书、课堂互动、成绩等学习信息,第二三课堂等其它信息;教师维度:教学任务、课件等教学信息,论文著作、科学研究数据等科研信息,教学就业指导信息等;管理维度:教学资产使用信息、师资信息、招生就业信息等。(2)数据采集和数据集成:根据分析目标和数据分析源要求,收集多个维度的数据,对数据进行清洗,保证数据质量,设计并确定各数据实体及其之间的关系,将数据按照统一的格式进行大规模数据存储,为上层数据挖掘分析提供统一的数据源。目前高校基本建立了完善的管理信息系统,积累了大量的结构化数据,数据集成还需考虑各类系统中散布着的大量半结构化和非结构化数据。(3)挖掘分析及互动展示:围绕分析目标进行数据挖掘建模,主要用到预测分析、聚类分析、相关性分析和可视化分析等常用的数据挖掘模型和算法,在数据规模达到一定量级之后,可结合深度学习等前沿机器学习技术进行大规模数据挖掘分析,比如对学生生活数据进行挖掘和预测分析,能预测出学生的心理健康情况和学习成绩情况;对学生成绩数据采用聚类分析可以进行同类学生分组,从而更好的指导个性化和分组式学习;采用可视化和相关性数据挖掘和互动展示可以指导管理决策人员进行高教总体态势信息的把握,直观上发现问题和指导解决问题,找出瓶颈短板,重构高校教学管理和学习评价模式,为个性化教育模式创新和实践提供科学依据和数据支撑。

来源:点金大数据    作者:杜圣东

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