京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
教育大数据可分四类,最难获取的数据是什么?
教育大数据有四类,第一类是教学资源类大数据,比如说张馆长管教育资源,统计每个学校有多少老师去用就是大数据。第二类是教育教学管理大数据,上海,全国学习管理系统都已经做好了。第三类是教与学行为大数据,第四类是教育教学评估大数据。比如说管理类的数据相对比较方便,全国中小学习管理系统比较方便,尽管比较难。但是相对比较方便,从资源来谈也比较方便,比如说上海学习网,上面有1万5千个课程,摄影什么插花都有的,上面学的比较多。
当然,管理类其他一些数据应用,现在也有,我举一个例子,上海实验幼儿园,他们有一个小的系统,这个系统只要学生走进校门就可以捕捉到这个学生有没有热度,如果有热度的话,马上老师把他留下来进行体温测量,如果数据真的是有问题,让家长带回来,有时候还好留在教室。小孩还没有到的教室,教室的老师收到一个信息,你们班级马上来一个孩子,这个孩子是有热度的,所以会给他一个小的空间,吃中饭的时候不吃海鲜,是吃素的。大家可以想象,一两年,这些数据累计起来是非常可观的。
最难获取的教育数据是教学行为的评估。
从学习的数据来看,我觉得有三种基本方法,第一种是大规模教学评估,右边那个图就是讲数据分析,我们看到是最后,它本身是一个大数据分析,包括上海的绿色指标,已经连续很多年的测试,这个数据也是非常可观,很可惜没有公开,应该有一种方法可以公开。包括高考(精品课),会考,这么多的考题和考生,实际上数据也是非常可观,包括一些入学面谈,学校入学的时候。
这个学校是全中国唯一的学校,这个学校市教委允许他进行一些筛选,他筛选的方法实际上用计算机,大数据的方法来处理,已经很多年,到某一个时候效益就会呈现出来。
第二是大家比较关注的,在学习平台上开展教与学,那么比如说电子教科书应用,只要有电子教科书,就会产生数据,只要有这个平台,包括阅读平台,包括MOOC,包括可汗学院,也提供了很多有意思的数据,包括51TALK,包括DIS数字化实验,包括每次做作业和测试。
51TALK每天有几百万人在上面一对一和老外学习英语(精品课),里面学的过程中,每天都学,学25分钟,15块人民币,很多小孩在里面学习。但是它背后产生大量的数据。
第三个方法就是综合活动即使数据留存,比如说场馆一卡通,现在还有一些做法,比如说卢湾一种新云课桌,包括平南小学体育课手环,上体育课手环带在身上,老师可以看到学生各个反应。
上海市电化教育馆做的中小学专题教育网,上面有几百门的教育课程,现在区县的做的好是闵行区,它做了中小学学生信息管理系统,到现在已经有四五年,这个数据已经产生很好的效益,对学校的评估不再是拍脑袋,有一些具体的数据。
我们的教育有很多的数据已经在开始做了,当然有一个问题,为什么教育信息化成功案例还是很小的。我告诉大家,最主要是教育太复杂,教育用数据的过程还是时间短,说白了大数据就是四五年的时间。大数据的本质是用机器的方法用数据提炼信息,预盼未来的可能性,但是教育太复杂了。
第一,与学习相关的变量太多,可以说是无法穷尽,但如果设一些最少数的变量,往往没有用。比如说如果大数据采集学习的时间和内容,我希望预判这个孩子学习的结果,最后的结果是有相关性,指导作用非常有限。
一个人的学习,大家知道不但和荷尔蒙有关,学习和人的内分泌和积极度有关系,今天情绪很差,内分泌系统不好。教育关联因素和教师有关,班级有关,家庭有关,同桌有关,经济都有关系。我作为一个老师对一个孩子进行教学,这个孩子放在个班级里面,或者那个班级会产生很大不一样。
第二,变量越多,告诉大家问题会越多,最终噪声会掩盖真相。一堂课就会有无数的数据,一个人一堂课上都有无数的数据,各种小动作对教育来说很大。也许一个孩子的成绩好坏,不是由主要关注数据决定,而且是一个非常小的因素起最主要的决定。
第三,越个性需要越精准,但是越精准的东西越透明。比如说淘宝买东西,至少要告诉地址,或者手机号码,但是中间因为有这个精准的服务,有个性化的服务,就会产生很多安全的问题,这就很难解决教育伦理的问题。
一个孩子进步不是完全是按照老师的安排来进入学习,如果一个孩子因为做了一些你不允许他做的事情,却永远牢记的话是很不好的。
第四,人的未来并不全部是由过去决定的,大数据抽取都是过去,用大数据演绎将来,这个不一定对的。数据本身如果也成为未来因素的时候,未来不再依据数据来演绎,数据会变成一个诱发的因素,比如说预测大坝会坏掉,或者预测一个人行为的变化。
教育判断而言要搞清楚几个问题,大数据作为强大的技术和潜在丰富的资源,对教育来说是很重要的,但是对判断它的价值我怎么用很重要。
华东师范大学做了一个测试,测试好了以后,告诉其中一半人是天才,告诉另外一半人有点问题,结果过了几年,告诉是天才的孩子表现非常优秀,而说笨蛋的孩子表现平平。所以大数据不要成为一个证明。
大数据公司不是迎合的现在的教育,而是按照未来教育方法构筑一个新的学校教育组织方式;数据很重要,但是有比数据更加重要是什么?就是教育过程本身。只有有意义的活动才会产生有意义的数据,数据创作不出经历,经历是可以创造出数据的;大数据技术是科学,但在教育应用大数据却是一项艺术,要把握精准和模糊的度。比如说招生,数据很有用,但千万不能演变成加权的绝对分值,并以此为唯一标尺,但依旧是一个参考。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在数据工作的全流程中,数据清洗是最基础、最耗时,同时也是最关键的核心环节,无论后续是做常规数据分析、可视化报表,还是开展 ...
2026-03-20在大数据与数据驱动决策的当下,“数据分析”与“数据挖掘”是高频出现的两个核心概念,也是很多职场人、入门学习者容易混淆的术 ...
2026-03-20在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的全流程工作闭环中,统计制图是连接严谨统计分析与高效业务沟通的关键纽带,更是CDA ...
2026-03-20在MySQL数据库优化中,分区表是处理海量数据的核心手段——通过将大表按分区键(如时间、地域、ID范围)分割为多个独立的小分区 ...
2026-03-19在商业智能与数据可视化领域,同比、环比增长率是分析数据变化趋势的核心指标——同比(YoY)聚焦“长期趋势”,通过当前周期与 ...
2026-03-19在数据分析与建模领域,流传着一句行业共识:“数据决定上限,特征决定下限”。对CDA(Certified Data Analyst)数据分析师而言 ...
2026-03-19机器学习算法工程的核心价值,在于将理论算法转化为可落地、可复用、高可靠的工程化解决方案,解决实际业务中的痛点问题。不同于 ...
2026-03-18在动态系统状态估计与目标跟踪领域,高精度、高鲁棒性的状态感知是机器人导航、自动驾驶、工业控制、目标检测等场景的核心需求。 ...
2026-03-18“垃圾数据进,垃圾结果出”,这是数据分析领域的黄金法则,更是CDA(Certified Data Analyst)数据分析师日常工作中时刻恪守的 ...
2026-03-18在机器学习建模中,决策树模型因其结构直观、易于理解、无需复杂数据预处理等优势,成为分类与回归任务的首选工具之一。而变量重 ...
2026-03-17在数据分析中,卡方检验是一类基于卡方分布的假设检验方法,核心用于分析分类变量之间的关联关系或实际观测分布与理论期望分布的 ...
2026-03-17在数字化转型的浪潮中,企业积累的数据日益庞大且分散——用户数据散落在注册系统、APP日志、客服记录中,订单数据分散在交易平 ...
2026-03-17在数字化时代,数据分析已成为企业决策、业务优化、增长突破的核心支撑,从数据仓库搭建(如维度表与事实表的设计)、数据采集清 ...
2026-03-16在数据仓库建设、数据分析(尤其是用户行为分析、业务指标分析)的实践中,维度表与事实表是两大核心组件,二者相互依存、缺一不 ...
2026-03-16数据是CDA(Certified Data Analyst)数据分析师开展一切工作的核心载体,而数据读取作为数据生命周期的关键环节,是连接原始数 ...
2026-03-16在用户行为分析实践中,很多从业者会陷入一个核心误区:过度关注“当前数据的分析结果”,却忽视了结果的“泛化能力”——即分析 ...
2026-03-13在数字经济时代,用户的每一次点击、浏览、停留、转化,都在传递着真实的需求信号。用户行为分析,本质上是通过收集、整理、挖掘 ...
2026-03-13在金融、零售、互联网等数据密集型行业,量化策略已成为企业挖掘商业价值、提升决策效率、控制经营风险的核心工具。而CDA(Certi ...
2026-03-13在机器学习建模体系中,随机森林作为集成学习的经典算法,凭借高精度、抗过拟合、适配多场景、可解释性强的核心优势,成为分类、 ...
2026-03-12在机器学习建模过程中,“哪些特征对预测结果影响最大?”“如何筛选核心特征、剔除冗余信息?”是从业者最常面临的核心问题。随 ...
2026-03-12