大数据应靶向具体教育问题
近年来,教育领域中已涌现出了诸多典型的大数据应用,如教学信息化领域的学习分析、行为档案、能力评估,教育管理信息化领域的个性化服务、教学科研支撑、决策支持等,教育大数据的发展正显示出一派生机勃勃的景象。
教育大数据典型应用
从发展的角度来看,高校的实践是教育领域推进大数据应用的一块试金石,对其他教育阶段具有着重要的参考价值。当前,高校的大数据应用案例主要集中于以下三方面。
首先,是面向学生管理的教育大数据应用。此类应用往往又称为智慧网格、网格化管理应用,它主要聚焦于高校学生管理中的方方面面,对学生培养全生命周期中的生活、学业、思想等行为轨迹和发展过程进行伴随式辅导,形成协同可持续的智慧管理与导引发展新模式。目前,一些高校已经建立起了学生画像、学生行为预警、学生家庭经济状况分析、学生综合数据检索、学生群体分析等功能应用,由面向混杂群体变为面向特征群体管理,更好分辨学生在专业学习或就业方向上的潜能,为学生提供个性化的管理与培养方案。
其次,是面向校园服务的教育大数据应用。此类应用主要通过实时爬取、分析校园各类数据,监测校园舆情,优化校园资源配置,为校方提供建设管理决策,展示学校人文关怀。一些高校已经开展了相关功能试点,其中,综合校情展示功能通过集成基础数据分析及行为数据分析,能够使管理者对学校在校生情况、课程情况、科研成果、奖助情况、教工情况等方面进行直观了解和对比,帮助学生从严谨的数据分析中更加了解自己以及与他人的差异,感受信息化带来的人文关怀与改变。
再其次,是面向教学科研的教育大数据应用。部分高校开始尝试根据每年各专业招生计划、今年开课计划、往年教学安排等多种条件,基于教学资源开展数据分析,对教学活动中各项资源给出预测及预警。也有高校正在探讨通过导入和聚合各类的科研原始数据,建立多维度的高校科研指标数据分析服务,并精准地找到与学校需求更加契合的外部人才。
教育大数据的发展思考
从上述发展状况和典型应用中,不难看出当下教育大数据的理想与实然状态之间存在着一定反差,要更好地发挥教育大数据促进教育发展的作用,一方面需要进一步强调教育信息化基础设施的支撑作用,另一方面需要重新审视和反思教育领域对大数据的本质需求。
教育大数据的基础设施支撑
如果说教育大数据是教育这个“园区”中的高楼大厦的话,那么信息化基础设施就是“水电煤”三通一平,没有完善的基础设施构架,教育大数据将来就可能是“孤楼林立”的信息孤岛。
教育信息化的基础设施框架包括了跨域身份认证、授权、时间、接口、安全等基础性服务,以及应用系统数据、机器生成数据、用户行为数据、互联网数据等软性资产,它靶向到教育领域中各种各样的业务系统,确保每一个系统的稳健运行和发展,并促进这些系统底层的互联互通。基础设施建设有助于从根本解决教育大数据应用中面临的关键性问题,这些都有助于很好清理大数据建设中常见的“绊脚石”。
教育大数据的本质需求
教育大数据不是理论层面的花架子,要为教育领域带来革命性的变化,它必须具体靶向到当下教育领域内的具体教育问题。我们认为,从微观到宏观,教育大数据应主要解决四个层次的问题。
其一是如何更好促进学习者的个人发展。这是教育最核心、最本质的诉求,也是当下教育大数据应用最需攻克的“难关”。其途径是深入研究和聚焦学习者行为数据,包括学习者在学习过程中的学习行为、学习活动、学习进程和与之交互的学习环境等教育信息的数据,实现以学习者为中心背景下学习全过程的数据采集、编码、存储、分析和反馈,从而深入到行为机理层面对学习者产生重要影响。
其二是如何更好发掘教育教学规律,提升教育教学质量。学习者行为数据仅仅关注了“学”的部分,而学校教育则同时包括了教与学的活动,以及与这些活动相关的其它内容,这一层次的数据可被称为教育行为数据。借助相关的教育行为数据应用,可以采集、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,深度促进教与学方式的变革。
其三是如何更好提升教育管理服务和教育治理水平。这是在教育行为数据的基础之上,进一步纳入各类教育管理和教育服务数据,利用数据来提升教育教学质量与教育管理服务水平,从而更好地推进教育治理体系和教育治理能力的现代化。
其四是如何更好制定教育决策,推动教育改革与发展,服务支撑国家发展战略。这是教育大数据应用中最为宏观的范畴,它面向所有与教育相关的数据。
针对不同的教育问题,不同层面的教育大数据应用的目标、主体、数据类型均不相同。在更细的粒度上,各层面的教育大数据应用还需要根据实际情况的不同作出更加灵活和有针对性的调整。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
“最近复购率一直在下降,我们的营销力度不小啊,为什么用户还是走了?” “是不是广告投放的用户质量不高?还是我们的产品问题 ...
2025-02-21以下文章来源于数有道 ,作者数据星爷 SQL查询是数据分析工作的基础,也是CDA数据分析师一级的核心考点,人工智能时代,AI能为 ...
2025-02-19在当今这个数据驱动的时代,几乎每一个业务决策都离不开对数据的深入分析。而其中,指标波动归因分析更是至关重要的一环。无论是 ...
2025-02-18当数据开始说谎:那些年我们交过的学费 你有没有经历过这样的场景?熬了三个通宵做的数据分析报告,在会议上被老板一句"这数据靠 ...
2025-02-17数据分析作为一门跨学科领域,融合了统计学、编程、业务理解和可视化技术。无论是初学者还是有一定经验的从业者,系统化的学习路 ...
2025-02-17挖掘用户价值本质是让企业从‘赚今天的钱’升级为‘赚未来的钱’,同时让用户从‘被推销’变为‘被满足’。询问deepseek关于挖 ...
2025-02-17近来deepseek爆火,看看deepseek能否帮我们快速实现数据看板实时更新。 可以看出这对不知道怎么动手的小白来说是相当友好的, ...
2025-02-14一秒精通 Deepseek,不用找教程,不用买资料,更不用报一堆垃圾课程,所有这么去做的,都是舍近求远,因为你忽略了 deepseek 的 ...
2025-02-12自学 Python 的关键在于高效规划 + 实践驱动。以下是一份适合零基础快速入门的自学路径,结合资源推荐和实用技巧: 一、快速入 ...
2025-02-12“我们的利润率上升了,但销售额却没变,这是为什么?” “某个业务的市场份额在下滑,到底是什么原因?” “公司整体业绩 ...
2025-02-08活动介绍 为了助力大家在数据分析领域不断精进技能,我们特别举办本期打卡活动。在这里,你可以充分利用碎片化时间在线学习,让 ...
2025-02-071、闺女,醒醒,媒人把相亲的带来了。 我。。。。。。。 2、前年春节相亲相了40个, 去年春节相亲50个, 祖宗,今年你想相多少个 ...
2025-02-06在数据科学的广阔领域中,统计分析与数据挖掘占据了重要位置。尽管它们常常被视为有关联的领域,但两者在理论基础、目标、方法及 ...
2025-02-05在数据分析的世界里,“对比”是一种简单且有效的方法。这就像两个女孩子穿同一款式的衣服,效果不一样。 很多人都听过“货比三 ...
2025-02-05当我们只有非常少量的已标记数据,同时有大量未标记数据点时,可以使用半监督学习算法来处理。在sklearn中,基于图算法的半监督 ...
2025-02-05考虑一种棘手的情况:训练数据中大部分样本没有标签。此时,我们可以考虑使用半监督学习方法来处理。半监督学习能够利用这些额 ...
2025-02-04一、数学函数 1、取整 =INT(数字) 2、求余数 =MOD(除数,被除数) 3、四舍五入 =ROUND(数字,保留小数位数) 4、取绝对值 =AB ...
2025-02-03作者:CDA持证人 余治国 一般各平台出薪资报告,都会哀嚎遍野。举个例子,去年某招聘平台发布《中国女性职场现状调查报告》, ...
2025-02-02真正的数据分析大神是什么样的呢?有人认为他们能轻松驾驭各种分析工具,能够从海量数据中找到潜在关联,或者一眼识别报告中的数 ...
2025-02-01现今社会,“转行”似乎成无数职场人无法回避的话题。但行业就像座围城:外行人看光鲜,内行人看心酸。数据分析这个行业,近几年 ...
2025-01-31