大数据时代的教育新使命
欧美发达国家和研究机构均非常重视大数据,在国家层面建立了教育大数据中心。譬如,美国建有国家教育大数据中心,其中涵盖近些年来不同类型的大学与中小学在数量、经费、教师人数等诸多方面的数据以及统计结果,经合组织(OECD)和英国也都各自建有教育数据中心。
近期,我们到美国密西根大学进行访问,深深感受到该校作为世界一流大学,大数据意识非常浓厚。该校建立的密西根大数据研究所(MIDAS),与图书馆以及多媒体服务中心等密切联系,为密西根大学乃至密西根州和全美的教学以及科研服务。密西根大数据研究所依托密西根大学而建,旨在利用大数据,服务科学研究、教学、培养人才以及做出各种决策。该研究所由跨学院、多学科的40多位密西根大学的科研人员组成,包括统计、生物统计学、数学、计算机科学、工程、信息科学等专家。研究范围不仅涵盖数据管理、数据共享、统计、机器学习、信息技术等领域,还包括天文学、进化生物学、疾病模型发现、卫生政策、材料合成、个性化医学、社会科学等领域。
据了解,密西根大数据研究所包括数据科学的挑战行动计划(涵盖学习分析、交通、社会科学、个性化医疗和健康领域)、数据科学教育和培训计划,以及一个工业参与项目。密西根大学的同仁们已经认识到:数据科学现已成为继理论、物理实验和计算分析之后的科学发现的第四模式。基于大数据的技术不仅能够应用于科学研究,也在教育、健康、政策分析和商业决策中产生重大影响。
无论是欧美国家层面的大数据中心,还是作为综合性大学的密西根大学的大数据研究所,都具有如下特点:首先是多样性,要从多个维度赋予某个事物的数据内涵;其次是动态性,数据要不断更新,政府组织、研究机构和各级学术组织,乃至每个科研工作者都是数据的提供者;再次是直观性,大数据不仅仅是数据的提供,更是数据统计的直观图像的研究、建构和分享;最后是共享性,每个人都是大数据的分享者。
就我们团队所见而言,无论是美国小学教室的墙报,还是中学课堂的教室文化,包括密西根大学数据研究所以及曼哈顿街区的广告,大数据以及数据文化无处不见。数据意识正在成为美国高等教育和中小学教育的隐性或显性课程,数据科学的文化正悄然兴起。在我国基础教育领域,数据意识重视程度远不如高校。例如,2015年8月27日,在北京市委市政府的支持与指导下,由中关村管委会、海淀区政府、北京大学、北京工业大学四方共同筹建了北京大数据研究院。清华大学、电子科技大学、中国人民大学等高校都成立了数据研究院、大数据研究中心或统计与大数据研究院等。尽管我国高等院校在数据研究院(中心)人员构成的跨学科性、与图书馆的协作性、为国家和地方做出决策的服务性等方面还达不到理想的程度,但我国部分高校对数据的愈发重视,将倒逼基础教育阶段的校长和教师们更加重视数据意识的培养。
在大数据时代,作为基础教育的主阵地,要培养的数据意识包括:
首先,重视理解数据类型的多维度性。从来源形式分为数字、文本数据、音频、视频数据等;从能否有序分类,可分为从结构性、半结构性和非结构性数据;从数据的存在形式又可分为时间数据、空间数据和生态系统的时空数据等。数据类型的多样性,是大数据时代建立全局观数据意识的前提。
其次,注重从多种途径采集数据。包括官方发布的数据、公共资源数据、研究机构和非政府组织发布的数据、各种研究的数据等。大数据不仅注重数量,更要注重同一事物的数据表征形式的多样性,后者是数据客观表征事物的根本保证。
再次是统计意识。包括利用数据进行统计决断,获得统计规律的意识,认识到统计的结论不是绝对,更不是唯一。
最后则是运用软件进行数据处理。包括运用图形计算器处理数据,在校本课程开发中,可以开发出各种可视化分析软件课程,供学生选用等。
作为基础教育工作母机的师范大学,不仅要培养具有数据意识与能力的师资,还要建构区域基础教育大数据研究中心,收集、建构、统计某个区域基础教育的方方面面大数据,着眼于服务于区域、学校的基础教育科研,服务于国家基础教育决策,进而建构区域基础教育生态系统指标,推动我国基础教育的健康发展。
数据分析咨询请扫描二维码
数据分析需要学习的内容非常广泛,涵盖了从理论知识到实际技能的多个方面。以下是数据分析所需学习的主要内容: 数学和统计学 ...
2024-11-24数据分析师需要具备一系列多方面的技能和能力,以应对复杂的数据分析任务和业务需求。以下是数据分析师所需的主要能力: 统计 ...
2024-11-24数据分析师需要学习的课程内容非常广泛,涵盖了从基础理论到实际应用的多个方面。以下是根据我搜索到的资料整理出的数据分析师需 ...
2024-11-24《Python数据分析极简入门》 第2节 6 Pandas合并连接 在pandas中,有多种方法可以合并和拼接数据。常见的方法包括append()、conc ...
2024-11-24《Python数据分析极简入门》 第2节 5 Pandas数学计算 importpandasaspdd=np.array([[81,&n ...
2024-11-23数据分析涉及多个方面的学习,包括理论知识和实践技能。以下是数据分析需要学习的主要方面: 基础知识: 数据分析的基本概念 ...
2024-11-22数据分析适合在多个单位工作,包括但不限于以下领域: 金融行业:金融行业对数据分析人才的需求非常大,数据分析师可以从事经 ...
2024-11-22数据分析是一种涉及从大量数据中提取有用信息和洞察力的过程。其工作内容主要包括以下几个方面: 数据收集与整理:数据分析师 ...
2024-11-22数据分析师需要掌握多种技能,以确保能够有效地处理和分析数据,并为业务决策提供支持。以下是数据分析师需要掌握的主要技能: ...
2024-11-22数据开发和数据分析是两个密切相关但又有所区别的领域。以下是它们的主要区别: 定义和目标: 数据开发:数据开发涉及数据的 ...
2024-11-22数据架构师是负责设计和管理企业数据架构的关键角色,其职责涵盖了多个方面,包括数据治理、数据模型设计、数据仓库构建、数据安 ...
2024-11-22数据分析师需要具备一系列技能,以确保能够有效地处理、分析和解释数据,从而支持决策制定。以下是数据分析师所需的关键技能: ...
2024-11-22数据分析师需要具备一系列技能,以确保能够有效地处理、分析和解释数据,从而支持决策制定。以下是数据分析师所需的关键技能: ...
2024-11-22数据分析师需要具备一系列的技能和能力,以确保能够有效地处理、分析和解释数据,从而支持业务决策。以下是数据分析师所需的主要 ...
2024-11-22需求持续增长 - 未来数据分析师需求将持续上升,企业对数据驱动决策的依赖加深。 - 预测到2025年,中国将需要高达220万的数据人 ...
2024-11-22《Python数据分析极简入门》 第2节 4 Pandas条件查询 在pandas中,可以使用条件筛选来选择满足特定条件的数据 importpanda ...
2024-11-22数据分析师的工作内容涉及多个方面,主要包括数据的收集、整理、分析和可视化,以支持商业决策和问题解决。以下是数据分析师的一 ...
2024-11-21数据分析师必须掌握的技能可以从多个方面进行归纳和总结。以下是数据分析师需要具备的主要技能: 统计学基础:数据分析师需要 ...
2024-11-21数据分析入门的难易程度因人而异,总体来看,入门并不算特别困难,但需要一定的学习和实践积累。 入门难度:数据分析入门相对 ...
2024-11-21数据分析是一项通过收集、整理和解释数据来发现有用信息的过程,它在现代社会中具有广泛的应用和重要性。数据分析能够帮助人们更 ...
2024-11-21