信息技術背景下的大數據分析

王聳

全球知名咨詢公司麥肯錫負責人稱：“數據，已經滲透到當今每一個行業和業務職能領域，成為重要的生產因素。人們對于海量數據的挖掘和運用，預示著新一波生產率增長和消費者盈余浪潮的到來?！贝髷祿谖锢韺W、生物學、環境生態學等領域以及軍事、金融、通訊等行業存在雖已有時日，但卻因近年來互聯網和信息技術的發展才引起人們關注。教育也因此受到了巨大的影響，如何在信息技術時代使大數據成為教育教學的工具成了重要的課題。

2015年8月31日，國務院《關于印發促進大數據發展行動綱要的通知》明確提出：“信息技術與經濟社會的交匯融合引發了數據迅猛增長，數據已成為國家基礎性戰略資源。”“帶動社會公眾開展大數據增值性、公益性開發和創新應用，充分釋放數據紅利，激發大眾創業、萬眾創新活力?！痹谛畔⒓夹g時代的背景下，大數據也必將推動教育公平和教育健康發展。

在大數據背景下，我們做了很多的嘗試，希望能夠運用信息技術并通過數據得到有價值的結論來指導實際的教育教學，希望能夠通過數據來診斷某一個時間段內的教育教學質量，希望能夠用數據來說明我們需要改進或者可以改進的某些方面。但是在實際過程中，對于數據的分析和應用缺乏分析的技術和應用的能力，以下筆者是結合工作實際，將通過《區域教育質量健康體檢》項目和學習診斷系統的數據運用和分析，結合微課的有效性探索所作出的嘗試與努力，來闡述大數據的一些分析方法和技術。

一、數據關聯性分析

（一）問題的提出

先來探討數據的關聯性問題?！敖】刁w檢項目”是基于標準化的測試，且測試工具在若干年之內保持一定的穩定性，數據間就有一定的可比性。同時它又是大樣本的測試，數據具有全面性、客觀性。為了實現在信息技術的背景下更好地分析教學、改進教學、推動微課發展，首先要明確數據的價值。

我們認真分析了《2012年項目報告》所提供的數據。從2012年項目數據來看，學生的學業成績標準達成指數、高層次能力指數以及師生關系指數遠低于本區（市直）水平，但教師教學方式、作業指數以及學校壓力等常規教育指數均達到了本區（市直）水平。那么出現的問題應該怎么解決呢？

（二）問題的分析

通過初步分析發現，出現問題的幾個方面都和教學有關，是不是只需要改進課堂教學就可以了？那么與師生關系是因果關系還是關聯性關系呢？是不良的師生關系導致了學業水平低下嗎？2014年6月，在鄭州市義務教育質量健康指數發布會上，北京師范大學中國基礎教育監測協同創新中心劉堅教授給出了一組關聯性數據。從中可以看出，師生關系與學業水平存在正相關，并且相關度非常高。說明師生關系只能證明其存在著關聯關系，這種正相關的背后可能存在著兩種情況：師生關系不好導致學業成績下降，或者學業成績下降帶來的師生關系不好。也就是說，要解決這個問題需要兩個方面同時著力，不能分別對待。

（三）問題的解決

基于以上探索，筆者所在學校于2014年提出了“學校發展五大主題”：教師專業發展、學科組建設、課程建設、辦學特色、師生閱讀，將師生關系融入到教師專業發展和學科組建設中去，使之成為有機的結合體。通過后續的數據對比也發現兩者可以同時成長，雖無法證明兩者的因果關系，但卻能說明其存在著關聯性。但是更多的信息技術，比如微課技術并沒有得到很好地推廣，缺乏相關數據及經驗的支撐。

二、數據指向性分析

（一）問題的提出

在推進教學評一致性的過程中，微課可以促進教育的多元化和公平性，評價可以為目標的達成度和教學的有效性提供有力的證據，是否就能夠說明課堂教學的價值需要過程性的評價？一般來說，過程性評價包括課堂中的評價（評價任務的設置與實施）、課后評價（作業的布置與反饋）、形成性評價（階段性的面向目標的評價）和其他的內部評價方式。

為了更好地為課堂教學質量提供診斷結果和改進的依據，需要引進基于網絡信息技術的“必由學學習診斷系統”，它可以為我們的教學提出明確的改進方向，可以用數據指向課堂教學活動。但是面對龐大的數據，如何使之成為真正得力的助手就需要我們去分析數據，讓數據的指向性更加明確。

（二）問題的分析

通過使用學習診斷系統，我們拿到了一些數據，可以看出在某些具體題型上的問題，可以有效地縮小我們分析問題的范圍。經過繼續分析數據，雖然能夠發現其可以將問題的指向更加明確，看哪一個知識點哪一種題型得分較低，但是指向性依然不夠明確。我們所需的指向性是要能夠直接指向課堂教學的，直接面向課堂教學的，對此，我們還需要繼續做一些工作。

數據就是冷冰的數據，還需要實踐的證據作為佐證。因此，我們進一步查看了任課教師在所涉及知識點內容所使用的教案和學習卷，更加細致地分析問題所在。是概念性知識呈現方式不當還是程序性知識結構梳理不到位，是課堂評價任務落實不夠還是課后的評價存在問題等。只有這樣，才能將數據真正的還給一線老師，讓老師明白階段性的教學存在著哪些問題，有利于直面教學中的問題，從而改進教學。

（三）問題的解決

要想使學習診斷系統成為課堂教學的助手，首先需要為每一份評價工具標準準確地測試目標，也就是說，每一道題目考查的知識點是什么？所呈現的題型是什么？要提前標注出來。其次要為每一道題目提供適當的解釋，不能不顧及學生學習情況而一味地堆砌測試題。最后要對數據進行分析，使之指向課堂教學的改進。通過學習診斷系統的使用，促進課堂教學能力和學生學業水平的提升。

三、數據改進教學的基本要求

（一）數據分析的基本方面

1.可視化分析。在任何情況下數據可視化是數據分析工具最基本的要求。要借助信息技術將數據轉化為可視化的、可以直觀展示的數據，讓數據自己說話，讓人看到結果，要讓我們取得的數據更直觀地呈現教學中存在的問題。

2.數據挖掘?？梢暬墙o人看的，數據挖掘是了解數據、掌握情況必不可少的。如何讓數據說話就是如何去挖掘數據背后的問題，就是去分析數據間的關聯性和數據的指向性。

3.預測性分析。數據挖掘可以更好地理解數據，而預測性分析可以根據可視化分析和數據挖掘的結果做出一些預測性的判斷。通過技術優化可以判斷一些基本的趨勢和走向。

4.數據質量和數據管理。數據質量和數據管理是一些管理方面的最佳實踐。通過標準化的流程和工具對數據進行處理可以保證一個預先定義好的、高質量的分析結果。

（二）數據的高信度

數據是用來研究問題、分析問題的，因此不論什么樣的數據采集都要達到高信度這個基本要求。為了保證數據的高信度，建議在采集數據時確保公平公開，在使用數據時遵循客觀的原則。不能拿診斷性數據指責采集的對象，不能將內部評價作為考核考評的依據，不能將過程性評價數據用來進行橫向對比。

（三）數據的合理性

某些時候為了獲取更多的數據，或者為了成為“大數據”而羅列數量龐大而又毫無關聯的測試內容，不僅會影響被測試人對測試的抵觸，也不利于數據的分析和整理。一些無關的評價維度會造成邏輯的混亂，為數據的有效分析設置障礙。而好的數據收集需要有適切的評價目的、合理的評價維度，不同的答案應該得到不同的結論，避免是非選項。好的數據收集過程會成為大數據展現其強大一面的助推器。

總之，在我們使用學業診斷系統的過程中，不僅有效地改進了課堂教學，順利地推進了基于標準的教學，將教學評一致性的理念進一步體現出來，同時也提升了教師的課堂教學能力和學生的學業水平。在數據分析的過程中也更好地體現出不同教學手段為教學效果帶來的變化，讓更多的信息化教學手段發揮出更好的作用。

（作者單位：鄭州市第五中學）