個性化教育解讀與大數據運用的作用分析

李瑞爽

【摘 要】“大規模批量生產”的教育模式在很大程度上阻礙了學生的個性化發展。大數據運用是解決個性化教育的有力抓手，通過廣泛而系統的收集學生不同種類的學習數據，并進行分析梳理，能夠促進教學的有效性、教育決策的合理性，推動個性化教育質的飛躍，促進教育評價和學習分析的客觀化。

【關鍵詞】大數據 個性化 教育

教育最理想的狀態是能夠像孔子所提倡的那樣做到“因材施教”。可是，在受到19世紀工業革命浪潮的影響，教育也開始實施所謂的“大規模批量生產”。這種整齊劃一的管理方式無疑很大程度上阻礙了學生的個性化發展。小到學生個體的個性化發展和全面發展，大到教育系統中各個元素的教育公平，都受到了一定程度的損害。大數據時代的到來，為解決這一問題提供了可能性。

大數據具有三個特征：數據量大、輸入和處理的速率高、數據多樣性。這三個特征決定了大數據是一種海量數據或者說是巨量數據。生活在這樣的時代當中，我們生活中所產生的信息數據會被時刻保存住，通過專業的分析、梳理反作用于我們的生活，為生活帶來許多便利。而這種巨量數據分析在教育領域中的應用，尤其是如何促進教育個性化的發展，仍需要進一步的探討和研究。

一、個性化教育的內涵

教育學家顧明遠曾提出：最終的教育公平，應該是每個學生都能通過教育而激發潛力，得以發展，通過教育而獲得人生路上的成功。要實現這個目標，則需廣泛推行因材施教、鼓勵個性發展的個性化教育，以取代陳舊的教學模式。個性化教育，微觀上看來就是因材施教，注重學生的個別差異。宏觀上看來就是事關教育公平，這是一個國家教育領域的大事。

第一 ，學生的角度。隨著科學技術的進步，學生獲得有效學習的方式和資源的渠道也在不斷擴展。大規模的在線課程開放系統——MOOCs，就是一個例證。在在線學習的平臺上，學生能夠接觸到自己學校以外的各種優秀的課程，并且能夠與全世界各地的學生進行交流學習。在這樣的一個平臺上，學生可以根據自己喜好有針對性地選擇課程進行修讀，在上課過程中，也可以有選擇性地快進或者重播，達到課堂學習效果的最大化。同時教師也可以通過對學生在上課過程中所產生的數據信息進行分析，從而發現課程本身需要改進的地方以及學生的掌握情況，然后進行改進。學生在遇到學習瓶頸的時候可以從多個渠道獲得幫助，比如相關學習的論壇，或者與在線學習的學生一起討論等等。

第二 ，教師的角度。在大數據技術的支持下，教師可以深刻地挖掘教育教學數據，通過分析這些數據，采取相應的教育對策。另外，對這些數據的有效分析，可以有效地提高學生的學習效果，加快學生的發展速度。同時，通過分析所采集的數據，可以對學生的學習效果進行科學的預測，并及時地調整教學方式，從而提高學習進度。個性化教育是一個持續的過程，需要教師在這個過程中發揮重要的作用。首先應該充分地了解所在班級的每一個學生。所謂因材施教，就是要充分挖掘每一個學生的個性，有的放矢。其次教師應該充分掌握科學技術，提高自身的素質，與時俱進。

第三 ，學校的角度。對于學校來說，為了迎接和適應大數據時代對教育領域的沖擊以及學生和家長對個性化教學的急切需要，學校應該將大數據的收集和學生的學習分析進行技術性的結合，為學生教師創建一個混合式的學習環境來滿足學生對個性化教育的需求和個人全面發展的要求。

二、個性化教育所面臨的挑戰

我國現如今許多學校課堂容量都特別大，往往是一名教師管理五六十個學生，同樣的教學要求，同樣的教學方法，來管理不同個性、不同接受水平的五六十人，其結果是增加了很多無效的教學時間。2010 年中國青少年研究中心公布了“中日韓美四國高中生學習意識與狀況比較研究”結果，結果顯示，受訪的中國高中班級規模普遍較大，超過六成班級人數在 50 人以上，受訪的中國高中班級容量在城市間有明顯差距，北京市被調查學校班級人數均少于 50 人，京外城市均超過 50人。郊區班額超大現象突出，60 人以上的班級占受訪總數的近一半；城區學校班容量多在 51 ～ 60 人之間。這種現象，一方面可以反映出我國受教育的人口總量在不斷地提高，這是我國義務教育規模不斷擴大的一種良性表現。然而，另一方面，做任何事情，尤其是教育事業，不能只注重量的擴大，而不注重質的飛躍。

三、 大數據在教育領域中的價值分析

“大數據 ”這一概念對于我們來說已不陌生。維基百科上給出的大數據定義是：數據量規模巨大到無法通過目前主流軟件工具獲取、管理、處理、整理，成為幫助企業經營決策，達成更積極目的的信息。教育大數據有廣義和狹義之分。廣義的教育大數據是指所有來源于日常教育活動中的人類的行為數據，而狹義的教育大數據是指學習者的行為數據，它主要來源于學生日常管理系統、在線學習平臺和課程管理平臺等。無論是狹義的教育大數據還是廣義的教育大數據，都對大數據在教育領域中的應用起到了推動的作用。在應用過程中，應當廣泛而系統地收集學生不同種類的學習數據，以便后期的云計算。

（一） 促進教學的有效性

大數據具有“4V”的特點，分別是Volume大容量、Variety多樣性、Velocity高速度、Value高價值。這四大特性決定了大數據具有一定的預測價值。大數據的預測價值作為大數據的核心價值必然可以在教育領域有所體現。通過大數據分析教與學行為數據來預測分析和評估教學行為，遠遠要比單一的學生、教師評價要精準。因為，大數據分析的支點是建立海量數據，通過對數據的分析來得出相應的結果。美國教育部在2012年發布的《通過教育數據挖掘和學習分析促進教與學》報告中指出：“目前教育領域中大數據的應用主要有教育數據挖掘和學習分析兩大方向。”前者是指綜合運用數學統計、機器學習、數據挖掘的技術和方法對教育大數據進行處理、分析。后者是指在處理和分析的基礎上對學習者提供人為的適應性反饋。在大數據時代，人們不再像以往那樣通過停留在教師頭腦中的經驗來對教學問題進行分析反饋，而是對海量教學數據的描述分析，并提出解決方案。而且，教師完全有可能對每一個學生的學習行為數據進行分析，從而得出每一個學生的問題所在以達到真正意義上的因材施教。總而言之，在大數據的時代背景下，通過對教學行為的數據收集和分析可以探索其與教學效果的相關性，從而提高教學的有效性。

（二） 促進教育決策的合理性

教育領域的決策，一直以來都是缺少可靠的數據作為依托和根據，決策的制定也往往是專家學者根據以往經驗的分析擬出的。但是，大數據時代的到來，給我們的生活帶來了巨大的變化，在大數據時代，教育政策的制定不再是簡單的經驗模仿，更不是政策制定者以自己有限的理解、假想、推測來取代全面的調查、論證和科學的判斷，而是強調更精確化地捕捉各個層面的變化數據，以及由數據展現的復雜相關和因果關系，將教育治理和政策決策帶來的危機轉化為機遇。在教育決策方面，大數據帶給我們的是更加全面的信息，更加清晰的現狀分析和更加可靠的預測。所以，在教育決策的實施過程中，它的作用是非常大的。

（三） 推動個性化教育質的飛躍

在這種高度發展的科學技術的支持下，教育將會回歸到以生為主，教學模式也會得到提高和優化，我們的教育也將實現真正的個性化教育。而實施個性化教育的最好方式就是我們近幾年流行起來的大規模網上開放性學習課程，也就是慕課（Massive Open Online Course，MOOCs），MOOCs被寄予了厚望的原因在于，相對于傳統的教學模式來說，幕課能夠在更大程度上實現個性化教育，推動學生的個性化發展。MOOCs在實施的過程中，會在線記錄學習者在哪些地方回播了，哪些地方快進了，哪些地方停留的時間長等細節，這些細節會生成數據反饋給教師，教師可以通過對這些數據的理性分析，有針對性地為學生提供幫助。總之，這種技術與教育相結合的方式能夠最大程度地實現個性化教育，使教學方式多樣化。

（四） 促進教育評價和學習分析的客觀化

在這種以龐大數據量為基礎，以高效的數據分析技術為手段的教學模式下，促使教育教學評價從過去的以經驗為評價依據轉向更加科學化、客觀化的以數據分析為主要依據。喻長志指出：大數據將重構教育評價，由原來的經驗式評價轉變為基于數據的過程性評價，通過大數據的支持來分析教學規律。不僅如此，教學評價的主體也向多元化發展，不再只關注教師、學生，而是全面的展開。這種以數據分析為依據的評價方式，無論是對學生還是對教師都是具有重大幫助的。它可以明確指出個人在哪一方面有欠缺，哪一方面有優勢等。

無論什么時候高超的科學技術都只是輔助教師開展教育活動的工具，無論多么優秀的科學技術都替代不了人的作用，科學技術能多大程度地運用于教育領域關鍵在于我們自己的把控。

參考文獻：

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（遼寧師范大學 110000）