我國教育大數據建設的現狀分析與架構初設

婁曉敏

摘要：該文從教育大數據建設的意義與作用入手，通過分析國際國內教育大數據建設的發展現狀和我國教育大數據發展面臨的挑戰，嘗試以放眼國際和“教育本土化”為原則，對我國教育大數據建設，提出初步的基本架構設想：在遵守基本指導思想的基礎上，構建我國教育大數據資源生成、應用與進化的整體解決方案，提供運用大數據破解教育難題的新模式，完善關鍵技術與產品服務，助力產業新生態形成。以達到建構“以人為本”的，有效服務、促進中國教育發展的中國教育大數據建設的基本目的。

關鍵詞：教育大數據建設；現狀分析；架構初設

中圖分類號：G434 文獻標識碼：A

一、教育大數據建設的意義

教育大數據是指一切可用于教育發展并可創造潛在教育價值的數據集合。居全球之首的教育規模，使我國在前期教育信息化實踐中已經積累了海量數據，這些數據一部分屬于政府政務數據，并未向行業開放；一部分存儲在各類信息化平臺中，缺乏有效的匯聚機制。如何充分發揮已有數據資產的價值，同時積累更多更全面的數據并加以有效分析利用成為我國教育大數據建設的關鍵。當前，我國教育面臨資源配置公平與效益、教育質量提升、學生個性化發展三大時代命題。基于信息化背景的大數據，無疑為破解這些難題提供了全新的思路和解決方案，為我國教育發展提供了良好的機遇，所以，對教育大數據建設相關問題進行探索研究具有理論和實踐意義。

二、教育大數據建設發展現狀

（一）國際發展簡況

教育大數據，作為大數據發展戰略的重要組成部分，各國從發展戰略、技術研發與實踐應用等各個方面都在積極推進。

在發展戰略方面，各國競相將其提升至國家戰略層面。2012年，美國政府投資2億美元啟動“大數據研究和發展計劃（Big Data Research and Development Initiative）”，并于同年發布《通過教育數據挖掘和學習分析促進教與學》，促進美國高等院校及K-12學校教學系統的變革。歐盟的《開放數據戰略》，在觀念意識、法律政策和技術研發等方面提出了詳細的發展規劃，將教育、培訓與終身學習列為開放數據戰略的重要領域。英國發布《把握數據帶來的機遇：英國數據能力戰略》，促進了英國大數據挖掘與應用的發展。日本發布了《創建最尖端IT國家宣言》；新加坡抓住大數據的機遇，努力推動新加坡成為全球數據分析中心，通過政府數據門戶，開放了包括教育在內的9大類數據集，并提供了數據開放接口標準。

在大數據快速發展的整體背景下，教育領域中大數據的研發與應用也顯示出強大活力和前景。國際上教育大數據應用已經出現了一些典型技術，主要針對個性化教與學、關聯分析與預測、教育管理決策等。Knewton和可汗學院（Khan Academy）對個性化學習提供了重點支持，可以基于學習者特征、學科知識結構、學習過程行為對學習進行個性化支持。預測分析報告項目（Predictive Analytics Reporting，PAR）在學生模型構建與風險預測方面進行了探索，借助預測模型可以發現隱含規律，有效實施教學干預，促進教育教學質量提升。通過Learnsprout和Brightbytes公司的Calarity，將技術應用情況的綜合數據采集、分析、診斷，提出可行性解決方案并予以驗證。

綜合起來看，國際范圍內，教育大數據應用和技術研發，在政府、學校和企業的推動下，已經出現了一批針對教育需求，應用先進技術，較為有效地促進教育教學的產品和服務。但從實踐及技術層面看，大數據的應用，需要集合多個跨學科領域、又專業又復雜的技術成果。而這些技術成果的產生和集成，均面臨較高的技術和管理風險。況且，大數據應用，是一對一的應用，不同的應用場景，需要采用的技術和方法也不同。因此，各國“大數據”戰略能否如其所愿，均尚待實踐檢驗。事實上，“大數據研究與開發計劃”的一些項目，也已經出現“可能實施不了”的聲音。所以，各國教育大數據建設到底結局如何、能否最終落地，均尚待時日。

（二）國內發展現狀

近年來我國開始不斷倡導和推動教育大數據發展。2011-2020年的教育信息化十年發展規劃、促進大數據發展行動綱要等一系列文件，從不同角度，全方位確定了我國教育大數據建設的國家戰略與舉措規劃了十個大數據工程，并在“公共服務大數據工程”中明確提出“要建設教育文化大數據”。

隨著大數據政策的出臺，大數據標準建設也在快速推進中。但是，當前大數據標準還存在許多缺失環節。與通用大數據領域相比，教育領域大數據標準制訂仍是一片空白，標準建設亟待加強。

大數據產業發展方面，部分企業從數據采集的角度進行了大量研發，通過音視頻資源、點陣數碼筆、試卷掃描等多種途徑獲取教育教學數據，并開展以統計分析為主的分析應用。部分互聯網教育企業憑借內容、產品、服務等方面的積累，正在積極探索或計劃涉足教育大數據相關業務。部分企業開展了題庫類產品的研發，通過拍照搜題、學習行為記錄等方式獲取數據，并初步結合知識地圖進行了學習狀態呈現和內容推薦。部分在線學習平臺產商開始探索基于課程學習數據的模型構建和分析技術，探索在線課程中的學習預警、學習診斷、資源推薦等服務。傳統數據分析企業，憑借在商業數據分析領域的技術積累，開始進軍教育數據挖掘與學習分析市場，基于通用數據分析系統提供教育解決方案。

教育界對教育大數據建設的研究，主要集中在大數據時代背景下的教育變革基本理論思辯研究；對教育大數據挖掘和分析出的教育現象進行解讀；教育大數據本體及相關技術研究。另外還有如祝智庭、鄭燕林和柳海民等提出的自適應學習、教育大數據應用的定位研究；胡弼成和王祖霖對大數據應用方法研究；楊現民等提出的對教育大數據應用的分類研究等”。具體的技術研發，也取得了較大突破。如三元空間大數據計算方法等。可見，大數據時代新思維已逐步建立，技術手段與方法導向正在形成。

總體而言，我國教育大數據建設正快速發展。政府出臺各種文件推動教育大數據發展，教育領域存在大數據應用的巨大需求，各類相關企業的數據積累和技術積累為教育大數據產業的蓬勃發展提供了基礎支撐。但目前仍存在很多不足。具體體現在，教育大數據標準存在很多空白，亟待加強建設；教育大數據的分析方法仍較落后；教育大數據應用偏重個體學習支持，題庫類產品居多，缺乏綜合解決方案；教育大數據模型構建較為初步，未能整合教育領域專家知識和大數據前沿技術等。

（三）發展趨勢及挑戰

當前教育大數據行業，在市場需求、行業標準、關鍵技術、規律探索和產品服務方面體現出以下特點。

1.市場需求增長強勁

教育大數據與教育大數據需求快速發展，并且日趨多樣化。根據《中國基礎教育大數據發展藍皮書（2015）》預測，2016年中國教育大數據市場規模約為4.49億元人民幣，環比增長率為61.88%。市場規模和領域需求都在快速發展之中。

2.行業標準有待逐步建立

需要有統一的行業標準與規范。目前，正在積極制定大數據產業標準。專門針對教育大數據的標準制定工作還未正式開始，有待盡快啟動。

3.核心技術有待突破

在大數據核心技術日趨成熟的背景下，教育大數據技術獲得了很好的發展條件。但總體而言教育大數據技術與通用大數據技術相比仍較為滯后，領域特性不足。當前教育大數據產品過于偏重技術，而對教育重視不足。通用大數據前沿技術與教育領域研究成果的結合明顯不足，在數據采集、數據分析和數據應用等層面均缺少符合教育應用需求的關鍵技術支持。這些都成為制約教育大數據建設發展的重要因素。

4.教育規律探索亟待加強

教育大數據應用對教育領域需求只是初步嘗試，尚未針對教育規律開展深入探索。大數據可以成為探索教育規律的重要方法與工具，揭示學習與發展的深層規律，但對于教育規律探索的支持明顯不夠。

5.產品服務有待完善

目前，雖然產生了許多教育大數據產品，但真正能夠與教育教學實踐相結合，融入教育教學實踐，在學校、區域或更大范圍內對教育教學產生實質性影響的卻并不多見。產品和服務的形式較為單一，針對性、靈活性、有效性明顯不能滿足需要，促進教育發展與變革上的真正價值更未體現出來。教育大數據想要良性快速發展，必須在領域標準、共性技術、教育支持和產品服務上取得突破。

三、我國教育大數據建設架構初設

綜合分析可知，從戰略高度定位，教育大數據的最終價值應體現在與教育主流的深度融合并持續推動教育系統的智慧化變革上，使之成為推動教育變革和發展智慧教育的基石。然而，在擁有超強獨特性和復雜性的教育面前，我國教育大數據建設同樣面臨應用落地、數據安全與治理、數據運營等一系列挑戰。綜合考量，現從以下幾方面進行架構嘗試。

（一）立足本土，明確基本的指導思想：（1）厘清教育是主體，技術是輔助工具的辯證關系。（2）實現大數據技術“教育化”，使其切實能夠為教育所用；（3）教育大數據在發展過程中，必須遵守相關倫理問題。

（二）放眼全球，構建我國教育大數據資源生成、應用與進化的整體解決方案。當前教育領域已積累了海量數據，教育大數據應用必須以數據資源為中心，一方面充分利用已有數據資源，開放政府教育政務數據，打通已有教育數據匯聚融通的渠道；同時采用新技術采集那些以往難以測量的非結構化的、過程性的、隱性化的教學數據，實現教育數據的全面化采集匯聚與深度挖掘分析。

技術研發應圍繞著數據資源從哪來、怎么管、怎么用等問題，通過關鍵技術研發、標準制定、示范應用，提出教育大數據資源的數據生成匯聚與共享機制；基于大數據分析技術，形成應對我國整體和不同區域教育實踐的應用解決方案；并在此基礎上，對數據本身的持續存儲、清洗、分析、應用的管理和進化模式進行總結和提煉，最終形成教育大數據資源生成、應用與進化的整體解決方案。此方案應為全國教育信息化和教育大數據應用提供可重復的實踐模式，和可驗證的成熟數據挖掘技術，為提升整體教育管理服務水平提供強力支撐。

核心的工作是圍繞數據資源的生成、存儲、清洗、分析、應用、共享和管理的全流程共性技術和標準的研發，為教育大數據產業各環節提供技術支撐。建立起教育過程數據伴隨式全面采集的完整流程，同時打通已有海量教育政務數據、教育教學數據與新生成數據的匯聚共享渠道。在教育領域中的大數據應用，更重要的是要建立起符合教育教學規律，能夠切實支撐中國教育改革與發展的基礎數據架構和服務能力。

（三）提供運用大數據破解教育難題的新模式

傳統的教育體系應對中國教育多年來面臨的教育公平、教育質量、個性化教育需求等問題，有難以跨越的困難，如：區域流動人口的劇增帶來的學齡人口劇增，導致學位緊張的問題；城鄉、學校教育質量差異導致擇校的社會性難題；個性化教育服務無法兼顧的問題；教育教學資源主動推送不夠智能的問題等。教育大數據建設應通過研發和示范應用，提出并驗證利用大數據破解教育難題的可行性和有效性，通過對不同區域的不同試點應用，為教育三大命題的突破提供解決方案，并可以對其進行驗證。

學習過程、形式方面，大數據時代碎片化海量信息的現狀，決定了教育者和教育機構，應著力于培養學習者的碎片化學習習慣和思維；同理，大數據時代的學習者，也應具備使用移動學習設備、利用碎片化時間，獲取碎片化知識的能力，使自身知識多元化增長。

（四）完善關鍵技術與產品服務

我國教育大數據領域已經具有一些有代表性的研究成果，但當前的研發與應用水平還不能滿足教育行業的核心業務應用需求，主要表現在沒有形成數據采集、數據匯集、數據分析、數據呈現、智能診斷、適應性干預等服務的提供能力。教育大數據建設應進一步突破關鍵技術瓶頸，形成相關的技術手段和產品系統，促進我國該行業的研發水平和應用水平。應通過多種方式開放關鍵技術和服務，為教育行業大數據應用構建底層支持，最大程度地提升教育行業整體智能化服務水平。

首先，對《教育管理信息教育管理基礎代碼》中缺失的在線教育、教學環境、教學過程等相關數據標準進行及時補充和完善，建立完善的教育數據標準。其次，構建更具專業性的數據模型，改變前沿數據分析方法與技術的應用不足的問題。再次，改變當前教育大數據應用對教學決策支持不足的問題，實現產品和服務多元化發展。

（五）助力產業新生態形成

深層教學規律將有力促進我國教育發展，提升教育教學質量，進而提高人力資源水平，增強國內人才競爭實力。教育大數據建設應通過廣泛的教育教學數據，構建學生認知與發展模型，為教育教學規律探索提供堅實的數據支持。研發完成的教育大數據分析關鍵技術與平臺可以為教育教學規律探索提供先進的技術支持。應基于豐富的數據和先進的技術，以試點區域學習者為對象開展深入研究，發現深層規律，為個性化教學服務的提供奠定基礎，最終提升教育教學質量。

教育大數據建設應在基礎技術創新能力、技術成果產品轉化能力和產品工程化應用能力三方面，進行聯合攻關，以解決教育大數據領域共性的、關鍵的技術問題，實現重大突破和創新，促進產業可持續發展。依托各省已有成果，為全國各地教育行業相關企業提供教育大數據技術與應用的引導和幫助，組織瓶頸技術創新攻關，集思廣益，加快企業成果的共享和轉化，優化教育大數據產業鏈，通過教育企業聯合，形成合力。

總之，教育的最終目的是培養“完全的人”，是面向“人”的長期、動態的過程，而非流水線上的產品或數字的簡單集合。因此，教育大數據建設應當立足“以人為本”的“教育本土化”，通過匯集和分析的教育數據，挖掘技術的研發和應用，結合教育治理計算仿真技術，動態監測教育發展狀況，洞察教育現象的深層邏輯，有效預測教育發展走向，針對教育結構調整、教育資源配置、辦學績效評估等宏觀和中觀教育治理的核心任務提供大數據解決方案，及時準確地反應自然、社會、經濟、教育、技術等的系統狀態和趨勢，促進教育這一復雜系統的治理和決策。