關于大數據在軍事職業教育中的運用探討

郝文慧 趙麗麗 齊新社

摘 要：發展軍事職業教育是促進官兵養成終身學習的習慣，使其能力素養緊跟戰爭發展需要的必然趨勢。要使軍事職業教育不成為一句空話，首先就要對學員的學習過程進行全面細致的認知。大數據的出現使這種全面認知、全程監控成為可能。本文首先簡要介紹了大數據的內涵，分析了大數據對未來教育的影響，并針對如何在軍事職業教育中運用大數據進行了探討。

關鍵詞：大數據 軍事職業教育 反饋 個性化 預測

一、大數據的內涵

自2012年興起的大數據潮流， 讓big data 這個名詞一下風靡了各個行業。雖然大數據的重要性得到了大家的一致認同，但是對大數據的理解卻眾說紛紜。大數據是一個抽象的概念，不能簡單把它等同于“海量數據”或“非常大的數據”，除去數據量龐大，它還有一些其他的特征。最典型的是它的3V特征，即Volume（大容量）、 Velocity（極快速度）、 Variety（類型繁多）。隨之業界對大數據的解讀越來越全面，相繼把大數據的基本特征擴展到了4V、5V、甚至11V 。但是大數據的關鍵并不在于如何定義或如何界定，而是如何利用并提取其價值。

二、大數據對未來教育的影響

目前，大數據對社會生產和生活的影響，在教育以外的行業已經十分明顯。教育作為社會和經濟的一個重要組成部分，應該如何有效運用大數據帶來的契機，提高未來教育教學的效率，維克托·邁爾-舍恩伯格對此給出了答案并歸結為三點：反饋、個性化和概率預測。

1.反饋。在小數據時代，傳統教學受限于數據收集和分析的成本及難度，對學生進行的評價通常是單向度，例如出勤情況、家庭作業、課堂參與和學業測驗成績等。這些反饋數據幾乎在所有方面都存在很大的缺陷，因為首先這些數據并不總是正確，即便是，這些數據的數量也遠遠不足以揭示更多的信息，而且這些數據是單向度的反饋，僅從教師和學校指向學生，并未對教學內容與手段等多維度衡量。

大數據技術使得我們能夠收集到過去無法獲取的海量學習數據，通過對這些數據的挖掘，教師可以隨時調整教學策略，開展有針對性的教學。書中作者提到了吳恩達教授利用大數據反饋系統改善教學的例子。案例中，吳恩達教授借助網上教學平臺，收集所有關于學生舉動的信息。根據這些數據的反饋，他能夠確定學生需要額外幫助的具體內容，并以此為依據對課程進行調整。他的實踐證明大數據的反饋可以實現學生學習過程的可視化，為教師改進自己的教學提供了有效依據。

2.個性化。隨著現在對個性化教學的倡導，現在的教學形式已經發生了一些變化，但這些變化并沒有實質性的突破。學生們依然在使用同樣的教材，做同樣的習題集。真正的個性化學習應該是一種適應性學習，即學習內容可以隨著數據的收集、分析和反饋加以改變與調整。在大數據的反饋系統的支持下，這種大規模、私人訂制化的個性化學習模式正在變為現實。作者列舉了可汗學院的例子。作為線上教學和個性化教學的先驅者，可汗學院利用數字控制面板獲取學生的學習進度報告，學生每一次與系統發生的交互都被記錄下來。通過收集、分析這些大量揭示學習行為的反饋數據，系統就能為學習者確定最適合他們學習主題的學習路徑，使他們不僅能夠根據自己的步調，還可以按照最有效的順序進行學習。

3.預測。大數據的核心是預測，通過對教育大數據的相關關系的分析和發現，我們就可以對未來教育進行更加有效的預測和預警。過去教育系統的架構很大程度上并不依賴于數據，而是依賴于經驗或者當時的主要決策者的偏好，這樣的做法顯然無法獲得最佳成效。大數據時代，我們就可以通過對事物的測量和量化，以更高的精確度做出決策和預測。

三、軍事職業教育中如何有效運用大數據

軍事職業教育作為一種在崗繼續教育形式，重在補充拓展。開展軍事職業教育，就是使我軍成為學習型軍隊，成為適應新科技發展的高素質軍隊。在軍事職業教育中有效運用大數據，既可以幫助學生選擇正確的學習路線，又可以幫助教師及時調整教學策略，提高教學效率，還可以幫助教育決策制定者做出更好選擇。

1.優化教育資源，有效銜接各培訓單位功能。軍事職業教育是一個大的范疇，不是集中在某一個階段或某一個特定院校就能完成的，而是必將隨著部隊建設長期存在，貫穿全程。它的面向對象也不是某一特定成員，而是包括軍官、士官、文職等在內的各層次培養對象，學習需求多層、多樣。正是由于軍事職業教育的這種長期性、多樣性以及不確定性使得院校發展、個人培訓歷程的每一個階段都需要緊密銜接，否則將會出現重復教育、資源浪費的情況。但從目前的教育培訓體制來看，各院校之間的銜接并不是很緊密，主要體現在各培訓主體職能定位還不清晰，在力量建設、任務實施等方面還有重復交叉;現有培訓層次少且模式單一，各培訓層次之間難以高效銜接;院校與部隊、部隊與地方難以真正達成實質性融合，除了合訓院校和分流院校相互間在課程上進行了銜接，其他的更深層次的銜接例如對學員性格特點、認知能力、領導管理能力等的認知并沒有建立起來。

要實現各培訓單位間的無縫銜接，我們可以借助大數據的反饋功能，通過收集大量有關整個國家教育系統、全軍院校、擔負職業教育的軍內院校、師資、教學以及學員個人的背景、教育過程和結果的大量數據，對這些數據深度挖掘，然后根據崗位需求設置，從整體上優化教育資源，指導各院校承擔各具特色的課程資源建設和教學任務。

2.構架大數據學習空間，實現個性化學習。軍事職業教育是一種全員參與的多層次個性化學習，大數據正在使大規模的個性化學習成為可能。利用大數據的個性化功能，教師們可以更好理解學生的學習過程，根據情況動態調整教材和環境，讓每位學生處于最佳學習狀態。現在隨著部隊慕課平臺的搭建以及大數據分析技術的突破，基于學生行為大數據分析的個性化教學將逐步變成現實。

3.基于大數據的教育評價和預測。傳統的考核方式可以對崗位任職者具備的知識進行檢驗，但對其具備的能力特別是潛能就很難考核和評價。大數據除了改變我們傳統的教學方式，在預測、評估方面也可以大有作為。首先，我們可以建立學習者的數據庫，通過對家庭背景、性格特點、軍事素質、政治素養、領導管理能力、溝通能力、心理素質等各項數據指標的收集、分析，揭示出在傳統教育的經驗模式中所無法檢測出來的人才潛能及發展趨勢，為以后人才培養以及人才利用提供更加有力的參考;其次，還可以借助大數據分析技術加強對教學質量的監控，不僅對學員進行評估，對授課教員也可以進行全方位、持續性評估，促進教員隊伍建設。

四、結語

在我們進一步發掘大數據價值的同時，也應該警惕大數據可能帶來的威脅：一是安全上的威脅。我們在收集大量數據的同時一定要注意保密工作的完善，防止個人及軍隊信息的泄漏;二是要提高數據收集、分析的及時性。如何正確、科學的運用大數據為軍事職業教育做好指導服務工作，充分增強軍隊人員參加軍事職業教育學習的計劃性、針對性和主動性是我們下一步努力的目標。

參考文獻：

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[3] 維克托·邁爾-舍恩伯格，肯尼思·庫克耶.與大數據同行：學習和教育的未來.華東師范大學出版社.2014（12）.