區域教育大數據應用的實踐探究

謝幫林

摘要：甘孜州采取大數據方式開展教師考試情況分析，為推進大數據應用提供了實操案例和實踐啟示。針對如何推進區域教育大數據應用，提出要落實數據采集條件保障，建設具備大數據意識和能力的教師隊伍，根據工作需要科學采集數據，建立數據庫之間的交換使用機制，加強對數據的分析利用，健全大數據管理制度。

關鍵詞：教育大數據;區域應用;實踐啟示

2018年12月，四川省甘孜州組織開展了中小學教師學科知識水平考試（以下簡稱“考試”）。這次考試結果采用大數據方式進行匯總分析，為了解教師現狀提供了數據支持，也為如何推進區域教育大數據應用提供了實操案例和實踐啟示。

一、主要應用

這次考試，以集中網評、“雙評+仲裁”方式完成閱卷，其生成的數據極為細致、數據量極為龐大，靠傳統的人工計算方式也無法應付，必須借助大數據方式進行處理，為咨詢決策提供精準服務。

一是從整體上匯總分析。評卷結束后，參考人數、平均分、及格率等重要指標均自動生成。根據工作需要，數據分析可從不同學科、不同區域、不同學校，以及不同學段，甚至不同教學模式進行多種維度分析。如從高中語文結果上看，反映出全州高中語文教師學科知識扎實，絕大多數高中語文教師達到知識儲備要求。

二是從個體上單獨分析。通過考號可以直接定位于任何一位參考教師，不僅可以了解其學科總成績，還可以了解其每一道小題的得分情況，甚至可以以圖片方式直接呈現其原始的答題情況和批閱情況。

三是從知識點上定點分析。考試的每一小題背后考的都是某個知識點，通過對每一小題得分情況的統計分析，就能了解到每一個知識點的具體情況。

四是從結果運用上提供數據支持。大數據分析的最終目的，是為相關部門和學校決策提供精確的數據支持。如在年齡段上分析發現，與40歲以上教師得分對比，30歲以下教師的優秀率偏低（低12.41個百分點）、不合格率偏高（高13.46個百分點），說明近幾年新錄用教師學科知識水平沒有老教師扎實，是下一步培訓關注的重點。

二、實踐啟示

此次采用大數據方式調查教師學科知識水平，給我們如何利用大數據、怎樣推進區域教育大數據應用提供了諸多啟示。

首先，要落實數據采集條件保障，打好大數據錄入基礎。開展教師考試情況的大數據分析，必須考試數據“信息化”，既需要硬件方面的支持（計算機、網絡、高速掃描儀、各種自動收集信息的硬件等），也需要軟件方面的支持，還需要人力、經費、組織領導等方面的保障。要在區域內推開大數據分析工作，首先需要解決的問題是數據信息化，在區域內統一數據錄入的硬件、軟件、整體架構和技術服務，建立區域大數據中心，在此基礎上進一步建成校級數據中心，借助互聯網建成多級互聯共享的系統，最終建成區域大數據平臺。

第二，要建設具備大數據意識和能力的教師隊伍，培養大數據專業人才。這次教師考試結果的分析，由專業公司提供基礎數據，教研部門完成各種維度的統計分析。隨著大數據時代的到來，收集學生學習數據，并進行數據分析已成為未來教師不可或缺的能力。通過“提升教師的數據智慧，可以最大化地利用數據，避免做出膚淺的教學規劃方法和反應”，推動精準教學和個性化教學。因此，各級教師培訓（尤其是現代教育技術培訓）需要引入大數據方面的內容，培養教師的大數據意識和能力，讓教師們掌握了解大數據在教育教學工作中的案例應用、采集方式和管理機制等。

第三，要根據工作需要科學采集數據，提高大數據采集質量。這次教師考試數據非常細致，具體到縣校、年齡、性別等個體情況，細到了每一小題的實際得分，確保了大數據分析的需要。而“教育是一個超復雜的系統，涉及教學、管理、教研、服務等諸多業務，……而業務的差異性直接導致教育數據來源更加多元、數據采集更加復雜。”教育數據很多，但不是任何數據都需要采集，所以要有針對性遴選，提高數據質量。為了保證高質量教育數據的可持續采集，教育數據采集在實踐過程中需要注意如下事項：一要提前規劃設計，二要有清晰的邊界，三要保持連續性和規范性，四是采集粒度要盡可能小，五是采集過程要符合倫理道德。

第四，要建立數據庫之間的交換使用機制，促進大數據資源共享。這次教師考試中，涉及到招生部門的報名系統、教研部門的“網評”系統兩套數據，實現了合并分析。實際上，在區域教育管理中，有很多數據庫通過交換共享可以促進工作的，如學籍管理、控輟保學、學生資助三套數據的共享，可以有效擴大貧困學生覆蓋面，增強學籍管理的全面性、控輟保學的針對性。雖然各個數據庫隸屬于不同的管理主體，但在保證數據安全的前提下應破除數據壁壘，實現數據的交換和共享。構建數據交換與共享平臺不僅僅是搭建系統，更重要的是建立標準，制定合適的數據交換方案。所以，在數據采集過程中，為了保證后期數據的融通互換和一致化處理，區域教育數據的采集應遵循特定的技術標準和規范。

第五，要加強對數據的分析利用，挖掘大數據潛在價值。這次考試數據分析，通過精確的數據分析，為下一步教師隊伍建設提出許多有針對性、富有建設性的決策建議，如開展分層培訓、校本研修、師徒幫帶等差異化措施，為研究制定本地教師發展政策提供了基礎數據和決策參考意見。區域內教育數據很多，要通過采集、量化和質量提升的環節，將原始教育大數據資源轉換為有效的教育大數據資產，再經過分析和可視化處理，將教育大數據資產轉換為教育大數據價值，最后成功提取教育大數據隱藏的潛在價值。目前在教育教學工作中應用最多的還是學情診斷監測的分析，實際上還有很多領域可以引入大數據分析，尤其要在結果分析上挖掘潛在價值。如有學校長期堅持學情診斷監測結果的常態分析，提出了“如果連續三次位列最后或者平均分出現5分差值就將納入預警范圍”等機制，具有一定的參考價值。

第六，要健全大數據管理制度，確保大數據使用安全。這次教師考試，教育部門專門發文對成績發布和結果利用提出了明確要求，招生部門搭建了教師個人成績查詢服務平臺，最終實現考試數據統一口徑、統一發布，并嚴格使用權限，確保了數據安全。教育數據主要來源于學生、教師、家長和學校，其中學生成績及排名、家庭背景，教師和家長個人信息等都屬于個人隱私，在當前數據隱私保護法律法規不健全的情況下，極易被不良企業和別有用心的個人利用。因此，在教育大數據采集中，都應當遵循教育數據采集倫理道德規范，數據產生主體也應當享有一定的知情權和選擇權，確保數據采集的初衷和最終目的是“服務教育發展、服務師生成長”，實現教育數據資源的“公益性”。另外，教育部門和學校還要建立數據安全管理制度，規避數據泄露的風險，確保各種數據在一定范圍內合理使用。

參考文獻

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