大數據在教育領域的深層應用研究

莫 煒，區文雄

（1.廣東松山職業技術學院，廣東 韶關 512000；2.長訊通信服務有限公司，廣東 廣州 510060）

0 引言

自進入大數據時代后，人的行為不斷被量化，大量結構化數據、非結構化數據進入各個領域。為適應未來發展趨勢，在教育領域合理分配教育資源，確保教育方法、教育內容的標準化顯得十分重要。廣東省嘗試將大數據深層應用到教育領域，對教育展開變革，并且已取得初步成效，在教育大數據發展的3 個階段應用大數據技術具有劃時代的意義。

1 教育大數據概念及應用模型

1.1 教育大數據概念

教育大數據是指在教育領域內通過各種方式收集的大量教育相關的數據，其中，包括學生的學習數據、教師的教學數據、課程的運行數據等。這些數據可以通過各種數據分析技術進行處理和分析，提取出有價值的信息和知識，為教育教學和管理提供決策支持。教育大數據特征如圖1 所示。

圖1 教育大數據特征

由圖1 可知，教育大數據具備大規模、多樣性、實時性、高維度特征，在內容覆蓋上包括課程數據、師生數據、學校數據、政策數據等。其在應用中支持數據實時收集和更新，能夠反映教育教學的實時狀態，并涵蓋了學習行為、學習成果、教學過程、教學資源等多個維度的數據，在教育領域中的應用具有重要的價值。

1.2 大數據在教育領域應用實踐意義

傳統的教育模式在教育數據搜集上的細化程度較低、綜合程度較差、數據的顆粒度較小。在數據的多元性、量化性、全面性上均有所不足。大數據在教育領域中的應用則以大規模的數據采集方式確保數據顆粒度最小化，以往很多應該采集卻無法采集的教育信息可捕捉和量化，成為指導區域宏觀教育政策和個體教學行為依據。而且大數據的反饋功能可用于標準量化指標構建，改變單向流動的評價結構和忽視過程的評價方式，實現持續動態的評價反饋。此外大數據在教育領域實踐應用意義表現在個性化上，傳統工業化生產教育模式無法體現學生之間的差異，大數據提供的個性化、定制化服務能夠通過數據動態改變及調整，創造更加適宜學生的教育環境、教育方法。大數據在采集大量的數據之后，其核心功能在于數據的深層挖掘，即根據經驗和統計分析結果完成定量預測的過程，這種預測行為和結果將改變經驗論在教育領域中的應用，而且能夠從整體變化趨勢和預測結果中找到改革節點[1]。大數據在實驗實訓中的應用流程如圖2 所示。

圖2 應用流程

1.3 應用模型

與傳統教育相比，大數據在教育領域中的實踐應用具有重要價值。主要通過數據挖掘、學習分析兩種方式為教育提供數據依據，就兩種方向而言均構建了具體的應用模型，具體模型如表1 所示。

表1 廣東省教育數據挖掘和學習分析應用模型

在教育領域之中，廣東省嘗試將大數據的挖掘功能和數據分析功能應用到具體的模型構建之中，并對具體的應用方向、應用對象、數據內容進行分類，以確保數據應用效果良好。廣東省為了進一步促進教育的均衡發展，采取政策調整措施，將學校作為試點，多樣化采集海量數據，建立模型采集、處理、分析相關數據，對數據進行分類、關系判斷、總結。同時合理配置教育資源，尋找區域內不同學校在教育機會、教育質量上的差異，根據大數據分析結果提供改進教育管理服務、完善教育基礎設施的策略。

2 大數據在教育領域的應用

2.1 教育決策

在教育決策領域中，廣東省教育部門通過對大量的教育數據分析，更準確地了解教育的實際情況和存在的問題，例如，哪些地區的教育資源匱乏，哪些年級或科目的教學質量較低等。基于信息挖掘結果制定更為科學和有效的教育政策。

在資源分配方面，教育管理者基于數據模型更好地理解教育資源的使用情況，如哪些課程或教師受到學生的歡迎，哪些設施或設備使用率高等。基于這些信息為地區更合理地分配教育資源，提高資源的利用效率。此外在教育決策領域中，相關技術人員可通過大數據對歷年的招生數據和畢業生就業數據進行分析，學校可預測未來的招生和就業趨勢，制定更有效的招生策略和就業指導方案。在教育決策之中利用大數據的分析功能可使得決策更加科學、具體[2]。例如，廣東省采集了佛山市共計72 所中學，建立模型對各學校分類編號，利用大數據的教育決策功能，為學校提供指導數據，優化政策分配和資源分配。該過程中利用大數據的數據挖掘功能實現教育的整體優化，大數據在教育決策領域應用如表2 所示。

表2 大數據在教育決策領域應用

大數據在教育決策領域的深層應用可以幫助教育管理者做出科學、有效的決策，提升教育質量和效率。

2.2 教育管理

在教育管理方面，為改變以往粗放型的教育管理模式，基于大數據的數據挖掘功能和行為分析功能，推動教育精細化管理模式的構建。采用更加細致的數據逐個對學校分析，以確定具體的管理模式。廣東省在此期間利用大數據技術分析各地教育資源的配置情況，包括師資力量、硬件設施、課程設置等，以便科學、公平做好教育資源的優化配置。在學校數據采集中，則通過收集和分析學生的學習數據，實時監控學生的學習情況，提早發現學生的學習困難，及時干預和指導，提高教學效果。廣東省利用大數據技術對教學過程和教學結果進行全面的數據分析，客觀、準確評價教學質量，為教學改革提供數據支持。在行為管理、規范管理、紀律管理等方面，則通過分析學生消費數據，了解其生活習慣和需求，提供更好的服務[3]。例如，廣東省針對各個大學建立信息系統，通過集成教育數據完成規范化的管理，并注重數據的監測，強化網絡安全。某高校基于廣東省關于教育改革方面的政策，在規范化學校管理體系構建中應用大數據技術整合系統，系統模塊如圖3所示。

圖3 大數據信息整合系統模塊

在該信息系統模塊之中，學校整合了大量的數據，建立規范化的管理體系，提供更加精細化的數據信息服務。而且在教育管理中指出學校減少資源浪費的策略等，確保教育管理的科學性。

2.3 教育方式

基于大數據技術的教育方式改革，呈現出個性化、智能化的特征。在教育方式中，學校通過收集和分析學生的學習數據，包括學習進度、學習成績、學習興趣、學習行為等，以了解每個學生的學習情況和需求，從而提供個性化的教學方案和資源，滿足學生的個性化學習需求。根據大數據學習行為模型的分析結果為學生提供智能輔導[4]。例如，基于大數據系統分析學生的答題數據，發現學生在哪些知識點上存在困難，然后提供針對性的輔導和練習。通過實時收集和分析學生的學習數據，教師及時了解學生的學習情況，及時調整教學方法和策略，提高教學效果。教育系統的功能如圖4所示。

圖4 教育系統的功能

此外，在教育模式上，大數據也改變了傳統的教育模式，提供線上教學模式，并且根據學生在線上平臺之中的操作行為提供指導，在MOOCs 在線學習模塊中，為提高MOOCs 和在線學習的效果。學校通過分析在線學習的數據，了解學生的學習行為和模式，從而提供更好的學習資源和服務。在此過程中，傳統以“教”為中心的教學模式逐漸轉變為以“學”為中心的教學模式，強調從學生學習的角度出發，為學生提供針對性的資源，提供適宜的學習環境，建立學生的自適應學習模型[5]。

2.4 教育評價

廣東省正在積極探索大數據在教育評價領域的深層應用，并注重傳統定性評價方式向量化評價方式轉變。基于大數據的量化評價模塊內容如圖5 所示。

圖5 基于大數據的量化評價模塊內容

學生學習評價中利用大數據收集和分析學生的學習數據，如考試成績、作業完成情況、在線學習行為等。在評價體系中能更準確地評價學生的學習效果和進步，同時也能夠發現學生的學習困難和問題，及時提供幫助。在教師評價中通過對教師的教學行為、教學方法、教學效果等數據做分析，對教師的教學能力和教學質量加以評價，幫助教師改進教學方法，提高教學質量[6]。在課程評價中通過分析學生對課程的反饋和評價以及學生的學習成績等數據，可以評價課程的質量和效果，為課程改革提供依據。在學校評價中通過對學校的教學質量、學生滿意度、就業率等數據的分析，評價學校的整體水平和優勢，為學校的發展提供指導。利用大數據技術實施教育評價，則從整體到細節均利用不同的數據源，并對評價標準加以轉變。在評價中可采用過程性評價、增值性評價方法，對學校、教師、課程、學習方式等進行效能評估，診斷問題和結果。

3 結語

綜上所述，大數據在教育領域中的應用價值實現主要得益于數據挖掘和學習分析兩種模式。在教育決策、教育管理、教育方式、教育評價中的深層應用，更突破了傳統教育模式的弊端，推進了教育改革和教育發展。廣東省在將大數據應用到教育領域中應給予政策支持，做好信息資源的整合工作，以確保教育模式的不斷優化。