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大数据时代的教育方式改革
大数据时代的教育方式改革
孙爱婷,李斯远
（大连财经学院,辽宁 大连 116000）
［摘
要］ 大数据时代的来临,给教育带来了全新的变革,开启了教育的新篇章.数据挖掘技术分析了当前教育存在的问题,针对问题提出了大数据技术在教育资源、教育管理、评比系统及因材施教等方面的应用,尤其针对Visual FoxPro数据库设计这门课,设计了学生反馈信息获取和教学资源共享网站,更好地实现个性化教育,从而构建可行的教学模型.
［关键词］ 大数据技术；数据挖掘技术；教育资源；教育管理
doi : 10 . 3969 / j . issn . 1673 － ０１９４ ． ２０１７． ０５． １33
［中图分类号］ G434；TP311.13
［文献标识码］ A
［文章编号］ 1673 - 0194（2017）05- 0244- 03
０
引
言
教育是国之根本,教育的发展预示着国家未来的发展.国家的强大离不开人才的培育,人才的培育需要一个良好的教育体制,教育体制的好坏决定了未来人才的输送.教育改革需要应用现代信息技术的各种手段,为其提供高效、便捷的沟通平台,从而实现信息的实时交流.对此,本文提出将大数据技术作为教育改革的第一手段,针对当前的教育问题制定可行性计划,有效地将数据收集、数据分析、数据处理、数据应用完美的结合到教育的改革中,从而使教育的发展脚步向前迈进一大步.
１
教育存在的问题
教育,教化育人,以现有的经验、学识推敲于人,为其解释各种现象、问题或行为,其根本是以相对成熟或理性的思维来认知新的事物,并将其见解育之他人,实现信息传承的过程.在这个传承的过程中,随着时代与科技的发展,教育的体制与核心也在不断地变化,其中的很多问题也越来越明显.
（１）教育资源繁多,选择教育方案困难.
（２）教育制度不够透明,阻碍教育的发展.
（３）传统的教育管理方法无法满足现代教育发展的需求.
（４）学生信息反馈不及时,无法做出最准确的解决方案.
２
大数据与数据挖掘
２．１ 大数据
大数据,即ｂｉｇ ｄａｔａ或ｍａｓｓｉｖｅ ｄａｔａ,是指规模大到无法在有限的时间内用常规软件工具对其内容进行收集、管理和处理的数据集合.例如,一个学生考了９９分,这只是一个“数字”,如果把考９９背后的因素考虑进去,如家庭教育模式、自己努力程度、智商水平等,把他们和９９分联系在一起,就成了数据.大数据的特点可以简单的概括为“4Ｖ”,即更大的容量（Ｖｏｌｕｍｅ）、更高的多样性（Ｖａｒｉｅｔｙ）、更快的生成速度（Ｖｅｌｏｃｉｔｙ）和价值（Ｖａｌｕｅ）.
（１）更大的容量.面对种类多样、更加复杂的数据,一个新的问题——数据的存储摆在了人们的眼前.大数据通常可以达到ＰＢ级的数据规模,因此,对于教育中每天产生的海量信息,大数据提供的数据存储都能够轻松的解决,这也为教育提供了最坚实的基础保障.
（２）更高的多样性.数据的来源有很多的渠道,如社交媒体、网络搜索、网络文章等,内容包括所有的办公格式、办公文档、图片、ＸＭＬ、ＨＴＭＬ、音频、视频等.信息来源渠道的多样性及信息格式的多样性,使得大数据收集的信息拥有更高的多样性.
（３）更快的生成速度.即数据被创建和移动的速度快、时效性要求高,这是大数据区别于传统数据挖掘最显著的特征.在高速网络时代的今天,凭借着各种性能优越的硬件及高速的网络,不断生成各种各样的数据,而且这种高速度也成为了必然趋势.谷歌公司一天之内要处理几十ＰＢ的数据,Ｆａｃｅｂｏｏｋ产生约10亿张新的照片、３００ＴＢ以上日志,淘宝交易进行数千万次、产生２０ＴＢ以上的数据等.
（４）价值.每一条数据都有着其本身的价值.在当今高速的数据流通下,数据的价值密度也不断降低.所以,对于如何提高数据价值这个问题,我们还需要好好思考一下.
２．２ 数据挖掘
数据挖掘（Ｄａｔａ Ｍｉｎｉｎｇ）就是从大量不完整的、随机的、模糊的数据中抽出潜在的、有价值的数据的过程,是一类深层次的数据分析方式.数据挖掘的过程主要是信息收集、数据集成、数据规约、数据清理、数据变换、挖掘过程、模式评估、知识表示等,通过这一系列的过程给用户提供所需信息.数据挖掘能够对信息实现准确处理,帮助大数据这一个数据集合实现精准的应用,实现数据的价值,为大数据在教育中的应用,提供最有利的帮助.
３
大数据在教育中的作用
３．１ 大数据下教育资源的选择
大数据不仅有着极强的数据收集、处理能力,而且可以为我们提供快捷、简单、准确的选择.面对海量的教育书籍、课堂笔记等,大数据能够轻松的收录、存储,并且根据我们的需要,通过数据处理技术,准确高效的提供有价值的信息,能够做到在大范围中寻找最优的结果.通过数据收集和处理为学生的学习减少很多不必要的选择,从而提高学习效率.例如,现在越来越火的“题库”类应用,就是大数据的一个细化分支,通过对学生的查询信息的收集处理,可以显示学生目前的学习状况以及存在的知识点薄弱现象,能够帮助学生和家长以及老师开展教育工作.相对于“题库”类应用,以视频为载体的应用传播更为广泛,这些都是基于大数据技术的细化分支.
３．２ 数据分析处理在教育评比系统中的应用
教育信息化不断发展,利用信息技术助力教育质量综合评比,能够使评比内容更加全面、数据收集范围更加广泛、数据形式更加趋于多样化、评比结构更加公开透明.因此,一个优秀的评价系统能够更好地推动教育的发展.２０世纪９０年代,欧美等发达国家与地区为确保教育质量积累了大量的数据经验,并建立了完善的高等教育人才培养评比系统.我国自20世纪９０年代也开始着手于教育系统的建设,例如上海大学从１９９８年开始不断完善自己的教育系统,将教育系统与大数据的分析结合,经过十几年的不断完善,建成了一个完整的教育评比系统.
３．３ 大数据在教育管理中的应用
教育一直都在强调要培养学生多方面能力,可是事实却是以“分”为首,很多初高中学生几乎没有课余生活,活在题海里.这样的事实是什么造成的呢？很多人说是应试教育必然的结果,其实不然.教育改革从本质上是好的,可是监管的不利、评比体系的不健全,使得更多的学生、家长、老师以及学校背离改革的初衷,更加看重考试分数.所以,一个健全的教育管理体系是多么的重要.我们可以通过采用大数据对信息收集方式多样性这一特点,更全面收集、掌握教育的发展状况.例如,可以通过学校监控视频收集学生和老师的学习授课情况,利用大数据的分析能力进行实时反馈.大数据与教育管理系统的结合,虽然不能快速的解决教育中的问题,但是其所提供的信息反馈能够更好地监督教育改革的步伐.
３．４ 全面了解学生,实现因材施教
我们要想真正地做到因材施教,可以通过对教学信息的获取、存储、管理和分析,从而构建学生的学习模型,分析学生已有的学习方法和学习状态,并对其将来的学习进行一定的规划和引导.目前,教育中的大数据应用主要有教育数据挖掘和学习分析两大类,两个方向虽然同源,可是应用方向、研究对象、研究方法完全不同.教育数据挖掘是将来自教育的原始数据转换为有用信息的过程,是大数据应用于学习分析最基本的应用手段,并且通过数据挖掘自身的信息挖掘技术能够提高分析效率、扩大分析范围.学习分析是利用松散耦合的数据收集工具和分析技术,研究分析学习者学习参与、学习表现和学习过程的相关数据,进而对课程、教学和评价进行实时修正.我国学者顾小清认为,学习分析是围绕与学习者学习信息相关的数据,运用不同的分析方法和数据模型来解释这些数据,根据解释的结果来探究学习者的学习过程和情景,发现学习规律；或者根据数据阐释学习者的学习表现,为其提供相应的反馈从而促进更加有效的学习.为了达到对教育的进一步变革,我们需要建立一个数据模型,该模型以大数据为基础的数据分析与应用系统,主要存储学生和老师的日常学习与工作计划及其短期与长期目标,进而对学生和老师的需求进行全面的分析规划,实施可行的教育方案,真正的实现因材施教的最高教育目标.
笔者针对“Ｖｉｓｕａｌ ＦｏｘＰｒｏ数据库设计”这门课,设计了学生反馈信息获取和教学资源共享网站,通过采集学生反馈的信息,让老师更全面地了解学生的学习状况,更好地制定教学计划.网站还提供了教学资源共享平台,师生都可以发布文章等有关学习的各种资料,如图１所示,实现资源的可选择,使学生不再被动学习,可以主动选择学习内容,并在交流平台发表自己的一些看法等,如图２所示.通过网站信息的获取,进行数据分析,构建可行的教学模型,从而真正实现因材施教.
４
结
语
随着大数据时代的到来,以大数据为依托进行教育的改革能够更快速的推进教育的发展,从而为学生、教师、家长提供一个更优质的学习、教育、监督体系.大数据的应用可以使我们现在种类繁多的教育资源变得井井有条,各类资源更加清晰明了；教师制定教育规划时能够多一份准确的学生反馈信息分析,从而制订更加精准的教学计划；学生们可以脱离“题海”,转向准确、高质量的最优题区,不再做没头的苍蝇,找不到方向.在未来,大数据的应用会更加广泛,我们的教育一定会得到充分的发展,未来的教育我们也许不再需要沉重的书包、繁重的作业,需要的也许仅仅是自己对自己优势的发挥.
主要参考文献
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