大数据如何助教育更加公平优质
教育方法
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admin
2020-11-21 17:48

  李总理在今年的政府工作报告中指出:“实施大数据发展行动,加强新一代人工智能研发应用,在医疗、养老、教育、文化、体育等多领域推进‘互联网+’。”当前,发展教育大数据已成为推进我国当前教育领域深化改革和创新发展的战略选择。

  党的十九大报告提出,努力让每个孩子都能享有公平而有质量的教育。在教育领域实施大数据发展行动中,好的教育大数据怎样才能挖掘出来,又该进行怎样的分析处理?大数据怎样为教育助力使其更加公平优质?对此,记者对相关专家和从业人员进行了深入采访。

  访谈嘉宾:

  戚万学 曲阜师范大学党委书记、中国教育大数据研究院院长

  甘健侯 云南师范大学民族教育信息化教育部重点实验室常务副主任

  方海光 首都师范大学教育技术系教授、远程教育研究所所长

  李 超 学堂在线总裁

  好的教育大数据怎样才能挖掘出来

  记者:当前,“大数据”成了一个时髦名词。好的教育大数据是什么样?教育数据数量越多越好吗?

  戚万学:大数据之“大”,我们一般理解为“数量”规模之大,通常数据样本量越大,越有利于对数据进行多维的聚类、聚合、聚集分析,更有利于“扫描”和“透视”看似毫无价值、毫无关联数据之中的相关性、逻辑性直至规律性,从而可以进行评价和趋势预测。大数据之“大”,还有一种理解是处理技术的“大”。对于教育大数据而言,需要数据的不断累积和增多,同时也需要相应大数据挖掘分析技术不断提高。教育大数据的价值在于帮助决策,一般而言,好的教育大数据要具备精确、完整、可靠性、视觉化呈现、存取性高等特征。

  甘健侯:教育大数据之“大”并非只是数量之大,更为强调的是数据蕴含的“价值”之大。实质上,教育大数据并不是越多越好。对于数据科学家来说,重要的不是得到最多的数据,而是看通过哪些数据可以得出真正有价值的结果。教育大数据大致分为教学资源类大数据、教育教学管理大数据、教与学行为大数据、教育教学评估大数据四类。教育大数据并非包括所有数据,因为教育活动过程中也会产生大量无意义的“噪声”数据,需要根据教育的应用目的进行数据过滤和“清洗”,为后期深度挖掘和分析做准备。因此,好的教育大数据一定是科学、客观、准确、有用的,要把数据与人的差异化有机结合起来。

  方海光:教育大数据并非越多越好,教育大数据要能服务教育发展、具有教育目的性,而非盲目地囊括一切数据。教育大数据是以业务应用导向为评判标准的,即应用是检验教育大数据的唯一标准。好的教育大数据可以在提升教育质量、促进教育公平、实现个性化学习、优化教育资源配置、辅助教育科学决策等方面发挥重要作用。