淺析大數據在教育中的應用

摘要：對大數據時代趨勢下產生的大量數字化教學信息應用于教學決策和個性化教育進行淺析，并從三個方面分析教育數據的獲取途徑，以及教育數據在獲取、應用等方面存在的困難、問題和展望。

關鍵詞：大數據；個性化教育；學習分析

中圖分類號：G40-05 文獻標識碼：A 文章編號：1671-864X（2016）10-0165-01

隨著信息時代的飛速發展，教育在云存儲、學習分析等技術的作用下變得越來越個性化，與此同時各教育部門、學校和教師也逐漸重視關注學生的個性化培養，大數據時代的到來，也使教育領域積累的大量數據成為對教育更有利用價值的數字化信息，其中的學習分析技術對學習過程的行為數據的解析也成為了教學決策和學習優化的重要依據。

一、大數據時代，教育的新機遇

伴隨著新課改和數字化校園建設的推進，不僅各種新的教育理念在逐漸走向我們的日常教育中，同時教育教學領域也出現了大量的教育系統軟件和教育資源平臺。這些教學軟件系統中存儲了大量的教育相關數據，怎樣利用這些教育數據，并將這些數據轉化為有用的知識、信息是教育者開始關注的重點。因此一些教育研究者在逐漸深入研究學習分析技術該如何更好的應用于學生的學習，并為學生提供個性化的學習環境，通過對學生的學習過程數據挖掘分析，給學生提供有建議性的數據分析報告。例如：當某個學生回答一個問題或做某一個問題時，此時一些變量就需要綜合起來分析，從而可以了解到該學生知識掌握程度或做題的思路等等。如果現有的技術能夠幫助老師從學習過程中深入了解每個學生的需求，那么真正意義上的“因材施教”可能會離我們更近。這完全可能，當某一個學生在做一套測試題時，根據大數據分析的結果，當他做對了第1題，此時系統會立即顯示此題做正確并且可能會提示他可以跳過之后的某一道題，因為當做對了第1到題的學生幾乎是不會做錯之后的這道題的。如果該學生做錯了第2題，那么此時系統可能就會提示他需要繼續練習這一道題，因為這個知識點可能是學生需要反復聯系之后在不斷的鞏固中才能熟練掌握。如今隨著技術的不斷發展，其中學習分析技術和數據挖掘技術使得學生接受個性化的教育成為了可能。

二、教育數據獲取途徑

1.物理環境的數據：傳感器獲取、硬件設備記錄、手動記錄

2.虛擬環境數據：網絡瀏覽記錄數據、相關監視器采集數據

3.個體數據獲取：個體監視系統獲取、量表獲取

三、大數據時代，對教育的挑戰

目前，雖然大數據技術對教育數據進行搜集、分析、整理、歸納等會對教學產生深遠的影響，但是為了使教育領域的專家、學者以及教師、學習者等可以共享和重復使用這些有效的教育數據，還是面臨著很多挑戰。

首先是關于教育數據的格式標準，由于在搜集過程中各個管理系統的交互缺少統一的數據格式標準，所以系統之間不能共享相關數據。另外，如果學習者的一個自定義的數據信息格式沒有被記錄，當其他人使用這一數據時就很難理解被存儲數據信息的意義，想要對這些數據進行重復使用則很難[1]。

其次，就是在教育數據搜集過程中遇到的個人隱私問題，一方面，在搜集學生的相關數據時需要被告知其在課程學習活動中要被搜集相關的學習行為過程的數據，并且要得到學生本人的允許才能搜集他們的個人信息。另一方面，這些數據的提供者也需要共享該數據。為了避免研究者花費大量的人力、物力、財力通過某些方式搜集到相關的數據后才發現這些數據不可被使用的現象發生，讓數據能夠合法進行搜集，也需要相關法律法規的完善[2]。

最后就是提高數據檢索效率。學生除了使用學習管理系統外，還經常使用各種各樣的工具和相關的學習服務，所以提高相關技術來獲得更多的數據也非常必要[3]。

結束語

總之，通過大數據進行學習分析能夠為每一位學生都創設一個量身定做的個性化的學習環境，還能創建一個早期預警系統以便發現滑坡甚至厭學等潛在的風險，為學生的學習提供一個富有挑戰性而非逐漸厭倦的學習計劃[4]。因此一些教育從業者也在積極關注利用教學管理平臺和系統累積的數據來分析學生的學習的過程并預測學習結果，進一步改進教學方式和方法，從而真正實現高效率學習，促進學生自主學習。

參考文獻

[1][2]學習分析技術綜述研究73-4.http：//3y.uu456.com/bp_4bnc19gr2d5nd0f7mk3b_4.html

[3]喬金瑤，王紅.學習分析技術在未來教育中的應用[J].軟件導刊，2013，12（12）：191-192.

[4]“大數據”如何應用于教育領域. http：//www.aieln.com/article-7293-1.html

作者簡介：姓名：李冬梅，性別：女，籍貫：陜西神木，出生年月：1990-12，四川師范大學計算機科學學院在讀研究生，研究方向：智能教學系統。