教育大數(shù)據(jù)研究綜述

杜婧敏，方海光，2，李維楊，仝賽賽

（1.首都師范大學(xué)教育技術(shù)系，北京100048；2.北京師范大學(xué)智慧學(xué)習(xí)研究院，北京100875）

教育大數(shù)據(jù)研究綜述

杜婧敏1，方海光1，2，李維楊1，仝賽賽1

（1.首都師范大學(xué)教育技術(shù)系，北京100048；2.北京師范大學(xué)智慧學(xué)習(xí)研究院，北京100875）

教育大數(shù)據(jù)不僅僅是大數(shù)據(jù)在教育領(lǐng)域應(yīng)用，而且通過教育領(lǐng)域反向驅(qū)動大數(shù)據(jù)技術(shù)分化為獨(dú)立的分支，從而帶來了對傳統(tǒng)教育技術(shù)領(lǐng)域長期研究問題解決的新途徑，甚至可以跨越傳統(tǒng)個性化學(xué)習(xí)的精確邏輯推理過程而直接分析全樣本學(xué)習(xí)者特征。這樣來促進(jìn)教育管理科學(xué)化變革、促進(jìn)教學(xué)模式改革、促進(jìn)個性化教育變革、促進(jìn)教育評價體系改革、促進(jìn)科學(xué)研究變革等。這些主要依托于教育大數(shù)據(jù)的兩項關(guān)鍵技術(shù)：教育數(shù)據(jù)挖掘和學(xué)習(xí)分析。但是我國的教育大數(shù)據(jù)研究與應(yīng)用尚處于起步階段，缺乏前期的規(guī)范化和系統(tǒng)化頂層設(shè)計，面臨許多層次的挑戰(zhàn)，如應(yīng)用挑戰(zhàn)、安全與隱私問題、運(yùn)營挑戰(zhàn)等，因此，特別需要從教育大數(shù)據(jù)整體進(jìn)行規(guī)劃和由上至下的系統(tǒng)綜合研究。

教育大數(shù)據(jù)；教育變革；數(shù)據(jù)挖掘；學(xué)習(xí)分析

一、引言

移動互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)相比較PC時代的互聯(lián)網(wǎng)有著本質(zhì)的區(qū)別，伴隨著數(shù)據(jù)時代帶動的非線性大數(shù)據(jù)增長過程，社會生活和城市建設(shè)過程中的教育系統(tǒng)也在高速發(fā)展過程中，這完全不同于過去的二十年間的信息技術(shù)對教育教學(xué)的改變進(jìn)程。聯(lián)合國在2012年發(fā)布的大數(shù)據(jù)白皮書《BigData forDevelopment：Challenges&Opportunities》中指出大數(shù)據(jù)的出現(xiàn)將會對社會各個領(lǐng)域產(chǎn)生深刻影響[1]。無論國內(nèi)外都開始了對大數(shù)據(jù)的研究，起步略有早晚之分，但從政策到區(qū)域再到機(jī)構(gòu)的發(fā)展方式是共識。《國民經(jīng)濟(jì)和社會發(fā)展第十二個五年規(guī)劃綱要》中提出：“重點(diǎn)研究……海量信息處理及知識挖掘的理論與方法……”。美國教育部于2012年10月發(fā)布的《通過教育數(shù)據(jù)挖掘和學(xué)習(xí)分析促進(jìn)教與學(xué)》中指出通過對教育大數(shù)據(jù)的挖掘與分析，促進(jìn)美國高等院校及K-12學(xué)校教學(xué)系統(tǒng)的變革[2]。2015年8月31日國務(wù)院發(fā)布的《促進(jìn)大數(shù)據(jù)發(fā)展行動綱要》中指出“數(shù)據(jù)已成為國家基礎(chǔ)性戰(zhàn)略資源”，并在啟動的十大工程之一“公共服務(wù)大數(shù)據(jù)工程”中明確提出要建設(shè)教育大數(shù)據(jù)。目前，教育大數(shù)據(jù)的重要性已經(jīng)提升到國家戰(zhàn)略層面，教育大數(shù)據(jù)中心建設(shè)和區(qū)域數(shù)據(jù)共建共享應(yīng)用成為主要的建設(shè)模式，對個體學(xué)習(xí)全過程數(shù)據(jù)分析和精準(zhǔn)數(shù)據(jù)評測學(xué)習(xí)成為主要的應(yīng)用場景，從而通過宏觀和微觀的兩方面建設(shè)，帶動教育領(lǐng)域的廣泛關(guān)注和重視。

二、相關(guān)概念

大數(shù)據(jù)的3V定義基本是從大數(shù)據(jù)的特征出發(fā)，即:規(guī)模性（Volume）、多樣性（Variety）和高速性（Velocity）．目前比較認(rèn)可是4V定義，如國際數(shù)據(jù)公司（IDC）認(rèn)為，大數(shù)據(jù)是符合4V特征的數(shù)據(jù)集，即在3V基礎(chǔ)上增加價值性 （Value）[3]。而IBM認(rèn)為大數(shù)據(jù)必然具有真實性（Veracity）[4]。維基百科對大數(shù)據(jù)的定義是：“巨量資料（Big Data），或稱大數(shù)據(jù)、海量資料，指的是所涉及的資料量規(guī)模巨大到無法透過目前主流軟件工具，在合理時間內(nèi)達(dá)到擷取、管理、處理、并整理成為幫助企業(yè)經(jīng)營決策更積極目的的資訊”[5]。

另一方面，教育大數(shù)據(jù)的定義最早從產(chǎn)生教育大數(shù)據(jù)的主體出發(fā)，將教育大數(shù)據(jù)分為廣義的和狹義的兩類:廣義的教育大數(shù)據(jù)泛指所有來源于日常教育活動中人類的行為數(shù)據(jù)；狹義的教育大數(shù)據(jù)是指學(xué)習(xí)者行為數(shù)據(jù)[2]。也有研究指出教育大數(shù)據(jù)指整個教育活動過程中所產(chǎn)生的以及根據(jù)教育需要采集到的，一切用于教育發(fā)展并可創(chuàng)造巨大潛在價值的數(shù)據(jù)集合[6]。

基于以上研究，可以認(rèn)為教育大數(shù)據(jù)的定義包含三層含義:第一個含義，教育大數(shù)據(jù)是教育領(lǐng)域的大數(shù)據(jù)，是面向特定教育主題的多類型、多維度、多形態(tài)的數(shù)據(jù)集合；第二個含義，教育大數(shù)據(jù)是面向教育全過程的數(shù)據(jù)，通過數(shù)據(jù)挖掘和學(xué)習(xí)分析支持教育決策和個性化學(xué)習(xí)；第三個含義，教育大數(shù)據(jù)是一種分布式計算架構(gòu)方式，通過數(shù)據(jù)共享的各種支持技術(shù)達(dá)到共建共享的思想。也就是說，我們把教育大數(shù)據(jù)定義為：面向教育全過程時空的多種類型的全樣本的數(shù)據(jù)集合。教育大數(shù)據(jù)不僅僅是建設(shè)教育大數(shù)據(jù)中心，不僅僅是分析全過程學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)，更多的是一種共享的生態(tài)思想。

與用傳統(tǒng)方法收集的教育數(shù)據(jù)相比，教育大數(shù)據(jù)有更強(qiáng)的實時性、連續(xù)性、綜合性和自然性，并使用不同的應(yīng)用程序來分析和處理不同復(fù)雜度和深度的數(shù)據(jù)。傳統(tǒng)教育數(shù)據(jù)收集的大多是階段性的數(shù)據(jù)，而且大多在用戶知情的情況下收集，使用的分析方法也通常是簡單的統(tǒng)計分析方法。教育大數(shù)據(jù)收集的是整個教育教學(xué)過程中靜態(tài)和動態(tài)的所有數(shù)據(jù)，可以在不影響教師和學(xué)生活動的情況下，連續(xù)記錄整個教學(xué)活動的所有數(shù)據(jù)，如教學(xué)資料、互動反映和學(xué)生在每個知識點(diǎn)上停留的時間等。

三、教育大數(shù)據(jù)的業(yè)務(wù)分析

教育大數(shù)據(jù)是一種新的架構(gòu)和思維基礎(chǔ)，可以弱化分析模型直接進(jìn)入研究目標(biāo)進(jìn)行分析，還可以通過數(shù)據(jù)聚集對“小現(xiàn)象”進(jìn)行規(guī)律研究，還可以對個體進(jìn)行多維度數(shù)據(jù)融合研究，再可以對目標(biāo)對象進(jìn)行時間序列和空間維度動態(tài)分析。面對具體教育業(yè)務(wù)，教育大數(shù)據(jù)技術(shù)對教育的管理、教學(xué)、學(xué)習(xí)、科研和評價等都產(chǎn)生了很大的影響。教育大數(shù)據(jù)的業(yè)務(wù)分析如圖1所示。

圖1 教育大數(shù)據(jù)的業(yè)務(wù)分析

1.教育大數(shù)據(jù)對教育管理的支持

傳統(tǒng)的教育決策制定形式常被形象的稱為 “拍腦袋”決策，是指決策者常常不顧實際情況，以自己有限的理解、假想、推測依據(jù)直覺、沖動或趨勢來制定政策。這種來自決策者“頭腦發(fā)熱”決策，經(jīng)常處于朝令夕改的尷尬境地，教育大數(shù)據(jù)正可以幫助解決這種不足。

大數(shù)據(jù)時代，教育者將更加依賴于數(shù)據(jù)和分析，而不是直覺和經(jīng)驗；同樣，教育大數(shù)據(jù)還將改變領(lǐng)導(dǎo)力和管理的本質(zhì)。服務(wù)管理、數(shù)據(jù)科學(xué)管理將取代傳統(tǒng)的行政管理、經(jīng)驗管理。技術(shù)不斷發(fā)展，教育數(shù)據(jù)挖掘與分析不斷深入，不僅要著眼于已有的確定關(guān)系，更要探尋隱藏的因果關(guān)系。利用大數(shù)據(jù)技術(shù)可以深度挖掘教育數(shù)據(jù)中的隱藏信息，可以暴露教育過程中存在的問題，提供決策來優(yōu)化教育管理。大數(shù)據(jù)不僅可以運(yùn)行和維護(hù)各教育機(jī)構(gòu)的人事信息、教育經(jīng)費(fèi)、辦學(xué)條件和服務(wù)管理的數(shù)據(jù)，而且可以長期積累所有類型教育機(jī)構(gòu)的數(shù)據(jù)，利用統(tǒng)計分析、應(yīng)用模型等技術(shù)將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為知識，最終為教育者和學(xué)習(xí)者提供科學(xué)的決策。

2.教育大數(shù)據(jù)對教學(xué)模式的支持

教育大數(shù)據(jù)推進(jìn)實現(xiàn)智慧學(xué)習(xí)。教師在智慧教學(xué)環(huán)境下，利用大數(shù)據(jù)技術(shù)可以更深入的了解每一個學(xué)習(xí)者的學(xué)習(xí)狀況，并且與學(xué)習(xí)者的溝通更加通暢，教師的整個教學(xué)過程和學(xué)習(xí)者的學(xué)習(xí)過程更加精準(zhǔn)化和智能化。教師對教學(xué)過程的掌握從依靠經(jīng)驗轉(zhuǎn)向以教育數(shù)據(jù)分析為支撐，學(xué)生對于自己學(xué)習(xí)狀況的了解從模糊發(fā)展到心中有數(shù)，可以更好的認(rèn)識自我、發(fā)展自我、規(guī)劃自我。大數(shù)據(jù)技術(shù)可以幫助教師及時調(diào)整教學(xué)計劃和教學(xué)方法，有利于教師自身能力提高和職業(yè)發(fā)展。

3.教育大數(shù)據(jù)對個性化學(xué)習(xí)的支持

除了學(xué)生學(xué)習(xí)的行為可以被記錄下來外，學(xué)生在學(xué)習(xí)資源上的數(shù)據(jù)也可以被精確記錄下來，如點(diǎn)擊資源的時間、停留多久、問題回答正確率、重復(fù)次數(shù)、參考閱讀、回訪率和其他資源信息，通過大數(shù)據(jù)可以定制個人學(xué)習(xí)報告，分析學(xué)習(xí)過程潛在的學(xué)習(xí)規(guī)律，還可以找到學(xué)生的學(xué)習(xí)特點(diǎn)、興趣愛好和行為傾向，并一目了然教育狀態(tài)信息。大數(shù)據(jù)技術(shù)使教育圍繞學(xué)習(xí)者展開，使傳統(tǒng)的集體教育方式轉(zhuǎn)向為個性學(xué)習(xí)方式。同時還伴隨著教育者和學(xué)習(xí)者思維方式的改變，進(jìn)一步朝著個性化學(xué)習(xí)的方向邁出重要的一大步，使得精準(zhǔn)的個性化學(xué)習(xí)成為可能。

4.教育大數(shù)據(jù)對教育評價的支持

教育評價正在從“經(jīng)驗主義”走向“數(shù)據(jù)主義”，從“宏觀群體”評價走向“微觀個體”評價，從“單一評價”走向“綜合評價”[7]。教育大數(shù)據(jù)下教育評價的變化，不僅表現(xiàn)在評價思想，還包括評價方法，不僅包括對學(xué)生的評價，還包括對教學(xué)管理、評估質(zhì)量等具體水平的評價。教學(xué)評估不再僅僅是由考試成績和紀(jì)律幫助教師評價的主觀傳統(tǒng)意義上的感受，而由大量的數(shù)據(jù)感知得到，為實現(xiàn)教學(xué)評價的公正提供了依據(jù)，優(yōu)化了教學(xué)方向。教育評價可以是多元化的，而不是僅停留在知識掌握程度這一單一維度。

5.教育大數(shù)據(jù)對科學(xué)研究的支持

教育大數(shù)據(jù)使得從追求單向因果性轉(zhuǎn)向追求復(fù)雜的多元相關(guān)性，并用直觀的圖形等表達(dá)方式體、系統(tǒng)、清晰、簡潔地展現(xiàn)。這種新理念、新思維的創(chuàng)生，是實現(xiàn)教育創(chuàng)新和發(fā)展不可缺少的手段、工具和方法論[8]。教育大數(shù)據(jù)時代，科學(xué)研究將從隨機(jī)抽樣、探討因果關(guān)系走向全部數(shù)據(jù)、尋找相關(guān)關(guān)系。大數(shù)據(jù)技術(shù)減少了研究資金的浪費(fèi)，在某些問題上，數(shù)據(jù)分析為研究人員提供了個性化的服務(wù)，可以提高了研究的效率和成果的可靠性。大數(shù)據(jù)依賴于自動、連續(xù)的記錄和搜集的數(shù)據(jù)比傳統(tǒng)調(diào)查數(shù)據(jù)更加客觀和中立。大數(shù)據(jù)還將改變傳統(tǒng)學(xué)術(shù)研究的過程，信息系統(tǒng)依賴于自動同步，連續(xù)獲得持續(xù)的行為數(shù)據(jù)，這意味著學(xué)術(shù)研究和信息技術(shù)、課題研究與實踐聯(lián)系在一起。

四、教育大數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換層次模型

教育大數(shù)據(jù)具有轉(zhuǎn)換層次的四個過程特征：數(shù)據(jù)、信息、知識、智慧。教育大數(shù)據(jù)技術(shù)采集的海量教育元數(shù)據(jù)，經(jīng)過抽取、轉(zhuǎn)換、加載，聯(lián)機(jī)分析處理和統(tǒng)計分析等過程，轉(zhuǎn)換為教育信息，又經(jīng)過數(shù)據(jù)可視化將教育數(shù)據(jù)呈現(xiàn)出來，最后形成教育決策來指導(dǎo)教育者和學(xué)習(xí)的教學(xué)，這個過程數(shù)據(jù)完成了從數(shù)據(jù)到信息、知識和智慧的演變。教育大數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換層次模型如圖2所示。

圖2 教育大數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換層次模型

目前在教育大數(shù)據(jù)領(lǐng)域中有很多研究領(lǐng)域，比較主要的是數(shù)據(jù)挖掘和學(xué)習(xí)分析。兩者既有相同之處，又存在一定差異。

1.教育大數(shù)據(jù)和數(shù)據(jù)挖掘

數(shù)據(jù)挖掘就是從大量的、有噪聲的、不完全的、模糊的、隨機(jī)的實際應(yīng)用數(shù)據(jù)中提取有效的、新穎的、潛在有用的知識的非平凡過程[9]。目前認(rèn)可度較高的一種處理模型是Fayyad等人設(shè)計的多處理階段模型，在此不再贅述。在大數(shù)據(jù)時代處理數(shù)據(jù)理念上有三大轉(zhuǎn)變：抽樣到全體、絕對精確到效率、因果到相關(guān)[10]。大數(shù)據(jù)時代的數(shù)據(jù)挖掘繼承于傳統(tǒng)數(shù)據(jù)挖掘又不同于傳統(tǒng)數(shù)據(jù)挖掘。首先是分析對象不同，傳統(tǒng)數(shù)據(jù)分析的對象是在已知的數(shù)據(jù)范圍中易處理的數(shù)據(jù)，而基于大數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)挖掘?qū)ο髸r包括非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的全部數(shù)據(jù)，不能保證原始數(shù)據(jù)是完整的、清洗過和沒有錯誤的。其次是分析基礎(chǔ)，傳統(tǒng)分析是建立在關(guān)系數(shù)據(jù)模型之上的，是在系統(tǒng)內(nèi)就創(chuàng)立的主題之間的關(guān)系基礎(chǔ)上進(jìn)行的，而在大數(shù)據(jù)分析中，絕大部分分析基于縱裂數(shù)據(jù)庫之外。再其次是分析效率，傳統(tǒng)數(shù)據(jù)處理過程中需要等待抽取、轉(zhuǎn)換、加載等工作完成。而大數(shù)據(jù)分析是對數(shù)據(jù)進(jìn)行實時分析。最后是硬件差別，在傳統(tǒng)數(shù)據(jù)處理中所使用硬件比較昂貴。而大數(shù)據(jù)處理過程加入了對分析軟件的使用，所以硬件成本較低。

近幾年出現(xiàn)了許多有關(guān)教育數(shù)據(jù)挖掘（EDM）的文獻(xiàn)。研究者對EDM研究的主題范圍集中在使用數(shù)據(jù)挖掘提高機(jī)構(gòu)效率和促進(jìn)學(xué)生的學(xué)習(xí)過程。但是教育數(shù)據(jù)挖掘領(lǐng)域內(nèi)還存在更廣泛的話題，例如，在課程管理系統(tǒng)內(nèi)（CMS）學(xué)生的退出和保留、個性化推薦系統(tǒng)、以及學(xué)生學(xué)習(xí)評價。

教育數(shù)據(jù)挖掘可以向教育者、學(xué)習(xí)者、教育管理者、家長及教育研究者提供決策幫助，最終提高學(xué)習(xí)者的學(xué)習(xí)水平。基于教育大數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)挖掘過程即將學(xué)習(xí)結(jié)果、學(xué)習(xí)內(nèi)容、學(xué)習(xí)資源與教學(xué)行為等教育原始數(shù)據(jù)使用多種技術(shù)，如聚類、關(guān)系挖掘和模型構(gòu)建等，最終達(dá)到預(yù)測學(xué)習(xí)者發(fā)展趨勢、促進(jìn)有效學(xué)習(xí)的目標(biāo)。具體過程如圖3所示。

圖3 基于教育大數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)挖掘過程

教育大數(shù)據(jù)公認(rèn)的特征之一是規(guī)模性，面對海量數(shù)據(jù)，可以采取分布式文件的系統(tǒng)進(jìn)行并行運(yùn)算。對于半結(jié)構(gòu)化或非結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)，可以采用自然語言理解和信息抽取等方式將其轉(zhuǎn)化為結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。對于雜質(zhì)較多的數(shù)據(jù)，可以在數(shù)據(jù)挖掘時進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗。對于實時產(chǎn)生的數(shù)據(jù)可以使用自動獲取效率優(yōu)先的方式來采集數(shù)據(jù)[11]。

2.教育大數(shù)據(jù)和學(xué)習(xí)分析

新媒體聯(lián)盟（New Media Consortium）將學(xué)習(xí)分析定義為：利用松散耦合的數(shù)據(jù)收集工具和分析技術(shù)，研究分析學(xué)習(xí)者學(xué)習(xí)參與、學(xué)習(xí)表現(xiàn)和學(xué)習(xí)過程的相關(guān)數(shù)據(jù)，進(jìn)而對課程、教學(xué)和評價進(jìn)行實時修正[2]。總之，學(xué)習(xí)分析運(yùn)用多種方法采集、存儲和分析學(xué)習(xí)者數(shù)據(jù)，如移動終端的數(shù)據(jù)和現(xiàn)場智能數(shù)據(jù)等，再使用多種技術(shù)來分析處理這些數(shù)據(jù)，最終應(yīng)用于教育者和學(xué)習(xí)者，產(chǎn)生評估、預(yù)測和干預(yù)。基于教育大數(shù)據(jù)的學(xué)習(xí)分析過程如圖4所示。

教育大數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)的具體應(yīng)用體現(xiàn)在評估、預(yù)測和干預(yù)。評估是指基本統(tǒng)計分析及其可視化、發(fā)現(xiàn)問題學(xué)生、學(xué)生社交網(wǎng)絡(luò)分析與應(yīng)用，預(yù)測是指學(xué)生分類、學(xué)生模型的構(gòu)建、預(yù)測學(xué)生成績，干預(yù)是指對教師的教學(xué)方法提供改進(jìn)意見。教育大數(shù)據(jù)在學(xué)習(xí)分析中還有其他應(yīng)用，如表1所示[12]。除此之外，大數(shù)據(jù)在學(xué)習(xí)分析中的應(yīng)用還包括學(xué)生分組與協(xié)作、社交網(wǎng)絡(luò)分析、開發(fā)概念圖、課件制作、規(guī)劃和調(diào)度等。

圖4 基于教育大數(shù)據(jù)的學(xué)習(xí)分析過程

表1 大數(shù)據(jù)在學(xué)習(xí)分析中的應(yīng)用

五、教育大數(shù)據(jù)的進(jìn)一步挑戰(zhàn)

1.教育大數(shù)據(jù)的技術(shù)挑戰(zhàn)

教育大數(shù)據(jù)在實際應(yīng)用存在很多技術(shù)瓶頸，如：在數(shù)據(jù)的采集時數(shù)據(jù)挖掘和學(xué)習(xí)分析的重要環(huán)節(jié)，在這一環(huán)節(jié)有很多技術(shù)挑戰(zhàn)；面對海量教育數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)的存儲、處理和分析都存在技術(shù)考驗；另外由于目前沒有統(tǒng)一的數(shù)據(jù)規(guī)范，不同系統(tǒng)之間的兼容也是一大問題。從全局考慮，我國的教育大數(shù)據(jù)系統(tǒng)應(yīng)遵循頂層設(shè)計原則，由教育部對數(shù)據(jù)格式、數(shù)據(jù)存儲等問題制定統(tǒng)一規(guī)范，下級企業(yè)、學(xué)校按照統(tǒng)一規(guī)范去設(shè)計自己的系統(tǒng)，這帶來了新的技術(shù)挑戰(zhàn)。

2.教育大數(shù)據(jù)的安全與隱私挑戰(zhàn)

在倫理道德方面，教育大數(shù)據(jù)面臨著數(shù)據(jù)安全與保護(hù)隱私的挑戰(zhàn)。教育大數(shù)據(jù)不僅是一種寶貴的教育收益，而且有關(guān)學(xué)習(xí)者和教育工作者的隱私權(quán)，其潛在的安全和隱私甚至是無法用常用辦法評估出來，甚至無法通過獨(dú)立的方法進(jìn)行評估。如果教育大數(shù)據(jù)處理不當(dāng)將導(dǎo)致嚴(yán)重的安全漏洞，甚至是影響區(qū)域教育政策的制定。教育數(shù)據(jù)所有權(quán)究竟屬于學(xué)習(xí)者還是運(yùn)行平臺或是雙方共享，這是互聯(lián)網(wǎng)教育和教育大數(shù)據(jù)發(fā)展所面臨的必然問題。如何保證所有權(quán)歸屬、如何判定所有權(quán)歸屬，這些仍是需要深慮的問題。

3.教育大數(shù)據(jù)的價值挑戰(zhàn)

教育大數(shù)據(jù)技術(shù)挖掘出教育數(shù)據(jù)的巨大價值，但是數(shù)據(jù)的權(quán)屬問題不是傳統(tǒng)的財產(chǎn)、知識產(chǎn)權(quán)等可以涵蓋的，數(shù)據(jù)成為國家間爭奪的資源，人口紅利、地大物博、經(jīng)濟(jì)實力、文化優(yōu)勢等都體現(xiàn)為數(shù)據(jù)資源儲備和數(shù)據(jù)服務(wù)影響力。教育大數(shù)據(jù)是一種無形資產(chǎn)，國家應(yīng)當(dāng)保障教育大數(shù)據(jù)不外泄并不被惡意使用，而且還要兼顧部分?jǐn)?shù)據(jù)向公眾開放，發(fā)揮其應(yīng)用的社會價值，做到適當(dāng)?shù)木C合評估來進(jìn)行價值平衡，這也是前所未有的一種挑戰(zhàn)。

[1]Big Data for Development:Challenges&Opportunities[DB/OL].2012-05-01.http://www.unglobalpulse.org/ sites/default/files/BigDataforDevelopment-UNGlobalPulse-June2012.pdf.

[2]徐鵬,王以寧,劉艷華等.大數(shù)據(jù)視角分析學(xué)習(xí)變革——美國 《通過教育數(shù)據(jù)挖掘和學(xué)習(xí)分析促進(jìn)教與學(xué)》報告解讀及啟示[J].遠(yuǎn)程教育雜志,2013(6):11-17.

[3]Barw ick H.The“four Vs”of Big Data.Implementing Information Infrastructure Symposium[EB/OL].2012-10-02.http://www.computerworld.com.au/article/396198/ iiis_four_vs_big_data/.

[4]IBM.What is big data/[EB/OL].2012-10-02.http: //www-01.ibm.com/software/data/big data/.

[5]大數(shù)據(jù)[EB/OL].http://zh.w ikipedia.org/w iki/大數(shù)據(jù),2013-06-28.

[6]楊現(xiàn)民,唐斯斯,李冀紅.發(fā)展教育大數(shù)據(jù)：內(nèi)涵、價值和挑戰(zhàn)[J].現(xiàn)代遠(yuǎn)程教育研究,2016(1):50-61.

[7]余勝泉.突破與轉(zhuǎn)型:數(shù)字校園及其智慧化發(fā)展趨勢[J].中小學(xué)管理,2015(5):4-8.

[8]胡弼成,王祖霖.“大數(shù)據(jù)”對教育的作用、挑戰(zhàn)及教育變革趨勢——大數(shù)據(jù)時代教育變革的最新研究進(jìn)展綜述[J].現(xiàn)代大學(xué)教育,2015(4):98-104.

[9]王惠中,彭安群.數(shù)據(jù)挖掘研究現(xiàn)狀及發(fā)展趨勢[J].工礦自動化,2011,37(2):29-32.

[10]維克托·邁爾·舍恩伯格,肯尼思·庫克耶.大數(shù)據(jù)時代[J].中國電力教育,2013(5).

[11]魏順平.基于大數(shù)據(jù)的教育決策支持案例分享[EB/OL].2016-01-14.http://learning.sohu.com/20160114/ n434551706.shtm l.

[12]Sin K,Muthu L.APPLICATION OF BIG DATA IN EDUCATION DATA MINING AND LEARNING ANALYTICS-A LITERATURE REVIEW[J].Ictact Journalon Soft Computing,2015.

（編輯：王曉明）

TP393

：A

：1673-8454（2016）19-0001-04