大數據：離中心越來越近

文/本刊記者 王左利

大數據：離中心越來越近

文/本刊記者 王左利

“一切都被記錄，一切都被數字化。”在許多領域，大數據正在大放異彩。所以有句話說，未來的時代將不是IT時代，而是DT的時代。DT就是Data Technology（數據科技）。

而在教育信息化領域，真正的大數據應用還在路上。重要原因之一是分析工具的缺乏。就像當汽車時代來臨，我們當然無法按照駕駛船只的方式去駕駛汽車。所以，最開始，大家用Excel的方法分析了很多結構化非結構化數據，非常辛苦但收效也甚微。如果沒有合適的分析技術，要揭開龐大的數據背后的故事是極其困難的事情。

還有一個原因是教育教學是一個非常復雜的系統，受施教者、學習者、學習內容、學習目標、學習環境等因素的影響，使得大數據應用的切入不那么單純。

那么，從學校的管理層面上來說，大數據到底可以干哪些事？北京大學計算中心主任張蓓教授認為，很難在互聯網上發現大數據在教育領域的深入應用，目前來看缺乏精彩案例，但是，仍然可以說，大數據與教育的結合有很多潛力可挖。

比如，在教學管理中，通過大數據的分析為傳統課堂教學提供質量監控和評價。在科學研究中，通過對科研文獻挖掘，快速準確識別新型分子，加快科研進度。

而在傳統課堂領域，通過對數據的積累、挖掘、對比、分析，可以幫助學校了解：哪些課程最受歡迎；哪些課程需要改進，如何改進；哪些教師應該獲得幫助，需要哪些幫助等等。對于教師來說，對數據的分析和使用則可以幫助他們改善教學效果。通過這些數據的積累、挖掘、對比、分析，可以幫助老師了解自己的課堂是什么樣子；如何可以做得更好。

在高校，學生和教師畫像是最近一兩年比較流行的做法。多維度、全方位的刻畫主要用來分析學生學業狀況，預測掛科、排名突降，動態評估經濟水平，精準資助困難學生，預測學生畢業去向，提供針對性引導。

而對教師的數據服務主要表現在：基于教師學習經歷、導師、海外交流、所屬團隊、職位晉升等信息，構建教師成長軌跡，分析教師發展的影響因素，為教師個性化發展指引方向。

做MOOC幾年之后，清華大學副教授于歆杰認為，現在獲取的數據比原來更大量、精細。他認為，在獲得的基于真實課堂教育大數據的基礎上，2017-2018年，理念中的因材施教有望實現。總之，這幾年大數據在高校教學、管理的邊緣一直兜兜轉轉，不過似乎離中心越來越近了。

有步子邁得更大的，上海交通大學2015年開始“開放數據”，讓現有存量數據發揮價值是開放數據的初衷。

開放數據倡導者，上海交通大學教授金耀輝不僅倡導高校的數據開放，更倡導全民的數據開放，他說，很多人不明白為什么要做開放數據，實際上就是讓廣大吃瓜群眾也參與到反作弊、數據安全、隱私保護、預測分析等等數據科學研究中來。

在上海交通大學的案例中，他們從2015年開放了WiFi網絡、一卡通、氣象三個數據集。“一石激起千層浪”，2016年間，開放的數據得到諸多應用，還催生了多個學生創業團隊。

值得關注的是，在大數據時代，數據的來源是多種多樣的，無論是結構化數據還是非結構化數據。個性化的數據大部分來源于師生們發表的論文，包括微博，微信，論壇等等一系列信息。當然，問題隨之而來，數據得到更多開放的同時，我們更需要關注如何保護隱私，并在保證隱私和提供精準服務之間，找到合理合法的平衡點。