大數據時代高等教育創新發展研究

肖堅

摘要：隨著網絡的普及以及云計算的高速發展，大數據在各行各業中發揮著日益重要的作用， 高等教育與大數據有緊密的聯系。如何將海量的數據轉化成有價值的信息，教育大數據無疑提供了一個很好的發展方向。但是當前我國教育大數據的發展缺乏重視和推廣，不同形態的教育數據系統還未整合，教育系統不能過度依賴大數據分析、數據收集不能影響學生隱私等問題困擾，還需要做進一步研究和探討。

關鍵詞：大數據；教育創新；教育大數據；人工智能

中圖分類號：G642 文獻標識碼：A 文章編號：1009-3044（2018）29-0001-02

Abstract： Along with the network popularization and tells the development of cloud computing， big data is playing an increasingly important role in all walks of life， higher education and closely related to the big data. How the vast amounts of data into valuable information， education big data undoubtedly provides a good development direction. But the current our country education big data lack of attention and promote the development of different forms of education data system is not integrated， education system cannot rely too much on big data analysis， data collection does not affect students privacy problems， such as you need to do further research and discussion.

Key words： big data； education innovation； education data； artificial intelligence

1 教育大數據的內涵

近年來，隨著大數據、物聯網、云計算及人工智能技術的快速發展，已經有許多領域相繼開展大數據研究，并取得了顯著效果。比如：淘寶通過大數據分析，當顧客使用淘寶購物，銷售系統就會自動記錄顧客購買商品、價格、類型、停留時間等，當下次這個顧客再次進入網站，系統就會自動識別顧客身份，并根據顧客的系號做出準確的預測，進行商品的推薦，效率和成功率都能提升顧客滿意度。

教育大數據是大數據的一個子集，是指整個教育活動過程中所產生的以及根據教育需要收集到的，主要用于教育發展并可創造價值的數據集合，則可稱為教育大數據。教育大數據會包括以下層面數據的收集和挖掘。

（1）個人層面的數據：包括政府規定收集的教職工與學生的基本數據、各種教學行為數據，包括學生健康狀況、家庭情況等等。

（2）課程層面的教育數據：是圍繞著課程與教學而產生的相關教育數據，包括課程基本數據、課程成員、課程作業等等。

（3）學校層面教育數據：主要包括政府規定的各種學校基本資料，比如學校基本情況、師資數據、財務狀況、教育資源投入、設備維護情況、實驗室使用情況等等。

（4）教育行政部門數據：主要包括教育法規規定的各級教育行政數據。

2 教育大數據與人工智能技術

人工智能（Artificial Intelligence），英文縮寫為AI。它是研究、開發用于模擬、延伸和擴展人的智能的理論、方法、技術及應用系統的一門新的技術科學。因材施教的教育方法在我國已經擁有多年歷史，但是在目前教育大環境下，根據學生不同程度、學習能力以及自身素質來制訂個性化學習方案非常不易。通過教育大數據與人工智慧相結合，在適應性化學習上，通過人工智能來收集學生學習數據，預測學生未來表現，智能化推薦最適合學生學習的內容，用來提升學習效果，因此施教得以成為可能。智能化推薦最適合學生的內容功能，和具有人工智能的Coursera與線上學習平臺moodle、moocs等最大差別。另外，人工智能也可以用于作業輔導和疑難解答上。比如流行的智能機器人，可以回答學生的問題，成為老師的助教。

3 教育大數據的時代背景

美國早在2012年公開大數據與研究發展方案，其中的教育領域計劃的運用重點，就是要發展教育大數據的挖掘和分析技術，以促進美國高教和K-12學校教學系統的變革。其教育部教育科學研究所所長提到，運用數據來提升學校效能與學生學習的時代已經來臨。教育大數據的快速發展主要來自以下兩個方面的需求。

3.1 學校管理與發展需要大數據分析

學校管理與發展方面的研究最早起源于20世紀初，是美國高等院校內部的一項重要工作，歐美等發達國家的大學均有設置研究辦公室，由研究人員負責學校發展研究與規劃工作。研究人員運用科學的質量統計分析，將相關資料進行匯總分析，轉化為有用的信息，有效進行科學化的學校發展管理，針對學校管理與運行時面臨的具體問題進行分析與咨詢研究。

我國高等教育在經營上同樣面臨了不少復雜的問題。比如：高等教育從精英化逐步成為大眾化，生育率逐年降低帶來招生困局、同層次高校的激烈競爭，大學債務難題等等，這些復雜的問題不能單純地靠以往的經驗來解決，需要科學理性的現代大學管理理念，以提升教育品質和經營管理水平。

3.2 線上數字學習產生海量數據

因為線上學習的推廣和運用，從學生的學習系統儲存了大量學習相關的數字化數據，這些數據不但使得教師教學模式產生變革，更累積了大量的教育大數據。這些正好給我們提供了運用大數據觀念與技術的機會，進一步研究教育數據里包含的信息，同時更能發揮數字化教育的特征和價值。

4 教育大數據的應用及發展

4.1 建立以證據為本位的教育決策機制

證據本位教育主張教育研究應該針對政府想要解決的實際教育問題，提供適當的答案，以發展良好的教育政策，利用科學化的研究結果，引領教育工作者提升他們的工作品質和效率。

證據本位教育最終要能產生并實行，最關鍵的就是要收集教育活動相關的大量有效的數據和進行分析。包括政治知識、專業管理知識、顧客和利益關系人的各類知識。所以，如果能運用各類教育數據庫和各種常態性收集的教育大數據，加以數據挖掘分析并轉換成各類型有價值的信息，將有助于塑造以證據為本位的教育決策機制和教育行政變革。

4.2 學生學習歷程的記錄與分析

學生的每一個學習動作，無論是上課、記筆記、做作業、測試、發朋友圈等，這些都可以轉換成數據，作為記錄。特別是當學生大量使用計算機、網絡，以及智能手機進行學習時，大量的數字化記錄都可以成為學生學習歷程的重要的數據庫。這樣的學習歷程數據庫在有系統的管理及分析下，能提供給學習者和指導者非常有用的信息。

4.3 教師教學歷程的記錄與分析

教師的行為，從課堂教學、出卷、批閱試卷、組織討論、回答學生題目、單獨輔導等，都會留下重要而且值得分析的數據。過去在標準化的課程內容及模式下，每個老師因為經驗和能力的不同，要維持整齊的授課水平一直是個難題。除了要求教師的培養和培訓以外，還需要收集運用教師教學的各種數據，交叉對比學生的學習以及考試記錄，能提供給教育管理者以及一線老師更多有用的信息。

4.4 適應性評價的分析與應用

適應性評價被用在自我練習或者正式請假上，當學生回答測驗題時，根據正確或錯誤，下一個題目會動態調整，只提供適合使用者程度的題目。其目的是有效的測出學生的能力定位，可依據不同標準化尺度來表示。題目的質量非常重要，題目與標準能力尺度的定位也最好有大量統計數據較有可信度。適應性評價以知識點串聯題目，能讓老師在測驗后及時得知學生掌握某一概念的程度；或是根據不同學生程度，動態提供不同難度考題的適應化測驗，這樣能增加學生評價及練習的多樣性和有效性。隨著目前更多線上評價系統設備的操作與推廣，逐漸形成更多能分析的大數據，再經解讀為有用的信息，可以有效進行適應性學習。

5 我國教育大數據面臨的問題

5.1 不同形態的教育數據系統還未整合

運用教育大數據的分析，我們可以從各種學習系統來獲取教育數據以建立預測模型，使用統計方法時間序列分析學生的使用行為模式，對學生進行分群；或者，可以使用文字挖掘及主體模式等統計方法針對學習系統內的文章文字內容進行主題分類等。但是我國整體的教育大數據應用遇到的困難，最主要就在于各種不同形態的學習同所收集的教育數據僅存儲在各種不同的系統中，要如何整合這些不同學習系統數據是目前我國教育大數據應用的最大問題。

5.2 教育系統不能過度依賴大數據分析

教育系統影響因素極為復雜和多元，信息科技觀察判斷的結果，尚無法準確掌握教育生態變動性的發展趨勢。教育大數據的收集數據多由學校產生，所以要妥善了解學校的教學要素，通過教育大數據的分析才能有效提升教學品質。同時在依靠教育大數據的分析來提升教學品質的同時，更應該好好審視學校的教學數據產生的過程，不能僅僅依賴數據分析。比如高等教育的辦學效果，不能僅僅依靠國家排名來體現。

5.3 數據收集不能影響學生隱私

因為教育大數據的收集，難免涉及學生特點、學習行為、學習過程、學習評價等個人敏感信息，為此，對于學生個人數據的保護成為一個重要的議題。在教育大數據的發展與應用過程中如何避免學生、教師甚至家長等人的隱私泄密，必須行政主管部門、法律、法規以及信息技術手段同時努力。

總之，教育大數據時代的到來不可阻擋。盡管教育大數據的發展依然面臨不少問題，但是其能提高教育研究及其工作者的效率，保障學習者的利益，促進高等教育發展及改革。如何將廣大教育發展過程中產生的數據轉化為有價值的信息，這有待于大家繼續研究。

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