文/本刊記者 張玉曼

進入大數據時代,“數據驅動決策”已經成為教育行業的流行語,發達國家將大數據提升到國家戰略層面,并在大數據相關領域投入巨資,在教育領域的大數據相關研究和應用上已經取得了一定的成果。我國也在不斷加強對相關研究和應用在技術層面、管理體制層面的支持,近幾年來,教育領域內各大評選活動的科技創新獎始終圍繞著教育數據挖掘技術而展開。
2017年中國教育行業發展技術創新獎的評選又將關注點落在了教育信息化系統領域,獲獎者西南財經大學天府學院信息技術教學中心研究員蒲石,創新性地將機器學習、數據挖掘分析技術,應用于學生成績表現分析、預測的軟件系統中,研發而成的一系列教育信息化系統相輔相成,均為提高教育教學管理水平提供了重要輔助作用。近日,記者專訪獲獎者蒲石,分享他的研發經歷與規劃。
記者:最近幾年,您收獲了多個教育行業創新獎,2015年被評為第三屆全國教育信息化杰出貢獻人物,2016年又在中國教育行業科技成果獎評選活動中榮獲科技成果二等獎,前不久榮獲中國教育行業發展技術創新獎,這是業界對您的研究成果的充分肯定。您推出的一系列教育信息化系統有著怎樣的研發歷程?
蒲石:首先能得到業界的認可,我很榮幸。我認為這不僅是國家、行業對推進教育信息化進程的重視,也是對教育數據挖掘技術在教育改革中發揮的重要作用的肯定。未來教育數據分析、自適應系統還會是教育改革的大方向,我也會積極分享我的研究思路。
以我的經驗總結,要想讓創新研發出的教育教學輔助系統真正滿足實際需求,可以從四個方面入手深度挖掘教育大數據,第一,要通過整合學習者知識、動機、認知和態度等詳細信息進行學習者模型的構建,預測學習者未來學習發展趨勢;第二,要探索和改進教學內容和教學順序的領域模型;第三,要考量各種學習軟件所提供的教學支持的有效性;最后,要通過構建包含學習者模型、領域模型和教育軟件教學策略的數據計算模型,促進學習者有效學習的發生。
記者:在您看來,我國教育信息化發展到了哪個進程,與國外相比有怎樣的差異?
蒲石:目前我國的教育信息化系統,包括自適應學習軟件,大多以知識圖譜為主,這是對教育數據最基礎、最淺顯的分析與應用。而在國外教育行業的研究中,耶魯大學、哈佛大學、斯坦福大學等世界知名高校都啟動了教育大數據相關研究計劃,對情感與環境影響方面也進行相關探索;美國學校管理者協會攜手學校網絡聯合會,以及全球性的信息技術研究和咨詢公司Gartner共同實施了一個名為“Closing the Gap: Turning Datainto Action”的項目,旨在促進學校對學生信息系統和學習管理系統中大數據的使用。相比之下,未來我國教育信息化技術的研究與應用還需要在深度與廣度上不斷拓展,整合現有的教育資源,從層級性、時序性和情境性的角度,挖掘教育數據間的隱性關系,從而更好地理解學生、優化教學。
記者:您自身擁有多年留學經歷,受國外教育理念影響率先運用數據挖掘相關的方法,在這一領域開展了多項研究工作,目前取得了哪些進展?
蒲石:與國內大部分團隊不同,我們是針對廣義的教育大數據展開了挖掘與探索,目前已經在多個領域初步取得了成績。比如基于機器學習的學生成績預測系統,已經能夠實現預測功能,我們建立了一個能夠從整合多個預測變量推斷單一被預測變量的模式,通過在線學習環境中學習者參與在線討論的情況、測試的情況等,預測學習者在該門課程的學習中是否有失敗的風險;學習行為數據采集與分析系統能夠根據對學習者在在線學習環境中學習困難、交互模式等數據,將學習者分成不同的群組,進而為不同的群組提供合適的學習資源和組織合適的學習活動,從而提高學生的學習效率;學習質量體檢的數據深度挖掘分析系統則完成了對數據各變量之間的相關關系集中探索,并將相關關系作為一條規則進行編碼,利用關系挖掘,探索在線學習環境中學習者學習活動和學習成績的相關關系,進而用于改進學習內容呈現方式和序列,以及在線教學方法,為教育工作者提供有效的建議與參考數據。
記者:目前,您推出的一系列教育信息化系統已在各大高校得到廣泛應用,并收到不錯的反饋。您對未來的研發項目有怎樣的規劃?教育數據挖掘技術將呈現出怎樣的發展趨勢?
蒲石:在大數據時代,整合現有的教育數據,構建虛擬學習社區是教育信息化建設的主要目標。大數據時代的虛擬學習社區將呈現出關聯性更強的社會網絡結構,這就使得我們在虛擬學習社區的構建和運維等方面面臨機遇和挑戰。如何通過大數據挖掘和分析,探索社會網絡位置、資源分配和知識建構等變量的相關關系,建立相應的分析和預測機制,為虛擬學習社區的構建和運維提供科學有效的決策參考,值得我們未來展開研究。另外,隨著數字學習資源的不斷積累,大數據時代的虛擬學習社區不可避免地要面臨數字資源的保護問題,相應的保護機制、技術和方法也將是未來研究的主要方向。目前,國內已有學者針對這一問題展開了相關研究,未來我們也會加入其中,為教育大數據平臺的建設貢獻力量。