教育大數據的本質和發展趨勢

方海光

有一篇關于城市人才吸引力排名的文章，通過大數據分析得出全國人才吸引力城市前三名分別是上海、廣州、北京。那么，我們如何來判斷一個大數據的分析結果是否可靠呢？從一般經驗來看，我們可以通過直觀進行判斷。也就是說，大數據分析的結論在生活和工作中是否有類似的現象。如果我們有機會選擇以上三座城市工作，我們會選擇怎樣的順序，這就是直觀判斷這篇文章分析結論可靠性的一種方法。

當前，進行教育大數據分析的過程一般分為四個階段：設立研究目標;建立大數據模型;數據采集加工;成果分析展現。在這四個階段當中，究竟哪一個過程是最關鍵的？我們可以簡單分析一下，首先研究目標和成果展現是開展研究前就設計好的，然后通過大數據的采集加工，往往數據采集的多與少會映射到我們的分析模型上。因此，模型能否準確地反映現實的目標問題才是最關鍵的。

同樣的，對于教育大數據而言，教育的模型遠遠比教育大數據要關鍵得多。所以，我們談到教育大數據，無論大數據采用什么樣的手段和方法，歸根結底都要為教育服務。當前教育大數據有三種應用分類：第一種應用是指全學習過程數據，特別指教育教學和學生學習的過程;第二種應用是教育大數據系統，特別指教育管理和教育治理的過程，通過教育大數據中心和平臺展開應用;第三種應用是教育大數據共建共享的思想，能夠通過小數據共建共享，聚集成大數據，發揮大數據規模化效果。

新時代的中國教育現代化和教育信息化建設發展呈現出一些新的發展趨勢，逐漸從以平臺為中心的服務模式轉換為以數據為中心的服務模式。這種轉換是一種新型應用策略和思維的轉變過程，我們認為已經進入教育大數據價值挖掘的新時代。目前，教育大數據主要研究和應用趨勢包括以下幾個方向。

第一個方向是數據畫像。數據畫像包括學生數據畫像、教師數據畫像、學校數據畫像和區域數據畫像。數據畫像更多地是為了讓主體能夠更好地認識自己和發揮更大的自身價值。

第二個方向是精準教學。教育大數據為精準教學帶來了徹底和落地的改變，一方面為精準教學提供了教學目標的細分和跟蹤，另一方面為精準教學提供了學情和教育過程干預的支持。

第三個方向是數據大腦。數據大腦更多地存在于集團學校和區域應用，通過數據大腦提供更高位的數據匯聚和決策支持，為教育均衡以及師資等資源配置提供大力幫助。

第四個方向是數據標準。基于國家和國際教育數據標準建立具有區域特征和特色的應用標準，實現普適教育和特色教育的整合，也實現數據融通和匯聚，從而達到大范圍的共建共享。

第五個方向是數據可視化。一方面，數據可視化通過數據駕駛艙等應用對項目提供監控、狀態跟蹤、事務預警、事件提醒，從而有利于各項業務的順利開展;另一方面，讓數據表達和呈現更直觀，讓學習者更好地掌握學習進度，也可以與思維導圖及知識圖譜結合應用，這些都是數據可視化很好的應用場景，也具有很大的教育變革價值和意義。

作者單位：首都師范大學