大数据对教育的应用.docx

大数据对教育的应用

第一篇：大数据对教育的应用大数据对教育的应用魏慧娟大数据时代的来临对各行业都产生了深刻的影响，教育领域也不例外。学员的学习行为、思维方式，教师的授课理念、教学方法，学校的教育管理、教学评价无一例外都受到大数据的影响。教育领域必定会在大数据技术的推动下发生深层次的、多元化的创新与变革。一、大数据对教育领域的影响1.教育理念与教学评价被迫革新。教育作为社会子系统的重要组成部分深受社会形态影响，现代的教育体系几乎是伴随着工业社会发展同步发展的。市场的扩大与提高，对劳动者劳动技术与经验的要求远远高于个体层面的文化修养，合格劳动力的衡量标志是能不能解决问题。这一实用主义特点对教育领域的影响是巨大的。传统的教学评价不论对学生还是对教员，总是依赖能力测试，通过考试分数的数理统计分析来评价学生与教师。在大数据时代，则是跟踪记录教师与学生教与学的长期行为并对之进行分析，采用过程性、归纳式、多元化的方式进行评价。2.个性化教学得以真正实现。运用大数据技术，在线平台能实时记录每一位学生的学习行为，教员获得全面丰富的数据内容后利用数据挖掘技术加以整合分析，不但能掌握学生个体的学习状态、知识接受水平，还能了解哪种教学方法对该学生最有效，以及该学生具体的薄弱点。教师根据这些数据就可以针对学生个体因材施教，制定个性化的教学方案、教学活动和学习计划，教学工作真正从共性化的群体教学转向了个性化的个体教学。个性化教学的实现能大幅提高教师的教学质量和学生的学习效果。二、大数据在教育领域的应用模式大数据在教育领域的应用模式本质上就是数据的生命周期，即数据获取、数据存储、查找与分析、可视化、决策。1.教育者角度的应用，即教学领域知识模型构建。大数据教育系统对现有的教学内容建模后通过数据挖掘、学习分析和在线决策各子系统，所必须掌握的教学知识点、教学单元与教学课程之间的逻辑关系，最终重新构建领域知识结构，对现有的教学内容与方法进行改革，达到提高学生学习效果和教师教学效率的目的。2.学习者角度的应用。（1）个性化课程分析。大数据教育系统首先获取某个学生以前的学习表现，从已毕业学生的成绩库中匹配与之相似的学员，分析已获得的成绩和待选课程表现之间的相关性;然后通过学习满意度调查问卷分析评估学生个人情况;再结合专业课程的重要性，为学生列举课程清单。并向其推荐有可能取得优秀成绩的课程。（2）助学需求预测。大数据教育系统可以通过收集校园卡的生活与消费记录，以一日三餐为主要权重指标对生活必要开销进行计算评估，当发现某学员的消费明显低于预警线时，会主动通知学校相关管理方，由相关部门与学生进一步沟通，并进行相应调查，判断该学员是否需要助学帮助。3.其他应用。当大数据教育系统与其他领域的大数据系统互联互通后能发挥的作用不可估量。比如，与社保、医疗、金融、公安、政府等大数据实现安全共享后，教育系统内所有学校与学区内的情况可以从各个角度可视化地展现在出来。大数据系统既能帮助学员从选择学习合作小组到职业规划的制定等各个方面进行辅助指导，也能帮助国家层面的教育管理者制定宏观教育政策、调整教育改革方向、分配教育资源。总而言之，大数据在教育领域的应用惠及该系统内学生、教师、教育管理者、教育研究者等所有人员，它是未来教育发展的必然趋势。但作为新生事物，大数据具体的应用还不成熟，需要在实践探索中不断改进完善。第二篇：产品经理对大数据在教育领域的应用分析产品经理对大数据在教育领域的应用分析传统教育模式，教师对学生的评价，绝大部分来自考试成绩及较为主观的判断。而互联网模式下的教育模式，核心是为学生自我发展、教师教学反思、学校的质量提升提供基于数据分析的支撑，从而减轻教育评价体系的负担，同时采用统一的标准进行评价，在一定程度上提升评价的准确性。其中，“数据分析”＋“可视化”：让学生、老师、家长三方都更全面的了解学习情况，更重要的是老师会根据大数据的分析，对教学内容做针对性的调整，管理人员同时也可以根据科学的数据支撑进行学校资源管理。四大评价体系：数据代替传统客观评价体系（1）定位从主观判断到客观评价（2）案例·学习诊断分析系统·课堂互动反馈系统伴随式评价体系（1）定位从总结性评价到过程性评价（2）案例区域性数字化教育评价体系：用数据代替传统的查资料，调研访谈来描述区域发展问题。智能化评价体系（1）定位从人工性评价到智能评价（2）案例·万份英语同题作文智能评价：智能评价技术代替传统改卷模式·课堂评价系统：即时练习考试与成绩分析综合性评价体系（1）定位从单一评价到综合评价（2）案例学生综合素质在线评价：多维学习评价代替只看成绩的方式。大数据的最终目的，即为最大化实现自适应学习，自适应学习是把学习和评价联动起来的一种科学的学习模式。因为，要自适应学习，必须有一个系统随时看到学生学到什么程度，这个完