2015 年第 9 期渊总第 269 期冤的应用价值与模式是什么钥教育大数据发展面临哪些问题袁如何解决钥一尧教育大数据的特征与结构与传统教育数据相比袁教育大数据的采集具有更强的实时性尧连贯性尧全面性和自然性袁分析处理更加复杂和多样袁应用更加多元尧深入遥传统教育数据的采集往往是阶段性的袁多在用户知情

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銎沼周
7 years ago
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1 电化教育研究 DOI: /j.cnki.eer 环境建设与资源开发教育大数据的应用模式与政策建议杨现民 1 袁王榴卉 1 袁唐斯斯 2 渊 1. 江苏师范大学江苏省教育信息化工程技术研究中心袁江苏徐州 2. 国家信息中心袁北京冤曰 [ 摘要 ] 大数据是推进教育创新发展的科学力量遥教育大数据是整个教育活动过程中所产生的以及根据教育需要采集到的一切用于教育发展并可创造巨大潜在价值的数据集合遥与传统教育数据相比袁教育大数据的采集具有更强的实时性尧连贯性尧全面性和自然性袁分析处理更加复杂和多样袁应用更加多元尧深入遥教育大数据的五层架构包括个体层数据尧课程层数据尧学校层数据尧区域层数据以及国家层数据袁自下而上汇聚各种教育数据遥自 20 世纪 70 年代起袁教育数据的应用大体经历了初始起步阶段尧重点探索阶段和快速发展阶段袁三个阶段的教育数据应用的规模和水平不断递进遥教育大数据的应用主要体现在院驱动国家教育政策科学化曰驱动区域教育均衡发展曰驱动学校教育质量提升曰驱动课程体系与教学效果的最优化曰驱动个体的个性化发展遥最后袁针对当前我国教育大数据发展存在的问题和挑战袁提出了六点政策建议院出台叶教育大数据应用发展指导意见曳袁制定叶教育大数据安全管理办法曳袁成立国家教育大数据研究机构, 成立国家教育大数据治理机构袁颁布野教育数据运营商冶牌照袁加快建设教育大数据产业基地遥 [ 关键词 ] 教育大数据曰教育数据曰教育发展曰应用模式曰政策建议 [ 中图分类号 ] G434 [ 文献标志码 ] A [ 作者简介 ] 杨现民渊 1982 要冤袁男袁河北邢台人遥副教授袁主要从事智慧教育尧移动与泛在学习研究遥院 yangxianmin8888@163.com 遥技术变革教育的时代已经来临袁以信息化带动教 [1][2] 育现代化已上升为国家战略遥当前袁我国教育发展面临诸多难题渊减负尧公平尧质量提升尧均衡发展等冤袁而云计算尧大数据尧学习分析尧物联网尧移动通信等信息技术的快速发展为解决教育难题尧促进教育领域综合改革与发展袁提供了重要机遇和巨大的可能性遥其中袁大数据技术无疑是推进教育创新发展的科学力量遥近年来袁大数据不断对社会各个领域产生深刻影响袁正在实现人类工作尧生活与思维的大变革遥同样袁其野威力冶也强烈地冲击着整个教育系统袁正在成为推动教育系统创新与变革的颠覆性力量遥教育大数据是大数据的一个子集袁特指教育领域的大数据袁是整个教育活动过程中所产生的以及根据教育需要采集到的袁一切用于教育发展并可创造巨大潜在价值的数据集合遥教育大数据之野大冶并非只指数量之大袁而是更加强调野价值冶之大袁即能从繁杂的教育数据中发现相关关系尧诊断现存问题尧预测发展趋势袁发挥教育大数据在提升教育质量尧促进教育公平尧实现个性化学习尧优化教育资源配置尧辅助教育科学决策等方面的重要作用遥当前袁大数据已经引起教育研究者尧管理者尧决策者以及实践者的关注遥有学者分 [3] [4] 别从教育模式的转变尧教育可能的转向尧教育研究 [5] [6] 的新范式尧学习方式的变革等方面探讨了大数据对教育发展带来的影响遥还有一些学者从技术的视角探 [7][8] 讨了学习分析与教育数据挖掘的方法与应用遥然而袁关于教育大数据的数据范畴及其应用模式尚缺乏系统的梳理和分析遥基于此袁本文旨在探讨四个方面的问题院教育大数据有何特征袁包含哪些数据类型钥教育数据的应用过程大体呈现出哪几个阶段钥教育大数据在教育领域基金项目院江苏高校优势学科建设工程资助项目野江苏师范大学教育学省优势学科建设冶渊苏政办发也 2014 页 37 号冤曰国家级大学生实践创新训练计划项目野大数据支持的学习行为记录与发展性评价运用研究冶渊项目编号院 Z 冤 54

2 2015 年第 9 期渊总第 269 期冤的应用价值与模式是什么钥教育大数据发展面临哪些问题袁如何解决钥一尧教育大数据的特征与结构与传统教育数据相比袁教育大数据的采集具有更强的实时性尧连贯性尧全面性和自然性袁分析处理更加复杂和多样袁应用更加多元尧深入遥传统教育数据的采集往往是阶段性的袁多在用户知情的情况下渊非自然状态冤进行袁分析的手段多采用简单的汇总统计和比较分析袁关注的重点是受教育者的群体特征以及国家尧区域尧学校不同层面教育发展的整体状况遥在大数据时代袁移动通信尧云计算尧传感器尧普适计算等新技术将逐步融入教育的全过程袁可以在不影响师生教学活动的情况下实时尧持续地采集更多微观的教与学的过程性数据袁比如学生的学习轨迹尧在每道作业题上逗留的时间尧教师课堂提问与微笑的次数等遥教育大数据的数据结构更加混杂袁常规的结构化数据渊如成绩尧学籍尧就业率尧出勤记录等冤依旧重要袁但非结构化数据渊如图片尧视频尧教案尧教学软件尧学习游戏等冤将越来越占据主导地位遥数据的全面化采集与深度挖掘分析就变得越来越重要遥教育数据采集的重心将向非结构化的尧过程性的数据转变袁此类数据主要位于野冰面冶以下袁具有难测量尧隐性化等特点遥这些数据无论从数量上尧增长速度上尧还是潜在的价值上袁都将远远超越传统的教育数据遥教育数据是客观的袁其价值的发挥取决于操控和应用数据的人遥因此袁无论是冰面之上的数据还是冰面之下的数据都属于教育大数据的重要组成部分遥只是从当前教育数据的采集与应用上来看袁应当着重加强冰面之下部分教育数据的采集与深度挖掘袁同时加强教育大数据与其他领域大数据渊医疗尧交通尧经济尧社保等冤的融通和关联分析袁进一步增强教育决策的科学性遥为了更加清晰地认识教育大数据的概貌袁这里根据教育数据的来源与范围袁将其分成五层架构渊如图 2 所示冤袁从下向上汇聚各种教育数据遥图 1 教育大数据的野冰山模型冶教育数据每时每刻都在产生袁然而教育领域究竟包含哪些数据钥需要采集哪些数据钥借鉴人力资源领域的人才素质野冰山模型冶袁可以构建教育大数据的野冰山模型冶渊如图 1 所示冤遥该模型将教育数据分为两大部分袁分别是显露于冰面之上的数据和深藏于冰面之下的数据遥多年来袁国家采集的教育数据主要以管理类尧结构化尧结果性的数据为主袁这些数据位于野冰面冶以上袁具有易测量尧显性化等特点袁重点关注宏观层面教育发展整体状况袁在一定历史时期对我国制定教育政策尧推动教育发展起到了积极的作用遥然而袁随着大数据时代的到来袁国际社会对教育大数据战略资产的地位越来越认可和重视袁教育图 2 教育大数据的分层架构个体层教育数据院包括国家规定采集的教职工与学生的基础信息尧用户各种行为数据渊如学生随时随地的学习行为记录尧管理人员的各种操作行为记录尧教师的教学行为记录等冤以及用户状态描述数据渊如学习兴趣尧动机尧健康状况等冤遥课程层教育数据院是围绕课程教学而产生的相关教育数据袁包括课程基本信息尧课程成员尧课程资源尧课程作业尧师生交互行为尧课程考核等数据袁其中课程成员数据来自个体层袁用于描述与学生课程学习相关的个人信息遥学校层教育数据院主要包括国家标准规定的各种学校管理数据渊概况尧学生管理尧办公管理尧科研管理尧财务管理等冤尧课堂教学数据尧教务数据尧校园安全数据尧设备使用与维护数据尧教室实验室等使用数据尧学 55

3 电化教育研究图 3 教育大数据全景图校能耗数据以及校园生活数据遥用以改善学习方法和提高学习效率遥应该说袁当时研区域层教育数据院主要来自各学校以及社会培训究者对教育数据的应用水平有很高的期望袁且已有了与在线教育机构袁主要包括国家标准规定的教育行政较清晰的应用思路遥可惜的是袁由于当时计算机使用管理数据尧区域教育云平台产生的各种行为与结果数成本较高尧性能也较差袁大大阻碍了该方法在教育领据尧区域教研训学等所需的各种教育资源尧各种区域域的应用推广遥层面开展的教学教研与学生竞赛活动数据以及各种 20 世纪 80 年代中期袁数据仓库技术开始兴起遥社会培训与在线教育活动数据遥由于其具有面向主题尧集成性尧时变性和非易失性特 [10] 国家层教育数据院主要汇聚来自各区域产生的各点袁逐步成为数据分析和联机分析的重要平台遥数种教育数据遥图 3 展示了各层教育数据包含的细分数据仓库通过提供不同种类的应用系统的历史化数据袁据类型遥为各类教育机构进行全局范围的战略决策和长期趋势分析提供有效的支持遥 20 世纪 80 年代末 90 年代二尧教育数据应用的发展阶段初袁数据挖掘和知识发现成为一个活跃的研究领域袁随着人工智能尧数据挖掘尧机器学习等技术的发各种专业性的国际会议陆续召开袁掀起了数据挖掘与展袁教育领域的数据处理与应用逐步走向成熟遥从 20 知识发现在各领域的研究与应用热潮遥教育领域的研世纪 70 年代算起袁教育数据应用的发展阶段大体经究者也开始关注数据挖掘与知识发现技术袁进行了初历了初始起步阶段尧重点探索阶段和快速发展阶段袁步的尝试和探索袁但由于网络尧计算机等发展水平所这三个阶段的教育数据应用的规模和水平是不断递限袁对教育数据的挖掘利用也一直未有实质性的进进的遥展遥渊一冤初始起步阶段渊 1970 要 1997 年冤总的来说袁该阶段计算机被初步引入到教育领域人工智能产生于 20 世纪 50 年代中期袁经过十几中袁各种先进技术的应用范围以及程度都比较低袁采年的发展袁到 20 世纪 70 年代开始进入教育领域遥在集到的教育数据也相对较少遥该阶段的最大进展是实 AI 技术的支持下袁传统的 CAI 走向 ICAI 袁随后发展为现了教育数据的数字化袁从模拟走向数字为教育数据智能导师系统 ITS 遥 ITS 主要包括专家模型尧学生模的永久存储尧快速传播等提供了良好条件遥其次袁教育 [9] 型尧指导模型和指导环境子系统袁通过对学习者的学数据对教学的改善作用袁开始引起了学术界的关注遥习方法尧学习习惯和学习过程等数据的收集与分析袁但是袁由于计算机普及性的不足以及数据库技术的滞 56

4 2015 年第 9 期渊总第 269 期冤后性袁教育数据在教育领域的应用价值未得到体现袁应用水平处于初级阶段遥渊二冤重点探索阶段渊 1998 要 2007 年冤 1998 年袁叶科学曳杂志上刊登了一篇介绍计算机软件 HiQ 的文章叶大数据的处理程序曳袁第一次使用了大数据一词遥但是袁由于 IT 产业发展能力以及信息资源的产业利用在当时都还处于初级阶段袁大数据的概念处于野萌芽期冶袁并未得到应有的重视遥 2002 年美国通过了叶教育科学改革法曳袁明确了数据在教育决策中的决定性地位袁野所有教育政策的制定都必须由实证数据进行支持冶遥经过多年的沉寂袁 2004 年人工智能技术在高等教育领域发力袁野智能导师系统冶和野人工智能系统冶再次开始流行袁并掀起一股野教育数据挖掘冶的研究热潮袁同时也促进了 [11] 学习分析技术的诞生遥自 2005 年起袁在人工智能尧人工智能教育应用及智能导师系统等国际会议上开展了多次野教育数据挖掘冶主题研讨会袁国际教育数据挖掘工作组以及国际教育数据挖掘协会也相继成立遥教育数据挖掘主要研究数据挖掘技术在教育领域中的应用袁从其研究领域的角度来看袁教育数据挖掘研究包括野在教学研究中的应用冶和野在教务管理中的应用冶遥 [12] 这一阶段袁计算机与网络技术飞速发展袁在教育领域大范围普及应用遥世界各国纷纷加大了对教育信 [13][14] 息化的建设与推进力度袁出现了各种教育信息化应用系统渊如学习管理系统尧教务管理系统尧人事管理系统尧教学资源库等冤袁各种教育业务的数字化尧网络化促进了海量教育数据渊学习者信息尧学习过程数据尧学习结果数据尧教学管理数据等冤的产生与存储遥该阶段教育数据应用的最大进步是教育数据挖掘开始作为一个专门的研究领域得到来自计算机尧信息管理尧教育学等多学科研究者以及产业界的重视袁发展迅速遥此外袁教育数据采集的数量和效率也大大提升遥不足之处在于袁由于对教育数据战略价值认识不足袁加上教育数据挖掘技术仍处于发展时期袁教育数据在教育领域应用价值的发挥仍未完全体现袁大多数教育数据仍被用于简单的额统计分析以辅助教育和教学管理遥渊三冤快速发展阶段渊 2008 年至今冤 2008 年 9 月叶自然曳杂志版野 Big Data 冶专刊袁首次提出大数据一词遥经过三年多的野发酵冶袁大数据在 2012 年引起了空前关注遥全球数据量跨入了 ZB 时代袁各种类型的数据呈指数增长袁大数据时代已经到来遥大数据技术不断对社会各个领域产生深刻影响袁 [15] 正在实现人类工作尧生活与思维的大变革遥在大数据时代背景下袁世界各国纷纷加紧教育领域的大数据布局袁出台相关政策和文件袁数据驱动教育改革与发展已是大势所趋遥美国教育部为推动野大数据冶教育应用袁于 2012 年 10 月发布了叶通过教育数据挖掘和学习分析促进教与学曳袁指出要重点发展教育数据挖掘和学习分析技术袁通过对教育大数据的挖掘与分析袁促进美国高等院校及 K-12 学校教学系统的变 [16] 革遥目前袁我国教育部正在大力推进两级渊国家尧省冤教育数据中心的建设袁通过野两级建设尧五级应用冶实现对全国教育数据的统一规范管理遥国内部分市尧区也在依托智慧城市尧智慧教育的建设与发展袁大力发展区域教育大数据中心平台的建设与创新应用遥大数据时代的到来将教育数据的应用发展推向了野快车道冶遥云计算尧物联网尧大数据尧移动通信等各种新型信息技术开始在教育的野沃土冶上野生根发芽冶遥教育数据出现野爆炸式冶增长袁教育数据的采集更加实时尧连贯尧全面和自然袁教育数据的分析处理更加复杂和多样袁应用更加多元尧深入遥此外袁教育数据作为重要资产的价值被逐渐认识和重视袁教育数据挖掘和学习分析技术得到长足发展袁正在被广泛应用到教学尧管理尧科研尧评价尧服务等教育的各个业务领域袁规模效应正在凸显遥教育数据的应用已经步入一个全新的历史时期袁基于教育数据挖掘与学习分析技术袁研发专用的教育数据分析决策模型尧工具与算法袁实现教育数据处理的高效能与数据应用价值的最大化袁教育行业数据分析与应用体系的轮廓逐渐清晰遥三尧教育大数据的应用模式教育大数据是一种无形的资产袁是一座可无限开采的野金矿冶袁充分的挖掘与应用是实现数据野资产冶增值的唯一途径遥从某种意义上来说袁未来的国际教育竞争将是教育大数据舞台上的对抗遥那么袁教育大数据究竟如何发挥作用袁有何应用模式钥接下来袁将依据上文提出的教育大数据分层架构袁从不同层面论述大数据在教育中的应用模式遥渊一冤教育大数据驱动国家教育政策科学化数据在国家教育决策的制定方面起着关键性作用袁而大数据时代的到来将使数据的收集和分析更加方便尧快捷尧全面尧准确袁教育政策的制定将更加依靠数据说话遥传统教育数据的采集渠道和数量是非常有限的袁 57

5 电化教育研究仅能通过简单的统计分析反映某个时间段国家教育发展的局部状况袁数据的预测价值难以发挥袁无法为国家教育政策的制定提供科学支撑遥大数据技术具有数据海量化尧途径多元化尧挖掘深度化等优势袁能够发现多种教育数据之间以及与其他社会行业数据之间的内在联系袁有助于构建更加系统化的教育发展模型袁推动国家教育政策制定与调整的科学化遥此外袁基于数据的教育决策能够增强广大民众对教育政策的 [17] 理解和支持遥美国是最先确定教育数据的战略地位并制定相关保障法案渊叶教育科学改革法曳冤的国家袁早在 2002 年美国政府就以立法的形式明确指出袁所有教育改革与决策必须有实证数据支持遥决策科学化将使得教育整体成本呈下降趋势袁同时实现教育质量和教育公平的大幅提升遥目前袁我国正在推行的学生野终身一人一号冶电子学籍管理办法袁为持续性记录每个学生的学业表现与全面发展情况提供了制度保障遥如果能够由此建立全国联网的学生成长档案库袁辅以家庭尧教师尧学校的多样化数据袁这将为全国高考招生与录取政策尧学生就业政策尧资源分配政策尧学生择校政策等当前众多教育政策的改善与优化袁提供最宝贵的数据支持遥渊二冤教育大数据驱动区域教育均衡发展区域教育均衡发展是我国教育事业面临的重大现实问题遥应用大数据技术可以准确把握区域教育发展动态和影响其均衡发展的关键因素袁从教育环境均衡尧教育资源均衡尧教育机会均等尧教育质量均衡等方 [18] 面全面推进区域教育的均衡发展遥此外袁不同区域有自己不同的教育现状袁在大数据背景下不仅可以缩小区域间的教育差距袁而且有助于不同区域根据自身环境条件尧经济状况以及发展需要形成各具特色的区域教育发展路径遥实际上袁目前一些国际组织已经开始将大数据技术应用到教育资源的分配上遥联合国教科文组织发布的最新一份叶全民教育全球监测报告曳显示袁全世界用于教育的宝贵经费正在被低质量教育所浪费袁其损失金额高达每年 1290 亿美元遥报告就此呼吁各国政府在投资教育时袁要注重教师的数量与质量袁确保把最 [19] 好的教师配备给最需要的学生遥大数据可以帮助教育部门负责人和决策者了解资金政策的影响袁美国弗吉尼亚州高等教育委员会政策研究和数据仓库的负责人 Tod R. Massa 说院野我们的目标是创造一种环境要要所有讨论都是基于事实袁而不是直觉或者猜想冶遥 [20] 统一学籍信息管理制度为我国教育大数据的采集尧管理与应用提供了重要保障遥学生的入学尧转学尧休学尧退学等教育管理数据袁可以实现全面尧实时的采集尧监控尧更新与分析处理遥教育管理数据还可以与家庭收入尧户籍尧医疗尧保险尧交通等数据进行关联分析袁有助于及早发现与预测学困生尧择校生等需要进行教育帮助和干预的学生袁进而提供针对性的教育支持服务袁保障每位学生平等接受优质教育的机会遥此外袁通过建立连续的制度化的区域教育发展数据采集机制袁可以全面跟踪了解所有学生的在校学习情况以及毕业后的工作情况袁进而更加客观的评价区域教育质量袁根据评估结果动态调整区域教育体系袁比如专业调整尧课程计划调整尧培养方式的调整等袁实现教育与社会需求之间更加无缝的对接袁帮助每一位学生获得成功遥渊三冤教育大数据驱动学校教育质量提升随着各种智慧教学与管理平台的不断涌现袁大数据对学校教育的变革作用将不断凸显遥大数据在提升学校管理质量和教学质量以及完善教育评价手段上具有独特的优势遥数字校园的建设大大推动了学校管理的数字化 [21] 和网络化袁办公自动化系统尧资产管理系统尧教务管理系统尧科研管理系统等各种应用系统为教育管理数据的实时采集和深度挖掘提供了条件遥目前袁国内已有一些高校率先开展基于大数据的教育管理服务遥浙江大学对学校的设备资产数据进行了系统采集与整理袁提供便捷的查询与分析服务袁提升了实验室尧教室尧仪器尧设备等资源的利用率和管理效率遥江南大学通过物联网技术对学校用水尧用电等数据进行全面监控和优化处理袁实现了节能环保遥华东师范大学利用学生的餐饮消费数据袁对经济困难学生提供情感抚慰和助学金支持遥此外袁大数据还可以在教师招聘上发挥重要作用遥通过对应聘者的个人信息进行分析和预测袁从而将更有可能成功和更适合的教师招聘进来遥美国一些学区开始与大数据公司合作袁应用大数据工具辅助教师招聘遥通过对教师的学位和专长以及信仰尧人生观尧态度尧经验开放性等因素的分析袁结合面试结果袁综合决定教师是否被聘用遥除了学校管理服务质量的提高袁通过应用大数据技术对海量教学数据的分析与预测袁还将改变传统的千篇一律的教学模式袁实现高质量尧个性化的教学遥大数据能够全面记录学习者的成长记录并进行科学分析袁让学习者更了解自己袁帮助教师预测学生成绩袁并 58

6 2015 年第 9 期渊总第 269 期冤为学习者提供科学的学习建议袁帮助其提高学习成绩遥加拿大的 Desire2Learn 科技公司面向高校研发了野学生成功系统冶袁该系统主要基于学生已有的学习成绩数据来预测并改善其在未来课程学习中的表现袁并将分析结果详细地呈现给教师袁以便教师进行个性化指导遥大数据技术还能为学生的学业成就评价提供全面的数据支持遥学生的所有学习过程与结果数据将存储到学习档案袋袁教师的所有教学过程与结果数据将存储到教学档案袋遥基于档案袋数据可以建立科学的发展模型袁定期评估学生和教师的发展情况袁并提供相应发展建议遥此外袁大数据技术在学校科学研究活动中也大有用武之地遥一方面袁教育数据可以作为教育研究的数据源袁通过深度数据挖掘袁可以透过教育问题的表象发现本质袁产出高质量的实证研究成果曰另一方面袁海量尧多维数据的分析能够发挥野科研指南针冶的作用袁有助于研究者准确把握研究领域的前沿议题和走向遥渊四冤教育大数据驱动课程体系与教学效果的最优化当前袁国家正在积极推动部分本科高校向应用型大学转型袁以顺应社会发展对高等教育提出的挑战遥在转型过程中的一个核心问题便是开什么专业袁如何设置课程体系遥此时袁便需要通过有效整合专业尧行业尧区域经济与社会发展等诸多数据袁通过全面的数据采集和深入分析袁准确把握市场对人才的需求袁明确各应用型专业人才培养的目标袁构建能力素质模型袁配套适合的课程体系遥实际上袁我国各级教育部门尧各类学校已经通过学籍管理系统尧教务管理系统尧学位管理系统等袁积累了大量的学生入学尧毕业和课程设置数据袁但这些数据基本处于野休眠冶状态遥对学校历届学生的课程成绩尧授课方法尧就业情况等诸多数据进行关联分析袁可以找出影响课程成绩及就业的关键因素袁为学校课程的调整和课程教学方法的优化提供可靠依据遥 [22] 通过大数据技术还可以持续跟踪教师授课历程袁分析教师的教学特征及其优势袁判断教师适合承担哪些课程的教学任务袁采用何种方法可以达成最优化的教学效果遥通过智能化的网络教学平台袁教师可以提前准确判断学生的兴趣点尧知识基础尧学习偏好尧学习难点等袁从而进行针对性的教学遥基于学生的在线学习数据可以构建多种预测模型袁预测可能存在学习困难尧有退学风险的学生袁并进行及时的干预遥美国普渡大学的野课程信号冶项目是国际知名的大数据教育应 [23] 用典型案例之一遥该项目研发了课程学习预警平台袁采集大量学生课程学习的过程性数据袁通过一套预测算法分析学生课程学习成功的概率袁根据预测结果教师可以给予针对性的帮助尧指导和反馈袁显著提高了课程学习的成功率遥此外袁通过分析学生在课程资源上的点击尧浏览尧翻页尧收藏尧评价等操作轨迹袁可以客观评价课程资源的受关注度尧资源界面设计的合理性尧资源导航的高效性以及对学习效果的影响袁从而完善课程资源的结构与内容袁实现大批优质课程资源的生成与进化遥渊五冤教育大数据驱动个体的个性化发展当前的标准化人才培养模式已经不能适应信息社会的发展要求袁大数据为人才培养模式的创新提供了条件和机遇遥从大众化走向个性化已成为未来人才培养的重要趋势遥学生和教师是教育领域人才培养的两大核心主体袁大数据将真正推动学生和教师的个性化发展遥个性化发展的前提是个体首先要真正认识自己袁知道自己的优势尧不足尧兴趣尧偏好尧风格尧知识缺陷尧能力缺陷尧发展目标等曰其次袁需要提供最适合个体发展的环境尧资源尧活动尧工具尧服务等外部条件遥而大数据的最大优势便是让学生和教师认识每个真实的野自我冶袁同时通过学习行为尧教学行为数据的深度挖掘与分析袁为每个真实的野自我冶推送最合适的学习资源与学习路径遥网络学习虽然具有天然的野个性化冶优势袁然而缺少了大数据的支持袁机器将无法真正了解每位学习者袁也就无法实现个性化资源与服务的推送遥如果说互联网促进了教育的民主化袁那么大数据将实现教育 [24] 的个性化遥在大数据的支持下袁教师能够更有效地关注每个学生个体袁记录每个学生的学习轨迹袁分析每个学生的学习行为尧预测其学习结果尧诊断其学习需求与问题袁开展真正的因材施教遥教师逐步由教学者转变为帮助每位学生个性化学习与发展的指导者遥传统的学习管理系统将升级为智慧学习平台袁能够持续采集学习者的学习行为数据袁并进行智能分析袁依据学习者模型推送适合的学习资源袁准确诊断尧评价学习过程与结果袁反馈给学习者最适合的学习建议袁实现每位学生的个性化发展遥在大数据促进教师专业发展方面袁有学者指出 [25] 院教育大数据可以提升作为在线学习者的教师的学习效率袁激发其自主的专业发展意识曰可以提高教 59

7 电化教育研究师作为在线教学者的教学效率袁发展其在线教学实践智慧曰可以提高教师作为研究者的研究绩效袁提升其对学生在线学习的服务能力曰可以提高教师作为管理者的管理效率袁提升其在线教学领导力遥实际上袁教师的专业发展不仅仅体现在专业思想尧专业知识与专业能力的提高上袁更体现在教师成为一个个独特的教学个体遥通过大数据技术的支持袁教师能够认识最真实的自我袁彰显教学个性和智慧袁开展灵活多样的个性化教学袁最终实现个体的个性化专业发展遥四尧发展教育大数据的政策建议大数据时代已经到来袁随着政府尧企业尧教育机构尧广大民众的数据意识逐步提高袁可以预见大数据在教育领域发展应用的广阔前景遥目前袁教育部已经制定了叶国家教育管理信息系统建设总体方案曳袁其首要任务就是要建立全国教育基础数据库袁以支持教育事业更快尧更好尧更科学的发展袁这标志着我国政府对教育大数据的管理与应用正在步入实质性阶段遥此外袁在线教育市场中的一些企业也开始着手教育数据产品和服务的研发与推广袁爆炸式增长的野苗头冶已经出现遥与商业尧交通尧环境尧医疗等领域相比袁教育领域具有更强的独特性和复杂性袁大数据技术在教育领域的应用推广仍存在诸多难题袁诸如教育环境的限制难以获取学习者线下的行为数据袁教育数据的部门间共享仍存在制度壁垒袁教育数据的规范化动态采集与实时更新的机制仍未建立袁学习者隐私数据的泄露与不当应用的风险较大袁等等遥上述问题直接影响了教育大数据在教育教学领域应用推广的进程袁导致大数据技术难以在短期内发挥实质性作用遥此外袁随着教育领域大数据产业的快速发展袁教育数据的安全尧治理尧运营等诸多问题和挑战也将越来越凸显遥为了保障教育数据在采集尧存储尧分析尧应用尧管理等各环节的规范性袁促进教育大数据在我国的良性发展袁急需制定相关政策进行引导和监督遥渊一冤出台叶教育大数据应用发展指导意见曳为抢抓机遇袁推进教育大数据事业与产业的健康快速发展袁急需制定相应的应用发展指导意见遥建议由相关中央部委牵头制定叶教育大数据应用发展指导意见曳遥其核心内容包括院从国家层面加大对教育大数据应用尧推广的支持力度袁将教育大数据应用提升到更高的战略层面曰加强教育数据采集的广度和深度袁规范采集流程袁加大教育数据的挖掘与分析力度袁为个性化教育的开展以及科学教育教学管理政策的制定提供基础曰界定各级教育主管部门尧学校尧相关企业的职责袁突出教育发展需求袁注重教育数据的应用成效袁杜绝浪费和面子工程曰鼓励教育大数据技术产品开源袁工信部电信研究院的叶大数据白皮书曳分析称野大数据技术发展与开源运动的结合是大数据技术创新中的一个鲜明特点冶袁教育大数据也应走向开源尧开放曰从资金尧人才尧政策等方面给予相应支持袁引导教育大数据产业健康有序发展遥渊二冤制定叶教育大数据安全管理办法曳教育数据既是一笔宝贵的教育资产袁同时也涉及到教育者和受教育者的隐私袁应用保护不当则会带来严重的安全风险遥国家应高度重视教育数据的隐私保护与安全管理袁不断努力采取更先进尧安全系数更高的措施来保障教育数据的安全袁保护教育隐私数据不外泄尧不被恶意使用遥因此袁我国需加快制定叶教育大数据安全管理办法曳袁从体制尧机制尧技术尧方法等多个层面制定管理细则袁切实保障个体尧机构尧国家的教育数据安全遥叶教育大数据安全管理办法曳的核心内容应包括院建立健全教育数据安全管理架构袁包括数据生产部门尧数据使用部门尧数据管理部门等袁并明确各部门的安全管理职责曰建立教育数据资源的保密等级袁按保密等级规定采取相关处理措施曰设计高性能尧高可靠尧简化管理的教育大数据存储系统袁为教育云平台提供充分的访问性能和数据安全保障曰建立涵盖教育数据存储尧传输尧使用等多个环节的多种安全保障措施曰采用数据隔离尧数据加密尧第三方实名认证尧灵活转移尧安全清除尧完整备份尧时限恢复尧行为审计尧外围防护等多种安全防护技术袁解决教育大数据的云存储安全问题遥渊三冤成立国家教育大数据研究机构组织教育学尧管理学尧计算机科学尧统计学等多学科的研究人员成立专门的教育大数据研究机构袁集中优势力量破解教育大数据应用推广过程中存在的热点尧难点问题袁同时结合教育发展的战略需求袁开展前瞻性研究袁使其成为国家教育大数据发展的智库遥国家教育大数据研究机构的主要职责包括院深入钻研教育大数据技术袁破解教育数据采集尧存储尧处理与应用过程中存在的关键性技术难题袁着力研究教育大数据的应用模式与方法袁更好地服务个体尧学校尧教育管理机构以及教育企业的发展曰发挥好国家级智库 60

8 2015 年第 9 期渊总第 269 期冤的创新与引领作用袁研发教育大数据应用的相关技术规范尧标准袁规范教育大数据产业发展曰结合国情构建特色化的教育大数据理论体系袁涵盖理论尧技术尧模式尧方法尧机制尧战略等多个层面袁努力使我国在智慧教育与大数据研究方面从野随行者冶变为野领跑者冶曰归纳尧提炼典型的教育大数据应用案例与模式袁总结教育大数据应用策略袁为全国推广教育大数据应用经验提供指导遥渊四冤成立国家教育大数据治理机构除了教育大数据研究机构袁还应成立教育大数据治理机构遥大数据时代袁每时每刻都在产生海量的尧各种来源的尧各种类型的教育数据袁如何协同多方力量进行高效的教育数据治理是摆在每位教育管理者面前的现实问题遥教育数据治理的目的是提升教育数据质量袁保护教育数据隐私安全袁保障教育数据合理应用袁促进教育数据合法共享遥国家教育大数据治理机构的主要职责包括院出台教育大数据治理的相关办法袁建立完整的教育大数据治理模式袁保护教育数据的隐私安全袁指导教育数据的获取尧归档尧保存尧互换以及重复利用曰将教育数据库尧教育服务平台尧教育资源平台等产生的数据进行规范化采集与汇聚共享袁构建综合性的一体化的教育大数据治理体系曰制定教育基础数据采集标准袁设置相关要求袁形成清晰的数据治理机制和流程曰制定教育数据质量标准和教育数据管理战略袁确立教育数据集的归档和长期保存的机制与方法曰建立教育大数据开放平台袁发挥企业尧个体尧教育机构等主体的创造性袁开发大量特色化的教育应用袁让社会力量共同参与教育数据的治理与创新应用曰监控教育大数据的应用状况袁对非法应用尧侵犯用户隐私与国家安全的单位和个人进行处罚袁建立教育大数据合法尧合理应用的良好环境遥渊五冤颁布野教育数据运营商冶牌照从国家层面来看袁教育数据的安全性不亚于金融数据遥教育数据的开放程度尧开放范围尧开放对象都应进行深入的论证袁以确保教育数据的使用是合法的袁是有利于教育创新发展的袁而非阻碍尧破坏尧威胁到国家安全遥为此袁政府部门应对教育数据加强监管袁参考通信领域颁发运营商牌照的方式制定教育数据运营商准入标准袁颁发运营牌照遥建议由教育部尧发改委尧商务部等多个部委联合制定相关规定袁对国内教育数据应用行业实施正式的监管袁设置教育数据使用的标准和门槛以及相关申请资格与办法袁颁布野教育数据运营商冶牌照袁非官方机构进行教育数据研究与使用袁需要按条件满足相关规定并取得相关许可袁才能获得教育数据的使用权利遥渊六冤加快建设教育大数据产业基地以基于海量数据资源的挖掘和应用催生的大数据产业为基础的新经济是社会经济发展到一定阶段的必然选择遥教育大数据产业作为大数据产业家族的一部分袁同样是社会经济与教育发展的必然选择遥当前袁加快教育大数据产业基地建设袁既是智慧教育事业发展的需要袁也是大数据在教育领域发挥变革作用的需要遥为加快建设教育大数据产业基地袁提出如下几点建议院多渠道增加教育大数据产业基地的投入曰打造适应教育大数据产业发展的配套软硬件环境曰加快成立教育大数据研究机构袁产生一批引领型企业曰打造教育大数据产业的基础配套设施尧后台保障袁力争打通全产业链条曰领先企业进行前沿技术创新袁创新成果通过开源得到不断完善并向全社会辐射袁集众人之智实现教育大数据产品与服务的持续创新发展曰成立教育大数据产业联盟和园区袁综合投资机构尧高校与科研机构尧政府部门的力量袁邀请国内外知名专家学者和产业人士定期研讨尧指导产业基地发展袁努力将基地建设成为国内外知名的教育大数据产业集群地和引领教育大数据产业发展的核心地带遥 [ 参考文献 ] [1] 陈琳袁陈耀华. 以信息化带动教育现代化路径探析 [J]. 教育研究袁 2013 袁渊 11 冤院 114~118. [2] [14] 陈琳. 促进深层学习的网络学习资源建设研究 [J]. 电化教育研究袁 2011 袁渊 12 冤院 69~75. [3] 杨淼淇袁孙纳新袁柴华. 大数据时代教育模式的研究 [J]. 计算机工程与科学袁 2014 袁 36 渊 A01 冤院 272~273. [4] 喻长志. 大数据时代教育的可能转向 [J]. 江淮论坛袁 2013 袁渊 4 冤院 34. [5] 祝智庭袁沈德梅. 基于大数据的教育技术研究新范式 [J]. 电化教育研究袁 2013 袁渊 10 冤院 5~13. [6] 徐鹏袁王以宁袁刘艳华袁张海. 大数据视角分析学习变革要要美国叶通过教育数据挖掘和学习分析促进教与学曳报告解读及启示 [J]. 远程教育杂志袁 2013 袁渊 6 冤院 11~17. 渊下转第 69 页冤 61

见图二社会主义改造时期图

见图二社会主义改造时期图河北师范大学学报蒋纯焦通过采用计量研究比较研究的方法对年以来中国东中西部高等教育区域差异的变迁作系统的梳理与分析探讨形成和影响高等教育的区域差异的原因揭示高等教育区域差异与社会变迁区域差异之间的互动关系从而建立地方社会发展与高等教育发展之间的良性互动实行区域推进策略这是中国高等教育发展的应然选择当代中国东中西部高等教育区域差异实证研究一建国初期见图见图二社会主义改造时期