大資料時代思維方式對教育的啟示

　　大資料時代的思維方式不僅對企業有著幫助和啟示，對教育也有啟示。今天小編為大家帶來了，一起來看看吧!

　　1.為個性化教育指引實踐方向

　　國際個性化教育協會InternationalPersonaliza-tionEducationAssociation，簡稱IPEA將個性化教育定義為：“為受教育者量身定製教育目標、教育計劃、教育培訓方法、輔導方案並加以執行，組織相關專業人員為受教育者提供學習管理策略和知識管理技術以及整合有效的教育資源，幫助受教育者突破生存限制，實現自我成長、自我實現和自我超越。”

　　隨著時代對人才需求的日趨多樣化，社會呼籲一種教育理念，能夠培養出更多富有個性和創新精神的人才、並使之適應未來資訊化和知識化社會的變革和發展。在此背景下，個性化教育在國內外教育界成為一個備受熱議的話題：英國政府在《2020願景》中提出應確保每一位學生不受種族、性別和家庭背景的限制，接受平等的受教育機會;[4]我國政府2010年頒佈的《國家中長期教育改革和發展規劃綱要2010-2020年》中提出：“關注學生不同特點和個性差異，發展每一個學生的優勢潛能。”[5]要為學生構建個性化教育環境，根據學生的實際學習步調和學習情況開展有針對性的學習指導，使其真正融入學習過程中，這就需要對學生已有的學習準備、能力、興趣和天分、學習風格等進行評估。由於缺乏獲取和分析資訊的手段和方法，也即缺乏對受教育者的特點和個性差異的瞭解，我們無法為其提供促進學業成績和情感溝通的支援性學習環境。卡耐基·梅隆大學CarnegieMellonUniversity教育學院簡介中寫道：“不得不承認，對於學生，我們知道得太少”。[6]這個在傳統資料時代使教育者備受困擾的難題，如今出現得以改善和解決的技術和思路。大資料時代思維式具有強烈的個性化特點，在商業領域得以推廣的個性化服務，在教育領域也存在同樣的實踐環境;同時，大資料時代思維方式的前瞻性特點，為教育領域中個性化預測的開展提供了思路。

　　在大資料時代，學生在學習和生活的過程中留下一串串數字碎片，如課程選擇、線上學習、互動和反饋、網路社交行為、校園卡的使用等等，這些資料被整合、挖掘和分析，學習者的行為模式將得以揭示。無論是奧斯汀佩伊州立大學基於“學位羅盤”系統的個性化課程評估，還是鳳Degree Compass凰城大學和里奧薩拉多學院基於關鍵因素分析的輟學行為預警系統，或是亞利桑那州立大學通過挖掘Facebook 頁面資料提供的個性化學習體驗，以及華東師範大學通過校園卡記錄開發的“家庭經濟困難學生預警系統”，都是將大資料思維運用於個性化教育的嘗試和實踐。大資料時代個性化的思維方式能夠幫助教育研究者重新審視學生的需求，通過高新技術和細緻分析找到適切的課程、課堂、教師、校園，從而實現真正意義上的個性化教育。

　　2. 為教育決策提供科學依據

　　教育決策的制定必須從實際出發，綜合運用現代科學的新成果和先進的技術手段，在科學預測的前提下，切實把握教育物件的變化規律和條件，為實現特定的目標，從多種預選方案中作出優化抉擇，以獲得最佳的或滿意的經濟效果和社會效果。[7]對教育決策資訊的採集、整理和分析，是進行教育規劃和決策的客觀依據。缺乏或脫離監測教育發展和支援教育決策的資料，是導致決策質量水平較低甚至失誤的重要原因之一。

　　教育決策資訊較為複雜：教育輸入資訊包括學生入學程度、學生的社會經濟背景、學校社群資源的實際投入等;教育過程資訊包括教師素質、教學方法與班級實務等;教育輸出資訊包括學生的學習成果、教師的培訓質量等。這些資訊大多具有潛在隱藏的特徵，加之獲取成本較大等因素的制約，往往難以全準確地把握。有些教育機構收集了不少教育活動面、

　　的基本資料，卻缺乏有效地利用和解釋這些資訊以幫助決策制定的思路和方法;其他一些教育機構，因為得到反饋資訊的時間間隔過長而不得不中止資訊的收集。即便如此，最終收集到的片面資料和區域性資料仍有可能遭到擱置，甚至由於潛在價值得不到發掘而丟棄，最後教育決策者僅憑手頭現有的資訊作出判斷，導致了“拍腦袋”的即興決策。

　　與傳統資料時代相比，大資料環境下教育決策及時性還是可利用性資訊的把握，無論是在全面性、等方面都具備大幅提高的條件和手段。其中，條件源於大資料本身的特性：全面性和及時性體現在資料的豐富來源渠道及自動追蹤和留存學習行為的功能之上，可利用性指的是大資料不存在物理設施般的折舊和貶值、能夠不斷釋放隱藏價值;手段意指在大資料時代思維方式指導下對大資料特性的運用：大開放性的特點，能夠資料時代思維方式具有綜合性、啟發教育決策者從多角度、多層面、全方位地利用教育決策資訊，思維方式同時兼顧敏捷性，要求教育決策者對海量資料保持高度的資訊敏感性，迅速有效地發揮大資料的價值功能。教育大資料有對整個教育活動執行情況監測的功能，有助於教育決策者及時發現問題、解決問題，從而更好地對教育系統進行調控，修改和制定更加切合實際情況的決策;可以通過對不同階段資料的分析，尋找教育發展變化的規律，以便對未來可能發展的趨勢或可能出現的問題進行預測;通過資料的收集、分析和整理將教育現象量化，以定性和定量結合的方式呈現教育結果，方便教育決策者瞭解教育系統的特徵，評估教育發展的程序，以此對教育發展做出更有價值、科學的決策。大資料時代的教育不再是依靠理念和經驗傳承的社會科學學科，而教育決策也將相應地轉變為實證科學中的一個具體問題。

　　3. 為教育評價拓展新的思路

　　教育評價是根據一定的教育價值觀或教育目標，運用有效的評價技術和手段，通過系統地蒐集資訊資料和分析整理，對教育活動滿足教育主體需要的程度作出的價值判斷活動。

　　創造性思維是大資料時代思維方式的特性之一，表現為在思維活動中突破原有的框架，開拓新領域、確立新決策的思維過程。從資訊活動的角度看，創造性思維是一種實現資訊量增殖的思維活動。在實施教育評價的過程中，大資料時代思維方式的創造性主要體現為對思維工具即大資料其價值的理解和功能的駕馭上。作為現代教育研究的重要課題之一，教育評價正呈現出幾大轉變趨勢，大資料時代思維方式為相關實踐的開展提供了嶄新的思路：其一，形成發展性教育評價觀，強調以教育評價物件的主體性發展為目的，從學生的需要出發，重視學習過程、學習體驗和師生交流。這就需要及時有效地把握學生日常學習過程中的表現、所取得的成績以及所反映出的情感、態度、策略等方面的發展。如何獲取產生於課堂的過程、作業的過程、師生或生生互動過程之中的相關資訊，是實現發展性教育評價的一大難題。以網際網路與移動網際網路作為載體，各式電腦和移動終端無時無刻不在記錄關於人的思考、決策與行為。大資料有能力關注每一個教育評價物件在每時每刻的學習活動中產生的微觀表現，如激發提問的教學內容、重複審題和修正答案的次數、視線停留在教師身上的時間、合作學習討論的頻率等等。尤為重要的是，這些資料是在特定觀測技術與裝置的支援下悄然進行的，學生不願在實驗情境下表現出來的行為也將得到完整的呈現。學生的日常學習與生活不受影響，因此資料也更為真實自然。其二，擴大教育評價範圍，強調教育評價物件不僅限於學生，還應涵蓋諸如課程、教師、學校等對教育活動有重大影響的內容。大資料的資料儲備和技術理念使實現包括學生評價、教師評價、學校評價、區域教育發展評價、課程等眾多評價物件的綜合評價模式成為可能。其三，反思對成績的片面追求，強調測試分數絕不等同於物理測量單位的直觀含義，在教育評價中平均分、排名等加不能僅憑簡單的數字如原始分、以解讀。這與大資料思維中對“數字”和“資料”差異的理解不謀而合。

　　大資料思維的4V

　　1、大資料的量，資料量足夠大，達到了統計性意義，才有價值。筆者看過的一個典型的案例就是，例如傳統的，收集幾千條資料，很難發現血緣關係對遺傳病的影響，而一旦達到2萬條以上，那麼發現這種影響就會非常明顯。那麼對於我們在收集問題時，是為了發現隱藏的知識去收集資料，還是不管有沒有價值地收集，這還是值得商榷的。其實收集資料，對於資料本身，還是可以劃分出一些標準，確立出層級，結合需求、目標來收集，當然有人會說，這樣的話，將會導致巨大的偏差，例如說喪失了資料的完整性，有一定的主觀偏向，但是筆者以為，這樣至少可以讓收集到的資料的價值相對較高。

　　2、大資料的種類，也可以說成資料的維度，對於一個物件，採取標籤化的方式，進行標記，針對需求進行種類的擴充，和資料的量一樣，筆者認為同樣是建議根據需求來確立，但是對於標籤，有一個通常採取的策略，那就是推薦標籤和自定義標籤的問題，分類法其實是人類文明的一大創舉，採取推薦標籤的方式，可以大幅度降低標籤的總量，而減少後期的規約工作，資料收集時擴充量、擴充維度，但是在資料進入應用狀態時，我們是希望處理的是小資料、少維度，而通過這種推薦、可選擇的方式，可以在標準化基礎上的自定義，而不是毫無規則的擴充套件，甚至使用者的自定義標籤給予一定的限制，這樣可以使維度的價值更為顯現。

　　3、關於時效性，現在進入了讀秒時代，那麼在很短的時間進行問題分析、關聯推薦、決策等等，需要的資料量和資料種類相比以前，往往更多，換個說法，因為現在時效性要求高了，所以處理資料的方式變了，以前可能多人處理，多次處理，現在必須變得單人處理、單次處理，那麼相應的資訊系統、工作方式、甚至企業的組織模式，管理績效都需要改變，例如筆者曾經工作的企業，上了ERP系統，設計師意見很大，說一個典型案例，以往發一張變更單，發出去工作結束，而上了ERP系統以後，就必須為這張變更單設定物料程式碼，設定需要查詢物料的儲存，而這些是以前設計師不管的，又沒有為設計師為這些增加的工作支付獎勵，甚至因為物料的缺少而導致變更單不能發出，以至於設計師工作沒有完成，導致被處罰。但是我們從把工作一次就做完，提升企業的工作效率角度，這樣的設計變更與物料整合的方式顯然是必須的。那麼作為一個工作人員，如何讓自己的工作更全面，更完整，避免王府，讓整個企業工作更具有時間的競爭力，提高資料的數量、種類、處理能力是必須的。

　　4、關於大資料價值，一種說法是大資料有大價值，還有一種是相對於以往的結構化資料、少量資料，現在是大資料了，所以大資料的單位價值下降。筆者以為這兩種說法都正確，這是一個從總體價值來看，一個從單元資料價值來看的問題。而筆者提出一個新的關於大資料價值的觀點，那就是真正發揮大資料的價值的另外一個思路。這個思路就是針對企業的問題，首先要說什麼是問題，筆者說的問題不是一般意義上的問題，因為一說問題，大家都以為不好、錯誤等等，而筆者的問題的定義是指狀態與其期望狀態的差異，包括三種模式，

　　1通常意義的問題，例如失火了，必須立即撲救，其實這是三種模式中最少的一種;

　　2希望保持狀態，

　　3期望的狀態，這是比原來的狀態高一個層級的。

　　我們針對問題，提出一系列解決方案，這些解決方案往往有多種，例如員工的培訓，例如裝置的改進，例如組織的方式的變化，當然解決方案包括資訊化手段、大資料手段，我們一樣需要權衡大資料的方法是不是一種相對較優的方法，如果是，那麼用這種手段去解決，那麼也就是有價值了。例如筆者知道的一個案例，一個企業某產品部件偶爾會出現問題，企業經歷數次後決定針對裝置上了一套工控系統，記錄材料的溫度，結果又一次出現問題時，進行分析認為，如果工人正常上班操作，不應該有這樣的資料記錄，而經過與值班工人的質詢，值班工人承認其上晚班時睡覺，沒有及時處理。再往後，同樣的問題再沒有再次發生。

　　如何使用大資料型別對大資料特徵進行分類

　　按特定方向分析大資料的特徵會有所幫助，例如以下特徵：資料如何收集、分析和處理。對資料進行分類後，就可以將它與合適的大資料模式匹配：

　　1、分析型別 — 對資料執行實時分析還是批量分析。請仔細考慮分析型別的選擇，因為這會影響一些有關產品、工具、硬體、資料來源和預期的資料頻率的其他決策。一些用例可能需要混合使用兩種型別：

　　2、欺詐檢測;分析必須實時或近實時地完成。

　　3、針對戰略性業務決策的趨勢分析;分析可採用批量模式。

　　4、處理方法 — 要應用來處理資料的技術型別比如預測、分析、臨時查詢和報告。業務需求確定了合適的處理方法。可結合使用各種技術。處理方法的選擇，有助於識別要在您的大資料解決方案中使用的合適的工具和技術。

　　5、資料頻率和大小 — 預計有多少資料和資料到達的頻率多高。知道頻率和大小，有助於確定儲存機制、儲存格式和所需的預處理工具。資料頻率和大小依賴於資料來源：

　　按需分析，與社交媒體資料一樣

　　實時、持續提供天氣資料、交易資料

　　時序基於時間的資料

　　6、資料型別 — 要處理資料型別 — 交易、歷史、主資料等。知道資料型別，有助於將資料隔離在儲存中。

　　7、內容格式傳入資料的格式結構化例如 RDMBS、非結構化例如音訊、視訊和影象或半結構化。格式確定了需要如何處理傳入的資料，這是選擇工具、技術以及從業務角度定義解決方案的關鍵。

　　8、資料來源 — 資料的來源生成資料的地方，比如 Web 和社交媒體、機器生成、人類生成等。識別所有資料來源有助於從業務角度識別資料範圍。該圖顯示了使用最廣泛的資料來源。

　　9、資料使用者 — 處理的資料的所有可能使用者的列表：

　　業務流程

　　業務使用者

　　企業應用程式

　　各種業務角色中的各個人員

　　部分處理流程

　　其他資料儲存庫或企業應用程式

　　10、硬體 — 將在其上實現大資料解決方案的硬體型別，包括商用硬體或最先進的硬體。理解硬體的限制，有助於指導大資料解決方案的選擇。