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大数据推进教育深度变革

2021-09-16 12:32:04  来源:中国教育信息化 作者:信息员

大数据使评价内容更加丰富多元,不再仅仅注重学生的学习成绩,而更加关注身心健康、学业进步、个性技能、成长体验等方面。评价内容从单纯对知识掌握状况的评价,转向知识、能力和素养并重的综合性评价;评价方式从传统的一次性、总结性评价,转向过程性、伴随性评价;评价手段从试卷、问卷,转向大数据采集分析系统。随着多种基于云的学习平台、学习终端的广泛应用,收集学生的过程性学习数据如学习行为、学习表现、学习习惯等成为可能。通过分析挖掘学生学习的全过程数据,可为学生的自我发展、教师的教学反思、学校的质量提升等提供基于数据的实证分析支持。美国田纳西州的增值评价系统,通过对学生的成绩如语言、数学、科学等进行多年追踪分析,利用增值评价方法分析每个学生在学业上的进步,并以此为依据来评估学区、学校、教师效能。

驱动研究范式转型

教育科学的研究旨在为教育教学实践提供服务,其成果可直接作为改进教育实践的依据。

在传统的教育科学研究中,质性研究居多,量化研究较少;理论演绎居多,实证研究较少。虽采用了观察法、调查法、统计法等实证研究方法,但由于技术和手段的局限,往往只能采用抽样思维进行局部样本的研究,且研究反馈具有滞后性,难以满足实际教育教学实践的需求。

大数据时代,教育数据的分析将走向深层次挖掘,既注重相关关系的识别,又强调因果关系的确定,通过数据分析技术发现教育系统中实际存在的问题,比传统研究范式更准确评价当前现状,预测未来趋势。例如麻省理工学院和哈佛大学的学者对大规模开放在线课程平台的教学视频操作行为进行分析,从中探寻学习者学习过程中的若干共性,并对这些共性与视频课程的呈现内容与方式进行相关分析,据此作为后续改善教学内容设计及呈现方式的重要依据。

驱动教育决策创新

学习分析与数据挖掘技术的进步促使教育决策更加精确与科学,决策方式从“基于有限个案”向“基于全面数据”转变,从而推动教育决策从经验型、粗放型向精细化、智能化转变。

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