
教育大数据可分四类,最难获取的数据是什么?
教育大数据有四类,第一类是教学资源类大数据,比如说张馆长管教育资源,统计每个学校有多少老师去用就是大数据。第二类是教育教学管理大数据,上海,全国学习管理系统都已经做好了。第三类是教与学行为大数据,第四类是教育教学评估大数据。比如说管理类的数据相对比较方便,全国中小学习管理系统比较方便,尽管比较难。但是相对比较方便,从资源来谈也比较方便,比如说上海学习网,上面有1万5千个课程,摄影什么插花都有的,上面学的比较多。
当然,管理类其他一些数据应用,现在也有,我举一个例子,上海实验幼儿园,他们有一个小的系统,这个系统只要学生走进校门就可以捕捉到这个学生有没有热度,如果有热度的话,马上老师把他留下来进行体温测量,如果数据真的是有问题,让家长带回来,有时候还好留在教室。小孩还没有到的教室,教室的老师收到一个信息,你们班级马上来一个孩子,这个孩子是有热度的,所以会给他一个小的空间,吃中饭的时候不吃海鲜,是吃素的。大家可以想象,一两年,这些数据累计起来是非常可观的。
最难获取的教育数据是教学行为的评估。
从学习的数据来看,我觉得有三种基本方法,第一种是大规模教学评估,右边那个图就是讲数据分析,我们看到是最后,它本身是一个大数据分析,包括上海的绿色指标,已经连续很多年的测试,这个数据也是非常可观,很可惜没有公开,应该有一种方法可以公开。包括高考(精品课),会考,这么多的考题和考生,实际上数据也是非常可观,包括一些入学面谈,学校入学的时候。
这个学校是全中国唯一的学校,这个学校市教委允许他进行一些筛选,他筛选的方法实际上用计算机,大数据的方法来处理,已经很多年,到某一个时候效益就会呈现出来。
第二是大家比较关注的,在学习平台上开展教与学,那么比如说电子教科书应用,只要有电子教科书,就会产生数据,只要有这个平台,包括阅读平台,包括MOOC,包括可汗学院,也提供了很多有意思的数据,包括51TALK,包括DIS数字化实验,包括每次做作业和测试。
51TALK每天有几百万人在上面一对一和老外学习英语(精品课),里面学的过程中,每天都学,学25分钟,15块人民币,很多小孩在里面学习。但是它背后产生大量的数据。
第三个方法就是综合活动即使数据留存,比如说场馆一卡通,现在还有一些做法,比如说卢湾一种新云课桌,包括平南小学体育课手环,上体育课手环带在身上,老师可以看到学生各个反应。
上海市电化教育馆做的中小学专题教育网,上面有几百门的教育课程,现在区县的做的好是闵行区,它做了中小学学生信息管理系统,到现在已经有四五年,这个数据已经产生很好的效益,对学校的评估不再是拍脑袋,有一些具体的数据。
我们的教育有很多的数据已经在开始做了,当然有一个问题,为什么教育信息化成功案例还是很小的。我告诉大家,最主要是教育太复杂,教育用数据的过程还是时间短,说白了大数据就是四五年的时间。大数据的本质是用机器的方法用数据提炼信息,预盼未来的可能性,但是教育太复杂了。
第一,与学习相关的变量太多,可以说是无法穷尽,但如果设一些最少数的变量,往往没有用。比如说如果大数据采集学习的时间和内容,我希望预判这个孩子学习的结果,最后的结果是有相关性,指导作用非常有限。
一个人的学习,大家知道不但和荷尔蒙有关,学习和人的内分泌和积极度有关系,今天情绪很差,内分泌系统不好。教育关联因素和教师有关,班级有关,家庭有关,同桌有关,经济都有关系。我作为一个老师对一个孩子进行教学,这个孩子放在个班级里面,或者那个班级会产生很大不一样。
第二,变量越多,告诉大家问题会越多,最终噪声会掩盖真相。一堂课就会有无数的数据,一个人一堂课上都有无数的数据,各种小动作对教育来说很大。也许一个孩子的成绩好坏,不是由主要关注数据决定,而且是一个非常小的因素起最主要的决定。
第三,越个性需要越精准,但是越精准的东西越透明。比如说淘宝买东西,至少要告诉地址,或者手机号码,但是中间因为有这个精准的服务,有个性化的服务,就会产生很多安全的问题,这就很难解决教育伦理的问题。
一个孩子进步不是完全是按照老师的安排来进入学习,如果一个孩子因为做了一些你不允许他做的事情,却永远牢记的话是很不好的。
第四,人的未来并不全部是由过去决定的,大数据抽取都是过去,用大数据演绎将来,这个不一定对的。数据本身如果也成为未来因素的时候,未来不再依据数据来演绎,数据会变成一个诱发的因素,比如说预测大坝会坏掉,或者预测一个人行为的变化。
教育判断而言要搞清楚几个问题,大数据作为强大的技术和潜在丰富的资源,对教育来说是很重要的,但是对判断它的价值我怎么用很重要。
华东师范大学做了一个测试,测试好了以后,告诉其中一半人是天才,告诉另外一半人有点问题,结果过了几年,告诉是天才的孩子表现非常优秀,而说笨蛋的孩子表现平平。所以大数据不要成为一个证明。
大数据公司不是迎合的现在的教育,而是按照未来教育方法构筑一个新的学校教育组织方式;数据很重要,但是有比数据更加重要是什么?就是教育过程本身。只有有意义的活动才会产生有意义的数据,数据创作不出经历,经历是可以创造出数据的;大数据技术是科学,但在教育应用大数据却是一项艺术,要把握精准和模糊的度。比如说招生,数据很有用,但千万不能演变成加权的绝对分值,并以此为唯一标尺,但依旧是一个参考。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
解析 loss.backward ():深度学习中梯度汇总与同步的自动触发核心 在深度学习模型训练流程中,loss.backward()是连接 “前向计算 ...
2025-09-02要解答 “画 K-S 图时横轴是等距还是等频” 的问题,需先明确 K-S 图的核心用途(检验样本分布与理论分布的一致性),再结合横轴 ...
2025-09-02CDA 数据分析师:助力企业破解数据需求与数据分析需求难题 在数字化浪潮席卷全球的当下,数据已成为企业核心战略资产。无论是市 ...
2025-09-02Power BI 度量值实战:基于每月收入与税金占比计算累计税金分摊金额 在企业财务分析中,税金分摊是成本核算与利润统计的核心环节 ...
2025-09-01巧用 ALTER TABLE rent ADD INDEX:租房系统数据库性能优化实践 在租房管理系统中,rent表是核心业务表之一,通常存储租赁订单信 ...
2025-09-01CDA 数据分析师:企业数字化转型的核心引擎 —— 从能力落地到价值跃迁 当数字化转型从 “选择题” 变为企业生存的 “必答题”, ...
2025-09-01数据清洗工具全景指南:从入门到进阶的实操路径 在数据驱动决策的链条中,“数据清洗” 是决定后续分析与建模有效性的 “第一道 ...
2025-08-29机器学习中的参数优化:以预测结果为核心的闭环调优路径 在机器学习模型落地中,“参数” 是连接 “数据” 与 “预测结果” 的关 ...
2025-08-29CDA 数据分析与量化策略分析流程:协同落地数据驱动价值 在数据驱动决策的实践中,“流程” 是确保价值落地的核心骨架 ——CDA ...
2025-08-29CDA含金量分析 在数字经济与人工智能深度融合的时代,数据驱动决策已成为企业核心竞争力的关键要素。CDA(Certified Data Analys ...
2025-08-28CDA认证:数据时代的职业通行证 当海通证券的交易大厅里闪烁的屏幕实时跳动着市场数据,当苏州银行的数字金融部连夜部署新的风控 ...
2025-08-28PCU:游戏运营的 “实时晴雨表”—— 从数据监控到运营决策的落地指南 在游戏行业,DAU(日活跃用户)、MAU(月活跃用户)是衡量 ...
2025-08-28Excel 聚类分析:零代码实现数据分群,赋能中小团队业务决策 在数字化转型中,“数据分群” 是企业理解用户、优化运营的核心手段 ...
2025-08-28CDA 数据分析师:数字化时代数据思维的践行者与价值推动者 当数字经济成为全球经济增长的核心引擎,数据已从 “辅助性信息” 跃 ...
2025-08-28ALTER TABLE ADD 多个 INDEX:数据库批量索引优化的高效实践 在数据库运维与性能优化中,索引是提升查询效率的核心手段。当业务 ...
2025-08-27Power BI 去重函数:数据清洗与精准分析的核心工具 在企业数据分析流程中,数据质量直接决定分析结果的可靠性。Power BI 作为主 ...
2025-08-27CDA 数据分析师:数据探索与统计分析的实践与价值 在数字化浪潮席卷各行业的当下,数据已成为企业核心资产,而 CDA(Certif ...
2025-08-27t 检验与 Wilcoxon 检验:数据差异比较的两大统计利器 在数据分析中,“比较差异” 是核心需求之一 —— 如新药疗效是否优于旧药 ...
2025-08-26季节性分解外推法:解锁时间序列预测的规律密码 在商业决策、资源调度、政策制定等领域,准确的预测是规避风险、提升效率的关键 ...
2025-08-26CDA 数据分析师:数据治理驱动下的企业数据价值守护者 在数字经济时代,数据已成为企业核心战略资产,其价值的释放离不开高 ...
2025-08-26