
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
在实际业务数据分析中,我们遇到的大多数数据并非理想的正态分布 —— 电商平台的用户消费金额(少数用户单次消费上万元,多数集 ...
2025-10-20在数字化交互中,用户的每一次操作 —— 从电商平台的 “浏览商品→加入购物车→查看评价→放弃下单”,到内容 APP 的 “点击短 ...
2025-10-20在数据分析的全流程中,“数据采集” 是最基础也最关键的环节 —— 如同烹饪前需备好新鲜食材,若采集的数据不完整、不准确或不 ...
2025-10-20在数据成为新时代“石油”的今天,几乎每个职场人都在焦虑: “为什么别人能用数据驱动决策、升职加薪,而我面对Excel表格却无从 ...
2025-10-18数据清洗是 “数据价值挖掘的前置关卡”—— 其核心目标是 “去除噪声、修正错误、规范格式”,但前提是不破坏数据的真实业务含 ...
2025-10-17在数据汇总分析中,透视表凭借灵活的字段重组能力成为核心工具,但原始透视表仅能呈现数值结果,缺乏对数据背景、异常原因或业务 ...
2025-10-17在企业管理中,“凭经验定策略” 的传统模式正逐渐失效 —— 金融机构靠 “研究员主观判断” 选股可能错失收益,电商靠 “运营拍 ...
2025-10-17在数据库日常操作中,INSERT INTO SELECT是实现 “批量数据迁移” 的核心 SQL 语句 —— 它能直接将一个表(或查询结果集)的数 ...
2025-10-16在机器学习建模中,“参数” 是决定模型效果的关键变量 —— 无论是线性回归的系数、随机森林的树深度,还是神经网络的权重,这 ...
2025-10-16在数字化浪潮中,“数据” 已从 “辅助决策的工具” 升级为 “驱动业务的核心资产”—— 电商平台靠用户行为数据优化推荐算法, ...
2025-10-16在大模型从实验室走向生产环境的过程中,“稳定性” 是决定其能否实用的关键 —— 一个在单轮测试中表现优异的模型,若在高并发 ...
2025-10-15在机器学习入门领域,“鸢尾花数据集(Iris Dataset)” 是理解 “特征值” 与 “目标值” 的最佳案例 —— 它结构清晰、维度适 ...
2025-10-15在数据驱动的业务场景中,零散的指标(如 “GMV”“复购率”)就像 “散落的零件”,无法支撑系统性决策;而科学的指标体系,则 ...
2025-10-15在神经网络模型设计中,“隐藏层层数” 是决定模型能力与效率的核心参数之一 —— 层数过少,模型可能 “欠拟合”(无法捕捉数据 ...
2025-10-14在数字化浪潮中,数据分析师已成为企业 “从数据中挖掘价值” 的核心角色 —— 他们既要能从海量数据中提取有效信息,又要能将分 ...
2025-10-14在企业数据驱动的实践中,“指标混乱” 是最常见的痛点:运营部门说 “复购率 15%”,产品部门说 “复购率 8%”,实则是两者对 ...
2025-10-14在手游行业,“次日留存率” 是衡量一款游戏生死的 “第一道关卡”—— 它不仅反映了玩家对游戏的初始接受度,更直接决定了后续 ...
2025-10-13分库分表,为何而生? 在信息技术发展的早期阶段,数据量相对较小,业务逻辑也较为简单,单库单表的数据库架构就能够满足大多数 ...
2025-10-13在企业数字化转型过程中,“数据孤岛” 是普遍面临的痛点:用户数据散落在 APP 日志、注册系统、客服记录中,订单数据分散在交易 ...
2025-10-13在数字化时代,用户的每一次行为 —— 从电商平台的 “浏览→加购→购买”,到视频 APP 的 “打开→搜索→观看→收藏”,再到银 ...
2025-10-11