京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
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
CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 1. 事实表 vs 维度表 对比维度 事实表 维度表 核心问题 记录“业务发生了什么事” 描述 ...
2026-10-02做数据聚合时,PySpark的groupBy()确实能完成统计,这也是它的本职工作。但它有一个根本性局限:每一组数据,最终只能返回一行 ...
2026-10-01热力地图是数据可视化中极具辨识度与实用性的空间分析图表,结合地理空间维度与数据密度特征,通过颜色深浅、色阶渐变直观展示数 ...
2026-09-30 很多数据分析师做过按月份的销售额趋势图,画过按天的流量折线图,但当被问到“时间序列和普通数据有什么本质区别”“季节性 ...
2026-09-30同样是“银行数据岗”,在国有大行总行数据中心、在一家城商行的零售部、在银行系金融科技子公司、在保险公司,工作内容、成长节 ...
2026-09-29在数据分析与统计学研究中,数据往往不是独立存在的,不同变量之间普遍存在相互关联、相互影响的关系。相关性统计分析是挖掘变量 ...
2026-09-29 导读:大多数人只把 dataclasses 当成偷懒工具,用来少写 __init__、__repr__ 这类魔法方法。但它的能力远不止于此。本文带 ...
2026-09-29 很多数据分析师能熟练地计算指标、搭建标签体系,但当被问到“画像到底在解决什么问题”“画像和标签是什么关系”“画像如何 ...
2026-09-29在MySQL数据库运维与业务开发中,行业普遍存在“数据达到千万级就必须分表”的说法。但在实际生产环境中,千万条数据并不是强制 ...
2026-09-28CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 1. 5W1H 分析法 定义:经典系统性思维框架,通过六个核心维度对问题进行全方位拆解与剖析,确 ...
2026-09-28 很多分析师在设计标签时思路清晰,但真到落地环节却面临“数据在手,不知如何转化为可用标签”的困境:或因加工方式选择不当 ...
2026-09-28CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 1. 用户标签体系 定义: 通过一系列高度精炼的特征标识,对用户属性、行为与偏好进行量化刻画 ...
2026-09-24Pandas是Python生态中用于表格数据处理的核心库,广泛应用于数据清洗、统计运算、报表输出、数据分析建模等场景。在处理极大数值 ...
2026-09-24随着数字经济快速发展,数据已成为核心生产要素,各行各业的业务沉淀、用户行为、设备运行、市场交易均产生海量数据。数据处理作 ...
2026-09-24 很多分析师每天和数据打交道,但当被问到“标签是什么”“标签和指标有什么区别”“标签体系如何设计”时,却常常答不上来。 ...
2026-09-24在时序数据分析中,大部分业务数据并非持续平稳变化,而是会在某些时间节点出现突然抬升、断崖下跌、趋势反转、波动异变等现象, ...
2026-09-23在统计学与数据分析中,研究多组数据差异最常用的方法为单因素方差分析与事后多重比较。很多数据分析初学者容易混淆两者功能,认 ...
2026-09-23 很多数据分析师每天都在写 SQL,但当被问到“DQL 的本质是什么”“SELECT 子句的书写顺序与执行顺序为何不同”“INNER JOIN ...
2026-09-23 很多数据分析师写过无数个SELECT查询,但当被问到“如何新建一张表来固化中间数据”“创建视图和创建物理表有什么区别”“视 ...
2026-09-22CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 1. 金字塔原理 定义: 一种“先总后分、先结论后原因”的思考和表达方式。顶层为核心观点,中 ...
2026-09-22