
大数据对教学的影响
随着时代的发展和科技的进步,“大数据”时代悄然来临。随着硬件的高速革新化与软件的高速智能化,大数据时代也对高校教育领域产生了广泛而深刻的影响。大数据就其性质来说,不是产品,也不是一种技术,而是一个抽象的概念,有人将“大数据”形象地比喻成21世纪人类探索的新边疆,是以高度发达的信息网络技术为支撑,所呈现出的巨大数据信息,当然包括伴生的相关处理技术。大数据是近年来继云计算、物联网后的新技术热点。
大数据具有4V特性,包括海量的数据规模(Volune)、快速的数据流转和动态的数据体系(Velocity)、多样的数据类型(Variety)和巨大的数据价值(Value)。而就数据的实用价值,IBM认为还应具有第五个V特征,就是真实性(Veracity),在日常工作和学习中,数据信息真实性的好处不言而喻,对教育领域来说,更是最基本的要求与保障。要利用大数据时代的巨大资源为教育服务,教师的选取和甄别手段更显得尤为重要,从这个层面上来说,数据的真实性在一定方面上制约着教师教的内容和学生学的内容。
大数据时代给传统的教育提出了挑战,由于自身特点,它给教育提出了教育对象的个性化发展、教育方式的变革、教育观念的开放化、管理的科学化等要求,更有利于素质教育的开展。大数据时代的数据具有信息量大、形式多样、实时性强和价值多元等特性,因此教育模式和教育理念只有关注人的多样化发展才能培养出高素质人才。然而,与此相矛盾的是,传统的教学方式强调教师的主体地位,为了便于管理和保证教学效果,教师最有效也最轻松的方式就是以标准化来要求每一位同学,表现于统一的教材、统一的作业、统一的考核和对学生单一的评价方式上,这不仅不利于发挥学生的主动性,长此以往,更限制了学生的思维方式与视域,无法满足学生个性化发展和大数据时代对高素质人才的需求。
要想利用信息时代的数据更好地应用于教育,必须变革教学方式,对教师提出新的要求,教师不仅要树立终身学习的理念,还要更好地掌握学科前沿的动态信息,更好地利用数据的开放性、共享性等特点,充实学习内容,提升教学水平。以“慕课”和“小微课”平台的问世为广大学生所熟悉和利用,丰富和发展了在线教学模式,这更需要教师不断调整,告别传统的授业者的角色,以学生为主体,以技术为手段和平台,成为知识学习的组织者、引导者和评价者。
除了促进个性化发展、丰富学习内容和提高学习效率,大数据技术的应用更有利于教师掌握学生的身心发展规律。与传统的教师通过面谈、电话交流、家访及其他同学侧面反映和凭借工作经验判断学生心理特征等方式,应用大数据技术,分析和测量学生的心理特点,通过对以前遇到的实际问题的解决方式进行归纳和总结,这种体察方式不仅更理性,还可进一步对未来的心理状况进行有效预测,能促进教师更好地了解学生,还能有针对性地促进学习效果,提高学习能力。
大数据背景下,不仅革新教育理念,对高等学校的管理也提供了新思路。高等学校的信息化进程中会产生大量的数据,包括教师和学生信息、学籍和成绩信息、注册与选课信息等,利用大数据技术管理这些信息,对帮助学校资源管理和教学方法等方面将会产生极大的便利。目前,高等学校的信息化系统正不断发展完善。除数据管理、校园网络和远程教育系统外,还发展了图书馆信息管理系统、数字化校园等,如何对这些系统产生的大量信息进行系统分析,在信息化背景下建设优质高校就显得尤为重要。其中,教学管理、学习行为、教学评估等,均受到大数据的影响。
在教育领域如何利用大数据及其相关技术促进教育发展,是一个漫长的过程,在此过程中机遇与挑战并存,作为教育人士,我们应抓住机遇,迎接挑战,紧紧握住时代的脉搏,更好地服务于教育。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
用 SQL 验证业务逻辑:从规则拆解到数据把关的实战指南 在业务系统落地过程中,“业务逻辑” 是连接 “需求设计” 与 “用户体验 ...
2025-09-11塔吉特百货孕妇营销案例:数据驱动下的精准零售革命与启示 在零售行业 “流量红利见顶” 的当下,精准营销成为企业突围的核心方 ...
2025-09-11CDA 数据分析师与战略 / 业务数据分析:概念辨析与协同价值 在数据驱动决策的体系中,“战略数据分析”“业务数据分析” 是企业 ...
2025-09-11Excel 数据聚类分析:从操作实践到业务价值挖掘 在数据分析场景中,聚类分析作为 “无监督分组” 的核心工具,能从杂乱数据中挖 ...
2025-09-10统计模型的核心目的:从数据解读到决策支撑的价值导向 统计模型作为数据分析的核心工具,并非简单的 “公式堆砌”,而是围绕特定 ...
2025-09-10CDA 数据分析师:商业数据分析实践的落地者与价值创造者 商业数据分析的价值,最终要在 “实践” 中体现 —— 脱离业务场景的分 ...
2025-09-10机器学习解决实际问题的核心关键:从业务到落地的全流程解析 在人工智能技术落地的浪潮中,机器学习作为核心工具,已广泛应用于 ...
2025-09-09SPSS 编码状态区域中 Unicode 的功能与价值解析 在 SPSS(Statistical Product and Service Solutions,统计产品与服务解决方案 ...
2025-09-09CDA 数据分析师:驾驭商业数据分析流程的核心力量 在商业决策从 “经验驱动” 向 “数据驱动” 转型的过程中,商业数据分析总体 ...
2025-09-09R 语言:数据科学与科研领域的核心工具及优势解析 一、引言 在数据驱动决策的时代,无论是科研人员验证实验假设(如前文中的 T ...
2025-09-08T 检验在假设检验中的应用与实践 一、引言 在科研数据分析、医学实验验证、经济指标对比等领域,常常需要判断 “样本间的差异是 ...
2025-09-08在商业竞争日益激烈的当下,“用数据说话” 已从企业的 “加分项” 变为 “生存必需”。然而,零散的数据分析无法持续为业务赋能 ...
2025-09-08随机森林算法的核心特点:原理、优势与应用解析 在机器学习领域,随机森林(Random Forest)作为集成学习(Ensemble Learning) ...
2025-09-05Excel 区域名定义:从基础到进阶的高效应用指南 在 Excel 数据处理中,频繁引用单元格区域(如A2:A100、B3:D20)不仅容易出错, ...
2025-09-05CDA 数据分析师:以六大分析方法构建数据驱动业务的核心能力 在数据驱动决策成为企业共识的当下,CDA(Certified Data Analyst) ...
2025-09-05SQL 日期截取:从基础方法到业务实战的全维度解析 在数据处理与业务分析中,日期数据是连接 “业务行为” 与 “时间维度” 的核 ...
2025-09-04在卷积神经网络(CNN)的发展历程中,解决 “梯度消失”“特征复用不足”“模型参数冗余” 一直是核心命题。2017 年提出的密集连 ...
2025-09-04CDA 数据分析师:驾驭数据范式,释放数据价值 在数字化转型浪潮席卷全球的当下,数据已成为企业核心生产要素。而 CDA(Certified ...
2025-09-04K-Means 聚类:无监督学习中数据分群的核心算法 在数据分析领域,当我们面对海量无标签数据(如用户行为记录、商品属性数据、图 ...
2025-09-03特征值、特征向量与主成分:数据降维背后的线性代数逻辑 在机器学习、数据分析与信号处理领域,“降维” 是破解高维数据复杂性的 ...
2025-09-03