京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
有了大数据的介入 以后考试可能都没法作弊了
在教育行业当中,数据对于改善教学方法、提升教学质量来说起到了关键作用,对于一所学校来说,其入学率、出勤率、升学率等指标也是普通用户所关心的重要硬指标,办学机构通过大数据分析技术来对教学过程当中所产生的海量数据进行收集、分类、整理、分析等步骤之后,从某种程度上也能够带动整个教育产业高质量办学的一个重要契机。
现在随着大数据在互联网信息技术当中逐渐流行起来,有很多专家表示教育行业很有可能成为大数据技术应用最能“展示才华”的舞台。大数据技术允许中小学和大学分析从学生的学习行为、考试分数到职业规划等所有重要的信息。许多这样的数据已经被诸如美国国家教育统计中心之类的政府机构储存起来用于统计和分析。
1.大数据对教学改革起到什么作用
在教育领域当中,运用大数据技术来对海量数据进行分析,最终目的就是为了改善学生的学习成绩,通过分析大数据,我们就可以发现一些学生的重要信息,并且通过这些分析结果来为学生的成绩提供个性化的服务。现在在国外的很多国家,尤其是美国,大数据分析已经被应用在了公共教育的诸多方面,据了解,联邦教育部每年都会从财政预算中支出约2500万美元用户理解学生在个性化层面的学习情况。
在教育领域应用大数据技术主要可以通过构造学习分析系统,也就是一个数据挖掘、模化和案例运用的联合框架来为教育工作者提供了解学生具体情况的一类架构和途径。
2.大数据教育应用前景如何
教育应用大数据的前景如何
美国的一些企业已经成功地商业化运作教育中的大数据。全球最大的信息技术与业务解决方案公司IBM就与亚拉巴马州的莫白儿县公共学区进行大数据合作。结果显示,大数据对学校的工作具有重要作用。当IBM刚刚开始与这一学区合作时,除了学生成绩不好之外,该县还面临着辍学率已增加到48%的严峻情况。
在美国的教育大数据领域,除了处于领先地位的IBM,还有像“希维塔斯学习”这样的新兴企业。“希维塔斯学习”是一家专门聚焦于运用预测性分析、机器学习从而提高学生成绩的年轻公司。该公司在高等教育领域建立起最大的跨校学习数据库。通过这些海量数据,能够看到学生的分数、出勤率、辍学率和保留率的主要趋势。通过使用100多万名学生的相关记录和700万个课程记录,这家公司的软件能够让用户探测性地知道导致辍学和学习成绩表现不良的警告性信号。
在加拿大,总部位于安大略省沃特卢的教育科技公司“渴望学习”已经面向高等教育领域的学生,推出了基于他们自己过去的学习成绩数据预测并改善其未来学习成绩的大数据服务项目。这个项目声称可以让来自加拿大以及美国的1000多万名高效学胜提供学习管理系统技术,学校可以利用这些产品来监控学生阅读电子化的课程材料、提交电子版的作业、通过在线与同学交流、完成考试与测验,就能让其计算程序持续、系统地分析每个学生的教育数据。
3.大数据避免考试作弊
大数据避免考试作弊了?
在教育行业当中,积极运用大数据技术应用还有一个重要的原因就是能够监测学生是如何进行考试的。大数据要求教育工作者必须超越传统,不能只追求正确的答案,学生是如何朝着正确答案努力的过程也同样重要。在一次考试中,学生个人和整体在每道题上花费了多少时间?最长的是多少?最短的是多少?平均又是多少?哪些此前已经出现过的问题学生答对或答错了?通过监测上述这些信息和数据,从而形成数据档案,能够帮助学校了解学生为了掌握学习内容而进行的学习全过程,有助于帮助他们提供个性化的学习模式。
用这些学生学习的行为档案创造适应性的学习系统能够提高学生的学习效果。利用学生是“如何”学习的这样重要的信息,考试的出题者们就能为学生量身定制出适合学生的个性化问题,并设计出能够促进记忆力的线索。
通过分析大数据,研究者发现从教育的效果上来看,当被问到一系列难度逐渐增加且互相关联的问题时,学生的表现要好于围绕一个共同的知识点而随机挑选出的问题。这样一来,学生的优缺点以及个性所能发挥的关键点,也就能够非常清晰、容易地挖掘出来了。
编辑的话
从教育行业的一些应用我们不难看出,大数据在行业性应用过程当中已经扎根落地了很久,其实不单是教育行业,在金融、医疗、互联网、政府等等很多领域都已经可以看到大数据进行了越来越多的应用,相信随着数据分析技术的不断成熟和快速发展,大数据的未来将会在越来越多的行业细分市场和领域发挥更大的作用。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在当下数据驱动决策的职场环境中,A/B测试早已成为互联网产品、运营、营销乃至产品迭代优化的核心手段,小到一个按钮的颜色、文 ...
2026-03-24在统计学数据分析中,尤其是分类数据的分析场景里,卡方检验和显著性检验是两个高频出现的概念,很多初学者甚至有一定统计基础的 ...
2026-03-24在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的日常业务分析与统计建模工作中,多组数据差异对比是高频且核心的分析场景。比如验 ...
2026-03-24日常用Excel做数据管理、台账维护、报表整理时,添加备注列是高频操作——用来标注异常、说明业务背景、记录处理进度、补充关键 ...
2026-03-23作为业内主流的自助式数据可视化工具,Tableau凭借拖拽式操作、强大的数据联动能力、灵活的仪表板搭建,成为数据分析师、业务人 ...
2026-03-23在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的日常工作与认证考核中,分类变量的关联分析是高频核心场景。用户性别是否影响商品 ...
2026-03-23在数据工作的全流程中,数据清洗是最基础、最耗时,同时也是最关键的核心环节,无论后续是做常规数据分析、可视化报表,还是开展 ...
2026-03-20在大数据与数据驱动决策的当下,“数据分析”与“数据挖掘”是高频出现的两个核心概念,也是很多职场人、入门学习者容易混淆的术 ...
2026-03-20在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的全流程工作闭环中,统计制图是连接严谨统计分析与高效业务沟通的关键纽带,更是CDA ...
2026-03-20在MySQL数据库优化中,分区表是处理海量数据的核心手段——通过将大表按分区键(如时间、地域、ID范围)分割为多个独立的小分区 ...
2026-03-19在商业智能与数据可视化领域,同比、环比增长率是分析数据变化趋势的核心指标——同比(YoY)聚焦“长期趋势”,通过当前周期与 ...
2026-03-19在数据分析与建模领域,流传着一句行业共识:“数据决定上限,特征决定下限”。对CDA(Certified Data Analyst)数据分析师而言 ...
2026-03-19机器学习算法工程的核心价值,在于将理论算法转化为可落地、可复用、高可靠的工程化解决方案,解决实际业务中的痛点问题。不同于 ...
2026-03-18在动态系统状态估计与目标跟踪领域,高精度、高鲁棒性的状态感知是机器人导航、自动驾驶、工业控制、目标检测等场景的核心需求。 ...
2026-03-18“垃圾数据进,垃圾结果出”,这是数据分析领域的黄金法则,更是CDA(Certified Data Analyst)数据分析师日常工作中时刻恪守的 ...
2026-03-18在机器学习建模中,决策树模型因其结构直观、易于理解、无需复杂数据预处理等优势,成为分类与回归任务的首选工具之一。而变量重 ...
2026-03-17在数据分析中,卡方检验是一类基于卡方分布的假设检验方法,核心用于分析分类变量之间的关联关系或实际观测分布与理论期望分布的 ...
2026-03-17在数字化转型的浪潮中,企业积累的数据日益庞大且分散——用户数据散落在注册系统、APP日志、客服记录中,订单数据分散在交易平 ...
2026-03-17在数字化时代,数据分析已成为企业决策、业务优化、增长突破的核心支撑,从数据仓库搭建(如维度表与事实表的设计)、数据采集清 ...
2026-03-16在数据仓库建设、数据分析(尤其是用户行为分析、业务指标分析)的实践中,维度表与事实表是两大核心组件,二者相互依存、缺一不 ...
2026-03-16