大数据应靶向具体教育问题

简介:

近年来,教育领域中已涌现出了诸多典型的大数据应用,如教学信息化领域的学习分析、行为档案、能力评估,教育管理信息化领域的个性化服务、教学科研支撑、决策支持等,教育大数据的发展正显示出一派生机勃勃的景象。

教育大数据典型应用

从发展的角度来看,高校的实践是教育领域推进大数据应用的一块试金石,对其他教育阶段具有着重要的参考价值。当前,高校的大数据应用案例主要集中于以下三方面。

首先,是面向学生管理的教育大数据应用。此类应用往往又称为智慧网格、网格化管理应用,它主要聚焦于高校学生管理中的方方面面,对学生培养全生命周期中的生活、学业、思想等行为轨迹和发展过程进行伴随式辅导,形成协同可持续的智慧管理与导引发展新模式。目前,一些高校已经建立起了学生画像、学生行为预警、学生家庭经济状况分析、学生综合数据检索、学生群体分析等功能应用,由面向混杂群体变为面向特征群体管理,更好分辨学生在专业学习或就业方向上的潜能,为学生提供个性化的管理与培养方案。

其次,是面向校园服务的教育大数据应用。此类应用主要通过实时爬取、分析校园各类数据,监测校园舆情,优化校园资源配置,为校方提供建设管理决策,展示学校人文关怀。一些高校已经开展了相关功能试点,其中,综合校情展示功能通过集成基础数据分析及行为数据分析,能够使管理者对学校在校生情况、课程情况、科研成果、奖助情况、教工情况等方面进行直观了解和对比,帮助学生从严谨的数据分析中更加了解自己以及与他人的差异,感受信息化带来的人文关怀与改变。

再其次,是面向教学科研的教育大数据应用。部分高校开始尝试根据每年各专业招生计划、今年开课计划、往年教学安排等多种条件,基于教学资源开展数据分析,对教学活动中各项资源给出预测及预警。也有高校正在探讨通过导入和聚合各类的科研原始数据,建立多维度的高校科研指标数据分析服务,并精准地找到与学校需求更加契合的外部人才。

教育大数据的发展思考

从上述发展状况和典型应用中,不难看出当下教育大数据的理想与实然状态之间存在着一定反差,要更好地发挥教育大数据促进教育发展的作用,一方面需要进一步强调教育信息化基础设施的支撑作用,另一方面需要重新审视和反思教育领域对大数据的本质需求。

教育大数据的基础设施支撑

如果说教育大数据是教育这个“园区”中的高楼大厦的话,那么信息化基础设施就是“水电煤”三通一平,没有完善的基础设施构架,教育大数据将来就可能是“孤楼林立”的信息孤岛。

教育信息化的基础设施框架包括了跨域身份认证、授权、时间、接口、安全等基础性服务,以及应用系统数据、机器生成数据、用户行为数据、互联网数据等软性资产,它靶向到教育领域中各种各样的业务系统,确保每一个系统的稳健运行和发展,并促进这些系统底层的互联互通。基础设施建设有助于从根本解决教育大数据应用中面临的关键性问题,这些都有助于很好清理大数据建设中常见的“绊脚石”。

教育大数据的本质需求

教育大数据不是理论层面的花架子,要为教育领域带来革命性的变化,它必须具体靶向到当下教育领域内的具体教育问题。我们认为,从微观到宏观,教育大数据应主要解决四个层次的问题。

其一是如何更好促进学习者的个人发展。这是教育最核心、最本质的诉求,也是当下教育大数据应用最需攻克的“难关”。其途径是深入研究和聚焦学习者行为数据,包括学习者在学习过程中的学习行为、学习活动、学习进程和与之交互的学习环境等教育信息的数据,实现以学习者为中心背景下学习全过程的数据采集、编码、存储、分析和反馈,从而深入到行为机理层面对学习者产生重要影响。

其二是如何更好发掘教育教学规律,提升教育教学质量。学习者行为数据仅仅关注了“学”的部分,而学校教育则同时包括了教与学的活动,以及与这些活动相关的其它内容,这一层次的数据可被称为教育行为数据。借助相关的教育行为数据应用,可以采集、记录、分析教与学及其相关教育行为,更好地勾勒出教育教学的真实形态,有效推进教学信息化,深度促进教与学方式的变革。

其三是如何更好提升教育管理服务和教育治理水平。这是在教育行为数据的基础之上,进一步纳入各类教育管理和教育服务数据,利用数据来提升教育教学质量与教育管理服务水平,从而更好地推进教育治理体系和教育治理能力的现代化。

其四是如何更好制定教育决策,推动教育改革与发展,服务支撑国家发展战略。这是教育大数据应用中最为宏观的范畴,它面向所有与教育相关的数据。

针对不同的教育问题,不同层面的教育大数据应用的目标、主体、数据类型均不相同。在更细的粒度上,各层面的教育大数据应用还需要根据实际情况的不同作出更加灵活和有针对性的调整。

本文转自d1net(转载)

相关实践学习
简单用户画像分析
本场景主要介绍基于海量日志数据进行简单用户画像分析为背景,如何通过使用DataWorks完成数据采集 、加工数据、配置数据质量监控和数据可视化展现等任务。
SaaS 模式云数据仓库必修课
本课程由阿里云开发者社区和阿里云大数据团队共同出品,是SaaS模式云原生数据仓库领导者MaxCompute核心课程。本课程由阿里云资深产品和技术专家们从概念到方法,从场景到实践,体系化的将阿里巴巴飞天大数据平台10多年的经过验证的方法与实践深入浅出的讲给开发者们。帮助大数据开发者快速了解并掌握SaaS模式的云原生的数据仓库,助力开发者学习了解先进的技术栈,并能在实际业务中敏捷的进行大数据分析,赋能企业业务。 通过本课程可以了解SaaS模式云原生数据仓库领导者MaxCompute核心功能及典型适用场景,可应用MaxCompute实现数仓搭建,快速进行大数据分析。适合大数据工程师、大数据分析师 大量数据需要处理、存储和管理,需要搭建数据仓库?学它! 没有足够人员和经验来运维大数据平台,不想自建IDC买机器,需要免运维的大数据平台?会SQL就等于会大数据?学它! 想知道大数据用得对不对,想用更少的钱得到持续演进的数仓能力?获得极致弹性的计算资源和更好的性能,以及持续保护数据安全的生产环境?学它! 想要获得灵活的分析能力,快速洞察数据规律特征?想要兼得数据湖的灵活性与数据仓库的成长性?学它! 出品人:阿里云大数据产品及研发团队专家 产品 MaxCompute 官网 https://www.aliyun.com/product/odps 
相关文章
|
3月前
|
关系型数据库 MySQL Serverless
高顿教育:大数据抽数分析业务引入polardb mysql serverless
高顿教育通过使用polardb serverless形态进行数据汇总,然后统一进行数据同步到数仓,业务有明显高低峰期,灵活的弹性伸缩能力,大大降低了客户使用成本。
|
存储 人工智能 达摩院
大数据和AI技术赋能 阿里云AIoT联合导学教育发布“导学号”智能作业灯
2021年5月20日,阿里云AIoT联合西安导学教育科技发布新一代智能作业灯“导学号”。
363 0
大数据和AI技术赋能 阿里云AIoT联合导学教育发布“导学号”智能作业灯
|
弹性计算 运维 负载均衡
【云栖号案例 | 教育与科研机构】“校园安全+教务管理+家校互动+教育大数据”创造安全和谐的家校生态环境
作为新成立的教育科技公司,资金预算较少、对系统稳定性、安全性要求高。这套架构以低廉的成本,极力优化系统方案,最大限度提升系统弹性和安全性。
【云栖号案例 | 教育与科研机构】“校园安全+教务管理+家校互动+教育大数据”创造安全和谐的家校生态环境
|
分布式计算 大数据 Hadoop
【数道云】教育行业需要了解的大数据,武汉Hadoop大数据平台如何搭建?
从教育行业的需求出发,去分析互联网时代教育行业需要了解的大数据,以及大数据平台的搭建应该注意什么?
1141 0
|
大数据
阿里云携手重庆大学开展“大数据+”通识教育新尝试
近期,阿里云联合重庆大学大数据与软件学院精心打造的《大数据导论》通识课程顺利结课,这次由校企联合开发,高校和企业双导师教学,面向全校同学展开的通识教育新尝试,旨在提升学生的数据科学素养和能力,进一步助力高校展开通识教育,培养具有跨学科视野、与行业深度融合以及学生终身学习能力的人才,更是以打好“三大攻坚战”、实施“八项行动计划”为指导思想,将重庆市实施以大数据智能化为引领的创新驱动发展战略行动计划践行到高层次创新型人才培养实处的有益尝试。
1756 0
|
人工智能 大数据 vr&ar
使用AR、AI以及大数据改革教育体系——为每位学生打造自己的私人定制学习路线
随着技术的发展,教育行业也面临着变革。以AR、AI以及大数据等工具将帮助我们了解自己的学习习惯,并转变课堂学习方式。
2437 0

热门文章

最新文章