教育大数据帮助实现真正的因材施教

1.引言

就教育而言，最重要的地方一直都是形成反馈闭环。《大数据对于教育：真正实现因材施教》教师提出一个问题，然后学生尝试去解决问题。从学生尝试解决问题的行为中，教师可以发现学生理解了哪些内容，以及哪些内容是不理解的,然后再基于此对教学行为作出相应的调整。同样的，学生在尝试解决问题的过程中，也能加深对问题的理解。这个闭环在一对一或者是师生人数比率较低的情况下，非常有效，但是当学生数量过多，同时不同学生之间的水平存在差异之时，要想创建这种有效的闭环就变得异常困难。这时大数据和技术就可以发挥作用了。

2.数据获取

课堂

• 1.智慧教室

理论上说，未来的智慧教室，不但能从物理的角度方便大家自动分组——对应协作式学习，自动展示——翻转课堂。其实也就是桌椅板凳组合灵活，电子显示灵活等等，有点工程学的意味。除了这个，最重要的就是各种来自从传感器记录学生的行为，并实时分析。

其实智慧教室获得的数据更多是生理数据，而真正的学习交互数据，更多的靠电子教材，电子题库等等。在这方面，苹果的研究已经很成功了。基于ipad的教学小组授课越来越多。未来如果把考试、练习，这两个环节打通，把考学练，三点一线串起来，那么对数据的获取和呈现就很棒了。

课后

• 1.课后作业

记录学生做题的状态，在哪道题停留时间较长，哪种类型的题会经常错，这些数据在学生完成作业的同时就可以反馈给老师，让老师把更多的时间关注在学生练习的过程，而不只是结果。需要开发在线系统来进行收集。

• 2.课后培训

培训学校是很多的，特别是互联网教育机构，有着天然的数据基因。大量的在线数据既可以帮助平台运营水平的提升，同时也能提高学生用户的学习体验。

• 3.课外学习

学习是一种终身且持续的过程，每个学生其实在书本知识之外都有着自己的其他的学习兴趣点，而这种兴趣在传统的教育模式中，老师是很难获取全面的。但是老师对学生课外爱好点的了解，一方面更加促进师生之间的互动，另一方面很多爱好点都是可以帮助课堂学习的。这方面的数据，需要平台、学校和家长做好充分的沟通，因为这种课外行为会涉及到不少家庭行为信息，而这些往往家长并不希望学校知道。

3.数据分析

分析内容

• 老师行为

教学是一个相互的行为，教育数据的分析不能只盯着学生，老师的行为也是不容忽略的。老师的教学风格、处理学生问题的响应速度、对自己教学内容的掌握程度、根据反馈做出调整的速度等等。

• 学生行为

课堂注意力的曲线分析、学习视频观看行为分析、作业练习反馈、考试过程行为分析、与老师的互动行为观测、移动学习行为分析、学习场景分析等等。

分析技术

• 预测（pdiction）——觉知预料中的事实的可能性。例如，要具备知道一个学生在什么情况下尽管事实上有能力但却有意回答错误的能力。
• 聚类（Clustering）——发现自然集中起来的数据点。这对于把有相同学习兴趣的学生分在一组很有用。
• 相关性挖掘（Relationship Mining）——发现各种变量之间的关系，并对其进行解码以便今后使用它们。这对探知学生在寻求帮助后是否能够正确回答问题的可靠性很有帮助。
• 升华人的判断（Distillation for human judgment）——建立可视的机器学习的模式。
• 用模式进行发现（Discovery with models）——使用通过大数据分析开发出的模式进行“元学习”（meta-study）

“渴望学习”声称加拿大和美国的1000多万名高校学生正在使用其学习管理系统技术。“渴望学习”的产品通过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。老师得到的不再是过去那种只展示学生分数与作业的结果，而是像阅读材料的时间长短等这样更为详细的重要信息，这样老师就能及时诊断问题的所在，提出改进的建议，并预测学生的期末考试成绩。

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4.未来设想

现在的学校是一个学生接受信息的空间，但是在未来，学生们将在家里通过观看网上视频等形式接受信息，然后到学校去和老师、同学就自己学习的内容进行讨论。学校将变成一个社会性的场所，是一个互相讨论、互相学习的所在。而与此相适应的是，老师在整个学习过程中的功能会发生改变。未来教育在互联网等技术的作用下变得越来越个性化，大数据技术的应用将有利于个性化教育，标准化的学习内容由学生自组织学习，学校和教师更多的是关注学生的个性化培养，教师由教学者逐渐转变为助学者。 在逐渐到来的大数据时代，互联网教育与学校教育将逐渐分离，更多的交往互动、个性化服务和灵活的学制将使学校获得新的生机。

5.参考文献

若有疑问可以或