Ⅰ 大數據如何影響課堂教學
「大數據」（BIG DATA）這個詞，是2008年在維克托·邁爾-舍恩伯格及肯尼斯·庫克耶編寫的《大數據時代》這本書中首次提出的。「大數據」指不用隨機分析法（抽樣調查）這樣的捷徑，而是對所有的數據（近似於全樣本）進行分析處理的一種方法。
1．什麼是我們身邊的大數據？
「大數據」已經滲透到我們生活中的方方面面。比如我們打開手機淘寶，呈現在我們面前的界面是不一樣的。它推送給我們的商品是不同的，而且這些商品往往真的能夠抓住我們的需求和心理，這是為什麼呢？
其實這就是大數據分析出的結論。
淘寶這個平台，對每一個瀏覽過商品的人，購買過商品的人，都進行了全數據分析，可以輕松獲取我們的很多信息。
例如我們的性別、年齡、家庭成員、喜好、是否結婚、是否有孩子、孩子的性別，甚至可以細致到你是愛穿休閑類的服飾，還是喜歡小清新類的服飾，或者是職業裝類的服飾等等。通過你的每一次操作，收集到了這些數據之後，它經過分析和處理，進一步推測出了你可能會訂購的商品，從而推送給你，讓你花更少的時間檢索而要花更多的錢進行消費。
例如你購買了一些孕婦類產品，可能在不久之後，它就會推送相關聯的一些嬰兒用品給你。
而我們消費後的評價與反饋，又使得他們不斷改進自己，例如不同賣家的鑽石星級，或者清退一些不合格的賣家等等這些行為，就是淘寶對自身的調整。
這種互利互惠的雙迴路的運轉模式，可以看作是賣家與買家間的一種良性的互動方式，而這種互動方式在傳統的賣場裡面是不可想像，也難以實現的。
2．什麼是課堂教學互動方式？
課堂教學互動方式，則是指在課堂上，教師與學生之間的一種信息交流方式。
在傳統的課堂中，師生之間的互動交流方式比較單一，上課就是教師在講，學生在聽，一種單方向的傳導過程。
有人說，教師就是知識的搬運工，課堂上很少有師生之間的交流。
還有一種觀念是，教師對學生提問，學生回答，就是師生互動。
顯然，這種認識是膚淺的，這將使師生互動流於形式。師生互動的根本目的是要引導和培養學生的高階思維。
因此，真正的師生互動應該定義為思維的碰撞、智慧火花的生發之源。
近些年來一直被提及的可汗學院的教學與學習方式，之所以受到關注的原因，恰恰就是它基於大數據分析，解決了課堂教學互動這個難題。
大數據之所以能實現課堂教學互動，是因為它具有三個主要特徵：反饋、個性化和概率預測。
我們傳統的課堂教學是一種單迴路的學習，即教師給予，學生接受。我們對學生進行考核，然後對他們進行評價。
我們不會或者沒有條件來通過學生的成績來反思自己的教學內容或者方式是否是恰當的。
我們不能從學生身上獲得真正有用的反饋信息來改變自己的教學內容和行為。
所以說，傳統的課堂教學是一種單迴路的方式，根本沒有實現師生間的良性互動。
此外我們的教學內容在編排上，考慮的是處於平均水平的學生，而這種水平的學生其實在現實中可能根本是不存在的。
換句話說，我們的教學沒有照顧到「好」學生，也忽略掉了那些「差」學生，甚至連我們認為的中等水平的學生，也是不存在的，因為他們是平均後虛構出來的群體。
所以，我們的教學根本沒有針對學生做出個性化的設計，這是教育普及大眾化不得不做出的取捨。
傳統的教學是沒有反饋或反饋較少（沒有時間或實在照顧不到，分身乏術），沒有個性化，從而更談不上有概率預測的一種教學。
而大數據下的新的課堂教學互動方式，卻可以改變這種狀況。
1．參考案例
維克托·邁爾-舍恩伯格及肯尼斯·庫克耶編寫的《與大數據同行——學習和教育的未來》一書，舉了可汗學院的例子。
2004年，可汗是一個剛從哈佛商學院畢業一年的基金分析師，給自己的表妹輔導數學。
由於他們生活在不同的城市，因此，他在互聯網上為她進行輔導，從此永遠地改變了教育的世界。
他編寫了若干程序來協助教學，這些程序能生成數學習題，並顯示孩子們提交的答案是否正確。
同時，也收集數據，程序可以追蹤每個學生的答對和答錯的習題數量，以及他們每天用於作業的時間等等。
後來在此基礎上創建的可汗學院，之所以可以聞名於世，就是因為它收集有關學生行為的數據，從中獲取有用的信息來改變教學內容的設計，為每個學生定製個性化的學習方案。
可以說數據就是可汗學院運作的核心所在，大數據的支撐，互聯網技術的飛速發展，使得相隔千里的師生之間形成了有效的課堂教學互動。
它改變了我們對面對面才能達成互動的傳統認識。
此外，還有一個關於斯坦福大學吳恩達與他的機器學習課程的例子。
吳教授將課程放到了網上，他追蹤學生與視頻互動的行為。
在什麼地方按了暫停鍵，什麼地位按了重復鍵，在什麼地方放棄了繼續聽課，他的目的不是督促學生學習，而是反思學生卡在了什麼問題上，哪些教學內容難以理解，從而對課程進行調整。
例如，他發現學生本來都是正常的按順序進行網上學習，但是很多學生在學習第7課時，都會去回看第3課的一個關於數學知識的復習課。
於是他發現，原來是因為第7課解決某個問題時，需要用到第3課復習到的一個數學公式，而很多學生並沒有記住，因此他就對第7課時的教學視頻做了改變，會自動彈出一個彈窗幫助學生來復習數學公式。
還有一次，他發現學生在學習第75課到第80課時，正常的學習秩序被打亂了，學生以各種各樣的順序反復觀看這幾節課。
他通過反復分析，發現學生的行為是在反復理解概念，於是他將這部分的教學內容製作的更加精細，更有助於幫助學生理解概念。
【 評價】
這是一個典型的大數據分析下，課堂教學互動變革實現了教學反饋的例子。
覺得我們傳統的教學，只是通過每天判一判學生的作業，看一看他們的考試成績，是無法得到這些動態的數據的，更無法得到改變我們教學內容與方式的有價值的信息。
於是我們的教學可能幾年甚至幾十年都在重復相同的內容和動作。因為我們不知道學生究竟是如何進行學習的。
2．參考案例
還有一個例子是關於「半島大學」的暑期班項目，他們使用可汗學院的數學課程教授來自舊金山灣區貧困社區的中學生。
在課程一開始，一個七年級的女生的成績在班裡一直墊底，在整個暑期的大部分時間中，她一直是學得最慢的一個學生，但是在課程結束後，她的成績是班上的第二名。
可汗對此感到好奇，於是調取了她完整的學習記錄，查看她每一道習題和解題的時間，系統創建的圖表對她學習進行的描繪，發現他很長時間都徘徊在班級的底部，直到在某個事件點上突然直線上升，超過了幾乎所有的學生。
這充分說明，當學生以自己最適合的步調和順序進行學習時，即使一個被看似沒有能力的「差生」也是可以變為優等生的。
【 評價】
這是一個典型的大數據分析下，課堂教學互動變革實現了個性化教學的例子。
如果這個女孩放在我們傳統的基於小數據的教學課堂上，幾次考試的成績都不理想，可能她就會被我們歸類為「差生」，於是各種補習加各種輔導，完全打擊了她的自信心，成績的陰影甚至會影響到她的一生。
而可汗學院的課程，利用數據監控了她的所有的學習過程，時間是一個連續的變數，針對她的特點設計了適合她的習題，循序漸進，激發出了她最大的能量。
她完全根據這種個性化的定製，按照自己的學習節奏進行學習，不用去關注到其他人的學習進度與成績。細思極恐，我在想我們的教育究竟扼殺掉了多少這樣的人才？
我們真的應該好好認清大數據帶給我們的課堂教學互動的變革，這種變革很多時候甚至不是技術上的，而是理念上的。
在反饋與個性化的基礎上，大數據的更大的優勢就體現在了概率預測這方面了。
例如我們可以對學生個體為提高其學業成績需要實施的行為作出預測。比如選擇最有效的教材、教學風格、反饋機制等等。
其實，在小數據時代，我們跟學生家長所說的某些建議，比如您的孩子應該加強數學這方面的學習，您的孩子適合去學文科等等這些建議，其實也不是肯定的事實，也只是概率性的干預。
因為可能根據老師所謂的經驗，這個學生選擇學習文科，將來考上一本的可能性更高。而大數據與過去最大的區別是，我們是通過對事物加以測量和量化，以更高的精確度說話。它的預測准確率更高。
比如，大學的選課方面，可以根據你以往的學習基礎以及學習行為，預測出你選哪門課的通過率會更高，你未來的職業規劃怎樣進行會更加順利等等。
大數據所實現的這種概率預測，似乎與課堂教學互動方式的變革沒有直接的關系。
但是仔細分析不難發現，這種預測其實是師生間互動的一種延續，我們對學生的影響不只局限於課堂上，而是延續到了未來選擇的層面上，使得互動交流更上了一個台階。
1．利用數據反饋信息調整課堂教學策略
以高考備考為例：
上圖是追蹤某高中四年所有學生高考數學各知識點得分率的情況，我們可以看出對其中一部分知識點的得分率維持在高位。
這就說明學校一貫的培養策略與日常教學方法是正確的，只需要保持即可，無論教師還是學生不需要過於焦慮，因為大數據反饋的結果對未來教學效果有一定的預測功能。
2．關注學生的個性化發展
大數據不僅對規模龐大的數據進行全樣本分析，得到一般規律，更重要的是很能體現出個性，它可以記錄下每一個學生的變化，方便教師針對每一個學生調整課堂教學方式。
上圖是大數據分析系統給出的某一個學生在一次考試中的情況，從圖中可以看出，數學與物理是這個學生的優勢學科，英語是這個學生最薄弱的學科，那麼在進行改進策略制定時，要多聽取英語老師的建議。
大數據可以幫助教師的課堂教學行為不像傳統課堂那樣，針對的是所謂的「平均水平」的學生授課，而是能照顧到每一名學生。
例如，利用信息技術監控學生的課堂測試與課堂練習情況，隨時調取任意學生的過程進行點評，統計每一名學生過程中出現的問題，這樣教師對課堂進程的判斷不是根據經驗，而是根據實際情況隨時調整。
總之，課堂教學互動方式的變革，不應該只是技術層面上的變革，媒體技術，網路平台的建設已經非常的成熟了，我們需要的變革是組織變革，是思想的變革。
現在流行的微課、慕課（MOOCs）其實就是大數據滲透到教學互動領域冰山的一角，形式並不重要，重要的是隱藏在這些形式下的數據所反映出來的學生行為，以及反饋給教師的教學信息，從而引起他們的思考和改變，形成雙向的迴路，實現真正的「互動」，這才是大數據真正的價值。
大數據下的教師要成為「數據脫盲者」，我們需要通過讀取數據來追蹤學生的進步，通過概率預測解釋什麼是對學生最有效的學習。
我想這應該意味著我們需要建立一套完善的系統，在這個系統中，有數據處理的專家，有解讀數據分析數據的分析師，有利用數據改善教學的教師。
只有在這個良性循環的系統中，才能真正實現課堂教學互動，呈現個性化的教學，讓教育針對每一個孩子。
希望我們的教育和教學可以因為大數據而發生真正的變革。
Ⅱ 大數據下如何進行體育教學評價
新世抄紀隨著科技的進步與時代的發襲展，現代教育技術信息化的發展趨勢不但已經影響到我們的生產生活方式，也改變了我們的教育觀念。本文在教育大數據的角度下分析推動體育教學評價的實現，規范的體育教學評價是提高教學效率的手段之一，傳統的教學評價已經存在標准形式滯後性與評價體系不健全性，而大數據時代的巨大資源為教育教學評價，教師的選取和甄別手段提供了多樣化的選擇，更為體育教學的評價體系發揮更大的數據優勢，優化後的評價體系實現了主體評價的多元化，不但為教師的教學提供更大的保障，也使得體育教學評價方式更全面，促進了教師教學的積極性和評價體系的完善性。
Ⅲ 大數據時代讀後感怎麼寫
讀後感也可以叫做讀書筆記，是一種常用的應用文體，也是應用寫作研究的文體之一。簡單說就是看完書後的感觸。下面是大數據時代讀後感怎麼寫，請參考！
對於暢銷書刊、熱點話題、時尚科技，始終不太感興趣。書刊，喜歡有一定年份的；話題，鍾情於務虛的觀點；新奇的產品於我無緣，習慣使用成熟的科技產品。既不清高，也非冷漠，就是要與現實保持一定的距離，給自己留一點思考的空間。這一習慣最近破了例。由於工作的原因，耳濡目染，「大數據」這個新興概念開始頻繁步入我的視野。按捺不住內心的好奇，網購《大數據時代》，手不釋卷，三天讀完，頗有收獲。此書有如下特點。
首先，作者站在理論的制高點上，條理清楚地闡述了大數據對人類的工作、生活、思維帶來的革新，大數據時代的三種典型的商業模式，以及大數據時代對於個人隱私保護、公共安全提出的挑戰。其次，文中的事例貼近現實生活，貼近時代，令讀者既印象深刻，又感同身受。此外，作者沒有使用大量的專業術語，沒有假裝一副專業的面孔。縱觀全書，遣詞造句，均通俗易懂。
作者認為大數據時代具有三個顯著特點。一、人們研究與分析某個現象時，將使用全部數據而非抽樣數據；二、在大數據時代，不能一味地追求數據的精確性，而要適應數據的多樣性、豐富性、甚至要接受錯誤的數據。三、了解數據之間的相關性，勝於對因果關系的探索。「是什麼」比「為什麼」重要。
作者指出，隨著技術的發展，數據的存儲與處理成本顯著降低，人們現在有能力從支離破碎的、看似毫不相乾的數據礦渣中抽煉出真知爍見。在大數據時代，三類公司將成為時代的寵兒。一是擁有大數據的公司與組織。如政府、銀行、電信公司、全球性互聯網公司(阿里巴巴、淘寶網)。二是擁有數據分析與處理技術的專業公司，如亞馬遜、谷歌。三是擁有創新思維的公司，他們可能既不掌握大數據，也沒有專業技術，但卻擅長使用大數據，從大數據中找到自己的理想天地。
面對即將來臨的大數據時代，個人將如何應對自如？這是個嚴肅的問題。
「除了上帝，任何人都必須用數據來說話。」——這是《大數據》中出現的讓人印象深刻的一句話，也是全書力圖傳遞的信息。在數字信息時代，數據和空氣一樣遍布生活，對於有些人來說，數據無意義，而對於有些人來說，數據，即真相。
美國是《大數據》的主角，全書通過講述美國半個多世紀信息開放、技術創新的歷史，以別開生面的經典案例——建設「前所未有的開放政府」的雄心、公共財政透明的曲折、《數據質量法》背後的隱情、全民醫改法案的波瀾、統一身份證的百年糾結、街頭警察的創新傳奇、美國礦難的悲情歷史、商務智能的前世今生、數據開放運動的全球興起，以及雲計算、Facebook等社交媒體、Web3·0與下一代互聯網的未來圖景等等，為讀者一一細解數據創新給公民、政府、社會帶來的種種挑戰和變革。
透過全書，一個立體的美國及美國人民的思想呈現在我們面前——美國人民執著於個人隱私的保護，卻又不遺餘力地推動著政府信息的透明與公開。
讀完此書，對生活中的數據及數據處理突然有了很大的興趣。如果有一天，處處以數據說話，那麼，政治、制度、生活將更加清明，事故、腐敗將降到最低點。
作為信息技術教師，是有必要閱讀此書的！有慧根的教師將能從書中挖掘出信息技術特有的文化以及能用於教學的鮮活案例。
每天能用來閱讀的時間很少，總是要等到夜深疲倦時才有空打開書本，總是在眼睛極不舒服的情況下堅持閱讀，《大數據》就這樣在堅持中溶入我的思想……
讀完《大數據》，我才意識到這並不是一本枯燥無味的書籍。作者運用案例和講故事的方式，把美國數據開放、收集、使用背後的立法故事、公民故事、技術故事、商業故事娓娓道來，引人入勝，令我大開眼界。
我在想，大數據概念對於教育來說會產生什麼樣的實用價值呢？一直以來，中國教育在研究教育的數字化，比如數字化校園，這個思路就是把我們教育的內容進行數字化，其結果指向的就是電子教材的研發或者是教學過程的數字化。美其名曰，這是教育技術的重要內涵。在教學過程中，學生的行為表現都可以被數據化，而這項研究不是任何一個專業可以深入下去的，它的專業性太強，所以我才會想到，所謂教育技術與其研究教育的數字化，不如研究教育的數據化來得實在，來的有意義。長期以來，我們並不了解教育對一個人的影響具體會如何表現，我們有的只是一個輪廓，我們也並不確定一個教師的行為對學生具體產生了哪些影響。所以，人們對教育一直有一個深深的質疑，它是不是科學的？大數據概念至少提出了關注「是什麼」比「為什麼」要有實際意義得多。而我們的教育恰好需要把注意力從「為什麼」轉移到「是什麼」上面來，只有如此，才能把教育從為什麼發展成「可能成為什麼」上來，這會是一次思想上的.革命。而對於現在地位岌岌可危的教育技術來說，把研究的重點從數字化轉移到數據化上面，這才是它的出路。
如何將數據融入教學，教育者首先通過標准化全科教學處方，實現了教師授課模板和教學內容的標准化，保證每個教學過程和內容是可控的，然後結合每天的教學內容，處理好面對的數據，處理好數據，自然也就處理好了課堂的反饋，最終形成了既注重教學體驗又以教學結果為導向的教學體系。
與此同時，不僅要注重課上的學生資源，在課後還要對這些資源進行跟蹤處理。這與過去的教育教學顯然是不同的，面對大數據時代的到來，教學有所改變是必然的。所以，無論環境怎麼變換，數據如何復雜，我們都不能不去改變自己的教學去迎合將來的這個大數據時代。
3月11日下午兩節課後，我校全體教師和受邀而來的金南學區各友好學校的領導及教師匯聚於多媒體教室，共同分享、交流《大數據》讀後感。
老師們從：何謂大數據；立足國情對大數據進行探討；大數據在教育教學中的主要應用等幾個方面暢談了自己的感悟。
張萌老師說：大數據體量龐大、結構復雜、是產生巨大價值的數據集合。大數據這種方法在中國的國情下需要以更加科學、合適的方式進行實踐，不可生搬硬套。
董譯雯老師說：在你我感嘆《大數據》里深植於美國民眾血液中的自由、民主、嚴謹的價值觀的同時，可否想過中國教育體制下的孩子們身上還殘留多少獨立與自我意識？作為典型的八零後，我們這一代人身上最缺失的便是獨立思考能力。但願，我的學生哪怕是因為我所做的一點點努力而開始思考「我」這個字的含義，足矣！
張紅傑老師說：很感謝校長給我們推薦了《大數據》這本書。在教學工作中，應該有大數據意識，創新意識。學習一些專業的教學統計法、數據分析法，從中發現一些教育現象，並採取相應的策略。讓我們的教育教學工作少一些隨意和盲目，多一份嚴謹與科學。
白媛媛老師通過文中的三個事例，結合教學實際，談了自己教學中對數據使用的價值；結合自己的工作，談了如何實現工作的最高境界。
交流活動尾聲，身為閱讀《大數據》的倡議者、發起者、以及忠實的讀者韓校長幽默風趣的同大家分享了他讀後的感悟：我們心中要裝著學校，因為我們個人的命運依賴群體的命運；工作要追求精細化，不能做胡適書中的「差不多」先生；尊重數據，擁有數據意識，建立數據團隊！
此次活動從寒假期間倡導讀《大數據》一書，到開學伊始的分組沙龍，再到今日的閱讀共享，現已圓滿告一段落。相信此次活動定會增強我校全體教師的數據意識，掌握大數據，運用大智慧助推我校的教育教學上一個新的台階！
Ⅳ 大數據對教學的影響
大數據對教學的影響
隨著時代的發展和科技的進步，「大數據」時代悄然來臨。隨著硬體的高速革新化與軟體的高速智能化，大數據時代也對高校教育領域產生了廣泛而深刻的影響。大數據就其性質來說，不是產品，也不是一種技術，而是一個抽象的概念，有人將「大數據」形象地比喻成21世紀人類探索的新邊疆，是以高度發達的信息網路技術為支撐，所呈現出的巨大數據信息，當然包括伴生的相關處理技術。大數據是近年來繼雲計算、物聯網後的新技術熱點。
大數據具有4V特性，包括海量的數據規模（Volune）、快速的數據流轉和動態的數據體系（Velocity）、多樣的數據類型（Variety）和巨大的數據價值（Value）。而就數據的實用價值，IBM認為還應具有第五個V特徵，就是真實性（Veracity），在日常工作和學習中，數據信息真實性的好處不言而喻，對教育領域來說，更是最基本的要求與保障。要利用大數據時代的巨大資源為教育服務，教師的選取和甄別手段更顯得尤為重要，從這個層面上來說，數據的真實性在一定方面上制約著教師教的內容和學生學的內容。
大數據時代給傳統的教育提出了挑戰，由於自身特點，它給教育提出了教育對象的個性化發展、教育方式的變革、教育觀念的開放化、管理的科學化等要求，更有利於素質教育的開展。大數據時代的數據具有信息量大、形式多樣、實時性強和價值多元等特性，因此教育模式和教育理念只有關注人的多樣化發展才能培養出高素質人才。然而，與此相矛盾的是，傳統的教學方式強調教師的主體地位，為了便於管理和保證教學效果，教師最有效也最輕松的方式就是以標准化來要求每一位同學，表現於統一的教材、統一的作業、統一的考核和對學生單一的評價方式上，這不僅不利於發揮學生的主動性，長此以往，更限制了學生的思維方式與視域，無法滿足學生個性化發展和大數據時代對高素質人才的需求。
要想利用信息時代的數據更好地應用於教育，必須變革教學方式，對教師提出新的要求，教師不僅要樹立終身學習的理念，還要更好地掌握學科前沿的動態信息，更好地利用數據的開放性、共享性等特點，充實學習內容，提升教學水平。以「慕課」和「小微課」平台的問世為廣大學生所熟悉和利用，豐富和發展了在線教學模式，這更需要教師不斷調整，告別傳統的授業者的角色，以學生為主體，以技術為手段和平台，成為知識學習的組織者、引導者和評價者。
除了促進個性化發展、豐富學習內容和提高學習效率，大數據技術的應用更有利於教師掌握學生的身心發展規律。與傳統的教師通過面談、電話交流、家訪及其他同學側面反映和憑借工作經驗判斷學生心理特徵等方式，應用大數據技術，分析和測量學生的心理特點，通過對以前遇到的實際問題的解決方式進行歸納和總結，這種體察方式不僅更理性，還可進一步對未來的心理狀況進行有效預測，能促進教師更好地了解學生，還能有針對性地促進學習效果，提高學習能力。
大數據背景下，不僅革新教育理念，對高等學校的管理也提供了新思路。高等學校的信息化進程中會產生大量的數據，包括教師和學生信息、學籍和成績信息、注冊與選課信息等，利用大數據技術管理這些信息，對幫助學校資源管理和教學方法等方面將會產生極大的便利。目前，高等學校的信息化系統正不斷發展完善。除數據管理、校園網路和遠程教育系統外，還發展了圖書館信息管理系統、數字化校園等，如何對這些系統產生的大量信息進行系統分析，在信息化背景下建設優質高校就顯得尤為重要。其中，教學管理、學習行為、教學評估等，均受到大數據的影響。
在教育領域如何利用大數據及其相關技術促進教育發展，是一個漫長的過程，在此過程中機遇與挑戰並存，作為教育人士，我們應抓住機遇，迎接挑戰，緊緊握住時代的脈搏，更好地服務於教育。
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Ⅳ 大數據引領下的課堂教學改革
1月5日，青島市信息技術與課堂深度融和教學研討會在城陽實驗中學舉行。
城陽實驗中學陳霄明老師上了一節《一元一次方程》的試卷講評課。依靠信息技術，本節課的授課更具有，針對性，效率高，效果好。
一.進行典型例題講解，有針對性練習，且馬上有反饋
二.重點、難點題學習，隨時錄制微課，分享給學生，方便學生自學
三.精彩之處是個性化作業的布置和學習。
首都師范大學劉邦奇教授點評：
1.試卷講評課如何創設情境：從一張滿分試卷開始
2.精準教學，體現智慧課堂的特點：如去分母的陷井。
3.實行個性化教學
需改進的地方：總體上看老師精心准備，但體現老師為主導的痕跡過重，課堂上生成的東西少，缺乏彈性意識
劉教授做了關於智慧課堂——智能化時代的變革的報告。
Ⅵ 如何利用大數據工具，輔助教師教學
無論你是在千禧年出生，還是在嬰兒潮時期降臨這個世界，今日的課堂與我們兒時的課堂相比，已經非常不同。
今日的小孩一上學就有平板電腦或者筆記本電腦，很多小孩拿到電腦時甚至還不能識字。一些國家為了讓學生適應基於電腦的標准化測試，要求二年級的學生必須具備每分鍾輸入60個單詞的能力。現在的小孩上學前就已經有姓名、住址、出生日期、醫學和行為記錄等數字記錄。
在課堂上應用技術和大數據的設想已經成為現實，並且正以非常快的速度在發展，快到我們都無法預測未來幾年內孩子們接受的規范教育將會變成怎樣。這是我們的生活已經離不開大數據的又一證據。但當這個事情發生在我們孩子的教育上時，到底是好事還是壞事呢？
形成反饋閉環和大數據在教育中的益處
就教育而言，最重要的地方一直都是形成反饋閉環。教師提出一個問題，然後學生嘗試去解決問題。從學生嘗試解決問題的行為中，教師可以發現學生理解了哪些內容，以及哪些內容是不理解的,然後再基於此對教學行為作出相應的調整。同樣的，學生在嘗試解決問題的過程中，也能加深對問題的理解。
這個閉環在一對一或者是師生人數比率較低的情況下，非常有效，但是當學生數量過多，同時不同學生之間的水平存在差異之時，要想創建這種有效的閉環就變得異常困難。這時大數據和技術就可以發揮作用了。
任何一名教師都可以帶著學生學一門課程，但是要做到對每個學生具體的問題進行精準定位，就沒有那麼容易了，尤其是在班級學生數量較大的情況下。一家名為Knewton的大數據公司開發了一個數字平台，該平台分析了幾百萬學生（從幼兒園到大學）的學習過程，並基於這一分析來設計更加合理的測試題目和更加個性化課程目標。最近，該公司與Houghton Mifflin Harcourt建立了合作關系，開發出了K-12階段的個性化數學課程，同時還與法國創業公司Gutenberg Technology一道，開發了智能數字教科書。
簡單來說，這些課程和教科書能夠適應每個學生的差異。該程序可以根據學生的表現，判斷當前的題目的難度是否過大，是否太容易，還是剛剛好？然後，基於判斷實時的改變題目的難度。學生可以按照自己的節奏來控制學習進度，而不會受到周圍其他學生的行為的影響。然後，系統會給教師一個反饋，告知哪個學生在哪個方面有困難，同時給出全班學生的表現的整體分析數據。
那麼，這種教學方法有什麼缺點嗎？
大數據教育的阻礙
與其它所有使用大數據的應用一樣，在教育中使用大數據也有人表示出不理解和擔憂。人們最常擔心的問題就是數據泄露，而且這種事情已經發生過了。2009年的時候，美國田納西州的一個學區由於疏忽，將18000名K-12階段學生的姓名、住址、出生日期和完整的社保號碼暴露在了一個不安全的伺服器上，而且整個過程持續了數月。
人們的另一個擔憂是，這些數據會像以前學校曾經使用的神秘的「永久性檔案」一樣，一直伴隨學生的整個教育生涯。畢竟，一個學生在小學時被標記為「搗蛋鬼」，並不代表他上了中學之後還是「搗蛋鬼」，反而可能會變成另外一個完全不一樣的人。但是，由於他的數字檔案里依然標記其為「搗蛋鬼」，學校當局和老師可能會基於這個過去的評價來對待已經改變的學生，這顯然不合適。
另外一些團體還擔心，這些學生的數據將被用於商業營銷。理論上講，學校和大數據軟體開發商確實可以在特定的領域，向學生精準投放個性化廣告。或許，學生寫了一篇關於棒球的論文，然後就會收到關於當地棒球比賽的門票廣告。
教師角色的轉變
所有涉及數據的領域，從財經到零售業都會遇到這些擔憂和阻礙，但是在教育領域使用大數據還有另外一個問題——教師角色的轉變。隨著越來越多的技術和數據應用投入的教學中，教師的角色也應該隨之發生轉變，即由教學角色向數據驅動的管理角色轉變。然而，這是一個非常困難的過程。
優秀的教師選擇成為教師，主要是因為他們熱衷於教育學生。他們喜歡看到學生理解了一個問題之後，兩眼放光的樣子。他們也喜歡學生沉浸在一個知識點的時候，釋放出的熱情。不幸的是，這些優秀的教師對於讓演算法接管這一切感到不樂意，他們也不願意做一些數據輸入和管理工作，雖然這一切或許最終都能幫助學生走向卓越。
因此，大數據和技術或許並不是解決教育問題的靈丹妙葯。我相信，我們應該開發出一些應用來輔助優秀的教師進行教學，而不是用大數據和數據分析替代他們。最終，理解和應用數據及其分析過程，將像在其他行業一樣，讓學生和教師都從中獲得益處。
不知道各位如何看待這個問題，我們應該用數據記錄和分析學生在課堂上的一切表現嗎？還是我們應該保持傳統教學方式，讓大數據靠邊站？
Ⅶ 利用教育大數據，建立學生個性化分析指導
這是互聯網＋時代，這是大數據時代。但是 「不得不承認，對於學生，我們了解的太少！」 （卡耐基）
比較2500年前孔子時代的教育，和現今國內大部分中小學的教育模式，基本都是以教師主講，學生聽課，先進一些加上互助探究。課堂關注學生整體發展，對學生個體研究則少之又少。因材施教，有教無類，喊了2500年的教育口號，至今仍難實現。
大數據支持的教育，是智慧教育，是結合教育經驗和大數據支持的全新教育教學改革。教育大數據具備以下特徵：周期性強，復雜度高，價值高。中小學階段，教育大數據應用主要體現在反饋，個性化和概率預測三個層面。教育大數據可以全面反饋個體學習者的學習狀況，提供全方位的數據展示。從而根據每一位學生的實際，制定個性化的干預和指導，促進學生的自主成長和個性發展。提升對教育規律的認識深度、教育政策的制定方式，完善整個教育系統的結構，預測教育結果。通過大數據支持，現代教育將逐步成為一門實證科學，有據可依，有章可循的教育科學。
利用教育局建立的教學發展性評價系統，可以更加直觀地發現學生的真實，真實學習狀況，生活狀況，甚至思想狀況。
1，建立數據驅動的新型學習流程
傳統課堂上，教師設計教學，引領、指導學生的學習活動，學生選擇參與學習活動。
數據驅動的新型學習模式，教師依據大數據設計教學活動，進行教學測評，挖掘學生學習數據，確立新的教學目標，調整教學策略，重新設計教學活動。學生依據自身學習狀況，確立學習角色，參與學習活動，在活動中調整學習策略，確立新的學習目標，投入到新的學習中。利用互聯網＋的技術支持，記錄，分析，反饋，促進教、學進步。
2，建立學生個人知識圖譜
傳統課堂上，教師的教學內容統一，教師講授什麼，學生學習什麼。對於學生個體而言沒有選擇性，有些同學基礎薄弱，對於先行知識還沒有掌握，學習新知困難重重，課堂一知半解。有些同學已經完全掌握相關知識，課堂上不得不亦步亦趨，浪費時間。教師對於每個學生的知識體系了解不足，教學針對性不足，教學效率低下。
大數據驅動下的智慧教學，提供給每一位學生相應科目，相應學習單元的知識圖譜，通過學習、檢測、反饋、應用等活動，記錄每個知識點的學習情況。教師依據學生個體知識圖譜，安排教學活動，布置個性化學習活動。課堂的教學，從圍繞時間展開，轉為圍繞學習進度展開，促進學生個體的進步發展。
3，針對學生採取個性化分析指導。
大數據改善了學生學習的三個層次：反饋，個性化和概率預測。通過對教育大數據，建立學生成長模型，包括品德發展、學業發展、身心健康、興趣特長四個維度，使學生發展顯示可視化、數據化，探索各種變數之間的關系，形成診斷性的預測。
通過大數據的分析，建立學生個性化的學業診斷。依據大數據，觀察學生的出勤、課堂表現、平時作業以及考試等過程性評價的數據，就可以分析出學業成績和學習行為各要素的相關性，進而針對學生個體形成診斷意見，提出個性化分析指導。
2014級有一學生，中考入學成績居年段20名，英語成績處於中上層次。在高一上學期期中考試和期末考試中，英語學習成績一路下滑，接近及格邊緣。班主任、科任教師發現情況，及時到教研室查閱該生的各項成長數據，發現學習作息時間正常，在單詞背誦、閱讀理解、以及英語學習總時間上與其他優等生一致，唯有課時練習完成不及時不主動。
與學生座談，分析英語成績下滑原因：在英語學習時間無差別的基礎上，由於時間分配存在差異，在同步練習上花時間偏少，導致成績與優等生差距拉大。引導學生改正學習習慣，課後及時復習，完成課時練習。
數據顯示，干預後，該生的英語成績穩步上升，達到高點。
學生的成長具有特異性，利用大數據觀察、記錄、分析學生的成長歷程，預測學生發展潛力，引導學生職業規劃，促進學生個性化發展和健康成長。
Ⅷ 如何運用大數據 完善培訓反饋機制
利用課程評估表，分階段進行問卷式培訓評估。
1、培訓後的課程評估表可以作為一個參考，但不必特別重視。通常來說，大多數學員都很感性，只要講師在課程的開始與結束的時候以新穎趣味的游戲活動取悅於學員，或以艱深的知識令學員折服，學員在培訓結束後填寫課程評估表時一般都不會去仔細思考自己究竟從課程當中學到了些什麼，往往會以對培訓表面印象進行評估。面對這樣的評估結果，我們顯然很難真正知道通過培訓，學員的知識、技能與態度與培訓前相比有哪些改進與提高。另外，課程評估表的設計也會對評估結果造成較大影響，學員一般不會願意花太多時間去填寫評價標准過於復雜的評估表，往往敷衍了事。但如果評價標准過於簡單，我們又無法得到想要的結果。因此培訓後的課程評估表可以作為一個參考，但不必特別重視。2、分階段進行問卷式培訓評估。
任何一種培訓都必須接受效果評估，否則培訓將流於形式，起不到任何作用。所以為了避免培訓的盲目性，建立一套科學有效的培訓效果評估系統勢在必行。