1. 大數據時代校本教研轉型策略及路徑
大數據時代校本教研轉型策略及路徑
基於雲、物聯網、資料庫技術以及人工智慧和虛擬現實在教育中的廣泛滲透，大數據時代正催生著一場場新的教育變革。現有的教研機制如何適應大數據主導的未來?基於大數據的運用如何創新校本教研思路和策略?如何依託大數據平台探尋到最佳的校本教研轉型路徑?這正是本文試圖回答的問題。
一、大數據缺乏的傳統教研局限性
我們生活在一個被幾何級爆炸的數據包圍的時代，我們的一切行為都在產生海量的數據，這些數據被稱作「大數據」。[1]2大數據之「大」，並不僅在於「容量之大」，更大的意義在於可以藉助雲技術等手段，通過海量數據的篩選、整合和分析，解決新的問題，創造新的價值。大數據時代，傳統校本教研形態已經滯後於時代的發展。
第一，以行政命令型為主的教研管理已不能適應教研發展的新趨勢。傳統的校本教研活動因其行政主導過多、任務驅動過強、互動生成較少、過程數據欠缺等，其教研形態存在著單一性、封閉性、滯後性與靜態化的特點。教研活動更多執行的是「規定性動作」，大多數學校都是循著「期初學校安排教研計劃—教研組按計劃布置落實—分階段組織教學展示或研討—期末各部門進行教研總結」這樣的模式進行。[2]在這樣「齊步走」的統一步調中，教研的目光很難細致地聚焦到課堂真實疑難問題的研究上，研討活動更少觸及普遍學科規律探尋的應有深度。校本教研缺乏實實在在的研究歷程，案例追蹤缺少過程性資料的佐證。沒有過程，缺乏實踐數據的支撐，教研的有效性大打折扣，教研視野也很難有效拓寬。這種形態的教研活動，聚合性、開放性、創新性與動態性都明顯不足，形式化、低效化特徵突出。
第二，以經驗幫帶型為主的教研方式已不能適應教研發展的新態勢。現如今，絕大部分學校對於大數據的認識和研究尚處於起步階段，對於大數據在教育領域的探索和實踐才剛剛開始。對於如何真正地將大數據應用於教研，反饋於教育，普遍缺乏深度的認識和操作的策略。究其原因，一方面是因為傳統教研「自下而上的主題確認意識」缺乏，加上空間、時間以及技術設備的約束，教研內容無法直接喚起教師教研的內在需求，無法直接對其課堂產生輻射與效益，因此難以吸引教師深度參與。另一方面，面對新時期急劇變化的教研態勢，更多的學校沒有主動與時代對接，無法前瞻性地為教師提供思維自由碰撞的教研平台(比如活動前後討論平台的提供)，無法適時、足量地為其提供教育科研所需要的數據支持與技術便利，教師教研的多元合作與深度拓展缺乏足夠的凝聚與吸引。這樣的教研必然無法在大數據時代展現應有的價值與活力。
二、大數據時代校本教研的轉型策略
面對海量信息呼嘯而來的大數據時代，面對以「移動互聯和平板觸控技術」為核心的雲計算、雲存儲、雲教育、雲課堂、雲教研疊加出現的全新教育態勢，中小學校該如何應對這種前所未有的教育變革?有哪些好的教研策略與應用範式呢?
(一)核心視角轉型：由關注「教」轉向聚焦「學」
「師本」還是「生本」一度成為教研熱議的話題。以「誰」為本體現的是一種教學觀念的更新，更展現的是一種教學行動的選擇。傳統的教學教研當中，學生主體的評價往往是最單薄的——聽課者大多隻能根據經驗來假想學生的體驗，這種隔靴搔癢式的評價弊端，源於一個重要因素的缺席——沒有足夠的數據源可提供學情分析與實證考據。
大數據時代的到來，恰恰能夠對這種缺失作出有效轉化。藉助視頻傳輸、數據收集、點對點終端、雲存儲伺服器和個性化的數據分析軟體等，能夠從技術層面解決數據源缺乏的問題，對數據的全面處理和分析，可以讓學生個體化的感受得以精準的量化與顯現。學生在教學活動進程中的現實需求與即時心態，也可以經過技術的轉化和動態整合分析變得可讀、可視、可量化。這就為教研視角由關注「教」轉向關注「學」提供了強大的技術支持與解讀保障，為學情的研究與預判提供了更為鮮活的素材。我們甚至還可以利用流媒體視頻和數據分析等手段，幫助教師跟蹤學生的即時學習情況，從而根據他們的能力等級水平制訂相應的教學計劃並調整策略方案，更好地開展有針對性的個性化學習研究。
藉助大數據的運用，課堂有了一個全新的觀察視角，教學研討有了一個全新的視點，站在學生學情分析與預判的角度去改變教師的教學行為已經成為可能。當技術能夠幫助我們了解每個學生的需求之後，綿延了兩千多年的「因材施教」思想，是否離我們更近一些?
(二)常態方法轉型：由經驗重復轉向數據實證
傳統的校本教研往往是經驗式的。我們總是主觀地揣定某些教育因素對學生很重要，哪些變數對課堂有影響，然後，再依據自己的判定，通過一次次反復的實踐來驗證這些主觀經驗的可靠性。這種以經驗為主導的傳統教研往往存在著主觀化、臆測式、靈感型的缺陷，常常容易出現「問題不夠『草根』、目標比較寬泛、實證相對缺乏」等狀況。研究後與研究前相比，對問題的認識高度與解決程度並沒有質的提升。究其原因，是研究之前沒有深入的問題質疑和數據調查，研究中缺乏足夠的數據比對和邏輯分析，研究後少了細致的演繹分析及實踐認證。
大數據時代的來臨，為有效解決經驗重復型教研的痼疾找到了憑借和方向。依據實驗數據的收集、整理和分析所得，能有效確立教研主題，讓研究直指現實問題的解決；依託「雲教研、雲管理」平台，過去無法收集與分析的數據都被新的技術手段賦予了獲取的可能，為有效展開問題的探究與課題的論證提供了技術保障。這種依託數據實證的教研更加具有科學性、邏輯性和說服力。正如魏忠博士在《教育正悄悄發生一場革命》一書中所說：「教育將繼經濟學之後，不再是一個靠理念和經驗傳承的社會科學和道德良心的學科，大數據時代的教育，將變成一門實實在在的實證科學。」[1]3明確的目標監控、海量的數據支撐、清晰的過程性案例資料，強大的數據分析與論證，配以與之緊密融合的教與研創新平台，讓教研更加充滿創新與活力。
(三)實踐模式轉型：從零散問題研究轉向系列項目研究
「指令式」、任務驅動式教研在我國中小學普遍存在，其被動接受式的研究心態、直指結論的研究方式、以分散點狀活動替代系列研究實踐的研討模式，讓校本教研難以貼地而行，最終導致教研成果的可信度、可推廣度不高。新時期的教研必須從形式化、表層化、零散狀的教研形態中轉變出來，向主題化、系列化、課題化、項目化教研轉型，這也是由大數據時代的教育和研究特點所決定的。
大數據時代，由於教學平台、教研平台、管理平台已經有效對接，各個層面、各個系列的數據已經可以共享到大教育的「雲平台」，大數據技術將較嫻熟地運用於課堂和教研的方方面面。無論是自上而下的數據調用，還是自下而上的數據收集，都已經或者能夠成為中小學教育教研的常態。技術手段的創新與變革，為教育大數據的儲存、整合、分析創造了條件。「蘇醒的數據能夠說話」，尤其是當研究者開始自覺地、有意識地將數據採集、轉化和運用，當作一種大數據時代系列性、周期性、可比對性的常態研究去做，這種經過甄別、篩選的數據，將成為主題教研、項目研究的最強有力的實證，也必將給那些原本因為技術或條件限制無法便利地獲取研究數據而苦惱的教師們帶來教研思路的突變，並將最終實現校本教研的實踐模式由零散問題研究向系列項目研究轉型。
三、大數據時代校本教研的轉型路徑
(一)「雲課堂」研究：技術與數據更好地服務於「學」
新技術就在身邊，你用與不用，它都在那裡。蘇州工業園區星海小學讓「ipad進課堂」，以數字技術帶動教學教研，為我們提供了研究大數據運用的全新視角。2014年，該校開啟了以移動網路為平台、ipad為終端的實驗教學，通過新技術的應用，構建了以生為本的「雲課堂」，在很大程度上改變了傳統「教」與「學」的方式。雲課堂技術支撐的核心是「雲計算」。它是一種計算方式，通過大量網路連接的統一管理和調度，將大量信息和資源按需向用戶提供服務。這種全息服務的網路就叫作「雲」。「雲」就像一個專業的「信息提款機」，其強大的信息技術和極為豐富的立體數據資源，為學生的學、教師的教、團隊的研搭建了多維互動的「雲平台」。[3]
該校基於大數據時代教研方式轉變的研判，並在充分調查、論證和研發的基礎上，為師生數字化的學與研搭建了一整套自主的雲存儲伺服器，每個ipad上都安裝了用於雲存儲和分享的「網盤精靈」，學生和教師都能在其中建立一個單獨的存儲空間，每位教師製作的課件、收集的實驗數據等，都能在第一時間上傳到伺服器，全校師生都能在第一時間下載所需資源。各科老師還能藉助無線平台和應用軟體，協同開展數據上傳下載、數據存儲與分析的嘗試與研究，許多或大或小的教研探究活動都在強大的數據平台支持下進行，網路教研讓更多的教師提升了教研的動力。比如，英語學科將ipad接入課堂後，學生可以在家裡錄制自己朗讀和吟唱的視頻，上傳到「網盤精靈」，為教師即時了解學生學習狀態和學習成效，提供了第一手的研究和分析資料。鮮活的數據讓教學的跟蹤與預判成為常態。[4]
再比如，亞洲教育網自主研發的「三網智慧泛教育雲平台」，就是一種「三網融合、泛在學習」的公共智慧雲，它利用雲計算、物聯網和虛擬化等新技術來升級校園網、城域網，其創建的「教育雲+互動電視+電子書包」新模式開啟了教育信息化新紀元，為全方位、大范圍地實現多校、多地教育資源共享、教育成果分享、教學研的互動打下了基礎。[5]10-11
(二)「實證研究」：加強數據論證，探尋「普適」規律
近些年，依託於數據實證的教研探索已然展開，微格教研、片段教研、主題教研等應運而生。這些教研模式大多採用的是「實證研究」的方式。它們都是通過對研究對象大量的觀察、實驗和調查，獲取客觀數據，從個別到一般，歸納出事物的本質屬性和發展規律的一類研究方法。這些教研模式以問題研究為基礎，以教學案例為載體，以數據分析為根據，對教學教研工作進行了微格化、片段化、前置化和主題實踐性論證，依託數據探尋規律，教研成果更加清晰、顯性、有效。
近幾年，上海靜安區開始在7所幼兒園和9所小學試點實施「社會性與情緒能力養成」實踐項目研究。經過近百名教師長達四年多的摸索和改進，如今，靜安區小學階段的「社會性與情緒能力養成」課程正逐步走向成熟，其研究方法之一就是「實證研究」。他們以「社會性情緒」項目為主題，探索出依靠「數據終端」去記錄每一個學生、每一堂課、每一個環節表現的數據收集方法。例如，在一節擁有六個環節的課堂上，大部分時間內學生的節奏都是緊密跟隨教師，但是在某個環節，大多數學生停留的時間遠遠超過了教師。這就提醒我們，這個環節需要著重研究，需要調整，也許這個部分的內容非常吸引學生，也有可能這部分內容難度較高，他們需要更多的時間來閱讀與消化。這種藉助大數據進行教研探索的方法也適合於我們在課堂中更有效地去捕捉學生點滴行為的微觀研究。可以這樣說，大數據時代的到來，讓跟蹤每一個數據成為可能，從而讓研究「人性」成為可能。而對於教育研究者來說，我們將比任何時候都更接近發現真正的學生。
(三)「項目研究」：用證據支撐評價，用項目推進教研
2014年，蘇州市教育局設立了「義務教育質量綜合評價改革」等五大教改項目，從全市范圍遴選了50所特色鮮明的學校組建項目學校共同體，推進項目研究的實施。在研究過程中，各項目學校有效地藉助雲計算、物聯網和虛擬化等新技術來升級校園網，努力將雲技術與物聯網進行高度融合，對全方位、個性化的過程數據和研究資源的上傳、存儲、整合與分析進行了必要的硬體配置和軟體開發，然後在嚴格的過程管理中依託平台、依託案例、依託數據開展系列主題研究和項目實踐論證。目前，項目研究進展順利，也取得了可喜的成果。以蘇州工業園區星海小學為例，學校以「十佳」取代「三好」，推出了「十佳星海娃」多元評價體系，率先開啟了蘇州市「義務教育質量綜合評價改革」的實踐與研究。項目研究中，全面的資源和個性化的數據收集與分析是項目推進的基礎，研究的進程中共享研究資源、分享教育成果，使研究者與被研究者實現有效互動是研究成功的關鍵。為有效地整合資源，顯化數據，蘇州工業園區星海小學推出了「星海娃」自主申報、「四葉草」積點獎章、金點子徵集、小公民系列招募等個性化實踐案例，拓寬了評價體系，豐富了評價數據。與「星海娃」評價體系相配套，蘇州工業園區星海小學還創新出「四葉草」小公民實踐中心等多元評價支撐系統，並著手開發「星海師生成長檔案在線跟蹤平台」，該平台全面支持綠色評價體系，以開放共享的「雲」資源平台的無縫對接，消除學校、家庭及社會間的信息孤島，以電腦、手機、電視、平板等多終端實現了教師、學生、家長的輕松上傳與訪問，從而有力地促進了綠色評價研究資源的優化配置。[5]281-282蘇州工業園區星海小學項目建設試點的初步探索說明，數據實證讓教研更加准確，更為科學，「用證據支撐評價，用項目推進教研」成了校本教研的一條可行之路。
2. 大數據時代讀後感1000字(2)
大數據時代讀後感1000字（精選7篇）
舍恩伯格分三部分來討論大數據，即思維變革、商業變革和管理變革。在第一部分」大數據時代的思維變革「中，舍恩伯格旗幟鮮明的亮出他的三個觀點：一、更多：不是隨機樣本，而是全體數據；二、更雜：不是精確性，而是混雜性；三、更好：不是因果關系，而是相關關系。對於第一個觀點，我不敢苟同。一方面是對全體數據進行處理，在技術和設備上有相當高的難度。另一方面是不是都有此必要，對於簡單事實進行判斷的數據分析難道也要採集全體數據嗎?我曾與香港城市大學的祝建華教授討論過。祝教授是傳播學研究方法和數據分析的專家，他認為一定可以找到一種數理統計方法來進行分析，並不一定需要全部數據。聯繫到舍恩伯格第二個觀點中所說的相關關系，我理解他說的全體數據不是指數量而是指范圍，即大數據的隨機樣本不限於目標數據，還包括目標以外的所有數據。我認為大數據分析不能排除隨機抽樣，只是抽樣的方法和范圍要加以拓展。
我同意舍恩伯格的第二觀點，我認為這是對他第一個觀點很好的補充，這也是對精準傳播和精準營銷的一種反思。」大數據的簡單演算法比小數據的復雜演算法更有效。「更具有宏觀視野和東方哲學思維。對於舍恩伯格的第三個觀點，我也不能完全贊同。」不是因果關系，而是相關關系。「不需要知道」為什麼「，只需要知道」是什麼「。傳播即數據，數據即關系。在小數據時代人們只關心因果關系，對相關關系認識不足，大數據時代相關關系舉足輕重，如何強調都不為過，但不應該完全排斥它。大數據從何而來?為何而用?如果我們完全忽略因果關系，不知道大數據產生的前因後果，也就消解了大數據的人文價值。如今不少學者為了闡述和傳播其觀點往往語出驚人，對舊有觀念進行徹底的否定。
世間萬物的復雜性多樣化並非非此即彼那麼簡單，舍恩伯格也是這種二元對立的幼稚思維嗎?其實不然，讀者在閱讀時一定要看清楚他是在什麼語境下說的，不要因囫圇吞棗的淺讀而陷入斷章取義的誤讀。比如說舍恩伯格在提出」不是因果關系，而是相關關系。「這一論斷時，他在書中還說道：」在大多數情況下，一旦我們完成了對大數據的相關關系分析，而又不再滿足於僅僅知道『是什麼』時，我們就會繼續向更深層次研究的因果關系，找出背後的『為什麼』。「[i]由此可見，他說的全體數據和相關關系都在特定語境下的，是在數據挖掘中的選項。
大數據研究的一大驅動力就是商用，舍恩伯格在第二部分里討論了大數據時代的商業變革。舍恩伯格認為數據化就是一切皆可」量化「，大數據的定量分析有力地回答」是什麼「這一問題，但仍然無法完全回答」為什麼「。因此，我認為並不能排除定性分析和質化研究。數據創新可以創造價值，這是毫無疑問的。舍恩伯格在討論大數據的角色定位時仍把它置於數據應用的商業系統中，而沒有把它置於整個社會系統里，但他在第二部分大數據時代的管理變革中討論了這個問題。在風險社會中信息安全問題日趨凸顯，數據獨裁與隱私保護成為一對矛盾。如何擺脫大數據的困境?舍恩伯格在最後一節」掌控「中試圖回答，但基本上屬於老生常談。我想，或許凱文·凱利的《失控》可以幫助我們解答這個問題?至少可以提供更多的思考維度。正如舍恩伯格在結語中所道：」大數據並不是一個充斥著演算法和機器的冰冷世界，人類的作用依然無法被完全替代。大數據為我們提供的不是最終答案，只是參考答案，幫助是暫時的，而更好的方法和答案還在不久的未來。「謝謝舍恩伯格!讓大數據討論從自然科學回到人文社科。由此推斷，《大數據時代》不是最終答案，也不是標准答案，只是參考答案。
此外，在閱讀此書之前還必須具備一些數據科學的基本知識和基本概念，比如說什麼叫數據?什麼叫大數據?數據分析與數據挖掘的區別，數字化與數據化有什麼不同?讀前做些功課讀起來就比較好懂了。
我們不再熱衷於尋找因果關系，而應該尋找事物之間的相關關系。這個命題是我讀這本書最大的感觸。個人認為也是這本書最核心的思想。從頭說起吧，首先，書提出一個顛覆我以前認知的命題--」並非原子而是信息才是一切的本源「，將世界看做信息，看做可以理解的數據的海洋，為我們提供了一個從未有過的審視下是的視角。它是一種可以滲透到所有生活領域的世界觀。這個命題是在書的最後一部分中的某一段中描寫的。我之所以把它放在最前面來講，因為我覺得，這是談數據化世界的前提，自然也是談論大數據的前提啦。書的中間部分有一節講到數據化和數字化的區別。經過我自己腦子的整理，把數據化世界這個命題列為大數據思維的第二步。寫到這里，我不由得反省下，我是不是有領悟到書的精髓所在(我認為的精髓)，就是第一句話。因為回顧我整個思路，還是按照舊模式的因果關系思考模式思考問題。書中另一個吸引我的地方就是，有很多觀點的論述，會從哲學的高度論述。雖然，自己肚子沒多少墨水，但是讀這些描述的時候，就會發現自己會更好的理解作者提出的命題。比如書中有一段文字
當我們說人類是通過因果關系了解世界時，我們指的是我們再理解和解釋世界各種現象時使用的兩種基本方法：一種是通過快速、虛幻的因果關系，還有一種就是通過緩慢、有條不紊的因果關系。大數據會改變這兩種基本方法在我們認識世界時所扮演的角色。
在附上一些事例的時候，用作者提供的」本質「去看待時，很容易理解，確實是這么回事。好了，那麼大數據到底改變了我們什麼呢，作者給出3點，
大數據的精髓在於我們分析信息時的三個轉變，這些轉變講改變我們理解和組建社會的方法。
第一個轉變就是，在大數據時代，我們可以分析更多的數據，有時候甚至可以處理和某個特別現象相關的所有數據，而不再依賴於隨機采樣(樣本=總體)
第二個轉變就是，研究數據如此之多，以至於我們不再熱衷於追求精確度
第三個轉變因前兩個轉變而促成，即我們不再熱衷於尋找因果關系，而應該尋找事物之間的相關關系。大數據告訴我們」是什麼「而不是」為什麼「。在大數據時代，我們不必知道現象背後的原因，我們只要讓數據自己發聲。，出處：短美文，否則追究其責任，謝謝你的支持，我們會給做得更好!
正如大家所知道的那樣，人類的大腦具備這樣的功能，它會把新輸入的刺激或信息與」過去的經驗或積累的部分知識「相對照，然後進行調整並接受下來。如果眼前新的現實與大腦中儲存的固有信息無法協調，便會在無意識中拒絕接受新的現實(當作沒有看見)；或者通過自己一知半解的知識任意推測，使自己認識到的情況偏離實際(產生錯覺)。這是人的一種本能，目的在於使自己保持冷靜。
所以作者稱之為revolution。
講了這么多，那麼大數據到底給我們帶來什麼。在這里，我只想談我感觸最深的，其他的有興趣的可以自己去了解。當然，書中提了很多，最多的就是，XXX公司或者個人利用大數據創造了多大的財富了，拋開這些表面的不說，最讓我動心亦或者是害怕的是，預測。這是大數據帶來最核心的東西，動心的理由無須贅述，計算機會告訴你什麼時候買什麼雙色球可以中頭獎，想想心裡是不是有一點小激動咧。當然這只是我打的一個比較誇張的比喻。至於害怕呢，書中有段話我很喜歡
公平正義的基礎是人只有做了某事才需要對它負責，畢竟，想做而未做不是犯罪，社會關系於個人責任的基本信條是，人為其選擇的行為承擔責任。如果大數據分析完全准確，那麼我們的未來會被精準的預測，因此在未來，我們不僅會失去選擇的權利，而且會按照預測去行動。如果精準的預測成為現實的話，我們也就失去了自由意志，失去了自由選擇的權利。既然我們別無選擇，那麼我們也就不需要承擔責任。這不是很諷刺嗎。
扯到這里，順便扯一下，書中另一段關於自由意志的描述
在哲學界，關於因果關系是否存在的爭論已經持續了幾個世紀。畢竟，如果凡事皆有因果的話，那麼我們就沒有決定任何事的自由了。如果說我們做的每一個決定或者每一個想法都是其他事情的結果。而這個結果又是由其他原因導致的。以此循環往復，那麼就不存在人的自由意志這一說了。——所有的生命軌跡都只是受因果關系的控制了。因此，對於因果關系在世間所扮演的角色，哲學家們爭論不休，有時他們認為，這是與自由意志相對立。
書中舉了個例子，舉了部電影《少數派報告》，當我看到這里的時候，」哎喲，我居然看過這部電影，想想心裡還是有點小激動「，有興趣的可以去看下，大概就是講警察通過預測來提前抓捕犯人，不過不是通過大數據，是通過超人類的方式。當你什麼舉動都可以被預測，相當於你完全暴露在太陽光下，換成你，你害怕不。
最後，附上兩段結語，一段是書中的一段話，另一段是我自己瞎編的。
大數據並不是一個充斥著演算法和機器的冰冷世界，人類的作用依然無法被完全替代。大數據為我們提供的不是最終答案，只是參考答案，幫助是暫時的，而更好的方法和答案還在不久的未來。
大數據終將會影響到我們，也像其他技術一樣會是一把雙刃劍，用得好，動心，濫用，害怕。如同核技術一樣，用的話，造福地球，濫用，給個金剛石地球你，照樣爆。我相信，未來的大數據的發展會如作者所說的，是一場生活、工作與思維的革命。
「大數據」一詞不知何時在我們的生活悄然出現,為了一探究竟,我便選擇了《大數據時代》一書。
作者先從全局簡單地描述大數據對我們的生活、工作與思維的影響,再從三方面具體地用上百個學術和商業的實例展開寫作。樣本=總體、追求精確性和相關關系等大數據時代具體特點一一現出。在同時,作者也從個人、企業等多角度分析大數據中的隱憂。
書中內容繁多,在此不能各方面概括。此書中雖有許多專有名詞,但作者以其通俗的語言以及許多實例讓我嗅到大數據時代中一抹清新之氣。
為什麼是清新的呢?因為書中的內容彷彿向我打開了一個既有點熟悉又有點陌生的世界。我們現在已處於網路時代 ,在我們日常簡單的操作中大量數據產生,然而起初我們僅用眾多技術在解決手頭上的問題,那些大數據像沙子中的金子,價值不被發現。到目前,每當我們網上購書時總會看到「猜你喜歡」的欄目、出現谷歌搜索與流感預測、Farecast與飛機票價預測系統等,這些事情的達成全來自於那些曾被忽略的大數據同時也在證明「預測,大數據的核心」這句話,為我們的生活創造了前所未有的可量化的維度。看到書中這部分內容時,我不禁感受到自己的生活已在享大數據帶來的福利,就像「猜你喜歡」欄目讓我觸到更多合我口味的書,讓我看到了以前無法發現的細節。擁有大量數據的公司巨頭如谷歌、亞馬遜大力開發有關大數據的新型產業和研究相關項目。借網路時代的便利大數據成為了如今最有商業價值的事物,使一切可量化的趨勢也開始出現。「本質上世界是由信息構成的」,面對這句話時,大數據時代彷彿就在眼前。
在感受驚嘆著大數據能為我們做到以往無法想像的事和它巨大的價值時,我認同大數據能極大優化我們的生活,但又不禁為這時代感到擔憂。一旦大數據時代來臨,不僅我們的隱私可能不再是隱私,就如書中所言「我們時刻暴露在『第三隻眼』下:亞馬遜監視著我們的購物習慣,谷歌監視著我們的購物習慣,而微博似乎什麼都知道」,而且利用大數據我們可以預測許多事情並且十分高效,一旦人們依賴大數據極少運用人類自身的創新等能力被數據束縛住,世界只會淪落為一個極少活力的機械環境。而我認為最大的憂患,是大數據時代對人類自身思維、思想、信仰等精神領域的沖擊。如今我們都生活在數據中,大數據時代說不定在幾年後就會逐步來臨,這使我不禁發問:我們一直堅信著信仰著的究竟是什麼?我覺得世界說變就變實在令我想不通這個問題。事情都有好壞,我也不知道自己是否杞人憂天。
於是我繼續去探索作者對這問題的思考。「更大的數據在於人本身」,作者還說「我們是在創造更好的未來」,也說「在一個預測的時代里,人類的自由意志不可侵犯,這一點不可輕視。我們在使用大數據時,應當懷有謙恭之心,銘記人性之本」。人類學家克利福德吉爾茲曾說:「努力在可以應用、可以拓展的地方,應用它、拓展它；在不能應用、不能拓展的地方,就停下來。」這些話語彷彿是陽光,驅散我心中對大數據時代的擔憂以及內心對其的恐懼。我認為,在堅守我們內心和自由意志下,大數據才會造福我們人類世界,發揮出它背後對人溫暖的光芒。
面對時代的變革,我會為堅守內心深處的自由意志而努力並「擁抱大數據」。
世界的本質就是數據，當你掌握了數據，你便掌控了世界—你可以輕而易舉地通過數據中的相關關系預測事物的發展，將一切不利因素扼殺於搖籃之中—這遠勝於"防患於未然"。
《大數據時代》一書，讓我們在觀念上有了三大轉變：要全體不要抽樣，要效率不要絕對精確，要相關不要因果。全書介紹了 "大數據"時代三種大的變革：思維變革，商業變革和管理變革。在這些巨大變革如洪水一般的"沖擊"之下，現代社會的運作方式必將有重大的改變，若不順應這種變革的潮流，就像古中國固步自封，最終被堅船利炮打開國門而自己還用著長鉤鐵戟抗爭一樣，不可避免被掠奪，被落於世界進程之後，所以我們必須轉變我們的思想。
"我們不再熱衷於尋找因果關系，而應該尋找事物間的相關關系"，我想這句話是本書的核心思想。大數據時代，信息與數據已成為了一切的本源，我們生活在各種數據構成的海洋之中，如果從另一種視角看，就好像無數條"看不見的線"將我們與這些數據聯繫到一起，這是我們以前從未有過、從未想過的。大數據改變了我們以前的通過因果關系了解世界的方法，而提供了幾種新的途徑，因為，在大數據時代，我們可以分析更多數據，有時甚至可以處理和某個特別現象相關的所有數據，也就是：樣本=總體；而且，當研究數據如此之多時，我們已不熱衷於"精確"，而是"混亂"，若不接受"混亂"，那麼有95%的非結構化數據無法利用，這將無法使我們構建完整的數據世界，在分析更多、更全面的數據之後，我們就可以從這些數據之中發掘它們的相關關系，即以"是什麼"而不是"為什麼"的角度看待數據，不用管其從何而來，只要分析其如何影響其他事物既可，即"讓數據自己發聲"，這些，徹底推翻了人類以前探索數據的方法，展現了一個全新的世界。
這種觀念以驚人的力量給現知識狀況帶來了巨大的沖擊，通過對海量數據的分析，獲得巨大價值的產品和服務，或深刻的洞見。比如谷歌公司，2009年h1n1流行之時，通過檢測檢索詞條，處理34。5億個不同的數據模型，通過預測並與2007、2008年的美國疾控中心記錄的實際流感病例進行對比後，確定了45條檢索詞條組合，並將其用於一個特定的數學模型後，預測結果與官方數據相關系數高達97%，這種大數據技術，以前所未有的方式，通過海量數據分析得出流感所傳播的范圍，為預測流感提供了一種更快速、高效的工具。
同時，雖然大數據可為人類造福、對抗病症，但這僅限於掌握這門技術而言，若不重視這種技術，當我們的對手早於我們一步構建這種數據網路之時，便是我們的災難，想想，大數據雖核心的在於預測，當敵人通過這種手段預測我方下一步的行動，將是可怕的—比如你的.導彈將從何處發射，將飛往哪，你的軍隊動向、目標，總之所有一切"未來"將掌控於敵手，敵方甚至可以藉此發現那些將來有"大作為"的人，從而進行滲透或扼殺，這對我們的發展無疑是致命的，所以，盡快加速大數據系統的構建進程是必須的。
對於我們國防生，也必須順應這種發展趨勢，未來的時代必將是數據極易獲取，數據網路共享化的時代，通過這些數據，建立數據模型，可以准確分析並給出適合每一個人的計劃，如運動量、訓練強度，可以"先知、先覺"，及時發現一個人的負面情緒前及時疏導，這些必將成為現實，我們必須跟進時代，做好准備，去應對大數據時代的一切!
「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，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，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、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。
舍恩伯格的《大數據時代》，讓我重新審視了"大數據"這個在信息時代異軍突起的熱點詞彙，作為信息安全專業的我，對大數據這個詞本身有著更多的熱忱。
在網路上搜索到的解釋是："大數據"，或稱巨量資料，指的是所涉及的資料量規模巨大到無法透過目前主流軟體工具工具，在合理時間內達到擷取、管理、處理、並整理成為幫助企業經營決策更積極目的的資訊。特點：數量、速度、品種、真實性。
而舍恩伯格認為，大數據並不能定義一個確切的概念。他提到"大數據是人們獲得新的認知，創造新的價值的源泉；大數據還是改變市場、組織機構，以及政府和公民關系的方法。"這是一種更具有人文色彩和社會意義的詮釋。
本書中，主要從三個方面論述，即思維變革、商業變革和管理變革。而舍恩伯格更是著重闡明三大觀點：
一、更多：不是隨機樣本，而是全體數據。
二、更雜：不是精確性，而是混雜性。
三、更好：不是因果關系，而是相關關系。
對於觀點一，我不敢苟同，畢竟大數據的實現需要一定的技術支持，而顯然，現在這種技術還不夠成熟，同時一些簡單的事情運用大數據反倒是問題更加復雜化，因此這種大叔據的繁雜處理方式更適用於一些特定的情況，比如商業預測，人類dna的研究等。
而對第二種觀點，我是十分贊同舍恩伯格所說的"大數據的簡單演算法比小數據的簡單演算法有效"。在計算機行業迅速發展中，一種新的簡單可行的演算法的出現，遠沒有計算機在運算速度和存儲容量的發展快，而大數據演算法似乎更能迎合這種大趨勢。
觀點三中提到的相關關系在大數據中可是重量級的，它能較快找到事物規律和對應的解決措施，當然，也不能完全忽視因果關系，畢竟人們在思維上更能夠接受因果關系分析出的結果，而大數據預測的需要人們慢慢的適應才能接受。當我們完成相關關系的分析而又不滿足於只知道"是什麼"的時候，我們就可以轉而研究"為什麼"了，畢竟問題的根本在於因果。而舍恩伯格的全體數據和相關關系是大數據時代下的一種捷徑。
但是在信息時代，信息安全問題的日趨凸顯，數據獨裁與隱私保護之間的矛盾更是立於風口浪尖，成為眾矢之的，舍恩伯格在本書的最後章節曾試圖尋找一種解決方式來擺脫這一種困境，但最終沒能做到，但是他提出"大數據並不是一個充斥著演算法的和機器的冰冷世界，人類的作用仍無法被完全代替。"這里表明人在數據時代同樣的重要，數據是為人類服務的，也就該人類驅使下完成相應的目的。
在這樣的大環境下，常引起我更多的思考和擔憂。
大數據時代對於我們同是機遇與挑戰，一些國家已開始步入大數據時代的行列，並在各個領域開始研究和使用。而對於我國龐大的人口，以及較大的領土面積，都可以在大數據時代為我們提供數據的保障，而能否面臨挑戰，在大國之間的新一輪角色角逐間嶄露頭角，我們更需要解決技術等方面的問題，更應在政策上逐步開放各領域的數據，保證數據來源、許可權等問題得到解決，不斷學習先進的計算機技術，縮小與其他國家的差距。
工業化、信息化，我們都向世界交出了一份讓世界不能小覷的答案；
大數據時代的數據化我們又將怎樣在新的風暴中所向披靡，如果大數據時代是一種必然趨勢，那這就是我們這一代人的責任，是我們新的戰場!
;3. 如何正確的使用大數據分析方法、正確評估學校教育
范賢聰
一個學校發展到了什麼水平？發展速度怎麼樣？存在什麼缺陷？應向什麼方向改革提速？……深圳維邁大數據研究組，創建了一個分析平台，可為各學校提供切實有效的服務。
一、一些學校的高考大數據及評估
(一)昭通市一中
2013年(本科率93.17％)
一本874人(一本率67.57％)，普本331人(普本率25.6％)
2014年(本科率98.77％)
一本830人(一本率67.98％)，普本376人(普本率30.79％)
2015年(本科率98.21％)
一本846人(一本率66.15％)，普本410人(普本率32.06％)
2016年(本科率98.47％)
一本909人(一本率69.6％)，普本377人(普本率28.87％)
2018年(本科率96.63％)
一本1038人(一本率71.44％)，普本366人(普本率25.19％)
2019年(本科率97.78％)
一本1031人(一本率73.96％)，普本332人(普本率23.82％)
一本率在69%的水平，在全省名牌學校中排名靠後，在州、市一中排名靠末端;本科率在97％的水平，比較平穩，沒有太大的提速特徵，這是一個傳統型的名校。
應該說，昭一中在經典課堂及常規管理上很用功，但由於課堂太陳舊，同時管理也不精細，教學管理不夠精準，因此，教學成績一直沒有太大的提高。反觀靖曲一中的智慧課堂，同時引入了大數據管理平台，以及教育管理的精細化，在全省一直處於"巨無霸"的位置水平。
(二)鎮雄一中
2013年(本科率82.70％)
一本132人(一本率一18.56％)，普本456人(普本率64.13％)
2014年(本科率81.74％)
一本182人(一本率24.07％)，普本436人(普本率57.67％)
2015年(本科率78.75％)
一本194人(一本率20.75％)，普本542人(普本率58.00％)
2016年(本科率71.52％)
一本191人(一本率20.65％)，普本563人(普本率50.87％)
2018年(本科率78.57％)
一本265人(一本率22.98％)，普本641人(普本率55.59％)
2019年(本科率75.27％)
一本247人(一本率20.36％)，普本666人(普本率54.91％)
一本率在21％的水平，基本就是雲南的平均水平;本科率在76％的水平，比雲南的平均水平高出十個百分點，但這是鎮雄的頂級學校。學校發展相對平穩，沒有提速的特徵，這是一個昭通市傳統的強校。尤其值得一提的是，盡管《鎮雄城南中學》"拔尖"鎮雄生源，也沒影響鎮一中的發展速度及水平！鎮一中與昭一中無論課堂教學、還是教育管理都很相近。
(三)威信一中
2013年(本科率42.65％)
一本144人超鎮一中絕對數(10.64％)，普本436人與鎮一中絕對數相當(32.01％)
2014年(本科率58.73％)
一本97人只是鎮一中的一半(7.27％)，普本834人比鎮一中多398人(51.46％與鎮一中基本持平)
2015年(本科率66.47％)
一本147人比鎮一中少47人(10.88％)，普本751人比鎮一中多209人(55.59％與鎮一中基本持平)
2016年(本科率63.29％)
一本181人比鎮一中少10人(12.53％)，普本796人比鎮一中多233人(50.76％與鎮一中持平)
2018年(本科率39.55％)
一本108人比鎮一中少157人(6.52％)，普本547人比鎮一中少97人(33.03％比鎮一中少26％)
2019年(本科率44.25％)
一本152人比鎮一中少95人(8.27％)，普本661人與鎮一中基本持平(35.98％比鎮一中少19％)
從一本看，基本回到2013年威信一中的水平，但與鎮一中20.36％的一本率差十二個百分點，是需要找差距原因的。
從普本看，已經追上了鎮雄一中，這是可喜的。說明李校長不但勤政，而且有高招。
從本科率看，基本恢復到了威信一中2013的水平。
二、2013一一2019威信一中的發展分析
(一)從行政班子的輪換看發展
1、2012一一2013張校長主政，是一個過渡時期，盡管申常務在主導一中的教學，但已經後退的學校，是很難就一下翻身的，除非天意如此！
2、2014一一2015申校主政，已進入他鋪墊好的黃金時期，14北大、15清華，這是威信一中在二0一一之後的又一個高峰！
3、2016一一2017李朝華校長主政，2016年慣性衣舊，仍然取得了巨大的成績。一本率創造了歷史，本科率也是歷史第二。這與李校長、范書記的勤政及堅持不懈的"盯、管、跟"是密切相關的。
4、2018肖校長重新主政，遺憾的出現了歷史最低谷，但也不能把責任全推到肖校長的頭上，要知道高中是三年，每一年的校長、老師及教育工作者都應承擔相應的責任。
5、2019一一，李映橋校長主政，總結了歷史的經驗與教訓，抓住教學這個主戰場不放，抓住教師管理不放鬆，抓住學生的常規化管理不放。同時以校為家，把經營學校象經營家庭一樣的對待。因此，2019幾乎又回到了2013黃金起步時的水平。
(二)從大數據分析看威信一中發展速度及水平
2013是一個黃金起點;2014維持相應的速度及水平，而且出現了一個北大，這是振憾昭通市的;2015是一個黃金高峰，發展速度及水平均處於黃金時期，又出清華;而且威信一中的課改《三六模式》，不但是上海中國關委教育專家委員會在昭通課改的結晶，而且成為了整個昭通市的示範性課堂操作程式;時任昭通市教育局長平錦親臨現場觀摩，並指示全市向威信一中學，這是全威信人民的驕傲與自豪！
2016繼續黃金步閥，一本創造了頂峰;2017開始下滑，人心渙散，但一本也不少;2018是黑色的一年，歷史最低谷;全縣人民都在懷疑，還能將優秀的孩子送入威信一中讀書嗎？
在以肖順興書記為首的威信縣委、政府的堅強領導下，果斷換入新校長，才有2019新的黃金起步。
因此，我們對威信一中的發展速度及水平做一個概述:
2013黃金起點一一2014黃金速度一一
2015黃金高峰一一2016慣性峰位一一2017
一一開始下滑一一2018滑到谷底一一2019
一一回到新的黃金起點。
(三)從大數據分析找威信一中落後的原因
1、理念因素
過於"自信"，過於"傳統"，過於相信"時間+汗水"。對新課堂持懷疑態度，對經典課堂做不到位，對改革幾乎"一談色變"。沒有現代教育理念，那就是什麼是中心？什麼是主導？什麼是協作？……
2、管理因素
學校管雖然有其特定模式，但與現代企業管理也有相通之處，這就是信息化(數據化)、科學化、集團化的高效管理。
我們的管理很粗放，甚至沒有三十年以前的教育教育學管理那麼精細。那個時候的學校小，校長是管到每一個教師、職工的;教師是管到每一個具體的學生，以及學生的每一頁作業，以及學生的平時生活。其實，這就是杜郎口、昌樂、衡水、上海中學、成都外國語學校等等，所有中國名校成功的原因。
3、課堂因素
一中的課堂幾乎還在"滿堂灌"、"填壓式"的模式，老教師"力不從心"了，中年教師課堂沒有創新，年輕教師"我行我素、拿來主義"。因此，我們的課堂都比較低效。
其實所謂的"高效課堂"並非是教學成績效率很高的課堂，它主要是貫徹了教師的主導作用而不是"一包到底"，貫徹了學生的主動學習功能，貫徹了師師間、生生間、師生間的一種《協作學習》模式，解決了知識學習及能力發展的"大容量"問題。最後，當然有"高效"的教學成績。
4、體制因素
"大鍋飯"幾乎是所有公辦學校的問題，"干與不幹一個樣，干多干少一個樣，干好乾差一個樣"，這就無法調動教師積極性。民辦學校為什麼容易出成績，那就是公司化管理:
每一個管理環節及成效，都用經濟做為杠桿，教學成績的每一分、厘，都與本人的收入相關，這還愁成績上不去嗎？
5、文化因素
威信一中做為一個曾經的雲南名校，從上世紀1947年張仁文老先生創校開始，就積淀了很深的文化底蘊。然而，由於沒重視校園文化的建設及保存，現在也幾乎"丟失"了！
記得當年四川敘永一中(現在也是四川二流水平的名校)來威信一中"取經"的時候，學校領導總結我們成功的經驗就是"時間+汗水"。遺憾的是"時間"是什麼？"汗水"又是什麼？如此寶貴的文化，我們現在也只是"猜測"。
三、從威信一中的大數據分析看學校改革
(一)校長是學校的靈魂
從數據與校長的對應看，不同水平、不同風格、不同思想的校長，對學校的影響是巨大的，所取得的成績也是有很大差異的。因此，
改革學校應該從選擇優秀校長開始，校長是老師的老師。因此，優秀校長應該是"學者型"的、"全能型"的、關愛所有老師及學生的。從衡水本部向全國派出的近百位校長看，沒有不優秀的。
校長是學校的引路人，校長對學校的定位、目標及決策水平，直接決定學校的工作方法、走向及所取得的成績。
從威信一中六年換六個校長的情況看，一個波動的靈魂，對學校發展就是一個傷害，質量不下降都不正常！
(二)教師是學校的筋骨
從數據與教師的對應看，隨著時空的變換，教師在變(甚至出現青黃不接的情況)，學生在變(從很能吃苦耐勞的人到不願意吃苦的學生)，一切都發生了變化！
然而，我們一直認為老教師不用培訓了，自然能教出好成績。其實不然，雖然老教師功力深厚，確講得太多，甚至"滿堂"，00後們當然不喜歡，對中低檔學生是不適應的。中年老師當然不用培訓了，然而他們既有老教師的"呆板"，也有年輕教師的"輕漂"，因此學生喜歡他們的現代教學及"交朋接友"。但也不喜歡他們的嚴謹與執著。
年輕教師是學生們最喜歡的，甚至很多老師有自己的"鐵桿粉絲"！但他(她)們過於華麗，過於依賴於現代媒體，過於相信什麼"優案"、"名人"、"專家"、"名校"等等，因此，"拿來主義"非常"嚴重！
因此，按照我們中國教育專家委員會的研究成果，現代教師必須具備四大基本功:
1、終生學習的能力;2、合作及協作學習的能力;3、主動教學及培養學生主動學的能力;4、面向世界教育理念的思想。
(三)學生是提高學校教育教學質量的主人
現在"生源大戰"，其實就是抓學習習慣最好，成績最優秀的學生。不管衡水也罷，上海中學也罷，清華附中也罷，……都是同一模式，抓最好的老師，教最好的學生。因此，有人形容中國現實教育，就是傳統戰爭的拼刺刀、肉搏戰！
其實教育是不需要那麼艱辛的！我有幸在重慶結識了世界頂級教育家佐藤學教授，他講在日本的中學之中，所有頂級學校都是使用《協作學習》模式的。所謂協作就是師生是一個相互依存的整體，學生之間是一個相互學習、相互幫助、共同提高的整體。這樣一個和諧的群體，沒有高質的產出都是一種偶然！
一個學校，如果教師是主動教學，而不是滿堂灌的;如果學生是主動學習，而不是依賴於課堂的;那教學質量要低都很困難！
(四)文化是立校之魂
我的導師陳星奎雲南師大的教授(中國西南的量子力學權威)講過，當年他們西南聯大的校友之中，最佩服兩個人，一個是諾貝爾獎獲得者楊振寧教授，一個沒有獲得諾獎的吳健雄女土(但他獲得了世界頂級的獎金)。當年的西聯，什麼都是最差的，而且隨時還進圓通山的防空洞。然而，他們有最好的"為中華之崛起而讀書"之精神，有師生一心的情感，有同學即同志的遠大革命理想，有"陶行知"教育理念，有永遠上進、永遠讀書、自學成才精神！因此，有人說至到如今，最好的教育在民國時期。
西南大學之文化及精神傳承至今，在中國大地上遍地開花結果，這就校園文化之傑作。
學校做得好不好，不能用語言來描述，要用數據來說話。教師教學好不好，不能用語言來描述，要用數據來說話。學生學習好不好，不能用語言來描述，要用數據來說話。
世界已經進入數據化時代，對學校的評估，對教師的評估，對學生的評估，都必須以大數據分析為指導，以科學的數據評價結果為准！
4. .談談在大數據時代背景下教育的特點
在大數據時代背景下，教育的特點和發展趨勢主要體現在以下幾個方面：
個性化教育：大數據技術可以對學生的學習數據進行分析，根據不同學生的學習情況和學習特點，實現個性化的教學方案和資源推薦，幫助學生更好地發揮自己的潛力。
數據驅動教學：大數據技術可以對教學數據進行分析，從而幫助教師更好地了解學生的學習情況和學習效果，為教學改進和優化提供數據支持。
教學資源數字化：隨著教學資源的數字化，大數據技術可以實現對教學資源的智能管理和優化，提高資源利用效率和質量。
跨界合作：大數據時代教育的發展趨勢是跨界合作，通過多方數據共享和整合，打造更加完整的教育生態系統，實現教育資源的共享和優化。
聯邦學習：隨著人工智慧技術的發展，聯邦學習將成為一種重要的教學方法，通過將學習模型下放到各個本地設備，實現數據的本地化處理和保護，同時保證了全局學習效果的優化。
智慧教育：利用大數據技術和人工智慧技術，可以建立智慧教育平台，實現教學管理的智能化、精細化和個性化，提高教育教學質量。
教育服務雲平台：將教育資源、學習內容、教學工具等整合到一起，形成教育服務雲平台，使學生可以隨時隨地獲取所需的學習資源和服務。
教育信息化：大數據時代，信息技術在教育中的應用范圍更加廣泛，不僅是教友鋒學內容的數字化，還包括教育資源、教學管理、教師培訓等各個方面的信息化。
開放式教育：利用大數據技術和互聯網技術，教育可以超越時間和空間的限制，打破傳統教育的邊界，實現開放式教育。
教學模式創新：在大數據時代，教學模式將從傳統友告陪的教師主導轉向學生主導，學生將成為學習的主體，教師將成為學生的學習指導者和學習資源好蠢的管理者。
大數據技術的應用為教育帶來了更多的機會和挑戰，未來教育的發展需要在大數據時代的背景下，不斷推進教學的數字化、智能化和個性化，同時加強跨界合作和資源共享，實現教育的高質量和可持續發展。
5. 大數據在教學管理中的運用
大數據在教學管理中的運用
隨著大數據時代的崛起，雲數據時代的來臨，大數據給各行各業的發展模式和決策帶來前所未有的革新與挑戰，教育行業同樣不可避免。大數據的發展給困境中的教育變革提出了新的挑戰。進入大數據時代，依靠言傳身教的古代精英式教學和注重快速實效的現代大眾式教學正在有效結合，基於數據分析的共享式精準教學不再遙遠，按需學習、因材施教將真正成為可能。
一、對「大數據」的理解《自然》雜志在2008年9月推出了名為「大數據」的封面專欄，講述了數據在數學、物理、生物、工程及社會經濟等多個學科扮演了愈加重要的角色。加里?金說：「這是一場革命，龐大的數據資源使得各個領域開始了量化進程，無論學術界、商界還是政府，所有領域都將開始這種進程。」大數據也稱巨量資料，指的是所涉及的資料量規模巨大到無法透過目前主流軟體工具，在合理時間內達到擷取、處理、並整理成為幫助企業更好經營決策的各種資訊，同時與大數據相關的數據存儲、數據安全、數據分析等領域也都屬於大數據范疇。簡言之，從各種各樣類型的數據中，快速獲得有價值信息的能力，就是大數據技術。「大數據」具有數據體量巨大，數據類型繁多，價值密度低，處理速度快的特點。二、「大數據」對教學的影響 法家思想的集大成者韓非子也有「世異則事異，事異則備變」的觀點，足見教育是需要根據現實變化的。 在教育領域中，「大數據」除體現傳統數據的所有宏觀功能外，還能收集分析詳盡的微觀個性化數據，大數據的優勢立顯。傳統數據詮釋宏觀、整體的教育狀況；大數據用於調整教育行為與實現個性化教育；傳統數據來源於階段性的，針對性的評估，其采樣過程可能有系統誤差；大數據來源於過程性的，以第三方、技術型的觀察采樣的方式誤差較小。傳統數據分析所需要的人才、專業技能以及設施設備都較為普通，易獲得；大數據挖掘需要的人才，專業技能以及設施設備要求較高，並且從業者需要有創新意識與挖掘數據的靈感而不是按部就班者。 大數據帶來新一輪教育信息化的浪潮已然隨著硬體的高速革新和軟體的高度智能無法抗拒地推到了我們面前。作為新時期的教育管理者，唯有掌握良好的「大數據」技術，轉變教育思想，及時利用「大數據」服務學校管理、改革教育教學，提高辦學質量。 三、大數據教學管理模式 隨著時代的發展，科技的日新月異，以往的教學管理模式正在慢慢退出歷史舞台。這種以現代信息技術為支撐，「大數據」為載體的新型管理模式極大地實現了教育資源的共享與充分利用，促進了工作效率的提升，轉變了工作效能，讓工作更加具有時效性，科學性，及時性。1、大數據管理的模型 正如2014年全國教育工作會議提出的，今後一個時期我國教育管理的目標是「加快推進教育治理體系和治理能力現代化」，我國的教育管理模式將發生質的變革，大數據管理模型應運而生。 大數據支撐的教育管理模型：以「主體、對象、資源、目標」為核心要素，建立多級連通共享的教育雲，構建教育管理復雜系統，利用雲技術處理教育雲端大數據，為教育公共服務機構、教師和學生提供全天候多終端個性化需求的教育資源服務、專業發展服務和綜合素質發展服務，提升教育資源配置的合理性和公平性，提升教育決策科學化水平。 在教育管理中，人的因素是重要的教育數據，是一切教育數據的來源。教育資源的配置，首先要進行科學合理的資源基本分類：人才資源、財物資源、知識資源；教育內容、教育理論、教育方法、教育經驗等，是教育資源配置中的隱性資源，卻是根本資源；技術資源是大數據教育管理的生產力資源，教育技術尤其是教育信息技術、大數據、雲技術的應用，是管理主體滿足教育服務需要，合理配置教育資源的應用型資源。 2、大數據管理的運行策略 教育大數據管理是一個長遠的偉大工程，從當前的教育信息化建設水平和面臨的挑戰綜合考慮，還有相當長的路程要走。我們需要在思想上、理論上和實踐上全面推進，迫切需要制訂正確而長遠的行動路線圖如又圖所示。 這是三個層級的運行策略：底層是大數據教育管理的基礎建設教育雲的建設，各區域應遵循國家教育數據標准，建設分布式教育數據中心（雲）資源庫+資料庫+數據關系邏輯的建構，為雲端教育教學資源配置提供基礎硬體支撐，進而建設三層智慧平台智慧校園、智慧學堂（課堂）和智慧終端（尤其是移動終端）應用平台建設，同樣作為基礎層級的是教育資源的大數據挖掘對教育過程所產生的數據進行統計、分析、建模等處理，為教育管理決策提供數據應用；位於高層的是教育大數據管理的操作系統，從公共服務到學生個體發展，利用大數據進行教育資源的公平配置和個性化供給，推進教育發展與改革，使人人享有優質恰當的教育資源，促進教育的優質可持續發展，推進教育品牌建設和創新提升，形成高效綠色的教育文化。 四、大數據教學管理的優越性 用數據說話、用數據決策、用數據管理、用數據創新的數據文化正在成形，大數據時代已經來臨。順應大數據時代的發展，教育變革已經進入了一個新的階段，教育領域將迎來一場前所未有的大變革。
大數據的發展給困境中的教育變革提出了新的挑戰。進入大數據時代，依靠言傳身教的古代精英式教學和注重快速實效的現代大眾式教學正在有效結合，基於數據分析的共享式精準教學不再遙遠，按需學習、因材施教將真正成為可能。大數據帶來的一系列變革，對新型創新人才的培養提出了更為迫切和現實的要求：日益強大的互聯網、多媒體及概念軟體、開源軟體等為師生提供了更加自由、靈活的學習和探索空間，求知的視野被極大拓寬；日益頻繁的師生活動及社會互動被大數據予以記錄、分析和共享，教育環境的時空界限和信息隔閡得以打破，長期以來潛伏於數據之下的教育理論和規律將日益凸顯和明朗，人才培養將更具靈活性和多樣性；學習與生活、教育與社會不再被孤立，學生、學校與現實生活的體驗更為接近，學生學習興趣、學校辦學動力將被大大激發
6. 大數據引發了教育評價的哪些變革
在考試中，兩個同樣得了90分的考生，他們的能力完全一樣嗎？
課堂上，老師告訴同學們，「完成第一題到第十題」。可是，真的是所有學生都有必要完成這10道題嗎？
教學過程中，如何更好地啟發學生、如何更好地課堂互動，一節課的時長究竟是40分鍾合適，還是45分鍾合適。這些問題，老師們是「憑經驗」，還是靠科學分析？
如果你對以上問題有思考，那麼，你就會對大數據對教育形態的改變持開放的心態。
大數據時代悄然來臨，過去無法收集與分析的數據都被新的技術手段賦予了可能性。誰能對大數據的挖掘更為深刻，誰就會在行業發展中搶佔先機，教育領域也是如此。
就在幾天前，慧科教育宣布在原來「開課吧」的基礎上正式上線「找座兒吧」，即在原來在線教育平台的基礎上，又推出垂直的招聘平台。從學習者職業性向的分析，到適合崗位的推薦，再到個性化設計的課程，經過考核、認證，最終推送到匹配的招聘崗位，完成了學習者從學習到求職的一整套完整路徑。這樣一套同以往學校教育截然不同的教育模式，引發了業內的熱議，而這，正是基於對學習者個性化的數據分析完成的。
兩個同樣考90分的考生，能力水平完全一樣嗎？
大數據讓教育真正面對每一個獨立的個體
「不得不承認，對於學生，我們知道得太少。」這是卡耐基·梅隆大學教育學院的一句經典的口號，同時也是美國十大教育類年會關注度最高的議題。類似的思考在我們國家的教育領域同樣存在。
「我們真的了解孩子嗎？」「每一個孩子都是獨特的，都是與眾不同的，但是我們能針對他們進行真正個性化、差異化的教學嗎？」
舉個簡單的例子，兩個同樣在數學考試中取得90分的考生，他們的能力完全一樣嗎？根據傳統的教學模式，我們會認為，成績相同的學生，能力大體相仿。但如果借用大數據的分析手段，學生的差異性就會清晰展現。根據對同為兩個90分的考生進行分析，我們發現，第一個學生更多的是依靠出色的邏輯思維，而另一名同學邏輯推理能力相對薄弱，是依靠出色的記憶力而獲得較好的成績。
因此，大數據能夠讓我們更全面地看待學生的發展，發現以往考試成績所反映不了的深層次問題。當然，如果老師能對這一情況及時掌握，就能對兩位同學開展不同的教學方式和方向。
比如，通常老師布置作業的方式是，「請同學們完成第一題到第十題。」「請同學們在假期讀完這10本書」。把同樣的書目和同樣的題目布置給不同的學生，在傳統教育模式下無可厚非，但如果新技術已經幫助我們對每一個學生的個性和特點都有了充分的了解，就會有針對性地布置作業，進而實現那個綿延2000多年的夢想——因材施教。
如A同學做對了第二題，系統馬上可以告訴他，他可以跳過第四題和第八題，這是因為，二、四、八三道題目在考查同樣的知識點，如果都做則是簡單重復。如果B同學做錯了第三題，那麼系統就會提示他強化式練習第六題和第九題，這是因為基於大數據的分析，第三題做錯的同學很有可能在第六題和第九題也出現錯誤。而有針對性地反復訓練，是十分必要的。
這樣的模式我們其實已經並不陌生，一些網站會根據此前你的購買習慣，有針對性地推送一些產品，以及微博運營者根據你此前已經關注了哪些人來判斷有可能會對哪些人感興趣，都是基於這個原理，即大數據的分析。
如果商業網站都已經越來越了解學生，為什麼我們的老師不能越來越了解學生呢？
大數據手段和新技術可以取代教師嗎？
優化傳統教學模式，讓課堂減少灌輸，增加互動
近一段時間，「幕課」是教育領域當之無愧的「熱詞」，繼北京大學、清華大學、復旦大學、上海交通大學紛紛加入由國外高校牽頭組建的幕課聯盟之後，日前，深圳大學聯合國內40所大學組建「全國高校UOOC聯盟」，旨在打造屬於中國大學自己的幕課聯盟。
這一消息再一次讓基於新技術手段打造的「大規模在線開放課程」成為社會和教育領域關注的熱點。在討論新技術對於傳統教學模式帶來的沖擊之餘，人們自然而然地發出了這樣的思考：大數據手段與幕課會取代傳統教學模式，最終讓教師們失去飯碗嗎？
答案應該是否定的。
「新技術並不能取代老師，而是重新定義了教育。」上海海事大學經濟管理學院副教授魏忠認為，「翻轉課堂、信息技術下的教育可以不要老師嗎？恰恰相反，你看網路課程的視頻，越來越標准化。但學生是個性化的，這就需要我們老師學會高效利用高新技術、利用教育信息資源，有針對性、更個性地指導學生成長、進步。」
為什麼這么說？
比爾·蓋茨曾預言，「5年以後，你將可以在網上免費獲取世界上最好的課程，而且這些課程比任何一個單獨的大學提供的課程都要好。」是的，未來，學生們可以沒有門檻、沒有圍牆地獲取任何一所大學、任何一位老師的課程，跨越國家、跨越民族。這就會帶來一種可能，線上學習越來越成為學習知識的主要途徑，而學生們學習行為的數據將自動留存，更易於後期的學習行為評價和評估，教師不再基於自己的教學經驗來分析學生的共同點、在學習中的偏好、遇到的難題等，只要通過分析整合學習的行為記錄，就能輕而易舉得到學習過程中的規律。
那線下呢？傳統的課堂將實現功能上的轉變，成為交流學習成果和釋疑解惑的場所，成為線上學習的必要補充。
對此，慧科教育集團創始人方業昌給出了支持的觀點，「經過相當長時間在線教育的探索，我們發現線上教育不能完全取代線下教育，或許未來一門課程，全國的學生，甚至全世界的學生都通過互聯網來聽一位老師講授，但學生依然需要大量同樣教授這門課程的老師承擔起線下的輔學、導學、答疑、互動、評價等功能。新技術會解放一些老師，他們中的一部分從傳統的教學崗轉為輔學崗，而還有一部分則從傳統的教學崗轉為致力於新的教學內容和方式的創新。這些都是線上教育不能完成的，是不可或缺的。」
對此，魏忠認為：「信息技術解放了一些具有創新精神的老師，使他們拋棄了大量重復的勞動而將精力集中在教師的核心功能，這就是技術的解放力量。」
說到這兒，我們會發現，大數據其實並不神秘，大數據對於教育的改變將會是補充，而不是顛覆。正如上海思來氏信息咨詢有限公司創始人張韞所說，「大數據時代的到來，讓社會科學領域的發展和研究從宏觀群體逐漸走向微觀個體，讓追蹤每一個人的數據成為可能，從而讓研究每一個個體成為可能。對於教育研究者來說，我們將比任何時候都更接近發現真正的學生。」而這，正是教育的進步。
7. 教育大數據是什麼教育大數據作用有哪些
本文主要內容是介紹教育大數據的定義與作用，在了解教育大數據前我們首先要了解什麼是大數據。大數據技術是21世紀最具時代標志的技術之一。國務院發布的《促進大數據發展行動綱要》中提出「大數據是以容量大、類型多、存取速度快、應用價值高為主要特徵的數據集合」。簡單的說，大數據就是將海量碎片化的信息數據能夠及時地進行篩選、分析，並最終歸納、整理出我們需要的資訊。
教育大數據，顧名思義就是教育行業的數據分析應用。
而大數據，則需要具備5V的特點(IBM提出)：Volume(大量)、Velocity(高速)、Variety(多樣)、Value(低價值密度)、Veracity(真實性)。
其中的「大」主要指的是 Volume(大量)，我們現階段用的數據分析，大部分情況下的數據量還達不到這個「大」的級別。
教育行業在數據分析的應用方面，主要痛點有以下四個方面：
1.數據涉及面窄
數據主要來源為數字化校園系統產生的，其他教學管理的數據多為手工錄入非結構化數據
數據維度少，數據來源不足。
2.數據介面不完善
內部信息系統的教務系統、一卡通系統、圖書館系統、財務系統等數據都不規范一致，數據結構也不一樣，各業務系統介面對接難度大
業務介面與數據結構還不規范
3.缺乏統一的數據管理平台
沒有統一的數據處理中心對數據進行管理，沒有人力維護各系統的接入
有效數據量少，數據質量差，達不到大數據處理分析要求
在具體的應用方面，即數據分析體系搭建上，可以在以下四個方面開展。
1.教務管理
在這方面可以進行招生分析、就業分析、住宿分析、圖書館分析、資產數據統計分析等。
2.教學創新
在這里可以進行教學質量評估、上網行為分析、學生成績分析、學生特長能力分析
3.應用創新
可以進行學生軌跡分析、學生畫像、學生輿情監控
4.科研支撐
可以開展科研成果分析統計、科研項目研究、科研經費跟蹤研究，對整個科研情況有全面的了解和掌握。
1.大數據或把老師從作業批改中解放
在線教育除了能以優質教育資源為學生提供幫助外，對廣大家長、老師和學校也大有裨益。蘇靜以作業幫家長版的「口算批改」功能為例介紹，家長或老師只需要用手機對著學生作業一掃，就能立刻對作業完成智能批改，顯示出批改結果，能夠大大節省老師和家長批改作業的時間。
事實上，隨著人工智慧等新興技術的深入應用，在線教育平台能夠為家長、老師、學校提供更有效的教學輔助。
2.因材施教，將更有的放矢
「人工智慧+大數據精準教育」系統能利用大數據技術，完成對學生學習進度、學力、習慣的跟蹤和分析，系統後台能夠准確對用戶進行用戶畫像，找到他們的知識薄弱點，形成用戶學情報告，這可以幫助老師和學校更細致地了解每一個學生的情況，並有的放矢地制定更精準的學生學習計劃。
8. 《大數據時代》讀後感
我們生活在數據時代，因此我們不能漠視數據。然而在這個社交網路的逐漸成熟，移動帶寬的迅速提升，以下是「《大數據時代》讀後感」，希望給大家帶來幫助！
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，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，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、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。
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！
9. 如何通過抓取教育大數據來深化課堂教學改革
現代信息技術的發展為大數據的收集和分析提供了無限的可能，大數據時代的這一趨勢也對教育產生了巨大的影響：一方面，在科技理性的指導下，通過多維度收集學生行為的數據並進行模型建構，可以對學生的學習行為進行預測;另一方面，大數據時代的人文主義轉向使人們更關注教學活動的適應性，教育大數據的挖掘和利用可以更好地實現適應個人需求的定製化教學。
國際數據公司(IDC)認為大數據時代數據有4大特點——數據的規模大、價值大、數據流轉速度快以及數據類型多。大數據的挖掘和利用對教育——特別是課堂教學——產生著深遠的影響。學習科學家索耶認為：越來越多的學習將經過計算機中介發生, 並產生越來越多的數據,我們有必要運用這些數據分析什麼時候有效的學習正在發生。所以數據挖掘可以用於探究行為與學習之間的關系,如學習者的個體差異與學習行為之間有何關系,不同行為又會導致何種不同的學習結果等。2012年美國發布《通過教育數據挖掘和學習分析促進教與學》(Enhancing Teaching and Learning through Ecational Data Miningand Learning Analytics)提出大數據時代教育數據的特點：具有層級性、時序性和情境性，其中數據的層級性指，既收集教師層面的數據也收集學生層面的數據，既收集課堂數據也收集活動數據，為後期模型的建立提供了多維度的資源;數據的時序性是指，數據是實時的、連續的，為材料的前沿性提供了保障;而數據的情境性是指，數據是基於真實情境脈的，保證了模型的信度。
大數據技術能夠促進以學生為本的學習，數據不僅僅是科技理性指導下收集數據和擬合成模型，並針對學生的群體行為做出預測判斷，還可能在固有模型的基礎上，通過診斷學生在課堂中的行為表現，對固有模型進行修改，使課程內容更加適合學生的長尾需求，實現個性化教學。大數據的利用可以支持對教育活動行為的建模預測，還可能支持教育實踐中的適應性教學。前者是後者的基礎，後者是前者的深化。
建模與預測導向的大數據應用
大數據時代數據促進教育變革的方法之一是收集和分析處理數據，並進行預測。現如今，由於數據記錄、存儲與運算的便捷性，海量的、多層次的數據可以便捷地加以收集，由隨機抽樣帶來的誤差因此減小，建模和預測可以基於全數據和真實數據，因而就更為精確。大數據時代通過探求海量數據的相關關系獲得盈利的最成功的案例是亞馬遜的市場營銷，亞馬遜收集讀者網上查閱行為和購買行為數據，建立讀者偏愛閱讀模型，預測讀者購買的群體行為，實現書籍的推薦。近幾年，教育研究的對象逐漸關注學生的學習行為，其背後是一種學習觀的轉變，學習被視為一種識知的過程(knowing about)，識知是一個活動，而不是將知識作為一個物品加以傳遞。識知總是境脈化的，而不是抽象的和脫離於具體情境的。識知是在個體與環境的互動中交互建構的，而不是客觀准確的，也不是主觀創造的。所以，學生的行為活動數據被認為是可以反映學生在學習過程這一情境化的動態變化進程中的情況。海量、多層次、連續的行為數據在收集後被擬合成模型，實現預測，如學習管理系統(LMS)的運用。然而，由於建模和預測依賴的基本原理為數理統計，其預判對象主要是學生的群體行為。
1.案例分析
學習管理系統(Learning Manage System)簡稱LMS，是基於網路的管理系統平台，用於監控學生學習活動行為，識別和預測學困生(student at-risk)，並為其提供相應的幫助。大多數LMS包括5個部分：有和課程相關的學習資料、用於確保學生提交作業與完成測試的評價工具、用於溝通的交流工具(如郵件、聊天室等)、用於確保教師記錄和存儲學生的學習活動並發布活動截止日期的課程管理工具、用於幫助學生學習回顧和跟蹤學習進程的學習管理工具。在高校大量使用的BB(Blackboard)平台就是一個常見的學習管理系統。系統記錄了學生參與選修的網上課程的種類、在線時長、閱讀和瀏覽的文章數量，反映學習者的學習行為。2008年，Leah P.Macfadyen和Shane Dawson教授在加拿大不列顛哥倫比亞大學通過分析5個本科班級使用BB平台選修生物課的數據，建立了預測模型。平台記錄了學生課程材料的使用情況、參與學業交流情況和完成作業提交和考試情況。大數據時代教育數據記錄的層級性在這裏充分顯現，課程材料的使用包括記錄在線時長、郵件的閱讀時間、郵件的發送時間、討論信息的閱讀時間等。參與學業交流記錄了發布新討論的時間、回復討論的時間、使用搜索工具所花的時間、訪問個人信息的時間、文件的瀏覽時間、瀏覽誰同時在線的時間、瀏覽網頁連結的時間等等。評價模塊記錄了評價的閱讀時長和提交評價的時間等。通過應用統計工具描述散點圖，發現了在LMS記錄下學生在線時長和學業表現呈相關關系。在進行多元回歸時，研究者發現，學業成就處在後四分之一的學生在線時間略長於平均時間，而學業成就處於前四分之一的學生的在線學習時間低於平均水平。緊接著，研究人員為了作出預測，利用邏輯斯特回歸生成了一個預測模型，通過收集學生的新的行為數據，預測學生是否處於真正參與了學習活動，並得出如下結論：討論舉行的次數、郵件信息發送量和測評的完成情況這三個維度構成的模型可以預測學生的學業水平情況。
大數據時代，通過探求學生行為與學業水平之間的相關關系，建立模型，實現預測，能夠對課堂教學產生重要影響。然而，數據建模過程中，為了保證模型的效度與信度，極端個別數據被處理，使模型只能實現群體行為的預測，不能針對學習者個體實現定製化和個性化。
2.建模與預測的不足
數據建模與預測的背後充分體現了實證主義的思想和方法。19世紀上半葉，以孔德為代表的社會學家提出了實證主義的基本信條：利用觀察、分類，探求彼此的關系，得到科學定律。實證主義的哲學思潮到20世紀60年代，演變成一種科技理性，實踐知識逐漸染上了工具性的色彩，專業活動存在於工具性的解決問題之中，所有的專業活動都被視為釐定目標、套用已知的方法解決問題的過程。這一期間，大量的學科被系統地整合發展，甚至包括教育學和社會學這樣的「軟科學」。用證據解決未知的問題，用數據預測未來一時成為潮流。
學生活動行為數據的建模尤其側重體驗實證主義的思想，模型注重成功教學行為的共性，忽視教師與學生群體的獨特性需求時，科技理性的主導有可能使課堂教學被視為獨立於真實境脈的模塊，只要教學行為取得成功，就會被數據抽象化，形成模型，對學生群體行為產生預測。科技理性有賴於人們認同的共有目標，教學實踐目標的釐定極其復雜，包含巨大的不確定性和獨特性，甚至，由於社會角色的不同，還會帶來價值沖突。一個穩定的、為所有人所認同的目標不復存在，依據科技理性精神和方法推理預測的行為模式並不可能滿足每一個人的需求，教育變革在大數據時代下出現新的取向。
從數據模型到支持適應性學習
在數據建模的基礎上實現教學的適應性是大數據時代促進教育變革的另一成果。數據建模及行為預測依舊屬於科技理性指導下的行為模式，可能會造成忽視學生個性需求的現象，而個性化需求正是知識社會的重要特徵，個性化的教育也受到教育研究者、政策制定者和教育實踐者越來越多的關注。教育系統設計專家賴格盧斯認為，教育投入沒有達到效果的一個很重要的原因是忽視了社會的轉型。「社會已經從工業社會步入了資訊時代，勞動力市場對人才的要求不再是工業時代在流水線上操作的工人，而是具有創新性思維、決斷力強的知識性人才。」教學面臨從產生清一色的勞工轉向產生有判斷力和適應性能力的人群。2010年，OECD的報告《The Nature Of Learning》中指出，適應性能力(adaptive competence)是21世紀核心競爭力，包括在真實的境脈中靈活並有創造力地使用有意義的知識和技能。吳剛在《大數據時代的個性化教育：策略與實踐》中提出了個性化教育的必要性和必然性，指出「只有利用信息技術所提供的強大支持，才有可能真正實現個性化學習」。大數據時代的來臨，正是個性化教育發展的一個良好契機。2012年，美國頒布了《通過教育數據挖掘和學習分析促進教與學》，提出大數據時代，通過收集在線學習數據，對數據進行分類和探尋數據之間關聯的方式挖掘數據，形成數據模型。通過學生行為和模型的互動，形成適應性學習系統。概言之，我們可以以對行為數據的充分利用為基礎，改變教學的內容和進度，構建適應性評價和教學系統，充分實現教育的定製化，滿足學生的長尾需求。
1.案例分析：
適應性教學系統又稱適應性學習系統，(Adaptive Learning Support System)，簡稱ALSS系統，強調基於資源的主動學習，認為學習不是知識的傳遞，而是學習者的自我建構。自上世紀90年代以來，研究者開發了不少適應性學習系統，如1998年De Bra開發的AHA系統，2003年，Brandsford和Smith開發的針對任務型學習的MLtutor系統，以及近幾年頗受關注的翻轉課堂(Flipped Classroom Model)簡稱FCM系統。
內容傳遞模塊：傳遞相關知識與信息支持學生的學習。
學習者資料庫：存儲學生在參與教學活動中的相關行為。
預測模塊：包括學生信息和學生行為數據，跟蹤學生的學習，並做出預判。
顯示模塊：為學生生成行為報告。
自適應模塊：根據學生行為生成的報告，反饋到預置模型，為模型做出相應的改變，使之更符合學生。
干預模塊：使教師、系統管理者和領導可以在系統運行時實施人為干涉。
學習者學習相關學科內容時，學習行為被記錄跟蹤下來，學生的學習行為數據被傳送到後台，記錄在學習者資料庫內，作用於預測模塊。預測模塊通過改變內容傳遞模塊，再次作用於學習者。在整個過程中，教師、教學管理者起干涉作用。
適應性學習系統是一個交互的動態系統，系統往往會提供給學生一些學習行為建議。奧地利針對學生的問題解決的過程設計了一個適應性學習系統。適應性學習系統的第一步是教育數據挖掘(ecational data mining)，簡稱EDM。數據挖掘的過程包括數據收集、數據預處理、應用數據的挖掘和詮釋評價發展結果。Moodle提出了CMS數據挖掘系統(Course Management System)。研究者先使用原始數據進行建模，第一步是原始數據的收集，原始數據大約包含2007年73名用戶產生的28000活動例子，2008年97名用戶產生的265000份解決問題的案例和2009年45名用戶產生的115000個活動案例。除了記錄學生解答問題時產生的數據，原始數據還收集了學生的信息、問題的信息和解決問題的步驟;在對數據進行分類後，歸納出問題解決的類型，利用很擅長擬合連續數據的Markvo Models(MMs)的一個子模型DMMs擬合了如上的連續性數據，通過添加判斷學生學習行為的結果模型和一系列監控和調節模塊，構成了整個面向問題解決的適應性系統。當學生使用這個模型時，模型會根據學生的行為數據為學生提供他們所偏愛的解決問題的過程與方法。
除了適應性教學系統，還有適應性評測系統。LON-CAPA(Learning Online Network with Computer-Assisted Personalized Approach)是一個計算機輔助的個性化網路學習測評平台，平台不提供課程設計和課程目標，而是一個教學工具。CAPA通過後台記錄學生的基本資料，學生參與的互動交流、學業情況，針對學業課程中的疑難點，提供個性化的考試資源。
2.適應性轉向的意義
在大數據時代，科技理性指導下的模型預判在面對結構不良的問題時顯得應對能力不足。科技理性指導下的數據建模忽視學習的真實境脈，只能支持群體行為的預判，模型的推廣可能會使人們忽視其實踐成功背後的個體經驗與具體情境，從而導致科技理性與哲學思辨對抗。然而，完全依靠哲學思辨和經驗進行教學不僅不利於教育學科系統理論性的發展，也不利於課堂實踐的管理與教師的培訓。唐納德·A.舍恩提出了一種適應性思維模式。他指出：「如果科技理性的模式在面對『多樣』的情境時，是無法勝任、不完整的，甚至更遭的話，那麼，讓我們重新尋找替代的、較符合實踐的、富有藝術性及直覺性的實踐認識。」適應性學習是在系統理論知識的指導下，針對個體差異，使學習內容和活動高度個性化的學習方式。
適應性平衡了理性與經驗的兩難，英國學者Hargreaves(1996)首次提出基於證據的教育研究向醫療診斷學靠攏。臨床診斷學和教育的相似之處在於，他們都要面對變動不居、極其復雜的環境，在這樣一個結構不良的系統中，充分意識到客體(患者或者學生)的獨特性與共性，利用系統的專業知識解決問題。
Ralf St. Clair教授在參考醫學臨床實踐研究的三要素後提出基於證據的教育研究的三要素——研究的證據、教育工作者的經驗、學習者的環境與特點。其中，行為預測關注的是研究的證據，而適應性學習系統的建設則關注的是教育工作者的經驗和學習者的環境與特點。
從預測行為到支持適應性教學的轉向，是一種人文主義的轉向，教育研究的重點從關注研究的證據走向關注教育工作者的經驗與學習環境特點，關注以證據支持個性化學習的實踐變革。證據不再是其在科技理性時代所處的指導決策的角色，而是被視作一種資源，教育工作者在大量的基於證據的課堂教學決策中找尋最適合自己特點和學生特點的方式，推進課堂教學流程。也就是說，大數據的更重要價值在於支持適應性學習，滿足個性化學習和個性化發展的時代需要。數據的預測功能依賴於大數據收集數據的全面性與處理數據的便捷性，根據統計學原理對群體行為做出預測，一定程度上弱化了個體特徵和具體情境。其主要指向行為預判。而適應性是在模型與客體的交互作用上改變模型，如圖3所示，數據的適應性運轉模型比預測模型多了一個循環(loop until)系統，使其更加契合個人需求，其主要指向實踐改進。預測是支持個性化學習的基礎，而支持個性化學習是預測功能的深化和轉化——從整體人群到個體學習者、從理論模型到實踐策略的轉化。
分析與啟示
大數據時代由於數據量大，數據收集與攜帶便捷，使海量學生行為數據被挖掘、收集，通過數據建模對學習者行為的分析變得比前大數據時代更為全面和可靠。數據時代在數據的挖掘和預測上固然潛力十足，但是大數據時代更多的價值是滿足學習者的適應性長尾需求，在預測行為的基礎上，修改教學模式，使之個性化與定製化。從數據建模走向支持適應性教學，支持對象從群體轉向了個人，對教育活動的影響從對行為的認識轉向了教育活動的實踐，從科技理性指導下的去境脈轉向了基於真實情境的教學活動。
走向適應性，不僅改變人類行為方式，更重要的是改變了認知方式。前大數據時代人們在科技理性的指導下完全被數據證據左右(driven by the data)，教師和學生、教育決策者和學校形成傳統社會契約關系，當事人把自己百分之百地交給專業工作人員，而專業工作人員遵守契約，對當事人全心全意地負責，從而使專業工作人員享受至高無上的壟斷性地位。大數據時代，教師不再是知識的控制者，他通過參與學生的學習活動，根據學生的先擁知識和認知特點、個性需求，不斷地調整教學步驟、教學進度和難度。學生不用完全將自己有如病人交付給醫生一般完全託付給教師。在學習的過程中，通過與教師的互動交流，在教師的協助下，成為自己學習的主體，控制並對自己的學習負責。由於教師精力有限，大數據時代下網路計算機輔助學習系統可以為教師和學生提供輔助指導的機會。
盡管如此，一方面，我們要擁抱大數據給我們帶來的便捷的生活和高質量的教育，另一方面，我們需要保持警惕和防止因果關系和相關關系的誤用，並且維護數據安全。
在推理方面，教育工作者需要警惕將相關關系和因果關系誤用，以Leah P.Macfadyen教授的前述案例為例，BB平台在線時間的長短和學生的學業成就有相關關系，而非因果關系，成績優異的學生在線時間低於平均在線時間，但不能說低於平均在線時間的學習導致學生成績優異而要求學生減少在線學習時間。
此外，在信息安全方面，學生和教師的大量信息被收集和使用，在使用的過程中，必須制定相關私隱保護法，保證信息的安全，警惕數據濫用。學生的行為數據也不可以作為教師教學評優的依據，讓大數據真正成為支持教學變革、提升教學效能、促進學生發展的手段，而不是控制教師和學生的工具。