大數據傳統教學設計

⑴ 如何理解傳統數據與大數據之間的區別

針對大數據帶給教育的機遇與挑戰，與讀者深入探討和分享大數據與傳統數據的區別，及其行業落地的進展情況。

二、大數據時代潛藏的教育危機

「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（Carnegie Mellon University）教育學院研究介紹中的一句自白，也同樣是美國十大教育類年會中出鏡率最高的核心議題。這種對於學生認識的匱乏，在21世紀之前長達數百甚至上千年的教育史中並沒有產生什麼消極的效應，但卻在信息技術革命後的近十年來成為教育發展的致命痼疾。

「過去，對於學生來說，到學校上學學習知識具有無可辯駁的重要性，而那是因為當時人們能夠接觸知識的渠道太少，離開學校就無法獲取成體系的知識」斯坦福大學教授Arnetha Ball在AERA（美國教育研究會）大會主旨發言中說道，「但是，互聯網的普及將學校的地位從神壇上拉了下來。」Ball的擔心不無道理。根據Kids Count Census Data Online發布的數據，2012年全美在家上學（Home-Schooling）的5-17歲學生已達到197萬人，相對逐年價下降的出生人口，這一人口比重十分可觀。

與此同時，應運而生的則是內容越來越精緻的網上課堂，而創立於2009年並迅速風靡全球的可汗學院（Khan Academy）正是其中的傑出代表。從知名學府的公開課到可汗學院，這種網路學習模式受到熱捧恰恰證明了：人們對於學習的熱情並沒有過去，但是人們已經極端希望與傳統的學院式授課模式告別。一成不變，甚至「目中無人」的傳統集體教學模式在適應越來越多元化、也越來越追求個性化的學生群體時顯得捉襟見肘。

可汗學院模式不但支持學生自主選擇感興趣的內容，還可以快速跳轉到自己適合的難度，從而提高了學習的效率。學習者沒有學習的壓力，時長、時機、場合、回顧遍數都可以由自己控制。

可以想像，如果可汗學院的模式進一步發展，與計算機自適應（CAT）的評估系統相聯系，讓使用者可以通過自我評估實現對學習進度的掌握以及學習資料的精準獲取，那麼它將形成互聯網產品的「閉環」，其優勢與力量將是顛覆性的。

而如果傳統教育的課程模式不革新，課堂形態不脫胎換骨，教師角色與意識不蛻變，那麼學校的存在就只有對現代化學習資源匱乏的學生才有意義；而對於能夠自主獲得更適宜學習資源的學生來說，去學校可能只是為了完成一項社會角色賦予的義務，甚至談不上必要性，也就更談不上愉快的體驗或興趣的驅使了。

大數據的研究可以幫助教育研究者重新審視學生的需求，通過高新的技術以及細致的分析找到怎樣的課程、課堂、教師是能夠吸引學生的。但問題在於，社會發展給予教育研究者的時間窗口並不寬裕，因為有太多人同樣在試圖通過大數據挖掘設法瓜分學生們有限的精力與注意力。而且從某種程度上，他們做得遠比教育研究者更有動力與誠意。

首當其沖的是游戲的設計者——青少年是其主要消費群體。撇開馳名世界的暴雪公司（Blizzard Entertainment），美國藝電公司（Electronic Arts Inc.），日本任天堂公司（Nintendo）等國際巨鱷不談；即使是國內的盛大網路，第九城市，巨人科技，淘米網路等游戲公司，亦都早已組建了專業實力強勁的「用戶體驗」研究團隊。他們會通過眼動跟蹤，心律跟蹤，血壓跟蹤，鍵盤與滑鼠微操作速率等各種微觀行為來研究如何讓玩家在游戲中投入更多的時間，更加願意花真實世界的錢來購買虛擬世界的物品。什麼時候應該安排敵人出現，敵人應當是什麼級別，主人公需要耗費多少精力才能夠將其擊敗，這些變數都得到了嚴格的設計與控制，原因只有一個——大數據告訴游戲創作者，這樣的設計是最能夠吸引玩家持續游戲的。

其次是電影視頻、青春小說等鏈式文化產業。為什麼在網站上看視頻會一個接一個，無法停止，因為它會根據該賬號的歷史瀏覽記錄推算出其喜歡看什麼樣的視頻，喜歡聽什麼類型風格的歌，並投其所好；而暢銷網路小說看似並沒有「營養」，但裡面的遣詞造句、語段字數，故事起伏設定，甚至主人公性格的類型都是有相關研究進行支持——讀者往往並不喜歡結構嚴密、精心設計的劇情——這就是為什麼情節千篇一律的韓劇受人追捧的原因，他們通過收視率的反復研究，挖掘到了觀眾最需要的那些元素，並且屢試不爽。

此外還有許多更強大的研究者，比如電子商務，總能通過數據找到你可能願意購買的商品——他們甚至知道買尿片的父親更願意買啤酒。

這些領域看似與我們教育者並無特別關聯，但是他們與我們最關心的對象——學生卻有著千絲萬縷的聯系。數百年甚至數十年前，學生並不會面對如此多的誘惑，學校在其生活中占據極大比重，對其影響也最為顯著，因此教育者對於學生的控制總是有著充分的自信。但是，當不同的社會機構與產品開始爭奪學生的注意力時，教育者的自信就只能被認為是一種無法認清形勢的傲慢了——因為在這場「學生爭奪戰」中，傳統學校看上去實在缺乏競爭力。

即使教育研究者願意放下身段，通過大數據的幫助來悉心研究學生的需求與個性。但是人才的匱乏也是非常不利的一點因素——相比於商業環境下對研究實效的追逐，教育研究的緩慢與空洞顯得相形見絀。在互聯網企業紛紛拋出「首席數據官」的頭銜，向各種數據科學狂人拋出橄欖枝，並且在風險投資的鼓舞下，動輒以百萬年薪進行延聘時，大數據研究的前沿陣地必然仍是在互聯網行業中最轟轟烈烈地開戰。

分析形勢後的姿態，以及投入的力度與強度，或許是教育領域在進入大數據研究時最先需要充分考慮的兩個先決條件。

三、誰在為大數據歡呼：一場關於「人性」研究的啟蒙

孜孜不倦地觀測、記錄、挖掘海量的數據，有朝一日終會推導出或簡約或繁復的方程，以此得以在自然科學的歷史豐碑上留名——數百年來，這種對數據的崇拜早已成為了物理學家、化學家、生物學家、天文地理學家們的信念。而牛頓，貝葉斯，薛定諤等一代代巨匠的偉業也揭示了數據對於科學發現的無限重要價值。

相形之下，社會科學領域的研究就要慘淡地多——他們同樣看重數據，同樣追求統計與分析的「程序正義」，同樣勤勤懇懇地設計實驗與調研，去尋找成千上萬的被試，同樣像模像樣地去嵌套方程……但是幾乎很少有研究結果能夠得到普遍的承認，不管是社會學、心理學、經濟學、管理學還是教育學。

當然，社會科學領域的研究者們遇到的困難是顯而易見的：「人性」與「物性」是不同的，物質世界比較穩定，容易尋找規律；而由人組成的社會極其善變，難以總結。從數據的角度來說，人的數據不如物的數據那麼可靠：

首先是人不會像物那樣忠實地進行回應：誰知道一個人填寫的問卷有多少是注意力不集中填錯的、語文水平不高理解錯的、還是壓根沒打算講真話？此外，人與人本身的差距也大於物與物的差距：兩個化學組成相同的物質表現出各種性質幾乎是完全一樣的，但即使是兩個基因完全相同的雙胞胎也會因為不同的人生經驗，而表現出大相徑庭的行為特徵。

但這些都還並不關鍵，最最重要的是：人無法被反復研究。人不是牛頓的木塊，不是伽利略的鉛球，不是巴普洛夫的狼狗，人不會配合一次次從斜坡上被滑下來，一次次從比薩塔頂被扔下來，一次次流著口水乾等著送肉來的鈴聲。而我們知道，在「科學」的三個標准中，首當其沖的就是「可重復驗證」。

換句話說，我們可以獲得的關於「人性」的數據不夠大，不夠多，不夠隨時隨地，因此我們無法從數據中窺見人性。2002年諾貝爾經濟學獎授予心理學家丹尼爾?卡尼曼（Daniel Kahneman）時，似乎標示著社會科學領域已經接受了這樣一種事實：人類的行為是無法尋找規律、無法預測、難以進行科學度量的。社會科學開始懷疑用純粹理性的方法是否可以解答關於「人性」的種種現象。與此相映成趣的是2012年的美國大選，奧巴馬的團隊依靠對網路數據的精準篩選捕捉到了大量的「草根」選民，而對於其喜好與需求的分析與把握更是贏得其信任，從而在不被傳統民調與歷史數據規律看好的情況下一舉勝出。這跨越十年的兩個標志性事件讓人們對於「數據揭示人性」可能性的認識經歷了戲劇性的轉變。

如今，迅速普及的互聯網與移動互聯網悄然為記錄人的行為數據提供了最為便利、持久的載體。手機，iPad等貼近人的終端無時不刻不在記錄關於人的點點滴滴思考、決策與行為。最最重要的是，在這些強大的數據收集終端面前，人們沒有掩飾的意圖，人們完整地呈現著自己的各種經歷，人們不厭其煩一遍又一遍重復著他們不願在實驗情境下表現出來的行為，從而創造著海量的數據——傳統數據研究無法做到的事，傳統研究範式苦苦糾結的許多難點，都在大數據到來的那一剎那遁於無形。

大數據的到來，讓所有社會科學領域能夠藉由前沿技術的發展從宏觀群體走向微觀個體，讓跟蹤每一個人的數據成為了可能，從而讓研究「人性」成為了可能。而對於教育研究者來說，我們比任何時候都更接近發現真正的學生。

⑵ .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。

⑶ 大數據時代下高中數學教學探討論文

大數據時代下高中數學教學探討論文

摘要: 大數據時代的到來，為人們的生產生活帶來了極大的便利，也為教育教學的創新以及發展帶來很大的影響。因此，在大數據時代下，要分析大數據的相關概念，然後對大數據時代下的歷棗高中數學教學方式的創新以及應用進行研究，以此來提高高中數學教學的有效性。

關鍵詞: 大數據時代;高中數學;教學方式

信息技術的發展促使了大數據時代的到來，不僅增加了知識獲取的途徑，也改變了傳統的學科教學方式，對促進高中數學教學改革的推進具有重要影響。因此，在大數據時代下，高中數學教師要利用大數據的技術優勢，對現存的教學模式進行改革，突出數學教學的時代性，使學生在數學學習中既能夠獲得相應的知識，還能夠樹立正確的價值觀念，促進高中生數學綜合素養的形成，從而促進高中數學學科的健康發展。下面本文將對其進行詳細論述。

1大數據相關概念

第一，大數據概念。數據是知識的來源，也是信息的一種記載方式。隨著社會的發展和科學的進步，數據數量不斷增多，對數據進行記錄、測量以及分析的范圍也就不斷擴大，這標志著人類已經獲得越來越多的知識和信息。大數據可以從宏觀和微觀兩個角度去理解，多數學者都是從宏觀上對大數據概念進行定義的，即用新的處理模式提高數據出來的執行力，洞察能力以及海量信息的優化能力。大數據具有數據信息量大、種類多種多樣、真實性以及實效性強等特點。

第二，大數據分析概念。大數據分析簡單來說就是要對大規模的數據進行科學分析，而對這些龐大的數據資源進行分析最根本的目的就是要發現和總結出這些數據中存在的規律以及模式，然後再利用數據的動態性特徵去預測事物的未來發展趨勢。

2大數據時代下高中數學教學方式的應用

2.1利用大數據轉變教師的教學角色

第一，應用大數據技術為教師教學模式的創新提供了機會。大數據時代的到來，傳統的教學方法弊端逐漸顯現，不僅體現出了與現代社會的不適應，也影響了學生學習積極性的提高。因此，在大數據時代，教師要利用大數據技術開展例如合作鏈爛液探究、個性化教學等多樣化的教學方式，豐富課堂教學形式和內容，使學生不再死板地接受學習內容，而教師也能夠根據學生的不同階段開展針對性的.教學活動。教師教學角色和教學模式的轉變，強調了學生在課堂中的主體地位，對活躍課堂氣氛，提升課堂教學的有效性具有重要作用。例如：在學習「集合」這節課時，教師就可以採用合作探究的教學方式。首先，結合學生的差異性，將學生分成不同的小組，然後設計不同的問題組織學生進行探究，如：①用什麼對集合進行表示？可以用一個元素表示集合嗎？集合與元素之間有什麼關系呢？②集合都有棚物哪些特徵呢，結合具體題目進行判斷。之後，小組之間對研究結果進行互相交流。再後教師設計突出本節課重點的習題，給學生鍛煉的機會。通過這樣的教學方式，不同的學生組織到一起集思廣益，互相幫助，不僅有利於促進學生思維的發散，還轉變了教師的教學角色，提升了課堂學習效率。

第二，應用大數據技術對學生的學習情況進行深入了解。在傳統的課堂教學形式下，教師過於側重學生學習成績的提升，忽視對學生的了解，導致教學針對性不強，影響教學效果。通常情況下，教師對學生了解是通過考試以及隨堂測試的形式進行側面分析，但這種分析得出的結果並不準確。但在大數據時代，利用大數據技術教師能夠對學生的真實情況進行挖掘，然後根據學生之間的個性差異，對學生進行充分的了解，同時教師利用網路技術能夠對學生的興趣點和薄弱點進行准確判斷，從而使自己的教學活動與學生的學習需求相吻合，突出數學教學的針對性。

2.2利用大數據發揮學生的主體作用

第一，應用大數據提升學生的學習興趣。在以往的教學方式下，學生是知識的接受者，部分教師為了提高教學效率甚至一味地向學生進行知識傳輸，殊不知這種填鴨式的教學方式，不僅無法激發學生的學習興趣，還會造成學生的抵觸情緒，對學習產生厭煩心理，進而影響數學學科教學效率的提升。因此，在大數據時代下，要充分發揮大數據的優勢，利用大數據技術去激發學生的學習興趣，豐富數學課堂的內容，使學生產生主動求知的慾望，能夠積極主動地參與到教師組織的教學活動中來。大數據技術的具體應用可以從以下幾個方面進行。首先，教師可以利用計算機平台設計預習內容，然後學生能夠通過計算機平台自己完成教師布置的習題，教師之後可以藉助大數據進行數據分析，這樣教師在授課之前就能夠找到學生學習的弱點以及難懂點。例如，教師可以利用大數據對學生在「函數」知識中存在的問題進行分析，然後了解到學生易錯點和薄弱的地方，之後據此設計相應的課程教案。這樣在課堂上學生就能夠根據教師針對性的教學設計進行學習，以此來提升課堂教學的有效性。

第二，應用大數據提升學生的學習自主性。學科教學最關鍵的就是要提高學生的學習積極性，所以在高中數學教學中教師要注重學生自主性的提升。在高中數學教學中，課後知識鞏固與習題練習是提高學生學習成績的重要組成部分，但以往學生通常都是靠手抄錯題的形式進行習題糾錯和解答的，這種方式取得的效果並不顯著，一是浪費了較多的學習時間，二是形式枯燥，學生學習自主性不高，在整理之後查漏補缺效果也不好。所以在此環節可以應用大數據技術為學生的課後自主學習提供平台。在大數據技術的支持下，教師可以將學生之前做好的試卷或者解答過程的問題輸入到計算機系統當中，之後學生通過網路進行問題的下載和解答，以便於學生對問題進行查漏補缺。這種方式相比於傳統的糾錯形式，具有實時性的特徵，有利於學生對糾錯內容進行更好的掌握。

第三，應用大數據開展分層式的教學形式。目前我國多數高中數學課堂教學採取的都是班級統一上課的教學形式，模式單一固定，缺乏創新性，不僅不利於激發學生的學習積極性，還會影響學生的個性發揮，進而影響學生的潛能的挖掘。「因材施教」是孔子提出的教學思想，所以在大數據環境下，教師要利用大數據技術採取分層式教學的方式，結合每個學生的差異性，開展不同類型的教學活動。每個學生都是獨立存在的個體，在思想、能力以及身心發展上都具有差異性，所以針對不同學生的不同特性開展分層教學活動，不僅能夠滿足學生層次化的學習需求，還能夠有效地激發學生的學習興趣。同時，教師在數學教學中嘗試不同的教學方法，應用創新型的教學模式，也能夠很好地活躍課堂氛圍，調動學生的課堂參與度，從而達到提升學生學習效果的目的。

2.3利用大數據拓寬學生獲取知識的途徑

大數據時代下，數據量和知識信息不斷擴大，學生能夠接觸和學習到的內容也不斷增多，所以教師要利用網路信息技術，在網路上搜集和整理更多的學習資料和信息，然後結合具體的教學目標和學習內容進行這些信息的分析和處理，以此來提高教師的教學效果。而在大數據環境下，學生也能夠利用網路技術自行進行數學資源的獲取，不斷豐富自身的學習的內容，對抽象的數學知識進行簡化。另外，在大數據環境下，教師要為學生提供真實、可靠的數據教學服務，引導學生養成善於開發和應用數據的意識和能力，能夠根據自身的需要進行數據的獲取，這也能夠為教師教學互動的開展提供針對性，促進師生間的共同進步。例如：在學習「數列」這節課時，教師可以在課前引導學生利用網路自己進行課前的預習，對數列這節課的知識有個簡單的認識，並能夠對基本的知識點以及概念進行理解。之後，在課堂上教師可以利用多媒體技術開展具體的教學活動，將教學知識點直觀、形象地展現在學生的面前，在課程結束之後，教師組織學生對自己設計的隨堂測試問題進行解答，然後對錯題進行整理。這種一系列的教學活動，能夠提高學生大數據技術的利用與開發能力，對拓寬學生的知識獲取途徑，提高學生的學習效率具有關鍵作用。

2.4利用大數據為家長提供教育平台

家庭在學生教育中具有非常重要的作用，家庭是學生的第一所學校，但以往的高中數學教學對家庭教育並不重視，家長沒有廣泛地參與到學校教育中去，而學校也沒有為家長提供更多學習教育的機會，除了每次家長會之外，教師其他時間很少能見到家長，也就很少能參與學生的學習。但大數據時代，網路技術的應用為家長與學校教育的溝通提供了很寬廣的平台，家長可以通過固定的軟體進行賬號的綁定，然後隨時對自己家孩子的上課以及課後情況進行了解，進而更好地了解學生近期的表現情況。同時，家長也可以利用這些軟體與教師進行交流，對學生的學習和生活情況進行了解，與教師進行充分的溝通和互動。使家長能夠更好地配合學校的教育活動，在提高學生數學學習效果的同時，促進學生的健康成長。

3結語

綜上所述，大數據時代下數據數量不斷增多，網路技術的應用越發廣泛，在此種環境下開展高中數學教學活動，不僅有利於創新教師的教學思想和教學方式，也有利於激發學生的學習興趣，提高學生對數學學科的學習熱情，從而達到大數據促進學科教學效果提升的目的。高中數學是一門綜合性學科，能夠培養學生的邏輯思維和推理能力，同時數學也是一門與人們日常生活密切相關的一門學科。所以在大數據時代，教師要利用好大數據信息，發揮好信息技術在教學中的優勢，不斷改善自身的教學角色，突出學生的主體地位，拓寬學生獲取知識的途徑，加強家長與學校的溝通等，使學生在大數據環境下能夠養成樂於學習的好習慣和科學的學習方法，推動高中數學教學效果的有效提升，促進學生身心健康成長。

參考文獻

[1]孟越飛.大數據背景下的高中數學教學[J].中小學電教(下半月),2018(1):22.

⑷ 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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⑸ 教育大數據分析方法主要包括哪三類

一、大數據與大數據分析概述

隨著數據獲取、存儲等技術的不斷發展，以及人們對數據的重視程度不斷提高，大數據得到了廣泛的重視，不僅僅在IT領域，包括經濟學領域、醫療領域、營銷領域等等。例如，在移動社交網路中，用戶拍照片、上網、評論、點贊等信息積累起來都構成大數據；醫療系統中的病例、醫學影像等積累起來也構成大數據；在商務系統中，顧客購買東西的行為被記錄下來，也形成了大數據。

時至今日，大數據並沒有特別公認的定義。有三個不同角度的定義：（1）「大數據」指的是所涉及的數據量規模巨大到無法通過人工在合理時間內達到截取、管理、處理並整理成為人類所能解讀的信息[1]。（2）「大數據」指不用隨機分析法（抽樣調查）這樣的捷徑，而採用所有數據進行分析處理的方法的數據[2]。（3）「大數據」是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察發現力和流程優化能力的海量、高增長率和多樣化的信息資產。

通常把大數據的特點歸納為4個V，即數據量大（Volume）、數據類型多（Varity）、數據的價值密度低（Value）以及數據產生和處理的速度非常快（Velocity）。

對大數據進行分析可以產生新的價值。數據分析的概念誕生於大數據時代之前，但傳統的數據分析和大數據分析是不同的。傳統的數據分析往往是由客戶提出一個問題，分析者圍繞該問題建立一個系統，進而基於該系統解釋這個問題；而大數據分析有時候並沒有明確的問題，而是通過搜集數據，瀏覽數據來提出問題。

另一方面，傳統的數據分析是在可用的信息上進行抽樣，大數據分析則是對數據進行不斷的探索，通過全局分析連接數據，達到數據分析的目的。

傳統的數據分析的方法，往往是大膽假設小心求證，先做出假設，再對數據進行分析，從而驗證先前的假設；而大數據分析則是對大數據進行探索來發現結果，甚至發現錯誤的結果，之後再通過數據驗證結果是否正確。

因此，傳統的數據分析可以看成一種靜態的分析，大數據分析可以看成一種動態的分析。盡管如此，大數據分析和傳統數據分析也並非是涇渭分明的，傳統數據分析的方法是大數據分析的基礎，在很多大數據分析的工作中仍沿用了傳統數據分析的方法。

基於上述討論，我們給出「大數據分析」的定義：用適當的統計分析方法對大數據進行分析，提取有用信息並形成結論，從而對數據加以詳細研究和概括總結的過程。

大數據分析分為三個層次[3]，即描述分析、預測分析和規范分析。描述分析是探索歷史數據並描述發生了什麼（分析已經發生的行為），預測分析用於預測未來的概率和趨勢（分析可能發生的行為），規范分析根據期望的結果、特定場景、資源以及對過去和當前事件的了解對未來的決策給出建議（分析應該發生的行為）。例如，對於學生學習成績的分析，描述分析是通過分析描述學生的行為，如是否成績高的同學回答問題較多；預測分析是根據學生的學習行為數據對其分數進行預測，如根據學生回答問題的次數預測其成績；而規范分析則是根據學生的數據得到學生下一步的學習計劃，如對學生回答問題的最優次數提出建議。

大數據分析的過程可以劃分為如下7個步驟：（1）業務調研，即明確分析的目標；（2）數據准備，收集需要的數據；（3）數據瀏覽，發現數據可能存在的關聯；（4）變數選擇，找出自變數與因變數；（5）定義模式，確定模型；（6）計算模型的參數；（7）模型評估。

我們以預測學生學習成績為例解釋上述過程。首先，我們的目的是根據學生的行為預測學習成績。接下來，對於傳統的方法來說，通過專家的分析確定需要什麼數據，比如專家提出對學生成績有影響的數據，包括出勤率、作業的完成率等，可以從數據源獲取這樣的數據；大數據分析的方法有所不同，是找到所有可能相關的數據，甚至包括血型等，這些數據與成績之間的關系未必有影響，就算發現了關系也未必可以解釋，但是獲取盡可能多的數據有可能發現未知的關聯關系。

⑹ 大數據的預測功能是增值服務的核心

大數據的預測功能是增值服務的核心
從走在大數據發展前沿的互聯網新興行業，到與人類生活息息相關的醫療保健、電力、通信等傳統行業，大數據浪潮無時無刻不在改變著人們的生產和生活方式。大數據時代的到來，給國內外各行各業帶來諸多的變革動力和巨大價值。
最新發布的報告稱，全球大數據市場規模將在未來五年內迎來高達26%的年復合增長率——從今年的148.7億美元增長到2018年的463.4億美元。全球各大公司、企業和研究機構對大數據商業模式進行了廣泛地探索和嘗試，雖然仍舊有許多模式尚不明朗，但是也逐漸形成了一些成熟的商業模式。
兩種存儲模式為主
互聯網上的每一個網頁、每一張圖片、每一封郵件，通信行業每一條短消息、每一通電話，電力行業每一戶用電數據等等，這些足跡都以「數據」的形式被記錄下來，並以幾何量級的速度增長。這就是大數據時代帶給我們最直觀的沖擊。
正因為數據量之大，數據多為非結構化，現有的諸多存儲介質和系統極大地限制著大數據的挖掘和發展。為更好地解決大數據存儲問題，國內外各大企業和研究機構做了許許多多的嘗試和努力，並不斷摸索其商業化前景，目前形成了如下兩種比較成熟的商業模式：
可擴展的存儲解決方案。該存儲解決方案可幫助政府、企業對存儲的內容進行分類和確定優先順序，高效安全地存儲到適當存儲介質中。而以存儲區域網路（SAN）、統一存儲、文件整合/網路連接存儲（NAS）的傳統存儲解決方案，無法提供和擴展處理大數據所需要的靈活性。而以Intel、Oracle、華為、中興等為代表的新一代存儲解決方案提供商提供的適用於大、中小企業級的全系存儲解決方案，通過標准化IT基礎架構、自動化流程和高擴展性，來滿足大數據多種應用需求。
雲存儲。雲存儲是一個以數據存儲和管理為核心的雲計算系統，其結構模型一般由存儲層、基礎管理、應用介面和訪問層四層組成。通過易於使用的API，方便用戶將各種數據放到雲存儲裡面，然後像使用水電一樣按用量進行收費。用戶不用關心數據的存儲介質、網路狀況以及安全性的管理，只需按需向提供方購買空間。
源數據價值水漲船高
在紅紅火火的大數據時代，隨著數據的累積，數據本身的價值也在不斷升值，這種情況很好地反應了事物由量變到質變的規律。例如有一種罕見的疾病，得病率為十萬分之一，如果從小樣本數據來看非常罕見，但是擴大到全世界70億人，那麼數量就非常龐大。以前技術落後，不能將該病情數字化集中研究，所以很難攻克。但是，我們現在把各種各樣的數據案例搜集起來統一分析，我們很快就能攻克很多以前想像不到的科學難題。類似的例子，不勝枚舉。
正是由於可以通過大數據挖掘到很多看不見的價值，源數據本身的價值也水漲船高。一些掌握海量有效數據的公司和企業找到了一條行之有效的商業路徑：對源數據直接或者經過簡單封裝銷售。在互聯網領域，以Facebook、twitter、微博為代表的社交網站擁有大量的用戶和用戶關系數據，這些網站正嘗試以各種方式對該源數據進行商業化銷售，Google、Yahoo!、網路[微博]等搜索公司擁有大量的搜索軌跡數據以及網頁數據，他們可以通過簡單API提供給第三方並從中盈利；在傳統行業中，中國聯通[微博]（3.44, 0.03, 0.88%）、中國電信[微博]等運營商擁有大量的底層用戶資料，可以通過簡單地去隱私化，然後進行銷售盈利。
各大公司或者企業通過提供海量數據服務來支撐公司發展，同時以免費的服務補償用戶，這種成熟的商業模式經受住了時間的考驗。但是對於任何用戶數據的買賣，還需處理好用戶隱私信息，通過去隱私化方式，來保護好用戶隱私。
預測是增值服務的核心
在大數據基礎上進行深度挖掘，所衍生出來的增值服務，是大數據領域最具想像空間的商業模式。大數據增值服務的核心是什麼？預測！大數據引發了商業分析模式轉變，從過去的樣本模式到現在的全數據模式，從過去的小概率到現在的大概率，從而能夠得到比以前更准確的預測。目前形成了如下幾種比較成熟的商業模式。
個性化的精準營銷。一提起「垃圾簡訊」，大家都很厭煩，這是因為本來在營銷方看來是有價值的、「對」的信息，發到了「錯」的用戶手裡。通過對用戶的大量的行為數據進行詳細分析，深度挖掘之後，能夠實現給「對」的用戶發送「對」的信息。比如大型商場可以對會員的購買記錄進行深度分析，發掘用戶和品牌之間的關聯。然後，當某個品牌的忠實用戶收到該品牌打折促銷的簡訊之後，一定不是厭煩，而是欣喜。如優捷信達、中科嘉速等擁有強大數據處理技術的公司在數據挖掘、精準廣告分析等方面擁有豐富的經驗。
企業經營的決策指導。針對大量的用戶數據，運用成熟的數據挖掘技術，分析得到企業運營的各種趨勢，從而給企業的決策提供強有力的指導。例如，汽車銷售公司，可以通過對網路上用戶的大量評論進行分析，得到用戶最關心和最不滿意的功能，然後對自己的下一代產品進行有針對性的改進，以提升消費者的滿意度。
總體來說，從宏觀層面來看，大數據是我們未來社會的新能源；從企業微觀層面來看，大數據分析和運用能力正成為企業的核心競爭力。深入研究和積極探索大數據的商業模式，對企業的未來發展有至關重要的意義。

⑺ 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。