大数据在教育中的发展概述

教育信息化建设

大数据在教育中的发展概述

刘广会1 梅 叶2

1.青岛港湾职业技术学院公共教学部 山东青岛 2664042.青岛港湾职业技术学院现代物流学院 山东青岛 266404

摘 要：梳理大数据发展的过程，将其分为积累阶段、小数据阶段和大数据阶段，并分别阐述；探讨大数据背景下教育应用场景中供给侧、学习过程、教学管理方面的变革；最后，总结大数据在教育领域发展过程中面临的挑战和发展趋势。关键词：大数据；教育变革；概述

数据是对客观事物的状态、特征及相互关系等记录的符号，是人类文明发展传承的重要载体，是人类在探索世界过程中不断丰富和积累的成果，不仅包含数字，而且包含声音、图像、文字、视频等信息[1]。

随着互联网普及和信息技术的快速发展，信息处理、存储和传递能力的飞速进步，物联网、社交网络的兴起和智能终端的普及，信息技术与人类社会生活学习相互融合发展，结构化和非结构化数据快速迭代累积，产生了海量数据。基于对海量数据的分析处理和价值挖掘，产生了科学研究的“第四种范式”，这是一种技术和思维方式的转变，已然深刻影响社会各领域[2]。本文梳理大数据的历史发展进程，将教育作为大数据应用背景，探讨大数据对教育供给侧、学习过程、教学管理等方面变革的影响。

文字的出现对人类文明成果的记录保存和准确传承起着关键性作用，它初步解决了各自文明的数据信息保存和交流的问题，但不同文明间的交流仍存在障碍，例如数字的记录和计算，中国采用十进制计数法；古罗马没有位进制，大数表达烦琐；玛雅人使用二十进制；古巴比伦人使用六十进制。勾股定理被各人类文明重复发现，从而有了勾股定理、毕达哥拉斯定理、埃及三角形等多个名称。

印度数学家巴格达[5]在公元3世纪发明了阿拉伯数字，阿拉伯数字的出现和十进制运算，逐渐成为各国通用的数学语言，各文明间的数据记录、存储、分析的有效交流增多，产生了数据采集和数据分析的需求。例如，战国时期的商鞅提出了“强国十三论”用于人口普查；明朝建立了完善的“户帖”制度，定期更新，作为纳税服役的依据。英国经济学家约翰•格朗特利用人口出生率和死亡率进行了数据统计分析，根据发生在欧洲的黑死病死亡记录，创建了早期预警系统理论。

1 大数据的发展历程

大数据概念的产生是人类利用数据认识和改造世界的必然结果，是人类治理管理数据由量变到质变的飞跃。在世界范围内，大数据对社会规则治理体系、工作生活学习习惯、思维方式等均产生了快速深刻的变革。文章梳理了大数据的发展历程，并分别阐述[3]。

1.2 小数据阶段

随着文字记录的积累，数字进制的统一，数据的价值逐渐显现，人类开始有意识地采集、存储数据。例如，出于对一个国家的人口情况的相关调查而产生了统计学，开启了数据利用的新时代，使得19世纪数学和统计学的很多重要的经典理论在欧洲诞生。依据数据分析理论、信息技术和工具的演进，可将小数据阶段划分为经典小数据阶段和计算

1.1 积累阶段

远古时期，文字尚未出现，信息的交流和保存主要依靠口口相传。伊尚戈骨头被认为是最早记录分析数据的工具，同时期还有结绳记事等简单记录方法[4]。

作者简介：刘广会，理学硕士，副教授；梅叶，工商管理硕士，副教授。

基金项目：2018年度山东省高等学校人文社会科学计划项目“大数据在职业教育领域发展和应用研究”(编号：J18RB135)；2018年度山东省高等学校人文社会科学计划项目“基于互联网下自动化码头配套服务研究”(编号：J18RA070)。

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机时代小数据阶段。

在经典小数据阶段，有经典数据分析理论基础，但缺乏处理数据的强大而专业的工具。丹麦天文学家第谷•布拉赫(Tycho Brahe，1546－1601)用20年的时间观察记录了700余颗行星的运行数据，编制了当时最精确的星历表。第谷•布拉赫去世后，开普勒对第谷•布拉赫留下的行星观测数据进行分析研究，得出了开普勒三大定律，这项工作持续了近40年。

美国建国者将人口普查写入宪法[6]，利用人口普查数据解决国会众议院席位公平分配问题，实现了利用数据分权。各州的人口数量成为美国联邦政府下拨各种财政经费的标准，后来出现了基于人口数据的精确分配权力的探索，如杰斐逊方案、汉密尔顿方案、韦伯斯特方法等，成为各国处理席位分配的参考。

计算机的出现使得数据存储和处理进入计算机时代。互联网的出现，使数据的传输、存储更加便捷，数据的生产呈现几何级数增长，数据挖掘和计算机的发展进入一种相互驱动的良性循环。

1.3 大数据阶段

社会网络化和信息化的发展引发数据爆炸式的增长。1983年，美国作家阿尔文•托夫勒在《第三次浪潮》一书中，就将大数据看作“第三次浪潮的华彩乐章”[7]。1998年，《科学》杂志刊登的论文《大数据的处理程序》使用了大数据(big data)一词。2008年9月，《自然》杂志出版专刊\"Big Data\"探讨大数据[8]。2008年计算社区联盟发表了《大数据计算：在商业、科学和社会领域的革命性突破》，阐述解决大数据问题所需要的技术和面临的挑战。2009年，美国、英国和澳大利亚等国向公众开放政府大数据，美国政府启动了“大数据研究与发展计划”[9]。2011年，《科学》杂志推出专刊\"Dealing with Data\"讨论大数据对科学研究的重要作用。2011年6月，麦肯锡公司在报告《大数据：创新、竞争和生产力的下一个前沿》中，对大数据影响、技术和应用做了详细的介绍，受到各行业的重视，普及了大数据的理念。2011年，美国发布大数据白皮书《大数据促发展：挑战与机遇》，介绍大数据的产生、处理和面临的挑战等问题。

2015年，国务院印发《促进大数据发展行动纲要》(国发〔2015〕50号)，指导我国大数据发展与应用，建设数据强国。2016年3月17日，国家出台《中华人民共和国国民经济和社会发展第十三个五年规划纲要(2016-2020年)》，将大数据提升为战略性资源，

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全面支持大数据技术和产业发展[10]。

大数据尚未有统一的定义，但基本认同大数据的特征：数据量大、采集处理速度快、数据多样且准确、价值性和真实性高。

2 大数据背景下的教育变革

大数据与教育的融合是时代发展的必然要求，是飞速进步的信息技术和传统课堂教学结合的产物，其教育模式、教学评价、教学研究和学习方式都有了研究的“新范式”。

这里的教育是广义的全员、全过程、全方位育人。大数据主要来自课堂学习过程中直接产生的数据，包括教学管理活动数据；教学科学研究数据；校园生活数据等。教育大数据[11]并不采集一切数据，而是需要根据教育应用的目的筛选过滤数据。教育大数据是国家宝贵的战略资产，汇集存储国家的教育信息资产，是开展科学教育决策数据化、教育评价数据化、教育服务个性化的基础，是推动教育改革、发展智慧教育的重要保障。

2.1 教育供给侧的变革

我国教育取得了巨大的成就，但也存在很多问题：教育教学资源配置不均衡，教学质量差异大，教育不公平问题长期存在；教育决策、教育经费投入“经验化”，资源浪费严重。教育大数据的发展改变教育教学资源的供给侧结构，由单一标准化的内容、资源、方法、评价手段，向多样、多元、多种选择的环境、资源、模式转变。

教育大数据在供给侧提供丰富、高质量的教育教学资源，不同地域、不同层次的学生既能共享高质量的学习资源，又能找到满足自身发展需求的资源。互联网和移动终端的快速发展，使中国的互联网用户从电脑端向移动互联终端快速迁移。2015年7月4日，《国务院关于积极推进“互联网+”行动的指导意见》(国发〔2015〕40号)中指出：加大对电信基础设施的建设和升级改造，区域差异逐渐缩小，使得不同地区的学生能随时获取学习资源，有了更多学习的机会，移动化、碎片化的学习成为趋势[12]。中国大学MOOC、可汗学院等是目前具有代表性的在线学习平台，平台会记录学习过程的数据，帮助学习者分析自身的学习行为，提高学习的效率和质量。可汗学院推出的翻转课堂正逐步改变过去“以教师为中心”的灌

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输式教育模式，向“以学生为中心”的讨论式、引导式教育模式转变[13]。2019年4月9日，教育部发布《中国慕课行动宣言》，提出高等教育应超前识变、积极应变、主动求变，从供给侧提供个性化、多样化、高质量的教育服务[14]。学生体质健康网、教师职业发展系统、学生学籍管理系统、学信网等产生的大数据，都在为教育决策提供数据支持，提高了教育决策的科学性、合理性。

2.2 学习过程的变革

教育大数据推动了学生学习过程的变革。传统课堂教学注重课堂传授知识的逻辑、体系构建，忽视了个体学生对知识的自我构建，是一种被动学习的模式，个体差异和需求被忽略或得不到及时反馈。

2012年，美国发布报告《通过教育数据挖掘和学习分析促进教与学》，给出了大数据背景下基于建构主义理论的以学习者为核心的自适应学习系统，能够分析数据，构建学习者的特征模型，向其提供合适的学习内容、方法、计划，与系统进行双向信息反馈，完成自我监控、自我调节、自我评估的学习过程，获得适合自身个性需求的学习体验。教师也能根据系统对学习者的学习过程监控，对其学习行为、学习需求进行干预指导。自适应学习系统尊重学习个体的主体性和独立性，既考虑学习个体差异化特征和需求，又从学习过程数据中挖掘有价值的学习内容、方法策略，收获满意的效果[15]。

2019年，中共中央、国务院印发了《中国教育现代化2035》，为未来教育的发展绘制了蓝图，指出未来信息化时代要建立智慧校园，以及教学、管理与服务一体化的智慧平台，实现人才个性化培养[16]。2019年，教育部发布的《中国慕课行动宣言》中提出中国慕课要研究新方法，开发新技术，提升个性化和精准化的服务，让学习者进行有深度、有价值的学习。

2.3 教学管理的变革

大数据推动了教育管理变革。学生的入学成绩、学籍信息、体质健康测试、一卡通数据、教学计划、教学活动的监控管理、教学效果的评价管理、人力资源投入与产出、财务资源、基础设施资源配置、就业管理等教育运行全过程数据，都是现代教育体系重要的数据资产。

教育大数据背景下开展教学管理变革实践，首先，要加强教育大数据发展理论、需求和应用全过程研究，丰富教育管理实践研究的成果。其次，要建立

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统一规划的教学管理业务系统，在教学活动各环节中采集大量、多变和系统生成的数据，通过传输、存储、初步整理加工，实现数据互通共享，消除“信息孤岛”，提升教育大数据的利用率。再次，教学管理的信息化和规范化不仅能实现教育大数据信息流的整合优化，而且能实现教学机构的管理优化、重组和重构，使学校各部门组织结构更规范、高效、科学。最后，要加强教育大数据的挖掘，教育大数据是“矿藏”，数据挖掘是“冶炼”方法。通过创新统一整合的教育管理系统，对汇聚起来的教育大数据进行技术统计分析，才能发现教育大数据中变量之间的相关关系，找到隐藏的变量之间的规律，实现招生就业、图书科技服务、师资管理、设备管理、教学管理等科学决策模型构建，实现数据分析驱动教学管理的变革。

大数据与教育的融合发展推动着教育供给侧、学习过程、教学管理的变革，促进教育政策科学化、教育资源配置合理化，教学管理系统一体化建设。

3 结语

教育大数据处于一个不断发展的过程中，数据的采集、处理、传输、管理、挖掘和应用，需要关键技术和系统架构的支持，需要整体规划和其他系统协同发展，需要大量的掌握统计分析、机器学习、数据挖掘、可视化等技术的复合型人才。只有不断融合实践，才能开启大数据背景下教育变革的新时代。参考文献

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Overview of the Development of Big Data in Education

Liu Guanghui1, Mei Ye2

1. Public Teaching Department, Qingdao Harbour Vocational and Technical College, Qingdao, 266404, China2. Modern Logistics College, Qingdao Harbour Vocational and Technical College, Qingdao, 266404, China

Abstract: The article sorts out the process of big data development, and divides it into the accumulation stage, the small data stage and the big data stage respectively. It discusses the supply side change, the learning process change and the teaching management change in the educational application scenario under the background of big data. Finally, the challenges and trends in the development of big data in the field of education are summarized.

Key words: big data; educational change; overview

(上接17页)参考文献

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Study on the Online Learning Effects of Students and

Its Influencing Factors during the Epidemic Prevention and Control Period

Chen Xiang, Cheng Dehua, Chen Zufen

Department of Academic Affairs, Putian University, Putian, 351100, China

Abstract: A self-compiled scale was used to survey a random sample of university students who have participated online learning for weeks during the epidemic prevention and control period. The results show that the scale has good reliability and validity. Students are generally satisfied with the online learning. The investigation shows that \"independent learning\" and \"learning condition\" are the main factors to predict the online learning effect.

Key words: the epidemic prevention and control period; online learning effect; influencing factors

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