发展教育大数据：内涵、价值和挑战

摘要：我国教育领域的发展与改革正面临前所未有的挑战，大数据与教育的结合成为时代发展的必然要求。教育大数据是指整个教育活动过程中所产生的以及根据教育需要采集到的，一切用于教育发展并可创造巨大潜在价值的数据集合。在当前国际形势下，教育大数据从战略高度应定位为推动教育变革的新型战略资产、推进教育领域综合改革的科学力量以及发展智慧教育的基石。教育大数据的最终价值应体现在与教育主流业务的深度融合以及持续推动教育系统的智慧化变革上，具体表现在驱动教育管理科学化、驱动教学模式改革、驱动个性化学习真正实现、驱动教育评价体系重构、驱动科学研究范式转型、驱动教育服务更具人性化。然而由于教育系统自身更强的独特性和复杂性，我国教育大数据的发展也面临应用落地、数据安全、数据治理与运营等诸多挑战。只有正视并深入研究这些问题，才能推动我国教育大数据持续健康发展。

关键词：教育大数据；教育改革；教育信息化；内涵界定；战略定位；价值潜能；现实挑战

2012年，联合国在发布的《大数据促发展：挑战与机遇》白皮书中指出：“大数据时代已经到来，大数据的出现将会对社会各个领域产生深刻影响。”大数据正在实现人类工作、生活与思维的大变革，其“威力”也强烈地冲击着整个教育系统，正在成为推动教育系统创新与变革的颠覆性力量。教育领域已有学者探讨了大数据时代背景下教育模式的转变、教育变革的趋势与转向、教育研究的新范式、学习方式的变革等，还有学者探讨了教育领域具有广泛应用价值的大数据技术，比如学习分析、教育数据挖掘等，也有学者探讨了大数据技术在教育中的应用模式与实践案例。

毫无疑问，大数据理念正在逐步深入人心，大数据技术正在快速融入各行各业，行业大数据呈现出不同的特征、不同的数据采集方式、不同的发展趋势以及应用模式。我国教育领域的发展与改革正面临前所未有的挑战，大数据与教育的结合已是时代发展的必然要求。然而，目前教育界对教育大数据还没有形成清晰的认识，有一些关键问题亟需澄清，比如教育大数据究竟是什么，有何独特性？需要采集哪些教育数据？如何进行教育大数据的战略定位？教育大数据的价值如何体现？我国的教育大数据发展面临哪些现实挑战？基于此，本文将着重对我国教育大数据发展面临的几个关键且基础性问题进行探讨，期望能促使同行研究者形成共识，更好地应用大数据深化我国教育领域的综合改革。

1、教育大数据的内涵界定

大数据是一个新生事物，目前尚处在逐渐被认识、被应用的初始阶段，还未形成公认的定义。其产生之初是一个IT行业的技术术语，被定义为所涉及的数据量规模巨大到无法通过人工在合理时间内达到截取、管理、处理并整理成为人类所能解读的信息（Wikipedia：BigData，2014）。大数据的核心特征常被概括为“4V”，即数据量大（Volume，一般认为在T级或P级以上）、输入和处理速度快（Velocity）、数据多样（Variety）和精确性（Veracity）。大数据技术几乎在所有领域都拥有非常广阔的应用前景，通过对海量数据进行模型构建，有利于挖掘事物的变化规律，准确预测事物发展趋势，并进行及时有效地干预。

随着大数据理念的传播及其应用的逐步深入，大数据的内涵也在不断变化和拓展。大数据不仅仅是一种技术，还是一种能力，即从海量复杂的数据中寻找有意义关联、挖掘事物变化规律、准确预测事物发展趋势的能力。大数据更是一种思维方式，即让数据开口说话，让数据成为人类思考问题、做出行为决策的基本出发点。教育大数据是大数据的一个子集，特指教育领域的大数据。文献调研发现，目前还未有学者对教育大数据进行明确的概念界定。所谓教育大数据，是指整个教育活动过程中所产生的以及根据教育需要采集到的，一切用于教育发展并可创造巨大潜在价值的数据集合。

首先，这里的教育是“大教育”的概念，具有全员（从全日制学生到全民，面向所有人）、全程（从学前教育到终身教育，服务各个教育阶段）、全方位（家庭、学校、社会“三位一体”教育，无处不在的教育，虚实融合的教育）的特点。其次，教育大数据有四大来源：一是在教学活动过程中直接产生的数据，比如课堂教学、考试测评、网络互动等；二是在教育管理活动中采集到的数据，比如学生的家庭信息、学生的健康体检信息、教职工基础信息、学校基本信息、财物信息、设备资产信息等；三是在科学研究活动中采集到的数据，比如论文发表、科研设备运行、科研材料采购与消耗等记录信息；四是在校园生活中产生的数据，比如餐饮消费、上机上网、复印资料、健身洗浴等记录信息。

再次，教育大数据要能服务教育发展，具有教育目的性，而非盲目地囊括一切数据。，因此需要根据教育应用目的进行数据过滤与整理，为后期深度挖掘与分析做好准备。

最后，教育大数据之“大”并非指数量之大，而是强调“价值”之大，即能从繁杂的教育数据中发现相关关系、诊断现存问题、预测发展趋势，发挥教育大数据在提升教育质量、促进教育公平、实现个性化学习、优化教育资源配置、辅助教育科学决策等方面的重要作用。

参考文献：

[18]杨淼淇,孙纳新,柴华(2014).大数据时代教育模式的研究[J].计算机工程与科学,(S1):272-273.

[19]杨现民(2014).信息时代智慧教育的内涵与特征[J].中国电化教育,(1):29-34.

[20]杨现民,王榴卉,唐斯斯(2015).教育大数据的应用模式与政策建议[J].电化教育研究,(9):54-61,69.

[21]杨现民,余胜泉(2014).论我国数字化教育的转型升级[J].教育研究,(5):113-120.

[22]移动LABS(2013).学习管理平台Desire2Learn野心不小,想改变大学生学习生涯规划方式[EB/OL].[2015-12-10].http://labs.chinamobile.com/news/94091.

[23]喻长志(2013).大数据时代教育的可能转向[J].江淮论坛,(4):188-192.

[24]翟博(2006).教育均衡发展:理论、指标及测算方法[J].教育研究,(3):16-28.

[25]张越(2013).华东师大:让教学生活更智慧[J].中国信息化,(16):44-45.

[26]张韫(2013).大数据改变教育[J].上海教育,(4):8-11.

[27]郑立海(2015).大数据时代的教育管理模式变革刍议[J].中国电化教育,(7):32-36.

[28]祝智庭,沈德梅(2013).基于大数据的教育技术研究新范式[J].电化教育研究,(10):5-13.

[29]Ballou,D.,Sanders,W.,&Wright,P.(2004).ControllingforStudentBackgroundinValueAddedAssessmentofTeachers[J].JournalofEducationalandBehavioralStatistics,29(1):37-65.

[30]Johnson,L.,Adams,S.,&Cummins,M.(2012).TheNMCHorizonReport:2012HigherEducationEdition[R].Austin,Texas:TheNewMediaConsortium.

[31]Knewton[EB/OL].[2014-07-01].http://www.knewton.com/.

[32]Pistilli,M.D.,&Arnold,K.E.(2010).InPractice:PurdueSignals:MiningReal-TimeAcademicDatatoEnhanceStudentSuccess[J].AboutCampus,15(3):22-24.

[33]Shum,S.B,&Ferguson,R.(2012).SocialLearningAnalytics[J].EducationalTechnology&Society,15(3):3-26.

[34]Wikipedia:BigData[EB/OL].[2014-07-13].http://en.wikipedia.org/wiki/Big_data.

[35]Winne,P.H.,&Baker,R.S.J.(2013).ThePotentialsofEducationalDataMiningforResearchingMetacognition,MotivationandSelf-RegulatedLearning[J].JournalofEducationalDataMining,5(1):1-8.