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何克抗:大数据

(二)大数据能更无效地实现个性化的自顺应进修

对于逻辑思维体例来说,也就是对于使用“言语概念”进行阐发、分析、笼统、归纳综合、判断、推理的心理加工体例来说,大数据的布景和基于大数据的手艺能对其发生任何影响、任何改变吗?明显不成能!大数据的布景和基于大数据的手艺所能改变的,只是因为大数据供给了丰硕的材料使逻辑思维的加工过程可能被缩短了,或者使逻辑思维的无效性进一步提拔了(得出的结论更让人信服了),也就是能使逻辑思维的效率和逻辑思维的质量都获得比力显著的提高或改良。

环节词:大数据教育体例进修体例思维体例(思维加工体例)

所谓“聪慧化进修”凡是是指借助基于大数据的进修阐发手艺(LA),更好地监测和预测进修者的进修成就,及时发觉潜在问题,并据此进行干涉,从而对学生的学问建构与复杂能力评估供给愈加个性化的无效支撑。

大数据还能够协助教师对学生作出全面、准确的评价,[23]而过去对学生的评价,往往依托感受、直觉和测验。但人的感受中具有盲点,直觉并不完全靠得住,测验也有局限。大数据凭仗日常点点滴滴的消息采集,使用严密详尽的逻辑推理,能客观地展示一个学生的完整抽象;云端分立的数据库相互相联,可用来进行度的联机阐发。如许,将呈现给我们一个弘大的教育场景。能够把每个学生置于该教育场景中来进行审视与评估。

对于抽象思维体例来说,也就是对于使用“属性”进行分化、组合、笼统、归纳综合、联想、想象(包罗再造想象和缔造想象)的心理加工体例来说,大数据的布景和基于大数据的手艺能对其发生任何影响、任何改变吗?也没有这种可能!大数据的布景和基于大数据的手艺所能改变的,只是使联想或想象的过程更丰硕、更有现实根据,以至使设想人员能想象出可通过更小的投入来获得更大产出的设想或创意,从而使抽象思维的结果——不只思维质量得以提高(得出的结论更让人信服),并且其效益(即“投入产出比”)也将有较大的提拔。

(五)大数据在教育中使用的瞻望

国际上一些出名学术权势巨子的思惟、概念,往往异乎寻常,凡是也很有创意,确实值得我们虚心进修、深切思虑和当真自创,但决不应当。学术权势巨子也是人,也会犯错误,特别是当学术权势巨子跨入并非其本人所处置的专业范畴时,更容易犯这种错误(以至是常识性的错误)。这恰是我想要提示的。

要想通过各类心理加工体例来完成对客观事物的归纳综合与间接的反映,明显还该当有工作回忆区,以便用于暂存思维加工的初始材料、两头成果和最终成果,这就是思维的第三个要素——思维加工缓存区。

而在将来,苏珊的弟弟理查德则是通过电脑软件法式来进修阅读。他每阅读一个故事,计较机城市主动收集他进修过程的相关数据。每个内容学完后,在他的屏幕上城市弹出一个小考试(用来测试相关词汇和阅读理解方面的问题)。理查德每回覆一个问题,城市获得立即反馈,以表白其谜底能否准确。对于较坚苦的标题问题,电脑会推送给他更细致的解析和相关概念的网站链接。他的分析表示则被可视化地显示在一个仪表盘上,分析表示包罗:功课和测试的准确率、曾经控制的概念列表、进修表示、与班内同窗(甚至全国粹生)的比力环境等。

此外,大数据与保守数据比拟,还有非布局化、分布式、数据量庞大、数据阐发由专家层变化为用户层、大量采用可视化展示方式等特点,而这些特点正好顺应了当前进修体例逐步向个性化和人道化改变的需求,也使大数据时代的教育学,变成一门实其实在的科学。[7]

也有学者认为,聪慧教育就是借助新一代消息手艺的力量,来建立具有、推理、辅助决策等聪慧特征的进修,从而促使进修者的聪慧获得全面、协和谐可持续的成长。[28]

大数据对人类教育体例的改变,连系目前国表里大数据的使用情况,能够从以下五个方面去调查。

对于学校的办理者来说,通过上述可视化仪表盘能够查看某年级、全校、甚至整个学区学生的进修环境。若是发觉低效讲堂或进修表示欠安的学生群体(按照性别、家庭布景等环境划分的群体),办理者还可按照可视化仪表盘的数据阐发成果决定能否要赐与特定的干涉。对于更大范畴的非常表示,办理者则可根据数据阐发成果调整本来的办理策略,以顺应教师更好地教和学生更好地学的现实情况与客观需求。

属于逻辑思维的有:使用言语概念进行阐发、分析、笼统、归纳综合、判断、推理等心理加工体例。

属于抽象思维的有:使用属性进行分化、组合、笼统、归纳综合、联想、想象(包罗再造想象和缔造想象)等心理加工体例。

(四)大数据使“聪慧教育”逐步成为现实

李艳认为,过去只能通过教师的(如颁发的论文、课件竞赛、讲授观摩)来评价其专业成长程度,而在大数据时代,每一位教师备课、上课、团队研讨、收集、讲授反思以及各类教研勾当城市在各类终端上留下数据碎片,当大量的数据碎片被采集、汇总(即构成大数据)当前,就能够对教师专业成长的轨迹作出过程性评估。真人博彩开户 http://www.xfgbw.com/zrbckh/与此同时,成长中具有的问题与改良的标的目的,也能够在大数据整合、阐发根本上,为每一位教师提出有针对性的与支撑。[32]

3.大数据支撑下、基于评价的数字化讲授模式

五、大数据若何改变教育手艺的研究范式

当一个进修环节竣事时,理查德的教员会收到一封主动邮件,其内容是关于理查德和班上其他学生的小我表示以及全班环境的汇总(包罗阅读时间、词汇学问、阅读理解、弥补材料的利用环境等)。教师按照这些汇总消息,能够及时发觉需要出格协助的学生、进修时间不敷的学生,以及全班大部门学生都感应坚苦的内容。接下来,教师就能够通过集中教学、报酬干涉进修系统等体例来顺应学生的进修需求,也可认为没有达到讲授方针要求的学生进行个体,或弥补额外的进修材料。

至于“手势语、身形语、旗语、电报码”等,虽然也可作为反映客观事物的符号表征系统,但对人类来说,它们都不是根基的、遍及利用的表征系统,只能算是辅助性的思维加工材料。

因为大数据供给的丰硕消息能实现科学而切确的讲授评价,所以大数据对于泛博教师实施基于评价的数字化讲授模式也是极为便利而有益的。

四、大数据若何改变人类的进修体例

基于评价的数字化讲授模式中的评价,凡是包罗进修体例评价、进修过程评价和学业程度评价等多个方面。保守讲授中次要基于提问、考试、测验的评价体例往往难以支撑这种度的评价要求。而在大数据下,因为可以或许及时、无效地收集和获取相关每个学生的进修进度、进修过程、进修乐趣与学问能力程度等多种数据和消息,因而能够顺应上述度评价的要求,从而实现较为切确的科学评价。

(一)美国教育部关于“大数据教育使用”的演讲

在对思维的素质特征、构成要素(即思维的内在布局)进行客观、深切阐发,并对人类思维的根基类型和思维加工体例具有科学认识的根本上,对于大数据可否改变人类思维体例这一抢手话题,将不罕见出准确的结论。

一、“大数据”一词的发源与大数据的生成

到底什么是大数据?目前,众口一词。有的学者认为,大数据是指太大或品种太多,以致于保守东西无法无效办理的数据。[5]也有人认为,大数据即一般软件东西难以捕获、办理和阐发的海量数据;通过对这些海量数据的互换、整合、阐发,能够发觉新学问、缔造新价值,从而带来大学问、大科技、大利润和大成长。[6]

如前文所述,有些学者认为,大数据将刮起一场飓风,摧枯拉朽地给教育甚至整个社会带来一场变化,从而使人类摸索和认识世界的思维体例也终将发生改变。大数据目前正在改变,以至人类将来的工作、进修和糊口。那么,大数据能否也正在改变着人类的思维体例呢?我们将从思维素质所涉及的几个方面来深切切磋这个问题。

如上所述,使用EDM和LA的数据阐发成果,教师能够更好地领会学生,理解和观测学生的进修过程,找到最合适的讲授方式和讲授挨次。还能够针对分歧特点的学生采用分歧的讲授方式与讲授策略,并能及时发觉问题、进行无效干涉和作出全面准确的评价,从而显著提高讲授的质量与效率。

迈尔—舍恩伯格传授指出,大数据将使人类思维体例发生大的改变,这种改变有三个特点:不是随机样本,而是全体数据;“不是切确性,而是稠浊性”;“不是关系,而是相关关系”。[44]

目前国表里学术界对大数据在教育范畴的使用前景遍及看好,对使用大数据手艺推进教育的深化寄予很高的期望。例如,学者李艳就明白指出,大数据在教育中的使用将会在以下三个方面有较凸起的表现。[31]

可见,人们对大数据寄予何等高的期望。下面,我们就对近年来国表里学术界对于大数据最为关心的若干问题进行比力系统的梳理与阐发,看看大数据正在哪些方面改变着人类社会,从而构成关于“大数据”的面面观。

(四)大数据布景下能够成立起史无前例的进修预警系统

(二)大数据布景下的全育愿景及将来教室

学术界遍及认为,“聪慧教育”是受“聪慧地球”(SmartPlanet)概念的而延长出来的。[27]“聪慧地球”最早由IBM公司,其原意是但愿通过采用物联网、挪动通信、智能阐发等新一代消息手艺,来推进人们之间更全面、更深切的互联互通,改变企业、社会和的出产、协作与办理体例,让各个范畴的工作流程、运转模式愈加智能化。而“聪慧教育”的本意也是使用新一代消息手艺,来变化今天仍然逗留在工业时代“讲授工场”式的学校教育,提拔教育系统的效率和智能化程度,从而为消息时代培育出能顺应社会成长的立异型人才。

2012年9月美国布鲁金斯学会(BrookingsInstitution)手艺立异核心主任DarrellM.West在《教育大数据:数据挖掘、数据阐发和收集仪表板》(BigDataforEducation:DataMining,DataAnalytics,andWebDashboards)一文中,对大数据布景下的全育愿景作出了如许的描画:[24]

(一)大数据正在改变人类的思维体例吗

思维过程中使用符号表征系统对客观事物所作出的反映是通过度析、分析、笼统、归纳综合、判断、推理,以及联想、想象等分歧的心理加工体例而实现的。这些分歧的心理加工体例,就是思维的第二个要素——思维加工体例。

这就清晰地表白,关于大数据可否改变人类思维体例的准确概念该当是:在大数据布景下,基于大数据的进修阐发手艺与数据挖掘手艺,确实正在改变人类当前的工作、进修和糊口(以至将要人类将来的工作、进修和糊口),出格是使思维质量与思维效率(包罗逻辑思维、抽象思维和直觉思维这三种思维在内的质量与效率)都获得了较大幅度的提拔,可是,迄今为止,我们还没有看到任何大数据可以或许真正改变人类三种根基思维类型(即逻辑思维、抽象思维、直觉思维这三品种型)的加工体例,或是可以或许改变此中某一种思维加工体例的案例或。现实上,也永久找不到如许的案例或。换句话说,大数据布景和基于大数据的任何手艺,都不成能使人类的根基思维加工体例(即凡是简称的“思维体例”)发生改变。这就是结论,是国表里的任何学术权势巨子都无法改变的结论。

关于大数据的类型,目前学术界认为大致有三种:[10]即非布局化数据、半布局化数据和布局化数据。[11][12][13]非布局化数据是指没有固定格局的数据,如PDF、E-mail和一般文档。半布局化数据是指雷同XML和HTML的、有必然加工处置的数据。布局化数据则是指具备必然格局,便于存储、利用,并可从中提打消息的数据,例如保守的各类事务型数据库中的数据。

最早进行这方面摸索的是美国佐治亚州亚特兰大地域的格威内特学区(GCPS)。[37]该学区下辖133所学校,有162000多论理学生。为及时领会各个学校的办学程度,提高学生进修成就,该学区与IBM公司合作,采用包含预测建模和阐发软件的集成处理方案——eCLASS,来收集、整合、阐发学生的数据,从而能快速识别需要协助的学生,并可认为有较大坚苦的学生成立预警系统,从而对坚苦学生赐与及时的协助和需要的干涉。

至于思维加工体例,人类凡是利用的有阐发、分析、笼统、归纳综合、判断、推理、联想、想象等多种。可是若对思维加工体例按所属思维类型作进一步的划分,那就会有以下几种体例:

从上述自顺应进修六个构成部门的具体内容,以及学生消息系统(即学生布景材料数据库)中所包含的各类数据消息不难看出:哪一个环节的数据挖掘、消息整合与阐发都离不开大数据手艺的支撑。可见,大数据确实能为自顺应进修供给较强大的手艺支持。

关于个性化自顺应进修(PAL)的内涵,简单地说,就是在自顺应进修的根本之上,让进修内容更多、更好地表现分歧窗生的特点与需求。按照学生的小我特点(已有学问根本、认知特点、进修气概等)以及学生的其他数据消息(春秋、性别、种族、乐趣等),自顺应进修系统将主动对学生进行分组;对分歧组此外学生,进修系统将按照学生的分歧需求,向其保举分歧的进修内容;学生则能够本人选择最合适本身特点的进修材料、进修体例与评价体例。

1.大数据支撑下、基于资本的数字化讲授模式

家喻户晓,国度的经济转型或企业转型,最大的驱动力是要对劳动力进行培训,只要通过培训,才能把低端的人力资本提拔为处置缔造性勾当的高端劳动力资本。

(四)关于大数据可否改变人类思维体例的准确结论

文章从大数据一词的发源与大数据的生成、关于大数据的描述及类型、大数据若何改变人类的教育体例、大数据若何改变人类的进修体例、大数据若何改变教育手艺的研究范式,以及大数据可否改变人类的思维体例等多个方面,对当前国表里学术界关于大数据给人类社会的工作、进修和糊口的方方面面形成何种影响的各类分歧概念,进行了比力系统、深切的梳理与阐发,看看大数据在哪些方面正在改变着人类社会糊口的成长变化纪律;而在别的一些方面,大数据虽然并未使事物的素质发生改变,但已对事物成长的过程及成果(例如效率、质量及效益)发生了严重影响。写作本文的目标,就是要对当前国表里学术界关于大数据的准确阐述赐与充实的必定,而对于一些过激的全面概念(哪怕是出名国际学术权势巨子的概念)则在科学论证、充实的根本上予以回嘴,以无视听,从而构成关于大数据的面面观。

(3)计较范式(计较机仿真,Computational),起头于几十年前。次要是操纵计较体例模仿复杂现象:科学数据可通过模仿方式获得,而不再依赖单一的尝试。

为什么思维的内在布局包含这四个构成要素,并且只要这四个构成要素呢?这就要从思维的上述定义及内涵来阐发。

从国际上看,也是IBM公司在“聪慧地球”概念的根本上,率先将其使用于教育范畴,从而初次提出“聪慧教育”概念,并认为将来的聪慧教育该当具有下列五个方面的内涵:(1)讲授勾当要以学生为核心设想:关心学生的个性化进修与成长;(2)对讲授资本要进行及时统计与阐发:对教育讲授资本要进行集中办理、及时监测、科学分派,并针对分歧脚色进行及时统计与阐发——这里的分歧脚色包罗办理方(教育局)、办事方(学校)以及(教师、学生、家长)等;(3)要对讲授过程和办理过程实现智能化的决策与办理:这包罗对讲授过程和学校办理过程的集成化操作与处置、对教育辅助设备的智能化办理、对优良教育讲授办理体系体例流程和规范的快速复制与推广以及对小我和群体教育消息的完整记实与办理;(4)要实现没有时空的在线互动讲授:操纵多样化的讲授东西和讲授体例,实现没有地区和时间的在线进修以及互动式和体验式讲授;(5)要让优良资本触手可及:实现高度集成化的资本共享,而且随时随地均可便利地获得优良资本。[29]

柯清超强调,现代企业进修系统应盲目回归到“收集、、共享、协作”的素质上来,而不该满足于孤立的、自成系统的自力更生系统。为此,必需树立上述“聪慧化进修”的,并操纵大数据和大平台来重构现代企业的人才培育模式,如许才能顺应大数据时代社会成长的需求。

来历:《电化教育研究》2014年10期

大数据支撑冲破时空的交换、互动与反馈,因此也可认为泛博教师实施基于交换的数字化讲授模式缔造便利而有益的前提。实施基于交换的数字化讲授模式需要做一些需要的讲授预备,包罗:①成立QQ群;②为每位学生配备一部平板电脑;③让每位学生对既定进修主题事先辈行自主探究。

(三)对人类思维根基类型和思维加工体例的科学认识

对于迈尔—舍恩伯格传授借用千里镜和显微镜来隐喻大数据的这段话,我国粹者夫借用“核磁共振成像”手艺作了进一步的阐述:“教育有了大数据,就像医学有了‘核磁共振成像手艺’,学生的思维在必然程度上成为可测的。核磁共振成像手艺是通过持续的切片动画,再合成物体内部的布局图像。大数据则是通过记实每位学生的‘行为轨迹’(相当于切片),再聚合、阐发全体学生的行为数据,描画出学生思维情况图。单个学生的进修行为数据看似乱七八糟,毫无纪律可循,但当学生数据累积到必然程度时,学生的群体行为就会呈现出纪律。这意味着学生的思维运转体例是可计较的,思维的素质能够还原为机械性的操作步调,并由此能够让学生的思维‘通明’”。[43]

与概念、属性、关系这三种根基思维加工材料相对应,人类思维具有三种根基类型(或根基形式):逻辑思维、抽象思维与直觉思维(逻辑思维以言语概念作为思维加工材料、抽象思维以属性作为思维加工材料、直觉思维以关系作为思维加工材料,是这三种思维的根基特征之一)。20世纪90年代以来,脑科学与脑神经剖解学的成绩曾经证明:逻辑思维、抽象思维与直觉思维不只具有各自分歧的思维加工材料和思维加工体例,并且在人类大脑皮层上还具有各自分歧的思维加工缓存区和特定的思维加工机制(相互完全不堆叠)。[51]这就无力地证了然人类思维只要这三种根基类型(或根基形式),不会多一种,也不会少一种。

3.实现真正意义上的个性化教育

柯清超传授认为,现有的企业人才培育是属于一种平移式进修,只是把保守学校的进修内容、进修体例间接照搬过来用于企业的人才培育,按保守学校的内容、体例进修完之后是测验,然后就是拿证、上岗。[36]

这就表白,跟着云计较等新一代消息手艺的迅猛成长和整个教育消息系统重构的完成(即教育大数据的真正构成),以“支撑教与学全数过程的智能决策、智能实施与智能评价”为标记的“聪慧教育”,将有可能成为现实。

大数据能够供给极为丰硕的讲授资本,这些讲授资本包罗两类:一是讲授内容材料,如当前风行的“微视频”和“慕课”(MOOCs——大规模数字化在线课程);二是丰硕的可支撑学生自主进修、自主探究、自主发觉的认知东西(数字化进修东西)。有了这两种资本,就为泛博教师实施基于资本的数字化讲授模式缔造了很是便利而有益的前提。

(2)理论范式(理论推演,Theoretical),呈现于数百年前。当科学假设和预期成果分歧时,理论框架就起头拥有一席之地。它次要采用建模体例——由特殊到一般进行推演。

按照系统论的概念,客观世界的任何事物皆以系统的形式具有与变化,而系统老是由若干要素构成。思维也不破例,研究表白,作为系统而具有的思维,其构成要素有四个,即思维加工材料、思维加工体例、思维加工缓存区、思维加工机制。[50]

对LA该当关心和回覆的问题,按照美国教育部关于“大数据教育使用”演讲的描述,则应涉及以下五个方面:(1)什么时候学生能够进行下一个进修主题?(2)什么时候学生可能在某一门课程中掉队?(3)什么时候某个学生可能具有完成不了一门课程的风险?(4)若是没有干涉解救办法,学生可能获得什么样的成就?(5)对特定学生来说,下一个最好的课程是什么?能否需要特殊的协助?[21]

可见,使用EDM和LA的数据阐发成果,教师能够更好地领会学生,理解和观测学生的进修过程,找到最合适的讲授方式和讲授挨次;还能够针对分歧特点的学生采用分歧的讲授方式与讲授策略,并能及时发觉问题。进行无效干涉和作出全面准确的评价,从而显著提高讲授的质量与效率。

[2]U.Friedman.BigData:AShortHistory[DB/OL].[2013-05-10].

二、关于大数据的描述及类型

对于直觉思维体例来说,也就是对于使用“关系”进行直观透视、空间整合、模式婚配、霎时作出判断的心理加工体例来说,大数据的布景和基于大数据的手艺能对其发生任何影响、任何改变吗?同样没有这种可能!在此环境下,可以或许改变的只是由于有了大数据丰硕材料的无力支撑,使每小我在做出直觉判断时将有可能脱节小我的客观性与局限性(在缺乏大数据的布景下,这种直觉判断的客观性与局限性凡是是难以避免的),从而使最终作出直觉判断的针对性和精确性(即直觉思维的质量)获得切实靠得住的。

至于该当若何具体实施与成长聪慧教育,目前国表里学者遍及认为,这里最为环节的是要使用云计较等新一代消息手艺,来实现整个教育消息系统的重构:“基于云计较、传感手艺、物联网和海量消息处置等新手艺的教育系统,使教育消息化进入了全新的成长阶段。操纵云计较对保守教育消息系统、校园收集系统进行整合与优化,能够建构教育云办事平台,构成新一代的聪慧校园系统;在此根本上,还能够处理消息孤岛问题,也就是把教育范畴的各类消息系统无机毗连起来,实现相互之间消息与数据的互通信和互操作,从而在更大范畴内聚合教育资本,建成可流动、可获取、可使用的大规模非布局化教育数据(也就是真正意义上的“教育大数据”),最终实现整个教育消息系统的重构,以便支撑教与学全数过程的智能决策、智能实施与智能评价。”[30]

这种模式在讲授实施过程中应有相关的软件东西对每位学生的自主探究成果进行主动和统计(从而构成大数据)。然后,教师再根据统计成果进行点评与相关的讲授指点。

联系到大数据在教育范畴的使用,我们看到上海高校的教改近期也起头“让数据措辞”:有一段时间若不刷“一”,学院会接到某位学生可能不在校内的预警演讲;学生的饭卡消费低于必然数额,该生可能进入学校贫苦生预警系统,从而会收到能否需要支援的消息提醒;通过藏书楼的借阅、门禁等消息能够阐发学校师生进入藏书楼的高峰时间、阅读偏好,进而为师生供给更有针对性的办事。[48]

2.无效推进教与学,显著提拔学科讲授质量

思维是一种人类大脑颠末持久进化而构成的特无机能,这种机能当然有它的物质根本,即在大脑皮层中必然要有响应的神精心理机制,以便支撑思维过程中各类心理加工体例与加工缓存的功能要求,这就是思维的第四个要素——思维加工机制。

1:(这是在BBC记载片《地平线——大数据时代》中呈现的一个实在案例):在美国,一项不凡的尝试正在进行:警方想在犯罪发生前就做出预测。人类学家杰夫·布兰丁汉姆在80多年来的1300万犯罪记实中发觉了重发犯罪的行为模式,并以此成立计较机算法模子预测犯罪高发生的时间和地址。根据这项预测模子在可能发生案件的地域巡查,尝试一段时间后,使得财富犯罪率下降12%,入室盗窃犯罪率下降26%。该模子还在持续更新,通过插手新的犯罪数据以求达到愈加切确的预测结果。这项预测系统将会在整个市启用,并在美国跨越150个城市试用。

属于直觉思维的有:使用关系进行直观透视、空间整合、模式婚配、霎时作出判断等心理加工体例。

迄今为止,学术界对于“大数据”还没有规范、同一的定义。学者们只是用这一术语描述难以用保守软件手艺和方式阐发的超大型复杂数据。

12岁的苏珊正在上一门旨在提高她阅读技术的课程。她不断在阅读一些短篇小说。每隔一周教师城市对她和她的同窗进行纸笔测试,以丈量他们对词汇和阅读的理解能力。考试表白,苏珊对词汇控制得不错,但在环节概念的理解上还需加强。

关于思维,心理学家与哲学家都认为这是人类大脑颠末持久进化而构成的一种特无机能,并把它定义为人脑对客观事物的素质属性和事物之间内在联系的纪律性所作出的归纳综合与间接的反映。[49]之所以说是“间接”的反映,是由于这种反映是通过符号表征系统(如概念、、手势等)间接地完成,而不是像机那样间接对事物作出反映;之所以说是“归纳综合”的反映,是由于这种反映不是对客观事物的全数属性及其外部现象一成不变的复制,而是对事物的素质属性及事物之间内在联系纪律进行笼统(其非素质属性及外部现象)的根本上所作出的归纳综合性反映。

从聪慧教育的上述五个方面的内涵,能够清晰地看到,聪慧教育的愿景就是要在新一代消息手艺支撑下,尊重每一位进修者的个性化与多元化成长需要,缔造智能化的教育,鞭策消息时代教与学的变化,以最无效的体例推进进修者的学问建构与聪慧成长。

前文曾经提到,按照Gray的概念,从科学研究方式成长汗青的角度看,数据稠密型科学范式应是迄今为止的第四种科学研究范式,而个性化的自顺应进修(PAL)则是完全依托以数据稠密型科学为根本的LA和EDM手艺来实现的,所以我们认为,祝智庭传授等人把个性化的自顺应进修看作是“教育手艺的下一个研究范式”,确实具有某种客观根据与科学根本,不啻是一种颇有远见的立异之举。

内容撮要:从“大数据”一词的发源与大数据的生成、关于大数据的描述及类型、大数据若何改变人类的教育体例、大数据若何改变人类的进修体例、大数据若何改变教育手艺的研究范式,以及大数据可否改变人类的思维体例等多个方面,对当前国表里学术界关于大数据给人类社会的工作、进修和糊口的方方面面形成何种影响的各类分歧概念,进行了比力系统、深切的梳理与阐发;对此中的准确阐述赐与充实的必定,对于一些过激的全面概念则在科学论证的根本上予以回嘴,以无视听。

除了上述六个构成部门以外,一般自顺应进修系统还应设置装备摆设一个学生消息系统。该消息系统现实上是由学校或地域教育部分的学生布景材料数据库(包含学生春秋、性别、种族、学过的课程、学业成就以及进修特点等数据消息)。提到的“对将来进修环境作出预测”所需的其他相关数据,恰是由这一消息系统供给的。

作者简介:何克抗(1937-),男,广东大埔人,师范大学教育消息手艺协同立异核心传授,次要处置教育手艺理论与使用研究,E-mail:hekkbnu@,100875

个性化自顺应进修(PAL)与以往的个性化进修和自顺应进修有所分歧的是,PAL要以大数据为布景,要纳入大数据的阐发过程及成果,因此可以或许供给更适合每个学生需求的个性化进修内容。与此同时,还能够由于获取了更多、更切确的进修过程与进修勾当消息,而能更好地阐发进修过程模式和进修勾当的无效性,从而更精确地进行进修评估。这表白,大数据确实能更无效地实现个性化的自顺应进修。

该系统还可持续学生此后的前进与成长。过去只能操纵最终测试成就来评价学生的表示,此刻则能够在进修过程中领会学生的情况,因此能尽快发觉有问题和有坚苦的学生,并及时赐与协助,从而大大削减停学率。

而进修阐发手艺(LA)的内涵是要操纵已有的模子来认识、理解新的进修行为和过程。[19]Siemens则把LA定义为:关于进修者以及他们的进修的数据丈量、收集、阐发和汇总呈现。并认为,LA的目标是理解和优化进修以及进修情境。[20]按照Siemens的概念,LA的次要使用是监测和预测学生的进修成就,及时发觉潜在问题,并据此作出干涉,以防止学生在某一科目标进修中发生风险。

而在大数据时代,因为具有大量的性资本、宽带挪动收集和进修阐发手艺,就可认为企业供给能汇聚教育大数据的聪慧进修系统,以推进整个企业的学问共享。在此根本上,完全有可能重构企业的人才培育模式,使之由平移式进修转向聪慧化进修。

教育数据挖掘(EDM)的内涵是要对进修行为和进修过程进行量化、阐发和建模;[16]EDM的目标是操纵统计学、机械进修和数据挖掘等方式来阐发教与学过程中所发生的数据。[17]

目前国表里学术界遍及认为,“大数据”是继云计较、物联网之后IT财产的又一次严重手艺变化,以至有学者把挖掘、使用大数据的意义提到与20世纪90年代初“消息高速公”相并列的高度——认为美国2012年3月发布的《大数据研究与成长》是继1993年颁布发表“消息高速公”以来的又一次严重科技摆设,[1]以至会像一场飓风那样,“摧枯拉朽地给教育、甚至整个社会带来一场变化”,从而使人类摸索和认识世界的思维体例发生改变。

六、大数据可否改变人类的思维体例

1.推进教师的专业成长

2.大数据支撑下、基于交换的数字化讲授模式

2012年10月,美国教育部发布了题为《通过教育数据挖掘和进修阐发手艺来提高教与学:问题简述》(EnhancingTeachingandLearningthroughEducationalDataMiningandLearningAnalytics:AnIssueBrief)的演讲(以下简称为:美国教育部关于“大数据教育使用”演讲),[14]为教育中若何操纵大数据指了然标的目的。该演讲认为,大数据无处不在,教育中也是如斯。主意通过教育数据挖掘、进修阐发和可视化数据阐发来改良自顺应进修系统,实现个性化进修。并指出,大数据在教育中的使用次要有两大范畴:教育数据挖掘(EducationalDataMining,简称EDM)和进修阐发手艺(LearningAnalytics,简称LA)。[15]

通过文献研究,我们领会到“大数据”一词最早是由美国NASA的研究人员MichaelCox和DavidEllsworth于1997年提出,是他俩第一次用该词描述20个世纪90年代呈现的数据方面的挑战——即超等计较机所生成的庞大数据量。在尝试过程中,Cox和Ellsworth对发生于飞机四周的大量模仿气流数据感觉无法处置,也难以可视化,他们对本人其时的感触感染是如许描述的:“数据集相当大,对主机内存、当地磁盘以至近程磁盘都形成挑战,我们称此问题为大数据。”[2]这就是“大数据”一词的由来(或发源)。

因为大数据的呈现极其普遍的影响,学者JimGray在2007年提出了数据稠密型科学(Data-IntensiveScience)的概念。Gray认为,从科学研究方式的角度看,自古至今的科学研究范式有四种。[38][39]

学术界遍及认为,大数据对于数字化讲授形态能供给强大的支持,因此对某些数字化讲授模式的实施具有先天的便当前提。例如学者管雪沨就认为,大数据对以下三种讲授模式的实施出格无效。[26]

有些学者在迈尔—舍恩伯格上述说法的根本上,还进一步加以强化与扩展,并迈尔—舍恩伯格提出了全数据优于随机样本,稠浊性替代切确性,相关性重于关系等三方面内容的“三大思维变化”理论。[45]这些学者还指出以下两个现实,作为大数据正在改变人类社会思维体例和糊口体例的。[46]

七、竣事语

美国教育部关于“大数据教育使用”的演讲还指出,EDM关心和要回覆的问题有五个方面:(1)什么样的讲授挨次(即进修主题挨次)对分歧特点的学生最无效?(2)什么样的行为与更好的进修成就相关?(3)什么样的学生行为目标预示了学生的对劲程度、参与度和进修前进?(4)什么特点的在线进修能导致更好的进修成就?(5)什么要素可以或许预测学生取得成功?[18]

(一)大数据能对“自顺应进修”供给强大支撑

如上所述,思维对客观事物的反映是通过符号表征系统间接地完成的。人类在思维过程中利用的符号表征系统有以下几种:基于言语的概念、属性、关系以及手势语、旗语等。思维过程中利用的符号表征系统是思维心理加工的具体对象或材料,这就是思维的第一个要素——思维加工材料。

操纵大数据手艺能更无效地阐发学生的需乞降特点,从而使进修更倾向于个性化。恰是基于这种阐发与认识,祝智庭传授等人认为,教育手艺学的下一个研究范式应是大数据手艺支撑的“个性化自顺应进修”(PersonalizedAdaptiveLearning,简称PAL)。[35]

上述各种或现实确实表白,大数据正在改变,以至人类将来的工作、进修与糊口,但人类的思维体例也被改变了吗?这只要在对思维的素质特征、构成要素(即思维的内在布局)具有科学认识的根本上,进一步领会思维加工体例的具体内涵,才有可能准确回覆这个问题。因为目前国表里学术界对于这个问题的见地过于过火(包罗一些出名学术权势巨子的概念也是如斯),所以下面我想比力深切地阐述这个问题,以无视听。

三、大数据若何改变人类的教育体例

(三)大数据支撑下的三种无效讲授模式

目前人类遍及利用的最根基的思维加工材料共有三种:基于言语的概念、属性和关系。

(二)对人类思维素质特征和构成要素的客观阐发

如前所述,在大数据布景下的自顺应进修系统,通过进修阐发手艺(LA)和教育数据挖掘(EDM)指导学生逐渐领会本人的进修情况,并为教师的讲授内容、讲授方式与策略的选择以及讲授干涉供给根据,也使学校办理层能更好地进行决策。与此同时,以数据稠密型科学为根本,通过LA和EDM等手艺将能更无效地阐发学生的需乞降特点,从而使进修更个性化。恰是基于这种阐发与认识,以祝智庭传授为首的一批学者认为,下一个教育手艺研究范式该当是个性化的自顺应进修(PAL)。[40]祝智庭传授还出格强调:他们之所以要把PAL归类到基于大数据的新型科学研究范式中,是由于PAL确实操纵了多方面的数据。一方面操纵已有的各类数据,供给适合每个学生需求的个性化进修内容;另一方面则通过对已无数据和进修过程中发生的新数据进行阐发比力,以便从中发觉问题,并据此构成个性化的干涉办法。[41]

[1]王晓波.破育难题的计谋选择——挖掘大数据的教育金矿[J].中小学消息手艺教育,2013,(10):9.

2012年10月美国教育部发布的关于“大数据教育使用”的演讲中明白指出,使用大数据手艺能够预测和干涉学生的进修过程,并对学生的自顺应进修供给强大支撑。自顺应进修凡是由六个部门构成。[34](1)丰硕的进修内容。有了丰硕的进修内容,通过与学生的交互勾当,能够领会学生的进修根本与能力,再操纵下述自顺应引擎,就有可能对进修内容实现能顺应每位学生需求的呈现、与办理。(2)学生进修数据库。用来获取并存储在进修过程中的学生与进修内容的交互环境(交互的时间及交互行为)。(3)对将来进修环境作出预测。基于大数据,也就是操纵进修数据库中的各类数据以及其他相关数据(如春秋、性别、种族等)去学生的进修过程,并对将来的进修环境(包罗学业成就以及能否有可能停学等)作出预测。(4)可视化演讲。将上述基于大数据而获得的、对将来进修环境的预测成果,用仪表盘形式呈现出来(成为可视化演讲)。(5)自顺应引擎。用来主动操控丰硕的进修内容,以确保进修内容适合每位学生的能力与需求。(6)干涉引擎。操纵这一引擎,教师、办理人员、系统开辟人员等能够否决系统作出的决策或,从而实现人工干涉。

至于大数据布景下的将来教室,从2011年就起头关心若何使用先辈手艺手段来为大规模在线教育办事的知金教育征询无限公司,不只为“将来教室”界定了颇有创意的新内涵,还为此开辟出相关的立异产物:为每个教室配备一个称作“云端”的小盒子,操纵该小盒子,教师可实现智能终端讲课和师生互动,还可实现学生与讲授内容的互动以及生生互动。每节课竣事当前,相关这节课的讲授勾当城市主动构成一个课件,并存储在“云端”里;没有完全听懂的学生能够把该课件下载到本人的iPad里,像包一样,可用于课后复习和回看;而“云端”对讲堂讲授勾当的持续和堆集,将构成丰硕而贵重的讲授资本,以支撑与更多的学生分享,以至可用于校外进修核心的近程讲授。[25]

而大数据的具体生成过程,涉及大量数据的挖掘、存储、计较与阐发,其前提是人手一机;[4]这个“机”凡是不是PC机,而是简单的挪动终端(也称云终端)——每个进修者从“云终端”输入本人的进修行为数据,并存储到“云”里。这些记实每一个个别行为的数据,概况上看仿佛是乱七八糟,但当数据累积到必然程度时,群体的某种行为纪律和某个时间段内的个别行为纪律就必然会在这些数据上呈现出来。

大数据对人类进修体例的改变,从目前的使用情况看,次要体此刻以下四个方面。

细心阐发上述,我们不难发觉:1只是申明大数据正在改变人类社会的工作体例,而2则申明大数据正在改变人类社会的工作体例和糊口体例。两个都没有真正涉及大数据若何改变人类思维体例的问题。还有良多现实能够证明大数据正在改变人类将来的工作、进修与糊口,好比:亚马逊公司此刻正通过大数据运算来替代专业书评人员保举册本;金融行业正通过大数据来辨别小我的信用风险;快递范畴正通过大数据来确定行驶线以削减等待的时间;商场则通过大数据来发觉商品之间的联系关系;等等。[47]这一切改变,我们都正在体验之中。

如上所述,大数据确实正在改变人类将来的工作、进修和糊口,这是由于在大数据的布景下和基于大数据的手艺,正实其实在地并且大幅度地提高了人们的工作和进修的质量与效率(以至将要人类将来的工作、进修和糊口),可是,工作和进修的质量与效率的提高(包罗思维质量与思维效率的提高)并不等同于思维加工体例(凡是简称之为“思维体例”)的改变,更谈不上思维体例的“大变化”或“底子性变化”。这是由于,不管是大数据布景仍是基于大数据的进修阐发手艺与数据挖掘手艺,虽然对改善思维质量(思维质量涉及思维的火速性、矫捷性、性、发散性、独创性等多个方面)和提高思维效率都很有益处,从而使人们的工作、进修、糊口的质量与效率获得很大提拔(以至正在人类将来的工作、进修和糊口)。可是,请问:这种大数据的布景和基于大数据的进修阐发手艺与数据挖掘手艺,可以或许对上述的逻辑思维、抽象思维、直觉思维等三种思维加工体例(或简称之为“三种思维体例”)发生任何影响吗?例如:

▲何克抗

(三)大数据能够使企业的人才培育模式由平移式进修转向聪慧化进修

一般认为,大数据的发生与以互联网为标记的消息手艺亲近相关。例如出名的Facebook具有跨越9亿的用户,而且用户量仍在不竭增加;Google每天都有不少于30亿条的搜刮查询;而Twitter则每天要处置4亿次以上的短信(相当于12TB的数据量)。[3]

李艳强调:大数据对于个性化教育之所以具有特殊意义,是由于除了操纵包能够采集学生相关进修行为的各类数据以外,还可操纵“聪慧—”采集每位学生在校园内其他行为模式的相关数据。例如,通过“一”可便利地采集到学生进出各尝试室、藏书楼、体育馆以及进出校园门禁系统的消息。而一旦这些相关每位学生的进修行为和其他行为的各类数据消息获得充实的挖掘、整合和阐发,那么,每一位学生的行为模式也就被呈现出来。总而言之,大数据时代将使我们每一位学生的数据消息不再坚苦,从而能实现真正意义上的个性化教育。[33]

2:全球最大的在线影院Netflix在美国有2700万订阅用户,在全世界则有3300万订阅用户。此刻它比谁都清晰大师喜好看什么样的片子和电视,这得益于Netflix对其用户在线勾当的和记实。通过对这些复杂数据的挖掘和阐发,Netflix能控制用户旁观片子的特点,并能预测其喜好的影片,从而有针对性地向用户进行推介。此外,对大数据的挖掘与操纵,不只让Netflix能为用户供给更贴心的个性化办事,还能指点其此后的编剧与拍摄工作,从而在此根本上制造出更受观众喜爱的影视作品。

(1)范式(尝试科学,Empirical/Emperimentation),起头于1000年前。其次要研究方式是对天然现象的描述论证,对天然现象进行系统归类(如化学元素的分类)。

参考文献:

正若有些学者所指出的,在大数据布景下,通过EDM和LA等手艺,能够协助教师无效地改良讲授。[22]例如,教师能够查看学生在一张图片上逗留的时间,判别他们在答错一道题之后有没有回头复习,统计他们在网上提问的次数、参与会商的几多,然后在此根本上对他们的进修行为进行指导;学生进修过程所记实的鼠标点击量,也能够用来研究学糊口动的轨迹、发觉分歧窗生对分歧窗问点有何分歧的反映?用了几多时间?哪些学问点需要反复或强调,以及哪种陈述体例或进修东西最无效。

(4)数据稠密型科学范式(Data-IntensiveScience),是在前三种方式的根本上,采用消息手艺来获取、处置、存储、统计、阐发大量数据,以便从中获取学问。

出名的英国粹者维克多·迈尔—舍恩伯格传授认为:大数据了一次严重的时代转型。就像千里镜让我们可以或许感触感染,显微镜能让我们察看微生物一样,大数据正在改变我们的糊口以及理解世界的体例。[42]

关于对大数据的定量描述,最早由Laney提出的方式是通过三个维度描述——也称3V(Volume,Velocity,Variety)。[8]在此根本上,IBM的研究人员作了弥补,认为该当用4V——即容量(Volume)、速度(Velocity)、多样性(Variety)和实在性(Veracity)等四个维度来描述大数据。[9]此中,容量在大数据环境下应是大容量,是指增加到百万兆字节以至千兆兆字节的消息;速度在大数据环境下要求高速度,由于及时、快速处置大数据往往起着环节性的感化(例如阐发大量当日呼叫的细致记实,可及时预测客户流失程度);多样性是指数据形式多种多样(包罗文本、图像、音频、视频);实在性则是指大数据供给消息的可托度,以及据此作出决策的靠得住程度。

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