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大数据在教育领域如何应用？ 数据（ data ），一般而言是指通过科学实验、检验、统计等方式所获得的，用于科学研究、技术 设计、查证、决策等目的的数值。通过全面、准确、系统地测量、收集、记录、分类、存储这些 数据，再经过严格地统计、分析、检验这些数据，就能得出一些很有说服力的结论。大规模、长期 地测量、记录、存储、统计、分析这些数据，所获得的海量数据就是大数据（ big data ）。在制作 大数据时，需要严格的方案设计、变量控制和统计检验等，不然所获得的大数据就是不全面、不 准确、无价值或价值不大的。 在教育特别是在学校教育中，数据成为教学改进最为显著的指标。通常，这些数据主要是指考试 成绩。当然，也可以包括入学率、出勤率、辍学率、升学率等。对于具体的课堂教学来说，数据应 该是能说明教学效果的，比如学生识字的准确率、作业的正确率、多方面发展的表现率 —— 积极参 与课堂科学的举手次数，回答问题的次数、时长与正确率，师生互动的频率与时长。进一步具体 来说，例如每个学生回答一个问题所用的时间是多长，不同学生在同一问题上所用时长的区别有 多大，整体回答的正确率是多少，这些具体的数据经过专门的收集、分类、整理、统计、分析就成 为大数据。 分析大数据助力教学改革 近年来，随着大数据成为互联网信息技术行业的流行词汇，教育逐渐被认为是大数据可以大有作为 的一个重要应用领域，有人大胆地预测大数据将给教育带来革命性的变化。 大数据技术允许中小学和大学分析从学生的学习行为、考试分数到职业规划等所有重要的信息。许 多这样的数据已经被诸如美国国家教育统计中心之类的政府机构储存起来用于统计和分析。 而近年来越来越多的网络在线教育和大规模开放式网络课程横空出世，也使教育领域中的大数据获 得了更为广阔的应用空间。专家指出，大数据将掀起新的教育革命，比如革新学生的学习、教师的 教学、教育政策制定的方式与方法。 教育领域中的大数据分析最终目的是为了改善学生的学习成绩。成绩优异的学生对学校、对社会、 以及对国家来说都是好事。学生的作业和考试中有一系列重要的信息往往被我们常规的研究所忽视 。而通过分析大数据，我们就能发现这些重要信息，并利用它们为改善学生的成绩提供个性化的 服务。与此同时，它还能改善学生期末考试的成绩、平时的出勤率、辍学率、升学率等。 现在，大数据分析已经被应用到美国的公共教育中，成为教学改革的重要力量。为了顺应并推动这 一趋势，美国联邦政府教育部 2012 年参与了一项耗资 2亿美元的公共教育中的大数据计划。这一计 划旨在通过运用大数据分析来改善教育。联邦教育部从财政预算中支出 2500 万美元，用于理解学生 在个性化层面是怎样学习的。部分综述了该计划的数据和案例已经在美国教育部教育技术办公 室2012 年4 月10 日发布的《通过教育数据挖掘和学习分析增进教与学（公共评论草案）》中披露 出来。 美国教育部门对大数据的运用主要是创造了 学习分析系统“ ”——一个数据挖掘、模化和案例运用的联 合框架。这些 学习分析系统“ ”旨在向教育工作者提供了解学生到底是在 怎样“ ”学习的更多、更好、更 精确的信息。举例来说，一个学生成绩不好是由于他因为周围环境而分心了吗？期末考试不及格是 否意味着该学生并没有完全掌握这一学期的学习内容，还是因为他请了很多病假的缘故？利用大数 据的学习分析能够向教育工作者提供有用的信息，从而帮助其回答这些不太好回答的现实问题。 许多人因此会问，大数据能拯救美国的公立教育吗？全球最大的电脑软件提供商微软公 司（ Microsoft ）的创始人、前首席执行官比尔 盖茨（· Bill Gates ）今年 3 月7 日在得克萨斯州首府奥 斯汀举行的一个教育会议上打赌说，利用数据分析的教育大数据能够提高学生的学习成绩，拯救美 国的公立学校系统。他称过去十几年里教育领域的技术发展陷入了停滞，研发投入远远不够。盖茨 充满信心地认为，教育技术未来发展的关键在于数据。在这次大会上， 5000 多名参会者讨论了教育 数据应用的前景。 教育大数据市场前景广阔 美国高中生和大学生的糟糕表现 —— 高中生退学率高达 30% （平均每26 秒就有一个高中生 退学）， 33% 的大学