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大数据培训资讯:大数据视角分析来教育学习的变革

近年来,随着互联网的飞速发展,人们越来越多的行为在网络中发生,这直接导致互联网中人类行为相关数据呈爆炸式增长,人类在不知不觉中已经进入了一个大数据时代。大数据也已

近年来,随着互联网的飞速发展,人们越来越多的行为在网络中发生,这直接导致互联网中人类行为相关数据呈爆炸式增长,人类在不知不觉中已经进入了一个大数据时代。大数据也已经运用到了各个领域中,在教育行业中,也可见大数据的身影。科多大数据今天就带大家来了解一下大数据视角分析来教育学习的变革在哪些方面。
(一)教育大数据
“大数据”这一概念对于我们来说已不陌生,维基百科上给出的大数据定义是:数据量规模巨大到无法通过目前主流软件工具获取、管理、处理、整理成为帮助企业经营决策,达成更积极目的的信息。
国际数据公司(IDC)认为,大数据是符合4V特征的数据集,即海量的数据规模(Volume)、快速的数据流转和动态的数据体系(Velocity)、多样的数据类型(Variety)、巨大的数据价值(Value)。而《报告》则引用了国际著名的咨询公司麦肯锡(mckinsey)在2011年对大数据的定义,认为大数据是指数据量极大,以至于无法使用常规数据软件进行获取、存储、管理和分析的数据,“大数据”具有数据量大、数据多样和数据产生速度快三大特征。
教育领域中的大数据有广义和狭义之分,广义的教育大数据泛指所有来源于日常教育活动中人类的行为数据,它具有层级性、时序性和情境性的特征;而狭义的教育大数据是指学习者行为数据,它主要来源于学生管理系统、在线学习平台和课程管理平台等。
(二)教育数据挖掘和学习分析
通过对教育大数据的获取、存储、管理和分析,我们可以构建学习者学习行为相关模型,分析学习者已有学习行为,并对学习者的未来学习趋势进行科学预测。《报告》指出,目前教育领域中大数据的应用主要有教育数据挖掘和学习分析两大方向,两个研究方向虽然同源,却在研究目的、研究对象和研究方法等方面截然不同,具体比较情况如表1所示
大数据培训资讯:大数据视角分析来教育学习的变革
1.教育数据挖掘
教育数据挖掘是综合运用数学统计、机器学习和数据挖掘的技术和方法,对教育大数据进行处理和分析,通过数据建模,发现学习者学习结果与学习内容、学习资源和教学行为等变量的相关关系,来预测学习者未来的学习趋势。《报告》通过对教育数据挖掘领域专家进行访谈,列出了教育数据挖掘的四个研究目标:
(1)通过整合学习者知识、动机、元认知和态度等详细信息进行学习者模型的构建,预测学习者未来学习发展趋势。(2)探索和改进包含最佳教学内容和教学顺序的领域模型。(3)研究各种学习软件所提供的教学支持的有效性。(4)通过构建包含学习者模型、领域模型和教育软件教学策略的数据计算模型,促进学习者有效学习的发生。
《报告》指出,为了达到以上四个研究目标,研究者主要采用以下五类技术方法:
(1)预测。建立一个能够从整合多个预测变量推断单一被预测变量的模式,例如,研究者通过在线学习环境中学习者参与在线讨论的情况、测试情况等,预测学习者在该门课程的学习中是否有失败的风险。
(2)聚类。根据数据特性,将一个完整的数据集分成不同的子集,例如,研究者根据学习者在在线学习环境中学习困难、交互模式等将学习者分成不同的群组,进而为不同的群组提供合适的学习资源和组织合适的学习活动。
(3)关系挖掘。探索数据集中各变量之间的相关关系,并将相关关系作为一条规则进行编码,例如,研究者利用关系挖掘,探索在线学习环境中学习者学习活动和学习成绩的相关关系,进而用于改进学习内容呈现方式和序列,以及在线教学方法。
(4)人类判断过程简化。用一种便于人类理解的方式描述数据,以便人们能够快速地判断和区分数据特征,该方法主要以可视化数据分析技术为主,用以改善机器学习模型。
(5)模型构建。通过对数据集的聚类、相关关系挖掘等过程,构建供未来分析的有效现象解释模型。
2.学习分析
学习分析是近年来大数据在教育领域较为典型的应用,在国际上有专门针对学习分析研究和应用的国际会议“学习分析技术与知识国际会议”,目前已举办两届。在首届会议上将学习分析定义为“测量、收集、分析和报告有关学习者及其学习情景的数据集,以理解和优化学习及其发生情景”。新媒体联盟(NewMediaConsortium)将学习分析定义为:利用松散耦合的数据收集工具和分析技术,研究分析学习者学习参与、学习表现和学习过程的相关数据,进而对课程、教学和评价进行实时修正。我国学者顾小清认为,学习分析是围绕与学习者学习信息相关的数据,运用不同的分析方法和数据模型来解释这些数据,根据解释的结果来探究学习者的学习过程和情景,发现学习规律;或者根据数据阐释学习者的学习表现,为其提供相应的反馈从而促进更加有效的学习。《报告》中认为,学习分析是综合运用信息科学、社会学、计算机科学、心理学和学习科学的理论和方法,通过对广义教育大数据的处理和分析,利用已知模型和方法去解释影响学习者学习重大问题,评估学习者学习行为,并为学习者提供人为的适应性反馈。例如,教师和学校根据学习分析的结果,调整教学内容、对有学习失败风险的学生进行干预等。学习分析一般包括数据采集、数据存储、数据分析、数据表示和应用服务五个环节。
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