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大数据学习的挑战与隐患

大数据背景下,学习分析的概念、框架和应用都会随着大数据的创新而发展。同时,大数据分析学习思维方式和技术革新也给学习分析带来了机遇和挑战。

大数据背景下,学习分析的概念、框架和应用都会随着大数据的创新而发展。同时,大数据分析学习思维方式和技术革新也给学习分析带来了机遇和挑战。

(一)大数据创新带来的学习分析机遇

1.直接的价值利益

大数据创新公司分为三类:基于数据的公司、基于技术的公司、基于思维的公司。大数据学习背景下学习分析的价值链创新也包括这三个层次的创新。
  • 其一,学习管理系统和在线平台上采集的学习者相关数据本身具有很大的价值。基于数据本身的数据公司,它们没有能力或者侧重点不在分析数据上,它们可以直接出售数据给第三方。
  • 其二,处理大数据的云计算、物联网等先进技术掌握在少量高科技公司手中。它们掌握了技术但缺乏数据,主要通过专业的分析技术获得利益。
  • 其三,学习分析是一种社会化分析,自适应、个性化的学习需求是推动学习分析的真正动力。基于思维创新的公司通过学习分析创造新的需求和服务模式,从模式创新中获得利益。

2.学习与教育方式的革新

数字媒体和分析技术的发展,使学习和教育方式日趋多元化和立体化。学习分析也逐渐融合到在线学习、混合式学习、协同学习、虚拟化学习中。学习分析强调基于上下文情境和人为干预,重视适应性和个性化服务,要求环境与用户、教与学良好互动,是智能教学的最佳实践。例如,大数据课程平台中,利用学习分析技术挖掘用户信息,根据用户兴趣推荐大数据培训课程;翻转课堂和游戏化学习过程中,学习分析仪表盘上的结果使学习者能够根据目标和学习习惯主动学习。

3.对其他学习科学的影响

学习分析对其他学习科学的研究具有积极影响。学术分析、教育数据挖掘与学习分析交叉融合,它们的方法和思想很多时候可以互相借鉴。学习分析融入MOOCs学习环境、学习管理系统、智能导师系统,使这些系统更加智能化。游戏和游戏化学习、翻转课堂、多模态学习、量化自我等学习科学领域的新技术同样受学习分析技术的影响。
 
大数据学习的挑战与隐患
 

(二)大数据时代学习分析面临的挑战

大数据时代的学习分析数据多源异构、分布广泛、动态增长;大数据背景下的学习分析需要强大的数据存储与分析能力;大数据视角下的学习分析关注用户需求,以服务为中心;大数据管理思维下的法律和制度尚待完善。正是这些问题,使大数据时代的学习分析面临挑战。

1.数据与技术挑战

海量的、非结构化的学习轨迹数据,难以被典型数据库软件工具捕捉、储存、管理和分析,大数据技术创新才能解决学习分析中的基础问题。数据与技术挑战,就是指选取什么数据,建立什么模型,如何处理数据的问题。首先,虽然大数据关注的是数据的关系而非因果,但因为系统的复杂性,混沌世界发现的规律常常出现“蝴蝶效应”,如果不加选择地利用不合理的数据,让数据主宰人类决策,必将导致荒谬。其次,被广泛接受和检验的整体框架仍然有待完善,针对特定情境、特定问题、特定用户的学习分析模型和实现较为稀缺。怎样定义问题,如何选择模型,选择哪种算法更有效,这些都是开放的问题。最后,云计算等大数据关键技术尚不成熟,在大数据存储、计算方面还存在很多问题,这些问题也是学习分析的主要技术挑战。

2.制度和管理能力限制

学习大数据分析不是纯粹的技术问题,还涉及人的干预和优化。制度和管理技能方面的缺陷,直接制约学习分析的应用。
  • 其一,学习分析需要花费大量的人力、物力,高额的成本对于一般教育机构来说难以接受。
  • 其二,学习分析需要聪明的消费者来使用数据,传统的教师和管理者可能不具备分析和使用数据的能力,甚至抵触学习分析工具的使用。
  • 其三,学习和教育是一个社会化过程,研究和发展适应性和个性化的分析方案是学习分析的永恒话题。

3.道德与安全挑战

大数据背景下的学习分析,面临道德与安全的挑战。学习分析的道德与安全挑战分为三类:
数据位置和数据解释问题;
许可、隐私管理和匿名化问题;
数据分类和管理问题。学习分析需要获取用户信息,管理用户数据,不可避免会涉及用户隐私。
另外,和学习分析相关的法律制度、道德引导、安全技术尚未明晰。例如,google曾因为使用AppsforEduca⁃tion套件扫描了数以百万计的学生的电子邮件信息,并将之用于创建“隐蔽”的广告配置文件而遭起诉
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