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从“小数据”到“大数据” 在线教育玩的转吗?

2015-01-21 16:19:18平台研究
  从偏门名词到受捧热词,“大数据”仅用了两年时间,就成功跻身互联网三大流行概念之一。刚刚发布的最新中国大数据技术白皮书指出,大数据作为一种 赋能性技术,已作

从“小数据”到“大数据” 在线<a href=http://www.succedu.com target=_blank class=infotextkey>教育</a>玩的转吗?

  从偏门名词到受捧热词,“大数据”仅用了两年时间,就成功跻身互联网三大流行概念之一。刚刚发布的最新中国大数据技术白皮书指出,大数据作为一种 赋能性技术,已作用于社 会各个层面,并在加速形成产业链。雷军在最近一次接受采访时表示,“如果大数据不能转化价值,再撑下去小米就破产了”。

  可见,从2013元年海量大数据的爆发,到今年大量互联网企业及传统行业纵深应用和产品创新,“向数据要价值”成为了所有人都在寻求突破的问题。

  在线教育与大数据的命中注定

  教育从来不是一个缺乏数据的行业,从老师办公室的试卷到学生课桌上的习题作业,成绩、排名等。而学生整体排名、课程成绩统计等数据的分析,更是学校的“一贯常规操作”。那么大数据对于在线教育而言,是否只是“新瓶装旧酒”,其真正的价值到底在哪?

  举例来说,据统计一个学生九年制义务教育产生的可供分析的传统量化数据基本不会超过10KB,包括个人基本信息,各门各科的考试成绩,区域的学 习成绩排序等。一台PC,数据分析模板,初级的EXCEL或SPSS软件就能进行全部统计分析。但分析结果全部凸显的是群体水平,因此这样的传统数据对于 学生个体来说,没有指导价值。

  与之形成明显对比的是,40分钟的普通课堂中一个学生所产生的全息大数据(一道题花费的时间、不同学科花费的时间差异等)中可归类、标签、并进 行分析的量化数据约有50-60MB,同时需要借助专业的云计算技术将数据可视化,建立科学的分析模型,导出分析结果。最重要的是,这些结果对其他个体都 没有意义,对单个学生个体多维度的数据分析,是高度个性化表现特征的体现。

  而在线教育的到来,则让上述大数据得以实现收集、存储的第一步,学生基于移动互联网的学习及沟通行为,其动态轨迹可以清晰的被实时记录,充分发挥了大数据用户层分析、可视化展现方式等特点的最大效能,更令个性化教育的实现成为可能。

  “不得不承认,对于学生,我们知道得太少”,这曾是美国十大教育类年会中出镜率最高的核心议题。而《大数据时代》的作者、牛津大学教授舍恩伯格 最近在演讲中提到,在线教育产生的大数据,可以展示那些以前不可能观察到的学习层面,进而可以基于学生的需求实现教育的“私人订制”。

  大数据应用的三种主流模式

  因此从现阶段来看,在原本的传统教育模式下,老师往往难以照顾学生最个性化的需求,而随着大数据的应用将有所改变,学生们可以得到经过数据分析之后的,个性化的教学和无穷无尽的资源配套。

  那么究竟什么样的大数据能够真正的帮助学生解决问题?现阶段究竟需要哪些数据?又该如何有效收集、挖掘这些数据呢?从在线教育目前的发展,可以窥见如下几种应用模式:

  模式一:线上线下O2O平台。云平台搭建与大数据应用为底层架构,引导学生在线上完成学习过程,并针对每一个具体的环节完整记录,积累大量的多维度的数据素材后(学习时长、学习内容、学习频率、学习习惯等),分析结果为老师提供线下个性化学习方案的重要依据。

  如学大于今年3月推出的e学大平台,其就有效帮助大数据在教育过程中形成了完整闭环。简单来说,经过大数据分析后形成的,学习资源和课程内容能 够适应每个学生的差异,同时学生可以按照自己的节奏来控制学习进度。完成学习后,平台会给教师分析反馈,老师将会针对性的为学生提供解惑,提供下一步的有 效指导。可以看到,O2O模式对于大数据的应用,能够为学生的发展进行智能的多元化全面评估,包括完整的学习过程(基于不同学习场所及情景)等,离每个学 生的距离更近。

  模式二:在线教育工具类App。基于较为单一的学习环节(如作业、题库、背单词、问题解答等),收集学生一部分的学习数据,经过分析后,提供准 确的解答结果,解决学生的具体学习需求。此类模式,可以部分帮助学生完成个性化学习,但鉴于纯在线环境等因素,较难完成持续性的学习进阶。

  如刚与外研社达成合作的猿题库,基于题库数据,为学生提供智能分析平台;还有刚推出不久的答题App“菁优数学”,其主要功能是为中小学数学试题在线搜索、解析,希望利用大数据呈现出精准试题结果,实现个性化的推荐。

  模式三:教学评估软件及学校分析平台(校内)。收集包括学习表现,行为表现,性格发展等学生大数据,能让学校的教师和领导更好地掌握、分析以及 分享学生表现,以此来改善教学、管理课堂。此类模式的设计更多的是以教师为中心,帮助老师了解学生,调整教学方案,最终使得学校的教学更加系统化。

  如成立于2009年的Kickboard网络数据平台,以图表的形式帮助教师可以在一个控制平台上收集、分析和分享学生信息,减少了在各种文档和数据库之间的转换,还可以向家长提供进展报告。目前,美国已经有超过200多所学校使用。

  大数据的未来需要解答的两道难题

  一、 大数据需要给谁看?

  都有谁需要了解自己的数据?从现有模式来看,虽然大数据来源的主体及分析对象为学生,但查看分析结果多为教师或学管师 等。其实学生更需要了解自己的数据,从而认清楚自己的学习问题和学习状况,只是在数据可视化表达的方式、数据结果筛选上,需要为学生“量身定做”。

  二、 大数据如何创造更多价值?

  《大数据时代》一书中指出,数据已经成为了一种商业资本,一项重要的经济投入,可以创造新的经济利益。事实上,一旦思维转变过来,数据就能被巧 妙地用来激发新产品和新型服务。从目前在线教育对于大数据的应用还处于初级阶段,确定哪些数据需要被收集,建构合理的数据析模型等均处于探索阶段。但从长 远来看,大数据产生的价值将超越改变学习方式这个层面,在教育产品模式创新以及盈利模式上的助力,在某种程度上或许将决定在线教育企业的未来。

  马云也曾说阿里巴巴本质上是一家数据公司,用获得的数据通过整合,比用户自己更了解自己。《浪潮之巅》的作者吴军博士则预言未来所有的公司都是大数据公司。那么未来,谁会真的玩转大数据呢?

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