大数据视角分析学习变革——美国《通过教育数据挖掘和学习分析促进教与学》报告解读及启示CSSCI

"数据驱动学校,分析变革教育"的大数据时代已经来临,利用教育数据挖掘技术和学习分析技术,构建教育领域相关模型,探索教育变量之间的相关关系,为教育教学决策提供有效支持将成为未来教育的发展趋势。"大数据"的出现,将掀起人类教与学的又一次变革。2012年,美国国家教育部发布了《通过教育数据挖掘和学习分析促进教与学》报告,对美国国内大数据教育应用领域和案例,以及应用实施所面临的挑战进行了详细的介绍。借鉴此报告,我们认为未来我国教育领域的大数据研究和应用,应加强国家和地方对相关的研究和应用在技术层面、管理体制层面以及法律制度层面的支持,按需合理规划具体研究和应用,整合现有资源,发挥后进优势,借助"大数据"实现真正意义上的个性化学习,进而实现教育公平。     

大数据视角下的学习分析综述

学习分析作为教育信息化的新浪潮,是教育大数据的主要应用领域。泛在网络下的学习大数据高速增长,线上线下的学习形式不断革新,关于学习分析的研究也随着大数据理念的发展而不断变化。本文通过文献分析法,着重从大数据的视角,对国内外学习分析的研究现状进行综述。首先介绍学习分析及相关概念的发展,从大数据视角探讨学习分析发展的驱动力;然后对比国内外在大数据和云计算技术驱动下形成的学习分析框架、应用领域和关键技术,介绍了整合的学习分析系统平台;最后分析大数据创新给学习分析带来的机遇和挑战。     

大数据促进教育变革

传统教育中一支粉笔、一块黑板的模式已经过去,现代教育技术也已不再时髦,当教师成为播放器的放映员时,学生喊出了:"打倒PPT",教育信息化似乎走到了近头。大数据时代的悄然到来,给技术进步和教育发展带来全新的方向,带动了信息技术的又一次变革,大数据资源将成为重要的教育资源,大数据决策将成为教育中一种新的决策方式,大数据应用将促进教育改革。     

教育数据挖掘促进高校学生个性化学习途径分析

本文旨在通过对教育数据的特征分析,结合大数据的特点,阐述利用数据挖掘技术进行教育数据分析的方法,促进大学生个性化学习资源的构建、个性化学习共同体的建立和个性化学习风格的形成,为大学生提供个性化学习服务和为教师制订个性化教学方案提供较为准确的依据.     

大数据学习分析支持个性化学习研究——技术回归教育本质

大数据时代的来临,引领学习者学习方式发生变革,基于大数据学习分析技术的个性化学习成为教育学和认知科学的研究趋势。提供给学生有针对性的个性化学习是教育发展方向,是技术回归教育本质的实践。大数据应用需要经历数据收集、数据分析和数据可视化等三个必要阶段;大数据学习分析对个性化学习中的教师、学生和教育管理者等利益相关者均产生积极的影响;大数据对实现个性化学习的价值体现在五个方面:完善个性化的学习者档案、分析预测个性化的学习行为、优化个性化的教育决策、改善个性化的学习评估、提供个性化的学习反馈及建议。最后采用德尔菲法、头脑风暴法构建了基于大数据的个性化学习体系框架。利用大数据学习分析反思教育现状,对推动个性化学习的研究具有重要意义,同时将大数据视为一种新的思维方式和学习路径,需要辩证地看待其优势和劣势。     

基于教育大数据的数字化学习行为分析研究

本文对大数据时代下的MOOC在线教育平台做了介绍,并基于教育大数据,针对MOOC在线教育平台中的6门课程,对学习者的数字化学习行为进行了分析。首先,在对大数据统计分析的基础上,对学习者的类型进行了分析。依据不同的学习行为,将学习者分为五类,分别为:打酱油者、虎头蛇尾者、摇摆不定者、坚定完成者以及只为学习者。然后对学习者参与行为进行了分析,探讨了学习者与时间相关的行为以及与成绩相关的行为。     

试论大数据与个性化教育之实现

随着云计算、移动互联网、物联网等技术的发展,我们生活的世界早已淹没在数据的海洋中,身边的一切皆可数据化。大数据的威力势如破竹,教育领域也深受影响。以教育大数据为基础的学习分析,能够全面地了解学习者的个性面貌,有助于有的放矢地为每一位学习者提供适合其个性发展需要的服务。     

大数据思维及其教育变革启示

大数据思维与教育有机结合是当前教育事业发展的必然趋势。大数据思维的意义不仅在于获取有效的教育数据信息,还可以对教育数据进行分析和研究,实现数据的价值。大数据帮助教师实现个性化教学定制,创新教育评价体系,帮助教育管理者实现科学的决策,帮助科研工作者找到新的研究方法。     

基于教育数据挖掘的个性化自适应学习系统研究

随着大数据时代的到来和在线学习的蓬勃发展,个性化自适应学习日益成为人们关注的热点。本文从教育数据挖掘的目标和关键技术出发,在个性化自适应学习系统中应用教育数据挖掘技术,研究了学习者模型、领域知识模型和社交网络模型的构建、融合和应用,设计出基于教育数据挖掘的个性化自适应学习系统的架构和流程,探讨了模型的构建和个性化自适应学习引擎机制的建立,提出了基于聚类的个性化自适应学习内容呈现、基于序列挖掘和关联规则的最佳学习路径推荐、基于协同过滤和社交网络的个性化资源推荐方法。     

学习分析:大数据时代高等教育变革的重要动力

高等教育大数据时代的到来,引发了新的教育革命。学习分析是信息技术应用于高等教育的新领域。利用学习分析技术对学习者学习活动的有关数据进行分析,其关注点在于学生的个体差异与需求。这与注重提供差异化及个性化教学的高等教育教学新理念相适应,是教师进行有效教学诊断、教学介入、改善教学和学生进行自我评估、自我调整的关键环节。面对学习分析的质疑,我们需要明确的是,教育的根本目的还在于人的发展,技术只能作为手段而存在。     

智慧教育环境中促进教与学的可视化学习分析

大数据的时代背景促进了智慧教育的发展,也给教学的变革与发展带来了前所未有的挑战——海量的教育大数据使教师难以凭借个体经验理解和解决多样化的教育问题,具有主观性的教学策略极大影响了教学成效。从所构建的可视化学习分析理论框架中发现,可视化学习分析能够应用于多样化的典型教育场景和教育模式,包括线上的自主学习、线下的课程学习和线上线下混合学习,以教师为主导的传统教学课堂和以学生为中心的建构主义课堂等。评价可视化学习分析的应用效果应从不同指标维度进行评估,例如视觉吸引力、可用性、理解水平、使用频次、使用满意度、感知有用性、学习效果和行为改变。未来研究需要关注如何提高教师、学生应用可视化学习分析的相关能力素养,更科学地考证可视化学习分析工具的实际使用效果。     

学习分析技术:挖掘大数据时代下教育数据的价值

当前,大数据时代已经来临,教育领域同样积累了海量数据。教育领域已经部署了众多的学习管理系统,在这些软件系统中存储着海量的学习者信息及学习过程数据。如何利用这些数据,使这些数据转变为信息、知识,并为教学决策、学习优化服务,已成为教育工作者以及学习者们所关注的内容。学习分析技术有助于发挥学习过程数据的价值,使数据成为审慎决策、过程优化的重要依据。该文介绍了国内外学习分析技术研究现状,归纳出学习分析技术的关键技术及分析模式,并以实例从不同用户视角包括管理者、辅导教师、学习者展示了学习分析技术在网络学习过程分析中的应用过程。     

基于MOOCs大数据的学习分析和教育测量介绍

大规模在线开放课程区别于传统的远程教育和网络公开课,是基于课程与教学论以及网络和移动通讯技术发展起来的新兴在线课程形式.这类新型在线课程重在教学设计和研究,运用了丰富的教学模式,并采集网络大数据进行学习分析,以提高教学质量、完善网络课程系统.本文从大数据的定义和分析方法、学习分析和教育测量新思路、以及问题与挑战的角度对此进行介绍和探讨.本文认为对网络课程大数据的分析和研究将大大推动教育测量和学习分析的发展,促进教育质量的提升,但面临的挑战和困难也不容忽视.     

大数据时代给教育带来的转变和对大学生思想政治教育工作的启示

大数据时代的来临将会对社会各领域产生巨大影响.文章从大数据的定义、类型、特征解释了大数据的时代内涵,归纳分析了大数据给教育带来的重大转变.对于大学生思想政治教育工作如何利用大数据技术,文章提出了形成全方位的思想行为预警机制,建立大学生思想政治教育的“云课堂”、实现大学生就业精准的个性化服务三方面的启示.     

学习分析视域下的大学生满意度教育数据挖掘及分析

学生满意度是一个受学生和学校等多种特征影响的复杂概念,其决定因素纷繁复杂。学界对学生满意度模型的研究众多,然而从学生特征和学校特征等综合方面挖掘大学生满意度的学习分析研究较少。文章采用逐步回归和决策树分析等教育数据挖掘技术对大学生满意度数据进行分析,同时对两种方法在获得结论的有效性上进行比较,并从学习分析视角对其结果进行解释,在学生特征及学习经历的数据集中找出真正影响其满意度的维度,识别先前未知的模式,检测并分析一系列学生特征、经历和认知与满意度的关系,以期为提高高校人才培养质量提供参考。     

基于大数据技术实现个性化学习问题初探

个性化学习与培养是教育未来发展的必然趋势,大数据技术的兴起和发展为个性化学习的实现提供了绝佳契机和平台。首先,丰富、全面的大数据存储是大数据技术成功实施的基础;其次,利用大数据技术进行数据分析及处理要具有预测及问询双重功能;第三,大数据处理的结果应具有多种形式以适应不同对象;最后,大数据系统的数据和知识应该能够及时更新和演化升级。     

大数据背景下学习分析技术对教学模式的变革

随着信息技术的发展,应用于教育领域的大数据分析已经成为了当今教学的发展趋势。学习分析技术,作为一种新兴技术,改变了传统教学的经验式模式,既能为学生提供高质量、个性化的学习体验,又能改进教育工作者的教学方式,通过信息数据分析完善教学过程。基于此,文章主要介绍了学习分析技术的内涵与方法,并构建了将该技术应用于教育领域的基本模型,最后就其应用及其对教学模式所带来的变革进行了探讨．希望能给传统教学带来启示。     

基于大数据收集与存储的数据挖掘分析及研究

大数据应用研究已成为学术界热点。为更好地收集与存储大数据,变革对数据的管理以使其在大数据时代更好地服务于企业、社会与科学研究,探讨了目前大数据收集与存储方式的优缺点,提出了大数据挖掘与分析面临的问题,为下一步研究大数据生物存储方法奠定基础。