预测与干预:美国中学基于大数据分析的早期预警系统建设与运行

早期预警系统是数据驱动教学实践的一项重要策略,是美国中学识别学生学业危机和实施精准教学干预的有效工具.美国中学着眼于学生毕业率问题的考虑,并依托教育大数据战略的推动作用,继而实现了早期预警系统的建设与运行.美国中学早期预警系统建设包括五个方面:组建早期预警团队并明晰权责,确立与导入出勤、行为和课程表现等教育数据基本指标,挖掘与解释预警风险根源实质,匹配与执行分层预警干预方案,评估与完善早期预警干预流程.美国中学在推进早期预警系统建设过程中形成了制度保障、人员保障、平台保障和社会保障的运行保障机制,实现了基于大数据分析的早期预警干预体系的深入推进与纵深发展.     

独立学院学业预警机制浅析

本文从内因和外因两方面分析了独立学院建立学业预警的必要性,并分析了现有措施的不足,提出了一种具有前瞻性的动态学业预警机制,给出了一种事前预防、事中干预的学业预警流程以及学业预警分级标准,为了提高预警系统的运行效率,提出了建立网络化的自动预警系统。     

远程学习者在线学习危机预警及干预研究 ——英国开放大学OU Analyse项目剖析

近年来,大数据和学习分析已经成为教育变革的巨大推动力,对于提升远程教育质量产生了深远的影响.在线学习预警是学习分析技术改善和提升学生学习效果的最直接环节,可以准确识别学习危机学生,并为他们提供更加个性化、精准化的教学服务,对促进学生学业成功至关重要.然而,在我国远程教育领域,学习预警相关研究尚处于起步阶段,缺乏成熟的实践应用案例.以英国开放大学OU Analyse项目为研究对象,从学习预警数据源采集与分析、学习预警模型构建、学习预警可视化呈现、学习干预策略实施等维度,深入探讨了英国开放大学在线学习危机预警和干预方面的成功经验.最后,结合我国远程教育的实际情况提出有关建议.     

高职院校学业预警帮扶机制的实施困境与提升策略

扎实做好学业帮扶工作是学业预警机制的落脚点,也是检验高职院校育人成效的重要标志.文章在分析高职院校学业预警帮扶机制实施困境的基础上,提出了树立"有教无类"帮扶观念、设置"帮扶绩效"评价指标、挖掘"行为数据"教育价值、建立"分层分类"帮扶体系等学业预警帮扶机制的改善策略.     

混合式教学背景下高校学业预警制度优化研究

混合式教学是教育现代化的产物,对学生学习自主性提出了更为严格的要求。为保证混合式教学改革过程中学生的学习质量,高校需要采用与时俱进的学业监控手段。学业预警是一种高校常用的学业监控方式,但是现阶段大部分高校学业预警制度存在较多问题,不能适应混合式教学改革中对学生进行学业监控的要求。文章从系统数据、预警内容、帮扶措施和监控跟踪四个方面重新构建学业预警系统,实现学业预警制度的优化,进而为高校进行学生学业监控提供了有效的参考手段。     

智能学习干预：现实困境、实施原则与实践进路

智能学习干预是智能技术驱动学习变革的关键环节，也是大规模个性化教育的重要依托。然而，干预目标的“短视化”、干预方式的“程式化”、干预条件的“粗放化”、干预成效的“模糊化”，严重制约了智能学习干预效用的发挥。文章重新界定了智能学习干预的内涵，指出智能学习干预旨在通过全景化教育数据的采集分析，智能诊断和综合评估学生的个体特质、学业问题和学习需求，通过教师和机器的协同决策，找准学生的学习困境，“主动”为学生提供定制化的学习内容、服务与策略，帮助学生减轻学习负担、克服学业困难、提高学业水平、提升学习素养；从主动性、适切性、渐进性、延展性、可解释性、可协商性六方面定义了智能学习干预的实施原则。在此基础上，文章围绕教育数据感知、干预对象刻画、学业问题诊断、学习干预设计、干预措施甄选、干预成效检验等环节构建了人机协同支持的智能学习干预模型，并从价值定位与理念重构、干预成效的长周期检验、风险防范和伦理规约、基于数字人技术的干预模式设计方面展望智能学习干预的实践进路。     

研究生培养过程监控和预警系统应用初探

在研究生培养过程中引入预警理论,通过监控和预警系统的简要介绍,呈现研究生培养过程监控和预警系统的运行流程及其组织保障。运用研究生培养过程监控和预警系统,对中国科学技术大学硕士研究生学业情况进行分析,并且针对预警信号的状态,提出可行的方案,以便管理者正确引导研究生完成培养计划。     

基于教育大数据挖掘的大学生学业预警研究

教育大数据挖掘通过对教育领域的各种海量数据进行分析,发现其中存在的规律,从而指导教育教学管理水平。文章在对现有研究存在的问题进行分析基础上,首先给出教育大数据挖掘的学业预警研究框架;之后,通过对大学生在校成绩数据进行整合管理,基于关联规则算法给出大学生不及格课程之间的关联关系,以此为大学生学业提出预警(课程不及格以及留级)提示。研究结果表明,该方法为管理者有针对性地对预警学生进行帮助和干预提供了数据支撑,具有较强的应用价值,可有效提升高校教学管理水平和管理质量。     

智慧课堂背景下大数据驱动精准教学研究

大数据的发展为实现智慧课堂的精准教学提供了契机。本研究基于智慧学习环境、智慧教学法以及智慧人才培养等三大研究框架,设计出大数据驱动下的智慧课堂混合式精准教学模型,并通过在苏州市某中学初一数学课堂开展精准教学实践研究,针对出现的问题进行反思并提出建议。今后,应加强智慧教育引领下的智慧课堂环境创设,注重大数据驱动精准教学的数据伦理观照,提升精准教学实施中的教师素养,为精准化教学在智慧课堂的落地提供借鉴参考。     

加拿大中小学生学业成就评价报告制度之管窥及启示——以不列颠哥伦比亚为例

为落实《学校教育法案》,建立规范的中小学生学业成就评价报告制度,加拿大不列颠哥伦比亚教育部组织专家研制了《报告学生的进步：政策与实施》这一政策性文件,并于2009年正式颁布实施。本文就该地区中小学生学业成就报告的目标、内容、评价标准与实施策略进行分析探讨,以期为我国改革和完善中小学生学业成就评价报告制度提供借鉴。     

多模态数据赋能精准教研:情境、路径与解释

多模态教学数据驱动的精准教研具备精准化、个性化特征,符合新时代教育研究的发展要求,因缺乏有效的技术支持、规范的顶层设计和数据解释框架而难以真正落地.文章依托智能课堂中丰富的智能技术和多模态行为数据作为破解精准教研难题的创新途径,首先综合证据资源、关系挖掘、数据报告等维度构建适应智能课堂教学环境的精准教研模式,同时从数据获取手段、数据样态、关键技术等方面搭建精准教研逻辑实现框架,为细致准确地定位教学问题与规律提供了顶层指导.然后,整合和解释数据以透视行为背后蕴含的教学意义,形成数据解释框架.文章最后指出,精准教研若要实现智慧干预与决策,除在数据阶段确保"精"与"准"之外,还需在教学干预设计、教学改进策略上做到准确无误.     

高校预警教育业务流程的优化——以H学院为例

文章首先基于BPR理论,针对当前高校预警教育中存在的问题,对当前的预警教育业务流程进行了优化,设计了一种高效的动态循环型预警教育业务流程。随后,文章基于现代信息技术,提出了包括基础数据、关键算法、技术保障等三个环节的高校预警教育业务流程优化的解决方案。最后,文章以H学院为例,进行了预警教育业务流程优化前后的效益对比分析。文章的研究结果有利于提升预警业务流程的整体效率,促进高校预警教育管理的精准化与高效化,对转变预警教育业务流程的管理视角、提高学生学业的成功率等具有应用价值。     

我国信息化驱动教育精准扶贫相关研究的知识图谱分析——基于Citespace的文献计量分析

文章通过对近年来信息化驱动教育精准扶贫相关研究文献高频关键词的共词分析,发现我国学者关于信息化驱动教育精准扶贫的相关研究主要集中在六个领域:信息化与教育扶贫对象精准识别研究、信息化与教育扶贫各主体协作研究、信息化与教育扶贫模式靶向实施研究、信息化与教育扶贫效果动态监测研究、信息化与教育扶贫师资队伍建设研究、信息化与职业教育扶贫研究。展望未来,我国信息化驱动教育精准扶贫相关研究应注重元研究,探讨信息化驱动教育扶贫理论;推进田野研究,归纳信息化驱动教育扶贫的模式;加强前沿研究,提高信息化驱动教育扶贫质量;强化综合研究,构建信息化驱动教育扶贫网络体系;关注伦理研究,保护信息数据与用户隐私安全。     

大数据时代背景下大学生心理预警系统的建设路径

随着大数据时代的来临,大学生心理健康教育工作面临着更多的挑战,尤其是如何利用海量的数据对学生的心理进行预警,及时、有效地开展心理干预成为当前高校心理健康教育工作的研究热点.本研究着重从心理预警系统的结构分析入手,结合大数据的特点提出了心理预警系统的建设路径.     

基于深度学习的学业预警研究

学生学业预警对于学生在校期间起着重要的监督作用，对于保障学生顺利完成学业有重要意义.目前学校应用数据量井喷式增长，学习规模不断扩大，大部分学习采用小数据进行建模预测，其预测错误明显高于基于大规模的模型.逐渐凸显出增量学习算法在优化训练过程、提升预测精确度上的优势.选取了优秀的增量学习算法，进行较为准确的学生学业综合测评情况，根据模型评估结果进行学业预警提示.在已知的学生数据集上，采用线性回归模型作为预测模型，较好地完成了学业预警系统模型设计.     

高校学生学业自我审核和预警系统的研究

本文对本校学生的学业完成情况进行分析,研究了学业审核和学业预警现状,明确了学业监控预警系统应用的必要性,研究能够满足过程管理需要的学生学业审核预警系统。强化了学生、家长和辅导员在学生学业完成过程中的监督作用。     

基于GIS和WSNs的森林防火预警系统研究

针对田间烧杂草以及墓区烧纸而引发的山火导致的森林火灾难以预警的特点,结合了GIS和WSN设计开发了森林防火预警系统。通过由各种传感器组成的无线传感器网络部署在被监控区域,能够检测该区域的CO、烟雾的浓度、火焰情况、温湿度等数据通过GRPS发送到监控端,并实时显示在屏幕上。能够帮助管理人员掌握监控地区的森林火灾等级,从而做到火灾的早期预警。     

学分制视阈下高职院校学业预警机制研究——基于三门峡职业技术学院学业预警工作实证分析

在我国高等教育由精英培养向大众教育发展的新常态下,高校扩招与学分制办学双规并行,高职学生的学业问题日渐突出,从而使其教学和管理面临巨大挑战。三门峡职业技术学院真正将"以学生为本"的教育理念贯穿到教育教学工作中,通过建立学业预警体系,构建学业预警平台,实现学生学业的全过程预警帮扶。实证结果显示,高职院校实施学业预警机制,不仅可以促进学风建设、激发学生学习的积极性和主动性、加强家校合作,还能促进高职院校学风建设、提高办学质量,具有一定的实际应用和推广价值。     

数据驱动的精准化学习评价机制与方法

综合素质评价是深化教育改革、落实立德树人根本任务的必然要求。信息技术赋能教育教学过程,使得传统教育评价机制向数据驱动的精准化学习评价方向迈进。数据驱动的精准化学习评价是一种不断获取、整合、分析学习过程中的多模态数据,对教学和学习活动的信息流与运行轨迹作出观测、解释和反馈,以发现教育中存在的问题,辅助课堂教学干预的评价方法,包含多场景数据采集、多空间数据融合、精准分析模型构建、分析结果可视化四个关键组成部分。多场景数据采集为学习评价提供数据来源和量化手段支撑,多空间数据融合为学习评价提供统一数据标准,精准分析模型为学习评价提供数据驱动的学习分析与评价方法,分析结果可视化为学习评价提供反馈和应用服务。数据驱动的精准化学习评价框架,应以区块链技术为基础,融合人工智能、云计算、学习分析、情境感知等新兴技术,在多维时空尺度上全面采集学习过程中的多元海量数据,通过全面、系统的统计分析和数据挖掘,从学习者的内在动机到认知发展、情感表现,再到社会综合交互能力,多维度、及时、准确地评估学生的学习状况。当前,探索数据驱动的精准化学习评价,可从构建符合多空间数据特征的综合素质评价框架,完善过程性数据的采集与共享机制,突破情感、认知、动机与社交评价的关键技术,以及研制数据驱动的学习评价平台等方面入手。     

基于大数据的在线学习预警模型设计——“教育大数据研究与实践专栏”之学习预警篇

学习预警是提升在线学习质量的重要途径。如何基于大数据成功地实现在线学习预警,是在线教育发展过程中亟需解决的重要问题。文章从预警的实现形式、内容与方式、采用的技术算法和工具、成效及不足等方面比较分析了国外五个典型学习预警系统,在此基础上提出了学习预警系统的通用设计框架,并构建了学习预警系统的功能模型和过程模型,最后就在线学习预警系统的设计开发和预警研究提出了建议,以期能为我国在线学习预警系统的建设与发展提供借鉴。