大数据与智慧教育

智慧教育是教育信息化发展的最新愿景。教育大数据汇聚存储了教育领域的信息资产,是发展“智慧教育”最重要的基础,而数据挖掘和学习分析技术是连接教育大数据与智慧教育的桥梁。建构基于大数据与学习分析技术的智慧教育教学,需要从教育网络大平台建设、学习者学习方式变革、课程教学方式创新、教育数据挖掘与学习过程分析、学校教育系统重构等多个角度去推动。     

基于大数据的外语智慧教育应用研究

长期以来,外语教育中存在的主要问题是费时低效。在大数据背景下,智慧教育的理念给外语教育带来了系统性的变革。文章通过梳理信息环境下外语智慧教育的特点及其理论基础,提出改善目前外语教育的措施在于建构智慧型课程。文章采用数据挖掘和学习分析技术,构建适应智慧学习的慕课体系,提供微课、翻转课堂等个性化的学习内容,建立了多元互动的教学评价机制,以提高学生的学习效率和学习自主性,从而实现智慧化和个性化教育。     

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。     

知识图谱与教育大数据协同驱动的自适应学习模式研究

为了有机融入领域知识的内在信息与关联,将知识图谱引入智慧教学过程,构建了知识图谱与教育大数据协同驱动的自适应学习模式.通过对多源、异构的大数据进行数据采集与数据分析,认知学生的学习行为特征,为自适应学习构筑重要前提;将课程的知识体系化,构建多维度下的知识图谱,其拓扑结构蕴含领域专家经验、知识关联与学习路径,为基于课程内...     

智慧学习:大数据时代的学习模式

智慧学习是"互联网+"时代教育发展的必然趋势,是全球教育的新范式。智慧学习"以学生为中心,以学习任务为焦点",学习者实现由"被动学习"向"主动学习"的转变。智慧学习是一种学生自我导向的、基于学习情境的、个性化的学习方式,能够使学习者将关注点放在知识的意义建构上,深化和扩展学生的学习经验,从而促进学习者个人和集体智慧的发展。     

教育大数据背景下智慧学习系统模型的构建研究

随着教育大数据应用愈发广泛,智慧学习成为现阶段信息化教育的突出成果。依托于教育大数据背景,智慧学习能够为学习者提供更为优化的学科知识架构、统筹整合各类教学资源、提高专业知识的适应性。为充分发挥智慧学习的现实价值,在构建其系统模型时应当遵循科学合理、简便易行、稳定可靠等原则。因此,在教育大数据背景下,智慧学习系统模型的构建可从框架规划、测试开发规范搭建以及明确目标等四方面进行,为学生提供科学有效的学习帮扶工具。     

大数据驱动下徐州智慧城市构建模式研究

徐州市依托自身发展优势,顺应当前的产业发展趋势,提出了"智慧云都、生态绿城"的发展理念,着力打造一个融智慧服务和生态绿城为一体的现代化城市。本文通过分析国内外智慧城市的建设目标和发展模式,通过分析,提出徐州智慧城市建设中存在的不足和改进的建议,希望对江苏乃至徐州智慧城市建设提供有益参考。     

大数据时代我国智慧社区运行模式研究

智慧社区建设是将智慧技术(主要包括传感技术、互联网技术以及云计算技术等)应用于社区管理,构建智能化的物业、家居、医疗、养老、社区服务等,从而形成一个新型管理形态的社区.大数据技术是建设智慧社区的支撑与基础,从感知、网络及智慧应用三个层面初步探索大数据时代智慧社区的基础模型,建立一个完善的智慧社区服务体系,为社区内的居民提供方便、快捷、舒适、智能的社区服务.     

大数据时代提升教师数据智慧研究

大数据分析已在一些国家应用到公共教育中,成为教育改革的重要力量。然而,目前有关数据智慧的研究还比较薄弱。如何提升教师的数据智慧,使其具备在大数据时代开展教学活动的能力,成为急需解决的问题。为了把握数据智慧的研究现状及最新发展,本研究在厘清数据智慧及相关概念的基础上,分析了大数据时代教师专业发展的新态势,并对数据智慧的国内外研究文献进行了梳理。文献回顾发现,国外在提升教师数据智慧方面构建了多种模型,其中美国开发的“数据智慧改进过程”模型可为我国教师提供借鉴。该模型包括“准备”“探究”和“行动”三阶段,旨在帮助教师更好地利用数据确认常见的学生学习需求,生成和实施教学方案,并衡量这些方案在提高学生成绩上的有效性。本文对该模型的实施步骤进行了说明,并以夏洛特—梅克伦堡学校为例分析了该模型的应用。了解这一模型,对探索我国数据智慧研究的未来发展趋势和提升我国教师数据智慧的研究有重要意义。     

The further development of CSIEC project driven by application and evaluation in English education

In this paper, we present the comprehensive version of CSIEC (Computer Simulation in Educational Communication), an interactive web-based human–computer dialogue system with natural language for English instruction, and its tentative application and evaluation in English education. First, we briefly introduce the motivation for this project, survey the related works and illustrate the system structure with flow diagram. Then we describe its pedagogical functions, especially free chatting and chatting on a given topic. We summarise the free Internet usage within 6 months and introduce its integration into English classrooms, as well as the formal evaluation results of the integration. The evaluation findings show that the chatting function has been improved and fully used by the users, and the application of the CSIEC system in English instruction can motivate the learners to use English and enhance their learning process. Lastly, we discuss the application-driven approach of system development and draw some conclusions for future improvement.     

大数据时代公共数据的公用性实现机制研究

公共数据作为一种公共信息资源,不仅包含政府以及公共部门在履行公共管理职能和服务职能的过程中所掌握的数据,还包括与公共机关履职和服务相关的、具有重大公共利益关切,但由外部机构掌握的数据。公共数据具有公用物的属性,因此围绕公共数据公用性实现的机制建设应当以公众的使用权构建与公共目的性维持与监督机制展开。公众使用权通过使用的类型化,分为自由使用、许可使用和特许使用。公共目的性的维持机制主要通过从公共数据收集到法律责任承担等一系列制度展开。     

大数据赋能循证课例研究中的知识治理

为了解决课例研究中知识生产能力不足、教师改变没有抓手且缺乏知识创新等问题,文章通过引入大数据赋能的知识治理方法,采用课堂观察方法和行动研究方法对课例研究组织进行了层级治理和关系治理,变革了课例研究组织中的组织结构,设计了大数据赋能的知识治理协调机制,并采用内容分析法对课例研究活动中的录音和文本等过程性资料进行了系统分析,最后得出研究结论:知识治理促进了组织知识生产方式的变革,带动了组织知识结构的优化,促使教师的角色发生了根本性改变,助推了数据赋能的教师循证改变等.同时,研究也发现知识治理中协作机制的作用尚未得到充分发挥,反映出当前循证课例研究组织中大学研究者与中小学教师的持续性对话还比较薄弱,有待进一步加强与改进.     

大数据背景下高校教育管理工作的探索研究

随着大数据时代和个人信息学的兴起,大数据在高等院校教学方法和管理模式改进创新过程中扮演了重要角色。利用大数据对学生的学习行为、习惯、情绪、兴趣等信息进行记录和追踪,分析并挖掘其教育意义,从而达到在思想政治教育、个性化指导和学生事务管理等方面为高校的教育管理工作提供多层次的技术支持。学生教育管理者应树立新理念,提升技术能力,以适应大数据带来的挑战和机遇。     

大数据融合技术的研究及典型应用

随着信息技术的迅猛发展,数据具有规模大、来源形式多样,跨平台、跨语言、跨结构等特征,如何使这些数据互相理解,实现数据的可利用价值面临着重大挑战.为解决这个问题,关键在于数据的融合.文章研究了资源组成与构建,数据通信的网络架构以及数据的抽取和集成,实现有价值的数据及大数据平台可以提供多种应用.     

基于大数据的教育决策支持研究

文章以推动大数据应用为出发点,选取基于大数据的教育决策支持为应用切入点,系统梳理了决策及决策支持的相关概念、大数据对于决策的种种影响、可用的技术及存在的不足;进而提供了基于大数据的决策支持模式,并对该模式的特点包括全面化的数据采集、高效深度的数据处理、可视化结果呈现等进行了阐述;最后以远程教育领域人才引进决策支持为例,全面展现了基于大数据的决策支持过程。     

教育大数据的收集、数据质量分析及数据预处理研究

教育大数据挖掘的基础就是数据,丰富、高质量的强大数据对数据挖掘的结果至关重要。在数据挖掘中数据的准备是耗时最多的环节,数据的准备包括教育数据的收集、数据的质量分析和数据的预处理三个环节,只有做好这三个环节,才能保证教育大数据的最大价值和数据挖掘的有效性。     

大数据理念下大学英语形成性分层评价模式实证研究

大学英语形成性分层评价模式的构建旨在解决传统评价中“证据片面性”与“反馈信息抽象”等难题.文章以多元智能和大数据理念为支撑,通过问卷调查、学生电子档案和学习效果测试等研究工具,对大学英语两个班级(70人)进行了一学期的实验研究.结果表明,大数据理念下的大学英语形成性分层评价模式有助于改善学生的非智力因素和提高学生的英语学习成绩.     

论大数据驱动下的教育评估特征

大数据的力量正在积极地影响着社会,改变着人们的生活、工作和思维方式。当前教育领域的大数据正在形成,教育大数据与传统意义上的教育数据和其他领域的大数据有着不一样的特征,这些特征必将引导教育者和被教育者的思维发生变化,从而驱动教育领域进行变革与发展。以信息采集、数据分析作为其基本实现手段的教育评估也必将受到重要影响。本文通过对教育大数据的来源和特征进行分析,根据大数据对教育评估的影响,对大数据驱动下教育评估的主要特征进行研究,以期为更好地适应大数据时代而开展教育评估研究提供参考。     

大数据时代高校智慧校园建设研究

大数据时代要求人们对生活、工作、思维方式进行变革。随着科技的发展,高校信息化建设已迈入大数据时代,高校信息化校园建设也从数字化校园发展为智慧校园建设。智慧校园涉及到大数据、云计算、物联网、移动互联等新技术,包含大数据共享与交换平台、统一身份管理与认证、一站式个性化综合管理服务系统、移动智慧校园以及安全设计等内容,对智慧校园总体架构进行设计,对大数据平台进行了描述。智慧校园建设将给学校教育教学方式带来深刻变革。