大数据时代的“智慧测量与评价”

围绕大数据时代的心理与教育测评这一主题进行探讨,以大数据与教育大数据的视角,简要描述了测量理论的特点与发展历程,突出了教育数据应用的发展阶段、计算机自适应测验和计算机多阶段自适应测验的进展,强调在个性化自适应学习使用的大数据学习系统参差不齐会导致更大的不公平。解决不公平需要智慧测量与评价在大数据时代分析数据时,思想应该做到三个转变,将过程性评价和终结性评价结合使用、较少无关因素的影响。在这样的背景与趋势下,以中国大学MOOC网站的《Python语言基础与应用》课程为例进行研究,提出了相关的研究思路与设想。     

基于大数据的个性化学习方案设计

随着大数据时代的到来,学习模式发生了重大变化,个性化学习成为现代教育的重要趋势.然而当前的相关研究大都只是针对个性化学习某一个环节的论述,缺乏对个性化学习整体解决方案的探索与研究.本文提出利用现代信息技术、基于学情大数据设计构建一套完整的个性化学习方法体系,包括学生个性特征认知、个性化学习资源推荐、学习行为与学情风险预警、多维度个性化学习评价及个性化学习综合服务信息系统等具体解决方案.研究结果有利于解决传统教育中存在的学习对象认知不充分、学习资源难以满足个性需求、学情分析缺乏预警机制、学习评价方式单一、缺乏综合信息系统支撑等问题,从而促进以学生为中心的个性化学习理念的实践,促进教育现代化与智慧化的发展.     

电子书包中基于教育大数据的个性化学习评价模型与系统设计

根据大数据技术的模块构成和电子书包所包含的系统和功能,对电子书包中教育大数据的模块内容进行分析。之后,在评价内容上从课程内容学习、参与互动交流、考试与作品和课外资源学习四个方面进行了细分和聚类．构建了基于电子书包的个性化学习评价模型。在评价结果上,依据柯氏四级评估模式和布鲁姆教学目标分类理论设计了基于教育大数据的个性化评价层次塔,该层次塔包括学习成效、概念转变、学习迁移和学习力四个层级。最后,结合教育大数据、教育云服务、个性化评价模型和评价层次塔,设计了个性化学习评价系统模型,包括信息采集模块、数据分析与处理模块、个性化评价模块和可视化反馈模块,并通过云管理层实现对教育云服务平台、云存储池和云集群计算平台的调控和管理,以期为后面开展个性化评价系统的设计与开发提供有益的指导。     

从大数据到小数据:思想政治教育精准发展的新思考

借大数据时代的到来否认小数据的价值,是对大数据的误读和误解。小数据基于"个人行为数据"展开决策,能有效破除大数据在思想政治教育精准化过程中的应用瓶颈。大材小用、舍本逐末、舍近求远是当前大数据应用于思想政治教育领域最突出的问题表现,思想政治教育小数据以其鲜明的个体独特性、对精确性的追求、对个人隐私的关注以及投入产出比高等优势,将在思想政治教育中发挥大数据无可比拟的、更有价值的作用。小数据推动思想政治教育的精准发展可以通过建立个性化服务系统、基于教育对象小数据的精准画像、精准预测教育对象需求、个性化推荐供给内容等方面呈现。     

极课大数据系统在教学评价中的应用

互联网+教育、大数据技术在教育领域的应用越来越广泛,因此,大数据的有效采集更为重要。分析了教学过程中传统数据与大数据的区别,并以极课大数据平台为例,介绍了在教学评价过程中如何采集与应用大数据,不仅对学生个体及班级整体数据进行分析,还能有针对性地出具相关的诊断报告、个性化错题集等,来指导教师及学生个性化学习,从而让教学更具针对性,达到提高教学效率的目的。     

基于学习大数据的学习评价:原理、模型及实施策略研究

随着5G网络、大数据、万联网和人工智能的颠覆式创新发展,基于学习过程大数据的学习评价已成为教育评价研究的新热点,并初步呈现出以大数据为基础的新一代评价范式转型建构之趋势。文章在界定学习大数据概念的基础上,阐释论述了学习大数据的价值和基于学习大数据的学习评价原理,诠释构建了基于学习大数据的过程性评价模型,论述并提出了基于个性化学习大数据的学习评价实施策略。     

小数据应用于高校创新创业教育的价值及路径研究

大数据应用于高校创新创业教育领域，存在精准性较差、使用壁垒较高、安全性不强等问题。基于用户个体全面特征的小数据，以其个体独特性、相对集中性、实时动态性等方面的优势，在创新创业教育领域中具有不可替代的地位和较高的使用价值，是大数据的有益补充。在实际应用中，可以在对学生进行精准画像、个性化需求预测的基础上，通过开展个性化教育、深化教育管理体系改革，推动创新创业教育的精准发展。     

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。     

基于大数据的教学评价研究

文章基于教育大数据的视角,结合教育评价活动的转型,对教育大数据的采集、可视化分析与呈现技术等开展了研究。文章认为,教育大数据技术推动了教育评价中数据驱动决策的实现,为多方参与教育评价、实现发展性学生评估提供了良好的支持。平板电脑、数码笔、可穿戴设备等能够实时地将不同类型的学习数据数字化,实现了对学生学习全过程数据的采集,为教育领域中实现基于数据分析与理性证据的教育评估与决策提供了数据基础。各类可视化分析工具能够在稀疏的教育大数据中过滤、挖掘各类隐含的教育信息和规律,帮助我们理解学生个人知识体系的构建过程,探索学生个体的社会学习网络的演化规律,揭示教育事件在特定时空呈现的特征。     

基于大数据的学生个体智慧评价平台的设计与实现

学生个体智慧评价平台创造性地将现代教育测评技术与信息技术进行深度整合, 通过 实时采集学生及相关对象教育活动中产生的数据,进行常态监控、科学分析和技术反馈,实现学生个体评价的智能化。本文介绍学生个体智慧评价平台的设计与功能实现,包括数据采集系统、数据清理系统、数据分析系统、预警及反馈系统等。平台已在多所学校试验运行,取得了良好效果,为精 准评价学生个体发展提供了有效的解决方案。     

大数据环境下的学情分析与教学质量评价机制研究

大数据环境为高校教育治理提出了新的挑战,信息技术与高等教育不断融合,教学内容开放化,教师角色复杂化,学习形式个性化和灵活化,教育数据多元化和密集化等,这些因素对学情分析与教学质量评价提出了新的要求。将学情分析与教学质量评价有效结合,构建大数据环境下具有智能预测的多元化、智能化、个性化和数据化的学情分析与教学质量评价体系模型,分为特征数据提取层、学情分析机制层、策略调整反馈层等三个层次,能够促进教学改革,有效提升教学水平,增强学校核心竞争力。     

智能技术赋能职业教育精准学习评价的框架设计与实践探索

随着信息技术在学习评价中的应用与发展,立足职业教育学习评价实际,充分发挥智能技术赋能职业教育的优势,从改进学习和发展学习的角度对精准学习评价进行深入阐述.以职业教育为灵魂,以信息技术为驱动,以学习数据为核心,围绕学习数据采集、学习数据整合、学习数据分析建模、学习评价可视化构建了学习评价框架,并从改进结果评价,强化过程评价,探索增值评价,健全综合评价四个方面阐述了精准学习评价的实践探索,指出了职业教育精准学习评价的保障措施.在职业教育已从内涵建设进入提质培优的新发展阶段背景下,精准学习评价方案的设计以期能够达到"以评促学"的目的,为新时代职业教育学习评价改革提供有益的探索和参考.     

大数据理念下的发展性学习评价系统设计研究

大数据时代的到来为教育带来了一场新变革,数字化学习产生了数量庞大、形式多样的教育数据。传统的数据处理方式难以分析和处理这些非结构化、半结构化的教育大数据,迫切需要引入一种有效的技术方法。同时,发展性评价作为新型的评价方式,其"关注个体差异,注重多元评价"的理念,适应了数字化学习评价的时代要求。结合全数据采集、知识增值可视化、个性化评价等理念,文章构建了大数据支持的数字化学习发展性评价系统,并对各子系统的功能和内容进行了系统化设计,最后对该系统的工作流程进行了分析。     

新时代高校思想政治教育评价改革探究——基于大数据驱动

当前,高校思想政治教育评价面临着现实困境：较片面,科学全面评价存在固有难题;重结果,即时反馈跟踪改进不足;重教师,单一主体难以多元协同等。为了科学发挥评价正向作用,实现立德树人目标,高校思想政治教育评价亟待改革。大数据的加持首先推进了教育评价的理念变革：大数据的动态性、即时性使得全程动态监测和反馈预警成为可能;全方位、全样本的数据体量可观照全体学生并延伸评价场域;其精密、细粒的数据分析助力挖掘个体潜能,促进学生个性化发展。文章旨在依托大数据思维,从建立评价标准体系、建构评价理念体系、建设评价保障体系三重路向探究新时代如何基于大数据驱动,推进高校思想政治教育评价的改革实践。     

运用大数据促进高中生个性化发展的支持策略

在知识经济时代,国家培养创新型人才需要注重学生的个性化发展,个性化学习是促进学生个性化发展的重要途径;在“互联网+”教育时代,信息技术提供的大数据为学生个性化发展提供强大的支持。以终为始,课前运用大数据,引导学生进行自我评价和自我反思,进行自主的学业规划和职业规划;课中基于差异,开展资源建设,因材施教,个性化推送;课后作业实践,基于数据精准诊断学情而进行作业设计、实施与评价。形成周而复始的基于数据精准支持的高中生个性化发展闭环,促进个性化发展。     

人工智能赋能个性化学习评价：价值意蕴与实践路径

个性化学习评价是教育评价改革的内在要求和重要趋势。人工智能为个性化学习评价的实现提供了技术支撑,其价值体现在促进对学习者多模态数据的采集、实现学习过程与状态的智能分析、支持学习评价结果的智能化反馈、推动人机协同评价等方面。人工智能支持下个性化学习评价的实现,需要推进学校智能教育环境建设及其应用、构建人工智能支持下个性化学习评价的实施框架、制定个性化学习评价中人工智能的应用规范、提升教师应用人工智能开展个性化学习评价的能力。     

网络教育数据分类与分析研究

随着互联网技术飞速发展以及网络教育普及应用,教育成为与大数据非常相关的行业,分析教育大数据将成为优化现代远程教育的重要一环。为对网络学历教育中产生的数据进行分类并提出分析建议,首先探讨了大数据、教育大数据的概念及特征;继而以江南大学网络教育平台数据为依托,立足学习者个体的静态数据和学习过程中产生的动态学习行为数据,以大数据下网络教育模型为依据,将网络教育数据分类为教学资源数据、教育教学管理数据、教与学行为数据、教育教学评估数据,并为数据分析提出建议。     

大数据时代下的研究生教育质量评价体系研究

研究生教育数据每年在成倍地增长,信息的复杂性也在逐年提升,想获得微观、个体的研究生教育情况,需要将大数据技术应用到研究生教育质量评价体系中。应用大数据技术可以实现对每个学生的教育质量的微观、个体化跟踪和未来发展的预测,对于可能出现问题的学生起到了及时的警告作用。     

大数据在美国教育评价中的应用路径分析

实施教育评价是教育教学决策的重要前提,而有效的教育评价依赖于全面的、可靠的评价依据。大数据重在对多维、大量数据的深度挖掘与科学分析以寻求数据背后的隐含关系与价值,有助于将教育评价从基于小样本数据或片段化信息的推测转向基于全方位、全程化数据的证据性决策。该文从三个方面分析美国在整体层面如何规划与推进大数据在教育评价中的深入应用：一是“大数据为何而用”——探析美国在教育评价中应用大数据的目标指向;二是“大数据从何而来”——介绍美国教育评价所依托的立体化、高质量教育数据网络;三是“大数据如何而用(包括如何用好)”——分析美国如何通过精心设计评价本身、选择适当的大数据处理技术、提升教育工作者尤其是教师的数据素养、提供多方位支持等多种方式在实践维度切实推进大数据在教育评价中的有效应用。     

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。