教师数据素养的内涵、发展困境及提升策略

提升基础教育教师队伍的数据素养,是推进教育数字化全面转型的前提。研究从教师数据素养的内涵出发,针对当前教师数据素养提升理论与实践研究中教师数据素养实践研究缺位、教师数据素养观念滞后、数字工具支持力度较低等发展中的困境,在基础教育教师数据态度、数据意识、数据知识、数据技能、数据思维和数据伦理六个维度上有针对性地提出了教师数据素养的提升策略。     

数据挖掘中数据预处理的研究

本文旨在研究数据挖掘中数据预处理技术,首先通过简单介绍数据挖掘的基本概念以及数据挖掘的逻辑构成,介绍了数据预处理在整个数据挖掘过程中所处的阶段,然后从数据预处理的数据清洗、数据变换、数据集成、数据简化等数据预处理操作入手,详细介绍了填充缺失值、弱化噪声数据、数据集成等数据预处理技术,最后给予专门的数据预处理的流程来实现数据挖掘中的数据预处理的过程。     

大数据视角下社区教育数据治理的探索

在大数据快速发展的背景下，数据治理将显著提升数据管理能力和数据应用价值。然而，目前社区教育领域数据治理的研究成果和应用实践相对较少。研究表明，社区教育数据治理是借助大数据技术，对社区教育数据进行全生命周期管理，从而构建一系列的实践和活动集合。当前社区教育数据治理存在资源更新滞后、数据融合困难、数据价值没有充分体现等问题，同时还面临数据数量与数据质量之间、数据共享与数据安全之间、数据治理与传统数据管理之间的矛盾。因此，基于数据生命周期理论、区块链技术和大数据技术，我们需进一步探讨如何提高数据质量、保障数据安全、构建数据治理体系的实践路径，并构建社区教育数据治理模型。     

行政数据在国外教育量化研究中的应用——基于1990-2021年19种高水平期刊发表的论文分析

对1990-2021年国外19种高水平期刊发表的论文进行分析,发现过去30年特别是近10年来,利用行政数据发表的教育量化研究论文数量明显增加。这主要得益于部分国家和地区实施了注重数据使用安全、规范数据申请和使用流程、明确数据安全责任的相关制度。单一来源行政数据、多来源行政数据相匹配、行政数据与实验数据相匹配、行政数据与问卷调查数据相匹配,以及行政数据与实验数据、问卷调查数据相匹配是国外教育量化研究中常见的数据应用模式,这五种模式形成的数据集可以回答教育领域很多经典和前沿的问题。在教育量化研究中应用行政数据既有其他数据无可比拟的优势,也面临着挑战。     

数据能力:教师专业发展的一个方向

数据能力是从具体问题中获取数据,对数据赋予背景得到信息,进而对信息进行研究从中提炼出知识并运用这样得来的知识解决问题的能力;数据能力是数据素养的组成部分。数据能力的结构包括数据认识能力、数据获取能力、数据解释能力、数据分析能力、数据表达能力和数据挖掘能力。在大数据时代,信息技术进入教学过程的一个必然结果是数据能力成为教师专业发展的一个方向。     

数据领导力：内涵特质、结构模型与实践路径

大数据时代学校教育发生深刻的数据化转型,当下学校数据的使用正在逐渐转为一种有领导的组织行为,这亟须学校领导者提升内在的数据领导力。研究基于数据素养和教育领导力的双重理论源流,廓清了数据领导力的内涵特质,通过对文献的关键词共现分析和德尔菲法构建了涵盖数据规划力、数据建设力、数据决策力和数据引领力4个一级要素和19个二级指标的数据领导力结构模型。结合美国Chase Bluff学校的案例分析发现,数据领导力的实践路径主要包括营造“拥抱风险”的学校数据文化氛围、完善数据体系与数据制度的双向创生、组建多元共生的核心数据团队、彰显数据领导者的个人行动哲学。数据领导力的提质发展则可以依托如下路径实现：制订数据领导力标准,明确数据领导者的培育规格;基于项目制形式,开展多向度的数据领导力提升课程;通过数据使用的现场学习,增进领导者的实践智慧。     

数据主体行为激励视角下的数据权益分配进路

明晰数据权益分配进路是激励数据流通、数字创新的逻辑前提，是促进数据产业、数字市场持续健康发展的重要基础。以“行为主义激励”等激励理论对不同数据主体的行为进行分析，探寻个人数据权益分配进路，冀望打破“数据垄断”“、数据孤岛”，同时有效保障个人隐私和数据安全。为实现并平衡用户授权激励、平台生产激励和平台间的数据流通激励等数据主体行为激励，应坚持数据分类保护思路，即将个人数据区分为敏感个人数据和普通个人数据，敏感个人数据所有权归个人所有，普通个人数据则在“权利束”理论框架下予以规范。     

基于数据空间的网格数据管理

为了更好地管理和应用数据网格中大量分布异构的数据,在对网格技术发展现状进行深入研究基础上,提出基于数据空间概念的网格数据的管理架构.在此基础上,实现了一个网格数据空间管理原型系统,系统中将现有的一些数据空间技术如数据模型iDM、查询语言iTrails等与网格数据访问中间件OGSA-DAI相结合,使用OGSA-DAI工作流来完成数据空间管理系统的数据访问、抽取、数据索引、服务管理和查询回复等一系列工作.实验表明数据空间管理机制在网格环境下是可行的,数据空间管理系统屏蔽了网格数据的分布性和异构性,且能够适应网格数据动态特性,因此满足了对网格数据的管理要求.所提出的网格数据空间架构为网格数据管理提出了新的方法.     

还数于民：实现个人数据自决的“新”数据中介

《中华人民共和国个人信息保护法》确立的以“知情同意”原则为核心的个人数据权利因种种原因难以真正实现。实践中,一种以技术或集体组织之力量协助个人实现其数据权利、克服“赋权”失灵的数据中介正在世界各地兴起。其中,个人数据空间、数据银行等辅助性数据中介借助技术力量实现个人数据可携带,能够打破数据垄断;以数据信托与数据合作社为代表的管理性数据中介依靠集体组织实现个人数据权利,有助于推动数据治理的形成。上述数据中介有望成为我国个人数据治理的有效补充。就我国引进数据中介而言,辅助性数据中介可以界定为平台经营者;数据信托可借鉴《中华人民共和国信托法》来实现;数据合作社可依据《中华人民共和国民法典》创设为特殊的社会团体法人;数据工会暂时没有存在的制度土壤。     

Web数据清洗研究

随着时代的发展,越来越多的数据来源于网络。但是由于Web数据的特点,从网上信息抽取得来的数据存在着大量“脏数据”,并不能直接使用,因而有必要进行数据清洗,消除“脏数据”,转化为可直接使用的数据。针对实例层次的数据质量问题系统分析了Web数据清洗的方法     

数据组织过程中的数据质量评价研究

以基于生命周期的数据质量管理框架为出发点,提出了数据组织过程中的数据质量评价模型和方法,包括数据质量维度、数据质量评价指标、数据质量综合评价模型以及数据质量评价方法等。该模块与方法对提高数据质量和加强数据运用具有重要意义。     

大数据时代教育大数据治理架构与关键领域——以美国肯塔基州、华盛顿州与马里兰州为例

教育大数据治理是大数据时代教育数据资源建设的重要举措,是有效规避数据隐私问题、充分发挥数据资源潜在价值的必要保障。作为数据治理的引领者,美国肯塔基州、华盛顿州以及马里兰州基本构建了教育大数据治理架构,包括明确教育大数据治理目标,出台教育大数据治理办法,完善教育大数据治理机构,规范教育大数据治理责任等。在数据治理领域方面,这三个州采取的主要行动有规范教育大数据收集程序、提高教育大数据建设质量、维护教育大数据隐私安全、明确教育大数据共享权限等。美国三个州的教育大数据治理架构与运行经验,对我国建立教育大数据治理体系具有重要参考价值。     

大数据资源扩展性探究

资源是一个技术时代人类赖以生存发展的生产要素。大数据资源作为一种新的资源样式具有传统资源所不具有的特征。大数据资源的扩展性特质具体表现为数据结构的扩展、数据价值的扩展和数据体量的扩展,即数据的量和质的双重提升。数据结构的扩展不仅包括原有的结构化数据和半结构化数据,而且还包括原来的数据技术难以处理的海量而复杂的非结构性数据;数据价值的扩展表现为大数据提高了数据的有用性,降低了数据的使用成本,使大量的"数据废气"转化为"更廉价"的"非竞争性"数据;数据体量的扩展不仅表现为数据数量的级数式增长,还表现为大数据资源具有全媒体属性的"超文本性"和全数据属性的"整体性"。     

国内数据素养研究关键词共现图谱分析:基于CNKI论文(2011-2019)

在大数据的时代,海量的数据每天都在我们的周围产生,人们往往面临着处理大量无序、孤立数据的处境,如何对待数据、处理数据是我们要思考的问题。数据素养就成为了每一个公民必须具备的素养之一。为了加强数据素养的现实需要和为培养数据素养提供方向,笔者用CiteSpace5.1R8数据可视化工具对中国学术期刊网络出版总库2011-2019年数据素养领域的文献进行可视化分析,探究国内数据素养的研究现状和发展趋势。     

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。     

论数字经济时代下数据的内涵及法律属性

数字经济时代下的数据产生了新内涵,数据财产的法律保护所暴露出的问题反映了构建数据产权制度的急迫性与必要性。探究数据保护立法原意、界定数据的内涵及法律属性,是数据保护亟须解决的前提问题。大数据交易的兴起体现了数据经济的价值及其权利可以转移,数据具有财产属性,并且以数据为权利客体。在数据产权制度构建中,应明确数据的财产属性为基本进路,以更好实现数据财产保护,推动数字经济发展。     

高职教育大数据平台建设研究

随着全国高职状态数据平台的数据不断采集积累,平台数据的种类日趋丰富,数据迅猛增长,呈现出大数据的特征,全国高职状态数据平台的数据采集及时性、数据质量问题趋于凸显,严重制约全国高职状态数据平台的应用与服务.针对此问题,提出一种基于大数据技术的数据融合理念,建立"三级—五层"数据中心的高职教育大数据平台,从三级数据中心、数据分析与应用等角度详细介绍了平台的设计,通过研究建立云数据采集、数据同步更新、数据质量检测等机制实现平台数据互通共享,提升数据质量与应用.     

从数据到证据:数据运用如何影响教师专业学习

宏观取向的数据运用是指政策制定者或研究者通过收集大规模的学生考试数据来评估学校和教师.这种取向往往把教师视为数据评估和干预的客体.微观取向的数据运用观则将教师视为数据运用的主体,强调让教师参与数据的设计、收集和运用过程.教师合理运用实践数据,能够促进教师专业学习,提升科学研究素养.数据本身是中性的,教师能否将数据转化为...     

人才培养状态数据采集质量的研究

人才培养工作状态数据的采集质量要从数据的规范性、完整性、逻辑性、时效性、数据采集的科学性等方面建立质量标准。数据的规范性主要包括数据代码、名称、数据格式、数据取值范围、基本办学条件指标的质量,数据的完整性主要包括数据记录的完整性、数据内容的完整性和数据内容的准确性,数据的逻辑性要保证数据指标和数据表的关联性逻辑关系,数据的时效性要注意数据采集的时间节点,数据采集的科学性是通过建立数据采集的责任制度和分级审核制度,确保数据质量。     

数据伦理问题引发的数据伦理教育思考

数据伦理是数据素养的主要组成要素,是衡量个体数据素养水平的重要标准。教师的数据伦理水平,不仅影响自身的科学研究水平和教育教学工作,还对受教育者的数据伦理培养产生直接影响。综合国内外数据伦理相关研究成果、文献资讯,分析现有数据伦理及相关内涵,发现当前大数据环境下数据伦理问题已经凸显,数据伦理教育愈显重要。本文结合数据伦理多维度角度,为教师数据伦理的研究、评价和教育工作,提供理论参考。