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杨现民等:教学大数据实践框架构建与趋势分析
2019年05月20日 14:53 来源:《电化教育研究》2018年第10期 作者:杨现民 李新 邢蓓蓓 字号
关键词:智慧教育;教学大数据;教育信息化;实践框架;发展趋势;现实挑战

内容摘要:随着国内智慧教育实践探索的推进,教育大数据在推动教育创新发展与科学变革上的核心价值逐步凸显。

关键词:智慧教育;教学大数据;教育信息化;实践框架;发展趋势;现实挑战

作者简介:

  原题:面向智慧教育的教学大数据实践框架构建与趋势分析

  作者简介:杨现民,李新,邢蓓蓓,江苏师范大学 智慧教育研究中心,江苏 徐州 221116 杨现民(1982- ),男,河北邢台人,教授,博士,主要从事移动与泛在学习、智慧教育与教育大数据研究,E-mail:yangxianmin8888@163.com。

  内容提要:随着国内智慧教育实践探索的推进,教育大数据在推动教育创新发展与科学变革上的核心价值逐步凸显。文章从学校导入教育大数据项目、教学大数据的建设与应用以及数据驱动的精准教学范式四个方面构建了教学大数据的实践框架,提出了国内教学大数据发展的六大趋势:数据贯通教学全流程,助力教师教学活动的精准化设计与实施;全维度、多模态教学数据的采集与分析成为学习分析技术的重点关注方向;各级教育管理者与教师的数据意识逐步增强,数据素养教育日益受到重视;教育大数据项目率先在区、校两个层面落地探索,企业成为核心参与者;大数据与教学实践的融合价值开始显现,公众认知度逐步提升;智慧课堂与学业测评作为大数据应用的先导区和热点区,将受到政府、企业、学校以及家长的更多关注。文章最后分析了国内教学大数据发展面临的五大现实挑战,即教师数据处理能力不足、线下学习数据采集困难、校企合作机制与规约机制不清晰、教育大数据产品独立运行、数据分析模型的科学性及准确性有待提升,并提出相关发展建议,期望对我国教学大数据的建设与应用提供一定指导。

  关 键 词:智慧教育 教学大数据 教育信息化 实践框架 发展趋势 现实挑战

  标题注释:教育部人文社会科学研究青年基金项目“智慧课堂数据体系构建与应用研究”(项目编号:18YTC880095);江苏省高校哲学社会科学重点研究基地重大研究项目“江苏智慧教育发展战略与政策建议”(项目编号:2015JDXM022)。

  [中图分类号]G434 [文献标志码]A

  DOI:10.13811/j.cnki.eer.2018.10.003

  一、引言

  教育部2018年工作要点提出,要“启动教育信息化2.0行动计划……推进智慧教育创新示范”。这是“智慧教育”首次出现在教育部文件中,标志着智慧教育正式纳入国家教育信息化发展的战略体系。这说明经过六年多持续的学术研究与实践探索,智慧教育逐步受到政界、学界与商界的共同关注与积极认同。智慧教育是“互联网+”教育的新形态,是智慧时代所呼唤的与时代相匹配并以引领时代为己任的新教育[1]。智慧教育的深入发展离不开大数据的支撑,管理大数据与教学大数据都将成为智慧教育新生态建设的基础部件[2]。

  近年来,随着国内各地智慧教育实践探索的推进,教育大数据在推动教育创新发展与科学变革上的核心价值逐步凸显[3]。教学过程与结果数据的持续采集,动态汇聚成教学大数据,通过对教学大数据的深度挖掘与多元分析,能够将数据背后反映的教学意义与价值清晰地呈现出来,进而辅助教师进行更精准的“教”、指导学生进行更精益的“学”[4]。为促进大数据技术与教育教学实践的深度融合,本研究对智慧教育时代教学大数据的实践框架、应用进展、发展趋势以及面临的现实挑战进行了分析探讨,期望对我国教学大数据的建设与应用提供一定指导。

  二、教学大数据的实践框架

  近年来,大数据技术在课堂中的应用快速推广,教学大数据的价值也日益凸显。教学大数据作为教育大数据的核心数据集,其价值主要体现在变革教学模式、创新教学理念等方面[5]。本研究从学校导入教育大数据项目、教学大数据的建设、应用以及数据驱动的精准教学四个方面构建了教学大数据实践框架(如图1所示)。

  

图1 教学大数据实践框架

  (一)学校导入教育大数据项目

  学校导入教育大数据项目是建设和应用教学大数据的基础,主要有自发探索式、项目参与式、行政推动式以及企业引领式四种导入模式[6]。南京市北京东路小学自发探索提出“基于大数据的学生成长过程评价”课题,客观、科学地评价学生的成长过程,为实施个性化教育提供翔实的数据支撑;徐州市第三十一中学通过参与中央电教馆承担的研究课题,构建了适应性学习系统,探索智慧“学讲课堂”,开展以数据为支撑的课堂教学研究;浙江省衢州第一中学在市教育局的推动下,被列为教育大数据试点学校,从精心挑选技术工具、包装项目争取经费等方面实施教育大数据项目;河北省邯郸市峰峰春晖中学与北京拓思德科技有限公司开展点阵笔项目合作,将点阵笔技术应用到课堂教学中,实现日常作业智能批阅,解放教师,提高效率,实现教学诊断智能化,帮助学校精进教学、精细管理。

  (二)教学大数据的汇聚融合

  教学大数据是指教学活动产生的并根据教学需要采集到的,用来促进教学模式创新以及教学质量提升的数据集合,包括课堂教学大数据、在线学习行为大数据以及校外辅导大数据。根据课堂教学要素的不同,课堂教学大数据可划分成师生行为类数据、教学评价类数据、师生情感类数据及课堂管理类数据;校外辅导大数据主要包括教学行为数据、学生成长数据以及个性化辅导数据;在线学习行为大数据主要包括课程学习行为数据、资源管理行为数据、在线讨论行为数据、互动问答行为数据、练习测试行为数据及总结反思行为数据六大类。目前,课堂教学大数据与校外辅导大数据并未实现互联互通,无法实现数据的共建共享。教学大数据建设的核心思想是打破课堂教学数据、在线学习数据以及课外辅导数据间的壁垒,实现三大教学数据的汇聚、开放与共享,打造一体化的教学数据新生态。

  (三)教学大数据的应用模式

  大数据与教育已经呈现出深度融合的趋势,作为教育教学的主阵地,学校、课堂都是产生教学数据的重要来源,也是深化教育改革质量的落脚点[7]。目前,教学大数据主要有四种典型应用模式,分别为高效互动教学、适应性学习、智能化诊断与评价以及个性化练习与辅导。

作者简介

姓名:杨现民 李新 邢蓓蓓 工作单位:江苏师范大学 智慧教育研究中心

课题:

教育部人文社会科学研究青年基金项目“智慧课堂数据体系构建与应用研究”(项目编号:18YTC880095);江苏省高校哲学社会科学重点研究基地重大研究项目“江苏智慧教育发展战略与政策建议”(项目编号:2015JDXM022)。

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