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    大數據在基礎教育管理與決策中的應用研究

    博士招生信息網      2015-07-25      來源:大慶師范學院學報

      作者簡介:程淑琴,安徽行政學院 國際貿易系,安徽 合肥 230059 程淑琴(1974-),女,安徽含山人,安徽行政學院貿易經濟系副教授,從事經濟管理研究。

      內容提要:進入大數據時代后,基礎教育管理和運行迎來了更多的發展機遇,基于大數據的預測、分析將逐步融入基礎教育管理和決策中。大數據技術和思維將影響基礎教育管理與決策的各個環節,影響基礎教育發展規劃,改變基礎教育教學評價體系,甚至在基礎教育教學思維中產生深遠的影響。基礎教育管理工作者應主動研究和思考,以積極的態度迎接大數據時代的來臨。

      關 鍵 詞:大數據 基礎教育 管理決策

      基金項目:安徽省教育廳人文社會科學基金重點項目“網絡時代國家公職人員信息公開與隱私權保護的平衡研究”(SK2014A216)。

      全球知名的麥肯錫咨詢公司提出“大數據”(big data)的概念后,近年來大數據已成為描述信息時代技術發展與創新的標志,基于大數據的管理與決策已經滲透到許多行業領域,成為創新驅動的重要因素。基于大數據的運用和挖掘,人們可以超越傳統經驗管理和決策方式,可預期更高效率的管理和決策得以實現。大數據作為一大顛覆性的技術革命在電子商務、軍事、金融等學科領域已經取得突破,而在基礎教育中的管理與決策領域的應用才剛剛起步。而如何挖掘和應用數據資產為基礎教育的管理和決策提供高質量的服務,是教育主管部門和中小學校需要深入研究的重大課題。

      1 管理與決策進入大數據時代

      當前,人們越來越多地意識到大數據在管理和決策中的重要性,管理和決策將更多地依靠基于大數據而作出分析和判斷,而并非習慣基于經驗積累和直覺判斷。美國哈佛大學社會學教授加里·金說:“這是一場革命,龐大的數據資源使得各個領域開始了量化進程,無論學術界、商界還是政府,所有領域都將開始這種進程。”[1]從基礎教育的角度來看,均衡教育資源、制定中小學招生計劃與政策、教學運行管理、管理思維方式、家長互動、學生學習行為引導、教學評估等都有大數據施展的空間。大數據可以為基礎教育提供準確的預測性判斷,形成有效公共教育資源供給決策與評價,同時也增加滿足部分特殊群體的個性化教育需求,提供符合教師特質的教育教學水平培訓與輔導。

      引入大數據進行管理與決策,必須有足以支撐進行數據分析的數據來源。涉及基礎教育管理與決策的數據除了來自于政府機構、教育主管部門、學校、社區、媒體以及其他社會組織等產生和公布的信息外,更多地依賴于各種網絡終端等所產生的數據。中國互聯網絡信息中心(CNNIC)發布第33次《中國互聯網絡發展狀況統計報告》顯示,截至2013年12月,中國網民規模達6.18億,互聯網普及率為45.8%。其中,手機網民規模達5億,年增長率為19.1%,并繼續保持穩定增長。中國互聯網呈現發展主題從“數量”向“質量”轉換,互聯網與傳統經濟社會結合、影響力度更加緊密深遠等特點。無論網民通過什么終端參與網絡活動,都因而產生相應數據,這些數據為預測、判斷目標人群的行為、心理提供了支撐。比如大型賽事組委會就可以通過大數據模擬和預測各場比賽的人流、交通、治安變化,制定各種工作方案。百度在2014年春節啟動基于大數據的“遷徙圖”,在沒有大數據支持的情況下,數十億人次春運遷徙被準確且形象把握,而通過百度LBS大數據技術,就可以看到實時的遷徙線路。熱播美劇《紙牌屋》的內容發行商基于其3000萬北美用戶觀看視頻時留下的行為數據,預測出David Fincher、Kevin Spacey和“BBC出品”三種元素結合的電視劇將會深受歡迎,由此決策拍攝《紙牌屋》。因此,基于大數據的管理和決策更能迎合公眾的需求,“大數據”在分析方法和決策過程上的突破了人們習慣的思維方式,基于公眾需求的政策和服務是現代技術條件下的“私人訂制”創新產品,基礎教育的管理和決策推出“私人訂制”模式必然受到社會各界包括中小學校教育工作者的歡迎,也是基礎教育事業顛覆性變革。

      2 大數據對基礎教育產生巨大影響

      從百度“遷徙圖”就能看到大數據已經在電子商務、金融、交通等社會方方面面產生深刻的影響。作為社會子系統的重要構成元素,基礎教育必將受到大數據時代的深刻影響。

      2.1 大數據的特征必將影響基礎教育的管理和決策

      教師、學生和家長手機使用、學籍登記、成績、圖書借閱、各類即時聊天工具、論壇以及微信微博都會產生大量數據,而且隨著時間的推移會積累更多數據,這些構成了基礎教育信息管理與決策系統中的數據基礎之一。大數據的數據來源特征是數據量大和類型繁多,極大超越了傳統的基礎教育決策所依賴的數據性質,避免決策因為數據不全面而導致的“小信息量”決策錯誤和偏差。大數據的數據具有信息純度高的特征,海量信息通過強大的云計算更迅速地完成有價值數據的提取,避免人為因素誤導數據的統計和分析。另外,大數據結果的處理速度快、時效極高,傳統數據挖掘處理無法勝任的工作,大數據可以利用優化的技術架構和路線實現高效的海量信息處理。采集到的數據進行直觀有效的數據庫管理,通過數據采編篩選對數據庫的信息資源進行編輯加工、統計分析、信息監控、定制、備份等操作。所有信息可以轉換成特定的數據庫、圖像、文本格式等歸檔存儲,通過不斷沉淀將采集到的數據作為歷史資料、背景資料隨時備用。大數據具有的這些特征使得現代基礎教育管理與決策有了過去無法比擬的技術支撐,也拓展了全新的基礎教育發展的空間與潛力。

      2.2 大數據對基礎教育管理核心環節的支撐

      我國基礎教育政策的產生與執行更多的是由上而下進行推動,這種模式使基礎教育政策具有嚴肅性和剛性,在特定階段對推動基礎教育發展發揮了巨大的作用。而隨著社會經濟的快速發展,基礎教育資源未能完全滿足全社會期望的情況下,矛盾自然產生了。基礎教育管理各個核心環節,常常需要精準的數據描述過去、現狀和未來。比如,合肥市進行中小學學區調整,這需要人口數量、師生比、人口結構、適齡兒童、交通狀況、城市規劃大量的數據作為支撐,傳統的數據來源較為單一和靜態,而學區的調整更多地需要滿足現有需求并保證在相當長的時間范圍內保持穩定,傳統的數據無法完成這樣前瞻和復雜的任務,經驗型的管理和決策也無法適應快速發展的社會需求。一個學區對應的學校容量看似剛好滿足需求,很難說不因為區域內的人口年齡結構特殊性,使得在二三年后形成入學高峰。大數據恰恰可以對復雜情況進行梳理和預判,大數據具有預測的優勢,海量的數據基礎上的云計算可以有效預測未來某些事情發生的趨勢和可能性。并且數據積累越來越多,預測模型優化和系統改進,常規難以準確把握的中小學招生生源情況、師資培訓需求、跨區域教育資源調配可以實現提前判斷。

      國外基礎教育管理中,相關教育數據的挖掘已經成為合理規劃教育資源、提高教學質量的有效手段。美國的學校通過技術公司提供的數據,分析學生的升學意愿和專業取向,提供學生個性化的輔導。通過對海量教育數據的挖掘、分析,尋找最優化的基礎教育政策解決方案,最大程度平衡社會各方利益訴求,可實現政策醞釀到決策、執行的優化路徑。我國基礎教育在社會快速發展的過程中,必定面臨諸多問題,比如說優質學校的招生計劃和學區劃分,城鄉學校教育資源均等化等問題,通過大數據的管理和分析,全社會關注度極高的基礎教育政策的制定、教學運行中的諸環節控制,甚至學生作業量的信息都可以掌握,從而改變基礎教育管理辛苦而社會滿意度低、效率低下的局面。

      2.3 教與學的創新

      有了大數據為支撐,過去教與學過程中很多難以破解的問題將有解決方案,教學理念與學習方法隨之將產生變化。比如,標準化、產業化的教學模式影響深遠,這種教學模式在現階段有其合理性,比如基礎教育強調在知識一定的邏輯起點,按照統一的教學大綱和要求,實施均質化教學,同步發展,而忽略學生的學習能力和狀態。我國基礎教育雖然提倡個性化教學和因材施教,但在傳統的班級教學模式下要實現個性化教學存在現實的困難。大數據的運用,教師可以在衡量學生學習效果時,不再單純依靠頻繁的考試進行,而在更廣闊的空間和角度審視學生群體和個體的信息,選擇最合適的學生群體教學方法和個體提高輔助教學,學生自主學習的盲目性也會因此大大減少。通過大數據相關的學習應用軟件,可以分析學生目前掌握了哪些知識點,進行某門課程的學習最合適的學習方法是什么。學生的學習行為得到可實時衡量和調整,如果某個的知識點沒有掌握,系統重復強化。大數據學習應用還可以為學生主動推介學習資源,在知識點之間建立邏輯聯系,總結出啟發式規律,設計合理的學習進度、教與學實時互動,幫助學生拓展和完善知識面與知識結構,激發和挖掘學生興趣愛好和天賦,有利于培養學生特長,釋放學生創造力。[2]

      從中小學教學管理的角度,大數據也可以發揮作用。比如,過去的教學評價中,給出的教師教學指導意見是相對模糊的定性結論,而有了大數據的支撐,通過分析學生在上課時的狀態,判斷學生聽課過程中被哪些內容吸引,對哪些內容不感興趣,教師依此進行教學內容和教學方法調整。傳統的教師教學評價雖然在內容上力求全面描述教師教學因素,但是,在實際執行中,很難對教師師德等柔性因素進行衡量,而大數據技術的應用就可以發現異常信息,學校管理層可以進行甄別核實,對確有問題隱患的教師進行提醒和警示,對已經發生問題的教師及時采取措施。傳統的教學評價的參與者是學生、同行教師、教學督導、學校領導,看似完整的評價鏈條可能因為參與者的心理因素而導致結果失真。大數據技術的信息來自學生、教師、家長等更寬泛的人群,結果更真實可信。另外,教學測評不再是每學期固定時間進行的固定工作,可以在教學過程進行全時段評價,實現了教學效果動態監測。

    (編輯:在職博士班同學網
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