毕业设计我帮你

基于大数据的教育技术发展研究
[摘要] 大数据的发展越发快速，各行各业带来的冲击和变革不断刷新着人们的认知。而其教育领域的应用在我国现阶段还没有大规模出现。我国由于人口众多，教育资源发展较慢，导致教育行业存在两个弊端：一是教育资源的不公平分配，部分地区的学生完全无法享受到充足的教育资源，导致人才产出和地方经济无法快速发展；二是教育方式的工业化，由于人口众多，传统教育会导致很大一部分学生的天性受到打压，特长很难发挥，而我国现阶段还无法做到适合每一个学生的个性化教育。在这样的背景下，大数据技术的发展和教育的进步必然碰撞到一起，最终将形成一场巨大的变革。美国教育界的发展在很久以前就有了大数据的影子，在一段时间的发展过程之后，已经取得了很高的成效。本文主要通过分析大数据技术在教育领域应用的可行性，提出部分应用场景的畅想，再结合美国现阶段应用的实际案例进行分析研究，最终回到我国教育行业进行分析，并提出一些我国教育技术改革的具体建议与方案。

[关键词] 大数据 教育技术 变革 教育现状 数据研究

 

 

第一章 绪论

1.1研究背景与研究意义

1.1.1研究背景

这是一个数据的时代，各种数据不断增长，数据收集和生成工具越来越多，针对人类的生产活动和机械的运行状态进行分析并生成的数据总量是人类曾经难以想象的。这些数据可以经过电子设备、互联网等有形或无形的媒介进行不同层系的结合，产生的结构化程度不同的次级数据将是更加巨型的一股数据流。资料显示，2005年之前全球数据总量在130EB左右，六年之后，这个数字增加到了1.8ZB（即1.8万亿GB），以此推断，在2020年，全球数据将达到44ZB。仅仅在十五年间，增长30000%多，保守估计，这个增长速度将会始终保持在每年50%左右。信息技术在不断的发展进步，各行各业中的信息系统快速拓展，数据的采集和积累也达到了惊人的速度，将使人类有更大的资本和技术支持去分析数据，挖掘现有的资源，也将促使人类进入到一个重视使用信息价值和数据分析一切的大数据时代。

我国的教育发展已经进入一个瓶颈，而打破这个瓶颈的契机正是大数据。大数据的教育应用已成为中国教育发展的必要途径，世界第一的人口数量意味着教育的需求量是无比巨大的，而社会教育资源总和增长却过于缓慢，教育资源分配不均问题尤为严重。目前实施的分配方式是传统的无差别教育：无差别的教材、无差别的学科、无差别的考试，忽视学生的个性需求和多方向发展可能性。虽然这种教育方式暂时解决了教育问题，但是对于学术发展和社会人才培养只能是有害无益。因此，我国迫切需要这种新的思路和技术去解决教育发展问题，打破瓶颈。

现阶段我国已经开始采取大数据的手段和方法推动教育的发展：教育部在《教育信息化十年发展规划(2011-2020年)》中提出要"推进信息技术与教育教学的深度融合,实现教育思想､理念､方法和手段的全方位创新,提高教育质量､促进教育公平､构建学习型社会和人力资源强国"的战略指导；国务院于2015年8月31日发布《促进大数据发展行动纲要》,其中确立了大数据技术在教育发展中的核心地位，也提出我国即将建设的七大大数据政策之一是教育技术的发展。主题为“大数据驱动教育改革”的研讨会于2016年1月在北京召开，会上指出：“教育关乎国计民生,教育问题又异常复杂,大数据在重塑教育方面具有无限的潜能｡在当前形势下,教育大数据从战略角度应定义为推动教育变革的创新战略资产,推进教育领域综合改革的科学理念以及发展智库教育的基石｡”

1.1.2研究意义

(1)加深我国教育系统对于大数据的认知和理解

信息技术的不断发展使各行各业紧密结合，大数据也以此为基础得以在各个领域得到很好地利用。无时不刻产生的巨大数据之间的关联性正是其价值所在，吸引着无数的研究者去探寻和利用。而教育正是大数据价值几乎最大的一个领域，对学生学习数据的采集、分析、统计和挖掘都将使得个性化教育拥有更大的实施可能。本文主要采取理论描述加实践经验的方式，介绍大数据现阶段应用实例，分析大数据与教育的结合方式，研究大数据服务于教育，实现个性化教育，并推进全面教育改革的过程。

(2)为大数据在我国教育技术领域应用提供实践经验

大数据的价值的最大特点是其潜在性，所以其潜在价值的发掘就成了一个应用之前必须解决的问题。针对已有的信息和数据资源积累进行分析和处理，得到宝贵经验和应用价值的行为叫做大数据应用。对于教育领域而言，大数据与教育行为进行结合，突破现有教学模式，实现变革，就是大数据应用的研究目的。本文通过具体的实例，对大数据在美国教育中的两个重要实施场景进行分析和阐述：教学和学习。在教学中主要包括开放在线学习系统，在学生上课的同时收集学生学习数据，挖掘学生学习习惯，掌握学生认知规律，并据此不断改进教学工具、方式、手段，并实施教学干预，从而实现有针对性的个性化教育。在学习方面包括自适应学习，即通过对教育数据的挖掘，发现学生的学习水平和状态，并以此为基础设计学生的学习进程和活动，实现学生的学习定制化；实现学习状态可视化，即分析学生的学习数据，与大数据库进行对比，多元化的教育实现可视化表达。

1.2国内外研究综述

1.2.1反映教育状态

沈学珺认为大数据时代的教育数据在其广度､深度和细分度上不断延伸,教育数据所呈现的多元化､多层化和非结构化,能够更全面､更真实地反映教育背景､过程和结果｡张燕南等指出,"大数据时代的学习者在其数字化学习过程中留下许多数字足迹,通过对些数字足迹的追踪和分析,可从中发现学习者的学习行为规律及模式"｡舍恩伯格(SchSnberger)等认为大数据将为现代教育带来三大根本性的变革,分别是实施过去无法进行的双向度教育反馈､实现迎合学生个体需求的定制化教学､通过概率预测优化学习内容､学习时间及学习方式｡美国教育部在其2012年发布的《通过教育数据挖掘和学习分析促进教与学》(Enhancing Teaching and Learning Through Educational Data Mining and Learning Analytics)中提出:"目前教育领域中大数据的应用主要有教育数据挖掘和学习分析两大实践途径"｡其中，教育数据挖掘指针对海量的学生的学习内容、学习数据、学习行为等一系列变量，采用计算分析方法（数据挖掘、数学统计等），科学地建立数学模型，发现其中的相关关系，做到对学习者未来学习数据的大致预测；学习分析指对学习者的学习行为和心理等数据采用相关科学的研究方法进行分析，利用心理、社会等科学的已知模型解析学习行为和影响学习的重大因素，达到给学习者适应性建议和反馈的目的。2014年发布的地平线报告(Tile Horizon Report)中对学习分析做出如下阐述;"学习分析对教育工作者而言,意味着基于教育数据的潜在信息,建构更好的教学方法､定位学习困难人群;对研究人员而言,可用于揭示和剖析学习者与在线资源之间的互动状态和相关关系;对学习者而言,移动互联网和在线平台能通过学习行为数据的分析,为其创设更具互动性和个性化的学习体验｡"魏顺平认为基于大数据的学习分析可用于课程和教学的评估,也可用于对学习过程发生机制的发现和把握｡梁文蠢认为大数据技术能够对学生的整个学习过程(包括教材和学习活动)进行数字化处理:"大数据时代教学问题的解决,将不再依赖于教师头脑中的模糊经验,而是基于对海量教学问题及其解决方案的描述和分析｡教师完全有可能对每个学生的学习数据加以分析,进而实现真正的因材施教"｡

1.2.2实现个性化教育

舍恩伯格(Sch6nberger)等认为大数据时代的教育可以打破“一个尺寸适合所有人”的同质性,即通过对知识传递进行的个性化处理,使之更好地适应特定的学习环境､学生能力和学习偏好｡唐斯斯等认为大数据能够破解教育方式单调化难题,助推个性化教育发展,并且提出大数据应用在个性化教学､个性化学习和个性化互动等三个方面的表现:首先,大数据技术量化和记录学生的学习情况,挖掘学生的学习习惯､学习兴趣和学习偏好,教师通过数据真正认识每一个学习者,根据个人特点提供准确的､有针对性的教学;其次,基于大数据分析结果建立的自适应学习系统,可为学生推荐与其学习计划最匹配的课程或教材以及有助于其达到最佳学习效果的学习顺序等;最后,大数据凭借其数据跨界整合､跨界流动和跨界挖掘的优势,可以对零散的教学资源进行有效整合,改善传统落后的教学关系,实现更具个性化的交互。张燕南等指出;"大数据时代在商业领域中的个性化服务,在教育领域中也存在相似的应用环境和业务需求,而大数据时代思维方式的前瞻性特点,也为教学中的个性化预测提供了思路｡"梁文蠢认为大数据能使教师从过去依赖教学经验进巧教学的境况中解脱出来,开始以针对个体学习过程的数据分析为依据开展教学活动,促进传统集体教育向个性化教育的转变｡邢丘丹等认为大数据技术可以通过在线教育平台实时捕捉学习者的行为变化､量化和深度分析学习行为数据､把握和预测学习者的需求动态､提供个性化学习支持｡

目录

第一章 绪论 4

1.1研究背景与研究意义 4

1.1.1研究背景 4

1.1.2研究意义 5

1.2国内外研究综述 5

1.2.1反映教育状态 5

1.2.2实现个性化教育 6

第二章 理论综述 8

2.1大数据定义 8

2.1.1技术属性 8

2.1.2社会属性 8

2.1.3其他属性 9

2.2大数据应用的实践流程 10

2.3大数据教育领域研究现状与不足 12

2.3.1研究创新 12

2.3.2研究不足 13

第三章 现阶段大数据应用分析 14

3.1教学技术革新 14

3.1.1量化学习行为,洞察学习规律 14

3.1.2实现教育个性化 19

3.2学习方法革新 21

3.2.1推动教育数据收集，自适应学习发展 21

3.2.2数据分析可视化发展，增强学习内容适应性 24

第四章 我国教育技术发展的建议 27

4.1建构大数据下的教育信息化共享平台 27

4.2开展大数据下的数据分析和教育资源推送探究 27

4.3开展大数据下的数据分析和学习路径优化探究 28

第五章 结束语 30

参考文献 30

大数据教育领域的研究是近几年来才出现并蓬勃发展的研究主题，大数据显然在教育领域具有很好的适用性，在推动教育技术发展和改革面前都有很大的价值，因此非常受到国内外学者的重视，最近几年之间掀起了一股研究热潮，而且一直在升温。但是，大数据领域的研究毕竟还处于初级阶段，很多问题都没有得到解决，而且研究方向也比较片面，主要体现在：对于大数据教育领域研究只是其他领域应用的简单移植，无法对大数据在教育领域的是配型和融合性上做出具体阐述；大数据在教育领域研究只处于简单的研究状态，层次过于单一，无法真正全面和系统地阐述大数据在教育领域的应用体系；很多研究只注重理论可行性，没有关注具体实践中遇到的问题和方案实施的改进，这种研究实际意义不大。本文主要通过具体实例对大数据的研究做出详细阐述，在其理论可能性上提供实践意义，对大数据在教育领域应用研究做出一定的补充，对我国接下来的教育改革，提出一些大数据层面的建议。
本论文在研究角度上进行了一定的创新：在理论分析中，加入实践案例的分析，使得提出的建议和得到的结论更有现实意义。应用问题是对某一理论和技术的研究，是应用之前探讨可能性的一个过程，因此如果理论过程脱离了实际，没有对两者进行有机结合，就无法对具体实施过程产生指导作用。本文将理论和实例紧密结合，通过实例说明大数据在教育领域应用过程中，对教育发展和改革起到的巨大作用。
本论文在研究引用的资料上具有很强的实时性。大数据是一个跨越多个领域，涵盖数个学科的研究命题，为了时所做研究尽量保持前沿性和具有更强的丰富性，笔者研究整理了大量相关文献和新闻资料，花费大量时间用于研究资料的探索，对涉及到的学科知识和内容进行学习和了解。参考资料在信息技术、教育、社会科学、心理学等方面均有涉及。本文中引用的美国教育案例，属于美国网站和新闻报道中时效性较高的案例，在其他相关研究中少有提及。
本论文在实际案例的探讨过程中反思中国教育的现状，发现大数据在美国的教育领域中的应用在不断推进其发展，使美国的研究能力和人才储备飞速提升；与此同时，发现我国现阶段教育遇到的瓶颈，以此提出我国教育改革的建议：发挥我国人力的优势，将相关人员投入到大数据在教学领域的研究中去，研发大数据的应用具体是性方法，包括建设在线教育资源共享平台、开展基于大数据分析的个性化推送学习服务，准确实施教学干预，调整学习者的最优学习路径等。