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“大数据”技术对教育技术的推动

美文赏析  发布时间:2019-01-05 10:25  点击量:

“大数据”技术对教育技术的推动
王亮
(宁夏工业学校,宁夏 石嘴山 753000)
摘要:本文根据“大数据”的定义及特点,分析了“大数据”技术对教育的影响,并总结了“大数据”技术在教育技术应用范围的推进作用。
关键词:“大数据”;教育;职业教育;革新
信息化技术改变了教育教学方式,而教育数据的获得和整合显得更为容易,由此,“大数据”技术则成为了教育技术未来的根基。对于当代教育工作者而言,这是教育时代的一个大转变。当今这个信息化的时代,人类获取知识的方式不再单一,学生获得技能与知识的场所也不在只是课堂,网络平台的线上学习越来越成为学习方式的主流,课堂将逐步成交流学习成果和经验,解决疑难问题的场所。教学资源的各种获取途径在发生改变。教育信息化不再停留于表象化,要依靠数据的保存和深层次分析,通过挖掘数据的关联性和衍生等功能,在学生教育管理数据库中获取有价值的数据。
教育管理中的“大数据”技术的使用目标是为了经过教育数据的深入剖析,挖分析出教学、学习、评估等合乎学生实际与教学实际的状况,这样就可以有的放矢地制订、执行教育政策,从而为学生制定出更符合实际的教育策略。
“大数据”在教育领域中的主要应用集中在以下四个方面体现:
一、革新教育理念和教育思维
“大数据”时代,仅依靠常规的教学理念和教学经验来完成教育教学工作是远远不够的,“大数据”时代的教育工作将迎来新的革新。教师将教学研究方向集中在发现学生与学习活动相关的行为习惯,寻找最适合大部分学生学习的方式,不再依靠于常规的考试测试。教师通过分析掌握学生的知识获取情况,帮助指导寻找最有效的学习路径。这样促使教育工作者突破常规教育理念和教育思维,通过使用在线学习工具等的帮助,能够评估学生在线学习行为的情况,以及学生们获取电子教育资源的途径,迅速地掌握概念的方法,从而有的放矢地制定教育策略。 
二、重新构建教学评价方式
“大数据”技术通过对教师教育手段和学生长期行为习惯进行统计分析,得出的教学行为、习惯、方式。
首先,依靠教育工作经验对教学工作进行评价的方式不再提倡,通过分析归纳大量的教育数据的,找出教育教学活动的规律,从而形成科学有效的评价办法逐步取而代之。其次,可以对学生学习表现进行多元评价,不再只评价知识掌握的单一维度。对于学生的学习表现评价要多元化的,尤其要通过“大数据”的分析,可以发现学生思想动态、心理状态与行为习惯的变化情况。第三,教学评价能够跳出单一的结果评价的模式,实现过程性分析评价。“大数据”时代能够利用一定的技术手段,记录教育教学管理的过程。
三、体现个性化教育
“大数据”技术的运用使得施行个性化教育具备了可能性,正在实现从群体式教育的阶段转向“因材施教”的教育阶段。应用“大数据”技术可以做到让我们去关注每个学生的微妙表现,比如,学生一般在什么时候打开课本,在听到什么话的时候做何表情反应,上课开小差的次为多少,会向那些同学发起主动交流,等等。这些教育数据的产生都是过程性的,是对实时性的行为习惯与呈现状态的记录。这些数据经过分析整合后,可以再现学生在教学过程中的学习状态、表现和水平。“大数据”技术为教师提供了确切、真实、个性化的学生学习行为的信息,帮助教师在教学管理过程中有针对性地进行因材施教。
四、影响学校教育管理模式
学校管理离不开信息,“大数据”技术的应用,有利于进一步提升学校管理的标准化、科学化。职业院校是培养各类专业技能人才的场所,涵盖着众多的专业学科,学校管理中的教育政策制定和工作管理控制活动,比如确定学科培养目标、制定专业教学计划、指挥教学布局、把控教学质量、教学评价、师生管理等,都是以大量的数据为基础的,并不断在衍生出各种新的数据。所以说,“大数据”的获取和利用对于学校管理具有十分关键作用。学校教育管理“大数据”产生,主要来源于管理决策、管理活动、管理过程控制等。
教育工作者和“大数据”研究者归纳总结出“大数据”技术最具价值的五种主要的技术:
一、预判——提前判断未来事实的可能性。比如,要具有知道学生在何种情况下,事实上他有能力却故意回答错误的能力。
二、归类——发现散乱数据中集中的数据点。这对于将具有相同属性的学生分在同类型组织中有指导意义。
三、关联性挖掘——发现各种数据变量之间的关联性,并对数据实施解码技术用于实际应用中。这样对于学生在寻找帮助过程中能否正确得到答案的可靠性很有帮助。
四、提升人的判断能力——建立可视化的机器学习的模式。
五、用程序进行发现——使用通过“大数据”技术分析开发出的程序,指导学生进行“元学习”。
“大数据”时代的到来,能够通过学生的兴趣所在、某个知识点学习使用的时间、个人情绪反应等,指导学生选择更具有个性化的学习内容。提高学生能力而提供支持的学习分析系统是要依靠实施“大数据”分析技术来逐步创建的。
总而言之,使用“大数据”技术进行学生学习行为习惯的剖析,可以为每个学生创设一个个性化的学习环境和课程,还能为学生教育管理创建预警系统,提早发现开除和辍学等潜在的风险,为学生的连续性学习提供一个富有创造性而非逐渐厌倦的学习计划。
参考文献:
[1]何非,何克清.“大数据”及其科学问题与方法的探讨[J].武汉大学学报(理学版),2014(2):1-11.
[2]喻长志.“大数据”时代教育的可能转向[J].江淮论坛,2013(4):189-192.

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