大数据让学生不再成为“隐形人”
联合国教科文组织教育发展委员会编著的《学会生存：教育世界的今天和明天》明确指出，教育的基本目的是“把一个人在体力、智力、情绪、伦理各方面的因素综合起来，使他成为一个完善的人”。大数据并不是一个单纯描述数据数量之巨大的概念，而是立足于对维度交错、来源多元、类型多样的大规模数据的深度挖掘与分析，寻求数据背后的隐含关系，使人们可以脱离以往常依赖于小样本数据的推测或感性化偏好性选择，转向基于理性证据的决策。大数据在教育领域的介入为支持每一个学生的全人化发展，确保每一个学生都有机会成为具有个性的社会人提供了新的途径。学业评价是教育教学中的重要组成部分，有效的学业评价对于了解学生的学习情况、发现教育教学中存在的问题、寻求教学改进与优化策略、提升教育教学质量具有重要意义。传统的学业评价往往评价维度片面(常常只注重对学生学科学习成绩的评价)、评价主体单一(多关注教师评价)、评价方式有限(多通过考试方式进行)，过于关注对学习结果的评价而缺乏对学习过程的评价。大数据支持的学业评价则是对学生学习过程与结果进行全方位、全程式、多元化的跟踪与评价。依托大数据技术，教师可以动态地收集、整合、处理并分析学生的学习过程信息、课业与学业表现信息、个性特征信息(例如：性格特征、学习风格、学习态度等)、身心健康信息、社会交往信息、学习环境信息等发展性数据，而这些数据可以来自技术设备的自然采集，也可以来自教师、学习同伴、学生自己、家长或社区的评价。大数据可以全方位分析、呈现学生个体的发展与成长情况，发现学生间的发展差异及每个学生所需要的学习支持和发展路径。可见，基于大数据的学业评价有助于教育者了解学生的真实学习状态与发展过程中面对的困难，为优化教育教学环境、提供适宜的学习资源与有效的学习支持提供依据，以便最终促进每一个学生实现知、情、意全人化发展。苏霍姆林斯基在《给教师的建议》中提出的第一条建议即是“请记住：没有也不可能有抽象的学生!”。分析学生的学习特点与个性化特征，了解学生的个性化学习需求，为学生提供个性化的支持是有效教学的起点。然而，以往教师对学生的了解主要依赖于考试成绩、作业等信息以及日常的教学观察。客观上，一位教师在面对数十名学生时，难以保证有精力去充分了解每一位学生的个性化特征与需求，致使教师不得不把对学生的关注主要聚焦于学业成绩，把有限的精力放在学习成绩极好或极不好的两类学生身上，教学中的“学情分析”常常流于形式，停留在浅表化的、泛泛的分析层面，对于实际的教学没有实质性的帮助。缺乏教书育人经验的教师更是容易忽视学情分析而仅仅依据片面的判断做出失当的教学决策。由此，绝大多数学生在事实上成为了“隐形人”，并没有得到个性化的学习支持。大数据技术的介入让教师不但有机会收集到每个学生全面的学习过程与成果信息，也可以收集学生所处的学习环境与资源信息，为教师全面分析学生的学习需求、深入剖析影响学生学习过程与效果的因素提供依据。教师可以通过大数据了解每个学生的特征与学习需求，分析学生学习中存在的共性问题与个性问题，反思教学得失，理性决策下一步教学行为，从而实现因材施教，为学生的个性化发展提供支持。基于大数据，可以实现对多维教育数据的深度分析，可以满足不同教育参与者的需要。除了教师能够通过大数据分析学生学习过程与结果调整自己的教学行为以满足学生的全人化、个性化发展需求外，家长可以通过大数据了解学生的学习表现、学习需求、学习环境等;学校则能通过大数据了解学校学生的学业现状、本校学生发展与外校学生发展之间的差别、学校教育教学资源配置的合理性等;教育管理部门可通过大数据分析教育教学资源建设与应用的适切性、教育政策的有效性等。大数据，让学校、家庭、社区与教育管理部门既可以全面了解、客观分析学生的发展现状及存在的问题，又可以反思是否因自身的支持不够而影响了学生的发展，并探析自身还需要为学生的发展提供何种支持。大数据的引入可以整合学校、家庭、社区与教育管理部门的协同努力支持每个学生的发展。一方面，技术的介入、多样化学习设备的出现使得人类学习进入目标微型化、时间碎片化、地点泛在化的时代，学习可以随时随地发生。尤其是随着移动学习、电子书包、翻转课堂、慕课(MOOC)、创客教育等基于信息技术支持的新型教育教学模式的出现，更需要有效整合大样本数据支持更系统、全面、科学的学习分析与教学评价，根据新型学与教方式的实际情境与需求重新考虑学习分析与教学评价的实施方式、过程与时机，为学生的泛在学习与终身学习提供支持;另一方面，大数据的应用可以整合学生在不同学习阶段产生的数据，数据分析结果可以为学生未来学习、工作、生活提供预测与建议，有助于学生的终身学习与可持续发展。可见，大数据的介入使得我们不再拘囿于对学生个体的单一化信息的经验性判断，而是可以基于对大样本学生的全方位数据的分析，让教育教学决策不再依赖于对局部数据的抽样;让我们不再拘泥于对片断化、短期性数据的精确度追求，可以在更宏观的层面洞察问题的本质，不再单纯地追求因果关系而是可以进行更为系统的相关性分析;可以实现对教育数据的全方位、全程性跟踪，挖掘出更多的隐性数据及数据之间的关联性，从而有效提升教育教学预测与决策以便及时地、科学地予以干预，有助于教育教学效果的优化与教育教学质量的提升，并最终保障学生实现全人化、个性化成长。图片来源：网络
内容来源：中国教育报
转载：江苏教育信息化（ID：JSE_EDU）
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