数据应用于教育

1、数据应用于教育数据和教育教学，似乎是风马牛不相及的两件事情。从历史上看，不论中国和西方，任何国家发展到一个复杂的系统管理之后， 没有不依靠数据来治国的。这句话放在教育教学中同样适用。 随着时代的发展，单纯凭借经验和传统来对 学校进行管理的模式将会逐渐退出历史舞台， 取而代之的将是数据管理和量化管 理。现代化的社会是一个数据支撑的社会， 数据化进程是社会现代化的标志。 而 为教育的现代化提供支撑的就是数据分析。没有经过分析的数据只是一堆数字， 但当这些数据经过我们的分析之后，它将变成我们管理的依据和前进的动力！长提供着“养分”。如果把数据分析当做一棵大树的话， 数据收集就是这棵大树的根， 为它的

2、生 在教育教学中，我们不可避免的要涉及到方方面面的数据 信息，诸如学生 信息、学业成绩、心理健康等等，林林种种，不一而足。面对 大量的数据信息， 我们必须要制定相关的收集法则， 以保证收集到的这些数据信 息不被滥用。在教育教学中进行数据分析， 其根本目的就在于对学习成果进行数字化评价， 肯定成绩，发现不足，从而促进教学的改革 ,推动教育的整体发展。在过去教育教学的评价机制中存在吃“大锅饭”，人人平等等一系列问题，这些问题将通过 数据评价的新模式逐步解决。 因为数据评价的一个显著优点就是直观化、 可量化， 不会出现“差不多”、 “过得去”这种不精确的情况。而数据评价的另一个优点 就是指向性强，可

3、以暴露出教育教学中不到位的地方， 进而有的放矢的进行改进， 避免出现“基本优秀”的情况。一张期末考试卷，它带给我们的数据是什么？ 一个简简单单的分数？但如果 我们有足够的技术与耐心，我们可以获取更多充满想象力的数据： 每一道大题的 得分、每一道小题的得分、每一题选了什么、每一题花了多长时间、是否修改过 答案、做题顺序有无跳跃、什么时候翻卷、有没有检查、检查了哪些题目、涂改 了哪些题目、修改过几次等等，这些信息，远远比一个分数来的有价值得多，不 仅仅是考试，课前、课中、课后等各个环节都可以渗透很多大数据。图一是关于泡小天府设计的翻转课堂的数据分析评价模型，其可以很好的帮 助我们将学生学的过程、老

4、师教的过程、学校管理的过程用数据的形式整理汇总, 以供我们今后的改进以及决策之用。 甚至，我们还可以进行显著性检验，试验一 种新的方式方法，然后根据数据来判断这种方式的优缺好坏和实际效果。一.课前学生学习的液晶显示屏（两分屏）带着一台Pad（平板电脑），走进无线网络覆盖的教室，输入用户名和密码, 跳出一段清晰的图像和声音：“请问以下哪只不是昆虫”面对蝴蝶、蜘蛛、 蜜蜂等数十张照片，学生开始饶有兴趣地查找并点击答案。学生根据课前预习，像玩游戏一样，在Pad屏幕上点出答案。老师还会使用“电子书架”、“专题网站”、“网络搜索”、“校园图书馆”等功能，带学生起了解、熟悉昆虫，再进入“真假昆虫分类”测试

5、。从“寻找昆虫”到“教师 点评”，从“扩充阅读”到环保教育。这就是我们要实现的翻转云课堂平台。a 口eG * hllp I E ?髯4 11 T 1 匚1 抽ipi p|印仔 aIgh卜-H：町图二：学生客户端C 零I O iVOCMV：.ftgp?a图三：学生客户端n恥斋3就和岭0枣 a oA / U O V 二101 怛 _ zw iii*ST*iiMcji J程O Hrr甘冋us 羽- r*4. *iri *s 平：！J-；R=r二图四：教师客户端云课堂搭建了两个平台移动学习平台和移动教学平台。以教材为基础,建立相应的资源库。在云课堂里，学生可以通过搜索、动画、练习学到更多的知 识，作业

6、也不枯燥，可以用口述录音来回答，也可以手写后拍照上传，只要证明自己会做就行。而教师的教学行为和学生的学习行为也因此而发生变化。云课堂就是无处不在的学习场。蓝皮书报告显示，在1至2年内，随着移动设备的普及，无线网络环境的优化，云服务质量的提升，学习的空间已经不仅仅局限于课堂。 学生正在逐渐意识到可以在任何时候， 和学习同伴保持连接， 可以 通过网络与更多的老师进行交流， 更可以获得全世界丰富的学习资源和学习工具。无论何时，身处何地，学生们都可以沟通，深化交流，可以接触到一个更充盈的 世界。新技术影响着上海基础教育的内涵发展。在未来 5 年后，技术的发展会直指基础教育内涵发展的核心，从而引起“核

7、变”。一个已经被预见到的趋势是，今后的孩子将要进入“创客”式学习的新时 代。所谓“创客”，来源于英文单词“ Maker ”，原指不以盈利为目标，努力把 创意转变为现实的人。 当计算机全面介入个人学习后， 学生们将会运用教师之前 都未曾接触过的新技术。 学生将以“创客”方式在学习过程中实现跨领域的融合， 并不断地在设计中创造。 在“做”中学习的过程，学生们还可以作出具体的设计， 综合运用不同学科的理论，然后得出新的结论，再应用于探索创造中。“创客” 会极大地改变孩子的学习方式甚至是圈子。目前教育界对于“创客”式学习的预测是：它以学生的兴趣为起始点。假设 一个孩子主动对一个内容感兴趣， 他可以在网

8、上阅读、 转发文章， 继而再通过博 客、论坛等，接近这个行业领域和人物。他会像发烧友一样收集一切资源，然后 进行整理、对海量信息做出预判。 而与此同时，孩子的学习伙伴也是网络上的 “小 圈子”，他们年龄、学历多元化，互相学习，乐于帮助别人，分享自己的学习成果我们先从传统的测量与评价来透视大数据，在大学、研究院里，是否有堆积 如山的问卷量表？专家们有意识到这些资料是非常有价值的， 但是却困惑于如何 去解释和说明深层次性的问题？如何去处理和统计这些数据之间的异同？数据的信效度真实的又是怎样的？哪些数据能够为决策提供依据？哪些数据是答卷 者反映的真实的问题?同样的问题也困惑过欧美的研究者们，不过他们

9、经过几十年的发展，明确了 数据在教育决策中的决定性地位：所有教育政策的制定都必须有数据支持。当我们侧面透视大数据的问题，我们更能够发现他们与传统数据统计分利息 的异同。传统数据统计分析更能够凸显答卷者的群体水平一一学生整体的学业 水平、身体发育与体质状况、情绪及适应性发展、学校满意度、择校倾向度等。这些数据都是周期性或阶段性评估中获得， 而非实时采集，并且这些数据完全是 在学生知情的情况下获得，其回答问题的真实性也不置可否。而大数据有能力去关注每一个学生的微观表现一一他什么时候翻书、听到什 么话的时候在信息平台上操作了什么、 在每道题上逗留了多久、在不同学科上开 小差的次数是多少、会向那些同学

10、发起主动交流等等。 这些数据全部都是过程性 的，产生于课堂的过程、作业的过程、互动的过程等等，这些数据能够解答教师 课程是否吸引学生，怎样的互动方式受欢迎，怎样的教学方式能够更有效帮助每 一名孩子，怎样的操作方式方法技巧才能改正学生的不良习惯等等。而这其中,最最有价值的是，这些数据完全是在学生不知情的情况下被采集的，只需要一定 的观测技术和设备辅助，而不影响学生任何日常学习和生活，因此数据的真实性 完全可以得到保障。在绝大多数评教活动中，评判一个课堂的好坏，几乎都是专家评价型一一教 师环节是否层层递进、提问是否有效、课程设置是否与目标契合等等。 而在学生整个课程中，大部分时间被忽略了， 没有有

11、效的搜集孩子上课过程的数据和分析， 往往被专家一些个别的数据代表了学生的体验。大数据的到来，恰恰正是能从技术层面让体验者的感受紧以量化与显现。学 生在一个课堂中的需求与态度， 经由大数据的处理变得可视， 这也提供了教研活 动以更为为鲜活的素材倾听学生成为了可能，教师有了了解学生的途径与 方法，从学生的需求出发改变教学行为成为了可能。以数学为例对学生的发展进行多元评估，发现学业成绩背后的原因。两个学 生数学成绩都是 A ，从表面上看学习能力似乎一样，不过通过大数据可以发现， 第一个学生更多的是靠出色的逻辑思维能力获得成绩， 第二个学生凭借出色的记 忆力获得成绩。 但是依靠记忆力的学习方式或许在低

12、年级比较有效， 但是对于长 期发展，对于培养高级思维能力肯定是无效的。 暂时的好成绩完全有可能掩盖他 在学习过程中的不足与风险。如果我们更进一步，通过信息化观察学生行为，假设一个拥有六个环节的课 堂，大部分时间学生的节奏都是跟谁老师进行， 但是在其中一个环节， 多数多数 停留时间远远超过了教师。 这就提醒了我们， 这个环节需要重新教研， 也许这个 部分内容非常吸引学生， 也有可能这部分内容难度较高， 需要更多的时间过来阅 读和消化。除此之外，教师和家长还能随时关注学生课内外学习轨迹的积累，帮助教育 者更有针对性的提出应对方案。定量评价体系“翻转课堂学习效能评价系统形成性评价总结性评价与增值性评

13、价考试阅卷系统课前课中课后班级个人效惬记录与判彬式时间动作（各沖分类计时、重 *ttHIV况（各fiS待分，B时间是S修改答案、做S次序fiS有跳跃性学习过中听，说读、写相 关的一虫过稈性ttS的记录与 査询（英语语畜识别判斷）横向纵向总结性堆值性横向纵向总结性堆值性1问卷调查系统Limesurvey（PHP）总第中量ft平均加权平均尊）注：以图形为主.表格为辅.并抿性分析多种S格供數鄭学件选择使用.主養个人用班级用汇总数n学习成*记录本（包含亠与其它平均水平产生异*的a（比如说吋间异正确$差异等等）（可选）跨学科料K.比如说 亠文和ft学結含在一起判断.*可以知道学生S记忆思维为主 导还是思

14、维为主导*记* （记孩子每天时 就分配.作业学习时洵阅读 肝问游et呵冏上W呵何 外岀学习时间霁等）整异fltt标復差.四分位差等e体分布（正态分布、分分布籌）nftW 况（坏比周比、百分比较衿此为相关评价方式采的数 曙类型和生成图表的大致要求.每 -个块都会有相关的數S分析图 进行提供.以便师用图五：翻转课堂评价体系构建可以这样说，大数据时代的到来，让所有社会科学领域能够醒由前沿技术的从而让研究发展从宏观群体走向微观个体，让跟踪每一个人的数据成为了可能,“人性”成为了可能，而对于教育研究者来说，我们将比任何时候都更接近发现 真正的学生。图五是基于泡小天府云平台而设计的学习效能评价系统，未来可

15、以做很多种 类的评价，不仅仅是这展示的几种。各班学生差异分化情况比较A卷标准差A卷四分位差总计四分位差B卷标准差2班B卷四分位差总计标准差100959085各班成绩分布情况3班60以下60-69.970-79.92班80-89.9I90-99.9100-109.91班110-12020%40%60%80%100%0%品生音乐美术科目均衡分析语文110.00 - 105.00 100.窈， 95:00 t 阳0.00 和 85.00 00y.A.数学体育英语科学某学生某一学期成绩变化平时1 平时2 平时3 平时4 平时5期中平时6 平时7 平时8 平时9平时10 期末8075个人成绩班级平均年级平均分析：成绩整体有上升趋势，还是波动趋势，还是下降趋势，根据不同趋势采用不同的应对方案。（不尽全面，假设性推论）特殊情况1 ：平时成绩走势跟考试成绩走势相吻合，说明该生的数据情况基本满足数据分布走势。特殊情况2 :平时成绩走势低，考试成绩走势高，说明该生的数据情况存在问题，该生对平时练习不当做一回事儿，马马