專家指出，目前國內(nèi)教育領域的“大數(shù)據(jù)”仍處于概念階段，大家都在起步和探索過程中，尚無比較成功的大數(shù)據(jù)應用案例，不少大數(shù)據(jù)應用也都處于較淺的層次。不過，隨著教育大數(shù)據(jù)的不斷積累和深入發(fā)展，“大數(shù)據(jù)”必將有利于我們的個性化教育，對教學和管理產(chǎn)生深刻影響。
隨著“大數(shù)據(jù)”概念不斷升溫，教育行業(yè)如今也被認為是大數(shù)據(jù)可以大有作為的一個重要應用領域。幾乎每家不甘落后的教育機構(gòu)都在擁抱大數(shù)據(jù)，把大數(shù)據(jù)當作在激烈競爭中脫穎而出的秘密武器。
“其實，十幾年前我們就在做數(shù)據(jù)倉庫和數(shù)據(jù)挖掘。如今大數(shù)據(jù)這個概念興起，主要基于兩點，一是數(shù)據(jù)海量增長，處理樣本數(shù)變多;二是物理運算能力增強，給處理海量數(shù)據(jù)帶來可能。”在計算機博士、朗播網(wǎng)CEO杜昶旭看來，大數(shù)據(jù)既沒有那么神秘，但也不像有些人想象得那么簡單。
干擾性數(shù)據(jù)多 影響統(tǒng)計分析精度
杜昶旭認為，與其他行業(yè)的大數(shù)據(jù)相比，教育行業(yè)大數(shù)據(jù)目前數(shù)據(jù)量比較小，教育數(shù)據(jù)噪聲也比較高。他解釋，目前在線教育不像電商，用戶數(shù)量龐大，數(shù)據(jù)可以累積到海量。而且教育垂直屬性特別明顯，大量數(shù)據(jù)會分流向不同垂直領域。
而不同垂直領域之間的數(shù)據(jù)融合度比較低，比如語文和數(shù)學的數(shù)據(jù)很難放到一起來分析;數(shù)據(jù)噪聲簡單講指干擾性數(shù)據(jù)、無用數(shù)據(jù)，比如錄播視頻，用戶行為很簡單，有暫停、關(guān)閉、重看等等，但是這些操作的原因很多，并不一定是沒看懂內(nèi)容，所以干擾性數(shù)據(jù)非常多，數(shù)據(jù)統(tǒng)計分析的精度會受影響。
“此外，教育數(shù)據(jù)標準化程度非常低。數(shù)據(jù)大致可分為結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。以描述人一個人打比方，結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)就是人的身高、體重、性別;非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)則可以是人的聲音、照片等?！倍抨菩裾f，很多教育數(shù)據(jù)比如視頻數(shù)據(jù)、語音數(shù)據(jù)等都是非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)模型構(gòu)建會比較復雜，“所以，教育大數(shù)據(jù)需要解決數(shù)據(jù)量和數(shù)據(jù)處理的問題?！?/p>
優(yōu)質(zhì)技術(shù)分析 要有一流試題保障
互聯(lián)網(wǎng)教育研究院院長呂森林也指出，教育大數(shù)據(jù)分析并不是有數(shù)據(jù)就可以，如果數(shù)據(jù)中有很多垃圾數(shù)據(jù)，那么分析得出的結(jié)論也可能是垃圾結(jié)論。
“比如題庫類產(chǎn)品，一道題可能需要20多個指標來分辨學生各方面的情況，如區(qū)域、學科、難度、知識點等等，如果試題質(zhì)量比較低，區(qū)分度比較低，那做大數(shù)據(jù)分析的意義就不會太大。此外，現(xiàn)在的大數(shù)據(jù)分析多集中在選擇、判斷等客觀題，對帶有步驟的主觀題、作文等進行統(tǒng)計分析則有更高難度。”因此，題庫的大數(shù)據(jù)分析看起來比較簡單，但實際上技術(shù)、資金門檻都比較高。
業(yè)內(nèi)點評
“習”比“學”更易采集和分析
那么，教育大數(shù)據(jù)可以發(fā)揮怎樣的作用呢?大數(shù)據(jù)研究專家、上海海事大學經(jīng)濟管理學院副教授魏忠認為，大數(shù)據(jù)技術(shù)的應用將有利于個性化教育，標準化的學習內(nèi)容由學生自己組織學習，學校和教師更多的是關(guān)注學生的個性化培養(yǎng)，教師由教學者逐漸轉(zhuǎn)變?yōu)橹鷮W者。
“重要的是數(shù)據(jù)背后的那個人?！蔽⒄n網(wǎng)副總裁夏明瑞以歷史學科視頻課程為例，如果用戶觀看幾分鐘就關(guān)掉了，以后再沒看過，那就要關(guān)注用戶的這種行為數(shù)據(jù)。他關(guān)掉的原因大致可能有兩種：一種是學得非常好，另一種是學得不好，看不懂。單節(jié)課的數(shù)據(jù)可能不夠精準，但對整個課程體系的數(shù)據(jù)進行統(tǒng)計分析之后就會相對精準了。
杜昶旭則認為，目前“學”的過程采集數(shù)據(jù)的難度較大，“習”的過程采集和分析數(shù)據(jù)會相對容易一些?！敖衲晡覀兺瞥隽四芰D譜，通過對學生行為數(shù)據(jù)進行診斷，看看學生的問題到底在哪里，然后基于能力缺陷推送需要完成的訓練任務，提高學生學習效率。”杜昶旭說，這種大數(shù)據(jù)分析既能幫助學生個性化學習，也能幫助老師進行個性化教學。
專家說法
大數(shù)據(jù)適應個性化學習
魏忠，數(shù)據(jù)研究專家、上海海事大學經(jīng)濟管理學院副教授魏忠
人們對大數(shù)據(jù)的理解有很多，目前我傾向于把大數(shù)據(jù)理解為全量數(shù)據(jù)。
科學研究最簡單的是抽樣方式，然后進行推導，后來人們發(fā)現(xiàn)這有很大問題，于是就有了統(tǒng)計學，用概率來解決問題。但是抽樣的量一旦到了一定程度之后，并不一定是越大越精準，什么樣的量是最好的，就需要考量。而如果把全量的數(shù)據(jù)都拿來進行分析，那肯定是最準確的，而所謂大數(shù)據(jù)應該是全量數(shù)據(jù)。
這種大數(shù)據(jù)與傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)相比，具有非結(jié)構(gòu)化、分布式、數(shù)據(jù)量巨大、數(shù)據(jù)分析由專家層變化為用戶層、大量采用可視化展現(xiàn)方法等特點，這些特點正好適應了個性化和人性化的學習變化。傳統(tǒng)數(shù)據(jù)詮釋的是宏觀的教育狀況、整體的學生水平，且其采集方法、內(nèi)容歸類、分析構(gòu)成等已被摸索出一套成熟的標準，數(shù)據(jù)更多是在階段性的評估中獲得。而大數(shù)據(jù)更關(guān)注微觀、個體層面，要求時時處處采集信息，全面客觀記錄信息，大量采用可視化展現(xiàn)方法等等，幫助信息收集方獲取精準材料。