在教育学考研备考过程中,大家要注意关注专业热点。对教育学考研热点的回答能够促使大家真正的理解、应用知识!文都考研小编为大家带来了教育学考研热点:教育大数据,一起看看吧。

教育大数据的概念

面向教育全过程时空的多种类型的全样本的数据集合。教育大数据不仅仅是建设教育大数据中心,不仅仅是分析全过程学习数据,更多的是一种共享的生态思想。

教育大数据的定义包含三层含义:第一个含义,教育大数据是教育领域的大数据,是面向特定教育主题的多类型、多维度、多形态的数据集合;第二个含义,教育大数据是面向教育全过程的数据,通过数据挖掘和学习分析支持教育决策和个性化学习;第三个含义,教育大数据是一种分布式计算架构方式,通过数据共享的各种支持技术达到共建共享的思想。

教育大数据的特征

与用传统方法收集的教育数据相比,教育大数据有更强的实时性、连续性、综合性和自然性,并使用不同的应用程序来分析和处理不同复杂度和深度的数据。传统教育数据收集的大多是阶段性的数据,而且大多在用户知情的情况下收集,使用的分析方法也通常是简单的统计分析方法。教育大数据收集的是整个教育教学过程中静态和动态的所有数据,可以在不影响教师和学生活动的情况下,连续记录整个教学活动的所有数据,如教学资料、互动反映和学生在每个知识点上停留的时间等。

教育大数据对教育管理的支持

传统的教育决策制定形式常被形象的称为“拍脑袋”决策,是指决策者常常不顾实际情况,以自己有限的理解、假想、推测依据直觉、冲动或趋势来制定政策。这种来自决策者“头脑发热”决策,经常处于朝令夕改的尴尬境地,教育大数据正可以帮助解决这种不足。

大数据时代,教育者将更加依赖于数据和分析,而不是直觉和经验;同样,教育大数据还将改变领导力和管理的本质。服务管理、数据科学管理将取代传统的行政管理、经验管理。技术不断发展,教育数据挖掘与分析不断深入,不仅要着眼于已有的确定关系,更要探寻隐藏的因果关系。利用大数据技术可以深度挖掘教育数据中的隐藏信息,可以暴露教育过程中存在的问题,提供决策来优化教育管理。大数据不仅可以运行和维护各教育机构的人事信息、教育经费、办学条件和服务管理的数据,而且可以长期积累所有类型教育机构的数据,利用统计分析、应用模型等技术将数据转换为知识,最终为教育者和学习者提供科学的决策。

教育大数据对教学模式的支持

教育大数据推进实现智慧学习。教师在智慧教学环境下,利用大数据技术可以更深入的了解每一个学习者的学习状况,并且与学习者的沟通更加通畅,教师的整个教学过程和学习者的学习过程更加精准化和智能化。教师对教学过程的掌握从依靠经验转向以教育数据分析为支撑,学生对于自己学习状况的了解从模糊发展到心中有数,可以更好的认识自我、发展自我、规划自我。大数据技术可以帮助教师及时调整教学计划和教学方法,有利于教师自身能力提高和职业发展。

教育大数据对个性化学习的支持

除了学生学习的行为可以被记录下来外,学生在学习资源上的数据也可以被精确记录下来,如点击资源的时间、停留多久、问题回答正确率、重复次数、参考阅读、回访率和其他资源信息,通过大数据可以定制个人学习报告,分析学习过程潜在的学习规律,还可以找到学生的学习特点、兴趣爱好和行为倾向,并一目了然教育状态信息。大数据技术使教育围绕学习者展开,使传统的集体教育方式转向为个性学习方式。同时还伴随着教育者和学习者思维方式的改变,进一步朝着个性化学习的方向迈出重要的一大步,使得精准的个性化学习成为可能。

教育大数据对教育评价的支持

教育评价正在从“经验主义”走向“数据主义”,从“宏观群体”评价走向“微观个体”评价,从“单一评价”走向“综合评价”。教育大数据下教育评价的变化,不仅表现在评价思想,还包括评价方法,不仅包括对学生的评价,还包括对教学管理、评估质量等具体水平的评价。教学评估不再仅仅是由考试成绩和纪律帮助教师评价的主观传统意义上的感受,而由大量的数据感知得到,为实现教学评价的公正提供了依据,优化了教学方向。教育评价可以是多元化的,而不是仅停留在知识掌握程度这一单一维度。

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