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圝圝谈起阅读，你知道班里有多少学生爱阅读吗？爱到什么程度？每周读几本书？ 圝圝说起作业，你了解每一个学生做完分别花多长时间？效率如何？喜欢做哪种题型？对哪些知识点已经不需要再重复刷题？ 圝圝再说考试，你确定学生除了成绩排名之外的其他细节吗？比如每个人擅长什么？每个人的最弱项又在哪里？哪个知识点是近几年错误率最高的？ 圝圝也许你已经习惯了传统的主观判断——“我的学生我最了解，你说的这些我心里基本有数！” 圝圝但真的是这样吗？ 圝圝大数据，比你更懂学生，甚至你自己。 近两年，“大数据”成为教育领域的热点名词，教育领域正在开展的一系列实验变革，如微课、翻转课堂、慕课、电子书包等等，这些变革表象的背后都离不开一个灵魂——大数据：有关学习行为、学习喜好与风格、学习动机与态度的数据等，都将为你的教育决策带来依据。 教育的变革和学校的改革都离不开大数据的支持，大数据到底牛在哪儿？对教育又有哪些深刻的影响？教育改革还需要怎样的支持？未来的教育究竟什么样？ 中教君特别邀请到前百度大数据首席架构师，北京航空航天大学大数据专业主任，云校创始人兼CEO林仕鼎来给我们聊聊，大数据为什么这么牛！
圝圝如果你是一位校长或者班主任，当一年级新生涌进校园时，你会选择跟孩子及家长们说点什么？你是否思考过：接手的是一批怎样的学生？面对的是一群怎样的家长？ 圝圝成都市成师附小选择用数据说话。开学之前，成师附小在网上发放针对新生及家长的调查问卷。这些问题包括识字量、阅读、锻炼、习惯等，涉及家长的主要包括受教育程度、职业、家庭阅读习惯等。
圝圝这样的数据，大大提高了教师开展教育教学活动的针对性；也让家长心里更加明白，自己的孩子在班级中处于什么样的位置？发展趋势如何？ 这意味着，老师们接手的一年级新生，在学业上并非一张白纸。学生提前学了一半，教师应该调整自己的教学策略。 以前，老师很难真正了解自己的学生，那是因为技术手段的缺乏，我们只能看到学生的总分，只有分数而没有其他数据的话，我们评价、考核学生的唯一手段，就只能是排名。用分数说话、用分数排名，慢慢就演变成了应试教育，学生淹没到分数中，我们无法了解学生的真正的情况。 但是，大数据却能够让我们真正发掘学生，了解到学生的真实情况。大数据时代的到来，让我们有机会扭转应试教育的价值观。事实上，除了分数，信息技术的进步，让我们能够记录下更多地数据，学生学习行为的数据，包括孩子上课什么时间发言了，回答问题的品质是什么样的，他参加小组活动扮演什么角色、起到什么作用，包括在学校中是否有打闹、是否积极完成团体活动，都能够通过信息技术的手段记录下来，形成学生在学校的全过程数据。 比如，我们云校正在做的APP，就通过线上线下的每个环节收集学生的数据，学生这节课回答了几个问题，效果怎么样，通过APP的方式把他们记录下来；再比如孩子考试，以前我们只能得到一个简单的分数，现在通过“阅卷+”工具，把学生做错了哪些题目都记录下来，这些线下在教室里、考场上的数据，都整合到互联网上成为海量的数据。 这些数据有什么用？他能够反馈学生的学习情况、综合素质。我们经常说“考、考、考，老师的法宝”，实际上考试不仅有评价功能，分出学生高低，更重要的是反馈功能，通过数据反馈出学生的学习状况。这次考试，这位同学的几道难题都做对，但几道很基础的题目却都做错了，反映了这名同学什么情况。我们可以对数据作多维度分析，发掘出学生最真实的情况。 教育的大数据不仅关系到学生的学习状况，还关系到老师的教学，学科的发展，关系到考试如何进行命题，但是在过去，这些信息都被抹去了，或者分析起来是非常困难的。 个性化学习：大数据为你的个性化教育提供决策依据和技术支撑 自2009年开始，在纽约地区的数所中学推广了一个名为“个人的学校”的教学项目，每个学生都能有他们的个人“播放列表”。通过记录学生学习过程中的行为习惯，喜好风格等等数据信息，再通过相关大数据算法，分析出每个学生的学情需求，为他们制定每天需要解答的习题和其他学习内容。 如果有不理解的地方，就尝试用一种新的教学模式，根据学生自己的时间安排学习，不需要采用和其他人一样的方式。这样才能真正做到因材施教。 这种与传统教育截然不同的教学模式，离不开对大数据的记录、利用和分析。 后来，由美国国家和私立教育服务机构进行的独立研究显示：完成该项目的学生在数学上的表现大大优于其他学生。 圝圝我开始思考技术和教育的结合，是源于一次和李希贵的聊天，我和李希贵校长谈了很多教育改革的问题，他非常坚定地说：教育变革需要技术的支持。 为了满足学生的个性化学习需求，北京十一学校施行了走班制改革。可是走班制没有了班主任，谁来关心孩子？ 十一学校的走班制改革能够顺利进行，和我们提供支持的管理平台技术是分不开的。走班会带来课程体系的变化，学科需要分层分类，学生可以自主选课。 另外，走班制后，没有了班主任的概念，出现了两大问题。一是过去那种对学生的精细跟踪和评价出现了困难。那该怎么解决？在与李校长沟通后，云校决定用技术手段帮助其搭建线上的管理平台，在学习平台上记录学生学业状况的全过程，不同科目的授课老师都可以在系统上对学生进行过程性评价，然后把学生的这些信息进行整合汇总，对这些大数据进行分析，无论是教育管理者、老师、还是学生都可以得到相应的反馈。 另一个学校担心的问题是，过去的班主任还承担着一个重要的功能，那就是德育。现在把德育整合为一个综合的课程，像社会实践啊，讲座啊，社团活动等等，这些德育课程的管理都需要专门的平台来完成。 我们做的事情是把互联网的模式和技术跟教育相结合，构建出新的要素出来，这个要素包括新的基础设施，比如云、网、端，包括SaaS和数据仓库，然后利用更好的APP或传感器收集到更多数据，包括学生成长和学习的数据，对数据进行分析，为每一个人建模，把他成长模型和学习档案建立起来，这样可以给每一个人提供个性化的支持。 圝圝要做到这种个性化，它一定是建立在更大量的数据和资源的基础上，而这些海量的数据很难由一家公司或者一个学校独立完成，所以我们需要考虑新的组织形式，怎么把这个过程变得去中心化，有更多社会力量参与进来提供资源一起构建这个系统，这时候要靠众包力量。 预测：大数据帮你形成“知识模型”，预测教育教学未来的走向 美国有一个名为“半岛大桥”的暑期培训班项目，使用可汗学院的数学课程，来教授贫困社区的中学生。某学期开始时，一个七年级女孩的成绩在班上垫底，而且，她也一直是学得最慢的学生。但随后，她就像开了窍一般，成绩突飞猛进。在课程结束时，她的成绩是班上第二名，遥遥领先于那些初期排名在她之上的同学。 （可汗学院创始人：萨尔曼可汗） 圝圝可汗对此感到好奇，所以调出相关记录进行研究。他查看了该女生回答的每一道习题和解题的时间，通过系统创建的图表，对她的学习过程进行了描绘，并与其他学生相比较。图表显示，一条线长时间地徘徊在底部附近，直到在某个时间点突然直线上升，超过了几乎所有的线——那代表其他学生的学习情况。 这些数据表明，仅仅依据D等级学生和A等级学生在某一时刻的单次考试，这样的判断很难反映他们各自的实际能力。当学生能以最适合自己的步调和顺序进行学习时，即使是那些看似最没有能力的“差生”，也可能在最终表现上超过优等生。 而在未来，可能会有更多的教育机构竞相为她制定特别的教学，这些公司会预测她的学业表现，并鼓励她持续进步。 大数据还有什么用途？那就是根据学习的大数据，形成“知识图谱”、总结“认知规律”，然后应用到学生的学习过程中来。比如说，孩子这方面的知识掌握得很好了，那我们就不用花时间在这方面，而更应该学习更深入、更专业的知识。根据教育大数据，我们还能找到最科学、最有效率的认知规律和学习方法。 以往，我们对教育规律的研究，都是采取抽样的方式，然后进行推导，但是抽样的量一旦到了一定程度之后，并不一定是越大越精准，什么样的量是最好的，就需要考量。而如果把全量的数据都拿来进行分析，那肯定是最准确的，而所谓大数据应该是全量数据，覆盖教育的方方面面。这样我们就能得到更加精确的“教育规律”、“认知规律”。 圝圝在获取学生数据的过程中，面临一个很重要的问题，我要获得学生学习的哪些数据？教育大数据分析并不是有数据就可以，如果数据中有很多垃圾数据，那么分析得出的结论也可能是垃圾结论。换句话说，为了得到有效数据，我们就该思考应该选择什么样的教育场景？ 有的平台会选择作业场景，但我认为，作业的评价功能不强，很多时候，作业的刷题和练习属性并不是有效的学习，不是被严肃认真对待的，虽然数据量很大，但不扎实，所产生的数据价值其实是很低的，这就很难全面真实地反映学生的学习过程。 但是考试场景不一样，考试本身就是一种测评，而且是一种相较更严肃的测评，考试所产生的大数据可以准确地记录学生学习的关键节点。当然，只有考试场景也是不够的，还需要进入教育的方方面面，得到更多的数据，包括学生上课时回答问题的情况、在校期间的综合表现，等等。 通过全方位的数据分析得到“认知规律”，根据“认知规律”建设学生学习档案，再从知识库中实现学生学习路径和学习过程的管理。 圝圝预测是概率性的预测，为我们进一步的决策和认知给予指导。但是目前的预测还是不准确的。比如我们有一个正在做的事情是根据考生的几次考试成绩，帮他预测可以上什么样的大学。根据孩子大数据反映的学习情况，预测他的多元智能发展情况，帮助他选择最合适的专业。如果我们有了足够的数据之后，就可以这么做了。 大数据时代的到来，让教育视角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，从而让研究“人性”成为了可能。而对于教育者来说，我们将比任何时候都更接近发现真正的学生。 也正是在这样的环境下，中国教育正面临着变革，中国学校正处于转型的关键时刻，技术的不断成熟更像是一根强针剂，为学校提供了变革的基础，正如林仕鼎所说，云校提供给学校的不仅是工具，更多的是帮助学校转型、应对教育变革的一套解决方案。 大数据对教育的影响，已经贯透到教育的方方面面，如政府部门政策的制定、教师教学策略的调整、学生进行自我分析、家长了解孩子成长、社会机构分析教育现状等，都会通过大数据的分析，对我们的教育带来前所未有的影响。 圝圝程恺伦采访整理 圝圝文中部分故事案例引用自《与大数据同行：学习和教育的未来》维克托·迈尔-舍恩伯格、肯尼思·库克耶著 华东师范大学出版社 |
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