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教育大數據的特征和五層架構

來源:數字音視工程網        編輯:胡燕    2017-06-16 11:05:28     加入收藏    咨詢

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大數據是推進教育創(chuàng)新發(fā)展的科學力量。教育大數據是整個教育活動過程中所產生的以及根據教育需要采集到的一切用于教育發(fā)展并創(chuàng)造巨大潛在價值的數據集合。與傳統(tǒng)教育數據相比,教育大數據的采集具有更強的實時性、連貫性、全面性和自然性,分析處理更加復雜和多樣,應用更加多元、深入。

  技術變革教育的時代已經來臨,以信息化帶動教育現(xiàn)代化已上升為國家戰(zhàn)略。當前,我國教育發(fā)展面臨諸多難題(減負、公平、質量提升、均衡發(fā)展等),而云計算、大數據、學習分析、物聯(lián)網、移動通信等信息技術的快速發(fā)展為解決教育難題、促進教育領域綜合改革與發(fā)展,提供了重要機遇和巨大可能性。

  其中,大數據技術無疑是推進教育創(chuàng)新發(fā)展的科學力量。近年來,大數據不斷對社會各個領域產生深刻影響,正在是新建人類工作、生活與思維的變革。同樣,其“威力”也強烈地沖擊著整個教育系統(tǒng),正在成為推動教育系統(tǒng)創(chuàng)新與變革的顛覆性力量。

  教育大數據的特征和結構  教育大數據是大數據的一個子集,特指教育領域的大數據,是整個教育活動過程中所產生的以及根據教育需要采集到的,一切用于教育發(fā)展并可創(chuàng)造巨大潛在價值的數據集合。教育大數據之“大”并非只指數量之大,而是更加強調“價值”之大,即能從繁雜的教育數據中發(fā)現(xiàn)相關關系、診斷現(xiàn)存問題、預測發(fā)展趨勢,發(fā)揮教育大數據在提升教育質量、促進教育公平、實現(xiàn)個性化學習、優(yōu)化教育資源配置、輔助教育科學決策等方面的重要作用。

  與傳統(tǒng)教育數據相比,教育大數據的采集具有更強的實時性、連貫性、全面性和自然性,分析處理更加復雜和多樣,應用更加多元、深入。傳統(tǒng)教育數據的采集往往是階段性的,多在用戶知情的情況下(非自然狀態(tài))進行,分析的手段多采用簡單的匯總統(tǒng)計和比較分析,關注的重點是受教育者的群體特征以及國家、區(qū)域、學校不同層面教育發(fā)展的整體狀況。

  在大數據時代,移動通信、云計算、傳感器、普適計算等新技術將逐步融入教育的全過程,可以在不影響師生教學活動的情況下實時、持續(xù)地采集更多微觀的教與學的過程性數據,比如學生的學習軌跡、在每道作業(yè)題上逗留的時間、教師課堂提問與微笑的次數等。教育大數據的數據結構更加混雜,常規(guī)的結構化數據(如成績、學籍、就業(yè)率、出勤記錄等)依舊重要,但非結構化數據(如圖片、視頻、教案、教學軟件、學習游戲等)將越來越占據主導地位。

  教育數據每時每刻都在產生,然而教育領域究竟包含哪些數據?需要采集哪些數據?借鑒人力資源領域的人才素質“冰山模型”,可以構建教育大數據的“冰山模型”(如下圖所示)。

  該模型將教育數據分為兩大部分,分別是顯露于冰面之上的數據和深藏于冰面之下的數據。多年來,國家采集的教育數據主要以管理類、結構化、結果性的數據為主,這些數據位于“冰面”以上,具有易測量、顯性化等特點,重點關注宏觀層面教育發(fā)展整體狀況,在一定歷史時期對我國制定教育政策、推動教育發(fā)展起到了積極的作用。

  然而,隨著大數據時代的到來,國際社會對教育大數據戰(zhàn)略資產的地位越來越認可和重視,教育數據的全面化采集與深度挖掘分析就變得越來越重要。教育數據采集的重心將向非結構化的、過程性的數據轉變,此類數據主要位于“冰面”以下,具有難測量、隱性化等特點。這些數據無論從數量上、增長速度上、還是潛在的價值上,都將遠遠超越傳統(tǒng)的教育數據。

  教育大數據的五層架構

  教育數據是客觀的,其價值的發(fā)揮取決于操控和應用數據的人。因此,無論是冰面之上的數據還是冰面之下的數據都屬于教育大數據的重要組成部分。只是從當前教育數據的采集與應用上來看,應當著重加強冰面之下部分教育數據的采集與深度挖掘,同時加強教育大數據與其他領域大數據(醫(yī)療、交通、經濟、社保等)的融通和關聯(lián)分析,進一步增強教育決策的科學性。為了更加清晰地認識教育大數據的概貌,這里根據教育數據的來源與范圍,將其分成五層架構(如下圖所示),從下向上匯聚各種教育數據。

  個體層教育數據: 包括國家規(guī)定采集的教職工與學生的基礎信息、用戶各種行為數據(如學生隨時隨地的學習行為記錄、管理人員的各種操作行為記錄、教師的教學行為記錄等)以及用戶狀態(tài)描述數據(如學習興趣、動機、健康狀況等)。

  課程層教育數據: 是圍繞課程教學而產生的相關教育數據,包括課程基本信息、課程成員、課程資源、課程作業(yè)、師生交互行為、課程考核等數據,其中課程成員數據來自個體層,用于描述與學生課程學習相關的個人信息。

  學校層教育數據: 主要包括國家標準規(guī)定的各種學校管理數據(概況、學生管理、辦公管理、科研管理、財務管理等)、課堂教學數據、教務數據、校園安全數據、設備使用與維護數據、教室實驗室等使用數據、學校能耗數據以及校園生活數據。

  區(qū)域層教育數據: 主要來自各學校以及社會培訓與在線教育機構,主要包括國家標準規(guī)定的教育行政管理數據、區(qū)域教育云平臺產生的各種行為與結果數據、區(qū)域教研訓學等所需的各種教育資源、各種區(qū)域層面開展的教學教研與學生競賽活動數據以及各種社會培訓與在線教育活動數據。

  國家層教育數據: 主要匯聚來自各區(qū)域產生的各種教育數據。圖3展示了各層教育數據包含的細分數據類型。

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