论文大数据背景下高校教育数据的分析和应用是关于本文可作为背景方面的大学硕士与本科毕业论文背景论文开题报告范文和职称论文论文写作参考文献下载。
[摘 要]教育数据在大数据时代成了宝贵资源,其价值已经在国内外引起了相关方面的高度重视.为挖掘教育数据中蕴含的有价值信息,笔者提出了教育数据分析的模型,并以高校常见的学生、成绩、消费和门禁等方面的数据为例进行分析研究,为高校教育数据分析与应用提供参考.实践中,教育数据内涵丰富,分析方法众多,有待做进一步的深入研究,以便更好地服务于教育教学和教育管理.
[关键词]大数据；教育数据；分析模型；分析实例
[中图分类号] G640 [文献标识码] A[文章编号]1005-5843（2017）01-0109-06
[DOI]1013980/jcnkixdjykx201701022
一、引言
现代信息技术与经济社会交汇融合的逐步加深引发了数据的迅猛增长,人类社会跨入了大数据时代.国务院2015年印发的《促进大数据发展行动纲要》指出,大数据是以容量大、类型多、存取速度快、应用价值高为主要特征的数据集合,正快速发展为对数量巨大、来源分散、格式多样的数据进行采集、存储和关联分析,从中发现新知识、创造新价值、提升新能力的新一代信息技术和服务业态.大数据正日益对全球生产、流通、分配、消费活动以及经济运行机制、社会生活方式和国家治理能力产生重要影响[1].信息技术对教育领域的正面影响已经得到广泛认可.《国家中长期教育改革和发展规划纲要（2010-2020年）》和《教育部教育信息化十年发展规划（2011-2020年）》均明确指出,信息技术对教育发展具有革命性影响,必须予以高度重视[2]；以教育信息化带动教育现代化,是我国教育事业发展的战略选择 [3].教育信息化为高校带来了丰富的教育资源、高效的教学方式、便捷的管理手段等诸多好处,提高了高校的教学科研水平和教育教学质量,从而提升了高校的核心竞争力.但在教育信息化的发展程度上,各高校的发展水平参差不齐,很多高校仍然将注意力集中在各种信息系统上,没有给予数据这一宝贵资源以应有的重视[4]；高校内部各个部门往往根据各自的业务需要单独建设信息系统,不同信息系统之间缺少数据共享,容易形成信息孤岛,难以保证数据的一致性和准确性；高校各个信息系统运行过程中产生的许多有价值的信息长期被忽视,亟待加以分析和利用.因此,在大数据时代,数据是高校的无形资产,对数据进行分析和挖掘应成为高校推进教育信息化建设的一项重要内容.
二、教育数据的内涵与研究现状
教育数据是大数据的一个子集,即教育领域的数据.广义的教育数据是指整个教育活动过程中所产生的及根据教育需要所采集到的,一切用于教育发展并拥有巨大潜在价值的数据集合[5].根據统计范畴的大小,教育数据可分为国家、社会、教育机构、教育活动参与者等多个层面.狭义的教育数据是指高校内各个信息系统运行过程中所产生的数据集合.高校学生从入学到毕业的整个大学生活周期中,在各个信息系统中留下了大量的数据信息,包括选课、考试、考勤、缴费、评优、上网、消费、图书借阅、网络学习等.杨现民等学者提出了教育数据的“冰山模型”——将教育数据分为显露于“冰面”之上的和隐藏于“冰面”之下的两大部分[6].“冰面”上的数据主要为显性的结果性数据,如学籍信息、成绩信息、考勤信息、缴费信息等.而“冰面”下的数据则以隐性的过程性数据为主,包括学习、考试、上网、消费等行为以及各种行为之间的内在联系等.长期以来,很多高校将注意力集中于“冰面”上的数据,而忽视了对“冰面”下数据的利用.在大数据时代,我们需要转变观念,无论“冰面”上还是“冰面”下的数据都同等重要,要积极地加以研究和利用.
教育数据分析的重要意义在于通过分析得出能够反映客观事实的、潜在的、有意义的信息,以之保证教育教学的客观性和有效性.教育数据分析是运用数据分析方法从来自教育系统的原始数据中提取出有意义信息的过程,这些信息可以为教育者、学习者、管理者、教育软件开发者和教育研究者等提供服务[7].教学、科研、管理是教育机构的基本活动,教育数据分析也就相应地分划为教学数据分析、管理数据分析和科研数据分析三个研究方向[8].教育活动与教育数据密切关联,教育活动产生教育数据,教育数据分析结果可以指导教育活动,实现两者双向关联的关键在于对教育数据的分析.
教育数据分析包括统计运算、数据挖掘、预测分析和决策支持等程序,其重要价值已经在国内外引起了高度的重视.早在2008年,荷兰、美国、德国、加拿大、澳大利亚等国的研究人员发起成立了国际教育数据挖掘组织.在该组织的大力推动下,第一届国际教育数据挖掘学术会议于2008年在加拿大召开,至今已举办了九届.同时,该组织于2011年开通了国际教育数据挖掘网站,并且成功创办了专门的电子期刊JEMD[9].这促使越来越多的国家和高校开始重视对教育大数据的分析.2012年,美国教育部门实施了一项耗资2亿美元的将大数据分析应用于美国公共教育的计划,目的是运用教育大数据分析来促进教与学[10].美国教育技术办公室在2012年10月发布了一份《通过教育数据挖掘和学习分析促进教与学》的研究报告,对美国国内教育数据挖掘和学习分析的研究及应用情况进行了总结,并提出了改进建议[11].在此期间,哈佛大学、斯坦福大学、耶鲁大学等世界知名高校都启动了教育大数据的相关研究计划；一些企业已经成功开发出了分析教育大数据的相关产品,如美国的Knewton公司、英国的Pearson公司、加拿大的Desire2Learn公司等.我国当前的教育大数据研究与应用整体上还处于起步阶段,专注于教育大数据发展应用的机构和企业为数不多.2014年5月,电子科技大学成立了教育大数据研究所,并已经取得了了数据一体化平台、学生画像系统等多项研究成果.2015年9月,中国统计信息服务中心和曲阜师范大学共同成立了中国教育大数据研究院.
三、教育数据分析模型
按照数据分析的一般流程,教育数据分析主要包括数据采集、数据预处理、数据分析和结果评价四个步骤（教育数据分析模型如图1所示）.
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参考文献：
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