本文關(guān)鍵詞：基于大數(shù)據(jù)的教育技術(shù)研究新范式，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

大數(shù)據(jù)(big data)，大在哪里，它和傳統(tǒng)數(shù)據(jù)又有何區(qū)別，在教育領(lǐng)域有何應(yīng)用？

大數(shù)據(jù)：也稱巨量資料，指的是所涉及的資料量規(guī)模巨大，其產(chǎn)生背景是隨著當(dāng)前網(wǎng)絡(luò)技術(shù)及智能設(shè)備的普及，使數(shù)據(jù)產(chǎn)生極其便利。物聯(lián)網(wǎng)、云計算、移動互聯(lián)網(wǎng)、車聯(lián)網(wǎng)、手機、平板電腦、PC以及遍布地球各個角落的各種各樣的傳感器，無一不是數(shù)據(jù)來源或者承載的方式。

但大數(shù)據(jù)技術(shù)并不在于掌握龐大的數(shù)據(jù)信息，而在于對這些含有意義的數(shù)據(jù)進行專業(yè)化處理。換言之，在于提高對數(shù)據(jù)的“加工能力”，通過“加工”實現(xiàn)數(shù)據(jù)的“增值”。或者說是從各種各樣類型的數(shù)據(jù)中，快速獲得有價值信息的能力。

原始的數(shù)據(jù)信息并沒有利用價值，或價值利用度很底，因此需要——快捷的選擇、關(guān)聯(lián)和處理加工技術(shù)，大數(shù)據(jù)技術(shù)可能更指這種數(shù)據(jù)處理技術(shù)。

一、大數(shù)據(jù)及其特點：

1，Volume（大量）

數(shù)量級別從TB級別，躍升到PB級別，數(shù)據(jù)產(chǎn)生的類型、維度與傳統(tǒng)的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)采集有了質(zhì)的不同。對于一個人的傳統(tǒng)數(shù)據(jù)描述可能是姓名、身高、體重等標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù)，大數(shù)據(jù)背景下是關(guān)于一個人的全面信息。

        1 Byte = 8 bit
1 KB = 1,024 Bytes
1 MB = 1,024 KB = 1,048,576 Bytes
1 GB = 1,024 MB = 1,048,576 KB
1 TB = 1,024 GB = 1,048,576 MB
1 PB = 1,024 TB = 1,048,576 GB
1 EB = 1,024 PB = 1,048,576 TB
1 ZB = 1,024 EB = 1,048,576 PB
1 YB = 1,024 ZB = 1,048,576 EB
1 BB = 1,024 YB = 1,048,576 ZB
1 NB = 1,024 BB = 1,048,576 YB

        1 DB = 1,024 NB = 1,048,576 BB

2，Velocity（高速）

包括數(shù)據(jù)產(chǎn)生以及傳輸處理的速度。

3，Variety（多樣）

數(shù)據(jù)類型繁多，包括傳統(tǒng)的文本、圖像聲音以及各種設(shè)備載體的穩(wěn)定信息類型，如網(wǎng)絡(luò)日志、地理位置、物聯(lián)網(wǎng)傳感器獲取對象的實時運行信息等等。

4，Veracity（精確）

一張試卷，它帶給我們的數(shù)據(jù)是什么？可以是簡簡單單的一個 92 分，但如果我們擁有足夠的技術(shù)與耐心，我們還可以得到許多充滿想象力的數(shù)據(jù)：可以是每一大題的得分，每一小題的得分，每一題選擇了什么選項，每一題花了多少時間，是否修改過選項，做題的順序有沒有跳躍，什么時候翻卷子，有沒有時間進行檢查，檢查了哪些題目，涂改了哪些題目……等等，這些信息遠(yuǎn)遠(yuǎn)比一個 92 分要來的有價值得多。不單是考試，課堂、課程、師生互動的各個環(huán)節(jié)都滲透了這些大數(shù)據(jù)。

二、大數(shù)據(jù)利用的關(guān)鍵技術(shù)

如何利用信息技術(shù)等手段處理非結(jié)構(gòu)化和半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)
如何探索大數(shù)據(jù)復(fù)雜性、不確定性特征描述的刻畫方法及大數(shù)據(jù)的系統(tǒng)建模
數(shù)據(jù)異構(gòu)性與決策異構(gòu)性的關(guān)系對大數(shù)據(jù)知識發(fā)現(xiàn)與管理決策的影響

三、大數(shù)據(jù)技術(shù)在教育中的應(yīng)用

1，讓所有社會科學(xué)領(lǐng)域能夠借由前沿技術(shù)的發(fā)展從宏觀群體走向微觀個體，讓跟蹤每一人的數(shù)據(jù)成為了可能，從而讓研究“人性”成為了可能。而對于教育研究者來說，我們將比任何時候都更按近發(fā)現(xiàn)真正的學(xué)生。

傳統(tǒng)數(shù)據(jù)詮釋宏觀、整體的教育狀況，用于影響教育政策決策；大數(shù)據(jù)可以分析微觀、個體的學(xué)生與課堂狀況，用于調(diào)整教育行為與實現(xiàn)個性化教育。

你現(xiàn)在上網(wǎng)的時候，有沒有發(fā)現(xiàn)，這些網(wǎng)站正在變得越來越了解你？比如淘寶網(wǎng)，它會根據(jù)你買過一些什么，瀏覽過一些什么商品，來判斷你還有可能購買一些什么。比如新浪微博，它會根據(jù)你關(guān)注了哪些人來判斷你還可能對哪些人感興趣。這種技術(shù)實質(zhì)上是通過數(shù)據(jù)的歸類與分析，來預(yù)測“出現(xiàn)某種行為的人還很有可能出現(xiàn)另種行為”。

如果這樣的技術(shù)能夠應(yīng)用在作業(yè)上，會是怎樣呢？比如A同學(xué)做對了第4題，系統(tǒng)馬上可以告訴他，他可以跳過第7題和第9題，這是因為，做對第4 題的學(xué)生幾乎不可能做錯第7題與第9題，做這些題目是簡單重復(fù)浪費時間。如果B同學(xué)做錯了第 5 題，那么系統(tǒng)也會提示他繼續(xù)練習(xí)第 6 ，第 9 題，這是因為數(shù)據(jù)顯示，做錯第 5 題的人很可能做錯后兩題，這個知識點是該學(xué)生需要反復(fù)進行操練與鞏固的。這樣的應(yīng)用，對于我們實現(xiàn)個性化教育有何啟示？

2，信息真實性的凸顯，讓信息從可疑到可信，使研究者能夠真正獲悉真實的情況。

比如調(diào)研學(xué)生課外運動的時間，我們最通常的做法是設(shè)計一個問卷，問他“本學(xué)期平均每周參加課外運動的時間，A、l 小時以下，B、1-1.5 小時，C、1 .5-2 小時，D、 2小時以上”，且不論選項的設(shè)計是否能體現(xiàn)區(qū)分度，我們自己又能否比較準(zhǔn)確地估算出自己一個學(xué)期里平均每周參加多少運動呢？
經(jīng)常上微博的人也許會關(guān)注SOHO中國的總裁潘石屹，他每天早上都會發(fā)微博“今天早上我跑了幾點幾公里”。他的數(shù)據(jù)是可信的嗎？我相信是非常準(zhǔn)確的。為什么呢？因為他隨身攜帶的手機上有這樣個 App ，能夠記錄他跑了多少公里，花了多少時間，甚至跑步的路線也能記載下來。

3，思維路徑的改變——從演繹轉(zhuǎn)向歸納，在“去經(jīng)驗”的過程中找到真正重要的教育影響因素。

一個經(jīng)典案例：作為一個筆記本電腦銷售門店的主管，哪些方法可以幫助提高銷額呢？有許多專家、專業(yè)人士會給出建議，比如提高庫存管理的能力，提供員工更多專業(yè)培訓(xùn)，做更新更炫的廣告，或者搞一些促銷活動。這些方式當(dāng)然都會很有效，分別能夠提高 2％-9%左右的銷售額。但是，歷來講求創(chuàng)新的蘋果公司偏偏不信這個邪，而是將門店中所有能夠收集到的數(shù)據(jù)，不管看上去是不是有關(guān)聯(lián)，全都輸入了軟件。最后發(fā)現(xiàn)了一個驚人的現(xiàn)象，電腦屏幕和桌子呈70度角左右的電腦銷售量比其他電腦高出15%，比其他任何經(jīng)驗式的建議更有效。這是為什么呢？因為當(dāng)我們走到一個70度角的電腦前，總覺得反光非常地不舒服，而當(dāng)人覺得電腦屏幕反光不舒服，很自然而然地會伸手去扳動屏幕。心理學(xué)理論告訴我們，一旦潛在客戶與貨物發(fā)生了肢體按觸，他購買這個商品的可能性就上升了15%。

教育技術(shù)研究對大數(shù)據(jù)也比較關(guān)注的，現(xiàn)在可以看到一篇文章：基于大數(shù)據(jù)的教育技術(shù)研究新范式，單擊下載此文章。

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