隨著5G、大數(shù)據(jù)、XR和人工智能等技術(shù)的發(fā)展和應(yīng)用,人類已經(jīng)進(jìn)入到數(shù)智融合（BD+AI）時代。圖形化是當(dāng)今大數(shù)據(jù)的重要形式之一,可以快速耦合異構(gòu)數(shù)據(jù),為各類教育主體提供決策支持。圖形化數(shù)據(jù)驅(qū)動教育的核心特征,包括實時互動、埋點采集、深度分析和循證決策。在教育領(lǐng)域,圖形化數(shù)據(jù)包括狀態(tài)、過程、關(guān)系和支持四個維度的不同類型,具有直觀性、全景性、交互性、智能性、可擴(kuò)展性和敘事性等特性,在學(xué)生學(xué)習(xí)、教師教學(xué)、學(xué)習(xí)評價以及教學(xué)管理均可有效應(yīng)用。數(shù)智融合使得圖形化數(shù)據(jù)可以從腦機技術(shù)、全域交互、人機融合、虛實共生、教育均衡、教育智腦六個方面,賦能未來教育新形態(tài)。 

【文章來源】：遠(yuǎn)程教育雜志. 2020,38(04)北大核心CSSCI

【文章頁數(shù)】：11 頁

【部分圖文】：

數(shù)據(jù)驅(qū)動的起源與發(fā)展

我們認(rèn)為，數(shù)據(jù)驅(qū)動指通過采集海量的數(shù)據(jù)，并對數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗、加工、計算以建立數(shù)據(jù)模型，如圖2所示。在此過程中，保持?jǐn)?shù)據(jù)的動態(tài)更新，以推動模型進(jìn)化與迭代，使粗糙模型進(jìn)化為足以映射真實精細(xì)化模型，再通過數(shù)據(jù)分析與算法，對模型進(jìn)行訓(xùn)練并實行預(yù)測。最后，通過對關(guān)鍵特征與信息的提煉，以驅(qū)動決策的生成；并將決策進(jìn)一步實施，而在決策實施過程中會進(jìn)一步產(chǎn)生新的數(shù)據(jù)源，以形成數(shù)據(jù)驅(qū)動到?jīng)Q策生成的閉環(huán)。（三）數(shù)據(jù)驅(qū)動的核心特征

數(shù)據(jù)驅(qū)動下的教育在不同時代，展現(xiàn)出不同的特性，如表1所示。在工業(yè)時代，教育主要依據(jù)教學(xué)者的經(jīng)驗而展開。隨著互聯(lián)網(wǎng)與數(shù)字技術(shù)的發(fā)展，人們的決策方式與數(shù)據(jù)應(yīng)用模式逐漸發(fā)生了改變，由萬物皆可量化的數(shù)字化教學(xué)，向更為關(guān)注人本身能力培養(yǎng)的數(shù)智化教學(xué)轉(zhuǎn)變。大數(shù)據(jù)與人工智能、機器學(xué)習(xí)等相結(jié)合，使得計算機具備了對人、環(huán)境的理解、感知、推理及預(yù)測的能力。全向的人機交互，能深入挖掘數(shù)據(jù)背后的價值，而圖形化數(shù)據(jù)的應(yīng)用能打破數(shù)據(jù)解讀的障礙，使得數(shù)智化在教育領(lǐng)域的應(yīng)用更為廣泛。其演化經(jīng)歷了三個階段，如圖3所示。1. 起始階段

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]教育4.0全球框架：未來學(xué)校教育與模式轉(zhuǎn)變——世界經(jīng)濟(jì)論壇《未來學(xué)校：為第四次工業(yè)革命定義新的教育模式》之報告解讀[J]. 王永固,許家奇,丁繼紅.  遠(yuǎn)程教育雜志. 2020(03)
[2]智能機器人及其教學(xué)應(yīng)用：創(chuàng)新意蘊與現(xiàn)實挑戰(zhàn)[J]. 柳晨晨,宛平,王佑鎂,楊剛.  遠(yuǎn)程教育雜志. 2020(02)
[3]數(shù)據(jù)驅(qū)動“知能發(fā)展”的微型學(xué)習(xí)系統(tǒng)分布架構(gòu)研究[J]. 權(quán)國龍,趙春,蔡慧英,顧小清.  電化教育研究. 2020(03)
[4]公安“智慧大腦”的設(shè)計與實現(xiàn)[J]. 黃祥勝,汪清,楊樂.  警察技術(shù). 2020(01)
[5]大數(shù)據(jù)時代教育評價專業(yè)化何以可能：第四范式視角[J]. 朱德全,吳慮.  現(xiàn)代遠(yuǎn)程教育研究. 2019(06)
[6]腦機接口技術(shù)教育應(yīng)用的研究進(jìn)展[J]. 柯清超,王朋利.  中國電化教育. 2019(10)
[7]虛實共生:數(shù)字孿生（DT）技術(shù)及其教育應(yīng)用前瞻——兼論泛在智慧學(xué)習(xí)空間的重構(gòu)[J]. 褚樂陽,陳衛(wèi)東,譚悅,鄭思思,徐銣憶,徐浩然.  遠(yuǎn)程教育雜志. 2019(05)
[8]教育智能體對認(rèn)知學(xué)習(xí)的作用機制研究述評[J]. 劉清堂,巴深,羅磊,張翼恒,吳林靜.  遠(yuǎn)程教育雜志. 2019(05)
[9]基于模塊分析的大規(guī)模圖數(shù)據(jù)可視化方法[J]. 鄧凱旋,陳鴻昶,黃瑞陽.  信息工程大學(xué)學(xué)報. 2018(04)
[10]詞云在高職英語視聽說教學(xué)中的應(yīng)用[J]. 吳筱明.  順德職業(yè)技術(shù)學(xué)院學(xué)報. 2018(02)



本文編號：3351188