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学有帮帮:探寻大数据背后教育隐藏的智慧

2017-08-14 11:46来源:一路商机网31人阅读

目前,“教育大数据”和“深度学习”可谓是教育行业最炙手可热的词汇,可以说,要想实现学生深度学习的需求,必须依据教育大数据背后隐藏的信息对学生的学习行为进行自适应的匹配。然而教育大数据由于涉及到教育的各个要素,存在跨专业等复合型人才,需要不同领域的专家协同,需要教学原有体系发生变化等诸多影响因素。

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目前,有多家公司正在进行着教育实践过程中的数据采集的工作,如新东方OKAY智慧课堂、好未来以及学有帮帮等,他们希望通过对教育大数据的探索,找到一条通往自适应深度学习的有效路径。

研究教育大数据是为了在教育生态中寻找并挖掘出隐藏在数据背后的有关于教育发展规律、学员身心发展规律。而基于每个个体对深度学习的需求,则可以通过研究教育大数据的结果最终生成从思维方式、技术内容到结果应用的整套解决方案。

《中国教育报》上对教育大数据的定义分为个体教育大数据、课程教育大数据、班级教育大数据、学校教育大数据、区域教育大数据、国家教育大数据等六种。而这六种大数据从上到下、从小至大可以包含三层含义:

1.教育大数据是教育领域的大数据,是面向特定教育主体的多类型、多维度、多形态的数据集合;

2.教育大数据是面向教育全过程的数据,通过数据挖掘和学习分析支持教育决策和个性化学习;

3.教育大数据是一种分布式计算架构方式,通过数据共享的各种支持技术达到共建共享的目的。

所以,教育大数据可以作为教育工作者的一种思维方式,让数据背后所体现出来的规律成为教育工作者在教育领域思考问题、做出决策的基本出发点;同时,教育大数据也可以作为教育工作者准确预测教育发展趋势的科学依据;而较重要的,教育大数据可以结合深度学习构建教育的人工智能,从单个领域向多个领域覆盖的过程,决定了未来教育的目标。

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教育大数据要求数据的真实性和客观性,它采集于学生学习的过程。随着“人工智能时代的来临,人类的生活生产方式发生了重大变化,人类赖以生存的知识和技能以及某些单一领域的创新已经被人工智能所取代,因此,未来学习的过程将比学习的结果更重要。

大数据技术可以对海量管理数据、教学数据及学生学习行为数据进行深度挖掘、分析与预测,以日常学习为例,大数据可以帮助学生做出明智选择,即基于大数据来提高学习内容的适配度已经成为一种趋势,关键就在于其分析的科学性和精准性。

2017年初,学有帮帮与北京大学大数据研究中心合作,通过对学生学习过程数据的挖掘,对现在互联网上学生学习的过程进行多维度分析发现对于学生人际关系的画像可以及时发现每个学生偏离共性的发展特点,建立异常情况预警机制。这也成为了学有帮帮的自适应学习系统能够实现帮助学生进行个性化学习的依据。学有帮帮自适应学习系统充分利用了大数据分析的优势,得出有效的预判,从而帮助学生在学习过程中进行科学选择。

学生开始学习的第一步,是利用平台的专业测评系统,科学专业地帮助他清晰认知自己的性格特征、学习习惯、学习兴趣和学习能力等方面的“关键词”,随后通过大数据的规律得知适用于该学员全部关键词的学习方法,最后生成相应的学习规划。

学习规划大致确认后,自适应学习系统可以自动在内置的海量学习资料库中找到适合她学习难度的课程和习题资料,最终通过自适应学习系统帮助她完成整个学习的过程。这样就会使学习变得更加轻松、简单,但针对性更强,学习更高效,从而让学生达到深度学习的基本要求。今年年初,学有帮帮开放了品牌授权直盟后,现已将大数据技术和自适应学习系统落地到多家学习中心中,帮助学习中心实现了服务和教学上的改观。

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