大数据的教育应用研究综述

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随着云计算和移动互联网的发展，大数据迅速成为了各领域的热门话题，在教育也不例外。文章通过文献分析法，对国内外大数据在教育领域的研究现状进行了分析和综述，重点从理论和实践两个领域分析了大数据在我国教育应用的具体情况，最后总结了大数据教育应用研究存在的问题和发展趋势，以期对大数据的教育应用做出较为全面的梳理和分析，从而为大数据在教育领域得到更好的应用提供参考。

 大数据的教育应用研究综述

摘要：随着云计算和移动互联网的发展，大数据迅速成为了各领域的热门话题，在教育也不例外。文章通过文献分析法，对国内外大数据在教育领域的研究现状进行了分析和综述，重点从理论和实践两个领域分析了大数据在我国教育应用的具体情况，最后总结了大数据教育应用研究存在的问题和发展趋势，以期对大数据的教育应用做出较为全面的梳理和分析，从而为大数据在教育领域得到更好的应用提供参考。

关键词：大数据；教育应用；研究;综述

1、大数据的产生

大数据是在人们长期对数据研究应用基础上，尤其是随着移动互联网、云计算、物联网等技术的深入应用产生海量数据的情况下应运而生的，是当今时代信息技术发展的必然产物。最早提出“大数据”时代到来的是全球知名的咨询公司麦肯锡，麦肯锡称:“数据，已经渗透到当今每一个行业和业务职能领域，成为重要的生产因素。人们对于海量数据的挖掘和运用，预示着新一波生产率增长和消费者盈余浪潮的到来。”大数据(BigData)，或称巨量资料，指的是所涉及的资料量规模巨大到无法透过目前主流软件工具，在合理时间内达到撷取、管理、处理并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯。大约从2009年开始，在维克托·迈尔一舍恩伯格及肯尼斯·库克耶[[1l编写的《大数据时代》中大数据指不用随机分析法(抽样调查)这样的捷径，而采用所有数据的方法。此后，大数据成为互联网和信息技术行业的流行词汇。当前，大数据已经不再仅限于用来描述存储大量数据，还表现了对海量数据处理的高速度，尤其是可以帮助人们客观地发现隐藏在海量数据背后有价值的信息真相。

大数据的特点主要包括:（1）大量(Volume）:主要指对数据的存储容量大，计量单位甚至上升到EB,ZB,YB及以上级别;（2）高速度(Velocity）:指对数据分析的速度极快，一般在秒级时间范围内可以给出海量数据分析的结果;（3）多样化(Variety）:指包含的数据类型非常多，既包括网站记录、网络日志、图片信息，又包含动画、视频、地理位置等信息;（4）价值(Value):指大数据的重点在于发现海量数据背后隐藏的有价值的信息。

大数据在商业、金融、通讯、医疗等行业发展已有较长时间，近几年因为移动互联网、云计算、物联网等的发展才引起广泛关注。大数据已经深刻地影响到人们的生活、工作和学习。大数据的意义在于对由多种类型数据构成的数据集体进行分析和研究，提取有利用价值的信息，从而帮助人们在解决问题时可以作出科学的决策。

2、大数据的教育应用现状分析

对于大数据的教育应用现状，我们在查阅国内外著名的文献资料数据库基础上，主要采用文献研究法进行研究，具体情况如下:

2.1国内研究现状

对于“大数据的教育应用”国内研究的现状，我们主要借助中国知网提供的论文发表数据进行分析。在中国知网中选择“高级检索”类型，并在检索条件中选择“主题”检索，输入“大数据”并含“教育”，截止到2014年4月17日共检索出303条结果与之相关，通过手工筛选，把会议报道等无关信息剔除掉，剩余160篇文章。经过对文献内容的分析，可以发现到目前为止，大数据在教育领域的应用研究可以划分为以下两个阶段:

2.1.1研究的萌芽阶段

虽然大数据是从2009年就成为流行词汇，但是它在教育中的应用是近3年才出现的。通过查阅中国知网提供的论文样本可知，国内最早的研究是从2012年开始的，相关论文只有5篇。2012年3月底，美国奥巴马政府宣布，白宫将投入2亿美金的研发费用来推动大数据技术的发展，其主要目标是为了让大数据技术更好地服务于科研、环境、生物医药、教育和国家安全领域，同时，明确地表示将主要用来鼓励在数据采集、存储、管理、分析和共享等方面的技术研发，这直接刺激了全世界对“大数据”的关注。2012年大数据成为时代发展的一个重要趋势，这也直接影响到教育领域的专家学者开始关注。王震一提出:今天的大数据就像当年发明显微镜一样，人们从庞杂的海量数据中找到了前所未知的事物。正确面对这些关系复杂、形式多样的结构化、半结构化和非结构化的教育数据，形成一套涵盖业务、技术和IT基础架构的全面解决方案来处理存储、管理和分析教育大数据，这就是信息化教育。

2.1.2研究的起步阶段

2013年至今也是大数据在教育领域应用研究的起步阶段。随着国家对教育信息化的快速推进和信息技术与教育教学的深度融合，我国教育事业的改革和创新发展离不开信息技术的支持和引领已经越来越成为教育界的共识。2013年被媒体称为中国的大数据元年。正是从2013年起，在国内教育技术领域掀起了基于大数据技术促进教育改革和创新发展相关研究的热潮，大数据的教育应用研究迅速发展起来，直接表现为研究论文数量和质量倍增。2014年3月，教育部办公厅印发的《2014年教育信息化工作要点》中指出:加强对动态监测、决策应用、教育预测等相关数据资源的整合与集成，为教育决策提供及时和准确的数据支持，推动教育基础数据在全国的共享。可见，教育大数据的应用已被列入我国教育信息化的工作程序中，相信大数据将很快被推广并与教育领域的深度融合，这是当前时代教育事业发展的必然趋势。正如中央电化教育馆王晓芜副馆长所说:“教育正在走向大数据时代，谁能够发现数据，谁就能够赢得未来的生存;谁能够挖掘数据，谁就能够赢得未来的发展;谁能够利用数据，并利用数据提供个性化的服务，谁就能够赢得未来的竞争。三个层次是递进的关系，即发现数据，挖掘数据，利用数据。”

2.2国外研究现状

在国外，大数据上过《纽约时报》和《华尔街日报》的专栏封面，也曾出现在美国白宫的官网新闻中。大数据的研究和发展成为了关乎国家安全、科技进步以及引发教育和学习变革的重要因素。在国外，自2012年起，大数据成为了越来越多领域的热门话题，在教育领域也不例外。美国独立研究机构BrookingsInstitution报告中指出:“大数据使得查探关于学生表现和学习途径的信息成为可能，而不用依赖阶段测验表现，导师就可以分析学生懂什么以及每个学生最有效的技术是什么，通过聚焦大数据的分析，教师可以用更微妙的方式研究学习状况。"2012年10月，美国教育部发布了《通过教育数据挖掘和学习分析促进教与学》的教育大数据报告，对美国国内大数据教育应用的领域和案例以及所面临的挑战进行了详细地介绍，报告为了说明教育大数据的教育应用，以自适应学习系统中的大数据的应用为例进行了说明。

对于国外大数据教育应用的研究情况，我们主要借助教育资源信息中心ERIC数据库提供的论文发表情况进行分析。在搜索对话框中输入“bigdataandeducation"，共检索到491条相关记录。通过查阅论文的摘要以及结合每条记录的“Descriptors”进行手工筛选，剔除无关记录，剩余23条直接相关记录。论文发表时间也主要分布在近三年，研究内容主要包括对教育数据挖掘、学习分析，个性化教育、教育方式的改善、学习策略探讨、教育管理方式的改变、大数据对于教育的推动作用、数据驱动以及对图书馆建设、对教与学需求、评价方法的影响等方面。可见，虽然大数据在国外出现较早也备受重视，但是在教育领域中的应用仍不够深入，正如AnthonyG.Picciano教授所说:教学应用大数据分析处于起步阶段，还需要几年才能成熟，虽然大数据的存在被证明是该被重视的，但大数据并不是解决所有教育问题的灵丹妙药，它只是给人们提供了拟定教育问题解决方案时的一部分决策参考。

综上，国内外大数据在教育中应用的研究都尚处于起步阶段，相关研究涉猎的内容虽然比较广泛但是研究深度不够，也缺乏具体的实践应用经验，还需要进一步加强大数据在教育中应用的研究力度，以期尽早推动大数据在具体教育实践中真正发挥其优势和作用。

3、我国大数据教育应用的主要内容分析

大数据应用给教育信息化、教育教学的改革发展等带来了深刻的影响，对于教育工作者来说，我们将有条件进一步接近教育教学的客观现实，有机会深入探索教育教学的真实面貌。对于我国大数据的教育应用情况，我们结合搜集的文献，主要从理论和实践两个纬度进行分析:

3.1大数据给教育理论的创新带来了新思维、新视角

大数据时代的到来，给教育理论创新和教育教学变革提供了前所未有的大好机遇。大数据的思维和理念可以为优化教育政策、创新教育教学模式、变革教育测量与评价方法等理论研究提供客观依据以及新的研究视角，能够更好地推动技术与教育的深度融合。

3.1.1在大数据支持下制定的教育政策更具有前瞻性和引导性。

陈霜叶等指出:传统教育政策的制定通常没有全面考虑现实情况，只是决策者通过自己或群体的有限理解、推测教育现实，而采用调研的方法也常常是被指定“抽样”和座谈的样本，使得随机中掺杂了更多的人为干预，所以制定的教育政策就容易出现失灵的现象。在大数据支持下，各级决策者可汲取“以证据为本”的理念和对大数据对政策决策影响的思考，从传统的政策调研和观点式决策向以多元丰富政策证据为支撑、大数据为助力的现代教育治理模式转变。有了大数据提供的支持，教育政策的制定不再是简单的经验模仿，更不是政策制定者自己经验的总结过程，而是从大量教育数据中挖掘出来的事实真相基础上有针对的采取措施，因此，教育决策的过程更加科学化，制定的教育政策更加符合教育教学的发展需要，从而更好地发挥教育政策的引导作用。

3.1.2大数据思维影响下教育的本质回归到促进学习者个体的发展，教育模式从传统课堂的集体教学向数字化个性教育发展。

张燕南等指出:大数据时代学习者在数字化学习过程中留下很多数字碎片，通过分析这些数字碎片，我们将会发现学习者的各种学习行为模式。梁文鑫[}"牙旨出:大数据对课堂教学带来的主要影响是使教师从依赖以往的教学经验教学转向依赖海量数据教学分析进行教学，使学习者对自我发展的认识从依赖教师有限理性判断转向对个体学习过程的数据分析，从而使传统的集体教育转向对学习者的个性化教育。而谈到个性教育则必然要提及目前流行的大规模在线开放课程MassiveOp支持，有了学习分析和大数据技术，优质的教学、课程资源和服务等通过数据真实客观的被呈现出来。比如:对每一门课程资源和支持服务系统的建设和维护都建立在学习者使用过程的数据分析基础上，从而使提供的课程内容更符合学习者的需求、教学指导更具有针对性，进而提高了学习者的学习积极性，促进了学习成功的实现。张羽等指出:学习者在MOOCs平台上学习时，教师和程序可以通过大数据对学习者的学习行为进行理性干预，比如:通过预测认知模型为学习者自动提供适合的学习内容和学习活动方案，通过作业情况、留言板以及讨论区的问题讨论情况可以发现存在学习困难的学习者，以确保可以及时对其学习进行有效干预等。总之，大数据的应用可以实现大规模在线教育的同时可兼顾学习者的个人需求。邢丘丹等指出:大数据对海量数据的高速实时处理技术可以为在线教育平台实时洞察学习者的变化、把握学习者的需求、提高学习效果提供支持，还可以对学习过程中产生的不相关信息进行深度分析，以预测和把握学习者的需求变化。

大数据可以支持对学习者个性发展的研究，数据的分析可以提供给我们关于每一个学习者的学习需求、学习风格、学习态度乃至学习模式等信息，因此我们可以相应的提供适合不同学习者发展的学习内容和学习指导，促进其个性发展从而实现真正意义上的个性化教育。

3.1.3在大数据技术支持下，教育评价和学习分析从传统的经验性向客观性发展。

随着教育信息化的推进，数字化学习已经成为当今学习者的学习常态方式。学习者在学习终端的支持下在各种学习系统中产生了大量的数字化学习记录。教育大数据技术可以有条件地去跟踪和关注学习者的学习过程。大数据技术支持下教育研究趋向于对全数据环境下的分析方法，这为我们提供了最直接、最客观、最准确的教育评价和学习分析的依据。喻长志旨出:大数据将重构教育评价，由原来的经验式评价转变为基于数据的过程性评价，通过大数据的支持来分析教学规律。魏顺平指出:基于大数据的学习分析技术可以通过存储和分析学习者的学习情况的过程数据，用以预测和优化学习过程，为教学决策提供重要依据。

在教育评价中评价的对象不仅仅是学习者，教师也可以利用大数据提供的信息来分析自己的教学行为，通过教学过程反映出来的数据可以发现自身的教学特长以及教学不足之处。教育评价是教育过程中很重要的一个环节，只有采用科学的评价方式才能促进教师和学习者能够正视和接受客观存在的问题，反思教与学的过程和方法等，改进自己的行为，以提高教学质量。

3.2大数据给教育实践领域的探索带来了新技术、新方法

大数据在实践领域的应用主要表现在数据的获取，分析和智能化地信息挖掘等方面，它可以为教育教学提供实时的数据信息，帮助教育教学形成科学的决策，为教育教学活动的实施提供客观依据，从而最大程度地发挥教育教学活动的功能与价值。通过分析，大数据在教育实践领域的应用主要体现在教育资源建设、智慧校园建设以及学习分析技术等方面:

3.2.1为教育资源建设、共享和运用提供新思路

教育资源是教和学得以实现的根本，传统对资源的建设主要有主管部门配发、教师自主开发等形式，配发不能完全满足教与学的个别化需求，教师自主开发则容易存在资源重复建设和资源整体质量不高等问题，而对优质资源的定义也多数依赖经验总结的方式。大数据的出现为教育资源的建设提供了新思路，对教学资源库的构建提供了技术手段，为优质资源的界定提供了客观依据。刘中宇等]指出:云计算和大数据使教师与学生不仅能够共享存储在云服务端的教育资源，还能通过对各种非结构化数据进行分析，以挖掘隐藏的信息价值，并为师生提供最合理的教与学的资源。大数据与云计算的结合，会根据学生在教育资源库上的操作“痕迹”掌握其对学习资源的动态需求，也会通过分析学习者对学习资源的点击、下载、评价等数据信息对“优质教学资源”进行客观的定义，资源的获取和存储变得简单，还可以避免资源的重复建设和优质资源的浪费，使优质资源得到最大范围地共享和利用。

3.2.2为智慧校园的设计规划与建设实施提供新方法

近年来，随着“智慧”一词在教育领域中的深入，智慧校园建设也成了教育信息化建设的重要内容之一。而大数据的理念和思维为优化智慧校园的设计规划与建设实施提供了新的方法。姚琪指出:智慧校园建设通过把传感器嵌入到校园的各种系统中，将校园管理的众多软件系统平台融入到校园云，实现云、物联网、互联网的串通联接，由此可实现校园实时数据的获取、存储和加工分析，从而为学校发展和教学应用提供有效的决策依据，智慧校园作为教育信息化建设的一个实体，对实践大数据的价值提纯有重要的现实意义。另外，智慧校园还包括大数据的标准体系、校园数字化生态环境以及相应的信息化组织管理体系等方面的建设。在智慧校园环境下，基于云计算的大数据应用可以实现对教师教学行为、学生学习行为、学生个性特征等进行分析和预测，从而为促进学生身心的发展提供适时地引导和帮助。同时，还可提供学校运转的实时动态数据以便于校领导和教师及时掌握最新的管理和教学信息从而助力教学管理更趋向科学化、智能化。

3.2.3为学习分析技术中非结构化数据的处理提供技术解决方案

如何获取教育大数据，并将教育数据提取为有价值的知识和信息，达到为教学决策提供参考、为优化学习提供帮助的目的，是教师在教学实践中关注的核心问题。学习分析技术是在各种分析技术和教育数据挖掘基础上发展起来的，是大数据在教育中的重要应用之一，学习分析能够挖掘学习者学习过程数据中的有价值信息，进而优化学习，助力教学决策，使教育可以为每个学习者提供符合个人需要和适合个人发展的机会。2014年地平线报告指出:研究学习分析旨在运用大数据分析为教育决策提供现实的依据，利用学习者数据建构更好的教学法，定位学习困难人群，并评估项目设计能否有效提升学生保持率，是否应该继续进行等，这些结果对于教育立法者和教育管理者来说都具有重要的价值;而对教育工作者和研究人员而言，学习分析对于剖析学习者与在线资源之间的互动状态及其价值也具有举足轻重的作用;同时，学习者也正逐步受益于学习分析，因为移动互联网和在线平台能通过跟踪分析学习者学习行为数据从而为其创设互动和更个性化的学习体验。尤其随着教育中移动设备和移动互联网技术的普及应用，教育数据呈现爆炸式的增长速度，而产生的大量非结构化数据难以被计算机处理和理解，如何从这些教育大数据中提取有价值的信息是目前学习分析面临的最大技术挑战。而基于云计算的大数据应用使得原本难以获取、存储、处理甚至有价值信息提取的工作变得容易，尤其对非结构化数据处理的技术优势可以解决学习分析领域的这个难题。

4、研究趋势

通过上述分析我们发现虽然大数据的应用对促进教育发展的优势是很明显的，也是未来教育发展的必然趋势，国内外众多的专家学者也开展了一定的相关研究，但大多数研究仍然集中在大数据影响的理论探讨，具体应用的理论还不成熟;实践方面涉及的实际应用案例较少，虽然提出了一些实践问题解决方法但是真正的实践效果还有待于进一步研究和思考。大数据对教育领域来说是新生事物，围绕大数据在教育领域的深入应用我们也需要借鉴国外先进的理念和研究经验，在今后的研究实践中不断地探索和发现。随着云计算、移动互联网以及物联网等技术的发展和完善，相信大数据在教育领域的应用会越来越广泛和深入，相关的研究也会越来越全面和深入，我国的教育事业也会在大数据技术的支持下向着现代化的方向继续迈进。