杨开城:教育何以是大数据的

作者:匿名
2019-10-27 17:54:14

原标题:为什么教育是大数据

作者简介:杨凯成(1971-),男,辽宁海城人,北京师范大学教育系教授、博士,主要从事e-mail:yangkc_beijing@bnu.edu.cn新教育学的研究。北京100875

在大数据时代,教育能成为大数据吗?据说教育大数据可以因材施教,发现教育规律,支持科学的教育决策。但事实上,这些领域不需要教育大数据。不幸的是,还没有教育大数据应用的真实案例,我们总是混淆教育大数据和教育数据。例如,9个体积大、类型多、价值高的“V”不能准确描述大数据。一个更准确和非相对论性的标准是,大数据实际上是复杂适应系统在现实中的表现。大数据量不是样本积累的结果,而是来自复杂的自适应系统本身。教育系统是一个复杂的适应系统,因此,教育大数据是教育系统在教育现实中的生成性表达。只有以教育系统的设计、开发、实施和调整为核心内容的完整的信息教育实践才能成为大数据。

关键词:大数据教育大数据复杂适应系统教育系统

[中间图表分类编号]g434

[文件符号代码]a

随着科技的飞速发展,尤其是互联网技术和人工智能技术,基于数据的生活趋势越来越明显。各行各业都越来越关注数据,并试图为数据增值寻找空间。教育也不例外。教育界逐渐认识到数据驱动是现代教育的基本特征。随着大数据浪潮的兴起,教育大数据的话题也引起了人们的极大关注。有学者认为,“教育大数据将重建教育生态系统,为宏观层面的教育决策提供科学依据,促进中观层面的教学管理和评价创新实践,为微观层面的个性化教学提供准确支持”[1。一些学者将教育大数据的应用归纳为五个层次,即“学习、教学、研究、管理和政策”。学习和教学水平的需求侧重于适应性学习;这项研究需要着眼于发现教育和教学的规律。管理需要注重精细管理和科学决策;政策层面的要求来自于获得机制设计的基础“[2”。一些学者还对教育大数据的应用做了如下阐述:“(1)真实反映当前教育状况,提升教与学的有效性...(2)把握学习者的个体需求,促进个性化教育的发展...(3)反映客观教育现实,促进科学教育决策...(4)提供技术、方法和思维支持,推动教育评价改革...(5)在教育领域推广智慧,促进智慧教育的发展……”[3]。然而,教育真的进入大数据时代了吗?

一、关于教育大数据的一些指控

据说能够实现个性化教学

“因材施教”是教育领域永恒的追求。据说有了大数据,我们最终可以“因材施教”。教育大数据“可以帮助教育朝着因材施教、个性化学习的目标高速前进”[4、“可以使教育研究从宏观群体转向微观个体,提供准确、个性化的教育,实现数据驱动的“因材施教”。[5],能够“聚焦、诊断和服务于“人”[6的整个学习过程”,聚焦于每个学生的微观表现...能够准确分析学习者的个体知识能力结构、人格倾向、思维特征、学习路径和学科素养的发展状况;可以针对学生的实际需要实施“准确供应”的[7],“希望如此...让教师进行一对一的个性化教学,让学生享受一对一的个性化学习辅导‘[8’。

因材施教已成为教育大数据应用的一个关键点。在许多人看来,因材施教要么是现场准确诊断+明智决策的行为,要么是将这种明智和深思熟虑的设计融入学习系统的行为,而学习系统将为学生做好工作。但是因材施教并不简单。根据对因材施教的主流理解,因材施教的实现需要满足三个条件:对学生个体差异的准确感知、干预方法的丰富性以及差异与丰富性之间的对应关系,即我们这样做是为了这样的学生,我们这样做是为了这样的学生。然而,我们从来没有想过,即使我们能够准确地感知学生的个体差异,我们有同样丰富的干预措施适合这一点吗?

在师生直接交流的情况下,因材施教的真正过程不是我们期望的精确诊断和有针对性的干预,而是师生之间的动态适应过程。在这个过程中,学生试图清楚地表达他们的困惑。教师试图理解学生的困惑(如果他们想定量理解学生,常规的统计分析就足够了)。基于学生作为一个整体的直觉感知(而不是准确的诊断)和现场问题,他们试图表达和鼓励各种可能的适当表达。面对学生的困惑,老师们经常试图用这种方式解释,也试图用那种方式解释。也许老师的解释没有准确地帮助学生,但是学生可能已经解决了问题,因为学生不是被动帮助的主体,而是主动参与的主体,并且在听老师解释的过程中一直在积极思考。教师的参与有时并不能提供恰当和准确的质疑解决方案,而只是打破了学生原有的思维模式。教师话语中的哪个句子会引起困惑,事先甚至事后都不知道。在这种情况下,能否通过基于大数据学习分析的准确诊断来补充,而忽略教师的主观需求?这可能行不通。如果老师非常了解学生,大数据分析是不必要的。如果教师对学生了解不多,即使大数据分析提供了所谓的准确诊断,教师也无法在现场组织有针对性的适当指导。试想一下,一个忽视主观感受的老师根据教育大数据的分析结论“客观地”与学生交流,“科学地”为学生选择特定的学习资源或和任何人一样的一套词汇,没有相互理解和接受的交流,这是多么可怕和令人厌恶的一幕啊!

成功的诊断和有效的反馈是两个问题。诊断和反馈的针对性是两个完全不同的问题,不能完全解决。如果原始动态交流的适应性问题被错误地转化为静态的知识问题并内化到学习系统中,希望学生的历史学习记录能够用来准确地诊断学生,并在此基础上完成准确的推送反馈,这也不能实现个性化教学。无论一个学习系统基于什么理论,在任何方面记录学生大量学习数据的能力如何(因此,大数据分析是否值得怀疑),六个月前的数据对于当前的分析是否仍然有意义。就反馈而言,系统推动的都是系统预先保存的现成东西。无论是页面还是答案,这种方法的统一性是非常明显的。它怎样才能因材施教呢?到目前为止,没有一个学习系统能够提供一份关于因材施教有效性的严肃而可信的研究报告(这个问题似乎已经被回避了)。事实上,该系统有n种类型的反馈,几乎无法应付n种类型的学生,但这个n只能很小,这意味着该系统对学生的分类只能是粗略的,因材施教的实际效果也是可以想象的。

个人是一种具体的存在,而不是固定的抽象,没有人对个人有完整的了解。个体学习过程是一个建设性的过程,是一个个性化的、自由的、探索性的、模糊的内部心理过程。然而,我们盲目地相信这类人永远不会成形的另一种常规:用教育大数据记录和分析他们的外部学习行为,定义具有本地成长历史的个人,并试图建立基于“科学”(事实上,只有“数据”)的诊断,从而实现准确的学习支持服务。这是多么深刻的矛盾啊!面对人类成长,这需要最大程度的信息输入和人性,我们选择依赖数据和算法作为懒惰的方式!

资料来源:中国社科院网站

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