■以物聯網、云計算等綜合技術的成熟為基礎，在學生管理數據庫中挖掘出有價值的數據，經過過程性和綜合性的考量，找到學生各種行為之間的內在聯系，考量背后的邏輯關系，并作出恰當的教學決策，這才能被稱為大數據。
■隨著技術的發展，大數據在教育領域有了越來越廣泛的應用，學校擁有可用的、高質量的海量數據逐漸成為現實，但如何進行信息挖掘，給未來教育帶來更大的可能，則對教育研究者的想象力提出了挑戰。
■大數據需要每個人做基礎工作，給未來留下數據，就是每個人對大數據最好的貢獻。
“發現你上個月餐飲消費較少，不知是否有經濟困難?”不久前，華東師范大學某女生收到了學校勤助中心發來的這樣一條短信。而實際上，該女生不過是因為減肥而減少了食堂就餐的開銷。
此事讓人們驚呼學校“有愛”的同時，更讓大家關注的，是學校實現“有愛”的方式，即華東師大利用預警系統跟蹤學生的餐飲消費數據，發現低于警戒值就發出短信慰問，以確定學生是否有經濟困難、是否需要幫助。
有人將此稱作大數據，即通過分析行為數據，讓對象選擇更具有精準性。但更多的專家認為，這不過是大數據的起步階段，是一種簡單的數據挖掘，真正的大數據，將給教育帶來翻天覆地的變化，甚至帶來一場新的革命。
那么，究竟什么是真正的大數據?大數據是否已經悄悄進入教育領域?大數據將會給教育帶來哪些不可思議的可能?擁抱大數據，我們又會面臨哪些困境和挑戰?
不要總喊“狼來了”，“狼”已經來了
一直以來，人們普遍認為，只有在物理學、化學、生物學、天文學等自然科學領域，觀測、記錄、挖掘海量數據才是有價值的，而在教育學、社會學、心理學、管理學等社會科學領域，通過設計實驗及“正義的程序”調查出來的結果，常常難以得到普遍承認。
直到2012年，發生了一件重要的事情。
奧巴馬的數據團隊對數以千萬計的選民郵件進行了大數據挖掘，精確預測出了更可能擁護奧巴馬的選民類型，并進行了有針對性的宣傳，從而幫助奧巴馬成為了美國歷史上唯一一位在競選經費處于劣勢下實現連任的總統。
“奧巴馬的例子告訴我們，只要數據量夠大，夠及時，挖掘夠深刻，我們完全可以洞悉每個選民的投票幾率。”上海思來氏信息咨詢有限公司教育測評中心首席研究員張韞說，“迅速普及的互聯網與移動互聯網，悄然為記錄人的行為數據提供了最為便利、持久的載體。最重要的是，在這些強大的數據收集終端面前，人們沒有掩飾的意圖，從而創造著過去無法收集與分析的海量數據，這讓所有社會科學領域能夠從宏觀群體走向微觀個體，讓跟蹤每一個人的數據成為了可能，從而讓研究人性成為了可能。”
而在教育領域，海量數據早在技術變革的浪潮中席卷而來。
2009年，孟加拉裔美國人薩爾曼·可汗創立了一家非營利教育組織——可汗學院，利用網絡視頻進行免費授課，涵蓋數學、歷史、金融、物理、化學、生物、天文學等科目的內容，他的教學視頻像病毒一樣廣為傳播，如今全球已有成千上萬的學生通過互聯網學習其視頻課程。
隨后，類似的課程如雨后春筍般冒出，普林斯頓、伯克利、賓夕法尼亞大學等知名學府都宣布加盟在線教育，逐步向全世界開放自己的課程。
在賓夕法尼亞州，從小學到高中都建立了在線學校，有的地方免費為選擇參加在線學習的學生配發筆記本電腦、打印機和掃描儀，作為學習的工具。
……
“以在線教育為代表的各種綜合技術的集合，讓學生關于學習行為的各種數據被自動留存，例如做一道題花多長時間，是否經過修改，做題的順序是否有跳躍，是否會回頭重新檢查……但要明確的是，僅僅是遠程教育和在線課程，不過是數字而已，并不能稱之為數據。”上海海事大學經濟管理學院管理科學系副教授魏忠說，“以物聯網、云計算等綜合技術的成熟為基礎，在學生管理數據庫中挖掘出有價值的數據，經過過程性和綜合性的考慮，找到學生各種行為之間的內在聯系，考量背后的邏輯關系，并作出恰當的教學決策，這才能被稱為大數據。”
“舉個簡單的例子，一個學生考試得了78分，這只是一個數字，如果把這78分背后的因素考慮進去，例如學生的家庭背景、努力程度、學習態度、智力水平等，把它們和78分聯系在一起，這就成了數據。”魏忠說。
在研究者們看來，大數據有著明顯的特征。
“一般來說有四點。第一，數據體量巨大。從數量單位的TB(太)級別，躍升到PB(帕)級別，也就是大了至少100倍。第二，數據類型繁多。包括所有的結構化、半結構化和非結構化(如圖片、視頻等)數據。第三，價值密度低，商業價值高。以視頻為例，連續不間斷監控過程中，可能有用的數據僅有一兩秒。第四，處理速度快。”魏忠說。
顯而易見，考試、課堂、師生互動、校園設備使用、家校關系……只要技術達到的地方，各個環節都將滲透大數據。
“無論是教育管理部門，還是校長、教師，以及學生和家長，都可以提供針對不同應用的個性化分析報告。通過大數據的分析來優化教育機制，做出更科學的決策，這將帶來潛在的教育革命。”首都師范大學遠程教育所所長方海光說，“誰能在其中把握好大數據，誰就能在將來的競爭中贏得主動權。”
于教育領域而言，大數據時代的到來，正如魏忠所說，不要總喊“狼來了”，“狼”真的已經來了。
學校在玩大數據
近年來，我國已有不少學校開始了數據挖掘的探索，但真正被業內人士承認的教育領域的大數據應用卻為數不多，其中被公認的當數東華大學的智能實驗室項目。
幾年前，東華大學的實驗室極為分散，十幾個學院，每個學院都有三四個實驗室，有的實驗室甚至還在系里，教學評估要通過表格填報的方式來解決，數據的科學性和真實性都得不到保障，東華大學教務處處長吳良深感人工管理太吃力、效率也太低。
“2009年，我們提出智能管理的思路，即用物聯網的方式把實驗室里所有的儀器設備都管理起來。我們和專門研究數據挖掘的公司合作，在材料學院做了試點。”吳良說，“只要學生進入實驗室，哪個學生使用了哪臺儀器設備，使用了多長時間，基本所有的使用情況都能記錄下來，所有儀器的電流、電壓都可以監控。之后想要的數據由電信號直接產生，自動計算出來自動生成表格，實驗室利用率等情況在表格上一目了然。”
如今，東華大學所有學院的實驗室都納入了智能實驗室的管理。“從表格就可以看出，哪些實驗室申請的設備根本不必購買，哪些實驗室不再需要撥錢。實驗室的使用率和第二年的經費完全掛鉤，最后實現教育經費使用的集約高效。”吳良說。
另外，東華大學智能實驗室還實現了24小時開放無人管理、跨學院使用等人工無法實現的管理，數據顯示，智能實驗室的管理對學生學習自主性的提高有顯著影響，學生在實驗室的時間甚至超過了在教室的時間。
“總體來看，目前開始進行數據挖掘的高校基本都是信息化做得較好、規模較大的學校，其主要原因是他們有充足的數據量。”魏忠說。
據了解，浙江大學通過對資產的歸納、整理，最終形成權威、全面的資產數據，并提供數據查詢和分析服務。這些數據分析的成果已經被真正地應用起來，能夠幫助教務處更好地利用教室、實驗室等資源。
復旦大學則對特定的學生進行數據分析，并且得到一些非常有價值的數據。比如，從平均績點看，來自東部地區、中部地區、西部地區學生的成績呈遞減趨勢。在中部和西部地區，城鎮學生成績優于農村學生，東部地區則相反。分析認為，出現這種情況或與學生所受基礎教育相關：在中、西部地區，城鎮的基礎教育資源和水平明顯高于農村;而在東部地區，不少農村學生在基礎教育階段反而可能學得更深。
清華大學正在做一些學生成長類的數據分析。比如，針對進校時成績很優秀的一批學生，追蹤其在大學四年的各種數據，觀察其成長路徑，或者對畢業時表現很優秀的學生進行追溯。
“可以看出，目前高校對信息數據的挖掘主要集中在針對網絡系統運行所做的數據分析、針對教學教務管理所做的支持、針對特定學生的分析、針對科研所做的數據分析支持等方面。”魏忠說。
而在中小學，一些數據挖掘的項目也在起步。
“在基于電子書包的一對一課堂數字化課堂教學中，國內也積累了大量大數據分析決策的典型案例。”方海光說，比如首都師范大學數字化學習實驗室開發的數字化課堂的大數據分析應用，已經在揚州、常州等地中小學的200多個班級進行了多個學期的系統性試點應用，帶來了教育效果的明顯改變。
“在數字化課堂教學過程中，可以對學習過程進行數據形式化采集和描述，并基于課堂單元和學期單元進行學習過程的大數據挖掘和分析。教師通過這些數據和分析結果，可以即時進行教學控制和教學反思，從而提高課堂教學水平。學生和家長通過這些數據和分析結果，也可以盡快發現自己學習中的不足，進而也可以提高自己的學習水平。”方海光說。
“在國內尤其是北京、上海、廣東等城市，大數據在教育領域有了越來越多的應用，像慕課、在線課程、翻轉課堂等，已經有越來越多的學生加入到網上學習的行列中來。”北京師范大學教育技術學院教授、現代教育技術研究所所長何克抗說。
隨著技術的發展，大數據在教育領域有了越來越廣泛的應用，學校擁有可用的、高質量的海量數據逐漸成為現實，但如何進行信息挖掘，給未來教育帶來更大的可能，則對教育研究者的想象力提出了挑戰。
大數據時代，教育有哪些可能
“你現在上網的時候，有沒有發現，這些網站正在變得越來越了解你?”張韞說，“比如淘寶網會根據你買過什么、瀏覽過什么，來判斷你還有可能購買什么，而新浪微博會根據你關注了誰來判斷你還可能對哪些人感興趣。”
那么，如果技術能夠幫助我們了解每一個學生的需求，綿延了2000多年的“因材施教”的理想，是否離我們更近了呢?
在張韞看來，這完全可能。“比如A同學做對了第4題，系統馬上可以告訴他，他可以跳過第7題，因為做對第4題的同學幾乎不可能做錯第7題。如果B同學做錯了第5題，那么系統會提示他繼續練習第6題，因為這個知識點可能是該學生需要反復進行操練與鞏固的。”張韞說，“學習分析系統讓學生接受個性化的教育具有了可能。”
“基于在線學習和學習分析技術，大數據在老師的教學與學生的自主學習中，將會有更多應用和更重要的意義。”何克抗說，“在自主學習方面，網絡將跟蹤學生的整個學習過程，從中了解學生的學習方法和學習習慣，了解學生的個性、興趣、愛好，從而獲取相關數據，幫助學生了解自己的學習成果，更好地進行自主學習。而在教學方面，相關數據將便于老師了解學生的學習能力、認知能力，及時改進教學方法，使教學更加有針對性。另外，將來老師的在線課堂可能會擁有好幾萬學生，眾多學生的思想交流所碰撞出的思想火花，將遠遠超過只有幾十個人的傳統課堂，教學效果可能比傳統課堂更加明顯。”
魏忠認為，大數據將會給更多的教育行為、教育活動帶來新的可能。
“今后，高校的錄取方式、用人單位的招聘方式，都可能發生極大的變化。”魏忠說，“在學生的學習成長過程中，將會積累大量的結構性、非結構性數據，例如每一次考試的成績、學習的速度、在哪方面有特長、曾經獲得過哪些獎勵、參加過哪些社會活動等，在電子檔案中將一目了然，包括學生的微博、社交活動中也會留下大量的信息，成長軌跡非常清晰，整個過程如果想要造假，成本會相當高。高校招人只需要看這些過程化的數據，選擇適合自己學校的學生，整個高考錄取行為可能變成持續不斷的錄取方式。學生的過程數據還可以顯示，這個學生是更適合做醫生還是工程師，更應該從哪個方向努力、從事什么工作，這對學生更為重要。”
同樣，高校及用人單位的真實情況也將被數據記錄下來。“我們都說清華大學好，但它好在哪里?哪些學科排名多少?有哪些名師?特色在哪里?大數據將為學生提供精確的信息，結果是，不再有那么多學生追求名校，而是會選擇適合自己的學校和學科。”魏忠說。
“未來，當數據量積累到了一定的程度，教育將從社會科學變成實證學科，大數據將成為研究人類教育行為的基石。”魏忠說。
方海光認為，對于不同層面的決策者，大數據都會帶來不同的驚喜。對于教育行政部門、學校而言，大數據將幫助他們在管理行為上做出更加科學而非經驗判斷式的決策;對于教育研究者來說，他們能夠重新審視學生的需求，通過高新的技術以及細致的分析，找到怎樣的課程、課堂、教師能夠更加吸引學生;對于學生而言，新技術能夠解放他們本來就有的學習能力和天分，人力資本將成倍地增長。
“總之，大數據將讓學習變成一種服務。”方海光說。
什么在阻擋大數據的來襲
大數據在教育領域應用的前景很光明，但在專家們看來，道路卻十分曲折。
“好的內容比平臺重要。”張韞說。在他看來，國內教育領域最大的問題在于沒有留存數據、收集數據的意識。
對此，魏忠深有同感。“照理說，我國教育領域的數據資源是非常豐富的，但是我們卻面臨著數據的嚴重匱乏。比如教計算機的老師，如果不愿意進實驗室，那么數據從何而來?如果老師有心把作業變成資源放在網絡上，把知識變成題庫實施任務教學，那將會給未來的教學帶來成千倍的回饋。”
采集工具的研發也是大數據發展的絆腳石之一。“這需要開放市場，鼓勵和發展一些中小企業、私營企業來開發平臺和系統，技術的研發才會生長出活力，否則，研發的速度太慢。”魏忠說。
有了數據、有了研發工具，大數據的應用仍面臨諸多難題。
在不久前中國高等教育學會信息化分會青委會舉行的一次技術論壇上，多個高校的相關研究人員提出了自己的困惑。
清華大學信息化技術中心袁芳認為，業務需求是所有數據分析的目的，擁有了需求，高校才能有針對性地對數據進行分析，但最讓她困惑的，是不知道數據挖掘有哪些“需求”。她認為，這對于高校研究人員而言，是一種很被動的情形。“我們只好先假設一些目標，做一些我們認為有意義的分析，然后把結果給業務部門看，期待著他們會發現，原來數據挖掘可以幫助他們實現這樣的功能。那么，也許可以啟發出他有別的需求。反正就是盡自己可能變被動為主動。”袁芳說。
當有了數據挖掘的需求，技術人才的缺乏又將成為挑戰。“數據分析對于技術人員的要求很高，要求他們不僅精通技術，也要熟悉校園網業務，而這樣的人才目前很缺乏。”張韞說。
此外，數據挖掘機制方面，學校也急需理順。華東師范大學信息化辦公室主任沈富可在論壇上提出，關于數據挖掘，國內的院校研究也已起步，但尚停留在學術研究層面，高校內鮮有帶有行政管理職能的院校研究機構成立，其功能定位、研究范疇和研究方法與國外院校研究相比，尚有較大差距。其研究人員多是高等教育學專業背景的人員，雖從美國引進、傳播了院校研究的概念，并嘗試推動了院校研究的實踐，但數據分析作為現代院校研究的基礎和重要內容，尚未引起我國大多數致力于院校研究的學者的重視。
沈富可認為，數據分析作為推動高校未來發展的一項很有戰略眼光的事業，應當從整個管理體制中完善。以美國紐約大學為例，其數據管理體制中有兩個重要角色，即數據管理員和院校研究辦公室。他們的數據分析是由院校研究辦公室自上而下地開展工作，院校研究辦公室直接從學校數據倉庫獲取數據，信息化部門密切與之配合，雙方協同確保學校數據的準確性和完整性，我國高校在數據挖掘方面也可以參考這一機制。
在方海光看來，教育行政部門、學校等教育組織的決策者還將面臨打破常規、加大創新力度、增加主動性等方面的挑戰，而這，往往是最艱難的一步。
可以想見，走向大數據時代，教育領域還有重重困難需要跨越。
“但是，不管怎樣，我們至少需要跨出第一步。”魏忠說，“大數據需要每個人做基礎工作，給未來留下數據，就是每個人對大數據最好的貢獻。”
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