《企業網D1Net》9月10日訊

數據驅動的工具，實時反饋中蘊含著輔助教師和學生的巨大潛力，但是依然存在障礙，美國政策研究機構Brookings的報告如是說。

數據勘探和數據分析軟件可以通過提供實時反饋學業表現來幫助學生。此外，教師可以使用數據驅動工具來研究學生的學習模式并修正課程以便滿足學生個人的需要。

那是根據Brookings機構（一個總部在華盛頓的非盈利公共政策組織）的一項新研究。該報告“教育中的大數據：數據挖掘技術，數據分析，以及Web指示板，”作者是Darrell M. West，Brookings的技術創新中心主管，他還是《數碼學校：科技如何改變教育》這本書的作者。

在報道中，West解釋了合并實時數據的教育工具是如何提供即使反饋給學生和教師的。舉例來說，一個教閱讀的程序控件可以收集關于學生閱讀某篇文章所需時間的數據。小測驗將馬上告訴學生們他們的答案是否正確——這就將教師從冗長累人耗時巨大的評分工作中解放出來——并能將學生的表現欲同班同學和全國范圍內的學生相比較。

教師同樣會受益，West說。實時工具可以制作報告，詳細展現每個學生閱讀時間和理解力，詞匯技能，以及補充工具的使用（例如提供額外詞匯細節和概念知識的網站）。這些大數據技術可以幫助教育者評估學生們的表現，包括花在閱讀上的時長，以及每個學生學習關鍵概念的速度。

 “所謂的‘大數據’使得查探關于學生表現和學習途徑的學習信息成為可能。而不用依賴階段測驗表現，導師可以分析學生懂得什么以及每個學生最有效的技術是什么。通過聚焦于數據分析，教師可以用更微妙的方式研究學習狀況，”West寫到。

除了快速測定學生表現之外，數據勘探和分析軟件還可以幫助教育者研究能夠預測其他效果的學習模式。舉例來說，卡耐基梅隆大學領導的實驗提供教授用以建立某些科目（如化學和物理學）在線教學的工具，檢測前和檢測后評估，以及學生們與電子導師互動的記錄。

“如果學生遵循的方法是錯誤的，該系統就會發出錯誤信號并根據該學生要求提供答案提示。導師可以獲得一個詳細的分析，不僅僅是該學生是否正確得出答案，還包括他們如何解決難題，”West寫到。

一個由大量數據支持的技術驅動的教育系統可能看起來冷酷不近人情，但是研究顯示真實情況恰恰相反。

比如WebQuest，它是一個基于網絡的教育工具，允許學生在線來解決具體問題或研究信息。它的意圖是教學生們發現并評估在線材料。一項來自139個參加WebQuest教導討論的教師的研究顯示，大多數導師發現這些形式的項目都很有效率。

他們的學生，實際上，都很享受WebQuest的“合作式互動式本性。與他們自己尋找一般性互聯網信息截然相反，學生們必須與別人討論才能完成任務，”

數據驅動教育工具已經在美國很大范圍內使用了，報道說。舉例來說，16個州的學校，使用數據勘探技術去確認處于危險中的學生。通過使用關鍵因素（如曠課，紀律問題，課堂表現變化）預測模式，教育者可以確認哪些學生最有可能退學。

數據可視化工具也顯示了良好的潛力。比如儀表盤，用一種簡單的用戶界面展示主要績效指標，允許學校管理者看到他們的學生的總體表現。

但是要在學校中廣泛啟用大數據工具存在許多障礙，包括預算不足，不兼容的信息系統，對數據驅動技術潛力的缺乏理解以及對隱私的擔憂。

“克服這些障礙并不容易，”West寫到，“創建數據分享網絡使得學生隱私的平衡和以研究為目的的數據訪問都成為必要。”