當前的信息技術已經逐步在向著數據主導的方向過渡。社會經濟的各個領域都在不斷地通過數據的引導進入一個新的精細化管理和運營的時代，教育行業也在這一趨勢的影響下逐步發展，不斷涌現出越來越多的基于數據的應用，助力教育的進一步變革。
　　“數據”與“數字”的區別何在？有個簡單的例子：一個學生考試得了78分，這只是一個“數字”。但如果思考這78分背后的因素：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”。國際數據公司定義了大數據的四大特征：海量的數據規模（vast）、快速的數據流轉和動態的數據體系（velocity）、多樣的數據類型（variety）和巨大的數據價值（value）。
　　教與學過程中的大數據采集和技術挑戰
　　近些年最熱的“題庫”類應用，也是基于大數據的教育應用細分行業。越來越詳盡的知識點體系，不斷優化的交互反饋，使其成為很多教師、學生常用的在線學習工具。通過在線的形式，在用戶使用過程中可以積累大量的學習行為數據。這些數據不僅包括答題的結果，還包括學習者的答題過程、時間、速度、停頓甚至部分思路，這樣就可以讓學習者更加方便、有效地提升自己的學習效果。在這一方面，我們的題庫還有相當多需要努力的地方。從用戶體驗角度看，倒是移動端的App相對好些，例如魔方格。
　　相比題庫這一類產品，以微課、MOOC為代表的新一代視頻學習載體，則幫助學習者快速地獲取學習資料，與全世界范圍內有相同興趣的人結成學習小組，通過互動討論，促進共同的學習和進步。在這一過程中，我們可以獲取到更立體的關于學習者的信息。比如，通過視頻播放過程的觀察，通過在線互動和課后作業完成情況的追蹤，我們可以越來越真實地建立起學習者模型，從而為更好的課程和更有針對性的教學服務提供有力的參考依據。正如岳雷老師在網上教師實名互助社區中所說，微課最大的價值之一就是獲得學習者的數據，更有效地支持他們的學習。Coursera（世界三大MOOC平臺之一）發展團隊中國區業務負責人伊萊·布林德博士介紹說，他們的平臺會給教課的教授提供數據分析工具。通過這個工具，教授能夠看到有多少學生看了他發布的視頻、學生看了幾遍這個視頻；教師可以通過監測學生的具體表現，及時調節學習內容。他說，若學生不直接使用Coursera平臺，而采取翻轉課堂的學習方式，平臺上的數據則可以幫助教師甄別哪些是學生已掌握的內容，哪些是學生需要進一步練習的內容。數據分析工具還可以應用于學生的互評活動。比如，可以通過數據把那些花了不到一分鐘就給出的評價去掉，只取可靠的學生評分。同時，從研究者的角度看，平臺記錄下的所有的學生行為，可用于對不同教育問題進行深入研究。
　　電子書包經過多年的努力，在國內部分學校展開了實驗性使用。電子書包最大的改變就是每位學生都配備了一臺數字化的終端。當學生有了這臺終端后，對其學習過程的數據采集，才有了堅實的技術支持和可能性。在筆者分析的電子書包7大殺手級應用中，“評測和數據分析”位列第一。這也是電子書包行業內做得最突出的一個功能，讓教師、學生、家長、領導、專家都嘆服于數據的瞬時即達?；跀祿斓臄祿治鲎層脩魧崿F了夢寐以求的愿望。將來，隨著電子書包監測能力的提高，其收集的數據將不僅僅是使用學習應用產生數據，還將記錄學生在學習活動中個體行為表現，比如學習時眼到書本的距離、體態位置、用眼強度等，從而實現從單純的知識學習到健康學習的轉變。
　　所有這些數據的處理基礎在于構建于云端的數據中心集群和新形式的結構化、非結構化的數據庫和數據挖掘工具。這些工具能夠讓我們更便捷地搭建起有力的數據模型，不論是基于群體行為的“大”數據模型，還是針對學習個體或者典型學習群組的“小”數據倉庫。
　　然而，無論“大”還是“小”，所有這些應用都存在一個前提，就是我們能否用一種更有效的方式獲取到更多的全面、真實的數據。而這一點，對于教育行業的大數據應用，則尤其需要重視。
　　獲取數據的真實性需求，意味著數據的提供者不能“主觀地”提供“假”的數據給系統，否則基于此的數據挖掘和分析就變得越來越有局限性。這點在題庫類型的應用中會表現得比較突出，學習者為了得到較好的結果，往往會嘗試通過一些手段“欺騙”系統。比如，筆者曾在一次實驗中發現，某個班級的學生在在線試卷的完成過程中，有相當比例的學生完成試卷的連貫性非常不好，甚至在提交作業后又會主動要求教師重新布置作業讓其重做。深度訪談后發現，這其中很多學生為了獲得足夠好的成績，會主動通過其他途徑取得答案（比如提交一次，記下答案，要求重做，或者QQ上向其他已經提交的同學要答案）。這種情況下獲得的學習數據，多少會有一些失真。真實數據的獲取，最佳的狀態應該是提供者根本意識不到數據被采集，或者至少沒有主動作偽的動機，而學生為了取悅教師、家長，則經常有作偽的動機。從這個意義上來說，獲取高可信度的數據是有困難的，需要從技術策略上對其進行有針對性的設計。

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