首届京师教育大数据挖掘与应用年会的主要内容与启示 (基于听会记录整理)

作者: 来源: 录入者:省基础教育监测评估中心 发布时间:2017年09月20日 点击数:

2017年8月14—15日,“首届京师教育大数据挖掘与应用年会”在北京师范大学召开。此次会议由北京师范大学中国基础教育质量监测协同创新中心、英国剑桥大学心理测量中心共同主办,北京师范大学校长董奇致辞。来自国内外从事大数据研究与实践的600多人参加了此次年会。在两天的会议中,共有来自英国、美国、澳大利亚、芬兰、中国台湾、中国大陆等国家和地区的39位学者作了大会发言。

一、会议的主要内容

39位学者的大会交流的内容可以分为两类:

(一)案例交流

主要是来自高校和专业研究机构的学者对什么是大数据、如何依托具体的研究项目开展大数据挖掘和应用进行交流。其具体内容涉及一方面对大数据的理解,如来自中山大学的胡延庆提出了“大世界,小数据”的观点。二是项目的基本设计与实施、相关数据的处理方法和基本结论。如辛涛以《互联网+基础教育质量监测:进展与启示》为题,重点介绍了中国基础教育质量监测协同创新中心的发展历程和工作进展情况;刘坚以《区域教育质量健康指数:探索与挑战(2013—2017)》为题,重点介绍了国家基础教育质量监测的实施情况和主要结论;刘红云以《基于行为过程数据的测量:理论与实践》为题,重点介绍了当前教育测量面临的主要挑战和机遇,基于行为过程的测量和合作解决问题能力测量的实践。其他学者的交流也主要围绕自己的研究项目报告基本设计与结果。

从总体上看,交流的案例在数据挖掘和应用方面体现了以下特点:一是注重数据的采集,以项目为依托,设计相应的数据采集模型,并借助现代信息技术手段,广泛地采集即时数据、常态数据,以大量的“数据足迹”来证实或证伪。二是注重数据挖掘,力求通过科学的方法发现数据与数据之间、数据与现象之间、现象与影响因素之间的关系,以证实预设模型的科学性、发现新的问题或规律。三是强调应用,通过恰当的平台,实现数据在研究者之间的共享,应用数据研究和解决现实问题、反思调整和优化原有的研究设计。

(二)产品推介

主要是来自“互联网+教育”或“大数据+教育”的部分公司代表就本公司所研发的用于解决教育中的具体问题的产品。如考拉教育的中文分级阅读系统、批改网的英语智能批改系统、中国科研数据管理网的云平台等。

总体上看,这些产品体现了的主要特点有:一是以应用为导向,着力于实践领域中的某一或某些具体问题,以不同用户的需求分析为基础,开发基于大数据高效解决具体问题的产品。二是研发关键技术,围绕拟解决的问题,按社会科学与自然科学深度融合的思路,建立相应的算法,实现对数据的即时采集和深度挖掘,提高工作效率和质量。三是与实践融合,把数据的采集、挖掘与学生的学习、教师的教学、学校的管理结合起来,实现实时反馈,使技术介入学习、教学、管理,促进学和教的及时改进。

二、会议的主要启示

年会的主要报告,对我们基于大数据视野开展研究和工作具有以下启示:

(一)数据积累是大数据挖掘和应用的前提

教育大数据是大数据领域中的一个热点。教育领域存在着大量的数据,但是这些数据存在着挖掘深度不够、应用效率不高的问题。加强大数据挖掘与应用的顶层设计,建立大数据采集、加工、应用规范,积累高质量的数据是当务之急。

(二)数据建模是大数据挖掘和应用的核心

已有的大数据挖掘与应用经验反映了充分发挥大数据的应有价值,要充分考虑应用导向,明确应用的需求,建立数据挖掘和处理的基本模型,使数据挖掘有方向、有方法、有结构,特别是要结合具体的项目和任务建立恰当的算法,筛选和利用有价值的数据,克服大数据的局限性,形成可供决策参考和指导实践改进的“证据链”。

(三)智能化是大数据挖掘与应用的关键

已有的大数据挖掘与应用经验反映了大数据的采集和处理,要充分地依靠以计算机为基础,以互联网为重点,以教育为内核,以数据为表征,探索和构建“互联网+大数据+教育”的数据挖掘和应用方式,实现教育与现代信息技术的深度融合,提高数据采集、挖掘和应用的智能化水平,实现融合创新。

就教育监测来看,依托具体的监测项目,全面分析监测需求,形成特定的测量结构,优化数据采集的技术流程和手段,加强相关数据的即时采集,是当前教育监测评估走向应用,实现可持续发展的紧迫任务。

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