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摘要：為了使教育研究從“宏觀群體”轉向“微觀個體”，實現數據驅動的“因材施教”。通過研究精準教育與個性化教育之間的關系構建教育發展趨勢模型，同時結合大數據在教育領域中的應用案例分析，并提出實現數據驅動的精準教育設計策略，革新大數據在教育領域中的應用模式和思維方式，促進教育的發展與改革。
關鍵詞：大數據;精準教育;設計策略;思維方式
引言
2012年，聯合國在的《大數據促發展：挑戰與機遇》白皮書中指出，“大數據時代已經到來，大數據的出現將會對社會各個領域產生深刻影響”。2015年兩會上，政府工作報告中首次寫入“大數據（BigData）”一詞。2018年召開了中國國際大數據產業博覽會——全球首個以大數據為主題的博覽會。在“用數據說話”的時代，大數據對人類工作、生活與思維產生了巨大的影響，其“威力”正成為推動教育系統創新與變革的顛覆性力量[1]。在這樣的時代背景下，大數據與教育的結合促進了個性化教育、精準教育等教學新形態的產生，實現了以數據驅動的“因材施教”。因此，以大數據為代表的信息技術將推動教育在未來變得越來越個性化，進而實現教育精準化。
一、精準教育研究概述
如今，伴隨著互聯網技術、移動通訊技術、大數據技術、云計算等技術的應用，學校無論在教學管理方面還是在教與學的內容和形式上都將面臨重大改革甚至被重新定義。在大數據的背景下，數據的支撐可以使教與學的表現量化，使教育決策變得更加高效化和精準化。以往的傳統教育方式更多的是關注教師行為與學生群體之間的關系，強調的是共性教育[2]。而今，精準教育關注的是教育與學生個體之間的關系，強調的是個性化教育，是共性教育中不同的人知識獲得的支撐點，從形式到內容。“精準教育”一詞在國內沒有明確的定義和概念，通常與“個性化教育”一同表達“因材施教”的含義。一方面是指教師要從學生的實際情況、個別差異出發，有的放矢地進行有差別的教學，使每個學生都能揚長避短，獲得最佳發展；另一方面則是指大數據技術在教育領域中發揮的是對學習各環節的可測量和可追蹤的作用，使每個學生從內容到接受模式上都能“量體裁衣”，實現精準教育。比如蔡廣田（2015）認為精準教育的核心理念是促進學生個體個性發展、協調發[3]。許曉川（2017）認為精準教育是基于大數據分析的一種教育理念和行為[4]。兩個學者在對精準教育的定義上共同特點在于認為個性發展和協調發展是精準教育的第一要義，區別在于后者基于大數據這個時代背景下，對精準教育賦予數據的量化意義。在國外，“精準教育”英文翻譯為“PrecisionEducation”，杰弗里（JereyR.Young，2017）認為“精準教育”同于“精準醫療”的實踐，是繼奧巴馬提出“精準醫療（PrecisionMedicine）”之后，出現在教育領域的新的流行語[5]。安妮•布魯克曼（AnnieBrookman-Byrne，2018）認為精準教育是未來教學和學習的一種方法，要求考慮到每個學習者的眾多因素，根據孩子的需求量身定制學習內容。她認為實現精準教育有必要收集大量的數據[6]。本•威廉姆森（BenWilliamson，2018）從生物觀認為精確教育的前提是，通過基因，神經學，行為和心理學以及環境因素的結合，為學習過程提供洞察。它依靠復雜的計算機程序來處理這些數據，并定義如何組織和學習內容和材料以適應每個人的個性化[7]。美國國立大學精準研究所（PrecisionInstituteofNationalUniversity）把精準教育視為一項以研究為基礎的計劃，旨在探索利用技術，開放教育資源和預測性數據分析以適應學生需求并指導他們成功完成學業和職業目標的新方法[8]。綜合國內外研究現狀，如果說傳統教育是大工業時代的產物，那么精準教育就是教育信息化2.0時代的教育改革的新方向。通過大數據采集、分析等技術獲取學生的學習能力及行為等數據，用數據量化學生的個體表現，量身定制學習計劃及內容，讓學生能夠實現差異化學習。這種開放式的基于大數據的教育新形態是提升教育質量、推動教育變革的必然選擇，將有助于促進創造性人才的培養，推進數據驅動的精準教育的快速實現（如圖1）。
二、大數據在教育領域中的應用分析
（一）大數據對教育產生的影響
大數據是信息時代下信息量膨脹的產物，是人與人，人與物，物與物之間相互聯系的結果。到目前，人們對大數據的認識正處在研究和實踐摸索當中，并取得了一些基礎性共識，如：大數據的4V特性（Volume、Variety、Value、Velocity）；大數據的核心價值在于預測；大數據關注相關關系而不是因果關系等[9]。可以發現，大數據是一種技術資源，是一種新的生產要素，即通過挖掘海量復雜的數據價值助力產業結構變革優化；大數據也是一種思維方式，因為過去我們探尋的是事物本質之間的“因果關系”，現在我們通過數據之間的“相關關系”進行趨勢預測分析。當今的大數據時代實現了教育資源的共享，“一站式”教學信息平臺的建設和共享成為可能。比如網上教學研究系統、網絡自動化備課系統、教師自評互評系統、遠程實時網絡教學系統的應用等。而學生通過在“學習公共服務平臺”如網絡實時課堂、自主互助學習系統、互動交流系統等實現遠程學習和移動學習。大數據為教育也提供了另外一種可能，標準化的教育將轉向由網絡完成，而人才培養和個性化將主要由學校承擔：越來越小的班級、越來越近的學校、越來越聚焦的教育支持、越來越個性的培養方式，將使教育擺脫工業化時代，逐漸向“精準教育”的方向發展[10]。
（二）大數據在教育領域中的應用案例分析
“數據驅動學校，分析變革教育”是當前大數據時代下教育改革和發展的共識[11]。世界各個國家的教育都在極力倡導學生的個性化、差異化的精準教育理念。從目前來看，大數據在教育領域中的應用主要分為以下兩種方式：1.以在線教育學習平臺作為內容載體以及數據來源，獲取學生學習數據，包括學習狀態和學習接受程度，實現自適應學習。近年來越來越多的網絡在線教育和開放式網絡課程呈大規模涌現，學習者也越來越多地參與在線學習活動而產生數據流，使大數據在教育領域中的應用獲得了更大的發展空間（如圖2）。利用大數據技術實現自適應學習（adaptivelearning）是目前在線教育軟件系統的開發趨勢。有一些具有領先性的公司像美國的“夢盒學習”（DreamBoxLearning）公司和“紐頓”（Knewton）還有國內的幕客（MOOC）和翻轉課堂等都一直致力于為學生提供個性化的學習服務。學生們可以在一個數字化的教學環境內進行學習，在這種數字化教學環境里，一切教學活動與學習行為均被數字化，在線學習系統可以動態監測實時更新學生的學習進度，幫助老師了解每一位學生的學習情況；可以記錄學生做題的正確率并通過數據挖掘精準定位薄弱知識環節；可以根據學生的考試成績生成分析報告，指導高考志愿；同時也可以根據學生的興趣、能力情況量身定制個性化的學習方案等等。大數據技術使教育改革的核心圍繞學習者展開，使“千篇一律”的、憑借“經驗教學”的傳統教育模式轉向“去中心化”的個性化教育模式。2.構建多場景以學生為中心的數據庫，引導教育決策，實現精準教育。新的組織設計，學習文化和教師角色以及新的教學方法和新的評估模式在以數據驅動的教育環境下逐漸生成。構建多場景以學生為中心的數據庫，挖掘分析教育相關數據，老師可以擺脫他們教學需要的同質化，并且根據學生的特點可以為其提供額外的有針對性的幫助和指導，學生也可以深入了解自己的優勢和劣勢，可以讓個人選擇是否在自己的強勢方面發展自己的弱點或進一步發揮自己的能力（如圖3）。美國國立大學（NationalUniversity）在實現精準教育的應用策略上就很好地做到了這一點。學校為了更好地去理解每個學生的目標和需求，通過獲取與學生相關的多場景數據，用多種方式支持他們，并設計與每種能力相關的學習活動，為學生個性化定制學習服務，實現了數據驅動的教育精準化。對大數據的被動應用思維轉向主動創造思維，促進教育改革方案創新。
三、實現數據驅動的精準教育設計策略
在大數據時代背景下，為了響應教育的改革政策，學校、在線教育平臺等教育機構紛紛加入“數據驅動精準教育”的戰略計劃中，努力為學生提供“差異化教學”的精準教育模式。但是，從大數據在教育領域中的應用實踐方面來看，還存在一定的問題。比如在大數據采集挖掘方面，采集的數據（學習成績、考勤記錄等）呈現孤立性，而非具有關聯特征的數據。這些單一孤立的數據進行統計學分析，容易以偏概全，引導錯誤的教育決策；在大數據分析方面，大多數個性化學習系統平臺（滬江英語、翻轉課堂等）雖然擁有海量的有關學生學習行為的數據資源，但是僅僅停留在可視化的數據結果呈現上，而非深入分析數據背后的原因去引導學生找到適合自己的學習方式等。結合大數據在教育領域中應用價值及所面臨的問題，為了實現精準教育主要提出以下設計策略：
（一）利用大數據對創造力測評維度進行重構，建立多維的創造力測評維度模型。美國心理學家吉爾福特曾指出，創造性行為不僅僅依賴于智力活動，它受多種心理因素的制約，創造行為的實現既依賴于認知過程的各種能力品質，也與個體的動機、興趣，信念，情緒，性格，環境等因素密切相關[12]。不只可以通過大數據技術對學生的學習表現、環境等外在表現因素進行采集分析，其實也可以將大數據技術應用在內在因素對學習者的影響分析中，如針對學習者本身所涉及的人格特點、認知能力、學習動機、情感等內因素。在現有的創造力測評維度研究基礎上，利用大數據分析、統計學等方法，對中國義務教育階段的少年兒童進行數據采集，利用多維關聯分析數據，深度分析測評維度指標，對創造力測評維度進行重構，通過大數據對創造力測評維度進行重構的價值和意義在于一方面為精準教育領域創新提供一定的實踐依據，促進個性化創造性人才培養，對教學的設計、干預、評估發揮作用，提高教育質量。另一方面為創造力測評方法研究提供參照指標，促進創造力測評從以前的單一維度的評價到綜合維度的評價，提高測評效度。
（二）以學習者為中心，多維度關聯分析數據，塑造精準學生畫像，引導教育決策動態優化。數據在教育領域無處不在。一個學習環境下離不開人、物、場三要素，而數據伴隨著學習環境而產生，自然也離不開與學習者相關的人、物、場。涉及到的“人”有老師、家長及學習者本人等與學習者接觸并可能會對其產生影響的人；涉及到的“物”有“實體的物”（智能一卡通可以記錄學生出勤率等行為的工具）和“虛擬的物”（在線教育平臺可以追蹤學生學習過程及行為記錄），主要指學生產生與學習相關行為的媒介物；涉及到的“場”有教學環境、家庭環境等，主要指會對學習者人格、行為等方面產生影響的環境因素。美國國家教育部在《通過教育數據挖掘和學習分析增進教與學（公共評論草案）》中也提到“教育數據是……分層的。有鍵擊層（keystrokelevel）、回答層（answerlevel）、學期層（sessionlevel）、學生層（studentlevel）、教室層（classroomlevel）、教師層（teacherlevel）和學校層（schoollevel），數據就寓居在這些不同的層之中[13]。”可見，數據是多源的、多場景的、多維度的。以學習者為中心從“人”、“物”、“場”三要素進行多維度關聯分析數據，由多源數據塑造精準的學生畫像，有助于學校根據學生的特征類型制定具有針對性的差異化的教學內容或活動。
（三）基于大數據構建相關能力評估模型，建立學生能力檔案，幫助學生家長和老師深入了解學習者情況，真正實現自適應學習。當代教育正在從“知識本位”走向“能力本位”，即學生不是簡單地參加學校課程，而是按照學生自身的能力和需求制定個性化的學習內容。在數字化的教育環境下，基于學生畫像設計與能力相關的教學內容或活動，通過學生參與，并利用大數據挖掘和采集相關能力的教育數據如創造力、邏輯分析能力、語言表達能力等，然后進行深度分析，構建相關能力評估模型。大數據技術與能力本位教育方法相結合，有助于推進個性化、精準的教育發展。在學習評價中，學生可以通過能力評估深入了解自己對這些知識、技能的理解或運用的能力，對自己進行準確的定位和評價，實現自適應學習。在教學管理中，學?？梢愿鶕恳粋€學生的能力情況建立學生檔案，幫助學生家長和老師深入了解學習者情況，可進行評估及時發現問題學生，預測學生成績，改進優化教學方法，使教育決策更具科學性和針對性（如圖4）。
四、結語
教育改革的終極目標是促進創新型人才的培養。但是目前，大數據在教育領域中的應用其出發點和關注點主要是在技術層面、微觀層面，缺乏對于教育變革頂層設計等的系統思考[14]。大部分教育部門或是平臺機構僅僅是被動地將大數據技術應用到學習過程的數據采集分析中，然后呈現出分析結果比如課程進度，學習成績分析報告等數據，但是要促進教育改革目標的實現不僅僅要對數據進行采集分析和呈現，更應該以主動創新的思維方式對數據背后產生的原因進行思考，提出設計創新策略，進而以設計策略為中心主動引導、改造教與學的行為，實現大數據環境下的實踐創新。
作者:范鑫鑫 吳?昕 單位:江南大學設計學院
