前言：尋找寫作靈感？中文期刊網用心挑選的大數據時代中網絡教育論文，希望能為您的閱讀和創作帶來靈感，歡迎大家閱讀并分享。
1數據教育是網絡教育的發展理路
1．1數據教育的內涵
什么是數據教育？目前尚無定論。筆者認為，在整合用戶資源的基礎上，數據教育可以通過數據分析與管理實現拉長數據產業價值鏈，改善網絡教育的結構和模式，是以大數據為核心整合網絡教育資源所進行的信息、產品與服務的交易活動。大數據正在重構很多傳統行業。麥當勞、肯德基以及蘋果公司等旗艦專賣店的位置都是收集、整理生活中大量的相關數據對其進行分析挖掘，從中獲得有價值的數據信息而演化出更有使用價值的新的商業模式。規模經濟和范圍經濟是行業戰略擴張的本質動因。網絡教育向數據教育發展，本質是依托規模經濟和范圍經濟來強化網絡教育的影響力、延展網絡教育經濟規模、降低生產成本、提高社會效益和經濟效益。數據教育的主要對象的是網絡教育的使用者，具體為學習者和教學者。利用數據教育使用者在學習中產生的大量數據，建構數據分析模型來發現社會關系和有價值的數據信息，進而預測學習者的學習情況并提供個性化建議。因此，數據教育的范式中首先應測量、收集、分析和報告有關網絡教育使用者及其學習環境的數據，然后進行理解和優化產生的學習環境。網絡教育教育平臺的使用會產生積累大量系統化、結構化的學習結果和學習行為數據。網絡教育將這些數據提取出有意義的信息，并利用這些信息為教育者、學習者、管理者、教育軟件開發者和教育研究者等提供服務是大數據時代網絡教育的必然趨勢。
1．2數據教育的發展理路
網絡教育與數據的融合是網絡教育擴張的戰略選擇。目前網絡教育的融合轉型中沒有成功先例，原因是大家都把科技對網絡教育的作用看成是漸進使用過程，而沒有看到它實際上對整個教學內容從生產一直到傳播、到效應的發生，全都是一種革命性的改變。若能認識到這一點，就可以在全世界的網絡教育發展過程當中占領、占用這樣一個產業的制高點。用互聯網的思維、用互聯網所代表的最好的技術、最好的文化形態，再加上相應的政策支持，就能夠全面開啟數據教育。由于數據教育本質上歸屬于信息傳播與網絡教育融合的服務產業，因此，它們之間具有眾多鄰接點，網絡教育的傳播力、公信力和影響力等無形資產以及信息生產、傳播途徑等資源和能力便于轉移到數據教育過程中，從而形成獨特的數據教育運營模式。以物聯網、云計算等綜合技術的成熟為基礎，在用戶在線學習的數據庫中挖掘出有價值的深數據，然后進行過程性和綜合性的考量，找到學習者的學習行為、學習習慣以及學習興趣等之間的內在聯系，考量背后的邏輯關系，并作出恰當的教學決策，是數據教育的發展理路。作為網絡教育的高級應用和發展路徑，數據教育可以分析學習者的一些靜態數據和動態數據，靜態數據如過去的成績和學習行為，動態數據如在線登陸方式，討論發帖量之類，通過分析這些數據追蹤分析學習者的類型，把學習者進行分類，諸如高成就、比較危險、社會型學習者等不同的類型。在分類的基礎上對不同的學習者進行實時干預，對高成就類型可以提供具有挑戰性和具有一定難度的學習任務，對處于危險狀態的學生，給予特別關注和一些學習上的幫助，對社會型的學生，給予社交上的一些支持。在學習開始時做一個學習能力測驗對于期末考試成績預測最可靠的方法。設計更復雜的數據驅動預測模型，則必須在此基礎上進行改善，這一改善需要進一步的數據分析。數據分析的目的是確定能夠準確預測哪些變量。目前，Purdue大學的CourseSignalsoftware已經部分實現了這一技術。Sig－nals在學生的學習過程設置了紅色、黃色、綠色等信號，這些不同的信號可以幫助使用者了解目前的學習狀態。CourseSignalsoftware的評估報告顯示，參與CourseSignal項目可以使學生獲得更高的平均分，并快速地尋找所需要的資源。
2數據教育的理念分析
通過數據教育的內涵和發展理路的分析和梳理，數據教育包涵以下幾種核心理念，即用戶為中心、巧用慢數據、借力數據思維和構建數據產業鏈。
2．1數據教育的核心理念仍是用戶為中心
新的科技出現之后，網絡教育用戶的需求不但是量的增加，還是層次的增加，過去人們對共性的東西有需求，現在對個性的東西也有需求，過去對理性的東西有需求，現在對涉及到人們的情感、情緒等過去在主流網絡教育中所占比重很少的東西也有很大需求。如用戶對網絡教育的游戲化，反轉式的趨向，數據教育讓這些趨向變成了現實。網絡教育的競爭是各種教學法的精細化準確化，并且在呈現給學習者的用戶前端界面上進行優化，增強前端界面與學習者之間的黏合度，如整個網絡教育教學的鏈條才會不斷下移，才會更加符合學習者個體的特點。數據教育是一個更加了解并最大化滿足用戶需求的方式，借助多樣化的科技實現了用戶之間差異化學習與學習模式的無縫對接。數據教育能夠檢測數據中的模式，因為這一教育模式是建立在數據分析和人工智能方法的基礎之上的。類似技術可用于智能教學系統，以動態的方式對學生進行有針對性的分類而不是進行諸如人口統計的簡單分類，也可以利用協同過濾技術對特定的資源建立模型。如隱含的人與人在論壇上的互動和外顯的人與人、朋友或者關注對象之間的關系，這些分析用于數據教育的學習分析中來探索網絡集群、影響力網絡、參與及不參與狀況。數據教育可以用來對所提供的數據進行意義建構，數據教育的價值在于對大量數據進行分析和處理，進而形成教育模式為網絡教育提供幫助。相比傳統的網絡教育，數據教育能夠提供更加細致和有效的反饋，如學習者掌握熟悉和了解概念到何種程度，根據數據自動呈現以后的學習內容或者不呈現影響學習者掌握后來學習內容的材料。
2．2數據教育要巧用慢數據
2014年5月29日，第九屆百度聯盟峰會上百度董事長兼CEO李彥宏預測了未來5年有非常大發展的兩大產業機會，這兩大產業是百度、阿里巴巴、騰訊三者都不大可能涉足的領域：第一是新型企業級軟件，這些軟件可以解決企業從內部到外部鏈接的問題；第二就是挖掘新的有價值的慢數據，發掘具有個性化針對性的預測信息，為用戶尋找真正有價值且能產生效率的慢數據。李彥宏的這一分析和預測不但權威而且有說服力。目前，互聯網企業在網絡用戶規模不斷擴大、流量激增的情況下，面臨著新的尷尬，即搜集到的數據真正有價值的很少，無價值的增多。很多的數據根本沒法分析更談不上運用。因此，李彥宏建議搜集慢數據來獲取真正有價值的數據，找準并挖掘能真正幫助用戶解決問題的新數據。另一個與之印證的觀點是，阿里巴巴集團執行副總裁曾鳴分析說，大數據最重要的特征不在大小，而在死活。數據的死活決定一切，從數據的管理到數據的運用，數據必須能活起來，開始跑通迭代，才能產生持續價值。網絡教育和其它領域一樣，在利用大數據方面基本處在同一起跑線上。數據教育的特點在于能夠為網絡教育平臺提供實時數據，通過利用這些實時數據，達到為網絡教育者提供幫助的目的。數據教育可以通過分析學生的諸如課程材料等學習資源來追蹤學生的學習軌跡，通過設計和優化教學模式和統計方法來實現教學效果最優化的目標。對數據教育來說，抓住機遇去挖掘應用好慢數據和活數據，讓大數據成為網絡教育改革的一大新的增長點，是網絡教育工作者亟需解決的問題，通過數據共享、交叉復用后獲取最大的數據價值是數據教育對待大數據應有的態度。
2．3數據教育需借力數據思維
好的數據教育需要有好的教學內容點、技術支撐以及用戶洞察。目前的網絡教育都沒有占齊這三點。互聯網不但對這個社會重新組織、重新結構與自己革命性改變的聲音，而且已經成為教育領域的中樞操作系統和底層的操作架構，數據教育必須要和它的規則去接軌對接，在這種及ID那個規則的框架中來決定資源配置和運作方式。在這個層面上講，大數據時代數據教育的核心競爭力就在于互聯網數據思維的競爭。沒有可循環利用的數據，就無法提供數據教育的開發。用好數據思維，首先要注重數據積累的長期性和動態性，避免數據庫的短期化行為；其次要注重數據的完整性和統一性。完整性即數據的精確性和可靠性，統一性即一致性，是數據之間的邏輯關系是否正確和完整。統一性保障了完整性。數據的缺失和不精確，將會帶來分析的偏移，因此在這種分析上進行的一系列開發也沒有針對性甚至是徒勞。因此，在采集和管理數據的時候要設計和完善多種數據維度，有助于數據倉庫中設置更多更有效的細分標簽。保證收集到的數據精確、可靠，用以分析的數據形式統一，才能確保通過大量數據分析得出的用戶行為習慣是有效的。最后要注重數據挖掘和利用。用戶數據的積累和挖掘是一個長期、動態、循環的過程，如果把數據樞紐中心比喻成一個大型的水利樞紐工程，那么數據教育要利用樞紐對水進行過濾和引導，讓它長期保持動態和循環使用，在這個數據的樞紐中心，要不停地激活用戶數據，積累用戶的消費行為和消費習慣，讓大數據在這個樞紐型中轉站得到動態的循環。
2．4數據教育應建構數據產業鏈
從價值鏈和傳統網絡教育的角度分析，網絡教育即使在用戶數據的采集、處理、儲存、分析等各方面完全數字化后，即使數據量再大也不可能去做基于數據本身的公司。因為與很多互聯網入口企業相比、與真正生成大數據的公司相比，這些數據量的量仍舊是非常單薄遠遠不夠大的。因此，相對理性和可行的選擇是數據教育的運用著力點應放在以下三個方面。
（1）借力數據資產中介。
在互聯網上，任何主動收集龐大數據的行為，其成本都難以想象。目前我國已有不少學校開始了數據挖掘的探索。如東華大學的智能實驗室項目、浙江大學的資產數據項目、復旦大學的學生數據分析和清華大學一些學生成長類的數據分析。總體來看，開始進行數據挖掘的高校共同特點是信息化做得好且規模較大并擁有有充足的數據量。建立網絡教育數據的資產中介，專門進行數據的挖掘使用和分析，是數據教育的可行之道。對不具備大規模數據資源的機構來說，數據資產中介是有效的可行之道。
（2）進行數據資產管理，實現學習內容深加工、學習行為分析和監測，是網絡教育應用大數據重點挖掘的項目。
全球復雜網絡研究權威艾伯特•拉斯洛•巴拉巴西曾指出，在大數據背景下，人類的很多行為都是可被預測的。但海量的數據沉淀在網上，沒有精準而靠譜的分析和應用，就沒有價值。用戶期待網絡教育提供的，不是大而全的教學資源，而是滿足自己需求的教學內容范圍更廣的信息類產品。數據教育不是單純的資源集大成者，而要從數據庫中深度發掘有用信息，進行趨勢分析。數據教育顯然是大數據時代網絡教育一展身手的方向。通過使用各種集合的綜合技術，平臺上可以自動留存用戶關于學習行為的各種數據，如學習一個知識點花多長時間、學習的順序是否有斷點、是否會反復重新學習等等，但需要注意的是，僅僅是遠程教育和在線課程，這些信息只能稱之為數字并不是數據。在媒體領域，我國媒體擬與甲骨文公司展開了多樣化的數據庫營銷合作，并且建立有效的數據庫體系，目的是實現數據庫營銷方面的收入拓展。數據教育可以借鑒這一模式對海量數據進行挖掘，以及數據的分析。
（3）做好數據驅動的解決方案，量身打造個性化資訊內容，私人定制、精準推送內容。
傳統網絡教育把所有網絡教育的內容向所有人傳播，缺乏針對性、精確度，這是粗放型的教育模式。目前網絡教育之間的同質化非常嚴重。數據教育在充分利用大數據和關系鏈，為用戶篩選、推薦最適合的內容并提供私人訂制的教育內容的同時，還應使他們體驗網絡學習的新感受。大數據時代，基于用戶興趣生產和傳播是重要趨勢，根據用戶上網的習慣、瀏覽的痕跡、參與的話題以及討論的內容，對其較長時間的瀏覽數據進行分析，便可得知其上網習慣以及瀏覽喜好等的數據。根據這些數據，選取合適的時間應用恰當的方式向用戶提供其需要并且感興趣的學習內容和信息，在此基礎上就可以定制學習內容。理論上網絡上的每一個用戶都有自己的一幅網絡肖像以及一個屬于自己的UID（UserIdentification用戶識別）號。個人的興趣圖譜就是數據教育的基礎?；谟脩糇R別特征和興趣圖譜建構的數據教育不但目標明確，可以強化與用戶的黏度，而且有利于整合網絡教學資源，甚至達到自動生成匹配高效精準教學模式的效果。要做到這一點，就必須借助大數據技術和相關分析軟件，建立可挖掘、可分析的用戶資源數據庫，通過對數據的整合和分析，針對不同的用戶需求，推出滿足用戶個性化和專業化需求的各類內容產品。
3結語
大數據正在重構很多傳統行業。數據教育為未來網絡教育內容打開充滿想像的空間。對數據進行分析與過濾，數據教育解放了傳統網絡教育的思維方式，創新了傳統網絡教育的學習形式。數據可以幫助用戶選擇適合自己學習水平和學習習慣，滿足自己學習需求的學習模式。在某種程度上講，網絡教育的未來就是分析數據。因此，數據教育是網絡教育以后發展的一個重要方向。大數據時代，基于數據教育的的發展潛力，數據教育會越來越顯示出其的重要性和不可替代性。哈佛大學社會學教授加里•金指出，龐大的數據資源使得包括學術界、商界以及政府在內的所有領域都開始了量化進程。因此，借助大數據發力，做優質的網絡教育模式，期待數據教育給出答案。
作者：孫華 單位：四川廣播電視大學
