李瑞爽

【摘 要】“大规模批量生产”的教育模式在很大程度上阻碍了学生的个性化发展。大数据运用是解决个性化教育的有力抓手，通过广泛而系统的收集学生不同种类的学习数据，并进行分析梳理，能够促进教学的有效性、教育决策的合理性，推动个性化教育质的飞跃，促进教育评价和学习分析的客观化。

【关键词】大数据 个性化 教育

教育最理想的状态是能夠像孔子所提倡的那样做到“因材施教”。可是，在受到19世纪工业革命浪潮的影响，教育也开始实施所谓的“大规模批量生产”。这种整齐划一的管理方式无疑很大程度上阻碍了学生的个性化发展。小到学生个体的个性化发展和全面发展，大到教育系统中各个元素的教育公平，都受到了一定程度的损害。大数据时代的到来，为解决这一问题提供了可能性。

大数据具有三个特征：数据量大、输入和处理的速率高、数据多样性。这三个特征决定了大数据是一种海量数据或者说是巨量数据。生活在这样的时代当中，我们生活中所产生的信息数据会被时刻保存住，通过专业的分析、梳理反作用于我们的生活，为生活带来许多便利。而这种巨量数据分析在教育领域中的应用，尤其是如何促进教育个性化的发展，仍需要进一步的探讨和研究。

一、个性化教育的内涵

教育学家顾明远曾提出：最终的教育公平，应该是每个学生都能通过教育而激发潜力，得以发展，通过教育而获得人生路上的成功。要实现这个目标，则需广泛推行因材施教、鼓励个性发展的个性化教育，以取代陈旧的教学模式。个性化教育，微观上看来就是因材施教，注重学生的个别差异。宏观上看来就是事关教育公平，这是一个国家教育领域的大事。

第一 ，学生的角度。随着科学技术的进步，学生获得有效学习的方式和资源的渠道也在不断扩展。大规模的在线课程开放系统——MOOCs，就是一个例证。在在线学习的平台上，学生能够接触到自己学校以外的各种优秀的课程，并且能够与全世界各地的学生进行交流学习。在这样的一个平台上，学生可以根据自己喜好有针对性地选择课程进行修读，在上课过程中，也可以有选择性地快进或者重播，达到课堂学习效果的最大化。同时教师也可以通过对学生在上课过程中所产生的数据信息进行分析，从而发现课程本身需要改进的地方以及学生的掌握情况，然后进行改进。学生在遇到学习瓶颈的时候可以从多个渠道获得帮助，比如相关学习的论坛，或者与在线学习的学生一起讨论等等。

第二 ，教师的角度。在大数据技术的支持下，教师可以深刻地挖掘教育教学数据，通过分析这些数据，采取相应的教育对策。另外，对这些数据的有效分析，可以有效地提高学生的学习效果，加快学生的发展速度。同时，通过分析所采集的数据，可以对学生的学习效果进行科学的预测，并及时地调整教学方式，从而提高学习进度。个性化教育是一个持续的过程，需要教师在这个过程中发挥重要的作用。首先应该充分地了解所在班级的每一个学生。所谓因材施教，就是要充分挖掘每一个学生的个性，有的放矢。其次教师应该充分掌握科学技术，提高自身的素质，与时俱进。

第三 ，学校的角度。对于学校来说，为了迎接和适应大数据时代对教育领域的冲击以及学生和家长对个性化教学的急切需要，学校应该将大数据的收集和学生的学习分析进行技术性的结合，为学生教师创建一个混合式的学习环境来满足学生对个性化教育的需求和个人全面发展的要求。

二、个性化教育所面临的挑战

我国现如今许多学校课堂容量都特别大，往往是一名教师管理五六十个学生，同样的教学要求，同样的教学方法，来管理不同个性、不同接受水平的五六十人，其结果是增加了很多无效的教学时间。2010 年中国青少年研究中心公布了“中日韩美四国高中生学习意识与状况比较研究”结果，结果显示，受访的中国高中班级规模普遍较大，超过六成班级人数在 50 人以上，受访的中国高中班级容量在城市间有明显差距，北京市被调查学校班级人数均少于 50 人，京外城市均超过 50人。郊区班额超大现象突出，60 人以上的班级占受访总数的近一半；城区学校班容量多在 51 ～ 60 人之间。这种现象，一方面可以反映出我国受教育的人口总量在不断地提高，这是我国义务教育规模不断扩大的一种良性表现。然而，另一方面，做任何事情，尤其是教育事业，不能只注重量的扩大，而不注重质的飞跃。

三、 大数据在教育领域中的价值分析

“大数据 ”这一概念对于我们来说已不陌生。维基百科上给出的大数据定义是：数据量规模巨大到无法通过目前主流软件工具获取、管理、处理、整理，成为帮助企业经营决策，达成更积极目的的信息。教育大数据有广义和狭义之分。广义的教育大数据是指所有来源于日常教育活动中的人类的行为数据，而狭义的教育大数据是指学习者的行为数据，它主要来源于学生日常管理系统、在线学习平台和课程管理平台等。无论是狭义的教育大数据还是广义的教育大数据，都对大数据在教育领域中的应用起到了推动的作用。在应用过程中，应当广泛而系统地收集学生不同种类的学习数据，以便后期的云计算。

（一） 促进教学的有效性

大数据具有“4V”的特点，分别是Volume大容量、Variety多样性、Velocity高速度、Value高价值。这四大特性决定了大数据具有一定的预测价值。大数据的预测价值作为大数据的核心价值必然可以在教育领域有所体现。通过大数据分析教与学行为数据来预测分析和评估教学行为，远远要比单一的学生、教师评价要精准。因为，大数据分析的支点是建立海量数据，通过对数据的分析来得出相应的结果。美国教育部在2012年发布的《通过教育数据挖掘和学习分析促进教与学》报告中指出：“目前教育领域中大数据的应用主要有教育数据挖掘和学习分析两大方向。”前者是指综合运用数学统计、机器学习、数据挖掘的技术和方法对教育大数据进行处理、分析。后者是指在处理和分析的基础上对学习者提供人为的适应性反馈。在大数据时代，人们不再像以往那样通过停留在教师头脑中的经验来对教学问题进行分析反馈，而是对海量教学数据的描述分析，并提出解决方案。而且，教师完全有可能对每一个学生的学习行为数据进行分析，从而得出每一个学生的问题所在以达到真正意义上的因材施教。总而言之，在大数据的时代背景下，通过对教学行为的数据收集和分析可以探索其与教学效果的相关性，从而提高教学的有效性。

（二） 促进教育决策的合理性

教育领域的决策，一直以来都是缺少可靠的数据作为依托和根据，决策的制定也往往是专家学者根据以往经验的分析拟出的。但是，大数据时代的到来，给我们的生活带来了巨大的变化，在大数据时代，教育政策的制定不再是简单的经验模仿，更不是政策制定者以自己有限的理解、假想、推测来取代全面的调查、论证和科学的判断，而是强调更精确化地捕捉各个层面的变化数据，以及由数据展现的复杂相关和因果关系，将教育治理和政策决策带来的危机转化为机遇。在教育决策方面，大数据带给我们的是更加全面的信息，更加清晰的现状分析和更加可靠的预测。所以，在教育决策的实施过程中，它的作用是非常大的。

（三） 推動个性化教育质的飞跃

在这种高度发展的科学技术的支持下，教育将会回归到以生为主，教学模式也会得到提高和优化，我们的教育也将实现真正的个性化教育。而实施个性化教育的最好方式就是我们近几年流行起来的大规模网上开放性学习课程，也就是慕课（Massive Open Online Course，MOOCs），MOOCs被寄予了厚望的原因在于，相对于传统的教学模式来说，幕课能够在更大程度上实现个性化教育，推动学生的个性化发展。MOOCs在实施的过程中，会在线记录学习者在哪些地方回播了，哪些地方快进了，哪些地方停留的时间长等细节，这些细节会生成数据反馈给教师，教师可以通过对这些数据的理性分析，有针对性地为学生提供帮助。总之，这种技术与教育相结合的方式能够最大程度地实现个性化教育，使教学方式多样化。

（四） 促进教育评价和学习分析的客观化

在这种以庞大数据量为基础，以高效的数据分析技术为手段的教学模式下，促使教育教学评价从过去的以经验为评价依据转向更加科学化、客观化的以数据分析为主要依据。喻长志指出：大数据将重构教育评价，由原来的经验式评价转变为基于数据的过程性评价，通过大数据的支持来分析教学规律。不仅如此，教学评价的主体也向多元化发展，不再只关注教师、学生，而是全面的展开。这种以数据分析为依据的评价方式，无论是对学生还是对教师都是具有重大帮助的。它可以明确指出个人在哪一方面有欠缺，哪一方面有优势等。

无论什么时候高超的科学技术都只是辅助教师开展教育活动的工具，无论多么优秀的科学技术都替代不了人的作用，科学技术能多大程度地运用于教育领域关键在于我们自己的把控。

参考文献：

[1] 徐鹏，等. 大数据视角分析学习变革——美国《通过教育数据挖掘和学习分析促进教与学》报告解读及启示[J].远程教育杂志，2013（6）.

[2] 梁文鑫.大数据时代——课堂教学将迎来真正的变革[J].北京教育学院学报（自然科学版），2013（1）.

[3] 陈霜叶，等.大数据时代的教育政策证据： 以证据为本理念对中国教育治理现代化与决策科学化的启示[J].全球教育展望，2014（2）.

[4] 喻长志.大数据时代教育的可能转向[J].江淮论坛，2013（4）.

（辽宁师范大学 110000）