张姗姗 曾超

摘 要：在互联网快速发展的时代，大数据在教育领域中的应用引起学界重视。文章基于对文献及相关法律法规的查阅和研究，对比分析了中美教育大数据的发展过程、数据采集、面临的挑战三个方面，进而发现自身不足，助益我国教育大数据的发展。

关键词：教育大数据；中美；对比

一、引言

作为国家基础性战略资源，大数据被誉为“21世纪的钻石矿”，日益对国家治理能力、经济运行机制、社会生活方式及各领域的生产、流通、分配、消费活动产生重要影响，各国政府都在积极推动大数据的应用与发展[1]。在教育领域中，大数据随时随刻在生成，如学生的在校学习成绩、日常行为数据、教师评价数据；教师的教学数据、对授课内容的记录数据、学生对教师的评价数据等；学校对学生管理的数据、对教师的管理数据、对教学设备的管理数据、对政策调整的数据等；政府对所管辖的辖区的教育数据、学生总体受教育数据、各学校的管理数据、对各教育机构的相关数据等；国家对全国教育情况掌握的数据、对各区域教育发展情况的数据、对教育发展前景管控的数据、对各教育机构管理的数据、对教育资源及教育设备供应、使用的管理数据等。笔者从发展过程、数据采集、面临挑战三个方面对中美教育大数据开展研究，旨在通过比较发现自身差异和不足，进而提升我国教育大数据的发展。

二、中美对比

（一）发展过程

我国于1996年开始关注教育数据质量问题；2002年，我国提出教育信息化发展规划；2013年开始提出建设数据中心；2017年的“十三五”规划中提出“积极促进信息技术与教育的融合创新发展，努力构建网络化、数字化、个性化、终身化的教育体系，综合利用互联网、大数据、人工智能和虚拟现实技术探索未来教育教学新模式”（见表1）。[2]

如表2所示，美国在1968年开始关注教育数据问题；科罗拉多州教育当局在2009年实施“教育信息系统计划”；2012年，美国启动大数据的研究和发展计划，并于2017年发布《美国国家教育技术计划》，该计划以“技术”为核心，探讨技术在学生、教师、教育主管领导、研究学者中的作用，旨在利用技术将美国的教育水平提升至一个新高度。[3]

（二）数据采集

目前，我国对教育大数据的采集工作尚未有标准流程，不同学者就此提出不同的见解。杨现民提出“教育大数据的结构分为四层，由内到外依次为基础层、状态层、资源层、行为层。在基础层的采集主要靠人工采集和数据交换；在状态层的采集主要靠人工记录和传感器感知；在资源层的数据采集主要靠专门建设和动态生成；在行为层的数据采集主要靠日志记录和情景感知”[4]。邢蓓蓓认为，“教育大数据的采集主要依靠四大类的采集技术，第一类为物联感知类技术，包括物联网感知技术、可穿戴设备技术和校园一卡通技术，采集的主要是各种校园生活数据；第二类是视频录制类技术，包括视频监控技术、智能录播技术和情感识别技术，主要采集学生学习过程中的情感数据；第三类是图像识别类技术，包括网评网阅技术、点阵数码笔技术和拍照搜题技术，主要采集学生作业练习数据；第四类是平台采集类技术，包括在线学习与管理平台技术、日志搜索分析技术、移动手机应用技术与网络爬虫采集技术，主要采集学生的教育舆情数据”。[5]

美国对教育大数据的采集拥有较为完备的体系。在政策上，政府颁布相关的法律体系加以保障；在技术上，政府联合计算机领域的大公司提供技术支持。美国建立的覆盖全美的立体化教育数据网络，包括国家级、州级、学区级、校级在内的各级各类教育数据系统均服务于教育问责体系，在国家级层面收集全国范围内的中小学生学习绩效与成果数据、各州教育管理部门和各地教育机构提供的学生成果数据；州级与学区级收集本州学生的成长数据和教育工作人员的数据；学校层面利用在校学生的实时信息系统、数据软件坊、教学或课程管理系统和评价系统收集学生的成长数据[6]。学区或学校需要收集多类型数据，确定收集数据的范围，并对数据的兼容性进行审核，确定数据采集的频率。

（三）面临的挑战

越来越多的人关注到教育大数据的重要性，对教育大数据的使用和维护也引起了人们的关注。面对教育大数据安全问题的威胁，我国和美国政府都出台了相关政策加以应对（见表3、表4）。2015年，我国提出构建大数据相关的标准体系和法律法规，并在2016年的《中华人民共和国网络安全法》中作出相应规定。1966年，美国就对信息方面的问题颁布了《信息自由法》，此后也一直关注信息安全问题，尤其重视政府的信息安全。

当前，我国教育大数据面临的挑战主要包括以下三个方面。一是技术无法满足应用需求，在采集时对各种数据类型的规范、海量数据的存储、大量数据的分析技术尚无法满足[7]。二是社会应用方面尚未形成完整的教育大数据应用体系。政府、学校及各类教育机构间尚未形成连贯的数据交换体系[8]。三是公民个人的信息安全问题难以保障，信息泄漏问题在当前仍然较为严重。

美国教育大数据面临的挑战主要包括以下三个方面。一是数据存储技术的挑战以及数据处理和分析技术的挑战，包括计算机硬件的数据处理能力、超级计算机算法技术等[9]。二是大数据在教育领域的应用问题。三是数据质量的保障、数据质量的鉴定能力及个人隐私的保护问题。[10]

三、总结

第一，在教育大数据的发展过程中，中国和美国不断出台相关的法律法规促进教育大数据的发展，使社会各方面对教育大数据有一个更加充分的利用，充分挖掘教育大数据的价值。

第二，在教育大数据的采集方面，美国拥有数据驱动决策系统。该系统通过数据提取、转换盒工具将来自不同数据源的数据合并至数据仓库，然后利用数据分析工具进行分析和处理，将数据转化为知识，最后利用决策支持工具帮助相关人员作出决策[11]。相比之下，我国在对教育大数据的处理方面还不够完备，在数据的提取、存储、加工、转换方面都存在不足。

第三，在教育大数据面临的挑战方面，中美均需面对技术及安全的挑战。两国可以采取合作的方式加强数据技术的研究与开发，确保信息安全。例如，美国联合科技巨头打造大数据综合解决方案，促进大数据的发展。中国北京大学数据研究院与北京大学元培学院联合国内众多高校、科研机构、企事业单位共同组建国内首个专注于高校大数据专业建设与人才培养的社会组织——“大数据教育联盟”。

参考文献：

[1]王文文.大数据分析对跋府应用的积极意义[J].上海城市发展， 2017（1）：38-41.

[2]梁春晓，赵建华.创新教育信息化发展体制机制 优化教育信息化政策环境建设[J].教育信息技术， 2015（9）：8-11.

[3]陈松云，何高大.新技术推动下的学习愿景和作用——2017《美国国家教育技术计划》及启示[J]. 远程教育杂志， 2017（6）：21-30.

[4]楊现民，唐斯斯，李冀红.发展教育大数据：内涵、价值和挑战[J].现代远程教育研究， 2016（1）：50-61.

[5]邢蓓蓓，杨现民，李勤生.教育大数据的来源与采集技术[J].现代教育技术， 2016（8）：14-21.

[6]郑燕林，柳海民.大数据在美国教育评价中的应用路径分析[J].中国电化教育， 2015（7）：25-31.

[7]吴南中，夏海鹰.教育大数据范式的基本理念与建构策略[J].电化教育研究， 2017（6）：82-87.

[8]娄晓敏.我国教育大数据建设的现状分析与架构初设[J].中国电化教育， 2017（8）：128-131.

[9]胡弼成，王祖霖. “大数据”对教育的作用[J].教育研究与评论：小学教育教学版， 2016（9）：91-92.

[10]王敏， 江作苏.大数据时代中美保护个人隐私的对比研究——基于双方隐私保护最新法规的比较分析[J].新闻界， 2016（15）：55-61.

[11]王萍， 傅泽禄.数据驱动决策系统：大数据时代美国学校改进的有力工具[J].中国电化教育， 2014（7）：105-112.