大数据背景下社区教育的变革

秦笑

摘要：随着信息技术的发展，大数据运用到各个领域，影响着人们的生活方式。本文在分析了大数据基本特点的基础上，对大数据背景下社区教育面临的挑战进行分析，讨论了大数据背景下社区教育变革的途径，实现大数据技术在社区教育领域的应用。

关键词：大数据；社区教育；数据分析

中图分类号：TP3 文献标志码：A 文章编号：2095-9214（2015）04-0276-01

随着信息技术和互联网的飞速发展，数据无所不在，在互联网中与人类的行为相关的数据呈现爆炸式增长，人类进入了“大数据”时代。大数据时代的到来引发思维方式的变革，教育环境与教育方式的改变。社区教育也面临着大数据的挑战，本文从大数据的特点出发，探讨大数据背景下社区教育的变革。

一、大数据的内涵

大数据是指需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产[1]。大数据是一个正在发展的概念，是以一种全新的方式通过对海量数据进行相关分析，从而发现潜藏于其中的巨大价值并形成变革之力。大数据时代的到来能够改变人类看待和使用数据的方式，改变已有的教育模式。

二、大数据的特点

大数据的最显著特点是数字数据以前所未有的速度急剧增长。研究表明，在2007年，人类大约存储了超过300EB数据，相当于3000亿个GB，其中，只有7%的数据存储在报纸、书籍、图片等媒介上，剩余的数据都是数字数据。大数据具有典型的4V特点，即Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多样）、Value（价值）[2]。针对于社区教育领域，大数据也有其独特的特点[3]：

一是数据之间的联系紧密。虽然在社区教育中涉及多种多样的数据，数据来源不尽相同，但数据之间的联系紧密。比如学生的课程选择与兴趣之间的联系、课程与成绩之间的联系。

二是数据属于异构存储。不同的数据采用不同的存储方式，一般来说，课程视频数据采用非结构化存储，而学生信息一般选用二维表的方式存储。异构的存储方式，增加了数据的管理负担，对数据的处理和利用能力提出了更高的要求。

三、大数据时代社区教育面临的挑战

社区教育是一种以社区为依托，以社区成员为教育对象，通过为社区成员提供学习机会和条件，来实现社区全体成员素质的提高和生活质量的改善的一种区域性教育活动和过程。信息技术的发展促使新的社区教育方式的发展，如虚拟社区、在线课程等，新的教育方式促使信息技术成果与社区教育相结合。但随着大数据对教育方式的变革，社区教育也面临着一系列的挑战，主要如下：

1、社区教育系统缺乏整体统一规划，信息存储不规范。目前，各个社区教育组织机构通常设有本社区的教育网站或独立系统，使得信息处于零散的孤岛状态。并且，信息的存储方式没有统一的规范，各个社区教育网站或教育系统的信息互不兼容，无法形成大数据库。“信息孤岛”一方面会形成信息的冗余，即各个社区教育机构的教育课程重叠或类似，浪费存储空间，另一方面会限制信息共享，不利于教育资源的广泛传播。

2、社区教育系统的可扩充性较差，缺少信息分析和决策支持功能。我国信息化社区教育的主要方式是通过社区教育系统进行网络课程、虚拟社区等，社区教育系统主要是提供课程资源，通常无法直接提供各种综合程度的数据采集、分析及综合利用的功能。实际上，社区教育的一个主要特征是教育对象具有广泛性，不同的社会群体兴趣爱好不同。教育对象的广泛性更需要社区教育机构对教育对象的特点及兴趣进行分析，针对不同人群设计不同的教育方式和教育内容。因而，对于数据的采集、分析和处理提出了更高的要求。而目前，我国社区教育系统的扩展性较差，没有考虑到社区教育的数据处理需要，缺乏对大数据的信息挖掘和决策支持的功能。

3、社区教育管理人员素质不能和大数据时代相适应。大数据的发展对社区教育的管理人员提出了更高的要求。社区教育管理人员的工作任务不仅仅局限于对社区教育系统的维护及对学习者运用系统的指导，而还需要具备对潜在信息的挖掘和利用能力，要具备信息共享意识和整体观念。社区教育管理人员对学习者信息的实时采集，对学习兴趣的挖掘和对课程内容的深入分析影响着社区教育的实施成效。

四、大数据背景下社区教育的变革策略

通过分析大数据背景下社区教育网站面临的挑战，针对性地提出的解决方案如下。

1、现代化管理社区教育资源数据，加强资源共享。面对大数据背景下社区教育出现的海量的、高增长率和多样化的信息，需要实现数据的有效管理。对于社区教育中的结构化数据，可以制定统一的存储规范，实现各社区教育机构的分布式管理和资源共享，提高存储和利用效率。而面对日益增长的非结构化数据，则需要大数据技术对复杂海量数据进行处理，发掘数据价值，整合数据资源。

2、挖掘数据价值，实现个性化教育。大数据技术能够收集、整理、分析、深入挖掘和汇总大量数据，提供最为真实、最为个性化的学生特点信息，观察学生的兴趣走向以及学生在某一领域的学习进展，从而根据学习者的基本信息、学习风格、学习感知以及学习满意度等方面的特征实现资源的个性化推送，实现真正意义上的因材施教。与此同时，学习者也可以通过大数据技术的分析结果，了解自身的学习进展情况，根据数据分析得出的建议及自身进展适度调整学习进度及学习内容等，提高学习效率。

3、提高社区教育管理人员素质，强化管理机制。对大数据技术的充分利用离不开社区教育管理工作人员。在社区教育中，一方面，要注意引进懂得计算机、大数据等方面的专业人才，实现社区教育管理系统的维护及大数据应用的展开，提升大数据技术在社区教育中的普及；另一方面，要加强对社区管理人员的培训，通过培训班、研讨会等多种形式，提高对信息技术的应用能力及数据挖掘的能力，实现对社區教育数据的有效利用。

（作者单位：曲阜师范大学）

参考文献：

[1]杨旭，汤海京，丁刚毅.数据科学导论：北京理工大学出版社，2014.

[2]Shi Y，Xie W，Xu G.Smart remote classroom：Creating arevolutionary real-time interactive distance learning system//Advances in Web-Based Learning.Berlin：Springer，2002：130-141.

[3]陈池，王宇鹏，李超等.面向在线教育领域的大数据研究及应用[J].计算机研究与发展，2014，51：67-74.