大数据下教育资源的整合和转型途径

秦鹏

（武警后勤学院，天津，300309）

摘 要：本文分析了大数据的特征和应用，阐述了教育资源整合过程中还面临的困境，对学校进行教育资源整合和转型的途径进行了阐述。

关键词：大数据 教育资源 整合和转型

一、大数据的数据特征与应用

大数据产生于数据爆炸的时代，其核心应用价值在于对数据的深度挖掘。在云计算和物联网的出现和普遍应用之后，大数据被认可为新一轮的颠覆性技术创新。大数据能够综合地集中结构多元、类型广泛和数量庞大的数据集合，并借助云计算的数据处理模式和应用模式对之进行加工。因此大数据天然地带着4V特征（数量庞大、数据多元、数据真实、输入和处理速度快），除了上述区别之外，大数据和传统数据在数据收集和数据应用上也存在着显著的差异和区别，大数据采取数据抽样和具体的统计方法对数据进行处理，从而得到统计结论；大数据则针对全体、动态的数据进行分析，还能够淋漓尽致地体现个体数据的成长过程和发展沿革，大大地提升了微观层面分析的精确性。谷歌分析师运用大数据预测未来的功能对2009年会爆发甲型H1N1流感便是非常具有代表性的例子。

截止到目前为止，大数据基本已经在所有行业和领域中都表现出了广泛的适用性和充分的贴合性，并已经在商业网站、电子商务、医疗和零售等行业之中呈现出明显的优势。在我国教育信息化改革的潮流之中，教育教学、教学管理、科研工作都呈现出数字化和信息化趋势，教育教学管理的每一个环节都会产生海量的数据，大数据对综合教育产生影响已经是客观现实。

二、当前教育资源整合过程中呈现出的缺陷

第一，学校之间缺乏教育资源整合的理念。运用大数据进行教育资源的整合是一个理想的理念，但是如果缺乏高校领导者和教育工作者的支持和重视，那么其执行力度必然大打折扣，最终可能不免陷入流于形式的怪圈。教育资源的整合需要各大高校共同牵头和携手推行，尽管在现代远程教育工程实施伊始，教育部就提出了资源共享的思想和运行思路，但是从实际效果上看，多年来高校教育资源整合的步伐非常緩慢。

信息组织虽然复杂，但是信息使用简单一直是信息传播遵循的规律和原则，但是目前高校在进行数字化教育资源进行整合的时候完全与该规律相悖。从高校数字化教育资源建设现状来看，很多高校一味地追求教育资源的特色建设，但是却没有考虑到借鉴他人优秀成果、统一教育资源形式的现实意义，导致了优质教育资源的整合一直举步维艰。各个学校虽然已经在口头上遵守整体建设、分布服务的原则，但是在大数据不断堆积和积累的情形下，数据一致性已经成为教育资源整合必须要解决的一个问题，加之伴随而来的数据接口问题给教育资源的整合和共享带来了新的难题和困境。

其次，学校在教育资源整合的过程中没有意识到软件投资的重要性。学校进行大数据下的教育资源整合需要足够的经费支持，在设备的添置、软件升级、人员培训和大数据库更新、构筑数字图书馆、开放网络资源上都需要足够的资金。但是笔者在对学校近年来信息化建设资金投入进行调查的时候发现，很多学校都将大部分资金投入到了硬件设施上，但是却对信息资源建设和信息服务软件的投资搁置一旁。虽然在大数据环境下，高校重视硬件投资忽视软件投资的现象已经有所缓解，但是整体上来看，这种症结依然没有得到根本的解决，教育资源的整合依然需要克服这些困难。

三、大数据下教育资源整合和转型的路径分析

第一，运用大数据的分析功能来为学生设计个性化课程。学校可以借助大数据的分析功能进行数字平台建设，通过平台收集到的数据对学生的虚席过程中进行分析，并在基础上设计合理的测试题目和与学生认知发展水平相适应的课程体系。通过大数据作为重要技术手段，学校可以针对不同认知发展阶段和不同学习基础的学生设置智能数字化教科书，使得教科书能够适应每一个学生之间的个体差异，学生也可以根据自己的节奏和能力来掌控自己的学习步伐，不会受到周围其他学生的波及和影响，能够以平稳的心态应对学习过程中遇到的困难和难题，数字化教育平台应该具备教师反馈职能，使得教师能够了解到学生在哪一环节的学习中遇到了障碍，同时为教师提供学生表现情况的进一步整体分析数据。

第二，运用大数据的预测功能和机器学习来提升学生的学习成绩。通过大数据可以设计一套应用程序，教师和学生可以在其中规划自己的课程和安排，学校可以设计能够运用在智能手机上的第三方应用程序（比如app），这样可以使得学生能够随时随地进行学习，不再受到时间和空间的限制。另外，大数据还运行各个学校之间建立起跨校学习数据库，通过数据库收集的海量数据，能够对学生的考试成绩、出勤率等进行分析，如此一来教师能够及时发现那些导致考试成绩不良或者辍学的预警信息，还能够分析出属于无谓消耗的特定课程，提升课程教育效率和效果。

第三，大数据可以提供学术分析计划来帮助学校预测学生能够及时完成课程计划。通过大数据能够设计根据学生的学习习惯来判断学生的学习状况，比如说学生是否线上阅读材料、在论坛上是否发言、完成作业的效率。

另外，大数据下学校教育资源的整合应该以统筹教育资源为目的。所以，应该在不同地区、不同学生主体之间进行个性化的资源分配和支持。传统的教育数据是对整体和宏观的教育情况进行反应的过程，所以在分配数据的时候不可避免地会出现不均衡的情况，大数据的出现和支持能够对这种现状就进行有效缓解，因为大数据获取的是动态、即时和全面的数据，能够对某个区域内的教育机构分配情况、入学退学转学数据、教育经费的分配进行动态反应，便于学校在整合教育资源的时候根据经济发展、人口流动状况和人口年龄特征情况进行资源的分配，使得教育资源能够得到更加合理和公平的配置。

学校在利用大数据进行教育资源整合和转型的途径中应该秉承专业化、整体性和标准型的原则，对学生实施动态管理，从更深的层面来了解学生，使得教育质量上升到新的水准。

参考文献：

[1]教育部.教育部关于贯彻落实科学发展观进一步推进义务教育均衡发展的意见[EB/OL].[2013-12-10].

[2]杨永斌.数据挖掘技术在教育中的应用研究[J].计算机科学，2006

[3]划信平.基于校园网的校本数字化教学资源库建设与应用研究[J].中国现代教育蓑备，2010