大數據對于教育：真正意義上的因材施教
大數據和技術或許并不是解決教育問題的靈丹妙藥。我相信，我們應該開發出一些應用來輔助優秀的教師進行教學，而不是用大數據和數據分析替代他們。最終，理解和應用數據及其分析過程，將像在其他行業一樣，讓學生和教師都從中獲得益處。無論你是在千禧年出生，還是在嬰兒潮時期降臨這個世界，今日的課堂與我們兒時的課堂相比，已經非常不同。今日的小孩一上學就有平板電腦或者筆記本電腦，很多小孩拿到電腦時甚至還不能識字。一些國家為了讓學生適應基于電腦的標準化測試，要求二年級的學生必須具備每分鐘輸入60個單詞的能力。現在的小孩上學前就已經有姓名、住址、出生日期、醫學和行為記錄等數字記錄。在課堂上應用技術和大數據的設想已經成為現實，并且正以非常快的速度在發展，快到我們都無法預測未來幾年內孩子們接受的規范教育將會變成怎樣。這是我們的生活已經離不開大數據的又一證據。但當這個事情發生在我們孩子的教育上時，到底是好事還是壞事呢？就教育而言，最重要的地方一直都是形成反饋閉環。教師提出一個問題，然后學生嘗試去解決問題。從學生嘗試解決問題的行為中，教師可以發現學生理解了哪些內容，以及哪些內容是不理解的,然后再基于此對教學行為作出相應的調整。同樣的，學生在嘗試解決問題的過程中，也能加深對問題的理解。這個閉環在一對一或者是師生人數比率較低的情況下，非常有效，但是當學生數量過多，同時不同學生之間的水平存在差異之時，要想創建這種有效的閉環就變得異常困難。這時大數據和技術就可以發揮作用了。任何一名教師都可以帶著學生學一門課程，但是要做到對每個學生具體的問題進行精準定位，就沒有那么容易了，尤其是在班級學生數量較大的情況下。一家名為Knewton的大數據公司開發了一個數字平臺，該平臺分析了幾百萬學生（從幼兒園到大學）的學習過程，并基于這一分析來設計更加合理的測試題目和更加個性化課程目標。該公司與Houghton Mifflin Harcourt建立了合作關系，開發出了K-12階段的個性化數學課程，同時還與法國創業公司Gutenberg Technology一道，開發了智能數字教科書。簡單來說，這些課程和教科書能夠適應每個學生的差異。該程序可以根據學生的表現，判斷當前的題目的難度是否過大，是否太容易，還是剛剛好？然后，基于判斷實時的改變題目的難度。學生可以按照自己的節奏來控制學習進度，而不會受到周圍其他學生的行為的影響。然后，系統會給教師一個反饋，告知哪個學生在哪個方面有困難，同時給出全班學生的表現的整體分析數據。與其它所有使用大數據的應用一樣，在教育中使用大數據也有人表示出不理解和擔憂。人們最常擔心的問題就是數據泄露，而且這種事情已經發生過了。2009年的時候，美國田納西州的一個學區由于疏忽，將18000名K-12階段學生的姓名、住址、出生日期和完整的社保號碼暴露在了一個不安全的服務器上，而且整個過程持續了數月。人們的另一個擔憂是，這些數據會像以前學校曾經使用的神秘的“永久性檔案”一樣，一直伴隨學生的整個教育生涯。畢竟，一個學生在小學時被標記為“搗蛋鬼”，并不代表他上了中學之后還是“搗蛋鬼”，反而可能會變成另外一個完全不一樣的人。但是，由于他的數字檔案里依然標記其為“搗蛋鬼”，學校當局和老師可能會基于這個過去的評價來對待已經改變的學生，這顯然不合適。另外一些團體還擔心，這些學生的數據將被用于商業營銷。理論上講，學校和大數據軟件開發商確實可以在特定的領域，向學生精準投放個性化廣告。或許，學生寫了一篇關于棒球的論文，然后就會收到關于當地棒球比賽的門票廣告。所有涉及數據的領域，從財經到零售業都會遇到這些擔憂和阻礙，但是在教育領域使用大數據還有另外一個問題——教師角色的轉變。隨著越來越多的技術和數據應用投入的教學中，教師的角色也應該隨之發生轉變，即由教學角色向數據驅動的管理角色轉變。然而，這是一個非常困難的過程。優秀的教師選擇成為教師，主要是因為他們熱衷于教育學生。他們喜歡看到學生理解了一個問題之后，兩眼放光的樣子。他們也喜歡學生沉浸在一個知識點的時候，釋放出的熱情。不幸的是，這些優秀的教師對于讓算法接管這一切感到不樂意，他們也不愿意做一些數據輸入和管理工作，雖然這一切或許最終都能幫助學生走向卓越。因此，大數據和技術或許并不是解決教育問題的靈丹妙藥。我相信，我們應該開發出一些應用來輔助優秀的教師進行教學，而不是用大數據和數據分析替代他們。最終，理解和應用數據及其分析過程，將像在其他行業一樣，讓學生和教師都從中獲得益處。不知道各位如何看待這個問題，我們應該用數據記錄和分析學生在課堂上的一切表現嗎？還是我們應該保持傳統教學方式，讓大數據靠邊站？圖片來源：網絡
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轉載：茄葩
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