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    赵立:大数据分析 助力学生个性发展

    www.jyb.cn 2015年06月11日  来源:中国教育新闻网—中国教育报

    大数据分析 助力学生个性发展

    深圳第二实验学校 赵立

      互联网时代新概念、新思维、新技术、新方法层出不穷,移动互联的普及更让传统的各个行业包括教育受到了极大的挑战,也迎来了前所未有的机遇。“互联网+”时代,教育应该如何更好地突出本质,促进人的充分发展,这是一个新的命题。 

      作为深圳的一所实验学校,我校坚持创建适合每个学生发展的教育,教育信息化对学生个性化成长的要求与我校的办学理念一致。我校是全国第一批教育信息化试点单位。目前,学校完成了基础支撑平台和业务系统的建设,正由数字化校园向智慧校园转型。我们探索的重点是在应用系统形成的大数据基础上,进行分析挖掘,更多地体现教育服务的个性化、智能化和人性化。我们希望借助互联网平台,在数据的应用上花更多心思,克服学校班级教育的不足,关注到每个学生,能够给予每个学生最及时的反馈、最有效的指导、最个性的服务,让每个学生都能得到最充分的发展。 

      百川归海,集腋成裘——大数据的生成 

      5A特色的数据:学校开发了应用系统的移动端APP,电脑端及各种平板、智能手机已成为数据源的主要渠道。每个学生无论在何时何地通过任何方式所做的任何事情都有记录,呈现5A(anybody,anytime,anywhere,anyway,anything)特色。 

      个性集成的桌面:参照美国clever的应用集成平台,我校整合各应用系统业务形成云桌面系统,实现业务颗粒化,为用户提供统一界面来源的一体化服务窗口。老师、学生、家长各有不同的业务App,方便、个性化,实现了良好的用户体验。 

      多元立体的记录:来源于师生、家长的多源数据包括学习、活动、社团、竞赛等记录,反映学生的知识储备、综合素质、兴趣爱好、情感态度和进步情况等,自动生成全面、立体、动态的成长记录。 

      分析诊断,反馈调整——大数据的应用 

      维克托·迈尔提出,大数据改善学习中的反馈、个性化和概率预测这3个核心要素。学校应充分吸收、分析、挖掘和应用这些数据,大数据分析将支撑教师教学方法的创新以及学生学习方式的转变。我们通过对教育大数据的梳理分析,建立学习者模型,探寻各种变量之间的关系,使学生学习行为模型化显示,形成诊断性预测,及时反馈、激励和调整教学行为。 

      建立学业诊断分析 

      通过出勤、课堂表现、平时作业、考试等过程性评价数据,分析学业成绩和学习行为各要素的相关性,借助雷达图,准确定位学生学业成绩的变化是主动学习意识的欠缺还是知识结构的薄弱。如果是知识结构的薄弱,教师可以通过网络云课堂中学习过程记录分析发现其薄弱知识点,进行自定义组卷,借助云课堂平台将相关资源推送到学生学习空间中,对学生进行个别化辅导。 

      支持学生生涯规划 

      通过对电子心理档案、图书借阅、学业报告、选课记录、社团活动记录、社会实践记录、奖励记录等数据进行分析,生成学生成长态势雷达图、学业发展柱状图,了解学生兴趣特长,适时给出诊断性建议,从课程选择、职业体验、兴趣发展等方面指导学生制定生涯规划,扬长补短发展综合素质,找到合适的成才之路。 

      推动教学决策调整 

      学校依据网络选课时课程满选时间的快慢(学生兴趣)、课程通过率(课程效果)、学生评教数据(教师水平)三个要素综合分析选修课程的开设效果,进而调整课程开设方案。 

      《中国教育报》2015年6月11日第8版



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    { 编辑:刘继源 }