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陈大兴:以大数据推动教育决策变革

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发表于 2018-8-2 16:38:06 | 显示全部楼层 |阅读模式
伴随着新一代信息技术的普及与飞速发展,技术变革教育的时代已经来临。“大数据”为推进教育的创新发展提供了重要机遇。以数据驱动决策也成为了大数据时代提高教育决策能力的一个新视角,其“威力”在强烈冲击着教育决策系统,正逐渐成为推动教育决策创新与变革的颠覆性力量。2015年,国务院印发的《促进大数据发展行动纲要》中明确指出,“完善教育管理公共服务平台,推动教育基础数据的伴随式收集和全国互通共享。推动形成覆盖全国、协同服务、全网互通的教育资源云服务体系。探索发挥大数据对变革教育方式、促进教育公平、提升教育质量的支撑作用”。2016年6月,教育部关于印发《教育信息化“十三五”规划》的通知中就曾指出:“积极利用云计算、大数据等新技术,创新资源平台、管理平台的建设、应用模式。”因此,在大数据日益被国家和教育领域重视的背景下建立大数据决策模式,使大数据与传统教育决策深度融合,有利于实现教育决策的民主化、科学化与规范化。
基于大数据的传统教育决策之困
伴随着教育治理理论与能力的不断提升,教育决策已由早期的内部集权转向了公众参与,实现了多元利益主体的参与。然而,此种“由点到面”的传统教育决策模式仍然是依据少数群体的需求来预测或推测教育需求,仍具有一定的偏狭性。在大数据时代,由于各种信息的快速汇集与传播,涌现出了大量的结构或非结构化数据,这也为教育决策参考由样本数据逐渐向整体数据转变提供了可能。所以,在教育数据呈爆炸式发展的背景下,传统教育决策模式已显露疲态。
传统教育决策数据样本有限,存在数据黑洞。教育决策的分析与制定需要全面精准的数据支撑,但受思维、设备、技术等方面的限制,传统的教育数据搜集量小、范围狭窄、渠道单一,难以有效释放信息的价值,已经不能完全支撑现代教育决策的需求。由于传统教育信息搜集范围狭窄与数据量缺乏,容易使教育决策在可行性论证时对未来执行的困难与阻力估计不足,同时也难以通过完整、准确的数据来挖掘其内部规律,从而影响教育决策的操作性与可行性。而教育大数据能够弥补数据范围与数量的不足,通过数据密集型决策重视数据的相关性与复杂性,避免教育的盲目与不合理决策。
传统教育决策数据挖掘力不足,难以获得信息衍生价值。教育数据是教育决策中的一种量化手段,从数据自身来看,其难以自动生成高效能的生产要素,只有通过深入的分析与处理才能使数据之间的内在联系与规律得以体现,才能真正地释放其价值。传统教育决策模式中往往更为强调表面的感性数据,将关注点集中在了感性数据所呈现的现有价值,而忽视了规律性的理性数据,这就难以对事物的未来发展变化进行推断和预判。教育决策的本质就在于预判,如果数据自身的预判能力没有得以挖掘,这就会浪费数据的衍生价值,使教育决策丧失前瞻性和预测性功能。
传统教育决策数据存储量较小,规模优势不明显。数据资源是否充足在一定程度上决定了教育决策的效果。教育决策需要掌握大量的历史、即时和关联数据,从而借助数据分析技术来辅助决策。要想达到教育决策分析与制定的科学性,就需要储备完整的数据资源。所以,传统教育决策中数据存储量小的缺陷就影响了最终决策的可行性。大数据以其在行业、区域等范围的流动性优势颠覆了线性的、传统的、自下而上的精英决策模式,而逐渐形成了新型的、自下而上的、非线性的决策基础。所以,在大数据时代背景下,有必要通过对数据存储能力的提升来破解原有技术方面的不足。
基于大数据的现代教育决策之路
使用大数据技术变革我国教育决策方式,是教育决策体制转型的内在需求,同时也是贯彻落实教育综合改革的迫切要求。提升我国教育决策能力建设,促进我国教育决策体系现代化,亟须积极推进教育决策主体对大数据分析技术的了解、应用与嵌入。具体来说,需要从以下几个方面着手。
第一,转变传统教育决策理念,树立大数据思维。对于教育决策者来说,大数据可谓一个复杂的系统工程,所以要想真正做好大数据决策,首先就需要着眼未来,从大局出发,转变传统教育决策理念。传统教育决策通常是依据一定的样本数据而进行的推断抽象分析,大数据的变革需要将其分析方法与价值判断融入教育决策理念之中,从有限样本数据决策走向真正的大数据分析,通过大数据关联分析来切实预判教育问题,把握教育需求。另外,大数据思维的树立应该真正使多维的整体数据为决策问题服务,进而明确把握教育问题的宏观特征,使大数据的关联思维运用到具体决策之中,这样才能够更为直观地呈现数据背后的教育行为模式,为教育决策服务。
第二,大数据教育决策需要包容、开放的信息支持系统。大数据时代的教育决策,其基本前提是海量的教育信息。然而,在现实中这些教育信息可能是分散于多个系统、机构与部门之中,同时,在对这些多变、海量的教育信息进行采集、处理与解读的过程中,教育决策者的能力等方面也很难与之相契合。所以,大数据教育决策必须要突破信息的组织所有制障碍,打破信息孤岛现象,进而建立有利于信息融合的利益相容与沟通协调机制,利用多元、开放的信息支持系统使与之相关的各种力量得以汇聚,从而共同致力于教育大数据的挖掘、分析与使用。
第三,提升教育决策者的数据化决策技能。教育大数据是一个涉及云计算、互联网、物联网等多元领域,涉及关联规则、集成学习等多方面的数据分析、处理技术。所以,为确保数据安全与数据的科学使用,就要十分重视教育决策的大数据管理及应用技术含量,提升大数据的技术研发能力,力推教育大数据的自主创新与核心技术,从而把握信息制高点。同时,也要重视教育大数据专业人才队伍的建设。教育大数据分析的专业化人才具有复合性特征,应该兼具数理、统计、自然语言处理、数据分析等多方面综合知识。所以,在教育大数据专业人才培养中,要结合上述综合知识,通过增加财政扶持以及高校、优秀企业合作等方式进行系统性培养,最终形成由首席教育数据官、教育数据挖掘师、教育数据分析师、教育数据可视化设计师等构成的高级教育数据专业人才队伍,保障教育数据的科学化应用,提升教育数据的自主把控能力。
基于大数据的未来教育决策之思
大数据教育决策从其流程来看,经历了由数据到信息、由信息到知识、由知识到智慧的基本流程。这样的流程与原有的精英、专家、权威所主导的教育决策具有一定的差异性,其更多地关注去中心化、发现群体智慧、非线性、自下而上的决策模式。这样的教育决策模式优势显而易见,但其也并非是万能和完美无缺的。如有专家指出,在这个过程中,由于数据、信息等分属于不同层次的理念,所以在转化的过程中科学的方法、理论以及资料处理程序的应用程度等都会影响信息的质量与决策的科学化。这提醒我们,在通过大数据技术、信息科学来提高教育决策能力的同时,也要重视教育决策过程中的文化与社会因素。大数据是教育决策智能中的构成因素而非唯一因素,所以我们在教育决策过程中需要综合教育现实的总体认知,要以正确认识教育的是非利害、遵循人文精神为基本前提。大数据从其自身来看,并不能够等同于理性,在教育决策中以数据而非直觉是一种理性表现,但我们也不能忽视更大的理性,即人文法则,只有这样才能使大数据真正在教育决策中发挥其应有的作用。

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