大数据在教育领域

术峰会上,世界最大的教育出版公司培生集团(Pearson)与适应性学习领域里的先行者纽顿公司共同发布了主要由培生集团开发的适应性学习产品——“我的实验室/高手掌握”(MyLab/Mastering)。这款产品在将全球范围内向数百万名学生提供个性化的学习服务,向他们提供真实可信的学习数据,让学校通过这些数据提高学生的学习效果并降低教学成本。首款产品将在美国的数十万名学生中使用,包括数学、英语,以及写作等技能开发课Р4Р“纽顿”(knewton)Р总部设在英国伦敦的培生集团和其他出版公司共同开发的“课程精灵”系统(CourseSmart),也允许教授们通过让学生使用电子教科书来跟踪他们的学业进展,并向助教们显示学生的学习参与度和学习成绩等大量的数据信息,只是这一系统尚不具备预测的功能。Р5Р培生集团Р03Р五大技术利用教育大数据Р五种主要的技术Р1.预测(Prediction)——觉知预料中的事实的可能性。例如,要具备知道一个学生在什么情况下尽管事实上有能力但却有意回答错误的能力。? 2.聚类(Clustering)——发现自然集中起来的数据点。这对于把有相同学习兴趣的学生分在一组很有用。? 3.相关性挖掘(Relationship Mining)——发现各种变量之间的关系,并对其进行解码以便今后使用它们。这对探知学生在寻求帮助后是否能够正确回答问题的可靠性很有帮助。? 4.升华人的判断(Distillation for human judgment)——建立可视的机器学习的模式。? 5.用模式进行发现(Discovery with models)——使用通过大数据分析开发出的模式进行“元学习”(meta-study)。? 实施这些技术就能够通过大数据来创建为提高学生成绩提供支持的学习分析系统。研究者们相信这些技术将帮助教育工作者更加有效地指导学生朝着更加个性化的学习进程迈进。