近年來(lái)，随着大(dà)數據成爲互聯網信息技術行業的流行詞彙，教育逐漸被認爲是大(dà)數據可以大(dà)有作(zuò)爲的一個重要應用(yòng)領域，有人大(dà)膽地預測大(dà)數據将給教育帶來(lái)革命性的變化。大(dà)數據技術允許中小(xiǎo)學和(hé)大(dà)學分析從(cóng)學生的學習行爲、考試分數到(dào)職業規劃等所有重要的信息。許多這(zhè)樣的數據已經被諸如美(měi)國國家教育統計(jì)中心之類的政府機構儲存起來(lái)用(yòng)于統計(jì)和(hé)分析。盤點近年來(lái)大(dà)數據應用(yòng)于教育行業的十大(dà)案例。
國内:
一、華中科技大(dà)學近兩年個性化大(dà)數據的實踐，通過數據理(lǐ)出學生在校期間生活和(hé)學習的主線，并放(fàng)在一個故事(shì)化的場景裏來(lái)叙述，引起了(le)衆多畢業生的共鳴。
6月8日，一封名叫《光陰的故事(shì)一緻某某》的電子信件和(hé)截圖在華中科技大(dà)學畢業生的微信朋友圈廣爲流傳。每一位即将離校的學子隻要打開(kāi)鏈接，輸入自(zì)己的校園賬号就能(néng)獲取在校期間的學習，讀書，餐飲等各方面數據和(hé)收獲。
該校網絡與信息化辦公室副主任王士賢介紹，《畢業生大(dà)數據--光陰的故事(shì)》由華中科技大(dà)學網絡與信息 化中心在2015年第一次推出，今年在教務類數據的基礎上(shàng)還增加了(le)畢業生的借書、進出圖書館，黨員組織 發展，校園卡刷卡，計(jì)算(suàn)機等考等相關數據。
二、由廈大(dà)圖書館設計(jì)的一個名爲“圕（tuan）·時(shí)光”的網站(zhàn)， 收集整理(lǐ)了(le)畢業生大(dà)學時(shí)代的閱讀記錄、進館次數等， 被畢業生視(shì)爲大(dà)學生涯的圖書館記憶。今年，這(zhè)個網站(zhàn)還特别增加了(le)畢業生在食堂的消費記錄，如打了(le)多少份免費米飯。也(yě)就是說，這(zhè)是一份物質食糧和(hé)精神食糧的雙重記憶。
由于今年的“圕·時(shí)光”，新增了(le)學生們在食堂的消費記錄，畢業生登錄後，不僅能(néng)看(kàn)到(dào)自(zì)己最愛去的餐 廳、超市、消費的金(jīn)額，還能(néng)看(kàn)到(dào)自(zì)己在大(dà)學期間，打了(le)多少份米飯。廈大(dà)圖書館表示，這(zhè)是根據學生一卡通的大(dà)數據統計(jì)出來(lái)的，隻提供給學生本人。
三、每個月在食堂吃飯超過60頓、一個月總消費不足420元的，被列爲受資助對(duì)象。
據報(bào)道(dào)，南京理(lǐ)工(gōng)大(dà)學教育基金(jīn)會(huì)通過數據分析，每個月在食堂吃飯超過60頓、一個月總消費不足420元 的，被列爲受資助對(duì)象。南京理(lǐ)工(gōng)大(dà)學還采取直接将補貼款打入學生飯卡的方式，學生無需填表申請(qǐng)，不用(yòng)審核。
四、電子科大(dà)曾做過一個課題——尋找校園中最孤獨的人。 他(tā)們從(cóng)3萬名在校生中，采集到(dào)了(le)2億多條行爲數據，
數據來(lái)自(zì)學生選課記錄、進出圖書館、寝室，以及食堂用(yòng)餐、超市購物等數據。通過對(duì)不同的校園一卡通 前一後刷卡”的記錄進行分析，可以發現(xiàn)一個學生在學校有多少親密朋友，比如戀人、閨蜜。
最後，通過這(zhè)個課題找到(dào)了(le)800多個校園中最孤獨的人，他(tā)們平均在校兩年半時(shí)間，一個知(zhī)心朋友都沒有。 這(zhè)些(xiē)人中的17%可能(néng)産生心理(lǐ)疾病，剩下(xià)的則可能(néng)用(yòng)意志力暫時(shí)戰勝了(le)症狀，但(dàn)需要學校和(hé)家長重點予以關愛。
國外(wài)：
五、紐約州波基普西市瑪麗(lì)斯特學院(Marist College)與商業數據分析公司Pentaho合作(zuò)發起開(kāi)源學術分析計(jì)劃 (The Open Academic Analytics Initiative),旨在一 門(mén)新課程開(kāi)始的兩周内預測哪些(xiē)學生可能(néng)會(huì)無法順利完成課程。
該計(jì)劃基于Pentaho的開(kāi)源商業分析平台(Business Analytics Platform)開(kāi)發了(le)一個分析模型，通過收集分析學生的學習習慣——例如點擊線上(shàng)閱讀材料、是否在網上(shàng)論壇中發言、完成作(zuò)業的時(shí)長——來(lái)預測學生的學業情況、及時(shí)幹預幫助問題學生，從(cóng)而提升畢業率。
六、KickUp是一個專注教師測評的标準化SaaS工(gōng)具，測評數據來(lái)自(zì)教師的自(zì)查報(bào)告及學年内的各項教學結果的反饋，這(zhè)些(xiē)數據可以縱向記錄教師的成長曆程，提出有待改善的地方。KickUp根據學生和(hé)老(lǎo)師的數量、 按地區(qū)進行收費，目前全美(měi)有超過50個地區(qū)的學校在使用(yòng)這(zhè)款測評工(gōng)具。
七、以美(měi)國的著名高(gāo)校卡内基梅隆大(dà)學和(hé)普渡大(dà)學爲例： 對(duì)這(zhè)兩所高(gāo)校，領英都收集了(le)60000多名畢業生的職業生涯數據。數據量之龐大(dà)，足以在其中看(kàn)出清晰的規律。輸入“MIT”，你(nǐ)很(hěn)快(kuài)就會(huì)看(kàn)到(dào)這(zhè)所高(gāo)校的畢業生一般會(huì)在谷歌、IBM和(hé)甲骨文(wén)公司找到(dào)工(gōng)作(zuò)。輸入“普渡”，你(nǐ)會(huì)發現(xiàn)禮菜、康明(míng)斯和(hé)波音(yīn)是畢業生的首選。
這(zhè)類信息對(duì)于中學的高(gāo)年級生和(hé)低(dī)年級學生都是一座金(jīn)礦，因爲大(dà)多數中學生對(duì)将來(lái)的職業都隻有模糊的想法。運用(yòng)領英的這(zhè)個工(gōng)具，對(duì)太陽能(néng)、編劇(jù)、或者醫(yī)療器械感興趣的學生，就可以挑選那些(xiē)畢業生最容易進入相關領域的大(dà)學拫考了(le)
八、據PBS報(bào)道(dào)，伊薩卡學院(Ithaca College)自(zì)2007年開(kāi)始收集學生的社交網絡數據。該學院爲申請(qǐng)者設立了(le)一個類似Facebook的網站(zhàn)IC PEERS,讓申請(qǐng)者得 以通過網站(zhàn)聯系學院教師和(hé)彼此。
伊薩卡使用(yòng)舊M統計(jì)分析系統來(lái)收集IC PEERS上(shàng)産生的數據，研究擁有怎樣的網絡行爲的學生更有可能(néng)選擇就讀伊薩卡。收集的數據包括申請(qǐng)者上(shàng)傳了(le)多少張賬戶照片、擁有多少名IC PEERS好(hǎo)友。研究人員認爲, 這(zhè)能(néng)反映出申請(qǐng)者對(duì)這(zhè)所學院有多感興趣。
九、“希維塔斯學習”是一家專門(mén)聚焦于運用(yòng)預測性分析、 機器學習從(cóng)而提高(gāo)學生成績的年輕公司。Civitas Learning提供了(le)一套應用(yòng)程序，學生和(hé)老(lǎo)師可以在其中規劃自(zì)己的課程和(hé)安排。“希維塔斯學習’’各種基于雲的智能(néng)手機第三方應用(yòng)程序(APP)都是用(yòng)戶友好(hǎo)型的，能(néng)夠根據高(gāo)校的需要個性化。這(zhè)意味着高(gāo)校能(néng)聚焦于各自(zì)不同的對(duì)象，相互不同地用(yòng)這(zhè)家公司的分析工(gōng)具開(kāi)展大(dà)數據工(gōng)作(zuò)。
該公司在高(gāo)等教育領域建立起最大(dà)的跨校學習數據庫。 通過這(zhè)些(xiē)海量數據，能(néng)夠看(kàn)到(dào)學生的分數、出勤率、 辍學率和(hé)保留率的主要趨勢。通過使用(yòng)100多萬名學生的相關記錄和(hé)700萬個課程記錄，這(zhè)家公司的軟件能(néng)夠讓用(yòng)戶探測性地知(zhī)道(dào)導緻辍學和(hé)學習成績表現(xiàn)不良的警告性信号。此外(wài)，還允許用(yòng)戶發現(xiàn)那些(xiē)導緻無謂消耗的特定課程，并且看(kàn)出哪些(xiē)資源和(hé)幹預是最成功的。
十、一家名爲Knewton的大(dà)數據公司開(kāi)發了(le)一個數字平台， 該平台分析了(le)幾百萬學生(從(cóng)幼兒園到(dào)大(dà)學)的學習過 程，并基于這(zhè)一分析來(lái)設計(jì)更加合理(lǐ)的測試題目和(hé)更加個性化課程目标。該公司與Houghton Mifflin Harcourt建立了(le)合作(zuò)關系，開(kāi)發出了(le) K-12階段的個性化數學課程，同時(shí)還與法國創業公司Gutenberg Technology—道(dào)，開(kāi)發了(le)智能(néng)數字教科書。
簡單來(lái)說，這(zhè)些(xiē)課程和(hé)教科書能(néng)夠适應每個學生的差異。學生可以按照自(zì)己的節奏來(lái)控制學習進度，而不會(huì)受到(dào)周圍其他(tā)學生的行爲的影響。然後，系統會(huì)給教師一個反饋，告知(zhī)哪個學生在哪個方面有困難，同時(shí)給出全班學生的表現(xiàn)的整體分析數據。
在教育學習領域，大(dà)數據中提取價值的5種主要的技術如下(xià)：
1.預測(Prediction)——覺知(zhī)預料中的事(shì)實的可能(néng)性。例如，要具備知(zhī)道(dào)一個學生在什(shén)麽情況下(xià)盡管事(shì)實上(shàng)有能(néng)力但(dàn)卻有意回答(dá)錯誤的能(néng)力。
2.聚類(Clustering)——發現(xiàn)自(zì)然集中起來(lái)的數據點。這(zhè)對(duì)于把有相同學習興趣的學生分在一組很(hěn)有用(yòng)。
3.相關性挖掘(Relationship Mining)——發現(xiàn)各種變量之間的關系，并對(duì)其進行解碼以便今後使用(yòng)它們。這(zhè)對(duì)探知(zhī)學生在尋求幫助後是否能(néng)夠正确回答(dá)問題的可靠性很(hěn)有幫助。
4.升華人的判斷(Distillation for human judgment)——建立可視(shì)的機器學習的模式。
5.用(yòng)模式進行發現(xiàn)(Discovery with models)——使用(yòng)通過大(dà)數據分析開(kāi)發出的模式進行“元學習”(meta-study)。一家名爲Knewton的大(dà)數據公司開(kāi)發了(le)一個數字平台， 該平台分析了(le)幾百萬學生(從(cóng)幼兒園到(dào)大(dà)學)的學習過 程，并基于這(zhè)一分析來(lái)設計(jì)更加合理(lǐ)的測試題目和(hé)更加個性化課程目标。該公司與Houghton Mifflin Harcourt建立了(le)合作(zuò)關系，開(kāi)發出了(le) K-12階段的個性化數學課程，同時(shí)還與法國創業公司Gutenberg Technology—道(dào)，開(kāi)發了(le)智能(néng)數字教科書。