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大数据在美国基础教育中的运用

来源:发表时间:2016-10-8 15:10:21访问次数:192

大数据在美国基础教育中的运用

                                      朱晓玲

 

早在上个世纪 70 年代,美国著名未来学家阿尔文·托夫勒在其著作《未来的冲击》一书中就预测,未来社会中大量的“人工编码信息”将代替自然信息,充斥人们的生活。如今看来,托夫勒所描述的这个时代已悄然到来。2012 年,涂子沛先生的《大数据》和维克托·迈尔·舍恩伯格先生的《大数据时代》相继在中国大陆出版,让很多人接受了一次彻底的思想洗礼。从商业、科技到医疗、政府、经济 、人文以及社会的各个领域,“大数据”正在悄然改变着世界的方方面面,改变着我们传统的思维方式和行为方式。

“大数据”(Big Data)也称“海量数据”,其特点可以概括为 4 个“V”:第一,数据体量巨大(Volume),从 TB 跃升到 PB;第二,数据类型繁多(Variety),包括网络日志、视频、图片、地理位置信息等各种数据类型;第三,价值密度低,商业价值高(Value),以视频为例,连续不间断监控过程中,可能有用的数据仅有一两秒;第四,处理速度快(Velocity)。与传统数据不同,“大数据”采集的样本量更为庞大,采集方式更为灵活,采集手段更为多样,采集速度更为迅速,采集人员更为大众。更为重要的是,在互联网技术的支撑下,“大数据”的丰富内容可以开放共享,“大数据”的潜在价值可以不断分析、挖掘和预测。除了可汗学院、MOOC等这些在线教育变革外,“大数据”又将如何改变我们传统的教育世界呢?美国是一个有着“数据信赖”传统的国家。或许,我们可以从美国基础教育的发展状态中找到答案。

为教育宏观决策提供信息基础

事实上,早在上个世纪 60 年代,美国就意识到数据在教育决策中的重要地位。1968年,美国联邦教育部成立了“全美教育数据统计中心”。经过 34 年的长期摸索与反复试错,该中心形成了一套完整的教育数据处理的方法论,并在 2002 年通过了《教育科学改革法》,明确了数据在教育决策中的决定性地位,即所有教育政策的制定都必须由实证数据进行支持。同年,美国教育研究所与全美教育数据统计中心合并重组后成立了教育科学研究院(IESInstitute of Educational Science), 成为全美最重要的教育决策咨询机构。

数据在美国联邦教育决策中发挥了极为重要的作用。其中最为典型的一个例子就是全国教育进展测评(National Assessment of Educational Progress,简称 NAEP)。NAEP 产生于1969 年,是由美国国会授权的唯一一个全国性中小学学生学业成绩测评体系。其目的是监测美国中小学生学业成就现状和发展趋势,提高美国基础教育质量。40 多年来,NAEP 已对美国中小学的阅读、数学、写作、科学、历史、地理、公民教育等学科进行了全面测评,其测评结果已成为美国联邦政府及各州衡量教育发展、分配教育资源、改革教育实践的重要依据。

       NAEP 产生近半个世纪以来形成了自己独有的运作模式。2001 年,美国政府颁布的《不让一个孩子落伍》法案更为详细地规定了 NAEP 的实施模式,共包括以下四个方面:首先,NAEP 全国测评和州测评至少每两年对48 年级的阅读和数学进行测试。NAEP 全国测评(州测评)必须定期对 12 年级的阅读和数学进行测评。在条件允许的情况下,NAEP 全国测评还要定期对 4812 年级的写作、科学、历史、地理、公民教育、经济学、外语、艺术进行长期趋势测评。其次,所有希望接受Ⅰ号资助(Title grant)的州自 2002-2003 学年起必须每两年参加针对 48 年级阅读和数学科目的 NAEP 州测评,而对州测评中其他学科的测量则奉行自愿原则。NAEP 州测评的资金由联邦政府负责,NAEP 州测评并不能取代各州对 48 年级学生阅读、数学科目学习效果的评估。其三,NAEP 将继续对 91317 岁的学生进行阅读和数学科目的测评。基于技术因素的考虑,科学和写作不再作为测评科目。

       NAEP 由两部分组成:第一部分是通过具体的评估框架对学生某具体科目的学业水平进行测试。测试形式通常为多项选择题和书面自由回答题;第二部分是背景信息,即通过对学生、教师、学校管理人员进行问卷调查或其他来源获取有关人口统计学特征和教育过程的描述性信息。NAEP 通过一系列图表把各科目、各年级的成绩呈现出来,使读者直观地看到美国当前基础教育的整体状况、不同群体的成绩和群体之间的成绩差距、学生成绩的发展过程和变化趋势。数据结果直接反映了美国当前教育发展的基本趋势,为国家宏观决策提供信息基础,决策者也可以利用这些结果评估当前教育改革政策的实施效果。此外,NAEP 的测评结果还被大量研究者深入挖掘和分析,开展诸如家庭、社区和学校对学生成绩影响的研究,资源差异、系统化的改革措施、不同的学习机会及教育政策对学生学业成绩影响的研究。研究成果对美国联邦教育决策产生了间接、广泛的影响。

       教育管理与服务的个性化成为可能

      大数据给教育带来的一个重要变化在于它使教育管理和服务更加个性化。美国科罗拉多州正是运用“大数据”系统改进了本州的教育管理与服务。2009 年,科罗拉多州教育当局开始实施“教育信息系统计划(Relevant Information to Strengthen Education,简称 RISE)”,收集学生、教师和学校的所有信息,以帮助学校改进教学,旨在帮助学生获得学业上的成功。 迄今为止,该计划已成功实施 4 年。

        该计划共包括 4 个战略环节:采集、连接、提供和执行。每个战略环节又是通过一系列项目来完成的。首先,要采集科罗拉多州每个学生和教育者的重要信息,包括早期教育背景、学习长项、需要更多关注的领域、测验分数、等级等在内的一系列重要教育信息,教育者信息则包括教育者的特点、准备和发展;第二,用最先进的数据系统将收集到的数据和学生、教育者的数据内容与相关国家机构的记录连接起来;第三,通过“了解学校”(Schoolview)的门户网站,为家长、学生、教育者、政策制定者和研究者提供及时的、以学生为中心的信息服务;第四,运用数据,设计个性化的教学实践活动、创新性学习计划和教师专业发展法案,以提高学生学业成绩。该计划数据应用的方式也灵活多样。例如,一个学生转到新学区后,其信息记录也随之迁移。教师可立刻获取该生的所有相关信息,以提前做好准备,帮助其平稳过渡到新的学习中。再如,学校或教师通过数据研究,找出对提高学生学业成绩最有效的教学方法,或者学校应该加强的资源建设和为学生提供的支持。

        由此可见,教师、学生、教育管理者、社会天下管理者等都可以从该计划中获益。教师能够获取更加全面、丰富的数据信息,能够了解何种教育方法对学生最有效,学生可能在哪些方面需要额外帮助。在数据的基础上,教师能够根据不同孩子的需求和学习风格来设计个性化的教学,将学习变成个性化行为,更好地满足每个学生的需求,促进每个学生的学习。学生则可以得到教师更好的指导和支持,进而提高学业成绩。对于管理者来说,这一计划

大大提高了他们的工作效率,他们只需要通过互联网就能很快地获取学生和教师记录,从而更快、更有效地与新学生建立联系,帮助新教师适应新的教学环境。而对于社会管理的研究者和政策制定者来说,他们则能够通过该计划了解到学生的学习趋势和结果,从而形成对科罗拉多州学校教育的共识,最终达到改进公共政策、增加政策透明度的目的。

        驱动教学质量的大幅提升

如果将大数据运用到学校教育和课堂教学中,学校的办学质量有可能大幅度提升。美国肯尼迪小学就是一个鲜活的例子。肯尼迪小学是坐落在美国威斯康星州简斯维尔市最年轻的一所小学,成立仅 14 周年,但却是美国“蓝带学校”殊荣的获得者。在全美所有公立和私立学校中仅有 3% 的学校能获此殊荣,获奖学校不仅要求学生学业成绩连续 3 年高于国家平均水平,而且要有 40% 以上的学生来自贫困家庭。那么,是什么原因使这么一所年轻的学校获此殊荣呢?

2012 6 月,学校校长艾里逊·德格拉夫(Allison De Graaf)在北京举行的“小学教育国际会议”上揭示了其中的奥秘。她指出,高质量的教学和评价机制是学校成功的重要秘诀之一。而高质量的教学建立在数据研究基础之上,也被称之为“数据驱动型教学”(Data Driven Instruction)。因为威斯康星州每年都举行“知识和概念考试”(Wisconsin Knowledge and Concepts Examination,简称 WKCE),教师每年必须参加 3 次“数据挖掘”(Data Retreats)的活动,深入分析每个学生的 WKCE 数据,找到学生学习的弱点,然后不同教师协商合作,共同设计全班的课程、小组活动以及差异化的教学方案,其目的就在于提高课堂教学的针对性,进而提高学生的学业成绩。此外,同一年级的教师每周定期召开一次教学研讨会,分析常用的基于课程的评价机制,并根据这些评价工具采集的数据,确定具体的教学策略和教学活动,以满足学生的个性化需求。

肯尼迪小学特别重视学生阅读能力的培养,他们在全校范围内开展了“指导阅读教学法”活动。为监测活动开展情况,学校利用“发展性阅读评价”(Developmental Reading Assessment

简称 DRAs)工具,每年 3 次采集所有学生的阅读能力发展数据。在数据分析的基础上,根据学生不断发展的阅读需求,定期重新组织学生的阅读小组。这一系列的事实都表明,肯尼迪小学课堂教学效率的提高不仅仅是基于经验,更为重要的是基于数据,基于每一个学生在学习过程中所呈现出的数据状态,基于本校与全国、全州的对比数据。这当然对教师的专业素养提出了更高的要求,要求教师遵循“循证”逻辑,具备研究素养,这想必也是大数据时代课堂教学改革的必然趋势。

         当然,大数据也是一把双刃剑。正如托夫勒所言,信息过载可能带来“信道危机”。随着存储成本的继续暴跌、分析工具的发展进步,采集和存储数据的数量和规模必将呈现爆发式增长。然而,如何甄别信息的价值,如何保护信息的隐私,如何避免自我的迷失,如何保留传统的智慧,这一系列问题仍值得每一位教育工作者认真思考。

                                 

                                                             转自《人民教育》

 

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