学校在玩大数据

　　近年来，我国已有不少学校开始了数据挖掘的探索，但真正被业内人士承认的教育领域的大数据应用却为数不多，其中被公认的当数东华大学的智能实验室项目。

　　几年前，东华大学的实验室极为分散，十几个学院，每个学院都有三四个实验室，有的实验室甚至还在系里，教学评估要通过表格填报的方式来解决，数据的科学性和真实性都得不到保障，东华大学教务处处长吴良深感人工管理太吃力、效率也太低。

　　“2009年，我们提出智能管理的思路，即用物联网的方式把实验室里所有的仪器设备都管理起来。我们和专门研究数据挖掘的公司合作，在材料学院做了试点。”吴良说，“只要学生进入实验室，哪个学生使用了哪台仪器设备，使用了多长时间，基本所有的使用情况都能记录下来，所有仪器的电流、电压都可以监控。之后想要的数据由电信号直接产生，自动计算出来自动生成表格，实验室利用率等情况在表格上一目了然。”

　　如今，东华大学所有学院的实验室都纳入了智能实验室的管理。“从表格就可以看出，哪些实验室申请的设备根本不必购买，哪些实验室不再需要拨钱。实验室的使用率和第二年的经费完全挂钩，最后实现教育经费使用的集约高效。”吴良说。

　　另外，东华大学智能实验室还实现了24小时开放无人管理、跨学院使用等人工无法实现的管理，数据显示，智能实验室的管理对学生学习自主性的提高有显著影响，学生在实验室的时间甚至超过了在教室的时间。

　　“总体来看，目前开始进行数据挖掘的高校基本都是信息化做得较好、规模较大的学校，其主要原因是他们有充足的数据量。”魏忠说。

　　据了解，浙江大学通过对资产的归纳、整理，最终形成权威、全面的资产数据，并提供数据查询和分析服务。这些数据分析的成果已经被真正地应用起来，能够帮助教务处更好地利用教室、实验室等资源。

　　复旦大学则对特定的学生进行数据分析，并且得到一些非常有价值的数据。比如，从平均绩点看，来自东部地区、中部地区、西部地区学生的成绩呈递减趋势。在中部和西部地区，城镇学生成绩优于农村学生，东部地区则相反。分析认为，出现这种情况或与学生所受基础教育相关：在中、西部地区，城镇的基础教育资源和水平明显高于农村;而在东部地区，不少农村学生在基础教育阶段反而可能学得更深。

　　清华大学正在做一些学生成长类的数据分析。比如，针对进校时成绩很优秀的一批学生，追踪其在大学四年的各种数据，观察其成长路径，或者对毕业时表现很优秀的学生进行追溯。

　　“可以看出，目前高校对信息数据的挖掘主要集中在针对网络系统运行所做的数据分析、针对教学教务管理所做的支持、针对特定学生的分析、针对科研所做的数据分析支持等方面。”魏忠说。

　　而在中小学，一些数据挖掘的项目也在起步。

　　“在基于电子书包的一对一课堂数字化课堂教学中，国内也积累了大量大数据分析决策的典型案例。”方海光说，比如首都师范大学数字化学习实验室开发的数字化课堂的大数据分析应用，已经在扬州、常州等地中小学的200多个班级进行了多个学期的系统性试点应用，带来了教育效果的明显改变。

　　“在数字化课堂教学过程中，可以对学习过程进行数据形式化采集和描述，并基于课堂单元和学期单元进行学习过程的大数据挖掘和分析。教师通过这些数据和分析结果，可以即时进行教学控制和教学反思，从而提高课堂教学水平。学生和家长通过这些数据和分析结果，也可以尽快发现自己学习中的不足，进而也可以提高自己的学习水平。”方海光说。

　　“在国内尤其是北京、上海、广东等城市，大数据在教育领域有了越来越多的应用，像慕课、在线课程、翻转课堂等，已经有越来越多的学生加入到网上学习的行列中来。”北京师范大学教育技术学院教授、现代教育技术研究所所长何克抗说。

　　随着技术的发展，大数据在教育领域有了越来越广泛的应用，学校拥有可用的、高质量的海量数据逐渐成为现实，但如何进行信息挖掘，给未来教育带来更大的可能，则对教育研究者的想象力提出了挑战。