⑴ 大數據如何影響課堂教學
「大數據」（BIG DATA）這個詞，是2008年在維克托·邁爾-舍恩伯格及肯尼斯·庫克耶編寫的《大數據時代》這本書中首次提出的。「大數據」指不用隨機分析法（抽樣調查）這樣的捷徑，而是對所有的數據（近似於全樣本）進行分析處理的一種方法。
1．什麼是我們身邊的大數據？
「大數據」已經滲透到我們生活中的方方面面。比如我們打開手機淘寶，呈現在我們面前的界面是不一樣的。它推送給我們的商品是不同的，而且這些商品往往真的能夠抓住我們的需求和心理，這是為什麼呢？
其實這就是大數據分析出的結論。
淘寶這個平台，對每一個瀏覽過商品的人，購買過商品的人，都進行了全數據分析，可以輕松獲取我們的很多信息。
例如我們的性別、年齡、家庭成員、喜好、是否結婚、是否有孩子、孩子的性別，甚至可以細致到你是愛穿休閑類的服飾，還是喜歡小清新類的服飾，或者是職業裝類的服飾等等。通過你的每一次操作，收集到了這些數據之後，它經過分析和處理，進一步推測出了你可能會訂購的商品，從而推送給你，讓你花更少的時間檢索而要花更多的錢進行消費。
例如你購買了一些孕婦類產品，可能在不久之後，它就會推送相關聯的一些嬰兒用品給你。
而我們消費後的評價與反饋，又使得他們不斷改進自己，例如不同賣家的鑽石星級，或者清退一些不合格的賣家等等這些行為，就是淘寶對自身的調整。
這種互利互惠的雙迴路的運轉模式，可以看作是賣家與買家間的一種良性的互動方式，而這種互動方式在傳統的賣場裡面是不可想像，也難以實現的。
2．什麼是課堂教學互動方式？
課堂教學互動方式，則是指在課堂上，教師與學生之間的一種信息交流方式。
在傳統的課堂中，師生之間的互動交流方式比較單一，上課就是教師在講，學生在聽，一種單方向的傳導過程。
有人說，教師就是知識的搬運工，課堂上很少有師生之間的交流。
還有一種觀念是，教師對學生提問，學生回答，就是師生互動。
顯然，這種認識是膚淺的，這將使師生互動流於形式。師生互動的根本目的是要引導和培養學生的高階思維。
因此，真正的師生互動應該定義為思維的碰撞、智慧火花的生發之源。
近些年來一直被提及的可汗學院的教學與學習方式，之所以受到關注的原因，恰恰就是它基於大數據分析，解決了課堂教學互動這個難題。
大數據之所以能實現課堂教學互動，是因為它具有三個主要特徵：反饋、個性化和概率預測。
我們傳統的課堂教學是一種單迴路的學習，即教師給予，學生接受。我們對學生進行考核，然後對他們進行評價。
我們不會或者沒有條件來通過學生的成績來反思自己的教學內容或者方式是否是恰當的。
我們不能從學生身上獲得真正有用的反饋信息來改變自己的教學內容和行為。
所以說，傳統的課堂教學是一種單迴路的方式，根本沒有實現師生間的良性互動。
此外我們的教學內容在編排上，考慮的是處於平均水平的學生，而這種水平的學生其實在現實中可能根本是不存在的。
換句話說，我們的教學沒有照顧到「好」學生，也忽略掉了那些「差」學生，甚至連我們認為的中等水平的學生，也是不存在的，因為他們是平均後虛構出來的群體。
所以，我們的教學根本沒有針對學生做出個性化的設計，這是教育普及大眾化不得不做出的取捨。
傳統的教學是沒有反饋或反饋較少（沒有時間或實在照顧不到，分身乏術），沒有個性化，從而更談不上有概率預測的一種教學。
而大數據下的新的課堂教學互動方式，卻可以改變這種狀況。
1．參考案例
維克托·邁爾-舍恩伯格及肯尼斯·庫克耶編寫的《與大數據同行——學習和教育的未來》一書，舉了可汗學院的例子。
2004年，可汗是一個剛從哈佛商學院畢業一年的基金分析師，給自己的表妹輔導數學。
由於他們生活在不同的城市，因此，他在互聯網上為她進行輔導，從此永遠地改變了教育的世界。
他編寫了若干程序來協助教學，這些程序能生成數學習題，並顯示孩子們提交的答案是否正確。
同時，也收集數據，程序可以追蹤每個學生的答對和答錯的習題數量，以及他們每天用於作業的時間等等。
後來在此基礎上創建的可汗學院，之所以可以聞名於世，就是因為它收集有關學生行為的數據，從中獲取有用的信息來改變教學內容的設計，為每個學生定製個性化的學習方案。
可以說數據就是可汗學院運作的核心所在，大數據的支撐，互聯網技術的飛速發展，使得相隔千里的師生之間形成了有效的課堂教學互動。
它改變了我們對面對面才能達成互動的傳統認識。
此外，還有一個關於斯坦福大學吳恩達與他的機器學習課程的例子。
吳教授將課程放到了網上，他追蹤學生與視頻互動的行為。
在什麼地方按了暫停鍵，什麼地位按了重復鍵，在什麼地方放棄了繼續聽課，他的目的不是督促學生學習，而是反思學生卡在了什麼問題上，哪些教學內容難以理解，從而對課程進行調整。
例如，他發現學生本來都是正常的按順序進行網上學習，但是很多學生在學習第7課時，都會去回看第3課的一個關於數學知識的復習課。
於是他發現，原來是因為第7課解決某個問題時，需要用到第3課復習到的一個數學公式，而很多學生並沒有記住，因此他就對第7課時的教學視頻做了改變，會自動彈出一個彈窗幫助學生來復習數學公式。
還有一次，他發現學生在學習第75課到第80課時，正常的學習秩序被打亂了，學生以各種各樣的順序反復觀看這幾節課。
他通過反復分析，發現學生的行為是在反復理解概念，於是他將這部分的教學內容製作的更加精細，更有助於幫助學生理解概念。
【 評價】
這是一個典型的大數據分析下，課堂教學互動變革實現了教學反饋的例子。
覺得我們傳統的教學，只是通過每天判一判學生的作業，看一看他們的考試成績，是無法得到這些動態的數據的，更無法得到改變我們教學內容與方式的有價值的信息。
於是我們的教學可能幾年甚至幾十年都在重復相同的內容和動作。因為我們不知道學生究竟是如何進行學習的。
2．參考案例
還有一個例子是關於「半島大學」的暑期班項目，他們使用可汗學院的數學課程教授來自舊金山灣區貧困社區的中學生。
在課程一開始，一個七年級的女生的成績在班裡一直墊底，在整個暑期的大部分時間中，她一直是學得最慢的一個學生，但是在課程結束後，她的成績是班上的第二名。
可汗對此感到好奇，於是調取了她完整的學習記錄，查看她每一道習題和解題的時間，系統創建的圖表對她學習進行的描繪，發現他很長時間都徘徊在班級的底部，直到在某個事件點上突然直線上升，超過了幾乎所有的學生。
這充分說明，當學生以自己最適合的步調和順序進行學習時，即使一個被看似沒有能力的「差生」也是可以變為優等生的。
【 評價】
這是一個典型的大數據分析下，課堂教學互動變革實現了個性化教學的例子。
如果這個女孩放在我們傳統的基於小數據的教學課堂上，幾次考試的成績都不理想，可能她就會被我們歸類為「差生」，於是各種補習加各種輔導，完全打擊了她的自信心，成績的陰影甚至會影響到她的一生。
而可汗學院的課程，利用數據監控了她的所有的學習過程，時間是一個連續的變數，針對她的特點設計了適合她的習題，循序漸進，激發出了她最大的能量。
她完全根據這種個性化的定製，按照自己的學習節奏進行學習，不用去關注到其他人的學習進度與成績。細思極恐，我在想我們的教育究竟扼殺掉了多少這樣的人才？
我們真的應該好好認清大數據帶給我們的課堂教學互動的變革，這種變革很多時候甚至不是技術上的，而是理念上的。
在反饋與個性化的基礎上，大數據的更大的優勢就體現在了概率預測這方面了。
例如我們可以對學生個體為提高其學業成績需要實施的行為作出預測。比如選擇最有效的教材、教學風格、反饋機制等等。
其實，在小數據時代，我們跟學生家長所說的某些建議，比如您的孩子應該加強數學這方面的學習，您的孩子適合去學文科等等這些建議，其實也不是肯定的事實，也只是概率性的干預。
因為可能根據老師所謂的經驗，這個學生選擇學習文科，將來考上一本的可能性更高。而大數據與過去最大的區別是，我們是通過對事物加以測量和量化，以更高的精確度說話。它的預測准確率更高。
比如，大學的選課方面，可以根據你以往的學習基礎以及學習行為，預測出你選哪門課的通過率會更高，你未來的職業規劃怎樣進行會更加順利等等。
大數據所實現的這種概率預測，似乎與課堂教學互動方式的變革沒有直接的關系。
但是仔細分析不難發現，這種預測其實是師生間互動的一種延續，我們對學生的影響不只局限於課堂上，而是延續到了未來選擇的層面上，使得互動交流更上了一個台階。
1．利用數據反饋信息調整課堂教學策略
以高考備考為例：
上圖是追蹤某高中四年所有學生高考數學各知識點得分率的情況，我們可以看出對其中一部分知識點的得分率維持在高位。
這就說明學校一貫的培養策略與日常教學方法是正確的，只需要保持即可，無論教師還是學生不需要過於焦慮，因為大數據反饋的結果對未來教學效果有一定的預測功能。
2．關注學生的個性化發展
大數據不僅對規模龐大的數據進行全樣本分析，得到一般規律，更重要的是很能體現出個性，它可以記錄下每一個學生的變化，方便教師針對每一個學生調整課堂教學方式。
上圖是大數據分析系統給出的某一個學生在一次考試中的情況，從圖中可以看出，數學與物理是這個學生的優勢學科，英語是這個學生最薄弱的學科，那麼在進行改進策略制定時，要多聽取英語老師的建議。
大數據可以幫助教師的課堂教學行為不像傳統課堂那樣，針對的是所謂的「平均水平」的學生授課，而是能照顧到每一名學生。
例如，利用信息技術監控學生的課堂測試與課堂練習情況，隨時調取任意學生的過程進行點評，統計每一名學生過程中出現的問題，這樣教師對課堂進程的判斷不是根據經驗，而是根據實際情況隨時調整。
總之，課堂教學互動方式的變革，不應該只是技術層面上的變革，媒體技術，網路平台的建設已經非常的成熟了，我們需要的變革是組織變革，是思想的變革。
現在流行的微課、慕課（MOOCs）其實就是大數據滲透到教學互動領域冰山的一角，形式並不重要，重要的是隱藏在這些形式下的數據所反映出來的學生行為，以及反饋給教師的教學信息，從而引起他們的思考和改變，形成雙向的迴路，實現真正的「互動」，這才是大數據真正的價值。
大數據下的教師要成為「數據脫盲者」，我們需要通過讀取數據來追蹤學生的進步，通過概率預測解釋什麼是對學生最有效的學習。
我想這應該意味著我們需要建立一套完善的系統，在這個系統中，有數據處理的專家，有解讀數據分析數據的分析師，有利用數據改善教學的教師。
只有在這個良性循環的系統中，才能真正實現課堂教學互動，呈現個性化的教學，讓教育針對每一個孩子。
希望我們的教育和教學可以因為大數據而發生真正的變革。
⑵ 如何利用大數據工具，輔助教師教學
無論你是在千禧年出生，還是在嬰兒潮時期降臨這個世界，今日的課堂與我們兒時的課堂相比，已經非常不同。
今日的小孩一上學就有平板電腦或者筆記本電腦，很多小孩拿到電腦時甚至還不能識字。一些國家為了讓學生適應基於電腦的標准化測試，要求二年級的學生必須具備每分鍾輸入60個單詞的能力。現在的小孩上學前就已經有姓名、住址、出生日期、醫學和行為記錄等數字記錄。
在課堂上應用技術和大數據的設想已經成為現實，並且正以非常快的速度在發展，快到我們都無法預測未來幾年內孩子們接受的規范教育將會變成怎樣。這是我們的生活已經離不開大數據的又一證據。但當這個事情發生在我們孩子的教育上時，到底是好事還是壞事呢？
形成反饋閉環和大數據在教育中的益處
就教育而言，最重要的地方一直都是形成反饋閉環。教師提出一個問題，然後學生嘗試去解決問題。從學生嘗試解決問題的行為中，教師可以發現學生理解了哪些內容，以及哪些內容是不理解的,然後再基於此對教學行為作出相應的調整。同樣的，學生在嘗試解決問題的過程中，也能加深對問題的理解。
這個閉環在一對一或者是師生人數比率較低的情況下，非常有效，但是當學生數量過多，同時不同學生之間的水平存在差異之時，要想創建這種有效的閉環就變得異常困難。這時大數據和技術就可以發揮作用了。
任何一名教師都可以帶著學生學一門課程，但是要做到對每個學生具體的問題進行精準定位，就沒有那麼容易了，尤其是在班級學生數量較大的情況下。一家名為Knewton的大數據公司開發了一個數字平台，該平台分析了幾百萬學生（從幼兒園到大學）的學習過程，並基於這一分析來設計更加合理的測試題目和更加個性化課程目標。最近，該公司與Houghton Mifflin Harcourt建立了合作關系，開發出了K-12階段的個性化數學課程，同時還與法國創業公司Gutenberg Technology一道，開發了智能數字教科書。
簡單來說，這些課程和教科書能夠適應每個學生的差異。該程序可以根據學生的表現，判斷當前的題目的難度是否過大，是否太容易，還是剛剛好？然後，基於判斷實時的改變題目的難度。學生可以按照自己的節奏來控制學習進度，而不會受到周圍其他學生的行為的影響。然後，系統會給教師一個反饋，告知哪個學生在哪個方面有困難，同時給出全班學生的表現的整體分析數據。
那麼，這種教學方法有什麼缺點嗎？
大數據教育的阻礙
與其它所有使用大數據的應用一樣，在教育中使用大數據也有人表示出不理解和擔憂。人們最常擔心的問題就是數據泄露，而且這種事情已經發生過了。2009年的時候，美國田納西州的一個學區由於疏忽，將18000名K-12階段學生的姓名、住址、出生日期和完整的社保號碼暴露在了一個不安全的伺服器上，而且整個過程持續了數月。
人們的另一個擔憂是，這些數據會像以前學校曾經使用的神秘的「永久性檔案」一樣，一直伴隨學生的整個教育生涯。畢竟，一個學生在小學時被標記為「搗蛋鬼」，並不代表他上了中學之後還是「搗蛋鬼」，反而可能會變成另外一個完全不一樣的人。但是，由於他的數字檔案里依然標記其為「搗蛋鬼」，學校當局和老師可能會基於這個過去的評價來對待已經改變的學生，這顯然不合適。
另外一些團體還擔心，這些學生的數據將被用於商業營銷。理論上講，學校和大數據軟體開發商確實可以在特定的領域，向學生精準投放個性化廣告。或許，學生寫了一篇關於棒球的論文，然後就會收到關於當地棒球比賽的門票廣告。
教師角色的轉變
所有涉及數據的領域，從財經到零售業都會遇到這些擔憂和阻礙，但是在教育領域使用大數據還有另外一個問題——教師角色的轉變。隨著越來越多的技術和數據應用投入的教學中，教師的角色也應該隨之發生轉變，即由教學角色向數據驅動的管理角色轉變。然而，這是一個非常困難的過程。
優秀的教師選擇成為教師，主要是因為他們熱衷於教育學生。他們喜歡看到學生理解了一個問題之後，兩眼放光的樣子。他們也喜歡學生沉浸在一個知識點的時候，釋放出的熱情。不幸的是，這些優秀的教師對於讓演算法接管這一切感到不樂意，他們也不願意做一些數據輸入和管理工作，雖然這一切或許最終都能幫助學生走向卓越。
因此，大數據和技術或許並不是解決教育問題的靈丹妙葯。我相信，我們應該開發出一些應用來輔助優秀的教師進行教學，而不是用大數據和數據分析替代他們。最終，理解和應用數據及其分析過程，將像在其他行業一樣，讓學生和教師都從中獲得益處。
不知道各位如何看待這個問題，我們應該用數據記錄和分析學生在課堂上的一切表現嗎？還是我們應該保持傳統教學方式，讓大數據靠邊站？
⑶ 大數據在教學管理中的運用
大數據在教學管理中的運用
隨著大數據時代的崛起，雲數據時代的來臨，大數據給各行各業的發展模式和決策帶來前所未有的革新與挑戰，教育行業同樣不可避免。大數據的發展給困境中的教育變革提出了新的挑戰。進入大數據時代，依靠言傳身教的古代精英式教學和注重快速實效的現代大眾式教學正在有效結合，基於數據分析的共享式精準教學不再遙遠，按需學習、因材施教將真正成為可能。
一、對「大數據」的理解《自然》雜志在2008年9月推出了名為「大數據」的封面專欄，講述了數據在數學、物理、生物、工程及社會經濟等多個學科扮演了愈加重要的角色。加里?金說：「這是一場革命，龐大的數據資源使得各個領域開始了量化進程，無論學術界、商界還是政府，所有領域都將開始這種進程。」大數據也稱巨量資料，指的是所涉及的資料量規模巨大到無法透過目前主流軟體工具，在合理時間內達到擷取、處理、並整理成為幫助企業更好經營決策的各種資訊，同時與大數據相關的數據存儲、數據安全、數據分析等領域也都屬於大數據范疇。簡言之，從各種各樣類型的數據中，快速獲得有價值信息的能力，就是大數據技術。「大數據」具有數據體量巨大，數據類型繁多，價值密度低，處理速度快的特點。二、「大數據」對教學的影響 法家思想的集大成者韓非子也有「世異則事異，事異則備變」的觀點，足見教育是需要根據現實變化的。 在教育領域中，「大數據」除體現傳統數據的所有宏觀功能外，還能收集分析詳盡的微觀個性化數據，大數據的優勢立顯。傳統數據詮釋宏觀、整體的教育狀況；大數據用於調整教育行為與實現個性化教育；傳統數據來源於階段性的，針對性的評估，其采樣過程可能有系統誤差；大數據來源於過程性的，以第三方、技術型的觀察采樣的方式誤差較小。傳統數據分析所需要的人才、專業技能以及設施設備都較為普通，易獲得；大數據挖掘需要的人才，專業技能以及設施設備要求較高，並且從業者需要有創新意識與挖掘數據的靈感而不是按部就班者。 大數據帶來新一輪教育信息化的浪潮已然隨著硬體的高速革新和軟體的高度智能無法抗拒地推到了我們面前。作為新時期的教育管理者，唯有掌握良好的「大數據」技術，轉變教育思想，及時利用「大數據」服務學校管理、改革教育教學，提高辦學質量。 三、大數據教學管理模式 隨著時代的發展，科技的日新月異，以往的教學管理模式正在慢慢退出歷史舞台。這種以現代信息技術為支撐，「大數據」為載體的新型管理模式極大地實現了教育資源的共享與充分利用，促進了工作效率的提升，轉變了工作效能，讓工作更加具有時效性，科學性，及時性。1、大數據管理的模型 正如2014年全國教育工作會議提出的，今後一個時期我國教育管理的目標是「加快推進教育治理體系和治理能力現代化」，我國的教育管理模式將發生質的變革，大數據管理模型應運而生。 大數據支撐的教育管理模型：以「主體、對象、資源、目標」為核心要素，建立多級連通共享的教育雲，構建教育管理復雜系統，利用雲技術處理教育雲端大數據，為教育公共服務機構、教師和學生提供全天候多終端個性化需求的教育資源服務、專業發展服務和綜合素質發展服務，提升教育資源配置的合理性和公平性，提升教育決策科學化水平。 在教育管理中，人的因素是重要的教育數據，是一切教育數據的來源。教育資源的配置，首先要進行科學合理的資源基本分類：人才資源、財物資源、知識資源；教育內容、教育理論、教育方法、教育經驗等，是教育資源配置中的隱性資源，卻是根本資源；技術資源是大數據教育管理的生產力資源，教育技術尤其是教育信息技術、大數據、雲技術的應用，是管理主體滿足教育服務需要，合理配置教育資源的應用型資源。 2、大數據管理的運行策略 教育大數據管理是一個長遠的偉大工程，從當前的教育信息化建設水平和面臨的挑戰綜合考慮，還有相當長的路程要走。我們需要在思想上、理論上和實踐上全面推進，迫切需要制訂正確而長遠的行動路線圖如又圖所示。 這是三個層級的運行策略：底層是大數據教育管理的基礎建設教育雲的建設，各區域應遵循國家教育數據標准，建設分布式教育數據中心（雲）資源庫+資料庫+數據關系邏輯的建構，為雲端教育教學資源配置提供基礎硬體支撐，進而建設三層智慧平台智慧校園、智慧學堂（課堂）和智慧終端（尤其是移動終端）應用平台建設，同樣作為基礎層級的是教育資源的大數據挖掘對教育過程所產生的數據進行統計、分析、建模等處理，為教育管理決策提供數據應用；位於高層的是教育大數據管理的操作系統，從公共服務到學生個體發展，利用大數據進行教育資源的公平配置和個性化供給，推進教育發展與改革，使人人享有優質恰當的教育資源，促進教育的優質可持續發展，推進教育品牌建設和創新提升，形成高效綠色的教育文化。 四、大數據教學管理的優越性 用數據說話、用數據決策、用數據管理、用數據創新的數據文化正在成形，大數據時代已經來臨。順應大數據時代的發展，教育變革已經進入了一個新的階段，教育領域將迎來一場前所未有的大變革。
大數據的發展給困境中的教育變革提出了新的挑戰。進入大數據時代，依靠言傳身教的古代精英式教學和注重快速實效的現代大眾式教學正在有效結合，基於數據分析的共享式精準教學不再遙遠，按需學習、因材施教將真正成為可能。大數據帶來的一系列變革，對新型創新人才的培養提出了更為迫切和現實的要求：日益強大的互聯網、多媒體及概念軟體、開源軟體等為師生提供了更加自由、靈活的學習和探索空間，求知的視野被極大拓寬；日益頻繁的師生活動及社會互動被大數據予以記錄、分析和共享，教育環境的時空界限和信息隔閡得以打破，長期以來潛伏於數據之下的教育理論和規律將日益凸顯和明朗，人才培養將更具靈活性和多樣性；學習與生活、教育與社會不再被孤立，學生、學校與現實生活的體驗更為接近，學生學習興趣、學校辦學動力將被大大激發