教育大数据分析:如何通过洗澡时间推断学生成绩

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俗话说,三更灯火五更鸡,正是男儿读书时。在我们一贯的印象中,一个人的努力程度决定了他的学习成绩。但是,在“

大数据与教育变革2017高峰论坛

”上,电子科技大学大数据研究中心主任周涛教授,却给出了一个不一样的答案:大学生的综合成绩与去过多少次教学楼、图书馆并无很大关联,与生活是否规律高度相关。

此言一出,业内一片哗然,互联网、大数据在改变我们认知方式的同时,也不断挑战着我们的常识。据了解,在此次论坛上,除周涛教授之外,成都市教育局副局长陈蕾,北京师范大学科学传播与教育研究中心副主任李亦菲教授,一起作业联合创始人肖盾,以及成都市中小学校长等多位教育界人士,从各自角度畅谈大数据对教育所带来的变革。

大数据精确洞察“问题学生”

作为大数据行业的旗帜性人物,周涛最为人熟知的是在大数据方面的成就。而作为一名教授,周涛在大数据对教育的变革和影响方面,也有着独到的思考和研究。周涛表示电子科技大学通过收集学生数据,实现对学生的前置化和定量化分析,从而让教学决策更科学。

“我们现在用两方面的一卡通数据判断学生情况,一个是努力程度,包括去过教学楼多少次,去过图书馆多少次,选了多少课,借了多少书等等;另一个是生活是否规律,通过收集18640人的洗澡记录,我们发现生活规律的学生都是9点左右洗澡,无规律的学生除了两点半左右不洗澡,其他时间都可以。有规律的学生是5-6点打饭,没规律的学生除了10点至6点不开门进不去,其他时间随时都可以打饭。”周涛在会上表示,“从这些数据中,我们还发现了一个有趣的现象,大学四年综合成绩比较好的学生,生活都比较有规律,这样我们就可以对学生的学习和生活进行规律性的引导”。

在定量化研究方面,周涛此前就曾发表过类似观点,“原来处理社会科学的办法,往往是实验室小规模控制下、基于经验的半定量科学,包括心理学、管理学、社会学、社会心理学等等。现在通过大数据和人工智能,可以对几十万人进行精确分析,真正做到定量研究。”

在本次论坛上,周涛再次强调了定量化研究对当前教育的重大意义:基于大数据的定量化和前置化的分析,不仅可以预测学生出现重大风险的可能,比如以前一个人去图书馆20多次,打水很多次,但是现在发生了变化,这就是风险。同时,通过分析各个要素与成绩之间的关系,还能判断学生是不是沉迷网络游戏,会不会出现多科不及格等等问题,从而实现对学生的科学引导和综合管理。

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智能推荐轻松实现“个性教学”

除了通过大数据对学生进行前置化和定量化的研究之外,周涛认为大数据对教育带来的另外一个变革是:个性化教学。老师通过现代化的介质了解学生到底哪方面强,代数还是英语,代数里面是方程还是几何,这样就可以根据每个学生的学习情况为他们布置个性化的作业。当下的现状是,优秀的学生把大多数时间消耗在自己会做的题目上,学习差的学生则在自己不会的题目上耗费精力,如果能让优秀的学生做一些很有挑战性的题目,学习一般的学生做大量的基础题,这样学习效率就会提高。周涛提到,这正是一起作业正在做的事情,通过对学生学习数据的收集和分析实现个性化教学。

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一起作业联合创始人肖盾也出席了本次会议,并以上海今日学校倪佳青老师的教学实验为例,介绍了一起作业在个性化教学方面的探索与实践:同样的两个班级,使用在线作业的实验班完成预习作业的比例是70%,对照班只有25%;实验班课后练习的正确率是96.7%,对照班则是78.6%。倪老师发现,这是因为班里的学生98%都是打工子弟,水平参差不齐,传统作业很难做到给不同的学生布置不同的内容,而在线作业通过对每个同学布置个性化的作业,提高了学生做作业的积极性。

另外,在个性化作业方面,一起作业还联合北师大开展混合式作业的课题研究。据课题负责人李亦非教授介绍,混合式作业是由混合式学习衍生出来的一个新概念,是在课程改革的推动下产生的一种新的作业形式,包含线上作业和线下作业。本次课题研究,一起作业将配合学校、老师和北师大,完成对学生作业数据的收集,从而建立起一套基于核心素养的评价标准。

可见,大数据分析与传统意义上的发问卷、心理测验、以及考试得到的数据截然不同。在大数据环境下,任何行为都可以变成数据,只要找到记录数据的方式,并且把其转化成可以分析的数据模型,就可以对这些数据进行灵活多样的分析,从而为教育决策和个性化教学提供数据支持。

对此,成都市教育局副局长陈蕾的总结更为精确。她引用大数据之父——维克托·迈尔·舍恩伯格在《与大数据同行:学习与教育的未来》一书中的观点,表达了大数据对于教育的革命性意义,“多年来,事实上是多个世纪以来,教育领域的决策从来就是在缺乏任何数据基础上作出的。常识一直成为正常的决策资源,它使在常识导致消极结果的情况下也是如此,而常识其实只是习惯和一厢情愿的混合物罢了。通过大数据提高教育决策的科学性,正是大数据对于教育的意义所在。”

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