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教育大数据视角下的教与学方式改进研究
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方海光[1]
教育大数据视角下的教与学方式改进研究，这个主题目前来讲比较热，还处于一个学术研究的阶段。
本文试图提供一些新的视角，用一个基本的理解问题的方式，研修三个哲学问题，第一个问题是我是谁，第二个问题是我从哪里来，第三个问题是我到哪里去，通过这个视角来认识教育大数据，尤其是在课堂上它真正的定位。
一、教育大数据是什么
大数据不在大，重在发现和挖掘数据的价值，关键是用好数据。
——雷朝滋司长
“大数据”
当今很热。
有人甚至说掌握大数据的人可以像上帝一样俯瞰整个世界。
当然，若有这样的人，大数据就不叫大数据了。
——张景中院士
发展教育大数据，推进基于数据驱动的教育应用，为教育教学决策提供有效支持，提高教育质量和教育治理能力，为破解教育发展难题提供了有效途径。
教育从业者通过大数据来分析学习进程和结果，进一步改善教学的方式与方法，有助于实现“改善学习成果，促进自主学习”
，有利于大面积地提高教与学的效果，优化学生的素质。
目前教育大数据的重要性已经提升到国家战略层面，教育大数据中心建设、区域数据共建共享应用成为主要的建设模式，对个体学习全过程数据分析和精准数据评测学习成为主要的应用场景。
教育大数据是全学习过程的数据，不仅仅是一种技术，还是利用新兴资源的新思维、新视角和新教学策略。
不要纠结教育数据够不够大，无论是大数据还是小数据，能够进行知识共享共建的都是好的教育大数据。
教育大数据包含三层含义：第一个含义，教育大数据是教育领域的大数据，是面向特定教育主题的多类型、多维度、多形态的数据集合；第二个含义，教育大数据是面向教育全过程的数据，通过数据挖掘和学习分析支持教育决策和个性化学习；第三个含义，教育大数据是一种分布式计算架构方式，通过数据共享的各种支持技术达到共建共享的思想。
也就是说，我们把教育大数据定义为：面向教育全过程时空的多种类型的全样本的数据集合。
教育大数据不仅仅是建设教育大数据中心，不仅仅是分析全过程学习数据，更多的是一种共享的生态思想。
与用传统方法收集的教育数据相比，教育大数据有更强的实时性、连续性、综合性和自然性，并使用不同的应用程序来分析和处理不同复杂度和深度的数据。
传统教育数据收集的大多是阶段性的数据，而且大多在用户知情的情况下收集，使用的分析方法也通常是简单的统计分析方法。
教育大数据收集的是整个教育教学过程中静态和动态的所有数据，可以在不影响教师和学生活动的情况下，连续记录整个教学活动的所有数据，如教学资料、互动反映和学生在每个知识点上停留的时间等。
总之，教育大数据具有四个特征，即全学习的过程、多类型的数据、跨业务的价值、细粒度的密集。
目前教育大数据应用有三种方法，即数据挖掘强调处理技术，学习分析强调业务分析，数据可视化强调直观展示。
数据挖掘就是从大量的、有噪声的、不完全的、模糊的、随机的实际应用数据中提取有效的、新颖的、潜在有用的知识的非平凡过程。
学习分析运用多种方法采集、存储和分析学习者数据，如移动终端的数据和现场智能数据等，再使用多种技术来分析处理这些数据，最终应用于教育者和学习者，产生评估、预测和干预。
数据可视化可以分为两种不同的类型，即探索型和解释型。
探索型帮助人们发现数据背后的故事，而解释型则方便将数据展示给人们看。
最常见的数据可视化方法包括以下五种：第一，2d区域；第二，时态；第三，多维；第四，分层；第五，网络。
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