大數據時代下的在線教育，個性化教學有望實現
目前關于在線教育的觀點不一而足，但有一點很明確：僅把教材或教學視頻搬上網絡是行不通的。那么在大數據時代的背景下，如何突破在線教育的入口之爭、平臺與內容的困境，教育工具將是一個很好的切入點；在線教育的目的應當促使傳統教育的變革，實現個性化教學，而不是一味地去顛覆取代。因材施教”是教育學中的重要原則之一，在大數據的幫助下，個性化的教育方式真正能夠成為現實。大數據在教育上的應用首推在線教育。通過數據分析，可以優化學生做題效率，減輕學生課業負擔，一是對用戶本身的數據分析，通過他的聯系進行實時測量和評估，對他在某個時間點的能力值有所掌握，第二是通過這些數據分析，成熟的在線教育公司都會推出一個“智能復習”的產品，通過匹配答題情況和考試要求，向學生推薦需要強化的題目類型，同時還會將學生整個答題過程記錄下來，實時評估他的能力變化，以報告的形式告訴學生其能力增長曲線。明確的商業模式讓在線教育中的大數據應用最為成熟，但大數據對教育的幫助還不僅限于此。在學校教育中，除了考試成績外，包括作業的正確率、課外活動的參與率，甚至回答問題的舉手次數，正確回答一個問題所需時長，這些都能成為改進教學的有用數據，對這些數據進行專門的收集、分類、整理和統計，就形成了大數據。同時這些數據還可以通過互聯網進行整合和共享，從而幫助不同地區之間能夠共享教育資源。從目前的實踐來看，在海外各國的教育信息化平臺運營管理中,數據挖掘已經成為提高教學管理質量與水平的一種有力工具。教育工作者和研究者已經開發出從大數據中提取價值的5種主要的技術.預測——覺知預料中的事實的可能性。例如，要具備知道一個學生在什么情況下盡管事實上有能力但卻有意回答錯誤的能力。聚類——發現自然集中起來的數據點，把有相同學習興趣的學生分在一組。
相關性挖掘——發現各種變量之間的關系，并對其進行解碼以便今后使用它們。這對探知學生在尋求幫助后是否能夠正確回答問題的可靠性很有幫助。用模式進行發現——使用通過大數據分析開發出的模式進行“元學習”（meta-study）。實施這些技術就能夠通過大數據來創建為提高學生成績提供支持的學習分析系統。研究者們相信這些技術將幫助教育工作者更加有效地指導學生朝著更加個性化的學習進程邁進。總而言之，通過大數據進行學習分析能夠為每一位學生都創設一個量身定做的學習環境和個性化的課程，為學生的多年學習提供一個富有挑戰性的學習計劃。因此，有識之士經預言未來的學習將是大數據驅動的新時代。我們應該積極迎接這個新時代，通過大數據來分析學習，進一步改善教學的方式與方法，進一步促進學生學習成績的提高。圖片來源：網絡
內容來源：趣學網
轉載：茄葩（ID：qiepawang）
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