翁靈麗

（杭州師范大學(xué)，杭州 311121）

論大數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)下的教育評(píng)估特征

翁靈麗

（杭州師范大學(xué)，杭州 311121）

大數(shù)據(jù)的力量正在積極地影響著社會(huì)，改變著人們的生活、工作和思維方式。當(dāng)前教育領(lǐng)域的大數(shù)據(jù)正在形成，教育大數(shù)據(jù)與傳統(tǒng)意義上的教育數(shù)據(jù)和其他領(lǐng)域的大數(shù)據(jù)有著不一樣的特征，這些特征必將引導(dǎo)教育者和被教育者的思維發(fā)生變化，從而驅(qū)動(dòng)教育領(lǐng)域進(jìn)行變革與發(fā)展。以信息采集、數(shù)據(jù)分析作為其基本實(shí)現(xiàn)手段的教育評(píng)估也必將受到重要影響。本文通過對(duì)教育大數(shù)據(jù)的來源和特征進(jìn)行分析，根據(jù)大數(shù)據(jù)對(duì)教育評(píng)估的影響，對(duì)大數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)下教育評(píng)估的主要特征進(jìn)行研究，以期為更好地適應(yīng)大數(shù)據(jù)時(shí)代而開展教育評(píng)估研究提供參考。

教育評(píng)估；大數(shù)據(jù)；數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)

2011年6月，麥肯錫全球研究所發(fā)布研究報(bào)告——《大數(shù)據(jù)的下一個(gè)前沿：創(chuàng)新、競(jìng)爭(zhēng)和生產(chǎn)力》，首次提出“大數(shù)據(jù)時(shí)代”來臨，認(rèn)為“數(shù)據(jù)，已經(jīng)滲透到當(dāng)今每一個(gè)行業(yè)和業(yè)務(wù)職能領(lǐng)域”[1]。信息時(shí)代快速發(fā)展，大數(shù)據(jù)可能成為改變世界的一種戰(zhàn)略資源。事實(shí)上，“由大數(shù)據(jù)催生的巨大變革，深入到經(jīng)濟(jì)、政治、醫(yī)療、教育等人類生活的方方面面，為社會(huì)帶來前所未有的‘大利潤’‘大科技’和‘大知識(shí)’等發(fā)展機(jī)遇，進(jìn)而影響人們的價(jià)值體系、知識(shí)體系和生活方式”[2]。我國于2015年正式啟動(dòng)國家大數(shù)據(jù)戰(zhàn)略，涵蓋政府、農(nóng)業(yè)、交通、教育、金融等多個(gè)領(lǐng)域。所謂“大數(shù)據(jù)”就是“通過對(duì)海量數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，獲得巨大價(jià)值的產(chǎn)品和服務(wù)，或深刻的洞見，最終形成變革之力”[3]。現(xiàn)實(shí)世界和互聯(lián)網(wǎng)虛擬世界每天都在產(chǎn)生大規(guī)模的數(shù)據(jù)，經(jīng)濟(jì)社會(huì)各個(gè)領(lǐng)域都會(huì)產(chǎn)生大數(shù)據(jù)，教育領(lǐng)域也不例外。當(dāng)前，我國教育領(lǐng)域的大數(shù)據(jù)正在形成，如全國各高校的教學(xué)狀態(tài)數(shù)據(jù)庫，教學(xué)、科研、人事、學(xué)生、財(cái)務(wù)管理等活動(dòng)數(shù)據(jù)，教育信息化、數(shù)字化校園建設(shè)重點(diǎn)從基礎(chǔ)建設(shè)、數(shù)據(jù)積累向數(shù)據(jù)應(yīng)用轉(zhuǎn)移，各類網(wǎng)絡(luò)課堂、大規(guī)模在線開放課程等。中國是世界上教育規(guī)模最大的國家，隨著信息和網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展，海量的教育大數(shù)據(jù)將不斷產(chǎn)生，科學(xué)利用這些數(shù)據(jù)資源必將對(duì)教育領(lǐng)域產(chǎn)生深刻的影響，有效推動(dòng)教育的變革與發(fā)展。

1 教育大數(shù)據(jù)的來源與特征

1.1 教育大數(shù)據(jù)的來源

大數(shù)據(jù)是相對(duì)于小數(shù)據(jù)的一個(gè)相對(duì)概念。大數(shù)據(jù)并不是大批量的數(shù)據(jù)簡(jiǎn)單地累加而形成，它具有交叉性、融合性、流動(dòng)性和跨領(lǐng)域等特征。教育大數(shù)據(jù)就是在教育過程中產(chǎn)生的數(shù)據(jù)或者是在教育領(lǐng)域與教育相關(guān)的活動(dòng)所產(chǎn)生的數(shù)據(jù)。

大數(shù)據(jù)主要有三種來源，但具體到教育領(lǐng)域，對(duì)應(yīng)這三種來源，教育大數(shù)據(jù)類型主要分為以下三種情況[4]。

（1）來源于人?；ヂ?lián)網(wǎng)教育過程中，教育者和受教育者之間直接產(chǎn)生文字、圖片、視頻等各種數(shù)據(jù)。如網(wǎng)絡(luò)教學(xué)、線上互動(dòng)、數(shù)字資源查詢、網(wǎng)上測(cè)評(píng)、移動(dòng)支付等。

（2）來源于機(jī)。計(jì)算機(jī)信息系統(tǒng)在教育活動(dòng)過程中產(chǎn)生文本文檔、數(shù)據(jù)表格等各類數(shù)據(jù)。如學(xué)校辦學(xué)條件、師生基本信息、資產(chǎn)管理情況、財(cái)務(wù)運(yùn)作狀況等。

（3）來源于物。在實(shí)際教育活動(dòng)中，由數(shù)字設(shè)備采集到的圖像、音頻等非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。如標(biāo)準(zhǔn)化考場(chǎng)攝像頭采集到的考場(chǎng)數(shù)據(jù)、網(wǎng)絡(luò)教室的教學(xué)數(shù)據(jù)、校園內(nèi)各種監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)、餐廳的流量檢測(cè)數(shù)據(jù)等。

1.2 教育大數(shù)據(jù)的特征

大數(shù)據(jù)具有海量的數(shù)據(jù)規(guī)模（vast）、快速的數(shù)據(jù)流轉(zhuǎn)和動(dòng)態(tài)的數(shù)據(jù)體系（velocity）、多樣的數(shù)據(jù)類型（variety）和巨大的數(shù)據(jù)價(jià)值（value）等特征[5]。當(dāng)然，作為大數(shù)據(jù)的一個(gè)子集，教育大數(shù)據(jù)也同樣具有這些特征。除此以外，由于教育特性，它又有著與其他領(lǐng)域不盡相同的一些特征。主要表現(xiàn)在以下幾個(gè)方面。

（1）客觀性?？陀^性是教育大數(shù)據(jù)相比于傳統(tǒng)教育數(shù)據(jù)而言更鮮明的特征。傳統(tǒng)教育數(shù)據(jù)的采集大都是根據(jù)需要，在大家知情的情況下進(jìn)行的，這類數(shù)據(jù)獲取過程中往往帶有一定的刻意性和非意愿性。而教育大數(shù)據(jù)是人們?cè)诮逃顒?dòng)過程中或其他相關(guān)領(lǐng)域中自然而然產(chǎn)生的，是在不受主觀思想主導(dǎo)下的原生態(tài)數(shù)據(jù)，因此更具有客觀性。

（2）即時(shí)性。傳統(tǒng)教育數(shù)據(jù)一般都是人工方式進(jìn)行，基本是對(duì)某一個(gè)周期內(nèi)的數(shù)據(jù)進(jìn)行階段性的采集，不能根據(jù)需要隨時(shí)采集到數(shù)據(jù)，這主要還是與技術(shù)有關(guān)?；ヂ?lián)網(wǎng)發(fā)展了大數(shù)據(jù)，同時(shí)也發(fā)展了數(shù)據(jù)采集技術(shù)，使得我們即時(shí)采集數(shù)據(jù)成為可能。大數(shù)據(jù)的即時(shí)采集為教育研究者帶來了極大的便利，也推動(dòng)了教育領(lǐng)域各項(xiàng)工作的發(fā)展和改進(jìn)。

（3）連續(xù)性。教育大數(shù)據(jù)在每天的教育活動(dòng)中不間斷地產(chǎn)生著，這些數(shù)據(jù)本身就具有連續(xù)性，但在傳統(tǒng)的教育數(shù)據(jù)采集過程中，限于技術(shù)手段，我們只能間斷性地采集一部分?jǐn)?shù)據(jù)。大數(shù)據(jù)時(shí)代，我們可以借助傳感設(shè)備、移動(dòng)終端、云計(jì)算等技術(shù)，在不影響教學(xué)活動(dòng)情況下即時(shí)、連續(xù)不間斷地采集到更多微觀層面的過程性數(shù)據(jù)。

（4）廣泛性。準(zhǔn)確地獲得全面而廣泛的數(shù)據(jù)是教育管理者和研究者一直都很期待的事，但在大數(shù)據(jù)來臨之前，我們所獲得的數(shù)據(jù)非常有限。人們往往都是為了研究分析某一種現(xiàn)象或者為了某個(gè)教育決策有針對(duì)性地采集數(shù)據(jù)，一般而言，這樣的數(shù)據(jù)具有片面性和不完整性。教育大數(shù)據(jù)是基于一種平臺(tái)或者一個(gè)載體，將所有與教育活動(dòng)有關(guān)的、與研究對(duì)象相關(guān)的數(shù)據(jù)直接或間接地供我們使用并進(jìn)行研究分析。

（5）復(fù)雜性。數(shù)據(jù)的廣泛性給數(shù)據(jù)收集和數(shù)據(jù)分析等工作帶來較多便利性，但同時(shí)也會(huì)帶來一些問題。教育活動(dòng)是人類社會(huì)中一種比較特殊的實(shí)踐活動(dòng)，主客體關(guān)系復(fù)雜多變，教與學(xué)的活動(dòng)并存，教育模式和過程復(fù)雜且具有不確定性，沒有標(biāo)準(zhǔn)化樣板，這些本身就造成教育數(shù)據(jù)的復(fù)雜性。再加上大數(shù)據(jù)本身就帶有魚龍混雜的特性，使得教育數(shù)據(jù)的復(fù)雜情況更為嚴(yán)重。

（6）細(xì)顆粒性。傳統(tǒng)的教育數(shù)據(jù)因?yàn)榇蠖际峭ㄟ^針對(duì)性地調(diào)查而獲取的階段性數(shù)據(jù)，一般數(shù)據(jù)的顆粒度都比較粗。而大數(shù)據(jù)因?yàn)樗倪B續(xù)性和即時(shí)性，可以記錄每一個(gè)教育活動(dòng)的即時(shí)情況，比如學(xué)生在某一個(gè)問題上思考的時(shí)間是多少，與教師互動(dòng)的時(shí)間和次數(shù)等。這些數(shù)據(jù)的顆粒度相對(duì)來說就比較細(xì)，這就給我們深入分析和探究一些微觀層面的問題帶來便利。

2 基于大數(shù)據(jù)的教育評(píng)估特征

教育大數(shù)據(jù)的上述特征將使我們的觀念和處理方式發(fā)生巨大的轉(zhuǎn)變。這對(duì)于教育的影響是毋庸置疑的，無論是宏觀上講的教育教學(xué)理念、教育管理和決策，還是具體到微觀上的教學(xué)過程與評(píng)價(jià)等方面，都將因此而發(fā)生變革。牛津大學(xué)互聯(lián)網(wǎng)研究所教授、數(shù)據(jù)科學(xué)家維克托·邁爾-舍恩伯格指出，大數(shù)據(jù)將重塑教育，并提出大數(shù)據(jù)改善學(xué)習(xí)的三大核心要素：反饋、個(gè)性化和概率預(yù)測(cè)[6]。筆者認(rèn)為，這些核心要素將為教育評(píng)估開拓新的思路，伴隨著大數(shù)據(jù)時(shí)代的到來，基于大數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)下的教育評(píng)估會(huì)有新的特征。教育評(píng)估作為提高教育教學(xué)質(zhì)量的一個(gè)重要手段，它對(duì)于加強(qiáng)教育與社會(huì)的聯(lián)系、實(shí)現(xiàn)教育目標(biāo)、推進(jìn)教育發(fā)展等方面都將起到積極作用。

2.1 評(píng)估信息數(shù)據(jù)化

教育評(píng)估是以實(shí)現(xiàn)教育目標(biāo)和教育理念為價(jià)值標(biāo)準(zhǔn)，以一定的評(píng)估指標(biāo)體系為依據(jù)，通過系統(tǒng)地收集信息，運(yùn)用一系列科學(xué)、可行的方法、技術(shù)和手段，對(duì)教育活動(dòng)、過程及其結(jié)果進(jìn)行系統(tǒng)的考察和價(jià)值判斷，并為改革和發(fā)展教育的決策提供依據(jù)的優(yōu)化教育的動(dòng)態(tài)過程。信息是整個(gè)教育評(píng)估過程中最重要、最基礎(chǔ)的依據(jù)。信息的多少、正確與否是判斷事件、活動(dòng)或結(jié)果的確定性的關(guān)鍵，將直接影響教育評(píng)估的信度。正如信息論奠基者香農(nóng)所說，信息是用來消除不確定性的東西，是不定性減少的量，是兩次不定性的差[7]。隨著社會(huì)的不斷發(fā)展，大數(shù)據(jù)時(shí)代的信息正以爆炸式的速度飛速增長，信息的存在形式也更加多樣化。無疑，信息量的增多，將為教育評(píng)估工作帶來很大幫助，也將推動(dòng)教育評(píng)估研究更加全面深入。但是，在眾多的信息中，除了少部分信息（如日常的各類教育相關(guān)數(shù)字等結(jié)構(gòu)性數(shù)據(jù)）是可以進(jìn)行直接測(cè)量和分析的以外，更多的是不能直接測(cè)量的，如圖片、圖像、音頻、文檔等，這就需要將其進(jìn)行數(shù)據(jù)化。

數(shù)據(jù)化不是“數(shù)字化”，而是一種把現(xiàn)象轉(zhuǎn)變?yōu)樾滦涂煞治鰯?shù)據(jù)的量化過程，包括數(shù)據(jù)的采集和數(shù)據(jù)的處理，也就是對(duì)某些事件或事物進(jìn)行描述、記錄、分析和重組，然后借助計(jì)算機(jī)技術(shù)、通信技術(shù)和高密度存儲(chǔ)技術(shù)等，以數(shù)據(jù)的形式更高效、更準(zhǔn)確地轉(zhuǎn)變?yōu)榻逃u(píng)估的可視化資源。信息數(shù)據(jù)化是大數(shù)據(jù)時(shí)代最基本的特征之一。被數(shù)據(jù)化后的信息具有開放性、通用性、融合性和標(biāo)準(zhǔn)化等特點(diǎn)。由此，信息社會(huì)里海量的教育信息被數(shù)據(jù)化以后，將成為教育評(píng)估的重要資源，不僅會(huì)推動(dòng)教育評(píng)估不斷的深入和精準(zhǔn)化，而且數(shù)據(jù)科學(xué)會(huì)豐富教育評(píng)估的內(nèi)涵和理念。

2.2 評(píng)估內(nèi)容綜合化

在國內(nèi)，教育評(píng)估種類主要有院校評(píng)估、專業(yè)評(píng)估認(rèn)證以及各類專項(xiàng)評(píng)估、評(píng)價(jià)等。院校評(píng)估是對(duì)學(xué)校整體辦學(xué)水平的評(píng)估；專業(yè)評(píng)估認(rèn)證是對(duì)教育機(jī)構(gòu)開設(shè)的，對(duì)具有專門職業(yè)特性的專業(yè)開展的教育教學(xué)情況進(jìn)行認(rèn)證評(píng)估的過程。如對(duì)“臨床醫(yī)學(xué)”“小學(xué)教育”等專業(yè)進(jìn)行評(píng)估認(rèn)證；專項(xiàng)評(píng)估種類很多，有針對(duì)某一時(shí)期建設(shè)需要而專門設(shè)立的評(píng)估，如為推動(dòng)雙一流學(xué)科建設(shè)而開展的學(xué)科專項(xiàng)評(píng)估；也有針對(duì)某一情況而開展的評(píng)估，如為了解學(xué)生就業(yè)情況而開展的就業(yè)調(diào)查和評(píng)估；還有針對(duì)學(xué)生學(xué)習(xí)情況和教師教學(xué)質(zhì)量的評(píng)價(jià)。

無論是哪一種評(píng)估，一般而言都是在理論指導(dǎo)下，構(gòu)建相應(yīng)的評(píng)估指標(biāo)體系，然后按照每一類指標(biāo)采集相應(yīng)的數(shù)據(jù)，根據(jù)所得數(shù)據(jù)分析出一種或多種結(jié)論。這就是“一對(duì)一”或“一對(duì)多”的評(píng)估模式。比如我們?cè)谶M(jìn)行專業(yè)評(píng)估時(shí)，往往只通過對(duì)課程、教材、實(shí)驗(yàn)室、實(shí)踐基地、教改項(xiàng)目、師資隊(duì)伍、培養(yǎng)質(zhì)量等方面的考察，得出專業(yè)建設(shè)的優(yōu)劣情況，并給出專業(yè)建設(shè)的建議。這樣的評(píng)估主要是基于專業(yè)本身的單一因素，得到的結(jié)論也是一種單一評(píng)價(jià)。大數(shù)據(jù)將改變這樣的情況，因?yàn)榇髷?shù)據(jù)采集更多強(qiáng)調(diào)發(fā)散性，數(shù)據(jù)多而涉及面極廣，信息多元而豐富。大數(shù)據(jù)特征之一就是相關(guān)關(guān)系重于因果關(guān)系，也即可通過不同類型的數(shù)據(jù)找出它們之間的相關(guān)性，從而得出更加準(zhǔn)確科學(xué)的結(jié)論。比如專業(yè)評(píng)估，大數(shù)據(jù)會(huì)提供我們更多被評(píng)估專業(yè)之外的數(shù)據(jù)，像相關(guān)產(chǎn)業(yè)的發(fā)展趨勢(shì)、國內(nèi)外其他同類專業(yè)的建設(shè)情況和發(fā)展趨勢(shì)、已畢業(yè)學(xué)生的就業(yè)質(zhì)量和發(fā)展?jié)摿Φ?。通過這些不同維度的數(shù)據(jù)評(píng)估，可以比較綜合地給出被評(píng)估專業(yè)的點(diǎn)位和態(tài)勢(shì)，從而比較準(zhǔn)確地為其未來發(fā)展給出建議。這就是通過更綜合的內(nèi)容進(jìn)行評(píng)估的“多對(duì)一”模式，它將改變傳統(tǒng)評(píng)估中因評(píng)估內(nèi)容相對(duì)單一而需借助評(píng)估者經(jīng)驗(yàn)判斷的依賴，避免因評(píng)估者個(gè)人喜好而帶來的一些片面性認(rèn)識(shí)。

2.3 評(píng)估方式過程化

傳統(tǒng)的教育評(píng)估基本都是結(jié)果性、一次性的評(píng)估，也就是根據(jù)現(xiàn)有數(shù)據(jù)來考察目標(biāo)達(dá)成度的一次總結(jié)性評(píng)估。即使是在教育活動(dòng)過程中，為及時(shí)發(fā)現(xiàn)問題以便能調(diào)整和改進(jìn)工作的形成性評(píng)估，事實(shí)上也是一種階段性的總結(jié)評(píng)估。在教育活動(dòng)過程中，開展即時(shí)性評(píng)估對(duì)于傳統(tǒng)評(píng)估而言是較為困難的。首先，是傳統(tǒng)評(píng)估雖然開始借助計(jì)算機(jī)信息技術(shù)，但所用的計(jì)算工具相對(duì)還是簡(jiǎn)單，不能較好地處理一些復(fù)雜繁多的數(shù)據(jù)，尤其是一些圖像、音頻等非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)；其次，在數(shù)據(jù)采集中還面臨一些困難，由于數(shù)據(jù)的開放性不夠和數(shù)據(jù)保存意識(shí)的缺乏，隨時(shí)采集變得不太可能，使得評(píng)估者只能借助傳統(tǒng)方法需要時(shí)一次采集。

如前所述，教育大數(shù)據(jù)是基于一種平臺(tái)或者一個(gè)載體，綜合應(yīng)用多種數(shù)字化設(shè)備，將所有與教育活動(dòng)有關(guān)的、與研究對(duì)象相關(guān)的數(shù)據(jù)直接或間接供我們使用并進(jìn)行研究分析，從而使評(píng)估者可以在不增加技術(shù)使用難度的情況下，了解被評(píng)估者在整個(gè)過程中的表現(xiàn)，然后用基于大數(shù)據(jù)的過程化評(píng)估引導(dǎo)教育活動(dòng)適時(shí)調(diào)整和改進(jìn)。過程化評(píng)估就是不單單考察總結(jié)性評(píng)估，更側(cè)重積累教育活動(dòng)開展過程中的生成性階段成果。它改變以資料檢查、調(diào)查訪談和印象評(píng)分為主的傳統(tǒng)教育評(píng)估方式，而通過即時(shí)記錄各種教育教學(xué)狀態(tài)、表現(xiàn)、階段性反饋等多種數(shù)據(jù)來源，依據(jù)客觀數(shù)據(jù)的分析，用數(shù)據(jù)描述發(fā)展過程中的教育現(xiàn)象與問題，并對(duì)教育活動(dòng)開展情況和目標(biāo)達(dá)成度給出評(píng)判。例如，在某個(gè)連續(xù)的時(shí)間里將相應(yīng)成果以“影像”記錄下來，通過連續(xù)播放“影像”形成了一個(gè)連續(xù)的“活動(dòng)”畫面，評(píng)估者可以根據(jù)需要選擇“連播”“回放”或“選看”。這種攝像式的過程化評(píng)估方式需要有連續(xù)性的數(shù)據(jù)作支撐，這在傳統(tǒng)評(píng)估中通過一次或幾次采集數(shù)據(jù)的方式是不可能做到的，只有在大數(shù)據(jù)時(shí)代通過信息和互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)才能實(shí)現(xiàn)。

2.4 評(píng)估手段智能化

評(píng)估手段從技術(shù)層面講主要是指評(píng)估信息的采集、處理和分析等方面的方法。當(dāng)前，教育領(lǐng)域的大數(shù)據(jù)正在形成，各種涉及課程教學(xué)、教學(xué)管理、學(xué)情信息、數(shù)字化校園等方面的數(shù)據(jù)與日俱增。從信息采集角度講，隨著教育大數(shù)據(jù)的形成以及互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的發(fā)展，教育數(shù)據(jù)的采集將改變傳統(tǒng)人工模式，采集的時(shí)效性和便利度將大大提高，為教育評(píng)估提供了較好的基礎(chǔ)保障。從信息處理和分析的角度講，正如前面所述，信息的數(shù)據(jù)化已經(jīng)不成問題。然而，如何處理這些龐大而看似無序的數(shù)據(jù)需要更多的智能化技術(shù)。我們必須從那些雜亂無章的數(shù)據(jù)堆里找出有用的數(shù)據(jù)，然后經(jīng)過精心的組織和概括，形成評(píng)估體系中的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)。

應(yīng)用數(shù)據(jù)時(shí)不是漫無目標(biāo)的雜亂拼湊，而應(yīng)將其納入評(píng)估理論和數(shù)據(jù)體系的相應(yīng)層次。正如愛因斯坦所指出的那樣，“科學(xué)是這樣一種企圖，它要把我們雜亂無章的感覺經(jīng)驗(yàn)同一種在邏輯上貫徹一致的思想體系對(duì)應(yīng)起來，在這個(gè)體系中，單個(gè)經(jīng)驗(yàn)同理論結(jié)構(gòu)的相互關(guān)系，必須使所得到的對(duì)應(yīng)是唯一的，并且是令人信服的”[8]。因此，大數(shù)據(jù)下的教育評(píng)估就需要利用計(jì)算機(jī)技術(shù)對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗、過濾和整理，去除與評(píng)估內(nèi)容無關(guān)的維度，將與評(píng)估內(nèi)容有關(guān)的數(shù)據(jù)進(jìn)行格式化整理，以便進(jìn)一步使用。數(shù)據(jù)的清洗、過濾和整理有時(shí)比較容易，比如通過教學(xué)日志分析教師教學(xué)狀況，只需要把相應(yīng)的維度保留，去除無關(guān)的信息即可。但對(duì)于大多數(shù)數(shù)據(jù)情況，這是很難做到的。比如，要通過百度網(wǎng)頁了解學(xué)生對(duì)大數(shù)據(jù)的認(rèn)識(shí)，內(nèi)容通常都分布在不同網(wǎng)頁中，對(duì)網(wǎng)頁的結(jié)構(gòu)、內(nèi)容進(jìn)行分析就成了使用大數(shù)據(jù)的先決條件，這就需要進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘。數(shù)據(jù)挖掘是利用計(jì)算機(jī)輔助系統(tǒng)和數(shù)學(xué)算法，通過機(jī)器學(xué)習(xí)探索隱藏于大數(shù)據(jù)中的未知信息的過程。大數(shù)據(jù)時(shí)代的機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)，就是利用大量的數(shù)據(jù)、較少的數(shù)學(xué)算法而得到的比較簡(jiǎn)單、“較粗糙”的評(píng)估分析模型。這要比小數(shù)據(jù)時(shí)代需要深度研究和高級(jí)的數(shù)學(xué)算法而得到比較復(fù)雜的模型要好得多。

教育大數(shù)據(jù)是發(fā)展智慧教育的基石[9]，從數(shù)學(xué)角度講，算法越簡(jiǎn)單越容易實(shí)現(xiàn)和推廣，從評(píng)估目的角度講，模型雖然簡(jiǎn)單，但基于大數(shù)據(jù)的數(shù)學(xué)模型同樣可以得到比較精確的結(jié)論，從而使教育評(píng)估功能真正實(shí)現(xiàn)從“數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)決策”發(fā)展為“基于數(shù)據(jù)決策”，進(jìn)而關(guān)注“數(shù)據(jù)感知決策”[10]。

[1]UN Global Pulse.Big Data for Development:Challenges&Opportu? nities[EB/OL].（2014-05-10）[2017-01-10].http://www.mckinsey.com/insights/business_technology/big_data_the_next_frontier_for_in novation.

[2]張燕南,趙中建.大數(shù)據(jù)教育應(yīng)有的倫理思考[J].全球教育展望,2016（1）:48-55.

[3]姜奇平.大數(shù)據(jù)的時(shí)代變革力量[J].互聯(lián)網(wǎng)周刊,2013（1）:34-37.

[4]李國杰,程學(xué)瑞.大數(shù)據(jù)研究:未來科技及經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展的重大戰(zhàn)略領(lǐng)域[J].中國科學(xué)院院刊,2012,27（6）:647-657.

[5]孟小峰,慈祥.大數(shù)據(jù)管理:概念、技術(shù)與挑戰(zhàn)[J].計(jì)算機(jī)研究與發(fā)展,2013（1）:146-169.

[6]維克托·邁爾-舍恩伯格.與大數(shù)據(jù)同行——學(xué)習(xí)和教育的未來[M].趙中建,張燕南,譯.上海:華東示范大學(xué)出版社,2015.

[7]香農(nóng).通信的數(shù)學(xué)理論[J].貝爾實(shí)驗(yàn)室技術(shù)雜志,1948（27）.

[8]愛因斯坦.愛因斯坦文集（第一卷）[M].許良英,等編譯.北京:商務(wù)出版社,1977:384.

[9]楊獻(xiàn)民,唐斯斯,李冀紅.發(fā)展教育大數(shù)據(jù):內(nèi)涵、價(jià)值和挑戰(zhàn)[J].現(xiàn)代遠(yuǎn)程教育研究,2016（1）:50-60.

[10]趙中建,張燕南.與大數(shù)據(jù)同行的學(xué)習(xí)與教育——《大數(shù)據(jù)時(shí)代》作者舍恩伯格教授和庫克依先生訪談[J].全球教育展望, 2014（12）:3-9.

Discussions on the Characteristics of Educational Assessment Driven by Big Data

WENG Lingli
（Hangzhou Normal University,Hangzhou 311121,China）

Big data is proactively affecting the society,and changing people’s way of living,working and thinking.Big data in education has different characteristics,compared with traditional education data,as well as big data in other fields.These characteristics will lead both educators and those who are being educated to change their way of thinking,so as to promote the reform and development of education.Educational assessment,taking information collection and data analysis as the basic means of implementation,will also be influenced significantly.By analyzing the sources and characteristics of big data in education,as well as their influence on educational assessment,this paper discusses the main characteristics of educational assessment driven by big data,and provides reference for educational assessment research launched in an era of big data.

Educational Assessment;Big Data;Data Driven

G405

A

1005-8427（2017）04-0053-5

10.19360/j.cnki.11-3303/g4.2017.04.009

（責(zé)任編輯：周黎明）

本文系全國教育科學(xué)“十三五”規(guī)劃2016年度教育部重點(diǎn)課題“高校綜合評(píng)價(jià)招生改革的理論和實(shí)踐”（批準(zhǔn)號(hào)：DIA160339）的階段性研究成果之一。

翁靈麗（1981—），女，杭州師范大學(xué)教務(wù)處副處長，招生辦副主任。