徐榮耀

潤澤的愿景就是希望數字經濟的發(fā)展可以照顧普羅大眾。我們現在做了一個教育大數據的應用項目，教育是以造就人的品質為目標，人的品質提高，社會的品質才會提高。

最近微軟CEO薩提亞·納德拉在他的新書《刷新》里面講到，教育加創(chuàng)新的總和乘以科技使用強度等于經濟增長。我們大家都在追求經濟增長，可是真正的經濟增長根源是什么？其實就是人才。人才哪里來？靠教育。

我們今天追求社會發(fā)展、經濟發(fā)展，教育是一個非常重要的點，這也是我們做教育大數據的原因之一?，F在有一個契機，2020年高考將實施3+3改革方案，3+3方式中最重要的是分類入學、多渠道入學的方式，除了學科之外，也強調學生的素質，高?？梢匀ミx擇它的學生。所以，整個實施都會涉及數據應用分析，高校如何選擇高素質的學生，每一個學生該怎么選擇3+3。另外，教育管理部門如何配合改革，怎樣制定相關政策，教育大數據都是為了幫助解決這方面的問題。

什么是教育大數據？教育大數據其實涵蓋整個教育過程，真正的教育是整個社會行為，教育采集包括教學活動、教育管理、地方思維狀況和學習動機、學習行為等。而且整個數據采集需要長期跟蹤，并能只取一個瞬間。

教育大數據希望產生多維度的分析，采用的不止是所謂傳統的教育數據，同時也去搜集相關的社會數據，然后來做分析。目前看到教育統計方面的訊息，都屬于冰山的一角，包括學校等量化的訊息。可事實上，影響整個教育發(fā)展的，更多的是非量化、非結構化的數據，包括整個安全環(huán)境、經濟活動、家庭教育等因素都是要考慮進來的。

我們只要將這些因素考慮進來，按照不同情境、不同環(huán)境、不同狀況去給教育制定不同的政策，來提升全民素質、學生素質，這是我們希望做到的目標。我們希望可以做到從非結構性變成結構性，非量化變成可量化，以往的經驗可以用數據來解釋。把教育目前比較趨向于宏觀的方式，用更個性化的方式去做，這是我們希望在教育大數據方面推動的轉變。我們在做教育大數據的時候，會跟國內很多專家去探討，同時也參考了國際相關機構的做法。舉一個例子，PISA是一個由經濟合作與發(fā)展組織（OECD）籌劃的對全世界15歲學生學習水平的測試計劃，最早開始于2000年，每三年進行一次。該計劃旨在發(fā)展教育方法與成果，是目前世界上最具影響力的國際學生學習評價項目之一。他們也通過問卷和社會調查去了解當地經濟環(huán)境的狀況，然后做一個評估，對被調查的區(qū)域給出一個建議。我國最早是上海開始做，調查內容包括學校資源、教師自主性、教師素質，也包括了家庭影響、學校在教學方面的先進化程度，還有學生的學習經驗等。目前所提出的結果建議報告，是可以被采用的。

可是PISA到底還是國際性的計劃，我們今天怎么樣去做到本土化，更適合中國的環(huán)境？所以我們在這方面也花了很多時間去調查、去分析，跟很多專家合作。整個覆蓋面包括興趣愛好偏差分析、學生水平詳細分析、考試成績走勢分析、教育綜合指數分析等。這里面牽扯到很多很復雜的內容，不止在學校方面的活動，也包括課外活動。

在學習成績評價方面，記錄每次考試的成績和詳情，幫助學校和學生做知識板塊分析和學習綜合分析。比如很多學生可能在計算能力方面不是那么好，但他在動手實驗方面可能是一流的，這時候應該怎么幫助他。另外就是綜合能力構成，每一個科目都有不同的能力構成。一個數學題不會做，并不代表你不會計算。接下來就是綜合素質分析。剛才講到要把量化的分數，拆解成更細的、非結構性的觀點，綜合素質分析就會把非結構性的觀點考慮進來。目前我們做的教育大數據結構層包括用戶數據來源層、大數據存儲層、數據評估平臺層和綜合服務應用層。

教育是百年大計，所以整個教育大數據要做的是持續(xù)長期的追蹤和分析。我們做這些是希望教育成果評估可以是多維度的、多樣化的，而不是像現在通過考試成績來做評價，考試成績只是參考之一，要真正了解背后的狀況，去挖掘真正的需求跟專長。

我們怎樣發(fā)掘學生的素質和潛能以及學習方式？當然最直接的方式是可以幫學生在高考3+3選科目，第一個3是數學、語文和外語，另一個3就是在政治、物理、化學、生物、歷史、地理六科里面任意選三科，怎樣選是一個最有利的方式？同樣，我們也希望幫助高校，在選學生的時候，除了3+3直觀的依據之外，也可以了解每一個學生的素質，他的素質適不適合高校的教學方向。

大數據應用要有場景驅動。在宏觀方面，我們希望可以借助大數據了解除了學校之外的整個社會發(fā)展狀況，描述整個教育的因果關系，然后來提供這方面的分析給政策制定者或者是學校，甚至是家庭做一個參考。另外，教育本身可以分析出來的社會和經濟活動，我們希望借由教育大數據去幫助整個社會從教育的角度去考慮當地社會和經濟的發(fā)展。

（根據演講內容整理，未經本人審核）