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大數據驅動教育評價變革

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大數據驅動教育評價變革

發布日期:2019/12/21 10:09:31 點擊:187

數據是信息時代最重要、最有價值的資源之一。大數據具有海量的數據規模、快速的數據流轉、多樣的數據類型和低價值密度四大特征,決定了大數據技術的戰略意義不在于掌握龐大的數據信息,而在于對這些海量數據進行專業化處理以揭示意義并實現數據增值。大數據技術應用于教育評價領域,有助于獲得更多原始基礎數據,挖掘更多的教育信息,印證和揭示更有價值的教育規律機制,以此促進教育評價理論新的建構,指導教育評價實踐更加精準、更加深入,打造途徑更多元、數據更真實、主體更自覺、結果更公平的評價生態。

    促進教育評價途徑更加多元

    教育系統是一個開放的系統,教育評價系統是其中最具生命力的子系統之一,評價系統的建設體現了教育生產的價值判斷和方向引領。

    從實際操作上看,教育評價系統要廣泛吸納各種先進的教育理念和評價方法,基于不同的目的和場景設計不同的評價標準。當前,傳統教育評價對學生信息的獲取方式相對單一,獲取渠道相對固定,基于少量數據的評價難以獲得較為廣泛的比較性。基于大數據技術的教育評價可以提供給評價方更加多元的數據,在信任機制中允許各方共享和使用,評價方可以依據不同的評價需求和評價模型對數據進行加工,對學生進行多元評價,形成對學生更加全面的評估。當今教育領域的開放程度和國際化程度越來越高,使得通過大數據技術實現的大規模教育測評得以廣泛應用,如國際學生評估項目(PISA)、國際數學教育比較研究項目(TIMSS)等,這些測評項目面向幾十個國家和地區,對象為幾十萬甚至上百萬的學生,大數據技術在海量數據的采集與預處理、存儲、清洗等方面展現了相當的優越性。再以PISA測試中的科學素養測評為例,監測點由少到多,且由具象變為抽象,其中數據的采集、清理、統計和分析,以及評價模型建構,都充分利用了大數據技術,保證所有信息數字化標準化,提高了評價的效率和可信度,從而拓寬了評價的途徑和覆蓋面。

    促進教育評價數據更加真實

    教育領域最精確的評價必須是基于數據、基于證據的。一個好的評價,應該要有初期、中期和長期效果的證據,一個好的評價模型,最核心的功能就是提供和使用證據,而這個證據就是學生學習和生活的數據。從新興數據存儲技術的角度看,區塊鏈技術是大數據應用技術的經典應用之一,區塊鏈由于記錄了所有的交易信息,能保證記錄數據的真實性,因此區塊鏈本身就可以形成征信,為建立教育評價征信提供了新思路,為教育評價中的“存證”“循證”難題提供了解決方案。教育評價區塊鏈中的數據信息全部存儲在有時間戳的鏈式區塊中,具有極強的可追溯性和可驗證性。區塊鏈中的任意兩個區塊間都可以通過密碼學方法相關聯,可以隨時追溯到任意一個區塊的數據信息。只要能夠確保上鏈信息和數據的真實性,那么區塊鏈就可以解決信息“存”和“證”的難題。教育區塊鏈技術可以真實記錄每個人的學習成長信息,個人節點信息是教育評價的重要依據。從幼兒園到博士研究生學段,乃至畢業之后的工作階段,區塊鏈技術留存的除學業信息之外,還兼有公民的信譽表現等信息,從某種意義上建立了個人在社會上的誠信鏈。由此,教育評價區塊鏈技術促使學習數據紀實更真實更詳盡,也促進了教育評價更客觀更可靠。

    促進教育評價主體更加自覺

    大數據技術能有效提升教育評價主體的自覺性,促進各類利益主體主動參與紀實、共享評價成果。教育評價實際上是基于學生學習情況的評價,學習情況既包括學習者的學業成績,也包括學習者的知識、技能、態度、興趣愛好、個性、特長、意志品質等各方面信息,還包含某個時間節點和某個學習階段的信息。

    在傳統的教育評價中,學習過程中的個人學習數據的生成和管理權限由學校獨占,其他的利益相關主體都是被動參與的,甚至是無權參與和不知情的。大數據技術能把零散的數據整合在一起,將學生靜態的個人資料演變為動態的學習數據集合,學校、教師、父母、社會相關者等都可以對這些數據綜合起來進行分析,以全面了解和如實記錄學生的學習情況。評價主體可以便捷地依據學生學習數據集進行分析評價,并將評價結論記錄在內,使得對學生的評價更加立體、客觀。在橫向上,選拔學校、本學校、教育行政部門、教師、家長、社會企業等都可以通過一定的授權借鑒和利用各方評價大數據進行綜合評價;在縱向上,評價方可以通過對學習歷程的大量數據進行分析,了解和評價學生的發展軌跡,做出有利于評價目標的評價結論,如過程性評價、發展性評價或者增值評價等。

    促進教育評價結果更加公平

    傳統教育評價的弊端之一,是其集中于某種傾向的權威性,評價環節過度依附某種“中心”,比如教師、學校管理者,或者教育行政部門、第三方評價機構等,各評價主體因為不同利益難以形成有效的共享和協作,客觀上形成了不對稱的信任機制,導致評價失去了一定的自主性和全面性。

    大數據技術可以通過所有參與者共同維護一個可靠的數據庫,用分布式技術和共識算法重新構造一種全新的信任機制,每個最終用于評價的數據節點和數據區塊都由參與者和評價者共同維護。數據集合中的數據信息基于共同遵循的生成機制和使用機制,在保密機制的監督下不會被任何人隨意篡改,保證了評價原始數據的真實性和準確性。同時,大數據技術通過分布式存儲和數據查詢分析技術,實現了數據在網絡中的流動共享,“全網見證”實現所有信息的“如實記錄”,這樣就打破了數據壟斷,打通了部門間的“數據壁壘”,自然消除了所謂的“中心化”。大數據技術在公共服務領域已經實現了政務數據跨部門、跨區域共同維護和利用,教育評價大數據亦是如此,評價主體可以根據需要和合約權限選擇評價對象,實現多個主體之間的協作信任,從而拓展了評價主體之間相互合作的范圍和深度。大數據技術中對區域數據進行提取、甄別、處理和運用,使數據和信息在某一區域處于公開透明的狀態,因此,教育評價結果會更加公平和公正。

    總之,教育評價大數據是一片廣闊的資源寶庫,大數據技術是發掘有價值資源的利器,有著廣闊可期的應用前景。大數據技術在教育評價中的應用表面繁榮但尚不成熟,教育評價領域的利益相關者應以開放和包容的姿態,積極學習和迎接大數據技術。同時要注意解決和規避大數據技術本身的問題和風險,比如大數據架構的高經費問題、數據傳播的保密性問題、數據存儲的空間瓶頸問題、數據使用的倫理風險等。
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