《影响中国大数据产业进程100人》董学礼：教育大数据价值挖掘

前言：

　　大数据是一个事关我国经济社会发展全局的战略性产业，大数据技术为社会经济活动提供决策依据，提高各个领域的运行效率，提升整个社会经济的集约化程度，对于我国经济发展转型具有重要的推动作用！2016年，由中国首席数据官联盟与网加时代网发起并承办，北京大学信息化与信息管理研究中心、中国新一代IT产业推进联盟、数邦客协办的"影响中国大数据产业进程100人"大型人物专访活动全面启动，被采访对象分别来自政府、产、学、研、企各个领域，他们将从不同角度，不同层面向大家阐述当前大数据产业热点、难点、疑点问题，为中国大数据产业健康、持续发展探索经验、保驾护航，敬请关注！

第三十期专访人物：中国首席数据官联盟专家组成员，新智云数据服务有限公司大数据咨询总监 董学礼

　　董学礼，中国首席数据官联盟专家组成员，曾就职于神州数码解决方案部副总经理，神州数码智慧城市集团业务总监,目前就职于新奥集团旗下新智云数据服务有限公司大数据咨询总监。

　　本期特邀嘉宾中国首席数据官联盟发起人刘冬冬，就教育大数据向董学礼先生发起提问。

　　刘冬冬：很高兴和董总讨论教育行业大数应用，所以先问一下您是怎么定义教育大数据？

　　董学礼：教育领域中的大数据有广义和狭义之分，广义的教育大数据泛指所有来源于日常教育活动中人类的行为数据，它具有层级性、时序性和情境性的特征；而狭义的教育大数据是指学习者行为数据，它主要来源于学生管理系统、在线学习平台和课程管理平台等。

　　刘冬冬：大数据对社会生产和生活的影响，在教育以外的行业已经非常明显，在您看来，教育大数据会给教育改革与发展带来哪些影响?

　　董学礼：与其他行业相比，教育界对大数据的广泛接纳还是近期的事。但可喜的是，我们看到大数据正在走进教育的领地、走进学校的大门、走进教师和学生的生活。可以预期的是，一个属于教育的大数据时代即将到来，它不仅影响学校内部治理的改革，而且会驱动整个教育领域的变革，它使我们照顾学生的个性化需求、关爱每一个孩子成为可能。但从整体上看，目前教育大数据的采集网络仍处于布局和建构的初级阶段，大数据在教育决策、教学过程中的运用还处于摸索和起步阶段，大数据人才培养的完善体系还没有建立起来。倒是一些企业集团较早看到了大数据带来的应用前景和巨大商机，以至于大数据在教育领域的应用总体上呈现出"产业应用的成熟度大于学校应用的成熟度"的态势。

　　刘冬冬：当前，我国教育大数据发展前景如何?当前主要面临哪些困难?

　　董学礼：随着我国"以教育信息化带动教育现代化"方针的确立，《教育信息化十年发展规划(2010-2020)》的顺利推进，特别是大数据发展上升为国家战略，教育大数据的开发与应用将迎来一个全新的时代。但是，我国教育大数据的科学发展，还面临着观念层面、实践层面、技术层面等方面的困难。国家政策已经将我国大数据产业发展定为国家战略，对一系列的政策措施都给出了产业引导和支撑。教育领域在应用大数据上也会面临大数据产业发展中存在的共同问题：大数据思维亟待培育、大数据人才亟待培养、大数据相关标准亟待制定、大数据法律法规亟待建立。

　　刘冬冬：如何克服这些困难?

　　董学礼：要真正实现教育大数据科学发展，尚需多方努力。

　　首先是要有接纳大数据的态度，这是前提。政府、教育主管部门、教育机构要强化大数据意识，形成大数据思维，自觉运用大数据思维和技术解决教育的问题;

　　二是要加强大数据系统建设的顶层设计，国家教育主管部门应统筹制定教育大数据系统的规划与建设的规范，为各级政府和教育机构提供大数据集成和共享平台，实现数据的流动、互通和共享;

　　三是政府要出台相关支持性政策，鼓励研究机构、高等院校、各种社会力量开展教育大数据技术和资源的研发与合作;

　　四是加强大数据领域人才的培养，我国教育大数据的发展才刚刚起步，人才的缺乏将是一个严重的限制。教育主管部门应尽快将大数据列入高等教育的专业目录，尽快完善本科、研究生完整的人才培养体系，高等学校也应自觉承担起培养大数据专业人才的重任。

　　刘冬冬：在您看来都有哪些比较好的应用模式能够发挥教育大数据的价值，促进教育效率效果的提升?

　　董学礼：从在线教育目前的发展，可以窥见如下几种应用模式：

　　模式一：线上线下O2O平台。云平台搭建与大数据应用为底层架构，引导学生在线上完成学习过程，并针对每一个具体的环节完整记录，积累大量的多维度的数据素材后(学习时长、学习内容、学习频率、学习习惯等)，分析结果为老师提供线下个性化学习方案的重要依据。

　　模式二：在线教育工具类App。基于较为单一的学习环节(如作业、题库、背单词、问题解答等)，收集学生一部分的学习数据，经过分析后，提供准确的解答结果，解决学生的具体学习需求。此类模式，可以部分帮助学生完成个性化学习，但鉴于纯在线环境等因素，较难完成持续性的学习进阶。

　　模式三：教学评估软件及学校分析平台(校内)。收集包括学习表现，行为表现，性格发展等学生大数据，能让学校的教师和领导更好地掌握、分析以及分享学生表现，以此来改善教学、管理课堂。此类模式的设计更多的是以教师为中心，帮助老师了解学生，调整教学方案，最终使得学校的教学更加系统化。

　　刘冬冬：教育大数据的未来会往哪个方向发展？

　　董学礼：大数据是实现个性化教育的必由之路。

　　互联网会改变教育行业的价值取向，将单一的以成绩为主导的教育转变为对人个性的全面认可与挖掘，从单一走向多元，再从竞争走向合作。整个原有的金字塔型教育结构全部废弃，转变为"狼牙棒"形态。

　　同时，开挖大数据，建立人格发展的大数据心理模型，对人进行个性化的发展以及长远规划。