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大数据背景下教育测量与评价的思考
摘要:大数据集理论研究与应用研究融为一体,教育测量与评价中运用大数据是对教学的归纳,也是“因材施教、有教无类”的基础。在此基础上,文章分析了大数据背景下教育测量与评价的常见应用模式,并对未来进行了展望。
关键词:大数据;教育策略;教育评价
中图分类号:G434
文献标识码:A 一、引言
大数据集理论研究与应用研究融为一体,在技术层面和思维层面覆盖了社会的多个领域。我国教育大数据运用在教育测量与评价领域尚处于发展初期,对提升教学测量的效率和实现教育评价的有效性也将产生重要的影响。与其他领域相比,由于教育策略与评价对数据的依赖性、应用性和复杂性,大数据对教育测量与评价的贡献是显而易见的。大数据构建了教育测量与评价的基层数据,融入了学生个性化学****渗透了日常的教学研究。一个属于教育测量与评价的大数据时代即将到来,从学生个体需求切入,影响到学校日常管理,最终驱动教育的改革,使教育测量与评价真正服务于每一个学生个体。二、教育测量与评价中运用大数据是对教学的归纳
教育测量与评价中运用大数据是对教学的归纳,教育测量与评价是运用教育学、心理学和统计�W对教学数据的搜集、整理、评估、推断等的一篮子工作。教育大数据可以客观反映教育测量与评价事实,通过数据推断展现真实教育现状,为教育改革者提供参考。在美国,教育大数据分析已经在公共教育测量与评价中得到了较好的应用,推动了教学的改革。
教育大数据是从教学客观实践中搜集出有关教育活动的原始材料,根据特定的研究目标按一定的数理形式加以整理,根据统计学规律,找出其中的内在关联,从而评估教育活动。与传统数据相比,教育大数据在大规模在线学****平台评估、学****者模型构建、教学者模型反馈等各项研究中,其研究结论更加贴近教育活动的本质。美国联邦政府教育部于XX年投入2亿美元,实施公共教育大数据计划,旨在通过运用教育大数据分析来提升教育质量。应该说,随着更多数据的搜集、处理、分析和评估,我们对教育的本质认识将更趋全面和精确化。三、教育测量与评价中运用大数据是“因材施教、有教无类”的基础
教学工作者需要面对的是活生生的、有个性的,甚至是叛逆期的学生们,教学目标的实现、个体的成长都离不开有针对性的因材施教。由于教育大数据的“5V”特点:Volume、Velocity、Variety、Value、Veracity,可以不用随机分析法这种捷径,而采用所有数据进行分析处理,从而关注学生的个性发展。这是教育大数据的独特优势:通过对教育活动或行为数据的搜集、处理、分析和反馈,可以不断修订教育计划,做到教学相长,在数据的支撑下实现“有教无类、因材施教”,如打靶一样精准于学生个体的成长。
大数据研究专家舍恩伯格曾指出:“个性化建立在大数据反馈的基础上。”“在学****的环境下,大规模个性化的实现,需要有更丰富的反馈数据流向教师和管理人员。”教育测量和评价的大数据分析能够给学