教育 | 大数据带来学习的3大核心变化

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大数据改善学习的三大核心要素:反馈、个性化和概率预测。


小数据时代的教育主要面临两个障碍:

一是优质教育资源分配受到时空的限制;二是获取和分析教育过程中的数据成本巨大。
因此小数据教育通常呈现为三类特征:
一是教育以大规模批量进行;
二是难以评价学生的学习过程,而只能评价学习结果;
三是教学方案主要依靠教师的个人经验制定。
大数据将带来学习的三大核心变化
大数据改善学习的三大核心要素则是:反馈、个性化和概率预测。在此基础上,将带来学习的三大改变:能够随时收集学习中的双向反馈数据;可以真正满足每个学生的个体需求,而不是为了一组类似的学生定制的个性化学习;可以通过概率预测优化学习内容和学习方式。
在这一过程中,学校和教师的功能将发生彻底改变,学校将转变成为学生交流和沟通的社会化场所。教师则不再需要照本宣科地讲课,而是作为学生和学习系统的重要连接者,倾听学生的教育和学习需求,组织学生进行各种深入的讨论和交流。
在小数据时代,学习的方式和目的往往是为了通过考试。而在大数据时代,人们可以实现通过学习中所犯的错误来理解这些错误,并最终改进这些错误。
大数据时代对于学习者到底意味着什么?
迈尔-舍恩伯格说,可汗学院的案例大家可能比较熟悉,我想举另外一个案例来说明大数据时代的学习是什么样。在美国,有一个著名的外语学习网站–多邻国(Duolingo),每天都会有数以百万计的人们通过它来学习外语。网站的设计者从平台所收集的大量学习者所犯的错误信息中,发现许多有价值的信息。比如,他们发现大多数西班牙语使用者在学习英语的初级阶段,会对代词"it"很困惑,原因是"it"很难翻译成西班牙语。于是,多邻国针对这类学习者调整了学习安排,先教他们其他代词,等到数周后再开始教"it"。
多邻国通过大数据发现,语言教学手段有效与否,取决于学习者的母语以及他们将要学习的语言。另外,多邻国还发现了所谓"数据尾气"(dataexhaust)现象,即由人们与网站之间的互动中衍生的副产品:如熟练掌握一门语言的某一方面需要多长时间、最合适的习题量是多少、落下几天课程进度的后果是什么,等等。
多邻国的教学模式和商业模式也非常有意思,它要求人们在同一时间翻译一些较短的词组,也可以评价或修订他人的翻译。而它所提供的翻译样本,其实是从翻译公司那里获得的真实句子,因此公司能够从中获取报酬。一旦有足够的学习者能够翻译或验证特定的词组,系统就会接受他们的译文,并收集所有零散的句子,将其整合到完整的文档之中。因此,学习者可以免费获得外语学习指导,同时创造出具有经济价值的回报。这种赢利模式在过去是难以想象的。
大数据时代的学习反馈,与传统学校中的学习反馈有何本质不同?

我们利用传统教育方式所获得的反馈其实存在很大缺陷。比如,我们难以对学习过程进行反馈;在对学习结果进行反馈时,我们也只是把关注点放在学生身上,我们对学生的考卷和各种表现进行打分,并要求他们对这一结果负责。

然而,作为教育者,我们却很少评价自己,也很少对我们所采用的教科书、教学方式和内容以及测验手段是否对学习有益进行评价。导致这种现状的原因之一是数据很难收集,收集到的数据又很难获得有效处理。因此,这是一种单向度的反馈。


在大数据时代,我们则可以实现对学习效果的双回路反馈。我们能够收集过去无法获得的数据,通过对这些数据的分析,我们可以提高学习的效果和学业表现,并将数据分享给教师和决策者以改善教学。
在小数据时代,我们学习的方式和目的往往是为了通过考试,而在大数据时代,我们可以实现通过这些错误来理解这些错误,并最终改进这些错误。多邻国的实践就是最好印证。


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