2016-09-01
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【数据】身材和成绩之间有关系吗？谈恋爱影响学习吗？让大数据来告诉你

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身材和学习成绩之间有关系吗？谈恋爱影响学习吗？大数据中的课堂是什么样子的？让我们一起来听张蕴博士用大数据说话……

我在中国读书，小学到高中12年只记得一个成绩，那就是在上海参加高考的537分。这个数字其实没有任何价值，却恰恰代表了我12年在学校当中的努力。而我其他方面所有的才华、努力、想法，有办法揭示吗？

我在复旦大学读本科的时候，院里面评优秀学生。我大三时在SSCI（世界社会科学期刊索引）的杂志上发表过两篇论文，结果学校的标准是在CSSCI （中文社会科学引文索引）上发表核心论文可奖励10分，没提到国外的发表奖励，结果我就没有拿到奖励。

所以，最好的评价是怎样的评价？它需要满足三方面的要求：第一，全面、客观、深入地记录学生；第二，数据不能只为评价服务，要让数据对学生自己有用，为生涯规划提供服务；第三，评价对学校工作要有帮助，要为学校的教学和管理提供数据支持。

去年，我们做了一个关于阅读的大数据平台。这个平台中有学校推荐学生看的书，并且直接与学校图书馆的电子图书资源联网，学生可以直接对书籍进行借阅。还书的时候，平台还会跳出相应的题目，检验阅读的情况和效果，最后就变成学生相应的积分。当孩子长大后，这些信息就自然而真实地呈现出来，而不需要你再发一张调查表给他填写，那样既不真实又不方便。

同时，平台中生成的学校整体阅读数据，也可以作为学校管理的参考，比如告诉你学校最需要什么样的书，学生最喜欢看什么样的书，你就可以把经费花在 “刀刃” 上，引进学生最需要的、最喜欢的书籍。可见，改变评价的思路十分重要。

小例子，大发现

大数据能给学校带来什么？举一些小例子。

例1. 身材和学生的成绩之间有关系吗？

很多人都说没有，但通过我们大数据分析，答案是 “有”。我们通过几万个学生的数据分析发现，预备班（六年级）和初一的时候，相关系数均低于0.2（统计学中，相关系数≥0.2可判为相关，系数越大，相关度越大）。但到了初二，系数已大于0.3，表示极其显著相关，到初三就更严重了。指数为负数，表示学生越胖，成绩越差。

为什么预备班和初一没有这样的关系，而初二初三却突显出来？联系初二初三学生的发展特征，你会发现他们开始进入青春期，而胖学生往往是同学们奚落的对象，这个时候他们会产生对环境的厌恶，不想上学，自然对成绩产生影响。

这个数据告诉我们，如果要帮助胖学生提升学习成绩，解决学校里的氛围问题或他本身的身材问题，可能比给他补课更有效。不是所有学习的问题都靠补课解决的，也不都是语文数学老师解决的，也可以由体育老师、德育老师来解决。班级生态的问题，可以帮助你找到学校进步的一种策略。

例2.游学对学习有没有帮助？

大数据告诉我们，不一定。上海距离北京一千三百多公里，距离香港一千四百多公里，距离韩国两千多公里，距离美国一万五千多公里，把这些孩子走过的里程都记录下来，相加求总和，然后和孩子的各种成绩关联。我们发现，孩子走得越多， SAT（美国高考）考试的成绩越好。但走得多能促进提升中国高考成绩吗？绝对没有联系。

读万卷书很重要，行万里路带给学生的东西也非常重要，但却反映不出来，所以我们的评价和考试值得反思。

例3. 谈恋爱影响学习吗？

通过数据分析，我们还发现了学生谈恋爱中有意思的现象。在同班恋爱、同年级恋爱、跨年级恋爱和不谈恋爱的孩子中，同年级异班恋爱的孩子成绩最好。同年级异班谈恋爱，如切如磋，学的东西差不多，平时更容易讨论，但又不像同班恋爱，上课的时候你看我我看你，导致分心。学习动机上，同级异班恋爱的学生和跨年级恋爱的学生动机都比较强，毕竟现在见一面不是那么容易，所以更希望以后到同一个城市、同一个大学。作业负担一项，柱子越高，代表作业负担越轻。又是同级异班恋爱做作业最开心，而单身学生做作业最痛苦。

大数据中的课堂

过去的历史教材，要么是编年史，要么是国别史，学生很难建构一个完整的印象。而我们的大数据平台把所有知识点重新打散，建构在时空交错的空间中。以二战教学为例，登录平台，学生能够一目了然地发现时间、战役、人物、前因后果、相关阅读资料、纪录片等资源，时间、空间、世界、事件，在这里是一个完整的概念网络。

依托大数据建构的历史教室里，人物栩栩如生。学生扫一下 “罗斯福”，手机中就可以跳出罗斯福的 “微博”，他面对战争时的心情就跃然于屏幕之上。我们运营这样的微博，是为了让学生互动地进行学习。不仅如此，学生们还可以给罗斯福留言，也可以和全国各地使用我们平台、用这门课程的同学交流对罗斯福的想法。

这间大数据的教室里还有什么？——时代科技和文化发明，从 “二战” 到今天的 “钓鱼岛争端”，哪些事情是彼此关联的？这间教室就像是一个大大的学习 “场”，帮助学生建立一个个整体的意识思维。

游戏是孩子们最乐于接受的学习。我们依托大数据平台，构建起了真正的学习型游戏体验。如平台中的二战游戏，游戏者从1932年扮演一个德国青年开始，随着游戏的推进，他不断了解到1932年德国的经济背景、世界政治的背景、希特勒的上台等故事，在很多关键性的历史事件中，他要不断做出选择，身临其境，这是书本不可能做到的。

在“鸦片战争时代”游戏中，游戏者要选择在游戏当中扮演的人物。比如扮演的是清朝海关的官员，就要亲自去做抉择——在集体腐败的情况下，是否愿意同流合污？结果 43%的游戏者选择愿意同流合污， 57%的选择不愿意。于是老师的引导点就有了：让学生来充分探讨为什么愿意做这件事情、有没有更深的考虑，一堂非常精彩的课就在争论中产生了。

这就是我们课堂教学当中应用大数据的情况。学生在游戏当中，愉快地把自己真实的信息都反映出来，而老师通过阅读这些数据，也能够知道哪些才是课堂上最需要讲解的。

最后要告诉大家的是，大数据不是结论，只是提供一种思考的方式。当你有很多数据的时候，再判断学生学习的因素就有了更多方向，沿着这些方向去解决问题，可能要比你凭空想的方法有用得多。