专题课程
2011年麦肯锡全球研究所发布了题为《大数据:创新、竞争和生产力的下一个前沿领域》的报告,大数据逐渐从技术范畴走进社会公众的视野。大数据因其具有预警性、预测性、差异性、共享性、动态性等特性，被越来越多地运用在政治、医疗、经济、教育等社会生活的方方面面。其中,美国国家教育部2012年10月发布的题为《通过教育数据挖掘和学习分析促进教与学》的报告,是在教育领域应用大数据的一份重要文献。报告指出,利用教育数据挖掘技术和学习分析技术,为教育教学决策提供有效支持将成为未来教育的发展趋势。教育科研管理作为未来教育的一个组成部分,也面临着创新与发展的时代命题。如何跟上大数据的时代步伐,用大数据推动教育科研管理的变革,提升管理的效能,促进教育的发展是教育科研管理研究与实践的任务和使命。
背景分析：大数据引发教育的革命
大数据,也称为巨量资料或海量数据。这一概念来源于天体动力学,是用于描述大小超出了传统数据库软件工具的抓取、存储、管理和分析能力的数据群。关于大数据的概念目前尚无权威统一的定义,维基百科和美国互联网数据中心都曾描述了大数据的概念。笔者认为北京师范大学胡德维教授给出的定义更为适合教育领域的大数据研究——数据一般而言是指通过科学实验、检验、统计等方式所获得的,用于科学研究、技术设计、查证、决策等目的的数值。大规模、长期地测量、记录、存储、统计、分析这些数据,所获得的海量数据就是大数据。大数据既是一种思维方式,也是一种研究方法。大数据之所以具有巨大的价值,是因为现在IT技术以及通信、传感技术的发展已经达到了前所未有的高度。以人工智能为例，现在的计算机人工智能基本已经超越了人类的智力,配合海量数据使计算机可以完成过去必须由人类才能完成的大多数工作。然而,教育领域大数据的运用和研究才刚刚起步。教育自身就是一个漫长的过程,教育的对象更是一个庞大的、不断发展的群体,相比其他领域,教育更加具有情境性、可变性和不确定性,这与大数据所独有的大规模、长期、个性化地测量、记录、存储、统计、分析、反馈的特点相契合,因而大数据为未来教育的发展带来更多的可能性。例如,促进个性化教育的实现、丰富教学评价的体系、完善管理决策平台、无限扩展教学资源等。大数据的运用还可能引发未来教育的巨大变革,因为大数据不仅迎合了教育个性化的发展趋势,而且让教育的内涵被重新定义,教育从对学习者的规训和教化转变为服务和支持。由此，学习者学习的内容和方式、教师的角色和技能以及学校教育机构的功能都将发生新的巨大变化。
价值所在:大数据引领教育科研的发展
教育科学研究促进了现代教育的发展。所谓教育科研就是研究者借助教育理论,以有价值的教育现象为研究对象,运用相应的科研方法,有计划地探索教育规律和进行创新性的认识活动。简单地说,教育科研是通过研究发现教育教学的规律和本质,从而指导教育教学的实践过程,这种过程和大数据发现规律、预测未来的本质是相一致的。作为教育科研管理人员,有必要从教育科研管理的角度来认识大数据带来的价值,利用好大数据,让教育科研更好地发挥促进教育发展的应有作用。
(一)改变研究思路
从教育科研的视角来看,大数据带来的不仅是技术层面的创新,更多的是思维模式的改变。传统的思维模式在一定程度上束缚了我们的研究思路、限制了研究视野,而大数据思维模式的应用将改变我们的研究观念与研究思路,拓展我们的研究视野。一是研究的样本不再是抽样的思维,而是可以实现对全体的研究。大数据强调研究的是所有的样本,而不是抽样的数据。这有助于我们在教育科研过程中有效地规避抽样方法的局限,更好地把握全局,得到完整、全面的信息。二是研究的分析不再强调因果,而注重相关。教育科研的对象十分复杂,传统的因果思维,在面对纷繁复杂的情境时总是那么无能为力。例如,分析影响教师教学行为的因素时,教师自身的知识储备、学生的学习状况、教室的环境等因素都发挥着十分重要的作用,但是这些因素具有的是某种相关性,而非因果性。因此,以往的研究很难就教师为什么要具备某种教学行为作出明确的回答。而大数据强调的相关研究,重视的是结果而非原因,可以直接告诉教师应该如何做,这就使同类的研究可以另辟蹊径。三是研究的结论不再强调精确,而是注重包容。大数据要求打破封闭和垄断,强调开放、交流、共享和合作,传统的教育科研总是追求得到或生成某种结论。大数据注重相关性、强调包容的思维特点,使教育科研过程中的研究对象不再局限于教育现象和教育内部,开拓了研究的视野；允许教育科研的失败,让研究者能够充分享受研究的过程,不再纠结于教育科研所谓的成效。
(二)丰富研究方法
大数据研究的一般思路是在大规模、长期、全面、准确、系统地测量、收集、记录、分类、存储相关数据的基础上,对这些数据进行严格的统计、分析和检验，即通过教育数据的挖掘和学习分析,得出一些有价值的研究结论。大数据作为一种新的研究方法,可以弥补传统教育科研的逻辑与思辨研究方式的不足。教育科研属于社会科学的研究范畴,量化研究与质性研究是社会科学研究领域中的两大基本研究模式,主要采用的是从特殊到普遍、从个别到一般的演绎方式,以及假设、推理、描述的方式。而大数据采用的是以IT技术获取、处理、存储、统计分析海量数据,从中获取知识和结论的研究方法。大数据的研究方法既可以深化传统的量化研究,同时其注重相关性的特点也丰富、深化了质性研究,大数据与量化研究、质性研究的结合,不仅可以弥补现有教育科学研究方法和手段的不足,增强研究的效度,还将使教育科研演变成一种新的实证科学,为教育科研和管理开创一个崭新的未来。
(三)提供个性化服务
虽然在教育科研管理的发展中,越来越强调“以人为本”的理念,强调教育科研管理应该从行政性管理转向学术性服务。但是,由于学校、教师群体数量较大,发展的个体差异大,在具体的管理过程中,科研管理注重的还是教育科研项目的规划、协调、控制和指导,所谓服务更多的是一种服务于群体的理念而非面向学校、教师的个性化指导的实际措施。大数据不仅可以让管理者从海量的科研数据中发现教育科研的发展趋向,寻找到教育研究的基本规律,还可以通过个人终端,收集、储存、整理、分析研究项目和研究者的信息,及时关注每个研究项目的进展程度甚至每一个研究者的态度、能力和思维方式,可以发现研究者的研究轨迹以及他们在研究过程中的需要和不足，从而让管理者及时、准确地为研究者提供所需要的各种资源、指导和帮助,使教育科研管理真正转变为面向个体的、个性化的服务。
(四)创新评价体系
教育科研成果的评价是教育科研管理中的重要一环,同时也是难度最大、争议最大的一环。由于评价理念和方法的局限,无论是教育科研项目的立项还是鉴定都带有浓厚的主观色彩,很难实现成果评价的客观公正。而这些问题在大数据时代将得到很好的解决。基于大数据的教育科研成果评价的体系和标准将更为客观、公正,使评价从结果评价走向过程评价成为可能。首先,教育科研成果的评价方式不再是传统的经验判断式的,而是可以通过大量数据的归纳找出研究项目的成果在类似研究中的地位和可能产生的作用。其次,通过大数据可以对教育科研成果进行多元评价,拓展评价的范畴。例如,可以对研究者的研究态度和能力等作出全面、客观的评价,而不仅仅是诸如论文发表等显性成果的单一维度。再次,通过大数据可以使教育科研成果的评价跳出结果评价的困境,真正实现过程性评价。
实现路径:大数据助推教育科研管理的变革
大数据技术和研究的引入,将促使教育科研管理的跳跃式发展。当然,我们应该清醒地认识到,当前的教育科研管理还处于从行政管理模式向专业管理模式转型的过程中,要让大数据助推教育科研管理变革还有一个漫长的过程,这就需要我们不断地研究、探索和实践。
(一)建立和完善教育科研管理的数据库
大数据时代的教育科学研究将更多地依靠各种长期积累且相互共享的数据库,教育科研管理要主动迎接大数据时代的来临,当务之急是逐步建立和完善利于大数据研究的教育科研管理数据库,这是实现管理变革的重要基础和前提条件。从某种意义上说,教育科研管理的数据库才是今后教育科研乃至教育事业发展的智囊或智库。以南京市为例,教育科研起步于20世纪80年代,多年来产生了一批在全省乃至全国有一定影响力的教育科研成果。一方面这些成果现在得到了怎样的发展？在原来的基础上又产生了哪些新的成果？另一方面,现在的学校参与教育科研的很多,大家都在研究什么？研究的进展情况如何？表现出怎样的特点?对这些问题的关注与回答,有助于我们更好地把握教育科研的发展脉络,分析其发展趋势。因此,我们应该在研究、制订统一数据标准和格式的基础上,逐步整理、建设历年来地方教育科研管理的数据库,从市级规划课题的研究项目入手,逐步建立一个扩展到省级、国家的科研数据库,将历年来研究的项目、内容、关键词、研究成果和研究团队、课题主持人等信息进行搜集、储存、整理、分析,实现管理的数据化、标准化，进而加强与国家、省级、其他地区教育科研管理数据库的共享和交流,推动大数据时代教育科研管理的基础变革。
(二)构建适应教育研究需要的大数据交流与分析平台
大数据发现规律、预测未来的本质对于教育事业和教育科研的发展都有着巨大的作用。在建立和完善教育科研管理数据库的基础上,可以将现有的教育科研网络与科研管理数据库的数据进行有效整合,逐步构建一个有利于不同地区、不同类型大数据共享、交流、挖掘、建模和分析的研究与运用平台。通过平台的建设助推教育科研管理的变革。以宏观决策为例,通过大数据研究与运用平台寻找课题研究的内容和教育发展趋势的一致性或相关性,由此发现教育科研课题研究内容发展、演变的过程和轨迹,这种大数据研究既可以帮助我们分析过去和当前教育科研和管理存在的问题与不足,又有助于分析、比较不同地区的优势与不足,更好把握今后研究的方向和趋势,引领教育科研的发展。同时,大数据有助于个性化服务在教育科研管理中的运用,从而有效地解决目前教育科研管理中指导与服务个性化不足的问题,弥补科研管理的漏洞。
目前,很多城市都在尝试建设和大数据研究相关的各种平台。以南京市为例,南京教育信息化公共服务平台是一个集各种教育资源和教学、科研活动一体化的平台。在这个平台上,教师们除了一起评课、说课,还能集体备课;不仅可以相互交流科研信息,还可以进行课题研讨。由于平台满足了教师开展科研活动的需要,自2014年9月推出后,受到了基层学校教科研人员的欢迎,被称作“为教师们量身定做的研究协作平台”,同时由于平台也为区域的教科研工作提供了及时的信息反馈,使科研管理能够更加贴近基层学校教师的需要,这一平台也得到了教科研管理部门的重视和支持。
(三)研究和推广教育科学研究的“第四范式”
吉姆·格雷(Jim Gray)在2007年提出了数据密集型科学(dataintensive scientific)的概念。数据密集型科学被称为科学研究的“第四范式”。在大数据时代,数据密集型科学已经与理论科学、实验科学和计算科学比肩,共同成为一种根本的研究范式。数据密集型科学是在实证式(实验科学)研究类型、理论式(理论推演)研究类型和计算式(计算机仿真)研究类型三种方法的基础之上,采用IT技术获取、处理、存储、统计分析大数据,从中获取知识,相比之下更为科学、更为有效的研究范式。数据密集型科学在教育科学研究中的运用给今后教育科研带来的变化将是革命性的,不但会丰富现有教育研究的方式,弥补现有研究方法和手段的不足,还会极大地改变教育研究的思维方式,使教育研究获得更多的数据支撑,让以假设、思辨为主的传统研究方法退居幕后。当然,这种数据密集型科学的研究范式在教育科研领域究竟应该如何着手,研究的方法和思路是什么,需要我们从现在开始研究并推广,让更多的研究者一道参与并从中获益。这也是保证教育科学研究今后可持续发展的重要支撑力量。
在这一方面,上海市徐汇区科技幼儿园的做法值得我们借鉴。该园将大数据的研究理念与方法引入幼儿园的教与学。例如,将科学活动的指导方式由教师直接讲解,转变为用平板电脑(iPad)中预先录制的活动视频来指导……平板电脑后台的数据分析,每时每刻都在记录着哪一个活动是最受孩子欢迎的,哪一个活动平均耗时最长,某一个孩子在哪方面是薄弱的,又在哪方面是最擅长的……根据大数据的精确统计,1个幼儿在30分钟内能产生645个活动经历数据:选择的游戏、选择的人物、求助的次数、小测试时间、观看视屏次数、自我评价等。大数据研究方法的运用,有助于教师有针对性地改变相关的教育教学策略,真正实现“以儿童为中心”的教育,同时,在教育科研方法和手段的创新上也有着较强的引领和示范作用。
(四)开展教育科研管理中大数据应用的探索和实践
尽管大数据对教育科研管理有着巨大的作用,然而到目前为止,教育领域和科研管理中大数据的应用思路并不十分明确,缺少可操作性的指导和帮助,还有待于在实践过程中加以解决。因此,我们应该从现在开始着手鼓励和支持教育科研管理中应用大数据的实践。通过长期的实践摸索总结出促进教育科研管理效能提升的大数据应用方法和策略。例如,我们可以利用大数据有助于实现个性化服务的优势,探索科研管理如何通过对研究团队和课题主持人长期的观察、如何基于课题研究的过程性分析及时发现某一项课题可能存在的问题、需要哪些支持等,并探索如何及时为课题研究者提供所需要的帮助、提示和获取资源的途径和办法,从而实现课题管理与服务的精致化、个性化。
2014年底,宁波市为配合智慧城市建设推出了“智慧教育平台”,该平台由一门户、两平台、五大系统构成,其中的学习平台整合了大量的学习资源,并为教育研究提供了学生学习的数据分析,这些数据能及时显示和反馈学生在学习平台上的学习状况,为相关教育研究提供数据支撑和服务。另外,智慧平台中的“学校监控分析系统”在整合全市学校校园监控的基础上,通过红外感应、人脸识别等技术,能够及时监控校园学生流动情况、体育锻炼情况和进出校园的安全情况,并能够针对监控产生的数据及时发出预警,这项工作的开展既对全市学校的管理有直接的指导作用,也为学校管理和校园安全等相关课题的研究及管理提供了十分便利的条件。
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