秦鵬

（武警后勤學院，天津，300309）

摘 要：本文分析了大數據的特征和應用，闡述了教育資源整合過程中還面臨的困境，對學校進行教育資源整合和轉型的途徑進行了闡述。

關鍵詞：大數據 教育資源 整合和轉型

一、大數據的數據特征與應用

大數據產生于數據爆炸的時代，其核心應用價值在于對數據的深度挖掘。在云計算和物聯網的出現和普遍應用之后，大數據被認可為新一輪的顛覆性技術創(chuàng)新。大數據能夠綜合地集中結構多元、類型廣泛和數量龐大的數據集合，并借助云計算的數據處理模式和應用模式對之進行加工。因此大數據天然地帶著4V特征（數量龐大、數據多元、數據真實、輸入和處理速度快），除了上述區(qū)別之外，大數據和傳統數據在數據收集和數據應用上也存在著顯著的差異和區(qū)別，大數據采取數據抽樣和具體的統計方法對數據進行處理，從而得到統計結論；大數據則針對全體、動態(tài)的數據進行分析，還能夠淋漓盡致地體現個體數據的成長過程和發(fā)展沿革，大大地提升了微觀層面分析的精確性。谷歌分析師運用大數據預測未來的功能對2009年會爆發(fā)甲型H1N1流感便是非常具有代表性的例子。

截止到目前為止，大數據基本已經在所有行業(yè)和領域中都表現出了廣泛的適用性和充分的貼合性，并已經在商業(yè)網站、電子商務、醫(yī)療和零售等行業(yè)之中呈現出明顯的優(yōu)勢。在我國教育信息化改革的潮流之中，教育教學、教學管理、科研工作都呈現出數字化和信息化趨勢，教育教學管理的每一個環(huán)節(jié)都會產生海量的數據，大數據對綜合教育產生影響已經是客觀現實。

二、當前教育資源整合過程中呈現出的缺陷

第一，學校之間缺乏教育資源整合的理念。運用大數據進行教育資源的整合是一個理想的理念，但是如果缺乏高校領導者和教育工作者的支持和重視，那么其執(zhí)行力度必然大打折扣，最終可能不免陷入流于形式的怪圈。教育資源的整合需要各大高校共同牽頭和攜手推行，盡管在現代遠程教育工程實施伊始，教育部就提出了資源共享的思想和運行思路，但是從實際效果上看，多年來高校教育資源整合的步伐非常緩慢。

信息組織雖然復雜，但是信息使用簡單一直是信息傳播遵循的規(guī)律和原則，但是目前高校在進行數字化教育資源進行整合的時候完全與該規(guī)律相悖。從高校數字化教育資源建設現狀來看，很多高校一味地追求教育資源的特色建設，但是卻沒有考慮到借鑒他人優(yōu)秀成果、統一教育資源形式的現實意義，導致了優(yōu)質教育資源的整合一直舉步維艱。各個學校雖然已經在口頭上遵守整體建設、分布服務的原則，但是在大數據不斷堆積和積累的情形下，數據一致性已經成為教育資源整合必須要解決的一個問題，加之伴隨而來的數據接口問題給教育資源的整合和共享帶來了新的難題和困境。

其次，學校在教育資源整合的過程中沒有意識到軟件投資的重要性。學校進行大數據下的教育資源整合需要足夠的經費支持，在設備的添置、軟件升級、人員培訓和大數據庫更新、構筑數字圖書館、開放網絡資源上都需要足夠的資金。但是筆者在對學校近年來信息化建設資金投入進行調查的時候發(fā)現，很多學校都將大部分資金投入到了硬件設施上，但是卻對信息資源建設和信息服務軟件的投資擱置一旁。雖然在大數據環(huán)境下，高校重視硬件投資忽視軟件投資的現象已經有所緩解，但是整體上來看，這種癥結依然沒有得到根本的解決，教育資源的整合依然需要克服這些困難。

三、大數據下教育資源整合和轉型的路徑分析

第一，運用大數據的分析功能來為學生設計個性化課程。學校可以借助大數據的分析功能進行數字平臺建設，通過平臺收集到的數據對學生的虛席過程中進行分析，并在基礎上設計合理的測試題目和與學生認知發(fā)展水平相適應的課程體系。通過大數據作為重要技術手段，學?？梢葬槍Σ煌J知發(fā)展階段和不同學習基礎的學生設置智能數字化教科書，使得教科書能夠適應每一個學生之間的個體差異，學生也可以根據自己的節(jié)奏和能力來掌控自己的學習步伐，不會受到周圍其他學生的波及和影響，能夠以平穩(wěn)的心態(tài)應對學習過程中遇到的困難和難題，數字化教育平臺應該具備教師反饋職能，使得教師能夠了解到學生在哪一環(huán)節(jié)的學習中遇到了障礙，同時為教師提供學生表現情況的進一步整體分析數據。

第二，運用大數據的預測功能和機器學習來提升學生的學習成績。通過大數據可以設計一套應用程序，教師和學生可以在其中規(guī)劃自己的課程和安排，學?？梢栽O計能夠運用在智能手機上的第三方應用程序（比如app），這樣可以使得學生能夠隨時隨地進行學習，不再受到時間和空間的限制。另外，大數據還運行各個學校之間建立起跨校學習數據庫，通過數據庫收集的海量數據，能夠對學生的考試成績、出勤率等進行分析，如此一來教師能夠及時發(fā)現那些導致考試成績不良或者輟學的預警信息，還能夠分析出屬于無謂消耗的特定課程，提升課程教育效率和效果。

第三，大數據可以提供學術分析計劃來幫助學校預測學生能夠及時完成課程計劃。通過大數據能夠設計根據學生的學習習慣來判斷學生的學習狀況，比如說學生是否線上閱讀材料、在論壇上是否發(fā)言、完成作業(yè)的效率。

另外，大數據下學校教育資源的整合應該以統籌教育資源為目的。所以，應該在不同地區(qū)、不同學生主體之間進行個性化的資源分配和支持。傳統的教育數據是對整體和宏觀的教育情況進行反應的過程，所以在分配數據的時候不可避免地會出現不均衡的情況，大數據的出現和支持能夠對這種現狀就進行有效緩解，因為大數據獲取的是動態(tài)、即時和全面的數據，能夠對某個區(qū)域內的教育機構分配情況、入學退學轉學數據、教育經費的分配進行動態(tài)反應，便于學校在整合教育資源的時候根據經濟發(fā)展、人口流動狀況和人口年齡特征情況進行資源的分配，使得教育資源能夠得到更加合理和公平的配置。

學校在利用大數據進行教育資源整合和轉型的途徑中應該秉承專業(yè)化、整體性和標準型的原則，對學生實施動態(tài)管理，從更深的層面來了解學生，使得教育質量上升到新的水準。

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