余胜泉教授：数据引领下的未来教育新生态

　　《中国基础教育大数据发展蓝皮书》专家组组长、北京师范大学未来教育高精尖创新中心执行主任余胜泉教授向我们讲述了教育大数据技术对于未来教育的支撑作用与变革方式。

余胜泉教授

　　当前教育大数据已经融入教育教学场景中，并产生了一定的影响。您认为教育大数据在未来教育发展过程中会占据何种地位？

　　余胜泉教授：大数据技术在商业、金融等领域都应用的比较早，也比较成熟。而在教育领域，由于结构数据与非结构数据错综交错、教育业务场景复杂多样，且教育数据的安全性、公平性更敏感，所以大数据在教育领域中的融合应用起步相对较晚。但随着大数据采集与挖掘技术的日益成熟，教育大数据与人工智能等新兴技术将会在教育领域发挥出史无前例的变革作用。

　　从目前教育大数据应用趋势来看，大数据与教育融合将会在未来教育中重点显现出以下几点定位：

　　（1）大数据是智能教育生态构建的核心前提。《中国教育现代化2035》中明确指出要建设智能化校园，加快形成现代化的教育管理与监测体系，推进管理精准化和决策科学化。智能教育是未来教育重要呈现形式，也是当前教育信息化重点努力建设的方向，更是人民对于教育的美好期望。但要实现智能教育，大数据技术是必不可少的。依托教育大数据技术全面采集教育教学过程中的数据，通过数据拟合、深度学习算法处理，构建教育场景中的教育模型，汇聚应用，逐步形成智能系统和智能装备，为智能教育生态奠定基础。

　　（2）大数据是合理配置教育资源的基础支撑。教育系统运行过程中实时、真实的运行状况数据，通过建立关联、聚类、因果等关系，并基于海量的教育大数据和数据挖掘算法，可探索教育系统运行的内在规律，了解教育规律及演变趋势，并可视化呈现，使教育决策部门可以预测到区域内教育发展的需求趋势，从而进行科学的教育决策与教育资源配置，由事后补救转向事前预警，使得教育资源配置过程更迅速，甚至达到实时与即时性。

　　（3）大数据是转变教育公共服务模式的重要契机。传统教育形态中，教育公共服务优先满足群体的共性需求，难以顾及个性需求。而借助互联网与教育大数据技术，通过对教育数据的采集、挖掘与深度分析，可以让教育者了解每个学习者的学习特征、规律及个性化需求，并为其推送个性化资源与服务。教育大数据技术为个体获得靶向性的教育服务提供了基础，提升个体获得感，进而能实现共性需求与个性需求相兼容的教育公共服务模式。

　　（4）大数据是推进教育质量监测与治理的关键手段。传统教育质量监测数据是阶段性的、相对静态化、抽样性的数据，一般主要凸显群体、阶段化的发展情况。而教育大数据是全样本、全过程的数据，它能更好地关注个体的微观、动态的表现，并实现全样本覆盖，实时的收集、分析、反馈与改进，对于动态监测教育质量、实现区域教育的精准治理具有重要价值。

　　（5）大数据是教育管理迈向智慧化的核心推动力。未来教育将采用大数据技术、互联网技术等将教育业务全面数字化、可视化与自动化，而且可以随业务流程无缝流转，通过可视化界面进行智能化交互，通过智能系统自动响应，将降低信息管理系统的技术门槛，使管理工作更加轻松、高效；对教育业务关键流程的实时监控、动态监测与分析，可以实现教育危机预警 ；可以开展面向过程、基于数据的远程督导与评价，促进教育领域实现全方位、随时的远程监督与指导；可以开展深度的数据挖掘工作，为管理人员和决策者提供及时、全面、精准的数据支持；可以拓宽家庭、企业等机构参与学校管理的渠道，构建家庭、学校、社区等利益相关者多元协同参与的育人体系，使教育从单一的政府管理向利益相关者共同参与的现代学校治理转变。

　　据您介绍，教育大数据将全方面支撑未来教育生态的发展，那请问大数据支撑下的未来教育生态具有哪些特征呢？

　　余胜泉教授：通过大数据、互联网等技术与教育的深度融合，未来教育可以云计算、普适计算、语义网和物联网等智能信息技术为基础，建立虚实融合、万物互联的智慧型教育环境体系；以大数据为基础设施和创新要素，变革学校教育体系中的课程组织与实施方式、教学范式、学习方式、评价模式、管理方式、教师专业发展方式、学校组织结构，重塑学校教育的体系结构；充分调动政府、企业、学校以及其他教育机构协同参与学校教育治理，构建公平、智能的教育公共服务体系；充分发挥大数据技术、人工智能技术等信息技术的优势，构建促进学生全面、个性化发展的教育测量与评价体系，进而重构大数据时代的教育业务流程，构建灵活、开放、终身、个性化的未来教育生态体系，助力“全纳、公平、优质的教育与促进全民终身学习机会”的未来教育愿景实现。数据支撑下的未来教育生态应该是以智能化、精准化、客观化、科学化“四化”为主要特征：

　　（1）智能化：主要体现在教育生态环境的动态变革方面，教育大数据技术能够动态监测师生及教学特征，并可与人工智能技术、自适应技术结合，智能化调节教育系统各要素。

　　（2）精准化：主要体现教育资源及服务精准化供给方面，基于个性化学习智能推荐，为教师、资源提供者以及学习者提供精准且适当的资源组织形式和获取途径，提供完整的个性化学习的精准化支持，包括学习内容和活动推荐、学习工具与策略推荐、学习专家与同伴 推荐等，实现个性化学习服务推送。

　　（3）客观化：主要体现在教学评价方面，教育大数据技术支撑教育评价向手段数据化、主体多元化、指标综合化等方面转变，全面支撑客观化的未来教育评价生态的形成。

　　（4）科学化：主要体现在教育决策方面，未来教育生态中包括师生、家长、教育管理者在内的教育各主体都能依据数据得出个性化的教育数据结果，并可将结果反哺于教育。

　　面向未来教育发展目标，您认为目前我国教育大数据还需要在哪些方面重点着力？

　　余胜泉教授：宏观来看，目前我国教育大数据发展在制度保障、参与主体、治理体系、基础条件等层面存在一定的问题。面向未来教育的目标，我认为目前教育大数据至少还需要在以下四个方面重点加强：（1）健全数据驱动教育治理的顶层设计，加快形成稳固的教育治理合力；（2）提升教育相关主体的数据意识与数据素养能力，构建与教育大数据未来发展相适配的人才队伍，重点加快教育大数据专业人才的培养；（3）建立并完善基于大数据的教育公共服务供给治理体系，推进教育资源与服务治理方式变革；（4）加快完善各级各类教育大数据基础平台，并与教育相关领域的数据实现无缝对接；（5）加快研制强制性的教育大数据保护与利用标准，规范大数据利用行为，保护青少年身心健康，促进行业健康发展。