大數據分析 助力學生個性發展

  互聯網時代新概念、新思維、新技術、新方法層出不窮，移動互聯的普及更讓傳統的各個行業包括教育受到了極大的挑戰，也迎來了前所未有的機遇。“互聯網+”時代，教育應該如何更好地突出本質，促進人的充分發展，這是一個新的命題。

    作為深圳的一所實驗學校，我校堅持創建適合每個學生發展的教育，教育信息化對學生個性化成長的要求與我校的辦學理念一致。我校是全國第一批教育信息化試點單位。目前，學校完成了基礎支撐平臺和業務系統的建設，正由數字化校園向智慧校園轉型。我們探索的重點是在應用系統形成的大數據基礎上，進行分析挖掘，更多地體現教育服務的個性化、智能化和人性化。我們希望借助互聯網平臺，在數據的應用上花更多心思，克服學校班級教育的不足，關注到每個學生，能夠給予每個學生最及時的反饋、最有效的指導、最個性的服務，讓每個學生都能得到最充分的發展。

    百川歸海，集腋成裘——大數據的生成

    5A特色的數據：學校開發了應用系統的移動端APP，電腦端及各種平板、智能手機已成為數據源的主要渠道。每個學生無論在何時何地通過任何方式所做的任何事情都有記錄，呈現5A（anybody,anytime,anywhere,anyway,anything）特色。

    個性集成的桌面：參照美國clever的應用集成平臺，我校整合各應用系統業務形成云桌面系統，實現業務顆粒化，為用戶提供統一界面來源的一體化服務窗口。老師、學生、家長各有不同的業務App，方便、個性化，實現了良好的用戶體驗。

    多元立體的記錄：來源于師生、家長的多源數據包括學習、活動、社團、競賽等記錄，反映學生的知識儲備、綜合素質、興趣愛好、情感態度和進步情況等，自動生成全面、立體、動態的成長記錄。

    分析診斷，反饋調整——大數據的應用

    維克托·邁爾提出，大數據改善學習中的反饋、個性化和概率預測這3個核心要素。學校應充分吸收、分析、挖掘和應用這些數據，大數據分析將支撐教師教學方法的創新以及學生學習方式的轉變。我們通過對教育大數據的梳理分析，建立學習者模型，探尋各種變量之間的關系，使學生學習行為模型化顯示，形成診斷性預測，及時反饋、激勵和調整教學行為。

    建立學業診斷分析

    通過出勤、課堂表現、平時作業、考試等過程性評價數據，分析學業成績和學習行為各要素的相關性，借助雷達圖，準確定位學生學業成績的變化是主動學習意識的欠缺還是知識結構的薄弱。如果是知識結構的薄弱，教師可以通過網絡云課堂中學習過程記錄分析發現其薄弱知識點，進行自定義組卷，借助云課堂平臺將相關資源推送到學生學習空間中，對學生進行個別化輔導。

    支持學生生涯規劃

    通過對電子心理檔案、圖書借閱、學業報告、選課記錄、社團活動記錄、社會實踐記錄、獎勵記錄等數據進行分析，生成學生成長態勢雷達圖、學業發展柱狀圖，了解學生興趣特長，適時給出診斷性建議，從課程選擇、職業體驗、興趣發展等方面指導學生制定生涯規劃，揚長補短發展綜合素質，找到合適的成才之路。

    推動教學決策調整

    學校依據網絡選課時課程滿選時間的快慢（學生興趣）、課程通過率（課程效果）、學生評教數據（教師水平）三個要素綜合分析選修課程的開設效果，進而調整課程開設方案。