论大数据的教育决策支持

论大数据的教育决策支持

凌书平

中国移动通信集团广东有限公司湛江分公司

摘要：大数据的独特性，以及其对思维、商业、管理带来的变革深入人心，大数据也引领了一次教育变革，利用教育数据挖掘技术和统计分析技术，构建教育数据统计模型，探索教育变量之间的相关关系，为教育教学决策提供有效支持服务，对于进一步深化教育领域综合改革具有深远的意义。

关键词：教育大数据；教育变革；

一、大数据概念及主要特性

大数据这一概念虽然提出不久，却是在某种程度上得到了大家的一致认可而发展迅速。截至目前，学术界对给出如下定义：大数据（bigdata）或称巨量资料，指的是所涉及的资料量规模巨大到无法通过目前主流软件工具，在合理时间内达到撷取、管理、处理、并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯。全球知名咨询公司麦肯锡最早提出了“大数据时代”已经到来。实际上，许多发达国家的研究机构和大企业公司都已经把大数据作为获取有效信息的来源以及调整部署重要决策的战略依据。而大数据处理技术也已成为信息挖掘、整理、分析的工具。大数据相比于传统的数据概括起来有四个特点，业界将其归纳为4个“V”：

1.数据规模体量巨大

数据规模体量巨大即为第一个“V”――Volume（大量）。在2007年的研究中就已经得到人类大约储存了超过300艾字节的数据，相当于3000个压缩成1GB数字电影，近几年，全球数据存储量更是呈现爆炸式增长，互联网数据正在以每年50%的速率在增长，据Gartner预测，到2020年，全球数据量将达到35ZB，等于80亿块4TB硬盘。

2.数据类型多样

数据类型多样即第二个“V”――Variety（多样）。数据类型的多样性主要是指，区别于传统的数字型数据，大数据的数据类型不但包括数字型数据也包括非数字型数据，即包括结构化数据也包括非结构化数据、半结构化数据，因此在整理数据、分析数据上又增加了一定难度，如果想要得到有价值的信息，必须了解图像、视频、网络日志、聊天记录、语音通话、地理位置信息等等各种形式的数据处理技术。

3.数据处理速度快

数据处理速度快为第三个“V”――Velocity（高速）。大数据中的1秒定律，就是解释了可从各种类型的数据中快速获得高价值的信息，这一点也是和传统的数据挖掘技术有着本质的不同。人类储存信息量的增长速度比世界经济的增长速度快4倍，而计算机数据处理能力的增长速度则比世界经济的增长速度快9倍。

4.数据蕴含高价值回报

只要能正确合理地分析利用数据就能找到数据中隐藏的巨大价值为第四个“V”――Value（价值）。大数据里蕴含着丰富的信息资源早就有目共睹了，不管是谷歌对流感来临时的预测，Farecast对美国国内航班的票价预测系统，还是沃尔玛的啤酒与尿不湿的营销策略，都是来自于它们对大数据里隐藏价值的敏锐提取。

二、教育大数据的来源

教育领域的大数据可以从广义和狭义两方面来说，广义的教育大数据指所有来源于日常教育活动中教师、学生等人员的行为数据，狭义的教育大数据则是指学习者行为数据，它主要来源于学生管理系统，在线学习平台和课程管理平台等。目前，教育部正在着力建设国教育管理信息系统，该系统以科学发展观为指导，全面贯彻落实《国家中长期教育改革和发展规划纲要（2010-2020年）》和《教育信息化十年发展规划（2011-2020年）》对教育管理信息化建设的总体要求，以服务国家教育改革发展中心任务为目标，以建立教育管理信息系统和基础数据库为核心内容，以建设“两级建设、五级应用”（即建设国家和省两级数据中心，系统在中央、省、地市、县和学校五级开展应用）为重点，全面建成覆盖全国各级教育行政部门和各级各类学校的国家教育管理信息系统，内容涵盖学前、义务教育、高中教育、职业教育、高等教育等各个学习阶段的学生、教师、学校资产与经费的全样本个体数据，为实现教育管理现代化提供坚实的技术支持和数据支撑。国家教育管理信息系统的建设原则为：“统筹规划、统一建设、集中运行、分步推进”。该系统是教育领域大数据的主要来源。

以国家教育管理信息系统形成的教育基础数据库为核心，吸收社会外围国民经济数据、互联网数据、国外比较数据等，建立数据关联，形成教育大数据，为教育决策提供支持和服务。

三、大数据时代的教育决策支持服务平台

决策支持系统（DecisionSupportSystem）是以管理科学、运筹学、控制论和行为科学为基础，以计算机技术、通信技术和仿真技术为手段，针对半结构化的决策问题，支持决策活动的人机系统。教育决策支持服务平台则主要是利用分析模型分析教育管理信息系统里所有的教育大数据，为教育决策者提供一些备选方案，以提高教育政策的质量，进行有效地计划评价和监督的人机教育系统。该系统是国家教育管理信息系统的核心系统之一。

1.教育决策支持服务平台的技术架构

教育数据仓库与数据服务支撑平台的整体技术架构以教育事业全局为视角，基于SOA的理念，采用柔性架构设计思想和分层体系架构，以“满足当前应用、扩展未来需求”为出发点，全面涵盖教育决策支持服务各个方面的数据分析应用需求，并能灵活适应功能、分析内容的动态追加和变更，满足系统未来变化的需要。架构的主要内容以及相互之间的逻辑关系。

2.教育决策支持服务平台的角色定位

在教育决策支持服务平台建设过程中有三个互动关联的角色：

一是教育用户，包括各级教育管理部门和各级各类学校机构，他们的角色定位是提供自身掌握的数据及决策需求，是教育决策支持服务平台的使用者；

二是专家团队，包括致力于教育决策研究的专家和科研院所，他们的角色定位是根据教育用户需求和提供的数据，利用自身的科研优势，建立数据模型，提出研究分析报告成果；

三是研发团队，主要是指致力于大数据分析平台开发的厂商，他们的角色定位是对专家团队建立的数据模型和分析报告进行技术实现。

3.教育决策支持服务平台的主要功能

（1）提供教育宏观决策服务

通过对历史统计数据的分析，形成对我国教育发展状况各方面的趋势分析，给国家制订长远规划提供数据理论依据。

（2）提供教育动态监管、预警服务

根据教育大数据实时变化情况，多平台、多时相、多波段和多源数据实时掌控教育动态，为各种教育专项工程提供全程监管、预警服务。

（3）提供突发应急事件解决方案

以教育大数据为基础，利用各种常用的分析方法，如优化方法、预测方法、蒙特卡方法、矩阵方程求根法等，根据结果比较分析可以得出各种备选方案，对突发事件进行全面智能分析寻找最优解决方案。

（4）提供舆情分析服务

通过对教育舆情数据进行深度挖掘，得到影响舆情的主要因素和强相关性变量数据，结合教育大数据，科学规范地制作图表与列表，进而清晰、直观、简洁、深刻、形象地表现舆情事件，并提出相应的分析报告和应对策略。

（5）国内外教育综合比较分析

通过对国内外同类教育综合指标的比较，进行差异化分析，优化我国教育的发展方向。

（6）提供教育个体综合评价、教育管理、教学质量评价服务

通过教育大数据挖掘产生的知识与信息，传递给知识库管理系统，使系统智能化、知识化，实现对教育规律、决策规律以及模型、方法、数据等方面知识的存储和管理，进而对教育个体、教育管理、教学质量进行评价，促进教育综合改革的进一步深化。

（7）提供公众数据服务

教育大数据来源于教育群体，也服务于教育群体，通过对公众需求的调研和对教育大数据的挖掘、分析，形成可供公众查询的成果，打造“阳光政府”。

四、教育大数据的进一步挑战

4.1教育大数据的技术挑战

教育大数据在实际应用存在很多技术瓶颈，如：在数据的采集时数据挖掘和学习分析的重要环节，在这一环节有很多技术挑战；面对海量教育数据，数据的存储、处理和分析都存在技术考验；另外由于目前没有统一的数据规范，不同系统之间的兼容也是一大问题。从全局考虑，我国的教育大数据系统应遵循顶层设计原则，由教育部对数据格式、数据存储等问题制定统一规范，下级企业、学校按照统一规范去设计自己的系统，这带来了新的技术挑战。

4.2教育大数据的安全与隐私挑战

在伦理道德方面，教育大数据面临着数据安全与保护隐私的挑战。教育大数据不仅是一种宝贵的教育收益，而且有关学习者和教育工作者的隐私权，其潜在的安全和隐私甚至是无法用常用办法评估出来，甚至无法通过独立的方法进行评估。如果教育大数据处理不当将导致严重的安全漏洞，甚至是影响区域教育政策的制定。教育数据所有权究竟属于学习者还是运行平台或是双方共享，这是互联网教育和教育大数据发展所面临的必然问题。如何保证所有权归属、如何判定所有权归属，这些仍是需要深虑的问题。

4.3教育大数据的价值挑战

教育大数据技术挖掘出教育数据的巨大价值，但是数据的权属问题不是传统的财产、知识产权等可以涵盖的，数据成为国家间争夺的资源，人口红利、地大物博、经济实力、文化优势等都体现为数据资源储备和数据服务影响力。教育大数据是一种无形资产，国家应当保障教育大数据不外泄并不被恶意使用，而且还要兼顾部分数据向公众开放，发挥其应用的社会价值，做到适当的综合评估来进行价值平衡，这也是前所未有的一种挑战。

结束语：

促进教育公平的重大举措，我们必须怀着谦恭之心、严谨之心、证伪之心去认知、挖掘、分析教育大数据，找出其内在的规律，为教育领域综合改革提供科学的决策依据，按照中央改革决策部署，锐意进取、勇于创新，加快制度建设，不断完善中国特色社会主义现代教育体系，不断提高中国教育现代化水平，努力办好人民满意的教育。

参考文献：

[1]王惠中，彭安群.数据挖掘研究现状及发展趋势2015.3

[2]维克托・迈尔・舍恩伯格，肯尼思・库克耶.大数据时代2011.9

[3]魏顺平.基于大数据的教育决策支持2013.9