大数据在中小学教育怎样应用

大数据在中小学教育怎样应用

1、预测（Prediction）——觉知预料中的事实的可能性。例如，要具备知道一个学生在什么情况下尽管事实上有能力但却有意回答错误的能力。
2、聚类（Clustering）——发现自然集中起来的数据点。这对于把有相同学习兴趣的学生分在一组很有用。
3、相关性挖掘（Relationship Mining）——发现各种变量之间的关系，并对其进行解码以便今后使用它们。这对探知学生在寻求帮助后是否能够正确回答问题的可靠性很有帮助。
4、升华人的判断（Distillation for human judgment）——建立可视的机器学习的模式。
5、用模式进行发现（Discovery with models）——使用通过大数据分析开发出的模式进行“元学习”（meta-study）。

当然可以。 现在世界各国普遍实行的教育是依据常识和教育经验来进行决策，基于证据的教学（evidence-based teaching）正是未来教育的理想形态。 题主的想法是极好的，通过往期成绩和考试的表现对学生的学习情况进行预测自然是可行的。只是通过标准化的测试（统一布置的作业或考试）来检验学生对课程的理解程度，这样得到的反馈其实是非常单一且狭隘。 所以，尽管考试成绩很重要，但是在大数据层面来讲，我们需要更多维度的数据结合在一起进行分析才能得到更具体更准确的结果。如果单有学生的成绩变化，能生成的只会有一份作为教师工作业绩考核的报表，而并不能产生题主希望得到的教学质量的提升。 像现在各种在线课堂发展迅速，这让学生在教学中产生的细小反馈也能及时被收集。家校沟通的渠道增多，学生在家中的表现，系统也能通过家长来了解。将多类别的数据纳入分析的范畴，并通过大数据手段分析这些数据，我们能重塑学生的整个学习过程，除了结果，我们还能得到精确到每个学生的学习细节和状态。这可以说是非常便利了。

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