区域教育大数据系统化运用的三年研讨与实践——以北京市房山区为例

来源:火狐app 时间:2022-06-21 10:44:57 阅读:2

  《数字教育》杂志官方大众途径 传达数字教育新理念 沟通数字教育新经验 探求数字教育新方法 促进数字教育新展开

  北京市房山区地处北京西南,是远郊区县中地舆面积最大的区域,地舆差异带来了教育展开不均衡的问题,教育展开面对严峻应战。2017年10月,房山区敞开区域大数据系统化运用举动,经过承载、集聚、剖析、运用、融通大数据,带动区域学习、教育、教研、办理、点评的全体革新。经过三年实践,区域典型校园取得了转型晋级,学生了解了现代化的学习方法,教师部队建造取得了展开,区域的点评革新也完成了立异。鄙人一阶段,推动区域系统化运用大数据,仍然要探求全链条举动、全员大数据素质前进和全进程大数据加工再造。

  “十三五”展开期间,北京市教委先后出台了系列文件,着重以优质教育资源的重组和扩展为杠杆,撬动公平缓均衡方针的完成;一起探求以招生和考试点评制度革新为杠杆,撬动根底教育革新,实质是根底教育深化归纳革新(以下简称“深综改”)的转型晋级。《北京市推动义务教育优质均衡展开督导点评施行计划》发布于2018年2月,公告了《北京市推动义务教育优质均衡展开督导点评方针系统》(以下简称“系统”),系统提出将信息化技能手段有用运用于校园办理和教育教育实践,依托信息技能手段,扩展区域优质教育资源掩盖面。

  一般来讲,“城六区”(东城区、西城区、海淀区、朝阳区、丰台区、石景山区)的教育展开相对高质,人才集聚,资源会集,被广阔民众认为是教育展开强区,北京市房山区作为远郊区县,因为相对偏僻,资源有限,怎样跟上“深综改”脚步,快速展开,成为区域展开的年代出题。

  北京市房山区地处北京西南,地舆面积2019平方千米,地域校园散布广泛,深山区、浅山区、乡村区、老城区、新城区的区域差异显着,不同地势、不同地域的校园展开距离悬殊,区域内的教育资源装备、教育质量等存在较大距离,特别是城乡之间教育展开距离较为显着[1],这种杂乱多样的环境,给区域教育作业者带来了巨大应战。

  怎样完成教育均衡展开?怎样完成从教育大区到教育强区的跨过?房山区出于区情考虑,借力信息化,依托大数据,深化房山区教与学革新。

  在教育革新推动中,教育行政办理部分、学科教研部分、师资训练部分、信息中心、点评中心等多个部分均发挥着要害效果,一起担当着教育展开的动力系统人物,可是,因为事务关键不同,推动作业时往往要平衡校园服务的需求和人力资源的联系,比较简单构成“各司其政”的状况。

  怎样在动力系统之间构成有用的链条,促进有价值的数据在不同系统、不同人物之间流转,带动区域一起认知要害信息,合力处理重大问题,推动教育革新,是区域展开攻坚的难题。

  2017年10月,结合区域的实际问题和展开需求,房山区协同高校科研单位,对全区初中根底教育革新做了顶层规划,如图1所示,构成了房山区大数据运用革新结构。区域大数据运用的实践举动包含承载大数据、集聚大数据、运用大数据、加工大数据、融通大数据等内容,意图是给区域革新实践探求出可行途径,带动学生的特性学习,促进教师的精准教育和循证教研,构成有用点评。

  大数据存储写入的空间和途径是区域展开大数据运用的根底模块,师生能够发明数据、生成数据也需求愈加便于识记的账号系统,这也是区域教育大数据运用实践的基本要求。

  在北京市教委的支撑下,北京师范大学未来教育高精尖立异中心(以下简称“高精尖中心”)研发了智能大数据服务途径——“智慧学伴”[2],房山区挑选了这个途径作为革新的东西。为了更方便地支撑房山区教育展开,途径挑选需求结合具体的事务需求,供应颗粒度更小、方针更聚集的数据剖析模型,生成可动态进化的区域教育大数据剖析模型库[3]。这个途径在数据集聚的维度上正好契合区域革新的需求,不是细碎地集聚一切数据,而是从学生中心素质和要害才能的培育方面,集聚更有针对性的数据。

  途径要想愈加高效承载区域大数据,教师、学生需用最低的认知负荷参加进来,全体研讨规划将教师的教育ID(每个教师在岗在职的仅有信息账号)和学生的教育ID(学生从小学开端贯穿十二年制学段的信息账号)无缝接入智能服务途径,整合共同学籍号,建成最低认知负荷的账号系统。班级、年级信息也从北京市中小学学籍办理云途径系统接入,只需校园层面有班级晋级、学生转学或许教师转班的信息更改,智能服务途径就自动更新。

  有了途径后,就需求经过日常事务拉动学生的要害数据集聚,区域规划将学生的日测、微测、总测、心思数据全面集聚。日测经过学生的日常作业集聚数据,微测则着重以大单元的方法,集聚学生周期性学业数据,总测则是以学期期末考试为抓手,集聚学生总结性点评数据,不同类型的测评东西均以3×3学科才能为编码系统,即每个标题具体编码学习方针,这样剖分出的效果就能得悉学生的要害才能优势和弱势。

  学生心思测评大数据集聚则捉住初中入学年级,每年对新入学重生展开心思素质测评,从认知才能、心思健康、品格展开、学习质量与才能、青少年展开潜力等7个模块对学生进行归纳性确诊,经过数据追寻学生单个的心思状况,并给予特性化的改善与展开主张,助力学生健康生长。

  经过学籍号贯穿了学生进程性学习数据,凭借途径的智能剖析功用,从常识、才能可视化的视点做多维剖析,并在累计屡次测评数据的根底上,进程性剖析学生的学科优势与待改善问题,就产生了衔接的归纳剖析陈述,跨过了单次数据的孤岛式出现,记载学生生长的展开性数据,经过比照看到学生的纵向展开改动。大数据经过全程全面记载和剖析学生的学习进程以及效果数据,能够精准辨认每位学习者的学业优势、常识结构缺陷、爱好偏好等,从而供应更有用的、更及时的学习辅导[3]。

  当学生在线学习、测评数据集聚至毕业班时,区域结合全区及典型校园具体学科的数据剖析状况,为区域教研、校园质量前进供应有针对性的辅导,助力学生特性化学习的完成,培育具有学科素质的人才。

  讲堂是教育革新的主阵地,依托途径和学生的数据,教师能做什么,是区域教育作业者推动的关键。首要,教师要在前进数据素质方面有举动。教师要清楚有什么数据,要了解生成的数据陈述的内在,在无限大的数据调集中找到讲堂所需,这就需求区域全体规划时能够针对数据陈述的解读进行规划,引导教师能够看懂背面重视的中心常识、要害才能、学科素质、关键班级、关键学生、关键学科。其次,针对讲堂教育施行,需求有大数据落地讲堂的具体途径。大数据怎样在具体教育中发挥效果,需求精准剖析每个学生在不同学习阶段的学习数据,而且对他们的学情有必定的了解,精确掌握讲堂教育的方针,找准讲堂教育的关键和难点[4]。比方针对具体单元的教育,需求教师知道大单元中学生的才能欠缺陷,途径供应了“单元微测”,针对评测效果,在教育活动的规划中,稍有偏重,凭借途径并依据学生的应对状况精精确诊学情,协助教师有用规划教育,一起针对学生的薄缺点智能推送学习资源[5]。最终,依据继续产生的数据进行循环渐进式的教育举动,助力学生特性化学习,完成评、学、教一体化。

  教师所运用的大数据并非广义上众多的不行计量的数据,而是在日常教育、作业安置、周期月考等中心事务中产生的数据,区域全体带动教师举动的价值,是让教师能够看到这些数据背面重视的问题,比方教育的重难点、单个学生的学习效果、不同学科的优势和问题等,教师只要先看到数据背面的问题,有一些举动,才能在区域全体大数据运用上发挥更要害的效果。

  教研是服务教师团体、前进教师专业才能的一项活动,区域教研一般会以公开课研讨、专项训练、作业坊等方法展开,教研活动展开的团体针对性、使命性和意图性是区域教研办理者重视的关键,即为哪类团体教师供应教研,为什么展开这项活动,期望处理教师的什么问题。区域在系统性推动大数据运用中,以大数据为依托,考虑研修的方法改动,可经过对测评数据做系统全面的剖析,并依据数据剖析的效果展开有针对性的教研[6],探求循证教研。

  在区域施行大数据教研举动上,可凭借智能服务途径,由区教研员带领教师展开循证教研举动。整个教研进程依据调研确诊性数据,确认教研逻辑起点,结合数据反思教研关键,探寻教研的阶段成效。如在开学初,依据学科才能方针系统,依据前、后测数据展开精准教育的研讨讨论,遵从数据循证,展开区域教研活动规划。教研不只表现了对数据的运用,更从数据视点深挖,引导咱们一起发现要害内容学习的难题,凭借团体教研来凝练教育策略[7]。

  教研员聚集全区、校园、教师多层面的数据,解读教研重视点,了解区域学科教育中教师普遍存在的问题,高效、直接地回答了教师教育中的困惑,使教师专业展开瓶颈得以重视,专业生长面对的问题逐步霸占。经过多维度调研与点评,研训员及校园教研组在校园课程建造、教师教育方法、学生特性化学习等方面有针对性地展开研讨,推动了教育改善[8]。

  小学和中学的学段贯穿培育一直是教育作业者重视的论题,可是小学的学科装备和初中的学科装备仍是差异很大,有许多学生进入初中之后难以习气多学科的学业压力,区域层面考虑从融通视角探求小学、初中学段贯穿一体化增值点评及大数据助力跨学段点评。房山区自2017年起,每年9月份对七年级、高一年级学生做入学学情监测。七年级的学情监测依照语文、数学、英语、科学、品德与法治等方面展开,考的是小学的学科内容。高一年级考的是初中语文、数学、英语、物理、化学、前史、地舆、品德与法治、生物等学科前置内容。依据前测数据,对小学培育成效、中学培育方针等做归纳剖析,构成完善的一考两用、小学和初中联接、初中和高中联接的完好进程性点评系统,为该届学生未来三年的学习展开点评奠定开始数据根底。

  大数据多运用于点评监测,而较少发挥猜测预警的功用,区域中不同数据途径和核算口径之间难以贯穿[9],经过增值点评贯穿小学和初中两个学段,剖析陈述反应出小学人才培育的效果,一起提醒了初中入学学生的开始根底,在此根底上寻求大数据服务人才点评的途径。小学质量监测后大数据剖析效果直接反哺该区各个小学,小学结合陈述反思该校新学年学生培育计划的调整、学科的薄缺点攻关、学科教师的关键培育。初中阶段则有了学生各学科的学业根底,有了基点数据,教师掌握学情、校园展开教育愈加便于靶向定位。

  经过项目研讨与实践,区域以每年迭代归入新年级的思路,先后带动初高中学段21所试验校、23所非试验校参加项目,合计3577余名教师,以智慧学伴途径为首要抓手,以2019年9月至2020年6月为例,累计登录132万余次,共阅览测评383 281次;合计学生28 447名,在线次,学习微课及文本类资源691 338次。在区域实践中,区域产生了大数据,区域从重视数的改动,逐步改动成了校园大数据助力教育教育的生态。校园落地大数据进行了不同的举动,促进了校园的系统性改动,其中最显着的是北京市房山区葫芦垡中学和北京市房山第四中学。具体数据参见表1。

  这两所校园的数据显现,校园教师和学生的线上教育行为平等重要。北京市房山区葫芦垡中学是乡村校园,教师和学生测评、资源上线率相对共同,即教师举动限制学生举动,带动了校园全体产生成效,完成中考排名突破性增加;北京市房山第四中学在乡镇,其规划较大,但经过校园的尽力,能够将学生测评和资源上线%以上,产生显着成效。

  这两所校园作为“大数据助力房山区教育质量改善”项目中的中心试验校园,在大数据服务校园办理、教育、教研方面都做了有利的探求。大数据之于校园的价值是怎样在现有常态系统中嵌入数据,探求增值服务,而不是代替。在大数据助力班主任办理中,班主任教师依据班级陈述和学生差异,组成学习小组,定时展开组间积分式比赛等活动,营建班级杰出的学习气氛;协同各学科任课教师举行考试剖析会,具体剖析测评数据,找准班级教育薄缺点,群策群力讨论处理计划;定时举行家长会,联合家长的力气催促学生学习,将安置测评时刻同步给家长,引导家长催促学生在固定时刻段内作答及进行资源学习,前进学生课下学习功率。除此之外,葫芦垡中学结合不同学科的大数据点评状况,在校园首先探求大数据校本教研,结合2018年、2019年两年大数据,找到语文教育薄缺点之“整本书阅览”,并展开定向干涉活动,在教研组之间构成乡村校园的教研关键,攻坚“整本书阅览”教育成效,从原有得分率低于全区8个百分点,变成了高于全区10个百分点。

  这两所校园的显性的生长和前进就给了咱们深化的启示,即一所校园的展开能够聚集在某一个点上,来调集全体校园的前进。这两所校园就捉住了智慧学伴大数据途径的运用,调集的是教师和学生,改善的是办理。把学、教、评、管、研等全体变成了一个链条式的规划,带动了校园全体办学样态的改动。这便是校园展开进程傍边的一种十分重要的方法——“牵一发而动全身”的规划。

  在曩昔,学生的学习方法多为讲堂学习与纸笔测验,跟着大数据项目在房山区的全面展开,学生的讲堂学习逐步向O2O(Online to Offline,线上衔接线下)改动,更多的学生自动运用途径进行学习。从学生的运用状况来看,学生会自主运用课下时刻依据途径对本身的优势和薄缺点进行剖析,并进行特性化学习。

  每学期期末测评后,会出现学生登录途径峰值(见图2),学生有激烈的志愿检查自己近阶段的学习状况,从陈述中获取反应信息与许多学习资源。图2显现,在2020年1月11日,这天正是期末考试之后,学生上线月之前,学生日登录量为10000~15000次左右,这就意味着均匀每个孩子每天登录1次(初中阶段有12000多人),而在大规划在线教育之后,学生常态日上线次左右。由此可见,学生学习的资源逐步从教师单一供应向线上、线下相结合的方法改动,这为学生课下充分运用在线资源,满意单个学习需求供应了快捷的途径。

  智慧学伴给学生供应了自主学习的时机,经过微资源、微测的运用,学生课前学习和课后供应更充分地显现了大数据的价值。这种课前的自我学习和课后的弥补,是一个全链条式的学习进程,长时间坚持下去,学生的自我学习习气养成,自主学习才能也随之前进了。学生的自主学习不是喊出来的,自我办理也不是说出来的,必定是在学生的自我学习进程中培育出来的,智能大数据途径智慧学伴便是学习进程大数据留存的有用东西。学生能够自觉地运用学习东西,心无旁骛地学习,正表现了自我办理才能的前进。几年的实践,房山区学生构成了依据大数据途径的现代化学习方法。

  房山区地舆环境差异很大,远郊区县展开的瓶颈也在教师身上,大数据和互联网供应的是平等的时机,教师捉住线上互联网和大数据途径,不单单是取得测评东西和资源,更重要的是自己有对该学科中心内容的学习投入,能看到数据背面的问题,而且改动自己的教育。几年的实践,教师部队取得了很大的前进。教师部队中部分教师前进状况参见表2。

  从表2可知,北京市房山区昊天校园的张教师、北京市房山第四中学的郑教师、北京市房山区南梨园中学的李教师都在日常测评、微测上产生了许多行为,学生的前进也十分显着;北京市房山区交道中学和北京市房山区良乡第六中学的生源相对单薄,可是北京市房山区交道中学的陈教师、北京市房山区良乡第六中学的赵教师,都认真学习了线上的学习资源,也促进了学生的前进。可见,当教师对学生投入较多时,学生的前进十分显着,当教师对所教育科有自动的学习,个人对学科内容进行深度投入时,学生的前进也十分显着。在数据指引下,咱们能看到教师部队的全体性改动,不管依托数据指引教育仍是增强本身才能,这都是教师改动教育方法,重视针对性问题处理,自我前进的进程,教师部队也逐步强壮。

  教师的大数据认识产生的改动,引发了其对教育的深度考虑,一起,对教育问题的重视激活了教师团体,经过这样以点带线、以线带面的方法,教师部队依据数据,从循证视角捉住时机改动教育,校园办理者也因而找到了新的增加点,激发了教师部队新的生长动力。

  全国各地应加速各种数据运用形式的积极探求,不断提炼总结若干典型、有推行价值的事例,清晰教育大数据的运用思路[10]。房山区在做大数据助力区域全体性探求进程中,一直重视点评形式的立异。2020年10月,国务院发布《深化新年代教育点评革新总体计划》,计划提出要探求增值点评。房山区几年的实践中,探求大数据助力小升初增值点评,和国家革新的方向是彻底匹配的。

  大数据助力点评革新最重视的便是什么数据,助力什么点评,点评效果用于什么,经过集聚、剖析、发掘区域阶段性全体大数据。大数据在助力小学效果性点评和初中起点性点评方面发挥了要害效果。2018年、2019年、2020年接连三年,每年生成各中心校均匀数-标准差剖析图,即以均值和标准差为点评单位,对每年的初中入学学生进行增值点评考试,并将学生回溯到小学地点校园,经过大数据核算,每年将小学进行点评分类,便于了解全区小学出口生质量。

  大数据为房山区展开校园点评办理供应了依据,能够纵向看到校园的差异,也能够横向看到校园所教育生两级分化状况,更重要的是,能够对位校园所在的方位,做针对性办理干涉。针对均匀分高且方差大的校园关键重视扬长教育课程设置;均匀分高且方差小的校园重视校本特征课程打造;均匀分低且方差小的校园重视教师部队建造,全体从根底内容掌握上攻关;均匀分低且方差大的校园一手抓全体办理,一手抓学困生。经过这样的方法,将办理与点评结合起来,带动小学、初中有方向、有方针地举动,几年下来,有了明显改动。

  在单个校园的增值点评方面,也充分考虑单个校园展开的增值改动,比方结合屡次学业质量监测大数据来判别不同校园大幅前进学生的所占份额,能够依据全区规模内每所校园的大幅前进学生份额来了解不同校园的增值表现,方便在区级层面展开督导点评,如表3所示。

  参阅表3,北京市房山区房山中学大幅前进学生份额最大,为22.03%,阐明该校学生在曩昔半年中生长愈加杰出。与此一起,首都师范大学隶属房山中学大幅前进学生所占份额为9.36%,阐明该校学生的增幅比较其他较小,或许说动摇较小。在区域点评办理中,能够发挥大数据点评的指引效果,动态掌握校园改动,当令作出办理督导。

  除此之外,结合大数据点评,区域还展开了初中教研员部队优化、初中校园教育质量单薄校关键扶持举动,带动了房山区教育生态的全体改动。

  大数据服务区域教育质量前进,现已表现在学习、教育、教研、点评和办理等多个方面。可是,大数据仍是在教育实践事务的小规模流转,比方学生和教师的数据流转,学生产生的学习数据能够服务教师教育,团体教师教育问题聚合能够构成校园教研或许区域教研主题,教育研数据已表现流转;再比方,阶段性大数据为点评和办理带来了快捷,可是点评和办理数据暂时无法高效融通教育研事务。要想在区域进一步地发挥大数据价值,还需求在教育、学习、教研、点评、办理的全链条实践上继续深化,围绕着途径大数据的运用,校园进行闭环式规划,将规划分化到各个要害人群,每个人群依托数据展开要害使命,以便能在未来出现出校园大数据全链条运用的闭环式模型。

  具有了数据不代表具有数据素质,区域教育质量前进与教育系统的人密切相关,几年的大数据实践,带动了不同人物的团体举动,但掩盖规模比较有限。下一阶段推动区域大数据深化运用,仍然要中心聚集全员大数据素质的前进,经过靶向定位,引导每个人物考虑数据背面的问题。在“十四五”展开阶段,经过人人研数据、挖数据、用数据,促进有价值的举动,促进高质量教育展开,为完成教育现代化做准备。

  现如今,教育大数据出现指数级增加。学生既是剖析效果的受益者,也是下一阶段行为数据的产生者,数据不断迭代更新[11],产生功效。之前的实践在单维数据纵向连通方面现已产生功效,可是跨维度数据加工与运用还比较有限。如发掘心思大数据、体育大数据和学业大数据的相关联系,思想反哺育人的中心价值,寻觅数据支撑;探求德育和美育大数据怎样集聚与加工等,这都是区域大数据运用要考虑的关键。

  教育的革新与改善是个绵长的进程,依据大数据剖析的教育革新之路才刚刚开端,教育展开不平衡的问题正在连续处理。教育大数据的中心不只仅是技能,更是方法论和价值观[12],在之后的运用实践中,更需求重视数据的融通、事务模型的革新,在实践中深化研讨,探寻可供区域搬迁运用的落地形式。

  [1]任胜洪,段丽红.大数据布景下区域教育管理现代化的机会、应战及途径[J].教育理论与实践,2020,40(10):18-23.

  [2]李晓庆,余胜泉,杨现民,等.依据学科才能剖析的特性化教育服务研讨:以大数据剖析途径“智慧学伴”为例[J].现代教育技能,2018,28(4):20-26.

  [3]杨现民,陈世超,唐斯斯.大数据年代区域教育数据网络建造及要害问题讨论[J].电化教育研讨,2017,38(1):37-46.

  [4]陈珍珍.依据区域根底教育大数据视域下的精准教育研讨[J].教育现代化,2019,6(41):135-136.

  [5]李珍琦,褚洪旭,韩玉蕾,等.依据智能数据途径的高效精准教育:以高中化学补铁剂中铁元素化合价的探求为例[J].中小学数字化教育,2019(6):57-60.

  [7]李晓庆,张雪玉,马耀国.区域在线研修的转型实践研讨:北京城市副中心5年研修革新之路[J].数字教育,2020,6(6):65-70.

  [8]熊善军.依据大数据的区域教育点评实践研讨[J].江苏教育研讨,2020(32):4-8.

  [9]宋宇,卢晓中.大数据驱动下区域教育管理探析[J].教育研讨与试验,2020(1):36-39.

  [10]徐超超,陈世超,赵鑫硕,等.区域教育大数据中心途径建造讨论[J].现代教育技能,2016,26(11):5-12.

  [11]陈星,马燕.依据学习行为大数据的深度学习剖析模型及完成[J].数字教育,2019,5(2):19-23.

  [12]余胜泉,李晓庆.依据大数据的区域教育质量剖析与改善研讨[J].电化教育研讨,2017,38(7):5-12.

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