大數據助力遠程教育教學與管理

姜海波 李璐

大數據已經成為全球新一輪科技革命和產業變革的著力點，在交通、醫療、金融多個領域得到廣泛應用。大數據在遠程教育教育領域蘊藏著極大的應用潛力，有望在教學與管理上發揮重要作用，具體表現為優化教育教學和改善教育管理兩個方面。同時，由于大數據時代學校教學與管理的獨特性和復雜性，大數據應用也面臨教育數據泄露、應用機制適應難、缺乏專業應用人才等挑戰。

一、引言

隨著移動通信、云計算、物聯網等新一代信息技術的快速發展和應用，大規模數據正在急速產生和流通。2015年國家正式啟動了“互聯網+”行動計劃和大數據兩大國家戰略，大數據時代的數據與信息過載正在改變著人類的認知方式。

目前，大數據已經在醫療、金融、交通、教育等多個領域得到廣泛應用。在醫療領域，醫生診斷病人可以根據患者的疾病特征、檢驗報告，綜合患者的病例數據庫快速幫助患者確定病情;在金融領域，中國銀行可根據用戶在網上銀行的瀏覽內容為客戶提供專有服務，招商銀行利用用戶購物銀行卡資金流動記錄、電子銀行轉賬等行為數據進行分析，每周給用戶發送定制性服務信息;在交通領域，可以利用大數據了解車輛的通行情況，進行道路規劃，同時，也可以利用大數據完成大批量的智能信號燈調度，改善交通狀況。在教育領域，大數據同樣擁有巨大應用潛力。遠程教育作為現代教育中的重要組成部分，大數據在教學與管理方面帶來變革性影響。

二、大數據助力遠程教育教學與管理

目前，大數據在教育領域中的應用主要集中在教育數據挖掘、學習分析、檢測學生考試、為教育決策及改革提供有效參考等方面，已經表現出巨大的應用潛力。遠程教育是現代教育的重要組成部分，因為教學表現形式多樣、不受時間空間限制、教育范圍廣泛、學生層面豐富、交互性好等眾多優點已經在現代教育中發揮越來越重要的作用。當前，大數據已經引起國際社會的高度重視，世界各國都在加快推進大數據戰略布局，大力發展大數據產業，以搶占新一輪科技革命的制高點。大數據將為遠程教育的管理與教學帶來革命性的影響，其主要表現在優化教育教學和改善教育管理兩方面。

（一）優化教學

教學質量是遠程教育的關鍵，直接關系著遠程教育的發展。提升遠程教育的教學質量有助于減少目前遠程教育學生流失嚴重現象，提高遠程教育在現代教育中的影響力，促進教育公平的發展。隨著數據采集技術、學習分析技術的不斷發展，大數據將在遠程教育教學中發揮重要作用，具體表現在信息反饋及時、精準分析在線學習、數據支持評價、優化作業系統四個方面。

1.信息反饋及時。信息的及時反饋可為教師適時調整教學提供數據支撐。在每次教學中，教師均需對學生進行及時的檢測，了解學生當前的學習狀態，根據反饋信息，及時地采取措施調整自己的教學方式方法以及課程內容安排，使教學內容適用于大多數學生。 運用大數據技術可自動采集并記錄學生的各種行為信息，如：課程學習、在線討論、互動問答、練習測試等。利用數據技術可以充分挖掘出遠程教育平臺搜集的各類數據的背后的真正價值意義，為教師的教學提供準確的教學反饋，教師可根據學生的反饋信息，發現教學中存在的問題，以及根據學生特點及時調整自己的教學方式以及課程內容安排，從而提高教學質量，在一定程度上減少遠程教育中學生輟學現象的發生。

2.精準分析在線學習。在線教學平臺的蓬勃發展，大大推動了傳統面授型教學向E-Learning的遷移，一定程度上給世界各國在信息時代進行教育變革提供了助推力。此外，各種遠程教育平臺的出現，為完整搜集學生在線學習數據提供了基礎，利用學習分析技術可以精準分析學生在線學習狀態，優化教師教學。通過對在線教學行為數據的采集與分析，挖掘潛在的行為關聯，能夠真實反映學生的學習需求、學習狀態與偏好，進而提供個性化、適應性的學習支持服務。

3.數據支持評價。數據采集技術以及學習分析技術等的發展，使完整采集在線學習數據成為可能。利用采集的數據可搭建在線學生綜合評價模型，通過對學生的綜合評價，優化教師教學。搭建在線學生綜合評價模型可從專注度、能動性、調解與控制度、完成度和關聯度五個方面進行。專注度包括心理投入、情感投入、行動投入等;能動性主要包含自主學習主動性、非自主學習主動性以及交互活動主動性三個層面;調節與控制度主要包括規律性、持續性以及學習效率;完成度主要包括指定任務完成度和非指定任務完成度;關聯度主要包含學生的社交網絡活躍度、與其他學生的關系網絡、其社交中心度等。通過對學生的綜合評價，教師可進一步了解他們的學習特點，及時調整自己的教學方式方法以及課程安排。此外，利用采集的教師在線行為數據搭建教師綜合評價模型，分別從促進度、投入度、聯通度、認可度、調控度五個方面行分析，對教師遠程教育教學效果進行評價。學生及教師雙方面評價可以進一步優化遠程教育中教師的教學效果。

4.優化作業系統。傳統的遠程教育作業布置基本以提交作品、發布討論區為主，大部分為簡單的選擇、填空等客觀題，其作業模塊利用率低，甚至處于空置狀態。大數據的發展促進了深度學習技術的進步，利用深度學習技術，系統可完成作業自動批改?？拼笥嶏w將“訊飛超腦”計劃的階段性研究成果“全學科閱卷”技術應用于考試，實現閱卷過程的數據化與自動化，在將教師從簡單重復的閱卷工作中解放出來的同時，完成對考試數據的采集。這一技術可對作文、閱讀等主觀題進行語義識別并提出修改意見，根據學生的作業結果為教師自動生成詳細的學情報告。

（二）改善教育管理

教育管理是遠程教育中重要一環，高效的教育管理是遠程教育平臺開展各項工作并得以高效運行的重要保障。大數據的融入使遠程教育平臺的管理工作更加高效，使遠程教育平臺更好地服務于教師的教學與學生的學習，在信息管理、決策支持、知識共享、考務管理四方面發揮重要作用。

1.信息管理。目前，在網絡課程教學中，學生學習信息的管理模式主要有基于內容、基于學習時間、基于測試情況、基于階段記錄、基于交互以及基于過程評價等六種管理模式。大數據時代，信息采集將趨于自動化，學生在平臺內的所有行為數據均可自動記錄。教師可設定相應的采集分類規則，按照某一模式，自動采集記錄學生的學習信息，并進行分類。

2.決策支持。教學過程是由一系列決策組成的活動集合。宏觀的決策形成了教育政策，微觀的決策轉化為教學模式與策略;面向全體學生的決策支配著教學改進方向，面向個別學生的決策提供了因材施教的可能。在遠程教育中，大數據將教學研究的視角從階段性和切片式的部分研究，擴展為全流程、群體性、公眾性的全局性研究。對于教學研究而言，可以從群體取樣和面向特定時間段的截斷式研究，進入到面向整個學生群體和完整教學鏈條的貫通式分析。進入大數據時代，通過“在線”和“數據化”的課程記錄，教師和研究者有能力透視隱藏的學習特征、動態與差異，使課堂教學細節得以凸顯。此外，學習分析技術可通過學習過程中的登錄和點擊等行為數據、測試和作業等表現數據、投入和成就等情感數據等，配合學生背景和特征等屬性數據進行綜合搜集、分析，并以可視化方式，及時且動態地呈現學生群體及個性狀態，幫助師生共同發現課堂學習中的典型問題、共性問題、個性問題和潛在問題，成為打開學習過程黑箱的鑰匙，為教與學提供了科學決策的基礎，開展動態調整教與學進度和節奏的依據，進而優化教與學的效果。

3.知識共享。隨著教育信息化的發展，遠程教育教學支持系統的增多，與此同時“信息孤島”問題也日益凸顯促進知識共享已成為現代遠程教育所面臨的亟待解決的新問題。遠程教育是構建學習型社會的重要手段，其知識共享性，有利于平衡區域教育資源，是解決教育公平問題的重要途徑之一。大數據時代，各種數據采集技術的發展使知識分享變得更加快捷，分享的數據也更加完整，提升了遠程教育中分享知識的質量。數據經過云計算等整合分類，分享至不同的遠程教育平臺，解決了數據冗雜等問題，一定程度上解決了“數據孤島”問題，各個平臺可以快速便捷地獲取并應用相應數據，提升教育質量。

4.考務管理。 作業考核一直是遠程教育中的難題之一。遠程教育不同于一般的線下課堂，一門課程的教學規模往往是線下課程的幾十倍，考試組織難度大。若想達到良好的考核管理效果，遠程教育平臺往往需要花費大量的人力來保證考核任務的正常進行。而大數據時代，通過自動采集學生在學習過程中，課件點播次數、課件暫停次數、視頻觀看時長、觀看軌跡（觀看課件的順序）、快進次數、快退重播次數、發言類型、發言次數、發言時間、發言內容、做筆記次數、做筆記時長、筆記內容、筆記字數等過程性評價，綜合最終的作業提交等形式，完成最終的課程考核。其基于自動化的采集與記錄，可以很大程度上減少遠程教育平臺在考試考核中人力物力的投入，減少運營成本。

三、大數據時代遠程教育面臨的挑戰

隨著科學技術的發展，遠程教育中的一些問題已經得到解決，如：網絡基礎設施及寬帶建設、教師的信息技術適應能力等但。但，仍然存在教育資源重復建設、教育質量難以保證等問題。除此之外，大數據時代，遠程教育還面臨著教育數據泄露、應用機制適應難、專業應用人才缺乏等挑戰。

（一）數據泄露

遠程教育依托于在線教育平臺而進行教育傳播，大數據時代，學生信息、各項學習行為數據采集變得更加容易，數據已經成為學生以及管理者的重要財產之一。目前，在線教育平臺均采用中心化的服務器來存儲各類數據。由于各種自然因素以及人為因素，用于存儲數據的服務器易受到破壞，造成學生以及教育管理者的財產損失。區塊鏈技術為解決此類問題提供了有效途徑。區塊鏈技術點對點的去中心化特點可以使教育數據分布式地存儲于世界各地，平臺網絡中每個節點均有完整的數據備份，某一節點或某些節點遭受到不可逆的破壞不會影響整個數據管理平臺的穩定性，避免了中心化存儲帶來的隱私泄露問題。

（二）應用機制適應難

教育隨著時代的進步而不斷發展，其教學理念、教學策略、教學方法與教學模式也不斷更新改進?，F有的數據應用機制適用于評估教師教學與學生學習的能力是有限的，無法為學校的教師管理與學生管理提供決策支持。為解決此問題，數據技術開發人員應立足于教育領域，針對實際教育需求，不斷改進相關算法，完善現有的數據應用機制。

（三）缺乏專業應用人才

目前我國的教育從業人員，大多對教育大數據的了解不深入，不清楚應該怎樣用數據去支撐與完善自己的教學。學校管理者無法有效利用教育大數據進行教育教學模式的設計，并輔助教師與學生管理以及規劃課程體系等。開展教育大數據相關課程及相關培訓，建立專業人才隊伍是解決此類問題的有效途徑。