大数据时代，中国教育你怎么看？

　　两千多年的“因材施教”制度的确给教育带来了很多裨益，但是“填鸭式”传统教学也忽略了学生的个性化发展。传统的教育大多是教育主管部门和教育者通过教学经验的学习与自己的总结，认为某些因素对教学活动很重要，从而一而再、再而三地强调。但是有些经验是不具有科学性的，常识有时会影响人们的判断。那么，如何利用“大数据”改变这一现象呢？如何才能打破这种教育缺陷对学生实施“差异化管理”，让每一位老师更全面地看待学生的发展，让每一位学生个性化的成长和进步呢？

　　其次，大数据实现过程性评估，可以对学生进行多元评价，而不仅仅是知识掌握的单一维度。对学生的评价应该是多元的，特别是通过数据分析，可以发现学生思想、心态与行为的变化情况。比如，同一寝室，互相删除了联系方式，或者两者之间没有任何数据产生，同学之间的关系肯定出现了问题，通过数据分析，就应在学生心理与行为方面进行关照。如果通过文本分析、信息抓取分析出学生的近期情绪状态，很多悲剧可能就能避免。即使是掌握知识的单一维度，其因素也是多方面的，有的是记忆好，有的则是逻辑思维能力强，通过大数据技术，可以分析出每个学生的特点，从而发现优点，规避缺点，矫正不良思想行为。对学生的发展进行多元化分析，探索学生优缺点背后的因素。

　　大数据时代教师的教学思维需要从群体教育的方式转向个体教育。在教学过程中，可以真正做到因材施教，因人而异。传统教育也提倡因材施教，但是由于学生数量、教师精力、教育任务等制约，因材施教总是有些缺憾。大数据技术将给教师提供最为真实、最为个性化的学生特点，教师在教学过程中可以有针对性地进行因材施教。比如，在课堂学习过程中，哪些同学注意基础部分，哪些同学注意实践内容，哪些同学完成某一练习，哪些同学可以阅读推荐书目等等。毫无疑问，在不远的将来，无论是针对教育管理部门，还是校长、教师，以及学生和家长，都可以得到针对不同应用的个性化分析报告。通过大数据的分析来优化教育机制，也可以做出更科学的决策，这将带来潜在的教育革命。

　　大数据技术通过对教师与学生长期行为进行分析，得出具有个性化的教学行为、习惯、方式。“不得不承认，对于学生，我们知道的太少”。同样，我们也可能对教师知道的太少。大数据的到来，可以通过技术层面来评价、分析并进而提升教学活动。首先，教学评价的方式不再是经验式的，而是可以通过大量数据的“归纳”，找出教学活动的规律。比如新一代的在线学习平台，就多出了行为和学习诱导的部分。通过记录学习者鼠标的点击，可以研究学习者的活动轨迹，发现不同的人对不同知识点有何不同反应，用了多长时间，以及哪些知识点需要重复或强调。对于学习活动来说，学习的效果体现在日常行为中，哪些知识没有掌握，哪类问题最易犯错等成为分析每个学生个体行为的直接结果。

　　第三，教学评价跳出了结果评价的圈子，实现过程性评价。传统教学评价多是教的好不好，学的好不好，注重的是结果。而大数据时代可以通过技术手段，记录教育的过程。现在一些学校实行了电子课本，如果能记录下作业情况，课堂言行，师生互动，同学交往，并将这些数据汇集起来，不仅可以发现学生的特点，更不用为如何写期末评价费力了。

 　昨天有个教师朋友问这样一个问题：“两个数学同样考了95分的考生，他们的能力完全一样吗？”答案是否定的。可能第一个考95分的考生逻辑思维能力高，第二个考生记忆能力好。可能第一个考生靠勤奋，可能第二个考生靠运气。种种可能。但是往往考试成绩是判定学生能力的唯一标准。中考考的好，可以进重点高中，高考考的好，可以进重点大学。“分数决定命运”，但分数高就一定能力高吗？“不得不承认，对于学生，我们知道得太少。”这是卡耐基·梅隆大学教育学院的一句经典的口号，同时折射出传统教育的纰漏，尤其是中国应试教育的弊端。

　　不得不说，现有的教育模式往往习惯“求其共性”，而忽略个体的差异。比如有的学生语文成绩特别突出，但数学只能考不及格，按平均分排名成绩便只能排在中间，老师根据平均成绩也很难判断学生的长处与短板，学生的个性化也就得不到施展。

　　随着“互联网+”的应用普及，大数据在教育行业也得到广泛应用，个性化管理、自主化学习、自适应学习等概念越来越受到关注。