大数据教育与青少年网络异化和消解研究

随着大数据技术的发展,大数据教育成为一种新兴的教育模式。青少年在大数据教育模式下,既能够充分利用大数据技术提升学习效果,又能够正确使用大数据技术规避网络异化。但是,大数据教育模式也会给青少年网络异化提供契机,从而产生新的网络异化。这主要体现在青少年网络行为与学习效果的矛盾、青少年网络行为与网络空间的矛盾、青少年网络行为与情感关系的矛盾以及青少年网络行为与交往方式的矛盾。为消解这一矛盾,大数据教育需要不断完善数据治理制度、加强数据质量控制以及注重数据伦理道德建设。在大数据教育模式下,教育者应引导学生树立正确的人生观和价值观,规范青少年在互联网中的行为。

论大数据教育应用思想的五大传统借鉴

近些年来,大数据在教育领域中的应用方兴未艾,已成为进行教育决策、优化教学模式、变革教育评价的重要依托力量。大数据教育应用与我国传统教育思想遥相辉映、彼此促进,这主要体现在大数据借鉴"有教无类"推进教育公平、借鉴"因材施教"开展个性化教育、借鉴"禁于未发"构建道德预警机制、借鉴"循序渐进"完善精熟教学法和借鉴"君子慎独"培养学生道德自律五个方面。大数据为诸多未能很好实现的传统教育思想提供了科学力量和技术支撑,而传统教育思想则为大数据的教育应用指明了发展方向。

迈尔—舍恩伯格和库克耶的大数据教育思想研究

迈尔—舍恩伯格和库克耶的大数据教育思想是对未来教育的深刻沉思。他们认为,大数据教育的核心要素是反馈、个性化与概率预测,在此基础上的"双回路学习"理念、"适应性学习"理念和"学习分析"理念是未来教育的重要理念。大数据教育不仅有低成本、高规模、大便捷、高精准的数据平台优势,还面临着隐私威胁和数字鸿沟的双重危机。大数据教育问题归根结底是伦理问题,学校各系统应该在信任和公正两个伦理原则的基础上,营造互信的教育环境,推动教育组织者、学习者和大数据的和谐共进。

舍恩伯格大数据教育应用思想的伦理关怀

教育伦理境界的提升,既是教育信息化的内在诉求,也是教育现代化的时代要求。基于对人、教育、技术及其三者关系的深刻理解和准确把握之上,舍恩伯格的大数据教育应用思想蕴含着深厚的伦理关怀,闪耀着温馨的人文光辉。该文以舍恩伯格的三部代表作和相关学术论文为参考文本,尝试从大数据教育应用的伦理风险、形成原因和规避策略三个维度将其集中和分散论述的有关大数据教育应用伦理问题的资料予以整理、分析和提炼,形成了一个较为系统的思想框架,以期为教育工作者开展大数据应用实践提供有益借鉴,从而促进大数据与教育的有机融合,在充分释放大数据巨大价值的同时最大限度地避免其负面影响和潜在威胁,追求工具理性与价值理性的和谐共进。

大数据教育应用研究综述及其典型案例解析——以美国普渡大学课程信号项目为例

从广义和狭义两个角度对教育大数据的概念给予界定,对大数据教育应用的一般流程和关键技术加以解读,分析了美国普渡大学的课程信号项目,通过对该案例的深度精细解读,将帮助我们重新审视大数据相关概念和应用,明晰大数据教育应用的一般流程和应用范式,以及实际应用中的限制和挑战,启迪未来研究。

论大数据教育评价的道德规范和法治精神

深化新时代教育评价改革,需要利用大数据思维和技术开展大数据教育评价,而大数据道德规范与法治精神则是保障大数据教育评价有效实施的“柔性约束”和“刚性制约”。针对大数据思维、技术特点,亟需谨慎对待和规避大数据教育评价过程中存在的隐私保护、数据质量及伦理困境等问题。这需要从确立大数据教育评价基本原则,建立完善的隐私保护机制,强化社会多元主体外在约束,发挥道德和法律的规制功能等方面切实保障大数据教育评价的有序展开。

基于大数据教育云的高中通用技术学科课程教学对分课堂模式分析

当前,对分课堂模式在高中通用学科教学中的普及率越来越高,这种教学方法符合素质教育要求,可以为提高教学质量提供辅助。随着“大数据+教育”发展,大数据教育云逐渐成为重要的教育工具,与各种教学模式融合应用成为常态。基于此,以提高教学质量为目标,对基于大数据教育云的高中通用技术学科课程教学对分课堂模式进行了分析。

应用型高校计算机专业学生大数据教育探索

随着数据科学的兴起,大数据教育在高等院校得到了广泛重视。许多非计算机专业都积极结合自身专业开展大数据教育,而计算机专业更把大数据思维和大数据应用能力培养列为重点教学内容。文章针对应用型高校计算机专业的大数据教育,分析了其大数据能力教育的主要组成部分和若干学习要点,总结了在指导大学生创新性实验项目时引导学生自觉应用大数据思维的教学探索,在提升学生大数据思维和大数据应用能力方面进行了有益的尝试。

大数据教育云背景下普通高中通用技术学科课程教学模式研究

技术发展改变了教学的形态、过程和结构,形成新的教育治理模式,迫切需要研究破解教育信息化的一系列问题。当前大数据、云计算已经初入高中课堂,会对普通高中学科教学带来较显著的变革,产生较深远的影响。本文探索了大数据教育云背景下的高中通用技术课堂的教学,在课题和实践研究的基础上,分析总结出大数据教育云背景下通用技术课程的课堂教学模式和教学基本类型,直接指导当前智慧教育环境下的通用技术学科教学。

大数据时代下我国信息素养教育的诉求与开拓思路总结

在大数据时代,创新信息素养教育体系已成为提升个人素质和推动社会发展的关键一环。面对信息爆炸的挑战,教育者应培养学生的信息理解能力,加强信息安全意识和网络素养等教育工作,促使学生的信息获取、筛选和评估能力得以提升,这有助于强化学生的数据分析和解读技能。只有通过建立全方位的信息素养教育体系,并与社会各界通力合作,才能培养出适应未来社会需求的高素质人才队伍,推动我国走向信息化社会的新高度。

大数据教育评价:让大规模因材施教成为可能

基于大数据的学生“五育”并举评价旨在通过教育大数据对学生德、智、体、美、劳等各个方面的可教育性及实际发展水平进行价值判断,以促进学生的个性化全面发展。本文基于大数据教育评价的背景与愿景,探索学生“五育”并举评价的指标体系、技术支持、操作框架等,从而创新评价体系与策略。建构大数据驱动下“五育”并举评价的具体实施路径:精准评价数据,提高教学质量;全面数字画像,推进因材施教;驱动课程优化,增援学生成长。

数据驱动教育数字化转型的信任机制——教育大数据全生命周期隐私增强模型的构建与典型应用场景分析

教育大数据正在成为驱动国家教育数字化转型战略行动的核心资源,带来了巨大的教育价值,但教育大数据的采集和分析产生了隐私侵害风险、信任危机等严峻问题,阻碍了数据的共享、开发和利用。如何增强教育大数据在开放共享、共建共用中的隐私保护和信任关系,成为制约数据驱动教育数字化转型的关键难题。对此,文章首先采用文献分析法,剖析了教育大数据隐私保护的研究现状与关键问题。随后,文章从应用场景角度设计了教育大数据全生命周期隐私增强框架,并基于此框架从技术实现角度构建了满足不同实体、不同阶段隐私需求的教育大数据全生命周期隐私增强模型及其应用流程。最后,文章介绍了该模型的典型应用场景,涉及学分与资质认证、教育协同与治理、可信评教、个性化学习服务等多个方面。文章的研究能够厘清教育大数据开放共享时的隐私保护关键问题和技术思路,可为实现教育数据要素化全生命周期的隐私保护、建立健全数据驱动教育数字化转型的信任机制提供参考。

教育大数据背景下高职英语个性化精准教学模式与应用研究

英语学科在高职教育体系中,有提升学生整体素养的作用。而在教育大数据背景下,为了更好地提升英语教学活动的针对性,本文认为应该结合学生实际需求,按照学生不同学情基础,展开个性化教学和精准化教学,利用智慧化网络平台全方位分析、搜集、整合学生在学习阶段产生的教育数据,通过分析结果明确学生学习短板,并结合分层式教学理念调整教学方案,确保英语学科教学的实效性。对此,本文将结合探寻高职英语个性化精准教学模式与应用,希望可以为其他教职员工进行研究提供参考。

高等教育大数据背景下学生成绩分析研究现状

教育大数据现已成为促进教育变革与创新的技术力量和思维方式,也成为当前教育技术领域研究的热点问题。在高等教育大数据中,学生成绩分析是核心问题,受到众多研究者与研究机构的关注。从教育数据挖掘的角度对学生成绩分析进行系统性综述,将学生成绩分析划分为三个步骤,即教育大数据的获取与预处理、学生成绩分析方法和数据分析结果可视化及应用,详细介绍学生成绩分析的各类方法以及应用,依据学生成绩分析研究进行总结,并对未来研究方向进行展望。

基于教育大数据的职业教育个性化自适应教学研究——以“C语言程序设计”课程为例

随着职业教育高质量发展需求的日益增长以及信息技术在教学中的广泛应用,个性化自适应教学模式成为教育界的研究热点。为了解决“C语言程序设计”课程传统教学模式中存在的教学内容陈旧、教学目标不精准、教学内容及评价手段单一等问题,需要应用教育大数据理念和方法构建个性化教学模式。为此,设计了具有四层结构的个性化自适应学习服务体系,分析了每一层的关键技术,并介绍了该体系在“C语言程序设计”课程中的应用情况,其中重点聚焦课程思政个性化教学方面的应用;实现了课程教学目标的科学设置、资源的精准推送和教学效果的全面评估,为同类课程的个性化教学改革提供了路径和方法指导。

基于智能合约的教育大数据安全管理和隐私保护算法

传统教育大数据管理面临隐私数据泄露、数据可信度存疑和越权访问等安全风险,为了避免上述风险,提出了一种新型基于智能合约的教育大数据安全管理与隐私保护算法:ASPES(algorithm for security management and privacy protection of education big data based on smart contracts),算法融合了基于Shamir秘密共享的密钥切割改进分享算法、基于SM2-SHA256-AES算法的混合加密算法和基于分层数据访问控制的智能合约管理算法.在真实数据集MOOCCube上的实验结果表明,相较于较先进的方法,ASPES的执行效率和安全性有显著提高,可以有效存储和管理教育大数据,实现教育资源的合理分配.ASPES通过向区块链中嵌入智能合约,将数据读写等操作上链,能够优化管理路径、提高管理效率,保证教育公平,极大地提升教育质量.

教育大数据背景下大学英语个性化教学研究

作为大学教育的重要课程,大学英语拥有不同于其他课程的特征和特点,教学活动、内容安排、目标设定及评价体系只有充分体现其特性要求的基础上,才能实现本学科应有的终极目标。随着时代发展,个性化教学逐渐成为英语教学的主流趋势,将大数据技术应用在个性化教学中,能够更好地实现多领域融合与个性化教育的目标。因此本文结合英语个性化教学及教育大数据的内涵及意义,明确大学英语教学问题,提出科学合理的应对思路。

基于教育数据挖掘的学习行为和学业成就分析——以北京大学某门慕课为例

采用数据挖掘技术,对北京大学在Coursera平台开设的某门慕课的学习者行为数据进行深入分析。研究发现:总体而言,学员对课程任务的参与度高于讨论区。学员可以聚类为“杰出型”“浏览型”“消极型”三簇特征群体。在线时长、小测成绩、浏览网页频次等是影响完课学员最终成绩的关键因素。基于此,针对慕课教学设计提出若干建议,如:设置奖励机制以增强课程互动性、提供个性化的课程设置、调整小测的频次和难度以发挥小测的促学作用、增加课程笔记等功能来提高学员浏览网页的频率和效果等。这些措施有助于提高学员的学习效果和满意度,进而优化慕课教学。

教育大数据在教材内容优化中的应用探索

在教育大数据的推动下,教材内容的优化正迈向前所未有的智能化,通过构建综合的教材内容优化模型,教育工作者可以基于丰富的数据源实现对教材的实时更新,并进行动态调整,通过人工智能算法有效优化教学内容,提升教材的科学性。个性化学习资源推荐通过细致分析学生的学习行为况,提供量体裁衣的学习支持,极大的提升教学的针对性。此外,实时反馈机制的引入确保教学效果的即时调整,保证教材内容与学生实际学习情况紧密结合,不仅提高教材的适应性,也推动教育内容的现代化,为实现高质量教育提供坚实的基础。

整合增效实现迭代发展问题导向推进数据应用创新——北京市海淀区智慧教育平台融通及教育大数据服务的实现路径

为了突破智慧教育建设瓶颈,解决数据“卡脖子”问题,海淀区教委进行前瞻性布局,抓好顶层设计和底层搭建,通过海淀区智慧教育软件服务支撑平台对全区已建软件系统进行系统整合和数据融合,探索教育数据应用模式,在教育大数据服务创新方面取得了一定的突破和成效。