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摘要：教育大数据是大数据的子集，是当前的研究热点。本文调研了国内外教育大数据的现状，从政府、企业、院校、行业联盟等多个角度进行了分析，提出了推动教育大数据发展的若干策略。研究成果对教育大数据的发展规划、政策制定、研究应用有重要的参考价值。
关键词：教育大数据；建设现状；发展策略
本文引用格式：仲兆满等.教育大数据的现状及发展策略[J].教育现代化，2019，6（49）：222-224.
Current Situation and Development Strategy of Education Big Data
ZHONG Zhao-man,SHI Jun,GUAN Yan，LI Hui
(School of Computer Engineering,Huaihai Institute of Technology,Lianyungang,Jiangsu,China)
Abstract:Education big data is a subset of big data,which is the current research hotspot.This paper investigates the current situation of education big data at home and abroad,analyzes it from multiple perspectives such as government,enterprises,colleges and universities,and industry alliances.Furthermore,some strategies to promote the development of education big data are proposed.The research results have important reference value for the development planning,policy formulation,research and application of education big data.
Key words:Education big data;current situation;development strategy
大数据产业已上升至国家战略高度，在经济建设和社会发展的各方面发挥越来越大的作用。当前，各个国家相继推出了大数据产业发展的战略布局和若干政策，以推动大数据产业与其他产业的融合发展。教育大数据是大数据的一个子集，指在整个教育活动过程中所产生的各类数据资源。
关于教育大数据的建设，政府层面进行了顶层规划设计、颁布了多条支持发展政策，企业研发了多款大数据教育产品，高校开展了教育大数据的归集、分析及应用探索。教育大数据在政府、企业及高校的合力作用下，取得了一定的发展成果。
本文调研分析了国内外教育大数据的现状，为更快、更好地促进教育大数据的发展提出了若干策略。
（一）国外教育大数据现状
美国是最早进行大数据理论研究、最早推动大数据技术发展和行业应用，也是最早提出大数据战略的国家。美国在教育大数据的理论探索、系统架构、技术研发、推广应用等方面都取得了显著成果。
从政府层面来讲，2002年，美国组建了用于教育决策咨询机构的教育科学研究院，旨在充分的研究利用教育过程中的大数据支撑教育教学改革。2009年，科罗拉多州教育局实施“教育信息系统计划”，收集学生、教师和学校的全方位信息，以帮助学校改进教学，帮助学生获得学业上的成功。2012年，美国教育部发布了《通过教育数据挖掘和学习分析促进教与学》的专题报告，该报告详细地分析了个性化学习、教育数据挖掘应用、教育数据案例、教育大数据应用的挑战以及实施策略等5个方面。
2017年，《美国国家教育技术计划》提出围绕“技术”核心问题，目标是利用先进的技术手段提升国家的教育水平，探讨了技术面向学生、教师、主管领导、学者等不同角色的应用及其发挥的作用。2018年，美国白宫发布了《美国机器智能国家战略》，涉及到5大战略举措（细分为26条建议），关于教育阐述了要重视文科教育、加强机器智能的研究、拓展持续教育、强化教育数据的挖掘及应用。
企业、院校、行业联盟层面，2007年，谷歌与IBM公司开始在美国许多高校推广云计算计划，其目的是降低分布式计算技术在学术研究方面的成本，并为这些大学提供相关的软硬件设备及技术支援，包括卡内基梅隆大学、麻省理工学院、史丹佛大学、加州大学柏克莱分校及马里兰大学等。2015年，美国11所大型公立大学组成的新联盟“大学创新联盟”旨在利用大数据分析技术改善经济上最需要帮助的大学生的毕业率。2016年，美国新媒体联盟发布的《地平线报告（高教版）》指出：个性化学习、虚拟现实、情感计算、机器智能等将是近5年教育发展的主要方向，技术手段在改善学生个性化学习方面仍面临挑战。
日本将教育大数据作为学校改革创新的重要驱动力。日本的教育技术学在教学研究、教师发展、信息化技术应用以及教学改革等方面具有明显的特色，强调以数据分析为支撑的定量实证研究。日本成立的官企学（类似中国的政产学），旨在发挥政府、企业和学校三方的优势，政府政策主导、企业产品研发、学校落地应用，共同推动教育大数据的发展。2011年，日本文部科学省提出了在学校推广电子黑板和无线网络，精细的收集并分析学生的学习进程、操作等数据。2014年至2016年连续三年，日本DK公司先后发布了“Mananda”教育数据存储、“Analytics+”学习分析、“Knowle Recorder”学习记录，实现了学习数据的采集-存储-分析-应用的一体化。2016年，日本九州大学成立了第一所学习研究中心，核心功能是教育数据的存储及分析，目标是构建面向应用的教育大数据平台。新加坡教育信息化发展主要分为四期规划，2015年制定的第四期发展规划除了关注自主协同学习以外，旨在拓展课程的整体内涵。
此外，借鉴“互联网+教育”的思想，推出了大规模开放式在线课程MOOC，著名的MOOC平台主要有Coursera、Udacity、edX等。国内外的很多院校相继在在线提供网络公开课程，包括普林斯顿大学、斯坦福大学、麻省理工学院、哈佛大学、北京大学、清华大学、复旦大学、南京大学、上海交通大学、香港大学等大学。
（二）国内教育大数据现状
通过中国知网检索可知，国内2013年开始有关教育大数据的多篇研究论文先后发表，标志着大数据在教育领域的潜在价值受到关注，我国对大数据教育领域理论、方法及应用的研究进入到加速阶段。蒋鑫等学者研究发现，目前我国已经成为教育大数据研究的热区，在国际教育大数据的研究领域发挥了越来越重要的作用，无论研究论文的发表数量，还是科研学术机构，都走在了世界的前列。
政府层面，2015年，国务院发布的《促进大数据发展行动纲要》，对10个大数据工程进行了规划，并在“公共服务大数据工程”中明确提出要建设教育文化大数据。此后，北京、上海、天津、重庆、江苏、浙江等省市加快了教育大数据的建设，体现在智慧城市建设、服务民生发展等诸多规划、行动和政策之中。2016年开始，为培养更多的大数据领域相关人才，教育部启动了“数据科学与大数据技术”专业建设计划，2016年有3所高校获批，2017年有
32所高校获批，2018年有248所高校获批，获批数量呈井喷式发展，反映出国家对大数据专业的重视程度。2016年，教育部颁布的《教育信息化“十三五”规划》提出“要积极利用云计算、大数据等新技术，创新资源平台、管理平台的建设、应用模式；要明确政府在教育信息化经费投入中的主体作用，统筹推进教育信息化和“互联网+”、大数据、信息惠民、智慧城市等工作”。2017年，《国家教育事业发展“十三五”规划》中明确提出“要支持各级各类学校建设智慧校园，综合利用互联网、大数据、人工智能和虚拟现实技术探索未来教育教学新模式”。2018年，教育部印发的《教育信息化2.0行动计划》，提出利用大数据技术为学习者提供海量、适切的学习资源服务，深化教育大数据应用，助力教育教学、管理和服务的改革发展。
行业联盟、企业、院校层面，教育大数据研究院、教育大数据重点实验室等专业机构陆续成立。2008年，谷歌宣布在中国大陆启动云计算学术合作计划，与中国大学共同推动云计算在中国的普及。清华大学是最早参与该项计划的高校，与谷歌合作开设了“大规模数据处理”课程。北京师范大学创建了“教育大发现”网站，它利用谷歌“云服务”工具，将教育技术领域的专家、教师和资源连接起来，形成了一个学研结合型的社区。在2015年中国国际智慧教育展览会上，一些企业围绕教育大数据，在技术创新突破、应用场景提炼的基础上，展示分享了涵盖教育数据采集、存储、分析及应用的多款产品。此外，国内也有一些企业建立了系列MOOC平台，如中国大学MOOC、网易云课堂、学堂在线、好大学在线、智慧树、超星慕课等，目前这些平台的影响力在不断提升。
二 教育大数据的发展策略
纵观国内外教育大数据的现状，结合智慧教育、云计算、区块链、大数据、移动互联网等前沿技术发展趋势，我们提出了教育大数据发展的如下策略。
（一）完善教育大数据标准体系
教育大数据标准体系是教育大数据的基础，包括基础数据标准、数据处理标准、数据分析标准、数据安全标准以及教育大数据服务应用标准。教育大数据标准体系的建设，应面向教育创新发展的需要，制定归集、交换、共享、开放的大数据标准。
国务院印发的《促进大数据发展行动纲要》明确提出“建立标准规范体系，推进大数据产业标准体系建设”。虽然有一些通用的标准体系可以借鉴（而且这些通用标准还处于初期阶段），但不同行业具有明显的个性化特征。因此，需要站在顶层设计的角度，规划出台教育大数据的标准体系。
（二）提升教育大数据的开放程度
归集整合的教育大数据只有开放，经过分析应用才能真正产生价值。目前，全球已有40多个国家开始推动本国教育公共数据的开放建设，很多企业基于开放的数据研发了系列教育大数据产品。我国也应加快教育大数据的开放程度，积极融入到全球范围内的教育公共数据开放的热潮。
（三）全面归集教育大数据
教育大数据来源于教育实践活动中的方方面面，一是校园里的教学、管理、科研、社会服务以及校园生活，二是家庭、社区、博物馆、图书馆等非正式环境下的学习活动。
随着“三通”工程（网络学习空间人人通、优质资源班班通、宽带网络校校通）开展，以及数字校园、智慧校园、智慧城市的不断推进，这为教育数据的采集提供了便利条件。为了从不同侧面分析应用教育大数据，需要全面的归集教育数据资源。
（四）加大教育大数据的创新应用
教育大数据的创新应用主体一方面是教育工作者，包括管理部门、教育单位、科研机构，另一方面是从事教育软硬件产品的企业。基于教育大数据，可以做经济困难学生的精准资助、学习成绩不好学生的学业预警、高校报考志愿的分析与推荐、教育各类数据的统计分析、学校资产的智能管理、教育教学改革的课题征集与研究，等等。
（五）完善教育大数据的行业生态
教育大数据产业涉及到基础设施建设、数据归集、数据挖掘、数据应用、信息服务、信息安全、教育主管部门以及教育大数据标准制定单位等多个角色，通过顶层规划、协同分工、共生共赢，合理分工、有效协同，推进教育大数据产业生态的健康发展。
（六）推动教育大数据的跨学科发展
目前，教育大数据的发展主要是教育、计算机领域的学科参与较多，而教育是涉及管理、法学、哲学、经济学等多个一级学科。应该从教育大数据理论、技术创新与应用场景等多个角度提倡跨学科研究，推进新一代信息技术、大数据与教育大数据的融合发展。
参考文献
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