什么是大数据教育
发布: 贵州桃李云科技有限公司   来源: 桃李云资讯 | 2018-12-06 17:14
什么是大数据教育?
教育大数据,顾名思义就是教育行业的数据分析应用。而大数据,则需要具备5V的特点(IBM提出):Volume(大量)、Velocity(高速)、Variety(多样)、Value(低价值密度)、Veracity(真实性)。其中的“大”主要指的是 Volume(大量),我们现阶段用的数据分析,大部分情况下的数据量还达不到这个“大”的级别。从应用层面来看,教育行业数据分析实践的过程中会有哪些痛点?又有哪些具体的应用呢?
教育行业在数据分析的应用方面,主要痛点有以下四个方面:
1. 数据涉及面窄
数据主要来源为数字化校园系统产生的,其他教学管理的数据多为手工录入非结构化数据数据维度少,数据来源不足。
2.数据接口不完善
内部信息系统的教务系统、一卡通系统、图书馆系统、财务系统等数据都不规范一致,数据结构也不一样,各业务系统接口对接难度大业务接口与数据结构还不规范
3.缺乏统一的数据管理平台
没有统一的数据处理中心对数据进行管理,没有人力维护各系统的接入有效数据量少,数据质量差,达不到大数据处理分析要求
4.项目成本及投入,项目限制
传统大数据平台项目成本高,收效慢,既不能适应学校的管理模式定制化内多多,成本高,周期长不适用数据挖掘门槛过高,无法将深入的数据分析挖掘工作常规的推广,也不能用作教学科研使用教育大数据系统的搭建主要涉及平台的选择,在这里我们用一张图来表示。
在具体的应用方面,即数据分析体系搭建上,可以在以下四个方面开展:
1、教务管理
在这方面可以进行招生分析、就业分析、住宿分析、图书馆分析、资产数据统计分析等。
2、教学创新
在这里可以进行教学质量评估、上网行为分析、学生成绩分析、学生特长能力分析
3、应用创新
可以进行学生轨迹分析、学生画像、学生舆情监控
4、科研支撑
可以开展科研成果分析统计、科研项目研究、科研经费跟踪研究,对整个科研情况有全面的了解和掌握。
应试教育中有个很大的问题就是,一个老师面对很多学生,很难照顾到每个人,了解他们的兴趣偏好。那如果能够通过学生主动点击学习的课程类型、学习时长,是不是就能对他们的兴趣偏好有一个大致的判断呢?
于是,可以进行能力偏重分析、学生感兴趣的内容分析、薄弱知识点改善方式、改善行为、课程属性、兴趣课程功能、参考资料点击率分析、课程内容点击次数分析、各阶段课程功能驻留时间分析。以此可以知道学生整体在哪方面能力较强、哪项较弱,课程内容的哪些部分反馈较好,哪些需要改进。还可以借助右边的筛选器,按区域、学校、年级、学生是否有任职进行切分,能了解到每个群体、每个个体的学习情况。
教育大数据的应用,其实重点在于知道要分析哪些数据,如何收集这些数据。建立一个好的数据分析体系才是这件事中最重要的事情。
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