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什么是大数据时代的思维[教育]
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大数据思维的乡村规划数据价值挖掘与应用研究--以环梵净山地区乡村为例
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大数据时代思维方式对教育的启示
大数据时代思维方式对教育的启示& 来源： 《教育学》2014年第4期 作者： 张燕南 赵中建&&
摘 要：随着互联网技术的革新，大数据开始蔓延至各个行业和领域，影响着人们的知识体系和生活方式。在大数据时代，能否激发和利用隐藏于数据内部未被发掘的价值，实现在教育、经济、交通、医疗等领域的革新，取决于人们对于数据及其潜在价值和功能的认识和态度。本文主要阐述大数据时代思维方式的结构及特性，并总结大数据时代思维方式为教育带来的启发。
关键词：大数据；大数据时代；思维方式；个性化教育；教育决策；教育评价
在大数据时代背景下，数据无所不在，许多过去难以量化的信息都将转化为数据进行存储和处理。通过大数据时代的数据储备和技术理念，以前所未有的方式洞见事物的发展趋势，进而影响人们的价值体系、知识体系和生活方式。在大数据时代开启伊始的今天，能否激发和利用隐藏于数据内部尚未被发掘的价值，实现在教育、经济、交通、医疗等领域的革新，取决于人们对于大数据及其潜在价值功能的认识和态度。也就是说，形成与之相适应的思维方式是驾驭大数据和实现其价值的关键。大数据时代的思维方式离不开大数据的支撑，大数据是大数据时代思维方式出现的源头和赖以生存的基础，从根本上说，大数据时代思维方式是产生于大数据时代、立足于大数据平台之上的新观念体系。
一、大数据及其特性和价值
大数据(Big Data)概念源于最早经历信息爆炸的学科，用于描述目标数据量的规模远远超出了一般电脑处理能力的情形。在众多领域都面对着爆发式数据增长的今天，数据处理技术和工具随之蓬勃发展，大数据则不仅用于描述需要进行批量处理或分析的大量数据集，同时还涵盖处理数据的速度。美国互联网数据中心将大数据定义为；通过高速捕捉、发现/分析，从大容量数据中获取价值的一种新的技术架构。[1]可以概括为四个英文字母V，即更大的容量（Volume）、更高的多样性（Variety）、更快的生成速度（Velocity）以及由前面三个“V”的组合推动的第四个因素——价值（Value）。
（一）大数据的特性
1.大数据的海量特性。大数据使得许多过去不可获取、计量、存储和分析的信息都有了数据化的可能。在互联网、电信和卫星通信技术的支持下，迅速普及的PC、平板电脑、智能手机以及不断涌现的诸多工具设备正在以数据的形式追踪人们的日常生活，并将这些数据存储在相应的数据库中；通过基于位置的服务（location Based Service， LBS），移动通信运营商掌握着个人的行踪，同时实时通信信息也在加上时间标记后进行备份；信用卡提供商和在线支付平台记录个人的购物、旅行习惯以及支付能力；社会性网络服务（Social Networking Service，SNS）采集和存储着与用户的社会关系和个人爱好相关的全部言行记录；安装在各大公共机构的摄像头捕捉人们的外形特征、衣着以及出现的时间。大数据的技术手段和理念赋予了人们在更多领域、更多层次获取以往前所未有的信息的机会。
2.大数据的潜在特性。“大数据”中所谓的“数据”与“数字”具有不同的涵义，[2]一个数字背后的背景数据、评价数据等全方位地定位了该数据的意义。例如，如果一个学生的考试成绩是80分，那么“80”就是一个“数字”的概念，只有将这个得分与其背后蕴含的一系列元数据结合，比如学习能力、学习态度、智力水平、学校质量、家庭环境、社交关系等，才能解读“数据”的真正涵义。在这个大规模生产数据的时代，数据的真实价值就像飘浮在海洋中的冰山，第一眼只能看到冰山的一角，绝大部分冰山都隐藏在海面之下。从前在完成单一目的后，数据就被认为再无用处而遭到搁置或丢弃，如今的数据不再被刻上局限和陈旧的标签：飞机航班的一条条周边信息成就了预测票价的Forecast网站；谷歌翻译的一个个检索指令促成了最大规模的语料库。数据能否被赋予新的价值、实现从数字支撑到数据支撑的顺利转化，理解海量数据的潜在特性是至关重要的。
（二）大数据的价值
1.大数据的预测价值。预测是大数据的核心价值，指的是将数学算法运用到海量的数据上，从而达到对事物发生的可能性进行预估的目的。预测系统之所以受到重视，关键在于它们是建立在海量数据基础之上的，接收和处理的数据量越庞大，系统纠错和自我改善的功能则越发达。日食、洪灾、旱灾等许多过去被认为无法解释的现象，现在都能够被人类理解、描绘、量化和预测。全球天气预报系统在过去五年里对未来3天的天气预测的准确度已经达到了95%，而这一系统采用的预测方法和上世纪初几乎一致。问题不在于方法，而在于科学技术支持下人们所能掌控的数据。当今气象系统依靠的是精密的雷达和卫星地图，地面和高空的温度也会在世界各地的气象站即时更新，不需要到处收集参差不齐的大气情况数据。在大数据时代日趋精密的数字技术条件下，人们的活动、决定、社会关系都能够被记录，对这些电子踪迹的分析为洞悉人类的行为开拓了思路。人类的行为不再被视为互不相干、随意偶然的独立事件，而是相互依存、相互串联的网络集合中的一部分。
2.大数据的科研价值。在信息获取和信息流通受限的时代，研究人员需要处理数据以解释未知世界的规律，却缺乏用于收集和分析数据的技术工具，当时是使用随机采样的研究方法，目的是用最少的数据获得最多的信息，其本身存在许多固有的缺陷。在云计算等互联网技术高速发展的今天，感应器、手机导航、网站点击产生的大量数据可以被轻易获取，而且计算机也具有高速甚至实时处理这些数据的能力，那些属于工业时代的一系列问题已不再难以解决。大数据时代的技术甚至可能实现所有特定目标数据的收集和处理，即实现“样本”与“总体”的等同。与局限在小范围的数据相比，将大数据应用于研究不仅意味着更高的准确性，也有助于揭示以前无法发现的细节。不论是社会学、心理学、经济学还是教育学，过去都曾非常依赖通过问卷调查法进行样本分析，甚至在无法获得实证数据时纯粹依赖假设、经验去尝试解释未知领域的规律。大数据时代的来临，使得社会科学研究者能够在更多的领域和更深的层次中获得和使用全面而完整的数据，从而改变由演绎到归纳这一思维路径。
二、大数据时代思维方式的结构及其特性
（一）大数据时代思维方式的结构
随着大数据时代的发展，大数据本身及其巨大的功能和价值对传统思维方式造成了强烈的冲击，要求传统思维方式随之发生转变，呼吁新的、与之相适应的思维方式出现。大数据的发展和应用从思维主体、思维客体和思维中介等方面影响着思维方式的变革。
1.思维主体。思维主体即思维着的个体或群体。思维主体自身的观念形态、知识结构以及情感、习惯等因素影响着思维方式的形成。在信息闭塞的时代，受当时科学技术发展水平的限制，就某项具体的思维活动而言，思维主体主要以个人为单位。而随着大数据时代信息获取和处理能力的提高，信息容量急速增长，数据的存储单位甚至跃升至PB、EB，个体思维者再也无法独立将庞大的数据量消化，这就迫使其在从事精神生产的过程中寻求协同合作，由个人的思维活动转化为集体的思维活动。&&
2.思维客体。思维客体是指主体的思维活动所能触及或指向的一切对象。当思维主体进行思维活动时，必然要以某种方式和客观对象即思维客体发生联系。在传统数据时代，思维活动的对象大多是局限的、表象的“数字”，大数据时代的思维客体则更侧重隐藏在数字背后丰富、深刻的内涵，从而实现突破性的科学预测和科研活动。目前为大数据应用提供基础架构平台的是以分布式处理为主要技术理念的云计算，这意味着要通过Map Reduce等框架收集来自全球计算机的数据集。思维客体的这种复杂化、一体化的局面，迫使人们更新原有的思维方式，进行全方位、多角度的综合思维。
3.思维中介。思维中介，即思维主体反映思维客体的工具。人类思维活动的过程是一个信息加工的过程，思维中介则是加工信息的手段和方法。云计算技术将大量待处理数据自动拆分成多个小型数据集，通过由多台服务器组成的庞大系统提供前所未有的信息处理速度；同时集合大量各种类型的网络存储设备一起协同工作，提供高准确性和可靠性的数据存储。以云计算为代表的大数据时代数字技术是人类思维的有力工具，在极大程度上替代了人脑的程序化活动，赋予思维主体更多的精力从事创造性的思维活动。
（二）大数据时代思维方式的特性
从对大数据时代思维方式结构的表述中，可以得出敏捷性、开放性、前瞻性和个性化是大数据时代思维方式的代表特征。
1.敏捷性。工业时代以文字书籍为载体进行信息传播，当时的数据量大约每十年增长一倍，而如今这一周期已缩短至两年左右。大数据时代的“信息爆炸”对身为思维主体的人类提出了极大的挑战，即如何确保对数据的控制和协调，抓住“大数据机会”，防止“大数据混乱”，要求人类思维的敏捷性也必须不断提高。
2.开放性。安大略理工大学研发的某医疗监控系统在明显感染症状出现的24小时前，就能根据数据察觉病患身体的细微变化。大数据提供了扩展思维的空间，从多角度、多层面思考问题，也要求人们不能把原有的认识绝对化、凝同化，而是敞开头脑，不断吸收新的信息，从而形成新的思路和方法。
3.前瞻性。大数据的核心价值是基于海量数据所进行的趋势预测。大数据预测特别强调事物或现象之间的相关关系，谷歌曾通过用户搜索词条成功预测流感爆发趋势，沃尔玛通过调整啤酒和尿布的摆放位置大幅提高了销售额。数据驱动的相关分析，有助于发现事物之间潜藏的联系，并在此基础上作出精准迅速的预测。
4.个性化。思维方式的个性化是指思维个体在思想、意志、情感等方面不同于其他时代的特质。亚马逊和京东商城等购物网站通过数据挖掘技术对用户的行为习惯和喜好进行追踪分析，从大数据背后找到符合用户兴趣和习惯的产品和服务，并向顾客提供个性化的商品推荐。个性化思维的应用正由商业服务领域向医疗卫生、教育科研等众多领域快速蔓延。
三、大数据时代思维方式对教育的启示
（一）为个性化教育指引实践方向
国际个性化教育协会（International Personalization Education Association，简称IPEA）将个性化教育定义为：“为受教育者量身定制教育目标、教育计划、教育培训方法、辅导方案并加以执行，组织相关专业人员为受教育者提供学习管理策略和知识管理技术以及整合有效的教育资源，帮助受教育者突破生存限制，实现自我成长、自我实现和自我超越。”[3]随着时代对人才需求的日趋多样化，社会吁吁一种教育理念，能够培养出更多富有个性和创新精神的人才、并使之适应未来信息化和知识化社会的变革和发展。在此背景下，个性化教育在国内外教育界成为一个备受热议的话题：英国政府在《2020愿景》中提出应确保每一位学生不受种族、性别和家庭背景的限制，接受平等的受教育机会；[4]我国政府2010年颁布的《国家中长期教育改革和发展规划纲要(年)》中提出:“关注学生不同特点和个性差异，发展每一个学生的优势潜能。”[5]要为学生构建个性化教育环境，根据学生的实际学习步调和学习情况开展有针对性的学习指导，使其真正融人学习过程中，这就需要对学生已有的学习准备、能力、兴趣和天分、学习风格等进行评估。由于缺乏获取和分析信息的手段和方法，也即缺乏对受教育者的特点和个性差异的了解，我们无法为其提供促进学业成绩和情感沟通的支持性学习环境。卡耐基·梅隆大学（Carnegie Mellon University）教育学院简介中写道:“不得不承认，对于学生，我们知道得太少”。[6]这个在传统数据时代使教育者备受困扰的难题，如今出现得以改善和解决的技术和思路。大数据时代思维方式具有强烈的个性化特点，在商业领域得以推广的个性化服务，在教育领域也存在同样的实践环境；同时，大数据时代思维方式的前瞻性特点，为教育领域中个性化预测的开展提供了思路。
在大数据时代，学生在学习和生活的过程中留下一串串数字碎片，如课程选择、在线学习、互动和反馈、网络社交行为、校园卡的使用等等，这些数据被整合、挖掘和分析，学习者的行为模式将得以揭示。无论是奥斯汀佩伊州立大学基于“学位罗盘（Degree Compass）”系统的个性化课程评估，还是凤凰城大学和里奥萨拉多学院基于关键因素分析的辍学行为预警系统，或是亚利桑那州立大学通过挖掘Facebook页面数据提供的个性化学习体验，以及华东师范大学通过校园卡记录开发的“家庭经济困难学生预警系统”，都是将大数据思维运用于个性化教育的尝试和实践。大数据时代个性化的思维方式能够帮助教育研究者重新审视学生的需求，通过高新技术和细致分析找到适切的课程、课堂、教师、校园，从而实现真正意义上的个性化教育。
（二）为教育决策提供科学依据
教育决策的制定必须从实际出发，综合运用现代科学的新成果和先进的技术手段，在科学预测的前提下，切实把握教育对象的变化规律和条件，为实现特定的目标，从多种预选方案中作出优化抉择，以获得最佳的或满意的经济效果和社会效果。[7]对教育决策信息的采集、整理和分析，是进行教育规划和决策的客观依据。缺乏或脱离监测教育发展和支持教育决策的数据，是导致决策质量水平较低甚至失误的重要原因之一。
教育决策信息较为复杂：教育输入信息包括学生入学程度、学生的社会经济背景、学校社区资源的实际投入等；教育过程信息包括教师素质、教学方法与班级实务等；教育输出信息包括学生的学习成果、教师的培训质量等。这些信息大多具有潜在隐藏的特征，加之获取成本较大等因素的制约，往往难以全面、准确地把握。有些教育机构收集了不少教育活动的基本数据，却缺乏有效地利用和解释这些信息以帮助决策制定的思路和方法；其他一些教育机构，因为得到反馈信息的时间间隔过长而不得不中止信息的收集。即便如此，最终收集到的片面数据和局部数据仍有可能遭到搁置，甚至由于潜在价值得不到发掘而丢弃，最后教育决策者仅凭手头现有的信息作出判断，导致了“拍脑袋”的即兴决策。
与传统数据时代相比，大数据环境下教育决策信息的把握，无论是在全面性、及时性还是可利用性等方面都具备大幅提高的条件和手段。其中，条件源于大数据本身的特性：全面性和及时性体现在数据的丰富来源渠道及自动追踪和留存学习行为的功能之上，可利用性指的是大数据不存在物理设施般的折旧和贬值、能够不断释放隐藏价值；手段意指在大数据时代思维方式指导下对大数据特性的运用：大数据时代思维方式具有综合性、开放性的特点，能够启发教育决策者从多角度、多层面、全方位地利用教育决策信息，思维方式同时兼顾敏捷性，要求教育决策者对海量数据保持高度的信息敏感性，迅速有效地发挥大数据的价值功能。教育大数据有对整个教育活动运行情况监测的功能，有助于教育决策者及时发现问题、解决问题，从而更好地对教育系统进行调控，修改和制定更加切合实际情况的决策；可以通过对不同阶段数据的分析，寻找教育发展变化的规律，以便对未来可能发展的趋势或可能出现的问题进行预测；通过数据的收集、分析和整理将教育现象量化，以定性和定量结合的方式呈现教育结果，方便教育决策者了解教育系统的特征，评估教育发展的进程，以此对教育发展做出更有价值、科学的决策。大数据时代的教育不再是依靠理念和经验传承的社会科学学科，而教育决策也将相应地转变为实证科学中的一个具体问题。
（三）为教育评价拓展新的思路
教育评价是根据一定的教育价值观或教育目标，运用有效的评价技术和手段，通过系统地搜集信息资料和分析整理，对教育活动满足教育主体需要的程度作出的价值判断活动。[8]
创造性思维是大数据时代思维方式的特性之一，表现为在思维活动中突破原有的框架，开拓新领域、确立新决策的思维过程。从信息活动的角度看，创造性思维是一种实现信息量增殖的思维活动。在实施教育评价的过程中，大数据时代思维方式的创造性主要体现为对思维工具即大数据其价值的理解和功能的驾驭上。作为现代教育研究的重要课题之一，教育评价正呈现出几大转变趋势，大数据时代思维方式为相关实践的开展提供了崭新的思路：其一，形成发展性教育评价观，强调以教育评价对象的主体性发展为目的，从学生的需要出发，重视学习过程、学习体验和师生交流。这就需要及时有效地把握学生日常学习过程中的表现、所取得的成绩以及所反映出的情感、态度、策略等方面的发展。如何获取产生于课堂的过程、作业的过程、师生或生生互动过程之中的相关信息，是实现发展性教育评价的一大难题。以互联网与移动互联网作为载体，各式电脑和移动终端无时无刻不在记录关于人的思考、决策与行为。大数据有能力关注每一个教育评价对象在每时每刻的学习活动中产生的微观表现，如激发提问的教学内容、重复审题和修正答案的次数、视线停留在教师身上的时间、合作学习讨沦的频率等等。尤为重要的是，这些数据是在特定观测技术与设备的支持下悄然进行的，学生不愿在实验情境下表现出来的行为也将得到完整的呈现。学生的日常学习与生活不受影响，因此数据也更为真实自然。其二，扩大教育评价范围，强调教育评价对象不仅限于学生，还应涵盖诸如课程、教师、学校等对教育活动有重大影响的内容。大数据的数据储备和技术理念使实现包括学生评价、教师评价、学校评价、区域教育发展评价、课程等众多评价对象的综合评价模式成为可能。其三，反思对成绩的片面追求，强调测试分数绝不等同于物理测量单位的直观含义，在教育评价中不能仅凭简单的数字（如原始分、平均分、排名等）加以解读。这与大数据思维中对“数字”和“数据”差异的理解不谋而合。
参考文献：
[1]John Gantz & David Reinsel . Extracting Value from Chaos [EB/OL].http://www.emc. com /collateral/analyst-reports/ idc-extracting- value-from-chaos-ar.pdf.
[2]魏忠.“大数据”时代的教育[EB/OL].http://www .czedu ./ Print. Aspx?id =
[3]杨妮.美国高中个性化教育策略及其启示[J].教育导刊，2013.
[4]李茂.英国2020年的教育愿景[J].社会工作，2008（1）.
[5]国家中长期教育改革和发展规划纲要(年)[EB/OL]. http:// www. gov. cn/jrzg/ / content-1667143. htm.
[6]大数据带给教育的机遇与挑战[EB/OL]. http:// www. age06. com/ Age06. Web/ Detai. aspx? InfoGuid=ec46cae7–e39b- 4dal- aeOf- 980fe4d68929.
[7]朱坚强.教育经济学发凡[M].北京：社会科学文献出版社，2005.
[8]黎志华.教师教育评价研究[D].上海：华东师范大学，2011.
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