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从全国高校新增的2311个专业开始谈起,“大数据+教育”有多火?

青鹿教育 2019-02-11
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写在开头:就在上周(3月21日),教育部公布了2017年度普通高等学校本科专业备案和审批结果。从这份文件我们看到,2017年全国高校一共新增专业2311个。

高校专业的调整,往往跟社会对人才需求的变化有很大关系。从教育部这份文件中,我们看到大数据和机器人工程专业的新设数量名列榜首。

今天,教育从业者July从这份文件出发谈谈大数据+教育。


不论是大数据还是机器人工程,都是时下最受关注的领域。尤其是在教育行业,教育大数据驱动下的个性化教育是目前教育行业发展的趋势之一。


从全国高校新增的2311个专业开始谈起,“大数据+教育”有多火?



从全国高校新增的2311个专业开始谈起,“大数据+教育”有多火?

设大数据专业的高校

越来越多


我们来看高校的大数据专业情况。


2015年8月,国务院曾印发《关于印发促进大数据发展行动纲要的通知》,明确鼓励高校设立数据科学和数据工程相关专业,重点培养专业化数据工程师等大数据专业人才。


2016年2月,教育部公布新增“数据科学与大数据技术”专业,北京大学、对外经济贸易大学、中南大学成为首批获批高校。


次年,又有32所高校获批。此次248所高校获批“数据科学与大数据技术”专业,几乎是前两次获批高校的8倍。


此次,全国有近250所高校新增了“数据科学与大数据技术”专业,其中包括中国人民大学、北京师范大学、厦门大学等19所教育部直属高校。河南、河北、山东、安徽、广东、江苏等省也有较多高校成功获批。其中的河南省高达21所高校新增该专业,是2017年新增数量最多的省份。


设置大数据专业的高校正变得越来越多。


从全国高校新增的2311个专业开始谈起,“大数据+教育”有多火?


在这背后,是新经济、新技术和新业态的发展,催生着工科教育的改革。


这场改革中,需要政府和学校关注10-15年后可能的技术热点和前沿问题,来据此调整本科和研究生培养计划。


从全国高校新增的2311个专业开始谈起,“大数据+教育”有多火?

大数据在教育领域有很多可能性


教育大数据驱动下的个性化教育是目前教育行业发展的趋势之一。


在教育学习领域,大数据中提取价值的5种主要的技术如下:


预测(Prediction)——觉知预料中的事实的可能性。


聚类(Clustering)——发现自然集中起来的数据点。这对于把有相同学习兴趣的学生分在一组很有用。


相关性挖掘(Relationship Mining)——发现各种变量之间的关系,并对其进行解码以便今后使用它们。这对探知学生在寻求帮助后是否能够正确回答问题的可靠性很有帮助。


升华人的判断(Distillation-for-human-judgment)——建立可视的机器学习的模式。


用模式进行发现(Discovery-with-models)——使用通过大数据分析开发出的模式进行“元学习”(meta-study)。


从全国高校新增的2311个专业开始谈起,“大数据+教育”有多火?


在教育领域,已有一些运用大数据思维和技术的教育案例——


1、Knewton利用大数据分析

来帮助学习设计个性化课程 


一家名为Knewton的大数据公司开发了一个数字平台,该平台分析了几百万学生(从幼儿园到大学)的学习过程,并基于这一分析来设计更加合理的测 试题目和更加个性化课程目标。该公司与Houghton Mifflin Harcourt建立了合作关系,开发出了K-12阶段的个性化数学课程,同时还与法国创业公司Gutenberg Technology一道,开发了智能数字教科书。


简单来说,这些课程和教科书能够适应每个学生的差异。学生可以按照自己的节奏来控制学习进度,而不会受 到周围其他学生的行为的影响。然后,系统会给教师一个反馈,告知哪个学生在哪个方面有困难,同时给出全班学生的表现的整体分析数据。


2、“希维塔斯学习”

利用大数据帮助学生提高成绩 


“希维塔斯学习”是一家专门聚焦于运用预测性分析、机器学习从而提高学生成绩的年轻公司。Civitas Learning提供了一套应用程序,学生和老师可以在其中规划自己的课程和安排。“希维塔斯学习”各种基于云的智能手机第三方应用程序(APP)都是用 户友好型的,能够根据高校的需要个性化。这意味着高校能聚焦于各自不同的对象,相互不同地用这家公司的分析工具开展大数据工作。


该公司在高等教育领域建立起最大的跨校学习数据库。通过这些海量数据,能够看到学生的分数、出勤率、辍学率和保留率的主要趋势。通过使用100多万 名学生的相关记录和700万个课程记录,这家公司的软件能够让用户探测性地知道导致辍学和学习成绩表现不良的警告性信号。此外,还允许用户发现那些导致无 谓消耗的特定课程,并且看出哪些资源和干预是最成功的。


从全国高校新增的2311个专业开始谈起,“大数据+教育”有多火?


3、美国大学用大数据来预测

学生是否能顺利完成课业 


纽约州波基普西市玛丽斯特学院(Marist College)与商业数据分析公司Pentaho合作发起开源学术分析计划(The Open Academic Analytics Initiative),旨在一门新课程开始的两周内预测哪些学生可能会无法顺利完成课程。


该计划基于Pentaho的开源商业分析平台(Business Analytics Platform)开发了一个分析模型,通过收集分析学生的学习习惯——例如点击线上阅读材料、是否在网上论坛中发言、完成作业的时长——来预测学生的学 业情况、及时干预帮助问题学生,从而提升毕业率。


4、教育测评公司 KickUp

用大数据标准化测评判断老师成长 


KickUp 是一个专注教师测评的标准化 SaaS 工具,测评数据来自教师的自查报告及学年内的各项教学结果的反馈,这些数据可以纵向记录教师的成长历程,提出有待改善的地方。KickUp 根据学生和老师的数量、按地区进行收费,目前全美有超过 50 个地区的学校在使用这款测评工具。


5、中学生利用LinkedIn数据

选择心中的大学 


从全国高校新增的2311个专业开始谈起,“大数据+教育”有多火?


以美国的著名高校卡内基梅隆大学和普渡大学为例:对这两所高校,领英都收集了60000多名毕业生的职业生涯数据。数据量之庞大,足以在其中看出清 晰的规律。输入“MIT”,你很快就会看到这所高校的毕业生一般会在谷歌、IBM和甲骨文公司找到工作。输入“普渡”,你会发现礼莱、康明斯和波音是毕业 生的首选。


这类信息对于中学的高年级生和低年级学生都是一座金矿,因为大多数中学生对将来的职业都只有模糊的想法。运用领英的这个工具,对太阳能、编剧、或者医疗器械感兴趣的学生,就可以挑选那些毕业生最容易进入相关领域的大学报考了。


6、伊萨卡学院(Ithaca College)

利用大数据来择优录取学生

 

据PBS报道,伊萨卡学院(Ithaca College)自2007年开始收集学生的社交网络数据。该学院为申请者设立了一个类似Facebook的网站IC PEERS,让申请者得以通过网站联系学院教师和彼此

伊萨卡使用IBM统计分析系统来收集IC PEERS上产生的数据,研究拥有怎样的网络行为的学生更有可能选择就读伊萨卡。收集的数据包括申请者上传了多少张账户照片、拥有多少名IC PEERS好友。研究人员认为,这能反映出申请者对这所学院有多感兴趣。


7、培生集团应用大数据技术

全程实时分析学生个体和班级

整体的学习进度


以培生集团最新出版的全球少儿美语旗舰课程Big English为例,这套课程引入了首款应用于少儿英语学习领域的MyEnglishLab在线学习辅导系统(以下简称MEL),应用大数据技术全程实时 分析学生个体和班级整体的学习进度、学情反馈和阶段性成果,从而及时找到问题所在对症下药,实现对学习过程和结果的动态管理。


Big English的大数据分析系统以学生为中心,按照教、学、测三个环节组织线上学习内容与学习过程,将学生、教师、家长、机构四类用户群有机整合在MEL学习管理系统中,各司其责,相互作用,实现了个性化的课堂教学、家庭辅导和自主学习管理环境。



8、电子科大利用大数据

寻找校园中最孤独的人 


电子科大曾做过一个课题——寻找校园中最孤独的人。他们从3万名在校生中,采集到了2亿多条行为数据,数据来自学生选课记录、进出图书馆、寝室,以 及食堂用餐、超市购物等数据。通过对不同的校园一卡通“一前一后刷卡”的记录进行分析,可以发现一个学生在学校有多少亲密朋友,比如恋人、闺蜜。


最后,通过这个课题找到了800多个校园中最孤独的人,他们平均在校两年半时间,一个知心朋友都没有。这些人中的17%可能产生心理疾病,剩下的则可能用意志力暂时战胜了症状,但需要学校和家长重点予以关爱。


9、南京理工大学利用大数据分析为贫困生充饭卡 


每个月在食堂吃饭超过60顿、一个月总消费不足420元的,被列为受资助对象。据报道,南京理工大学教育基金会通过数据分析,每个月在食堂吃饭超过 60顿、一个月总消费不足420元的,被列为受资助对象。南京理工大学还采取直接将补贴款打入学生饭卡的方式,学生无需填表申请,不用审核。


不过,但对于教育行业来说,要想挖掘大数据价值,还存在诸多挑战。例如数据的获取难、质量治理难、应用难、人才培养难、网络安全和数据安全的问题等等。这些难题正制约着大数据在教育领域发挥更大价值。


谁先破解难题,谁就在这场时代竞赛中领先一步。


(文中部分内容来自知乎。文章纯属作者个人观点,不代表青鹿教育立场。)



 青小鹿有话说 

大数据正是支撑青鹿智慧课堂常态化教学的核心之一。


在大数据的辅助下,学生使用青鹿智慧课堂进行作业预习、随堂测试和课后作业的数据都被系统记录下来,让学生了解自己的学习轨迹;而老师通过可系统生成的统计报表,及时获得教学反馈,更好地了解学生的学习情况。


大数据正在教育领域散发着它的能量,小伙伴们还有更多关于大数据+教育的新鲜观点与青小鹿分享,欢迎在下方留言哟!


- END -

编辑 | 青小鹿




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