面向大数据的教育信息化持续推进模型建构
发布时间：2021-07-01 17:23
大数据技术已经上升到国家战略层面,如何利用教育大数据推进教育信息化持续发展是当前最重要的任务。该文通过相关文献研究,从教育大数据的功能着眼,探讨了面向大数据的教育信息化优势和战略,根据教育信息化的推进机制与"DIKW金字塔"架构,建构了面向大数据的教育信息化持续推进模型,阐述了模型动态监控、远程测评、科学决策和持续推进四个核心环节,提出了实现面向大数据的教育信息化DM-RE-SD-CT之良性互动,以期成为推动教育信息化高效、科学、持续创新发展的新路向。
【文章来源】：中国电化教育. 2019,(06)北大核心CSSCI
【文章页数】：6 页
【部分图文】：
面向大数据的战略框架
ionalTechnology2019.6中国电化教育总第389期理论与争鸣的不断开发与应用，迫使教育信息化模式转型，实现掌控数据、分析信息、引领知识、智慧实施的目标。为此，有必要依据“DIKW”重构教育信息化运行模式，建构更加精准、适切、科学、有效的面向大数据的教育信息化持续推进模型，即以动态监控(DynamicMonitoring)、远程测评(RemoteEvaluation)、科学决策(ScientificDecision)和持续推进(Continuous-thrust)为核心环节与逻辑顺序，分步实施，相互交融，并与教育信息化价值链和目标链紧密融合的新型模型，如图2所示。使模型中大数据源于教育信息化“现潮，通过DIKW金字塔模型转化为信息、知识，乃至智慧。通过“动态监控”掌控数据，通过“远程测评”分析信息，通过“科学决策”引领知识，最后智慧“持续推进”实施。科学分析模型规律，不断掌握“现潮大数据及其描绘的教育信息化图景，有效推动教育信息化价值向目标的转化，实现面向大数据的教育信息化动态监控、远程测评、科学决策和持续推进。(一)动态监控(DM)面向大数据的教育信息化动态监控即在监控工作室(MonitoringStudio)通过监控系统对教育信息化大数据采集汇聚、动态分析与监督控制。动态监控包括前端监控与后端监控，前端监控即实时监控各分布式数据采集点，并对教育信息化行为在第一时间做出响应。前端监控是信息化教育大数据的主要来源，信息化教育大数据类型繁多，既包括文本、图片、音视频与动画数据，又包括半结构化和非结构化链接及位置数据等新型数据。为了提高数据监控质量，必须具备数据过滤功能及时过滤其非相关数据。后端监控主要是通过MapReduce分布式计算对数据进行整体分析、异常监控、模型修正与可视化显示。面向大数据的教育信息化
[4]张务农.大数据推动教育科学研究进入新境界[J].中国教育学刊,2018,(7):32-36.[5]吴南中,黄治虎等.大数据视角下“互联网+教育”生态观及其建构[J].中国电化教育,2018,(10):22-30.[6]杨现民,李新等.面向智慧教育的教学大数据实践框架构建与趋势教育信息化大数据系统决策支持系统动态监控(DM)远程测评(RE)科学决策(SD)持续推进(CT)生成智慧施控获取数据施评施策施推人机智慧系统抽取知识汇聚信息教育信息化互动平台动态监控工作室远程测评工作室图3DM-RE-SD-CT之良性互动
【参考文献】：
期刊论文
[1]大数据视角下“互联网+教育”生态观及其建构[J]. 吴南中,黄治虎,曾靓,谢青松,夏海鹰. 中国电化教育. 2018(10)
[2]学习云空间中基于大数据分析的学情预测研究[J]. 王希哲,黄昌勤,朱佳,徐小琪. 电化教育研究. 2018(10)
[3]面向智慧教育的教学大数据实践框架构建与趋势分析[J]. 杨现民,李新,邢蓓蓓. 电化教育研究. 2018(10)
[4]学习型社会与终身教育体系建设:信息化时代的省思[J]. 朱成晨. 电化教育研究. 2018(10)
[5]改革开放四十年我国教育信息化政策特征与展望[J]. 张国强,薛一馨. 电化教育研究. 2018(08)
[6]“智能+”校园:教育信息化2.0视域下的学校发展新样态[J]. 曹晓明. 远程教育杂志. 2018(04)
[7]大数据推动教育科学研究进入新境界[J]. 张务农. 中国教育学刊. 2018(07)
[8]基于学生行为分析模型的高校智慧校园教育大数据应用研究[J]. 李有增,曾浩. 中国电化教育. 2018(07)
[9]教育大数据应用于学业预警的设计研究——以农村留守儿童学业预警为例[J]. 赵雪梅,赵可云. 教育发展研究. 2018(12)
[10]从表征到决策:教育大数据的价值透视[J]. 刘桐,沈书生. 电化教育研究. 2018(06)
本文编号：3259554
【文章来源】：中国电化教育. 2019,(06)北大核心CSSCI
【文章页数】：6 页
【部分图文】：
面向大数据的战略框架
ionalTechnology2019.6中国电化教育总第389期理论与争鸣的不断开发与应用，迫使教育信息化模式转型，实现掌控数据、分析信息、引领知识、智慧实施的目标。为此，有必要依据“DIKW”重构教育信息化运行模式，建构更加精准、适切、科学、有效的面向大数据的教育信息化持续推进模型，即以动态监控(DynamicMonitoring)、远程测评(RemoteEvaluation)、科学决策(ScientificDecision)和持续推进(Continuous-thrust)为核心环节与逻辑顺序，分步实施，相互交融，并与教育信息化价值链和目标链紧密融合的新型模型，如图2所示。使模型中大数据源于教育信息化“现潮，通过DIKW金字塔模型转化为信息、知识，乃至智慧。通过“动态监控”掌控数据，通过“远程测评”分析信息，通过“科学决策”引领知识，最后智慧“持续推进”实施。科学分析模型规律，不断掌握“现潮大数据及其描绘的教育信息化图景，有效推动教育信息化价值向目标的转化，实现面向大数据的教育信息化动态监控、远程测评、科学决策和持续推进。(一)动态监控(DM)面向大数据的教育信息化动态监控即在监控工作室(MonitoringStudio)通过监控系统对教育信息化大数据采集汇聚、动态分析与监督控制。动态监控包括前端监控与后端监控，前端监控即实时监控各分布式数据采集点，并对教育信息化行为在第一时间做出响应。前端监控是信息化教育大数据的主要来源，信息化教育大数据类型繁多，既包括文本、图片、音视频与动画数据，又包括半结构化和非结构化链接及位置数据等新型数据。为了提高数据监控质量，必须具备数据过滤功能及时过滤其非相关数据。后端监控主要是通过MapReduce分布式计算对数据进行整体分析、异常监控、模型修正与可视化显示。面向大数据的教育信息化
[4]张务农.大数据推动教育科学研究进入新境界[J].中国教育学刊,2018,(7):32-36.[5]吴南中,黄治虎等.大数据视角下“互联网+教育”生态观及其建构[J].中国电化教育,2018,(10):22-30.[6]杨现民,李新等.面向智慧教育的教学大数据实践框架构建与趋势教育信息化大数据系统决策支持系统动态监控(DM)远程测评(RE)科学决策(SD)持续推进(CT)生成智慧施控获取数据施评施策施推人机智慧系统抽取知识汇聚信息教育信息化互动平台动态监控工作室远程测评工作室图3DM-RE-SD-CT之良性互动
【参考文献】：
期刊论文
[1]大数据视角下“互联网+教育”生态观及其建构[J]. 吴南中,黄治虎,曾靓,谢青松,夏海鹰. 中国电化教育. 2018(10)
[2]学习云空间中基于大数据分析的学情预测研究[J]. 王希哲,黄昌勤,朱佳,徐小琪. 电化教育研究. 2018(10)
[3]面向智慧教育的教学大数据实践框架构建与趋势分析[J]. 杨现民,李新,邢蓓蓓. 电化教育研究. 2018(10)
[4]学习型社会与终身教育体系建设:信息化时代的省思[J]. 朱成晨. 电化教育研究. 2018(10)
[5]改革开放四十年我国教育信息化政策特征与展望[J]. 张国强,薛一馨. 电化教育研究. 2018(08)
[6]“智能+”校园:教育信息化2.0视域下的学校发展新样态[J]. 曹晓明. 远程教育杂志. 2018(04)
[7]大数据推动教育科学研究进入新境界[J]. 张务农. 中国教育学刊. 2018(07)
[8]基于学生行为分析模型的高校智慧校园教育大数据应用研究[J]. 李有增,曾浩. 中国电化教育. 2018(07)
[9]教育大数据应用于学业预警的设计研究——以农村留守儿童学业预警为例[J]. 赵雪梅,赵可云. 教育发展研究. 2018(12)
[10]从表征到决策:教育大数据的价值透视[J]. 刘桐,沈书生. 电化教育研究. 2018(06)
本文编号：3259554
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