教育质量评价数据的挖掘思路与应用路径
本文选题:大数据 切入点:教育质量评价 出处:《上海教育科研》2017年06期
【摘要】:本文基于大数据背景,对当前教育质量评价中数据挖掘及应用改进存在的问题进行了分析。在此基础上,依据数据的层次性和复杂性,将数据挖掘的思路梳理为以下五个层次,即描述分析、相关分析、预测解释、分类分析和系统建构。进而,提出了基于数据驱动的教育教学改进的行动路径:基于数据,寻找"真问题";拓宽思路,开展"真研究";综合判断,实施"真改进"。最后,从教育评价顶层设计、教育评价专业队伍建设、基于数据开展实证研究三个方面提出相关的建议,希望能为教育质量评价工作的进一步推进提供借鉴与启发。
[Abstract]:Based on big data background, this paper analyzes the problems existing in data mining and application improvement in current educational quality evaluation.On this basis, according to the level and complexity of data, the idea of data mining is sorted into the following five levels: description analysis, correlation analysis, prediction interpretation, classification analysis and system construction.Furthermore, the paper puts forward the action path of improving education and teaching based on data: looking for "real problem" based on data, widening thinking, carrying out "true research", synthetically judging, carrying out "real improvement".Finally, from the top level design of education evaluation, the construction of professional team of education evaluation, and the empirical research based on data, the paper puts forward the relevant suggestions, hoping to provide reference and inspiration for the further promotion of the evaluation of education quality.
【作者单位】: 浙江省温州市教育评估院;
【分类号】:G40-058.1
【参考文献】
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【共引文献】
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,本文编号:1707226
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