教育大数据的终极价值，教育大数据的意义？

原文:吴楠中夏迎海等。

世界在你手中，概念创作图。

本文围绕什么是教育理解、什么是教育理解、什么是教育理解三个问题，探讨教育大数据对教育理解的意义。

围绕这三个问题，文章首先对教育理解进行了界定，指出教育大数据视角下的教育理解是教育者围绕“文本”的解读，把握教育意义、育人的过程。随后，文章指出教育理解是教育大数据支撑下教育创新发展的新动能。最后，从智能教育生态布局、教育大数据技术发展、“理解资源”建设、教学过程优化四个方面探讨了基于教育大数据的教育理解实践策略。

此外，对教育理解的局限性进行了探讨，认为教育大数据的伦理性和教育大数据的技术性分别限制了教育理解的深度和广度。

本文的研究旨在提高教育工作者依托教育大数据进行教育理解的能力。

关键词:教育理解；教育大数据；学习过程；自教育学诞生以来，科学的教育学就成为教育研究者孜孜不倦的追求。教育学史上许多著名的教育家都试图通过量化来摆脱教育学研究中的纯粹思辨，如夸美纽斯、赫尔巴特、莫曼、桑代克、奥康纳等。

但是，有些教育行为是无法用精确的工具量化的。比如，学习者对人类精神和心灵的内在理解和反思知识很难找到令人信服的证据，只能从输入输出的角度来判断教育的效果，但教育过程中的转换机制是如何不清楚的？

在这种背景下，对教育理解论[1]中所表述的“解释”、“诠释”、“应用”、“顿悟”、“移情”、“意识”的追求变得异常艰难，甚至带有一定的幻想性和迷惑性，有神秘之嫌。

同时，由于缺乏真正的理解，教育“唤起”学习者的效用和时机也受到了一定的影响。

随着学习者的学习环境从传统的物理课堂向线上领域和虚实融合的转变，以及可穿戴设备和情境感知技术在教育教学中的应用，学习者的行为和特征逐渐具备了数据化的能力。

研究者对如何捕捉、分析、利用来自学习、生活各方面的数据做了大量研究，可以有效挖掘各种隐藏的、不可测量的教育关系，把原来的“黑匣子”变成“隐形的”。

“就像医学上有‘磁共振成像’技术一样”[3]，学习过程是可以测量的。

本研究围绕什么是教育理解、什么是教育理解、什么是教育理解三个问题，探讨教育大数据对教育理解的意义。

灯泡之间看起来是灰色的。

什么是教育理解:教育大数据视角1理解与理解教育在西方，理解来自解释学。

《圣经》由不同时期的不同文本组成。用相同的意义系统解释其文本内涵，会导致相互矛盾的解释。

为了避免这种现象，施莱尔马赫提出了他的“普遍诠释学”思想。即“先划分认识过程和认识对象，再区分他人的认识和辩证的认识”[4]。

海德格尔认为[5]，有意义的理解只能在生活的“周边困境”中产生，个人的文化背景、社会经验和传统观念都会干扰这种理解。

在中国，根据《辞海》的解释，理解是指“利用已有的知识去接触事物，认识新事物的过程，其水平因接触的性质和人的认知能力而异。

[6]但《朗文当代英语词典》对“理解”有不同的解释，更多体现的是理解的行为和判断。

在此基础上，解释学提出“理解是基于历史多元论对话结构的实践过程”[7]以及“有思想的人比没有思想的人更能在特定的情境中表现出对他人的真实理解”[8]。

在这些理解解释的支撑下，学者们开始用解释、诠释、应用、顿悟、移情、意识来描述理解，并据此解释教育现象，形成了理解课程观。

将理解课程的理念运用到教学中，可以说是理解教育[10]。

在理解教育的影响下，教育者不是把学习者作为学习的主体强加给学习者，而是通过积极的支持和引导，“唤起”学习者，使教育发挥作用。

同时，“唤起”释放人们对目标、事实、记忆、概括、实验、真理探索的分析和叙述。以学习情境为核心的教学要素，构建与学习情境形成相关的“学习场”、“学习空间”和“学习环境”也成为教育研究的焦点。

围绕创造学习者学习环境的后续教育和教育行为，以学习者的当前状态，即伽达默尔[11]中的“偏见”为出发点。

“偏见”影响理解的效率和效果——现代教学理论也有类似的观点，说明先前的经验和知识对教学设计具有决定性的作用。“混合学习中教学设计的出发点是找人”[12]。

那么，如何找到学习者呢？如何把握学习者的学习状态？如何判断学习者的认知风格？教育大数据找到了解决这些问题的方法。

机电一体化

2教育大数据与教育理解大数据是继云计算、物联网之后的重大技术变革。

在美国，大数据被认为是与“信息高速公路”同等地位的重要科技行动[13]。

大数据的价值，通过对“量”和“完备性”的占有，进行各种数据的交换、整合、分析，发现新知识，创造新价值，带来大知识、大技术、大效益、大发展[14]。

在教育领域，教育大数据通过对教育过程数据的捕捉、记录、分析和利用，可以解决课程资源建设、学习环境形成、教育科学评价、教师能力提升等问题。

教育的根本功能是育人，表现为教育。一切教育教学活动都是源于“育人”。

因此，教学理解是以学习者为中心的理解，应涵盖学习者对自身、课程、教学过程和评价的理解，并在此基础上设计相应的教学环节，以达到教育效果。

可以推断，教育教学问题的源头是学习者理解能力的不足。

教育大数据通过挖掘数据，帮助教育者直观、准确地了解教育及其过程，掌握学习者的“偏见”和“唤起”状况，准确跟踪学习者的情感价值观、认知能力、知识结构和技术技能的变化，从而实现“热烈讨论”。

在教育大数据的支持下，教师可以更加主动地调动资源，改变沟通方式，实施教育支持，成为“心灵交流盛宴”的主体。

在教师的积极作用下，师生之间的冲突状态转变为融合状态，师生心理水平提高，学习者的自主学习能力、创造能力和自我适应能力也显著提高。

结合以上分析，本研究重新定义了教育理解——教育大数据视角下的教育理解是教育者对“文本”的解读。“文本”在本研究中是教学过程中的各种载体，是呈现给学习者后可以通过视觉、听觉和触觉感知的内容。(是对教育意义的把握过程，其内涵主要表现在以下四个方面。)教育理解是教育实践取向的内在调节机制。

教育理解活动及其结果是促进教育实践的内在因素。理解的实践取向是，理解不是主观臆断，也不是融入自我意识的陌生阴影和荒诞想象，而是基于教育大数据的关联性，调动各种资源的多种理性预测。

教育理解是建立在历史理解的基础上的。

学习者“偏见”中的“以前的经历”等因素，在历史中是可以找到的。

但历史不是空白的历史，而是与过去相关的，是现实的客观存在，是未来的表现。

由于历史的必然性和选择性，同一门课程在不同时期会有不同的理解。学习者既不能创造没有历史的条件，也不能自然摆脱历史的束缚。

教育理解是一种有价值的理解。

教育大数据要通过对学习者的全球考察，体现时代精神的多样性和包容性，教育理解也要从时代精神中找到调整的方向，促进教育理解的不断生成。

教育理解是一种动态的理解。

教学实践是教育者和学习者之间的互动。师生在互动过程中有新的体验，教学理解随着对话的进一步深入而提高。

二、什么是教育理解:教育大数据支撑的教育创新发展新动力。2065438+2007年6月20日，每日科技网报道了阿里巴巴在支付方面与手机分离的技术。他认为这种技术创造了一种新的“颠覆”——这种“颠覆”的主要技术是物联网和图像识别技术。

事实上，技术，尤其是信息技术，已经引起了各国的重视。比如美国未来学家里夫金[15]在《第三次工业革命》一书中提出了颇具影响力的“五大支柱理论”。英国《经济学人》杂志发表“专题报道”，提出“制造业数字化”的第三次工业革命特征[16]德国提出“工业4.0战略”；中国提出“中国制造2025规划”等等。

在教育研究者看来，新工业革命需要关注人才培养的理念、目标、内容、方法和途径、体系重心的系列转变[17]。核心是实现教育的根本任务，“让学生意识到他们是同一个生物圈的一部分，从而思考和锻炼他们的身体”。具体体现在:打破育儿的批量化、标准化、固定化观念，实行个性化、定制化、分散化协调，关注人的个性化、差异化发展，培养创新意识、合作意识、发展意识、服务意识、终身学习能力和社会情感能力，关注人与人之间的关怀。

这些变化的根本要求是更加关注人，这也是理解教育的出发点。

1创新人才的培养需要教育大数据的紧密支撑。“创新型人才”是指具有创新意识、创新精神、创新思维和创新能力并能取得创新成果的人才。

(18)从实践来看，创新行为是在内部优势和外部环境的双重影响下，结合知识系统和环境系统的内外作用而产生的，而问题发现、批判性思维、资源整合和问题解决的能力是创新行为的关键。

创新人才的理想教育，要求教育者首先明确不同个性的学习者的不同兴趣、不同学习需求，并提供相应的学习内容和方法，从而引导学习者正确分析、敢于尝试，不断将学习过程过渡到“学习创造”过程。

随着传统课堂学习向混合式学习和在线学习的转变，更多的学习行为会通过大数据出现在老师身上。教师可以通过大数据发现创新人才的发展需求，提供相应的学习资源，设计具体的教学环境。

在教育大数据的紧密支撑下，创新型人才培养的客观规律和整体模式将被人们更加合理、准确地认识。

2文化多样性需要通过教育大数据捕捉学习者的共情。不同种族、宗教、语言群体之间的关系日益密切，原本封闭的民族文化受到冲击，学习者对各种事物产生了多元的理解。在教育实施过程中，要把握学习者的移情状态，实施“入心”教育。

在传统的教学范式中，研究者将这种基于学生状态的教学设计称为“生成性”设计。

教育大数据通过情境感知设备将学习者的“心跳”转化为实时的“可视化”，让教师有目的地调用资源，激发兴趣，调节情绪，让学生不再是课堂上的“弃儿”。师生在对话中产生* * *产生教育理解所需的“视界融合”。

3复合型新型人才的培养需要教育大数据提供过程的支撑。皮亚杰[19]指出，传统认知理论只关注高级认知，即只关注认知的最终结果，而看不到认知的建构过程。

同样，传统教学中量化数据的主要作用是判断“输入”与“输出”的关系。

换句话说，就是通过量化数据来判断提供什么样的教育，得到什么样的结果，通过教育输出什么样的可测量的结果。我不知道输入给学习者的过程。

即使在现代教育中，也没有明确的证据证明教育创新的合理性和科学性。

教育大数据通过对学习者的全方位数据描述，用教育大数据支撑的“分析”代替了教育过程的复杂。教师为学习者创造的愿景不是教师想象的愿景，而是基于教育大数据的“可视化”愿景。师生之间存在* * *关系，甚至发生视界融合，在融合过程中指导学习者的学习、工作、为人和发展。

4人才评价成长潜力的评估需要为教育大数据提供反馈。评价具有世俗意义的人才的“选择”功能，既是教育理解的目标，也是下一阶段理解的基础。

以评代评，缺乏全面性、准确性和可靠性，提供了准确记录学习过程、学习效果和学习效率的功能，可以在一定程度上衡量学习者的潜力。

在此基础上，教育大数据从“学习量”到“学习能力”和“学习效率”的数据进行评估，帮助教育者构建个性化的支持机制，最大限度发挥学习者的潜能。

同时，用人单位或上级教育机构也可以通过教育大数据全面考察学习者的身份、特点、发展潜力，选择必要的、合适的人才，实现人才选拔功能。

大数据

三、如何进行教育理解:基于教育大数据的实践策略“拥抱新范式，总是需要重新定义相应的科学。

[20]在思考教育大数据的理解价值的同时，我们应该基于以下教育大数据的实践策略来指导教育实践的改革，促进教育研究范式的转变:1利用教育大数据促进教育理解以充分发挥教育大数据的理解价值并不是一个不言而喻的话题。

相反，要发挥教育大数据理解的作用，需要几个前提条件。

在数据获取方面，只有从传统的课堂领域转向面向未来的“虚实融合领域”，最终目标转向“智慧学习领域”，才能及时捕捉教育大数据。

“智学场”的目标是建立感知学习环境，识别学习者的特征，提供合适的资源和便捷的交互工具，记录学习过程，评估学习结果，最终促进有效学习[21]。

利用教育大数据采集技术和设备，设置相应的采集条件，配置便于采集教育大数据的智慧教育生态系统，为后期的数据采集、利用和创新提供数据支撑，可以更好地发挥教育大数据的理解价值。

2发展教育大数据技术，支持教学过程和学习者视野的融合。商业大数据特征清晰，数据模型简单，应用价值明确。

教育大数据要产生应用价值，需要将自然语言、外部环境、人文基础、资源特征等所有相关因素转化为形式逻辑，并通过转化系统以简单易行的方式为教师提供说明性文本、图表等支持。

其中，教育大数据技术起着非常重要的作用，所以:开发情境感知技术和设备，准确掌握学习者的生命体征变化数据和学习过程的相关变化数据；探索连接学习系统的智能穿戴设备与学习状态的关系，掌握学习者的情绪变化(如心率、肢体语言、脑电等)，帮助教师了解学习者。探索建立基于大数据的及时反馈机制，通过调整教学方法，促进学习者回归学习的“舒适境界”，让教师和系统快速感知学习者的适应能力。

3构建基于教育大数据的“资源理解”本质上是学习者愿意学习的资源，是可以融入学习者视野的资源，是基于学习者的人生体验、人文素养、期望、想象等个人状态，与资源沟通构建的“学习世界”。

“资源理解”的构建可以从以下几个方面入手:教育大数据对学习者“期望”的理解是“资源理解”构建的基础。

教育大数据是教育工作者提高资源“生活质量”的有效支撑。

学习者在与资源交互过程中的动作特征、交互特征、过程特征和反馈特征都可以通过数据捕捉。难点在哪里，需要更多的案例帮助学习者理解；哪里有点枯燥，需要增加资源的趣味性，哪里简单，需要提高认知负荷水平等等——这些问题都可以通过过程数据，以仪器的形式，通过平台反馈给资源建设者。

挖掘“空白点”，促进理解。

要提高“理解境界”，就要设置“空白点”，唤起学习者“失落”的情绪，从而激发探究、填充、完善资源的意愿，提高理解水平。

然而，如何找到这样的“空白”，考验着教育工作者的智慧。一般来说，热潮兴起时的“骤冷”，平凡陌生时的“骤落”，兴高采烈时的“骤滞”，都有“空白”的效果。

认清这些状态，在教育大数据技术进步的前提下，有了更多的可能性。

教师要依托教育大数据，通过“空白点”将认知范畴内的理解水平与学习者联系起来，建立“理解资源”。

4充分发挥教育大数据的精准支撑，优化教学过程。教育大数据通过支持教学过程的优化，在教学理解中发挥作用:教育大数据帮助教师正确理解教学过程。

理解教育理念后，认为教学过程是课程专家、教师、学习者和技术人员在特定领域内进行的创新协作活动。

通过教育大数据技术，可以充分展现教育过程的直接性、客观性、准确性、真实性等特点；通过严谨的逻辑推理和链接的云数据，教师对学习者在学习过程中的认知变化、能力变化、情绪变化及其影响因素有了更加合理的认识，为优化教学过程提供了条件。

教育大数据为教师干预和何时支持提供了依据。

教学文本的不同性质、认知风格和学习者的情况都会导致理解过程中的偏差。教师需要嵌入一定的支持来纠正偏差，形成* * *知识。

教育大数据可以及时捕捉到无节奏键盘敲击、焦虑斜视、与学习者无序互动等各种“异常信息”，帮助教师有意识地调整教学，进行有针对性的学习支持。

教育大数据可以改变教育认识的“主观性”，促进基于量化的客观判断。

亚里士多德认为，理解只是一种判断，“不是永恒不变的，而是引起怀疑和关注的”[22]。

由于认识的主观性模糊了学习输入，教育大数据需要收集相应的信息，基于已有的特征判断教育干预和支持是否合理。

总之，教育大数据的理解意义在于找到人，看清人的状态，提供相应的资源、流程等学习支持，可以优化学习过程，促进理解。

大数据分析来自互联移动设备的大量数据。

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4.教育理解的限度:伦理与技术的双重约束1教育大数据伦理:制约教育理解的深层教育数据伦理是对教育数据生成、收集、存储、分析和利用过程中应具备的道德信念和行为规范的理性审视[23]。

在教育理解领域，教育大数据的基本运作模式是收集学习者的学习过程、社会生活、身体状态、精神、情感等方面的数据。

随着数据收集技术的快速发展，数据“洞察”了学习者的学习过程，提高了他们的理解水平，同时，“这也是学习者隐私失控的开始”[24]。比如教育大数据的大规模使用会暴露学习者的隐私，永久存储的数据可能固化学习者的标记，数据驱动的模式容易导致对学习者潜力的挖掘不足[26]。

因此，教育大数据的发展需要在道德和秩序体系的规范要求下发展，需要遵循安全原则、公平原则、知情同意原则等伦理标准，避免数据采集的无序性；对大量数据的挖掘要保持一定的敬畏，不要越过伦理“底线”。

2教育大数据技术:广泛制约教育理解的教育数据技术是教育大数据发展应用的“新引擎”。然而，现有的教育数据技术存在一些缺点，如情境感知能力弱，识别生命体征的能力低。

此外，教育部门对教育大数据的技术研发投入较少，限制了教育大数据技术的发展，制约了教育大数据理解价值的发挥。

总的来说，教育理解的价值在于提供更好的教育，教育大数据技术的出现支撑了教育理解的深化。

值得注意的是，教育大数据技术作为工具的存在，无论提供多么全面的学习者信息，捕获数据的技术多么强大，反馈多么精准，都无法替代教师对学习者的理解，也无法替代教师和教育团队的自我理解。

尽管如此，教育大数据可以为教育理解的生成和理解水平的提升提供技术支持，帮助师生实现自我理解和自我超越，从而在教与学中取得更大的突破，实现个人生命的意义。

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