大数据时代学生评价变革研究

发布时间：2017-06-13 08:06

  本文关键词：大数据时代学生评价变革研究，，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：从教育大数据的规模来看,随着大数据的发展,传统教育中的静态数据被激活,隐性数据被显现,加上线上教育产生的海量数据,可以认为,教育领域正在步入大数据时代。从教育大数据的技术和能力来看,教育数据采集、挖掘和学习分析技术的应用,体现的不仅是分析能力和预测能力,还是一种创新能力。从教育大数据的思维和理念来看,“样本=总体”的全数据采集模式,教育数据是重要资产,学生是多维数据源的存在,发现数据背后的学生等观念也具有一定的新颖性。学生评价是在全面地、科学地搜集、处理和分析学生信息数据的基础上,对学生的发展和变化作出价值判断和事实判断,目的在于促进学生的全面发展。对大数据时代的学生评价变革进行研究,阐述教育大数据的特征与学生评价原则的关系,揭示大数据时代学生评价变革面临的挑战,预示大数据时代学生评价变革的趋势,提出应对大数据时代学生评价变革的策略,目的在于通过促进学生评价变革,带动教育与教学变革,实现学生全面发展。首先,对大数据的概念、特征、价值等维度进行分析,可以看出大数据具有客观性、动态性、差异性、繁杂性、总体性、跟踪性、预警性与直观性等特征。学生评价需要遵循科学性、发展性、个性化、多样性、全员性、全程性、及时性与简易可行性等原则。由此可知,大数据的特征与学生评价的原则相契合,教育大数据可以为学生评价变革提供机遇。其次,教育大数据具有重要价值,教育大数据应用是大势所趋,但在促进教育大数据的发展和应用教育大数据促进学生评价变革,为学生发展服务方面,还面临着思维、技术、人才、数据、安全、政策等众多挑战。再次,在大数据思维、技术、方法的影响之下,学生评价的功能将更加凸显发展性、评价标准将体现差异性、评价内容将更为全面、评价方法将体现多元化、评价主体将更为多元、评价过程将更加注重形成性。简而言之,大数据时代的学生评价将发生深刻的、全面的变革。最后,为了应对大数据时代学生评价变革所面临的挑战,顺应大数据时代学生评价的变革趋势,促进大数据学生评价变革的顺利开展,需要树立理性的大数据观念,回归发展性学生评价观念,发展教育大数据技术,完善教育数据系统,培养数据专业人才,实施教师专项培训计划,遵循教育伦理原则,保障学生发展权益,完善教育大数据政策,推进教育大数据立法,规范教育大数据应用。如此,才能够应对挑战,抓住机遇,促进教育大数据的有序健康发展,利用教育大数据促进学生评价变革,促进学生发展。
【关键词】：大数据 教育大数据 学生评价 变革趋势
【学位授予单位】：湖南大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：G632.0
【目录】：

• 摘要5-6
• Abstract6-11
• 第1章 绪论11-23
• 1.1 研究背景及意义11-13
• 1.1.1 研究背景11-12
• 1.1.2 研究意义12-13
• 1.2 研究综述13-20
• 1.2.1 关于大数据教育应用及其挑战与风险的研究13-15
• 1.2.2 关于大数据时代教育变革趋势及应对大数据时代策略的研究15-17
• 1.2.3 关于学生评价功能、原则和分类的研究17-18
• 1.2.4 关于学生评价存在的问题及价值取向、发展趋势的研究18-20
• 1.3 相关概念界定20-22
• 1.3.1 大数据20
• 1.3.2 教育大数据20-21
• 1.3.3 大数据时代21
• 1.3.4 学生评价21-22
• 1.4 研究思路与方法22-23
• 1.4.1 研究思路22
• 1.4.2 研究方法22-23
• 第2章 教育大数据的特征与学生评价原则的关系分析23-31
• 2.1 教育大数据的客观性、动态性与学生评价的科学性、发展性23-25
• 2.1.1 教育大数据来源及分析的客观性确保学生评价的科学性23-24
• 2.1.2 教育大数据的动态性可以展现并促进学生的发展24-25
• 2.2 教育大数据的差异性、繁杂性与学生评价的个性化、多样化25-26
• 2.2.1 教育大数据的差异性是实现学生评价、学生发展个性化的基础25-26
• 2.2.2 教育大数据的繁杂性意味学生评价的多样性26
• 2.3 教育大数据的总体性、跟踪性与学生评价的全员性、全程性26-28
• 2.3.1 “样本=总体”的全数据模式与学生评价的全员性相符合26-27
• 2.3.2 教育大数据的跟踪性展现学生评价的全过程27-28
• 2.4 教育大数据的预警性、直观性与学生评价的及时性、简易可行性28-31
• 2.4.1 教育大数据的预警性确保学生评价的及时性28-29
• 2.4.2 教育大数据的直观性让个性化评价更为简易29-31
• 第3章 大数据时代学生评价变革的挑战31-37
• 3.1 思维挑战：亟需转变的观念31-32
• 3.1.1 学生是多维数据源的存在31
• 3.1.2 超越数据,发现学生31-32
• 3.2 技术挑战：有待攻克的难关32-33
• 3.2.1 数据采集和数据处理方面的挑战32
• 3.2.2 数据挖掘分析和数据可视化方面的挑战32-33
• 3.3 数据挑战：与生俱来的缺陷33-34
• 3.3.1 并非一切都可以数据化33
• 3.3.2 数据可能具有欺骗性和依赖性33-34
• 3.4 人才挑战：持续发展的瓶颈34-35
• 3.4.1 专业数据分析人才紧缺34
• 3.4.2 教师的数据分析能力有待提升34-35
• 3.5 伦理挑战：巨大的潜在威胁35-36
• 3.5.1 数据收集与应用可能侵犯学生隐私35
• 3.5.2 过去的数据及数据的预测功能可能限制学生的发展35-36
• 3.6 政策挑战：保障体系的缺位36-37
• 3.6.1 教育数据发展总体规划尚未出台36
• 3.6.2 教育数据治理政策框架尚未建立36-37
• 第4章 大数据时代学生评价的变革趋势预测37-47
• 4.1 评价功能的发展性,非选拔性37-38
• 4.1.1 学生评价发展功能的内涵37
• 4.1.2 学生评价功能异化的表现及弊端37-38
• 4.1.3 大数据助力学生评价发展功能的实现38
• 4.2 评价标准的差异性,非同一性38-40
• 4.2.1 评价标准差异性的表现38-39
• 4.2.2 评价标准同一性的表现及弊端39-40
• 4.2.3 大数据实现评价标准差异性40
• 4.3 评价内容的全面性,非片面性40-42
• 4.3.1 评价内容全面性的体现40-41
• 4.3.2 评价内容片面性的表现及弊端41
• 4.3.3 大数据实现评价内容的全面性41-42
• 4.4 评价方法的多元化,非单一性42-43
• 4.4.1 评价方法多元化的表现42
• 4.4.2 评价方法单一性的表现及弊端42-43
• 4.4.3 大数据实现评价方法的多元化43
• 4.5 评价主体的多元化,非单一性43-45
• 4.5.1 评价主体多元化的表现43-44
• 4.5.2 评价主体单一化的表现及弊端44
• 4.5.3 大数据促进评价主体的多元化44-45
• 4.6 评价过程的形成性,非终结性45-47
• 4.6.1 评价过程形成性的表现45
• 4.6.2 评价过程终结性的表现及弊端45
• 4.6.3 大数据促进评价过程的形成性45-47
• 第5章 应对大数据时代学生评价变革挑战的策略47-55
• 5.1 树立理性大数据观,回归发展性评价观47-48
• 5.1.1 理性大数据观的内涵解析47
• 5.1.2 发展性学生评价观的要求47-48
• 5.2 发展教育大数据技术,完善教育数据系统48-50
• 5.2.1 教育大数据技术的发展需多方合作48-49
• 5.2.2 教育大数据系统的完善需注重基层实践49-50
• 5.3 加快数据人才培养,启动专项培训计划50-51
• 5.3.1 多种方式培养大数据专业人才50-51
• 5.3.2 通过专项培训提高教师数据分析能力51
• 5.4 遵循教育伦理原则,保障学生发展权益51-52
• 5.4.1 遵循知情和自主原则51-52
• 5.4.2 遵循善意和公平原则52
• 5.5 完善教育数据政策,推进教育数据立法52-55
• 5.5.1 完善教育大数据发展与应用的政策体系52-53
• 5.5.2 制定教育大数据安全管理法规53-55
• 结论55-57
• 参考文献57-62
• 致谢62-63
• 附录A 攻读学位期间所发表的学术论文目录63

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