引言

如果互联网和移动互联网技术促进了教育的全球化、民主化和多样化，那么大数据技术将实现教育的个性化和定制，大数据时代个性化教育[1]具有巨大的研究价值和应用潜力。教育领域积累了大量具有广泛应用价值的数据。教育数据的多样性、相关性、及时性和可追溯性为教育大数据分析提供了良好的条件。大数据挖掘可以从微观到宏观统计、分析、推理和预测教育数据，找到学习和教学的相互作用规律和趋势，帮助教师和管理者更好地做出学习指导和教育决策，不仅可以为学生提供高质量、个性化的学习体验，而且可以改进教师的教学方法，改进和优化教学过程。在当今大数据时代，利用数据挖掘、机器学习、深度学习等大数据技术进行大规模教育稻菁?深入挖掘、分析和预测，指导个性化教育决策，使传统教育从统一、标准化转向个人关注，实现真正的个性化教育。

大数据时代看个性化教育

1.1 教育大数据成为研究热点

随着教育信息化和教育大数据技术的快速发展，教育的形式、内容和渠道正在加速演变。国内外教育大数据的研究和应用就是一个很好的例子。在国外，以Coursearr、TED、Udemy、Udacity、edX、以可汗学院为代表的大型开放式在线课程（MOOC，massive open online courses）它的兴起为教育全球化和大数据驱动的个性化教育提供了一个新的实验场。麻省理工学院（MIT）2014年7月发布了《麻省理工学院教育未来》（The Future of MIT Education）研究报告[2]用模块化课程代替学期课程，充分利用大数据技术和edx开放式网络课程进行教育改革。纽约大学创新了教育数据管理体系，建立了专门的大数据机构（CDS， The NYU Center for Data Science）校级大数据管理分析旨在利用大数据技术改进教育，为教师和管理者提供更多、更详细、更准确的信息。近年来，我国大数据研究涵盖多个学科[3]，基于大数据的个性化教育研究逐渐成为热点。周金[4]提出了支持大数据时代个性化教育的过程支持框架。朱天宇、陈恩红等。[5]对基于认知诊断的个性化试题推荐方法进行了深入研究，为课程、试题等教育资源的科学推荐提供了良好的参考。毕鹤霞[6]对大数据条件下高校贫困生确认模型进行了实证研究。电子科技大学周涛[7]对数万名学生的生活学习信息（包括食堂消费、图书借阅、学习成绩等）进行了大数据分析，找出了成绩好、成绩差的学生的群体特征，对有心理问题的学生进行了初步预测和定位，为教师和管理者提供了生动的个性化教育决策支持。

1.2 个性化教育将由大数据技术驱动

大数据时代的教育有几个显著的特点：一是教育数据的及时性。传统的百科全书多年只印刷一次。如果有错误，需要几年才能修改。如今，维基百科每分钟都在更新大量的项目数据；二是教育形式和数据的多样性。随着教育形式、渠道和载体的多样化，教育大数据积累的广度和深度正在迅速扩大；第三，教育数据的可追溯性。例如，学生在考试中得了70分。在传统的教育管理模式下，这只是一个数字，很难深入挖掘原因。在大数据时代，这个数字可以成为可追溯性评价的信息。为什么这个学生得了70分，而不是50分或90分？与他的家庭状况、智力水平、学习态度、努力程度等有什么关系？目前的成绩对后续课程的学习有什么影响？以上三个方面挑战了传统教育的内容、方法和评价。由于传统教育采用大规模、标准化的教育模式，注重结果，忽视过程，只能事后分析，不能提前预测和干预指导。在一定程度上，这种教育仍然是分数教育，很难因材施教和个性化。随着教育大数据的积累、数据挖掘和机器学习技术的快速发展，有可能利用大数据对学习行为、学习趋势、学习心理和教学效果进行深入的分析和评价。许多学校、企业和教育管理机构不断创新、探索和应用教育大数据技术，以达到个性化教育的目的。同时，以实证教育为基础（evidence-based teaching， EBT）[8]目标提供数据支持，教育管理者提供统观全局的决策支持。大数据技术促进了教育形式、规模和影响力的深刻变化，决定未来教育的组织将通过挖掘、分析、可追溯性评价，有效利用大数据技术，改进和适应个性化教育。