近兩年，“互聯(lián)網(wǎng)”這個詞被妖魔化的很厲害，大家都在談“互聯(lián)網(wǎng)+教育”，談“教育信息化”，談“教育大數(shù)據(jù)”，其實互聯(lián)網(wǎng)只是推動機構(gòu)業(yè)務(wù)發(fā)展的一種生產(chǎn)力。當前互聯(lián)網(wǎng)熱門的應(yīng)用是“教育+大數(shù)據(jù)”，通過搜集學生的學習行為數(shù)據(jù)來判斷其學習狀況，給予個性化的指導，這是大數(shù)據(jù)之于教育理想中的狀態(tài)。

　　那么，從機構(gòu)的角度看，大數(shù)據(jù)究竟能不能服務(wù)機構(gòu)教學呢?又能為學生的學習發(fā)揮什么樣的作用呢?帶著疑問，我們采訪了教育信息化領(lǐng)導企業(yè)——小禾科技的創(chuàng)始人，史治國老師。史治國老師曾擔任好未來教育集團高管、巨人教育集團副總裁，一手打造了好未來的信息化體系，并沿用至今。因此，在“教育大數(shù)據(jù)”這方面史治國老師擁有絕對的話語權(quán)。

　　【圖1：小禾科技創(chuàng)始人史治國】

　　對于國內(nèi)目前教育行業(yè)信息化程度偏低這一現(xiàn)象，史治國老師認為主要是因為教育從業(yè)者還沒有體驗和想象到信息化帶來的好處與便利。單就教育大數(shù)據(jù)這一點來講，有關(guān)學習的數(shù)據(jù)收集和分析在教育的各個層面都呈數(shù)級增長的趨勢，這些數(shù)據(jù)為深入了解學生學習提供了前所未有的資源，因此，我們認為在未來幾年，數(shù)據(jù)與學習科學將會彼此相互影響。原因有以下幾點，我們將簡明扼要的依次闡述。

　　一、從預習報告到精準教學

　　學習數(shù)據(jù)分析為新教改提供了一扇廣闊的大門，將教學系統(tǒng)(ICS)與大數(shù)據(jù)分析技術(shù)相結(jié)合，能夠深入挖掘?qū)W生的學習規(guī)律，解決學生在學習中遇到的深層次難題。同時，在線教學平臺能夠提供多樣化的傳統(tǒng)課堂教學方法，能在一定程度上做到精準教學。所以即使學習分析的概念出現(xiàn)了不到十年，但仍有大量的研究報告表明“提前預習能有效提高教學效果”。

　　然而在實際過程中，沒有工具是無法實現(xiàn)讓學生和老師產(chǎn)生互動，而實現(xiàn)精準教學的目標，只能依靠教學系統(tǒng)。以教學系統(tǒng)(ICS)來講，不僅在設(shè)計之初就參考教學論和學習理論的研究成果，更是在授課過程中不斷采集學習者的各種數(shù)據(jù)，通過各種數(shù)據(jù)分析方法總結(jié)學習者特征，預測學習者下一步需要的教學內(nèi)容和形式，從而實現(xiàn)精準教學，達到傳統(tǒng)實體課堂很難達到的效果。

　　下面以小禾科技的教學系統(tǒng)為例，我們來看一組數(shù)據(jù)分析報告：

　　【圖2：班級學情分析】

　　【圖3：學生作業(yè)詳情】

　　【圖4：學生作業(yè)正確率】

　　如圖2所示，教學平臺除了提供正常的教師管理、課程資源功能和學生瀏覽、學習課程功能之外，增加了在線學習分析系統(tǒng)功能。這是一個數(shù)據(jù)挖掘引擎，主要完成數(shù)據(jù)采集、應(yīng)用協(xié)同過濾、關(guān)聯(lián)規(guī)則等數(shù)據(jù)挖掘算法，來處理“消噪”后的數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)學生的學習模式。

　　如圖3、4所示通過對學生的預習情況分析，平臺可發(fā)現(xiàn)學生對知識點的掌握程度。學習分析可以直觀的發(fā)現(xiàn)學生訪問平臺的積極性、學習的時間分布、學生的地理位置分布、教學資源對學生的吸引力等。教學平臺提供了全面的跟蹤和預習報告，這些預習報告直觀反映了學生在學習過程中的每個細節(jié)、行為和操作。如做了幾道題、哪些知識點沒掌握、瀏覽了哪些資源、有哪些評價意見等，為自我修正學習行為提供了參考。

　　并且教師通過平臺可以及時掌握宏觀層面的學習情況，為學習評價和后期的教學決策提供依據(jù)，同時平臺在對學生的預習報告進行充分挖掘后，還實現(xiàn)了根據(jù)學生的預習記錄，自動推薦學生資源給學生。因此，利用好大數(shù)據(jù)，我們就可以為學生提供更好地學習平臺，營造精準、個性化的學習環(huán)境，提高教學的針對性和有效性。

　　二、從學校行為判斷得出退班預警

　　人是有主觀偏見的，數(shù)據(jù)卻能夠客觀審視學生們到底是什么情況，讓我們更審慎地決策。比如，實驗室研究表明了在學習活動中學生感到困惑會出現(xiàn)哪些明顯行為，如果這些判斷標志在學生的線上學習中出現(xiàn)，我們就能有依據(jù)地判斷：該學生可能有困惑。

　　史治國認為，如果識別了學生的潛在困惑，我們就能適當?shù)膶嵤└深A，減少生源流失。除此之外，學校行為數(shù)據(jù)還能記錄學生的學習方法，比如頻率和順序，通過判定能夠提高學生學習計劃和學習管理水平的策略，將對學生學習產(chǎn)生積極影響。

　　在這一點上，美國華盛頓州的波斯坎學校為其提供了佐證：

　　波斯坎學校的“Tableau系統(tǒng)”能夠基于學生的在校行為數(shù)據(jù)推斷出學生狀況，并發(fā)出預警信息。該學校針對7000個學生進行了模擬研究，其中既有已順利畢業(yè)的學生，也有未能畢業(yè)的。早期預警系統(tǒng)分析這些歷史記錄后，對86%的輟學生發(fā)出了預警信息。

　　【圖5：Tableau系統(tǒng)后臺】

　　波斯坎學校的教務(wù)主任認為，“Tableau的數(shù)據(jù)處理能力是紙質(zhì)文件所不能比的，我們的目標是盡早響應(yīng)，只要在一個孩子身上看到預警信號，就能盡快幫助他，把他留在學校。只要做到這一點，我們肯定能達成輟學率降到個位數(shù)的目標。

　　由此表明，學校行為分析為機構(gòu)判定問題學生提供了工具。

　　三、從知識大數(shù)據(jù)提高教學效率

　　就學習分析目前發(fā)展的階段，很清晰的一點是，知識大數(shù)據(jù)的確能有效提高教學效率。比如，自適應(yīng)學習平臺能將每一個知識點按照先后順序通過題目關(guān)聯(lián)起來，系統(tǒng)會實時根據(jù)學生學習情況繪制知識圖譜，得到知識大數(shù)據(jù)。下面這個案例能夠很清晰的證明這個觀點：

　　美國的Knewton公司自2008年成立以來，代表著目前全球自適應(yīng)學習技術(shù)的最高水準。下面兩圖為Knewton系統(tǒng)的兩個學生的學習過程對比：系統(tǒng)沒有預先設(shè)定學習的路徑，知識點呈網(wǎng)狀結(jié)構(gòu)，學生在學習過程中，系統(tǒng)會不斷地根據(jù)最新的學習數(shù)據(jù)(比如知識的掌握情況)，通過算法(比如題目難度，答題時間，提示次數(shù)，學生過去和預期的成績，與數(shù)據(jù)庫中歷史學習數(shù)據(jù)的對比分析)從知識網(wǎng)中推薦最優(yōu)的下一步學習點，而且在每一步學習過程中都會重新計算，從而實現(xiàn)動態(tài)地讓系統(tǒng)適應(yīng)學生的學習進程。

　　【圖6：Knewton系統(tǒng)知識圖譜對比圖】

　　據(jù)此，老師就能從學習過程中精準判斷學習錯因，如：不會本知識點，還是不會上一個知識點，還是沒讀懂題目，又或是因為老師沒有講解清楚，而導致的錯題等情況都可以通過知識圖譜進行分析，從而提高教學效率。

　　舉個簡單的例子：若A學生在所有需要用二元一次方程式解題的題目上都做錯了，說明A學生沒有掌握好這個知識點;又比如同樣包含求根知識點的五道題，A學生只做錯了一道題，那說明學生沒有沒有讀懂題目，并不是A學生沒有掌握好這個知識點;倘若全班都在同一個知識點上出了錯，那老師就需要反省自己，是否在教學的過程中沒有講解清楚，導致學生沒學會做錯題。

　　當然，有人會認為以上種種問題經(jīng)驗豐富的老師都能判斷出來，但一個人的精力與能力畢竟有限，不可能同時掌握幾十、幾百甚至幾千學生的學情，這時候就需要一套系統(tǒng)去進行標準化、流程化、精準化的管理，從而提高教學效果，減少生源流失。

　　最后，大數(shù)據(jù)時代已經(jīng)來到我們身邊，它并不神秘，只要大家肯大膽去嘗試，就一定能嘗到甜頭，你的機構(gòu)也更有競爭力。更何況，已經(jīng)有那么多機構(gòu)在前面探路，我們又何須膽怯。

　　采訪嘉賓：史治國，原好未來教育集團高管、巨人教育集團副總裁;他是最早一批進入教育行業(yè)的互聯(lián)網(wǎng)高管，把互聯(lián)網(wǎng)帶入教育行業(yè);他曾帶領(lǐng)團隊從無到有建設(shè)了好未來整個信息化體系和學而思網(wǎng)校平臺，從此“好未來的系統(tǒng)，新東方的名師”成為行業(yè)標桿。