2017年8月14日—15日，首屆京師教育大數據挖掘與應用年會由北京師范大學中國基礎教育質量監測協同創新中心發起，教育部基礎教育質量監測中心、英國劍橋大學心理測量中心、北京師范大學互聯網教育智能技術及應用國家工程實驗室、北京師范大學中國教育與社會發展研究院主辦，中國教育技術協會教育測量與評價專業委員會、科大訊飛股份有限公司協辦。會議展示了教育質量監測與評價領域大數據研究和實踐的豐富成果，為學校、科研機構、企業之間的深度合作搭建橋梁，為我國教育大數據領域的發展助力。

教育大數據挖掘的國際進展：

更好地教、更好地學、更好地管

教育大數據涉及教育數據尤其是過程性數據的采集方式，數據的處理與分析方式，如機器學習、自然語言處理、語音圖像識別、視頻處理等，數據的呈現方式，如數據可視化、個體和群體畫像技術等多個方面。

國際當前教育大數據研究的重點之一是利用大型社交網絡數據來評價人心理狀況與預測，傳統心理特征的評價主要是依靠心理測驗的量表。正如劍橋大學測量中心主任約翰·魯斯特（JohnRust）教授在會議開幕式上說：“十多年前，我們從因特網上收集了600萬人的特征，并對所在學院解釋說這是非常重要的數據。當時有很多人還不相信地問這些數據有什么用啊？但是事實證明這些數據很有用，現在發現這些數據可以做非常好的心理的測量，用來分析一個人各方面的特征。”

來自美國斯坦福大學商學院的邁克·科辛斯基（MichalKosinski）教授研究發現，只需要用戶在社交媒體上的227個點贊的行為就能夠準確地判斷出用戶的性格特征。將此類方法用在教育中，可以基于學生的網絡痕跡對學生的人格、興趣、潛能、價值觀以及心理健康等進行預估。同時，還可以基于學生學習時的視頻錄像，根據學生的喜怒哀樂等情緒狀態，對其學習狀態和效果進行即時判斷，由此，2013年他曾入選“大數據50位最具影響力人物”。

西澳大學教育學院的安朱·肯頓（AndrewKyngdon）教授分享了使用新的神經網絡模型提升英語作文自動化評分效果的經驗。通過大數據挖掘技術從過程性、表現型數據中評估學生的認知能力和素養，最常見的就是對作文的自動評分。利用學生學習中的過程性和表現性數據，可大大提升評價的真實性和準確性，而人工評分效率低、成本高、誤差大。

大家討論還聚焦在測量技術和大數據技術的結合上，一是在命題領域，采用機器學習技術對人工命題的規律進行探索，從而能夠實現自動化命題。來自劍橋大學心理測量中心的艾登·羅伊（AidenLoe）博士報告了使用機器學習算法自動生成人格測驗題目的研究。二是游戲化測評方式的應用，測量學家還希望創設一些能夠還原真實生活的測驗情境，讓被試身臨其境地解決問題。劍橋大學戴維斯蒂維爾（DavidStillwell）教授分享了他們把傳統的智力測驗放在游戲情景中的研究，探索了如何對被試與情境的頻繁互動過程中產生的海量數據進行分析，實現對被試的準確度量，這更需要人工智能工程師和測量學家的進一步緊密合作。在教育測量領域還有一個重要的嘗試，就是開發自適應學習系統，哥倫比亞大學統計學系的應志良教授基于決策論設計了推薦學習模型。基于考生水平給予最恰當的測試題目，在較短的時間內實現對考生的準確測量，并且給予最恰當的學習資料來提高學習效率。

教育大數據挖掘的展望：

研究規律形成教育智慧，服務教育過程促進變革

與會專家們通過兩天密集的思維碰撞，形成了以下的一些共識：

首先，多地域、多學科研究領域人才的協同,實現教育質量監測大數據的挖掘。隨著教育質量監測過程性數據收集系統的不斷完善，未來教育質量監測數據將會以幾何級的規模遞增，而同時大數據不斷積累和開放過程中，不同國家之間、不同學科領域之間的協同合作、從多角度對教育數據挖掘，尋找學習、教學、管理過程中的規律，利用這些規律形成機器的教育智慧，從而進一步服務于教育過程,促進教育變革的順利進行。

其次，教育質量監測大數據分析結果與教育改進服務緊密結合。教育質量監測大數據挖掘直接導向應用，在教育各個層面上實現改進。促進學生“更好地學”，通過對學生日常學習數據的分析，促進個性化的學習。從紙筆測驗向基于云計算的網絡測試發展，最終實現基于大數據挖掘技術的個體化實時監測，根據監測結果給學生提供更加個性化的學習材料。同時也可以促進教師“更好地教”。通過為教師提供學生學習過程和教學過程的評價數據，促進教師改進教學，針對學生的不同特征進行因材施教。促進教育管理者“更好地管”。為教育管理者提供更多、更全面的數據，為其科學決策提供更有力的支持。

再其次，教育質量監測大數據專門人才進行培養。隨著教育質量監測工作的不斷推進，各省、市教育質量監測機構紛紛建立，人才缺口巨大，特別是在大數據挖掘方面的人才極缺。作為一個學科交叉、復雜的研究領域，協同各高校和多學科的力量，培養大批專門人才是本領域未來發展的基石。傳統的教育專業院校在傳統的教育測量、教育統計專業的基礎上，增設新的專業方向，擴大招生數量，或面向教育質量監測實踐者開設大數據相關課程，是突破發展瓶頸的重要因素。

最后，教育大數據的開發、應用上仍面臨一些問題，例如如何進一步實現測評工具的豐富性、科學性，可視化展示實時數據分析結果，對監測采集結果深度挖掘，為教育決策提供及時反饋，擴大教育大數據對監測的成效，同時加強對教育數據的分析、處理以及對學生綜合素養的測評進一步普及等。收集的數據很多是學習者學習過程中的個人數據，如何避免對于個人隱私的侵犯，實現研究倫理和技術發展的平衡，也是未來要著力解決的問題。

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