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編輯推薦: |
大数据正在逐步深入人心,快速融入各行各业,正在对人类的工作、生活与思维方式上产生巨大的变革。大数据的威力也强烈的冲击着教育系统,正在给教育带来全新景观,成为推动教育系统创新与变革的颠覆力量,展现出未来教育的无限魅力。《教育大数据》正是在这样的背景下编写,力求把握教育大数据应用的前沿,以教育大数据的应用为特色,阐述大数据在教育各个应用领域的发展和应用现状。
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內容簡介: |
本书主要作为教育领域从事教育大数据研究工作者的参考用书。本书从教育大数据的重要意义、国内外教育大数据的研究现状以及政策支持出发,对教育大数据的相关概念和内涵做阐述说明,介绍了教育大数据的技术、技术标准、治理与开放、风险管理与法律政策,重点阐述了教育大数据在教育领域的典型应用,包括教育大数据在课堂教育、校园管理、在线教育、开放远程教育、教育培训行业以及学生综合素质评价等方面的应用,*后提出教育大数据的发展趋势和机遇挑战。
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關於作者: |
肖君,博士, 研究员,上海开放大学信息办、信息与网络管理中心主任,上海开放远程教育工程技术研究中心副主任,全国信息技术标准化技术委员会教育技术分技术委员会专家委员,上海市曙光学者。他专注开放和远程教育技术专业领域的研究,拥有较强的远程教育系统、终身学习公共平台、在线学习和数字开放学习环境的理论和实践能力。他的一系列研究成果有效支持了面向市民的终身学习公共服务平台,并产生了可观的社会效益。以个人主持和主要研究人员身份获得包括国家级、省市级多项课题,获得包括国家教学成果奖、上海市科技进步奖在内的各类奖励10多项,出版40多篇检索论文和学术著作7本。
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目錄:
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第1章教育大数据概述1
●1.1大数据的定义与特征2
1.1.1大数据的定义3
1.1.2大数据的特征5
●1.2教育大数据的定义与特征5
1.2.1教育大数据的定义5
1.2.2教育大数据的特征8
●1.3教育大数据的类型9
1.3.1根据数据结构化的程度划分10
1.3.2根据数据产生的环节划分11
1.3.3根据主体划分12
●1.4教育大数据的研究现状和国内外相关政策15
1.4.1教育大数据的研究现状15
1.4.2国内外教育大数据政策17
●1.5教育大数据的意义21
1.5.1教育大数据驱动教育决策创新21
1.5.2教育大数据助力教育教学变革22
1.5.3教育大数据促进学习方式转变22
●1.6教育大数据的关键领域23
1.6.1学习分析23
1.6.2教育数据挖掘26
参考文献28
第2章教育大数据的技术31
●2.1教育大数据的处理流程与技术架构32
2.1.1教育大数据的处理流程32
2.1.2教育大数据的技术架构33
2.1.3教育大数据的技术架构案例34
●2.2教育大数据的采集36
●2.3教育大数据的预处理40
2.3.1数据清洗41
2.3.2数据转换41
2.3.3具体示例41
●2.4教育大数据的存储42
2.4.1单机文件存储42
2.4.2关系型数据库存储43
2.4.3分布式存储43
2.4.4云存储44
●2.5教育大数据的处理45
2.5.1常用的数据处理方法45
2.5.2处理架构46
●2.6教育大数据的分析与挖掘48
2.6.1数据分析48
2.6.2数据挖掘49
●2.7教育大数据的可视化50
参考文献55
第3章教育大数据技术标准57
●3.1教育大数据技术标准国际情况58
3.1.1ISOIEC JTC1(SC32、SC36: WG8、SG2: WG9)59
3.1.2IEEE BDGMM61
3.1.3IMS GLC62
3.1.4ADL(xAPI)63
3.1.5ITUT(SG13、SG16、SG17、SG20)64
3.1.6NIST NBDPWD(NBDPWG)65
3.1.7NCES(CEDS)65
3.1.8国外具体标准66
●3.2教育大数据技术标准国内情况69
3.2.1全国信标委大数据标准工作组69
3.2.2CELTSC70
3.2.3中国教育大数据标准体系框架构建72
3.2.4中国具体标准75
参考文献81
第4章教育大数据的治理与开放83
●4.1教育大数据的治理84
4.1.1数据治理概述84
4.1.2教育大数据治理现状88
4.1.3教育大数据治理案例89
4.1.4教育大数据治理方法93
●4.2教育大数据的开放95
4.2.1开放教育数据的概念和分类95
4.2.2教育大数据的开放和使用96
4.2.3全球教育大数据开放概况97
4.2.4教育大数据开放案例98
4.2.5教育大数据开放的问题和启示102
参考文献104
第5章教育大数据风险管理与法律政策109
●5.1教育大数据风险管理110
5.1.1大数据安全风险概述110
5.1.2教育大数据风险问题112
5.1.3教育大数据风险机理113
5.1.4教育大数据风险特点114
5.1.5教育大数据重点风险领域117
●5.2教育大数据法律政策120
5.2.1国内外教育大数据法律政策与风险防控实践120
5.2.2教育大数据法律政策体系建设与风险防控对策126
参考文献129
第6章教育大数据与课堂教学应用131
●6.1教育大数据背景下的课堂教学132
●6.2基于教育大数据的教学应用模式133
6.2.1个性化分组学习133
6.2.2交错式自主开放学习133
6.2.3游戏化翻转课堂教学134
6.2.4自适应测试应用135
6.2.5个性化学习诊断135
●6.3案例1: 上海开放大学智慧学习分析与评估系统137
6.3.1简要介绍137
6.3.2功能层面137
6.3.3应用层面138
●6.4案例2: 上海电教馆的高中研究性学习智能支持系统142
6.4.1简要介绍142
6.4.2技术层面143
6.4.3功能层面148
6.4.4应用层面152
参考文献154
第7章教育大数据与校园管理应用157
●7.1教育大数据背景下的校园管理158
7.1.1校园管理面临的挑战158
7.1.2教育大数据给校园管理带来的变革160
●7.2基于教育大数据背景下的校园管理应用模式164
●7.3案例1: 上海大学基于大数据的决策支持系统172
7.3.1项目背景172
7.3.2技术架构173
7.3.3数据模型管理175
7.3.4功能模块177
●7.4案例2: 天津市和平区智慧教育数据中心建设180
7.4.1项目背景180
7.4.2设计思路180
7.4.3整体架构183
7.4.4大数据与智慧教育数据中心应用184
参考文献190
第8章教育大数据与在线教学应用191
●8.1教育大数据背景下的在线教学192
8.1.1国内外在线教学的发展192
8.1.2在线教学面临的挑战193
●8.2基于教育大数据在线教学应用模式195
8.2.1学习分析模式195
8.2.2教学分析模式202
8.2.3管理分析模式205
●8.3案例1: 可视化学习分析大数据应用209
8.3.1Open edX学习分析209
8.3.2iForum学习分析213
●8.4案例2: 上海学习网在线学习大数据应用220
8.4.1平台简介220
8.4.2学习功能220
8.4.3架构设计221
8.4.4平台应用223
参考文献228
第9章教育大数据与开放远程教育应用233
●9.1教育大数据背景下的开放远程教育234
9.1.1开放远程教育发展面临的挑战234
9.1.2大数据带给开放远程教育领域的机遇237
●9.2基于教育大数据的开放远程教育应用模式241
9.2.1构建全过程学习分析的开放学习平台242
9.2.2建立学习者体验支持下的开放学习资源243
9.2.3提供数据分析支持下的学习支持服务243
9.2.4支持数据驱动的精准管理与决策245
●9.3案例1: 上海开放大学个性化学习支持系统大数据应用246
9.3.1个性化学习支持系统设计目标246
9.3.2系统框架设计247
9.3.3系统可视化应用场景248
9.3.4系统应用效果251
●9.4案例2: 奥鹏远程教育公共服务体系大数据应用252
9.4.1奥鹏大数据典型应用1高校管理者仪表盘254
9.4.2奥鹏大数据典型应用2智慧学情报告255
9.4.3奥鹏大数据典型应用3学习能力值模型257
9.4.4奥鹏大数据典型应用4停滞生预测与干预260
参考文献262
第10章教育大数据与教育培训行业应用263
●10.1传统教育及互联网背景下的教育培训行业264
10.1.1传统教育培训行业现状264
10.1.2互联网教育培训行业现状265
●10.2大数据背景下的教育培训业268
10.2.1大数据与教育培训业268
10.2.2大数据在教育培训业的应用模式268
●10.3大数据 人工智能背景下的教育培训业271
10.3.1人工智能与大数据的协同271
10.3.2人工智能教育应用的现状与发展趋势271
10.3.3人工智能在教育培训业的应用模式272
●10.4案例1: 电力教育培训大数据平台273
10.4.1简要介绍273
10.4.2技术层面274
10.4.3功能层面275
10.4.4应用层面276
10.4.5未来展望277
●10.5案例2: 中国英语学习者语音大数据分析277
10.5.1简要介绍277
10.5.2数据来源277
10.5.3相关技术278
10.5.4应用成果279
●10.6案例3: 大数据赋能智能教学系统281
10.6.1简要介绍281
10.6.2应用层面281
参考文献283
第11章教育大数据与学生综合素质评价应用285
●11.1教育大数据背景下的学生综合素质评价应用286
11.1.1综合素质评价内涵解读287
11.1.2综合素质评价的成效与问题288
11.1.3教育大数据与综合素质评价291
●11.2基于教育大数据的学生综合素质评价应用模式295
11.2.1数据采集系统: 大数据采集的上帝之眼297
11.2.2数据的清洗297
11.2.3数据的挖掘分析模型297
11.2.4数据的利用和挖掘298
11.2.5学习结果性数据模型以SOLO评价法为例301
11.2.6评价结果分类使用学生、教师、高校、学校、政府302
●11.3案例1: 上海市普通高中学生综合素质评价信息管理系统304
11.3.1简要介绍304
11.3.2技术与功能305
11.3.3系统应用309
●11.4案例2: 上海市黄浦区卢湾第一中心小学基于数据的学生学习评价313
11.4.1简要介绍313
11.4.2功能层面314
11.4.3基于数据的学生学习评价315
11.4.4应用成效315
●11.5案例3: 上海市格致中学学生综合素质评价数字化成长档案建设316
11.5.1简要介绍316
11.5.2功能层面317
11.5.3应用成效318
参考文献319
第12章教育大数据的发展321
●12.1教育大数据的发展趋势322
12.1.1多元且内聚的教育数据采集322
12.1.2多样且精细的教育数据挖掘323
12.1.3丰富且开放的教育教学应用场景324
12.1.4完善且蓬勃的教育大数据产业生态325
12.1.5前沿技术助力2035教育大数据326
●12.2教育大数据的机遇挑战327
12.2.1教育大数据发展的机遇328
12.2.2教育大数据发展的挑战330
●12.3关于教育大数据的建议333
参考文献335
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內容試閱:
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随着新一代信息技术的发展,人类正在进入大数据时代,数据已经成为世界基础性的战略资源,大数据越来越受到各国家和各领域的重视。2012年,联合国在发布的《大数据促进发展: 挑战与机遇》白皮书中指出:大数据时代已经到来,大数据的出现将会对社会各个领域产生深刻影响。2015年,国务院印发了《促进大数据发展行动纲要》,其中明确指出将全面推进我国大数据的发展和应用,加快数据强国建设。毫无疑问,大数据正在逐步深入人心,快速融入各行各业,正在对人类的工作、生活与思维方式产生巨大的变革。大数据的威力也强烈地冲击着教育系统,正在给教育带来全新景观,成为推动教育系统创新与变革的颠覆力量,展现出未来教育的无限魅力。
本书正是在这样的背景下编写,力求把握教育大数据应用的前沿,以教育大数据的应用为特色,阐述大数据在教育各个应用领域的发展和应用现状。本书共12章: 第1章介绍教育大数据的基本概念、内涵、研究现状以及政策支持等;第2、3章介绍教育大数据的技术以及相关技术标准;第4、5章介绍教育大数据的治理与开放、风险管理与法律政策。第6~11章阐述了教育大数据在教育领域的典型应用,包括教育大数据在课堂教育、校园管理、在线教育、开放远程教育、教育培训行业以及学生综合素质评价等方面的应用;第12章提出教育大数据的发展趋势和机遇挑战。
本书由肖君主编,由肖君、王腊梅研究确定主要内容结构,并组织上海开放大学、上海图书馆上海科学技术情报研究所、上海市电化教育馆、华东师范大学、北京邮电大学、上海师范大学、北京奥鹏远程教育中心有限公司、华东师范大学上海开放大学博士后科研工作站、上海大学、腾讯云计算(北京)有限责任公司、上海远大学习广场教育科技有限公司、上海教育软件发展有限公司、智园教育研究院等单位专家合作组织编写。其中,第1章1.1节、1.2节、1.3节、1.6节,第7章7.1节、7.2节,第9章9.1节、9.2节由杜华、孙艳超编写;第1章1.4节、1.5节,第6章6.3节由王腊梅编写;第2章、第9章9.4节由龚亚勋编写;第3章由吴永和、朱丽娟编写;第4章由李青、韩俊红、王海兰编写;第5章由曹磊编写;第6章6.1节、6.2节由孙林宏证、郑旭成编写,6.4节由张治、徐冰冰编写;第7章7.3节由朱文浩编写,7.4节由潘鸿雁、丁游、卢冬梅编写;第8章8.1节、8.2节、8.3节由李绚兮编写,8.4节由冯伟、顾方妤编写;第9章9.3节由朱晓晓编写;第10章由钱辉、郁凌虚、袁家宏编写;第11章11.1节、11.2节、11.3节由张治、徐冰冰编写,第11.4节由吴蓉瑾编写,11.5节由张志敏编写;第12章由黄子杰、江丰光编写。全书由肖君、王腊梅统稿,潘志敏、李梦圆等硕士研究生协助。此外,本书的研究工作得到了上海市科学技术委员会科研计划项目课题上海开放远程教育工程技术研究中心(课题编号: 13DZ2252200)和全国教育科学规划课题大数据下在线学习用户画像的构建其应用研究(课题编号: BCA160053)资助。
本书受限于作者的学识和水平,尽管已做了最大努力多次修改成稿,但仍难免存在疏漏与不足之处,欢迎广大读者批评指正。在成书过程中参考了大量文献,已在书中尽可能标注,如有疏忽未标注,也敬请谅解。
作者
2019年5月
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