教育大数据：迈向共建、共享、开放、个性的未来教育 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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方海光 著

图书标签:

• 教育大数据
• 个性化学习
• 未来教育
• 教育技术
• 数据分析
• 人工智能
• 教育信息化
• 智慧教育
• 学习分析
• 教育创新

出版社： 机械工业出版社

ISBN：9787111550037

版次：1

商品编码：12014995

品牌：机工出版

包装：精装

开本：32开

出版时间：2016-11-01

用纸：胶版纸

页数：217

内容简介

　　本书旨在全面介绍教育大数据的过去、现在和未来，在分析大数据技术发展及其对教育产业之潜在影响的基础上，应用丰富案例，对教育大数据的生态体系进行了深入梳理。教育大数据将促进开放、共享、个性的未来教育模式的建立，对教育、学习和管理都将产生深远影响。本书为有志于应用大数据升级教育产业的相关实践者提供了用于数据收集、管理、分析、展示的相关资源和工具，并对教育大数据的未来发展前景进行了大胆展望。

目录

推荐序1大数据时代，教育的未来
推荐序2教育大数据：开启智慧教育之门
前言
第1章绪论 001
1．智慧城市，如火如茶地在路上 001
2．智慧教育，步履稳健地前进着 002
3．智慧学习环境，那是一个关心我学习感受的教师 003
4．互联网教育带来了什么 005
5．MOOC、可汗学院和教育大数据是怎么回事
6．我们未来的学习会是什么样子 009
第2章教育大数据 011
1．轰轰烈烈的大数据要干什么 ’
2．教育大数据就像蒙娜丽莎的微笑一样神秘吗 016
3．教育供给侧改革和教育大数据相关吗 027
4．国内外专家和实践者是如何评论教育大数据的呢 028
第3章全学习过程——教育大数据的第一层理解 031
1．什么是学习行为 031
2．自己在学习的时候，有人会偷偷跟踪我的学习吗 032
3．学习像蚂蚁爬行一样，会留下学习轨迹吗 036
4．学习不是走迷宫，你可以找到自己的学习路径 037
5．电子学习档案袋，也许留下了一丝云彩 038
6．知识地图是一个导航系统 039
7．数据不整合，就是一团乱麻 040
第4章教育大数据系统——教育大数据的第二层理解 042
1．云计算就像使用电一样，插上插座就可以使用互联网 042
2．数据中心是一个大机房吗． 043
3.是时候把数据中心换一个更好的地方了 044
4.教育大数据中心的数据是一个可以提取价值的金矿 046
5. -个非教育领域的综合例子：京东大数据平台 047
6.一个教育领域的综合例子：美国“希维塔斯学习” 049
第5章教育大数据共建共享思想——教育大数据的第三层理
解．． 05l
1．大数据和云计算其实是一对孪生兄弟 051
2．钱学森倡导的系统科学也包含着大数据的思想 052
3．共建共享思想需要打开窗户迎接开放 053
4．共建共享是大数据时代教育变革的灵魂 055
5．LRS是一个能够共享自由学习记录的裁判． 056
6．xAPI是一个让你能够自由学习的默默助手 056
7．SCORM不擅长自由学习，但是共建是它的强项 058
8．CELTS是成长在这片土地上共建共享的希望 060
第6章教育大数据应用场景 ． 062
1．未来的教学，躲不开也避不掉大数据了吧． 062
2．大数据为我们的学习带来了怎样的变化 069
3．管理者准备好使用大数据了吗 073
第7章教育大数据给教育带来哪些变革 076
1．大数据时代，教师怎么教学 076
2．大数据时代，学生怎么学习 078
3．大数据时代，学校怎么管理 082
第8章教育大数据系统环境 086
1．区域教育信息化与教育均衡发展 086
2．教育大数据的技术体系框架 089
3．教育数据挖掘与学习分析． 090
4．教育大数据的应用服务：个性化学习环境． 094
5．教育大数据的重要载体：自适应学习系统，． 098
第9章教育数据采集一 101
1．教育数据有哪些分类 101
2．教育数据的结构模型是什么 102
3．学校、班级、课本和课程是重要的数据平台 104
4．如何进行数据采集 105
5．系统日志采集法 108
6．网络数据采集法 111
7．SQL、MySQL与数据采集- 114
第10章教育数据处理 l16
1．教育数据处理是教育大数据的核心环节 116
2．数据仓库是数据查询和分析的基础 117
3．云存储是以数据存储和管理为核心的云计算系统 1 19
4．分布式文件系统 l21
5．没有听说过的数据湖泊(Data Lakes) 123
6．不应该忽视的网络 127
7．非结构化数据处理 l29
8．数据清洗、数据交换以及数据算法 131
第11章教育数据分析 140
1．数据分析方法和工具：传统与新兴 140
2．五大技术助力教育数据分析 142
3．数据分析：可汗学院的大脑 143
第12章教育数据呈现160
第13章教育大数据支持工具182
第14章教育大数据的发展：机遇与挑战并存202
参考文献213

前言/序言

　　互联网和信息技术的迅速发展与普及，标志着数据技术时代的来临。人们生活在一个充满数据的世界里，信息数据量正呈指数增长，由此开启了大数据时代：通过挖掘和分析海量数据，可以获得其背后隐藏的巨大价值，从而促进应用服务的细分化和精准化。因此，如何管理和使用大数据，如何在垂直领域深度应用，已经成为国内外关注和研究的焦点。
　　教育大数据是大数据在教育领域的具体表现形式，可以理解为教育领域的大数据，也可以理解为大数据在教育领域的应用，为新时代的教育教学创新提供了新的思路和方法。教育大数据直接产生于各种教育活动中，与传统教育数据相比，教育大数据的采集具有更强的实时性、连贯性、全面性和自然性，其分析处理更加复杂和多样，应用更加多元、深入和个性化。通过对数据有选择性地采集、存储与分析，可以在提升教育质量、促进教育公平、实现个性化学习、优化教育资源共享、辅助教育科学决策等方面发挥有效作用。
　　实际上，随着人工智能、数据挖掘、机器学习、移动互联网等技术的发展，教育领域的数据处理与应用正逐步迈向成熟。国家已经相继出台了多份教育大数据相关的文件和行动指南，各省市也在逐步建设各级各类教育大数据中心，为数众多的中小学和幼儿园正逐步接触到数据驱动的教学设计、学习分析技术、数据可视化等多种创新应用模式。通过ICT技术驱动教育教学改革，特别是互联网和移动互联网与教育的深度融合，使得诸多新型教育模式更离不开教育大数据的支持。本书作为教育大数据的先导类书籍，较为全面地对教育大数据相关内容进行了介绍和阐述。希望本书能够起到抛砖引玉的效果，对教育工作者有所帮助，也能为相关研究者在今后深入这一领域奠定一定的基础。
　　本书汇集了作者团队及数字化学习实验室过去多年的研究积累，特别是在MOOC、教育资源标准、微课程、绩效技术、个性化学习、智慧学习环境、平板教学、移动互联网教育等研究领域的成果。本书内容新颖，深入浅出，力求理论与实际相结合，有一定深度、广度，又不失通俗性，既有对教育大数据的全面概括介绍，又有对典型应用场景的详尽案例剖析，很适合来自中学小学、幼儿园的教师及管理者参考学习，也适合各级各类教育管理单位和行政单位的老师们参考，还适合广大企业和研究机构的教育工作者们使用。同时，对于高等院校教育学本科生、研究生来说，本书可以作为教育大数据课程的入门教材。
　　作者深受中国科学院院士张景中先生相关研究以及相关思想的启发和影响，这些先进理念为本书的编写奠定了坚实的基础。同时，在本书策划以及编写过程中，承蒙北京师范大学教育学部黄荣怀教授的不断鼓励，并提出了许多宝贵的修改意见。此外，本书的编写得到了来自北京师范大学智慧学习研究院、首都师范大学教育技术系、中国科学院、国家开放大学等单位同仁的大力支持，也特别感谢作者团队成员吴淑苹、罗金萍、陈俊达、杜婧敏、仝赛赛、高洁和李维杨等的奉献和付出。最后，还要感谢作者的父母以及妻子儿女的默默付出。
　　谨以此书作为向以上各位表示衷心感谢的小小纪念！
　　当然，本书难免有不当之处，敬请广大读者不吝赐教！
　　方海光2016年10月12日于北京

《教育大数据：迈向共建、共享、开放、个性的未来教育》 导论：教育变革的时代浪潮与大数据的黎明 我们正站在一个前所未有的时代交汇点上，科技的飞速发展正以前所未有的力量重塑着社会生活的方方面面，而教育，作为人类文明传承与发展的基石，也正经历着深刻的转型。传统的教育模式，在知识传播、教学方法、评价体系等方面，逐渐显露出其局限性，难以充分满足日益多元化、个性化的学习需求，也难以应对未来社会对人才提出的更高要求。正是在这样的背景下，一股强大的技术力量——大数据，如同黎明破晓的第一缕阳光，为教育的革新带来了无限可能。 大数据，不仅仅是海量的数据堆积，更是一种全新的思维方式和技术范式。它强调从海量、多样、高速生成的数据中，通过科学的分析和挖掘，发现隐藏的规律、洞察未知的联系，并基于这些洞察做出更明智的决策。在教育领域，大数据技术正以前所未有的广度和深度渗透，从学习过程的细微观察到宏观教育政策的制定，无不受益于其强大的分析能力。它能够捕捉学生在学习过程中的每一次点击、每一次提交、每一次互动，还原出真实、鲜活的学习画像；它能够分析不同教学策略的有效性，为教师提供精细化的教学指导；它能够洞察教育资源的分布与利用情况，为教育决策者提供科学依据。 《教育大数据：迈向共建、共享、开放、个性的未来教育》一书，正是聚焦于这场由大数据驱动的教育变革，深入探讨大数据技术如何赋能教育，引领我们走向一个更加公平、高效、个性化的未来教育新图景。本书并非空泛地描绘未来教育的美好愿景，而是立足于当前大数据技术发展的现状与趋势，结合教育实践中的具体挑战，系统地阐释了大数据在教育领域的应用价值、实现路径及其深远影响。 第一篇：大数据时代的教育图景——机遇与挑战并存 本篇旨在勾勒出大数据时代下教育领域呈现出的宏大图景，并理性分析其中蕴含的机遇与挑战。 数据洪流下的教育新常态： 我们将首先审视教育领域正在生成的海量数据，这些数据来源广泛，包括但不限于学生的学习行为数据、教师的教学行为数据、学校的管理运营数据、课程资源的元数据，以及更广泛的社会教育相关数据。我们将探讨这些数据如何共同构成了一个前所未有的“教育大数据集”，并分析其所带来的数据洪流对传统教育模式的冲击与重塑。 大数据赋能教育的潜在价值： 接着，我们将深入挖掘大数据技术在教育领域应用的巨大潜力。这包括但不限于： 精准画像与个性化学习： 通过对学生学习行为数据的深度分析，建立多维度的学生画像，精准识别学生的知识薄弱点、学习风格、认知特点、兴趣爱好等，从而为学生提供量身定制的学习路径、资源推荐和辅导策略，实现真正意义上的个性化学习。 智能教学与教学优化： 大数据能够帮助教师了解不同教学方法的效果，识别教学中的难点和痛点，并为教师提供数据驱动的教学改进建议。智能化的教学分析工具能够实时反馈教学进程，协助教师及时调整教学策略，提高教学效率和质量。 科学评价与学业诊断： 告别单一的纸笔考试，大数据能够构建更全面、动态、过程性的评价体系。通过分析学生的学习过程数据、项目表现、合作互动等，实现对学生能力和素养的多元化、精细化评价，并能对学生学业发展趋势进行预测和预警。 教育管理与决策支持： 数据分析能够为教育管理者提供关于资源配置、教学质量监控、学生发展支持、区域教育均衡化等方面的科学依据。决策者可以基于数据洞察，制定更精准、更有效的教育政策和发展规划。 教育资源优化与共享： 通过对教育资源（如课程、教材、教具、师资等）的全面梳理和分析，大数据可以帮助优化资源的分配效率，促进优质教育资源的流通与共享，打破教育资源的时空限制。 大数据时代教育面临的挑战： 然而，大数据在教育领域的应用并非坦途。本书也将坦诚地剖析其中存在的挑战： 数据隐私与安全问题： 学生数据是高度敏感的个人信息，如何确保数据的隐私和安全，防止数据滥用和泄露，是大数据在教育应用中必须优先解决的关键问题。 数据质量与标准化： 教育领域的数据来源多样，格式不一，质量参差不齐。如何保证数据的准确性、完整性和一致性，建立统一的数据标准，是有效利用大数据的前提。 技术鸿沟与数字素养： 大数据技术的应用需要相应的技术基础设施和专业人才。如何弥合技术鸿沟，提升教师、学生和管理者的数字素养，是推动大数据在教育领域落地的重要因素。 伦理与公平问题： 大数据算法的潜在偏见可能导致教育不公平的加剧。如何设计和应用公平、透明的算法，避免歧视，确保教育的包容性和公平性，是亟待解决的伦理难题。 过度数据化与人文关怀的平衡： 过度依赖数据分析可能导致教育的“去人化”，忽视学生的情感、创造力、社会性等重要维度的发展。如何在技术驱动与人文关怀之间找到平衡点，是教育创新者需要深思的问题。 第二篇：迈向共建、共享、开放、个性的未来教育 本篇是本书的核心，将围绕“共建、共享、开放、个性”四大维度，系统阐述大数据如何驱动教育走向更美好的未来。 共建：协同创新的教育生态系统 数据驱动的家校社协同： 本节将探讨如何利用大数据打破信息孤岛，促进学校、家庭、社会之间更紧密的沟通与合作。通过构建统一的数据平台，家长可以更清晰地了解孩子的学习情况，学校可以更有效地与家庭沟通，社会组织也可以参与到学生的成长过程中，形成合力，共同培养学生。 教师专业发展的共建平台： 大数据可以为教师提供一个相互学习、共同进步的平台。通过分享教学案例、分析教学数据、交流教学心得，教师可以从海量数据中汲取经验，不断提升自身的专业能力。 政策制定与研究的协同： 教育研究机构、决策部门与一线教育工作者可以通过大数据平台进行更高效的互动，研究成果能够及时反馈到政策制定中，政策的实施效果也能通过数据进行评估和调整，形成良性循环。 共享：打破壁垒的教育资源与知识共享 优质教育资源的民主化共享： 本节将聚焦如何利用大数据技术，将优质的课程、教学内容、教学方法等教育资源进行数字化、结构化，并通过开放的平台进行传播和共享。这有助于缩小区域、城乡、校际间的教育差距，让更多的学生能够享受到优质的教育。 学习成果与知识的共享机制： 探讨如何建立开放的学习成果认证和知识分享机制，鼓励学生、教师、研究者贡献自己的学习心得、研究成果，形成一个活跃的学习者社群，促进知识的不断涌现与传播。 教育数据开放与研究支持： 在保障隐私安全的前提下，适度开放教育数据，为教育研究者提供丰富的研究素材，推动教育理论的创新与发展。 开放：面向未来的学习模式与教育形态 无边界的学习空间： 大数据技术支持的在线教育、混合式学习、翻转课堂等模式，打破了传统教育的时空限制，构建了更加灵活、开放的学习环境，让学习不再局限于课堂，而是成为一种随时随地的生活方式。 多元化的评价与认证体系： 开放的教育评价体系能够认可学生在不同平台、不同场景下所获得的知识和技能，包括在线课程的证书、项目实践的成果、社区贡献的积分等，为学习者提供更加多元、包容的成长路径。 教育模式的持续迭代与创新： 开放的态度意味着乐于接受新的技术和理念，教育模式也能够根据时代的发展和学生的需求进行不断地迭代和创新，保持其活力与前瞻性。 个性：以学生为中心的教育新范式 深度个性化的学习体验： 这是大数据在教育领域最令人期待的应用之一。本书将详细阐述如何通过大数据分析，为每一位学生提供独一无二的学习路径。从知识点的学习顺序、练习题的难度梯度，到学习资源的类型选择、学习节奏的调整，都能够根据学生的个体差异进行精准匹配。 多元化智能发展路径的规划： 除了学业知识，大数据还能帮助识别学生的特长、潜能和兴趣，并据此为其规划多元化的发展路径，包括职业生涯的探索、课外活动的建议、兴趣社团的推荐等，助力学生实现全面而有个性的发展。 个性化支持与反馈体系： 智能化的辅导系统能够为学生提供即时、个性化的反馈和指导，帮助学生克服学习困难。同时，情感监测和心理支持系统也可能融入其中，关注学生的情绪和心理健康，提供个性化的支持。 教师角色的转型： 在个性化教育的背景下，教师将从知识的传授者转变为学习的引导者、促进者和陪伴者。大数据工具将解放教师的重复性劳动，使其能够将更多精力投入到与学生的深度互动、情感沟通和高阶能力培养上。 结论：构建智能、公平、以人为本的教育未来 《教育大数据：迈向共建、共享、开放、个性的未来教育》一书，并非仅仅是对大数据技术的罗列与赞美，而是对其在教育领域应用价值的深刻洞察，对其推动教育变革的战略意义的全面解读。本书强调，大数据不是目的，而是实现更优质、更公平、更具人文关怀的教育的强大工具。 未来的教育，将是一个开放、协同、智能的生态系统。在这个生态系统中，每一个学习者都将获得量身定制的学习体验，每一个教育者都将拥有更强大的教学支持，每一个教育决策都将更具科学性与前瞻性。大数据技术，正以其独特的视角和强大的力量，为我们描绘出一幅令人振奋的教育新蓝图，一个真正以人为本、赋能未来、面向世界的教育新时代。 本书旨在成为教育工作者、政策制定者、技术开发者以及所有关注教育发展的人士的宝贵参考，共同探索大数据在教育领域的无限可能，携手迈向一个更加美好的教育未来。

评分☆☆☆☆☆

读完最后的总结部分，我对“未来教育”的定义有了一种更为立体和审慎的理解。它不再是一个遥远的科幻场景，而是正在由数据基础设施和全新的协作模式共同构建的现实。书中结尾处提出的关于教师角色的转变——从知识的传授者到学习体验的设计师与引导者——这一点尤其发人深省。这意味着教师的核心竞争力将从记忆知识转向理解数据、解读学生、设计复杂情境的能力。这种转型无疑是充满挑战的，需要大量的在职培训和观念更新。本书不仅描绘了美好的愿景，更像是一份详尽的“转型路线图”，清晰地指出了在迈向这一理想状态过程中，各利益相关方需要优先解决的关键痛点。它给予了教育工作者一种紧迫感，同时也带来了无限的希望：通过审慎、负责任地利用大数据，我们确实有能力构建一个更公平、更有效率、更具人性的学习环境。这真是一部引人深思、极具前瞻性的著作。

评分☆☆☆☆☆

初翻开这本《教育大数据：迈向共建、共享、开放、个性的未来教育》时，我的内心充满了对未来教育图景的期待与一丝丝忐忑。厚重的篇幅之下，我仿佛看到了一个由海量数据驱动的教育新生态正在徐徐展开。最吸引我的是它对“共建”的强调，这不仅仅是技术层面的数据整合，更是理念上的革新。它似乎在邀请每一个教育参与者——教师、学生、家长、乃至政策制定者——共同参与到教育资源的生产与治理中来。这种自下而上的参与感，与传统自上而下的灌输模式形成了鲜明对比。我特别关注到书中对伦理边界的探讨，毕竟数据在手，如何确保使用的公正性、如何保护个体隐私，是新技术落地前必须跨越的鸿沟。这本书没有回避这些尖锐的问题，而是将其置于讨论的核心，使得整部著作的厚重感和现实关怀油然而生。读完导论部分，我深刻意识到，教育的未来不再是少数专家的独角戏，而是一场全民参与的宏大交响乐，而大数据正是那指挥棒，引导着和谐与效率的实现。这种对协作模式的深入剖析，让我对“数据驱动的教育民主化”有了更清晰的认识。

评分☆☆☆☆☆

翻阅至中间章节，我对书中关于“共享”与“开放”的论述感到非常振奋。长期以来，优质教育资源的不均衡分配一直是制约社会公平的顽疾，而本书似乎提供了一把钥匙，用技术手段打破了信息孤岛。它描述的场景是，无论身处偏远山区还是繁华都市，学习者都能平等地获取到顶级的教学内容和个性化的支持系统。这种“开放”并非简单的资源堆砌，而是包含了一套成熟的知识图谱和元数据标准，确保了共享内容的可用性和可理解性。我尤其欣赏作者对“互操作性”的关注，一个真正开放的教育生态，必须允许不同的平台和系统之间无缝对接，避免新的技术壁垒形成。读到此处，我仿佛看到了一个打破地域和经济壁垒的教育乌托邦的雏形，它基于透明的协议和共同的愿景，让知识的流动如同水流般自然顺畅，真正实现知识的普惠。这部分内容极大地拓宽了我对教育公平的想象空间，不再仅仅停留在政策层面，而是落脚于可操作的技术路径上。

评分☆☆☆☆☆

关于“个性化”的学习路径设计，是全书中最让我感到震撼的部分。过去我们常谈“因材施教”，但在传统课堂中，一个教师面对几十个学生，这更像是一种美好的愿望。本书则详尽阐述了如何利用学习分析（Learning Analytics）实时捕捉学生的认知状态、情感波动乃至学习风格的细微差别。它描绘的不再是标准化的教学大纲，而是根据每个学习者当前的“最近发展区”动态调整内容难度、反馈方式和激励机制的智能导师系统。这种深度个性化，已经超越了简单的选择题模式，它涉及到对学习者心流状态的精准判断和干预。我感受到了一种前所未有的尊重——系统不再要求学生去适应教育，而是教育系统自身在不断地“弯曲”以适应每一个独特的个体。这使得学习过程从一种被动的接受，转化成了一种主动的、充满探索乐趣的旅程。这种对个体差异的极致关照，正是未来教育的核心价值所在。

评分☆☆☆☆☆

从行文风格来看，本书的学术性与实践性的结合把握得相当到位。它既有对教育哲学和信息科学理论的严谨溯源，为整个框架奠定了坚实的理论基础，同时也穿插了大量来自全球前沿教育科技项目的案例分析。这些案例并非简单的成功故事罗列，而是对其背后的技术架构、数据治理模式以及实际取得的教学效果进行了拆解分析。例如，书中对某个大型在线学习平台如何利用强化学习算法优化其推荐引擎的部分，描述得极为细致，充满了工程师的严谨与教育学家的洞察力。这种双重视角，使得读者既能理解“为什么这么做”（Why），也能清晰地掌握“如何做”（How）。对于我这样一个既关注教育改革又对技术实现路径感兴趣的读者来说，这种深度与广度兼备的叙述，极大地提升了阅读的满足感和内容的实用价值。它不是空泛的口号，而是可供借鉴的蓝图。

评分☆☆☆☆☆

教育大数据 我明明没做

评分☆☆☆☆☆

单位统一购买～值得推荐的好书～

评分☆☆☆☆☆

全景式地分析 感觉很不错

评分☆☆☆☆☆

内容很一般，基本算是一些文章内容的堆砌

评分☆☆☆☆☆

书的质量挺好的。

评分☆☆☆☆☆

物流很快，质量不错，比较满意。

评分☆☆☆☆☆

快递速度快，物美价廉

评分☆☆☆☆☆

挺好的

评分☆☆☆☆☆

这个挺好用，真的挺好用，好用