涕零
Ⅰ 教师怎样进行大数据培训学习
学大数据部分课程之前要先学习一种计算机编程语言。大数据开发需回要编程语言的基答础，因为大数据的开发基于一些常用的高级语言，比如Java和.Net。不论是hadoop，还是数据挖掘，都需要有高级编程语言的基础。去大 讲台 看看，推出大数据从入门到精通实战在线运用科学混合式自适应学习系统组织线上教学，希望可以帮助到你。
Ⅱ 什么是大数据时代职业教师应该怎么做
随着大数据时代出现有人曾这样预言，随着MOOC、微课、PK学堂等基于网络的教学形式的出现，我们这些中小学教师弄不好是会下岗的。这是不是危言耸听呢?对此，我们不要急于给出答案。我想说的是，当下这个“大数据”环境，究竟会给我们中小学教师带来怎样的影响?在这样的背景下，我们又将如何应对?一言以蔽之，也即是说：互联网“大数据”背景下的教育，我们准备好了吗?在今天学生利用网络完成作业已经是一件很自然的事情了，因为他们本就是网络世界的原住民。50后、60后充其量只是网络世界的移民而已。问题是，原本也是原住民，至少是最初的移民的90后、80后、70后的中小学教师居然对网络背景下的学生知识的来源也缺乏清醒的认识，恐怕所谓“可能会下岗”的言论就不再是危言耸听了。我们要明白的是，大数据时代下，教师在知识层面将无任何优势，当学生面对网络这个巨大的知识海洋，老师的半桶水完全失去了意义。老师存在的意义就是在知识和能力之间构造一座桥梁，这个桥梁叫做训练。所以说，未来教师的有可能的体育教练型的，需要为学生制定一对一的训练计划。大数据背景下，作为教师基本功的阅读、命题的能力早已经慢慢地弱化了。梭罗如果再世，恐怕会发出人们不只是发明了工具，更让自己成了工具的工具的感慨了。这是教师站在“人”的属性意义上，面对大数据时代的尴尬。荒蛮时代人们的知识主要来自生活，来自自然与社会;慢慢的，人们学会了书写，有了书籍，于是书籍成了人们知识的来源;再往下，出现了老师，有了学堂，人们的知识，就从老师和课堂那里来了。随着时代和技术的发展，有了无线电、收音机、电视、电脑、网络之后，人们知识来源的渠道就越来越多了。于是幻灯机、收音机、录音机、电视、电脑、网络、电子白板、微格教学技术一拨一拨地走进了教室，也一拨一拨地离开了教室。随着技术的发展，我们越来越重视信息技术与课程的整合，到今天，有了MOOC、微课、翻转课堂、在线课堂，尤其是出现了智能手机后，学生的知识，再不必完全依赖书本、教师或课堂了。尤其是博客、微博、微信、APP等社交圈和自媒体的出现，使得人们获得知识的途径更便捷了。学习方式的变化势必带来教学方式和管理方式的变化。可悲的是，在这个大数据时代，我们的教育管理思想、教育观念、教学技术，还停留在农耕时代，甚至原始时期：一味地拼时间，游题海，上班签到，下班签走，上班期间还有没完没了的巡查、通报。管理者更多地将精力转移到备课笔记检查、推门听课、教学质量分析(其实就是开会表扬和批评)上了。“楚王好细腰，宫中多饿死”，老师们呢，也不得不将精力放在了应付这些检查和考核上，很少有人还有精力用于研究学生、教材、课堂上，更不要说研究教育了。同时，作为教师基本功的阅读、命题的能力早已经慢慢地弱化了，我们几乎尴尬地陷入了一个离开了参考资料和电脑网络就无法进行教学的境地了。在这个网络社会，一方面我们获得的信息往往是碎片化的，支离破碎的。单就阅读而言，我们的阅读已经没有了深度，我们的阅读更多的是“浅阅读”式的。微博不就是一句一句的吗?而且，这一句一句还往往是没有联系的，就是那最长的一句也超不过七十字——试问：即便是这一句，我们又有多少人、多少时候能耐着性子慢慢推敲呢?写的人一般不会，看的人更不会。我们关注的是抢人眼球的犀利的另类的词语，于是标题党出现了。这样的情形下，教师和学校还是知识的权威和殿堂吗?在大数据时代，我们教师如何做教师?大数据背景下的教师要走进网络大数据背景下的教育，许多情况下是要借助网络技术的。比如在线教育、PK学堂(国内首创竞赛式学习平台，好玩刺激、激发兴趣，高效快捷，成就名师,线上学习从PK学堂开始)，作为一种教学形式，我们在设计制作的时候，重要的恐怕不只是技术，更重要的是要改变我们的教育教学理念，并借此来影响学生的学习理念和生活观念。在这样的背景下，我们必须走进网络，关注网络上与我们所教学科有关的甚至没有关联的新动态、新知识、新技术、新思想。否则，我们这些移民跟那些原住民的沟通是会发生阻滞的。即便是“屌丝”、“打酱油”、“油菜花”之类的网络词语，看起来肤浅的东西，但如果我们不走进网络，我们在原住民面前就永远只可能是一只“菜鸟”，即便是这样低层面的东西，我们如果一无所知，也是会影响我们的教育行为与学生的具体情况的匹配的。另一个方面，我们必须尽可能从台前走到幕后，从屏前面走到屏后去。我们如果真想要学生的聪明才智得到充分的发挥展示，我们就得走进幕后，给他们以实实在在的帮助与支持，或是默默的支持。所谓“从台前走到幕后”，即尽量让学生真正的成为课堂的主人，而你成为他的帮助者，影响者。而“从屏前面走到屏后”强调的则是课程的开发与设计。在大数据背景下，我们早已经不是知识的控制者了，在许多知识面前我们甚至已经落在学生后面一步，几步了。我们的优势或许就只有阅历和经验了，然而，这正是学生身上所缺乏的，也是他们最需要的。或许我们能对学生产生影响的东西就在这里，仅此而已。
Ⅲ 一名体育老师应该怎样用大数据来提高工作效率
作为一名体育老师来说，么用大数据来搜集同学们的兴趣爱好，以及主要喜欢的体育活动，然后根据到数据所提供内容，针对性的给孩子们上体育课，这样可以提高工作效率
Ⅳ 大数据培训讲师哪家好
大数据培训哪家好，这个是需要您自己去实地考察的。对于大数据行业的技术课程内容，在国内也没有一个具体的标准，大数据技术也是通过国外引进的，国内这方面的发展还是需要时间进行沉淀的。如何定位一个机构的大叔课程好，大家可以根据下面几点进行判断。1、 课程内容，学习大数据首先目的就是学完毕业可以找到一份合适的大数据相关技术工作，所以学习的课程内容一定要包含企业需求的技术。2、 课程内容是否包含大数据行业前沿技术，这个需要自己对于国外的一些大数据技术官网有所关注和了解。3、 合作的企业，大数据课程的好与坏，一定的程度上也受到大数据培训合作机构的影响，许多时候大数据培训机构的课程是通过合作企业需求来了解市场大数据行业的情况的。通过了解大数据行业的情况，大家可以根据自己的需求进行选择大数据培训机构课程学习，适合自己的课程才是最好的。不管您是否选择哪家大数据培训机构，都希望您能学到真正的大数据前瞻技术。
Ⅳ 大数据在教育行业是如何运用的
1、重心变化在大数据时代，教师的工作不再简单的是知识传授，而是将知识的输出形式变得多样化，关注学生的个性特征。将统一形式、集体化的教学转变为信息技术支持下的教学。也就是说在了解学生的认知能力和知识结构的前提下，将知识进行迁移、整合并进行传授。2、精准满足需求这里所说的精准满足用户需求，就是说要将教育信息及时的传送给有需求的用户。譬如一个学生近期要进行英语培训，那么有关英语培训的信息会及时的传送给该学生。根据用户的学习习惯、生活习惯会有一个智能的数据匹配，这样一来，该用户所收到的资讯和信息也正是自己所需求的。3、精准进行广告投放在大数据时代，用户的的行为习惯很容易通过一些数据分析推测出来。一些教育及培训机构可以通过数据分析，将用户进行锁定进行广告的投放。譬如用户打开手机的频次以及用户在某一时间段的习惯性行为。通过大数据可以将自己的广告精准投放给需求的用户。除此之外，互联网和大数据的发展，还给我们带来发展个性化的机会，可以说在教育学上是有非常大的意义的。那些所谓的学习不好的学生，如果他们在某些方面有一定的特长，同样发挥其特长，不再是标准化的教育。大数据技术可以在教育平台上跟踪和关注老师和学生的教学、学习过程，记录老师和学生的课堂表现以及课下行为的数字化痕迹，通过在教育活动中点滴微观行为的捕捉，为教育管理机构、学校、老师和家长提供最直接、客观、准确的教育结果评价等。可以说，大数据在教育领域的运用是当代教育发展的必然趋势。
Ⅵ 浅论在大数据时代下如何做好一名合格的教师
其实要抄做一名合格袭的老师很容易。爱学生，爱教育，爱钻研，足够啦。老师的工作对象是孩子，孩子的健康成长需要爱心去引导，所以，有爱心是做好老师的前提。教书不仅仅是谋生的手段，更是实现理想的渠道，热爱教育事业才能促进自己持续成长。时代在进步，老师需要与时俱进，加强学习，如此才不会被淘汰。
Ⅶ 大数据时代教师专业发展需要哪些支持
大数据时代特殊教育教师专业发展的机遇1打破“小样本”的限制，特殊教育理论建构的跨越式发展将为特殊教育教师的专业发展提供全新的参照。由于特殊教育教师的人数比较少，专业发展的历史比较短，专业发展的理论和实践积累比较少，相对自身的发展，特殊儿童及其家庭对教育质量的诉求和需求却是直线上升，两者之间的落差要远远大于普通教育。然而，特殊教育的显著特点是学生个体间和个体内部的差异比较大，这一特点导致特殊教育基础研究只能以小样本或个案的方式开展，极大地限制了特殊教育理论发展的速度，也制约了特殊教育理论和实践的客观性。大数据时代的一个重要转变就是“利用所有数据，而不再仅仅依靠一小部分数据”。这一转变将会把特殊教育的理论建构带入到“样本=总体”时代，每个特殊学生的学习过程、每个特殊教育教师的教学过程将超越“样本”的局限，使特殊教育理论建构更快速、更准确、更系统，这将为特殊教育教师的专业提升提供接近特殊儿童发展实际的一套理论框架和实践证据，从而使特殊教育教师的专业水平真正满足特殊儿童发展的需要。2专业学习将突破时空限制，打破等级制的藩篱，让特殊教育教师的专业学习进入“全民化”的时代。专业学习是教师专业发展的主要途径之一，然而，由于特殊教育教师人数少、分布比较分散，导致日常的学习局限在某个狭小的区域里，与普通教育相比，特殊教育教师的学习机会和资源都比较缺乏。相对普通教师，特殊教育教师实践操作的时间更多，相对而言，用于专业学习的时间被大大限制。大数据时代，数据收集及挖掘技术的运用，让每个特殊教育教师都将成为专业理论建构的贡献者，在海量的专业学习资源面前也都将获得平等的机会，这些新的变化将促使特殊教育教师的专业发展的潜力逐步得到解放，并最终形成专业等级界限模糊、学习全民化的局面。3特殊教育教师自组织的发展状态成为可能。自组织普遍存在于自然界，于人类社会，是生命系统、社会系统由无序向有序、由低级向高级演进的重要机制。教师的专业发展究其实质是使教师所从事的教育由无序向有序、由低级向高级发展。在传统的特殊教育发展中，教师的专业发展要受到“等级制”的制约，专业发展的主动性受到压抑，再加之特殊教育效果不易彰显，特殊教育教师个体的专业发展自觉水平比较低，这种状态又反过来制约了整个特殊教育教师专业持续发展的推动力。教师专业发展必须要关注到个体的需求，大数据时代的专业资源海量积累和有序呈现，以及数据挖掘技术的参与，将会更好地满足个体的需求，当每个特殊教育教师都能根据教育服务对象的需求，获得相关的专业支持的时候，教师的专业积极性将得到满足，专业发展的成就容易得到彰显，每个特教教师能在自身的工作里体验到更多平等和价值感，这会增加特教教师对美好教育的向往，进而唤醒教师内在的教育潜能，促使教师在教育改革中实现专业发展。4特殊教育教师专业发展的评价将在行业内部真正实现。目前特殊教育教师的专业发展的评价囿于信息的不共享，只能在局部范围内开展，导致行业内部无法形成公认的评价标准和评价方法，这样的局面极大地阻碍了特殊教育教师的专业发展。但大数据时代的到来将会改变这一现状，教育数据的采集渠道和方式越来越多样化，并且非结构化数据所占比例越来越高，所有人的教育实践过程将被纳入大数据系统中，在专业团体内部经过资源的选择过程，将会出现淘汰和优化的局面，而此过程会将会把更符合学生心理特点、更符合社会情境的教育理念和方法优选出来，这种大数据下的评价机制，并没有很明确的标准和方案，却是最有效的评价机制。三四招助推大数据时代特殊教育教师专业发展特殊教育教师的专业发展是一个系统工程，政策框架的搭建、社会氛围的营造、专业自治的提高、学习方式的转变都是影响专业发展的重要因素。大数据时代，如何利用好技术革新带来的契机，使特殊教育教师专业实现跨越式发展，需要积极应对，未雨绸缪。1政策机制层面。大数据之所以能有诱人的价值，就在于数据的量足够大，达到可以直接获得总体的参数，但如果这些数据不能被准确收集、及时共享，大数据也将无从谈起。特殊教育教师群体数量虽然不大，但由于教育对象的特殊性，个性化的数据积累量也是非常大的，制定专门政策，打破数据壁垒，教师个体之间、学校与学校之间、地区与地区之间、部门与部门之间形成数据共享，才能真正产生大数据，数据内部的价值才能被聚集和挖掘出来。当然，在大数据平台的建设中要提高数据的可信度，教育信息特别是特殊儿童的信息必须要准确才能具有参考的价值，否则将无法突破教育中个案教育的状态，甚至还会造成资源的浪费。还有，要确保大数据平台能持续为特殊教育教师专业发展提供动力，以大数据为基础，制定教师专业发展规划，减少不必要的资源浪费，同时，需要制定信息相关的法律法规，确保特殊教育领域大数据的规范使用。2基础设施层面。大数据时代是相对传统的数据收集而言的，不仅体量巨大，更是信息的价值的巨大。要获得如此大量的数据，必须要有数据收集的渠道和平台。这就要求我们顺应大数据的发展趋势，建立大数据获取、分析和应用的平台，以学生为中心，建立学校—家庭—社区—社会的数据收集网络，建立数据分析中心和连接点，确保数据能被完整快速收集，同时数据能经过整理、挖掘，变成可视化的数据群，为特殊教育教师获取所需教育信息、形成科学的决策提供支持。3专业文化层面。大数据时代是一种趋势，不可阻挡。我们要从现在开始着手建设数据文化，树立三种观念：客观、准确、及时。要在特殊教育领域提倡这些观念。同时，教师要不断提高数据意识和数据素质，掌握数据收集、分析、呈现、共享的基本技能，做大数据时代特殊教育专业知识的积极使用者和分享者。要做到这些，必须从现在开始，在培养特殊教育人才的高等院校进行积极的宣传、推动，更为重要的是要在特教学校开始推进此项工作，在日常的工作中就要提倡用数据说话，让数据开始深入人心。对于新进入的教师要设立门槛、确定目标，对于数据的分析能力要作为基本素质。当然，在特殊教育教师中推动数据文化时，也要注意不要让过去界定未来，不要让数据束缚人们对未来发展的认识和探索。4技术人才储备。在大数据时代，谁能拥有大数据IT基础设施人才，拥有大数据的深度分析人才，拥有大数据分析结果的运用管理人才，谁就占据了未来竞争的主动地位。大数据本质上是一种信息技术的产物，当其运用在特殊教育领域，为教师专业发展服务的时候，对专业人才的需求就被提上日程。专业技术人员的主要任务在于建设和维护特殊教育相关的大数据基础设施，做好数据安全的把控
Ⅷ 智的教大数据的老师有几位，都教的好不好
一问未来的学校什么样？学校仍会存在，但功能会发生重大改变Q1：您在书中谈到，今天的学校和几百年前的学校相比没什么变化，而校园外的世界早已变得几乎面目全非。在您看来，一所典型的大数据时代的学校，应该是什么样的？舍恩伯格：首先我必须说，我的答案并不是完美的答案。因为我们人类很难预测未来，我们的视野会被我们已经见到的东西局限住。我举个例子，欧洲一所大学里，一群学建筑的学生被要求设计出2050年的学校。这些25-30岁的年轻人设计的作品都包括教室、黑板、图书馆、实验室等现在的学校里有的东西，甚至还有一间专门的电脑室。这些设计中没有wifi，没有平板电脑——人们很难预见未来。就我个人的观点，我认为未来的学校不会完全转移到线上，未来的学校仍旧会有物理性的存在，但是，学校的功能将发生重大改变。现在的学校是一个学生接受信息的空间，但未来学生们将在家里通过观看网上视频等形式接受信息，然后到学校去和老师、同学就自己学习的内容进行讨论。学校将变成一个社会性的场所，是一个互相讨论，互相学习的所在。二问未来的老师怎么当？教师核心技能从宣讲知识变为组织讨论、个别引导Q：大数据时代，翻转课堂会削弱老师在学习过程中的重要性吗？舍恩伯格：不会！大数据只会帮助老师的工作。以前老师不知道哪些部分的内容是学生面临困难的，哪些学习材料是学生感兴趣的，接下来的教授重点应该是什么。大数据可以帮助老师，提供这些信息。我举个例子，我的《大数据时代》这本书出版之后，我并不知道读者的确切反馈，直到我们把电子书的版权卖给了亚马逊。读者们在kindle上阅读这本书，我就可以从亚马逊获取很多信息：某个读者花费多少时间读完这一本书，甚至花费多少时间在某一页上；读者们在哪些部分画了下划线以突出这些字句。我告诉你一个秘密，亚马逊统计了全书中被读者们画出下划线次数最多的十个句子，我一个都没有猜中！同样，大数据可以帮助老师们更深入了解学生的学习兴趣和学习风格。当然，翻转课堂需要老师们的教学技能发生改变。以前照本宣科的传授、宣讲知识的技能，要让位于组织学生讨论的技能；要让位于从数据中获取学生学习信息的技能；要让位于根据数据对学生进行个别引导的技能。这确实有些困难，但如果老师们掌握了这些技能，学校将比现在的更美好。Q：随着数据处理技术的进一步发展，如果发展到一定程度可以自动处理数据并生成自适应的教育内容，技术是否会取代老师？舍恩伯格：不会！有两方面的原因。一是数据处理无法生成内容，它可以筛选、排序、组合内容，但无法生成内容。而且，即使是翻转课堂，视频中教授知识的也仍是老师。第二个原因是学习是一个社会性的过程，我们面对人沟通时比面对书本学习得更快也更好。三问未来的学习如何变？大数据将重塑学习的三个主要特征Q：您的新书《与大数据同行——学习与教育的未来》中文版即将问世，能否概括一下，大数据对教育和学习究竟将带来哪些方面的改变？舍恩伯格：大数据将重塑学习的三个主要特征，我将之称为“反馈、个性化和概率预测”。首先说反馈。在正规教育中，从幼儿园到大学，反馈随处可见，最常见的就是考试。然而，这种教育反馈系统的几乎所有方面都存在很大的缺陷：我们并不是总在收集正确的信息，即便是，我们所有收集的数量也远远不足。大数据正在改变这一现状。我们能够收集到过去无法获取的学习数据，并用于学习过程的处理。我们还能用新的方式组合数据，并充分发挥起作用以提高学习理解和学业表现，同时分享给教师和管理者以改善教育系统。我刚才举的通过亚马逊获得的读者反馈就是一例。然后是个性化。学习一直以来都是个人行为，但大多数正规学校的教育，在其设计时考虑的是处于平均水平的学生——比坐在前排的神童学得慢，但比教室后排的笨蛋学得快的一种虚构的生物。而现实中，并没有归属于这一类别的学生。我们需要的是“一个尺寸适合一个人”的方式。既然我们可以截取、混合最爱的音乐并将之刻录到iPods播放器中，那为什么不能对我们的学习做出同样的操作呢？在未来，学习决不会是按照一本给定的教科书、一门科目或课程，以同样的顺序和步调进行，而将会是有数千种不同的组合方式。最后说说概率预测。通过大数据，我们能够对人们的整体学习状况和个体的知识掌握情况产生独到的见解。然而这些见解并不是完美的。我们“对学习的学习”可是说只是一种“可能性”。我们可以基于高度的可能性，对个体为提高其学业成绩需要实施的行为作出预测。比如，选择最有效的教材、教学风格和反馈机制。但这仅仅是概率预测。四问：大数据可能带来教育领域哪些危险？用数据贴标签和限制学习自由Q：除了这些正面的影响，大数据对于教育和学习有没有什么负面的影响？舍恩伯格：是的。其危险有两个，一个是“永久的过去”，一个是“决定了的未来”。所谓“永久的过去”是指，我们作为个人不断地成长、发展、变化，而那些多年来收集的全面的教育数据却始终保持不变。想象一下，某个学生的活动记录被存储下来，并在25年后他找工作的时候被提供给未来的雇主，这将会是怎样的情形？因此，全面教育数据带来的首个重大威胁，并不是信息的发布不当，而是束缚我们的过去、否定我们进步、成长和改变的能力，而且目前尚无抵御这一威胁的可靠措施。所谓“决定了的未来”是指，以所有人为对象收集到的全面教育数据，将用于对未来进行预测；但是系统也可能带来一些恶性的后果。假如系统预测某个学生不太可能在一个学科领域（如生物信息学）取得良好成绩，于是引导他转入护理之类的其他专业，我们应该如何看待系统的决策？诸如此类的概率预测将会限制我们的“学习自由”，并有可能最终威胁到我们对生活中的机遇的获取。比如大学可以很容易利用大数据选拔出学习能力最强的学生，毕竟教育最聪明的10个学生很容易，而提高普通学生的成绩却难得多，但也有意义的多。在我看来，大数据蕴含的巨大潜力在于推进个性化学习、改善教材和教学、并最终提高学生的成绩。数据应该被视为促进产品改良的反馈，而不是对产品使用者进行简单评价的依据。Q：我们该如何避免这些状况的发生？舍恩伯格：依靠法律。我认为应该对大数据的使用立法，明确规定哪些数据可以收集和使用，哪些数据不能收集和使用；哪些数据可以在哪些领域中加以使用等等。
Ⅸ 老师给我2个方向，大数据和人工智能，我该选什么啊求大神说说
我觉得最重要的第一点，首先得问自己的兴趣和能力所在，毕竟无论选择哪个方向，可以支撑我们走下去的，都是兴趣和能力。因此，我们来好好捋一捋这两者的区别和联系。
第一，大数据
大数据是物联网、Web系统和信息系统发展的综合结果，其中物联网的影响最大，所以大数据也可以说是物联网发展的必然结果。大数据相关的技术紧紧围绕数据展开，包括数据的采集、整理、传输、存储、安全、分析、呈现和应用等等。目前，大数据的价值主要体现在分析和应用上，比如大数据场景分析等。
第二，人工智能
人工智能是典型的交叉学科，研究的内容集中在机器学习、自然语言处理、计算机视觉、机器人学、自动推理和知识表示等六大方向，目前机器学习的应用范围还是比较广泛的，比如自动驾驶、智慧医疗等领域都有广泛的应用。人工智能的核心在于“思考”和“决策”，如何进行合理的思考和合理的行动是目前人工智能研究的主流方向。
可见，相比大数据某，人工智能涉及的领域更加高深和高端，因此知识含量也更高，学习起来也需要付出更多，对个人的数理和逻辑能力要求很高，不过两者也是有联系的。
一方面，人工智能需要大量的数据作为“思考”和“决策”的基础，另一方面大数据也需要人工智能技术进行数据价值化操作，比如机器学习就是数据分析的常用方式。在大数据价值的两个主要体现当中，数据应用的主要渠道之一就是智能体（人工智能产品），为智能体提供的数据量越大，智能体运行的效果就会越好，因为智能体通常需要大量的数据进行“训练”和“验证”，从而保障运行的可靠性和稳定性。
所以啊，没有必要太过完全区分开两者，还是打好基础，一步一个脚印学起来，唯有最佳之选。
Ⅹ 如何利用大数据工具，辅助教师教学
无论你是在千禧年出生，还是在婴儿潮时期降临这个世界，今日的课堂与我们儿时的课堂相比，已经非常不同。今日的小孩一上学就有平板电脑或者笔记本电脑，很多小孩拿到电脑时甚至还不能识字。一些国家为了让学生适应基于电脑的标准化测试，要求二年级的学生必须具备每分钟输入60个单词的能力。现在的小孩上学前就已经有姓名、住址、出生日期、医学和行为记录等数字记录。在课堂上应用技术和大数据的设想已经成为现实，并且正以非常快的速度在发展，快到我们都无法预测未来几年内孩子们接受的规范教育将会变成怎样。这是我们的生活已经离不开大数据的又一证据。但当这个事情发生在我们孩子的教育上时，到底是好事还是坏事呢？形成反馈闭环和大数据在教育中的益处就教育而言，最重要的地方一直都是形成反馈闭环。教师提出一个问题，然后学生尝试去解决问题。从学生尝试解决问题的行为中，教师可以发现学生理解了哪些内容，以及哪些内容是不理解的,然后再基于此对教学行为作出相应的调整。同样的，学生在尝试解决问题的过程中，也能加深对问题的理解。这个闭环在一对一或者是师生人数比率较低的情况下，非常有效，但是当学生数量过多，同时不同学生之间的水平存在差异之时，要想创建这种有效的闭环就变得异常困难。这时大数据和技术就可以发挥作用了。任何一名教师都可以带着学生学一门课程，但是要做到对每个学生具体的问题进行精准定位，就没有那么容易了，尤其是在班级学生数量较大的情况下。一家名为Knewton的大数据公司开发了一个数字平台，该平台分析了几百万学生（从幼儿园到大学）的学习过程，并基于这一分析来设计更加合理的测试题目和更加个性化课程目标。最近，该公司与Houghton Mifflin Harcourt建立了合作关系，开发出了K-12阶段的个性化数学课程，同时还与法国创业公司Gutenberg Technology一道，开发了智能数字教科书。简单来说，这些课程和教科书能够适应每个学生的差异。该程序可以根据学生的表现，判断当前的题目的难度是否过大，是否太容易，还是刚刚好？然后，基于判断实时的改变题目的难度。学生可以按照自己的节奏来控制学习进度，而不会受到周围其他学生的行为的影响。然后，系统会给教师一个反馈，告知哪个学生在哪个方面有困难，同时给出全班学生的表现的整体分析数据。那么，这种教学方法有什么缺点吗？大数据教育的阻碍与其它所有使用大数据的应用一样，在教育中使用大数据也有人表示出不理解和担忧。人们最常担心的问题就是数据泄露，而且这种事情已经发生过了。2009年的时候，美国田纳西州的一个学区由于疏忽，将18000名K-12阶段学生的姓名、住址、出生日期和完整的社保号码暴露在了一个不安全的服务器上，而且整个过程持续了数月。人们的另一个担忧是，这些数据会像以前学校曾经使用的神秘的“永久性档案”一样，一直伴随学生的整个教育生涯。毕竟，一个学生在小学时被标记为“捣蛋鬼”，并不代表他上了中学之后还是“捣蛋鬼”，反而可能会变成另外一个完全不一样的人。但是，由于他的数字档案里依然标记其为“捣蛋鬼”，学校当局和老师可能会基于这个过去的评价来对待已经改变的学生，这显然不合适。另外一些团体还担心，这些学生的数据将被用于商业营销。理论上讲，学校和大数据软件开发商确实可以在特定的领域，向学生精准投放个性化广告。或许，学生写了一篇关于棒球的论文，然后就会收到关于当地棒球比赛的门票广告。教师角色的转变所有涉及数据的领域，从财经到零售业都会遇到这些担忧和阻碍，但是在教育领域使用大数据还有另外一个问题——教师角色的转变。随着越来越多的技术和数据应用投入的教学中，教师的角色也应该随之发生转变，即由教学角色向数据驱动的管理角色转变。然而，这是一个非常困难的过程。优秀的教师选择成为教师，主要是因为他们热衷于教育学生。他们喜欢看到学生理解了一个问题之后，两眼放光的样子。他们也喜欢学生沉浸在一个知识点的时候，释放出的热情。不幸的是，这些优秀的教师对于让算法接管这一切感到不乐意，他们也不愿意做一些数据输入和管理工作，虽然这一切或许最终都能帮助学生走向卓越。因此，大数据和技术或许并不是解决教育问题的灵丹妙药。我相信，我们应该开发出一些应用来辅助优秀的教师进行教学，而不是用大数据和数据分析替代他们。最终，理解和应用数据及其分析过程，将像在其他行业一样，让学生和教师都从中获得益处。不知道各位如何看待这个问题，我们应该用数据记录和分析学生在课堂上的一切表现吗？还是我们应该保持传统教学方式，让大数据靠边站？