祝智庭

近年來，大數(shù)據(jù)作為一種信息資產(chǎn)，其潛在價值得到了世界各國的重視。2012年3月美國發(fā)布《大數(shù)據(jù)研究和發(fā)展創(chuàng)新計劃》指出，要通過提高從大型復雜的數(shù)字數(shù)據(jù)集中提取知識和觀點的能力，以幫助加快在科學與工程中的步伐，加強國家安全，并改變教學研究。歐盟制定的《數(shù)據(jù)價值鏈戰(zhàn)略計劃》，擬通過一個以數(shù)據(jù)為中心的連貫性歐盟生態(tài)體系，讓數(shù)據(jù)價值鏈的不同階段產(chǎn)生價值。英國制定的《英國數(shù)據(jù)能力發(fā)展戰(zhàn)略規(guī)劃》，明確定義了數(shù)據(jù)能力，并對如何提高數(shù)據(jù)能力提出了相應舉措。2013年6月，日本公布的《創(chuàng)建最尖端IT國家宣言》在大數(shù)據(jù)與傳統(tǒng)行業(yè)結(jié)合方面制訂了明確計劃。2013年，韓國提出建設開放大數(shù)據(jù)中心，對企業(yè)、大學和普通公民開放，并支持利用大數(shù)據(jù)技術解決業(yè)務或研究問題。2015年11月，我國的《中共中央關于制定國民經(jīng)濟和社會發(fā)展第十三個五年規(guī)劃的建議》提出“實施國家大數(shù)據(jù)戰(zhàn)略，推進數(shù)據(jù)資源開放共享”，首次將大數(shù)據(jù)戰(zhàn)略提升到國家政策層面。

國家政策的號召加持大數(shù)據(jù)的巨大潛在價值，使得大數(shù)據(jù)技術迅速滲入各行各業(yè)，并成為各行各業(yè)發(fā)展變革的新方向。當然，教育領域也不例外。

教育呼喚數(shù)據(jù)智慧

2015年9月，《促進大數(shù)據(jù)發(fā)展行動綱要》指出，“大數(shù)據(jù)已成為國家重要的基礎性戰(zhàn)略資源，正引領新一輪科技創(chuàng)新”，我國要建設“教育文化大數(shù)據(jù)”。2016年6月，《教育信息化“十三五”規(guī)劃》指出，到“十三五”末，“制訂出臺教育數(shù)據(jù)管理辦法，規(guī)范數(shù)據(jù)的采集、存儲、處理、使用、共享等全生命周期管理，保證數(shù)據(jù)的真實、完整、準確、安全及可用，實現(xiàn)教育基礎數(shù)據(jù)的有序開放與共享”。2017年1月，《國家教育事業(yè)發(fā)展“十三五”規(guī)劃》（以下簡稱《規(guī)劃》）指出“鼓勵學校利用大數(shù)據(jù)技術開展對教育教學活動和學生行為數(shù)據(jù)的收集、分析和反饋，為推動個性化學習和針對性教學提供支持”“綜合利用互聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、人工智能和虛擬現(xiàn)實技術探索未來教育教學新模式”。

數(shù)據(jù)驅(qū)動的教育變革似呈必然趨勢，甚至有學者將2015年作為我國教育大數(shù)據(jù)的元年。另外，近年大量的APP與平臺走進各大中小學，使得數(shù)據(jù)間互聯(lián)互通的問題日益凸顯，對此《規(guī)劃》中明確指出，“積極推動各級各類學校建設基于統(tǒng)一數(shù)據(jù)標準的信息管理平臺，實現(xiàn)各類數(shù)據(jù)伴隨式收集和集成化管理”。2017年4月，教育部教育信息化技術標準委員會啟動了“人人通”標準的研制，其中一項重要工作即是上述規(guī)范數(shù)據(jù)的研發(fā)。

隨著人工智能在數(shù)據(jù)挖掘與分析方面取得的巨大發(fā)展，教育受其影響也顯露出由“教育+ 互聯(lián)網(wǎng)”階段向“教育+AI”進階的趨勢。同樣，教育信息化也開始邁向“智能化”新階段：由教育數(shù)字化邁向教育智慧化。

信息技術在教育中的應用似乎總是比其他領域的發(fā)展慢一步，其實在《智能時代：大數(shù)據(jù)與智能革命重新定義未來》中，大數(shù)據(jù)和機器智能領域?qū)＜覅擒姴┦烤鸵褜?005年定義為大數(shù)據(jù)元年，而我國教育大數(shù)據(jù)的元年卻是在10年之后。不過，可喜的是，由于國內(nèi)對智慧教育的追求，教育大數(shù)據(jù)一直有個明確的發(fā)展日標：數(shù)據(jù)智慧。

數(shù)據(jù)驅(qū)動的智慧教育

信息技術支持的智慧教育（ Smarter EdueaLion）中的智慧是由三個詞融合而成：智巧（ Smart）、智能（ Intelligence）、智慧（Wisdom）。其中智巧與IBM倡導的智慧教育相契合，它偏向于機智、精明；智能與加德納（H.GJardner）的多元智能理論、斯滕博格（R.Slernberg）三元智能理論等相契合，它偏向于多樣的才智，其實是智力與能力的統(tǒng)合；智慧與錢學森的大成智慧相契合，偏向于多領域融合的發(fā)現(xiàn)與創(chuàng)新。簡單地講，智慧教育巾的智慧具有兩個核心維度：思維模式與創(chuàng)造潛能。前者是內(nèi)在修養(yǎng)，具有三個層級水平：思得準（針對問題）、思得深（針對解法）、思得巧（針對策略）；后者是外在能力，也具有三個層級水平：做得了（針對任務）、做得好（針對績效）、做得妙（針對創(chuàng)新）。知識包括理論與經(jīng)驗，代表人類過往的心智收獲，而智慧更加偏向于面向未來的“新奇”，即解決前所未遇問題的能力。

孩子進入學校，要過五年、十年甚至二十年才走向社會，如果只讓他們學習知識，那么當他們走出校門時很多知識已經(jīng)過時了，唯有智慧的種子對他們是終身受用的，所以未來的教育必然是面向智慧的教育。

上述描繪的“智慧”指向智慧人才，而對于人工智能來講，思維模式主要體現(xiàn)在從數(shù)據(jù)中提煉出來的新見解，創(chuàng)造潛能主要體現(xiàn)在基于新見解的行動方案。

提煉新見解的過程，就是數(shù)據(jù)價值提煉的過程。盡管對于大數(shù)據(jù)或者教育大數(shù)據(jù)的定義尚未得到很好的共識，但對于數(shù)據(jù)中蘊含著巨大的價值是沒有多少異議的。需要明確的是，大數(shù)據(jù)的價值密度很低，不具有直接用于行動的能力，需要深度挖掘。根據(jù)研究機構國際數(shù)據(jù)公司（IDC）的分析，世界上的資料正以每兩年就翻倍的驚人速度增加。很多時候，人們在沒有想清楚如何使用之前，就已經(jīng)開始了數(shù)據(jù)的瘋狂收集，他們相信，收集到的數(shù)據(jù)終有一天會用得到。這種漫無目的的數(shù)據(jù)“掃蕩”，使得數(shù)據(jù)類型更加多樣化，傳統(tǒng)的關系型數(shù)據(jù)庫已無法滿足存儲需求，收集來的數(shù)據(jù)都被扔到了數(shù)據(jù)湖（Data Lake）中。如果我們無法對這些數(shù)據(jù)進行及時的整理，從中提煉出有價值的見解，數(shù)據(jù)湖終有一天會演變成數(shù)據(jù)垃圾場。

基于新見解的最佳行動方案，是數(shù)據(jù)價值的真正體現(xiàn)。數(shù)據(jù)價值不是體現(xiàn)在其巨大的體量上，而是體現(xiàn)在是否對從事的關鍵業(yè)務或解決遇到的核心問題有用處、有多大用處。大數(shù)據(jù)時代的預言家舍恩伯格所著的《與大數(shù)據(jù)同行：學習和教育的未來》一書指出，大數(shù)據(jù)改善學習的三大核心要素是：反饋、個性化、概率預測。在此基礎上，將帶來學習的三大改變：能夠隨時收集學習中的雙向反饋數(shù)據(jù)（對學習進行反饋，同時對教學進行反饋）；可以真正滿足每個學生的個體需求，而不是在一組類似的學生層面定制個性化學習；可以通過概率預測優(yōu)化學習內(nèi)容和學習方式。這三方面即是最佳行動方案的作用點。

數(shù)據(jù)智慧生態(tài)視圖

上面提到，數(shù)據(jù)智慧體現(xiàn)在兩個方面：從數(shù)據(jù)中提煉出新見解、基于新見解制訂最佳行動方案。然而實踐證明，這兩個方面在各行各業(yè)（包括教育領域）均是巨大的挑戰(zhàn)。許多企業(yè)將大量資金投入到復雜的數(shù)據(jù)分析工具后，才發(fā)現(xiàn)他們沒有能力解釋從大數(shù)據(jù)挖掘出來的模式（Pallern），并從中得出新見解，也沒有能力將它們變成競爭優(yōu)勢。國際權威的《哈佛商業(yè)評論》指出，許多企業(yè)不能管理和分析大數(shù)據(jù)，所以無法從中得出新見解，或許這些企業(yè)壓根兒就不需要大數(shù)據(jù)！造成這種局面的其中一個原因是業(yè)界太過癡迷于大數(shù)據(jù)，而忘記了為什么癡迷：更好地從事關鍵業(yè)務或解決遇到的、潛在的問題。這進而使得業(yè)界忘記了，除了大數(shù)據(jù)還有小數(shù)據(jù)（ Small Data）。其實，“大數(shù)據(jù)+小數(shù)據(jù)”才是教育數(shù)據(jù)智慧的生態(tài)視圖。

大數(shù)據(jù)新見解

大數(shù)據(jù)是因其巨量、高速、多樣而需要用特殊的技術和分析方法（傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)處理程序不足以處理）才能將其轉(zhuǎn)化為價值（如增強決策、洞悉發(fā)現(xiàn)、過程優(yōu)化）的信息資產(chǎn)。它具有6V屬性：巨量（Volume）、高速（ Veloeity）、多樣（Variety）、低價（Value，價值密度低）、真實（ Veraeity）、迅變（Variability）。大數(shù)據(jù)的這六大屬性，使得它的處理、解析只能由機器完成。當然，大數(shù)據(jù)并非要求同時具有這六大屬性，教育大數(shù)據(jù)更是如此。

其實，我們可以從一個新的角度描述大數(shù)據(jù)：廣域、深度、時序。廣域方面，大數(shù)據(jù)與其他數(shù)據(jù)廣泛關聯(lián)，這是大數(shù)據(jù)進行相關關系解析的前提；深度方面，大數(shù)據(jù)能夠描述對象的方方面面，即全面地刻畫對象，這是大數(shù)據(jù)精準表征對象的基礎；時序方面，大數(shù)據(jù)會隨時間得到累積，即大數(shù)據(jù)應該是動態(tài)發(fā)展的，這樣大數(shù)據(jù)才能時刻表征對象的當前狀態(tài)。從這三個方面來講，通過廣泛關聯(lián)、精細刻畫、時間累積，小數(shù)據(jù)也能演變成大數(shù)據(jù)。

大數(shù)據(jù)在教育中之所以具有“魔力”，是因為它能夠記錄教與學全程的印記，而不是像以前一樣，僅憑教師的常識、經(jīng)驗和考試成績對學習結(jié)果進行評估。教育大數(shù)據(jù)可以產(chǎn)生于教與學過程的方方面面，美國個性化學習平臺Knew ton將收集來的教育數(shù)據(jù)分為五類：身份數(shù)據(jù)、用戶交互數(shù)據(jù)、推斷的內(nèi)容數(shù)據(jù)（學生對某一內(nèi)容的表現(xiàn)如何？可衡量的學習結(jié)果是什么？）、系統(tǒng)級數(shù)據(jù)（如排名、成績、紀律記錄和考勤等數(shù)據(jù)）、推斷的學生數(shù)據(jù)（如學生下周測驗通過的概率是多少？學生現(xiàn)在做什么能提高這個概率？）。由于大數(shù)據(jù)的6V屬性，使得上述教育大數(shù)據(jù)極難處理和解析，因此很多教育企業(yè)或?qū)W校直接依據(jù)用戶交互數(shù)據(jù)、采用簡單的規(guī)則來給予教學建議。推斷的內(nèi)容和學生數(shù)據(jù)缺失，使得很多教育工作者對大數(shù)據(jù)持懷疑態(tài)度。其實，從大數(shù)據(jù)的新見解角度看，我們完全可以從小數(shù)據(jù)出發(fā)，通過廣泛關聯(lián)、精細刻畫、時間累積躍升為教育大數(shù)據(jù)。

什么是小數(shù)據(jù)

小數(shù)據(jù)是具有小體量和具體屬性的數(shù)據(jù)，它的優(yōu)勢在于易于理解、便于訪問、可操作性強，可以對日常事宜作出及時、有意義的解析。體量方面，它可以非常之小，小到僅僅是一個數(shù)值。屬性方面，它可以具體到某一微不足道的行為觀察。

對于小數(shù)據(jù)，英國醫(yī)院俱樂部組織的“2016小數(shù)據(jù)論壇”上有五點洞見，很是具有參考價值：第一，讓數(shù)據(jù)有價值，是關乎融合不同部分的問題。第二，大數(shù)據(jù)是石油和土壤，但如何找到對數(shù)據(jù)內(nèi)在設計的深度理解至關重要。第三，撬開堅果需要的不是大錘，而只是胡桃鉗；同理，良好的洞悉不一定來自整理和處理越來越多的數(shù)據(jù)，而是對已得數(shù)據(jù)更加靈活的解析。第四，數(shù)據(jù)的價值在于更好地了解當前的環(huán)境以能夠創(chuàng)造更美好的未來。第五，算法是重要的，但人類要素是無法復制和替代的，因為小數(shù)據(jù)是具有情感溫度的，算法在這方面卻無計可施。這一情感問題使得小數(shù)據(jù)更偏向于由人來完成：往往需要在線下通過親身觀察、交談、隨訪等方式獲得。

大數(shù)據(jù)與小數(shù)據(jù)的融合

前面提到，大數(shù)據(jù)主要由機器處理、小數(shù)據(jù)主要由人處理，因此我們所倡導的教育數(shù)據(jù)智慧的生態(tài)視圖，是一種人機協(xié)同的生態(tài)視圖。在這個視圖中，大數(shù)據(jù)屬于數(shù)據(jù)計算密集型，注重關聯(lián)性模式的發(fā)現(xiàn)，在教育中的應用有兩方面：數(shù)據(jù)挖掘與學習分析；小數(shù)據(jù)屬于專家智慧密集型，注重因果關系的解析，在教育中的應用也有兩方面：教學設計與數(shù)據(jù)端倪（即數(shù)據(jù)啟發(fā)的專家探究法，系本文首創(chuàng)觀點）。大數(shù)據(jù)與小數(shù)據(jù)的融合，采用從小數(shù)據(jù)出發(fā)，經(jīng)大數(shù)據(jù)技術，最終回歸到小數(shù)據(jù)的策略。

具體策略為：在教學設計中，明確教育教學問題、制訂教育教學策略與方案、解析實施策略與方案所需的數(shù)據(jù)面；依據(jù)大數(shù)據(jù)新見解擴展數(shù)據(jù)面（小數(shù)據(jù)躍升為大數(shù)據(jù)）。在數(shù)據(jù)挖掘中，通過數(shù)據(jù)處理與建模等技術為學習分析提供高質(zhì)量的數(shù)據(jù)模式。在學習分析中，基于數(shù)據(jù)模式對學習進行解析，從而提供較為粗放的反饋、個性化、概率預測策略與方案，并促使教育教學的總體發(fā)展趨勢始終指向預期目標；為了回到小數(shù)據(jù)層面，此階段還需要對大數(shù)據(jù)進行降維處理，并將大數(shù)據(jù)劃分為小數(shù)據(jù)集合（大數(shù)據(jù)分解為小數(shù)據(jù)）。在數(shù)據(jù)端倪法中，教育工作者開展數(shù)據(jù)啟發(fā)的專家智慧密集探究，以獲得更為深入、具有更強操作性的見解。

面臨的機遇與挑戰(zhàn)

雖然上述教育數(shù)據(jù)智慧生態(tài)視圖對于指導數(shù)據(jù)智慧的實現(xiàn)（從數(shù)據(jù)中提煉出新見解、基于新見解制訂最佳行動方案）來說還比較粗放，但它為小數(shù)據(jù)躍升為大數(shù)據(jù)、大數(shù)據(jù)細化為小數(shù)據(jù)提供了可能，這使得教育大數(shù)據(jù)的收集、處理與分析變得不再那么無從下手。

筆者在《解讀教育大數(shù)據(jù)的文化意蘊》一文中，沿著從數(shù)據(jù)、信息、知識，經(jīng)過領悟、洞察而得智慧的線路（簡稱DIKUW模型），對數(shù)據(jù)智慧的演進做了解讀。文中指出，數(shù)據(jù)是一種數(shù)字、符號、事實，它處于“知幾無”狀態(tài)，從數(shù)據(jù)中我們很難得到有用的見解或價值；信息是經(jīng)過加工與組織的數(shù)據(jù)，它處于“知是何”狀態(tài)，從中可以獲得“何人、何時、何處、何事”等信息；知識是通過理論與經(jīng)驗模式化的信息，它處于“知如何”的狀態(tài)，從中可知如何做；領悟和洞察是賦予意義、能夠闡明道理的知識，它處于“知為何”狀態(tài)，可用于分析；而智慧基于領悟，可以生成前所未遇問題的解決方案、策略或行為。數(shù)據(jù)向智慧的躍升，要經(jīng)過數(shù)據(jù)關系處理、信息模式化處理、知識原理化處理。

這樣，生態(tài)視圖與DIKLW模型的融合，將會使得教育數(shù)據(jù)智慧的實現(xiàn)更加有的放矢。隨著教育信息化進程的推進、智慧教育的發(fā)展，國內(nèi)很多教育機構與單位已經(jīng)開始了教育數(shù)據(jù)智慧的革命。本文作者主持的全國教育科學“十二五”規(guī)劃國家級課題“智慧教育環(huán)境的構建與應用研究”涉及200多所實驗校，其中一部分實驗校已初嘗數(shù)據(jù)智慧指導教學創(chuàng)新的甜果。

當然，實現(xiàn)教育數(shù)據(jù)智慧還存有一個很大的挑戰(zhàn)，即“暗數(shù)據(jù)”（ Dark Data）。高德納咨詢公司（ GJartner）對暗數(shù)據(jù)的定義是，“企業(yè)在開展正常業(yè)務活動期間采集、處理和存儲，但通常無法用于其他目的（如分析、商業(yè)關系和直接獲利）的信息”?？上驳氖?，這個問題已經(jīng)得到業(yè)界重視。德勤會計師事務所（ Deloitte）發(fā)布的《2017科技趨勢報告》中明確指出，暗數(shù)據(jù)分析在未來18-24個月將對企業(yè)領域產(chǎn)生巨大的影響力。2017年S月，蘋果公司更斥資兩億美元收購一家專門挖掘“暗數(shù)據(jù)”的小公司Lattice Data。這個公司的主要業(yè)務是從暗數(shù)據(jù)中挖掘有價值的信息，并通過機器學習方法將非結(jié)構化的暗數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化成結(jié)構化、標簽化和分類化的信息，從而提供給其他公司用在人工智能、醫(yī)學研究等方面。可以推測，當越來越多的暗數(shù)據(jù)被轉(zhuǎn)化為“明數(shù)據(jù)”后，人類智慧將站在“全數(shù)據(jù)”的巔峰之上。就目前而言，將小數(shù)據(jù)與大數(shù)據(jù)結(jié)合，激發(fā)人機協(xié)同的數(shù)據(jù)智慧，也是為走向全數(shù)據(jù)筑基鋪路。

智慧教育永遠走在路上

數(shù)據(jù)智慧促使教育由數(shù)字化走向智慧化，指明了未來教育發(fā)展的大方向，因此值得我們傾力探索，大膽實踐基于數(shù)據(jù)智慧的未來教育，我們不妨稱之為智慧教育。筆者給智慧教育作出如下定義：

智慧教育的真諦是通過構建技術融合的生態(tài)化學習環(huán)境，通過培植人機協(xié)同的數(shù)據(jù)智慧、教學智慧與文化智慧，本著“精準、個性、匯聚、優(yōu)化、思維、創(chuàng)造”的原則，讓教師能夠施展高成效的教學方法，讓學習者能夠獲得適宜的個性化學習服務和美好的發(fā)展體驗，使其由不能變?yōu)榭赡?、由小能變?yōu)榇竽埽瑥亩囵B(yǎng)具有良好的人格品性、較強的行動能力、較好的思維品質(zhì)、較深的創(chuàng)造潛能的人才。

上述定義可以壓縮為一句話：智慧教育是通過人機協(xié)同作用以優(yōu)化教學過程與促進學習者美好發(fā)展的未來教育范式；或者更進一步簡化為16個字：巧用技術，妙施教法，重在學創(chuàng)，全人發(fā)展。我們將智慧教育的目標直接指向“全人教育”，好的教育必然是科學性、技術性、藝術性、人文性的有機融合，因此單憑數(shù)據(jù)智慧也無法造就智慧教育。實際上，我們將智慧教育視為信息化促進教育變革與創(chuàng)新的大目標，只有較好，沒有最好。也就是說，智慧教育永遠只有進行時，沒有完成時。