La educación es un sistema súper complejo que involucra muchas empresas, como la enseñanza, la gestión, la enseñanza, la investigación y los servicios. A diferencia de los procesos comerciales claros, estandarizados y consistentes del sistema financiero, aunque el negocio educativo de diferentes regiones y diferentes escuelas tiene ciertas características, las diferencias también son muy destacadas. Las diferencias en los negocios conducen directamente a fuentes más diversas de datos educativos y. recopilación de datos más compleja.
El big data educativo proviene de diversas actividades de práctica educativa, incluidas actividades de enseñanza, actividades de gestión, actividades de investigación científica y vida en el campus en el entorno del campus, así como en entornos informales como familias, comunidades, museos y bibliotecas. actividades de aprendizaje. Incluye tanto actividades de educación y enseñanza en línea como actividades de educación y enseñanza fuera de línea.
Las fuentes de datos centrales del big data educativo son "personas" y "cosas": "personas" incluye estudiantes, profesores, administradores y padres, y "cosas" incluyen sistemas de información, sitios web de campus, servidores y Equipos multimedia y otros equipos educativos.
Según las diferentes fuentes y alcances, los big data educativos se pueden dividir en seis tipos: big data educativos individuales, big data educativos curriculares, big data educativos en clase, big data educativos escolares, big data educativos regionales y nacionales. Grandes datos educativos.
2. Clasificación del big data educativo
Existen muchas clasificaciones de datos educativos.
Desde la fuente empresarial de generación de datos, incluye datos de enseñanza, datos de gestión, datos de investigación científica y datos de servicios.
Desde la perspectiva de escenarios técnicos de generación de datos, incluidos datos sensoriales, datos comerciales y datos de Internet.
Desde la perspectiva de la estructura de datos, incluye datos estructurados, datos semiestructurados y datos no estructurados. Los datos estructurados son adecuados para el almacenamiento de tablas bidimensionales.
Desde la perspectiva de la generación de datos, incluye datos de proceso y datos de resultados. Los datos de procedimiento son datos difíciles de cuantificar recopilados durante las actividades (como interacciones en el aula, tareas en línea, búsquedas en Internet, etc.) los datos de resultados a menudo muestran algunos resultados cuantificables (como calificaciones, calificaciones, cantidades, etc.); p>
Los datos recopilados por el estado son principalmente administrativos, estructurados y orientados a resultados, centrándose en la situación general del desarrollo educativo a nivel macro. En la era del big data, la recopilación integral y la extracción y análisis en profundidad de datos educativos se han vuelto cada vez más importantes. El enfoque de la recopilación de datos educativos se desplazará hacia datos no estructurados y procedimentales.
En tercer lugar, el modelo estructural de datos educativos
En general, los big data educativos se pueden dividir en cuatro capas de adentro hacia afuera, a saber, la capa básica, la capa de estado y la capa de recursos. y la capa de comportamiento.
Capa básica: Los datos más básicos en nuestro país son datos altamente confidenciales que incluyen todos los datos mencionados en las siete series de estándares de información de gestión educativa publicados por el Ministerio de Educación en 2012, como la información de gestión escolar; , información de gestión administrativa, información estadística educativa, etc.;
Capa de estado, datos sobre diversos equipos, entorno y estado de operación comercial inevitable, fallas, tiempo de funcionamiento, calidad del aire del campus, iluminación del aula, enseñanza; progreso;
p>
En la capa de recursos, la capa superior son los datos de comportamiento del usuario en el campo de la educación. Por ejemplo, material didáctico PPT, microconferencias, vídeos didácticos, imágenes, juegos, software didáctico, publicaciones, preguntas, exámenes;
Capa de comportamiento: almacena el comportamiento de los usuarios (profesores, estudiantes, docentes e investigadores). personal, gestores educativos, etc.) datos. ) está relacionado con la educación ampliada, como los datos de comportamiento de aprendizaje de los estudiantes, los datos de comportamiento de enseñanza de los profesores, los datos de comportamiento de orientación docente de los investigadores de la enseñanza y los datos de comportamiento de mantenimiento del sistema de los administradores.
Los diferentes niveles de datos deben tener diferentes métodos de recopilación y escenarios de aplicación de datos educativos.
En cuanto al modelo del iceberg de big data educativo, actualmente recopilamos datos más explícitos y estructurados, mientras que debajo del iceberg existen más datos no estructurados, que realmente pueden generar el mayor valor para la educación. .
Materiales de referencia:
¿Las fuentes y tecnologías de recopilación del big data educativo? Estrella Beibei