원문: 오남 중하 영해 등.
세상은 당신의 손에 있습니다. 개념 창작도.
이 글은 교육 이해, 교육 이해, 교육 이해, 교육 이해 등 세 가지 문제를 중심으로 교육 자료가 교육 이해에 미치는 의미를 논의한다.
이 세 가지 문제를 둘러싸고, 문장 (WHO) 는 먼저 교육 이해를 정의해 교육 대데이터의 시각에서 교육이해가 교육자가' 텍스트' 를 둘러싸고 교육의 의미와 육인을 파악하는 과정이라고 지적했다. 이후 문장 (WHO) 는 교육 이해가 교육 빅데이터가 뒷받침하는 교육 혁신 발전의 새로운 동력이라고 지적했다. 마지막으로, 지능형 교육 생태 레이아웃, 교육 빅 데이터 기술 개발, "이해 자원" 건설, 교육 프로세스 최적화의 네 가지 측면에서 교육 빅 데이터에 기반한 교육 이해 실천 전략을 검토했습니다.
또한 교육 이해의 한계에 대해 논의한 결과, 교육 빅데이터의 윤리성과 교육 빅데이터의 기술성이 각각 교육 이해의 깊이와 폭을 제한한다고 판단했다.
이 글의 연구는 교육자들이 교육 대데이터에 의지하여 교육 이해를 하는 능력을 높이기 위한 것이다.
키워드: 교육 이해; 교육 빅 데이터 학습 과정 교육학이 탄생한 이래 과학의 교육학은 교육연구자들의 지칠 줄 모르는 추구가 되었다. 교육학 역사상 많은 유명한 교육자들은 콰메누스, 헤르바트, 모만, 산다이크, 오코너 등 수량화를 통해 교육학 연구에서 순전히 사변에서 벗어나려고 시도했다.
그러나 일부 교육 행위는 정확한 도구로 수량화할 수 없다. 예를 들어, 인간의 정신과 마음에 대한 학습자의 내면적 이해와 반성 지식은 설득력 있는 증거를 찾기 어렵고, 수입과 수출의 관점에서만 교육의 효과를 판단할 수 있지만, 교육 과정의 전환 메커니즘은 어떻게 불분명한가?
이런 맥락에서 교육이해론 [1] 에 표현된' 해석',' 해석',' 응용',' 깨달음',' 공감',' 의식' 추구는 매우 어려워졌다.
동시에, 진정한 이해가 부족하기 때문에, 교육은 학습자의 효용과 시기를' 깨우쳐' 주는 데도 어느 정도 영향을 받았다.
학습자의 학습 환경이 기존의 물리적 교실에서 온라인 분야와 허실 융합으로의 전환과 웨어러블 장비와 상황 인식 기술이 교육 교육에 적용됨에 따라 학습자의 행동과 특징은 점차 데이터화 능력을 갖추게 되었다.
연구자들은 학습, 생활의 모든 측면에서 데이터를 캡처, 분석, 활용하는 방법에 대해 많은 연구를 해왔으며, 다양한 숨겨진, 측정 불가능한 교육 관계를 효과적으로 발굴하여 원래의 블랙박스를' 보이지 않는' 것으로 바꿀 수 있다.
의학적으로' 자기공명영상' 기술이 있는 것처럼 [3] 학습 과정은 측정할 수 있다.
본 연구는 교육 이해, 교육 이해, 교육 이해, 교육 이해 등 세 가지 문제를 중심으로 교육 대자료가 교육 이해에 미치는 의미를 논의한다.
전구 사이에 회색으로 보입니다.
교육이해란 무엇인가: 교육 빅데이터 관점 1 이해 및 이해 교육은 서양에서, 이해는 해석학에서 나온다.
성경은 여러 시기의 서로 다른 본문으로 구성되어 있다. 같은 의미 체계로 그 텍스트의 내포를 해석하면 서로 모순되는 해석이 생길 수 있다.
이런 현상을 피하기 위해 슈레르마허는 그의' 보편적 해석학' 사상을 제시했다. 즉, "먼저 인식 과정과 인식 대상을 나누고, 다른 사람의 인식과 변증적 인식을 구분한다" [4].
하이데거는 [5] 의미 있는 이해는 생활의' 주변의 곤경' 에서만 발생할 수 있으며 개인의 문화적 배경, 사회적 경험, 전통적 관념이 모두 이런 이해를 방해할 수 있다고 생각한다.
중국에서는' 사직' 의 해석에 따르면 이해는' 기존 지식을 이용하여 사물을 만지고 새로운 것을 인식하는 과정' 을 의미하며, 그 수준은 접촉의 성격과 사람의 인지능력에 따라 달라진다.
[6] 하지만' 랑문 당대 영어 사전' 은' 이해' 에 대해 서로 다른 해석을 가지고 있으며, 이해의 행동과 판단을 더 잘 반영하고 있다.
이를 바탕으로 해석학은' 이해는 역사 다원론 대화 구조에 기반한 실천 과정' [7] 과' 사상이 있는 사람은 사상이 없는 사람보다 특정 상황에서 타인에 대한 진정한 이해를 더 잘 표현할 수 있다' [8] 를 제시했다.
이러한 이해 해석의 지지로 학자들은 해석, 해석, 응용, 깨달음, 공감, 의식으로 이해를 묘사하고 이에 따라 교육 현상을 해석하여 이해 과정관을 형성하기 시작했다.
이해 과정의 이념을 교육에 적용하는 것은 교육 이해 [10] 라고 할 수 있다.
교육의 영향을 이해하면서 교육자는 학습자를 학습의 주체로 학습자에게 강요하는 것이 아니라 적극적인 지지와 지도를 통해 학습자를' 깨우쳐' 교육을 발휘한다.
동시에 목표, 사실, 기억, 개괄, 실험, 진리 탐구에 대한 분석과 서술을 풀어준다. 학습 상황을 핵심으로 하는 교육 요소, 학습 상황 형성과 관련된' 학습장',' 학습공간',' 학습환경' 을 구축하는 것도 교육연구의 초점이 되고 있다.
학습자 학습 환경 조성을 둘러싼 후속 교육 및 교육 행위는 학습자의 현재 상태인 가다머 [1 1] 의' 편견' 을 출발점으로 한다.
편견' 은 이해의 효율성과 효과에 영향을 미친다. 현대교학 이론도 비슷한 관점을 가지고 있어 이전의 경험과 지식이 교수 설계에 결정적인 역할을 한다는 것을 보여준다. "혼합 학습에서 교수 설계의 출발점은 사람을 찾는 것이다" [12].
그럼 어떻게 학습자를 찾을 수 있을까요? 학습자의 학습 상태를 어떻게 파악합니까? 학습자의 인지 스타일을 어떻게 판단합니까? 교육 빅 데이터는 이러한 문제에 대한 해결책을 찾았습니다.
메카트로닉스
2 교육 빅데이터 및 교육 이해 빅데이터는 클라우드 컴퓨팅, 사물인터넷 이후 주요 기술 변화입니다.
미국에서는 빅데이터가' 정보고속도로' 와 동등한 중요한 과학기술 행동 [13] 으로 여겨진다.
큰 데이터의 가치, "양" 과 "완전성" 의 점유를 통해 다양한 데이터의 교환, 통합, 분석, 새로운 지식 발견, 새로운 가치 창출, 큰 지식, 큰 기술, 큰 이익, 큰 발전 [1
교육 분야에서는 교육 과정 데이터의 캡처, 기록, 분석 및 활용을 통해 교육 과정 자원 구축, 학습 환경 형성, 교육 과학 평가, 교사 능력 향상 등의 문제를 해결할 수 있습니다.
교육의 근본적인 기능은 사람들을 교육하고 교육으로 표현하는 것입니다. 모든 교육 및 교수 활동은 "교육" 에서 비롯됩니다.
따라서 교육 이해는 학습자 중심의 이해이며, 학습자 자신, 과정, 교육 과정 및 평가에 대한 이해를 포괄하고 이를 바탕으로 적절한 교육 과정을 설계하여 교육 효과를 달성해야 합니다.
교육 교수 문제의 근원은 학습자의 이해 능력의 부족이라고 추측할 수 있다.
교육 빅데이터는 데이터 마이닝을 통해 교육자들이 교육과 그 과정을 직관적이고 정확하게 이해하고, 학습자의' 편견' 과' 각성' 상태를 파악하고, 학습자의 정서적 가치, 인지능력, 지식 구조, 기술 기술의 변화를 정확하게 추적하여' 열띤 토론' 을 실현할 수 있도록 도와준다.
교육 빅데이터의 지원으로 교사는 자원을 더욱 적극적으로 동원하고, 소통 방식을 바꾸고, 교육 지원을 실시하고,' 심령교류잔치' 의 주체가 될 수 있다.
교사의 적극적인 작용으로 교사와 학생 간의 충돌 상태가 융합 상태로 바뀌고, 사제심리수준이 높아지고, 학습자의 자율 학습 능력, 창의력, 자기적응 능력도 눈에 띄게 높아졌다.
위의 분석과 함께 본 연구는 교육 이해를 다시 정의했다. 교육 빅 데이터의 시각에서의 교육 이해는 교육자의' 텍스트' 에 대한 해석이다. 이 연구에서' 텍스트' 는 교육 과정의 다양한 전달체로, 학습자에게 전달된 후 시각, 청각, 촉각을 통해 감지할 수 있는 내용이다. (교육의 의미에 대한 파악 과정이며, 그 내포는 주로 다음 네 가지 방면에 나타난다. ) 교육 이해는 교육 실천 방향의 내부 조정 메커니즘이다.
교육 이해 활동과 그 결과는 교육 실천을 촉진하는 내적 요인이다. 이해의 실천취향은 이해는 주관적인 억측도 아니고 자의식에 녹아든 낯선 그림자와 황당한 상상이 아니라 교육 빅 데이터의 연관성을 바탕으로 다양한 자원의 다양한 이성적 예측을 동원하는 것이다.
교육 이해는 역사적 이해를 바탕으로 한 것이다.
학습자' 편견' 의' 이전 경험' 등의 요소는 역사에서 찾을 수 있다.
그러나 역사는 빈 역사가 아니라 과거와 관련된 현실의 객관적인 존재이자 미래의 표현이다.
역사의 필연성과 선택성으로 인해 같은 과목은 시기마다 다른 이해를 가질 수 있다. 학습자는 역사 없는 조건을 창조할 수도 없고, 자연스럽게 역사의 속박에서 벗어날 수도 없다.
교육 이해는 일종의 가치 있는 이해이다.
교육대자료는 학습자에 대한 글로벌 고찰을 통해 시대정신의 다양성과 포용성을 반영해야 하며, 교육이해도 시대정신에서 조정의 방향을 찾아 교육이해의 지속적인 형성을 촉진해야 한다.
교육 이해는 일종의 동적 이해이다.
교육 실습은 교육자와 학습자 간의 상호 작용이다. 교사와 학생은 상호 작용 과정에서 새로운 경험을 가지고 있으며, 교수 이해는 대화가 더 깊어짐에 따라 높아진다.
둘째, 교육이해란 무엇인가: 교육 빅데이터가 지지하는 교육 혁신 발전의 새로운 동력. 2065438+2007 년 6 월 20 일, 데일리 테크놀로지망은 알리바바가 지불 방면에서 휴대폰과 분리된 기술을 보도했다. 그는 이 기술이 새로운' 전복' 을 창조했다고 생각한다. 이런' 전복' 의 주요 기술은 사물 인터넷과 이미지 인식 기술이다.
사실, 기술, 특히 정보기술은 이미 각국의 중시를 불러일으켰다. 예를 들어 미국 미래학자 리프킨 [15] 은' 제 3 차 산업혁명' 이라는 책에서 영향력 있는' 5 대 기둥 이론' 을 제시했다. 영국' 이코노미스트' 잡지는' 특집보도' 를 발표하고' 제조업 디지털화' 의 제 3 차 산업혁명 특징 [16] 독일이' 산업 4.0 전략' 을 제시했다. 중국은' 중국제조 2025 계획' 등을 제안했다.
교육연구원의 관점에서 볼 때, 신산업혁명은 인재 양성의 이념, 목표, 내용, 방법 및 경로, 체계 중심의 시리즈 변화 [17] 에 초점을 맞춰야 한다. 핵심은 교육의 근본 임무를 실현하는 것이다. "학생들이 같은 생물권의 일부라는 것을 깨닫게 하여 그들의 몸을 생각하고 단련시킨다." 구체적으로 육아의 대량 화, 표준화, 고정화 관념을 깨고, 개인화, 맞춤형, 분산화 조정을 실시하고, 개인의 개인화, 차별화 발전에 초점을 맞추고, 혁신의식, 협력의식, 발전의식, 서비스의식, 평생학습능력, 사회감정능력을 키우고, 사람 간의 배려에 관심을 갖는다.
이러한 변화의 근본 요구는 사람들에게 더 많은 관심을 기울이는 것이고, 이것도 교육을 이해하는 출발점이다.
1 혁신적인 인재 양성에는 교육 빅데이터의 긴밀한 지원이 필요합니다. "혁신적인 인재" 는 혁신 의식, 혁신 정신, 혁신적 사고, 혁신 능력을 갖추고 혁신적인 성과를 거둘 수 있는 인재를 말한다.
(18) 실제로 혁신적인 행동은 내부 이점과 외부 환경의 이중 영향으로 지식 시스템과 환경 시스템의 내부 및 외부 역할을 결합하여 발생하며, 문제 발견, 비판적 사고, 자원 통합 및 문제 해결 능력은 혁신적인 행동의 열쇠입니다.
혁신적인 인재의 이상적인 교육은 교육자가 먼저 개성이 다른 학습자의 서로 다른 흥미와 학습 요구를 명확히 하고 그에 상응하는 학습 내용과 방법을 제공하여 학습자가 정확하게 분석하고, 과감하게 시도하고, 학습 과정을' 학습 창조' 과정으로 전환하도록 유도해야 한다.
전통적인 교실 학습이 혼합형 학습과 온라인 학습으로 변화함에 따라 더 많은 학습 행위가 교사에게 큰 데이터로 나타날 수 있다. 교사는 빅데이터를 통해 혁신적인 인재의 발전 요구를 발견하고, 적절한 학습 자원을 제공하고, 구체적인 교육 환경을 설계할 수 있다.
교육 빅데이터의 긴밀한 지지로 혁신적인 인재 양성의 객관적 법칙과 전체 모델은 더욱 합리적이고 정확하게 인식될 것이다.
2 문화 다양성은 교육 빅데이터를 통해 학습자의 공감을 포착해야 한다. 서로 다른 인종, 종교, 언어 집단 간의 관계가 날로 밀접해지고, 원래 폐쇄된 민족 문화가 충격을 받아 학습자는 각종 사물에 대해 다원적인 이해를 갖게 되었다. 교육 실시 과정에서 학습자의 이정 상태를 파악하고' 입심' 교육을 실시해야 한다.
전통적인 교육 패러다임에서 연구자들은 이러한 학생 상태에 기반한 교육 설계를' 생성성' 설계라고 부른다.
교육 빅데이터는 상황 인식 장치를 통해 학습자의' 심장 박동' 을 실시간' 시각화' 로 전환함으로써 교사가 목적지를 가지고 자원을 호출하고 흥미를 불러일으키며 감정을 조절하여 학생들이 더 이상 교실에서' 버려진 아이' 가 되지 않도록 한다. 교사와 학생은 대화에서 * * * 교육이해에 필요한' 시야융합' 을 만들어 낸다.
3 복합형 신종 인재의 양성에는 교육 대데이터 제공 과정의 지지가 필요하다. 피아제 [19] 에 따르면 전통인지 이론은 고급인지, 즉 인지의 최종 결과에만 초점을 맞추고 인지의 건설 과정은 보이지 않는다.
마찬가지로, 전통 교육에서 정량화된 데이터의 주요 역할은' 입력' 과' 출력' 의 관계를 판단하는 것이다.
즉, 데이터를 정량화하여 어떤 교육을 제공하는지, 어떤 결과를 얻는지, 교육을 통해 어떤 측정 가능한 결과를 출력하는지 판단하는 것이다. 나는 학습자에게 입력하는 과정을 모른다.
현대교육에서도 교육 혁신의 합리성과 과학성을 입증할 명확한 증거가 없다.
교육 빅데이터는 학습자에 대한 전방위적인 데이터 묘사를 통해 교육 과정의 복잡성을 교육 빅데이터가 지지하는' 분석' 으로 대체했다. 교사가 학습자를 위해 만든 비전은 교사가 상상하는 비전이 아니라 교육 빅데이터의' 시각화' 비전을 바탕으로 한 것이다. 사제 간에 * * * 관계, 심지어는 시야융합이 일어나 융합 과정에서 학습자의 학습, 일, 사람, 발전을 지도한다.
4 인재가 성장 잠재력을 평가하는 평가는 교육 대데이터에 대한 피드백을 제공해야 한다. 세속적 의미를 지닌 인재를 평가하는' 선택' 기능은 교육이해의 목표이자 다음 단계의 이해의 기초이다.
평가로 종합성, 정확성, 신뢰성이 부족하여 학습 과정, 학습 효과, 학습 효율을 정확하게 기록할 수 있는 기능을 제공하여 학습자의 잠재력을 어느 정도 측정할 수 있습니다.
이를 바탕으로 교육 빅데이터는' 학습량' 에서' 학습능력' 및' 학습효율' 에 이르는 데이터를 평가하여 교육자가 개인화된 지원 메커니즘을 구축하고 학습자의 잠재력을 극대화할 수 있도록 지원합니다.
동시에, 고용인 단위나 상급 교육기관도 교육 대데이터를 통해 학습자의 신분, 특성, 발전 잠재력을 전면적으로 고찰하고, 필요하고 적합한 인재를 선택하여 인재 선발 기능을 실현할 수 있다.
빅 데이터
셋째, 어떻게 교육이해를 할 것인가: 교육 빅데이터를 바탕으로 한 실천 전략' 새로운 패러다임을 포용하는 것' 은 항상 해당 과학을 재정의해야 한다.
[20] 교육 빅 데이터의 이해 가치에 대해 생각하면서 다음과 같은 교육 빅 데이터의 실천 전략에 따라 교육 실천의 개혁을 지도하고 교육 연구 패러다임의 전환을 촉진해야 합니다. 1 교육 빅 데이터를 이용하여 교육 이해를 촉진하여 교육 빅 데이터의 이해 가치를 충분히 발휘하는 것은 자명한 주제가 아닙니다.
반대로, 교육 빅데이터 이해의 역할을 발휘하려면 몇 가지 전제 조건이 필요하다.
데이터 수집의 경우, 전통적인 교실 영역에서 미래를 향한' 허실 융합 분야' 로, 최종 목표는' 스마트 학습 분야' 로 옮겨야만 교육 대데이터를 적시에 포착할 수 있다.
지적학장' 의 목표는 인식학습환경을 구축하고, 학습자의 특징을 식별하고, 적절한 자원과 편리한 상호 작용 도구를 제공하고, 학습과정을 기록하고, 학습결과를 평가하고, 궁극적으로 효과적인 학습을 촉진하는 것이다 [2 1].
교육 빅 데이터 수집 기술 및 장비를 사용하여 적절한 수집 조건을 설정하고, 교육 빅 데이터 수집을 용이하게 하는 지능형 교육 생태계를 구성하고, 후기 데이터 수집, 활용 및 혁신을 위한 데이터 지원을 제공하며, 교육 빅 데이터의 이해 가치를 더 잘 발휘할 수 있습니다.
2 교육 빅 데이터 기술을 개발하여 교육 과정과 학습자 시야의 융합을 지원합니다. 상업적으로 큰 데이터의 특징은 명확하고, 데이터 모델은 간단하며, 응용가치는 명확하다.
교육 빅데이터는 응용가치를 창출하기 위해 자연어, 외부 환경, 인문학 기초, 자원 특징 등 모든 관련 요소를 형식 논리로 변환하고 시스템을 변환하여 교사들에게 설명적인 텍스트, 차트 등을 쉽게 지원해야 한다.
그 중에서도 교육 빅 데이터 기술은 매우 중요한 역할을 하기 때문에 상황 인식 기술과 장비를 개발하여 학습자의 바이오메트릭 변화 데이터와 학습 과정의 관련 변경 데이터를 정확하게 파악할 수 있습니다. 학습 시스템을 연결하는 지능형 착용 장비와 학습 상태 간의 관계를 탐구하고, 학습자의 감정 변화 (예: 심박수, 팔다리 언어, 뇌전 등) 를 파악하여 교사가 학습자를 이해할 수 있도록 돕는다. 큰 데이터를 기반으로 한 시기적절한 피드백 메커니즘을 탐구하고, 교수법을 조정하여 학습자가 학습으로 돌아오는' 편안한 영역' 을 촉진하여 교사와 시스템이 학습자의 적응력을 빠르게 인식할 수 있도록 합니다.
3 교육 빅 데이터에 기반한' 자원 이해' 구축은 본질적으로 학습자가 배우려는 자원이며, 학습자의 시야에 융합될 수 있는 자원이며, 학습자의 인생 체험, 인문적 소양, 기대, 상상력 등 개인 상태를 바탕으로 자원과 소통하여 구축된' 학습 세계' 이다.
"자원 이해" 구축은 다음과 같은 측면에서 시작할 수 있습니다. 교육 빅데이터에 대한 학습자의 "기대" 에 대한 이해는 "자원 이해" 구축의 토대입니다.
교육 빅데이터는 교육자들이 자원의' 삶의 질' 을 높이는 효과적인 버팀목이다.
에셋과 상호 작용하는 동안 학습자의 동작 특성, 상호 작용 특성, 프로세스 특성 및 피드백 특성은 모두 데이터를 통해 캡처할 수 있습니다. 어려움은 어디에 있으며 학습자가 이해할 수 있도록 더 많은 사례가 필요합니다. 어디가 좀 무미건조하고, 자원의 재미를 늘려야 하고, 어디가 간단하고, 인지 부하 수준을 높여야 하는 등, 이러한 문제들은 모두 프로세스 데이터를 통해 기기 형식으로 플랫폼 피드백을 통해 자원 건설자에게 피드백을 줄 수 있다.
"빈 점" 을 발굴하여 이해를 촉진하다.
이해의 경지' 를 높이기 위해서는' 공백' 을 설정하고 학습자의' 실실' 의 정서를 불러일으켜 탐구, 채우기, 자원의 의지를 자극하고 이해수준을 높여야 한다.
그러나, 어떻게 이런' 공백' 을 찾을 수 있을지는 교육자의 지혜를 시험하고 있다. 일반적으로 열풍이 일어날 때의' 급냉', 평범하고 낯선 시기의' 급락', 흥겨울 때의' 급정체' 는 모두' 공백' 효과를 가지고 있다.
이러한 상태를 인식 하 고, 교육 빅 데이터 기술의 발전을 전제로, 더 많은 가능성이 있다.
교사는 교육 대자료에 의지하여' 공백 점' 을 통해 인지 범주 내의 이해 수준을 학습자와 연결시켜' 이해 자원' 을 세워야 한다.
4 교육 빅데이터의 정밀한 지지를 충분히 발휘하여 교육 과정을 최적화하다. 교육 빅데이터는 교육 과정의 최적화를 지원하여 교육 이해에서 역할을 합니다. 교육 빅데이터는 교사가 교육 과정을 정확하게 이해할 수 있도록 도와줍니다.
교육 이념을 이해한 후, 교육 과정은 과정 전문가, 교사, 학습자, 기술자가 특정 분야에서 진행하는 혁신적인 협력 활동으로 여겨진다.
큰 데이터 기술을 교육함으로써 교육 과정의 직접적, 객관성, 정확성, 진실성 등의 특징을 충분히 보여줄 수 있다. 엄밀한 논리적 추리와 연결된 클라우드 데이터를 통해 교사는 학습 과정에서 학습자의 인지 변화, 능력 변화, 감정 변화 및 영향 요인에 대해 보다 합리적인 인식을 갖게 되어 교육 과정을 최적화할 수 있는 조건을 제공합니다.
교육 빅데이터는 교사의 개입과 언제 지지를 받을 수 있는지에 대한 근거를 제공한다.
교학 텍스트의 다른 성격, 인지 스타일, 학습자의 상황은 모두 이해 과정의 편차로 이어질 수 있다. 교사는 편차를 바로잡고 * * * 지식을 형성하기 위해 일정한 지원을 내장해야 한다.
교육 빅데이터는 리듬이 없는 키보드 두드리기, 초조한 사시, 학습자와의 무질서한 상호 작용 등 다양한' 이상 정보' 를 적시에 포착해 교사가 의식적으로 교육을 조정하고 목표 학습 지원을 할 수 있도록 도와준다.
교육 빅데이터는 교육인식의' 주관성' 을 바꿔 수량화에 기반한 객관적인 판단을 촉진할 수 있다.
아리스토텔레스는 이해는 단지 판단일 뿐 "영원하지 않고 의심과 관심을 불러일으키는 것" 이라고 생각한다 [22].
인식의 주관성이 학습 입력을 모호하게 하기 때문에, 교육 빅데이터는 적절한 정보를 수집해야 하며, 기존의 특징에 근거하여 교육 개입과 지원이 합리적인지 판단해야 한다.
결론적으로, 교육 빅데이터의 이해의 의미는 사람을 찾고, 사람의 상태를 똑똑히 보고, 그에 상응하는 자원, 과정 등 학습 지원을 제공하여 학습 과정을 최적화하고 이해를 촉진하는 것이다.
빅 데이터 분석은 상호 연결된 모바일 장치의 대량의 데이터를 분석합니다.
손에 스마트폰을 들고 흰색 배경에 있다
4. 교육이해의 한계: 윤리와 기술의 이중제약 1 교육대데이터윤리: 교육이해를 제한하는 심층적인 교육데이터윤리는 교육데이터의 생성, 수집, 저장, 분석 및 활용 과정에서 갖추어야 할 도덕신념과 행동규범에 대한 이성적 검토 [23] 입니다.
교육 이해 분야에서 교육 빅 데이터의 기본 운영 모드는 학습자의 학습 과정, 사회생활, 신체 상태, 정신, 감정 등에 대한 데이터를 수집하는 것이다.
데이터 수집 기술의 급속한 발전에 따라 데이터는 학습자의 학습 과정을 "통찰" 하여 이해 수준을 높였으며, "이는 학습자의 프라이버시가 통제력을 잃는 시작이다" [24]. 예를 들어, 교육 대용량 데이터의 대규모 사용은 학습자의 프라이버시를 노출시키고, 영구적으로 저장된 데이터는 학습자의 표시를 경화시킬 수 있으며, 데이터 중심 모델은 학습자의 잠재력을 발굴하지 못하게 하기 쉽다 [26].
따라서, 교육 빅데이터의 발전은 도덕과 질서체계의 규범 요구 하에 발전해야 하며, 안전원칙, 공평원칙, 정보동의원칙 등 윤리기준을 따라야 하며, 데이터 수집의 무질서성을 피해야 한다. 대량의 데이터 발굴에 대한 경외심을 유지하고 윤리적' 최종선' 을 넘지 말아야 한다.
2 교육 빅 데이터 기술: 교육 이해를 광범위하게 제한하는 교육 데이터 기술은 교육 빅 데이터 개발 응용 프로그램의 "새로운 엔진" 입니다. 그러나 기존의 교육 데이터 기술에는 상황 인식 능력이 약하고 생체 징후를 식별할 수 있는 능력이 낮은 등 몇 가지 단점이 있습니다.
또한, 교육 부서는 교육 빅 데이터에 대한 기술 연구 개발에 대한 투자가 적고, 교육 빅 데이터 기술의 발전을 제한하고, 교육 빅 데이터의 이해 가치 발휘를 제한한다.
전반적으로 교육 이해의 가치는 더 나은 교육을 제공하는 데 있으며, 교육 빅 데이터 기술의 출현은 교육 이해의 심화를 뒷받침한다.
교육 빅 데이터 기술은 도구로 존재하며, 아무리 포괄적인 학습자 정보를 제공하든, 데이터를 캡처하는 기술이 얼마나 강하든, 피드백이 얼마나 정확하든 교사의 학습자에 대한 이해를 대신할 수 없으며, 교사와 교육팀의 자기 이해를 대신할 수 없다는 점에 유의해야 한다.
그럼에도 불구하고, 교육 빅데이터는 교육 이해의 생성과 이해 수준 향상을 위한 기술 지원을 제공하고, 교사와 학생이 자기 이해와 자기 초월을 실현하여 교육과 학습에서 더 큰 돌파구를 마련하고 개인의 삶의 의미를 실현할 수 있도록 도와준다.
가상 이미지 교육 소프트웨어
참고 문헌 [1]McTighe J, Wiggingsg. 설계 매뉴얼의 이해 [m]. 버지니아 알렉산드리아: 규제통화협회 1999: 19. [2] [26] 오난충, 하. 교육 빅 데이터 패러다임의 기본 개념 및 구축 전략 [J]. 전기 교육 연구, 20 17, 20 17 20 18, 20/kloc- 빅 데이터: 다가오는 데이터 혁명, 정부와 상업, 20 13: 12. 200 1:74.[5] 김민악. 교육 이해 [M]. 청두: 쓰촨 교육 출판사, 2006:3. [8] (가) 막스 반 메난. 이수의 영역본. 가르침 위트-교육 지혜의 중요성 [M]. 베이징: 교육과학출판사, 200 1: 4454 (3) 29) 8) 3-8. 한스 게오르그 갈다마 (독일). 홍한정 번역. 진리와 방법-철학 해석학의 기본 특징) 5438+0999: 3538. 28.[ 12] 오난중. 혼합 학습의 관점에서 교육 설계 프레임워크 재구성 3- 동시 교육 [5]: 18-24. [13] 호크강. 빅 데이터의 모든 측면 [J]. 손옥녕 번역, "전기화 교육 연구". 제 3 차 산업 혁명 [M]. 20 12: 32.[ 16] 로스코 PFD. The third induction 2011) 계약충. 제 3 차 산업혁명과 인재 양성 모델 개혁 [J]. 교육연구, 20 13, 2065438+. 안진. 혁신적인 인재와 행동 특성 [J]. 교육 연구, 20 17, (1) 149- 153 [1995: 3.[20] (미국) t.s. 쿤. 1980:44.[2 1] 진위동, 엽신동 (5) 42-49. [22]) 아리스토텔레스가 제안했다. 리아 쉔 바이 번역. 니코카일 윤리 (m). 베이징: 비즈니스 인쇄관, 2003: 183.
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