수업시간에 선생님은 학생들에게 "1 번부터 10 번 문제를 완성한다" 고 말했다. 그런데 정말 모든 학우들이 이 10 문제를 완성할 필요가 있나요?
가르치는 과정에서 어떻게 학생을 더 잘 계발하고, 어떻게 더 나은 교실 상호 작용을 할 수 있는지, 한 과목의 시간이 40 분인지 45 분인지 알 수 있다. (존 F. 케네디, 공부명언) 이 문제들에 대해 선생님은' 경험에 의존하는 것' 입니까, 아니면 과학적 분석에 의존하는 것입니까?
만약 당신이 위의 문제에 대해 생각한다면, 당신은 큰 데이터에 대해 교육 형태의 변화에 대해 개방적인 태도를 가질 것이다. (존 F. 케네디, 공부명언)
빅 데이터 시대가 유유히 다가오고 있으며, 과거에 수집하고 분석할 수 없었던 데이터는 새로운 기술적 수단에 의해 가능해졌다. 큰 데이터를 더 깊이 파고들 수 있는 사람은 산업 발전에서 선기를 선점할 수 있으며, 교육 분야에서도 마찬가지이다.
불과 며칠 전 혜과 교육은 기존' 수업' 을 바탕으로 본격적으로 온라인, 즉 기존 온라인 교육 플랫폼을 기반으로 수직 채용 플랫폼을 출시한다고 발표했다. 학습자의 직업 포지셔닝 분석에서 적절한 직무 추천, 맞춤형 과정, 심사 인증을 거쳐 일치하는 채용 게시물로 푸시되어 학습자가 공부에서 구직에 이르는 전체 경로를 완성했습니다. 이처럼 과거 학교 교육과는 전혀 다른 교육 모델이 업계의 화제를 불러일으키고 있는데, 이 교육 모델은 학습자의 개인화된 데이터 분석에 기반을 두고 있다.
같은 90 점짜리 두 수험생의 능력 수준이 같은가요?
빅데이터는 교육이 모든 개인을 진정으로 대면하게 한다.
"나는 우리가 학생에 대해 아는 것이 너무 적다는 것을 인정할 수 밖에 없다." 카네기멜론 대학 교육학원의 고전적인 구호이자 미국 10 대 연례 교육회의에서 가장 주목받는 화제다. 비슷한 사고가 우리나라의 교육 분야에도 존재한다.
"우리는 정말로 아이들을 이해합니까? 클릭합니다 "모든 아이들은 독특하고 독특하지만, 우리는 그들에게 진정으로 개인화되고 차별화된 교육을 할 수 있을까?"
간단한 예를 들어 수학 시험 90 점인 두 수험생, 능력이 정확히 같은가요? 전통적인 교수 모델에 따르면, 우리는 성적이 같은 학생의 능력이 비슷하다고 생각할 것이다. 하지만 빅데이터의 분석 방법을 빌리면 학생들의 차이가 분명하게 드러난다. 두 90 점 수험생에 대한 분석에 따르면 첫 학생은 우수한 논리적 사고에 더 많이 의지하고, 다른 학생은 논리적 추리 능력이 상대적으로 약하며, 그는 우수한 기억력에 의지하여 더 좋은 성적을 거두었다는 것을 발견했다.
따라서 빅데이터는 학생들의 발전을 좀 더 포괄적으로 바라볼 수 있게 해 주며, 과거 시험 성적이 반영되지 않았던 심층적인 문제를 발견할 수 있게 해 줍니다. 물론, 만약 선생님이 제때에 이런 상황을 파악할 수 있다면, 두 학생에게 서로 다른 교수법과 방향을 진행할 수 있을 것이다.
예를 들어, 선생님이 숙제를 내주는 방식은 보통 "1 번부터 10 번까지 끝내세요." 입니다. 방학 동안 이 10 책을 다 읽어 주세요. 전통 교육 모드에서 서로 다른 학생들에게 같은 서지를 배정하고, 같은 제목을 배정하는 것은 나무랄 데 없다. 하지만 신기술이 각 학생의 개성과 특징을 충분히 이해하는 데 도움이 된다면, 우리는 2 천여 년 동안 이어져 온 꿈을 이루기 위해 숙제를 목표로 할 것입니다. 즉, 적성에 따라 가르치는 것입니다. (데이비드 아셀, Northern Exposure (미국 TV 드라마), 공부명언)
만약 한 학생이 두 번째 문제를 옳게 한다면, 시스템은 즉시 그에게 네 번째와 여덟 번째 문제를 건너뛸 수 있다고 말할 수 있다. 왜냐하면 두 번째, 네 번째, 여덟 번째 문제는 모두 같은 지식점을 고찰하고 있기 때문이다. 만약 모두 한다면 그것은 간단한 반복이다. 만약 학생 B 가 세 번째 문제에서 실수를 한다면, 시스템은 그에게 연습 6 번과 9 번 문제를 강화하라고 요구할 것이다. 큰 데이터 기반 분석 때문에 세 번째 문제가 잘못된 학생은 6 번과 9 번 문제에서 실수를 할 가능성이 높기 때문이다. 표적된 반복 훈련은 매우 필요하다.
사실, 우리는이 모델에 익숙하지 않습니다. 일부 웹 사이트는 이전 구매 습관에 따라 일부 제품을 푸시합니다. Weibo 운영은 이전에 누가 관심을 가졌는지 판단하기 위해이 원칙, 즉 빅 데이터 분석을 기반으로합니다.
상업 사이트가 이미 학생들에게 점점 더 잘 알려져 있다면, 왜 우리 선생님은 학생들에게 점점 더 잘 알려져 있지 않습니까?
빅 데이터 수단과 신기술이 선생님을 대신할 수 있을까?
전통적인 교육 모델을 최적화하고, 주입을 줄이고, 교실 상호 작용을 늘리다.
최근' 막수업' 은 교육 분야에서 부끄럽지 않은' 열사' 이다. 베이징대, 칭화대, 복단대, 상해교통대가 외국 고교가 이끄는 막과연맹에 가입한 이후 선전대 연합국내 40 개 고교가' 전국고교 UOOC 연맹' 을 구성해 나만의 중국 고교막과연맹을 만드는 것을 목표로 하고 있다.
이 소식은 다시 한 번 신기술에 기반한' 대규모 온라인 오픈 코스' 를 사회와 교육 분야의 관심의 초점이 되고 있다. 신기술이 전통 교육 모델에 미치는 영향에 대해 토론하는 동안, 사람들은 대데이터 수단과 막수업이 전통 교육 모델을 대체하고 결국 선생님을 실직시킬 수 있을까 하는 생각을 자연스럽게 하고 있다. (윌리엄 셰익스피어, 햄릿, 과학명언)
대답은' 아니오' 여야 합니다.
"신기술은 선생님을 대신할 수 없지만, 교육을 다시 정의했다." Zhong Wei, 상하이 해사대 경제관리학원 부교수는 "정보기술 아래 수업과 교육, 교사 없이는 뒤집을 수 있을까?" 라고 말했다. 오히려 온라인 강좌를 보는 동영상이 점점 더 규범화되고 있다. 하지만 학생들은 개인화되어 있습니다. 즉, 우리 교사들은 첨단 기술과 교육 정보 자원을 효율적으로 활용하고, 학생들의 성장을 목표로 더욱 개인화된 방식으로 이끌어야 합니다. (데이비드 아셀, Northern Exposure (미국 TV 드라마), 공부명언) ""
왜 그렇게 말하죠?
빌 게이츠는 "5 년 후, 당신은 인터넷에서 세계 최고의 수업을 무료로 받을 수 있을 것이며, 이 수업은 어떤 대학보다도 더 좋을 것 같다" 고 예언했다. (빌 게이츠, 공부명언) (윌리엄 셰익스피어, 윈스턴, 공부명언). " 네, 미래에는 학생들도 문턱도 없고 울타리도 없이 어떤 대학도, 어떤 선생님의 수업도 받을 수 있고, 국가와 민족을 넘길 수 있습니다. (데이비드 아셀, Northern Exposure (미국 TV 드라마), 공부명언) 이는 온라인 학습이 점점 더 지식을 배우는 주요 방법이 되고, 학생의 학습 행동에 대한 데이터가 자동으로 보존되어 나중에 학습 행동에 대한 평가와 평가를 용이하게 할 수 있는 가능성을 제공합니다. 선생님은 더 이상 학생의 * * * 유사성, 학습의 선호도, 발생한 문제 등을 분석하지 않을 것이다. 자신의 교육 경험을 바탕으로 학습 행동 기록을 분석하고 통합하면 학습 과정의 법칙을 쉽게 얻을 수 있다.
오프라인 상태는요? 전통적인 교실은 기능변화를 실현하여 학습 성과를 교류하고 의혹을 푸는 장소가 되어 온라인 학습에 필요한 보완물이 될 것이다.
이에 대해 혜과 교육그룹의 설립자 방업창은 지지의 관점을 제시했다. "오랜 온라인 교육 탐구를 통해 온라인 교육이 오프라인 교육을 완전히 대체하지는 않는다는 것을 알게 되었습니다. 미래에는 전국 각지의 학생들도 인터넷을 통해 한 선생님의 수업을 들을 수 있지만, 학생들은 여전히 같은 수업을 가르치는 교사들이 보조 학습, 지도, 문제 해결, 상호 작용, 평가 등의 오프라인 기능을 맡게 될 것이다. 신기술은 일부 교사를 해방시키고, 일부 교사들은 전통적인 교직에서 보조학습직으로, 또 다른 일부 교사들은 전통적인 교직에서 새로운 교육내용과 교육방법의 혁신으로 전환할 것이다. 이것들은 모두 온라인 교육이 완성할 수 없는 것이니, 없어서는 안 된다. "
이에 대해 종위는 "정보기술이 혁신적인 교사들을 해방시켜 반복적인 일을 많이 버리고 교사의 핵심 기능에 집중하게 했다" 고 주장했다. 이것이 바로 기술의 해방력이다. "
말하자면, 우리는 큰 데이터가 신비롭지 않다는 것을 알게 될 것이고, 큰 데이터는 교육의 변화를 뒤엎는 것이 아니라 보완할 것이다. 상하이 스레스 정보컨설팅유한공사 창업자 장화가 말했듯이, "빅 데이터 시대가 도래함에 따라 사회과학 분야의 발전과 연구가 거시적 집단에서 미시 개인으로 옮겨가면서 모든 사람의 데이터를 추적할 수 있게 되었다. 따라서 모든 개인을 연구할 수 있게 되었다. 교육 연구원들에게 우리는 그 어느 때보다도 진정한 학생을 발견하는 것에 더 가까워질 것이다. " 이것이 교육의 진보입니다.