【精准扶贫专家谈】教育大数据扫除扶贫“盲区”

作者：北京师范大学未来教育高精尖创新中心 余胜泉

引言

从2014年开始，国家将每年的10月17日设立为“扶贫日”。在我国第三个扶贫日、世界第24个“消除贫困日”到来之际，作为从事教育研究的学者，我希望对于教育大数据的研究，能够通过“精准”真正的做到“授之以渔”，扫除扶贫的“盲区”。

教育扶贫的痛点在于——精准。各地教育发展的实际情况各不相同，每个学生成长过程中的优势与问题、需求的帮助也多种多样。如何了解贫困地区、学校、教师、学生的切实所需，如何配置相应资源进行有效供给？教育大数据，可以担当教育扶贫“精准”的谋士，让每一个区域、每一个个体的需求清晰展现，实现教育扶贫的精准对接。那么，教育大数据何以做到“精准”扶贫，促进学生全面发展，优化教育资源配置?应该从以下几方面进行论述。

教育大数据之所以可以做到精准，在于在全学习过程中对数据的全面采集，通过知识与能力结构的建模做出精准的分析诊断，提供可以改进学习问题的个性化服务。通过学科测试、素质测评、创意作业、开放实践等形式，全面收集学生学习数据。一方面，在每学期组织学科总体测试，对学生一个学期的学科核心素养和学科关键能力的表现水平进行评测；另一方面，在课程单元学习之后，过程性开展小型测试；与此同时，将情绪、人格、家庭环境等非智力因素测试纳入素质测评。

在全面采集学生全学习过程数据的基础上，依据心理学、学习科学等原理与模型，通过描述性分析，掌握总体趋势，全面覆盖，了解群体的状态模式、规律及总体趋势；通过诊断性分析，可以发现表象背后深层次的问题，精确定位学习者的问题、症结；通过预测性分析，可以为学生的综合素质、职业倾向、能力倾向做出辅助判断。

进而，从认知特征和时间特征等多个维度上进行诊断，形成学习者模型，生成学生个人专属学习档案。比如，根据系统提供的某一次的学期测验数据，反映出学生学科能力水平、一级主题能力水平和核心素养表现的可视化呈现。从知识、能力到学科素养对学生进行全方面的诊断，挖掘学生学科学习中存在的不足与优势，呈现学生的认知特征；学习者可以根据可视化的分析报告了解自身学习状况，结合自身的学习需求，选择最好的学习方式和学习路径；此外，基于教育大数据的智能服务平台可以利用互联网的手段，进行优质学习资源的精准推送。在此基础上教师可以有重点、有策略地帮扶学困生，同时促进资优生更好的发展，使得教学更具针对性。

教育智力资源的流转与精准供给

区域教育均衡发展科学路径的制定需要有全面客观的数据做支撑。传统教育数据是在师生应对检查评估的情况下获得的，带有很强的刻意性和压迫性，一定程度上不能完全、真实地反映教育状况。而教育大数据是在学校日常运行过程中自然获得的过程性数据，反映学校真实的动态运行情况。通过对教育大数据的分析，可以形成区域性教育质量与教育资源地图，动态监管各种办学条件与资源配置，从而有效地解决教师资源分配不均、优质学校分布不合理等问题，缩小教育成本投入差距，推进区域教育资源均衡配置。相关教育机构也能够通过数据及时准确地了解教育教学情况，有助于教学改进政策更加科学合理的制定。教育大数据反映的不仅仅是教育现象，还蕴藏着大量有价值的教育教学信息，对这些数据的挖掘、分析、建模，能够更准确地把握区域教育发展现状、预测未来发展趋势，使区域教育均衡发展由主观经验总结走向客观数据分析，由推断走向科学。

传统学校教育中，优质的公共教育资源被垄断现象较为普遍，加速了实现教育均衡的难度。要想人为调动优质学校的师资到贫困地区学校，会遇到难以克服的现实问题，但可以通过互联网的方式，实现优质师资的智力资源的流转出来。例如，北京市计划部署实施的“双师服务”（每人每个学科配一个“临床”的在校老师，同时提供个性化服务的在线老师），鼓励优秀教师自主开放教学资源，通过互联网提供在线辅导服务。“双师服务”将区域内的骨干、名师流动到网上，实现了“人岗不动、服务迁移”，克服了传统教师流转中教师主动性差、资金支持大等困难，让偏远山区学生通过大数据平台也能够得到城市优秀教师的指导，是一种很好的教育精准扶贫的形式。

同时，大数据可以把智力资源的流动方向和流动量记录下来。通过提取每位教师的擅长内容，为教师设置标签属性，根据学生精准诊断的结果将教师标签属性与学生的诊断需求进行匹配，实现教师服务的精细化、自动化以及个性化的推送。 “双师服务”以“互联网+”和大数据创新教育公共服务方式，在很大程度上真正扩大了优质教师“智力”资源的影响力和辐射范围，为学生提供精准化、个性化、多样化的在线教育服务供给，促使公共教育资源配置得到均衡发展。