大数据与教学和科研

大数据时代的教学与科研2016年4月9日•一、大数据的内涵及其价值•二、大数据时代的教学改革•三、华师大的教学改革实践从两则近事谈起•其一：2016年3月9－15日，世界围棋冠军李世石与阿尔法（AlphaGo）的“人机大战”，结果1：4•其二：物理教师王羽时薪高达18842元，引起舆论广泛关注阿尔法为什么能够战胜人类？•大数据计算：围棋是人类智力的顶级游戏，需要进行海量的计算，每回合有250种可能，一盘棋可以长达150回合。所以粗略来说，要是人工智能用“暴力”（不放过每一种方法）列举所有情况的方式，围棋需要计算250150种情况。人类可以凭借某种难以复制的算法跳过蛮力，一眼看到棋盘的本质。“大数据不是要教机器像人一样思考，相反，它是把数学算法运用到海量的数据上来预测事情发生的可能性。”（维克托语）•AlphaGo通过海量数据计算分析局面，判断每种下子策略的优劣，就像人类棋手会判断当前局面以及推断未来的局面一样。这样AlphaGo在分析了比如未来20步的情况下，就能判断在哪里下子赢的概率会高。阿尔法为什么能够战胜人类？•深度学习：深度学习是目前人工智能领域中最热门的科目，它能完成笔迹识别、面部识别、驾驶自动汽车、自然语言处理、识别声音、分析生物信息数据等非常复杂的任务。AlphaGo的核心是两种不同的深度神经网络：“策略网络”和“值网络”。“值网络”负责减少搜索的深度——人工智能会一边推算一边判断局面，局面明显劣势的时候，就直接抛弃某些路线，不用一条道算到黑；而“策略网络”负责减少搜索的宽度——面对眼前的一盘棋，有些棋步是明显不该走的，比如不该随便送子给别人吃。将这些信息放入一个概率函数，人工智能就不用给每一步以同样的重视程度，而可以重点分析那些有戏的棋着。一节课为何能高达一万八•共有2617名学生购买了一节单价9元的高中物理在线直播课。据教师所在平台介绍，扣除20%（4711元）的平台分成后，一名名叫王羽的在线授课教师，时薪高达18842元。•两种对立观点：质疑者认为：公办中小学在职教师做在线教师，属于有偿补课，当在职教师于在线服务中尝到甜头，相较于一堂课数万元的收入，他还会在乎每月几千元的本职工作吗？支持者认为：一些教育欠发达和资源匮乏地区的学生，因为有了互联网，才能分享到国内最顶尖的教师资源，同时支付的费用比他们当地的辅导还要低很多。从追求公平教育的角度，无论是公立学校还是市场化机构的教师，都应该有更多人能参与在线教育。何谓“大数据”？•通俗地讲，大数据就是巨量资料的汇集。•维克托认为，“大数据是指不用随机分析法这样的捷径，而采用所有数据的方法。”“这里的‘大’取的是相对意义而不是绝对意义，也就是说这是相对所有数据来说的。”“大数据已经撼动了世界的方方面面，从商业科技到医疗、政府、教育、经济、人文以及社会的其他各个领域。”（维克托）•IBM提出“大数据”的五大特点（5V）：大量（Volume）、高速（Velocity）、多样（Variety）、价值（Value）、真实性（Veracity）•大数据是信息化的高级阶段，有了大数据，才能说当代社会真正进入了“信息社会”，信息社会就是大数据时代：•1、大数据依托信息技术和互联网技术而产生•2、对大数据的挖掘和分析也只有依赖计算机的海量计算•大数据的观点来看，数字资源既有学习意义上的价值，又有潜在的商业价值，有可能获得持续发展。其二，微课程资源以学生为中心，有利于培养自主学习、独立思考的能力，丰富学习成就感。其三，微课程资源的开发者是教师，教师参与资源开发，才能最终破解资源难题。只要具备基本的教育技术能力，无论视频、写字板、数位板、电子白板、录屏软件、PPT等，都可以开发微课程资源。数据的价值在于利用和创新，“在数据创新的过程中，大数据必然影响创新，为信息化教学创新无限可能性。”如翻转课堂，就是利用了数据（如学困生、学困点）相关性方法，萨尔曼汗在翻转课堂揭示了个性化学习的重要原理，发现了产生“学困生”的真正原因：在传统教学模式中，教师讲课、学生听课、完成课程作业、考试等环节，获得不同的分数，70分、80分或95分，总有哪怕是五分的困惑没有解决。在原有困惑没有解决的情况下，建立下一个概念将增加学生的困惑。但是，翻转课堂不同，让学生根据自己的状况掌握学习进度，可以快学、慢学、反复学，不懂的问题再带到课堂上当场辅导，课堂成了学生当堂做作业、工作坊研讨或做实验的场所。萨尔曼汗开发“学生管理平台”及时发现学习有困惑的学生，并通过大数据预测帮助教师发现需要帮助的学生。•二、大数据时代的教学改革学习过程大体由前后两部分构成：信息（知识）传递，吸收内化。在传统教学模式下，信息传递模式表现为课堂上教师讲、学生听（教师是主动的、学生是被动的）；吸收内化是课后由学生自主完成。在现代教学理念下，要求信息传递部分被安排在课前、由学生自主完成；吸收内化部分被安排在课上，由师生互动来完成。这种重构（翻转课堂）使得学习者能够在自主的情况下实现个性化学习，也使得教师能够在课堂上给予有针对性的、有效的辅导，帮助学习者更深入地了解知识体系，更好地完成知识的吸收内化。•网络与信息技术的发展为教学理念的转换与实施创新了更好的条件：为大数据提供了支撑（云平台），大数据的产生为信息化教学提供了海量资源（大数据背景下，信息资源是以海量形式存储于“云”上的。一般来说，无论文本、视频、音频、动画，只要输入关键词，都能十分方便地找到），信息化教学为学生自主性学习、研讨式学习创造了条件，丰富了课堂形态（网络课堂、混合课堂等新形态的出现）大数据对社会科学研究的挑战与机遇•社会科学、尤其是政治学、社会学非常依赖样本分析、研究和调查问卷。当记录下来的是人们的平常状态，也就不用担心在做研究和调查问卷时存在的偏见（这种偏见既包括研究者设计和问卷时的偏差，也包括被试人员由于了解自己作为被试的角色而产生的不同于日常的心理行为）了。•大数据对手工卡片或手工搜索的挑战：读秀学术搜索、中国知网学术搜索、大型文献库文献查找搜索，等等。黄一农的“E考据”黄一农其人：留学美国拿到哥伦比亚大学天文学博士学位，曾在美国任职业天文学家，再后来转作天文学史、科学史，再后来转做纯历史研究，并荣膺台湾中央研究院院士。黄一农与曹雪芹卒年考：曹雪芹去世后，他的至交敦诚写下了《挽曹雪芹（甲申）》一诗：“四十年华付杳冥，哀旌一片阿谁铭？”同是曹雪芹好友的张宜泉也写过一首《伤芹溪居士》，题注中称“其人素性放达，好饮，又善书画，年未五旬而卒”。•因为以上两则资料，引发了后世关于曹雪芹生卒年的长期争议。包括周汝昌在内的一批学者根据“四十年华”，认定曹雪芹只活了40岁，并由此推断出他生于1724年。另有研究者认为，如果这一论断成立，曹府被抄家时曹雪芹只有3岁，不应该有他在《红楼梦》中所表现出来的对于繁华生活的深刻记忆；相比之下，如果依据“年未五旬而卒”，即活了四十八九岁来推算，他应生于1715年，曹家被抄时他已经12岁。这就比较符合“秦淮旧梦忆繁华”的年龄，而且和该年曹頫（fǔ）的奏折中提到的曹颙(yǒng)的遗腹子相吻合。但这样的话，“四十年华”又如何解释？•黄一农先生利用大数据，以“四十年华”、“五十年华”、“六十年华”为关键词，搜寻了包括董邦达在内的曹雪芹同时代人的诗作，结果发现，以“四十年华”来表示四十八九岁，“五十年华”表示五十八九岁，“六十年华”表示六十八九岁，是那个时代通行的用法。这样，“四十年华付杳冥”与“年未五旬而卒”，就变得不仅不矛盾，而且完全合榫（sǔn）。李中清教授（JamesLee），诺贝尔物理学得主李政道之子。历任加州理工学院教授；密歇根大学历史学和社会学教授；密歇根大学人口研究中心研究教授；密歇根大学政治与社会研究校际协会研究员；密歇根大学中国研究所所长；北京大学－密歇根大学学院联合院长；北京大学长江学者讲座教授；2009年出任香港科技大学人文社会科学学院院长。李中清教授的历史研究李中清团队历时30余年，收集整理了七个庞大的历史数据库，涉及有清以降中国人口结构、社会流动、财富分配等多个方面。早年的研究集中于中国社会经济史，后来转入人口史研究，侧重基层档案以及量化方法对历史学研究的影响。10多年前，李中清团队开始对北京大学和苏州大学现存数十万学生学籍资料卡进行数字化处理，直至2008年最终完成。李中清团队利用这批材料研究新中国成立以来中国当代社会的流动情况，认为北京大学和苏州大学作为全国和地方精英大学的代表，分别可以反映全国和省级精英生源的分布情况，而学籍卡由于填写者素质较高、又属于官方文件，所以可信度高,具有研究价值。1949年以前，排名10％的中国大学入学机会基本被中上层家庭垄断，新中国成立以来，通过基础教育改革、统一高考招生以及重点中学等制度，中国的高等教育发生了一场无声的革命，精英教育资源被社会上层子女垄断的状况被打破，社会中下层子女逐渐在其中占有一定比重，并一直维持到21世纪初。与此同时，这两所大学的干部子女比重一直在提高，农民子女比例下降。与中国高考改革的样板美国相比，中国的考试选拔制度显然是有利于中下层家庭的，有利于生源多样化，有利于促进社会流动。•高校的教学、科研应该训练学生采集、挖掘数据、分析数据的能力，如隐藏在海量数据中有价值的信息、数据之间的相关性，提高学生对于数据的敏锐性、洞察力，等等。•大数据时代已经来临，如何从海量数据中发现知识，寻找隐藏在大数据中的模式、趋势和相关性，揭示社会现象与社会发展规律，以及可能的商业应用前景，都需要我们拥有更好的数据洞察力。（中国传媒大学教授沈浩）•三、华师大的教学改革实践•混合式课堂将网络课堂与传统课堂的优势结合起来，师生在信息化教室里开展面对面的研讨，实现“人人皆生、人人皆师”的互动局面（截至2015年615门进行混合式课堂教学）•4、建立教育大科学研究中心，校领导兼任中心主任，充分挖掘教育大数据资源开展教学行为、教务管理、学生的学习行为、评估与考核方式的研究。•高校的教学、科研应该训练学生采集、挖掘数据、分析数据的能力，如隐藏在海量数据中有价值的信息、数据之间的相关性，提高学生对于数据的敏锐性、洞察力，等等。•大数据时代已经来临，如何从海量数据中发现知识，寻找隐藏在大数据中的模式、趋势和相关性，揭示社会现象与社会发展规律，以及可能的商业应用前景，都需要我们拥有更好的数据洞察力。（中国传媒大学教授沈浩）•促进信息技术与教育教学的深度融合将是大数据时代教育面临的时代课题。