导读
CITlab（搜索CITlab，关注微信公众号）小编通过CNKI精选10篇研究“教育大数据”的论文，涉及美国教育大数据战略、学校导入大数据情况分析、数字化课堂内容语义分析、教育数据伦理等方向的研究，供大家学习讨论。点击文末阅读原文，下载10篇论文PDF合集。
大数据时代美国的教育大数据战略与实施
摘要：教育大数据成为推动各国教育系统性变革的重要力量。美国的教育大数据战略主要体现在国家宏观大数据规划及教育信息化等专项规划中，并以"州纵向追踪数据系统"为重点展开教育大数据战略基础性工程的数据库建设，作为国家发展战略的一部分在支撑教育决策、改进学校管理、推动教学创新、促进教育科研转型等方面发挥了积极作用。美国政府将教育视为大数据发展的基础性工程，并从健全教育数据管理机构，推进教育系统整体变革，强化学生数据隐私保护，吸纳多方力量共同参与等方面保障教育大数据战略的实施。来源： 教育研究，2018，39(02):120-126.
学校导入教育大数据项目:动因、模式、路径与误区
摘要：随着云计算、物联网、移动通信等信息技术的快速发展，大数据已经成为推动教育系统创新与发展的重要力量。依托中国基础教育大数据发展蓝皮书项目，文章对国内基础教育领域16所开展教育大数据项目研究与实践的学校进行了调研。研究发现，中小学校开展教育大数据项目主要有三大动因，分别是持续引领学校整体发展、促进学校教育信息化发展以及破解学校教育教学发展难题；在实施模式上，主要采用自发探索式、项目参与式、行政推动式以及企业引领式，每种模式各有特色；在实施路径上，包括成立教育大数据课题研究团队、做好教育大数据相关技术产品的选型、制定教育大数据项目实施保障制度和机制、积极营造校园教育大数据文化以及注重提高全校教职工的数据素养。当前，各学校在推进教育大数据项目过程中，常面临教师数据意识相对保守、教师的数据处理能力较低、产品技术保障的不到位、难以建立统一标准的数据体系等现实难题。学校开展教育大数据项目应避免四大误区，分别是开展教育大数据项目是少数人的事情、教育大数据项目短期投入即可见效、导入教育大数据能够解决一切问题以及先获得大量数据再考虑安全问题。
来源：中国电化教育，2018(01):50-58.
教育大数据视角下的内容语义分析模型及应用研究
摘要：教育大数据为分析学习行为与过程、提升学习绩效、科学规划与决策提供了巨大可能。当面临社会化学习中大容量、增殖速度快、具有一定情境特征的海量教育数据时，传统的分析方法遇到了瓶颈。如何建立可靠的学习分析模型，对教育数据进行科学合理的分析和解释，成为当下研究的热点和难点。本文首先介绍了内容语义分析的概念、一般过程和分析方法，在此基础上提出了数字化课堂内容语义分析方法，以及社会化学习中的内容语义分析模型和应用框架，探讨了内容语义分析模型在数字化课堂教学、教育技术学领域本体库构建、网络研修社区教师反思水平分析中的应用，以期为探索教育大数据环境下的教育研究途径和方法提供借鉴。
作者：刘清堂；张思；范桂林；王洋；吴林静
来源：电化教育研究，2017，38(01):54-61+93.
教育数据伦理:大数据时代教育的新挑战
摘要：教育数据伦理是对教育数据产生、采集、存储和分析利用过程中所应秉持的道德信念和行为规范的理性审视。教育数据伦理以价值构建与认同为根本挑战，以利益机制设计为主要抓手，蕴含时序性和情境化的动态性。明确教育数据的价值定位，界定教育主体的数据权利，厘清教育数据的教育效用，是教育数据伦理面临的基本问题。对教育数据伦理的研究，从传统伦理学视角，须推进道德自律、法律法规与监管；从技术视角，应从教育服务的各个环节进行伦理渗透，避免技术异化；从教育视角，要提升教育管理者和教师的教育数据素养。来源：教育研究，2017，38(04):15-20.
测评大数据支持下的学习反馈设计研究
摘要： 测评大数据是基于测评活动获得的学习数据的集合，基于测评大数据分析的学习反馈是发挥大数据优势、提高学习效率的有效途径。本研究从测评大数据的视角探讨了大数据应用于学习反馈环节的机遇与挑战，对当前测评大数据的应用方式及问题进行了分析；从数据优势与教学经验有机结合的思路出发，建构了基于测评大数据分析的学习反馈系统框架，包括:反馈内容设计、反馈环境设计、反馈机制设计三个维度。研究认为:测评大数据为当前学习者状态分析和教学优化提供了更客观的数据支持，基于测评大数据的学习反馈分析与规律总结是教育大数据在基础教育领域的价值所在，把握学习状态是开展下一阶段学习的基础。
閱讀更多 互聯網教育實驗室 的文章
