2016年11月4日，由中关村互联网教育创新中心主办，互联网教育商会协办的“EduTech国际论坛丨互联网+教育时代的数字革命：解读《2016世界发展报告：数字红利》”在中关村互联网教育创新中心举办。北京师范大学未来教育高精尖创新中心执行主任余胜泉在现场发表了演讲。
以下为余胜泉演讲实录：
今天我跟大家分享的主题是我们做的一项工作，就是《基于大数据的区域教育质量分析与改进研究》。近几年北京市进行了四个中心(全国政治中心、文化传播中心、国际交往中心、科技创新中心)重新定位，强调打造高精尖的产业结构。为了响应北京市科技中心的建设，北京市在学科建设、学科创新上实行了大的举措，组建了20个高精尖创新中心。其中有一个高精尖中心就在教育领域建设，依托北京师范大学建设的未来教育高精尖创新中心。
这个高精尖创新中心，核心使命就是要推进北京市教育公共服务，从数字化转型到智能化，助力构建北京世界城市的教育公共的模式。它的核心任务就是四句话：建设一个智能教育的公共服务平台;汇聚学生全学习过程的大数据;组建教育资源和教育服务供给的统一战线;创新移动互联时代的教育公共服务新模式。
在这个指导理念下，市教委和市委提出的具体任务就是要用互联网和大数据的思路来助力以北京市中考、高考改革为核心龙头的北京教育深化综合改革。从中央到地方政府都在推进教育深化改革，但是很多新的思路和措施，如果离开了信息技术、离开了互联网就没办法实现。比如说综合素质测评，如果没有过程性数据，测评结果很难获得公众的认可，高考改革还给了学生越来越多的选择性，如何支持学生的选择性等有很多问题，它会带来很多新的问题，这些问题的解决需要用互联网、新技术来支撑的思路，寻求新的解决方案。
所以“未来教育”高精尖创新中心的核心的是通过这些数据来支持北京市教育综合改革。北京市在这个过程当中推出了一系列文件，其中最关键就的是中考和高考的文件。北京市今年五月份颁布了中考改革的文件，推进考试内容和形式的改革，推进考试科目和分值改革，原来只考语、数、外、物理、化学，现在一共有九种组合、52种赋分，中国的学生能否会选择，能否做出科学的选择，这些工作如果没有数据做支持，是很难做的，学生很难会进行科学的决策。
实际上中考、高考的改革带来了很多变化，带来了对学校的变化、对家长要求的变化、对孩子都有了新的要求。传统学校要接受学生全面发展的挑战，特别是原来的非考试的科目。原来学校接受的都是语数外、物理、化学好的学生，现在各类学生都有，学校需要全面发展，为学生提供全面发展的服务。
我们学校要从模板化的培养转变成个性化的培养。对于教育者来说要尊重每一个学生，呵护每一个学生，善待每一个学生。大家知道我们中国的传统教育，是面向班级的集体教育制度，由于老师需要面对这么大的群体，一个老师带好几个班，面对一两百人的时候，他不可能做到精确了解每一个学生，不可能精确到根据每一个学生提供不同的教育解决方案，这时候基于大数据提供个性化的智能服务是非常重要的。所以说我们研究者希望通过智能教育服务平台来支持北京市这方面的改革。
具体如何做呢?我们推进了基于大数据支撑下的在线测评和在线数据分析报告。教育大数据不仅仅是数据量的庞大，其实更重要的还是强调全过程、非抽样、全样本的数据。它来源于过程性、及时性现象的记录，它可以分析微观个体学生的特征，发现共性背后的个性。以前我们老师面对两个考的90分的学生都认为他是优等生，但是这两个人同样是90分背后可能有着完全不同的个性。而我们以前只能找到这些共性，而忽视他们的个性。教育大数据的目的是可以关注每一个学生的微观表现，记录学习过程当中产生数据，通过学习过程的数据，我们可以洞察真实的学生，了解学生的学习路径、不同阶段学科素养的发展、每一个知识点掌握的状况、知识点掌握的好坏。通过对数据进行描述性统计(DescriptiveAnalytics)：根据历史数据进行统计归纳，可以实现现象的准确描述;通过诊断性分析(DiagnosticAnalytics)：在数据中发现规律、发现表象背后的问题;通过预测性分析(PrescriptiveAnalytics )，可以在多变、不确定、动荡的背景下作出智能化决策，形成洞察力。
我们可以做出智能化的决策。比如说高考改革以后，录取规则出现了很多变化，如部分地区取消录取批次，部分地区报考先专业、后学校，这会使得报志愿的数量大幅度的增长，给了你很多的选择性，但是你会不会做出科学的选择，需要用预测性分析做出相应的支持。
所以我们正是基于这点开发了“智慧学伴”的平台，这个平台实际上就是做数据分析和数据采集的。在这个过程当中，这个平台核心的思路就是全学习过程数据的采集、知识和能力结构的建模、学习问题的诊断和分析、学科优势的发现和增强。采集学生全学习的数据，发现学生的学习问题，增强学生的学科优势。
我们怎么样来做学生的个性发现呢?我们从四个方面来描述学习者：一是体质健康的数据;二是学科核心素养的数据;三是学科领域核心知识;四是通用心理认知能力，形成一个发现学生个性的数据框架。有了这个数据框架以后，我们在学生的学习过程中采集各种数据，把学生的信息进行数字化，然后进行编码分析，通过编码分析把它变成可以分析的数据。最后形成一个个性化、描述学生个性特征的数据报告。
另外一个轨道就是做现在常规意义上的所谓教育大数据分析或者是数据挖掘，面向群体的数据。通过这种数据分析叠加形成北京市教育质量地图，使得教育决策者可以监控整体运行情况，根据整体需求采购社会上的资源，放在一个互联网的平台上。然后学习者根据自己的个性特征，精准的获得在线的资源和在线的服务。
我们希望通过数据精确了解学生在每一个学期、每一个知识点上、每一个学科上的能力水平，根据他的能力水平，实现个性化的教育。基于他的知识度可以精确了解学生的知识结构，并推荐相应的学习内容。
同时推荐背后的“双师服务”，“双师服务”是北京市马上要启动的一项工作。今后每一个学生他在学校里有他的学科老师，在网上有一个互联网老师。互联网的老师是北京市所有市级以上的骨干，每周至少有两个小时要在网上对学生提供在线辅导。两个小时到十个小时是政府通过财政采购服务。通过在线服务的方式，使那些优质学校的智力资源在网上流转起来，使得东城、西城、海淀这些名师能够通过互联网为学生提供在线指导的服务。
“智慧学伴”平台基于精准的数据分析，推荐学生的学习内容，推荐老师给学生提供在线指导的服务，实现学科优势的发现和增强。
我们希望通过大数据和互联网的思路，来实现建立适合学生个性发展的教育公共服务体系。既可以实现大规模的覆盖，又可以实现个性化的成长，解决公平和质量、规模化和个性化，这一对难以调和的教育矛盾。
具体做的思路就是诊断、数据采集、分析、提供个性化的服务，为学生、家长、教研员提供各种层次的服务。
对于学生，可以通过过程数据的分析，发现他的学科优势，哪一个学科更强。这个学科优势不能只是分析分数，他要把这个分数转化为能力，转化为学科能力才能做相应的分析。
比如说我地理考了80分，物理考了70分，是不是地理学科比物理好，不见得。如果你的地理题目都处在记忆层面上，而物理题目都处在创新、应用的层面上，虽然物理分数考的低，但是他的物理实际上比地理更好。要把分数转化为学习的应用实践、创新迁移等不同的能力层次。
另外，通过记录学生的答题情况，给学生推荐针对性的训练和内容，推荐中考应该选择的科目，帮助学生选择合适的中考科目。还可以了解学生的知识图谱，每个知识点掌握的情况，测量他的学科素养，了解班级学生的学科素养以及了解各个班级的学科能力水平，让教学有的放矢。
数据可以帮助班主任更好管理班级发现学生的个性特征，可以让班主任关注每个学生的个性特征，展示学生们最优秀的一面空间，管理学生的个性，改变以往单一封闭性管理。还可以帮助家长解决教改后面临的转变和挑战。比如说我们教改以后，家长本身要对孩子的支持发生变化，要关注、支持和发现孩子的个性爱好，不要将家长的目标和意愿直接强加于学生。要协助学校发现和保护学生的个性爱好和特长，想办法支持孩子在自己个性爱好和特长方面的发展。补习班、兴趣班和阅读活动资源的补充，要确确实实精准供给，不需要的不要额外花钱，精准了解孩子的需求。关注孩子的身心健康比学科考试成绩更加重要。
数据还可以帮助学校分析全学科的情况，包括我们以前不太关注的历史、地理、思想品德、生物等学科。学校可以做到各个学科发展情况全面了解，可以为各个学科提供针对性的支持。
还可以通过大数据来促进学生发展性的评估。分析学生各个学科的活跃表现，记录具体测评的活动、学科素养发展的情况，这是我们做的平台基本的情况。
但是如果只有平台、技术是无法改变教育现实的。我们是研究教育的，很清楚，光是技术化的思维推动教育变革很难。除了技术和平台以外，更重要的是基于这个技术和平台来形成一整套推进教育教学改革和变革的解决方案。
比如说我们在北京市通州区开展了基于大数据来助力区域教学改进的研究，不仅仅是提供一个数据分析平台，而是启动了互联网促进教育改革项目，有一批专家在数据分析的基础上，指导通州各学科教学质量改进。项目的目的就是要助力通州城市副中心的发展，助力通州家长动态了解孩子的表现，助力通州孩子个性化表现和扬长的发展。项目的核心除了大数据的分析平台，还联合了北师大各个课程和教学论的专家，九个学科团队的教授，这些教授基于这个平台，形成了一整套基于数据来改进教学质量的方案。
也就是说，我们不仅仅是一个平台，实际上它有一个团队，在这个平台基础上形成了一套改进质量的方案。
在这个过程当中，基于平台进行总测，测试完了以后老师在线阅卷，阅卷以后形成各种分析报告，然后每一个学科团队的教授到一线给老师解读，这个数据代表了什么含义，代表了你的教学质量有哪些问题，代表你的学科有哪些优势，我们都会通过培训进行报告的解读，并针对性提出教学质量改进建议。
目前工作进展到一半左右，下一阶段我们准备做的，一个是报告解读，然后是集体备课，基于数据的改进，以及学科教师数据解读能力的提升和学科总结的改革报告。也就是说，今后怎么把报告“双师”服务和推荐服务融入到日常教学中去，改变老师的日常行为。我们努力把技术、平台改变成老师的常规化行为，给予数据的教学改进和指导，这是我们基于这个平台形成的解决方案，基于这个解决方案做区域教学质量改进的事情。
通过前期开展的工作，我们也有一些反思。我觉得大数据支撑下区域教学改进，可以帮助学校做精细化的管理，实现教师的精准教学，支持学生精准化学习以及家长智能化的帮扶。比如说北京市教育部发布的《关于进一步推进中考改革的文件》，这个文件实际上对于传统的教学考试提出了很多改革，而这些改革如果离开了数据，离开了互联网，很多东西根本没有办法落实。
互联网可以为这方面的很多理念、很多变革提供现实的支撑，学校可以在大数据的支撑下全面了解各个学科的情况，以便于有针对性地改进学科教学。
开展选课走班，要以数据为依托，否则的话，学生全是盲目的，要以数据为基础开展课程班的建设，以数据为抓手开展综合素质培养和评价，以数据来开展数字化的教学管理，使得学校的管理更加精细化。
通过数据，教师可以开展精准教学，可以帮助老师知道我的教学目标是什么，我应该选用什么样的教学内容，最后学生是否达到了预期的教学目标。可以借助数据平台，更好地开展教学设计。从新课标的三维教学目标设计，走向基于学科能力和核心素养的教学目标设计。以前我们特别强调三维教学目标，现在越来越多地强调核心素养和核心能力。
另外是教学内容选择更加强调结合学生的生活实际、逐层递进，通过内容选材的阶梯性打造提升学生的能力。越来越多地强调题目跟实际生活结合，让学生能够把这些知识在实际生活中进行迁移和应用，更关注题目的辩思设计、问题提出的角度。强调内容的选取，结合学生的日常生活实际，逐层递进。通过内容选材阶梯性打造提升学生的能力平台。
让学生参与教学活动，是提升能力和素养的唯一途径。活动的任务设计要有层次性和目的性，这个时候学科素养的测评，学生学科优势的测评非常重要。借助数据，我们老师可以做到比他的父母还了解这个孩子的特征。
这些是目前我们高精尖中心为北京教育深化综合改革所做工作，向大家做的报告，不当之处请多多指点，多多批评，谢谢各位。
