作者：杨现民
出版社：电子工业出版社
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互联网+教育：中国基础教育大数据试读：
前言
／Foreword当前，我国教育改革已经进入深水区，教育公平、教育质量、招生就业、管理体制等问题愈发突出。“互联网＋”行动为我国教育的创新发展及教育难题的破解提供了新的契机。“互联网＋教育”是我国“十三五”期间教育信息化融合创新发展的必然要求，其宗旨是应用互联网思维、技术和模式改造传统教育生态，实现教育系统的结构性变革。这种结构性变革的成功实现需要科学力量支撑，而大数据将义不容辞地承担起这一重责。
2015年我国正式启动国家大数据战略，涵盖政府、农业、交通、医疗、教育、金融等多个领域。优先发展教育是党和国家提出并长期坚持的一项重大方针，国家教育大数据建设与发展也应处在优先发展的地位。确立教育大数据的战略地位，是教育事业全方位变革与创新发展的必然要求。2015年是中国的教育大数据元年，政府、企业、学校、研究者、管理者、教师、社会公众等开始关注教育大数据，相关政策文件、研究机构、学术活动、市场产品等开始纷纷出现。然而，我国教育大数据研究与实践整体还处于起步探索阶段，是在摸着石头过河，国外也没有成熟的经验和模式可以借鉴。
基于此，北京师范大学“移动学习”教育部——中移动联合实验室、中国教育技术协会、江苏省教育信息化工程技术研究中心联合启动了《中国基础教育大数据发展蓝皮书》项目，旨在汇聚国内知名教育学者、大数据专家、一线教育实践者与管理者的集体智慧，打造面向基础教育领域的大数据发展权威报告，以支撑和引领国内教育大数据研究与实践。项目结合国内基础教育大数据发展需求，旨在从整体上对基础教育大数据进行调研分析，以后将设置不同的专题，聚焦教育大数据发展的不同方面进行逐年报告。
本书共包括8章。第1章分析了大数据如何破解六大教育难题，梳理了全球教育大数据相关政策进展，确立了教育大数据的战略定位；第2章解读了教育大数据的内涵、独特性，估算了基础教育一年的数据体量，分析了当前研究热点及趋势，提出了整体技术框架；第3章重点分析了教育大数据的来源与结构，介绍了4大类13种常用教育数据采集技术；第4章介绍了教育大数据的分析框架、分析方法与工具，以及7种典型数据分析模型；第5章提出了基础教育大数据的五大应用模式，整理了49个典型应用案例；第6章探讨了国家、区域及学校3个层面教育数据网络的构建思路，以及教育大数据管理存在的难题及基本解决思路，并对区域教育大数据的发展进行了规划设计；第7章对正在兴起的教育大数据市场做了调研分析，梳理了现存的六大类产品、七大问题及八大发展趋势；第8章归纳了主要结论，对教育决策者、教育管理者、教师与学生及行业从业者分别提出了建议，最后提出了中国基础教育大数据五大发展趋势。
本书既有教育大数据理论的阐述，也提供了实践案例和发展思路，期望能为教育行政部门制定教育大数据发展规划、为广大教育信息化企业开展教育大数据产品研发、为教育研究机构和一线学校开展教育大数据研究与应用提供指导，通过“政、产、学、研、用”五方联合共同助力我国基础教育大数据发展。
本书在编写过程中得到了专家委员会成员，以及广大同行专家、企业朋友的大力指导和帮助，在此谨向他们表示衷心的感谢。目前国内教育大数据的相关研究与实践成果还不是很丰富，再加上编委会能力经验所限，不妥或错漏之处在所难免，请各位同仁多提宝贵意见。教育大数据既是一个前沿的研究领域，也是一个朝气蓬勃的新型产业，更是一项伟大的事业，期望有更多的同行加盟，共筑教育大数据伟业，为实现中国教育引领世界而一起努力！杨现民江苏师范大学第1章教育大数据的战略定位
◆ 大数据已经引起国际社会的高度重视，世界各国都在加快推进大数据战略布局。2015年9月5日，国务院发布《促进大数据发展行动纲要》，文件指出“数据已成为国家基础性战略资源”，并在启动的十大工程之一“公共服务大数据工程”中明确提出要建设教育文化大数据。
◆ 教育大数据已经上升到国家战略层面，引起社会各界的广泛关注和高度重视。教育大数据能够破解传统教育面临的六大难题（发展不均衡难题、方式单调化难题、信息隐形化难题、决策粗放化难题、择校感性化难题、就业盲目化难题），助推教育的全方位变革与创新发展。
◆ 确立教育大数据在我国教育事业发展与改革中的战略地位已是国家教育现代化建设的必然要求。教育大数据是重要的国家战略资产、教育领域综合改革的科学力量及发展智慧教育的基石。01 全球大数据相关政策梳理
随着移动通信、云计算、物联网等新一代信息技术的快速发展和[1]应用，大规模数据正在急速产生和流通。2012年，联合国发布《大数据促发展：挑战与机遇》白皮书，指出“大数据时代已经到来，大数据的出现将会对社会各个领域产生深刻影响”。当前，大数据已经引起国际社会的高度重视，世界各国都在加快推进大数据战略布局，大力发展大数据产业，以抢占新一轮科技革命的制高点。本书重点对美国、欧盟、澳大利亚、日本、韩国及中国的大数据相关政策进行了梳理。1.1 美国大数据相关政策
美国是最早启动开放政府数据计划的国家，它的大数据发展一直走在世界前列，联邦政府和各州政府高度重视大数据建设、研究及应用推广等工作。自2009年启动开放政府计划以来，美国相继推出了一系列促进大数据发展的相关政策（见图1-1），主要体现在四个方面：打造开放政府、支持大数据研究、发布大数据研究报告、关注教育大数据应用。图1-1 美国大数据相关政策的发展1.1.1 打造开放政府
2009年1月，奥巴马在宣誓就职后的第一个工作日就签发了“开放政府”备忘录（Memorandum on Transparency and Open Government），体现了美国政府对开放数据的重视。该备忘录指导新一届行政当局从开放政府数据源、建设开放型政府入手，以数字革命带动政府变革，最终建立一个更加开放、透明、参与、合作的政府。随后，美国政府推出Data.gov开放数据平台，以方便公众使用和分析数据。该平台重点加入了数据的分级评定、高级搜索、用户交流，以及和社交网站互动等新功能，涵盖了农业、气象、金融、就业、人口统计、教育、医疗、交通、能源等大约50个门类。2013年5月，奥巴马签署了第13642号总统行政令，要求在保护隐私安全与机密性的前提下，将数据公开纳入政府的义务范围。2013年12月，美国政府发布《开放政府合作伙伴——美国第二次开放政府国家行动方案》提出，要让公众能够更方便地获取有用的政府数据。通过这些承诺，美国政府将按照战略资产来管理政府数据。2014年5月，《美国开放数据行动计划》发布，该计划总结了现有开放政府数据框架，提出了一些改进与完善的措施。1.1.2 支持大数据研究
美国政府高度重视大数据研究，通过发布研究倡议、成立相关组织、设立研究项目推进大数据关键技术研究及大数据应用研究。2012年3月，美国白宫科技政策办公室发布《大数据研究和发展倡议》，成立“大数据高级指导小组”，计划投资2亿美元发展大数据，用以强化国土安全、转变教育学习模式、加速科学和工程领域的创新速度和水平。2012年5月，马萨诸塞州公布了几个新的州政府计划，目标是支持新兴的大数据研究。此外，该州还组建了由学术界和行业界领导组成的大数据联盟小组。该联盟将与非营利的技术协作组织合作，发展相匹配的大数据项目资助规划。2012年10月，美国国家科学基金会（NSF）和美国国立卫生研究院（NIH）联合启动了“推动大数据科学与工程的核心技术”项目（BIGDATA），旨在促进可从大型、多样化、分布式异构数据集中提取、分析、可视化和管理有用信息的核心科学和技术方法的发展。2013年4月，美国国立卫生研究院开始实施“从大数据到知识”（BD2K）项目，目的是发展多种标准、工具、软件和方法，实现对健康、医疗研究领域大数据的深度挖掘与应用分析。1.1.3 发布大数据研究报告
为了掌握国家大数据发展现状与问题，同时为其未来发展指明方向，美国发布了一系列大数据研究报告。2012年10月，美国教育部教育技术办公室发布了《通过教育数据挖掘和学习分析促进教与学》报告，旨在更好地促进美国国内“大数据”教育应用，为美国高等院校及K-12学校在“大数据”教育应用方面提供有效指导。该报告主要包括以下5个方面：个性化学习解读；教育数据挖掘和学习分析解读；自适应学习系统中大数据应用介绍；美国教育数据挖掘和学习分析应用案例介绍；美国的大数据教育应用挑战和实施建议。2013年11月，美国信息技术与创新基金会发布了《支持数据驱动型创新的技术与政策》的报告。报告指出，“数据驱动型创新”是一个崭新的命题，其中主要包括“大数据”“开放数据”“数据科学”和“云计算”。2014年5月，美国总统行政办公室发布《2014年全球“大数据”白皮书》。白皮书从什么是大数据开始，方方面面围绕着美国与大数据的现实关系展开讨论，包括大数据的定义、大数据与隐私保护问题、公共与私营部门的大数据管理、构建大数据的政策框架等，最后提出了大数据的发展建议。1.1.4 关注教育大数据应用
美国虽然没有明确提出教育大数据发展战略，也未发布专门的政策，但也在积极推进大数据在教育领域的应用。2009年美国科罗拉多州教育当局开始实施“教育信息系统计划”（Relevant Information to Strengthen Education，RISE），收集学生、教师和学校的所有信息，以帮助学校改进教学，旨在帮助学生获得学业上的成功。同年，美国推出“我的学生数据”计划。美国教育部将助学金免费申请表与联邦助学情况的信息进行共享，这些信息囊括了借贷、补助金、注册与超额偿付等，使学生与资助人能够上网下载所需信息资源。2012年发布的《通过教育数据挖掘和学习分析促进教与学》报告，对美国国内大数据教育应用领域和案例，以及应用实施所面临的挑战进行了详细的介绍，引起了各国政府、教育行政机构及企业对教育大数据的广泛关注。1.2 欧盟大数据相关政策
欧盟是全球大数据的领跑者。如图1-2所示为欧盟在促进大数据发展方面的相关政策，主要涉及三个方面：大力推进开放数据战略、资助大数据领域的研究和创新活动、支持大数据技术与产业发展。图1-2 欧盟大数据相关政策的发展1.2.1 大力推进开放数据战略
2011年12月，欧盟公开颁布了《开放数据战略》。它以开放数据为核心，以创新、增长和透明治理为引擎，将重点加强在数据处理技术、数据门户网站和科研数据基础设施三方面的投入，旨在使欧洲企业与市民能自由获取欧盟公共管理部门的所有信息，建立一个汇集不同成员国及欧洲机构数据的“泛欧门户”。随后，欧盟会员国积极响应该政策，纷纷启动了各国开放数据战略。2013年1月，英国启动数据开放计划，建成数据英国网站（data.gov.uk），以公开政府数据。2013年10月，英国商务、创新和技能部发布《英国数据能力发展战略规划》，旨在使英国成为大数据分析的世界领跑者，并使公民和消费者、企业界和学术界、公共部门和私营部门均从中获益。2013年7月，法国中小企业、创新和数字经济部发布了《法国政府大数据五项支持计划》。该计划的战略目标是促进本国大数据的发展，推动经济社会发展。战略内容包括人才培养、基础设施建设、资金扶持及项目规划。重点发展领域是人才培养、交通及医疗卫生。教育数据开放方面，2013年3月法国教育部推出了四项数字化服务，其中一项服务就是在网上公布近3年来法国所有高中会考的科目名单，向公众提供一个开放式的数据平台（Open Data）。1.2.2 资助大数据领域的研究和创新活动
2011年7月，法国启动“Open Data Proxima Mobile”项目。该项目希望通过公共数据在移动终端上的使用，从而最大限度地挖掘它们的应用价值。项目内容涉及交通、文化、旅游和环境等领域，项目完成后所有法国公民，以及在法国旅游的欧洲公民都能通过个人移动终端使用法国的公共数据。2013年4月，法国经济、财政和工业部将投入1150万欧元用于支持7个未来投资项目，法国政府投资这些项目的目的在于“通过发展创新性解决方案，并将其用于实践，来促进法国在大数据领域的发展”。2011年11月，英国政府发布对公开数据进行研究的战略政策，并于2012年4月成立世界上首个开放式数据研究所ODI（The Open Data Institute），首批注资10万英镑。未来，英国政府将通过这个组织来利用和挖掘公开数据的商业潜力，并为英国公共部门、学术机构等方面的创新发展提供“孵化环境”，同时为国家可持续发展政策的制定提供帮助。2012年6月，英国皇家学会发布了《科学：开放的事业》（Science as an Open Enterprise）报告，认为利用现代数字技术进行数据挖掘对于科学研究、商业发展及公共政策制定等具有重要作用，应该把数据作为一种公共而不是私有资源，通过合作和公共设施投资来挖掘科学共同体所产生的集体智慧。2013年1月，英国政府向航天、医药等8类高新技术领域注资6亿英镑用于研发，其中大数据技术获得1.89亿英镑的资金，是获得资金最多的领域。1.2.3 支持大数据技术与产业发展
2013年2月，法国政府发布《数字化路线图》，明确了大数据是未来要大力支持的战略性高新技术。2014年8月，德国联邦政府出台《数字议程（2014—2017）》，旨在通过数字创新驱动发展，打造未来数字强国。一方面，该议程强调要推进新兴技术的市场化，即通过设立研发计划促进自动化、3D、大数据、云计算和微电子等技术的市场化；制定规范与标准，让传统产业与ICT实现平滑对接。另一方面，议程提出要推动重要的市场领域实现数字化，即通过制定“智能互联”战略，在教育、能源、医疗、交通和管理等基础领域中借助ICT获得更多的增长和更高的效率。2014年9月，欧盟正式将大数据技术列入欧盟未来新兴技术（FET）行动计划，未来会继续加大对大数据技术研发创新的资助力度。1.3 澳大利亚大数据相关政策
澳大利亚是全球开放数据运动的积极推动者和践行者之一。如图1-3所示为澳大利亚在促进大数据发展方面的相关政策，其核心是推进公共服务大数据建设与分析应用。图1-3 澳大利亚大数据相关政策的发展
2011年3月，澳大利亚政府启用Data.gov.au政府信息开放数据平台。用户可以在该平台上简便地搜索、浏览和利用澳政府国家、地区政府的公共数据，政府鼓励所有用户通过更新工具和应用从信息中得到实惠。此外，为了保护开放数据的安全，提升各部门对开放数据的安全管理能力，2012年7月澳大利亚政府发布了《信息安全管理指导方针：整合性信息的管理》，为海量数据整合中所涉及的安全风险提供了最佳管理实践指导。
2012年10月，澳大利亚政府发布《澳大利亚公共服务信息与通信技术战略2012—2015》，强调应增强政府机构的数据分析能力从而促进更好的服务传递和更科学的政策制定，并将制定一份大数据战略确定为战略执行计划之一。随后，澳大利亚政府信息管理办公室于2013年8月正式发布了《公共服务大数据战略》。该战略以“数据属于国有资产，从设计着手保护隐私，数据完整性与程序透明度，技巧、资源共享，与业界和学界合作，强化开放数据”六条大数据原则为支撑，旨在推动公共行业利用大数据分析进行服务改革，制定更好的公[2]共政策，保护公民隐私，使澳大利亚在该领域跻身全球领先水平。
为响应国家《公共服务大数据战略》，2013年8月，隶属于澳大利亚财政与解除管制部门的ICT采购部发布了《数据中心结构最佳实践指南》（以下简称《指南》）草案，供公众审议。该《指南》是澳大利亚政府数据中心战略2010—2025年的一部分，其目的是为澳大利亚政府机构优化数据中心结构提供相关运营活动的建议，并为未来数据中心的建设节省10亿美元的成本。除了数据中心建设外，澳大利亚政府高度重视开放数据的分析应用。2014年1月，澳大利亚政府部门开始推出其定制的数据分析平台Odysseus。该平台主要借助一批微软数据提取工具和数据分析工具，对各类开放数据进行创新的分析与应用。1.4 日本大数据相关政策
日本大数据的发展主要以ICT战略为依托，从如下4个方面推进：制定开放数据战略、启动科学研究计划、规范数据使用与管理、加强专门人才培养，如图1-4所示。1.4.1 ICT战略方面
2009年7月，日本政府IT战略本部推出了以2015年为截止期的中长期信息技术发展战略“i-Japan战略2015”。其要点在于实现数字技术的易用性，突破阻碍数字技术适用的各种壁垒，确保信息安全，最终通过数字化和信息技术向经济社会的渗透，打造全新的日本。2012年7月，日本总务省ICT基本战略委员会发布了《面向2020年的ICT综合战略》，提出“活跃在ICT领域的日本”的目标。新ICT战略将重点关注大数据应用所需的社会化媒体等智能技术开发、传统产业IT创新、新医疗技术开发、缓解交通拥堵等公共领域应用等。2013年6月，安倍内阁正式公布了新IT战略——“创建最尖端IT国家宣言”。“宣言”全面阐述了2013—2020年以发展开放公共数据和大数据为核心的日本新IT国家战略，提出要把日本建设成为一个具有“世界最高水准的广泛运用信息产业技术的社会”。图1-4 日本教育大数据相关政策的发展1.4.2 制定开放数据战略
基于上述ICT战略，2012年6月日本IT战略本部发布《电子政务开放数据战略草案》，迈出了政府数据公开的关键性一步。2013年7月27日，日本三菱综合研究所牵头成立了“开放数据流通推进联盟”，[3]旨在由产政学联合，促进日本公共数据的开放应用。2013年12月，日本政府推出了data.go.jp网站，目的是提供不同政府部门和机构的数据供使用，向数据提供者和数据使用者开放数据。它鼓励开放数据的使用，帮助收集数据使用的样品，根据反馈意见，对data.go.jp网站进行建设和完善。除了政府启动开放数据战略外，企业也积极制定大数据战略、推进大数据业务。2013年，富士通公司推出了大数据战略，对产品和服务进行重组，通过先进技术和综合数据分析与利用，支持用户和社会创新；日立公司宣布建立日立全球创新分析中心（Hitachi Global Centre for Innovative Analytics，HGC-IA），加速大数据全球商业的扩展；NTT DATA成立了专门的“大数据商务推进室”，将本企业内部各大数据业务关联部门集中在一起。1.4.3 启动大数据科学研究计划
日本政府于2014年推出了两项大数据研究计划：“由复杂数据实现深层知识发现计划”和“学术性的大数据活用研究据点的形成计划”。前一个计划指出了大数据的复杂性及应用挖掘知识质量问题的重要性，说明了如何克服在复杂的关系中或不均一、不同性质的数据的隐蔽性质下而产生的分析质量低下的问题，以及如何导出数据背后潜在的关系性、阶层性、因果性、活力、变化、预兆等深层知识。后一个计划旨在为以大数据活用为目标的“以数据为中心的科学”的确立，进行数据基础准备、建模分析基础准备和人才培养准备。1.4.4 规范数据使用与管理
2013年12月，日本政府首次制定了大数据相关使用规范，要求企业公开的用户个人隐私条款说明应通俗易懂，并使用户了解其使用方法。2014年5月，日本政府出台了大数据应用个人数据使用报告，以指导企业使用大数据进行创新产品和服务研发。2014年6月，日本首相府邸组织提出修改“个人信息保护法”，并制定新的个人数据使用方案，以推动并规范“大数据”的利用。为了规范开放数据，在日本总务省情报流通行政局的主导和推动下，日本开放数据流通推进联盟于2014年12月发布了《社会资本信息开放数据化和二次利用促进指南》，对如何发布开放数据和推进数据二次利用提出了具体要求。1.4.5 加强大数据专门人才培养
2013年7月，日本成立了培育人才的新团体“数据科学家协会”。该协会主要通过开办、教授分析数据所需能力和知识的相关讲座，并实施能力认定考试，来促进大数据专门人才的培养。2014年9月，日本学术会议第198次干事会提出了名为《大数据时代的人才培养》的倡议。该倡议介绍了大数据在世界各国、社会各领域中的应用，其中提出了教育领域大数据时代人才培养需要面对的课题及所需的关键技术——大数据处理、数据分析、数据可视化等，给出了能适应时代发展的统计学科设置要求，以及成为数据科学家的必要条件和数据科学家的培养方法。1.5 韩国大数据相关政策
如图1-5所示，韩国在促进大数据发展方面的相关政策。2011年6[4]月，首尔发布了“智慧首尔2015”计划（即“Smart Seoul 2015”）。该计划指出，公共数据已成为具有社会和经济价值的重要国家资产，首尔市将努力打造“首尔开放数据广场”，以促进信息技术和公共服务产业的进步和发展。2013年8月，韩国科学、ICT和未来规划部与国家信息社会机构协同成立了韩国大数据中心（Korea Big Data Centre），以促进政府开放数据的分析与应用，同时成为服务大数据企业的实验基地，并为大学培养大数据专业研究人员。图1-5 韩国教育大数据相关政策的发展
2014年7月，韩国政府宣布了一项新的战略“未来增长引擎执行计划”。该计划共列出了包括大数据在内的13个韩国未来增长引擎的领域。韩国政府希望通过该计划的实施，进一步扩大国内大数据市场规模和扩展国际市场占有率，争取到2020年，国内外大数据市场规模均超过10亿美元。2014年12月，韩国未来创造科学部提出了“数据产业发展战略”的计划，以求进一步推动韩国在数据产业方面的发展及创收。2015年10月，首尔市政府建立大数据任务组，开展大数据相关试验。目前，首尔市政府与KT已达成协议，利用大数据技术，为夜间公共汽车服务提供相关支撑。1.6 中国大数据相关政策
我国高度重视大数据发展，2012年以来中央与地方政府相继出台了一系列大数据相关文件（见图1-6），主要涉及5个方面：制定大数据相关行动计划与行动纲要、制定大数据发展规划、制定促进大数据发展相关指导意见、出台大数据相关法律法规、成立大数据专业研究机构和社会组织。图1-6 中国大数据相关政策的发展1.6.1 制定大数据相关行动计划与行动纲要
2013年以来，各级政府开始加快制定本土化的促进大数据发展行动计划。2013年7月，重庆市人民政府发布《重庆市大数据行动计划》，提出到2017年大数据技术在民生服务、城市管理及全市支柱产业发展等领域的广泛应用，大数据产业成为经济发展的重要增长极；上海市科委发布《上海推进大数据研究与发展三年行动计划（2013—2015年）》，提出将重点选取医疗卫生、食品安全、终身教育、智慧交通、公共安全、科技服务等具有大数据基础的领域，探索交互共享、一体化的服务模式，建设大数据公共服务平台，促进大数据技术成果惠及民众。2014年5月，贵阳发布《贵阳大数据产业行动计划》，提出要将大数据产业打造成贵阳重要的战略性新兴产业。2014年7月，武汉市人民政府办公厅发布《武汉市大数据产业发展行动计划（2014—2018年）》，提出要运用云计算、物联网和新的宽带接入等新一代信息技术，深度整合挖掘武汉市现有的信息技术优势和数据资源价值，从基地、技术、企业及应用平台4个环节入手，构建既有全国领先水平，又有武汉特色的大数据产业体系。2015年7月，东莞市经济和信息化局印发了《东莞大数据行动计划（2015—2016年）》。计划提出，将建设企业大数据管理和服务平台，计划将全市1500～3000家重点企业纳入数据监测，并实现能源利用监测、资金申报、内资引进、企业服务等功能。2015年8月，国务院发布《促进大数据发展行动纲要》，文件指出“数据已成为国家基础性战略资源”，启动了十大大数据工程，并在“公共服务大数据工程”中明确提出要建设教育文化大数据。1.6.2 制定大数据发展规划
2012年7月，国务院发布《“十二五”国家战略性新兴产业发展规划》，明确提出支持海量数据存储、处理技术的研发和产业化。2014年4月，贵州省经信委发布《贵州省大数据产业发展应用规划纲要（2014—2020年）》，提出到2020年，大数据带动相关产业规模达到4500亿元；大数据产业体系基本健全，业务形态较为齐备，创新能力显著增强，安全保障能力明显提高。2014年12月，广东省经信委发布《广东省大数据发展规划（2015—2020年）》（征求意见稿）。规划提出到2020年，大数据在国民经济和社会各领域广泛应用，推动全省信息化总体水平再上新台阶，迈入世界先进水平。2015年8月，厦门市人民政府发布《厦门市大数据应用与产业发展规划（2015—2020年）》，指出要加强对各种数据的统筹、更新和应用，学习先进地区的做法，推进政府大数据的开放和价值开发，提高大数据的使用价值。1.6.3 制定促进大数据发展相关指导意见
2013年1月，中国工业和信息化部发布《关于数据中心建设布局的指导意见》，指出重点推广绿色数据中心和绿色电源，明确要求新建大型云计算数据中心的PUE值必须在1.5以下，已建的数据中心通过整合、改造和升级，PUE值应降到2.0以下。2014年2月，贵州省人民政府印发《关于加快大数据产业发展应用若干政策的意见》提出要打造大数据产业发展应用新高地，建成全国领先的大数据资源中心和大数据应用服务示范基地。2015年7月，国务院办公厅印发的《关于运用大数据加强对市场主体服务和监管的若干意见》提出要运用大数据提高对市场主体服务水平，加强和改进市场监管，推进政府和社会信息资源开放共享，提高政府运用大数据的能力，积极培育和发展社会化征信服务。2015年10月，中国共产党第十八届中央委员会第五次全体会议通过《中共中央关于制定国民经济和社会发展第十三个五年规划的建议》，在“拓展发展新空间”中提出“实施国家大数据战略，推进数据资源开放共享”。1.6.4 出台大数据相关法律法规
2013年6月，工业和信息化部发布《电信和互联网用户个人信息保护规定》，根据《全国人民代表大会常务委员会关于加强网络信息保护的决定》，进一步界定了个人信息的范围，提出了个人信息的收集和使用规则、安全保障等要求，为大数据应用中的个人信息保护设立了法律法规屏障。2016年1月，贵州省十二届人大常委会第二十二次会议，高票通过了《贵州省大数据发展应用促进条例（法案）》，该条例紧扣贵州大数据应用的现实需求和发展趋势，对数据采集、数据共享开发、数据权属、数据交易、数据安全及“云上贵州”等基本问题做出了宣示性、原则性、概括性和指引性规定，是我国首部地方大数据法规，是中国大数据发展史上的标志性事件。1.6.5 成立大数据专业研究机构和社会组织
2015年4月，国家发展和改革委员会在部委中首家专门成立了大数据分析中心——国家发改委互联网大数据分析中心，全面支撑国家发改委宏观调控和重大决策，这标志着中国大数据产业已经开始进入应用深化的全新阶段。2015年6月，国家信息中心联合深圳大学成立深圳大数据研究院，致力于充分融合双方优势，打造大数据领域新型创新载体，推动我国大数据技术、人才与产业化发展。2015年9月，曲阜师范大学和中国统计信息服务中心联合成立中国教育大数据研究院，这是国内首次将大数据研究应用于教育领域的创新探索。此外，中国人民大学、厦门大学、清华大学、华东师范大学、电子科技大学等也都积极成立了大数据相关研究机构（详见附录B）。近年来，上海大数据产业技术创新战略联盟、中关村大数据产业联盟、大数据人才联盟、信息通信大数据产业联盟、中国企业大数据联盟、深圳市大数据研究与应用协会、广州市大数据行业协会、杭州市云计算与大数据协会等社会组织纷纷成立。至此，由“政产学研”多方力量协同建设的中国大数据发展生态初步形成。[1] 杨现民，陈耀华．信息时代智慧教育研究［M］．上海：上海交通大学出版社，2013.[2] 刘兰，闫永君．澳大利亚公共服务大数据战略研究［J］．图书馆学研究，2014（5）：47-51.[3] 中云网．日本：用大数据创建最尖端IT国家［EB/OL］．http://www.china-cloud.com/dashujuzhongguo/disanqi/2014/0114/22689.html. 2016-04-25.[4] 廖瑾．来自“智慧首尔2015”的启示［J］．上海信息化，2012(1):21-23.02 大数据助力破解六大教育难题
教育作为民生之基，向来是老百姓关心的热门话题。不可否认，我国教育现代化在推进过程中仍面临诸多现实难题，教育公平、教育质量、招生就业、管理体制等问题尤为突出。大数据将改变教育思维方式，破解传统教育的六大难题（见图1-7），助推教育的全方位变革与创新发展。图1-7 大数据助力破解六大教育难题2.1 破解教育发展不均衡难题，实现教育普惠化
区域教育均衡发展不仅是发展中国家面临的难题，发达国家同样也存在教育均衡发展问题。我国作为世界上最大的发展中国家，教育环境异常复杂，城乡之间、区域之间、校际之间存在严重的结构性失衡问题。在传统发展模式和初期的信息化发展模式中，由于缺乏有效的信息获取途径和有效的数据分析手段，容易忽视个性差异，出现供需偏差，难以实现真正的因材施教，而大数据时代的到来，将大力推进区域教育的均衡发展，让教育更加普惠和公平。
科学的发展需要有科学的路径指引，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。而传统教育数据是在周期性、阶段性的评估中获得的，是在师生知情的情况下获得的，带有很强的刻意性和压迫性，一定程度上不能完全客观真实地反映教育状况。随着教育信息化的推进，教育资源公共服务平台和教育管理公共服务平台的建设完善，以及各级各类教育教学平台的建成，将汇聚大量教育资源和教育管理信息，形成有效支持教学和管理的教育大数据。
目前，我国已初步建立了学校、教师、学生三大基础数据库，在全国实行学生和教师“一人一号”、学校“一校一码”，为每一名学生、教师和每一所学校及其资产建立全国唯一电子档案。这些档案的建立，将有效整合我国的教育数据资源。通过对这些数据资源的分析，可以动态监管教师换岗、转岗，以及学生学籍、转学、升学等轨迹，从而有效地解决教师资源分配不均、重点学校分布不合理等问题，缩小教育成本差距，推进区域教育资源均衡配置。
此外，利用大数据技术能够获取学习过程中的动态数据，记录真实的教学过程，比传统教育数据更加全面、真实。相关教育机构能够通过数据及时准确地了解教育教学情况，有助于教育政策更加科学合理地制定。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。2.2 破解教育方式单调化难题，助推教育个性化
经过多年的教育改革，我国各级各类学校的教学方式有了一定的改观，部分老师开始尝试项目式学习、探究式学习、基于问题的学习、计算机支持的协作学习等新型学习模式。但是，整体而言信息技术对我国课堂教学的变革局面仍未出现，以教师为中心的授课模式仍居主导地位。大数据能够改变工业时代的流水线人才培养模式，通过驱动教师的个性化“教”及学生的个性化“学”，最终为每个学生提供最适合的个性化教育。
大数据可以帮助教师选择更适合学生的教学内容，记录学生的学习情况，挖掘学生的学习习惯、学习兴趣、学习偏好，教师只需要一台可以接入互联网的计算机或移动终端设备，便可以真正认识每一位学生。在教育领域广泛应用大数据，可以看见并跟踪学生，进而了解他们学习时在哪个阶段遇到困难花费时间较长，他们重复访问的页面，他们可能“深陷其中”的环节，他们偏爱的学习方式，他们学习效果最佳的时间段。教师通过分析学生的学习轨迹，在教学还未正式开始前，就已经能够较为精准地分析出教学中的难点问题，进而针对性地进行备课，大大节省了时间成本。
各种在线学习平台通过集成教育数据挖掘与学习分析技术，能够持续采集学习者的学习行为数据，并进行智能分析，依据学习者模型推送适合的学习资源，进行个性化的学习评价，提供准确的诊断结果，给出适合学习者的个性化学习建议。大数据技术使得学习行为的记录更加精细化，可以准确记录到每位用户使用学习资源的过程细节，如什么时候点击的、停留了多长时间、答对了多少题、资源的回访率等信息。这些过程数据，一方面可用于学习资源质量的精准分析，进而优化学习资源的设计与开发；另一方面学生可以对自己某一段时期内的学习情况包括学习爱好、业余活动等非结构化学习行为进行分析和预测，以便尽早通过这些预测做出最适合学生自身发展的决策，更好地开展适应性学习、自我导向学习。2.3 破解教育信息隐形化难题，促进教育可量化
原来的教育信息大都是隐形的，难以搜集、汇聚、分析和公开，大数据促使教育变得可量化。智慧教育的兴起和发展正是依托于信息化基础设施的不断完善，以及云计算、物联网、大数据、可穿戴设备等现代信息技术的广泛应用，这些关键技术的发展为教育提供了海量的数据，使得教育智能化不仅仅只停留在表面，而是真正成为“有源”之水。例如，借助信息技术，学生学习的兴趣点、难点等以往只能凭借教师经验才能确定的东西，现在利用学习软件实现了从“非量化”到“可量化”。
事实上，这种“可量化”体现在教育各个层面和环节，包括教学过程的可量化、校园管理的可量化、教育评估的可量化等多个方面。以教育质量评估为例，“大数据”使单独进行过程性评价的测量和评估变为可能。在课堂教学中，学生的出勤率、作业的正确率、师生互动的频率与时长等多方面发展的表现率数据均可通过收集、分类、整理、统计、分析，形成新的过程性教育质量评价方式，对于办学、科研的过程能够以同样的方式实现对具体过程的考核。基于大数据技术的这种“可量化”衍生出来的个性化教育是智慧教育的一个显著特征，通过对学生学习轨迹、学生活动轨迹、学校资源的使用轨迹等的分析，能够预测出学生的兴趣点，能够针对学员的需求为其提供更具针对性的资源与服务，满足不同学员的学习目标与期望，从而真正实现智慧学习。2.4 破解教育决策粗放化难题，提升决策科学化
如何利用教育数据科学地制定教育政策是教育领域长期以来探索的重大课题之一。传统的教育决策过分依赖于经验、直觉甚至流行趋势，而往往缺乏数据的支撑。纵观我国十几年的新课程改革历程，虽然在课程内容、教学方法、教学环境等方面取得了进步，但实际的改革效果远未达到预期状态。其原因之一便是忽视教育数据在课程改革诸多决策上的重要性，使改革更趋向于理性思辨和经验决策。
在大数据时代，以“数据驱动决策”将成为大数据背景下提高教育决策绩效的一个新视角，大数据将始终贯穿教育决策制定的各个环节。美国教育部发布的《通过教育数据挖掘和学习分析促进教与学》报告指出，利用教育数据挖掘技术和学习分析技术，构建教育领域相关模型，探索教育变量之间的相关关系，为教育教学决策提供有效支持，将成为未来教育的发展趋势。大数据除了可以对各级各类教育单位的人员信息、教育经费、学校办学条件、运维服务管理等数据进行图表式的统计与分析外，还可以基于各级各类教育机构长期的数据积累，整合社会人口分布、经济社会发展、地理环境等，从各类跨行业操作级的应用系统中提取有用的数据，通过数据统计、指标展现、横向对比、趋势分析等技术方法将数据转化为知识，为各级管理人员的科学决策提供数据支持。
基于大数据提升教育决策科学化的做法已经被国际和国内广泛认可。从国际上来看，世界联合国教科文组织从2009年起持续发布“Global Education Digest”（全球教育摘要）报告，希望通过利用教科文组织统计机构对全球教育数据的分析以改善教育决策环境，为全[1]球教育提供科学的支撑。例如，2012年“Global Education Digest”以“机会的丧失：复读和辍学的影响”为主题对全球教育进行了系统[2]分析，并利用数据化工具将报告结果呈现出来。2013年教科文组织发布了《把学习成绩评估用于改进政策与学习》（The Use of Student Assessment for Policy and Learning Improvement）报告，希望把对学[3]生学习成绩的分析结果应用到教育决策中。在美国，从其正式颁布《不让一个孩子落伍法》法案以来，对于教育决策者而言，利用教育数据进行决策已经不再是一个选项，而是成为了必需。2.5 破解教育择校感性化难题，推进选择理性化
在我国由于教学资源分配不均带来的“择校”问题，已经成为影响中国基础教育发展的一个难题，长久以来“择校”现象得不到有效的解决。择校现象已经变相地衍生出一条“产业链”，这条产业链涉及学校周边地区的房价，以及复杂的择校关系网。择校难带来的“天价”学区房、“天价”择校费正是教育资源分配不均派生出来的产物。学区房现象本质上是教育资源分配不均的问题。优质的教育资源少，分配不合理、不均衡，使“名校”效应更明显，学区房价格随之上涨，大数据无疑为解决教学资源分配不均提供了新的途径和方法。
除了由于教育资源分配不均带来的择校难问题，教学资源信息不对称带来的择校难问题也困扰着家长学生。从我国来看，这种择校难的一个突出表现集中反映在高考志愿填报方面，由于缺乏对全国各高校专业排名、师资力量、入学率、就业率、学费支出、奖学金资助等情况的准确把握，往往会出现选择的专业不喜欢、火爆的专业就业不理想等现象。事实上，择校难问题不是中国特有的，就全世界范围来看，多个国家普遍存在这一共性问题。近年来，随着教育数据开放步伐的加快，美国、英国等国家纷纷抓住机会，利用大数据对全国高等教育、基础教育资源等进行整合分析，搭建统一的教育资源平台，寻求从根本上解决择校难问题。例如，英国推出了“寻找最好的学校”项目，包括“Find the Best University”和“Find the Best School”；美国推出了“大学导航”（Navigator Colleges）项目及“学校搜索”（Search puBlic schools and private schools）项目；荷兰则通过开放教育数据接口Open Education Data API，推出了多款数据工具，如schooltip.net、10000scholen.nl、scholenvinden.nl等网站和App应用。截至2014年3月，平均每个月有5万多位家长利用这些App应用查找不[4]同学校，为孩子找到最合适的学校。这些项目和应用背后都隐约存在着大数据的身影，其本质就在于通过对全国上万个学校几十项指标海量数据的整合分析，最后以可视化的方式呈现给公众，帮助家长、学生根据需要找到最适合自己的学校，让择校不再是难题。
在我国，百度利用大数据技术，通过对历年高考后大学搜索关键词、大学排名、专业排名等原始数据与实时更新的数据进行深度挖掘分析，从报考难度和报考热度两个维度推出了全国多所大学的“大学报告图谱”。同时从专业热度和难度两个维度针对不同高校的不同专业推出了“专业报考图谱”，为学生和家长在高考择校时提供了“智力”支持。此外，百度还在智能终端上发布“手机百度”应用，通过对大数据的运用推出高校热力图、《手机百度2014高考蓝皮书》，以及全国高校、专业热度排行榜，让这些大数据真正实用化，让科技真正能够为考生决策提供更智慧的建议。2.6 破解教育就业盲目化难题，指导择业合理化
如果说择校是教育的起步环节，那么就业就是验证教育成果的终端环节。教育资源信息不对称、人才供需矛盾等因素使得近年来大学生就业面临着更为严峻的形势。“毕业即失业”虽然是一句调侃，但也在一定程度上反映出当前我国高校大学生就业难的困境。一个现实的问题是很多大学生缺乏职业规划及相关求职信息的准确判断，往往容易陷入盲目求职的“泥沼”，身心疲惫而又难以如愿。大数据能够帮助各级政府、学校及企业为广大毕业生提供全面、合理、及时而又个性化的就业指导，帮助学生快速、理性选择就业方向和合适的职位。美国在利用大数据促进学生就业方面做了积极的尝试，为我国提供了宝贵的经验。
美国劳工部基于多年的就业统计数据推出了“一站式就业服务”（Careeronestop）系统，该系统通过对全美历年行业薪资、教育培训、就业信息等数据的采集整合、分析处理，为公众提供了一个可以发现职业（Explore Careers）、薪资收入（Salary+Benefits）、教育培训（Education+Training）、查找就业信息（JoB Search）等功能的“一站式”服务网站。这种“一站式”服务背后正是利用了大数据技术，对教育、人力资源等多个领域的数据信息进行关联分析后逐步生成的。
以其中的“薪资收入”（Salary+Benefits）为例，如果你是一名刚走入社会的大学生，可以先根据专业情况查找一下自己可能从事的行业，然后对比一下这些行业的薪资水平，从中找出一个薪资较高的行业。同时，你可能还需要对不同的城市生活成本进行比较，这样才能决定要去哪个城市工作和定居。当然，这时也要考虑到最坏的情况，如果去了这个城市或地区却面临着失业的窘迫，这时候你也应该考虑一下该地区失业保险是否理想到足以维持你的最低生活水平。如果你选择好了将来要工作生活的城市，并且很幸运找到了一份理想的工作，那时你可能会想着给自己充一下电，为以后的职业生涯增加更多的砝码，这时你可能想要了解一下这个地区的教育培训情况，而这些信息都可以在美国这个“一站式”就业服务网站上找到。[1] GLOBAL EDUCATION DIGEST［EB/OL］．http://www.uis.unesco.org/Education/Pages/global-education-digest.aspx, 2015-10-7.[2] Opportunities lost: The impact of grade repetition and early school［EB/OL］．leavinghttp://www.uis.unesco.org/Education/GED%20Documents%20C/GED-2012-Complete-Web3.pdf，2015-10-7.[3] The Use of Student Assessment for Policy and Learning Improvement[DB/OL]. http://www.unescobkk.org/fileadmin/user_upload/epr/PDF/AssesmentSurveyReport131111.pdf，2015-10-7.
[4] For kids’ sake，connecting parents to Dutch schools with open data［EB/OL］．http://www.epsiplatform.eu/content/kids%E2%80%99-sake-connecting-parents-dutch-schools-open-data-0#sthash.7McGcjFw.dpuf，2015-10-11.03 确立教育大数据的战略定位
全球正在进入一场数据资产的争夺战，国家的大数据战略与行动计划有可能改变21世纪国际经济与政治的基本布局。教育领域也不例外，确立教育大数据在我国教育事业发展与改革中的战略地位已是国家教育现代化建设的必然要求。《中国基础教育大数据发展蓝皮书2015》编委会面向全国教育信息化领域的研究者、管理者、一线教师等进行了一项调查，全国共有28个省市的757人参与了该项调查。其中，有一道题目是“如何看待大数据在推动基础教育改革与发展中的作用？”。调查结果显示（见图1-8），绝大多数用户（96.17%）认为教育大数据能够助推和引领基础教育改革与发展，仅有3.83%的人认为价值不大。图1-8 如何看待大数据在推动基础教育改革与发展中的作用
本书认为，教育大数据是重要的国家战略资产、教育领域综合改革的科学力量及发展智慧教育的基石。3.1 教育大数据是重要的国家战略资产
随着大数据理念在全球的发酵，以美国、英国、法国等为代表的发达国家率先将大数据作为新型战略资源，视其为“未来的石油”。数据作为战略资产的观念被越来越多的国家所认可，国际社会纷纷通过“公共数据开放”运动激发数据活力，创造更大的价值。
理论上来讲，任何领域有了人的活动，都可以持续不断地产生大数据，教育领域也不例外。随着全球教育信息化的快速发展，教育数据正在以几何级的规模递增。以一节40分钟的普通中学课堂为例，其中一个学生所产生的全息数据有5～6GB，而其中可归类、标签并[1]进行分析的量化数据有50～60MB 。除了传统学校教育产生数据外，互联网教育市场每天也在产生海量的教育数据。目前我国教育规模位[2]居世界首位，仅在校生就有2.6亿人。如此大规模的教育，必将产生世界量级的教育大数据，而如何发挥这笔“资产”的价值则成为我国教育赶超欧美的关键。
教育大数据是一种无形的资产，是一座可无限开采的“金矿”，充分的挖掘与应用是实现数据“资产”增值的重要途径。某种意义上来说，未来的国际教育竞争将是教育大数据舞台上的对抗。西方发达国家已经先行一步，我国也应该加速部署教育大数据战略，强化教育大数据战略资产意识，让每个人都成为教育数据的缔造者和受惠者，并顺应数据开放趋势，通过教育大数据的适度公开，汇聚广大民众、企业、政府等多方智慧，使教育数据资产实现源源不断的增值。3.2 教育大数据是教育领域综合改革的科学力量
当前，我国教育还不能完全适应国家经济社会发展和人民群众接受良好教育期盼的要求，存在一系列发展难题，例如，中小学生课业负担过重，素质教育推进困难；学生创造力不足；城乡之间、区域之间教育发展不均衡；教育公平问题长期存在；高等教育规模飞跃式扩张导致本科教学质量下滑；各地校园安全事件频发等。改革是解决教育发展难题的唯一途径，党的十八届三中全会提出要“深化教育领域综合改革”，将促进教育公平和提升教育质量、考试招生制度改革和[3]教育管理体制改革作为三项改革的重点任务。
虽然我国教育改革的攻坚方向和重点举措已经明确，但是如何科学、有序、有效地全面推进实施改革则成为急需解决的关键问题。教育改革是复杂的系统工程，需要综合考虑经济、文化、社会等因素，而大数据最擅长的就是关联分析，即从繁杂的交叉领域数据中寻求有意义的关联。大数据是一股创新的力量、一股时代变革的力量，也是推动教育领域全面深化改革的科学力量。因此，确立教育大数据的战略地位已是教育领域综合改革的必然要求。
改革既要有胆魄，又需要有科学的依据。教育大数据将汇聚无数以前看不到、采集不到、不重视的数据，通过这些混杂数据的深度挖掘，以及与其他领域（公安、交通、社保、医疗等）大数据的关联分析，教育决策将不再过度依靠经验、拍脑袋和简单的统计结果，而转向基于数据的科学决策。招考制度、管理体制，以及教育公平与质量提升，无论是宏观的制度与体制改革，还是微观的教学方法、管理方式的改革，都可以通过科学的数据分析寻找问题的症结所在，识别不同地区教育发展的独有规律，然后对症下药、信心十足地实施改革。3.3 教育大数据是发展智慧教育的基石
世界范围内的教育信息化建设正在走向融合创新的深层次发展阶段。在物联网、云计算、大数据、移动通信等新一代信息技术的推动下，世界上多个国家和地区已将智慧教育作为其未来教育发展的重大战略。新加坡在iN2015计划中提出实施智慧教育战略计划；韩国2011年颁布了智慧教育推进战略的国家教育政策；美国2010年发布的国家教育技术计划虽未提到智慧教育，但其倡导信息技术支持下教育系统的全方位、整体性变革的理念与智慧教育不谋而合。技术变革教育的时代已经到来，从数字化教育转向智慧教育正在成为全球教育
试读结束[说明：试读内容隐藏了图片]