學有幫幫：探尋大數據背後教育隱藏的智慧

目前，「教育大數據」和「深度學習」可謂是教育行業最炙手可熱的辭彙，可以說，要想實現學生深度學習的需求，必須依據教育大數據背後隱藏的信息對學生的學習行為進行自適應的匹配。然而教育大數據由於涉及到教育的各個要素，存在跨專業等複合型人才，需要不同領域的專家協同，需要教學原有體系發生變化等諸多影響因素。目前，有多家公司正在進行著教育實踐過程中的數據採集的工作，如新東方OKAY智慧課堂、好未來以及學有幫幫等，他們希望通過對教育大數據的探索，找到一條通往自適應深度學習的有效路徑。

研究教育大數據是為了在教育生態中尋找並挖掘出隱藏在數據背後的有關於教育發展規律、學員身心發展規律。而基於每個個體對深度學習的需求，則可以通過研究教育大數據的結果最終生成從思維方式、技術內容到結果應用的整套解決方案。

《教育報》上對教育大數據的定義分為個體教育大數據、課程教育大數據、班級教育大數據、學校教育大數據、區域教育大數據、國家教育大數據等六種。而這六種大數據從上到下、從小至大可以包含三層含義：

1. 教育大數據是教育領域的大數據，是面向特定教育主體的多類型、多維度、多形態的數據集合；

2. 教育大數據是面向教育全過程的數據，通過數據挖掘和學習分析支持教育決策和個性化學習；

3. 教育大數據是一種分散式計算架構方式，通過數據共享的各種支持技術達到共建共享的目的。

所以，教育大數據可以作為教育工作者的一種思維方式，讓數據背後所體現出來的規律成為教育工作者在教育領域思考問題、做出決策的基本出發點；同時，教育大數據也可以作為教育工作者準確預測教育發展趨勢的科學依據；而最重要的，教育大數據可以結合深度學習構建教育的人工智慧，從單個領域向多個領域覆蓋的過程，決定了未來教育的目標。

教育大數據要求數據的真實性和客觀性，它採集於學生學習的過程。隨著「人工智慧時代的來臨，人類的生活生產方式發生了重大變化，人類賴以生存的知識和技能以及某些單一領域的創新已經被人工智慧所取代，因此，未來學習的過程將比學習的結果更重要。大數據技術可以對海量管理數據、教學數據及學生學習行為數據進行深度挖掘、分析與預測，以日常學習為例，大數據可以幫助學生做出明智選擇，即基於大數據來提高學習內容的適配度已經成為一種趨勢，關鍵就在於其分析的科學性和精準性。

2017年初，學有幫幫與北京大學大數據研究中心合作，通過對學生學習過程數據的挖掘，對現在互聯網上學生學習的過程進行多維度分析發現對於學生人際關係的畫像可以及時發現每個學生偏離共性的發展特點，建立異常情況預警機制。這也成為了學有幫幫的自適應學習系統能夠實現幫助學生進行個性化學習的依據。學有幫幫自適應學習系統充分利用了大數據分析的優勢，得出有效的預判，從而幫助學生在學習過程中進行科學選擇。

學生開始學習的第一步，是利用平台的專業測評系統，科學專業地幫助他清晰認知自己的性格特徵、學習習慣、學習興趣和學習能力等方面的「關鍵詞」，隨後通過大數據的規律得知適用於該學員全部關鍵詞的學習方法，最後生成相應的學習規劃。

學習規劃大致確認后，自適應學習系統可以自動在內置的海量學習資料庫中找到適合她學習難度的課程和習題資料，最終通過自適應學習系統幫助她完成整個學習的過程。這樣就會使學習變得更加輕鬆、簡單，但針對性更強，學習更高效，從而讓學生達到深度學習的基本要求。

今年年初，學有幫幫開放了品牌授權直盟后，現已將大數據技術和自適應學習系統落地到多家學習中心中，幫助學習中心實現了服務和教學上的改觀。