큰 데이터 변화 교육

& http://www.aliyun.com/zixun/aggregation/37954.html > nbsp; 새로운 얼굴, 그리고 최근 몇 년 동안, 큰 데이터 제시 했다 구름 착륙 하기 전에 단어 "빅 데이터" 주요 언론에서 밖으로 철자 되어 있다. 향후 10 년간에서 글로벌 데이터 볼륨 성장할 것입니다 여러 번 큰 데이터 규모, 교육의 분야에서 너무 큰 데이터 사용 하는 방법? 지금 교육에 큰 데이터가 해야 사용 하는 방법을 살펴보겠습니다.

간단히 말하면, 모든 행위와 트릭 인터넷에 사람들이 서핑을 기록 하 고 데이터를 수집 및 분석은 큰 데이터. 아마존 같은 웹 사이트는 우리에 게 매우 익숙한. 때 우리는 책을 매우 좋아한다, 우리 또한 잃고 같은 주제 또는 서의 개념을 좋아할 수도 있습니다. 이러한 권장도 서 막대 한 양의 사용자 데이터를 수집 후 권장 하 고 매우 효과적. 이 크게 사용자의 쇼핑 경험을 향상 시킬 것 이다 의심의 여지가 있다.

최근까지, 이러한 기술은 또한 학생 들의 학습 경험에 사용 될 시작 했다. 마찬가지로 지금까지 고 등 교육에 교육에 관한 한, 우리는 일반적인 의미에서 학생의 수천 수만 대 한 데이터를 수집할 수 되지 않을 수 있습니다 하지만 우리 모두에 게 무료 강좌를 열 수 및 참가자의 수에 제한이 없습니다. 그래서 우리 사업에 큰 데이터 분석 프로세스를 사용 하 고 적용할 수 그것 온라인 교육? 학생 온라인 학습 습관 관찰, 우리를 사용 하 여이 데이터 학습에 능률 우리의 학생 들에 게. 대답은 ' 예, 하지만 그것은 생각 만큼 간단한 않을 수 있습니다.

전통적인 교육, 달리 무료 클래스에서 수집 된 데이터를 처리할 수 없습니다 간단한 데이터 분석, 이러한 데이터는 사용자와 시스템 간의 상호 작용의 부산물만. 그래서, 우선, 우리가 이러한 데이터를 기반으로 하는 우리가 요청할 수 있습니다 질문의 어떤 종류를 고려 해야 합니다. 사람들이 순서 과학적인 실험 하 고 있다고 하지? 첫 번째 단계는 데이터를 수집 하 고 다음 질문은 데이터에 따라. 마지막으로, 더 유용한 정보를 마이닝 하는 큰 데이터 처리의 가장 올바른 방법을 선택 합니다.

전세계 3 온라인 교육 플랫폼에서 정보 및 통신 기술 오픈 기본도 열었습니다. 새로운 경제 국가 무료 학생 선정 되었다 2000 보다 더 많은, 그들의 대부분. 이 그룹 무료 정보 및 통신 기술 도구 및 인터넷의 저 개발 지역에서 특히 리소스를 액세스를 해야 합니다. 이 정보는 일부 과정에 대 한 우리의 초기 작업 설정의 영향을 줍니다. 플랫폼은 또한 우리에 게 주간 코스, 어떤 과정은 대부분의 시간, 그들은 무시는 소비에 반환의 속도 등의 데이터의 많은 알려줍니다.

하지만이 데이터는 내게 말할 수 있는문제 이지만 당선-클래스의 동작에 대해 말을 또는 문제를 해결 하는 방법 저에 게 말할 수는 없습니다. 디자인-테스트-재설계 프로세스에 대 한 데이터를 사용 하 여 목표를 디자인 해야 합니다. 강사 및 전체 클래스의 목표는 특정 활동을 설계, 학생 성능 데이터 수집, 데이터를 해석, 교실 디자인 더 나은 교육 목표에 맞게 최적화 하 여 특정 학습 결과 달성 하기 위해입니다.

생겼는지 그것은 모든 아주 좋은, 하지만 과정에서 큰 데이터가 없습니다. 설계와 관련 된 특정 학습 과정 발표자의 학사의 수입니다. 그것은 큰 규모, 그것을 테스트할 수 없는 독립적인 피어 테스트,이 점에서, 그것은 과학.

흥미로운 것은는 오늘,이 큰 샘플 학습 플랫폼, 데이터를 학습 하지 않아도 소위 로컬 속성을 유지. 디자인 (계획 및 학습 활동의 관리) 학습으로 사용할 수 있는 다른 강사 및 강사는 학생에서 동일한 데이터를 수집할 수 있습니다, 만약이 널리 된다 독립적인 동료에 의해 검토 될 수 있습니다 및 추천 과정을 재설계 재설계는 테스트.

현재, 서로 강사 공유 경험을 가르치고 있다 활동 학습을 위한 웹에서 몇 가지 디자인 도구 있습니다. 많은 강사 코스 디자인에 대 한 소프트웨어를 사용 하는 경우 학생 같은 디지털 도구를 사용 하 여 성능 데이터를 우리가 큰 샘플 크기에 따라 데이터의 엄청난 금액을 얻을 수 있습니다. 이 큰 데이터 발표자는의 통제는 또한, 그들은 미래의 커리큘럼 디자인의 필요에 따라 필요한 데이터 형식을 결정 하는 발표자.

큰 데이터에만 교육, 최적화 되지 않은 하지만 데이터의 제어를 두고 교육에 대 한 아니에요. 이 지역에서 현재 개발은 기본적으로 기술적인 사람에 의해 수행 하지만이 종류의 사람 아니다 교육자, 온라인 교육에 대해 모르겠어요 그래서. 때문에 우리는 연구와 개발, 대형 샘플 데이터 수집 및 처리 몇 가지 숙련 된 개발자 모집 수 있습니다. 같은 대형 데이터 교육의 분야에서 진짜 역할을 해야한다.