大數據在教育培訓行業的應用
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摘要:本文分析了教育培訓行業的現狀，并針對性地提出了大數據在現階段教育培訓行業中能起的作用及其應用前景。
關鍵詞:大數據 教育培訓行業 應用
一、教育培訓行業的現狀
我國當前的教育培訓行業分工越來越明晰，其中包含很多類目，有K12課外輔導類、學前幼兒早教類、語言學習類、職業技能類設計培訓類、IT培訓類、文藝體育類、學歷教育類、管理培訓類、留學移民類等等。其中K12課外輔導類主要包含了小學、初中、高中、一對一、班課、夏令營、特長競賽班、寒暑假沖刺銜接班等若干品類。就K12課外輔導類來說，目前我國的這類教育培訓行業已經準備脫離剛開始的粗放、瘋狂的發展階段，教育機構的總的數量已經連續幾年呈下降態勢，行業實際門檻變高，沒有特色、特長的中小機構生存越來越艱難，并逐步退出市場。究其原因，消費者越來越趨于成熟，選擇會更理性，中小機構同質化嚴重，缺乏差異區分度，共同造成了目前的形勢，當然這也是行業成長的必經階段。接下來，我們就大數據在K12課外輔導中一對一的授課形式中的應用略作分析。
二、云數據系統在教育培訓行業應用的現狀
就筆者接觸的很多選擇一對一形式課外輔導的家長來說，一對一的主要優勢在于可以做到一人一方案，從章節內容講解到例題習題練習分析，再到學情考情分析，都能具體問題具體分析，盡力做到因材施教。筆者也了解很多長年從事一對一教學的一線教師，他們為了要實現這種因材施教的模式，除了要有扎實的學科基礎之外，還要能對學生的學情考情及性格喜好進行分析，便于有的放矢地個性化講授。另一方面還要在大量刷題的基礎上總結歸納，整理出自己的題庫，并對應基礎、提高、拔尖等至少三類典型的學生，進行相應的教案編寫，并配以循序漸進、深入淺出的例題習題，供學生課上實踐與課后鞏固、檢測。目前一對一教育機構中云數據系統的使用主要體現在題庫的統一購買、使用上，解決了一線教師，特別是新教師建題庫慢的問題。一線教師可以在授課用的平板電腦中通過在系統的章節題庫里勾選課程對應知識點相關的適合難度系數的題目，逐步組成教案或試卷。也能在系統中查看到所選題目的被選用頻次，便于進行進一步高要求的篩選。
三、大數據運用在當前云數據系統中的實現
這類一對一培訓機構專用的云數據系統也分為幾種模式:1，是類似猿題庫和學科網的純題庫，主要提供單向的選題、組卷等功能，直接導出成Word文件。即使能保存教師的選題、組卷數據，也沒辦法與教師本人各方面的學科情況掛鉤，選題、組卷數據難以利用，更難以進行有價值的數據深層挖掘。2，是類似學而思內部云數據系統的帶反向數據搜集能力的交互式云題庫，這種云系統的一大特點就是封閉性，僅供自己體系內的校區和加盟校區使用，在內部進行數據的更新與完善。3，是類似高思所開發的云數據系統，與學而思系統最大的區別在于開放性。該系統目前已經進行了較有成效的推廣，目前僅筆者所了解的浙北和蘇南地區，就有很多的中小機構，甚至是上億規模的較大機構已經購買使用了高思云數據系統。其中，后兩類系統中的反向數據搜集功能值得引起注意，在該云數據教學系統中，每位一線教師所做的每一份教案、試卷均被保存在云端服務器上，以至于所有修改必須在該云系統中進行，包括將自己原有題庫中的題目加入自己的教案或試卷。因為該類云數據系統的無紙化特性，使得這個反向數據搜集功能可以有效地搜集每位一線老師所做的100%真實的教案及試卷，并且可以跟教師本人的背景、級別掛鉤，甚至能跟學生使用該教案的接受情況、使用該試卷的檢測反饋掛鉤。有了這些全方位的數據，加之每周幾千上萬的教案和試卷數量，公司可以對這些數據進行聚類形成本公司甚至各地區的行業大數據，其中深藏的正是各章知識點的需求、各校各地區的教學進度、學校以及班級的教學質量統計、各地區統計、行業狀況、學生及家長需求、教學方法反饋等大量的信息可供發掘。
四、大數據在創新教育培訓行業中的前景
雖然云數據系統在當前我國的一對一K12教育培訓行業中的運用已初顯，但系統定位和開放性的競爭還處于百花齊放的階段，仍遠沒有決出誰勝誰負。大數據在設置良好的云數據系統中的運用，將極大助力所屬機構在市場需求把握、招生策略嘗試、教學質量監督、教學方法效果反饋，以及各地區、各學校教學情況跟蹤等各個方面。
參考文獻:
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作者：張佳 單位：嘉興南洋職業技術學院
