《與大數據同行學習和教育的未來》讀書筆記參考模板范本

《與大數據同行：學習和教育的未來》讀書筆記世界發(fā)展到今天，生活的節(jié)奏隨著科技的發(fā)展將變得越來越快?；ヂ摼W從1.0時代向2.0時代的時代的進步，我們再也不是單相的被動的接受信息，而是將互聯網作為一個交流的渠道，信息的交換隨之誕生。更甚者互聯網3.0時代的到來，人工智能，互聯網+等等概念的提出和發(fā)展，我們生活的各個領域都將發(fā)生翻天覆地的變化。在這個發(fā)展的過程，各種數據的產生，處理，存儲，分析將變得至關重要。我們已經可以找到很多這樣影響我們生活的例子，維基百科讓我們每個人都有了編輯詞條，完善知識的能力；自媒體的產生讓我們每個人都能成為事情的發(fā)現者而不是傾聽者；亞馬遜能夠準確的通過你的瀏覽歷史準確推送你所需要的書籍；Siri的推出，告訴我們人工智能離我們并不遙遠。而當我們不斷構建出這個龐大的軀體的同時，數據如同血液一般在不停的運轉。我們生活的各行各業(yè)都在發(fā)生翻天覆地的變化。但在我們教育領域的改變卻是鳳毛麟角。自從現代意義上的學校誕生到現在，課堂沒有發(fā)生根本的變化，培養(yǎng)的模式和方法依然如百年前重復不前，教育如同農業(yè)一樣還停留在刀耕火種的時代已有百年。雖然很多有識之士已經意識到傳統(tǒng)的授課方式不利于學生的個性化發(fā)展，但如何促進學生的自主學習、個性化發(fā)展？互聯網的技術優(yōu)勢得到了很好的體現，大數據仿佛一記靈丹妙藥，解決了上述長久困擾教育者的難題。早在2006年的時候托馬斯·弗里德曼的《世界是平的》這本書中就給我們描述了未來世界將被抹平，地域的阻隔將不斷被打破，各種語言之間的交流將日益頻繁，而今天我們的生活正一步步的進入托馬斯·弗里德曼《世界是平的》里面的描述世界，正一步步的進入邁克爾舍恩伯格的《大數據時代》所描繪的未來時代。今天再次讀到維克托·邁爾-舍恩伯格教授的《與大數據同行》我們不盡要去思考，大數據的未來將在教育領域引起多少改變？教育領域大數據的到來讓我們教育工作者能夠更好的了解學生在如何學，了解該老師如何教，最終實現因材施教，促進學生個性化學習。實現上述目標，大數據在改進學習方面有著三大核心的要素：反饋、個性化和概率預測。反饋就是要建立完善的反饋系統(tǒng)，針對學生的學習過程實施反饋，通過反饋改進學生的學習情況，最終形成一個良性循環(huán)，促進學生學習。個性化則是基于個人學習數據累積，每個人的情況不同，積累的學習數據也不同，利用現代化的信息手段可以了解每個人的學習特點，針對每個人的學習特點提供個性化的教學輔助支持。概率預測是大數據實現上述目的的方法，基于大數據的預測不可能做的百分百準確，大數據所能提供的參考也只是一個概率，決策者所要考慮的是當概率達到多大時，采取什么樣的對策。從目前對大數據的應用來看，大數據確確實實在促進學生的學習方面起到了重要的作用。以在線學習平臺為例，當前炙手可熱的可汗學院的成功與大數據的應用密切相關?？珊箤W院的網站存儲了大量的學生學習記錄，基于這些記錄，網站針對每個學生的答題準確率運行一個統(tǒng)計模型，用來判斷學生是否“精通”某個學科領域。不僅如此，系統(tǒng)還能為學習者找到最適合他們所學主題的學習路徑，使他們不僅能夠根據自己的步調，還可以按照最有效的順序來學習。相比傳統(tǒng)的課堂教學模式，可汗學院運用大數據的優(yōu)勢有效的提升了學生的學習效果，幫助了一些學習困難生找到了最適合他們的學習路徑。正如一切新生事物的發(fā)展總會遇到或多或少的阻力，可汗學院的發(fā)展也是如此。當我們的世界變得越來越小，我們的交流也隨之需要打破各種語言的障礙，不同文化差異上的障礙。但我們有理由相信，隨著大數據的發(fā)展。這些運用大數據的各種方式都會不斷得到完善，語言的障礙，不同文化的碰撞等等，最終將會產生更加耀眼的火花。當然，大數據的應用也同樣存在著巨大的風險。如果我們過分迷信數據，大數據帶來的問題也將凸顯了出來。數據一旦成為決定因素，過去的數據將永遠影響一個人的未來。過分迷信大數據的預測也將直接影響一個人當前的教育，當下采取的一些措施直接去增強預測的結果，最終可能陰差陽錯。例如，當根據某學生的學習情況預測很有可能成為一個醫(yī)生，于是所有的培養(yǎng)圍繞著促進該學生成為醫(yī)生，最終的結果很有可能是他成為了醫(yī)生，真實的情況是，他可能更適合做一個科學家，但是因為大數據的預測，因為后續(xù)的教育徹底斷送了他的科學家之路。另一方面，大量數據的產生，信息的安全對我們也將是要給挑戰(zhàn)。每個人從出生到死亡將會產生大量的數據，單單就學習而言，終生學習已經被時代所要求。大量數據的保存，數據由什么人，什么機構來保管，又該如何在保證我們信息安全的前提下做到信息的合理共享。這一系列的問題都將是大數據發(fā)展過程中必須需要一步步去解決，一步步去完善。當然，我們還不必過分擔心大數據的危害，至少在現在的教育上，大數據的應用遠遠沒有想想的普及，大數據的影響也遠遠沒有想象的神奇。大數據在教育中的應用還處在不斷探索階段，從系統(tǒng)的設計到模型的分析，還有許許多多的問題要解決。我們也不必擔心大數據將會給傳統(tǒng)的教育帶來致命性的打擊，大數據在教育上至始至終都將是為了讓我們