大数据时代的教育革命
文 | 魏忠（未来教育学者）
在当今的信息时代，云技术、物联网和基于二者的大数据技术正推动教育发生着变革。未来教育在互联网等技术的作用下变得越来越个性化，大数据技术的应用将有利于个性化教育，标准化的学习内容由学生自组织学习，学校和教师更多的是关注学生的个性化培养，教师由教学者逐渐转变为助学者。在逐渐到来的大数据时代，互联网教育与学校教育将逐渐分离，更多的交往互动、个性化服务和灵活的学制将使学校获得新的生机。
未来的教育
1970年，托夫勒写了第一本畅销书《未来的冲击》，在书中托夫勒不仅批评了以哈钦斯为代表的面向过去的教育、支持了以杜威所代表的面向现实世界的教育，更创造性地提出了明确的面向未来的教育：小班化、多师同堂、在家上学趋势、在线和多媒体教育、回到社区、培养学生适应临时组织的能力、培养能作出重大判断的人、在新环境迂回前行的人、敏捷地在变化的现实中发现新关系的人和在未来反复、或然性和长期的设想下的通用技能。
44年后的今天，基于云、物联网、数据库技术、社会网络技术等的成熟应用，托夫勒当年感性预知的理念性的东西清晰地展现在我们面前：信息不仅仅是一种视觉和感官的东西，更是可捕捉、可量化、可传递的数字存在。教育正悄悄地发生着一场革命，而今天，我们已经明确知道带来这场革命的真正原因：那就是大数据。
“数据”与“数字”的区别何在？举个简单的例子：一个学生考试得了78分，这只是一个“数字”，但如果思考这78分背后的因素：家庭背景、努力程度、学习态度、智力水平等，把它们和78分联系在一起，这就成了“数据”。在数字时代，结构化的数据、量化的决策方法、较少的和经过筛选的高密度的数据质量，使得数字成为诉求：数字城市、数字中国和科学决策。然而，在大数据时代，一个数字背后的背景数据（即元数据）、评论数据等，全方位地定位了这个数据的意义，数据应用的侧重点由专家移向了客户、由理性移向了感官（专业上称可视化）、由单一的结论移向了个性化的判断。正在发生的这场教育变革与之前的远程教育和在线课程的最大的不同在于，前者不过是“数字”而已，后者却是“数据”——数据的集中以物联网、云计算等综合技术的成熟为基础，数据是过程性和综合性的考虑，它更能考量真实世界背后的逻辑关系。
由于互联网的迅速发展，美国从1997年以来的十多年，在家上学的人数迅速增长，教育不再是每个学生必须接受的事情。然而，如果就此断言未来的教育会消失就错了。正如随着印刷术的普及，教师的比例并不是减少而是大幅度增加一样，大量的信息垃圾的出现，反而需要更多的教师进行指导。未来的教育在互联网教育的推动下，会更加个性化和更加普及，只不过教师和学校的定义和内涵需要重新定位。
云技术、物联网和基于云技术和物联网的大数据是教育变革的技术推动力量。在向大数据时代、知识时代跨越的过程中，知识将无处不在。目前，仅就知识传播而言，教育资源正在经历的是平台开放、内容开放、校园开放的时代，这是前所未有的。未来的教育会是怎样的？主流的模式必将是：视频成为主要载体，教育资源极其丰富，翻转课堂，按需学习，终身学习，不以年龄划线，远程教育的提法将消失，距离不再是问题，教育在学校之外发生，等等。
大数据的支撑作用
传统的教育兴盛于工业化时代，学校的模式映射了工业化集中物流的经济批量模式：铃声、班级、标准化的课堂、统一的教材、按照时间编排的流水线场景，这种教育为工业时代标准化地制造了可用的人才。而大数据教育将呈现另外的特征：弹性学制、个性化辅导、社区和家庭学习、每个人的成功。世界也许会因此安静许多，而数据将火热地穿梭在其中，人与人（师生、生生）的关系，将通过人与技术的关系来实现。
大数据与传统的数据相比，就有非结构化、分布式、数据量巨大、数据分析由专家层变化为用户层、大量采用可视化展现方法等特点，这些特点正好适应了个性化和人性化的学习变化。目前教育变革的讨论过于集中在在线教育(远程、平板、电子、数字）上,这正像任何一个科技让人们最先想到的都是偷懒的哲学，自动化时代最先想到的是卓别林演的自动吃饭机，多媒体时代人们最先想到的是游戏。在线教育本身很难改变学习,在这场教育革命的浪潮中,由在线教育引发的教育由数字支撑到数据支撑变化(教育环境,实验场景, 时空变化,学习变化,教育管理变化等等),却是很多人没有在意的巨大金矿。
教育环境的设计、教育实验场景的布置，教育时空的变化、学习场景的变革、教育管理数据的采集和决策，这些过去靠拍脑袋或者理念灵感加经验的东西，在云、物联网、大数据的背景下，变成一种数据支撑的行为科学。
在美国宾州，有一个叫做EDLINE的网站，将学生的每次作业、每次考试记录在网上，完成学生的日常GPA积累，这个网站的技术并不难，然而能够坚持下来的数据积累，对于学生、家长和教育管理非常重要，大家都知道，美国的大学入学GPA非常重要。依靠这个GPA 再加上学生的SAT和ACT所提供的分析报告以及志愿者活动资料，就决定了学生的大学去向。
教育将继经济学之后，不再是一个靠理念和经验传承的社会科学和道德良心的学科，大数据时代的教育，将变成一门实实在在的实证科学。
在上海，东华大学正在将10多个学院的数百个实验室管理起来，通过物联网和云的技术将实验系统连接起来，实现实验室数据的整合、分析、可视化、报表，依靠数据，不再依靠人的上报。
目前的经济，已经进入后工业化的大数据时代：经济结构转向服务经济，劳动力大规模转向服务业，职业分布由工厂转向办公室，社会焦点从围绕生产转向围绕创新。同时，人与机器的主流社会关系也逐渐转向人与数据之间的关系。若干年后的社会竞争是以服务和创新为核心的。大数据教育提供了另外一种可能，标准化的教育将转向网络完成，而人才培养和个性化将主要由学校承担：越来越小的班级、越来越近的学校、越来越聚焦的教育支持、越来越个性的培养方式，将使教育摆脱工业化时代。
大数据带来的挑战
印度教育科学家苏伽特·米特拉是一个里程碑式的人物。1999年，他去了印度的很多偏僻乡村，那里的人既不懂英语也没见过电脑。苏伽特·米特拉在孩子们经常聚集的街头的墙上装上连接互联网的电脑屏幕，配上鼠标，然后离开那里。几个月后，试验表明，孩子们无师自通，学会了使用电脑。在以后的十多年里，苏伽特·米特拉在印度、南非、柬埔寨、英国、意大利等地还进行了类似的以生物、数学、语言等为内容的教育实验。结果证明，在不需要老师或科学家输入逻辑和程序的情况下，学习者可以独立自主地完成学习，这就是“自组织学习”。由此，苏伽特·米特拉对教育进行了建构主义的重新定义：教育是一种自组织行为。
学习是一种自组织行为，那么，教师和教学机构的作用便要重新定位。互联网的不断普及，网络资源进一步开放，在线教育就不能仅仅是把传统的课堂搬到网络上，这样的做法也许更加违背学习规律。新媒体教育联盟在做了相关历史研究的基础上，总结了诸多人类的学习行为：社会学习、可视化学习、移动学习、游戏学习、讲授学习等，每一种学习方式，在信息和知识的载体方面，基本上都有相应的技术基础。换言之，技术既可能扩展人类的学习方式，也可能限制人们的学习方式。一旦有新的技术出现，这些新技术改变信息和知识的传播模式，那么，人类的学习方式也会相应地产生根本性的变化。在互联网时代，开放的社会和资源将进一步解放人们的学习，越来越多的人不用呆在学校里被动地接受学习，他们会把自组织学习发挥得淋漓尽致。
在美国新的在线教育浪潮中，那些拥有大量粉丝的大学教授，轻易能够拿到数千万美金的创业基金。这对于传统的大学是一个巨大的挑战，正是在这个背景下，促动了大学改革的神经：再不顺应潮流，那么校园将不是最优秀教师的聚集地。然而，教育要想真正获得新生，不仅仅在在线教育上，而在于传统教育理念的变化：教师的功能，应该把低层次的和可拷贝的交给大投入的电影模式去做，而未来，教师将成为教练，师生将走向训练场，如何从传统的篮球场，变成灯光幻影般用新技术武装的“主场”。
在信息技术大革命的今天，规训与教化在撤退，支持和服务在推进。教育本质是对学习者的支持和服务，而不是对他们的规训和教化。作为万物之灵，人类本身就有逻辑推断和自组织的能力。发掘这种逻辑和自组织的能力才是正道。正在发生的教育革命并不是要把传统的课堂搬到网上，而是让新技术解放人们本来就有的学习能力和天分。学生得到解放，人力资本成倍地增长。
在这场教育的变革中，最严重的问题已经不是教育资源的缺乏，而是毫无天分的教师在错误的方向上还在“勤奋地工作”。教育界将“重新洗牌”，这也是我预测未来教育的一个关键词。苏伽特说：“对于教育者来说，这是一个大转变的时代。我亲眼目睹着教育界的各种力量在重新洗牌。或许我们说‘教育革命’未免言过其实，但是各种变化的确在更迭着。教学模式的多元并存会是一个长期存在的现象。但是毫无疑问，新技术从外围给教师增加了新的竞争对手。新技术的应用又导致学生在心理预期、学习习惯等方面的变化，这就从核心和内部促进着教学过程的转变。学生变了，不如以前‘好带’。这并不是坏事，在这当中，不知潜藏了多少机遇和可能性等待着有心之人去发现！”
苏迦特有一个很具有代表性的观点：“你能够想象和确认，你所教的和考核的东西，在今后20年学生们走向工作岗位还管用吗？”为此，苏迦特分析，在今后的大数据时代，只有三种最基本的东西是学生用得到和必须学的东西：一是阅读，二是搜索，三是辨别真伪。谈到数学，苏迦特说：“也许数学，将成为一种体育运动。”基本能力加每个孩子特长的“体育运动”，构成了苏迦特心目中的未来教育，这种体育运动也许是数学、领导力、音乐、美术、篮球……数学也许是每个孩子的体育运动，也许是一部分专业运动员的体育运动，但大数据时代的数学，将不会是教育的基本标准和指向。
大数据时代给人最大的难题正如托夫勒所说，来自信息过载所带来的“信道危机”。在单一的信息来源情况下，比如高考的分数、固定的复习资料，教育最好的办法是重复吸收那些经过筛选的编码信息。但这种模式只适合信息闭塞的情况，不大适合北京上海等信息过载的城市。在以网络技术无限广阔的应用所带来的大数据信息压力时代，如何搜索、阅读、辨别信息成了一个巨大的难题。
迎接大数据时代的到来
随着硬件的高速革新和软件的高度智能化，新一轮教育信息化的浪潮已经不可抗拒地推送到了我们面前。作为教育人，我们应该如何面对？是围观、等待，还是抵制？显然，这些都是下下之策，只可能被浪潮击垮。唯有掌握良好的“冲浪”技术，具备相应的预判能力，我们才能踏浪前行，甚至在浪尖上优雅起舞。
目前，全国各地都在推进教育信息化工作。建立教育信息化服务公共平台、开展数字化校园的实验工作、设立各种“数字化学习”试点学校、开发“微课程”、开展“翻转课堂”教学研究、一对一的“E课堂”教学实践……这是一系列不断加码的举措。然而，这条路并不好走，要充分做好“螺旋式”上升的准备，最重要的是顶层设计和理念超前。当一些概念、一些观点第一次呈现在大家面前时，带来的冲击不仅仅是“洗脑”时的“泥沙”俱下，更多的应该是“醒脑”后的深度思考。
在信息时代的今天，我们应利用大数据将“信息过载”的难题转变成为个性化的教育。例如，同样的一门课程,如《网络工程》，在计算机学院、信息学院、管理学院，巨大的知识推送和资料，如果假借大数据应用的推送，给不同要求的学科完全不同的内容推荐，即使面对同样一个学科的不同行为习惯的学生，也会针对性地给出对应的学习策略。人类以往的知识体系和知识点在大数据背景下并不会发生变化，而学生们却可以通过大数据应用得到个性化的指导和无穷无尽的资源配套。
失去了知识垄断性的学校，剩下什么呢？是教堂、厅堂、弄堂，还是食堂？回答不了这个问题，学校就会成为创新的阻碍力量。大数据时代，互联网教育与学校教育将逐渐分离，正如电影院和电视机在初期竞争的时候水火不相容，而成熟以后会各得其所。颠倒课堂提供了一种学校教育与互联网教育共存的新模式，事实上，学校里更少的课堂与更多的实验室、更多的交往与更少的讲授、更多的互动与更少的灌输、更个性化的服务和更灵活的学制，将是未来学校得益于互联网教育得到新生的机会。
作者简介：
魏忠，博士，美国卡内基梅隆大学计算机工程系高级访问学者；上海海事大学电子商务专业副教授、硕士生导师；东华大学计算机学院信息安全专业兼职教授、硕士生导师；庚商网络信息技术有限公司(上海、西安、苏州、珠海)执行董事。
魏忠博士曾在上海格尔软件股份有限公司担任副总经理、中国电子科技集团30研究所从事信息安全工作，曾起草7个国家信息安全标准，后进入高校从事一线教学并将信息技术与教育的结合作为自己的研究工作。2011年魏忠博士到美国卡内基梅隆大学访问，在此撰写了4本专著，在《校长》《中国西部教育》《上海教育》杂志上发表了50余篇专栏文章。
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什么是大数据？
国际数据公司定义了大数据的四大特征：海量的数据规模（vast）、快速的数据流转和动态的数据体系（velocity）、多样的数据类型 （variety）和巨大的数据价值（value）。仅从海量的数据规模来看，全球IP流量达到1EB所需的时间，在2001年需要1年，在2013年仅需1天，到2016年则仅需半天。全球新产生的数据年增长40%，全球信息总量每两年就可翻番。
而根据2012年互联网数据中心发布的《数字宇宙2020》报告，2011年全球数据总量已达到1.87ZB（1ZB=10万亿亿字节），如果把这些数据刻成DVD，排起来的长度相当于从地球到月亮之间一个来回的距离，并且数据以每两年翻一番的速度飞快增长。预计到2020年，全球数据总量将达到35～40ZB，10年间将增长20倍以上。
需要强调的是，所谓大数据并不仅仅是指海量数据，而更多的是指这些数据都是非结构化的、残缺的、无法用传统的方法进行处理的数据。也正是因为应用了大数据技术，美国谷歌公司才能比政府的公共卫生部门早两周时间预告2009年甲型H1N1流感的暴发。
大数据带来了哪些变革？
就像电力技术的应用不仅仅是发电、输电那么简单，而是引发了整个生产模式的变革一样，基于互联网技术而发展起来的大数据应用，将会对人们的生产过程和商品交换过程产生颠覆性影响，数据的挖掘和分析只是整个变革过程中的一个技术手段，而远非变革的全部。大数据的本质是基于互联网基础上的信息化应用，其真正的“魔力”在于信息化与工业化的融合，使工业制造的生产效率得到大规模提升。
简而言之，大数据并不能生产出新的物质产品，也不能创造出新的市场需求，但能够让生产力大幅提升。正如《大数据时代：生活、工作与思维的大变革》作者肯尼思·库克耶和维克托·迈尔-舍恩伯格指出，数据的方式出现了3个变化：第一，人们处理的数据从样本数据变成全部数据；第二，由于是全样本数据，人们不得不接受数据的混杂性，而放弃对精确性的追求；第三，人类通过对大数据的处理，放弃对因果关系的渴求，转而关注其相互联系。这一切代表着人类将告别总是试图了解世界运转方式背后深层原因的态度，而走向仅仅需要弄清现象之间的联系以及利用这些信息来解决问题。
——摘自《中国青年报》
大数据时代，我们最需要什么样的人才？
现在有一种错觉，一提大数据时代，就认为我们最需要的是数据技术人才，比如计算机人才和数学工程人才。我们确实很需要数据技术人才，但真正能够帮助政府和企业转变思维、应对大数据挑战的人才不是一个来自IT部门的技术专家，而是政府和企业的高层管理者。对目前的中国来说，对大数据管理人才需求的迫切性要超越对技术人才需求的迫切性。要设立专门的数据管理岗位，进入决策层，推动各单位迎接大数据时代的到来。
大数据时代的热门职业
数据规划师
在一个产品设计之前，为企业各项决策提供关键性数据支撑，实现企业数据价值的最大化，更好地实施差异化竞争，帮助企业在竞争中占得先机。
数据工程师
大数据基础设施的设计者、建设者和管理者，他们开发出可根据企业需要进行分析和提供数据的架构。同时，他们的架构还可确保系统能够平稳运行。
数据架构师
擅长处理散乱数据、各类不相干的数据，精通统计学的方法，能够通过监控系统获得原始数据，在统计学的角度上解释数据。
数据分析师
职责是通过分析将数据转化为企业能够使用的信息。他们通过数据找到问题，准确地找到问题产生的原因，为下一步的改进找到关键点。
数据应用师
将数据还原到产品中，为产品所用。他们能够用常人理解的语言表述出数据所蕴含的信息，并根据数据分析结论，推动企业内部作出调整。
数据科学家
大数据中的领导者，具备多种交叉科学和商业技能，能够将数据和技术转化为企业的商业价值。
——摘自《光明日报》
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发表于 2015-2-1 21:54:52
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