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教育大数据 版权信息
- ISBN：9787547847091
- 条形码：9787547847091 ; 978-7-5478-4709-1
- 装帧：平装-胶订
- 册数：暂无
- 重量：暂无
- 所属分类：>>
教育大数据 本书特色
本书主要作为教育领域从事教育大数据研究工作者的参考用书。本书从教育大数据的重要意义、国内外教育大数据的研究现状以及政策支持出发，对教育大数据的相关概念和内涵做阐述说明，介绍了教育大数据的技术、技术标准、治理与开放、风险管理与法律政策，重点阐述了教育大数据在教育领域的典型应用，包括教育大数据在课堂教育、校园管理、在线教育、开放远程教育、教育培训行业以及学生综合素质评价等方面的应用，*后提出教育大数据的发展趋势和机遇挑战。
教育大数据 内容简介
本书从教育大数据的重要意义、国内外教育大数据的研究现状以及政策支持出发, 对教育大数据的相关概念和内涵做阐述说明, 介绍了教育大数据的技术、技术标准、治理与开放、风险管理与法律政策, 重点阐述了教育大数据在教育领域的典型应用, 包括教育大数据在课堂教育、校园管理、在线教育、开放远程教育、教育培训行业以及学生综合素质评价等方面的应用, *后提出教育大数据的发展趋势和机遇挑战。
教育大数据 目录
第1章教育大数据概述1
●1.1大数据的定义与特征2
1.1.1大数据的定义3
1.1.2大数据的特征5 ●1.2教育大数据的定义与特征5
1.2.1教育大数据的定义5
1.2.2教育大数据的特征8 ●1.3教育大数据的类型9
1.3.1根据数据结构化的程度划分10
1.3.2根据数据产生的环节划分11
1.3.3根据主体划分12 ●1.4教育大数据的研究现状和国内外相关政策15
1.4.1教育大数据的研究现状15
1.4.2国内外教育大数据政策17 ●1.5教育大数据的意义21
1.5.1教育大数据驱动教育决策创新21
1.5.2教育大数据助力教育教学变革22
1.5.3教育大数据促进学习方式转变22 ●1.6教育大数据的关键领域23
1.6.1学习分析23
1.6.2教育数据挖掘26
参考文献28 第2章教育大数据的技术31 ●2.1教育大数据的处理流程与技术架构32
2.1.1教育大数据的处理流程32
2.1.2教育大数据的技术架构33
2.1.3教育大数据的技术架构案例34 ●2.2教育大数据的采集36
●2.3教育大数据的预处理40
2.3.1数据清洗41
2.3.2数据转换41
2.3.3具体示例41 ●2.4教育大数据的存储42
2.4.1单机文件存储42
2.4.2关系型数据库存储43
2.4.3分布式存储43
2.4.4云存储44 ●2.5教育大数据的处理45
2.5.1常用的数据处理方法45
2.5.2处理架构46 ●2.6教育大数据的分析与挖掘48
2.6.1数据分析48
2.6.2数据挖掘49 ●2.7教育大数据的可视化50
参考文献55 第3章教育大数据技术标准57 ●3.1教育大数据技术标准国际情况58
3.1.1ISO/IEC JTC1（SC32、SC36： WG8、SG2： WG9）59
3.1.2IEEE BDGMM61
3.1.3IMS GLC62
3.1.4ADL（xAPI）63
3.1.5ITUT（SG13、SG16、SG17、SG20）64
3.1.6NIST NBDPWD（NBDPWG）65
3.1.7NCES（CEDS）65
3.1.8国外具体标准66 ●3.2教育大数据技术标准国内情况69
3.2.1全国信标委大数据标准工作组69
3.2.2CELTSC70
3.2.3中国教育大数据标准体系框架构建72
3.2.4中国具体标准75
参考文献81 第4章教育大数据的治理与开放83 ●4.1教育大数据的治理84
4.1.1数据治理概述84
4.1.2教育大数据治理现状88
4.1.3教育大数据治理案例89
4.1.4教育大数据治理方法93 ●4.2教育大数据的开放95
4.2.1开放教育数据的概念和分类95
4.2.2教育大数据的开放和使用96
4.2.3全球教育大数据开放概况97
4.2.4教育大数据开放案例98
4.2.5教育大数据开放的问题和启示102
参考文献104 第5章教育大数据风险管理与法律政策109 ●5.1教育大数据风险管理110
5.1.1大数据安全风险概述110
5.1.2教育大数据风险问题112
5.1.3教育大数据风险机理113
5.1.4教育大数据风险特点114
5.1.5教育大数据重点风险领域117 ●5.2教育大数据法律政策120
5.2.1国内外教育大数据法律政策与风险防控实践120
5.2.2教育大数据法律政策体系建设与风险防控对策126
参考文献129 第6章教育大数据与课堂教学应用131 ●6.1教育大数据背景下的课堂教学132
●6.2基于教育大数据的教学应用模式133
6.2.1个性化分组学习133
6.2.2交错式自主开放学习133
6.2.3游戏化翻转课堂教学134
6.2.4自适应测试应用135
6.2.5个性化学习诊断135 ●6.3案例1： 上海开放大学智慧学习分析与评估系统137
6.3.1简要介绍137
6.3.2功能层面137
6.3.3应用层面138 ●6.4案例2： 上海电教馆的高中研究性学习智能支持系统142
6.4.1简要介绍142
6.4.2技术层面143
6.4.3功能层面148
6.4.4应用层面152
参考文献154 第7章教育大数据与校园管理应用157 ●7.1教育大数据背景下的校园管理158
7.1.1校园管理面临的挑战158
7.1.2教育大数据给校园管理带来的变革160 ●7.2基于教育大数据背景下的校园管理应用模式164
●7.3案例1： 上海大学基于大数据的决策支持系统172
7.3.1项目背景172
7.3.2技术架构173
7.3.3数据模型管理175
7.3.4功能模块177 ●7.4案例2： 天津市和平区智慧教育数据中心建设180
7.4.1项目背景180
7.4.2设计思路180
7.4.3整体架构183
7.4.4大数据与智慧教育数据中心应用184
参考文献190 第8章教育大数据与在线教学应用191 ●8.1教育大数据背景下的在线教学192
8.1.1国内外在线教学的发展192
8.1.2在线教学面临的挑战193 ●8.2基于教育大数据在线教学应用模式195
8.2.1学习分析模式195
8.2.2教学分析模式202
8.2.3管理分析模式205 ●8.3案例1： 可视化学习分析大数据应用209
8.3.1Open edX学习分析209
8.3.2iForum学习分析213 ●8.4案例2： 上海学习网在线学习大数据应用220
8.4.1平台简介220
8.4.2学习功能220
8.4.3架构设计221
8.4.4平台应用223
参考文献228 第9章教育大数据与开放远程教育应用233 ●9.1教育大数据背景下的开放远程教育234
9.1.1开放远程教育发展面临的挑战234
9.1.2大数据带给开放远程教育领域的机遇237 ●9.2基于教育大数据的开放远程教育应用模式241
9.2.1构建全过程学习分析的开放学习平台242
9.2.2建立学习者体验支持下的开放学习资源243
9.2.3提供数据分析支持下的学习支持服务243
9.2.4支持数据驱动的精准管理与决策245 ●9.3案例1： 上海开放大学个性化学习支持系统大数据应用246
9.3.1个性化学习支持系统设计目标246
9.3.2系统框架设计247
9.3.3系统可视化应用场景248
9.3.4系统应用效果251 ●9.4案例2： 奥鹏远程教育公共服务体系大数据应用252
9.4.1奥鹏大数据典型应用1——高校管理者仪表盘254
9.4.2奥鹏大数据典型应用2——智慧学情报告255
9.4.3奥鹏大数据典型应用3——学习能力值模型257
9.4.4奥鹏大数据典型应用4——停滞生预测与干预260
参考文献262 第10章教育大数据与教育培训行业应用263 ●10.1传统教育及互联网背景下的教育培训行业264
10.1.1传统教育培训行业现状264
10.1.2互联网教育培训行业现状265 ●10.2大数据背景下的教育培训业268
10.2.1大数据与教育培训业268
10.2.2大数据在教育培训业的应用模式268 ●10.3大数据 人工智能背景下的教育培训业271
10.3.1人工智能与大数据的协同271
10.3.2人工智能教育应用的现状与发展趋势271
10.3.3人工智能在教育培训业的应用模式272 ●10.4案例1： 电力教育培训大数据平台273
10.4.1简要介绍273
10.4.2技术层面274
10.4.3功能层面275
10.4.4应用层面276
10.4.5未来展望277 ●10.5案例2： 中国英语学习者语音大数据分析277
10.5.1简要介绍277
10.5.2数据来源277
10.5.3相关技术278
10.5.4应用成果279 ●10.6案例3： 大数据赋能智能教学系统281
10.6.1简要介绍281
10.6.2应用层面281
参考文献283 第11章教育大数据与学生综合素质评价应用285 ●11.1教育大数据背景下的学生综合素质评价应用286
11.1.1综合素质评价内涵解读287
11.1.2综合素质评价的成效与问题288
11.1.3教育大数据与综合素质评价291 ●11.2基于教育大数据的学生综合素质评价应用模式295
11.2.1数据采集系统： 大数据采集的“上帝之眼”297
11.2.2数据的清洗297
11.2.3数据的挖掘分析模型297
11.2.4数据的利用和挖掘298
11.2.5学习结果性数据模型——以SOLO评价法为例301
11.2.6评价结果分类使用——学生、教师、高校、学校、政府302 ●11.3案例1： 上海市普通高中学生综合素质评价信息管理系统304
11.3.1简要介绍304
11.3.2技术与功能305
11.3.3系统应用309 ●11.4案例2： 上海市黄浦区卢湾**中心小学基于数据的学生学习评价313
11.4.1简要介绍313
11.4.2功能层面314
11.4.3基于数据的学生学习评价315
11.4.4应用成效315 ●11.5案例3： 上海市格致中学学生综合素质评价数字化成长档案建设316
11.5.1简要介绍316
11.5.2功能层面317
11.5.3应用成效318
参考文献319 第12章教育大数据的发展321 ●12.1教育大数据的发展趋势322
12.1.1多元且内聚的教育数据采集322
12.1.2多样且精细的教育数据挖掘323
12.1.3丰富且开放的教育教学应用场景324
12.1.4完善且蓬勃的教育大数据产业生态325
12.1.5前沿技术助力2035教育大数据326 ●12.2教育大数据的机遇挑战327
12.2.1教育大数据发展的机遇328
12.2.2教育大数据发展的挑战330 ●12.3关于教育大数据的建议333
参考文献335
1.1.1大数据的定义3
1.1.2大数据的特征5 ●1.2教育大数据的定义与特征5
1.2.1教育大数据的定义5
1.2.2教育大数据的特征8 ●1.3教育大数据的类型9
1.3.1根据数据结构化的程度划分10
1.3.2根据数据产生的环节划分11
1.3.3根据主体划分12 ●1.4教育大数据的研究现状和国内外相关政策15
1.4.1教育大数据的研究现状15
1.4.2国内外教育大数据政策17 ●1.5教育大数据的意义21
1.5.1教育大数据驱动教育决策创新21
1.5.2教育大数据助力教育教学变革22
1.5.3教育大数据促进学习方式转变22 ●1.6教育大数据的关键领域23
1.6.1学习分析23
1.6.2教育数据挖掘26
参考文献28 第2章教育大数据的技术31 ●2.1教育大数据的处理流程与技术架构32
2.1.1教育大数据的处理流程32
2.1.2教育大数据的技术架构33
2.1.3教育大数据的技术架构案例34 ●2.2教育大数据的采集36
●2.3教育大数据的预处理40
2.3.1数据清洗41
2.3.2数据转换41
2.3.3具体示例41 ●2.4教育大数据的存储42
2.4.1单机文件存储42
2.4.2关系型数据库存储43
2.4.3分布式存储43
2.4.4云存储44 ●2.5教育大数据的处理45
2.5.1常用的数据处理方法45
2.5.2处理架构46 ●2.6教育大数据的分析与挖掘48
2.6.1数据分析48
2.6.2数据挖掘49 ●2.7教育大数据的可视化50
参考文献55 第3章教育大数据技术标准57 ●3.1教育大数据技术标准国际情况58
3.1.1ISO/IEC JTC1（SC32、SC36： WG8、SG2： WG9）59
3.1.2IEEE BDGMM61
3.1.3IMS GLC62
3.1.4ADL（xAPI）63
3.1.5ITUT（SG13、SG16、SG17、SG20）64
3.1.6NIST NBDPWD（NBDPWG）65
3.1.7NCES（CEDS）65
3.1.8国外具体标准66 ●3.2教育大数据技术标准国内情况69
3.2.1全国信标委大数据标准工作组69
3.2.2CELTSC70
3.2.3中国教育大数据标准体系框架构建72
3.2.4中国具体标准75
参考文献81 第4章教育大数据的治理与开放83 ●4.1教育大数据的治理84
4.1.1数据治理概述84
4.1.2教育大数据治理现状88
4.1.3教育大数据治理案例89
4.1.4教育大数据治理方法93 ●4.2教育大数据的开放95
4.2.1开放教育数据的概念和分类95
4.2.2教育大数据的开放和使用96
4.2.3全球教育大数据开放概况97
4.2.4教育大数据开放案例98
4.2.5教育大数据开放的问题和启示102
参考文献104 第5章教育大数据风险管理与法律政策109 ●5.1教育大数据风险管理110
5.1.1大数据安全风险概述110
5.1.2教育大数据风险问题112
5.1.3教育大数据风险机理113
5.1.4教育大数据风险特点114
5.1.5教育大数据重点风险领域117 ●5.2教育大数据法律政策120
5.2.1国内外教育大数据法律政策与风险防控实践120
5.2.2教育大数据法律政策体系建设与风险防控对策126
参考文献129 第6章教育大数据与课堂教学应用131 ●6.1教育大数据背景下的课堂教学132
●6.2基于教育大数据的教学应用模式133
6.2.1个性化分组学习133
6.2.2交错式自主开放学习133
6.2.3游戏化翻转课堂教学134
6.2.4自适应测试应用135
6.2.5个性化学习诊断135 ●6.3案例1： 上海开放大学智慧学习分析与评估系统137
6.3.1简要介绍137
6.3.2功能层面137
6.3.3应用层面138 ●6.4案例2： 上海电教馆的高中研究性学习智能支持系统142
6.4.1简要介绍142
6.4.2技术层面143
6.4.3功能层面148
6.4.4应用层面152
参考文献154 第7章教育大数据与校园管理应用157 ●7.1教育大数据背景下的校园管理158
7.1.1校园管理面临的挑战158
7.1.2教育大数据给校园管理带来的变革160 ●7.2基于教育大数据背景下的校园管理应用模式164
●7.3案例1： 上海大学基于大数据的决策支持系统172
7.3.1项目背景172
7.3.2技术架构173
7.3.3数据模型管理175
7.3.4功能模块177 ●7.4案例2： 天津市和平区智慧教育数据中心建设180
7.4.1项目背景180
7.4.2设计思路180
7.4.3整体架构183
7.4.4大数据与智慧教育数据中心应用184
参考文献190 第8章教育大数据与在线教学应用191 ●8.1教育大数据背景下的在线教学192
8.1.1国内外在线教学的发展192
8.1.2在线教学面临的挑战193 ●8.2基于教育大数据在线教学应用模式195
8.2.1学习分析模式195
8.2.2教学分析模式202
8.2.3管理分析模式205 ●8.3案例1： 可视化学习分析大数据应用209
8.3.1Open edX学习分析209
8.3.2iForum学习分析213 ●8.4案例2： 上海学习网在线学习大数据应用220
8.4.1平台简介220
8.4.2学习功能220
8.4.3架构设计221
8.4.4平台应用223
参考文献228 第9章教育大数据与开放远程教育应用233 ●9.1教育大数据背景下的开放远程教育234
9.1.1开放远程教育发展面临的挑战234
9.1.2大数据带给开放远程教育领域的机遇237 ●9.2基于教育大数据的开放远程教育应用模式241
9.2.1构建全过程学习分析的开放学习平台242
9.2.2建立学习者体验支持下的开放学习资源243
9.2.3提供数据分析支持下的学习支持服务243
9.2.4支持数据驱动的精准管理与决策245 ●9.3案例1： 上海开放大学个性化学习支持系统大数据应用246
9.3.1个性化学习支持系统设计目标246
9.3.2系统框架设计247
9.3.3系统可视化应用场景248
9.3.4系统应用效果251 ●9.4案例2： 奥鹏远程教育公共服务体系大数据应用252
9.4.1奥鹏大数据典型应用1——高校管理者仪表盘254
9.4.2奥鹏大数据典型应用2——智慧学情报告255
9.4.3奥鹏大数据典型应用3——学习能力值模型257
9.4.4奥鹏大数据典型应用4——停滞生预测与干预260
参考文献262 第10章教育大数据与教育培训行业应用263 ●10.1传统教育及互联网背景下的教育培训行业264
10.1.1传统教育培训行业现状264
10.1.2互联网教育培训行业现状265 ●10.2大数据背景下的教育培训业268
10.2.1大数据与教育培训业268
10.2.2大数据在教育培训业的应用模式268 ●10.3大数据 人工智能背景下的教育培训业271
10.3.1人工智能与大数据的协同271
10.3.2人工智能教育应用的现状与发展趋势271
10.3.3人工智能在教育培训业的应用模式272 ●10.4案例1： 电力教育培训大数据平台273
10.4.1简要介绍273
10.4.2技术层面274
10.4.3功能层面275
10.4.4应用层面276
10.4.5未来展望277 ●10.5案例2： 中国英语学习者语音大数据分析277
10.5.1简要介绍277
10.5.2数据来源277
10.5.3相关技术278
10.5.4应用成果279 ●10.6案例3： 大数据赋能智能教学系统281
10.6.1简要介绍281
10.6.2应用层面281
参考文献283 第11章教育大数据与学生综合素质评价应用285 ●11.1教育大数据背景下的学生综合素质评价应用286
11.1.1综合素质评价内涵解读287
11.1.2综合素质评价的成效与问题288
11.1.3教育大数据与综合素质评价291 ●11.2基于教育大数据的学生综合素质评价应用模式295
11.2.1数据采集系统： 大数据采集的“上帝之眼”297
11.2.2数据的清洗297
11.2.3数据的挖掘分析模型297
11.2.4数据的利用和挖掘298
11.2.5学习结果性数据模型——以SOLO评价法为例301
11.2.6评价结果分类使用——学生、教师、高校、学校、政府302 ●11.3案例1： 上海市普通高中学生综合素质评价信息管理系统304
11.3.1简要介绍304
11.3.2技术与功能305
11.3.3系统应用309 ●11.4案例2： 上海市黄浦区卢湾**中心小学基于数据的学生学习评价313
11.4.1简要介绍313
11.4.2功能层面314
11.4.3基于数据的学生学习评价315
11.4.4应用成效315 ●11.5案例3： 上海市格致中学学生综合素质评价数字化成长档案建设316
11.5.1简要介绍316
11.5.2功能层面317
11.5.3应用成效318
参考文献319 第12章教育大数据的发展321 ●12.1教育大数据的发展趋势322
12.1.1多元且内聚的教育数据采集322
12.1.2多样且精细的教育数据挖掘323
12.1.3丰富且开放的教育教学应用场景324
12.1.4完善且蓬勃的教育大数据产业生态325
12.1.5前沿技术助力2035教育大数据326 ●12.2教育大数据的机遇挑战327
12.2.1教育大数据发展的机遇328
12.2.2教育大数据发展的挑战330 ●12.3关于教育大数据的建议333
参考文献335
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教育大数据 作者简介
肖君，博士， 研究员，上海开放大学信息办、信息与网络管理中心主任，上海开放远程教育工程技术研究中心副主任，全国信息技术标准化技术委员会教育技术分技术委员会专家委员,上海市“曙光学者”。他专注开放和远程教育技术专业领域的研究,拥有较强的远程教育系统、终身学习公共平台、在线学习和数字开放学习环境的理论和实践能力。他的一系列研究成果有效支持了面向市民的终身学习公共服务平台，并产生了可观的社会效益。以个人主持和主要研究人员身份获得包括国家级、省市级多项课题，获得包括国家教学成果奖、上海市科技进步奖在内的各类奖励10多项，出版40多篇检索论文和学术著作7本。
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