数据驱动的学习分析与评价创新习题
1、【填空】相较于传统的一次性、总结性的评价方式，数据驱动的评价更应注重（学生综合能力的评价 ）。
2、美国的一家名为Knewton的大数据公司开发了一个数字平台，该平台分析了几百万学生（从幼儿园到大学）的学习过程，并基于这一分析设计更加合理的测试题目和更加个性化的课程。简单来说，这些课程和教科书能够适应每个学生的差异。学生可以按照自己的节奏来控制学习进度，而不会受到周围其他学生的行为影响。该系统也会给教师反馈详细报告，告知学生在哪方面出现困难，同时给出全班学生的表现的整体分析数据。
请你谈谈大数据技术在上述案例中的具体应用是什么？结合上述案例，你觉得数据驱动的学习分析和评价对教育到底产生了什么样的影响？ 【简答题】
随着大数据在教育领域的应用，我们可以更精细地刻画师生教与学的特点，并针对性推送教学内容与服务，从而促使教学能够更有效的关注个体，真正实现因材施教，培养出符合信息化时代所需要的个性化、创新型人才。比如，美国的一家名为Knewton的大数据公司开发了一个数字平台，该平台分析了几百万学生（从幼儿园到大学）的学习过程，并基于这一分析设计更加合理的测试题目和更加个性化的课程。简单来说，这些课程和教科书能够适应每个学生的差异。学生可以按照自己的节奏来控制学习进度，而不会受到周围其他学生的行为影响。该系统也会给教师反馈详细报告，告知学生在哪方面出现困难，同时给出全班学生的表现的整体分析数据。针对多元化的学生结构，采用“学位罗盘”个性化课程推荐系统，利用学习分析技术分析匹配对象的过往成绩与课程表之间的相关性，预测该生未来在该课程取得的成绩，从而帮助每个学生选择最适合自身发展的课程，最终达到提升学业表现的目的。
教育评价是提高教育教学质量的有力手段。传统教育评价重视学生考试成绩，重在甄别证明，忽视了学生综合素质和个性发展，忽视学生进步和努力程度，忽视了诊断和改进。
大数据使评价内容更加丰富多元，不再仅仅注重学生的学习成绩，而更加关注身心健康、学业进步、个性技能、成长体验等方面。评价内容从单纯对知识掌握状况的评价，转向知识、能力和素养并重的综合性评价;评价方式从传统的一次性、总结性评价，转向过程性、伴随性评价;评价手段从试卷、问卷，转向大数据采集分析系统。随着多种基于云的学习平台、学习终端的广泛应用，收集学生的过程性学习数据如学习行为、学习表现、学习习惯等成为可能。通过分析挖掘学生学习的全过程数据，可为学生的自我发展、教师的教学反思、学校的质量提升等提供基于数据的实证分析支持。美国大数据公司开发了一个数字平台，通过对学生的成绩如语言、数学、科学等进行多年追踪分析，利用增值评价方法分析每个学生在学业上的进步，并以此为依据来评估学区、学校、教师效能。
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