빅데이터로 인해 교육 평가에 어떤 변화가 생겼나요?

시험에서도 90점을 받은 두 지원자, 과연 똑같은 능력을 가지고 있는 걸까요?

수업시간에 선생님은 학생들에게 "1부터 10까지 문제를 풀어라"라고 하셨다. 그런데 과연 모든 학생들이 이 10가지 질문을 완료해야 할까요?

수업 과정에서는 어떻게 하면 학생들에게 더 나은 영감을 줄 수 있는지, 수업 시간에 어떻게 더 잘 상호 작용할 수 있는지, 수업 시간이 40분인지 45분인지 등을 다룹니다. 이러한 질문에 대해 교사는 "경험"이나 과학적 분석에 의존합니까?

위의 문제에 대해 생각해 보셨다면 빅데이터가 가져오는 교육 형태의 변화에 ​​마음이 열리실 것입니다.

빅데이터 시대가 조용히 다가오고 있으며, 과거 수집하고 분석하지 못했던 데이터들에게 새로운 기술적 수단의 가능성이 주어졌다. 빅데이터를 더 깊이 파고드는 사람은 산업 발전의 기회를 잡을 수 있으며, 교육 분야에서도 마찬가지입니다.

불과 며칠 전, 휴이케교육은 오리지널 '수업 시작 표시줄'을 기반으로 한 '좌석찾기', 즉 오리지널 온라인 교육 플랫폼을 기반으로 한 '좌석찾기'를 정식 출시한다고 밝혔습니다. 수직 채용 플랫폼을 출시했습니다. 학습자의 진로 적성 분석부터 적합한 직위 추천, 맞춤형 설계 과정, 평가 및 인증을 거쳐 최종적으로 매칭된 채용 직위로 추진되기까지 학습자를 위한 학습에서 취업까지의 완전한 경로가 완성됩니다. 기존 학교 교육과 전혀 다른 이러한 교육 모델은 업계에서 뜨거운 논의를 불러일으켰으며, 이는 학습자 개인별 데이터 분석을 기반으로 한다.

동일한 시험 점수 90점을 받은 두 지원자의 능력 수준이 정확히 동일한가요?

빅 데이터를 통해 교육은 모든 독립적인 개인을 진정으로 마주할 수 있습니다.

“우리는 학생에 대해 너무 적게 알고 있다는 것을 인정해야 합니다.” 이것이 카네기멜론대학교 교육대학원의 고전적인 슬로건입니다. 미국의 10대 교육 연례 컨퍼런스에서 가장 주목을 받는 주제이기도 합니다. 우리나라 교육 분야에도 비슷한 생각이 존재합니다.

"우리는 정말 우리 아이들을 이해하고 있나요?" "모든 아이들은 독특하고 서로 다르지만, 그들에게 진정으로 개인화되고 차별화된 교육을 제공할 수 있을까요?"

간단한 예를 들면, 수학 시험에서도 90점을 받은 두 지원자는 정확히 같은 능력을 가지고 있습니까? 전통적인 교육 모델에 따르면, 같은 성적을 가진 학생들은 대략 비슷한 능력을 가지고 있다고 생각합니다. 하지만 빅데이터 분석 방법을 활용하면 학생 간 차이가 확연히 드러난다. 모두 90점을 받은 두 지원자의 분석을 바탕으로, 첫 번째 학생은 뛰어난 논리적 사고에 더 많이 의존하는 반면, 다른 학생은 상대적으로 논리적 추론 능력이 약하고 뛰어난 기억력에 의존하여 더 나은 결과를 얻는 것으로 나타났습니다.

따라서 빅데이터를 통해 우리는 학생의 발달을 보다 종합적으로 살펴볼 수 있고, 이전 시험 점수에 반영할 수 없었던 뿌리 깊은 문제를 발견할 수 있습니다. 물론 교사가 이러한 상황을 제때 파악한다면 두 학생에게 서로 다른 교수법과 방향을 제시할 수 있을 것이다.

예를 들어, 교사가 일반적으로 숙제를 내는 방법은 "학생들에게 1부터 10까지의 문제를 풀라고 하세요." "학생들에게 방학 동안 이 10권의 책을 읽으라고 하세요." 전통적인 교육 모델에서는 동일한 책과 동일한 주제를 서로 다른 학생들에게 할당하는 데 아무런 문제가 없지만, 새로운 기술이 각 학생의 성격과 특성을 완전히 이해하는 데 도움이 된다면 목표에 맞게 숙제를 할당할 것입니다. 학생의 적성에 맞춰 가르치겠다는 2,000년 이상의 꿈을 실현해 보세요.

학생 A가 두 번째 문제를 맞히면 시스템은 즉시 네 번째와 여덟 번째 문제를 건너뛸 수 있다고 알려줄 수 있습니다. 이는 두 번째, 네 번째, 여덟 번째 문제가 모두 동일하게 테스트되기 때문입니다. 지식 포인트는 간단한 반복이 될 것입니다. B 학생이 세 번째 문제를 틀리면 시스템은 그에게 여섯 번째와 아홉 번째 문제를 집중적으로 연습하도록 유도합니다. 이는 빅데이터 분석에 따르면 세 번째 문제를 틀린 학생이 여섯 번째 문제를 풀 확률이 높기 때문입니다. 9번 문제에도 오류가 있습니다. 그리고 목표한 반복 훈련이 매우 필요합니다.

우리는 실제로 더 이상 이 모델에 익숙하지 않습니다. 일부 웹사이트는 귀하의 이전 구매 습관을 기반으로 일부 제품을 타겟 방식으로 푸시하고, Weibo 운영자는 귀하가 이전에 팔로우한 사람을 기준으로 판단합니다. 관심은 바로 이 원리, 즉 빅데이터 분석에 바탕을 두고 있다.

상업 웹사이트가 이미 학생들을 점점 더 잘 알고 있다면 왜 우리 교사들은 학생들을 점점 더 잘 알 수 없는 걸까요?

빅데이터 수단과 신기술이 교사를 대체할 수 있을까?

전통적인 교육 모델을 최적화하여 세뇌를 줄이고 교실 내 상호 작용을 높입니다.

최근에는 '비하인드 스토리'가 현장에서 당연한 '인기 단어'가 되었습니다. 북경대학교와 칭화대학교의 성공에 이어 교육의 발전 2019년 푸단대학교, 상하이 교통대학교가 외국 대학이 주도하는 UOOC 연합에 합류한 후, 심천대학교는 최근 국내 40개 대학과 합류하여 '국립대학교 UOOC 연합'을 결성했습니다. 중국 대학을 위한 자체 UOOC 동맹을 구축합니다.

이 소식은 사회, 교육계에서 새로운 기술을 기반으로 한 '대규모 온라인 공개강좌'를 다시 한번 화제로 만들었다. 새로운 기술이 기존 교육 모델에 미치는 영향을 논의하면서 사람들은 자연스럽게 다음과 같은 생각을 하기 시작했습니다. 빅 데이터 방법과 비하인드 스토리 수업이 기존 교육 모델을 대체하여 결국 교사가 일자리를 잃게 될까요?

대답은 '아니오'여야 합니다.

“신기술은 교사를 대체하는 것이 아니라 교육을 재정의합니다.” 상하이 해양대학교 경제경영대학 부교수인 Wei Zhong은 “역진행 교실과 정보 기술 하의 교육이 교사 없이도 가능할까요? 오히려 그 반대입니다. 온라인 강좌의 비디오가 점점 더 표준화되고 있음을 알 수 있습니다. 그러나 학생들은 개인화되어 있으므로 교사는 학생들의 성장과 발전을 지도하기 위해 첨단 기술과 교육 정보 자원을 효율적으로 사용하는 방법을 배워야 합니다. 타겟이 명확하고 개인화된 방식입니다."

왜 그렇게 말하시나요?

빌 게이츠는 "5년 안에 세계 최고의 강좌를 온라인에서 무료로 들을 수 있게 될 것이며 이 강좌는 어느 대학에서 제공하는 강좌보다 좋을 것"이라고 예측한 적이 있습니다. 미래에는 학생들이 국가와 국적을 초월하여 어떠한 장벽이나 장벽 없이 모든 대학과 교사의 강좌에 접근할 수 있게 될 것입니다. 이는 온라인 학습이 점점 더 지식을 학습하는 주요 방법이 될 가능성을 가져올 것이며, 학생의 학습 행동에 대한 데이터가 자동으로 유지되어 미래에는 학습 행동을 더 쉽게 평가하고 평가할 수 있게 될 것입니다. 자신의 교수 경험을 바탕으로 학생들의 유사성, 학습 선호도, 직면한 문제 등을 분석할 수 있습니다. 학습 행동 기록을 분석하고 통합함으로써 학습 과정의 규칙을 쉽게 얻을 수 있습니다.

오프라인은 어떻습니까? 전통적인 교실은 기능적 변화를 거쳐 학습 결과를 교환하고 의문점을 명확히 하는 장소가 되어 온라인 학습에 꼭 필요한 보완책이 될 것입니다.

이에 대해 Huike Education Group의 창립자인 Fang Yechang은 “온라인 교육에 대한 오랜 연구 끝에 우리는 온라인 교육이 오프라인 교육을 완전히 대체할 수 없다는 것을 알게 되었습니다. 전 세계의 학생들도 인터넷을 통해 선생님의 강의를 듣습니다. 하지만 오프라인 지원, 지도, Q&A, 상호 작용, 평가 등을 수행하려면 이 과정을 가르치는 선생님도 여전히 많이 필요합니다. 기능 새로운 기술은 일부 교사를 해방시킬 것이며, 그 중 일부는 전통적인 교육 위치에서 보조 교육 위치로 전환하고 다른 일부는 전통적인 교육 위치에서 새로운 교육 콘텐츠 및 방법의 혁신에 전념할 것입니다. "

이와 관련하여 Wei Zhong은 다음과 같이 믿습니다. "정보 기술은 일부 혁신적인 교사를 해방시켜 교사의 핵심 기능에 집중할 수 있게 했으며 이것이 바로 해방의 힘입니다. 이 시점에서 우리는 빅데이터가 교육의 변화를 보완할 것이라는 점을 알게 될 것입니다. Shanghai Silaishi Information Consulting Co., Ltd.의 설립자인 Zhang Yun은 다음과 같이 말했습니다. “빅 데이터 시대의 도래로 인해 사회 과학 분야의 발전과 연구가 점차 거시 그룹에서 미시 개인으로 이동하게 되었습니다. 모든 사람의 데이터를 추적할 수 있으므로 모든 개인을 연구할 수 있습니다.

교육 연구자들에게 우리는 실제 학생을 발견하는 데 그 어느 때보다 가까워질 것입니다. "그리고 이것이 바로 교육의 발전입니다.