[摘要] 大數據可以把智力資源的流動方向和流動量記錄下來。通過提取每位教師的擅長內容，為教師設置標簽屬性，根據學生精準診斷的結果將教師標簽屬性與學生的診斷需求進行匹配，實現教師服務的精細化、自動化以及個性化的推送。
眾所周知，想實現精準扶貧，可以通過物質資助、創造就業機會、改善生活環境、醫療環境等很多方法。但是，教育扶貧更有價值，教育是阻斷貧困代際傳遞的重要途徑。通過教育扶貧，知識食糧的精準供給能夠開闊貧困者的視野，給予貧困者個人能力的提升，可以活化認知結構，培養能力，就像干細胞一樣讓處于困境的人有無限發展的可能，通過自強有機會走向各行各業自力更生，擺脫貧困的境況。
教育扶貧的痛點在于——精準。各地教育發展的實際情況各不相同，每個學生成長過程中的優勢與問題、需求的幫助也多種多樣。如何了解貧困地區、學校、教師、學生的切實所需，如何配置相應資源進行有效供給？教育大數據，可以擔當教育扶貧“精準”的謀士，讓每一個區域、每一個個體的需求清晰展現，實現教育扶貧的精準對接。那么，教育大數據何以做到“精準”扶貧，促進學生全面發展，優化教育資源配置?
精準診斷分析與個性化服務
教育大數據之所以可以做到精準，在于在全學習過程中對數據的全面采集，通過知識與能力結構的建模做出精準的分析診斷，提供可以改進學習問題的個性化服務。通過學科測試、素質測評、創意作業、開放實踐等形式，全面收集學生學習數據。一方面，在每學期組織學科總體測試，對學生一個學期的學科核心素養和學科關鍵能力的表現水平進行評測；另一方面，在課程單元學習之后，過程性開展小型測試；與此同時，將情緒、人格、家庭環境等非智力因素測試納入素質測評。
在全面采集學生全學習過程數據的基礎上，依據心理學、學習科學等原理與模型，通過描述性分析，掌握總體趨勢，全面覆蓋，了解群體的狀態模式、規律及總體趨勢；通過診斷性分析，可以發現表象背后深層次的問題，精確定位學習者的問題、癥結；通過預測性分析，可以為學生的綜合素質、職業傾向、能力傾向做出輔助判斷。
進而，從認知特征和時間特征等多個維度上進行診斷，形成學習者模型，生成學生個人專屬學習檔案。比如，根據系統提供的某一次的學期測驗數據，反映出學生學科能力水平、一級主題能力水平和核心素養表現的可視化呈現。從知識、能力到學科素養對學生進行全方面的診斷，挖掘學生學科學習中存在的不足與優勢，呈現學生的認知特征；學習者可以根據可視化的分析報告了解自身學習狀況，結合自身的學習需求，選擇最好的學習方式和學習路徑。此外，基于教育大數據的智能服務平臺可以利用互聯網的手段，進行優質學習資源的精準推送。在此基礎上教師可以有重點、有策略地幫扶學困生，同時促進資優生更好的發展，使得教學更具針對性。
教育智力資源的流轉與精準供給
區域教育均衡發展科學路徑的制定需要有全面客觀的數據做支撐。傳統教育數據是在師生應對檢查評估的情況下獲得的，帶有很強的刻意性和壓迫性，一定程度上不能完全、真實地反映教育狀況。而教育大數據是在學校日常運行過程中自然獲得的過程性數據，反映學校真實的動態運行情況。通過對教育大數據的分析，可以形成區域性教育質量與教育資源地圖，動態監管各種辦學條件與資源配置，從而有效地解決教師資源分配不均、優質學校分布不合理等問題，縮小教育成本投入差距，推進區域教育資源均衡配置。相關教育機構也能夠通過數據及時準確地了解教育教學情況，有助于教學改進政策更加科學合理的制定。教育大數據反映的不僅僅是教育現象，還蘊藏著大量有價值的教育教學信息，對這些數據的挖掘、分析、建模，能夠更準確地把握區域教育發展現狀、預測未來發展趨勢，使區域教育均衡發展由主觀經驗總結走向客觀數據分析，由推斷走向科學。
傳統學校教育中，優質的公共教育資源被壟斷現象較為普遍，加速了實現教育均衡的難度。要想人為調動優質學校的師資到貧困地區學校，會遇到難以克服的現實問題，但可以通過互聯網的方式，實現優質師資的智力資源的流轉出來。例如，北京市計劃部署實施的“雙師服務”（每人每個學科配一個“臨床”的在校老師，同時提供個性化服務的在線老師），鼓勵優秀教師自主開放教學資源，通過互聯網提供在線輔導服務?！半p師服務”將區域內的骨干、名師流動到網上，實現了“人崗不動、服務遷移”，克服了傳統教師流轉中教師主動性差、資金支持大等困難，讓偏遠山區學生通過大數據平臺也能夠得到城市優秀教師的指導，是一種很好的教育精準扶貧的形式。
同時，大數據可以把智力資源的流動方向和流動量記錄下來。通過提取每位教師的擅長內容，為教師設置標簽屬性，根據學生精準診斷的結果將教師標簽屬性與學生的診斷需求進行匹配，實現教師服務的精細化、自動化以及個性化的推送。“雙師服務”以“互聯網+”和大數據創新教育公共服務方式，在很大程度上真正擴大了優質教師“智力”資源的影響力和輻射范圍，為學生提供精準化、個性化、多樣化的在線教育服務供給，促使公共教育資源配置得到均衡發展。
(作者：北京師范大學未來教育高精尖創新中心 余勝泉)
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