国家教育数字化战略行动研究｜张忠华：大数据驱动教育数字化转型：关键应用与实践路径
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张忠华.大数据驱动教育数字化转型：关键应用与实践路径[J].中国教育信息化,2023,29(10):017-027.DOI:10.3969/j.issn.1673-8454.2023.10.002
国家教育数字化战略行动研究
大数据驱动教育数字化转型：关键应用与实践路径
张忠华
摘 要： 当今信息社会已经进入大数据时代，教育信息化开始迈入以教育大数据为核心的教育数字化转型新时期，教育大数据因此成为驱动教育数字化转型的关键。教育大数据的开发与应用主要包括数据的采集、导入和预处理、分析和计算、可视化及其应用等全流程。在生成式人工智能等新兴技术的助推下，教育大数据的开发与应用将更加科学合理，从而有助于实现教育数字化的完美转型。基于教育大数据的教育数字化转型，可以实现个性化人才培养新模式，促进工业社会形成的补短教育向信息社会所需要的扬长教育转型；可以优化教学过程，改善师生教与学行为，提高教学效果；可以丰富教育评估方式，促进过程性评价与终结性评价相结合；可以提高教育管理水平，促成管理模式由以经验为主向以数据为依据的新模式转型；可以实现优质教学资源的共建、共享，促进教育的公平性，落实终身教育等。关键词： 教育大数据；生成式人工智能；教育信息化；教育数字化；大数据挖掘中图分类号： G434文献标志码： A文章编号： 1673-8454（2023）10-0017-11作者简介： 张忠华，北京外国语大学信息技术中心技术委员会主任、高级工程师，硕士（北京 100089）
随着信息技术的广泛使用与不断发展，人类社会从工业社会逐渐迈入信息社会。而计算机技术的诞生与发展，尤其是以计算机为基础衍生出来的互联网、多媒体、大数据、人工智能、云计算、虚拟现实、数字孪生等数字技术的不断涌现与发展，使信息社会进入以数字技术为主导的高级阶段即数字化阶段。同理，信息社会的教育也逐渐从与工业时代相适应的大规模补短教育模式，向与信息时代相适应的个性化扬长教育模式转型，因此，教育数字化转型成为正在步入数字化阶段的信息时代的必然选择。
一、教育数字化是教育信息化的高级阶段 （一）信息与信息化 信息是关于事物运动状态与规律的表征，是消除人们认识上不确定的东西，信息与物质、能量共同构成世界的三大要素[1]。从本体论角度看，信息就是事物运动的状态和方式[2]。因此，信息与大自然的空气和水一样，无处不在，无时不有。信息化是指培养、发展以计算机为主的智能化工具为代表的新生产力，并使之造福于社会的历史过程[3]。计算机的崛起将人类社会从以“物质”技术为主的石器时代、铜器时代和铁器时代，以“能量”技术为主的蒸汽时代、电气时代，带入了以“信息”技术为主的信息时代[4]。由此可见，计算机技术是信息化的关键技术，由计算机技术衍生出来的大数据、人工智能等新兴信息技术，是当前信息时代进行数字化转型的技术支撑与根本保障。 （二）数字与数字化 数字是数据的一种表现形式，数据是对客观世界进行量化和记录的结果[5]。在计算机科学中，数据被定义为所有输入到计算机并被计算机程序处理的符号集，是具有一定意义的数字、字母、符号和模拟量的统称[6]。数字化就是将许多复杂多变的信息转变为可以度量的数字、数据，再以这些数字、数据建立起适当的数字化模型，并把它们转变为一系列二进制代码，引入计算机内部，进行统一处理，这就是数字化的基本过程[7]。国家信息中心首席信息师张新红认为，人类正在经历有史以来最深刻的变革，这场变革是由数字技术引发的，数字变革是时代标识，是未来大趋势，也是新思维、新模式和新能力[8]。 （三）教育数字化是教育信息化的高级阶段 由上述信息化和数字化的概念可以看出，数字化是信息化的典型特征和高级阶段。同理得出，教育数字化是教育信息化的典型特征和高级阶段。因此，教育数字化转型成为当前教育信息化工作的重要内容和主要方向，而教育大数据的采集、存储、开发与应用成为教育数字化转型的关键。 （四）教育数字化转型的关键是做好教育大数据工作教育数字化转型是指借助数字技术手段来实现教育的全面转型，包括教育过程、教育资源建设与应用、教育评价手段、教育管理模式等教育全过程的数字化转型。由于教育数字化转型的关键是数字化，而数字化的基础是数据，因此，教育数字化转型的关键是做好教育大数据相关工作，如教育大数据的收集、整理、开发与应用等。当前，在生成式人工智能技术的大力推动下，教育大数据在教育数字化转型中将起到更加明显的作用。
二、教育大数据概述教育大数据是指在教育全过程中产生的数据，以及其他与教育相关的数据。教育大数据是大数据在教育领域的具体表现形式，可以理解为教育领域的大数据，也可以理解为大数据在教育领域中的应用。教育大数据可以为新时代教育教学创新提供新思路和新方法，包括全学习过程数据、教育大数据系统、共建共享思这三个层次，它使学习变成一种服务[9]。因此，教育大数据必将对教育模式、教学方式、学习方法、教育评价、教育管理等教育全过程产生积极作用，也必将促进人类迈入共建、共享、开放、个性的未来教育新阶段。
（一）教育大数据的类别
教育的复杂性决定了教育大数据的复杂性。教育大数据来源渠道多、内容广、分类方法多样化，因此，视角不同产生的类别也不同。一般来说，教育大数据可以依据数据的业务来源、产生的技术场景、数据结构化程度、产生的环节和层级等多种维度来分类，具体如表1所示[9]。
表1 教育大数据的分类（二）教育大数据的主要内容及结构模型
每个教育利益相关者既是教育数据的生产者，也是教育数据的消费者，其在参与各种教育活动如教学、教育管理、科研、校园生活等过程中产生的数据，构成了教育大数据的主要内容。教育大数据的结构由内到外可以分为四层：基础层、状态层、资源层和行为层[9]，具体内容如表2所示。
表2 教育大数据的结构模型三、教育大数据的开发
教育大数据的开发主要包括教育大数据的采集与预处理、存储与挖掘等步骤，其中数据挖掘是关键。
（一）大数据开发技术
大数据技术和数据科学一样，都属于新兴的交叉性综合学科，是以生物、医学、环境科学、经济学、社会学、管理学等为应用的拓展性学科，其知识体系涵盖数据采集、分析、处理、数据挖掘算法、计算机编程语言，以及相关软件开发应用等[6]。大数据技术体系如图1所示。
图1 大数据技术体系
通常来说，与数据查询、统计、分析、预测、挖掘、图谱处理、商业智能等有关的技术统称为数据计算技术。因此，数据计算技术涵盖数据处理的方方面面，成为大数据技术的核心。如图2所示[6]，大数据计算系统由大数据存储系统、大数据处理系统和大数据应用系统组成。
（二）采集与预处理
大数据是信息时代的金矿，要想将金矿变为金子，则需要对这些堆积如山的金矿进行提炼，而提炼过程就是对海量大数据进行加工、处理、分析、呈现与应用的过程。因此，只有做好教育大数据的采集、加工、处理、分析、呈现与应用，才能发挥出教育大数据的独特作用。由于大数据具有“4V”特征，即大容量（Volume）、多样性（Variety）、价值低密度（Value）、处理速度快（Velocity）等四大典型特征，因此教育大数据的处理要遵循三大原则，即在数据基础上，要全体不要抽样；在分析效果上，要效率不要绝对精确；在分析方法上，要相关不要因果[9]。
1.大数据的采集与预处理
大数据采集掀开了大数据业务的序幕。大数据采集是指通过射频识别（RFID）、传感器、社交网络交互、移动互联等方式获取各种类型的结构化、半结构化（弱结构化）和非结构化海量数据[6]。数据采集工作主要通过系统日志、网络爬虫、无线传感器、物联网以及其他数据源方式来进行，强调数据的全体性和完整性，而不是抽样调查[6]。需要注意的是，刚采集来的数据一般不能直接使用，需要提前对这些数据进行预处理，这样才能保证数据挖掘的质量和效率。数据预处理的主要任务是清理异常值、纠正错误数据；预处理方法主要有数据清理、数据集成、数据变换、数据归约等[10]。
2.教育大数据的采集与预处理
教育大数据的采集是其应用的基础，采集的数据范围和质量直接影响着数据挖掘和学习分析的结果。根据教育大数据的结构模型，不同层次教育数据的采集与生成方式会有差别，如基础层数据采集模式以人工采集和数据交换为主，状态层数据采集模式以人工记录和传感器感知为主，资源层数据采集模式以专门建设和动态生成为主，行为层数据采集模式以日志记录和情境感知为主。采集后的数据中往往存在重复和无用数据，因此，在导入这些数据后，需要进行预处理，完成对导入数据的辨析、抽取、清洗等操作。教育大数据的预处理是指对教育数据进行清理，即进行抽取、转换、加载等处理，形成学习记录数据，并存储在学习记录数据仓库中[9]。
（三）存储与管理
1.大数据的存储与管理
数据经过采集和预处理之后，需要存储归档。针对海量大数据，一般可以采用分布式文件系统和分布式数据库的存储方式，把数据分布到多个存储节点上，同时还要提供备份、安全、访问接口及协议等机制[10]。这样就建立了存储大数据的数据库，再利用数据库系统自带的管理功能来完成对大数据的管理和调用。计算机数据可以存储在本机硬盘中，也可以存储在本机外的数据专用磁盘阵列中，既可以集中存放在近端，也可以采用分布式存放在远端。大数据容量和数量巨大，因此普遍采用存储在远端的磁盘阵列中，并由存储机构进行专业存储与专门管理服务，从而实现大数据的“云存储”和“云管理”。
2.教育大数据的存储与管理
传统教育资源库一般采用集中式近端存放于自建本地数据中心的存储模式，该模式尽管在安全方面更有保障，但随着数据量的急速增加，资源库的建设与维护成本会越来越高。随着云计算和云存储业务的飞速发展，各学校纷纷采用将大数据放在云端的“云存储”“云托管”购买服务方式，为用户提供不受时间和空间限制的便捷式数据存取服务。教育资源库建设是教育大数据建设的重要组成部分，资源库中资源种类多，格式复杂，存储着大量视频、音频、图形图像、文本等结构化、半结构化和非结构化的海量大数据。在资源库建设初期，学校各部门独立开展建设工作，彼此之间缺乏沟通与协调，导致大量信息孤岛的形成。2022年3月28日，教育部正式推出国家智慧教育公共服务平台[11]。该平台的上线，标志着我国在实现教育数字化转型的探索之路上，迈出了具有里程碑意义的关键一步。
（四）数据挖掘
教育大数据的分析与计算通过大数据挖掘来完成。“数据驱动学校，分析变革教育”的大数据时代已经来临，大数据的出现，将掀起人类教与学的又一次变革[9]。
1.大数据挖掘
大数据挖掘是通过机器学习来完成从大数据中提取潜在、有价值信息的过程。数据挖掘与传统的统计、分析过程有所不同，其一般没有预先设定好的主题，主要是在现有数据上进行基于各种算法的计算，并进行预测，从而满足一些高级别数据分析的需求[6]。
2.教育大数据挖掘
教育大数据挖掘是指应用数据挖掘方法，从来自教育系统的数据中提取出有意义信息的过程。这些信息可以为教育者、学习者、管理者、教育软件开发者、教育研究者等提供服务[9]。因此，通过教育大数据的挖掘，教育部门可以发现学习者的学习行为、资源与结果之间的关联性，从而预测学习者的未来发展趋势，同时，其对教学、科研、管理、服务等相关工作也能起到重要作用。四、教育大数据的关键应用
教育大数据的应用能够体现在教育教学的全过程，包括学校管理、教师教学、学生学习、教学评估等各个方面，一般通过数据可视化形式呈现出来。
（一）教育大数据的可视化应用
1.教育大数据的呈现与可视化
教育大数据可通过图形、图表等可视化方式直观地呈现出来，这种呈现依靠数据可视化技术。可视化技术可以在一个连贯而简短的报告中体现大量信息，供相关人员参阅。教育大数据通过可视化技术将数据分析结果以最直接、最容易的方式表达出来，因此，数据可视化呈现成为教育大数据技术的重要组成部分和典型应用。
2.教育大数据的可视化处理
教育大数据的应用主要通过可视化方式呈现出来。枯燥、海量的教育大数据经过可视化处理后，以图形、图像、曲线、二维图形、三维体、动画等可视化形式展现出来，广大师生和教育管理者可以直观、快速地看到数据分析结果，发现其中的新趋势，并对其模式和相互关系进行分析，从而有利于各方之间的及时交流与沟通，最终为师生和教育管理者提供以数据为依据的科学可信的精准化服务。
例如，教师运用教育大数据可视化技术，可以实现学生画像，即依据学习分析进行学习过程反馈，为学生自我评价提供依据，帮助学生在自我反思中进步，形成自己的学习途径图。教师通过学生画像，可以加深对每一位学生的了解，从而有利于进行因材施教的个性化教育。教育大数据可视化呈现技术还可以实现教师画像，即可以将教师的相关信息如知识结构、学历层次、教学内容等进行系统分析与呈现，方便教育管理者发现教师与教学效果之间的关联性，有助于促进教师教学的改进与提高，也有益于师生之间的双向选择。此外，教育过程性数据的可视化呈现，也可以帮助教育管理者深入细致地了解教学全流程，科学完成教师考核、学生管理，从而为学校的相关决策提供科学依据，促进学校的整体发展。
（二）教育大数据在教师教学中的应用
1.转变教师角色，改善教学方式
传统的“一对多”集中式补短教育模式，难以适应个性化人才培养的扬长教育需求，教师需要由传统的演员角色向导演角色转型，由此，教学方式也要随之发生变化。教育大数据的合理开发与利用，可以帮助教师完成角色转变，即帮助教师从传统的以教师为中心的演员角色，向以教师为指导的导演角色转变。例如，教师通过对学生学习行为数据和个体相关的其他数据进行分析与处理，可以洞察学生学习情况和个人偏好，找到学生个别化差异，为有针对性地对学生进行个别化辅导提供真实资料。教育大数据技术还可以帮助教师改善教学方式。例如，教师在研究学生学习大数据的基础上，制定差异化的个性化指导方案，指导学生通过大数据可视化工具对学习数据进行分析，并自主探究知识。
此外，教育大数据与人工智能、虚拟现实等技术的完美融合，以及虚拟教师的研究，将使未来人机协同工作的“双师制”和“同课异构”的教育模式成为现实，颠覆现有教师角色和教学方式。
2.优化教学过程，完善教学评价
教师利用教育大数据分析和可视化技术，可以直观地看到和分析学生的学习过程、学习成效、学习环境等相关的信息，如学生的登记信息、日志文件、过程性数据、交互信息。这些数据经过挖掘可以体现彼此之间的关联性，如有多少人访问了该页面、来自哪里、哪些页面是最受欢迎的，从而可以确定学习者个体或群体的特征模型。教师通过分析这些大数据，可以进一步了解到学生的学习需求、学习风格、学习进展，还可以根据实际需求对所教授的课程进行调整，制定针对性强的个性化教学方案。基于数据分析，教师可以进一步改进教学及课程设计，构建有效的学习模式。所以，教师可以借助教育大数据来优化教学过程，为学生提供精准的个性化教学支持。
教育大数据可以完整地记录学习者的相关学习行为数据，如上网学习的登录时间与时长、访问了哪些页面、网课学习情况、作业完成情况等详细信息。这些在学习过程中产生的数据，经过大数据、人工智能技术处理后，可用于分析其与学习者学习绩效之间的关联性，增加了过程性评价的手段，优化了传统以终结性评价为主要依据的评价方式，有助于落实学生多元化智能发展的综合性评测。
（三）教育大数据在学生学习中的应用
教育大数据在教育中的一个典型应用是教育资源大数据库建设。教育资源库的优质教学资源可以通过互联网进行传播，用于支撑共建、共享、开放、个性化的教育模式。海量教育资源大数据不仅为教师提供教学资源的来源，更为广大学习者提供广阔的学习舞台。国家智慧教育公共服务平台的上线，是我国教育资源大数据平台建设过程中的重要里程碑，它不仅是国家层面教育数字化转型的典型案例，更将极大地推动我国教育数字化转型的步伐。
教育大数据不仅可以为学习者提供大量的数字化教育资源服务，精准的大数据分析与计算技术，还能将学习者学习过程的海量数据进行模型化处理和分析。学习者可以根据大数据分析来探究知识规律，进行可视化建模，形成知识框架与互联体系，预测学习者未来学习发展趋势。此外，学习者还可以借助教育大数据可视化技术生成的知识模型，与其他学习者进行有效的交流与沟通，取长补短，共同提高。
（四）教育大数据在学校管理中的应用
教育大数据的开发及其在学校管理工作中的有效应用，可以使数据成为学校决策的重要参考依据，从而提高学校整体管理水平。
教育大数据服务于学校管理主要体现在教学管理和决策方面。例如，学校通过对每个学生的教育大数据进行分析，可以得知其具体表现情况，及时发现问题，并落实好个性化管理；学校通过对教学过程性数据进行分析，可以综合考核任课教师的绩效；学校通过分析学生在线学习中产生的数据，可以总结归纳教学平台的优缺点，为教学平台的优化升级做好准备。此外，学校还可以利用大数据可视化呈现技术，将教学相关情况向社会公布和展示，在社会监督下，确立科学合理的发展目标。
五、教育大数据驱动教育数字化转型的实践路径
教育活动全过程中产生的海量教育大数据具有巨大的潜在价值。例如，教育大数据可以促进教育从“用经验说话”变为“用数据说话”，实现数据创新、数据管理与数据决策的数字化新形态，促进教育的数字化转型。教育部高度重视教育数字化转型，将教育数字化转型上升到国家教育战略层面。教育部部长怀进鹏明确提出，要紧紧抓住数字教育发展战略机遇，以高水平的教育信息化引领教育现代化，以教育数字化战略引领未来[11]。
（一）教育模式的数字化转型
教育大数据促进传统规模化教育模式向基于数字化的未来个性化教育模式转型。班级授课模式要求学习者的学习内容和进度整齐划一，对学习者而言事实上形成了一种无差别的补短式教育现象，其与工业社会相适应。信息社会分工越来越细，出现一些从未有过的新兴专业性很强的职业，需要针对性很强的个性化人才培养，要充分挖掘和发挥每一位学习者的积极性和主观能动性，达到因材施教和按需施教的教育目的。教育大数据可以将每一位学习者的个性化数据进行收集、分析与应用。教师将学习者的相关学习情况进行数字化处理后，运用大数据的学习分析技术，可以与虚拟教师协同完成精准化人才培养，这样可以共同促进人才培养模式的数字化转型。
（二）教师教学方式的数字化转型
教育大数据的普及和应用，促进教师由绝对权威式的单向传播的演员角色，向引导为主的导演角色转型，同时也促进教师教学方式的数字化转型。
1.教材和学习资料
出版物的数字化越来越普遍，教材和学习资料迅速实现数字化转型，甚至连传统纸质教材也融合二维码支持的全媒体技术，逐渐走向纸质与数字的有机结合。因此，教师使用的教材资料从单一纸质教材，向纸质教材和数字化教学资源相结合的混合教材模式转变，教学资源越来越数字化。这些数字化环境的搭建，为教师教学活动的数字化转型提供了条件。
2.教学方式
数字化教学环境的完善，为信息时代“以学生为中心”的个性化人才培养提供基础。教学方式的数字化转型，促进教师向导演角色转型。教师可以引导学生预习“数字化学习空间”上的课前学习资料；上课时利用在线学习平台实现远程实时授课，也可以在线下教学时调取资源，供学生学习并为课堂提供补充资料；课后还可以在“数字化学习空间”里布置、检查作业。因此，教师在课前、课中、课后的教学环节中几乎都离不开数字化工具和手段，而这些应用都必须依靠海量的教育大数据来支撑。
教师教学方式的数字化转型，不仅体现在教师运用数字化教学资源来完成教学，还体现在教师借助基于教育大数据基础之上的人工智能助教，一起协同完成对学生的指导与帮助。例如，人工智能助教可以帮助教师纠正学生的错误、回答常见问题、布置和批改家庭作业、出考试题和阅卷等重复性的日常工作，这样可以让教师腾出更多时间来对每一个学生进行分析与个别化辅导。因此，通过教学方式的数字化转型，教师与人工智能助教灵活协作的新型教育模式，能够大幅度拓展教育的深度与宽度，帮助学生在信息时代最大限度地发挥个人潜力[12]。
（三）学生学习方式的数字化转型
教育大数据提供的学习资源和由此衍生出来的学习分析方法，能够促进学生学习方式的数字化转型。数字化学习环境和学习资源为“以学生为中心”的新型教学模式提供条件。互联网的普及和通讯技术的不断发展，以及互联网与大数据、人工智能等新技术的有机结合，使基于互联网和教育大数据的不受时空限制的泛在学习成为可能，也在客观上促进学习者学习方式的数字化转型。因此，学生可以利用随手可得的互联网平台，根据自己的实际情况，随时随地进行学习；利用网络中的数字化学习资源定制个性化学习内容；利用网络提供的数字化学习环境，与其他学习者进行交流、协作，实现数字化学习方式的转型。
此外，在虚拟现实、增强现实、混合现实等技术的辅助下，学生可以在虚拟环境中进行学习。学生与虚拟教师、虚拟学习伙伴融为一体，可以感受沉浸式学习体验，激发学生的学习热情，提高学习参与感与积极性。这些也是目前正在兴起的元宇宙教育的研究范围。
（四）学校教学评价的数字化转型
借助教育大数据，教育管理者可以充分利用教育过程性数据和终结性数据，共同实现传统以终结性评价为主的评价模式，向以过程性评价与终结性评价相结合的双维度数字化评价模式转型。
长期以来，学校对教学效果的评价主要以某一阶段学习效果的终结性考试成绩为依据，并依据考试成绩来评价教师教学水平的高低，以及学生的学习效果，这种评价方式往往忽视对学生平时学习过程中表现的评价。可以利用大数据、人工智能技术，提炼有用的过程性评价数据，实现过程性评价与终结性评价的结合，使得教学评价更加科学合理。
（五）学校教育管理模式的数字化转型
1.学校由经验管理模式向数据服务模式转型
进入大数据时代，教育将从“用经验说话”转为“用数据说话、用数据决策、用数据管理、用数据创新”。因此，建立在教育大数据基础之上的教育领域的数字化管理，必将促进教育管理从传统经验性管理模式，向依据大数据分析的现代化数字管理模式转型。这种新型管理模式必将颠覆传统管理模式，极大地促进管理工作的科学性、便捷性、精确性、前瞻性，提升管理质量与效率。
2.学校学生管理
教育大数据为学生管理的数字化转型服务。学校通过教育大数据分析与计算，可以实现学生的精准化教育管理，体现在学习上、生活上、精神上，甚至职业规划等各个方面。例如，教育大数据可以为学生建立单独的纵向成长记录，追踪学生从最初入学、课程进展到最终毕业，以及就业阶段的整个学习生涯；可以及时发现每一个可能落后的学生，并形成个性化的学生进步报告和学生个人画像。
3.学校教师管理
教育大数据为教师管理的数字化转型服务。教师管理包括教师管理学生，也包括学校管理教师。例如，教师可以通过对学生学习大数据的分析，获得学生的相关出勤情况、学习成绩、学习过程以及学习环境的信息，这些信息可以为教师优化课程设计、提升辅导学生的针对性、提高教学效果服务。学校通过对教师教学过程数据和学生学习过程数据的关联性分析，能够发现教师的优缺点，并及时与教师沟通，便于改进和提高教师的教学效果，促进教师的专业发展。
4.学校教学管理
教育大数据为教学管理的数字化转型服务。教育大数据为数字化教学管理平台提供了丰富的数据资源。教学管理人员可以通过学生大数据和教师大数据，进一步了解学生和老师的教学情况，尤其在大数据可视化呈现技术的支持下，可以直观地看到师生的具体情况，如学生的出勤情况，学习过程的详细情况以及各种关联信息，便于对学生整体情况的了解以及对个别学生的情况了解。同样，教学管理者还可以通过分析教师教学过程中的相关数据，了解一线教师的教学情况，便于对教师的沟通和管理。
5.学校行政管理
教育大数据为学校行政管理的数字化转型服务。数字化和智能化校园建设为学校管理的数字化转型打下扎实的基础。信息化软件平台建设，如人事管理系统、财务管理系统、后勤管理系统、设备管理系统等，不但为各职能部门提供数字化管理方式，同时为学校的数字化管理提供服务与保障。例如，为数字化校园量身定做的“一卡通”服务系统，在师生的校园生活、工作、学习等多方面，均提供了优质、便捷的数字化管理与服务。总之，通过教育管理工作的数字化转型，学校可以实现教育管理相关联大数据的分析，分析结果可以成为学校相关决策的重要参考依据。
（六）教学资源的数字化转型
1.建设统一教育大数据平台是教育资源数字化转型的关键
建设统一教育大数据平台是落实优质教育资源共建、共享的根本保障，而优质教育资源共建、共享是教育资源数字化转型的工作重点。因此，建设统一教育大数据平台是教育资源数字化转型的关键和核心工作，它不但可以保障教育数据来源的权威性，确保做到“一数一源”，而且还可以实现数据格式和数据标准的统一，真正落实优质教育大数据资源的共建、共享。
以国家智慧教育公共服务平台为例。作为国家教育公共服务的一个综合集成平台，其一期建设包括四个子平台，即国家中小学智慧教育平台、国家职业教育智慧教育平台、国家高等教育智慧教育平台、国家24365大学生就业服务平台。该平台是国家教育数字化战略行动取得阶段性成果，为构建网络化、数字化、个性化、终身化教育体系迈出了重要一步[13]。
2.教学资源的数字化转型可以推进教育公平和终身教育
教育公平主要体现在教育资源的公平，包括优质教师、教学资料和学习资料的平等享有。通过教学资源的数字化转型，优质教师的视频课程可以共享（如国家智慧教育公共服务平台中的优选视频录播课程），数字化教学资料和学习资料得到普及。信息技术的不断发展，使网络条件越来越成熟，网络带宽和延时问题得到有效解决，大规模实时在线聆听教师授课的硬件障碍基本消除，远程授课和听课将更容易实现。在不久的将来，教师、机器人、虚拟教师将协同在线授课，实现同课异构。这些应用场景将改善教育资源不均衡造成的不良倾向，有利于教育从大投入的精英教育，向成本普遍下降的大众化教育合理转移，极大地推进教育的公平性和终身教育的便捷性。
近年来，生成式人工智能技术取得突破，其可以基于算法、模型、规则，生成文本、图片、声音、视频、代码等内容[14]，正在为教育带来更多创新性的教学方法与资源，因此，基于人工智能的教育资源数字化转型，可以更加有效地促进教育公平，推进终身教育的实现。六、结语
综上可知，基于教育大数据的教育数字化转型，是与信息时代个性化人才培养需求相适应的。基于此，只有在做足做好教育大数据开发与应用的基础上，才能抓住教育数字化转型的关键，将教育数字化转型落到实处，真正发挥大数据、人工智能等新兴数字技术的优势，改善和克服传统教育难以逾越的痛点，为信息时代所需要的专门性人才培养打下坚实的基础。诚如此，教育才能顺势而为，教育的未来才能适应社会的未来。
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Big Data Driving Digital Transformation in Education: Key Applications and Practical Paths
Zhonghua ZHANG（Information Technology Center, Beijing Foreign Studies University, Beijing 100089）
编辑：王晓明 校对：李晓萍
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《中国教育信息化》创刊于1995年8月，是由中华人民共和国教育部主管，教育部教育管理信息中心主办，面向国内外公开发行的国家级学术期刊。期刊内容力求全面深入地记录我国教育信息化的建设进展、研究与应用成果和行业发展状况，开展我国教育信息化发展状况调研和教育信息化国际比较研究，服务于国家教育宏观决策；力求全面准确地把握教育信息化相关的方针政策和标准规范，及时追踪ICT前沿技术的发展趋势及其与教育的融合，深度挖掘教育信息化建设与应用的体制、机制创新，服务于我国教育信息化实践。
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