大數(shù)據(jù)下的基礎(chǔ)教育評估與教學(xué)資源分配

摘 要：深度挖掘教育數(shù)據(jù)中的隱藏信息，可以暴露教育過程中存在的主要問題，為教育管理部門教育決策提供支持。本文從基礎(chǔ)教育的角度著手，基于大數(shù)據(jù)背景下，深入詳細(xì)地探討基礎(chǔ)教育評估與教學(xué)資源分配，以期對基礎(chǔ)教育的發(fā)展提供一定的參考借鑒。

關(guān)鍵詞：大數(shù)據(jù);基礎(chǔ)教育;教育評估;資源分配

引言：

現(xiàn)今時代，大數(shù)據(jù)已經(jīng)被應(yīng)用到了各個領(lǐng)域、各個行業(yè)，如我國的電子科技大學(xué)還成功地通過收集學(xué)生在學(xué)校中生活學(xué)習(xí)的大數(shù)據(jù)，尋找到了校園中“最孤獨(dú)的人”，我們可以看到大數(shù)據(jù)已經(jīng)在影響著生活的方方面面。那么能不能利用它的優(yōu)勢，讓它也來服務(wù)于基礎(chǔ)教育，讓現(xiàn)代最流行的大數(shù)據(jù)也可以對基礎(chǔ)教育起一些有益的作用，利用有限的資源和大數(shù)據(jù)本身所具有的一些優(yōu)勢，促進(jìn)基礎(chǔ)教育的發(fā)展，這是從事基礎(chǔ)教育工作的人們所需要思考和研究的一個重要的問題，正如舍恩伯格指出的那樣：“就像望遠(yuǎn)鏡能讓我們看到宇宙的廣闊，顯微鏡能讓我們觀察到微生物的面貌一樣，大數(shù)據(jù)正在改變著我們的生活以及我們理解世界的方式?！币虼?，本研究就是對大數(shù)據(jù)下的基礎(chǔ)教育評估與教學(xué)資源分配進(jìn)行研究，讓人們開始重視大數(shù)據(jù)，利用好大數(shù)據(jù)促進(jìn)基礎(chǔ)教育的發(fā)展。

一、大數(shù)據(jù)相關(guān)概述

（一）大數(shù)據(jù)的概念

大數(shù)據(jù)是什么，現(xiàn)在還沒有一個統(tǒng)一的概念界定。不過通過研究百度百科、維基百科，以及麥肯錫全球研究所給出的定義，我們可以窺見大數(shù)據(jù)的一些特征，由此可以得出大數(shù)據(jù)的概念。根據(jù)這些解釋，可以發(fā)現(xiàn)大數(shù)據(jù)就是一個海量的數(shù)據(jù)集合，最根本的特征就是大，數(shù)據(jù)量極其大，數(shù)據(jù)流動速度快，人工無法完成對它的統(tǒng)計(jì)，必須依靠計(jì)算機(jī)技術(shù)進(jìn)行分析計(jì)算的一類數(shù)據(jù)，同時分析大數(shù)據(jù)可以得出更加客觀的結(jié)論。大數(shù)據(jù)以其獨(dú)有的數(shù)據(jù)優(yōu)勢，發(fā)揮著巨大的作用，而這些作用，正是大數(shù)據(jù)盛行的原因，也是大數(shù)據(jù)能夠促進(jìn)基礎(chǔ)教育發(fā)展的根本原因。

（二）大數(shù)據(jù)的特征

大數(shù)據(jù)的特征是大數(shù)據(jù)能夠發(fā)揮作用的保障，也是促進(jìn)基礎(chǔ)教育發(fā)展的本質(zhì)屬性，正是因?yàn)榇髷?shù)據(jù)有這些特征，才促使它變得越來越重要。大數(shù)據(jù)主要具備以下幾個方面的基本特征：（1）用數(shù)據(jù)表達(dá)。大數(shù)據(jù)的第一個特征，也是最基本的特征，就是可以用大量的、全方位的數(shù)據(jù)來表達(dá)一個清晰的事實(shí)。（2）用數(shù)據(jù)預(yù)測。用數(shù)據(jù)來預(yù)測是大數(shù)據(jù)最重要的一個特征。在當(dāng)今社會已經(jīng)有很多方面都運(yùn)用了大數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測，比如說當(dāng)今流行的網(wǎng)絡(luò)電商賣家，他們通過消費(fèi)者的搜索記錄，甚至是鼠標(biāo)在某一個頁面停留的時間來預(yù)測消費(fèi)者們需要什么樣的商品，價位是多少的商品，進(jìn)而彈出適合消費(fèi)者們購買的商品供他們挑選。（3）用數(shù)據(jù)超越。用數(shù)據(jù)超越是我們利用大數(shù)據(jù)最根本的目標(biāo)。目前的及更久以前的數(shù)據(jù)都將被記錄保存下來，為的就是未來更好得發(fā)展。大數(shù)據(jù)最終的目標(biāo)就是要超越前一個時代的發(fā)展，在下一個時代可以發(fā)展的更好。大數(shù)據(jù)也是一種不斷超越的數(shù)據(jù)模式，時刻想著要超越之前的發(fā)展，奠定未來發(fā)展的基礎(chǔ)。

二、大數(shù)據(jù)下的基礎(chǔ)教育智能評估研究

教育評估作為當(dāng)今教育領(lǐng)域中的主要研究問題之一，對于教育改革發(fā)展方向及管理決策制定有著至關(guān)重要的作用。下面將以某市高級中學(xué)基礎(chǔ)教育數(shù)據(jù)為例，探討大數(shù)據(jù)下的基礎(chǔ)教育智能評估。

（一）教育評估實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)

現(xiàn)有某市高級中學(xué)基礎(chǔ)建設(shè)資源統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)，根據(jù)這些數(shù)據(jù)來分析學(xué)校是否為示范性學(xué)校建立評價模型，從而對高級中學(xué)辦學(xué)水平進(jìn)行評估。基礎(chǔ)建設(shè)資源數(shù)據(jù)包括教師人數(shù)、校舍建筑面積（m?）、輔助用房面積（m?）、體育館面積（m?）、圖書冊數(shù)（冊）、計(jì)算機(jī)臺數(shù)（臺）、教學(xué)儀器設(shè)備資產(chǎn)等七項(xiàng)指標(biāo)，以七項(xiàng)指標(biāo)評估學(xué)校是否為示范性學(xué)校，對數(shù)據(jù)進(jìn)行整理分析，建立評估模型。

（二）基于Lib-SVM算法評估模型流程

針對表1中數(shù)據(jù)，設(shè)計(jì)基于Lib-SVM算法評估模型流程如下：

1.計(jì)算生均指標(biāo)數(shù)據(jù)，按列進(jìn)行數(shù)據(jù)歸一化。

2.參照Lib-SVM數(shù)據(jù)格式要求，轉(zhuǎn)化數(shù)據(jù)格式。整理好實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)，使用FormatDataLibsvm將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為Lib-SVM模型要求的格式。

3.選擇核函數(shù)。優(yōu)先考慮RBF核函數(shù)，因?yàn)镽BF核函數(shù)能夠?qū)崿F(xiàn)非線性映射，線性核函數(shù)只是RBF核函數(shù)一維的特例，多項(xiàng)式核函數(shù)參數(shù)過多，大幅度增加了模型的復(fù)雜程度，sigmoid核函數(shù)不適用于分類。

4.選取最優(yōu)參數(shù)c和g。RBF核函數(shù)有兩個重要參數(shù)c和g，對于給定問題，我們預(yù)先并不知道c和g如何取值是最好的，因此必須做好參數(shù)搜索的工作，以便于找到最合適的參數(shù)c和g，使評估模型可以對冊數(shù)數(shù)據(jù)準(zhǔn)確地進(jìn)行分類評估。

5.建立Lib-SVM分類模型。設(shè)置svmtrain參數(shù)，使用格式化之后的數(shù)據(jù)集訓(xùn)練建立Lib-SVM分類模型。

6.模型測試。利用svmpredict加載建立的Lib-SVM模型進(jìn)行測試。

（三）實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)及結(jié)果分析

將數(shù)據(jù)集劃分為訓(xùn)練數(shù)據(jù)集和測試數(shù)據(jù)集，其中，前100條數(shù)據(jù)作為訓(xùn)練數(shù)據(jù)集，后25條數(shù)據(jù)作為測試數(shù)據(jù)集。對實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)進(jìn)行歸一化處理;然后使用Format Data Libsvm將歸一化后的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為Lib-SVM數(shù)據(jù)格式;選擇nu-SVC作為主函數(shù)、RBF函數(shù)作為核函數(shù)，使用grid.py進(jìn)行網(wǎng)格搜索方法尋找RBF核函數(shù)最佳的c和g的參數(shù)值，得到的最佳參數(shù)c=32.0，g=0.5，以此建立Lib-SVM評估模型。以此Lib-SVM評估模型對訓(xùn)練數(shù)據(jù)集和測試數(shù)據(jù)集分別進(jìn)行測試，訓(xùn)練數(shù)據(jù)集評估結(jié)果準(zhǔn)確度為92%、相對誤差8%;測試數(shù)據(jù)集評估結(jié)果準(zhǔn)確度為84%、相對誤差16%。

從評估結(jié)果可以看出，評估模型在訓(xùn)練集評估中準(zhǔn)確率較高，在測試數(shù)據(jù)集評估中準(zhǔn)確率略低一些。但是，隨著數(shù)據(jù)集樣本數(shù)量的增加，此評估模型準(zhǔn)確率也會隨之增加，進(jìn)而使得評估結(jié)果更加具有說服力。此評估模型評估結(jié)果可以在很大程度上為教育評估工作提供較高的參考借鑒價值，輔助教育評估工作的進(jìn)行。

三、大數(shù)據(jù)下的區(qū)域教學(xué)資源分配研究

下面將以某市各區(qū)縣學(xué)生人數(shù)、教師人數(shù)、圖書冊數(shù)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)為例，探討大數(shù)據(jù)下的區(qū)域教學(xué)資源分配。

（一）教學(xué)資源分配實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)

某市各區(qū)縣高中學(xué)生人數(shù)、教師人數(shù)、圖書冊書統(tǒng)計(jì)情況顯示，各區(qū)縣之間的生師比和生均圖書冊數(shù)差距相對而言非常大，已經(jīng)是屬于教育資源不均衡的情況。若現(xiàn)有1000名新招高中教師，以及100000冊新圖書待分配到各區(qū)縣中去，為考慮教育資源區(qū)域均衡，則應(yīng)降低生師比，提升生均圖書冊數(shù)，使得各區(qū)縣生師比和生均圖書冊數(shù)趨于平衡狀態(tài)。

（二）基于PSO的資源分配模型流程

針對表1中數(shù)據(jù)，設(shè)計(jì)基于PSO的資源分配模型流程如下：

1.初始化種群。相對于一般問題，粒子數(shù)控制在10～40之間，本文研究問題粒子數(shù)取20，生成粒子群。

2.更新粒子位置。學(xué)習(xí)因子c1、c2取值為c1=c2=2.0，慣性權(quán)重ω初始取值為ω=1.0，并隨著迭代的進(jìn)行逐步遞減到ω=0.4，從而確保發(fā)揮粒子群的全局搜索能力。

3.更新粒子位置和當(dāng)前最優(yōu)位置。計(jì)算各粒子新的適應(yīng)值，更新粒子最優(yōu)位置和種群最優(yōu)位置。

4.驗(yàn)證結(jié)束條件。算法結(jié)束條件為多次迭代粒子群最優(yōu)尋優(yōu)結(jié)果無變化，或目前迭代次數(shù)超過初始化迭代次數(shù)，則算法結(jié)束，否則轉(zhuǎn)回（2）繼續(xù)尋優(yōu)過程。

（三）實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)及結(jié)果分析

首先考慮教師的分配，將各區(qū)縣生師比從大到小排序可知，生師比在各區(qū)縣間的差距相當(dāng)大，迫切需要解決其區(qū)域教育資源不均衡的問題。

使用粒子群優(yōu)化算法對該1000名教師分配，分配目標(biāo)為降低生師比過高區(qū)縣生師比情況，旨在平衡各區(qū)縣生師比現(xiàn)狀。分配結(jié)果數(shù)據(jù)顯示，僅有五個生師比比較高的區(qū)縣分配到新教師，這些生師比較高的區(qū)縣通過教師的分配已經(jīng)有了較大幅度的下降。通過此分配模型的分配結(jié)果，能夠比較明顯地改善區(qū)域教育資源不均衡的現(xiàn)狀，隨著每年對新教師的不斷均衡分配，各區(qū)縣的生師比必然能夠達(dá)到一定的均衡，然后協(xié)同下降。

接下來再考慮100000冊圖書的分配，將各區(qū)縣的生均圖書冊數(shù)從小到大排序可發(fā)現(xiàn)，不同區(qū)縣間的差異非常大，最大值是最小值的四倍，教育資源不均衡問題非常嚴(yán)重。通過使用粒子群優(yōu)化算法來分配該10萬冊圖書，使之能改善區(qū)域生均圖書的不均衡現(xiàn)狀。分配結(jié)果數(shù)據(jù)中顯示僅僅生均圖書冊數(shù)最低的四個區(qū)縣分配到部分圖書，但僅有一個區(qū)縣的生均圖書冊數(shù)提升比較明顯。

從分配后的結(jié)果可以看出，僅僅分配前生均圖書冊數(shù)最低的區(qū)縣由于分配到大多數(shù)圖書的原因，其分配后生均圖書冊數(shù)提升比較明顯，其他三個區(qū)縣的生均圖書冊數(shù)在分配前和分配后并沒有明顯的提升。造成這一情況的主要原因是原區(qū)縣圖書冊數(shù)基數(shù)過大，10萬冊圖書相對于其原有圖書冊數(shù)來說太少，很難通過這些新圖書來明顯改善生均圖書冊數(shù)不均衡的現(xiàn)狀。

教育資源分配本身是一件復(fù)雜的工作，要保證盡量通過對教育資源的分配過程，使得教育資源區(qū)域均衡化，必須要借助大數(shù)據(jù)技術(shù)來實(shí)現(xiàn)。通過上述基于PSO算法的資源均配模型來策劃教育資源的分配任務(wù)，在分配的過程中全面考慮各區(qū)縣資源情況，讓分配結(jié)果趨于教育資源均衡情況，改善教育資源不均衡的問題，可以為教育部門提供數(shù)據(jù)支持，幫助教育部門作出合理的分配策略，使得教育資源的分配更加科學(xué)合理。

結(jié)束語：

本文在深刻了解基礎(chǔ)教育資源大數(shù)據(jù)之后，對教育資源大數(shù)據(jù)進(jìn)行了全面的分析，針對大數(shù)據(jù)在教育領(lǐng)域的主要研究方向，提出了本文的主要工作任務(wù)。結(jié)合基礎(chǔ)教育資源統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)和大數(shù)據(jù)在教育領(lǐng)域的研究方向，實(shí)現(xiàn)了大數(shù)據(jù)下的基礎(chǔ)教育智能評估及區(qū)域教學(xué)資源分配。

作者簡介：

冉子喬 1990.11.27，北京，漢 ，碩士，對外經(jīng)濟(jì)貿(mào)易大學(xué)統(tǒng)計(jì)學(xué)院在職人員高級課程研修班學(xué)員;研究方向：大數(shù)據(jù)分析與應(yīng)用