大數據襲擊大學
來源：搜狐教育 時間：2016.4.5
愛德華·斯諾登像掠過的颶風，他攜“棱鏡門”叛逃的故事?lián)碛泻萌R塢大片中的一切精彩元素。但故事背后，一扇大數據的帷幕正在拉開，世界終于開始問：大數據這趟水，到底有多深？
斯諾登手中掌握的國家機密，正是中央情報局從郵件、電話和社交網絡收集的海量個人數據，這些數據來自微軟、雅虎、谷歌等世界頂尖科技公司的服務器。究竟這些數據背后蘊藏著什么“魔力”，令美國政府甘冒得罪公眾的風險，多年來暗中推行監(jiān)視個人隱私的“棱鏡”項目？
從大數據的角度審視此次斯諾登事件，不難看出大數據不只是一個時髦的概念，而是滲入每個人生活的最有力的證據：科技發(fā)展使人類行為產生的數據量越來越大，這些產生的數據被采集、記錄和分析的機會也越來越多，數據正在成為一個人線上線下的身份象征。
大數據帶著“棱鏡門”掀起的大浪不可阻擋地沖向各個行業(yè)，也為諸多產業(yè)有機會利用這股浪潮來讓本行業(yè)產生革命性的變革創(chuàng)造了機會，高等教育領域自然不會例外。在高等教育最為發(fā)達的美國，從招收學生到課堂教學再到畢業(yè)生就業(yè)，大數據正在發(fā)揮著日益重要的作用。
以算法匹配教育資源
ConnectEdu是美國一家教育數據服務公司，其創(chuàng)始人聲稱公司的愿景是“未來不需要有大學申請的程序，因為算法能夠告訴學生哪一所是他最適合的學?！薄＿@聽起來異想天開，讓我們看看ConnectEdu朝這個夢想做了怎樣的嘗試：該公司開發(fā)的數據系統(tǒng)中可以錄入和學生個人資料有關的250個數據類別，包括高中成績、SAT考試成績、家庭經濟狀況、職業(yè)愿景和地理位置，等等。一方面算法系統(tǒng)會根據學生的個人情況推薦合適的大學，幫助其進行申請決策(美國已經有超過250萬高中生注冊使用了這一服務)。另一方面，不僅學生關心，高校也希望能借助這樣的服務來改進錄取結果——ConnectEdu促進了學生和高校雙向選擇的優(yōu)化。由于隱私條例限制，ConnectEdu不可以將學生的姓名透露給高校，但可以向招生部門展示其個人特征，例如告訴學校這是一名“家庭年收入5萬美元左右、居住在邁阿密、數學相關科目考試成績全A的非洲裔男生”。若學校感興趣，可以通過ConnectEdu聯(lián)系學生，當學生也對這所學校感興趣時，雙方就可以直接接觸。
當學生順利進入大學，下一個需要面對的重要選擇自然是：應該選什么專業(yè)很多大學新鮮人并不清楚自己的興趣所在；也有很多新生以為自己喜歡某個學科，但真正選擇了以后才發(fā)現(xiàn)自己當初對專業(yè)的想象是美好的幻覺。位于田納西州的奧斯汀皮伊州立大學在這個問題上為學生提供了基于大數據的貼心服務。與ConnectEdu的產品類似，該校開發(fā)了一個能錄入學生個人資料的數據系統(tǒng)，除了過往成績等基本信息外，這個系統(tǒng)的亮點是可以匹配數據庫中其他學生的表現(xiàn)。例如一名新生希望選擇生物專業(yè)，但和這名新生背景和成績相似的人在工程專業(yè)上表現(xiàn)更好，系統(tǒng)就會給出相應建議。
打造個性化學習體驗
除了為學生推薦最合適的教育資源，大數據在高等教育的另一個用途是提升課堂教學體驗。試試想象下述的情景：你在課堂上通過觸屏設備回答老師提出的問題，老師可以實時看到全班同學的答題情況，根據學生掌握的程度來控制教學進度，并且根據答題情況將學生匹配成討論小組，讓同學們找到合適的伙伴進行討論，深化對所學知識的理解……
這樣的場景已經在哈佛大學成為了現(xiàn)實，而實時的數據分析系統(tǒng)在此過程中扮演了關鍵的角色。在這套由哈佛大學教授埃里克·馬祖爾開發(fā)的分析系統(tǒng)中，學生會在使用前首先被要求填寫一份問卷，記錄自己的學習習慣、對該課程的想法以及對自己能力的信心。根據這些信息，再加上學生在回答某一道具體問題時的表現(xiàn)，系統(tǒng)會自動匹配課堂討論小組，讓水平相近、觀點碰撞的學生分在一組，將討論過程產生的思維火花最大化。
為什么這樣的軟件能顯著提升學習體驗呢?埃里克·馬祖爾教授曾經痛苦地發(fā)現(xiàn)，很多學生在課堂上只是生硬地記住知識點，而沒有真正地消化。他希望通過開發(fā)一套數據分析工具去解決這個問題。這套分析工具背后的教育理念是，當觀點相異的學生在一起討論問題時，他們都必須說服另一方，而在這個互相說服的過程中，雙方都必須把對問題的理解全部表述出來，并認真聆聽對方的觀點，隨之改變自己的立場，或者用更深入的分析來為自己辯護——因此一個合適的討論小組將能大大提高學習效率。
在這樣的新式工具背后，教育工作者們古老而美好的愿望——因材施教——第一次有了實現(xiàn)的可能。這也是類似的大數據工具為高校教學提供的最大價值：將學生的學習習慣和學習進度記錄下來，包括答題準確率、答題時長、引用的資料、選擇跳過的題目等，老師看到這些數據反饋后，就能夠根據每個學生不同的情況進行指導。
為雇主挖掘職場人才
找到一份心儀工作是很多大學生四年奮斗的目標。除了擇校和教學，大數據工具能否在就業(yè)這個由大學入社會的關鍵環(huán)節(jié)上，為畢業(yè)生提供關鍵的助力?
顯然，與學業(yè)相比，招聘過程中有更多難以被量化的因素，例如求職者與企業(yè)文化匹配度這樣的軟性考量。然而，大數據所能揭示出來的信息量比人們想象得更加豐富。在一些強調人際交往的職業(yè)領域中，大數據也不是全無用武之地——網絡教育機構Coursera日前開始為雇主提供服務。雇主可以購買學生在其網絡平臺上產生的學習數據作為招聘參考，其中，學生在網絡課程論壇上發(fā)言和幫助其他同學的情況就是雇主極感興趣的團隊合作相關數據。在一些更加強調“硬本領”的行業(yè)(例如軟件工程)里，借助大數據來找到最優(yōu)秀的人才，更是成為了一個炙手可熱的創(chuàng)業(yè)方向。創(chuàng)業(yè)公司Gild開發(fā)了一套計算工具，綜合考量了和求職者有關的300個變量，這些變量既有來自求職者的網絡行為，如在商務社交網站Linkedin上列舉的技能;也有來自求職者的學業(yè)背景，如其所在學校和專業(yè)的全國排名；還有一些表面上和職業(yè)毫不相關的變量，如他(她)在業(yè)余時間喜歡去的地方——Gild希望通過盡可能多的變量，通過算法得出對求職者的綜合評分，從而讓招聘過程盡可能消除人為偏好的影響。
Gild的首席數據科學家維維恩·敏博士認為，人們普遍認為美國是個“唯才是用”的地方，其實不然。很多充滿才華的畢業(yè)生沒有得到和他們能力相匹配的工作。例如在程序員這樣的行業(yè)里，很多只有社區(qū)學院學歷的人才在編程上擁有過人天賦，但這些人才卻很難被雇主發(fā)現(xiàn)。
《大數據時代》的作者舍恩伯格寫道，大數據時代最大的特點，是放棄對因果性的追求，轉而關注事物之間的相互關系。上面介紹的種種大數據工具，為未來的高等教育呈現(xiàn)了豐富的可能性：每一個教育領域的決策，小至課堂小組匹配，大至畢業(yè)生就業(yè)，大數據工具都可以為我們揭示各種因素之間的關聯(lián)性，為決策提供了量化而科學的依據。
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