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摘 要：本文通过实例挖掘、分析、处理、创生教育数据，以持续评价为切口、学科统整为目的、生本需求为动力、核心素养为追求，在互动、映射、抽象的基础上创新生态、个性定制、泛在升级。
关键词：教育数据 智慧教育 创客教育
未来世界，数据才是最宝贵的资源。在核心素养和终身学习的大背景下，智慧教育被提上议程。教育有没有数据可言？教育数据是什么？该如何应用教育数据、处理教育数据？对于一线教育教学工作有什么作用、价值和帮助……
一、挖掘数据
1.发现问题——数据见端倪。
综合实践活动，其实质就是发现问题、提出问题、分析问题、解决问题、展示成果的探究过程。透过现象看本质，其关键在于分析和处理信息的能力培养，每个生活中的问题研究与发现，均具有一定的模式与架构，在原理、构成、知识、处理上具有一定的套路，教师应该将这些套路分解、细化，变成易于孩子消化吸收的小目标，来帮助完成活动任务，或是达成活动目标。可见，教育数据不仅是学生维度的，也是教师维度的，甚至是多维度的集合。
2.提出问题——数据预处理。
不管是孩子搜集材料的能力，还是自主选题分工合作的实践，还有各种渠道的信息搜集方式，假如制定一张量表，那么孩子的表现是可以进行显性展示的，对最后的成果展示也有着极强的自我参照效果。
3.分析问题——数据再架构。
通过更新认知，孩子们了解到，原来是因为光线的衍射导致了这样的神奇效果，特别是因为人类的左右眼球对于光的接收差异与先后造成的。此处，教育数据已经被清晰架构。
4.解决问题——数据精细化。
在原理认知的基础上，通过四片透明塑料操作来帮助完成一次现场的全息投影模拟，运用光的衍射原理，很容易就能实现。此处输出的教育数据是什么？是学生经历整个探究过程的从迷惑到豁然开朗的感知，是探究手段的摸索。
5.成果展示——数据可视化。
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此处的的成果，不仅仅只是孩子们制作完成的全息投影的展示，更是孩子们对于整个探究过程中各种体验和收获的归纳，包括教师一系列的跟踪行为，以及师生间的合作互补。系统象限迭代维度：知识技能、情感态度、过程方法、成果物化。
二、分析数据
1.互动：
完善规整数据，犹如源头活水，无时无刻不发生变化，而是否被留心记录与采集，才为后续探究提供了可能，而绝非忽闪而过，点滴不留。
2.映射：
揣摩研究数据信息，其实质是学生学习状态的映射，它可以是泛化的，也可以是具有一定指向性的。这正是其价值所在，关注它背后所反映的问题和实质，以及问题的解决对策或是降低困难的手段，往往会受益匪浅。同时也让学科边界不复存在。
3.抽象：
归纳总结可视数据往往是以显性的状态，展露出来的，而其背后的隐性讯息与价值需要站在一定高度进行分析抽象，挖掘其背后的原理和意义，光靠简单的看，是无法得出结论的。所以，概括抽象是最有效的手段与方式，从归纳和总结出发，变形象为抽象。
三、处理数据
1.创新生态实证研究，要求务必以事实说话，数据是最有力的导向与证明。
2.个性定制，即所谓因材施教，要求活动指导应该是具有针对性、指向性的，甚至是个性定制的，且以教育数据为判断依据。
3.泛在升级、初级阶段的数据分析，仅仅停留在信息表面，不会产生质变，但当数据量大到一定程度足以形成规律时，反作用力下，教育教学活动也会因此升级，从教学1.0向更高层级进发。
四、创生数据
1.创客跨界创新精神和实践能力是综合实践活动课程所关注和培养的，是个性化教育目标的第一要务。
2.深度学习神经网络是深度学习的雏形。人工智能类似其原理，可见一斑，至于教育则在于目标分类。判断可行性，推测可行路径，不断优化判断，可称之为深度学习。
3.智慧教育普惠教育要求教育教学要面向全体，同时满足不同层次学生的需要，满足他们的发展要求。智慧教育是一个更高要求的升级版本，融入了信息技术应用优势，提高了概览未来全局的意识和层次，是为未来世界而生和准备的教育。
参考文献
[1]黄荣怀 刘晓琳 从知识走向智慧：真实学习视域中的智慧教育[J].北京：中国电化教育，2016，（3）。
[2]杨现民 余胜泉 智慧教育体系架构与关键支撑技术[J].现代教育技术研究所.北京：中国电化教育，2015，（1）。
论文作者:金颖
论文发表刊物:《素质教育》2018年4月总第269期
论文发表时间:2018/5/2
标签：数据论文; 智慧论文; 抽象论文; 成果论文; 原理论文; 维度论文; 有一定论文; 《素质教育》2018年4月总第269期论文;