大数据助力终身教育的发展路径探析
安哲锋 金子溦
（北京工业大学文法学部.高等教育研究院，100124）
［摘要］ 随着信息技术和互联网的快速发展，大数据时代已经来临，大数据资源和大数据技术为我国终身教育的发展注入了活力。文章阐述了终身教育与大数据的内涵，分析了我国终身教育的现实困境——资源分配不平衡、阶段衔接不连贯、认证成果不完善、个性发展不显著，从而搭建了大数据助力终身教育的实践架构，从教育信息存储与整合、教育资源扩充与分配、学生异常检测与预警、教育阶段衔接与协调、教育成果认证与转换、学习个性推荐与服务六个方面论述大数据推动终身教育发展。最后，基于大数据提出了终身教育发展的五项路径，包括融入终身教育大数据思维，加强顶层设计与发展规划；建设大数据综合管理服务平台，支撑终身教育核心内容；开展学校、企业、社区数据能力培训，增强学习者数据能力；完善终身教育体系，促进教育数据开放联动；健全教育数据监管机制，严控数据风险。
［关键词］ 终身教育；大数据；发展路径
一、引言
互联网、大数据是教育改革新的风向标。如今，以互联网和大数据为核心的新一轮科技革命和产业革命蓄势待发，整个社会都在向一个新的领域迈进，教育亦是如此。终身教育作为教育现代化的重要标识之一，是我国教育改革和发展的重点领域之一，但也一直阻碍重重。终身教育需要新的血液，科技助推教育的变革，帮助解决教育问题；大数据作为科技发展的产物，将成为驱动终身教育的新引擎，助力终身教育持续稳步发展。
终身教育这一观点最早于20世纪60年代由法国学者P·伦格兰德提出，之后成为一种国际性的教育思潮而逐步丰富和发展。保罗·朗格朗[1]在《终身教育引论》中提到：“终身教育是完全意义上的教育，包括了教育的各个方面、各项内容，从一个人出生的那一刻起一直到生命终结为止的不间断的发展，包括了教育的各个发展阶段。”概括来讲，终身教育是指人从出生到生命终结所有阶段接受的教育之总和。20世纪70年代以后，终身教育的概念开始引入我国，随着《学会生存——教育世界的今天和明天》一书翻译出版，终身教育理念在我国社会得到了普遍认可，并且逐步引入到教育改革与发展中来，如今终身教育已经成为我国重要的教育发展战略。国务院审议通过的《国家中长期教育改革和发展规划纲要（2010－2020年）》明确指出，构建灵活开放的终身教育体系，搭建终身学习“立交桥”；促进各级各类教育纵向衔接、横向沟通，提供多次选择机会，满足个人多样化的学习和发展需要。[2]
当前，信息技术与教育的深度融合为教育的改革与发展带来了新的机遇和活力，终身教育的发展也离不开技术的支持。随着“互联网+教育”如火如荼地开展，云计算、人工智能、大数据等科技热点也纷纷向教育领域飞速推进，特别是大数据，其可以被看作是终身教育发展的助推器。首先，从内涵上看，大数据是一种信息资产，即一种立足于容量、价值的更大化、多样性的更高化以及生产速度的更快化而形成的信息资产。[3]此外，美国互联网数据中心将大数据定义为一种通过高速捕捉发现、分析，从大量数据中获取价值的新的技术架构，[4]其在终身教育发展的过程中也必将提供大量信息资源和技术支持。因此，本文所提到的大数据包含两方面：大数据资源和大数据技术。 其次，从特点上看，IBM将大数据的特点概括为“4Vs”，即数据量大（Volume）、数据类型多样（Variety）、数据生产速度快（Velocity）、数据易变性（Volatility）。也有研究增加了价值性特点，这些特点在终身教育时间跨度大、参与机构类型多、学习方式多样、评价标准不一等方面都有所体现。
通过对终身教育和大数据内涵和特点的分析，可以看出大数据的理念与技术在教育领域中的快速渗透，其特性与终身教育特点的契合使二者密切联系，相互促进。国务院在《促进大数据发展行动纲要》中指出，要探索发挥大数据对变革教育方式、促进教育公平、提升教育质量的支撑作用。[5]正确合理地利用大数据思维和技术，必将促进终身教育的发展，为终身教育注入新元素，激发终身教育的活力。
二、我国终身教育发展的现实困境
本文基于王松禹对于终身教育的阶段划分，对终身教育各个阶段的教育进行梳理。终身教育大体上可分为学前教育、学校教育和继续教育，其中学前教育包括家庭教育和幼儿教育；学校教育是我国长期以来实施的义务教育和高等教育，包括初等教育、中等（职业）教育、高等（职业）教育。继续教育与学前教育和学校教育并列为终身教育的二级类目，并把除了学校教育和学前教育之外的其他教育全部纳入继续教育中，[6]包括各个阶段的扫盲教育、成人教育、职业培训教育、社区教育等。可见终身教育覆盖内容多、范围广。然而，由于终身教育的多样性和复杂性，终身教育在发展过程中面临着许多困境。
（一）资源分配不平衡
（5）其他：该部分是对微信公众号的补充。包括建立分组微信群，进行多对多的交互，朋友圈发布学生优秀作品等。
（二）阶段衔接不连贯
终身教育所包含的内容范围广、时间跨度长，每个阶段的发展将带动终身教育整体的发展。但从目前情况来看，我国终身教育发展中纵向和横向阶段衔接上都存在断层，主要表现为三点：第一，升学考试断层。学习者一生的学习过程中会面临几次重大考试，如中考、高考、考研（博）、考编等，成功考上后学习者可以顺其自然进入下一个学习或工作阶段；但如果落榜，学习者就会面临填补断层的问题，而怎么填补、如何填补，学习者也无从而知，最终导致错误决策。第二，校内校外断层。校内外教育连接薄弱是终身教育阶段衔接上的又一重要问题。我国学生一直对“毕业”一词尤为重视，出了校门就是社会。人们认为在校内接受既定的教育，学习知识，而“教育”一词在校门之外就显得不那么重要了，即使是接受各种形式的教育，也跟之前校内所接受的教育无关。校内教育和校外教育就因为一道校门造成了比较严重的断层，导致整体终身学习系统处于孤岛式的学习环境。[6]第三，信息供给断层。终身教育中每个阶段应基于上一阶段而发展，学习者在之前学习所积累的信息、特征、成果都应该提供给下一阶段的学习中。例如，学习者参加企业培训时，其基本能力、学校教育中与该工作岗位匹配的成绩、身心健康状况等信息，应由企业掌握，才能进行更加有效的培训。然而，目前我国学习者每当进入下一阶段的学习时，之前的学习信息都提供不及时甚至丢失，致使下一阶段的教育提供方对于学习者一无所知，从而导致资源的浪费，学习者也不能及时地发挥自身优势投入到下一阶段的学习中。
（三）成果认证不完善
在信息爆炸的时代，数据的价值越来越大。终身教育由于时间跨度长、涵盖范围广，教育信息的存储与整合尤为重要。人一生的教育信息内容庞杂、信息来源广泛、信息种类繁多，如文字类的各种材料文件（政审材料、人事材料等）、表格类的各种登记表（毕业生登记表、培训结业成绩表等），以及视频音频等其他格式的信息，这些复杂的信息使存储、整合和管理的难度加大。除此之外，现在很多信息都是以动态数据的形式呈现，这对教育信息的管理又提出了更高的要求。
现今，人们的关注度开始转向大数据的应用，在企业发展的各个领域，将大数据进行充分应用，使企业得到较为良好且稳定的发展，与此同时，帮助企业将自身的发展空间进行延伸。与此同时，人们的生活也因为大数据的应用实现了便捷。由此可看出，大数据直接影响着我国经济的发展，是我国提升综合国力的基础。基于此，必须针对大数据应用过程中存在的问题进行具体分析，并及时提出相应解决策略，使其能够更为稳定的应用于网络系统。
总体上讲,思考上述问题要基于当下建设中国特色社会主义的伟大实践,而不是谋求理论上自圆其说。实践是检验真理的唯一标准,只有从“理论优位”转向“实践优位”，从“世界优位”转向“中国优位”才能给出一个最为合适的答案,而不是所谓一劳永逸的正确答案。[注]伍光良、肖雷波:《中西语境下的“两种文化”解读》,《广西社会科学》,2017年第3期,第188页。
（四）个性发展不显著
终身教育过程中更需要学习者的个性和独立选择，促进人的个性化发展也是终身学习的愿景之一。未来学家托夫勒提出：“工业社会的特点是标准化，信息社会的特点是个性化、多样化，科学技术的发展急需各种各样的人才。”[9]但目前我国终身教育在促进学习者个性化发展方面受制于各种因素，因此，程度还不够。长期以来，应试教育思维不仅仅是学校教育个性化培养的阻碍，还潜移默化地影响了终身教育的教育思维。终身教育即使囊括了人一生各个阶段的教育以及各种类型的教育，在应试思维影响下也难免成为“流水线”教育，出现诸多问题。例如正式教育中评价方式和指标单一、非正式教育模式较为陈旧、在线教育应用不足等。[10]然而，随着人的年龄的增长、认知和阅历的丰富，每个人的学习都愈发具有独特性，个性化发展不仅是针对义务教育和学历教育，继续教育更应该注重学生的个性化。相较于欧美发达国家，终身教育理念传入我国并不算晚，发展至今已近半个世纪，但我国当前的学前教育、学校教育和继续教育都还尚未达到终身教育理念下学习者个性化发展的应然效果。
综上，融合发展的目标在于建构命运共同体，包括利益攸关的经济共同体、相互认同的社会（文化）共同体、互信包容的政治（安全）共同体［8］，以夯实反分裂工作的基础。
三、大数据助力终身教育的实践架构
大数据在教育发展与创新中起着巨大的作用，[20]大数据为终身教育注入活力，推动了终身教育摆脱困境并得到进一步发展。以下基于大数据资源及技术提出终身教育的五条发展路径。
图1 大数据助力终身教育的实践架构
（一）大数据助力教育信息存储与整合，促进数据共享
依据美国学者的最新估计，个体的非正式学习占人一生中知识总量的95%，而在各级各类学校、机构中的正式学习仅占5%。[7]以学校教育为主体的正式教育在成果认证上多以毕业证和学位证为准，而目前我国非正式教育成果认证还存在一些问题。首先，认证标准不一。我国人才培养目标存在差异，非正式教育的机构类型、形式多样，使非正式学习成果认证的标准不一。非正式教育包括岗位培训、企业培训、社会培训、老年教育、在线培训等，不同的教育类型和教育方式对于学习者的要求标准不同，成果认证上难以达成共识。例如在某类培训机构的证书到下一阶段学习能否使用等没有得到有效贯通。其次，缺乏部门协调。非正式教育成果认证需要相关部门或机构的协调，[8]如人事部门、教育部门、财政部门、行业协会等。目前各个机构对于非正式教育成果的认证意识和相应的配套措施存在差异，并且各个机构间的协作能力较低，导致成果认证的效率与普及率低。最后，认证平台欠普及。随着国家学分银行及其各地分行的建立与发展，非正式教育成果认证迎来了新的机遇，但是普及度较低，学习者和培训机构的认证意识也较弱。
大数据为终身教育的信息管理带来了重大改变，学习者教育信息的管理不再只停留在人工管理的阶段，而是通过数据和网络管理信息。大数据的存储技术强大，如HBase、云储存等。其中云储存是指通过集群应用、网格技术或分布式文件系统等功能，将网络中大量各种不同类型的存储设备通过应用软件集合起来协同工作。[11]大数据技术下云储存管理平台（Cloud storage）在信息和档案储存管理上能够有效提高信息管理的效率，节省人力、物力、财力。同时，云储存扩大了存储资源，满足日益增长和变化的教育信息，对信息进行有效分类，提高信息档案资料等的完整性，避免了纸质材料丢失或破损情况所带来的影响。此外，学习者的教育信息通过云储存平台可以进行实时调取，学习者通过平台PC端或APP端的登陆，随时查看和获取自己的教育信息，信息有序的存储与整合对于学习者的学习、工作有很大帮助。
会计专业的学习在现阶段仍以理论教学为主，实训的时间很少。虽然理论课的讲解可以让学生掌握到更多的知识，但仅靠理论知识是远远不够的。同时，学校对于会计实训的资金投入不足，很多职业学校的会计实训模拟室的建造不符合标准，很多会计训练无法在实训模拟室中呈现出来。
（二）大数据助力教育资源扩充与分配，平衡时空分布
大数据是打破教育资源壁垒，实现教育资源共享，促进教育资源合理分配的关键。2016年，李克强总理在当年的政府报告中首次提出“互联网+”的行动计划，而“互联网+”对教育资源的分配以及学习模式的改变都会产生深刻的影响。[12]大数据对教育资源的改变主要体现在三个方面。第一，大数据促进了教育资源的扩充。各种教育形式留下的大数据都不断成为教育形式扩充的动力和支撑，促使教育的形式不再局限于简单的传统课堂形式，MOOC、微课、学习论坛、体验学习、社区学习等多种学习形式不断丰富和发展，这些形式使终身教育不再停留在理念与思潮层面，实现落地化、可操作化。第二，大数据促进教育资源的空间分布平衡。大数据分析可以为教育资源从东部向中西部扩充提供有力支撑。例如，MOOC的应用为教育资源不发达的地区提供优质课程。如2015年9月，河南省新乡市辉县高庄乡金章小学五年级的19名学生在教室新安装的投影屏幕前，体验了由北京五名优秀教师教授的直播课程。除了促进地域差异上的教育资源分配，大数据还促进了校际间、校企间的资源共享，不同学校可以共享网络教学平台课程资源和学校图书馆资源；企业定期向学校发布招聘资源，甚至通过互联网为学生提供面试指导和培训课程，为学生进入工作岗位提供相应资源。第三，大数据促进教育资源的时间分布。大数据资源和大数据技术能有效应对我国一直以来的学校教育资源过剩、其他阶段教育资源不足的问题，通过大数据分析，可以引导各个阶段的学习者通过互联网进行学习，不同教育阶段的学习者可根据自身需求获取相应的教育资源。
（三）大数据助力学生异常检测与预警，搭建解决方案
学生异常行为检测是学生安全情况分析中重要的一环。为了提高现代化教育教学模式下对学生的管理及监护能力，有必要挖掘学生群体及个体行为规律，予以展示及监督。通过对校园大数据进行采集、分析、处理，挖掘数据间隐藏的规律，通过可视化技术展示学生学习及生活行为规律、学生日常行为的关联性分析，完成学生群体及个体间特征展示和异常学生个体筛选。通过应用聚类算法，可能存在的异常类被提取并进行存储，在此基础上利用局部异常因子算法（LOF）提取异常个体。利用大数据进行学生异常检测也有较成熟的实践，电子科技大学（UESTC）的项目——寻找校园中最孤独的人，从3万多名在校生中采集到2亿多条学生行为数据，包括学生选课、进出图书馆、用餐、超市购物、上网日志等一系列校园数据，通过这些数据分析学生的亲密关系。项目结束时，相关指标结果显示存在800多位较为孤独的学生，其中17%的人可能存在心理危机，需要给予关注与帮助。可见，利用好校园大数据，及时发现学生的问题，提出解决方案，对于学生的发展至关重要。
（四）大数据助力教育阶段衔接与协调，减少教育断层
每个阶段的发展将带动终身教育整体的发展，把握终身教育的阶段性和整体性关系十分重要。对于终身教育中各教育阶段出现断层的问题，大数据资源和技术可以在一定程度上予以解决。对于升学考试断层，利用互联网和大数据资源库帮助在阶段衔接上出现问题和风险的学习者，通过建立“考试后续管理系统”，储存考生和相关学校、企业单位等的数据信息。一方面，可以为学校和企业单位提供考试落榜者信息，避免人才的流失；另一方面，落榜者也可以登录平台及时获取调剂院校或调剂单位的招录信息，为自己争取录取机会。对于校内外断层，大数据打破了校内校外教育、正式与非正式学习的固有边界，学习者在接受学校教育时也可以获得其他教育资源，学习者出了校门之后校内资源也对其继续开放。例如校内电子图书馆的远程访问技术，突破IP地址的物理限制，可以在任何能上网的地方使用图书馆电子资源，[13]目前常用的远程访问技术有代理服务器技术、KPI技术（Public Key Infrastructure）等。大数据技术有助于校内数字资源有序面向校外开放，推动数字资源走出校门，促进学校之外各类终身教育的发展。对于信息供给断层，基于大数据技术，通过数据储存平台与电子档案的形式将学习者在之前学习所积累的信息提供给下一阶段的学习机构，使相关院校、企业、社区了解并掌握学习者的基本信息，让学习者平稳过渡到下一阶段的学习中。
采自2016年3月至2016年8月进入上海港的DEMETER、LISA和TINA 3艘分别装自地中海、印度洋和波斯湾3个海域的国际船舶的7个水舱的压载水水样见表1。
（五）大数据助力教育成果认证与转换，维持学习热情
前文提到，终身教育存在的认证成果不完善这一困境，特别存在于非正式教育或非正规教育的学习成果认证体系。然而，随着终身教育理念的不断丰富与发展，大力发展非正规学习成果认证体系建设是我国职业教育发展的必然要求，是培养高素质人才的重要途径。[14]基于大数据建立的学分银行服务平台可以促进终身教育学习成果的认证和转化。服务平台可分为三层：一是学习成果认证层。利用数据采集与挖掘技术对之前的学习成果进行采集和挖掘，这些成果可以包括技能资格证书、工作经验、岗前培训、短期课程、社区活动等；利用大数据技术对这些学习成果进行分类，根据成果级别、年限等标准进行整合和认定。二是学习成果转化层。平台制定统一的学分转换标准，建立学分转换模型，将学习者之前的学习成果转化成标准化的分数后，充值到下一个学习场所中去。当学习者需要转专业、转换学习形式、转变学习层次、转移学习地点时，通过对之前储存和认证的数据进行抓取、匹配、筛选和计算，来完成学分转换。[15]三是学习成果展示层。利用可视化技术，对优秀的学习成果进行线上展示，还可通过各种形式对学习成果进行评选，给予奖励。
充足优质的教育资源是我国终身教育发展的物质基础和重要保障，然而我国教育资源的供给和分配存在诸多不平衡、不合理的问题。一方面，教育资源在地域分配不平衡。我国幅员辽阔，各地区经济和教育发展水平差异较大，教育资源大多集中在东部经济发展较好的地区，而中西部、偏远地区的教育资源稀缺。以高等教育资源为例，用985高校数量作为比照指标，我国共有39所985高校，其中东部地区有26所，中、西部加在一起只有13所，且受制于多方面因素，各地区教育资源共享程度较低。因此，促进教育资源在地域上平衡分配是实现我国终身教育发展的必然要求。另一方面，教育资源在各阶段供给不平衡。我国长期以来重视以学校教育为核心的正式教育，对学校教育，特别是义务教育和高等教育投入较大，教育资源向学校教育倾斜。据统计，我国近年来教育经费的总投入约占国民生产总值的3.59%，其中用于义务教育的占50%，用于高等教育的占45%，剩余5%的经费拨付学前教育、职业教育等，最终只有极少部分被用于社区教育。然而，一个人接受学校教育的时间只有短短十几年，人生的大部分时间都在接受学校之外的教育，成人教育、职业教育、企业教育、社区教育等多种教育领域匹配的教育资源较为不足，而每一阶段的教育资源又缺乏有效共享、利用。
随着互联网、大数据的发展，我国学分银行体系对于学习成果的认证和转化已有所成就。江苏省终身教育学分银行目前已出台151条学习成果与学历课程学分之间的转换规则。截至2016年6月，共有1252门课程的学分得到认证，累积转换的学分数为3856学分。[16]截至2017年5月，广东省学分银行已建立终身学习账户58万个，存贮学习成果1256万个。[17]
（六）大数据助力学习个性推荐与服务，提升学习体验
个性化发展作为终身教育的特色之一，也是实现终身教育发展的重要路径，一直是我国终身教育发展的重要关注点。大数据可视化技术可以为学习者实现学习成果的个性展示，而个性化推荐服务系统为学习者带来更精准的“私人定制”。个性化推荐系统诞生于大数据技术，在对用户的操作数据进行捕获和处理之后，通过建模和相关算法尝试得出用户的行为、习惯、爱好等相关数据，并为他们进行个性化的推荐，帮助用户找到最需要的内容、最想要的信息，提高用户的上网效率。[18]个性化推荐服务最为常见的就是基于大数据进行学习者学情以及学习行为的分析，通过获取学习者的个性化特征，用协同过滤（CF）、聚类（Clustering）等算法进行建模，为学生个体推荐适宜的学习路径和难度恰当的学习资源，并提供个性化干预服务，有效提升个性化教育质量。[19]个性化推荐服务可以应用在各个阶段的教育之中，为学习者提供课程推荐、学校推荐、职位推荐、学习社区推荐等，终身教育的学习者对个性化诉求依托大数据技术有了新的实现路径。
四、大数据助力终身教育的发展路径
大数据为终身教育带来了巨大改变和机遇，它不仅仅是将一种环境、一种技术、一类资源带到教育领域，更重要的是带来一种思维和观念的转变，其对教育的影响是积极的、变革的、进步的。如今，大数据资源和大数据技术能够深入到终身教育多方面，提高终身教育的发展水平。本文以终身教育各个阶段的相关数据为核心，其中包括发展数据（学前成长数据、个人信息数据、健康记录数据、学生学习数据、考试测评数据、工作业绩数据等）和使用数据（院校相关数据、就业信息数据、网络资源数据、MOOC数据、图书馆数据、社区相关数据等）；以大数据技术（存储技术、数据采集与挖掘技术、可视化技术、数理统计技术、精准推荐技术、数据预测技术等）为依托，结合终身教育的发展要求，构建终身教育的实践架构（图1）。
（一）融入终身教育大数据思维，加强顶层设计与发展规划
我国的终身教育发展，除了学校教育阶段外，非正式教育虽然有一定的数量规模，但是发展程度相较于西方发达国家仍不能满足日益增长的学习者的需求，重数量轻质量、重形式轻内容、重建设轻应用等问题还普遍存在，整体发展缺乏有效的顶层设计和完整的发展规划指导。而大数据的时代背景又对这方面提出了新的要求，首先，要在进行设计和规划的过程中融入大数据观念，依据终身教育大数据分析结果，从国家层面为终身教育制定出一套完整的发展规划。从人才培养、社会需要、国家建设等多方面制定基于大数据环境的终身教育体系，可以建设统一标杆式的专业性终身教育组织或政策研究制定领导机构，成立专门的部门或机构对终身教育整体及其各个阶段进行管理，加快终身教育法律法规的制定与实施，从理论到实践为终身教育提供具体化的指导。其次，身处大数据时代，政策制定者以及相关管理者要加强自身的大数据意识与大数据思维，摒弃老旧观念，以大数据思维来思考终身教育的问题，以大数据思维来进行终身教育的相关决策。
（二）建设大数据综合管理服务平台，支撑终身教育核心内容
尽管终身教育的相关管理服务平台有所建设，如之前提到的学分银行平台、网络教学平台，但这些平台的功能比较单一，仅是针对教育内容或是教育成果认定和评价，对于终身教育庞大的教育体系而言，缺乏一个集信息存储、学习教学、评价认证、交流互动等各个功能于一体的综合化服务平台。为保证学习者一生受教育的完整性，建设大数据综合管理服务平台是大数据助力终身教育发展的重要任务。以终身教育的核心内容为主体，借助互联网、大数据、人工智能等新技术，搭建起我国终身教育的综合平台，为个人、家庭、学校、企业、社区等多方提供有效的实施方案。对平台的功能、内容、数据和形式四方面提出要求：在功能上，平台要囊括终身教育各阶段发展所需的主体功能，从信息存储、学习教学到评价认证、个性服务等；在内容上，平台集成家庭教育、学校教育、继续教育各阶段所需的教育资源，如学习资料数据库、网络课程等，与各教育内容的提供方（政府、学校、企业）协商，达成合作，使各方教育资源入驻平台，也可以在平台附上资源链接，供学习者选择；在数据上，平台要实现各阶段教育的发展数据和使用数据的储存和衔接，当学习者登录综合服务管理平台时，一是可以快速获取个人的发展数据信息，如各阶段成绩、业绩、健康记录等；二是可以便捷获取自己想要的使用数据信息，如图书馆数据、报考院校数据等。此外，平台要随着社会变化实时更新信息、删除冗余信息、提供高价值学习者信息；在形式上，平台应发展多种教育形式，如PC线上形式、APP移动形式、论坛形式，学习者可以通过多种形式获取信息与资源，实现智能化、个性化、多样化的终身教育。
参数radius为圆柱的半径，用来表示主根的粗度，参数height为圆柱的高，用来表示主根的长度。对于主根长度随时间变化，在程序中设置一个时间变量t，主根长度用变量mainrootlen表示，基于试验数据计算得到的逻辑斯蒂方程，则主根生长方程可表示为mainrootlen=169.531 9/(1+34.886 6·exp(-0.329 3·t))，利用OpenGL技术在VC++环境下绘制图形，为使生成的主根形态更加逼真，在程序中采用随机函数使其实现弯曲变化。
（三）开展学校、企业、社区数据能力培训，增强学习者数据能力
大数据时代，数据素养逐渐成为人的一种必备素养，[21]无论是作为终身教育主体的学习者，还是作为教育提供者和管理者的学校、企业、社区，都应该具备数据素养。第一，学习者要加强自身的数据能力。增强筛选数据信息的能力，培养自我数据洞察力，从复杂数据信息中快速提取有效数据，辨别无效信息和虚假信息。此外，学习者还要增强数据整理能力，把自己的信息分好类，有序提供给学校、企业、社区和自己。第二，学校教师要提高数据素养。数据时代对教师的教学方法提出了新要求，开展教师数据能力专项培训是发展教师数据素养的有效途径。[22]培养教师使用数据的意识和能力，教师要学会一定的数据处理的方法，以数据结果来进行教学目标、教学方法、教学评价的改进；教师还要学会教育数据采集和数据分析技术，通过对学生行为数据的剖析，了解学生学业及生活上的问题，制定干预措施。学校可通过专项培训强化教师的数据能力，实现用数据驱动教师指导学生制定合理的学业规划和职业生涯规划。[23]第三，企业要提高数据管理能力。企业单位要重视教育数据的挖掘和利用，一方面，要搭建企业内部的数据管理系统，将员工的职业培训、业绩考评等数据系统、有序地管理起来；另一方面，企业要加快大数据人才培养，[24]不断提高企业管理人员对于数据的获取、分析能力。第四，社区要提升数据意识。社区教育一般是对社区成员提供的相应的教育，受众多为退休人员或老年人，教育形式多为共建活动，如琴棋书画大赛、合唱团等。受制于年龄、教育内容和形式，社区教育是终身教育中利用大数据较为薄弱的一部分。信息时代也要求社区教育有大数据意识，可通过建立社区网络、社区微信群、QQ群等，让社区成员随时随地获得教育资源，了解教育内容和社区相关政策。[25]
（四）完善终身教育体系，促进教育数据开放流动
要实现教育数据开放流动，首先要根据终身教育体系对数据进行细致分类与分层。《教育信息化2.0行动计划》中明确提出，重点保障数据和信息安全，强化隐私保护，建立“严密保护、逐层开放、有序共享”的良性机制。[26]终身教育各个阶段的数据要有一定的层级划分，其分类维度可以是时间、数据类型、管理机构等，要使教育数据实现分层开放、规范开放。[27]推动教育数据开放的途径可以分两步走：第一步，国家层面要构建清晰的终身教育体系，有明确的分类指标。比如宏观上的终身教育体系的构建，国家实施宏观调控，以及地方进行主体实践；微观上的终身教育体系的构建，包括教育提供方、受教育者、教育内容、教育服务、教育保障等因素；[6]终身教育体系的时间构建；终身教育体系的空间构建等等，形成框架清晰的终身教育体系。第二步，根据终身教育体系中不同的维度对数据、信息、资源进行划分，根据分类和层级形成横向和纵向的数据共享与联动。例如省、市、县的联动，家庭、学校、社会的联动，学习者、教学者、管理者的联动，使各类数据在终身教育体系中分层流通，通过数据进一步完善终身教育体系。
（五）健全教育数据监管机制，严控数据风险
终身教育的包容性和多样性不意味着随意和不规范，大数据在为终身教育带来优质服务的同时，也带来了数据问题和数据风险。大数据一定程度上会产生隐私安全问题。尽管全球范围内“开放数据”的呼声很高，但隐私安全确实是一个潜在的严重危机。大数据环境具有信息开放共享、时效性强、变化快、传播迅速等特点，网络教育或APP平台作为终身教育中的一种重要形式需特别注重此问题。受教育者一旦使用平台必将会留存大量学习行为信息，包括用户注册身份、浏览记录、操作习惯、点击偏好、交互关系等。一方面，作为个人信息的主体，学习者应提高自身的防范意识，在终身教育各种公共开放平台的活动过程中，要加强个人隐私的保护，避免随意透露个人隐私性数据；另一方面，作为学习者信息的控制者，学校、单位、企业、社区等各方都应该负起责任，在搜集教育资源和教育信息、储存学习者信息的过程中健全监管机制，做好有效的数据泄露防控措施，针对信息数据库建立安全防护网和安全预警，保障资源库及平台的完整性和安全性。尽量避免数据流失和泄露，保护学习者的个人隐私，减少、规避大数据在终身教育过程中带来的潜在风险。
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Analysis of the Development Path of Lifelong Education Assisted by Big Data
AN Zhefeng JIN Ziwei
Abstract： With the rapid development of information technology and the Internet, the big data era has come.Big data resources and technology have brought vitality to the development of China’s lifelong education.This paper expounds on the connotation of lifelong education and big data and analyzes the predicament of lifelong education in our country at the present stage: unbalanced distribution of resources, incoherent stage connection, imperfect achievement certification, lack of personalization development and so on.Thus, it is absolutely necessary to set up a practical structure of lifelong education aided by big data.This paper discusses from six aspects the importance of big data in promoting the development of lifelong education: education information storage and integration; education resources expansion and distribution; the detection of abnormal students and early warning; the connection and coordination of education stage; the certification and transformation of educational achievements and the recommendation and service of learning personalization.Based on big data, the paper puts forward five paths for lifelong education development: integrating the thinking of big data into lifelong education and strengthening top-level design and development plan; building big data integrated management service platform to support the core content of lifelong education; conducting big data training programs for schools, enterprises and communities to enhance learners’ data abilities; perfecting the lifelong education system to promote the opening and linkage of educational data; perfecting the supervision mechanism of educational data and strictly controlling data risk.
Key words： lifelong education; big data; development path
［课题项目］ 本论文系2019年高校思想政治工作精品项目《基于大数据的大学生学业服务模式研究与实践》和北京工业大学人文社科基金项目《大数据对高校学生问题预警的应用研究》的阶段性成果。
中图分类号： G72
文献标识码： A
文章编号： 1008-6668（2019）03-0002-09
［作者简介］
安哲锋（1976-），男，河北人，研究员，心理学博士、教育技术学出站博士后，硕士生导师，教育硕士心理健康教育方向负责人，北京工业大学文法学部高等教育研究院教师，学生发展指导中心副主任。研究方向：现代教育技术、教育心理学、心理测量与评估。
金子溦（1996-），女，北京人，北京工业大学文法学部高等教育研究院教育学专业2018级在读硕士研究生。研究方向：现代教育技术。
收稿日期： 2019-05-25
标签：终身教育论文; 大数据论文; 发展路径论文; 北京工业大学文法学部高等教育研究院论文;