一、大数据在教育领域的应用需求与挑战
作为大数据科学的一个分支，教育大数据目前还没有一个公认的定义。随着大数据科学的发展，很多学者已经尝试在教育领域使用大数据的方法来提高教学质量，例如学习分析、个性化学习、教育科学决策等。
美国教育部教育技术署于2014年发布了一份《通过数据挖掘与学习分析改进教与学》的专题报告，描述了教育数据分析的基本方法，并作了应用需求分析，包括应用领域、待答问题以及所需数据类型。
然而，虽然大数据的概念在教育领域的热度日趋增加，真正利用大数据来解决教育问题的实践活动和成功案例却并不多。如何将大数据有机地与教学实践和教学管理结合起来，还需要方法论上的进一步探索。目前，大数据在教育领域的应用主要存在以下问题。
首先，在数据采集上缺乏全面性。在很多实践案例当中，虽然学校希望借助大数据的方法来提升教学管理和教学实践，但在实际操作中采用的还是传统的数据收集方式，例如学生成绩、学生出勤率等。这些数据在一定程度上还属于被设计出来的数据，无法适应大数据的分析方式。
其次，在数据整合上存在技术难题。随着教育信息化的发展，越来越多的学校开始采用课程管理系统、电子书包、电子白板等信息化教学环境。在使用这些信息化工具时，大量的数据自然地产生了。然而，由于一个学校往往使用多个平台，各平台生成的数据缺乏统一的数据标签（元数据），造成数据整合的困难，因此国际上有专家呼吁开展学习分析互操作（Learning Analytics Interoperability）标准的研制。
第三，是数据分析结果与实际应用的分离。在对数据进行分析后，除了形成相关的学术报告，其结果往往无法及时而有效地用于指导实践。
综上可见，大数据在教育中的应用，最主要的问题并非是数据的采集和统计分析方法，而是缺乏相应的方法论指导。虽然学校和教师都能够意识到大数据科学的重要性，但对其在教育当中应用的角度却并不清楚，因此才带来了数据采集缺乏全面性、数据分析上缺乏针对性、结果应用缺乏有效性等问题。
究其原因，目前的教育数据采集与分析仅限于学生行为的表象，无法洞察教育/学习问题产生的深层次因素。著名教育家顾明远先生曾在《中国教育的文化基础》一书中说：“教育有如一条大河，而文化就是河的源头和不断注入河中的活水，研究教育，不研究文化，就知道这条河的表面形态，摸不着它的本质特征。”。
本文将从文化的角度来解读大数据在教育中的应用，希望能够通过这种探索来为教育大数据的应用提供有参考价值的理论指导。
二、文化模式与文化计算
（一）教育中的文化过程
美国著名教育学家布鲁纳在《教育文化》一书中指出，心灵、文化、教育三者之间是紧密联系在一起的。如果只把学生看成一个孤立的个体，而不去关注学生所处的文化环境，教育将存在很大的缺陷。教育不只是现有文化的简单复制，还为文化的发展提供了源源不断的活力。
在解读教育中的文化过程之前，首先要理解“濡化”和“涵化”两个文化作用机制。濡化（Enculturation）是指个人对某种文化的适应，即一个人有意或无意地学习某种文化模式，并成为此文化群体一分子的过程。濡化的过程往往是和教育过程融合在一起的，在时间维度上体现出人类文明的传承关系。涵化（Acculturation）是指不同文化体成员之间在空间维度上的互相渗透，即在多文化交流当中不同文化互相影响的过程。涵化作用可以视为本体文化的外力冲击，当冲击影响累积到一定强度时，往往促进本体文化发生进化嬗变或派生多种子文化或微文化。
在一个大的宏文化之下（Macro-culture），因为时间、空间、地域、性别、宗教、年龄、社会阶层的不同，往往会形成多种微文化（Micro-culture）。这些微文化互相影响，共同构成了宏文化的生态圈。组成一个宏文化的微文化越多样化，此宏文化便越具有活力。
在传统时空当中，由于交通和通信的不便，濡化在教育的文化过程当中占主导作用，即文化的传播主要是通过同一个宏文化中自上而下的教育过程和个人对文化的适应。而在信息时代，由于互联网的产生使人类之间的交流前所未有的便利，不同文化体成员之间的交流互动大为增加，从而增强了涵化的力量，促使多样化微文化的产生，这就形成了涵化作用逐渐增强而濡化作用逐渐减弱的趋势。在涵化强力作用下产生的多样化微文化使教育过程变得更加复杂。
（二）文化与文化计算
自计算机技术产生之初，人与计算机的关系就一直是研究的热点。随着计算机技术的发展，文化在人机交互中的作用逐渐增强。Rauterberg认为，人机交互领域近五十年的发展可以分为四个阶段：个人计算（Personal Computing）、合作计算（Cooperative Computing）、社会计算（Social Computing）及文化计算（Cultural Computing）。个人计算是指人与单个电脑之间的交流;合作计算是指以计算机为媒介的交流;社会计算是指以社区为媒介的交流;文化计算是指以潜意识文化决定为媒介的交流[18-19]。
随着移动技术的发展与普及，人们已经可以做到随时随地接入网络。Rauterberg指出，在人机交互发展的历史上存在着三大趋势：一是电脑的存在感越来越弱;二是机器用起来越来越简单便利;三是社区的形成[19]。这三个趋势的共同特点是机器角色的逐渐弱化和用户角色的逐渐增强。而文化计算正是在这种强调用户为中心的背景下产生的。
随着信息化技术的发展，文化，即人们在生活中习得并共享的模式，与信息技术的融合在逐渐加强。一方面，信息技术的应用加快了全球化进程，强化了涵化的力量，增加了微文化的活力及复杂性；另一方面，随着技术壁垒的不断突破，简单易用的设备使文化元素在人机交互中扮演起越来越重要的角色。
三、大数据文化的教育机遇与挑战
微文化模式在教育大数据的分析中起着至关重要的作用。微文化模式与个性化学习密不可分。利用大数据分析来发现学习过程中的微文化模式，并以此为基础对学生的学习过程进行干预，是实现个性化学习的最优解。微文化模式为教育大数据分析提供了路径及方向，可以解决目前教育大数据分析缺乏全面性和针对性的问题，并加强其与教学一线的结合。
当然，在信息化技术与教育大数据为教育领域带来机遇的同时，也带来了风险与挑战。首先，教育大数据的应用使信息更具透明度，让学生和教师具有了更多的知情权。但与其同时，也让隐私泄露成了问题。教育数据的权限与公开需要怎样的程序与监督，是信息化时代面临的新问题。这也与数据的分类与采集过程密切相关。
其次，教育大数据的文化中，对文化与微文化模式的分析可以支持全局视野，使教育过程具有整体性和规划性。然而，对模式的分析与解读存在着困难与不确定性。这不但需要学习分析技术的支持，也需要依赖教育者对教学过程、学生特点及微文化模式的了解。
第三，在教育大数据的应用中，自动获得的过程性数据可使评价更具公正性，以多维分类的形成性评估取代单调等级评估。然而，仅凭线上数据无法反映学习生活的全貌。如何扩大数据收集的维度及方法，并将线上数据与其他学习过程相结合，是大数据应用的一大挑战。
最后，大数据研究的应用推动了数据驱动的教育教学决策与管理流程革新。在教学实践中，数据驱动的教学决策需要教师对信息化技术的熟练掌握，以及对学习分析及信息化教学模式的深入理解。然而，我国教师的信息技术应用能力及信息化教学观念还有待提高，而师资队伍未就绪将影响大数据技术的实用价值。
备注：本文在原文基础上有删减。
