与大数据同行(学习和教育的未来)(精)
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作者(英)维克托·迈尔-舍恩伯格//肯尼思·库克耶|译者:赵中建//张燕南
出版社华东师大
ISBN9787567528406
出版时间2015-01
装帧其他
开本其他
定价42元
货号3087225
上书时间2024-10-13
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商品详情
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导语摘要
维克托·迈尔-舍恩伯格、肯尼思·库克耶编著的《与大数据同行学习和教育的未来》谈到大数据对教育的影响：大数据针对学习进程提供了空前的可见性；大数据使我们能够了解到人们是怎样学习的；大数据使老师们因材施教来帮助学生学习。这本书将展示大数据如何使学习产生革命性的进化。这并不仅在于提供了更多的商业机会，也同样指出一条认识并理解世界的新的道路。
作者简介
肯尼思·库克耶（KennethCukier），《经济学人》（TheEconomist）数据编辑，是一位著名的大数据发展评论员。
维克托·迈尔—舍恩伯格（ViktorMayer-Sch?nberger），生于奥地利萨尔兹堡。
获哈佛大学法律学硕士，伦敦政治经济学院国际关系学硕士，奥地利萨尔兹堡大学法律系博士。
现任牛津大学网络学院互联网治理与监管专业教授，曾任哈佛大学肯尼迪学院国家公共政策专业副教授、哈佛信息政策监管项目负责人。
曾受邀在包括白宫、世界经济论坛、欧盟议会、欧盟委员会、国际电信联盟、谷歌、微软、IBM、德勤、英特尔等许多国际知名机构及企业进行演讲交流。
畅销书作家，作品《大数据时代》一经出版即登上《纽约时报》及《华尔街日报》畅销书榜，同时入选《金融时报》2013年度最佳商业图书、CNN财经年度最佳商业图书。中文版获2013年度CCTV中国好书。
目录
序一 未来教育的形态
序二 大数据时代教育的新图景
1、薄暮
截然不同的教学形式
数据的非凡效果
大数据正在进入教育的方方面面
有别于“讲台上的贤能者”的传统教育
风投资金涌入教育领域
大数据服务于各行各业
大数据将为教育带来巨大变革
2、改变
令人愉快的双赢设计
小数据时代单向度的反馈
电子教科书的优势
会“回话”的电子教科书
教育机会均等的代价
缺乏个性化的教学改革
“一个尺寸适合一个人”
补习班：适应性学习软件的用武之地
大规模定制：创建个人的“播放列表”
理性对待概率预测
概率预测日渐精准
探寻“是什么”而非“为什么”
3、平台
数据分析：可汗学院的大脑
对数据的充分利用
学校、班级、课本和课程是重要的数据平台
教育系统太过保守
大数据使教育资源得以松绑
在线课程无法替代课堂教学
规模空前的数据资料收集平台
大学率先感受大数据的浪潮
亚马逊击败巴诺书店对教育的启示
大数据浪潮袭来，大中小学无一幸免
数据分析：女学生何以后来者居上
未来教育体系的特征
4、后果
正视大数据的黑暗面
永久的过去
过往的个人数据，能否成为主要评估依据？
最大隐患：无法遗忘的旧数据
无法驳斥的大数据预测
备受争议的教育分流
与大数据同行的一大风险
做好数据资料的管控
算法专家：一个新角色的诞生
谨慎使用个人数据
不要让过去完全决定我们的未来
5、破晓
什么原因让学生中止在线课程的学习？
绝非技术层面上的变革
大数据为学习带来三大改变
确立多重安全措施
大数据将从根本上改变教育
认识世界的新方式
淘汰过去的捷径
想象力远比知识更重要
6、追问
大数据与学校教育系统的重塑
大数据关照下的数字鸿沟问题
大数据时代背景下的教师与学校管理者
大数据与求变且渐变的学校教育模式
大数据的潜在威胁与可能的应对策略
大数据的背后其实是人的问题
资料来源
译者后记
内容摘要
维克托·迈尔-舍恩伯格、肯尼思·库克耶编著的《与大数据同行学习和教育的未来》一书指出，当下大数据正悄悄影响到教育体系的每个层面，对于全世界的学习与教育活动，都会产生极为深远的影响。
大数据领域公认权威、百万级超级畅销书《大数据时代》作者、牛津大学互联网研究所迈尔-舍恩伯格教授以浅显易懂的语言讲述了最前沿的理念——大数据将如何改变教育。
他举出MOOC、可汗学院、多邻国语言学习网站等案例，告诉我们，蓬勃发展的在线教育领域产生了大数据，教育不只是“你讲我听”、考试评分或是选修科目更多而已。
历史上第一次，我们拥有了强大、具有实证效果的工具，能够空前的看到学习的过程，破解过去不可能发现的重重学习阻碍，让教育可以实现“私人定制”，改善学习的成效。
教师的工作不但不会被网络视频所代替，还会变得更高效，更有趣，学校和政府部门也能用更低的成本提供更多的教育机会。
在这一刻，我们可以清晰地看到：一个全新的教育时代正在到来！
精彩内容
令人愉快的双赢设计路易斯·冯·安（LuisVonAhn）的外表与行为和大家身边典型的美国大学生没什么两样。他喜欢打电子游戏，喜欢飞快地驾驶他的蓝色跑车，他就像现代的汤姆·索亚（TomSawyer），热衷于差遣别人替他做事。但是人不可貌相，实际上，冯·安是世界上最杰出的计算机科学教授之一，而帮他做过事的，足足有10亿人。
10年前，22岁的研究生冯·安参与创造了一项名为CAPTCHAs的技术，要求人们在注册电子邮件等网络应用时输入弯弯曲曲的文字，以证明进行此操作的是人类而非恶意灌水的程序。冯·安把CAPTCHAs的升级版（reCAPTCHA）卖给了谷歌，这个版本要求人们输入扭曲文字的目的不仅是作验证，更主要的目的，是为了破解“谷歌图书扫描计划”中那些计算机难以识别的文字。这是个聪明的做法，发挥了一项数据的两种作用：在线注册的同时识别文字。
在那之后，成为卡内基梅隆大学（CarnegieMellonUniversity）教授的冯·安开始寻觅更多的“一石二鸟之计”——使人们提供的零散数据为两种目的服务。于是，在2012年，他启动了新的设计——多邻国（Duolingo），通过网站和智能手机APP帮助人们学习外语。作为一个幼年在危地马拉学习英语的人，冯·安对学习外语抱有共鸣，而更重要的是，多邻国的教学方式非常巧妙。
它要求人们在同一时间翻译一些较短的词组，或者评价和修正其他人的翻译。不同于一般翻译软件呈现其自创词组的做法，多邻国呈现的是需要翻译的文档中的真实句子，因此公司能够从中获取报酬。一旦有足够的学习者能够翻译或验证特定词组，系统就会接受他们的译文，并收集所有零散的句子，将其整合到完整的文档之中。
多邻国的客户包括CNN和BuzzFeed等媒体公司，后者通过多邻国的服务，翻译用于其海外市场的相关内容。和reCAPTCHA一样，多邻国也是个令人愉快的“双赢”技术：学习者免费获得外语学习指导，同时制造具有经济价值的产物作为回报。
此外，还有第三个益处，那就是多邻国收集的“数据尾气”（dataexhaust），即由人们与网站之间的互动中衍生的副产品：如熟练掌握一门语言的某一
方面需要多长时间、最合适的习题量是多少、落下几天进度的后果等等。冯·安意识到，所有这些数据都可以采取某种方式加以处理，从而揭示出促进人们学习的最佳策略。在非数据环境中，做到这一点并不容易。然而，对于2013年间的每一天都有大约100万访问者，并且人均花费30多分钟用于线上学习的多邻国来说，巨大的用户数量足以支撑此类研究。
冯·安最重要的发现是：关于“人们怎样学得最
好”的问题是错误的。重点不在于“人”怎样学得最
好，而是具体的“哪个”人。对此，他解释说，针对最佳语言学习方法的实证研究数量很少，比方说，在许多理论中，主张先教形容词，再教副词，但几乎没有确凿的数据支撑。他指出，即使存在相关数据，通常也是针对数百名学生的小规模研究所得，将之作为普遍的研究发现加以推广，终究是不可靠的。为什么不以多年来数以千万的学习者为研究对象得出结论呢？多邻国的出现，使这样的研究成为可能。
冯·安在处理数据的过程中得到了一个重要的发现，即语言教学手段有效与否取决于学习者的母语以及他们将要学习的语言。以西班牙语使用者为例，通常，他们在学习英语的最初阶段就会接触到“he”“she”和“it”等代词。然而冯·安却发现，“it”一词容易引起他们的迷惑和焦虑，原因是“it”很难翻译成西班牙语。于是冯安进行了几次测试，只教“he”和“she”，直到数周后坚持学习而不放弃的人数显著增加，再开始“it”一词的教学。这样就能显著提高坚持学习的人数。
他还有一些发现是有悖直觉的：女性的体育术语学得更好；男性更擅长学习与烹调和食物相关的单词；在意大利，女性总体来说比男性在英语学习上表现得更出色。许多类似的发现始终在不断涌现。
多邻国的故事为我们呈现了大数据重塑教育的最
有前景的方式之一。其中反映了大数据改善学习的三大核心要素：反馈、个性化和概率预测。
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