教育大数据，想说爱你不容易【3】

　　■ 专家说法

　　大数据适应个性化学习

　　●魏忠，数据研究专家、上海海事大学经济管理学院副教授魏忠

　　人们对大数据的理解有很多，目前我倾向于把大数据理解为全量数据。

　　科学研究最简单的是抽样方式，然后进行推导，后来人们发现这有很大问题，于是就有了统计学，用概率来解决问题。但是抽样的量一旦到了一定程度之后，并不一定是越大越精准，什么样的量是最好的，就需要考量。而如果把全量的数据都拿来进行分析，那肯定是最准确的，而所谓大数据应该是全量数据。

　　这种大数据与传统的数据相比，具有非结构化、分布式、数据量巨大、数据分析由专家层变化为用户层、大量采用可视化展现方法等特点，这些特点正好适应了个性化和人性化的学习变化。传统数据诠释的是宏观的教育状况、整体的学生水平，且其采集方法、内容归类、分析构成等已被摸索出一套成熟的标准，数据更多是在阶段性的评估中获得。而大数据更关注微观、个体层面，要求时时处处采集信息，全面客观记录信息，大量采用可视化展现方法等等，帮助信息收集方获取精准材料。（采写/新京报记者 孔悦）

(来源:新京报)