巨量資料（Big Data）時代的學校應用案例─淺談學校評量與診斷 分析 ／ 31

臺灣教育評論月刊，2014，3（7）

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資訊科技運用 主題評論 第 31 頁

巨量資料（Big Data）時代的學校應用案例

—淺談學校評量與診斷分析

吳宗哲 臺北市大安區幸安國民小學 校長

一、 前言

電腦科技日新月異，目前雲端運 算（cloud computing）及資料探勘（data mining）的應用正快速發展，「巨量資 料」的應用潮流，已經在各行各業全 面開展。全世界在同一時間，有超過 五億支智慧型手機、十億台電腦和數 兆個感測器同時運作，每天產生的資 料量高達 25 億 GB，等於要用約 8000 萬台 32GB 的 iPad 才能裝載一天的新 增巨量資料。這些快速變動且源源不 絕的巨量資料，就是雲端時代的新金 礦，正等待我們去開採探勘。這是一 個新的應用領域，應用於金融保險、 零售量販、健康醫療等各行業，也應 用於危機預測、預防犯罪等政府部 門，藉由巨量資料的統計與分析，進 行評估、改善及預測，做為主管決策 支援或提升商業目標的重要參考資 訊。這股潮流也逐漸影響學校教育， 學校如何善加應用此一新趨勢，藉由 「巨量資料」來提升教育品質，是當 前值得正視的重要課題。

二、 巨量資料時代

(一) 何謂「巨量資料」？ 「巨量資料」受到關注，源起於 2011 年 全 球 知 名 諮 詢 公 司 麥 肯 錫 （McKinsey Global Institute）發佈了 「巨量資料：創新、競爭和生產力的

下一個新領域（Big Data: the Next Frontier for Innovation, Competition, and Productivity.）」報告，宣布「巨量 資料」時代來臨，除了「巨量資料」 名詞外，也可稱為「大數據」、「大資 料」、「海量資料」等。由於資料的數 量 巨 大 ， 其 儲 存 的 單 位 從 常 見 的 MB、GB、TB 到 PB、ZB 等，有研究 預測 2016 年全球創造與複製的資料 量將爆增達 4.3ZB，巨量資料的爆增 主 要 來 自 新 來 崛 起 的 社 群 媒 體 如 Facebook 、 Twitter 、 LinkedIn 、 Youtube、Flicker 等，再加上大量舖設 的感測器、監視器，還有 GPS、數位 電視、電話數據資料等，造成數位資 料爆炸成長。 (二) 巨量資料在教育的應用 教育部駐紐約辦事處教育組指出 （張佳琳，2014），近年來隨著線上評 量、網路教學、大規模開放課程、電 子書、科技輔助教學設施的進步發 展，這股「巨量資料」趨勢也開始影 響中小學教育，倡議者主張長期大量 的學習行為資料數據之蒐集、分析、 應用將大大提升學習成效，積極支持 以「巨量資料」來改善教學模式及落 實適性教學，不過，也有論者持保留 態度，擔心若對這些科技導向的數據 過度依賴，將窄化及限制教育的發展 並影響學生隱私權。不過，不論接下 來發展如何，這股趨勢仍值得教育界 人士關心，究竟這波由龐大的數位、

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資訊科技運用 主題評論 第 32 頁 資 訊 、 統 計 等 構 成 的 資 料 驅 動 （data-driven）潮流，將帶給教育美好 完 整 的 未 來 ? 還 是 令 人 冷 顫 的 機 械 式、可預測的、檔案化的模組操控? 讓各界共同觀察與思考。總而言之， 巨量資料的產生，已經是教育單位必 須重視的課題，學校也必須及早準備 與因應。本文試以學習評量與診斷分 析應用為例，說明巨量資料的應用， 藉以抛磚引玉共同探究此一時代的新 趨勢發展。

三、 學習評量與診斷分析應用

在學校裡，每天自動蒐集與分析 每位學生的學習評量資料，就是巨量 資料之教育應用之一。系統彙集分析 這些班級學生的學習評量資訊，就能 產生班級診斷報告（圖 1）做為教學 與學習改進之參考。若能擴大蒐集全 學年的班級學生評量資料，就能更進 一步分析全學年診斷報告（圖 2），進 而成為校級報告。持續再擴大蒐集各 校評量資料比較分析，則能形成市級 教育診斷報告，供教育局長進行全市 教育政策決策之參考。 圖 1：班級學力診斷報告 圖 2：全學年得分率圖 常見的學習歷程資料，包括：形 成性評量與總結性評量，形成性評量 試題較少，著重於小單元概念的瞭解 程度，有助於提供補救教學之即時參 考資訊；而總結性評量試題較多，著 重整合性概念的綜合應用能力，較具 評量鑑別度。在總結性評量中，還可 以經由全體學生的評量結果，產生試 題診斷分析報告（圖 3）及試題異常 分析報告（圖 4），可以評估命題的鑑 別度、難易度，也能分析學生容易誤 解的試題等資訊，藉此做為教師命題 改進之參考並能藉此資訊選擇優良試 題建立題庫。 圖 3：試題診斷分析報告

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資訊科技運用 主題評論 第 33 頁 圖 4：試題異常分析報告 評量與診斷在教學過程中是屬於 不可分割的關係，評量的目的在協助 教師瞭解學生現階的學習狀態，適時 根據學生學習情況來調整教學內容。 而診斷的目的是依評量後的資料，精 確指出學生是否瞭解本次教學活動的 概念，以及學生整體表現及在全班中 的相對位置。若僅進行評量卻不進行 診斷，則是浪費了評量活動的資源， 透過統計分析的技術，可進一步診斷 分析學生的學習與教師的教學（吳權 威等，2013） 。以下是各類常用的診 斷資訊示例如下： 學生診斷分析報告圖（圖 5），可 以利用圖表顯示學生的學習穩定程度， 供教師快速找出學生的潛在問題，做 為適性化教學服務之參考。 圖 5：學生診斷分析報告圖 知識點施測雷達圖（圖 6），可以 清楚瞭解學生在每個知識概念的瞭解 程度。 圖 6：知識點施測雷達圖 全班得分率分配圖（圖 7），可以 得知全班得分概況。 圖 7：全班得分率分配圖

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資訊科技運用 主題評論 第 34 頁 學生個人診斷報告（圖 8），可以 提供家長與學生知悉學生個人評量報 告。 圖 8：學生個人診斷報告

四、 結語

由於科技快速發展，使得巨量資 料的自動蒐集與產生速度十分便利， 例 如 學 生 評 量 可 以 透 過 IRS （Interactive Response System）即時回 饋系統搖控器來收集個人回答的資 料；也可以利用自動閱卷系統，讀取 答案卡分析或自動掃描試題閱卷分 析，非常方便且快速得到評量的分析 診斷，這個影響將如同培生教育研究 與出版集團（Pearson）於 2014 年 2 月公布了「數位海洋對教育的影響 （ Impacts of the Digital Ocean on Education）」報告書，提到未來構劃的 教育願景：未來，那些年度的、總結 式的測驗將被日常生活動自然的任務 所產生的川流不息的數位資料所取 代。他們認為：「這股源源不絕的數位 分析資訊，將協助師長了解學生學習 與行為表現，有了這些資訊，更將模 糊評量與教學的分野與界限。」也就 是說：在巨量資料的時代裡，從預習、 教學、評量、診斷分析、複習等教學 與學習歷程資訊，都將融為一體，各 種學生學習的資訊，不管在任何時 間、任何地點、任何學習載具的學習 歷程，都將成為教育巨量資訊的一 環，透過有系統的診斷分析，都將成 為提升教育品質的重要一環，這是全 體教育人員必須及早因應的新時代， 讓我們一起準備迎接巨量資料的新時 代巨浪！但是，我們在利用巨量資料 之餘，必須同時注意巨量資料的合理 使用與資料安全，才能發揮巨量資料 的影響力，又能兼顧資訊倫理，以此 共勉！ 參考文獻  吳權威、張奕華、許正妹、吳宗 哲、王緒溢（2013）。智慧教室與創新 教學：理論及案例。臺北市：網奕資 訊科技。  胡世忠（2013）。雲端時代的殺手 級應用：Big Data海量資料分析。臺 北市：天下雜誌。  張佳琳（2014）。「大數據」(Big Data)趨勢對中小學教育的影響。教育 部 駐 紐 約 辦 事 處 教 育 組 。 引 自 http://www.edutwny.org/222833855525 945329463603935338/big-data。