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大數據:教育篇:教學與學習的未來趨勢
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內容簡介

「這真是一本可讀性很高的書籍,內容簡單易懂,又很有說服力。」 ——陳良基(臺大學術副校長、臺大MOOC總主持人) 大數據(巨量資料)正在跨入教育體系的所有層面, 對於全世界的教學與學習活動,勢將產生極為深遠的影響。 《大數據:教育篇——教學與學習的未來趨勢》這本書 就是要談談大數據將如何改變教育。 大數據讓我們以前所未有的方式和觀點,看到究竟什麼有用、什麼沒用。 作者舉出「大規模開放式線上課程」(MOOC)、可汗學院、Duolingo語文學習網站等案例, 告訴我們,教育不只是「我講你聽」、考試打成績、或是選修科目更多而已; 透過大數據,我們可以看到: 歷史上第一次,我們終於擁有了強大、具實證效果的工具, 能夠瞭解「怎樣教學」與「如何學習」。 以前不可能觀察到的種種學習阻礙,現在已有辦法逐一化解,大幅改善學生的學習成效。 課程可以依據學生個人的需求做調整,真正做到因材施教。 教師的工作不會被教學網路和影片取代,而會變得更有效益、也更有趣。 學校領導者和政府決策官員,也能用更低的成本提供更多教育機會, 這些正是減少社會貧富差距、讓社經階層流動的重要因素。 今天的教育主管機關和學校,其實有著像過去君主和教會的壟斷地位, 但這種壟斷,即將因為大數據的介入教育,而遭打破。 有了大數據之後,社會大眾終於能夠知道「學習」應當是怎麼一回事, 從而讓教育的本質和體制徹底翻轉。 大數據時代正是不斷學習的時代、翻轉教育的時代!

目錄

中文版序 期許臺灣以大數據協助教育改造與經濟轉型 麥爾荀伯格、庫基耶 006 第1章  薄暮 顛覆傳統教學模式,不只是「我講你聽」 012 第2章  改變 三大核心概念:回饋、個人化、可能性預測 032 第3章  平臺 背後不斷運作的資料分析,正是可汗學院的大腦 068 第4章  後果 不要讓老資料綑綁,否定我們改過向善的能力 096 第5章  黎明 巨量資料時代,會是不斷學習的時代 122 資料來源 142 附錄 《大數據》作者麥爾荀伯格首度訪台論壇紀實 158

序跋

【中文版序】 期許臺灣以大數據 協助教育改造與經濟轉型
◎文/麥爾荀伯格、庫基耶   全球業界、政府及各種公司行號已紛紛起身擁抱巨量資料。雖然一開始是以美國矽谷為首,推動全球巨量資料相關科技,但現在最能感受巨量資料威力的地方正是亞洲。原因在於巨量資料讓亞洲闢出一塊新戰場,能夠與西方知名大型企業一較高下。而且亞洲各個大小經濟體都站在非常有利的位置,能夠共同打造出巨量資料的下一個高峰。   臺灣經濟曾在二十世紀下半葉,靠著低成本製造業飛黃騰達,並快速在價值鏈向上移動,進入高科技製造業,而在半導體和代工業大放異彩。這時的創新在於晶片的設計及製程技術,而臺灣企業也在專利上領先群倫,顯現其用功用心不落人後。 推動兩項教育變革   然而,戰場局勢已經改變,企業創新面向已然不同。現在企業的成功,不再是倚靠研發突破性新科技或是重新設計組織流程,而是倚靠蒐集、分析巨量資料,將營運最佳化,又或是從大量的資料中,創造出新的商業活動。   隨著經濟活動改變,教育也有所調整。目前的兩大變革就在於教學的內容及方法,而這也正是亞洲(特別是臺灣)擁有豐富人力及技術資產、但也面臨一些挑戰的面向。   第一項變革在於學生學習的「內容」。有了巨量資料,亞洲有大好的機會重新活化經濟,與西方抗衡。想要出類拔萃,其中最重要的一個領域就是數學。根據2013年PISA(國際學生能力評量計畫)研究報告指出,在標準化的國際評量中,臺灣年輕學子的數學能力高居全球第四。所以從技能的角度來看,亞洲、特別是臺灣,確實是領先的一群。   然而,第二項變革是在於教育的「方法」。很遺憾,目前並沒有任何國家或文化,真能在此面向表現突出。本書提到,許多教育最傳統的層面都從未經過實證研究證實。學校裡似乎什麼都要測驗、考試,卻漏了問最重要的一個問題:我們教學的方式,真的是最好的方式嗎?   歐美的官僚體系僵化,難以動搖,許多必要的改革也因此停滯。希望亞洲能擺脫這些枷鎖,重新思考如何有效使用資料、改革教育。   而在臺灣,這點的急迫性更勝以往。經濟型態已經成功從過去的低成本製造,走向較高端產業及服務業,不僅在半導體產業長期稱霸,其他在生技、製藥和加工成品上,也意氣風發。然而,教育內容的一項當務之急,就在於不能只繼續著重數學及工程,而要轉向統計及機率。同樣的,教育系統也有許多層面必須重新檢視,依據巨量資料來加以改進。 下一個目標:培養創新思維的文化   最後,巨量資料及教育努力的下一個目標,在於文化領域:要讓人有「巨量資料思維」,也就是要能透過教育,培養出具備巨量資料的創新思維,像是蒐集資料的新方法、創新的資料使用方式,以及能運用巨量資料打造出新型業務。臺灣必須培育關於巨量資料創業、實驗及風險承擔這些方面的文化。希望臺灣企業領袖能夠挺身面對這些挑戰,激勵能應用巨量資料的年輕一代,讓他們在企業內部逐步晉升,發揮更高層次的影響力。   好消息是,巨量資料是個小經濟、小企業也能發揮大作用的領域。雖然擁有大量資料很重要,但光擁有資料還不夠,想要真正得到實用、能夠運作的概念和想法,就還必須掌握分析資料的能力。因此,隨著亞洲逐漸發展讓「分析」也成為精密打造的高科技產品,臺灣就能將自己定位在高端、高利潤的分析服務供應商。 走向知識產業經濟、資料導向經濟   臺灣若能擔綱「巨量資料時代策略顧問」這樣的角色,就能夠幫助自己從過去的亞洲四小龍,走向二十一世紀知識產業經濟、資料導向經濟之列。而一切的出發點,就是要用巨量資料的概念,將教育重新思考、改造。   期待在未來,我們能夠看到臺灣在巨量資料世界的成功,甚至為此下筆著述。

內文試閱

第1章 薄暮
老師傅 vs. 新教授   達瓦(Dawa)全神貫注,在筆尖蘸了一點顏料,小心翼翼的畫出一條細細的黑線;然後又蘸了一點顏料,再畫出另一條細細的線。時間慢慢流逝,一幅擁有迷人幾何細節的唐卡(一種絲質的佛教卷軸畫)也漸漸成形。   屋外,白雪皚皚的喜馬拉雅山峰圍繞著不丹王國的首都廷布(Thimphu),山峰在夕陽映照下,閃閃發光。屋內,達瓦和他的同學都大概只有二十多歲,穿著相同的藍色長袍,專心致力於手頭上的精細工作,歲數中年的師傅則在一旁仔細監督。   唐卡藝術家的訓練還是遵循古老傳統,達瓦和他的同學來到這裡的目的,不是接受教育、開拓心靈,而是要從學徒制,學到紀律。這裡的學習方式不是詢問,而是模仿。早從數百年前,就已經有人定下無數的規矩,規定只准在什麼地方、以什麼方式、畫出什麼東西來。   達瓦的師傅就是要確保這些年輕藝術家,完完全全遵照指示,重複做著之前世世代代唐卡繪畫家所做的事。如果膽敢稍稍偏離、或是不符過去的規定,可不只是下次小心一點就好,而會被視為大逆不道。在這裡,所謂最好的畫家,就是要能夠完美複製師傅的作品。師傅會不斷指出各個不完美的地方。雖然學員能夠即時得到師傅的意見回饋,但這種學習方式仍然算是缺少資料和數據的回饋。   相對的,世界上還有一種可說是天差地別的教學方式,譬如史丹佛大學資訊工程教授吳恩達(Andrew Ng),就是在網路上開設「機器學習課程」(machine learning,這是資訊工程的一個分支)。   吳恩達是線上授課公司Coursera的共同創始人,他的這種教學方式,也正是巨量資料(俗稱大數據)即將讓教育徹底改變的前兆。   吳恩達會蒐集一切跟學習活動相關的資料,涵蓋學生的各項作為。這樣一來,他就能知道哪些課程安排的效果最好;而且系統經過仔細設計,能夠自動將結果導回課程中,據以改善教學、提升學生的理解和表現,也能依據每一位學生的個別需求調整教學。   舉例來說,吳恩達會追蹤學生觀看教學影片時的動作,像是他們會不會按暫停、快轉,甚至是提前切掉影片(這等於是一種數位蹺課的行為吧?)。   吳恩達能夠知道:學生是不是同一部影片觀看了很多次,又或是他們會不會回頭觀看某一部先前的教學影片來複習。此外,他也會在教學影片課程之間,放進小考;但這可不是為了測試學生專不專心,課堂秩序這種老掉牙的事完全不在他的考量之中。吳恩達之所以要小考,是真的想知道學生是不是都懂了,而且他還能針對任何一位學生,看看學生是不是在某個地方卡住了、想不通。   吳恩達可以追蹤任何一臺電腦或平板電腦的課後作業和考試結果,所以他能夠判斷某一位學生是否在某個特定課題,需要加強協助。而只要分析全班的所有資料,他也能看出學生整體的學習情形,據以調整課程。甚至,他還可以將今年的學生資料與前幾年、或是其他班級的資料做比較,就知道哪一種教學方式最有效。 關鍵在於巨量資料   吳恩達教授的修課學生人數都有數千、甚至上萬人,所以各種發現在統計上都夠穩健,而不會有一般教學研究計畫只能依靠小規模觀察的問題,這也算是一大好處。但在這裡,最關鍵的要點並不在於修課人數有多少,而是在於巨量資料。   吳恩達教授徹底利用巨量資料,讓巨量資料大顯神威。例如,他追蹤學生觀看教學影片的順序,就發現了一個令人意想不到的反常現象。大部分學生都是依照順序,一部一部往下看,但是過了幾個星期,大約看到第7堂課的時候,學生會跳回第3堂課。這是為什麼呢?   吳恩達進一步調查,發現第7堂課是要求學生用線性代數寫一條公式,而第3堂課則是在幫助學生複習數學。很顯然,許多學生對於自己的數學程度沒那麼有信心。於是,吳恩達就知道應該修改一下課程,在學生覺得壓力太大、有點灰心的時候,用更多的數學複習內容幫他們一把;這正是巨量資料告訴了他,某些學習關卡的時間點。   還有一次,吳恩達看到不少學生反覆觀看某個主題的影片,而且他是真的「看到」了:大約在第75堂課到第80堂課之間,學生觀看教學影片的順序就大亂了,學生會重複觀看,但沒有一定的順序。(吳恩達事先製作了一套讓巨量資料視覺化的程式,只要統計上顯示「使用者觀看影片的順序異於常態的次數大增」,就會從深藍色轉為鮮紅色。)   吳恩達教授的結論是:學生對於理解這些概念有困難,正在努力想要搞懂。於是他意識到,如果教師能知道這些事,就能夠改進、重新錄製那幾堂課的影片;而且接下來,也能夠明確檢核,看看學生的學習情況是不是有好轉。 巨量資料正在進入教育的所有層面   吳恩達教授看到的巨量資料威力,還遠遠不止如此。一般人使用線上論壇的時候,會看的是貼文有多少人已讀,再請讀者對貼文評分、判斷貼文內容是否有幫助。但吳恩達對於自己課程的線上論壇,則是跑了一回很複雜的統計調查,能夠真正看出某篇論壇貼文「有沒有幫助」:他會先找出答錯某個主題相關作業或考題的學生,再看看他們讀過某篇特定的論壇貼文之後,下次碰到同樣問題能夠答對的百分比。   例如,在2011年關於機器學習的課程上,有幾千名學生答錯了「線性迴歸」的一題成本計算題。但只要是後來讀過論壇第830號貼文的同學,下次能夠答對的機率就高達64%。   於是從現在開始,只要是答錯那個主題的習題的同學,系統就會自動把第830號貼文寄給他們。這是一種以巨量資料為墊腳石的教學方式,能夠找出哪些論壇貼文確實有助於學習,而不是只倚賴學生對貼文的主觀評分。   而且,這種使用巨量資料的方式,絕不只是史丹佛大學吳恩達課堂的專利;它已經點出未來的教育大趨勢!巨量資料正在進入教育的所有層面,對於全世界的教學與學習活動,必然會產生深遠的影響。 不只是「我講你聽」   這本《大數據:教育篇》就是要談談巨量資料如何改變教育。巨量資料讓我們擁有前所未見的方式和觀點,能夠看到究竟什麼有用、什麼沒用。我們現在可以看到以前不可能觀察到的學習層面,從而改善學生的學習成效。課程可以依據學生個人的需求,進行調整,有效提升他們的理解和成績。   教師也能夠找出最有效的教學方式:教師的工作不是「被取代」,而是「更有效」,而且很可能也「更有趣」。學校領導者和政府決策人員,也能用更低的成本,提供更多的教育機會,而這正是減少社會貧富差距和社經地位差距的重要因素。史上首次,我們終於擁有了強大、具實證效果的工具,能夠瞭解「怎樣教學」與「如何學習」。   但是請別誤會,這本書要談的並不是「大規模開放式線上課程」(massive open online course, MOOC)而已。吳恩達教授在史丹佛大學開設的MOOC課程,過去幾年已經廣受矚目,多次躍上新聞頭條。MOOC可說是讓人人都有了普及受教的機會,種種可能性讓全球都深深著迷,這無疑是一項美好的發展。然而有時候,MOOC也只是舊教育換個新樣子,仍然是「我講你聽」,只是上課機會更多、求學的門檻降低而已。   然而,MOOC確實有一點是全新而潛力無窮的:它們會產生巨量資料!有了這些巨量資料,我們就能知道什麼教學方式最有效;我們現在已經擁有了犀利的工具,能夠解開過去無法解開的謎團,知道前所未知的祕密。這個犀利工具,就是為了分析巨量資料而發展的種種概念與技術。

作者資料

麥爾荀伯格(Viktor Mayer-Schonberger)

牛津大學網路研究所教授,並擔任微軟、世界經濟論壇等大公司和組織的顧問,是大數據(巨量資料)領域公認的權威,寫過八本書以及上百篇專論。

庫基耶(Kenneth Cukier)

《經濟學人》雜誌資料編輯,巨量資料思潮評論員,經常於《紐約時報》、《金融時報》、以及《外交事務》期刊發表財經文章

基本資料

作者:麥爾荀伯格(Viktor Mayer-Schonberger)庫基耶(Kenneth Cukier) 譯者:林俊宏 出版社:天下文化 書系:科學文化 出版日期:2014-09-29 ISBN:9789863205661 城邦書號:A1500526 規格:精裝 / 單色 / 176頁 / 15cm×21cm
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