(28DW-S8-Day11) 小数据与在线教育

今天聊一个概念：小数据(small data)，是对应于大数据(big data)而言的。

小数据之我的理解

大数据偏向于整体/群体数据，而小数据侧重于个人。

谈到小数据，一个大家都会说的例子就是美国康奈尔大学的教授德波哈尔·艾斯汀对其父亲的观察。

艾斯汀的父亲去世之前几个月，这位计算机科学教授就注意到老人的“数字社会脉动”出现了细微的不同——他不再发送电子邮件，不去超市买菜，到附近散步的距离也越来越短。而这种逐渐衰弱的状态，即使到医院去检查心电图，也不一定能看出来。急诊检查时，不管是测脉搏还是查病历，这位 90 岁老人都未表现出明显异常。而事实上，追踪他每时每刻的个体化数据，他的生活已经明显与以前不同。

因此，小数据被称为“量化的自我”，是为个人分析提供决策依据。

为什么有意义?

传统的用户分层，一般来说是从群体统计角度来看个人归属于哪一个分类。

而小数据的视角，是从个人行为习惯波动的角度来分析人。比如，平时都会上网而今天没有，平时都会跑步而今天没有，那么一定是有些特殊的事情发生了。

那么，是否可以认为，小数据和大数据，分别是用户分析的 X 轴和 Y 轴？

教育场景下学生的行为分析，大数据+小数据

在教育场景下，特别是在线教育场景下，因为各种学习数据、行为数据、互动数据等都非常丰富，所以可以进行很多大数据分析。比如了解不同类型学生对不同教学形式的喜好等等。

但是要想精准地了解一个学生，真正做到'因材施教'，就需要大数据+小数据两个视角结合起来。

为什么?

因为，学生是：

• 因人而异的，具有极大个体差异性

• 是动态成长的，具有动态变化性

其中，个体差异性要从大数据的视角来分析。

动态变化性，则需要从小数据的视角来分析。

个体差异性，最主要还是依靠打出各种维度的标签，划分群体，然后进行群体行为分析，来针对性地给出优化的教育方案。

但动态变化性这块，大数据的思路就不太合适了。

比如，一个孩子上课表现经过一学期课程，逐步发生了很多变化。比如，从刚开始的互动次数很少，到积极互动，堂堂测的参与度也逐步变高了，这就意味着学习兴趣的提升以及学习习惯的改善。

和辅导老师的沟通也变得多了、活泼了，和同学们在直播课堂上发送弹幕进行互相解答次数也变多了，星级飞速提升，这就是非常好的参与度、开放沟通性提升。

这些方面，我们就需要从小数据的视角来分析，而且这些相对于静态群体切片对比式大数据分析，对于教育这件事，更有建设性、更有意义。

参考文献

• 1:“小数据”决胜大数据时代
  

• 2:小数据_百度百科