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STEM世界:大数据时代,来看美国STEM教育检测指标体系

2018-1-31 10:59| 发布者: admin| 查看: 1| 评论: 0

摘要:   如今,5年过去了,大数据给STEM教育带来的新转变,已见端倪。数据对于教育的作用和影响,建立在对数据的收集、获得、处理、分析等基础上。这次,我们将为您分析对STEM教育颇有影响的美国STEM教育监测指标体系。 ...
  如今,5年过去了,大数据给STEM教育带来的新转变,已见端倪。数据对于教育的作用和影响,建立在对数据的收集、获得、处理、分析等基础上。这次,我们将为您分析对STEM教育颇有影响的美国STEM教育监测指标体系。
  
  1.美国STEM教育监测指标体系

  美国STEM教育监测指标体系的研制开发是建立应用了大数据的思维,在诸如美国教育部国家教育统计中心 (National Center for Education Statistics, 简称NCES) 、学校和师资调查统计 (NCES Schools andStaffingSurvey, 简称SASS) 、美国劳工部调查统计 (TheBureau of Labor Statistics, 简称BLS) 等全国范围内大规模调查统计的基础之上的, 立足于已经构建和划分好的指标维度和框架, 将每项指标具体化、量化、操作化, 通过分析这些调查统计得到的数据, 找到并追踪每一项指标的数据情况。


  2.STEM教育检测指标体系分类与建模

  STEM教育检测指标体系,对所有STEM教育监测指标需要的数据进行了具体分析和分类。每一项指标的数据情况都从整体上分为两大类:

  一类是当前和潜在可利用的数据, 也就是可以从现有的数据库或者统计数据结果直接提出数据, 或是对之前所进行的一些调查和数据统计进行修改和完善, 使之可以为STEM教育监测所利用;

  另一类是当前没有的数据, 也没有相关的调查和统计, 需要重新建立调查统计系统并实施, 以收集这些指标所需数据。


  不同数据的指标体现,可分成四类建模:

  第一个类别, 这个层面的数据在目前至少有一部分是可以从美国教育部及其他大规模的调查结果中获得的, 需进一步发展来更加充分地开发这些指标。

  第二个类别, 这个层面的数据能够通过修改和完善现有的教育部的调查和统计来收集, 需要概念性和经验性的工作来开发有效、可靠的调查项目。

  第三个类别, 需要新的调查来收集合适的数据。

  第四个类别, 需要概念和经验的发展来开始指标的阐释以及数据收集。

  3.STEM教育检测指标体系的数据源

  对于第一个类别层面的指标所需要的数据, 可以直接从美国教育部国家教育统计中心、学校和师资调查统计等全国范围内的大规模的调查统计的结果中获得。
 
  对于第二个类别层面的指标所需要的数据, 可以通过修改和完善现有的各种层次类别和范围的调查和统计来进行数据收集。


  对于第三个类别层面的指标所需要的数据, 则需要重新设计和进行专门针对STEM教育监测与评估指标数据收集的调查和统计。
 
  对于第四个类别层面的指标所需要的数据, 则需要对STEM教育监测与评估指标和数据的概念进行阐释, 并将调查统计可操作化。
 
  从第一到第四类别, 随着类别的提高, 与之相关的用来充分收集和开发指标监测与评估的相关数据所需要的资源也相应地增加。

  美国STEM教育监测指标体系就比较合理地考虑了各监测指标的实际情况和特点, 很好地对各指标的数据情况进行了具体分类, 并建立了相应的收集机制,将大数据与自身标准完美的结合。
大数据作为将一种新的思维方式和路径、研究范式和方法、实践工具和手段, 促进着STEM教育的研究实践和改革发展。

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