| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第11-23页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第11-13页 |
| 1.1.1 研究背景 | 第11-12页 |
| 1.1.2 研究意义 | 第12-13页 |
| 1.2 研究综述 | 第13-20页 |
| 1.2.1 关于大数据教育应用及其挑战与风险的研究 | 第13-15页 |
| 1.2.2 关于大数据时代教育变革趋势及应对大数据时代策略的研究 | 第15-17页 |
| 1.2.3 关于学生评价功能、原则和分类的研究 | 第17-18页 |
| 1.2.4 关于学生评价存在的问题及价值取向、发展趋势的研究 | 第18-20页 |
| 1.3 相关概念界定 | 第20-22页 |
| 1.3.1 大数据 | 第20页 |
| 1.3.2 教育大数据 | 第20-21页 |
| 1.3.3 大数据时代 | 第21页 |
| 1.3.4 学生评价 | 第21-22页 |
| 1.4 研究思路与方法 | 第22-23页 |
| 1.4.1 研究思路 | 第22页 |
| 1.4.2 研究方法 | 第22-23页 |
| 第2章 教育大数据的特征与学生评价原则的关系分析 | 第23-31页 |
| 2.1 教育大数据的客观性、动态性与学生评价的科学性、发展性 | 第23-25页 |
| 2.1.1 教育大数据来源及分析的客观性确保学生评价的科学性 | 第23-24页 |
| 2.1.2 教育大数据的动态性可以展现并促进学生的发展 | 第24-25页 |
| 2.2 教育大数据的差异性、繁杂性与学生评价的个性化、多样化 | 第25-26页 |
| 2.2.1 教育大数据的差异性是实现学生评价、学生发展个性化的基础 | 第25-26页 |
| 2.2.2 教育大数据的繁杂性意味学生评价的多样性 | 第26页 |
| 2.3 教育大数据的总体性、跟踪性与学生评价的全员性、全程性 | 第26-28页 |
| 2.3.1 “样本=总体”的全数据模式与学生评价的全员性相符合 | 第26-27页 |
| 2.3.2 教育大数据的跟踪性展现学生评价的全过程 | 第27-28页 |
| 2.4 教育大数据的预警性、直观性与学生评价的及时性、简易可行性 | 第28-31页 |
| 2.4.1 教育大数据的预警性确保学生评价的及时性 | 第28-29页 |
| 2.4.2 教育大数据的直观性让个性化评价更为简易 | 第29-31页 |
| 第3章 大数据时代学生评价变革的挑战 | 第31-37页 |
| 3.1 思维挑战：亟需转变的观念 | 第31-32页 |
| 3.1.1 学生是多维数据源的存在 | 第31页 |
| 3.1.2 超越数据,发现学生 | 第31-32页 |
| 3.2 技术挑战：有待攻克的难关 | 第32-33页 |
| 3.2.1 数据采集和数据处理方面的挑战 | 第32页 |
| 3.2.2 数据挖掘分析和数据可视化方面的挑战 | 第32-33页 |
| 3.3 数据挑战：与生俱来的缺陷 | 第33-34页 |
| 3.3.1 并非一切都可以数据化 | 第33页 |
| 3.3.2 数据可能具有欺骗性和依赖性 | 第33-34页 |
| 3.4 人才挑战：持续发展的瓶颈 | 第34-35页 |
| 3.4.1 专业数据分析人才紧缺 | 第34页 |
| 3.4.2 教师的数据分析能力有待提升 | 第34-35页 |
| 3.5 伦理挑战：巨大的潜在威胁 | 第35-36页 |
| 3.5.1 数据收集与应用可能侵犯学生隐私 | 第35页 |
| 3.5.2 过去的数据及数据的预测功能可能限制学生的发展 | 第35-36页 |
| 3.6 政策挑战：保障体系的缺位 | 第36-37页 |
| 3.6.1 教育数据发展总体规划尚未出台 | 第36页 |
| 3.6.2 教育数据治理政策框架尚未建立 | 第36-37页 |
| 第4章 大数据时代学生评价的变革趋势预测 | 第37-47页 |
| 4.1 评价功能的发展性,非选拔性 | 第37-38页 |
| 4.1.1 学生评价发展功能的内涵 | 第37页 |
| 4.1.2 学生评价功能异化的表现及弊端 | 第37-38页 |
| 4.1.3 大数据助力学生评价发展功能的实现 | 第38页 |
| 4.2 评价标准的差异性,非同一性 | 第38-40页 |
| 4.2.1 评价标准差异性的表现 | 第38-39页 |
| 4.2.2 评价标准同一性的表现及弊端 | 第39-40页 |
| 4.2.3 大数据实现评价标准差异性 | 第40页 |
| 4.3 评价内容的全面性,非片面性 | 第40-42页 |
| 4.3.1 评价内容全面性的体现 | 第40-41页 |
| 4.3.2 评价内容片面性的表现及弊端 | 第41页 |
| 4.3.3 大数据实现评价内容的全面性 | 第41-42页 |
| 4.4 评价方法的多元化,非单一性 | 第42-43页 |
| 4.4.1 评价方法多元化的表现 | 第42页 |
| 4.4.2 评价方法单一性的表现及弊端 | 第42-43页 |
| 4.4.3 大数据实现评价方法的多元化 | 第43页 |
| 4.5 评价主体的多元化,非单一性 | 第43-45页 |
| 4.5.1 评价主体多元化的表现 | 第43-44页 |
| 4.5.2 评价主体单一化的表现及弊端 | 第44页 |
| 4.5.3 大数据促进评价主体的多元化 | 第44-45页 |
| 4.6 评价过程的形成性,非终结性 | 第45-47页 |
| 4.6.1 评价过程形成性的表现 | 第45页 |
| 4.6.2 评价过程终结性的表现及弊端 | 第45页 |
| 4.6.3 大数据促进评价过程的形成性 | 第45-47页 |
| 第5章 应对大数据时代学生评价变革挑战的策略 | 第47-55页 |
| 5.1 树立理性大数据观,回归发展性评价观 | 第47-48页 |
| 5.1.1 理性大数据观的内涵解析 | 第47页 |
| 5.1.2 发展性学生评价观的要求 | 第47-48页 |
| 5.2 发展教育大数据技术,完善教育数据系统 | 第48-50页 |
| 5.2.1 教育大数据技术的发展需多方合作 | 第48-49页 |
| 5.2.2 教育大数据系统的完善需注重基层实践 | 第49-50页 |
| 5.3 加快数据人才培养,启动专项培训计划 | 第50-51页 |
| 5.3.1 多种方式培养大数据专业人才 | 第50-51页 |
| 5.3.2 通过专项培训提高教师数据分析能力 | 第51页 |
| 5.4 遵循教育伦理原则,保障学生发展权益 | 第51-52页 |
| 5.4.1 遵循知情和自主原则 | 第51-52页 |
| 5.4.2 遵循善意和公平原则 | 第52页 |
| 5.5 完善教育数据政策,推进教育数据立法 | 第52-55页 |
| 5.5.1 完善教育大数据发展与应用的政策体系 | 第52-53页 |
| 5.5.2 制定教育大数据安全管理法规 | 第53-55页 |
| 结论 | 第55-57页 |
| 参考文献 | 第57-62页 |
| 致谢 | 第62-63页 |
| 附录A 攻读学位期间所发表的学术论文目录 | 第63页 |
