基于校园无线网络和手机应用的大规模教育测量 《基于校园无线网络和手机应用的大规模教育测量》是2016年春季学期立项的研究生教改综合改革类项目,项目期限1年。来自清华大学交叉信息研究院的博士周梦宇(现为微软亚洲研究院副研究员)和交叉信研院、计算机系、网络中心的师生一起,通过大数据对清华几千门课程中学生的出勤、走神、自习等行为进行了大规模、非侵入式的测量。 那些年上课签过的到 在你的想象中,清华学生是如何学习的呢?他们会翘课迟到早退么?清华的老师们是如何教学的呢?他们授课时有多少学生神游天外呢? 为了得到师生们在教育教学过程中的行为数据,并给他们以反馈,学校的老师们可是操碎了心:课堂上的点名签到、每学期结束时的在线调查问卷……等等!你还记得帮路(chuang)上的舍友代签的那堂课么?你曾面对厚厚的问卷,不耐烦而一路默认选项么?这些传统的教育测量方式,常常面对着耗时耗力、数据质量差(主观或模糊的评估、侵入式的测量、较小的样本量、过时的回忆和容易出错的过程等等)的问题。 幸运的是,我们生活在移动互联网、大数据、云计算、人工智能、物联网飞速发展的时代。