数据驱动决策系统：大数据时代美国学校改进的有力工具

作者简介：王 萍，华南师范大学文学院，广东广州510631；傅泽禄，广东科学中心，广东广州510006王萍，博士，讲师，研究方向为教育评价、语文课程 与教学论(2007kecheng＠163.com)。傅泽禄，硕士，讲师，研究方向为科学教育、教育评价(11318462＠qq.com)。

内容提要：大 数据时代如何有效地利用数据形成决策的洞察力是当今教育研究领域倍受关注的话题。随着信息技术的发展和对学生学习评价的需求不断增加，美国各学区已逐渐接 受了数据驱动决策系统，并将其作为支持学校改进的工具。为了让我国教育工作者全面了解这一新型工具，该研究在明确数据驱动决策的概念及其产生背景的基础 上，对数据驱动决策系统的基本要素、实施步骤进行了说明，并以美国纽约教育局为例分析了该系统在实践中的应用和面临的挑战。研究表明，数据驱动决策系统有 助于学区和学校领导利用数据制定一个用于持续改进的蓝图。了解这一工具并反思我国的教育现状，对推动我国利用数据提升学校教育质量的研究具有重要意义。

关 键 词：大数据 数据驱动决策系统 学校改进

自计算机和网络进入教育应用以来，以信息化技术对数据进行分析来驱动决策的努力就已开始。决策可以由三种方式分别或混合驱动：直觉、经验和逻辑。虽然有 时直觉和经验在决策过程中是无可替代的，但通过逻辑方式做出决策通常被认为具有高确定性的特点，更易于被接受。数据是填充逻辑过程的基石，大数据正在改变 决策的驱动方式，由直觉和经验驱动决策开始向数据驱动决策(Data-Driven Decision Making，DDDM)转化。数据驱动决策在当今美国教育研究领域倍受关注。2010年美国国家教育统计中心指出，近5.16亿美元的联邦资金用于发展 各州的技术基础设施，其中包括通过州级纵向数据系统(the Statewide Longitudinal Data System，SLD)资助项目来支持学区基于数据驱动决策的信息技术基础设施[1]。当前数据驱动决策系统已成为美国各学区利用数据支持学校改进的有力 工具。那么什么是数据驱动决策?它是怎样产生的?数据驱动决策系统包括哪些基本要素?其实施步骤是什么?在实践中是如何应用的?利用数据驱动决策系统改进 学校会面临怎样的挑战?这些正是本文所要探讨的问题。

一、数据驱动决策及其产生的背景

2013年，福斯特·普罗沃斯特(Foster Provost)和汤姆·福塞特(Tom Fawcett)在《数据科学与大数据、数据驱动决策的关系》一文中将数据驱动决策定义为“基于对数据的分析，而不是仅仅依靠直觉进行决策的实践” [2]。在教育领域中应用数据驱动决策这一概念是模仿工业和制造业的全面质量管理、组织学习和持续改进等成功做法。这些做法强调组织改进是通过对不同类型 的数据作出迅速反应而得以提升的。这些数据包括诸如材料成本之类的输入数据，诸如生产速率之类的过程数据，诸如缺陷率之类的结果数据以及包含员工和顾客意 见的满意度数据[3]。数据驱动决策在教育中是指收集、分析、报告和使用数据用于学校改进的过程[4]。在对学区利用数据驱动决策系统作为学校改进工具的 报告中，美国学习点协会(Learning Points Associates)强调“在利用数据改进决策之前，重要的是理解数据究竟是什么?”数据的操作性定义是指学区和学校领导使用的多种信息和知识资源，例 如有关学生年级水平、人口、语言熟练度、国家标准评价、真实性评价、教师自编测验、教学实践、作业和年级平均成绩等[5]。

在美国，学 校收集数据已经几十年，然而许多学区或学校管理者直到最近才发现数据在学校改进方面的力量。近期大家对数据的关注是由“不让一个孩子掉队”(NCLB)法 案所引发的。随着技术的最新进步和对学生学习评价的需求不断增加，许多学区或学校管理者发现数据的作用已远远超出了NCLB的报告要求。如今全国各地具有 超前意识的学区开始采用数据驱动决策系统，不仅要分析测试分数和学生成就，还要分析如何缩小学生之间的成绩差距，提升教师素质，改进课程，分享学校和学区 的最佳实践，与关键利益相关者更有效地沟通教育问题，促进家长在教育过程中的参与以及加强与教育团体的对话。无论人们是否同意立法的范围和意图，NCLB 已将全国各地对教育数据的重视提升到了一个新水平。

由于NCLB，现在学校管理者需要负责监控并改善学生的表现，提高教师的教学效率。 这种报告通常需要一个用于数据收集和分析的复杂系统。为了推进NCLB，各州和大部分学区都需要安装某种形式的数据管理系统。然而，普通的系统通常是由一 部分通过各种接口松散连接的电子表格、数据库和纸质报告组成的，难以全面、综合地对数据进行检索和分析。今天许多学区都将NCLB作为推进数据驱动决策的 催化剂。这些学区使用数据驱动决策完善其技术基础设施，使数据收集和分析程序正规化，并且要求基于数据，而非假设做出明智的决策。例如，许多学区都面临着 紧张的预算和有限的资源，不得不作出削减项目的艰难决定。因为安置了数据驱动决策系统，管理者可以快速、轻松地分析出学生参加这些项目与其他诸如学生出 勤、纪律事件和学生成绩等指标之间的相关性，从而清晰地了解每个项目的有效性。当被迫要削减这些项目时，管理者就可以根据实时的事实和数字，而不是情感或 假设来淘汰某些无效的项目[6]。

总之，如果没有一个正式的数据分析系统，各个学区往往无法发现和解决发生在学校层面的关键问题。由数 据引发的反馈可以帮助学校确认是否在正确的轨道上行进，以提高学生成绩，同时了解进展的快慢。数据驱动决策为学校提供了学区、教师、学生和家长可以访问大 量信息的路径。今天学校可让关键决策者利用数据作出更明智的决策，从而提升学校的整体性能，提高学生成绩。

二、数据驱动决策系统的基本要素

随着数据仓库技术和数据挖掘技术的发展，进一步有效地利用数据形成决策的洞察力成为可能，数据驱动决策系统得以发展。一个全面、综合的数据驱动决策系统 是通过数据提取、转换和加载(Extraction，Transformation and Loading Tool，ETL)工具将来自不同数据源的数据合并到数据仓库里的。然后利用数据分析工具进行分析和处理，将数据转化为知识，最后利用决策支持工具和诸如 需求评估、专业发展和培训之类的咨询支持服务，帮助相关人员基于数据作出决策，如下图所示。学区可以根据自己的具体需要和预算考虑，选择实施这个系统的全 部或部分，用以支持学校改进。下面对这个系统的基本要素进行具体介绍。

数据驱动决策系统的基本要素[7]

(一)多样化的数据来源

决策支持多样化的数据来源。这些多样化数据来自学生信息系统(Student Information Systems，SIS)、人力资源(Human Resources，HR)、资金以及评价等不同功能的数据库。其中，评价数据库中涵盖了从国家测验、基准评价到基于学校或课堂层面开发的专业测验的所有 测试数据。

(二)数据提取、转换和加载工具

数据提取、转换和加载工具(ETL) 是数据库和数据仓库之间的接口。该工具将从各种异构数据源中抽取数据，并按照预先设计好的规则进行转化清洗，处理一些属性难以统一规范的数据、冗余数据、 错误数据或者是异常数据，目的是让用户对问题进行补救并维护数据质量，最后再将数据加载到目标数据仓库中。这是建立数据仓库的必要基础。

(三)数据仓库

数据仓库是在数据库已大量存在的情况下，为进一步挖掘数据资源、为决策需要而产生的，它并不是所谓的“大型数据库”。数据仓库是一个专门的中央储存器 (Central Repository)，用来保存从多个数据库经ETL工具选取的已有数据，并为上层应用提供统一的用户接口，用以完成数据查询和分析[8]。一个精心设 计的数据仓库可用作一个强大的数据驱动决策系统的基础层。数据仓库主要是研究和解决从数据库中获取信息的问题。

(四)数据分析工具

数据分析工具是推动数据驱动决策系统的“引擎”。这是一个用户界面友好、非隐秘的报告分析工具，其职责是对驻留在各种数据源或数据仓库中的信息进行挖 掘、预测和分析。它通常提供一个集成报告工具，让用户能实时地、预先格式化地定制报告，从而让那些最需要利用其加快分析和改进工作的人得到数据。工作人员 可以在短短几分钟内对一个主题进行详细分析，调查其他原因或相互关系，从各个角度分析结果。

(五)决策支持工具

在数据处理方面，最大的难度就是对信息处理的不完全和不规范化。而且这些数据有时会有一些不肯定的性质，使得人们很难做出判断。决策支持工具的作用就是 对大量数据进行深入、详细的了解和分析，然后进行推测。决策支持工具需要通过建议并描述正确的措施来进一步推动分析，以帮助管理者和教育者重视数据分析工 具所强调的问题。该工具通过为管理者、教师和工作人员提供建议、实时警报和自动化行动，创建了一种持续改进的文化氛围。

(六)咨询支持服务

许多提供数据驱动决策系统的供应商还提供诸如需求评价(Needs Assessment)、专业发展和培训之类的咨询支持服务。有了需求评价，供应商就可直接与学区一起对技术、基础设施、数据、前期的教育组织目标进行确 认，并提供一个虚拟的实施路线图。实施过程开始时，重要的是确保系统用户能学会运用合适有效的策略，以利用数据支持并促进学生学习，从而实现更高的运营效 率。有些供应商还会提供专业发展和培训服务，将其作为数据驱动决策包的一部分。起初寻找这些可提供数据驱动决策系统的供应商看起来很困难。美国研究中心发 表了一份名为《学生正处于危险之中的教育》(the Education of Students Placed at Risk)的报告。这份报告概述了一个学生数据分析系统应具备的所有特征，同时指出尽管没有一个单独的供应商能提供具备所有这些特征的系统，但管理员还是 应确认那些对学区而言最重要的特征，然后基于这些所确认的需求来选择一个供应商[9]。