（2）大数据让考试变得更科学

教育中的数据挖掘是迈向大数据分析的一项主要工作，教育中最近的趋势是允许研究者积累大量非结构化数据（Unstructured Data）。结构化的数据（Structured Data）是从教育部门多年积累的数据，特别是从考试成绩和出勤记录那里收集而来。互动性学习的新方法已经通过智力辅导系统、刺激与激励机制以及教育性的游戏产生了越来越多的非结构化数据。这就使得更丰富的数据能给研究者创造出比过去更多的探究学生学习环境的新机会。

教育数据与其他领域中的数据比较起来有一些独特的特征，总结起来就是教育数据是分层的。美国教育部教育技术办公室在《通过教育数据挖掘和学习分析增进教与学（公共评论草案）》中写道：“教育数据是分层的。有键击层（keystroke level）、回答层（answer level）、学期层（session level）、学生层（student level）、教室层（classroom level）、教师层（teacher level）和学校层（school level），数据就在这些不同的层之中。”

当学生回答某个问题时，就可以对一些变量进行分析。例如，学生回答正确率低的问题就是好问题吗？此外，时间也是重要的因素。比如一个学生在考试的第一部分耗时太多，是否意味着其接下来就会飞速、凌乱地答题。一道问题的答题顺序、结果、具体情况，都能给研究者提供前所未有的大量数据。运用这些数据，研究者就能揭示学生的学习模式。研究者利用所有这些数据就能获悉到底是什么因素构成了最好的学习环境。理解这些重要的问题，有助于教育工作者给学生创造个性化的学习模式。(https://www.daowen.com)

监测学生是如何考试的能让研究者有效定性学生的学习行为。大数据要求教育工作者必须超越传统，不能只追求正确的答案，学生朝着正确答案努力的过程也同样重要。在一次考试中，学生个人和整体在每道题上花费了多少时间？最长的是多少？最短的是多少？平均又是多少？哪些此前已经出现过的问题学生答对或答错了？哪些问题的线索让学生获益了？通过监测这些信息，形成数据档案，能够帮助教育工作者理解学生为了掌握学习内容而进行学习的全过程，并有助于向他们提供个性化的帮助。

凭借这些学生学习的行为档案创造适应性的学习系统能够提高学生的学习效果。利用学生是如何学习的这样重要的信息，考试的命题者就能为学生量身定制出合适的个性化问题，并设计出能够促进记忆力的线索。通过分析大数据，研究者发现从教育的效果上来看，当被问到一系列难度逐渐增加且互相关联的问题时，学生的表现要好于围绕一个共同的知识点随机挑选问题提问。美国标准化的研究生入学考试（GRE）中的这种适应性考试已经显示出朝这一方向努力的趋势。