「以大數據促進學習」　積極善用大數據

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教育傳媒香港教育雜誌教育專業教案分享專家分享香港教育大學創新項目巡禮香港教育大學知識轉移特殊教育與輔導學系趙明明教授大數據以大數據促進學習學界數據庫教育專業第18期香港教育雜誌42期

　　商界和資訊科技界應用大數據來營利和創新，學術界同樣可以藉著快速收集、分析及研究巨量而複雜的資料，提升教與學，於大數據時代獲益。香港教育大學特殊教育與輔導學系趙明明教授及其團隊自 2016 年推行一項為期五年的研究計劃——「以大數據促進學習」，希望以大數據研究幫助香港的教育界。

創建數據庫　分析基本數據
　　學校一般以測驗、考試、功課、課堂討論和活動判斷學生對課程內容的了解，因此趙教授及其團隊（成員包括許嘉凌博士、陳珈文博士、蔡亦婷小姐、黃瑞安先生及林思明小姐）循相關方向創建數據庫，透過人工智能和統計系統儲存學生的作業和測考的評分及答案，從而創建一個簡單易明的數據分析及報告平台，供師生使用。
　　測驗分數是基本數據，而學生填寫的答案便是大數據重要的一環。研究團隊製作了一套人工智能／統計程式，自動將問題按難度排序，再檢查學生每題的得分，藉此了解學生對相關課題的理解程度，協助老師根據學生的學習需要和難點，調整教學方式。另外，團隊亦透過統計（例如題項反應理論）來判斷學生答錯還是幸運猜中答案，以及題目與受試者之間的互動關係，例如老師批改時是否足夠客觀，以提升大數據的準確性。
　　趙教授希望日後教學團隊能夠使用數據庫，設計電腦化適性測驗：學生一邊答題，電腦一邊自動根據學生的能力而調整下一題的難度。這樣不僅能更準確地評估學生對每個概念的理解，亦能縮短測試時間。除此之外，學者亦可透過數據分析性別等因素會否影響知識的傳達或接收，並研究其他外在因素和知識接收程度的關連，繼而提升教學效能。

為「好」訂立一套客觀標準
　　現時，大數據已能為日常功課作簡單的文法和拼字檢查，大學常用的 Turnitin 系統（防止內容剽竊）亦是大數據的一環，能大大減輕老師的工作。「判斷『壞』或『差』十分容易，但評定所謂『好』，則難得多。」因此，趙教授期望藉數據庫分析大量文章，建立一套較客觀、通用的標準。他認為日後待數據庫更為成熟，可以供香港中學文憑考試使用，減低作文卷評分時的主觀偏見。除了批改功課，人工智能程式更可以分析文章，找出整篇文章或各段落的關鍵主題，檢查內容會否遺漏了重要的概念。

大數據不藏私　積極擴展網絡
　　趙教授說：「大數據現時的問題，不是人工智能太精準和強大，而是太不準確和弱小。大企業用商業秘密為名，隱藏這些弱點。外界難以掌握其準確性，遂不能評估好壞。」因此，趙教授與團隊發掘及分享四個公開數據庫及 17 組大數據，並由此產生了不少研究主題、學術論文、學術會議及報刊文章等。團隊亦積極擴展其大數據網絡，與來自 9 個地域共 20 所大學合作，將大數據衍生的知識轉移至世界各地的學術社群，與各地的學
者和教育人士共享。