Page 29 - 基于大数据的英语翻译精准教学及实现路径

第一章 大数据技术概述及其与教育的结合

统计和量的分析才能得出客观结论，这就使大数据走向了实证主义方向。正是大
数据对实证研究的偏向加速了教育研究科学化进程，人们开始关注复杂网络系统
中的教育活动特征，并以复杂科学或交叉学科思维解读研究对象，形成了一种大

教育观下的大数据研究。
其三，大数据研究范式强调“模型化”的教育研究方法生成。无论是“数本
位”的教育研究基础，还是整体论指导的研究过程，教育大数据研究效能的发挥
最终取决于研究方法和分析手段的选用，以此确保研究程序的规范性、操作性和

可重复性。当下教育技术的日臻成熟，大数据的智能化模拟和实验仿真技术实现
了数据处理、过程分析的“自动化”或“半自动化”，研究更关注统计学基础上
的算法选择和运用，模糊了传统实证研究中的主体参与和技术制约，人们更尊重

元数据所呈现的教育概貌。研究者通过对各个教育数据集以及与子数据集之间关
系的探究获得整体性认识，在具体方法层面形成了一种自下而上的“归纳—演绎”
研究逻辑，以及一种主要运用模型或聚类手段达到特定研究目的的方法，即“模
型化方法”。而教育模型是以中介形式沟通数学对象与教育研究对象关系的。较
之传统教育研究自上而下的理论演绎或实践验证逻辑，教育大数据研究的“模型

化方法”强化了分析过程的程式化选择和操作，使研究过程更加科学严谨，突出
了教育研究的自我叙事力，为建立更多本土化教育理论或实践理论奠定了基础。
事实上，教育研究各方法论间并非独立存在，而是相辅相成、互为印证的。

其中，哲学方法论对教育科学方法论和具体方法进行方向引领，科学方法论对具
体研究方法进行规制，具体研究方法则是对哲学方法论和科学方法论的实地践行，
这就使教育研究有了系统方法论的指导，人们从经验依赖转向技术关注，特别关
注研究数据的数值特性和研究者的数据解释力，强调教育大数据研究的数据理性
思维。以数据为代表的原始材料成为教育解释的重要证据，而数据采集和分析即

为教育循证过程，循证过程的科学性将直接决定研究有效性，由此大数据研究过
程的核心旨要就在于寻求研究主体智慧与证据的最佳融合。此外，基于大数据“水
平式建模”的研究思路，教育大数据研究直接使用教育数据挖掘与分析方法去归

纳数据中的关系模式，并构建了一种基于相关关系的解释性框架。区别于传统教
育研究基于因果关系构建的理解性框架，解释性框架是在大数据方法论指导下，
通过对教育事实的剖解而建立的一个科学认知体系，其研究思路更具理性特质和
循证意味，从而助力教育科学理论的产出。

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