[成果]北师》大承担的国家发改委 “基ㄨ础教育大数据研发与应用示范工程项目”结题
6月11日,受国家发展和改革委员会委托,教育部科技与信息化司组织相关领域专家开展了国家发改委2017年促进大数据发展重大工程项目——“基础教育大数据研发与应用示范ζ 工程项目”的结项验收工作。
本次项目评审专家组成员有西安电子科技大○学校长杨宗凯教授、华中师范大∮学刘三女牙教授、首都师范大学方海光教授、北京理工大学嵩天ξ教授、北京市教育督导与教育评价研究中心赵学勤主任、中国人民大学高级会计师武雷、阿里巴巴网络技术有限公司阿里钉钉教育负♂责人俞越,组长由杨●宗凯教授担任。项目负责人北京师范大学副校长陈丽教授,来自我校教育学部、系统科学学院、人工智★能学院、互╳联网教育智能技术及应用国家工程实验室、认知神经科学与学习国家重点实验室的项目研发团队,以及科研院常务副院长徐洪出席了会议。会议由教育部科学技术与信息化司教育信息〓化与网络安全处处长任昌山主持。
教育部科学技术与信息化司教育信息化与网络安全处处长任昌山
我国教育大数据发展正从起步阶段转向快速发展阶段,急需探索领域标准、共性技术、优秀产品、服务模式和共享机制。为认真落实2015年国务院印发的∑《促进大数据发展▓行动纲要》要求,大力推动跨领域、跨区域的互联互通和信息共享,2017年3月,国家发展和改革委员会公示了38个大数据发展重大工程支持项目,北京师范大学承担了“基础教育大数据研发与示范工程项目”。该项目坚←持“数据是↘基础、平台是支撑、分析是核心、服务是根本、效益●是必然 的发㊣展理念,基于北京师范大学和科大讯飞等已经积累的上亿师生数据,承担建设国家级教育数据库数据以及已有教学平台和资源所积累的上亿用户数据,同时积极探索政府教育政务数据开放以及其〒他教学过程型数据的伴随式采集←与汇聚机制,形成中国基础教育大数据研发与应用示范的系统工程。
北京师范大学课题组对项目的建设背景、建设目标、建设内容、成果效益和项目经费使用等方面进行了详尽的汇↑报,并通过详实、规范的文字、视频、网站等材料对项目的实施过程和结果进行了说明。
自项目获批以来,北京师范大学按照项目要求,主要开展了平台与服务技术※开发、平台建设♂和部署、试点示范应用三方面的工作。在平台与服务技术开发方面,项目研发了教育数据综合采集技术、学习者建↘模技术、教与学分析评价技术、个性化教学支持技术、教育系统监测与评估技术等五类技术,并制定了教育数据标准,形成了教育大数据应用的底层关键共性技术支持。在平◣台建设和部署方面,项目在北京和Ψ 合肥搭建了“一体化+双中心”平台,为基础教育领域关键技术研发与落地应用提供了支撑;同时,在一体化平台基础上,搭建了基于教育大数据的各类应用平台,开展了优秀研发成果的转化与应用。在试▃点示范应用方面,项∑目在洛阳、合肥、金华、清镇、青岛西海岸新区等区域开展了区域示范应用,并通过技术和模型转化应用于相关教育信息化产品,已为我国各区域的16008所学校、326915位教师和2208371位学生提供了基于本项目√的教育大数据的服务。
总体来看,“基础教育大数据研发与应用示范工程项目”经过四年的研发与㊣ 应用,已在关键技术研发、数据标准制定、中心云平台建设、应用平台建设和示范区的ζ 示范应用服务方面取得●了优秀的成果,形成了示范效应。项目总体超额完成了申报书中的承诺,解决了教育大数据产业的基础性支撑问题,探索并形成了教育大数据服务于教育的综合解决方案,完成了ξ项目任务。
西安电子科技大学校长杨宗╳凯教授
专家组成员听〓取了项目组汇报,并就汇报内容进行了质询、讨论和点评。专家组组长杨宗凯教授肯定了我校在加强基础教︽育大数据研发与应用方面ξ 做出的努力和取得的成绩,高度认可我校自项目实施以来,在各职能部处、院系的大力投入与积极配合下,所取得的示范应用成效,以及在人才培养和成果转化方面做∏出的贡献。他指出,未来应推动社会平台与学校教育等多¤元数据的融合,大力推进产业化和推广应用。他希望项目组紧扣评审要求,突出问题导向,找准薄弱环节,认真研究改进,有目标、有方向、有自信、有着力点,进一步推动基础教育大数据研发▆与应用工作。
首都师范大学方海光教授
方海光教授代表评审专家组宣读评审意见。与会专家一致认为项目达到预期目标,在资金使用方面合理合规,形成了很好的╲示范效应,同意项》目结项。
北京师范大学副校长陈丽教授
陈丽副校长代表学校对专家组表示感谢。她指出,项目实施以来,在针对性、创新性、有效性等方面均有所突破,但是探索并利用大数据技术解决教育问题,是系统、创新且多方整合的实践。她强调,相关负责人№要对评审专家组提出的意见和建议▅进行认真研究和分析,对项目建设情况作全面梳理,并以本次评审为契机,规范和强化数据资源的多方汇集共享和深卐度挖掘利用,高度重视数据安全和隐私保ζ护,助推大数据产业发展,努力※在系统性、共享性、服务性上有所提升,更好地释放大数据价值。
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