论我国教育研究范式的转变

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1、论我国教育研究范式的转变　　随着科技的发展，互联网和信息技术的广泛应用，大数据悄然兴起，改变着人们的生活、工作和思维方式，也影响着经济、教育、科技、文化等社会生活的各个领域。有学者将挖掘与应用大数据的意义提到与20世纪90年代初倡导的“信息高速公路”相并列的高度――认为美国政府于2012年3月发布的《大数据研究与发展倡议》是继其1993年宣布“信息高速公路”以来又一次重大科技部署，大数据给教育乃至整个社会带来了一场变革。就科学研究而言，大数据引发了科学研究范式的转变。　　一、概念探讨　　（一）范式　　何为“范式”？“范式”是由美国著名科学哲学家托马斯?库恩于

2、1962年在其《科学革命的结构》一书中提出的，他在此书中系统地阐述了关于“范式”的概念与理论。库恩认为：“范式有两种意义不同的使用方式。一方面，它代表着一个特定共同体成员所共有的信念、价值、技术等构成的整体。另一方面，它指为着那个整体的一种元素，即具体的谜题解答，把它们当作模型和范例，可以取代明确的规则以作为常规科学中其他谜题解答的基础。”10同时，库恩也认为，在科学研究中存在着不同的范式，这些范式不是一成不变的，它在科学研究的进程中完善、发展，最终可能退出。随着科学研究的发展，新的信念、规则和技术会取代原有的信念、规则和技术，新的范式会出现，并完善、扩充或

3、者代替旧的范式，这就是科学发展进程中的科学革命。　　（二）大数据　　什么是大数据？国际数据中心在2011年的报告中定义了“大数据”：“大数据技术描述了一个技术和体系的新时代，被设计为从大规模、多样化的数据中通过高速捕获、发现和分析技术提取数据的价值。”这个定义刻画出大数据的四个显著特点：（1）大容量：数据的总体容量大，数据可以产生于网络、机器、人的行为等。（2）多样性：大数据类型多样，包括结构化的数据、半结构化的数据和非结构化的数据。（3）高速度：数据产生的快速性，每一天都有大量的数据产生；数据需要及时处理，否则其价值会大大降低。（4）价值性：海量的数据意味

4、着潜在的巨大价值，通过数据分析，能使价值得以实现。　　大数据时代的到来使科学研究的范式发生了变革。2007年，图灵奖获得者吉姆?格雷在其演讲中描绘了科学研究的第四范式即数据密集型科研。格雷认为，从进行科学研究方法的角度看，从古至今的科学研究方法包括：（1）实验科学，它出现于一千年前，是对自然现象进行描述论证及系统归类的研究方法。（2）理论推演，它出现在几百年前，主要利用模型和归纳开展研究，由特殊到一般进行推演。（3）计算机仿真，它开始于几十年前，主要运用计算机模拟复杂现象，科学数据可以用模拟的方式获得，不再依赖于单一的实验。（4）数据密集型科学，它是在前三种

5、方法的基础上，采用计算机分析、处理、储存、统计大数据，从中获取知识。　　二、大数据时代背景下科学研究的基本特征10　　大数据技术带来了新时代科学方法的新形式，而基于大数据技术的密集型科学的发现为科研的发现提供了新范式。大数据是相对以往小型、局部性数据而言的，在利用大数据进行分析和工作时，科学研究也呈现出区别于其他类型科学研究的新特征。　　（一）更加注重全体而轻抽样　　以往的科学研究数据源于样本，抽样的标准、方法以及抽样的数据和代表性关系到科学研究的进程以及科学研究结果的质量。而在大数据时代，“随着储存和软硬件的经济性和工具的先进，海量数据的处理能力得到提升，

6、数据挖掘算法不断改进与丰富，特别是统计分析和机器学习的神经网络建模技术发展，抽样并非是必要的手段和方法论”。因此，在大数据时代背景下，科学研究可以在不受样本影响的情况下处理与某个现象相关的数据，并发现数据背后的规律，从而建构科学研究的意义。　　（二）更加注重发现而非实证　　传统的实证研究强调在理论的前提下建立假设，然后通过随机抽样的定量研究法获取数据，验证假设，证伪理论的适用性，这是一种自上而下的决策和思维过程。而在大数据时代，科学研究更加注重知识的发现及预知，探索未知的知识领域，在没有理论假设的前提下，去挖掘信息，再对其进行分析、处理，从而预知事物变化的趋

7、势与规律，这种预见性是一种自上而下的知识发现过程。因此，在大数据时代背景下，科学研究将更加注重发现，预知事物的发展趋势及内在规律。　　（三）更加注重研究效率而非精确度10　　在传统的科学研究中，每条数据都包含该研究所需的信息，然后对信息进行归纳、抽象等处理，这使得研究的精确度得以确保。而在大数据时代，海量的数据意味着巨大的价值，通过数据的挖掘、分析、处理等，数据的价值得以实现。但是，海量的数据也意味着数据价值密度低，科学研究也存在误差及不确定性。正如有学者指出：“如今，我们已经生活在信息时代。我们掌握的数据库越来越全面，它不再只包括我们手头现象的一点点可怜的

8、数据，而是包括了与这些现象相关的大量甚至全部数据。我