教育领域学生队列资源的价值、框架与挑战
王怀波 郑勤华 孙洪涛 吴瑶
北京师范大学系统科学学院 北京师范大学远程教育研究中心 北京师范大学校务数据管理中心
如今，教育大数据的应用进入了瓶颈期，机械、单一、截断式的数据已无法满足当下教育发展的需要。而与一般性的教育大数据相比，教育领域中学生队列资源具有连续、丰富、可解释等优势，有望成为破解发展瓶颈的重要举措。基于此，文章首先梳理了学生队列资源的概念与价值潜能，然后基于医疗领域队列建设思路，总结包含教育目标选取、暴露因素定义、研究对象设置、随访计划制定和数据分析存储的队列资源建设整体框架，最后指出队列资源建设存在的隐私保护、追踪成本和样本覆盖面等诸多挑战，并提出提高安全意识、发挥技术优势和开展更大规模队列建设等策略。文章通过研究，旨在为推动教育领域学生队列资源建设与发展提供参考，弥补现有教育数据缺陷，发挥数据在教育领域中的作用。
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