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雪松湾教育关雪:通过大数据推动教学评价创新下沉

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雪松湾教育 关雪 (来源:网易教育频道综合)

2018年12月11日,第十届网易教育金翼奖颁奖典礼在北京北辰洲际酒店盛大举行,26项大奖被一一揭晓,300余名教育界人士齐聚一堂,围绕“致敬时代 赋能未来”这一主题进行热烈探讨。在活动现场,雪松湾教育品牌经理关雪女士接受了网易专访。

雪松湾教育关雪:通过大数据推动教学评价创新下沉

网易教育:各位网易的网友大家好,这里是2018金翼奖网易教育年度大选颁奖典礼的现场,现在做客我们直播间的是雪松湾的教育品牌经理关雪,首先请您跟网易的网友打个招呼。

关雪:各位亲爱的网易的网友大家好!主持人您好。

网易教育:您好,首先恭喜雪松湾获得2018年度教育行业科技创新品牌,请您发表一下您觉得获得这个奖项的一个获奖感言。

关雪:好的,谢谢。首先历经三年能够获得行业的认可,能够被广大的网友所认可,让我们感到非常的荣幸和开心。

其次更感觉到一份沉甸甸的责任,在广大的网友和广大的客户信任下,我们获得了这样一份荣誉,其实是各位客户,各位朋友,各位网友对我们今后在教育的发展提出了更高的目标,对我们也是一个更重要的信任。在今后我们感觉到拿到这份奖励之后,我们要更加再接再励,在教育雪松湾风险出自己更大的一份力量。

雪松湾教育关雪:通过大数据推动教学评价创新下沉

网易教育:教育的内容和形式不断经历冲击,您觉得雪松湾教育是如何在这个大环境当中保持更强的更有效的一个竞争力的呢?

关雪:我觉得主要有三点:首先我们一直在追求一个教育的最前沿的信息,最前沿的潮流。在2015年七十国家已经发布了中国的教育质量监测的这样一个政策,在这样一个政策大背景下,我们看到了教育评价创新的这样一个风口,所以在2015年我们创始人创建了雪松湾,是国内最早一批开始进行第三方教育评价的这样一个公司,我们是站在了一个时代风口的这样一个位置。

其次在国内的新高考改革这样一个背景下,新高考改革的实质是一个人才评价标准的改革,从以往的通过单一分数对人在进行一个评价,转变为从2014年中国开始实行新高考乐观改革之后,我们人才的评价标准开始打破的单一的分数的这样一个标准,开始以一个多维度,两依据,一参考,我们不仅参考学生平时的学业成绩,统一的高考成绩,还要参考他德智体美劳这样一个综合素质方面的评价,所以在国内新高考改革这样一个背景下,我们东阳是站在了新高考改革这样一个最前沿。

第三块是我们公司打造了一支强有力的研发团队以及信息化技术的团队,我们团队的成员有比如说香港大学的比较教育的博士,同时也是比较教育的专家,他在大学有着11年的教学经历。同时我们有来自法国、英国、澳大利亚的全世界各国的高校教研团队,技术研发团队,在这样一个强有力的研发团队的支持下,我们公司的产品可以说是在行业也是属于领先的位置,所以在国家政策的支持,新高考改革的大背景,以及公司内部的强有力的技术研发团队的支持下,让我们能够在整个教育行业中保持一个领先的位置。

网易教育:谢谢关雪经理的分享,马上2018年眼见就要结束了,2019年咱们雪松湾有没有新的目标和规划?

关雪:感谢您的这个问题,其实经过三年的积累,已经在全国30个省市积累了3000多家学校以及300万学生的数据,在积累了大量数据之后,我们基于大数据的分析,接下来在2019年我们会组建一个更加强有力的教研团队,我们教研团队成员来自于北京师范大学、南京师范大学、华东师范大学、华南师范大学等国内知名的师范大学组建强有力的教育专家,我们希望通过深度数据挖掘,能够为老师的教学教研,学生的个性化学习以及教管部门的数据化的管理,提供一个更为强大的数据支撑,这是我们的第一个目标。

同时我们将K12领域的教育测评的创新下沉到幼儿,目前已经成立了国内第一家基于大数据分析的幼儿社会适应力研究院,通过数据分析,以往的幼教领域仅仅是通过经验对幼儿进行培优培养,我们通过幼儿大数据分析,对广大孩子的家长或者是园长提供一个更加精细化、数据化支撑,保证每个孩子通过我们的数据对比之后,培养和增强他的社会适应力,这个是我们的第二个目标。目标就是把教育测评创新应用到幼教领域。

第三个领域就是我们目前主要是在B端的客户,比如说教育局或者学校,或者幼儿园进行大量的推广和他们的使用,接下来我们会发力于C端,比如K12领域的一块产品叫诊断猫,通过大量数据分析之后我们会把学生的数据通过分析给他提供一个个性化的学习路径。

在以往的学习中每个学生可能就只会得到同样一份作业或者一个班的学生老师就布置一份作业,通过我们深度的数据挖掘之后,我们通过每个学生他的数据呈现出来的结果,给他一份个性化的量身定制。以往说一千个学生可能就只有一张试卷,通过深度的数据挖掘之后,每个学生都有一份属于自己个性化的练习题个性化的学习路径规划,个性化的方案,这样能够提高学生的学习效率。

网易教育:非常感谢关经理的精彩分享,谢谢您!

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