大数据在教育领域的运用

（贵阳护理职业学院 550081）

摘要：近些年来大数据被多次提起，2016年2月，贵州获批国内首个大数据综合试验区。省委市委高度重视大数据发展，把大数据作为弯道取直的重要机会。目前大数据已经在诸多领域实现了很多成功应用，但在教育中的应用仍处于探索阶段。本文对大数据发展、数据可靠性、学生管理的痛点、教育大数据的应用进行了梳理。以期在一定程度上带来一些新的思考。最后，本文也指出利用教育大数据的机遇与挑战。

关键词：教育大数据；数据可靠性；大数据运用

（一）什么是大数据

2012年3月，美国奥巴马政府宣布投资 2 亿美元启动“大数据研究和发展计划”，将“大数据研究”上升为国家意志。同年，联合国全球脉动（UN Global Pulse）组织发布《大数据促发展：机遇与挑战》一文，指出大数据时代已经来临【1】。说到大数据，首先要探讨数据从哪里来，大数据解决了什么？大数据科学的兴起是信息时代的产物。计算机的出现和逐步的普及，信息对整个社会的影响逐步提高到一种绝对重要的地位。信息量，信息传播的速度，信息处理

性的作用。这就是大数据可以解决的事情。

（二）什么样的数据才可靠

上面是大数据的概念，那么我们怎么提取到有用的数据呢？电子科技大学互联网科学中心主任周涛博士向我们提

供了如何提取有用数据的方法方式。周涛博士提到，数据分为两种，一种为可控数据，（controllable data）和另外一种行为数据（behavior data）。而可控的数据都是不靠的，因为有人为因素夹杂在里面，真正可靠的是人们的行为数据，行为数据是关于机体的行为和行为发生时环境的观察报

告。最早成功的使用行为数据的例子之一是亚马逊，怎么理解行为数据？亚马逊是怎么使用这些数据的呢？简单地说，就是用户在网站上发生的所有行为，如搜索、浏览、打分、点评、加入购物筐、取出购物筐、加入期待列表（Wish List）、购买、使用减价券和退货等。亚马逊通过对这些行为信息的分析和理解，制定对客户的贴心服务及个性化推荐。这就是行为数据所带来价值。并且行为数据不会骗人，通过对行为数据大量采集，并分析，政府可以更好的制定政策来宏观调控市场。不止只在商业方面，行为数据在各个领域都有着很多有价值的方式等着去开发和利用。

（三）教育大数据

教育界说的大数据，多属名词滥用。收集的数据，往往不能和政府人口统计数据那样，涉及成千上万人和多个采集维度。更准确地说，学习数据属分析数据，或者说是“小数据”甚至是数量不大，范围狭窄的“微数据”数据是“大”还是“小”，其实关系不大，关键是我们要用大数据的思维方式去处理这些所获得到的数据，把我们自己手头拿到的微小的条数据整合为可以使用的块数据，通过这些块数据来给学生带来帮助。在教育管理过程中，高校出于自身管理方便和成本的节约而忽视学生正当权益的事情时有发生；部分教职员工的服务意识淡薄，服务能力和水平较低，把较多的精力和时间投入到科研中，对学生缺乏应有的关爱和引导；再

者由于学生教育管工作面广量大，与学生利益相关的管理部门众多，因此在解决学生实际问题过程中，出于部门利益的考虑，部门之间经常相互推诿，管理效率低下。因此，高校应积极构建和完善大学生成长成才的服务机制，完善与学生利益的相关政策规章的制定和实施程序，明确和提高教育管理组织的服务职能，培养和提高广大教职员工的服务意识，帮助解决学生在个体发展阶段必然或者可能面临的实际困难，为学生的成长成才创造条件和平台【3】。

例如：大数据思维方式可以预警学生失学风险。高风险学生，是指濒临辍学，转学，退学风险的学生。首先我们要掌握一些信息来判断哪些学生是高风险的学生，具体的信息包括：

1.学生学习情况：如成绩滑坡、出勤、作业、考试、焦虑、学习压力过大等；

2.身体状况，如疾病、缺少睡眠、遭遇虐待或无法完成相关任务；

3.精神问题、如有自杀倾向、情绪低落、失恋、抑郁、压力、焦虑等；

4.生活问题，如家里出现了危机、家人去世朋友去世、经济困难等；

5.专业和职业选择问题，如无法确定专业不适合目前专业等；

6.行为问题，如行为不当、行为对他人造成干扰、语言骚扰、肢体骚扰；

7.退学风险、如考虑转学、因为经济困难无法继续；

想要得到切实可靠的准确信息往往非常的困难，传统的方式往往是发放问卷或者主动询问，首先学生不会认真的去填写，经常避重就轻，人是群居性的生物，往往不会承认自己是异类，所以都会选择看起是“正常人”的选项和回答，这是典型的不可靠的可控数据。其次，拿到的数据还要花时间进行分析，得到结果需要一定的时间，我们无法知道哪些学生是有可能的高危学生。往往不能做到防范于未然，并不能有效的解决问题。所以我们必须通过行为数据来分析问题，然而有些信息我们是可以通过大数据的方法方式来获取的。比如分析刷饭卡的行为数据这一项就可以分析出很多的信息，例如每月饭卡的消费金额，可以判断学生目前经济是否相对宽裕。分析一个时间段的消费次数，可以判断该学生是否有帮他/她的好朋友刷卡，可以作为该学生是否孤独的一个参考项。还有刷卡的成群出现，通常好朋友们都会相约去食堂，所以饭卡号在系统中都是成组，成群出现的。如果总是一个人去吃饭，该学生的饭卡号不出现在任何的好友小组中，基本证明他是孤独的。这样的学生就是高危学生。然而这只是个条数据的基本应用。通过收集这些可靠的数据，建立健全贫困生资助信息数据库，并对数据库中的各项信息

不断更新完善，以便动态管理贫困生，实现按需资助【4】。

（五）总结

大数据技术的应用，使得高校可以对其数据资源采取完全数据筛选的方式来分析、挖掘隐藏在数据背后的规律，从而能够让我们更真实、更全面地了解学生，促进学生的发展。然而，由于当前人们对大数据的认识尚处于探索阶段，大数据在教育领域的研究才刚刚开始，而且大数据提供的也只是参考答案而非最终答案。因此，要真正的将大数据完美地应用于教育，造福于教育，仍然有很长的路要走，但是只要我们能够开放心态、锐意创新、实事求是，就一定能抓住历史机遇，更好地为打造中国经济升级、全面建成小康社会提供坚强有力的人才支撑和智力支持。

参考文献：

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[2]贵阳网. 从条数据到块数据[DB/OL].http：

//https://www.360docs.net/doc/5916651147.html,/content/2015-04/28/content_2956278.ht m

[3]蒋远喜，等.新媒体环境下高校学生教育管理的应对

机制研究[J].吉林教育学院学报，2011，（9）

[4]刘晶，等.高校贫困生资助政策的效果研究[J].现代教育管理，2013，

大数据在教育领域如何应用

大数据在教育领域如何应用？[转] 数据（data），一般而言是指通过科学实验、检验、统计等方式所获得的，用于科学研究、技术设计、查证、决策等目的的数值。通过全面、准确、系统地测量、收集、记录、分类、存储这些数据，再经过严格地统计、分析、检验这些数据，就能得出一些很有说服力的结论。大规模、长期地测量、记录、存储、统计、分析这些数据，所获得的海量数据就是大数据（big data）。在制作大数据时，需要严格的方案设计、变量控制和统计检验等，不然所获得的大数据就是不全面、不准确、无价值或价值不大的。在教育特别是在学校教育中，数据成为教学改进最为显著的指标。通常，这些数据主要是指考试成绩。当然，也可以包括入学率、出勤率、辍学率、升学率等。对于具体的课堂教学来说，数据应该是能说明教学效果的，比如学生识字的准确率、作业的正确率、多方面发展的表现率——积极参与课堂科学的举手次数，回答问题的次数、时长与正确率，师生互动的频率与时长。进一步具体来说，例如每个学生回答一个问题所用的时间是多长，不同学生在同一问题上所用时长的区别有多大，整体回答的正确率是多少，这些具体的数据经过专门的收集、分类、整理、统计、分析就成为大数据。分析大数据助力教学改革近年来，随着大数据成为互联网信息技术行业的流行词汇，教育逐渐被认为是大数据可以大有作为的一个重要应用领域，有人大胆地预测大数据将给教育带来革命性的变化。大数据技术允许中小学和大学分析从学生的学习行为、考试分数到职业规划等所有重要的信息。许多这样的数据已经被诸如美国国家教育统计中心之类的政府机构储存起来用于统计和分析。而近年来越来越多的网络在线教育和大规模开放式网络课程横空出世，也使教育领域中的大数据获得了更为广阔的应用空间。专家指出，大数据将掀起新的教育革命，比如革新学生的学习、教师的教学、教育政策制定的方式与方法。教育领域中的大数据分析最终目的是为了改善学生的学习成绩。成绩优异的学生对学校、对社会、以及对国家来说都是好事。学生的作业和考试中有一系列重要的信息往往被我们常规的研究所忽视。而通过分析大数据，我们就能发现这些重要信息，并利用它们为改善学生的成绩提供个性化的服务。与此同时，它还能改善学生期末考试的成绩、平时的出勤率、辍学率、升学率等。现在，大数据分析已经被应用到美国的公共教育中，成为教学改革的重要力量。为了顺应并推动这一趋势，美国联邦政府教育部2012年参与了一项耗资2亿美元的公共教育中的大数据计划。这一计划旨在通过运用大数据分析来改善教育。联邦教育部从财政预算中支出2500万美元，用于理解学生在个性化层面是怎样学习的。部分综述了该计划的数据和案例已经在美国教育部教育技术办公室2012年4月10日发布的《通过教育数据挖掘和学习分析增进教与学（公共评论草案）》中披露出来。美国教育部门对大数据的运用主要是创造了“学习分析系统”——一个数

2020教育大数据行业趋势及存在的问题

2020年教育大数据行业趋势及存在的问题 2020年

目录 1.教育大数据行业前景趋势 (4) 1.1产品种类趋于多样化 (4) 1.2数据安全意识不断增强 (4) 1.3产学研合力谋求突破 (5) 1.4教育数据研究人员不断增加 (5) 1.5市场发展前景广阔 (6) 1.6行业协同整合成为趋势 (6) 1.7生态化建设进一步开放 (7) 1.8需求开拓 (7) 2.教育大数据行业现状 (8) 2.1教育大数据行业定义及产业链分析 (8) 2.2教育大数据市场规模分析 (10) 2.3教育大数据市场运营情况分析 (10) 3.教育大数据行业存在的问题 (13) 3.1数据标准有待完善 (13) 3.2数据采集覆盖面窄 (13) 3.3模型构建专业性不足 (14) 3.4产品服务单一 (14) 3.5开放共享尚未形成 (15) 3.6隐私保护有待完善 (15)

3.7供应链整合度低 (15) 3.8产业结构调整进展缓慢 (15) 4.教育大数据行业政策环境分析 (16) 4.1教育大数据行业政策环境分析 (16) 4.2教育大数据行业经济环境分析 (17) 4.3教育大数据行业社会环境分析 (17) 4.4教育大数据行业技术环境分析 (17) 5.教育大数据行业竞争分析 (19) 5.1教育大数据行业竞争分析 (19) 5.1.1对上游议价能力分析 (19) 5.1.2对下游议价能力分析 (19) 5.1.3潜在进入者分析 (20) 5.1.4替代品或替代服务分析 (20) 5.2中国教育大数据行业品牌竞争格局分析 (21) 5.3中国教育大数据行业竞争强度分析 (21) 6.教育大数据产业投资分析 (22) 6.1中国教育大数据技术投资趋势分析 (22) 6.2中国教育大数据行业投资风险 (22) 6.3中国教育大数据行业投资收益 (23)

大数据技术及其在教育领域的应用

大数据技术及其在教育领域的应用大数据是一个正在发展中的概念。到目前为止，学术界对于 “大数据”一词还没有准确、统一的定义。著名学者涂子沛在《大数据》一书中指出：“大数据（BigData）是指那些大小已经超出了传统意义上的尺度，一般的软件工具难以捕捉、管理和分析的大容量数据，一般以‘以太节’为单位。大数据之大，并不仅仅在于容量之大，更大的意义在于通过对海量数据的交换、整合和分析，发现新的知识，创造新的价值，带来‘大知识’、‘大科技’、‘大利润’和‘大发展’。大数据时代对人类的数据驾驭能力提出了新的挑战，也为人们获得更为深刻、全面的洞察能力提供了前所未有的空间。互联网时代的数据正在迅速膨胀，它决定着组织的未来发展，随着时间的推移，人们将越来越意识到数据对组织的重要性。对于企业组织来讲，大数据的价值体现在两个方面：分析使用和二次开发。对大数据进行分析能揭示隐藏其中的知识信息，对大数据的二次开发则是通过大数据创造出新产品和服务。例如，Facebook通过结合大量用户信息，定制出高度个性化的用户体验，并创造出一种新的广告模式。大数据这股汹涌浪潮正在兴起，将给各行各业的发展模式和决策带来前所未有的革新与挑战，教育领域同样不可避免，面临新的挑战和机遇。大数据在教育领域中的主要应用近年来，随着大数据成为互联网信息技术行业的流行词汇，教育逐渐被认为是大数据可以大有作为的一个重要应用领域，有人大胆地预测大数据将给教育带来革命性的变化。

大数据技术允许中小学和大学分析从学生的学习行为、考试分数到职业规划等所有重要的信息。许多这样的数据已经被诸如美国国家教育统计中心之类的政府机构储存起来用于统计和分析。而近年来越来越多的网络在线教育和大规模开放式网络课程横空出世，也使教育领域中的大数据获得了更为广阔的应用空间。专家指出，大数据将掀起新的教育革命，比如革新学生的学习、教师的教学、教育政策制定的方式与方法。教育领域中的大数据分析最终目的是为了改善学生的学习成绩。成绩优异的学生对学校、对社会、以及对国家来说都是好事。学生的作业和考试中有一系列重要的信息往往被我们常规的研究所忽视。而通过分析大数据，我们就能发现这些重要信息，并利用它们为改善学生的成绩提供个性化的服务。与此同时，它还能改善学生期末考试的成绩、平时的出勤率、辍学率、升学率等。 1. 革新教育理念和教育思维随着大数据时代的来临，教育大数据深刻改变着教育理念、教育思维方式。新的时代，教育领域充满了大数据，诸如学生、教师的一言一行，学校里的一切事物，都可以转化为数据。当每个在校学生都能用计算机终端学习时，包括上课、读书、写笔记、做作业、发微博、进行实验、讨论问题、参加各种活动等，这些都将成为教育大数据的来源。大数据比起传统的数字具有深刻的含义和价值。例如，对于一张试卷、一次考试，考试得分为90分，它可以是简简单单的一个传统的数字，但如果换一个角度来分析，把它作为一个数据来看待，就可以得到其背后所隐含的许多充满想象力的数据信息：可以是每一大题的得分，每一小题的得分，每一题选择了什么选项，每一题花了多少时间，是否修改过选项，做题的顺序有

大数据在教学中的运用

大数据在教学中的运用大数据时代的到来，是传统的教育研究走向科学实证的重大机遇。大数据时代的到来，让所有社会科学领域能够借由前沿技术的发展从宏观群体走向微观个体，让跟踪每一人的数据成为了可能，从而让研究“人性”成为了可能。对于我们教师而言，通过大数据的分析,可以让我们更了解自己的学生。那么，大数据将给教育带来什么？如何通过大数据真正实现“以学生为本”的理念，真正读懂我们的学生？一张试卷，它带给我们的数据是什么？可以是简简单单的一个90分，但如果我们通过大数据，我们可以得到很多信息：每一大题的得分，每一小题的得分，每一题选择了什么选项，每一题花了多少时间，是否修改过选项，做题的顺序有没有跳跃，什么时候翻卷子，有没有时间进行检查，检查了哪些题目，涂改了哪些题目……等等，这些信息远远比一个92 分要来的有价值得多。不单是考试，课堂、课程、师生互动的各个环节都渗透了这些大数据。这些数据，该如何去处理与统计？这些数据究竟可不可信、有没有代表性？数据对于帮助我们去认识千差万别的学生有何作用呢？所以，大数据在教育中的应用，其最重大的意义，就是能够让我们走近每一个学生的真实。在大多数教研活动中，评判一个课堂的好坏，更多是专家审美型的——教师的环节设计是否层层递进，提出的问题是否有效，环节设置与本节活动的目标是否契合，等等。而学生在这个课堂中的体验，大部分时间是被完全忽略的，即使获得了关注，也往往是“被代表”的——听课者会根据自己的经验来假设学生的体验，而学生真正的体验如何，却没有强大的技术与数据源可提供分析与实证。大数据的到来，能从技术层面让体验者的感受得以量化与显现。学生在一个课堂中的需求与态度，经由大数据的处理变得可视，这也提供了教研活动以更为鲜活的素材——倾听学生成为了可能，教师有了了解学生的途径与方法，从学生的需求出发改变教学行为成为了可能。传统的教育研究往往是经验式的，我们总是认为某些因素对学生很重要，对课堂很重要，比如提问有效性，课堂的节奏等。然后，我们通过一次次反复的实践来验证这些经验。但是，这些因素真的是重要的吗？在大数据的思维方式下，真正的重要因素来自于数据挖掘而非想当然的经验。

教育大数据应用中存在的问题、原因及对策

龙源期刊网 https://www.360docs.net/doc/5916651147.html, 教育大数据应用中存在的问题、原因及对策作者：卢文青秦志永来源：《中国教育技术装备》2017年第17期摘要目前在教育大数据应用过程中仍存在数据共享障碍、数据体系混杂、数据挖掘难度大、数据安全与隐私缺乏监管以及数据结论存在缺陷等问题，针对问题进行深入分析，并在数据共享、数据挖掘、数据标准体系构建、数据服务、数据管理等方面提出对策建议。关键词教育大数据；教育信息化；数据挖掘；数据管理中图分类号：G630 文献标识码：B 文章编号：1671-489X（2017）17-0078-03 1 前言教育大数据是整个教育活动过程中所产生的以及根据教育需要采集到的一切用于教育发展并可创造巨大潜在价值的数据集合[1]。借助于教育大数据分析，可有效促进教育教学发展，在个性化教学环境定制、提升教学水平、优化教学质量等方面具有积极意义。但亦应指出的是，大数据虽然带来思维方式的巨大变革，但是也可能成为一种过度膨胀的力量，使教育管理者寄希望于大数据能够解决教育领域的诸多问题。教育是培养人的过程，具有复杂性、公益性的特征。这一方面要求大数据的质量不断提高，另一方面在认识上应明确大数据不能代替丰富、动态、变化的教育教学实践活动，它仅是一种实践的指导，使实践更具理性化的特征。因此，如何基于实践的观点认识大数据，如何正确认识大数据，提升数据质量，如何利用教育大数据更好地服务于教育，是摆在教育工作者面前亟待解决的问题。 2 教育大数据应用过程中面临的主要问题及原因数据共享存在障碍大数据相信全量数据，通过分析几乎全样本的数据来思考和分析问题。从抽样中得到的结论总是有水分的，而全部样本中得到的结论水分就很少，数据量越大，真实性也就越大。然而各地学校之间教育信息化基础设施环境的建设往往各具特色，互不兼容，限制了数据的共享，使得“数据孤岛”成为制约教育大数据发展的瓶颈。数据体系混杂出于计量的需要，总是习惯于把教育分解，然而分解后的数据指标体系所描述的属性特征并不保证是教育的真实再现。由于缺乏标准的数据体系，各学校对数据指标的性质差异以及数值差异所表示的实际意义存在认识上的分歧，各学校都倾向于强化本校数值较高的指标在综合分析中的作用，相对削弱数值水平较低的指标的作用，导致在数据收集和分析时存在指标各异、标准不同、口径不一的情况。

大数据在教育领域的运用

大数据在教育领域的运用 (贵阳护理职业学院 550081) 摘要:近些年来大数据被多次提起,2016年2月,贵州获批国内首个大数据综合试验区。省委市委高度重视大数据发展,把大数据作为弯道取直的重要机会。目前大数据已经在诸多领域实现了很多成功应用,但在教育中的应用仍处于探索阶段。本文对大数据发展、数据可靠性、学生管理的痛点、教育大数据的应用进行了梳理。以期在一定程度上带来一些新的思考。最后,本文也指出利用教育大数据的机遇与挑战。关键词:教育大数据;数据可靠性;大数据运用 (一)什么就是大数据 2012年3月,美国奥巴马政府宣布投资 2 亿美元启动“大数据研究与发展计划”,将“大数据研究”上升为国家意志。同年,联合国全球脉动(UN Global Pulse)组织发布《大数据促发展:机遇与挑战》一文,指出大数据时代已经来临【1】。说到大数据,首先要探讨数据从哪里来,大数据解决了什么？大数据科学的兴起就是信息时代的产物。计算机的出现与逐步的普及,信息对整个社会的影响逐步提高到一种绝对重要的地位。信息量,信息传播的速度,信息处理的速度以及应用信息的程度等都以几何级数的方式在增长。这些数据的增长带来了大数据的基础。那么信息时代的成功又靠什么呢？就是解决信息的不对称。比如说,马云解决了商家与

买家之间的不对称,她让信息变得透明,我们购买到便宜又好的商品,并且还不用跑商场,摸摸手机屏幕就能解决问题。美团、饿了么,同样解决我们?c商家的信息不对称,然而这些都就是通过信息技术为载体的,在这些过程中就产生了数据。大数据解决了什么呢？大数据解决了政府数据的不对称,政府握着大量的数据,林林总总包罗万象,里面蕴含着巨大的价值,把各个领域单一并且封闭的条数据整合成一个物理空间或行政区域形成涉及人,物事的各类数据总与的块数据【2】首先可以提高政府的办事效率,其次经过整合的块数据进行分析提炼的数据可以对任意一个行业有指导性的作用。这就就是大数据可以解决的事情。 (二)什么样的数据才可靠上面就是大数据的概念,那么我们怎么提取到有用的数据呢？电子科技大学互联网科学中心主任周涛博士向我们提供了如何提取有用数据的方法方式。周涛博士提到,数据分为两种,一种为可控数据,(controllable data)与另外一种行为数据(behavior data)。而可控的数据都就是不靠的,因为有人为因素夹杂在里面,真正可靠的就是人们的行为数据,行为数据就是关于机体的行为与行为发生时环境的观察报告。最早成功的使用行为数据的例子之一就是亚马逊,怎么理解行为数据？亚马逊就是怎么使用这些数据的呢？简单地说,就就是用户在网站上发生的所有行为,如搜索、浏

教育行业的大数据未来发展趋势

教育行业的大数据未来发展趋势大数据引领的风潮仍在继续，大数据革命推动各个领域的发展和变革，教育已经逐渐迈入大数据时代，那么大数据在教育行业有什么样的发展趋势呢? 趋势一：数据的采集和分析成为基石教育数据采集与深度分析成为各应用系统的必备功能。教育信息化市场产品类型丰富，涵盖教学、管理、教研、培训等多种业务。随着教育大数据战略与应用价值的逐步凸显，越来越多的信息化应用系统将加强数据采集与深度分析方面的功能，以采集更丰富的教育数据，提升信息系统的智能性和产品竞争力。此外，为了辅助用户解读和理解数据分析结果，可视化技术也越来越流行，成为各应用系统的基础性技术。趋势二：产品体系多样化教育大数据产品体系更加丰富、多样化。随着国家考试招生制度的改革及其他一系列教育改革的推进，应试教育将逐步转向真正的素质教育。提分将不再是广大师生和家长的唯一需求，教育的需求会变得越来越多样化和个性化。为了满足用户的多元化需求，教育大数据市场将出现越来越多提供特色服务的产品。据某机构调查，我国基础教育领域大数据产品主要的需求是学习分析、预警类产品，辅助教育管理、决策类产品，教育教学评价类产品和个性化服务类产品。趋势三：产业链分工精细化

教育大数据产业链分工更加精细化、服务更加专业化。追求极致是互联网思维的要点之一。为了持续提升教育服务的质量和专业度，教育大数据产业将进一步细化分工，产业链条之间的协同和运作将更加高效、专业。每个环节都将由专门的提供商提供最专业、最优质的服务。基础教育大数据市场有望出现一批专门从事教育数据采集、数据安全或教育数据挖掘的优秀本土企业。趋势四：数据安全意识不断增强教育数据安全与隐私受到广泛关注，成为产品质量评估的核心指标。随着社会公众数据安全与隐私保护意识的不断增强，教育大数据产品需要进一步提升数据安全性能。政府及教育机构在采购教育信息化产品时，数据安全将成为重要的考量点和评估指标。教育信息化相关标准制定单位，也会将数据安全与隐私保护作为核心内容纳入标准体系。达不到数据安全标准的企业产品，将面临巨大的被市场淘汰的风险。趋势五：产学研合力谋求突破越来越多的企业寻求与高校、科研机构及中小学校的深度合作。教育大数据产品的成功研发与应用推广，单靠企业的力量难以完成。企业一方面需要准确把握中小学的实际教育需求，另一方面又要与高校、科研机构协同攻克关键技术难题，设计有效的产品应用模式与策略。因此，教育大数据市场将呈现企、校、研广泛合作的态势，三方优势互补、有效协同，涌现一批优秀的、接地气的教育大数据产品。趋势六：人才培养意识开始凸显高校纷纷加强教育大数据技术课程体系建设和人才。培养数据人才匮乏是影响我国教育大数据产业发展的重要因素。高校承担着教育大数据专门人才培养的重任，未来将有更多的高校开设教育大数据课程或者设立相关专业方向。

大数据在教育行业中的应用

1.大数据在实验室管理方面的应用海量数据已经使我们进入了大数据时代，数据信息的来源、传播速度和传播数量正在影响、改变着人们的思维方式和生活、工作习惯。近年来，基于“大数据”的实验室管理系统的开发以及互联网的实验室管理技术正在兴起。但真正被业内人士承认的教育领域的大数据应用却为数不多，其中被公认的当数东华大学的智能实验室项目。 2009年，东华大学教务处处长吴良提出实验室智能化管理的思路，并将材料学院作为试点单位。实验室智能化管理即用物联网的方式把实验室里所有的仪器设备都管理起来。实验室智能管理过程中记录了学生在实验室内所有的活动情况，包含学生进入实验室的情况，使用的仪器设备情况，使用仪器设备时长等，以及所有仪器的电流、电压都可以监控。如今，东华大学所有学院的实验室都纳入了智能实验室的管理。东华大学通过实验室智能管理系统进行各个方面的数据采集，并对数据进行深度挖掘，形成了各种各样的图表。从图表中可以看出哪些实验室申请的设备根本不必购买，哪些实验室不再需要拨钱。实验室的使用率和第二年的经费完全挂钩，最后实现教育经费使用的集约高效；也可以结合大数据的分析和模拟，建立新型的实验教学课程。另外，华东大学智能实验室利用云平台（东华云）通过服务器虚拟化和实验教学资源管理系统进行管理，简化了管理流程, 节约了管理成本, 提高了服务器资源申请的灵活性，实现了实验资源管理的信息化和透明化。目前，东华大学智能实验室还实现了24小时开放无人管理、跨学院使用等人工无法实现的管理，数据显示，智能实验室的管理对学生学习自主性的提高有显著影响，学生在实验室的时间甚至超过了在教室的时间。 2.大数据在校园网用户行为分析方面的应用经过多年的积累，人类的数据量、数据处理技术和能力都得到了质的飞跃，大数据时代给人类社会带来了诸多具有革命性的变化，而校园网的出现则是传统“言传身教”教育的一次革命。中职学生思想尚不成熟，自律力和识别能力不强，对于开放式的网络有些迷茫。校园网学生用户行为分析的研究是通过对校园网络的测量和分析，挖掘和发现网络中呈现出来的各种行为规律，同时识别一些异常网络行为，最后将用户行为分析展示。这样以便学校采取对应的策略及措施引导中职学生健康上网，从而使校园网真正成为学生获取知识的平台，提高学生的整体综合素质。广东省电子职业技术学校罗萍设计了一个基于大数据的校园网学生用户行为分析系统，该系统从网站浏览信息、网站发帖留言、搜索关键词、网络购物等四个维度来描述基于校园网的学生用户行为。通过对网络内容的分析，可以进一步细化到学生用户在网络中具体网络

大数据在教学管理中的运用讲课稿

大数据在教学管理中的运用

精品文档大数据在教学管理中的运用随着大数据时代的崛起，云数据时代的来临，大数据给各行各业的发展模式和决策带来前所未有的革新与挑战，教育行业同样不可避免。当前人们对大数据的认识尚处于初始阶段，特别是大数据在教育领域的研究和实践才刚刚开始，真正的将大数据完美地应用于教育，造福于教育，仍然有很长的路要走，这需要我们共同的努力！一、何为大数据《自然》杂志在2008年9月推出了名为“大数据”的封面专栏，讲述了数据在数学、物理、生物、工程及社会经济等多个学科扮演了愈加重要的角色。加里?金说：“这是一场革命，庞大的数据资源使得各个领域开始了量化进程，无论学术界、商界还是政府，所有领域都将开始这种进程。”大数据也称巨量资料，指的是所涉及的资料量规模巨大到无法透过目前主流软件工具，在合理时间内达到撷取、处理、并整理成为帮助企业更好经营决策的各种资讯，同时与大数据相关的数据存储、数据安全、数据分析等领域也都属于大数据范畴。二、大数据对教学的影响中国原始社会时期，“燧人之世，天下多水，故教民以渔”，“宓羲氏之世，天下多兽，故教民以猎”，法家思想的集大成者韩非子也有“世异则事异，事异则备变”的观点，足见教育是需要根据现实变化的。在教育领域中，大数据除体现传统数据的所有宏观功能外，还能收集分析详尽的微观个性化数据，大数据的优势立显。传统数据诠释宏观、整体的教育状况；大数据用于调整教育行为与实现个性化教育；传统数据来源于阶段性的，针对性的评估，其采样过程可能有系统误差；大数据来源于过程性的，以第三方、技术型的观察采样的方式误差较小。传统数据分析所需要的人才、专业技能以及设施设备都较为普通，易获得；大数据挖掘需要的人才，专业技能以及设施设备要求较高，并且从业者需要有创新意识与挖掘数据的灵感而不是按部就班者。大数据带来新一轮教育信息化的浪潮已然随着硬件的高速革新和软件的高度智能无法抗拒地推到了我们面前。作为新时期的教育管理者，唯有掌握良好的“冲浪”技术，转变教育思想，及时利用大数据服务学校管理、改革教育教学，提高办学质量。三、大数据教学管理模式随着时代的发展，科技的日新月异，以往的教学管理模式正在慢慢退出历史舞台。这种以现代信息技术为支撑，大数据为载体的新型管理模式极大地实现了教育资源的共享与充分收集于网络，如有侵权请联系管理员删除

大数据对教育的影响

随着计算机互联网、移动互联网、物联网、平板电脑、手机的大众化和微博、论坛、微信等网络交流方式的日益红火，数据资料的增长正发生着巨大的变化。大数据兴起的第一个原因是数据量越来越大。从监测的数据来看，数据量越来越多，每年都会翻番，数据一直在飞速增长；针对即时数据的处理也变得越来越快；通过各种终端，比如手机、PC、服务器等产生的数据越来越多。大数据兴起的第二个原因也是最重要的原因就是科技的进步导致了存储成本的下降，这使得设备的造价出现大幅下降。新技术和新算法的出现是大数据火起来的第三个原因。最后一个原因也是最本质的原因就是商业利益的驱动极大地促进了大数据的发展。在教育行业，随着MOOC（massive open online courses）的流行，大数据对教育的影响也逐渐显露头角。大数据之所以会对教育产生巨大的影响，这与 MOOC 教育有着千丝万缕的关系。在大数据时代里，教师将主要致力于挖掘与学生学习相关的表现，探寻最适合学生学习的方法，而不是依赖于某些周期性的能力测试。教师可以分析到学生已经掌握了什么，什么方法对学生来说是最有效的学习路径。通过对在线学习等工具的分析，可以评估学生在线学习行为的时间长度，以及学生们如何获得电子资源，如何迅速地掌握概念。大数据主要在四个方面对教育产生了影响，主要体现在：（一）改变教育研究中对数据价值的认识。大数据与传统数据最核心的区别体现在信息采集的方式以及对数据的应用上。传统数据的采集方式相对来说只能够彰显出学生的群体水平，而非个人水平。而大数据最大的特点和优点是可以逐个去关注到学生的微观表现，例如他在不同学科课堂上“开小差”的次数分别为多少，他在一道题上逗留了多久，等等。（二）方便教师更全面了解每一个学生。大数据让教师能够更方便获得每一个学生在学校中的真实信息，例如：在不同考试中的错误对比分析情况，有利于开展个性化教育。另外，也能够帮助教师根据学生整体学习情况选择最合理、最能让全体学生接受的教学模式，从而提高教师的工作效率和学生的学习效率。（三）帮助学生进行个性化高效学习。学生借助“大数据”，可以更好地了解自己的学习状况，针对性开展自主学习，提高学习效率。教育领域的大数据跟当下发展得如火如荼的在线教育密不可分，当前的教育模式不再仅仅局限于老师讲，学生听、期中期末考试评分等等。大数据帮助我们以全新的视角判断事物的可行性和利弊性；详尽地展现了在传统教学方式下无法察觉到的深层次学习状态，进而有条件为每个学生提供个性化教学服务。（四）增强教师责任心和强化师德建设。因为在大数据平台下，教师之间的竞争更加明显和强化，教师要不断提高自己的文化素养和教育素养来应对这种竞争。例如：在大数据之前，教师教书授业的好坏，对他个人影响甚微。而如今，不认真备课、授课的老师将逐渐被市场淘汰或事业停滞不前。与其他行业的大数据相比，教育行业大数据目前数据量依旧比较小，远小于当下如火如荼的电商行业的商业数据。所以当前阶段主要还是以传统教学为主，并一定程度上结合大数据所带来的便利共同促进学生的发展。但在不远的将来，大数据一定会对教育产生更深远的影响，能更好地服务于基础教育以及高等教育。同时，有利必有弊，大数据同样也能带来“隐私”忧患，如何避免将来教师恶意利用大数据而对部分学生进行隔离教学也是今后该值得思考的问题。另一方面，教师应该根据大数据的 “监督”作用去增强自身责任心和强化自身道德建设，而不是想着钻大数据的“漏洞”使得自己看起来富有责任心和道德高尚，这点尤为重要。

大数据在教育领域的运用

大数据在教育领域的运用（贵阳护理职业学院 550081）摘要：近些年来大数据被多次提起，2016年2月，贵州获批国内首个大数据综合试验区。省委市委高度重视大数据发展，把大数据作为弯道取直的重要机会。目前大数据已经在诸多领域实现了很多成功应用，但在教育中的应用仍处于探索阶段。本文对大数据发展、数据可靠性、学生管理的痛点、教育大数据的应用进行了梳理。以期在一定程度上带来一些新的思考。最后，本文也指出利用教育大数据的机遇与挑战。关键词：教育大数据；数据可靠性；大数据运用（一）什么是大数据 2012年3月，美国奥巴马政府宣布投资 2 亿美元启动“大数据研究和发展计划”，将“大数据研究”上升为国家意志。同年，联合国全球脉动（UN Global Pulse）组织发布《大数据促发展：机遇与挑战》一文，指出大数据时代已经来临【1】。说到大数据，首先要探讨数据从哪里来，大数据解决了什么？大数据科学的兴起是信息时代的产物。计算机的出现和逐步的普及，信息对整个社会的影响逐步提高到一种绝对重要的地位。信息量，信息传播的速度，信息处理

的速度以及应用信息的程度等都以几何级数的方式在增长。这些数据的增长带来了大数据的基础。那么信息时代的成功又靠什么呢？是解决信息的不对称。比如说，马云解决了商家和买家之间的不对称，他让信息变得透明，我们购买到便宜又好的商品，并且还不用跑商场，摸摸手机屏幕就能解决问题。美团、饿了么，同样解决我们?c商家的信息不对称，然而这些都是通过信息技术为载体的，在这些过程中就产生了数据。大数据解决了什么呢？大数据解决了政府数据的不对称，政府握着大量的数据，林林总总包罗万象，里面蕴含着巨大的价值，把各个领域单一并且封闭的条数据整合成一个物理空间或行政区域形成涉及人，物事的各类数据总和的块数据【2】首先可以提高政府的办事效率，其次经过整合的块数据进行分析提炼的数据可以对任意一个行业有指导性的作用。这就是大数据可以解决的事情。（二）什么样的数据才可靠上面是大数据的概念，那么我们怎么提取到有用的数据呢？电子科技大学互联网科学中心主任周涛博士向我们提供了如何提取有用数据的方法方式。周涛博士提到，数据分为两种，一种为可控数据，（controllable data）和另外一种行为数据（behavior data）。而可控的数据都是不靠的，因为有人为因素夹杂在里面，真正可靠的是人们的行为数据，行为数据是关于机体的行为和行为发生时环境的观察报

大数据在教育领域中的主要应用

大数据在教育领域中的主要应用 1. 革新教育理念和教育思维随着大数据时代的来临，教育大数据深刻改变着教育理念、教育思维方式。新的时代，教育领域充满了大数据，诸如学生、教师的一言一行，学校里的一切事物，都可以转化为数据。当每个在校学生都能用计算机终端学习时，包括上课、读书、写笔记、做作业、发微博、进行实验、讨论问题、参加各种活动等，这些都将成为教育大数据的来源。大数据比起传统的数字具有深刻的含义和价值。例如，对于一张试卷、一次考试，考试得分为90分，它可以是简简单单的一个传统的数字，但如果换一个角度来分析，把它作为一个数据来看待，就可以得到其背后所隐含的许多充满想象力的数据信息：可以是每一大题的得分，每一小题的得分，每一题选择了什么选项，每一题花了多少时间，是否修改过选项，做题的顺序有没有跳跃，什么时候翻卷子，有没有时间进行检查，检查了哪些题目，修改了哪些题目，等等，这些信息远远比一个90分要有价值得多。不单是考试，课堂、课程、师生互动的各个环节都渗透了这些大数据。教育将不再是靠理念和经验来传承的社会科学，大数据时代的教育将步入实证时代，变成一门实实在在的基于数据的实证科学。大数据使得教育者的思维方式发生了深刻变化，传统的教育大多是教育主管部门和教育者通过教学经验的学习、总结和继承来展开的，但是有些经验是不具有科学性的，常识有时会影响人们的判断。大数据时代将可以通过对教育数据的分析，挖掘出教学、学习、评估等符合学生实际与教学实际的情况，这样就可以有的放矢地制定、执行教育政策，制定出更符合实际的教育教学策略。 2. 实现个性化教育大数据带来的一个变化在于实施个性化教育具有了可能性，真正实现从群体教育的方式转向个体教育。利用大数据技术，我们可以去关注每一个学生个体的微观表现，比如，他在什么时候翻开书，在听到什么话的时候微笑点头，在一道题上逗留了多久，在不同学科的课堂上提问多少次，开小差的次数分别为多少，会向多少同班同学发起主动交流，等等。这些数据的产生完全是过程性的，包括课堂的过程、作业的过程、师生或生生互动的过程，等等，是对即时性的行为与现象的记录。通过这些数据的整

浅谈大数据在教育管理中的应用

浅谈大数据在教育管理中的应用众所周知，大数据时代已经来临。随着信息技术不断的发展和进步，大数据必将应用到各行各业中,教育也不例外。对于“大数据”（Big data）研究机构Gartner给出了这样的定义。“大数据”是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力来适应海量、高增长率和多样化的信息资产。麦肯锡全球研究所给出的定义是：一种规模大到在获取、存储、管理、分析方面大大超出了传统数据库软件工具能力范围的数据集合，具有海量的数据规模、快速的数据流转、多样的数据类型和价值密度低四大特征。大数据技术的战略意义不在于掌握庞大的数据信息，而在于对这些含有意义的数据进行专业化处理。换而言之，如果把大数据比作一种产业，那么这种产业实现盈利的关键，在于提高对数据的“加工能力”，通过“加工”实现数据的“增值”。从技术上看，大数据与云计算的关系就像一枚硬币的正反面一样密不可分。大数据必然无法用单台的计算机进行处理，必须采用分布式架构。它的特色在于对海量数据进行分布式数据挖掘。但它必须依托云计算的分布式处理、分布式数据库和云存储、虚拟化技术。随着云时代的来临，大数据（Big data）也吸引了越来越多的关注。分析师团队认为，大数据（Big data）通常用来形容一个公司创造的大量非结构化数据和半结构化数据，这些数据在下载到关系型数据库用于分析时会花费过多时间和金钱。大数据分析常和云计算联系

到一起，因为实时的大型数据集分析需要像MapReduce一样的框架来向数十、数百或甚至数千的电脑分配工作。大数据需要特殊的技术，以有效地处理大量的容忍经过时间内的数据。适用于大数据的技术，包括大规模并行处理（MPP）数据库、数据挖掘、分布式文件系统、分布式数据库、云计算平台、互联网和可扩展的存储系统。随着教育技术的进步以及教育信息化的发展，教育中技术的应用已经在教育生活中“悄然展开”。一方面，学习技术系统，例如学习管理系统、课程管理系统等，已经获得并存储了大量的关于学生学习的数据，学生参加的各种在线学习记录了学习轨迹信息，学生在社交网络中的学习行为数据更是呈现出急剧增长的态势，所有的这些数据都在持续不断地增加，甚至超过了教育研究者和教育机构对教育信息的理解和应用能力。另一方面，教育信息化的发展以及对教育信息的巨大投入能否有效地优化学生的学习效果以及如何利用相关的学习数据来优化学习效果，目前已经成为了困扰教育界的一大难题。教育机构如何有效挖掘和利用相关数据来促进学生学习以产生相应的经济效益;教师如何利用学习数据有效地跟踪学生的学习进度;教育研究者如何通过学习数据分析发现学生学习的规律，进行教学管理;诸如此类的问题，已经引起了研究者的关注和重视。寮步香市小学徐文君

大数据在教育领域的应用研究

大数据在教育领域的应用研究一、研究背景（一）大数据的背景及应用旧石器时代的刻骨记物，公元前259 年建成第一座图书馆——亚历ft大图书馆，从古至今人类不断地探索和使用数据，使得大数据在推动社会、学习和生活等多方面的变革中对人类世界产生巨大影响。数据从原本的记录符号转变为可持续利用资源和财富。＂大数据＂术语出现的时间不长，但它是规模巨大、种类繁多、增长极快、潜藏价值的复杂数据。从技术角度来看，大数据是信息技术革命与人类社会活动的交融产生，与数据挖掘、云计算、物联网、人工智能等产生并服务于信息时代；从社会角度来看，大数据是增强交互性、关联性和个性化，创造社会价值，改变人类行为方式；从哲学角度来看，大数据是通过信息载体贡献数据，实现事物信息传递和表达；从科研角度来看，大数据是数据考察为基础，结合理论、实验和模拟于一体的新的研究方法。大数据在中国教育领域的研究，主要基于网站中论文检索和分析，搜索网站的学习教育资料。随着电子设备的普及、云计算及数据挖掘等技术的突破，大数据XXX相结合将真正颠覆传统的教育模式，引领教育转型和变革。大数据教育领域应用，在于帮助我们以新的视角审视教育方法、内容、效果、成绩等过去不曾关注的教育教学层面的问题，提升学生学业完成质量。大数据可以整理分析学生的需求来定制个性化教育，促进学习效果提高。大数据可以应用在教学无用功反馈方面，迎合学生学习的个性化、辅助老师的教学水平提高等多方面。基于大数据的采集整理、概况分析，为我国教育事业的推进与发展提供能强大的保障和技术支持，为教育正确合理的发展起到至关重要的保驾护航的作用。（二）大数据在教育发展中的需求及发展趋势

浅谈“大数据”分析在课堂教学中的运用

浅谈“大数据”分析在课堂教学中的运用邱旭凯随着科学技术的发展，现代社会已经进入一个“信息化”时代，而信息的主要载体是数据，在当今信息化社会中扮演着非常重要的角色。任何行业的各个领域都存在着海量数据，这种新的力量正在兴起并逐步影响我们每个人的生存生活方式和价值理念，那就是“大数据时代”。作为传道授业解惑者，面对大数据的冲击，教师应该理性审视新形势下的时代需求，在竞争中提升自己。 “数据分析”是信息与计算科学等专业的必修课，是一门实用性很强的学科，它最大的特点就是“让数据说话”。因此，在教学中，要结合具体学科的特点，强化基本思想、基本步骤的教学，增加实际案例，注重培养学生建立数学思维能力，增强学生的数据分析意识，才能不断提高教学质量，具体优点有以下几个方面：一、优化教学内容，强化基础理论和基本方法的教学 “数据分析”的理论与方法内容丰富，涉及面广，应用范围大。在课堂教学中，让学生掌握数据分析的基本方法，优化课堂教学内容，将会对教师的上课效率与学生的学习效果产生极大的影响。例如：整数、小数和分数加减法则，表面上看，有很大差异，整数加减法则强调相同数位对齐，小数加减法则强调小数点对齐，分数加减法则强调分数单位要统一。虽然这三个法则分散在几个年级段里的不同章节之中，教学时间间隔较大，但倘若忽视三者之间的比较，让学生孤立地学习掌握，则不利于提高能力，不利于学生掌握知识。因此，我们在

教学中要求同存异，对它们的异同进行分析，学生才能更好地掌握内容。二、加强案例教学，提高学生学习兴趣兴趣是学生最好的老师，只有学生对“数据分析”课程有了学习的兴趣与动力，学生才能学好该课程，才能将其理论知识用于实际问题的解决。而案例教学是一种以学生为中心，对现实问题或某一特定事实进行探索的过程，能够有效提高学生的学习积极性，提高学习效率。因而，在课堂教学中，我们应该从实际问题出发，精选具有充分代表性、源于实际问题的典型例题与案例，让学生对案例中的问题进行思考、分析、总结，选择适当的数据分析方法对问题进行分析，并结合数学方式进行计算，最后对计算过程和结果进行讨论，形成最后的总结。例如：我们在学习统计与概率的时候，可以让学生统计体育课上11名男同学在1分钟之类跳绳的数量，这样可以计算出平均数、中位数，同学们就会很快地掌握统计的知识，而概率可以让学生感受数据的随机性，让学生从一个装有红、白、黑三种颜色的小球袋子里随机拿出一个，抽到白球的概率是多少？这个问题的设计可以让学生体会到概率的随机性。因此，在实际教学中，不但要在课堂上利用案例教学，还要根据实际情况布置案例作业，让学生在实际中体会数据分析的作用。三、建立合理的课程考核体系，确保教学效果数据分析本身就是“从实际中来，到实际中去”的典型代表，因此在整个教学过程中，应该抓住时机不时培养“解决实际问题能力”，

大数据对教育的应用

大数据对教育的应用魏慧娟大数据时代的来临对各行业都产生了深刻的影响，教育领域也不例外。学员的学习行为、思维方式，教师的授课理念、教学方法，学校的教育管理、教学评价无一例外都受到大数据的影响。教育领域必定会在大数据技术的推动下发生深层次的、多元化的创新与变革。一、大数据对教育领域的影响 1.教育理念与教学评价被迫革新。教育作为社会子系统的重要组成部分深受社会形态影响，现代的教育体系几乎是伴随着工业社会发展同步发展的。市场的扩大与提高，对劳动者劳动技术与经验的要求远远高于个体层面的文化修养，合格劳动力的衡量标志是能不能解决问题。这一实用主义特点对教育领域的影响是巨大的。传统的教学评价不论对学生还是对教员，总是依赖能力测试，通过考试分数的数理统计分析来评价学生与教师。在大数据时代，则是跟踪记录教师与学生教与学的长期行为并对之进行分析，采用过程性、归纳式、多元化的方式进行评价。 2.个性化教学得以真正实现。运用大数据技术，在线平台能实时记录每一位学生的学习行为，教员获得全面丰富的数据内容后利用数据挖掘技术加以整合分析，不但能掌握学生个体的学习状态、知识接受水平，还能了解哪种教学方法对该学生最有效，以及该学生具体的薄弱点。教师根据这些数据就可以针对学生个体因材施教，制定个性化的教学方案、教学活动和学习计划，教学工作真正从共性化的群体教学转向了个性化的个体教学。个性化教学的实现能大幅提

高教师的教学质量和学生的学习效果。二、大数据在教育领域的应用模式大数据在教育领域的应用模式本质上就是数据的生命周期，即数据获取、数据存储、查找与分析、可视化、决策。 1.教育者角度的应用，即教学领域知识模型构建。大数据教育系统对现有的教学内容建模后通过数据挖掘、学习分析和在线决策各子系统，所必须掌握的教学知识点、教学单元与教学课程之间的逻辑关系，最终重新构建领域知识结构，对现有的教学内容与方法进行改革，达到提高学生学习效果和教师教学效率的目的。 2.学习者角度的应用。（1）个性化课程分析。大数据教育系统首先获取某个学生以前的学习表现，从已毕业学生的成绩库中匹配与之相似的学员，分析已获得的成绩和待选课程表现之间的相关性;然后通过学习满意度调查问卷分析评估学生个人情况;再结合专业课程的重要性，为学生列举课程清单。并向其推荐有可能取得优秀成绩的课程。（2）助学需求预测。大数据教育系统可以通过收集校园卡的生活与消费记录，以一日三餐为主要权重指标对生活必要开销进行计算评估，当发现某学员的消费明显低于预警线时，会主动通知学校相关管理方，由相关部门与学生进一步沟通，并进行相应调查，判断该学员是否需要助学帮助。 3.其他应用。当大数据教育系统与其他领域的大数据系统互联互通后能发挥的作用不可估量。比如，与社保、医疗、金融、公

教育大数据实际应用及部分数据处理过程

教育大数据的实际应用及部分数据处理过程（1）MOOC的蓬勃发展。MOOC是Massive（大规模的）、Open（开放的）、Online（在线的）、Course（课程）四个英文单词的首字缩写，意为大规模网络开放课程。2006年，萨尔曼·可汗（SalmanKhan）创办了利用在线视频进行免费授课的可汗学院，现有关于数学、历史、金融、物理、化学、生物、天文学等科目的3400多段视频，注册用户超过了1000万人。2011年，斯坦福大学的一门人工智能网上课程吸引了190多个国家的16万名学生参加学习，该课程的讲授者塞巴斯蒂安·特伦（Sebastian Thrun）教授创办了在线教育网站Udacity。2012年，盈利性在线大学教育平台Coursera上线，和普林斯顿大学、斯坦福大学、密歇根大学和宾夕法尼亚大学等83所大学协同提供课程，目前在全球拥有380万的注册用户。同年，哈佛大学与麻省理工学院宣布结成非营利性合作伙伴关系，联合发起了名为“edX”的网上课程系统，联手提供免费的在线课程，搭建共同教育平台，包括清华大学、北京大学在内的其他26所全球名校也相继加入了这一平台。互联网技术的发展带动了教育的网络化和国际化，MOOC更将传统的远程教育推向了新的高度和广度，催动了网络学习时代的到来。在教育活动中，相对于通过师生面对面的接触获取教育数据的途径而言，基于大型网络课程平台进行数据挖掘的方式显然有效得多：学习行为的数据将自动留存，更易于后期的学习行为评价和评估；教师只需通过分析整合学习行为就能得到学习过程中的规律；利用数据挖掘的关联分析和演变分析等功能，在学生管理数据库中挖掘有价值的数据，分析学生的日常行为，可得知各种行为活动之间的内在联系，并提出相应的对策。（2）个性化课程分析。佛罗里达州立大学利用eAdvisor程序为学生推荐课程和跟踪其课业表现。奥斯汀佩伊州立大学的“学位罗盘（Degree Compass）”系统在学生注册课程前，通过机器人顾问评估个人情况，并向其推荐他们可能取得优秀学业表现的课程。系统首先获取某个学生以前（高中或大学）的学业表现，然后从已毕业学生的成绩库中找到与之成绩相似的学生，分析以前的成绩和待选课程表现之间的相关性、结合某专业的要求和学生能够完成的课程进行分析、利用这些信息预测学生未来在课程中可能取得的成绩，最后综合考量预测的学生成绩和各门课程的重要性，为学生推荐一个专业课程的清单。