大数据在教学中的运用
一、大数据的含义及其特征
大数据( big data) ，或称巨量资料，指的是所涉及的资料量规模巨大到无法使用传统流程来处理和分析，无法在合理时间内用常规软件工具去进行有效管理，无法在短时间内转换成有价值的决策资讯。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的海量、高增长率和多样化的信息资产。不同的学者或机构对于大数据的界定不尽相同，但是却存在这样一种共识，即: 大数据不仅仅是蕴藏巨大价值的海量数据资源，更是一种高效便捷的技术工具。
根据大数据的定义，我们不难归纳出其特征: 海量的数据规模、快速的数据流转和动态的数
据体系、多样的数据类型和巨大的数据价值 ,即人们常说的“四V”特征。从大数据巨大的数据价值来看，政府、企业、学校和个人通过对大数据的收集、整理与分析，将能够实现对未来的预测，形成更为完善的决策。随着大数据及其相关技术的深入研究和推广，其意义价值日益突显。
二、大数据在高校学生教育管理中的应用
( 一) 把控学生思想行为动态
高校学生工作一般包括教育、管理、安全稳定和党团建设等方面。作为高校学生教育管理工作者有责任和义务及时把控学生的思想行为动态，保证学生安全健康的学习和生活环境。然而，在实际的教育管理工作过程中，学生思想行为动态则常常被忽略。部分学生教育管理工作者或是由于缺乏对把控学生思想行为动态之重要性和迫切性的必要清醒认识，选择把较多的精力和时间投入到科研中; 或是由于缺乏正确有效的工作方法，选择忽视把控学生思想行为方面的工作，对学生缺乏应有的关注和及时的引导。这种在认识和工作方法上的匮乏，在大数据及其相关技术飞速发展的情况下迎来了改善的契机。高校通过对大数据及其相关技术的宣传和培训，将切实增强高校学生教育管理工作者的大数据意识，提
高其运用大数据及其相关技术把控学生思想行为动态的服务能力和服务水平。例如：高校针
对性地开展大数据及其相关技术的培训课程，通过演示实际的大数据分析案例，重点宣讲大数据思维的培养，大数据对于学生工作的价值以及大数据技术的工作应用等，使广大学生教育管理工作者能在较短的时间内理解大数据分析的真实价值，掌握如何使用大数据及其相关
技术解决学生思想行为动态相关问题，从而更好地适应当前大数据时代下学生工作的新形
势。
（二）开展舆情分析
大数据时代下，数据资源是海量的，理论上一个学校可以收集学生所有的数据资源，如学生个人信息、学业成绩、能力倾向、特长爱好、性格特征、甚至包括社交、日志信息等各种网络资源。基于此，高校学生教育管理工作者可以进一步分析并深度挖掘其关键信息，时刻掌握大学生对于某个热点问题或事态的舆情，以更好的判断和预测其态度或行为倾向，做出正确的决策。如参照常用的态度测量法五点法，把学生对于某个事件的态度划分为五个等级，其中两端为极端态度，中间为中性态度，具体分为最反对、反对、无所谓、赞成、最赞成，其相应的分值为—2、—1、0、1、2。根据评论、留言等信息的表述将其分别归为五个等
级，分别计算并汇总每个等级下的分数。这样通过统计处理将全部项目的分数综合起来，便可得到学生对于某个事件的态度分数,由此分数便可推断学生群体对于事件的态度。针对其态度或行为倾向，及时采取应对措施,正确引导，使之朝着良好的期望方向发展。
（三）开展个性化学习
在大数据时代下的数字化校园，高校大学生的学习方式悄无声息地发生着变革，逃课去“淘课”的现象在高校大学生群体中已经成为屡见不鲜的事实。诚然，传统大学课堂能够给学生
提供的知识滋养并未消减半分，但是面对大数据的冲击，互联网课堂的便捷和高效，越来越
多的大学生对于传统课堂的教学形式和内容表现出不同程度的冷漠，进而选择拥抱互联网，
寻求基于学习过程数据化的个性化学习和辅导。这是大数据时代赋予知识学习者更多样化和
个性化的选择，俨然成为了一种不可抗拒的变革趋势，应当引起高校学生教育管理工作者的
足够重视。针对这样一种尴尬的教育局面，高校学生教育管理工作者应当大胆利用大数据及其相关技术，在学生数据收集和分析的基础上及时辨别不同学生学习数据的差异，挖掘数据背后的规律，从而加强教育及其管理的针对性与精准性，更好地践行因材施教、个性化管理
和多样化人才培养的教育思想。例如，运用大数据技术，建立学生的个人学习数据中心，将每个学生的日常学习内容、学习进度、学习时间、作业完成情况、课业成绩等信息记录下来，通过数据分析，区别不同学生原有的认知水平、学习能力、学习内容偏好和学习方法等，并在日常教学的各个环节中为学生提供个性化的学习和辅导方案，针对性地减轻部分学生的学
业负担，提高其学习效率，进而改善整个教学质量，最大限度地促进学生的学习和个性化发展，提升教育的意义。
三、大数据在高校学生教育管理中的应用策略探究
（一）搭建学生教育管理数据平台
大数据应用于高校学生教育管理工作的基础在于数据，没有数据的采集与整合也就谈不上大
数据及其相关技术的应用。目前，众多高校虽然已经初步建立起一定规模的教育管理相关信息系统，但大多相对隔离，局限于部门内部管理使用，没能真正实现数据的共享和整合。同时，在数据的采集和整理方面往往缺乏规范，数据庞杂，不利于进一步的分析处理。因此，
高校有必要设立一个专门的机构或部门，协调并集成高校内部诸如图书馆、后勤管理部门、
教务处、科研处等与学生息息相关部门的信息平台，整合学生相关的所有信息，搭建一个系
统的教育管理数据收集平台，形成一个全校范围的学生教育管理工作数据库，以保证及时全
面地收集、更新和共享所有学生的所有数据，充分挖掘数据价值，更加全面地掌握学生的各项情况。
（二）建设具有大数据分析能力的学生教育管理队伍
大数据时代，在各行各业，与其说是大数据创造了价值，不如说是大数据思维触发了新的价值增长。教育领域也不例外。在高校学生教育管理工作中应用大数据及其相关技术探求数据价值，其关键同样在于拥有大数据思维并具备大数据分析能力的人。然而，在现实的高校学
生教育管理队伍中，同时具备大数据分析能力和学生教育管理能力的教师少之又少，可以说几乎没有。因此，要充分发挥大数据技术在学生教育管理工作中的作用，就需要组建具有大
数据分析能力的教育管理团队。在团队中，通过引入大数据相关的特定培训项目，帮助队伍中的成员树立大数据意识，使其充分认识到大数据及其相关技术对于学生教育管理工作的重要价值和意义，从思想层面上重视学生相关数据的采集、整理和提炼，从能力层面上掌握在
学生教育管理数据平台上进行数据分析的理论、方法和工具。
（三）完善大数据管理和使用规范
大数据及其相关技术在高校学生教育管理中应用的前提在于基础数据的采集。目前，学生相关基础数据体量庞大，种类繁多，且散落于不同的机构和部门。在各部门分散采集的过程中，由于数据标准的不统一，势必导致最终数据的杂乱无章，不利于进一步的汇总和分析，进而无法实现数据价值的最大化。另外，大数据的广泛使用同样可能导致学生隐私信息的泄露，威胁学生的个人信息安全，使学生受到不同程度的伤害。因此，在大数据及其相关技术的应用过程中，高校应当建立并完善相应的管理和使用规范，统一数据标准，确保各部门数据的
无缝衔接，以便于数据的整合和共享；规范数据采集的流程和使用的范围与权限，从制度上确保数据采集和使用安全。
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。
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
“极课大数据”在高中化学教学中的有效应用 梁峰丽 （江苏省梅村高级中学江苏无锡 214112） 摘要：随着大数据技术的发展，其在教育领域的应用也越来越广泛，极课大数据就是通过对学生的大量作业及测试进行统计处理，快速得到详细的学生个体及班级整体的数据分析、有针对性的诊断报告和个性化学习包等，从而让教和学都更有针对性，达到提高教学效率的目的。 关键词：极课大数据；e学习；个性学习；高中化学 一、什么是极课大数据 大数据，指的是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。它能提高对数据的“加工能力”，通过“加工”实现数据的“增值”1。在我们的生产生活和工作学习中有很多难以收集和使用的数据，但这些数据经过收集和处理会为人类创造更多的价值，信息技术的发展为这些数据的收集提供了保证，从而让大数据的价值被逐渐的利用起来。 大数据在教育领域的应用也在不断的被开发出来，“极课大数据”就是其中之一。“极课大数据”是基础教育学业采集与学情追踪反馈系统，极课系统基于自主研发的图像算法和数据分析模型2。通过对学生所做作业的扫描批阅，可以获得作业中反馈的大量信息，让教师、家长和学生都能在第一时间科学地了解到每个学生的学习状况，从而有针对性的解决问题，让学生的学习更有个性化，从而提高学习效率。 二、如何使用极课大数据 极课大数据的硬件要求就是一台阅卷仪和一台电脑，在电脑中装入“极课”软件就可以使用了。教师按照以往习惯在电脑中用word编写好电子作业，按照极课系统的要求将作业导入，系统会为每份作业生成相应的二维码，便于系统在扫描的时候识别。根据实际需要，作业中会在每小题或每大题增加定位点和老师的打分栏，这些是为了系统扫描时识别老师在每小题上的打分。作业打印出来后，与以往的作业相比，相同的地方是它们都是纸质作业，学生就像以往一样在作业纸上书写答案，但是要在指定位置贴好含有自己身份信息的二维码，此二维码是系统用于识别学生身份的；选择题可以直接用2B铅笔填涂答案。（见图 1） 图1 极课作业实例 1百度百科——“大数据”：https://www.doczj.com/doc/279946314.html, 2极课大数据的公司网站：https://www.doczj.com/doc/279946314.html,/
大数据在教学中的运用 大数据代的到来，是的教育研究走向科学的重大机遇。大数据代的到来， 所有社会科学域能借由前沿技的展从宏群体走向微个 体，跟踪每一人的数据成了可能，从而研究“人性”成了可能。于我教而言，通 大数据的分析 ,可以我更了解自己的学生。 那么，大数据将教育来什么如何通大数据真正“以学生本”的理念，真 正懂我的学生 一卷，它我的数据是什么可以是的一个90 分，但如果 我通大数据，我可以得到很多信息：每一大的得分，每一小的得分， 每一了什么，每一花了多少，是否修改，做的序有 没有跳，什么候翻卷子，有没有行，了哪些目，涂改了哪 些目??等等，些信息比一个92 分要来的有价得多。不是考， 堂、程、生互的各个都渗透了些大数据。 些数据，如何去理与些数据究竟可不可信、有没有代表性数据于帮助我 去千差万的学生有何作用呢所以，大数据在教育中的用，其最重大的意，就是能 我走近每一个学生的真。 在大多数教研活中，判一个堂的好坏，更多是家美型的——教的是否，提出的是否有效，置与本活的目是否契合，等等。而学生在个堂中的体，大 部分是被完全忽略的，即使得了关注，也往往是“被代表” 的——听者会根据自己 的来假学生的体，而学生真正的体如何，却没有大的技与数据源可提供分析 与。 大数据的到来，能从技面体者的感受得以量化与。学生在一个堂中的需求 与度，由大数据的理得可，也提供了教研活以更活的素材——听学生成了可能，教有了了解学生的途径与方法，从学生的需求出改教学行成了可能。的教育研究往往是式的，我是某些因素学生很重要，堂很重要，比如提有效性，堂的奏等。然后，我通一次次反复的践来些。但是，些因素真的是重要的在大数据的 思方式下，真正的重要因素来自于数据挖掘而非想当然的。
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 一、大数据的含义及其特征 大数据( big data) ，或称巨量资料，指的是所涉及的资料量规模巨大到无法使用传统流程来处理和分析，无法在合理时间内用常规软件工具去进行有效管理，无法在短时间内转换成有价值的决策资讯。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的海量、高增长率和多样化的信息资产。不同的学者或机构对于大数据的界定不尽相同，但是却存在这样一种共识，即: 大数据不仅仅是蕴藏巨大价值的海量数据资源，更是一种高效便捷的技术工具。 根据大数据的定义，我们不难归纳出其特征: 海量的数据规模、快速的数据流转和动态的数 据体系、多样的数据类型和巨大的数据价值 ,即人们常说的“四V”特征。从大数据巨大的数据价值来看，政府、企业、学校和个人通过对大数据的收集、整理与分析，将能够实现对未来的预测，形成更为完善的决策。随着大数据及其相关技术的深入研究和推广，其意义价值日益突显。 二、大数据在高校学生教育管理中的应用 ( 一) 把控学生思想行为动态 高校学生工作一般包括教育、管理、安全稳定和党团建设等方面。作为高校学生教育管理工作者有责任和义务及时把控学生的思想行为动态，保证学生安全健康的学习和生活环境。然而，在实际的教育管理工作过程中，学生思想行为动态则常常被忽略。部分学生教育管理工作者或是由于缺乏对把控学生思想行为动态之重要性和迫切性的必要清醒认识，选择把较多的精力和时间投入到科研中; 或是由于缺乏正确有效的工作方法，选择忽视把控学生思想行为方面的工作，对学生缺乏应有的关注和及时的引导。这种在认识和工作方法上的匮乏，在大数据及其相关技术飞速发展的情况下迎来了改善的契机。高校通过对大数据及其相关技术的宣传和培训，将切实增强高校学生教育管理工作者的大数据意识，提 高其运用大数据及其相关技术把控学生思想行为动态的服务能力和服务水平。例如：高校针
一、课堂中的大数据应用 课堂中生成的大数据： 1.教师教学行为数据：教师教学行为的数据主要是教师在授课过程中的言行。 2.学生学习行为数据：学生学习行为的数据主要是学生在课堂中的反应、作业完成情况以及对知识点的掌握情况。 课堂大数据的用途 1.分析和评价教师教学行为，促进教师教学行为的改善
2.为学习分析提供依据，促进教学干预和个性化学习 3.发现教育教学问题，为学校和管理部门提供决策依据 随着平板电脑等移动终端设备在课堂中的应用，采用智能手段获取学生学习的数据也成为可能。典型的应用是收集学生对知识点的掌握情况，如将课 堂练习与教学知识点相关联，在移动终端上做课堂练习时，运用软件实现课堂 练习的智能分析，自动获得学生对教学知识点掌握情况的数据。 二、关注学生课堂数据，挖掘信息课堂亮点 教师要敢于直面自己的课堂，看看录像，听听录音，及时反思自己的课堂，优化教学引导，课堂教学的时间观念就会强很多，课堂效率也会提高不少。 三、基于 PADClass 模型的数字化课堂学习过程数据挖掘与分析研究 信息的单向性和数据的不可跟踪性使得课堂学习过程只能依靠教师的经验进行分析，在学习过程中的多维信息交互数据不能得到即时处理与分析，导致个性化学习缺乏实际基础。 一方面，通过数据挖掘和数据分析以及可视化等技术可以实现对课堂上教师和学生的教学行为和随堂测试数据信息的采集、处理、存储以及可视化呈现;另一方面，通过基于数据的教学策略优化，可以减轻教师教学负担，激发学生学习兴趣，实现教育资源合理配置，促进信息技术与教学过程的深度融合。
可以把课堂数据分析分为四个方而，即教师分析、学生分析、活动分析和资源分析。其整体分析结构如图。 其中教师分析根据教师的课前备课、课上授课和课后评价等行为分为备课分析、导学分析、互动分析、评价分析、教学目标分析和课后分析;学生分析根据学生课上行为和作业测试情况分为互动分析、评价分析、作业分析、测试分析和学习结果分析;活动分析根据活动的类型和时长分为活动类型分析和活动时长分析;资源分析根据资源的类型、大小和使用情况可分为资料分析和使用频率分析。它们为分析教师与学生的行 为和教学目标的完成情况提供了科学精确的数据依据。 可以把数据分为单节课和阶段性两个维度来分析。单节课就是在某一节特定的课上，对教师和学生的交互信息和学生的测试成绩进行精确的处理，并最终用图形化的 形式展示出来。阶段性就是在某一阶段内，对某个班级或某个学生进行阶段性分析.用图像化的形式直观展示。 图4为测试时题目正确率及交卷人数实时状态，该图由两部分组成:左侧为“题目正确率统计图”，显示当前已交卷学生的单个题目的答题正确率;右侧为阳寸序图”，
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
谈谈大数据在教学中的运用 随着信息技术的加速发展和应用，大数据在社会经济、政治、文化、生活等各方面产生深远的影响，给各行各业的发展模式和决策带来了革新与挑战。教育行业也不例外，教育管理、思维方式学习行为、教育评估等，都深受大数据的影响。 现在的社会已经进入互联网时代，与互联网密不可分，比如学生在学校进行的每一次考试，在哪方面有特长、曾经获得过哪些奖励、参加过哪些社会活动等，它在电子档案中就可以一目了然，再加上现在的家长和学生都会有微博、微信、QQ等网络社交工具，这些社交平台中会会留下大量的信息，我们与家长的联系更加密切，学生的成长轨迹也可以说是非常清晰的。只要把这些信息过程数据化，教师的教育教学工作可以有更明确的指向性，学生也可以更好地了解自己，自己的努力方向在哪，家长也可以更好的督促自己的孩子，这对学生是非常重要的，同时也让我们教师与学校为学生与家长提供了更好的服务水平。 在我们的教育领域，有着很多的数据，比如平均分、升学率、就学率等。使用大数据来分析问题，这要比传统数据更科学，更方便，更有价值，能很好地帮助信息收集方获取精准材料，从而做出更准确的教学分析。如教师可以通过平台统计出学生的普遍的答题情况，大数据可以让教师清楚知道哪道题学生错得最多，哪道题学生掌握得最好，从而在上课时强化训练，这样得出的课程教学模式、师生评估方法等就更具针对性、可行性，得出的结论也更科学、更精确。我们还
可以利用大数据来开发一些智能数字教科书。简单来说，就是学生可以按照自己的节奏来控制学习进度，而不会受到周围其他学生的行为的影响。然后，系统会给教师一个反馈，告知哪个学生在哪个方面有困难，同时给出全班学生的表现的整体分析数据。 大数据对我们有深远的影响，我们要以积极的态度去迎接大数据时代的到来，因为大数据时代为我们的教育管理和运行带来了更多的发展机遇。往后更多的大数据的预测、分析将逐步融入我们的教育管理和决策中去，从而帮助我们更好地做好教育发展的规划, 改变我们的教育教学评价体系。
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
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
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
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”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 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。