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”，
显示当前已交卷学生的人数。
图5为测试时每个学生实时作答情况，答对的选项填充为绿色，答错填充为灰色，未选为空白。S-P表用来实时显示学生的正确率及每个题目的作答情况。
图6为单日随堂考成绩分析，是该教师某天在某班的某门课上进行随堂考试成
绩的分析。图7为单日作业提交率分析.是该教师所教的某一班级某天提交某门
课的作业情况分析。教师通过“实时分析图”能够了解每个题目的正确率和学生的交
卷情况。
第一，教师通过“举手”能够及时了解学生对知识的掌握情况。
第二，教师通过“实时分析图”能够了解每个题目的正确率和学生的交卷情况。
第三，教师通过S-P表能够详细的了解每个学生的学习情况。
第四，教师通过“单题选项分布统计图”能够了解每个题目学生整体的掌握情况。
第五，教师通过“成绩等级分布图”能够了解学生成绩等级的分布情况。
第六，教师通过“过程分析图”能够“看到”学生的过程分析图给教师呈现了学生做每个题目做题过程。
四、面向课堂教育信息的数据挖掘研究
维度二学生信息的挖掘“
(1)参与状态:一是观察学生是否全员参与学，二是看有的学生是否参与教，把教与
学的角色集于一身。没有学生积极参与的课堂教学，是谈不上开发学生潜能的。
(2)交往状态:一看课堂上是否有多边、丰富、多样的信息联系与信息反馈，二看课
堂上的人际交往是否有良好的合作氛围。
(3)思维状态:看学生是否对教师的提问，提示信息作出积极的反馈;学生是否主动提
出问题、发表见解。
(4)情绪状态:一看学生是否有适度的紧张感和愉悦感，二看学生能否自我控制与调
节学习情绪。有时课堂会突然爆出笑声又嘎然而止，会从激烈的争论转人专注的聆听，就是一种自发并能自控的良好情绪状态。
(5)生成状态:一看学生是否都各尽所能，感到踏实和满足，二看学生是否对后继的
学习更有信心，感到轻松。
维度三教师、学生课堂交互信息的挖掘：
五、课堂数据可视化的价值与教学应用
基于网络智能设备的课堂数据可视化，一方面继承了数据可视化“一图胜千言”
的表达优势，另一方面又通过技术将已构建教学关联的课堂数据，以即时反馈、全局
展示、动态累积、趣味呈现的方式应用于课堂教学各环节和活动中，在支持课堂管理
的同时，着重突出“可视化”的教学互动及教学的动态生成，促进了教学过程的不断
改进。
课堂数据可视化的内涵：数据可视化借助图表、图像形象地呈现数据，支持用户直观了解数据本身，分析蕴含在数据背后的信息与数量关系，其主要目标在于“通过
图形化的手段清晰有效地传达信息”，帮助人们“揭示趋势、探索来源、获取新知”。研究表明，大脑要处理的信息多跟视觉有关，超过80%的大脑细胞是处理视觉信息的，人们在加工视觉信息时认知负荷很低，所需努力极其微小（Sibbet，2010）。数据可
视化充分应用“一图胜千言”的可视化表达方式，具有显著的沟通力、呈现力与吸引力，在课堂教学中常被用于呈现教学信息，通过图形图像的方式增进学生对教学内容
的理解与认知，支持学生学习过程中的认知建构，或是对已记录的教学数据加以可视化，便于后期的比较与分析。
其应用主要包括获取课堂表现数据、呈示可视化结果、自主调整反馈三个基本流程。各流程间顺序并不固定，可根据教学实际灵活调整，通过这些流程的不断应用促
成教学改进的良性循环，如图
其中“获取课堂表现数据”，通常指通过应用智能设备获取学生课堂表现数据，主要有行为表现、认知表现和情感表现三类。
1.课堂数据可视化应用带来课堂形态的新变革
首先，课堂数据可视化的应用使课堂交互真正得以“实时实地”。如使用课堂应答工具Socrative可即时了解学生对某一知识点的掌握情况，从而减少师生间反馈所需的时间，促使课堂交互真正实现“实时实地”。
其次，课堂数据可视化应用可自主设置课堂交互的透明度，在充分尊重学生的同时增进课堂交互的自由度。如 Socrative 可在不同测试题型如简答题中设置是否匿名，为课堂中的学生创设毫无压力的表达空间，使其更愿意且更真实地表达自己。
第三，课堂数据可视化应用可使课堂交互充分面向个体和全体学生。如 Class Dojo 将全体学生行为表现信息置于单一界面中，教师可以通过这种可视化的方式即时了解个体和全体学生的行为表现情况。
2.课堂数据可视化应用是教师数据素养发展的重要内容
课堂数据可视化一方面将数据应用渗透于教师教学与沟通交流的各环节和各层面，另一方面在技术应用上简化了教师数据统计与分析的工作，使教师能够切实关注基于
数据的教学发展而非数据本身。
3.课堂数据可视化应用推进教师技术应用的优化变革
课堂数据可视化应用实则是基于数据的技术应用，这种基于数据的技术应用在教
学整合的“相对优越性”、教师教学的“兼容性”、教学效果的“可观察性”上均较
传统的技术应用更能激发教师应用技术的积极性与主动性。一是数据与教学切实关联，二是数据具有动态性特征，三是数据具有一定的指示作用。
课堂数据可视化教学应用案例
1.Class Dojo简介
Class Dojo是一款免费的基于学生行为数据可视化的课堂行为管理网络工具，旨
在帮助教师管理课堂和改进学生行为表现。这项功能主要通过四个环节实现：（1）量化学生行为，（2）评估学生行为，（3）呈示学生行为得分，（4）生成学生“行为报告”。
3.基于Class Dojo的课堂数据可视化教学应用
（1）激发全员共同参与
（2）创设游戏化课堂
可将学生课堂行为管理作为游戏机制，通过将数据应用和趣味呈示的色彩、声音、时间乃至学生个人形象相关联，从个性化形象设置、评估过程到竞争机制、互动反馈等方面。具体可从以下三方面考虑：一是为所有学生设置独特的卡通人物形象。二是重视学生行为评估过程的游戏化。三是充分应用 Class Dojo 所提供的随机抽取、计时器和倒计时等功能，开展各种各样的趣味活动，有效提高学生的课堂参与。
（3）展开即时、全面、自主的教学互动
（4）增进教育利益相关者间的协作交流
Class Dojo 除了在课堂教学中作为学生行为的即时评价与管理工具外，还会
对学生的行为表现加以记录和存储，并以“行为报告单”的方式动态呈现出“整个班级”或单个学生在某一段时间内的发展变化情况。Class Dojo根据教师、家长和学生
的应用特征为各自提供了不同的应用界面，方便教师、家长和学生即时查看学生的行
为表现。
六、学习仪表盘：大数据时代的新型学习支持工具
学习仪表盘基于信息跟踪技术和镜像技术，对学习者的学习行为、习惯、情绪、
兴趣等信息进行记录和追踪，通过分析与可视化、个性化的显示，为在线教育的学习者、教师、研究者、教育管理者等提供多层次的学习支持，帮助学习者实现自我认知、学习反思以及意义建构，促进学习新方法或模式的产生。
应用案例
（1）可汗学院学习仪表盘
在这一学习仪表盘中，要学的知识被精细切割为上百个知识点并可视化为由
549 个小格组成的“任务进度”图，其中每个小格代表并链接一个知识点要完成的学
习任务，其颜色深浅表示了学习者对该知识点的掌握程度。学习者可以设计个性化
的学习路径并自由选择想要学习的知识点，还可以通过练习或测试提升对某一知识点
的掌握程度
（2）“快乐学”学习仪表盘
学生入口的仪表盘页面能够显示学生在练习过程中的错题类型与数量，并通过分
析学生在学习中的弱点与盲点生成个性化练习题，帮助学生强化和提高。教师入口的
仪表盘页面既能够支持师生间一对一的交互，又能基于对学习者的数据分析辅助教师
生成个性化试卷，从而实现个性化教学。家长入口的仪表盘页面在可视化子女总体学习指数（如图4所示）的同时，还可以显示某类知识点的具体学习情况
多对象学习支持
学习者。学习仪表盘可以追踪学习者的学习过程与结果并提供多种反馈信息，包括对课程参与情况的反馈，如学习材料使用情况、在线活动参与度、论坛参与率、在线测试成绩、作业及考试成绩等;学习者在学习共同体内的学习情况反馈，如学习进度的比较与推荐、学习策略建议等;学习者学业进步的总体反馈，包括学习情况总结、参与各种学习活动及使用各种信息技术工具的情况总结等。
教学者。学习仪表盘具有可定制性与可扩展性，可以满足教师多方面的教学需求。( Siemens et al.,2011)首先，教师可以通过学习仪表盘更深刻地了解学习者个体与群体的学习情况，如学生对于个人进步的感知、学习中的情绪情感体验、话题讨论的参与程度、实时学习检测情况以及与检测内容相对应的在线学习活动参与情况等，使教师可以获取学习情境中更为全面但却不太有形(Less Tangible )的信息，从而追踪并掌握影响学习者持续学习参与度(Sustained Learner Engagement)的因素。其次，学习仪表盘提供了一些便捷的插件，可以让教师选择和定制对信息和数据的分析角度，从而帮助教师及时发现和预测“处于危险状态”的学生并进行干预，如个性化谈话、学习方法建议、学习材料补充等。另外，学习仪表盘具有良好的开放性，教师可以方便地与同校或外校的教师共享信息资源。
基于大数据精准教学系统的因材施教试题及答案 一、单选题（共11题，每题4分，共计44分） 1、班级考试报告不支持查看哪些指标（） A班级平均分 B班级优秀率 C班级排名 D班级不及格率 2.以下关于讲评模式描述正确的是？（） A.讲评模式不支持筛选题目 B.讲评模式能查看学生答题原卷 C.讲评模式下不支持资源拓展 D.以上说法均不对 3、考试后，老师想要查看学生高频错题，请问该如何操作？（） A在班级报告的成绩单中查看 B在学生学情单科页面下载本班成绩 C在班级报告学情总览的页面最下放有高频错题功能模块D在精准教学功能下查看 4、教师进入试卷讲评，想优先讲解班级重点错误的题目，该如何操纵？（） A．选择需要讲评试卷的报告，点击试卷讲评，选择按得分率排序
B．选择需要讲评试卷的报告，点击试卷讲评，教师直接点击认为错误率高的题目 C．老师课堂上直接寻问学生，哪道题目需要优先讲解D．以上均有可能 5、老师在考前复习想查看班级学情可以进入（） A学科学情 B教学监管 C练习中心 D可以选择进入任一个页面 6、班主任想查看班级学生某一阶段知识点掌握情况，请问该如何操作？（） A在班级报告按考试依此每次考试情况 B在学科学情页面查看薄弱知识点 C在学生学情页面下载单个学生历次成绩 D以上都可以 7、教师查看单次学情时，某位老师发现班级均分在90分以上（满分100分），下面做法错误的是？（） A对比年级排名，查看班级与年级差距 B查看试卷分析界面，分析考试难度、信度、区分度，总结差距。 C本次考试内容班级整体较好，不需要耽误教学时间，直接跳过上新课。 D以上都错误 8、教师查看学生学情时，不能查看的信息是？（）A班级大幅退步学生 B每个学生每个知识点掌握情况
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
摘要：随着大数据时代的到来，高校教育将发生深层次的变革。介绍了大数据的定义和高校信息系统中存在的大数据，分析了大数据在高校教育中的应用，并对可能存在的问题做了初步探讨。 关键词：大数据；高校教育；数据挖掘 中图分类号：TP392文献标志码：A 文章编号：1671-6191（2013）02-0084-04 0引言 2009年出现了一种新的甲型H1N1流感病毒，这种流感病毒结合了导致禽流感和猪流感的病毒的特点，在短短几周之内迅速传播开来。在甲型H1N1流感爆发的几周前，互联网巨头谷歌公司的工程师们在《自然》杂志上发表了一篇引人注目的论文，它准确预测了H1N1流感的爆发，这令公共卫生官员们和计算机科学家们都感到震惊。这篇论文介绍了谷歌通过观察人们在网上的搜索记录来实现这个预测的方法，而这种方法以前一直是被忽略的。谷歌保存了多年来所有的用户搜索记录，而且每天都会收到来自全球超过30亿条的搜索指令，如此庞大的数据资源足以支撑和帮助它完成这项工作。谷歌公司的预测与官方数据的相关性高达97％，和疾控中心一样，他们也能判断出流感是从哪里传播出来的，而且他们的判断非常及时，不会像疾控中心一样要在流感爆发一两周之后才可以做到[1]。惊人的是，谷歌公司的方法根本不需要分发口腔试纸和联系医生———它是建立在大数据的基础之上的。2012年3月29日，美国政府宣布了“大数据研究和发展倡议（Big Data Research and Development Initiative ）”，以推进从大量的、复杂的数据集合中获取知识和洞见的能力，并承诺政府将为此投资超2亿美元，许多重要国家机构都将参与其中。2012年7月10日，联合国发布大数据政务白皮书《大数据促发展：挑战与机遇》，指出各国政府应当使用极大丰富的数据资源，更好地响应社会和经济指标。日本总务省于2012年7月新发布“活跃ICT 日本”新综合战略，提出正针对大数据推广的现状、发展动向、面临问题等进行探讨，以期对解决社会公共问题做出贡献。随着互联网上数据的不断增多，海洋一般浩瀚的网络数据已成为一种战略资源。大数据技术的目标就是从这些数据中挖掘信息、判断趋势、提高效益。“大数据”是继物联网、云计算之后IT 产业又一次颠覆性的技术变革。 1什么是大数据 大数据也称巨量资料，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、存储、管理和分析的数据。人类可以通过大数据的交换、整合和分析，发现新知识，增长新智慧，创造新价值。大数据具有4V 特点，即数量（Volume ）、多样性（Variety ）、速度（Velocity ）和价值（Value ）。 1)数量。数量也许是与大数据最相关的特征，是指数据规模“巨大”。当前数据已经从TB （1024GB ＝1TB ）级别跃升到PB （1024TB ＝1PB ）、EB （1024PB ＝1EB ）乃至ZB （1024EB ＝1ZB ）级别。以脑科学为例，用电子显微镜重建大脑中的突触网络，1mm 3大脑的图像数据就超过了1PB 。社交网络Facebook 每天大数据在高校的应用与思考 桑庆兵 （江南大学物联网工程学院，无锡214122） 收稿日期：2013-04-18 作者简介：桑庆兵（1973－），男，安徽明光人，江南大学物联网工程学院副教授，硕士生导师，研究方向为图像视频质量评价、神经网络、模式识别。 南通纺织职业技术学院学报（综合版）Journal of Nantong Textile Vocational Technology College Vol.13，No.2Jun.2013 第13卷第2期 2013年6月
“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/2e11686502.html, 2极课大数据的公司网站：https://www.doczj.com/doc/2e11686502.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
大数据在高校中的应用研究 高校大数据及其处理架构 高校中汇聚着大量的信息，从学生角度来看，包括联系方式等基本信息，食堂消费、住宿晚归等生活信息，选课、课后作业、借阅图书、成绩等学习信息，参与的社团、竞赛、讲座等第二课堂信息;从教师角度来看，包含教学任务、课件等教学信息，论文著作、科学研究数据等科研信息;从管理者的角度来看，包含学校的资产信息、师资信息、招生就业信息等。同时随着移动互联网以及物联网等新技术的兴起，学校师生主动产生和由设备自动收集的信息越来越多，如微博、微信等社交信息，各类搜索点击记录信息等。上述信息存在着数据量大、结构复杂、产生频率快的特点。这导致利用常用软件工具捕获、管理和处理此类数据所耗费时问超过了可容忍的时问。 大数据的处理流程与一般数据的处理过程类似，可以定义为在合适工具的辅助下对广泛异构的数据源进行抽取和集成，将结果按照一定的标准统一存储，利用合适的数据分析技术对存储的数据进行分析从中提取有益的知识，并利用恰当的方式将结果展现给终端用户。具体来说可以分为数据抽取与集成、数据分析和数据展示。 数据抽取与集成 大数据的数据来源非常广泛，既包括传统的关系型数据库，也包括半结构化数据，以及以视频、音频、文本和其他形式存在的非结构化数据。数据抽取和集成要解决的主要问题就是收集各种碎片化的数据，
对数据进行清洗，保证数据质量，同时根据时问演进小断更新数据模式，确定数据实体及其之问的关系，最终将数据按照统一的格式进行存储，以便提供给上层用来进行数据分析。 目前高校已经基本建立了完备的管理信息系统、学习管理系统等，在统一数据中心中积累了大量的结构化数据;同时各类系统中还散布着大量的半结构化和非结构化数据。半结构化和非结构化的数据经过一定处理后，可以转化为更容易分析使用的结构化数据。 数据分析 经过抽取和集成得到的数据，需要经过分析挖掘其潜在的价值。传统的数据挖掘、机器学习、统计分析等方法仍然可以用来对数据进行分析，只是需要根据大数据的特征进行调整。首先，为了实现对海量数据的分析，需要依据模型，将数据拆分处理，然后再将结果汇总，一个完整的分析可能会经过多层类似的处理过程;其次，大数据的应用通常具有实时性的特点，数据的价值会随着时问的流逝而递减，因此分析方法需要平衡处理的效率和准确率;最后，大数据一般构建在云计算平台之上，分析方法需要考虑与云计算平台的集成或做为一种云服务。 数据展示 数据分析得到的分析结果，需要以直观可理解的方式呈献给最终用户，在大数据时代，数据分析产生的结果有可能也是非常大量的，且结果之问的关联关系复杂、数据维度更多，数据可视化技术通过更加适合人类思维的图形化的方式展示数据分析结果，已经被证明是展示
软件工程教学中大数据的应用 摘要： “互联网+”应用于教育领域所产生的表征教育治理者、参与者、以及教育环境的数据日渐增加，面向教育领域的大数据分析发现及应 用对于提升教育教学质量尤为重要。本文针对大数据的不同采集方式，对其特点及特性实行分析。结合教育领域中参与者的实际需求，描述 了教育大数据在其中的应用。 关键词： 互联网+；多源教育数据；软件工程；教学模式 随着大数据技术正在广泛应用于各行各业，“互联网+”与教育 的结合所产生的大数据将会对教育领域各个参与者产生深刻影响。通 过对教育大数据的特点及特性实行分析，构建多源教育数据的分析及 处理方法已经成为影响教育进展战略的科学力量。鉴于教育领域本身 的特点，教育大数据来源广泛、采集形式各异，表现出不同的特征及
应用模式。与传统领域的大数据相比，教育大数据本身表现高度的复杂性1。与传统领域的大数据应用相比，教育大数据的应用需要高度的制造性。教育领域的数据应用是以培养人才为其主要目的，所以，针对大数据的应用不但要切实可行，还需要从根本上洞察教育问题产生的原因。 一、教育大数据的特点及特性分析 1.1“互联网+”环境下的教育大数据分类 随着感知、计算、通信、操纵等技术的进展，“互联网+”环境下的教育数据包括由不同的感知设备采集到的教育环境数据、通过定期采集存储的基础信息数据、以及在线的教育资源数据等。 1.教育环境数据 智慧校园作为“互联网+”的典型应用之一2，通过智慧校园的信息化平台，能够采集到各种类型的数据。GPS定位、情境感知、移动通信等技术使得各种教与学行为的日志信息更加丰富，不但仅能够记录
什么人在什么时间什么地点做了什么，还能够采集到行为发生时周边的环境信息、个人体征信息、情绪状态等。 2.静态基础信息数据 基本信息数据主要包括教师和学生的个人信息、课程信息、成绩信息、习题信息、行为信息等。基础信息主要通过定期的采集实现数据的定期更新和维护。此类信息是实行以数据为中心的教育教学模式探究和发现的最基本的原料，涉及学籍、人事、资产等信息具有高度的隐私性和保密性，属于国家重点保护的教育数据之一1。 3.在线的教育资源数据 随着移动与开放教育浪潮的兴起，在线教学资源数据包括课件、微课、微视频、精品课程、教学论坛、试题试卷等3。 1.2“互联网+”环境下的教育大数据特点随着采集方式的变革，“互联网+”环境下的教育大数据具有如下特点：
基于大数据的精准教学模式探究2017-07-12 ： 摘要：精准教学自诞生以来，受限于技术条件，无论是理论研究还是实际应用都不容乐观。信息技术的发展特别是大数据的兴起，为精准教学的发展提供了机遇。在此背景下，文章梳理了精准教学的理论方法、研究现状及其应用困境，分析了大数据对精准教学的影响。随后，文章从教学目标确立、教学过程框架设计、教学评价与预测等三个维度，构建了基于大数据的精准教学模式。最后，文章针对教学主体关系、数据伦理、安全保障等问题，对基于大数据的精准教学进行了反思。文章的研究，推动了大数据技术在精准教学领域的应用，有助于激发精准教学的活力，进一步提升精准教学的有效性。关键词：大数据；精准教学；教学目标；教学过程；教学评价与预测一精准教学的理论方法精准教学（Precision Teaching）是Lindsley[1]于20世纪60年代根据Skinne的行为学习理论提出的一种教学方法。起初，精准教学面向小学教育，旨在通过设计测量过程来追踪小学生的学习表现并提供数据决策支持，以便“将科学放在学生和教师的手中” [2][3]；后来，精准教学发展为用于评估任意给定的教学方法有效性的框架[4]。历经50余年的发展，精准教学现已形成了自身的一套理论方法。 1 精准教学的理论依据——Skinne的行为学习理论Skinne[5]是美国新行为主义心理学的创始人之一，他认为人类行为主要是由操作性反射构成的操作性行为，操作性行为是作用于环境而产生结果的行为。人类的一切行为几乎都是操作性强化的结果，人们有可能通过强化作用的影响去改变别人的反应。在学习情境中，操作性
行为更有代表性，因此操作性反射在学习过程中尤为重要。1954年，Skinne将这一理论引入教学，认为教学就是提出学生应达到的目标并对学习过程进行控制，辅以训练、反馈和纠正性补救等措施，形成所要求的行为即达到目标并立即给予强化；对于那些偏离目标或未达到目标的行为，则在不强化的前提下进行纠正[6]。 2 精准教学的衡量指标——流畅度（Fluency）精准教学中的最大“精准”在于教学评价，而衡量教学是否达到目标、学生是否真正掌握知识或技能，关键在于检测学生学习的行为过程及其反应。基于此，精准教学引入流畅度指标，用于衡量学生的学习质量。流畅度涵盖了“准确度”和“速度”两个方面，也就是说，学生的学习质量既包括对知识或技能的准确掌握，也包括运用知识或技能的速度。流畅度具有五大属性：持久性（Maintenance）、耐久性（Endurance）、稳定性（Stability）、应用性（Application）和生成性（Generativity）[7]。其中，持久性是指在无额外练习的情况下，学生根据需求执行任务的能力；耐久性是指为了满足真实需求，学生在长时间内持续执行任务的能力；稳定性是指在有干扰的情况下，学生能够继续实施一项技能的能力；应用性是指学生容易将知识或技能应用于新情境的能力；生成性是指在没有明显的指导下，学生出现复杂行为技能的能力[8]。 3 精准教学的程序方法——练习与测量精准教学的程序方法要求学生日常练习并精准测量其学习表现，即每天花费一定时间（1分钟或几分钟）进行练习与测量。练习是测量的基础，且这一过程需要长期开展并持续记录。一般来说，测量得到的频率数据将由教师记录于标准变速图表中，该图
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
1、简述大数据的来源与数据类型 大数据的来源非常多，如信息管理系统、网络信息系统、物联网系统、科学实验系统等，其数据类型包括结构化数据、半结构化数据和非结构化数据。 2、大数据产生的三个阶段 （1）被动式生成数据 （2）主动式生成数据 （3）感知式生成数据 3、大数据处理的基本流程 1．数据抽取与集成 2．数据分析 3．数据解释 4、大数据的特征 4V1O Volume，Variety，Value，Velocity，On-Line 5、适合大数据的四层堆栈式技术架构 6、大数据的整体技术和关键技术 大数据的整体技术一般包括：数据采集、数据存取、基础架构、数据处理、统计分析、数据挖掘、模型预测和结果呈现等。 大数据处理关键技术一般包括：大数据采集、大数据预处理、大数据存储及管理、开发大数据安全大数据分析及挖掘、大数据展现和应用（大数据检索、大数据可视化、大数据应用、大数据安全等）。 7、新一代数据体系的分类 新一代数据体系中，将传统数据体系中没有考虑过的新数据源进行归纳与分类，可将其归纳到线上行为数据与容数据两大类别。 8、EDC系统的定义 临床试验电子数据采集（Electric Data Capture，EDC）系统，在临床试验中的应用可以有效解决纸质CRF存在的问题。EDC是通过互联网从试验中心（Sites）直接远程收集临床试验数据的一种数据采集系统。 9、EDC系统的基本功能 数据录入、数据导出、试验设计、编辑检查、操作痕迹、系统安全、在线交流、医学编码和支持多语言。 10、EDC系统的优点 （1）提高了临床研究的效率，缩短了临床研究周期 （2）通过逻辑检查提高了数据质量