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大数据时代文献综述在当今信息爆炸的时代，大数据已经成为各行各业的热门话题。
大数据时代给我们带来了许多机遇和挑战，对于如何更好地利用大数据进行决策和创新，吸引了众多学者和研究者的关注。
本文将对大数据时代的相关文献进行综述，探讨大数据时代的发展趋势和应用前景。
一、大数据时代的定义和特点1.1 大数据的定义大数据是指规模巨大、种类繁多、处理速度快的数据集合，通常需要借助先进的技术和工具来进行存储、管理和分析。
1.2 大数据的特点大数据具有四个特点，即“四V”：Volume（规模）、Velocity（速度）、Variety（多样性）和Value（价值）。
1.3 大数据的来源大数据来自各种渠道，包括社交媒体、传感器、互联网搜索、挪移设备等，呈现出多样性和复杂性。
二、大数据时代的发展趋势2.1 数据驱动决策大数据时代强调数据驱动的决策，通过分析大数据来获取洞察和预测，匡助企业和组织做出更明智的决策。
2.2 人工智能与大数据融合人工智能技术的发展与大数据的应用相互促进，通过人工智能技术来挖掘和分析大数据，实现更高效的数据处理和应用。
2.3 数据安全和隐私保护随着大数据的应用范围不断扩大，数据安全和隐私保护问题日益凸显，如何确保数据的安全性和隐私性成为大数据时代的重要课题。
三、大数据时代的应用领域3.1 金融行业金融机构利用大数据技术进行风险管理、市场分析和客户画像等，提高业务效率和风险控制能力。
3.2 医疗健康医疗健康领域通过大数据分析来实现个性化诊疗、疾病预测和药物研发，提升医疗服务水平和效率。
3.3 零售行业零售企业通过大数据分析来了解消费者需求、优化供应链、提升销售效率，实现精准营销和客户关系管理。
四、大数据时代的挑战与解决方案4.1 数据质量与一致性大数据时代面临着数据质量和一致性的挑战，需要建立数据管理和质量控制机制来确保数据的准确性和可靠性。
4.2 技术人材短缺大数据技术的快速发展导致技术人材短缺，需要加强教育培训和技术创新，培养更多的大数据专业人材。
《移动学习研究现状综述》篇一一、引言随着科技的迅猛发展，移动学习逐渐成为教育领域的一大重要研究课题。
移动学习以其便捷性、灵活性和个性化等特点，在提高学习效率、拓展学习资源、促进教育公平等方面发挥着越来越重要的作用。
本文旨在综述当前移动学习的研究现状，为后续研究提供参考。
二、移动学习的定义与特点移动学习是指利用移动设备（如手机、平板电脑等）进行的学习活动。
其特点包括：便捷性、灵活性、个性化、交互性等。
移动学习能够为学习者提供丰富的学习资源和灵活的学习方式，使学习者能够在任何时间、任何地点进行学习。
三、移动学习研究现状1. 研究领域移动学习研究涉及教育技术、移动计算、远程教育等多个领域。
目前，国内外学者在移动学习的理论、方法、技术、应用等方面进行了广泛的研究。
2. 研究成果（1）理论方面：学者们从不同角度对移动学习的理论基础进行了探讨，如移动学习的学习模式、学习环境、学习资源等。
（2）方法与技术方面：研究者们不断探索新的移动学习方法和技术，如基于位置的服务（LBS）、增强现实（AR）等技术在移动学习中的应用。
（3）应用方面：移动学习在各个领域得到了广泛应用，如高等教育、职业教育、终身教育等。
同时，针对不同学科领域的学习需求，研究者们开发了各种移动学习应用和平台。
3. 研究方法目前，移动学习研究主要采用的方法包括文献综述、实证研究、案例分析等。
其中，实证研究是移动学习研究的重要手段，通过收集和分析实际数据来验证假设和理论。
四、当前研究的热点与问题当前，移动学习研究的热点包括：移动学习的有效性、学习者接受度、技术选择与应用等。
同时，也存在一些问题需要进一步研究，如如何提高移动学习的质量、如何保证移动学习的安全性等。
五、未来发展趋势与展望未来，移动学习将更加注重个性化和差异化教学，利用大数据和人工智能等技术，为学习者提供更加精准的学习资源和推荐。
此外，随着5G等网络技术的发展，移动学习的网络环境和速度将得到进一步提升，为学习者提供更好的学习体验。
大数据在教育中的应用综述与未来发展的几点思考
一、大数据在教育中的应用综述
1、完善学生信息管理
教育信息化的发展，使得学生信息管理的工作变得更加复杂。
大数据
技术可以帮助学校将数据进行结构化、整理，并建立大数据仓库，提高学
生信息管理工作的数据量、质量，使学校能够准确、快速的了解学生信息，从而更有效的管理学生。
2、辅助决策
大数据的应用使得教育行政管理得到极大的促进。
教育管理者可以利
用大数据技术，分析多源数据，得出数据支持的决策，使得教育管理的决
策更加科学、有效。
3、评估教育质量
通过大数据技术进行数据挖掘，可以获得学校教学效果的可视化展示，以此来分析学校教学质量，从而给予学校适当的管理建议，改进学校教学
质量。
4、改善教学内容和教学方法
利用大数据技术，可以收集学生的学习行为数据，以及学习成绩数据，通过数据挖掘，得出学生的学习规律，从而改善教学内容和教学方法，更
适合学生的学习需求。
二、未来发展几点思考
1、海量数据的处理
大数据技术在教育中有着广泛的应用，但是还有一些问题需要解决，尤其是海量数据的处理上，大数据处理的能力还需要不断提高。
2、更深入的分析
大数据技术在教育中的应用。
大数据技术的应用和发展展望近年来，随着互联网技术的发展，大数据技术的应用越来越广泛。
从商业领域到科研领域，大数据技术都扮演着重要的角色。
本文将阐述大数据技术的应用和发展展望。
一、大数据技术的应用在商业领域，大数据技术已经成为企业竞争的重要手段。
大数据分析可以帮助企业挖掘客户需求，改善产品质量，提高管理效率，增强竞争优势。
例如，阿里巴巴通过运用大数据技术，推出了“推荐算法”，可以根据用户搜索、浏览、购买等数据，精准地推荐商品，提高销售量和客户满意度。
在金融领域，大数据技术也有着广泛的应用。
大数据分析可以帮助金融机构进行风险评估、资产管理、客户信用评级等，提高业务效率和风险控制能力。
例如，信用卡公司可以通过大数据技术分析客户的消费行为，从中发现欺诈行为，减少损失。
在医疗领域，大数据技术可以帮助医疗机构更好地管理医疗资源，提高诊疗效果和服务质量。
例如，医疗机构可以通过大数据技术分析患者的病历、药物治疗记录等数据，制定更为精准的治疗方案，避免人为因素造成的误诊、漏诊等情况。
在城市管理领域，大数据技术也有着广泛的应用。
大数据分析可以帮助城市管理部门了解城市居民的出行、消费、生活等需求，从而制定更为科学的城市规划和政策。
例如，城市交通管理部门可以通过大数据技术分析城市道路交通流量、拥堵情况等数据，及时调整道路限行、疏导交通，提高交通效率。
二、大数据技术的发展展望随着互联网的普及和智能设备的普及，大数据规模不断扩大，数据价值不断增加，大数据技术的应用前景十分广泛。
以下是本人对大数据技术发展的几点展望：1. 大数据技术将越来越普及。
随着智能设备的普及，很多数据都能采集，并加以分析和应用。
大数据技术将不仅仅是少数领域的专业工具，而是被广泛普及并扩展其应用领域。
大数据技术对未来经济和社会发展的影响将越来越深远。
2. 大数据技术将更加注重数据隐私和信息安全。
由于大数据的规模和数据源广泛，数据安全性将越来越成为大数据应用的重要问题。
在线教育平台的大数据分析与应用研究随着信息化、网络化的发展，在线教育平台已经成为了一种新型的教育方式，是教育行业数字化转型的有力推动者之一。
在线教育为学生提供了更加自由、方便、高效的学习环境和教学方法，也满足了社会上对教育公平性和教育资源优化配置的需求。
而在线教育的运营离不开各种各样的大数据分析和应用，只有真正了解和精准掌握学生的学习特点、需要和评价，才能更好地发挥在线教育平台的优势。
一、在线教育平台大数据分析在线教育平台的教学活动都是基于网络进行的，这就为采集和征集大量有关学习行为和学习数据提供了方便。
在线教育平台可以通过对学生学习活动数据的采集和分析，更好的解决教学有效性、学习过程中的问题和学生评价等方面的问题。
1.1. 状态分析对学生状态的分析是在线教育大数据分析的一个重要部分。
通过分析学生的学习态度、进度、使用习惯等信息，在线教育平台可以更加深入地了解学生的学习状态，从而及时发现学生的学习问题、优化教学课程或教学方法、提高学习效率。
1.2. 个性化推荐在线教育大数据分析还能根据不同的学习习惯、学习成绩、学科兴趣等多方面，对学生进行个性化推荐。
这可以让每位学生获得最适合自己的学习内容和学习资源，从而达到最好的学习效果。
1.3. 评价与反馈在线教育平台可以通过大数据分析提供更加准确和详细的学生学习评价与反馈。
每个学生的学习记录、在线测试答题记录、社交使用、互动行为等都可以成为评估学生学习的数据。
通过这些数据收集和分析，可以更加全面、准确地了解学生的各项教育指标。
二、在线教育平台大数据应用在对在线教育平台数据进行分析的基础上，我们还需要结合具体的案例研究，从而更好地了解在线教育平台大数据应用在未来的发展态势。
2.1. 集体智慧推荐在线教育平台利用大数据分析算法，通过对学生学习记录、作业完成情况、答题记录等多个方面的综合分析，然后集合各类数据进行智能排序，从而可以推荐给每个学生完全符合其学习需要和个性化的教学资源和作业。
大数据综述
大数据综述
1.引言
本章将介绍大数据的概念、发展背景以及其在不同领域的应用。
同时还将探讨大数据对企业和社会带来的影响。
2.大数据的定义和特点
本章将详细介绍大数据的定义以及其特点。
包括数据的量大、
速度快、多样性等特点。
3.大数据的收集与管理
本章将介绍大数据的收集和管理方法。
包括传统数据收集方式
以及新兴的数据获取技术。
4.大数据的存储与处理
本章将详细介绍大数据的存储与处理方法。
包括云计算、分布
式存储技术以及大数据处理框架等内容。
5.大数据的分析与挖掘
本章将探讨大数据分析与挖掘的方法和技术。
包括数据挖掘算法、机器学习方法以及可视化技术等内容。
6.大数据在企业中的应用
本章将详细介绍大数据在企业中的应用案例。
包括市场营销、客户关系管理、供应链管理等领域的应用。
7.大数据在社会中的应用
本章将探讨大数据在社会中的应用案例。
包括城市管理、交通规划、医疗健康等领域的应用。
8.大数据的风险与挑战
本章将详细介绍大数据的风险与挑战。
包括隐私保护、数据安全以及伦理道德等问题。
9.大数据的未来发展趋势
本章将展望大数据的未来发展趋势。
包括与大数据的结合、边缘计算等新兴技术对大数据的影响。
10.结论
本章将对全文进行总结，并给出对大数据发展的展望。
附件：
本文档涉及附件的列表，包括图表、数据集等。
法律名词及注释：
本文涉及的法律名词及其对应的注释列表，确保读者对相关法律概念的理解。
大数据时代文献综述在大数据时代，数据的规模和复杂性不断增长，给各个领域的研究和应用带来了巨大的挑战和机遇。
为了全面了解和掌握该领域的研究进展和现状，进行一次文献综述是非常必要的。
本文将从以下几个方面对大数据时代的文献进行综述，并总结和分析现有研究的不足之处和发展方向。
1、大数据时代的概述1.1 大数据的定义和特点1.2 大数据的应用领域1.3 大数据带来的挑战和机遇2、大数据的采集与存储2.1 大数据采集的技术和方法2.2 大数据存储的技术和方案2.3 大数据的备份与恢复3、大数据的处理与分析3.1 大数据的预处理技术3.2 大数据的分析算法与模型3.3 大数据处理的工具和平台4、大数据的应用与价值4.1 大数据在商业领域的应用4.2 大数据在科学研究中的应用4.3 大数据在社会管理中的应用5、大数据时代的隐私与安全5.1 大数据隐私保护的法律法规5.2 大数据的安全挑战与防护5.3 大数据隐私与安全治理的方法与技术6、大数据发展的挑战与展望6.1 大数据发展中的技术问题6.2 大数据发展中的法律与伦理问题6.3 大数据发展的未来方向和趋势附件：本文档涉及的附件包括相关文献和数据集，详情请参见附件部分。
法律名词及注释：1、大数据：指规模庞大、来源多样、种类繁多、处理复杂的数据集合。
2、大数据采集：指通过各种技术和方法获取大数据的过程。
3、大数据存储：指对大数据进行长期保存和管理的技术和方案。
4、大数据处理：指对大数据进行清洗、转换和计算的过程。
5、大数据分析：指通过各种算法和模型从大数据中获取有用信息的过程。
6、大数据应用：指将大数据用于实际场景和问题解决的过程。
在线教育平台的教育大数据分析研究与应用随着信息技术的迅猛发展，教育领域也迎来了巨大的变革。
在线教育平台的出现为学习者提供了灵活、便捷的学习方式，同时也为教育大数据的收集和分析提供了新的机遇。
教育大数据分析的研究与应用有助于发现学习者的行为模式和学习需求，优化教学资源配置，推动教育公平和个性化教育发展。
首先，教育大数据分析可以帮助在线教育平台了解学习者的行为模式和学习需求。
在线教育平台可以根据学习者在平台上的行为数据进行分析，如学习的时间、时长、学习资源的使用情况等。
通过这些数据，平台可以了解学习者的学习习惯和偏好，进而个性化地推荐学习资源和活动，提高学习者的学习效果和满意度。
其次，教育大数据分析可以优化教学资源的配置。
在线教育平台可以根据学习者的学习行为数据和学习成绩等信息，分析学习者的学习状态和学习进度。
通过对学习者进行群体性和个体性的数据分析，平台可以及时发现学习者的学习问题和潜在的难点，针对性地提供学习辅导和支持。
同时，平台还可以通过分析教师的教学数据，了解教师的教学效果和教学方法的优劣，帮助教师进行教学改进和提升教学质量。
教育大数据分析还有助于推动教育公平和个性化教育发展。
在线教育平台可以通过分析学习者的学习行为和学习成绩等数据，识别学习者的潜能和特长，为学习者提供个性化的学习路径和教学服务。
通过对学习者的数据进行细致分析，平台可以发现不同学习者之间的差异，提供适应个体差异的教学方案，促进学习者的全面发展。
同时，教育大数据分析还可以为农村地区、贫困地区和弱势群体的学习者提供更多的教育机会，缩小教育资源的差距，推动教育公平的实现。
要充分发挥教育大数据的分析和应用作用，我们还需解决一些挑战。
首先是数据隐私和安全问题。
教育大数据涉及学生的个人信息和学习行为等敏感数据，必须加强数据保护措施，保障学生的隐私权益。
其次是数据质量和数据准确性的保证。
教育大数据的分析结果和应用建议应该基于高质量和准确的数据，而不是仅仅依靠大量的数据。
大数据应用的现状与展望随着技术的进步和数据的快速积累，大数据应用在各个领域产生了广泛的影响，成为推动经济、社会和科学等领域发展的重要力量。
本文将分别从大数据应用的现状和未来展望两个方面进行探讨。
一、“大数据应用的现状”1.1 工业生产方面大数据技术在工业领域应用，可以实现对生产过程的监控、分析和改进，提高工厂的生产效率和质量，增强企业竞争力。
例如，利用机器学习和数据挖掘技术，可以对工业设备的运行状态进行监测和预测，及时发现和修复问题，减少故障率和损失。
1.2 商业运营方面大数据技术在商业领域应用，可以通过对客户行为和需求的分析，提供个性化产品和服务，增强客户忠诚度和市场竞争力。
例如，通过对用户购买历史、浏览记录和社交网络数据的挖掘，可以识别用户兴趣和特征，推荐符合其个性化需求的产品和服务。
1.3 医疗健康方面大数据技术在医疗领域应用，可以对病历、检验和影像等数据进行整合和分析，实现精准医疗和疾病预防。
例如，通过对大样本的基因数据分析，可以发现遗传病的发病机制和规律，并开发针对性的治疗方案，提高治愈率和生存率。
1.4 公共服务方面大数据技术在公共服务领域应用，可以对公共资源的利用和分配进行优化和管理，提高公共服务的效率和平等性。
例如，通过对公共交通、环境和社会安全等方面的数据进行分析，可以实现精准出行、环保和风险防控等目标。
二、“大数据应用的展望”2.1 人工智能的广泛应用随着人工智能技术的发展和普及，大数据技术将得到更广泛的应用。
例如，基于自然语言处理和图像识别技术的人工智能助手，可以实现更为智能和便捷的服务和交互。
2.2 区块链技术的加速发展区块链技术的发展将为大数据应用提供更为安全、可靠和高效的保障。
例如，在金融、电子商务和社交网络等领域，大数据技术和区块链技术的结合，可以实现更为安全和隐私保护的交易和交流。
2.3 数据共享和开放的探索和实践数据共享和开放是大数据应用发展的必然趋势，也是推动数据普惠和社会共享的重要手段。
大数据时代文献综述在当今数字化时代，大数据已经成为各行各业的关键词之一。
大数据时代的到来，给我们带来了前所未有的数据处理和分析能力，也为我们带来了更多的机遇和挑战。
本文将从不同角度来综述大数据时代的相关文献，探讨大数据时代的发展趋势和影响。
一、大数据时代的定义和特点1.1 定义：大数据时代是指在信息爆炸的背景下，人们通过各种手段采集、存储、管理和分析海量、多样化的数据，以获取有价值的信息和知识的时代。
1.2 特点：大数据时代的特点包括数据量大、数据类型多样、数据处理速度快、数据价值高等。
二、大数据时代的技术和工具2.1 数据采集：大数据时代的数据采集工具包括传感器技术、网络爬虫、数据挖掘等，可以实现对各种数据源的快速采集。
2.2 数据存储：大数据时代的数据存储技术包括分布式存储、云存储、数据库管理系统等，可以有效地存储海量数据。
2.3 数据分析：大数据时代的数据分析工具包括数据挖掘、机器学习、人工智能等，可以匡助我们从大数据中挖掘出实用的信息。
三、大数据时代的应用领域3.1 金融行业：大数据技术在金融行业的应用包括风险管理、欺诈检测、智能投资等。
3.2 医疗保健：大数据技术在医疗保健领域的应用包括个性化医疗、疾病预测、药物研发等。
3.3 零售业：大数据技术在零售业的应用包括市场营销、用户行为分析、供应链管理等。
四、大数据时代的挑战和问题4.1 隐私保护：大数据时代的数据采集和分析可能涉及用户隐私，如何保护用户隐私成为一个重要问题。
4.2 数据安全：大数据时代的数据存储和传输可能存在安全隐患，如何确保数据的安全性也是一个挑战。
4.3 数据质量：大数据时代的数据质量可能不稳定，如何确保数据的准确性和完整性也是一个问题。
五、大数据时代的发展趋势和展望5.1 人工智能与大数据的结合：未来，人工智能技术将与大数据技术相结合，实现更加智能化的数据分析和应用。
5.2 边缘计算与大数据的融合：未来，边缘计算技术将与大数据技术融合，实现更加高效的数据处理和传输。
高校在线学习平台之大数据应用综述与展望作者：陈琳琳何远德来源：《中国教育技术装备》2017年第18期摘要在线学习平台早已在高校教育教学中扮演重要角色，引入大数据的在线学习平台带来许多创新应用，更加深入的数据挖掘与分析将构建一个智慧的学习环境，它可以实现监控在线学习过程，推送个性化的学习资源，制定个性化学习路径，全面细致地进行学习反馈、分析和评估，及时进行学习预警及干预等功能，许多传统教育教学中想做却很难实施的细化管理，借助大数据可以轻松实现。
关键词在线学习平台；大数据；智慧学习环境中图分类号：G642 文献标识码：B文章编号：1671-489X（2017）18-0039-02Summarization and Prospect of Large Data Application of Uni-versity Online Learning Platform//CHEN Linlin， HE YuandeAbstract The online learning platform has played an important role in college education and teaching. The introduction of large data online learning platform has brought many innovative applications. More in-depth data mining and analysis will build an intelligent learning environment，which can realize monitoring online Learning process， the promotion of personalized learning resources， the deve-lopment of personalized learning path， comprehensive and detailed learning feedback， analysis and evaluation， timely learning and early warning and intervention functions，many traditional education and teaching to do is difficult to implement the refinement Management，with large data can be easily achieved.Key words online learning platform； big data； smart learning envi-ronment1 高校在线学习平台的功能作用和升级需求在国家教育信息化政策的推动下，我国高校数字化校园建设成效显著，许多学校实现环境、资源及应用的全部数字化。
同时，国内外大学或机构组织不断推出大量公开课程，在线学习在大学生中逐渐流行，许多高等院校顺势推出在线学习平台，为师生提供在线学习交流的虚拟空间。
虽然不同大学提供的在线学习平台功能侧重各不相同，但其主要功能一般包括如下几方面。
1）提供本校及外校公开课程学习入口：方便本校学生充分利用国内外大学公开免费的课程资源，使这些优秀的教学资源成为学生课堂学习的重要补充。
2）传统课程教学改革的辅助工具：借助在线学习平台改革教学方式，比如实践混合学习、翻转课堂等教学方式。
3）为传统课堂教学服务：传统教学师生交流时空受限，在线学习平台可作为传统课堂师生交流的补充渠道，比如发布课程信息、在线布置与提交作业、答疑解惑等。
4）整合本校各类学习资源，方便学生自主学习：学生在一个平台可以使用各种教学资源，了解其动态更新情况。
随着社会其他领域的应用更加智能化，高校在线学习平台的问题凸显。
如社会上教学资源数量急剧增长，资源来源渠道更多，学生面对平台上海量资源，容易发生信息过载；教师与学校管理者难以对在线学习进行跟踪、分析、干预和评估，学习成果很难被认可；在线学习平台的个性化学习引导和支持不足，相对传统课堂教学，信息化促进学习效率和效果的优势不明显。
在此仅仅列举在线学习平台比较突出的一些问题，这些问题都指向学校在线学习平台智能化程度低，与社会其他智能化程度高的应用（比如电子商务）相比，学生对学校的在线学习平台的体验越来越差，这个问题亟待解决。
2 以教育大数据为依托的创新应用大数据相关技术是当今社会所独有的一种新型能力：以一种前所未有的方式，通过对海量数据进行分析，获得有巨大价值的产品和服务，或深刻的洞见[1]。
大数据以云计算为基础，一切过程、行为、事物特征都可以进行量化处理，并能即时生成反馈信息；对于想了解的情况，不必再随机抽样，可以收集及统计全体数据，数据量足够大，方便发现事物彼此的相关信息，也容易发现或预测事物发展趋势。
因此，相比过去只能收集和处理少量结构化的数据，大数据可以产生许多创新的应用。
教育大数据是大数据在教育领域的具体表现形式，可以理解为教育领域的大数据，也可以理解为大数据在教育领域的应用，为新时代的教育教学创新提供了新的思路和方法[2]。
目前，国内外已有不少基于大数据的在线学习创新应用，如下这些应用通常有针对性地解决特定问题。
借助大数据分析技术，帮助高校提高毕业率美国希维塔学习教育技术公司，根据高校需要进行个性化的提升毕业率服务。
比如某大学的需求是随着课程的进展评估学生在学习参与度方面的变化情况，包括方方面面——从他们在课堂上的贡献率到他们在作业上的表现，学生在每一门课程上都能获得一个学习投入度分数。
并且还监督教师帮助学生，如果测量到教师对学生学习投入影响落后于别的教师，系统便会发信件给该教师，进行提醒和帮助。
以Coursera和Khan Academy（可汗学院）为代表的在线学习平台都有大数据支撑的教学反馈系统他们收集足够多的关于课程的数据并深度研究，发现过去不可能知晓的学习层面。
比如：Coursera通过收集的数据发现学生重放过讲座视频的哪些片段，并将这些发现反馈给设计课程的团队；Khan Academy开发了一种练习系统，记录了学习者对每一个问题的完整练习记录，教学者参考该记录，可以很容易得知学习者哪些观念不懂。
长期系统地分析学习过程大数据公司Knewton开发了一个数字平台，该平台分析了几百万学生的学习过程（从幼儿园到大学），并基于这一分析来设计更加合理的测试题目和更加个性化的课程目标。
学生可按自己的节奏控制学习进度，系统会给教师反馈，告知哪个学生在哪个方面有困难，同时给出全班学生表现的整体分析数据。
国内大学利用大数据分析学生在校学习生活情况例如：华中科技大学送给学生大数据个性化毕业礼物，2015年首次为即将毕业的学生发送一封名为“光阴的故事·我的HUST——致2015届毕业生”的电子信件，打开信中链接，输入校园账号，就能获取在校期间的学习、读书、餐饮等各方面数据和收获；南京理工大学则利用大数据分析为贫困生充饭卡，这样的资助既准确又温馨；电子科技大学则利用大数据寻找校园中最孤独的人，筛查出需要特别关注其心理健康的学生。
近年来，国内以教育大数据为背景的研究文献大量涌现，包括：关于学习资源智能推荐系统设计的文献，如金志福硕士学位论文论述了“基于大数据的教育资源个性推荐系统设计与实现”[3]，陈汉福硕士学位论文说明了“高校视频公开课点播平台智能推荐系统的设计与实现”[4]；关于个性化学习的研究，如姜强等《基于大数据的个性化自适应在线学习分析模型及实现》[5]、姜思路等《大数据下协作学习的个性化自适应学习系统设计研究》[6]；还有许多关于教育大数据其他应用类的研究文献，如牟智佳等人关于“国际教育数据挖掘研究现状的可视化分析：热点与趋势”[7]的论述，余亮等人关于“大数据背景下数字教育资源服务的内涵、特征和模式”[8]的讨论，李彤彤等人关于“基于教育大数据的学习干预模型构建”[9]的研究。
此类文献数量众多，可见国内学者对教育大数据的研究和应用热情很高，乐于不断推出基于教育大数据的创新应用。
3 在线学习平台构建智慧教学环境展望由于教育大数据的应用处于开拓创新初期，以上基于大数据的创新应用和研究主要解决教学中的特定问题，随着数据处理技术的进步和应用研究的深入，在线学习平台将会成为一个智慧的学习环境。
智慧学习环境指一种能感知学习情境、识别学习者特征、提供合适的学习资源与便利的互动工具，并自动记录学习过程和评测学习成果，以促进学习者有效学习的学习场所或活动空间[2]。
大数据支撑的在线学习平台的以下功能未完全付诸实践，但已指日可待：1）为学习者推送个性化的学习资源，对学习者进行个别化学习路径推荐和支持服务，及时发现学习者的问题并提出干预和预警等；2）跟踪和记录在线学习者的学习内容、学习轨迹和学习成果等，使用电子学习档案方便其回顾、总结、管理知识；3）使用数据可视化技术直观地展示学习情况，便于交流与分享，方便教师、学校管理者、学生甚至学生家长随时了解全体学生的学习情况或每一个学生的学习情况；4）借助大数据快速收集、处理及反馈数据的功能，在传统课堂上师生可以在线互动，在线学习数据与传统教学数据可即时互通，在线学习与传统教学更好地融合在一起，实现无缝衔接，既有利于传统教学方式方法改革，又让学生有更多学习方法及获得学分途径的选择。
4 结语基于大数据的在线学习平台将营造一个智慧的学习环境，学生可以便捷充分地利用丰富的网络资源，获得投入而轻松的个性化学习体验；学习过程被记录和分析，数据的可视化展示，让学生、教师、管理者和学生家长都可以轻松分享、参与到学习过程中去。
参考文献[1]舍恩伯格，库克耶.大数据时代[M].盛杨燕，周涛，译.杭州：浙江人民出版社，2013.[2]方海光.教育大数据[M].北京：机械工业出版社，2016.[3]金志福.基于大数据的教育资源个性推荐系统设计与实现[D].北京：中国科学院大学，2016.[4]陈汉福.高校视频公开课点播平台智能推荐系统的设计与实现[D].广州：华南理工大学，2017.[5]姜强，赵蔚，王朋娇，等.基于大数据的个性化自适应在线学习分析模型及实现[J].中国电化教育，2015（1）：85-92.[6]姜思璐，刘建国.大数据下协作学习的个性化自适应学习系统设计研究[J].长春师范大学学报，2016（10）：72-76.[7]牟智佳，俞显，武法提.国际教育数据挖掘研究现状的可视化分析：热点与趋势[J].电化教育研究，2017（4）：108-114.[8]余亮，陈时见，赵彤.大数据背景下数字教育资源服务的内涵、特征和模式[J].电化教育研究，2017（4）：66-71.[9]李彤彤，黄洛颖，邹蕊，等.基于教育大数据的学习干预模型构建[J].中国电化教育，2016（6）：16-20.。
