教育大数据实训平台介绍

大数据一体化教学实训平台建设方案一、背景随着信息技术的快速发展，大数据技术在各行各业的应用愈发广泛。

作为高等教育的核心，教学教育需要及时跟进信息技术领域的发展，将其应用到教学中，提高教学品质和实效性。

因此，建设一套大数据一体化教学实训平台显得尤为必要和迫切。

二、目标本项目的目标是建设一套完整的大数据一体化教学实训平台，以满足教学要求和学生实训需要。

平台要求的功能如下：1.提供课程资源和学习资料，基于大数据分析优化教学内容；2.提供在线实验环境，模拟大数据处理场景，并对用户进行实时评估；3.提供实时交流平台，学生和教师可以通过平台进行互动交流；4.提供一键生成报告和数据可视化工具，方便教师评估学生实验成果。

三、需求分析1. 功能需求根据上述目标，我们需要实现以下具体功能：1.提供课件资料和学习资源，支持学生在线学习和下载；2.搭建大数据处理环境，并提供实验用数据以及相关工具；3.设计在线测验，考核学生在数据分析和处理方面的能力；4.提供实时交流平台，学生可以在此平台上互动交流，老师可以在此发布通知、答疑等；5.提供数据可视化工具，方便学生在实验后可视化分析实验结果。

2. 性能需求1.平台的响应速度要快，保证平台体验流畅，过程无卡顿；2.能够同时为大量用户提供服务，保证用户数大幅度增加时，系统性能不会出现明显降低；3.平台需要安全可靠，对用户的数据进行保护和加密，保证系统运行稳定性；4.系统的稳定性要高，保证平台能够7*24小时不间断运行。

四、技术方案1. 平台架构本平台采用B/S架构，采用前后端分离，前端采用React技术，后端采用Spring Boot。

2. 数据库系统本项目采用MySQL数据库进行存储和管理。

3. 大数据环境在平台上搭建Hadoop或Spark集群，实现大数据处理与分析。

4. 安全平台的用户数据入库前需要进行加密，采用高强度加密算法，保证用户数据的安全性。

5. 系统管理对系统进行管理，必须运用权限控制，保证不同角色只能访问自己的权限，并对系统进行监控保证其稳定性。

第1篇随着信息技术的飞速发展，大数据已成为当今社会的重要战略资源。

大数据技术不仅为各行各业提供了强大的数据支持，也推动了教育领域的教学改革。

为了更好地培养适应大数据时代需求的人才，我国各大高校纷纷开展大数据实践教学。

本文将介绍大数据实践教学系统的构建及其应用。

一、大数据实践教学系统的构建1. 系统架构大数据实践教学系统采用分层架构，包括数据采集层、数据处理层、应用层和展示层。

（1）数据采集层：负责收集各类数据，包括结构化数据、半结构化数据和非结构化数据。

数据来源包括校内实验室、企业合作项目、公共数据平台等。

（2）数据处理层：对采集到的数据进行清洗、整合、转换等处理，形成可用的数据集。

数据处理层包括数据清洗、数据集成、数据转换等功能。

（3）应用层：根据实际需求，开发各类大数据应用，如数据挖掘、机器学习、预测分析等。

应用层包括数据分析、数据可视化、模型构建等功能。

（4）展示层：将处理后的数据和应用结果以图表、报表等形式展示给用户，便于用户理解和使用。

2. 系统功能（1）数据采集与管理：实现各类数据的采集、存储、管理和维护。

（2）数据处理与分析：对采集到的数据进行清洗、转换、集成等处理，并利用数据挖掘、机器学习等技术进行数据分析。

（3）应用开发与测试：提供丰富的数据接口和工具，方便用户开发大数据应用。

同时，提供测试环境，确保应用质量。

（4）数据可视化与展示：将分析结果以图表、报表等形式展示，便于用户理解和使用。

（5）教学资源库：提供丰富的教学资源，如课程课件、实验指导、案例库等，方便教师和学生进行教学和学习。

3. 系统特点（1）开放性：系统采用开放的设计理念，支持多种数据格式和接口，方便用户扩展和集成。

（2）可扩展性：系统架构设计灵活，可根据需求进行扩展，满足不同规模和类型的数据处理需求。

（3）易用性：系统界面友好，操作简便，降低用户学习成本。

（4）安全性：系统采用多种安全措施，保障数据安全和用户隐私。

教育大数据分析平台及其在教学管理中的应用一、教育大数据分析平台简介在当今信息化时代，大数据技术已经成为了世界各行各业的趋势。

在教育领域，也出现了许多不同形式的教育大数据分析平台，它们使得教育管理者能够更全面地收集和分析数据，并据此设计更有效的教育管理体系。

教育大数据分析平台是一种利用数据仓库和智能分析技术，将各个环节的数据进行融合、分析和利用的系统。

该系统可以广泛地应用于教育领域的各个方面，如教育资源共享、学生学习行为分析、教育管理决策分析等。

二、教育大数据分析平台在学生学习行为分析中的应用1.行为数据的获取和分析教育大数据分析平台能够收集学生在课堂和线上学习过程中留下的大量数据，如观看视频的时间、答题的速度和准确率、查阅资料的次数等。

基于这些数据，系统可以从多个维度分析学生的学习行为，如何根据学生的行为特点来规划教学内容，提高学生的学习效果等。

2.学生学习过程的监控和分析教育大数据分析平台可以实时监控学生的学习过程，通过分析学生在学习过程中的状态，如集中注意力、思考等规律，运用大数据分析方法深入挖掘学生学习的特点和问题，提高学生学习的效率和效果，优化学生学习的过程。

三、教育大数据分析平台在教学评价中的应用1.学生素质档案管理和教学评价学生素质档案是学校评价体系中的重要组成部分，能够更具体地记录每个学生的学习成果、能力和兴趣等信息。

教育大数据分析平台能够自动记录学生在学习过程中产生的数据，并根据学生素质档案中的各项指标来对学生进行评价，更深入地了解学生的各方面情况。

2.教师教学评价和反馈教育大数据分析平台不仅仅能够帮助学校对学生的学习情况进行快速、准确的评价，同时也可以对教师的教学进行全方位的评价和反馈。

系统根据教师的教学记录和心理测量数据，来进行教育管理，优化教学策略。

四、教育大数据分析平台在教学管理中的应用1.学校管理和决策分析教育大数据分析平台能够为学校决策者提供多层次的数据分析和报表功能，为学校管理提供有力支持。

大数据金融应用创新实践教学平台需求说明1、平台采用分布式、模块化、组件化、接口标准化的架构设计，选用目前互联网领域最前沿的设计技术，构建一套高负载、易扩展、支持快速迭代开发、可提供持续可用性的开放性平台；平台应不限使用用户数量、不限终端(手机、电脑、平板电脑等移动终端都可以登录使用)、可以根据教师的教学需求即时的开启其他实训课程。

2、系统采用模块化设计，提供前台操作系统以及后台管理系统。

后台管理系统应是集中统一化管理所有的教学实训模块，支持学校-教师-班级-学生四级组织架构管理方式。

应可根据教学进度的需求，自定义实训内容及课时，功能应包含任课信息、排课信息、我的课程、学习资源等功能模块。

3、教师可获取管理员对其授权的所有班级的数据，包括班级信息、学员信息等，教师可编辑和管理自己班级中的学员账号信息；教师端应包含任务管理、成绩查询、链案例分析评价功能模块，教师可通过教师端直接查看学生端已设置任务，查看学生成绩以及查询任务答案。

管理端用于上传内置文件，平台资源、处理数据等。

平台的后台任务设置应能实现实训任务的计划管理、数字人民币、大数据金融、 AI 金融、云金融、物联网金融、区块链金融、银行业金融科技、证券业金融科技、保险业金融科技、监管科技、链设计、链审计等模块化的任务设置及安排。

其中计划管理应包含新增计划、修改计划、删除计划、预览计划和导入计划功能。

4、系统支持学生与教师间的信息互动，学生实训过程中应可实现学生间及与教师的互动交流、讨论、分享学习心得，在大数据应用案例分析评价中教师应能评价学生实现教学互动。

且系统支持多种账号(如QQ 账号、学号、移动*话、电子邮箱、身份证等)共同识别的登陆方式，系统管理员亦可以通过 Excel 表格方式批量导入学生的账号信息。

5、系统支持进行实务教学配置，能够上传课件、教学视频、教学文档，可根据课程的需求新增教学案例满足教学。

平台内置相应的课程教学资源，资源形式不限于文档、视频、课件等，平台应引入共享机制，教师可将优秀的教学资源上传，可向管理班级、学院、校内参加该实训课程的学生开放，真正实现教学优质资源共享共建。

大数据一体化教学实训平台简介一、平台概述大数据一体化教学实训平台是为了满足现代教育需求而开发的一款综合性教学平台。

该平台结合了大数据技术和教学实践，旨在提供一个全面、高效、灵活的教学环境，帮助学生更好地掌握大数据相关知识和技能。

平台提供了丰富的学习资源和实训项目，并支持在线学习、实时互动和自主实践，帮助学生在实际操作中提升能力。

二、平台特点1. 多样化的学习资源：平台集成了丰富的学习资源，包括教材、课件、视频教程等，供学生自主学习和参考。

这些资源涵盖了大数据技术的各个方面，如数据采集、数据存储、数据分析等，能够满足不同学生的学习需求。

2. 实时互动的学习环境：平台提供了实时互动的学习环境，学生可以通过在线讨论、问答等方式与教师和其他学生进行交流。

这样的学习环境能够促进学生之间的合作学习和知识分享，提高学习效果。

3. 灵活的实训项目：平台提供了多样化的实训项目，学生可以根据自己的兴趣和需求选择适合的项目进行实践。

实训项目涵盖了大数据处理、数据挖掘、机器学习等多个领域，学生可以通过实际操作来巩固和应用所学知识。

4. 实时监测和评估：平台具有实时监测和评估功能，可以对学生的学习情况进行实时跟踪和评估。

教师可以通过平台查看学生的学习进度、作业完成情况等，及时给予指导和反馈，帮助学生提高学习效果。

5. 数据安全和隐私保护：平台采用先进的数据安全技术和隐私保护机制，确保学生的学习数据和个人信息得到有效的保护。

学生可以放心使用平台进行学习和实践，不用担心数据泄露和隐私泄露的问题。

三、平台应用场景大数据一体化教学实训平台适用于各级各类教育机构，包括高校、职业培训机构等。

它可以作为大数据相关专业的教学辅助工具，也可以作为企业内部培训的教学平台。

学生可以通过平台进行自主学习和实践，教师可以通过平台进行教学管理和评估，企业可以通过平台培养和选拔人才。

四、平台效益1. 提高学生学习效果：平台提供了多样化的学习资源和实训项目，帮助学生更好地掌握大数据相关知识和技能。

大数据服务平台简介1.1建设目标大数据服务平台以“整合资源、共享数据、提供服务”为指导思想，构建满足学校各部门信息化建设需求，进而更好为广大师生、各级管理人员、院领导等角色提供集中、统一的综合信息服务。

因此，要建设大数据服务平台主要包括综合查询，教学、科研、人事、学生、图书、消费、资产、财务等数据统计分析和数据采集终端（含数据录入及数据导入）。

通过此平台为学校的校情展示提供所需的基础数据，为学校的决策支持积累所需的分析数据，为广大师生、各级管理人员、校领导的综合信息服务提供所需的开发数据，为学校的应用系统建设提供所需的公共数据。

1.2建设效益协助领导决策、提供智能分析手段通过建设大数据服务平台：为校领导提供独特、集中的综合查询数据，使校领导能够根据自身需要随时查询广大师生的个人情况，有助于校领导及时处理广大师生的各种诉求。

为校领导提供及时、准确的辅助决策支持信息，使校领导能够全面掌握多方面的信息，有助于校领导提高决策的科学性和高效性（以往各部门向校领导提供的信息往往只从部门角度考虑，而校领导无法及时获取多方面的信息，无法及时做出决策）。

为校领导提供丰富、全面的校情展示数据，使校领导能够实时掌握教学、科研、人事、学生、图书、消费、资产、财务等情况，有助于校领导制定学校未来发展战略。

为校领导提供教育部《普通高等学校基本办学条件指标》检测报表，包括具有高级职务教师占专任教师的比例、生均占地面积、生均宿舍面积、百名学生配教学用计算机台数、百名学生配多媒体教室和语音实验室座位数、新增教学科研仪器设备所占比例、生均年进书量。

对提高教学质量和高等学校信息化程度等具有积极的指导作用。

1.3建设内容基于中心数据库，将学校长期以来积累的大量管理数据以一种多维的形式进行重新组织，多层次、多维度的整合、挖掘和分析，从各个层面、各个角度充分展示学校的办学理念、教学质量、科研水平、师资队伍、学生风貌、后勤保障、办学条件等，为各级管理人员、校领导科学决策提供强有力的技术保障与数据支持。

大数据一体化教学实训平台简介大数据一体化教学实训平台是由泰迪科技自主研发，旨在为高校大数据相关专业提供一体化教学实训环境及课程资源。

本平台共包含9大模块：云资源管理平台、教学管理平台、大数据分析平台、Python数据挖掘建模平台、R语言数据挖掘建模平台、大数据开发实训平台、 Python编程实训平台、R语言编程实训平台、大数据整合平台。

以教学管理平台、云资源管理平台为支撑，以优质的课程、项目案例资源为核心，并以自主研发的数据挖掘建模平台为实训工具，把课程、软件、硬件内容统一结合，满足高校大数据教学与实训的一体化平台。

大数据一体化教学实训平台架构（总）大数据一体化教学实训平台架构（理学方向）大数据一体化教学实训平台架构（工学方向）大数据一体化教学实训平台特点•B/S架构：可直接通过客户机的浏览器对服务器端的一体化教学实训平台进行访问。

•模块丰富：提供软硬件管理、教学管理、实验实训等系列模块，满足不同的教学与实训场景使用。

•拓展性强：教师自主开设新课程、添加各种课程资源与活动，满足用户的个性化需求。

•单点登录：用户只需一次登录即可访问所有的教学与实训平台，解决了登录繁琐、操作不便等问题。

•资源一体：提供教学大纲、教学视频、教学、课后习题、实验指导书、实验数据、实验代码、实验环境等一系列的教学实训资源，全方位解决实际教学与实训过程中所遇到的问题。

•教学一体：分别提供“教”与“学”的软件环境，教学与实训模块深度融合，真正实现一体化。

•软硬件一体：硬件环境采用云柜的方式进行搭建，内部集成机柜、服务器（部署一体化教学实训平台）、供配电、UPS、变频空调、应急通风等，整个云柜架构和谐统一、方便安装与维护。

云资源管理平台简介云资源管理平台主要对实验室云虚拟化资源进行管理及维护，负责对实验室所有软件系统进行管理与监控，将云存储资源、服务器资源和网络资源整合，然后通过虚拟化搭建私有云平台，在私有云平台上搭建教学管理平台与一系列的大数据实训平台。

教育平台日志分析实训项目计划书1.背景调研随着移动设备与学习技术系统的发展，多种学习方式发生在教育情景中，移动自主学堂自开发应用到教学中，保存了大量教学数据。

通过使用数据挖掘方法分析隐藏在这些数据下的有效信息，并利用这些信息进行评价反馈，从而可以帮助更好的学习。

日志的管理是系统很重要的一部分，千万不可忽略其重要性。

完整的日志将会在系统维护中起着异常重要的作用，就好像磨刀不误砍柴工一样。

日志易作为国内实时的日志分析产品，支持本地化部署，可对系统进行分析，灵活、强大、便捷。

选择专业的日志分析产品日志易，对系统分析起来就能达到事半功倍的效果。

随着日志量的增大，企业利用大数据技术处理这些日志，可以从中获取大量信息中分析出各种有用的信息，比如：平台访问时间段、平台课程访问对比、平台课程综合活跃度、平台课程反馈意见分析、网络爬虫分析等等，为企业的互联网应用决策提供数据依据。

本项目是通过编写MapReduce代码，将日志中非课程学习请求的日志记录筛除。

对日志数据进行清洗、筛除，然后将处理后的数据读入hive表中。

在hive 中对日志数据进行多方面的统计、分析，综合评价后最终得到平台中top10 项最受欢迎的课程。

2.需求分析所谓数据剖析，本来并没有像大家所想象的那么杂乱，即是数据和剖析的联系，以最为浅显的说法即是，先要有数据，然后才能进行剖析。

经过对很多的数据信息内容进行有用的剖析，将数据资料的功能进行最大的开发，从而可以有用的将数据效果进行表现。

第二、数据剖析的重要性随着大家关于网络的依靠程度不断增强，互联网的开展也更加具有国际性和专业性，在关于网络运营的过程中，大家的作业和日子都离不开网络的存在，而数据剖析关于网络的运营作业会有极为重要的效果。

不仅如此，数据剖析还对现实中的日子和作业有着不行忽略的重要效果。

（1）有用的总结在大家的作业和日子中，数据无处不在，大家即便是运用手机上网冲浪也会产生更多的数据，而一个企业在平时的经营管理过程中，数据也是很多产生。

大数据服务平台简介1、1 建设目标大数据服务平台以“整合资源、共享数据、提供服务”为指导思想,构建满足学校各部门信息化建设需求，进而更好为广大师生、各级管理人员、院领导等角色提供集中、统一得综合信息服务。

因此,要建设大数据服务平台主要包括综合查询，教学、科研、人事、学生、图书、消费、资产、财务等数据统计分析与数据采集终端（含数据录入及数据导入).通过此平台为学校得校情展示提供所需得基础数据,为学校得决策支持积累所需得分析数据,为广大师生、各级管理人员、校领导得综合信息服务提供所需得开发数据,为学校得应用系统建设提供所需得公共数据.1、2建设效益协助领导决策、提供智能分析手段通过建设大数据服务平台:为校领导提供独特、集中得综合查询数据,使校领导能够根据自身需要随时查询广大师生得个人情况,有助于校领导及时处理广大师生得各种诉求.为校领导提供及时、准确得辅助决策支持信息,使校领导能够全面掌握多方面得信息,有助于校领导提高决策得科学性与高效性（以往各部门向校领导提供得信息往往只从部门角度考虑，而校领导无法及时获取多方面得信息，无法及时做出决策)。

为校领导提供丰富、全面得校情展示数据,使校领导能够实时掌握教学、科研、人事、学生、图书、消费、资产、财务等情况,有助于校领导制定学校未来发展战略。

为校领导提供教育部《普通高等学校基本办学条件指标》检测报表,包括具有高级职务教师占专任教师得比例、生均占地面积、生均宿舍面积、百名学生配教学用计算机台数、百名学生配多媒体教室与语音实验室座位数、新增教学科研仪器设备所占比例、生均年进书量。

对提高教学质量与高等学校信息化程度等具有积极得指导作用.１、3 建设内容基于中心数据库，将学校长期以来积累得大量管理数据以一种多维得形式进行重新组织，多层次、多维度得整合、挖掘与分析,从各个层面、各个角度充分展示学校得办学理念、教学质量、科研水平、师资队伍、学生风貌、后勤保障、办学条件等,为各级管理人员、校领导科学决策提供强有力得技术保障与数据支持.1、信息查询包括教职工信息查询与学生信息查询.教职工信息查询教职工信息查询功能包括部门人员统计,教职工信息查询(含列表图与缩略图),教职工信息明细查询(含学历学位、职称、行政职务、工作经历、进修学习、社会兼职、荣誉获奖、家庭关系、科研项目、学术论文、学术著作、知识产权、获奖成果、薪酬待遇、图书借阅、一卡通消费等)。

第1篇随着大数据时代的到来，大数据技术已成为推动社会经济发展的重要力量。

大数据教学实践科研平台作为一种新兴的教育教学模式，旨在培养具有大数据思维、技能和创新能力的高素质人才。

本文将从大数据教学实践科研平台的定义、特点、作用及发展趋势等方面进行探讨。

一、大数据教学实践科研平台的定义大数据教学实践科研平台是指以大数据技术为核心，集教学、科研、实践于一体，为学生提供真实、高效、互动的学习环境，培养学生大数据思维、技能和创新能力的教学实践平台。

二、大数据教学实践科研平台的特点1. 实践性：大数据教学实践科研平台强调实践，通过实际操作、案例分析、项目实践等方式，让学生在实践中掌握大数据技术。

2. 互动性：平台采用线上线下相结合的教学模式，实现师生、生生之间的互动交流，提高学习效果。

3. 系统性：平台涵盖大数据技术、数据分析、数据挖掘、机器学习等多个领域，形成一个完整的知识体系。

4. 开放性：平台面向全校师生开放，为学生提供丰富的学习资源和实践机会。

5. 创新性：平台鼓励学生创新思维，培养学生的创新能力和实践能力。

三、大数据教学实践科研平台的作用1. 培养大数据人才：大数据教学实践科研平台能够为学生提供丰富的学习资源和实践机会，使学生掌握大数据技术，成为具备大数据思维和技能的高素质人才。

2. 促进学科交叉：大数据技术涉及多个学科领域，平台能够促进学科交叉，培养学生的跨学科思维。

3. 提高科研水平：大数据教学实践科研平台为学生提供科研平台，有助于学生参与科研项目，提高科研水平。

4. 服务社会需求：大数据技术在各个领域具有广泛的应用前景，平台能够培养适应社会需求的大数据人才。

5. 推动教育改革：大数据教学实践科研平台有助于推动教育教学改革，提高教学质量。

四、大数据教学实践科研平台的发展趋势1. 平台功能不断完善：随着大数据技术的不断发展，大数据教学实践科研平台的功能将更加丰富，满足不同层次学生的学习需求。

2. 跨学科融合：大数据教学实践科研平台将与其他学科领域深度融合，培养具有跨学科背景的大数据人才。

教育大数据分析平台设计与实现随着互联网技术的发展，越来越多的教育数据被收集并存储在服务器上，这些数据包括学生的个人信息、学习状态、考试成绩、行为记录等等，这也带来了分析这些数据的需求。

教育大数据分析平台应运而生，它可以帮助学校和教育机构更好地了解学生的学习情况，为学生的学习提供更好的支持和指导。

本文将就教育大数据分析平台的设计和实现进行探讨。

第一部分：需求分析在设计教育大数据分析平台时，首先需要进行需求分析，明确平台所需要支持的功能。

根据对当前教育领域的了解，以下是一些目前比较流行的需求：1. 学生画像。

平台需要提供学生个人信息一览表，包括学生的年龄、性别、家庭背景、课程选修情况、课外活动参与情况等。

这些信息可以帮助教师更好地了解学生，制定更合适的教学方法和支持方案。

2. 学习进度追踪。

平台需要对学生的学习进度进行实时追踪，包括学生在哪些课程中表现出色，在哪些课程中需要更多关注和指导等。

这些数据可以帮助教师更好地了解每个学生的学习情况，提供更个性化的指导和支持。

3. 行为分析。

平台需要对学生的行为进行分析，包括学生在学习中的行为习惯、错题率、摸鱼情况、作业完成情况等。

这些数据可以帮助教育机构更好地了解学生的学习状态，提供更合适的支持和教育。

4. 教学质量评估。

平台需要提供课程、教师和学生的评估系统，包括课程评估、教师评估、学生自我评估等。

这些数据可以反馈课程和教学质量，帮助教育机构进行持续改进。

第二部分：技术架构设计了解了平台需要支持的功能后，需要进行技术架构的设计。

一般来说，教育大数据分析平台需要包括以下几个模块：1. 数据采集和处理模块。

该模块主要负责从教育机构的数据库中收集数据，并对数据进行清洗和处理。

数据清洗是非常关键的，需要去掉无意义的数据、纠正错误数据、统一不同格式的数据等。

2. 数据仓库和存储模块。

该模块主要将清洗过的数据存储在专门的数据仓库中，便于数据分析和挖掘。

3. 数据分析和挖掘模块。

区域教育大数据平台系统功能大数据分析系统是指以区教育局为主体构建的管理、教学大数据应用平台，其核心是借助互联网+教育的深度应用，实现对区域数据的深度采集、挖掘、分析，借助大数据实现区域教育公平、个性化教学、科学管理等一系列传统教育难以解决的问题。

教育大数据是教育过程中产生的或依据教育需求采集到的一切可用于教育发展的数据集合。

目前进行教育大数据分析应用正在向教与学聚焦，主要包括教育数据挖掘和学习分析两个方向。

教育数据挖掘是综合运用统计学、机器学习算法和数据挖掘技术，对教育大数据进行处理和分析，通过建模发现学生学习结果与学习内容、学习资源和教学行为等变量的相互关系，进而预测学生未来的学习趋势。

而学习分析(LearningAnalysis，LA)则是利用松散耦合的数据收集工具与分析技术，研究分析学生学习参与、学习表现、学习过程的相关数据，运用不同的分析方法和数据模型来解释这些数据，根据解释结果探究过程与情境，为其提供相应的反馈进而促进有效学习。

t♦大数据分析系统大数据采集与处理系统1.1.大数据采集与处理系统（1）管理大数据1）基础数据构建基础教育数据平台，如学生、教师、班级、学校以及其它人、财务等基础信息数据；2）行为数据A.活动产生的数据：例如校园内的考勤、复印、图书借阅、餐饮等；B.OA流程类数据：通过OA流程形成的线上活动数据。

（2）教学大数据从考试结果，到随堂测试以及实时作业评价，实现了动态评价，从考试结果到动态评价与分析，并能够实现实时数据的分析，教学评价数据更具有时效性。

1）结果数据A.考试数据：包括基于统一化管理的周测、单元测、月考、期中、期末、联考的试卷分析、答题状况分析，涵盖学生考试成绩、得分率、合格率及试卷分析等内容，能快速了解学生对于各知识点的掌握情况和薄弱项，以及与其他学校、班级、个人等对比数据。

B.作业数据：包括课后共性作业、个性化作业、拓展练习、快速测评等数据，还包括个体、班级、学校横向对比数据；2）行为数据A.教师教学行为数据：涵盖了备课数据（教师智能PC完成数据采集）、授课数据（教室智能大屏完成课堂互动，板书、音视频等数据收集）、辅导数据（线上辅导数据收集）、作业数据（作业布置、批改、辅导自动收集）；B.学生学习行为数据：包括了课堂表现数据（课堂互动，发言等）、课后社区数据（课后交互，问答等）、作业练习数据（作业时长，路径等）等；3）教研数据A.从多维度分析技术对教育效果的影响得到数据；B.从单一学科借助大数据、教育学、心理学进行学科素养的深度分析结果数据。