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大数据在教育领域中的应用与展望随着信息技术的不断进步，大数据的应用已经融入到了各个领域，教育领域也不例外。
目前，大数据在教育领域中的应用正在逐渐形成，其前景也备受关注。
本文将从以下几个方面进行论述：大数据在教育领域中的应用、大数据在教育领域中的优势以及大数据在教育领域的未来发展方向。
一、大数据在教育领域中的应用1.个性化教学大数据技术允许教师通过数据分析来获取学生的学习数据，以便更好地了解学生的学习特点和需求，从而为学生提供个性化的学习服务。
例如，在某些教育平台上，学生的学习数据可以帮助老师了解学生的学习习惯和兴趣，从而将教育资源进行分配和组合，确保学习进度和效率。
2.教师培训和评估大数据技术还可以用于教师的培训和评估。
教师的课堂教学表现和学生反馈可以被监测和评估，从而为教师提供不断改进的机会和支持。
同时，通过教师的培训和评估，教师的教学绩效可以得到提高，从而使学习效果更好，学生更具有创造力和竞争力。
3.教育资源管理大数据技术可以帮助学校和教师管理教育资源，掌握学校和教育质量，更好地监测教育进展和效果。
这可以帮助教育工作者和管理者更好地分配资源，更好地满足学生的学习需求，更好地培养学生的能力和知识。
二、大数据在教育领域中的优势1.提高教育质量大数据技术可以帮助教育工作者了解学生的学习特点和需求，从而提供个性化的教育服务，提高教育效率和质量。
同时，大数据技术还可以帮助教育工作者更好地管理教育资源和监测教育进展，从而进一步提高教育质量。
2.促进教育公平大数据技术可以帮助教育工作者较为全面和公正地了解学生的学习情况和需求，从而更好地支持学生的学习和发展。
这样，大数据技术有助于提高教育公平性，减少教育对学生的分化。
3.增强学生竞争力大数据技术可以帮助教育工作者和学生了解不同领域的知识和技能，以及当前社会的发展趋势。
这可以帮助学生适应未来的发展，更具有创造力和竞争力，更好地掌握当前时代的知识和技能。
三、大数据在教育领域的未来发展方向未来，大数据技术在教育领域中的发展方向有以下几个方面：1.深入应用数据挖掘和机器学习目前大数据在教育领域中的应用还比较单一，未来需要更深入的数据挖掘和机器学习来发掘学生的潜在需求和潜在价值，提供更好的学习服务和支持，进一步提高学习质量和效率。
大数据技术在教育领域中的应用现状与未来展望随着信息化时代的到来，大数据技术的广泛应用已经成为各个行业的趋势，教育领域也不例外。
大数据技术的应用为教育带来了巨大的变革与发展，不仅提升了教育质量，也提供了个性化教学的可能性。
本文将探讨大数据技术在教育领域中的应用现状，并展望未来发展前景。
一、大数据技术在教育领域中的应用现状1. 学生数据分析大数据技术允许教育机构收集和分析大量学生数据，从而获得宝贵的信息。
通过学生在课堂上的表现、作业、考试等数据，可以了解学生的学习情况、困难点和优势。
机构可以利用这些数据进行个性化教学，帮助学生更好地理解和掌握知识。
2. 教师教学支持大数据技术可以帮助教师进行教学分析，提供教学支持。
通过分析学生学习过程中的数据，教师可以了解到学生对知识的理解程度、学习态度以及学习习惯等方面的信息，并相应地调整教学策略。
此外，大数据可以为教师提供教学资源、教学计划等支持，帮助教师更好地进行教学设计。
3. 教育评估与改进大数据技术也可以用于教育评估与改进。
通过对学生学习数据的分析，可以进行教育质量评估，了解教育机构的优势和不足之处。
同时，通过对学生学习过程的追踪，可以及时发现并改进教学中存在的问题，提升教育质量。
二、大数据技术在教育领域中的未来展望1. 精准个性化教育随着大数据技术的不断发展，个性化教育将成为可能。
通过大数据技术，可以深入了解每个学生的学习特点、兴趣爱好、学习习惯等，为每个学生提供量身定制的学习方案。
这将帮助每个学生实现最佳的学习效果，提升整体教育质量。
2. 智能教育辅助工具大数据技术的发展将促进智能教育辅助工具的应用。
通过对学生数据的深入分析，可以研发出智能化的教育辅助工具，如智能教学软件、虚拟现实技术等。
这些工具将帮助学生更好地理解和掌握知识，提升学习效果。
3. 教育决策支持系统随着大数据技术的应用，教育决策支持系统将得到全面发展。
教育决策支持系统可以利用大数据技术，为教育机构的决策提供支持。
大数据在教育领域的应用前景与未来发展方向随着科技的发展和全球信息化的进程，大数据已经成为引领未来发展的重要驱动力之一。
在教育领域，大数据的应用也日益受到重视，并且展现出巨大的潜力。
本文将探讨大数据在教育领域的应用前景，同时分析未来的发展方向。
一、大数据在教育领域的应用前景1. 数据驱动的教学模式大数据技术可以收集、分析和处理大量的学生数据，从而为教师提供更全面、准确的信息。
教师可以根据学生的学习习惯、知识点理解情况等，针对性地调整教学内容和方式，使教学更加精准和个性化。
通过大数据技术的支持，教师可以有针对性地对学生进行辅导和指导，提高教学效果。
2. 学生学习情况的监测和预测大数据可以实时监测学生的学习情况，包括学习进度、学习行为等。
通过对学生学习数据的分析，可以发现学生可能存在的困难和问题，及时对其进行干预和指导。
同时，大数据还可以通过模型预测学生的学习路径和发展趋势，为学生提供更加个性化的学习方案和建议。
3. 教育资源的优化配置利用大数据技术，可以对教育资源进行全面、详细的分析和评估。
通过大数据的支持，可以更好地了解教师、学生和教材等方面的情况，从而优化教育资源的配置和利用。
例如，可以根据学生的需求，智能匹配适合他们的教材和学习资源，提高资源利用效率。
二、大数据在教育领域的未来发展方向1. 个性化教育的推进随着大数据技术的进一步发展，个性化教育将成为教育领域的一个重要方向。
大数据可以根据学生的学习数据和行为模式，量身定制个性化的学习方案，并提供相应的教学资源和服务。
这种个性化教育模式可以更好地满足不同学生的学习需求，提高学习效果。
2. 教育决策的支持大数据的应用可以为教育决策提供重要支持。
通过对大数据的分析和挖掘，可以深入了解学生的需求、教师的素质和教育政策的效果等。
这些信息可以帮助决策者更好地制定教育政策和规划，提高教育的质量和效率。
3. 教育评估的创新大数据技术可以为教育评估带来创新。
传统的教育评估主要依靠考试成绩等单一指标，难以全面反映学生的多元能力和发展情况。
大数据在教育领域中的作用及未来发展在信息和技术高速发展的时代，大数据已经跃然成为业界关注的重点。
我们所理解的数据都是信息储存在计算机里的数字数据量。
在大数据的背景下，数据不再仅仅是单纯的信息，更多的数字正在呈爆炸式的增长，给数据分析和数据管理带来非常深刻的变化。
在这场信息革命中，大数据成为了一个全新的概念，在生产、商业、政治、社会等各个领域中都扮演着重要的角色。
其中，在教育领域，大数据也得到了广泛的应用。
一、大数据在教育领域中的应用1.教学资源的有效评估在教育领域中，大数据是一种非常有价值的资源。
通过大数据分析工具，可以获取教学过程中的每一个细节，包括学生的学习能力、学科兴趣、课堂评价等等。
通过对这些信息的分析，能够更好地评估教学实践的有效性，为学生提供更好的教学资源。
2.提供更多的个性化教育和特别辅导不同学生有不同的性格和能力水平。
在利用大数据分析学生的学习能力和兴趣之后，可以为学生提供更加个性化的教育和特别辅导。
根据学生的学习习惯、学习特长和时间安排，可以提供更多符合学生的学习资源，从而使学生产生更多兴趣和热情，从而为学生立足于更广阔的知识世界提供理论和技术支持。
3.促进学生的积极性大数据教育也可以用于画像学生，进而识别学生的优缺点，描述学生的脾气和特点，并运用具体的英语教学指南来指导教学。
同时，学生的反馈也是大数据的一个重要部分。
学生们的反馈可以用来评估不同的教师和学校，帮助学生做出最好的决定，并且促进学生的积极性，进而提高学生成绩。
4.帮助教师改进教育方式大数据除了可以帮助学生获得更个性化的教育服务，也能够帮助教师了解研究生们的学习习惯和生活方式，为教育行业提供更优质的服务，也能够更加直接地了解学生的学习和生活状况。
同时，通过大数据分析收集到的信息，教师可以更加了解学生在教科书、讲义和课堂作业方面的优缺点，以及对教学服务的态度，从而帮助教师改进其教学方式。
二、大数据在教育领域的未来发展我们知道，大数据在教育领域的应用已越来越受关注。
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。
大数据驱动未来教育的新引擎（二）引言概述：大数据驱动已经成为许多领域的新引擎，其中包括教育领域。
本文将深入探讨大数据驱动未来教育的新引擎，从五个重要的方面详细阐述其在教育中的应用。
这些方面包括个性化学习、师生互动、学习效果评估、教育资源管理和教育政策制定。
个性化学习：1. 利用学生的个体化数据来了解其学习风格、兴趣和能力水平。
2. 基于大数据分析，为学生提供个性化学习路径和内容。
3. 使用智能教学系统，根据学生的学习进展和反馈调整教学策略。
4. 通过大数据分析，发现学生的学习困难并提供相应的辅助措施。
5. 利用大数据预测学生未来的学习需求，提前为其调整学习计划。
师生互动：1. 分析教师和学生的互动数据，了解教学效果和教学质量。
2. 提供实时反馈，帮助教师调整教学策略和提高教学效果。
3. 通过大数据分析，发现学生的学习兴趣和需求，提供个性化的教学资源。
4. 通过在线平台，促进师生之间的即时交流和互动。
5. 利用大数据分析，为教师提供精准的培训和发展方向。
学习效果评估：1. 收集并分析学生的学习数据，评估其学习效果和知识掌握程度。
2. 根据大数据分析的结果，对学生的学习进展进行定量评估。
3. 通过大数据分析，发现学生的学习困难并提供个性化的学习支持。
4. 利用大数据分析学生的学习历程，探索与学习成就相关的因素。
5. 运用大数据分析，为学生提供有针对性的学习建议和学习资源。
教育资源管理：1. 分析教育资源的使用情况和效果，优化资源分配策略。
2. 基于大数据分析，预测教育资源的需求和供给。
3. 通过大数据分析，发现教育资源的短缺和浪费问题，并提出解决方案。
4. 利用大数据分析，评估教育资源的质量和效果。
5. 运用大数据分析，提供教育资源的定制化和个性化推荐。
教育政策制定：1. 利用大数据分析教育数据，发现教育问题和趋势。
2. 根据大数据分析的结果，制定有针对性的教育政策和改进措施。
3. 基于大数据分析，评估教育政策的效果和影响。
大数据于教育领域的使用与发展趋势在当今数字化的时代，大数据已经成为了各个领域的重要资源，教育领域也不例外。
随着信息技术的不断发展，教育数据的规模和复杂性不断增加，如何有效地利用这些数据来提升教育质量、优化教育资源配置以及实现个性化教育，成为了教育领域面临的重要挑战和机遇。
一、大数据在教育领域的使用1、教学评估与质量监测大数据可以对学生的学习过程和学习成果进行全面、动态的监测和评估。
通过收集学生在课堂上的表现、作业完成情况、考试成绩等数据，教师和教育管理者能够及时了解学生的学习状况，发现学生在学习中存在的问题和困难，从而采取针对性的教学措施，提高教学质量。
例如，通过分析学生在在线学习平台上的学习行为数据，如学习时间、学习频率、参与讨论的情况等，可以了解学生的学习积极性和参与度，以及对知识的掌握程度。
同时，利用大数据还可以对教师的教学效果进行评估，为教师的教学改进提供依据。
2、个性化学习每个学生的学习能力、学习风格和学习需求都有所不同。
大数据可以为实现个性化学习提供支持。
通过收集和分析学生的学习数据，如学习历史、兴趣爱好、知识掌握情况等，教育系统可以为学生提供个性化的学习方案，包括课程推荐、学习资源推送、学习路径规划等。
比如，自适应学习系统可以根据学生的实时学习表现调整学习内容和难度，让学生在最适合自己的学习节奏中进步。
这种个性化的学习方式能够提高学生的学习兴趣和学习效果，促进学生的全面发展。
3、教育资源优化配置大数据可以帮助教育机构更合理地配置教育资源。
通过分析不同地区、学校、班级的教育需求和资源使用情况，教育部门可以做出更科学的决策，将有限的教育资源分配到最需要的地方。
例如，根据学生的人口分布和入学需求，合理规划学校的布局和建设；根据学校的师资配备情况，合理安排教师的培训和调配。
此外，大数据还可以帮助学校优化课程设置，根据社会需求和学生兴趣，开设更具针对性和实用性的课程。
4、教育科研大数据为教育科研提供了丰富的数据资源和新的研究方法。
大数据分析技术在教育领域的应用和未来随着信息技术的飞速发展和智能化进程的持续推进，大数据分析技术正逐渐成为了各个行业的“标配”。
在教育领域中，大数据分析技术的应用已经初具规模，并且在未来将发挥更加重要的作用，促进教育信息化和智能化的发展。
一、教育大数据分析技术的基本原理教育大数据分析技术主要是依托大数据技术，从学生的学习行为、人际关系、兴趣爱好等多个维度来收集、挖掘、分析海量的数据，把数据结构化、可视化，形成高质量的教育数据模型，借助数据分析技术获得详尽的教育信息，从而为教育实践提供指导和支持。
在教育实践中，大数据分析技术常见的应用包括：1.学生成绩预测和分析。
根据学生的历史成绩、课程选择、教学方法等多个维度的数据，预测学生的未来成绩，及时发现学生的潜在问题，从而采取针对性的措施来提高学生的学业成绩。
2.个性化学习模型构建。
根据学生的兴趣爱好、学习喜好、行为数据等信息，设计个性化的学习计划，提高学习效果。
3.教学过程评估。
通过收集、分析教学过程中的教学资源、活动、策略等数据，对教学效果进行分析，及时调整教学方案，提高教学质量。
4.学生管理与辅导。
通过收集、分析学生的行为数据，了解学生的心理变化、兴趣爱好等信息，辅助教师和管理人员对学生进行有效的管理和指导。
二、大数据分析技术在教育领域的应用现状目前，国内外教育行业已经在大数据分析技术上投入了大量的精力和资源。
在国内，随着数字化教学应用的不断普及和信息化建设的加快推进，大数据分析技术的应用也在逐步拓展。
以高校为例，大数据分析技术已经开始应用于学科毕业证书的评估和计算机教育的监管等方面。
在教师培训和职业规划方面，大数据分析技术也逐渐发挥了强大的作用。
以在线教育行业为例，优秀的科技创新公司已经推出了智能学习平台，可根据大数据分析技术提供个性化推荐，针对学生不同的学习需求量身定制教育服务。
三、大数据分析技术在教育领域的未来展望在未来，大数据分析技术将为教育、学术和研究等领域带来更加深远的变革和影响。
大数据应用在教育领域的发展现状与未来趋势随着信息和通信技术的飞速发展，大数据正逐渐成为各个行业的焦点。
在教育领域，大数据的应用也逐渐发展起来，为教育改革和创新提供了新的机遇和挑战。
本文将探讨大数据在教育领域的发展现状和未来趋势。
一、大数据在教育中的应用现状1. 个性化教学大数据技术可以通过分析学生的学习数据和行为模式，为学生量身定制个性化的学习计划。
通过对学生学习行为的跟踪和分析，教师可以更好地理解学生的学习特点和问题，从而提供更有效的教学策略和资源。
2. 联动教育资源大数据技术可以整合和分析各种教育资源，包括教材、课程、试题等，为教师提供更全面的教学依据。
通过分析学生的学习数据和教学资源，教师可以发现教学过程中的问题和不足，并及时进行改进。
3. 智能评估和反馈借助大数据技术，教育机构和教师可以更准确地评估学生的学习成果和能力水平。
通过对学生学习数据的分析，可以及时发现学生的学习困难和进步，为师生提供有针对性的反馈和改进意见。
4. 教学管理与决策大数据技术可以对学校的教学过程和管理进行深入分析和评估。
通过对学生和教师的数据进行整合和分析，可以提供数据支持的决策，从而改进教学质量和效率。
二、大数据在教育中的未来趋势1. 智能学习环境的发展随着大数据技术的不断进步，智能学习环境将得到更广泛的应用。
未来的教育将不再局限于传统的教室和教材，学生可以通过智能设备和互联网进行在线学习，随时随地获取学习资源。
智能学习环境将会更加个性化和多样化，满足学生各种需求。
2. 数据安全与隐私保护大数据应用在教育领域也面临一些挑战，特别是数据安全和隐私保护问题。
在大数据收集和分析的过程中，如何确保学生个人信息的安全和隐私不被泄露，是一个亟待解决的问题。
未来的发展需要制定相应的法律和政策来规范大数据的应用。
3. 教育模式的转变大数据的应用将推动教育模式的转变。
传统的教学模式以教师为中心，而大数据的应用将实现教师、学生和教育机构之间的数据共享和互动，打破了时间和空间的限制，促进了教育资源的共享和协作。
大数据在教育领域的发展现状和未来趋势近年来，随着科技的飞速发展，大数据逐渐成为人们生活中不可或缺的一部分。
在教育领域，大数据的应用也日益广泛。
本文将探讨大数据在教育领域的发展现状和未来趋势，并分析其对教育的影响以及可能带来的挑战。
一、大数据在教育领域的发展现状在当今信息化的时代，教育数据呈爆炸式增长。
教育机构、学校和教育软件平台产生了大量的学生学习数据，包括课程成绩、在线学习行为、电子笔记等。
这些庞大的数据资源给教育工作者提供了宝贵的机会，通过大数据分析可以深入挖掘学生的学习特点、优化教学流程、个性化教学等。
首先，大数据在学生学习成绩分析方面发挥着重要作用。
传统教育评估的局限性在于无法提供实时的学生成绩情况以及个体化的评估。
而通过大数据分析，教育工作者可以实现对学生每个学科成绩的动态追踪，并通过比较多种指标对学生进行评估，为教师制定个性化的教学计划提供了科学依据。
其次，大数据在学生学习行为分析方面具有独特优势。
通过大数据分析，可以深入挖掘学生学习中的行为模式和习惯，例如学生在特定时间段的学习集中度、作业完成情况等。
这些数据可以为教师提供学生学习状态的全面了解，有助于教师更好地指导学生，提高学生的学习效果。
此外，大数据还可以用于优化教学并实现个性化教学。
通过智能教育平台的大数据分析，可以实现学生学习进度的实时监测和优化推荐学习资源。
教师可以根据学生的学习情况，针对性地推荐适合学生的教学材料和学习方法，满足学生个性化的学习需求，提高学习效果。
二、大数据在教育领域的未来趋势随着大数据技术的不断发展和教育理念的转变，大数据在教育领域的应用还有更多的发展前景。
首先，未来大数据将进一步促进教育的个性化发展。
通过分析学生的学习数据，可以针对每个学生的特点和需求，实现个性化教学。
未来教育将更加注重学生的个体差异，通过大数据技术实现差异化教育和个性化培养，提高学生的学习效果。
其次，大数据还将进一步拓宽教育的边界。
大数据与未来教育陈兆峰20122802011摘要：在当今的信息时代，云技术、物联网和基于二者的大数据技术正推动教育发生着变革。
未来教育在互联网等技术的作用下变的越来越个性化，通过对大数据技术的应用将有利于个性化教育，标准化的学习内容由学生自组织学习，学校和教师更多的关注学生的个性化培养，教师由教学者逐渐转变为助学者。
在逐步到来大数据时代，互联网教育与学校教育将逐渐分离，更多的交往互动、个性化服务和灵活的学制将使学校获得新的生机。
⏹“在数字化课堂教学过程中，可以对学习过程进行数据形式化采集和描述，并基于课堂单元和学期单元进行学习过程的大数据挖掘和分析。
教师通过这些数据和分析结果，可以即时进行教学控制和教学反思，从而提高课堂教学水平。
学生和家长通过这些数据和分析结果，也可以尽快发现自己学习中的不足，进而也可以提高自己的学习水平。
”——北京师范大学教育技术系副教授，教育部教育信息化专家⏹“在国内尤其是北京、上海、广东等城市，大数据在教育领域有了越来越多的应用，像慕课、在线课程、翻转课堂等，已经有越来越多的学生加入到网上学习的行列中来。
”——北京师范大学教育技术学院教授、现代教育技术研究所所长何克抗(一)什么是大数据大数据是指无法在可容忍内用传统IT技术和软硬件工具对其进行感知、获取、管理、处理和服务的数据集合。
它需要新处理模式才能让其具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力，是一种海量、高增长率和多样化的信息资产。
物联网、云计算、移动互联网、手机、平板电脑、PC以及遍布地球各个角落的各种各样的传感器，都是数据来源。
体量浩大Volume 非结构化数据的超大规模和增长总数据量的80~90%比结构化数据增长快10倍到50倍是传统数据仓库的10倍到50倍多样性Variety 大数据的异构和多样性很多不同形式（文本、图像、视频、机器数据）无模式或者模式不明显不连贯的语法或句义价值大密度低Value 大量的不相关信息对未来趋势与模式的可预测分析深度复杂分析生成速度Velocity 实时分析而非批量式分析数据输入、处理与丢弃立竿见影而非事后见效(二)为什么未来教育需要大数据1.宏观层面华为全球联接指数今天，有70亿人生活在地球。
到2025年，世界上将有1000亿的联接。
这些联接，促进了各行各业的发展。
在联接水平最高的德国，ICT有效地支撑了“德国工业4.0”，使工业生产效率提升了30%。
在各行各业中，金融是联接技术最积极的拥抱者，大数据的分析让金融放贷的周期从1个星期到5分钟。
联接的主要内容是数据之间的共享，而教育行业是ICT的变革者。
所以大数据对未来教育行业的影响可见一斑。
2.微观层面传统的教育兴盛于工业化时代，学校的模式映射了工业化集中物流的经济批量模式：铃声、班级、标准化的课堂、统一的教材、按照时间编排的流水线场景，这种教育为工业时代标准化地制造了可用的人才。
而大数据教育将呈现另外的特征：弹性学制、个性化辅导、社区和家庭学习、每个人的成功。
世界也许会因此安静许多，而数据将火热地穿梭在其中，人与人（师生、生生）的关系，将通过人与技术的关系来实现。
大数据与传统的数据相比，就有非结构化、分布式、数据量巨大、数据分析由专家层变化为用户层、大量采用可视化展现方法等特点，这些特点正好适应了个性化和人性化的学习变化。
目前教育变革的讨论，过于集中在在线教育(远程、平板、电子、数字），这正像任何一个科技让人们最先想到的都是偷懒的哲学，自动化时代最先想到的是卓别林演的自动吃饭机，多媒体时代人们最先想到的是游戏。
在线教育本身很难改变学习，在这场教育革命的浪潮中，由在线教育引发的教育由数字支撑到数据支撑变化(教育环境，实验场景，时空变化，学习变化，教育管理变化等等)，确是很多人没有在意的巨大金矿。
教育环境的设计、教育实验场景的布置，教育时空的变化、学习场景的变革、教育管理数据的采集和决策，这些过去靠拍脑袋或者理念灵感加经验的东西，在云、物联网、大数据的背景下，变成一种数据支撑的行为科学。
教育将继经济学之后，不再是一个靠理念和经验传承的社会科学和道德良心的学科，大数据时代的教育，将变成一门实实在在的实证科学。
(三)教育的发展历程——从封闭走向开放，从传统数据走向大数据从教育的发展历程来看，数据对教育的影响越来越深。
从课堂教学只有老师书本黑板，到翻转课堂的电子课件，再到开放课程的网络资源，数据量一直在不断地增加，而教育对数据的依赖也越来越大。
大数据所带来的，并非源于我们电脑的硬盘变大了，CPU处理速度更快了——所以我们可以处理更大规模的数据了。
大数据与传统数据的区别在于人们对于“数据”的理解更为深入了，许多我们曾经并没有重视的，或者缺乏技术与方法去收集的信息，现在都可以作为“数据”进行记录与分析了。
举例来说，一个学生读完9年制义务教育产生的可供分析的量化数据基本不会超过10KB，包括个人与家庭基本信息，学校与教师相关信息，各门各科的考试成绩，身高体重等生理数据，读书馆与体育馆的使用记录，医疗信息与保险信息等。
这样的数据量，一台较高配置的普通家庭电脑，初级的EXCEL或SPSS软件就能进行5000名以下学生量的统计分析工作。
操作者也只需要中级水平的教育与心理统计知识，一套可供按部就班进行对照处理的数据分析模板，经过两三个月的操作培训就能基本胜任。
而大数据的分析则完全是另一种层面的技术。
根据荷兰著名的行为观察软件商NOLDUS公司的研究，在一节40分钟的普通中学课堂中一个学生所产生的全息数据约有5-6GB，而其中可归类、标签、并进行分析的量化数据约有50-60MB，这相当于他在传统数据领域中积累5万年的数据量总和。
而要处理这些数据，需要运用云计算技术，并且需要采用Matlab、Mathematica、Maple等软件进行处理并进行数据可观化。
而能够处理这些数据的专业人才一般来自数学或计算机工程领域，需要极强的专业知识与培训，而更为难能可贵的是，大数据挖掘并没有一些的方法，更多需要依靠挖掘者的天赋与灵感。
大数据与传统数据最本质的区别体现在采集来源以及应用方向上。
传统数据的整理方式更能够凸显的群体水平——学生整体的学业水平，身体发育与体质状况，社会性情绪及适应性的发展，对学校的满意度等等。
这些数据不可能，也没有必要进行实时地采集，而是在周期性、阶段性的评估中获得。
这些数据，完全是在学生知情的情况下获得的，带有很强的刻意性和压迫性——主要会通过考试或量表调查等形式进行——因此也会给学生带来很大的压力。
而大数据有能力去关注每一个个体学生的微观表现——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，在不同学科课堂上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。
这些数据对其他个体都没有意义，是高度个性化表现特征的体现。
同时，这些数据的产生完全是过程性的：课堂的过程，作业的过程，师生或生生的互动过程之中……在每时每刻发生的动作与现象中产生。
这些数据的整合能够解答教课程是否吸引学生?怎样的师生互动方式受到欢迎？……而最最有价值的是，这些数据完全是在学生不自知的情况下被观察、收集的，只需要一定的观测技术与设备的辅助，而不影响学生任何的日常学习与生活，因此它的采集也非常的自然、真实。
所以，综合以上的观点，我们不难发现，在教育领域中，传统数据与大数据呈现出发下区别：传统数据诠释宏观、整体的教育状况，用于影响教育政策决策；大数据可以分析微观、个体的学生与课堂状况，用于调整教育行为与实现个体化教育。
传统数据挖掘方式，采集方法、内容分类，采信标准等都已存在既有规则，方法论完整：大数据挖掘与新鲜事物，还还没有形成清新的方法、路径以及评判标准。
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、即时性的行为与现象记录，第三方、技术型的观察采样的方式误差较小。
传统教育分析所需要的人才、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发感而不是按部就班，这样的人才十分稀缺。
(四)大数据应用的三种主流模式因此从现阶段来看，在原本的传统教育模式下，老师往往难以照顾学生最个性化的需求，而随着大数据的应用将有所改变，学生们可以得到经过数据分析之后的，个性化的教学和无穷无尽的资源配套。
那么究竟什么样的大数据能够真正的帮助学生解决问题?现阶段究竟需要哪些数据?又该如何有效收集、挖掘这些数据呢?从在线教育目前的发展，可以窥见如下几种应用模式：模式一：线上线下O2O平台。
云平台搭建与大数据应用为底层架构，引导学生在线上完成学习过程，并针对每一个具体的环节完整记录，积累大量的多维度的数据素材后(学习时长、学习内容、学习频率、学习习惯等)，分析结果为老师提供线下个性化学习方案的重要依据。
如学大于今年3月推出的e学大平台，其就有效帮助大数据在教育过程中形成了完整闭环。
简单来说，经过大数据分析后形成的，学习资源和课程内容能够适应每个学生的差异，同时学生可以按照自己的节奏来控制学习进度。
完成学习后，平台会给教师分析反馈，老师将会针对性的为学生提供解惑，提供下一步的有效指导。
可以看到，O2O模式对于大数据的应用，能够为学生的发展进行智能的多元化全面评估，包括完整的学习过程(基于不同学习场所及情景)等，离每个学生的距离更近。
模式二：在线教育工具类App。
基于较为单一的学习环节(如作业、题库、背单词、问题解答等)，收集学生一部分的学习数据，经过分析后，提供准确的解答结果，解决学生的具体学习需求。
此类模式，可以部分帮助学生完成个性化学习，但鉴于纯在线环境等因素，较难完成持续性的学习进阶。
如刚与外研社达成合作的猿题库，基于题库数据，为学生提供智能分析平台;还有刚推出不久的答题App“菁优数学”，其主要功能是为中小学数学试题在线搜索、解析，希望利用大数据呈现出精准试题结果，实现个性化的推荐。
模式三：教学评估软件及学校分析平台(校内)。
收集包括学习表现，行为表现，性格发展等学生大数据，能让学校的教师和领导更好地掌握、分析以及分享学生表现，以此来改善教学、管理课堂。
此类模式的设计更多的是以教师为中心，帮助老师了解学生，调整教学方案，最终使得学校的教学更加系统化。
如成立于2009年的Kickboard网络数据平台，以图表的形式帮助教师可以在一个控制平台上收集、分析和分享学生信息，减少了在各种文档和数据库之间的转换，还可以向家长提供进展报告。
目前，美国已经有超过200多所学校使用。
(五)实现大数据，教育可以怎么做在微观实践层面，一些探索已经起步。
第一，对学生的发展进行多元评估，发现学业成绩背后的原因。
金山区在小学生学习素养的研究中就发现了许多这样的情况。
