教育大数据的技术|大数据在教育行业是如何运用的

㈠ 大数据技术在教育行业有哪些应用前景

大数据技术在教育方面有很多应用的，学生的成绩老师的教学成果等等各种数据分析。再比如最近几年教育部要求在高校大力发展的大数据教育科目，目的就是为了培养大数据人才，与此一起也带动了一批大数据教育课程、软件的开发。就比如现在南京大学，南航都在用的DataOrigins大数据教学系统等等。

㈡ 教育行业在大数据方面的现状

学习层和教学层为主要应用层次

教育大数据在应用层次上可为学习、教学、研究、管理与政策五大层次。学习层与教学层需求着眼于适应性学习;研究层需求着眼于发现教育教学规律;管理层需求着眼于精细管理和科学决策;政策层需求来自获得机制设计依据。

——更多本行业研究分析详见前瞻产业研究院《全球教育大数据行业发展前景预测与投资战略规划分析报告》。

㈢ 大数据在教学管理中的运用

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。大数据的发展给困境中的教育变革提出了新的挑战。进入大数据时代，依靠言传身教的古代精英式教学和注重快速实效的现代大众式教学正在有效结合，基于数据分析的共享式精准教学不再遥远，按需学习、因材施教将真正成为可能。 一、对“大数据”的理解《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。简言之，从各种各样类型的数据中，快速获得有价值信息的能力，就是大数据技术。“大数据”具有数据体量巨大，数据类型繁多，价值密度低，处理速度快的特点。二、“大数据”对教学的影响 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“大数据”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利用，促进了工作效率的提升，转变了工作效能，让工作更加具有时效性，科学性，及时性。1、大数据管理的模型 正如2014年全国教育工作会议提出的，今后一个时期我国教育管理的目标是“加快推进教育治理体系和治理能力现代化”，我国的教育管理模式将发生质的变革，大数据管理模型应运而生。 大数据支撑的教育管理模型：以“主体、对象、资源、目标”为核心要素，建立多级连通共享的教育云，构建教育管理复杂系统，利用云技术处理教育云端大数据，为教育公共服务机构、教师和学生提供全天候多终端个性化需求的教育资源服务、专业发展服务和综合素质发展服务，提升教育资源配置的合理性和公平性，提升教育决策科学化水平。 在教育管理中，人的因素是重要的教育数据，是一切教育数据的来源。教育资源的配置，首先要进行科学合理的资源基本分类：人才资源、财物资源、知识资源；教育内容、教育理论、教育方法、教育经验等，是教育资源配置中的隐性资源，却是根本资源；技术资源是大数据教育管理的生产力资源，教育技术尤其是教育信息技术、大数据、云技术的应用，是管理主体满足教育服务需要，合理配置教育资源的应用型资源。 2、大数据管理的运行策略 教育大数据管理是一个长远的伟大工程，从当前的教育信息化建设水平和面临的挑战综合考虑，还有相当长的路程要走。我们需要在思想上、理论上和实践上全面推进，迫切需要制订正确而长远的行动路线图如又图所示。 这是三个层级的运行策略：底层是大数据教育管理的基础建设教育云的建设，各区域应遵循国家教育数据标准，建设分布式教育数据中心（云）资源库+数据库+数据关系逻辑的建构，为云端教育教学资源配置提供基础硬件支撑，进而建设三层智慧平台智慧校园、智慧学堂（课堂）和智慧终端（尤其是移动终端）应用平台建设，同样作为基础层级的是教育资源的大数据挖掘对教育过程所产生的数据进行统计、分析、建模等处理，为教育管理决策提供数据应用；位于高层的是教育大数据管理的操作系统，从公共服务到学生个体发展，利用大数据进行教育资源的公平配置和个性化供给，推进教育发展与改革，使人人享有优质恰当的教育资源，促进教育的优质可持续发展，推进教育品牌建设和创新提升，形成高效绿色的教育文化。 四、大数据教学管理的优越性 用数据说话、用数据决策、用数据管理、用数据创新的数据文化正在成形，大数据时代已经来临。顺应大数据时代的发展，教育变革已经进入了一个新的阶段，教育领域将迎来一场前所未有的大变革。 大数据的发展给困境中的教育变革提出了新的挑战。进入大数据时代，依靠言传身教的古代精英式教学和注重快速实效的现代大众式教学正在有效结合，基于数据分析的共享式精准教学不再遥远，按需学习、因材施教将真正成为可能。大数据带来的一系列变革，对新型创新人才的培养提出了更为迫切和现实的要求：日益强大的互联网、多媒体及概念软件、开源软件等为师生提供了更加自由、灵活的学习和探索空间，求知的视野被极大拓宽；日益频繁的师生活动及社会互动被大数据予以记录、分析和共享，教育环境的时空界限和信息隔阂得以打破，长期以来潜伏于数据之下的教育理论和规律将日益凸显和明朗，人才培养将更具灵活性和多样性；学习与生活、教育与社会不再被孤立，学生、学校与现实生活的体验更为接近，学生学习兴趣、学校办学动力将被大大激发

㈣ 什么是大数据技术他有什么特点和教学应用情境

摘要教学应用情境跨粒度计算(In-DatabaseComputing)

㈤ 大数据在教育行业是如何运用的

1、重心变化在大数据时代，教师的工作不再简单的是知识传授，而是将知识的输出形式变得多样化，关注学生的个性特征。将统一形式、集体化的教学转变为信息技术支持下的教学。也就是说在了解学生的认知能力和知识结构的前提下，将知识进行迁移、整合并进行传授。2、精准满足需求这里所说的精准满足用户需求，就是说要将教育信息及时的传送给有需求的用户。譬如一个学生近期要进行英语培训，那么有关英语培训的信息会及时的传送给该学生。根据用户的学习习惯、生活习惯会有一个智能的数据匹配，这样一来，该用户所收到的资讯和信息也正是自己所需求的。3、精准进行广告投放在大数据时代，用户的的行为习惯很容易通过一些数据分析推测出来。一些教育及培训机构可以通过数据分析，将用户进行锁定进行广告的投放。譬如用户打开手机的频次以及用户在某一时间段的习惯性行为。通过大数据可以将自己的广告精准投放给需求的用户。除此之外，互联网和大数据的发展，还给我们带来发展个性化的机会，可以说在教育学上是有非常大的意义的。那些所谓的学习不好的学生，如果他们在某些方面有一定的特长，同样发挥其特长，不再是标准化的教育。大数据技术可以在教育平台上跟踪和关注老师和学生的教学、学习过程，记录老师和学生的课堂表现以及课下行为的数字化痕迹，通过在教育活动中点滴微观行为的捕捉，为教育管理机构、学校、老师和家长提供最直接、客观、准确的教育结果评价等。可以说，大数据在教育领域的运用是当代教育发展的必然趋势。

㈥ 教育大数据分析方法主要包括哪三类

一、大数据与大数据分析概述随着数据获取、存储等技术的不断发展，以及人们对数据的重视程度不断提高，大数据得到了广泛的重视，不仅仅在IT领域，包括经济学领域、医疗领域、营销领域等等。例如，在移动社交网络中，用户拍照片、上网、评论、点赞等信息积累起来都构成大数据；医疗系统中的病例、医学影像等积累起来也构成大数据；在商务系统中，顾客购买东西的行为被记录下来，也形成了大数据。时至今日，大数据并没有特别公认的定义。有三个不同角度的定义：（1）“大数据”指的是所涉及的数据量规模巨大到无法通过人工在合理时间内达到截取、管理、处理并整理成为人类所能解读的信息[1]。（2）“大数据”指不用随机分析法（抽样调查）这样的捷径，而采用所有数据进行分析处理的方法的数据[2]。（3）“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。通常把大数据的特点归纳为4个V，即数据量大（Volume）、数据类型多（Varity）、数据的价值密度低（Value）以及数据产生和处理的速度非常快（Velocity）。对大数据进行分析可以产生新的价值。数据分析的概念诞生于大数据时代之前，但传统的数据分析和大数据分析是不同的。传统的数据分析往往是由客户提出一个问题，分析者围绕该问题建立一个系统，进而基于该系统解释这个问题；而大数据分析有时候并没有明确的问题，而是通过搜集数据，浏览数据来提出问题。另一方面，传统的数据分析是在可用的信息上进行抽样，大数据分析则是对数据进行不断的探索，通过全局分析连接数据，达到数据分析的目的。传统的数据分析的方法，往往是大胆假设小心求证，先做出假设，再对数据进行分析，从而验证先前的假设；而大数据分析则是对大数据进行探索来发现结果，甚至发现错误的结果，之后再通过数据验证结果是否正确。因此，传统的数据分析可以看成一种静态的分析，大数据分析可以看成一种动态的分析。尽管如此，大数据分析和传统数据分析也并非是泾渭分明的，传统数据分析的方法是大数据分析的基础，在很多大数据分析的工作中仍沿用了传统数据分析的方法。基于上述讨论，我们给出“大数据分析”的定义：用适当的统计分析方法对大数据进行分析，提取有用信息并形成结论，从而对数据加以详细研究和概括总结的过程。大数据分析分为三个层次[3]，即描述分析、预测分析和规范分析。描述分析是探索历史数据并描述发生了什么（分析已经发生的行为），预测分析用于预测未来的概率和趋势（分析可能发生的行为），规范分析根据期望的结果、特定场景、资源以及对过去和当前事件的了解对未来的决策给出建议（分析应该发生的行为）。例如，对于学生学习成绩的分析，描述分析是通过分析描述学生的行为，如是否成绩高的同学回答问题较多；预测分析是根据学生的学习行为数据对其分数进行预测，如根据学生回答问题的次数预测其成绩；而规范分析则是根据学生的数据得到学生下一步的学习计划，如对学生回答问题的最优次数提出建议。大数据分析的过程可以划分为如下7个步骤：（1）业务调研，即明确分析的目标；（2）数据准备，收集需要的数据；（3）数据浏览，发现数据可能存在的关联；（4）变量选择，找出自变量与因变量；（5）定义模式，确定模型；（6）计算模型的参数；（7）模型评估。我们以预测学生学习成绩为例解释上述过程。首先，我们的目的是根据学生的行为预测学习成绩。接下来，对于传统的方法来说，通过专家的分析确定需要什么数据，比如专家提出对学生成绩有影响的数据，包括出勤率、作业的完成率等，可以从数据源获取这样的数据；大数据分析的方法有所不同，是找到所有可能相关的数据，甚至包括血型等，这些数据与成绩之间的关系未必有影响，就算发现了关系也未必可以解释，但是获取尽可能多的数据有可能发现未知的关联关系。

㈦ 大数据与教育的结合，体现在哪些方面

可以说自从互联网技术越来越发达之后，大数据分析成为了许多行业的独门秘籍版。如果说问权大数据与教育的结合，那么更多的就是体现在数据分析方面。像我们机构在用的什么书，什么云，染什么的，还是染书什么的。专属的MA系统，大数据实时监测，高性能实时计算引擎，让数据分析更实时，更灵活和高效；简单高效的数据分析工具，不懂技术也能玩转数据；为网站的精细化运营决策提供数据支持，进而有效提高企业的投资回报率。在数据化学员管理方面，学员数据报表分类汇总，精细化学员档案管理；招生专属CRM，将学员线索掌握在企业手里，有效提高转化，减少客户流失；报班选课，结课批量操作、一键完成，让教学运营管理形式形成，完成闭环。可以说，大数据的应用，方便的教育管理，更是便捷了教育工作。

㈧ 大数据对教育教学的作用

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。