什麼是教育大數據

㈠ 大數據在教育行業是如何運用的

1、重心變化
在大數據時代，教師的工作不再簡單的是知識傳授，而是將知識的輸出形式變得多樣化，關注學生的個性特徵。將統一形式、集體化的教學轉變為信息技術支持下的教學。也就是說在了解學生的認知能力和知識結構的前提下，將知識進行遷移、整合並進行傳授。
2、精準滿足需求
這里所說的精準滿足用戶需求，就是說要將教育信息及時的傳送給有需求的用戶。譬如一個學生近期要進行英語培訓，那麼有關英語培訓的信息會及時的傳送給該學生。根據用戶的學習習慣、生活習慣會有一個智能的數據匹配，這樣一來，該用戶所收到的資訊和信息也正是自己所需求的。
3、精準進行廣告投放
在大數據時代，用戶的的行為習慣很容易通過一些數據分析推測出來。一些教育及培訓機構可以通過數據分析，將用戶進行鎖定進行廣告的投放。譬如用戶打開手機的頻次以及用戶在某一時間段的習慣性行為。通過大數據可以將自己的廣告精準投放給需求的用戶。
除此之外，互聯網和大數據的發展，還給我們帶來發展個性化的機會，可以說在教育學上是有非常大的意義的。那些所謂的學習不好的學生，如果他們在某些方面有一定的特長，同樣發揮其特長，不再是標准化的教育。
大數據技術可以在教育平台上跟蹤和關注老師和學生的教學、學習過程，記錄老師和學生的課堂表現以及課下行為的數字化痕跡，通過在教育活動中點滴微觀行為的捕捉，為教育管理機構、學校、老師和家長提供最直接、客觀、准確的教育結果評價等。
可以說，大數據在教育領域的運用是當代教育發展的必然趨勢。

㈡ 教育大數據分析方法主要包括哪三類

用適當的統計分析方法對大數據進行分析，提取有用信息並形成結論，從而對數據加以詳細研究和概括總結的過程。

大數據分析分為三個層次，即描述分析、預測分析和規范分析。描述分析是探索歷史數據並描述發生了什麼（分析已經發生的行為），預測分析用於預測未來的概率和趨勢（分析可能發生的行為），規范分析根據期望的結果、特定場景、資源以及對過去和當前事件的了解對未來的決策給出建議（分析應該發生的行為）。例如，對於學生學習成績的分析，描述分析是通過分析描述學生的行為，如是否成績高的同學回答問題較多；預測分析是根據學生的學習行為數據對其分數進行預測，如根據學生回答問題的次數預測其成績；而規范分析則是根據學生的數據得到學生下一步的學習計劃，如對學生回答問題的最優次數提出建議。

大數據分析的過程可以劃分為如下7個步驟：（1）業務調研，即明確分析的目標；（2）數據准備，收集需要的數據；（3）數據瀏覽，發現數據可能存在的關聯；（4）變數選擇，找出自變數與因變數；（5）定義模式，確定模型；（6）計算模型的參數；（7）模型評估

㈢ 教育行業都有哪些數據

教育大數據有四類

1. 教學資源類大數據，比如說張館長管教育資源，統計每個學校有多少老師去用就是大數據。

2. 教育教學管理大數據，上海，全國學習管理系統都已經做好了。

3. 教與學行為大數據。

4. 教育教學評估大數據。

㈣ 教育大數據分析模型包含哪些

根據數據的類型可以分為以下幾類：
一是降維。方法有很多，目前主流的是因子分析、主成分、隨機森林
二是回歸。比較傳統的方法，根據因變數類型，可以分為一般回歸和離散回歸，商業上離散回歸用得比較多，比如logit模型probit模型
三是聚類。這也是大數據分析的主要方法之一，演算法有很多，說起來也復雜，沒辦法一一敘述。
四是分類。機器學習方面比較多、
五是時間序列。
六是關聯。
大概就這幾類，具體要看你有哪些數據，想要學習哪個模型，用哪個軟體，這樣回答起來可能更加准確。

㈤ 大數據在教學管理中的運用

大數據在教學管理中的運用
隨著大數據時代的崛起，雲數據時代的來臨，大數據給各行各業的發展模式和決策帶來前所未有的革新與挑戰，教育行業同樣不可避免。大數據的發展給困境中的教育變革提出了新的挑戰。進入大數據時代，依靠言傳身教的古代精英式教學和注重快速實效的現代大眾式教學正在有效結合，基於數據分析的共享式精準教學不再遙遠，按需學習、因材施教將真正成為可能。
一、對「大數據」的理解《自然》雜志在2008年9月推出了名為「大數據」的封面專欄，講述了數據在數學、物理、生物、工程及社會經濟等多個學科扮演了愈加重要的角色。加里?金說：「這是一場革命，龐大的數據資源使得各個領域開始了量化進程，無論學術界、商界還是政府，所有領域都將開始這種進程。」大數據也稱巨量資料，指的是所涉及的資料量規模巨大到無法透過目前主流軟體工具，在合理時間內達到擷取、處理、並整理成為幫助企業更好經營決策的各種資訊，同時與大數據相關的數據存儲、數據安全、數據分析等領域也都屬於大數據范疇。簡言之，從各種各樣類型的數據中，快速獲得有價值信息的能力，就是大數據技術。「大數據」具有數據體量巨大，數據類型繁多，價值密度低，處理速度快的特點。二、「大數據」對教學的影響 法家思想的集大成者韓非子也有「世異則事異，事異則備變」的觀點，足見教育是需要根據現實變化的。 在教育領域中，「大數據」除體現傳統數據的所有宏觀功能外，還能收集分析詳盡的微觀個性化數據，大數據的優勢立顯。傳統數據詮釋宏觀、整體的教育狀況；大數據用於調整教育行為與實現個性化教育；傳統數據來源於階段性的，針對性的評估，其采樣過程可能有系統誤差；大數據來源於過程性的，以第三方、技術型的觀察采樣的方式誤差較小。傳統數據分析所需要的人才、專業技能以及設施設備都較為普通，易獲得；大數據挖掘需要的人才，專業技能以及設施設備要求較高，並且從業者需要有創新意識與挖掘數據的靈感而不是按部就班者。 大數據帶來新一輪教育信息化的浪潮已然隨著硬體的高速革新和軟體的高度智能無法抗拒地推到了我們面前。作為新時期的教育管理者，唯有掌握良好的「大數據」技術，轉變教育思想，及時利用「大數據」服務學校管理、改革教育教學，提高辦學質量。 三、大數據教學管理模式 隨著時代的發展，科技的日新月異，以往的教學管理模式正在慢慢退出歷史舞台。這種以現代信息技術為支撐，「大數據」為載體的新型管理模式極大地實現了教育資源的共享與充分利用，促進了工作效率的提升，轉變了工作效能，讓工作更加具有時效性，科學性，及時性。1、大數據管理的模型 正如2014年全國教育工作會議提出的，今後一個時期我國教育管理的目標是「加快推進教育治理體系和治理能力現代化」，我國的教育管理模式將發生質的變革，大數據管理模型應運而生。 大數據支撐的教育管理模型：以「主體、對象、資源、目標」為核心要素，建立多級連通共享的教育雲，構建教育管理復雜系統，利用雲技術處理教育雲端大數據，為教育公共服務機構、教師和學生提供全天候多終端個性化需求的教育資源服務、專業發展服務和綜合素質發展服務，提升教育資源配置的合理性和公平性，提升教育決策科學化水平。 在教育管理中，人的因素是重要的教育數據，是一切教育數據的來源。教育資源的配置，首先要進行科學合理的資源基本分類：人才資源、財物資源、知識資源；教育內容、教育理論、教育方法、教育經驗等，是教育資源配置中的隱性資源，卻是根本資源；技術資源是大數據教育管理的生產力資源，教育技術尤其是教育信息技術、大數據、雲技術的應用，是管理主體滿足教育服務需要，合理配置教育資源的應用型資源。 2、大數據管理的運行策略 教育大數據管理是一個長遠的偉大工程，從當前的教育信息化建設水平和面臨的挑戰綜合考慮，還有相當長的路程要走。我們需要在思想上、理論上和實踐上全面推進，迫切需要制訂正確而長遠的行動路線圖如又圖所示。 這是三個層級的運行策略：底層是大數據教育管理的基礎建設教育雲的建設，各區域應遵循國家教育數據標准，建設分布式教育數據中心（雲）資源庫+資料庫+數據關系邏輯的建構，為雲端教育教學資源配置提供基礎硬體支撐，進而建設三層智慧平台智慧校園、智慧學堂（課堂）和智慧終端（尤其是移動終端）應用平台建設，同樣作為基礎層級的是教育資源的大數據挖掘對教育過程所產生的數據進行統計、分析、建模等處理，為教育管理決策提供數據應用；位於高層的是教育大數據管理的操作系統，從公共服務到學生個體發展，利用大數據進行教育資源的公平配置和個性化供給，推進教育發展與改革，使人人享有優質恰當的教育資源，促進教育的優質可持續發展，推進教育品牌建設和創新提升，形成高效綠色的教育文化。 四、大數據教學管理的優越性 用數據說話、用數據決策、用數據管理、用數據創新的數據文化正在成形，大數據時代已經來臨。順應大數據時代的發展，教育變革已經進入了一個新的階段，教育領域將迎來一場前所未有的大變革。
大數據的發展給困境中的教育變革提出了新的挑戰。進入大數據時代，依靠言傳身教的古代精英式教學和注重快速實效的現代大眾式教學正在有效結合，基於數據分析的共享式精準教學不再遙遠，按需學習、因材施教將真正成為可能。大數據帶來的一系列變革，對新型創新人才的培養提出了更為迫切和現實的要求：日益強大的互聯網、多媒體及概念軟體、開源軟體等為師生提供了更加自由、靈活的學習和探索空間，求知的視野被極大拓寬；日益頻繁的師生活動及社會互動被大數據予以記錄、分析和共享，教育環境的時空界限和信息隔閡得以打破，長期以來潛伏於數據之下的教育理論和規律將日益凸顯和明朗，人才培養將更具靈活性和多樣性；學習與生活、教育與社會不再被孤立，學生、學校與現實生活的體驗更為接近，學生學習興趣、學校辦學動力將被大大激發

㈥ 大數據與教育的結合，體現在哪些方面

可以說自從互聯網技術越來越發達之後，大數據分析成為了許多行業的獨門秘籍。
如果說問大數據與教育的結合，那麼更多的就是體現在數據分析方面。
像我們機構在用的什麼書，什麼雲，染什麼的，還是染書什麼的。
專屬的MA系統，大數據實時監測，高性能實時計算引擎，讓數據分析更實時，更靈活和高效；簡單高效的數據分析工具，不懂技術也能玩轉數據；為網站的精細化運營決策提供數據支持，進而有效提高企業的投資回報率。
在數據化學員管理方面，學員數據報表分類匯總，精細化學員檔案管理；招生專屬CRM，將學員線索掌握在企業手裡，有效提高轉化，減少客戶流失；報班選課，結課批量操作、一鍵完成，讓教學運營管理形式形成，完成閉環。
可以說，大數據的應用，方便的教育管理，更是便捷了教育工作。

㈦ 教育大數據的來源可以概括為兩大類

教育大數據的來源可以概括為___兩大類。
A. 教師和學生
B. 作業和考試
C. 人和物
D.學校和社會
答案：C

㈧ 什麼是教育中的大數據

有針對教師管理信息化的。
一是建立教師管理信息化體系。以教師系統為支撐，逐步實現教師系統與相關教育管理服務平台的互通、銜接，建立健全覆蓋各級教育行政部門、各級各類學校及廣大教師的互聯互通、安全可靠的教師管理信息化體系，為加快推進教師治理體系和治理能力現代化奠定堅實基礎。

二是形成教師隊伍大數據。依託教師系統，實現各級各類教師信息的「伴隨式收集」，為每位教師建立電子檔案，建立統一高效、互聯互通、安全可靠的全國教師基礎信息庫。同時，高效採集、有效整合教師系統及相關教育管理服務平台生成的教師信息，形成教師隊伍大數據。

三是優化教師工作決策。將教師隊伍大數據作為教師工作決策的基礎支撐和重要依據。對大數據進行多角度、多層面、多方位的關聯分析、融合利用，評價教師隊伍發展狀況、找准教師隊伍發展問題、研判教師隊伍發展趨勢、確定教師隊伍發展重點，提升教師工作決策的科學性、針對性和有效性。

四是提升教師隊伍治理水平。積極推進教師系統及相關教育管理服務平台與教師工作的深度融合，逐步推進教師管理方式重構、教師管理流程再造，實現教師管理過程精細化、治理工作精準化，優化教師管理核心工作，不斷提升教師管理服務水平。
有專門的文章，如果有需要，可以留下信箱。

㈨ 教育行業在大數據方面的現狀

學習層和教學層為主要應用層次

教育大數據在應用層次上可為學習、教學、研究、管理與政策五大層次。學習層與教學層需求著眼於適應性學習;研究層需求著眼於發現教育教學規律;管理層需求著眼於精細管理和科學決策;政策層需求來自獲得機制設計依據。

——更多本行業研究分析詳見前瞻產業研究院《全球教育大數據行業發展前景預測與投資戰略規劃分析報告》。

㈩ 大數據對教育教學的作用

數據（data），一般而言是指通過科學實驗、檢驗、統計等方式所獲得的，用於科學研究、技術設計、查證、決策等目的的數值。通過全面、准確、 系統地測量、收集、記錄、分類、存儲這些數據，再經過嚴格地統計、分析、檢驗這些數據，就能得出一些很有說服力的結論。大規模、長期地測量、記錄、存儲、 統計、分析這些數據，所獲得的海量數據就是大數據（big data）。在製作大數據時，需要嚴格的方案設計、變數控制和統計檢驗等，不然所獲得的大數據就是不全面、不準確、無價值或價值不大的。

在教育特別是在學校教育中，數據成為教學改進最為顯著的指標。通常，這些數據主要是指考試成績。當然，也可以包括入學率、出勤率、輟學率、升學 率等。對於具體的課堂教學來說，數據應該是能說明教學效果的，比如學生識字的准確率、作業的正確率、多方面發展的表現率——積極參與課堂科學的舉手次數， 回答問題的次數、時長與正確率，師生互動的頻率與時長。進一步具體來說，例如每個學生回答一個問題所用的時間是多長，不同學生在同一問題上所用時長的區別 有多大，整體回答的正確率是多少，這些具體的數據經過專門的收集、分類、整理、統計、分析就成為大數據。

分析大數據助力教學改革

近年來，隨著大數據成為互聯網信息技術行業的流行詞彙，教育逐漸被認為是大數據可以大有作為的一個重要應用領域，有人大膽地預測大數據將給教育帶來革命性的變化。

大數據技術允許中小學和大學分析從學生的學習行為、考試分數到職業規劃等所有重要的信息。許多這樣的數據已經被諸如美國國家教育統計中心之類的政府機構儲存起來用於統計和分析。

而近年來越來越多的網路在線教育和大規模開放式網路課程橫空出世，也使教育領域中的大數據獲得了更為廣闊的應用空間。專家指出，大數據將掀起新的教育革命，比如革新學生的學習、教師的教學、教育政策制定的方式與方法。

教育領域中的大數據分析最終目的是為了改善學生的學習成績。成績優異的學生對學校、對社會、以及對國家來說都是好事。學生的作業和考試中有一系 列重要的信息往往被我們常規的研究所忽視。而通過分析大數據，我們就能發現這些重要信息，並利用它們為改善學生的成績提供個性化的服務。與此同時，它還能 改善學生期末考試的成績、平時的出勤率、輟學率、升學率等。