教育大数据研究（教育大数据研究中心人工智能专业学什么）

本篇目录：

1、教育大数据的内涵2、教育大数据的安全问题有哪些?3、大数据来告诉你如何成为学霸4、教育大数据分析的三大方法

教育大数据的内涵

1、教育大数据的核心数据源头是“人”和“物”——“人”包括学生、教师、管理者和家长，“物”包括信息系统校园网站、服务器、多媒体设备等各种教育装备。

2、大数据就是将海量碎片化的信息数据能够及时地进行筛选、分析，并最终归纳、整理出我们需要的资讯。教育大数据，顾名思义就是教育行业的数据分析应用。

3、简单的说，大数据就是将海量碎片化的信息数据能够及时地进行筛选、分析，并最终归纳、整理出我们需要的资讯。教育大数据，顾名思义就是教育行业的数据分析应用。

教育大数据的安全问题有哪些?

1、学校或者教育领域面临的安全风险有侵权风险、监管风险、算法风险。第侵权风险 包括数据隐私权被侵犯和数据资产所有权问题。在教育数据采集过程中，不当扩大范围、采集敏感数据等侵犯个人隐私的情况时有发生。

2、大数据安全层面的风险包括异常流量攻击、信息泄露风险、传输过程中的安全隐患等。

3、个人隐私问题凸显 例如大数据中的精准营销定位功能，通常是依赖于高度采集个人信息，通过多种关联技术分析来实现信息推广，精准营销。

4、问题是，开源系统或多数商业系统一般都不包括安全产品。而且许多安全产品无法嵌入到Hadoop或其它的非关系型数据库中。多数系统提供最少的安全功能，但不足以包括所有的常见威胁。在很大程度上，你需要自己构建安全策略。

5、使数据易受攻击 如今，所有数据都是数字化的，并且数量巨大，黑客始终可以在恶意内部人员的帮助下找到进入入侵的方式。如果他们以某种方式可以访问你的关键数据，他们可以根据自己的目的进行修改，甚至删除其中的一些数据。

大数据来告诉你如何成为学霸

“学生画像”的研究团队，通过大数据分析，发现了出入图书馆次数多少与学习成绩的好坏存在着一定的相关性，即：出入图书馆次数比较多的学生，成绩要优于出入图书馆次数比较少的学生。

如何成为学霸？生活有规律多与成绩好的学生做朋友 通过大数据研究，其实可以发现，学霸也是有规律可循的。这不，教育大数据研究所根据这些数据，绘制出了“学霸”和“学渣”的学习生活轨迹。

练就基本功：把握好学习的基本功，如语文、数学和英语等，为后续的深入学习和研究打下坚实基础。不断挑战自我：勇于尝试新的学科和领域，挑战自己的极限，培养自信和自尊心。

教育大数据分析的三大方法

1、细分分析法，常用于为分析对象找到更深层次的问题根源。难点在于我们要理解从哪个角度进行“细分”与“深挖”才能达到分析目的。

2、在线决策、学习分析和数据挖掘。教育大数据的定义中有提到，教育大数据需要有三个因素起支撑作用分别是：在线决策、学习分析和数据挖掘，所以教育大数据的三大要素是在线决策、学习分析和数据挖掘。

3、对比分析数据分析方法 很多数据分析也是经常使用对比分析数据分析方法。对比分析法通常是把两个相互有联系的数据进行比较，从数量上展示和说明研究对象在某一标准的数量进行比较，从中发现其他的差异，以及各种关系是否协调。

4、数据处理的三种方法是：数据清洗、数据转换、数据分析。数据清洗 数据清洗是指对原始数据进行筛选、过滤和修正，以使其符合分析的要求。

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