大数据与教育（大数据与教育论文）

本篇目录：

1、大数据对教育的影响有哪些方面2、什么是教育大数据?教育大数据有哪些分类?3、大数据在教育行业的应用4、教育大数据分析的三大方法5、.谈谈在大数据时代背景下教育的特点?6、哪些数据可以算作基础教育数据

大数据对教育的影响有哪些方面

个性化教育。通过运用大数据技术，教师可以关注学生个体的多方位的表现，可以通过对学生及时性的行为进行记录，使得数据有效整合，为教师提供真实个性的学生特点数据。

教育信息化：大数据时代，信息技术在教育中的应用范围更加广泛，不仅是教学内容的数字化，还包括教育资源、教学管理、教师培训等各个方面的信息化。

一是革新传统治理模式。新技术不断迭代升级，对职业教育现代化治理体系和治理能力提出了更高要求。通过数字化转型升级，有助于职业教育加大数据分析应用的力度、深度和效度，实现个性化、资源信息的智能推荐和服务。

什么是教育大数据?教育大数据有哪些分类?

1、教育大数据的来源包括以下几个方面：学校系统数据：学校的管理系统中包含了学生、教职工、课程、成绩、考勤等方面的数据，这些数据可以用于教育大数据的分析和挖掘。

2、教育大数据特指教育领域的大数据，即整个教育活动过程中所产生的以及根据教育需要采集到的、一切用于教育发展并可创造巨大潜在价值的数据集合。

3、教育大数据，顾名思义就是教育行业的数据分析应用。而大数据，则需要具备5V的特点(IBM提出)：Volume(大量)、Velocity(高速)、Variety(多样)、Value(低价值密度)、Veracity(真实性)。

4、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。

5、教育数据采集的技术体系共包括：物联感知类技术、视频录制类技术、图像识别类技术、平台采集类技术。物联感知类技术 该类技术主要包括物联网感知技术、可穿戴设备技术和校园一卡通技术。

大数据在教育行业的应用

1、大数据应用在哪些方面：目前大数据已经在营销、金融 、工业、医疗、教育、交通、保险、执法、体育、政府、旅游、物流等领域应用。

2、教育行业、信息技术已在教育领域有了越来越广泛的应用，教学、考试、师生互动、校园安全、家校关系等，只要技术达到的地方，各个环节都被数据包裹。

3、利用大数据加强教育教学工作 将大数据运用教育改革当中，有利于现代教育工作的开展，起到更好的督导作用。特别是将大数据技术运用到日常教学分析及收集更多教学资源中去，为制定出更好的教学方案提供科学依据。

教育大数据分析的三大方法

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。

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。

数据分析的三大方法：分析搜索数据、分析统计数据、分析行为数据。数据分析，是对用户行为的量化分析，它能够从痕迹倒推出行为，然后把一切用户的秘密都告诉你。数据分析的能力是当代互联网时代，每一个人都必须具备的能力。

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。

.谈谈在大数据时代背景下教育的特点?

1、与金融系统具有清晰、规范、一致化的业务流程所不同的是，不同地区、不同学校的教育业务虽然具有一定的共性，但差异性也很突出，而业务的差异性直接导致教育数据来源更加多元、数据采集更加复杂。

2、信息化时代的教育教学特点是教学方式多元化。信息化教学的表层特征是信息技术的应用，本质特征是变革传统的教学结构，涉及人才观、教育观、学习观、教学观、技术应用观、评价观等方面的系列变化。

3、互联网+时代的教育特征是扁平化的知识，丰富的教育项目，让人们可按需随时随地地学习。

哪些数据可以算作基础教育数据

学校（机构）基础数据类：学校（机构）概况数据类的基本数据元素。人员基础数据类：人员基本数据类的基本数据元素。学生基础数据类：学生管理数据类的基本数据元素。

哪些数据可以算作基础教育数据如下：教育大数据，顾名思义就是教育行业的数据分析应用。而大数据，则需要具备5V的特点(IBM提出)：Volume(大量)、Velocity(高速)、Variety(多样)、Value(低价值密度)、Veracity(真实性)。

依据来源和范围的不同，可以将教育大数据分为个体教育大数据、课程教育大数据、班级教育大数据、学校教育大数据、区域教育大数据、国家教育大数据等六种 。 教育大数据的分类 教育数据有多重分类方式。

社交媒体数据：社交媒体上的数据可以反映学生的情绪、兴趣、社交关系等，这些数据可以用于教育大数据的分析和挖掘。

教学基础数据管理，主要包括教师基本信息管理、教学信息管理、科研信息管理三个方面的内容。教师基本信息管理。包括教师姓名、性别、出生年月、学历专业等基本信息，教师工作经历信息，教师户籍、联系方式等信息。

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