⑴ 大數據怎樣高效運用在教學實踐中
教育工作者和研究者已經開發出從大數據中提取價值的5種主要的技術。
預測（Prediction）——覺知預料中的事實的可能性。例如，要具備知道一個學生在什麼情況下盡管事實上有能力但卻有意回答錯誤的能力。
2.聚類（Clustering）——發現自然集中起來的數據點。這對於把有相同學習興趣的學生分在一組很有用。
3.相關性挖掘（Relationship Mining）——發現各種變數之間的關系，並對其進行解碼以便今後使用它們。這對探知學生在尋求幫助後是否能夠正確回答問題的可靠性很有幫助。
4.升華人的判斷（Distillation for human judgment）——建立可視的機器學習的模式。
5.用模式進行發現（Discovery with models）——使用通過大數據分析開發出的模式進行「元學習」（meta-study）。
實施這些技術就能夠通過大數據來創建為提高學生成績提供支持的學習分析系統。研究者們相信這些技術將幫助教育工作者更加有效地指導學生朝著更加個性化的學習進程邁進。
總而言之，通過大數據進行學習分析能夠為每一位學生都創設一個量身定做的學習環境和個性化的課程，還能創建一個早期預警系統以便發現開除和輟學等潛在的風險，為學生的多年學習提供一個富有挑戰性而非逐漸厭倦的學習計劃。因此，有識之士經預言未來的學習將是大數據驅動的新時代。我們應該積極迎接這個新時代，通過大數據來分析學習，進一步改善教學的方式與方法，進一步促進學生學習成績的提高。
⑵ 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。
⑶ 利用大數據能夠精準分析學生學習情況實現分層教學對嗎
對。
1、大數據技術下的以考促教，讓常規化的教學走向精細化教學。
2、大數據技術下的分層教學，讓每個學生都得到成長。
3、通過大數據進行學習分析能夠為每一位學生都創設一個量身定做的學習環境和個性化的課程，還能規避學生輟學等風險，為學生的多年學習提供一個富有挑戰性而非逐漸厭倦的學習計劃。
⑷ 如何用大數據指導語文教學
語文教學中引入大數據概念,給教師提供更多教法選擇,也為學生提供更多學習體驗的機會,大數據促進教學數字化建設,教師教學理念得到更新,教學手段更為合理,輔助工具更為先進,其教學成效自然值得期待。
大數據走進語文課堂,還可以為學生提供更多信息支持,豐富學法體系,促生學習動力。
作為語文教師,需要有教學創新的自覺意識,對教學方法和學生學法體系展開全面升級操作。
⑸ 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版。
如果說問權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。
⑹ 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
⑺ 大數據對教學的影響
大數據對教學的影響
隨著時代的發展和科技的進步，「大數據」時代悄然來臨。隨著硬體的高速革新化與軟體的高速智能化，大數據時代也對高校教育領域產生了廣泛而深刻的影響。大數據就其性質來說，不是產品，也不是一種技術，而是一個抽象的概念，有人將「大數據」形象地比喻成21世紀人類探索的新邊疆，是以高度發達的信息網路技術為支撐，所呈現出的巨大數據信息，當然包括伴生的相關處理技術。大數據是近年來繼雲計算、物聯網後的新技術熱點。
大數據具有4V特性，包括海量的數據規模（Volune）、快速的數據流轉和動態的數據體系（Velocity）、多樣的數據類型（Variety）和巨大的數據價值（Value）。而就數據的實用價值，IBM認為還應具有第五個V特徵，就是真實性（Veracity），在日常工作和學習中，數據信息真實性的好處不言而喻，對教育領域來說，更是最基本的要求與保障。要利用大數據時代的巨大資源為教育服務，教師的選取和甄別手段更顯得尤為重要，從這個層面上來說，數據的真實性在一定方面上制約著教師教的內容和學生學的內容。
大數據時代給傳統的教育提出了挑戰，由於自身特點，它給教育提出了教育對象的個性化發展、教育方式的變革、教育觀念的開放化、管理的科學化等要求，更有利於素質教育的開展。大數據時代的數據具有信息量大、形式多樣、實時性強和價值多元等特性，因此教育模式和教育理念只有關注人的多樣化發展才能培養出高素質人才。然而，與此相矛盾的是，傳統的教學方式強調教師的主體地位，為了便於管理和保證教學效果，教師最有效也最輕松的方式就是以標准化來要求每一位同學，表現於統一的教材、統一的作業、統一的考核和對學生單一的評價方式上，這不僅不利於發揮學生的主動性，長此以往，更限制了學生的思維方式與視域，無法滿足學生個性化發展和大數據時代對高素質人才的需求。
要想利用信息時代的數據更好地應用於教育，必須變革教學方式，對教師提出新的要求，教師不僅要樹立終身學習的理念，還要更好地掌握學科前沿的動態信息，更好地利用數據的開放性、共享性等特點，充實學習內容，提升教學水平。以「慕課」和「小微課」平台的問世為廣大學生所熟悉和利用，豐富和發展了在線教學模式，這更需要教師不斷調整，告別傳統的授業者的角色，以學生為主體，以技術為手段和平台，成為知識學習的組織者、引導者和評價者。
除了促進個性化發展、豐富學習內容和提高學習效率，大數據技術的應用更有利於教師掌握學生的身心發展規律。與傳統的教師通過面談、電話交流、家訪及其他同學側面反映和憑借工作經驗判斷學生心理特徵等方式，應用大數據技術，分析和測量學生的心理特點，通過對以前遇到的實際問題的解決方式進行歸納和總結，這種體察方式不僅更理性，還可進一步對未來的心理狀況進行有效預測，能促進教師更好地了解學生，還能有針對性地促進學習效果，提高學習能力。
大數據背景下，不僅革新教育理念，對高等學校的管理也提供了新思路。高等學校的信息化進程中會產生大量的數據，包括教師和學生信息、學籍和成績信息、注冊與選課信息等，利用大數據技術管理這些信息，對幫助學校資源管理和教學方法等方面將會產生極大的便利。目前，高等學校的信息化系統正不斷發展完善。除數據管理、校園網路和遠程教育系統外，還發展了圖書館信息管理系統、數字化校園等，如何對這些系統產生的大量信息進行系統分析，在信息化背景下建設優質高校就顯得尤為重要。其中，教學管理、學習行為、教學評估等，均受到大數據的影響。
在教育領域如何利用大數據及其相關技術促進教育發展，是一個漫長的過程，在此過程中機遇與挑戰並存，作為教育人士，我們應抓住機遇，迎接挑戰，緊緊握住時代的脈搏，更好地服務於教育。
以上是小編為大家分享的關於大數據對教學的影響的相關內容，更多信息可以關注環球青藤分享更多干貨
⑻ 利用教育大數據，建立學生個性化分析指導
這是互聯網＋時代，這是大數據時代。但是 「不得不承認，對於學生，我們了解的太少！」 （卡耐基）
比較2500年前孔子時代的教育，和現今國內大部分中小學的教育模式，基本都是以教師主講，學生聽課，先進一些加上互助探究。課堂關注學生整體發展，對學生個體研究則少之又少。因材施教，有教無類，喊了2500年的教育口號，至今仍難實現。
大數據支持的教育，是智慧教育，是結合教育經驗和大數據支持的全新教育教學改革。教育大數據具備以下特徵：周期性強，復雜度高，價值高。中小學階段，教育大數據應用主要體現在反饋，個性化和概率預測三個層面。教育大數據可以全面反饋個體學習者的學習狀況，提供全方位的數據展示。從而根據每一位學生的實際，制定個性化的干預和指導，促進學生的自主成長和個性發展。提升對教育規律的認識深度、教育政策的制定方式，完善整個教育系統的結構，預測教育結果。通過大數據支持，現代教育將逐步成為一門實證科學，有據可依，有章可循的教育科學。
利用教育局建立的教學發展性評價系統，可以更加直觀地發現學生的真實，真實學習狀況，生活狀況，甚至思想狀況。
1，建立數據驅動的新型學習流程
傳統課堂上，教師設計教學，引領、指導學生的學習活動，學生選擇參與學習活動。
數據驅動的新型學習模式，教師依據大數據設計教學活動，進行教學測評，挖掘學生學習數據，確立新的教學目標，調整教學策略，重新設計教學活動。學生依據自身學習狀況，確立學習角色，參與學習活動，在活動中調整學習策略，確立新的學習目標，投入到新的學習中。利用互聯網＋的技術支持，記錄，分析，反饋，促進教、學進步。
2，建立學生個人知識圖譜
傳統課堂上，教師的教學內容統一，教師講授什麼，學生學習什麼。對於學生個體而言沒有選擇性，有些同學基礎薄弱，對於先行知識還沒有掌握，學習新知困難重重，課堂一知半解。有些同學已經完全掌握相關知識，課堂上不得不亦步亦趨，浪費時間。教師對於每個學生的知識體系了解不足，教學針對性不足，教學效率低下。
大數據驅動下的智慧教學，提供給每一位學生相應科目，相應學習單元的知識圖譜，通過學習、檢測、反饋、應用等活動，記錄每個知識點的學習情況。教師依據學生個體知識圖譜，安排教學活動，布置個性化學習活動。課堂的教學，從圍繞時間展開，轉為圍繞學習進度展開，促進學生個體的進步發展。
3，針對學生採取個性化分析指導。
大數據改善了學生學習的三個層次：反饋，個性化和概率預測。通過對教育大數據，建立學生成長模型，包括品德發展、學業發展、身心健康、興趣特長四個維度，使學生發展顯示可視化、數據化，探索各種變數之間的關系，形成診斷性的預測。
通過大數據的分析，建立學生個性化的學業診斷。依據大數據，觀察學生的出勤、課堂表現、平時作業以及考試等過程性評價的數據，就可以分析出學業成績和學習行為各要素的相關性，進而針對學生個體形成診斷意見，提出個性化分析指導。
2014級有一學生，中考入學成績居年段20名，英語成績處於中上層次。在高一上學期期中考試和期末考試中，英語學習成績一路下滑，接近及格邊緣。班主任、科任教師發現情況，及時到教研室查閱該生的各項成長數據，發現學習作息時間正常，在單詞背誦、閱讀理解、以及英語學習總時間上與其他優等生一致，唯有課時練習完成不及時不主動。
與學生座談，分析英語成績下滑原因：在英語學習時間無差別的基礎上，由於時間分配存在差異，在同步練習上花時間偏少，導致成績與優等生差距拉大。引導學生改正學習習慣，課後及時復習，完成課時練習。
數據顯示，干預後，該生的英語成績穩步上升，達到高點。
學生的成長具有特異性，利用大數據觀察、記錄、分析學生的成長歷程，預測學生發展潛力，引導學生職業規劃，促進學生個性化發展和健康成長。