大數據虛擬現實聯系

❶ 什麼是雲計算什麼是大數據二者有何聯系

雲計算的關鍵詞在於「整合」，無論你是通過現在已經很成熟的傳統的虛擬機切分型技術，還是通過google後來所使用的海量節點聚合型技術，他都是通過將海量的伺服器資源通過網路進行整合，調度分配給用戶，從而解決用戶因為存儲計算資源不足所帶來的問題。

大數據正是因為數據的爆發式增長帶來的一個新的課題內容，如何存儲如今互聯網時代所產生的海量數據，如何有效的利用分析這些數據等等。

他倆之間的關系你可以這樣來理解，雲計算技術就是一個容器，大數據正是存放在這個容器中的水，大數據是要依靠雲計算技術來進行存儲和計算的。

(1)大數據虛擬現實聯系擴展閱讀：

雲計算常與網格計算、效用計算、自主計算相混淆。

網格計算：分布式計算的一種，由一群鬆散耦合的計算機組成的一個超級虛擬計算機，常用來執行一些大型任務；

效用計算：IT資源的一種打包和計費方式，比如按照計算、存儲分別計量費用，像傳統的電力等公共設施一樣；

自主計算：具有自我管理功能的計算機系統。

事實上，許多雲計算部署依賴於計算機集群（但與網格的組成、體系結構、目的、工作方式大相徑庭），也吸收了自主計算和效用計算的特點。

被普遍接受的雲計算特點如下：

(1) 超大規模

「雲」具有相當的規模，Google雲計算已經擁有100多萬台伺服器， Amazon、IBM、微軟、Yahoo等的「雲」均擁有幾十萬台伺服器。企業私有雲一般擁有數百上千台伺服器。「雲」能賦予用戶前所未有的計算能力。

(2) 虛擬化

雲計算支持用戶在任意位置、使用各種終端獲取應用服務。所請求的資源來自「雲」，而不是固定的有形的實體。應用在「雲」中某處運行，但實際上用戶無需了解、也不用擔心應用運行的具體位置。只需要一台筆記本或者一個手機，就可以通過網路服務來實現我們需要的一切，甚至包括超級計算這樣的任務。

(3) 高可靠性

「雲」使用了數據多副本容錯、計算節點同構可互換等措施來保障服務的高可靠性，使用雲計算比使用本地計算機可靠。

(4) 通用性

雲計算不針對特定的應用，在「雲」的支撐下可以構造出千變萬化的應用，同一個「雲」可以同時支撐不同的應用運行。

(5) 高可擴展性

「雲」的規模可以動態伸縮，滿足應用和用戶規模增長的需要。

(6) 按需服務

「雲」是一個龐大的資源池，你按需購買；雲可以像自來水，電，煤氣那樣計費。

大數據特徵：

1 容量（Volume）：數據的大小決定所考慮的數據的價值和潛在的信息；

2 種類（Variety）：數據類型的多樣性；

3 速度（Velocity）：指獲得數據的速度；

4 可變性（Variability）：妨礙了處理和有效地管理數據的過程。

5 真實性（Veracity）：數據的質量

6 復雜性（Complexity）：數據量巨大，來源多渠道

7 價值（value）：合理運用大數據，以低成本創造高價值

想要系統的認知大數據，必須要全面而細致的分解它，著手從三個層面來展開：

第一層面是理論，理論是認知的必經途徑，也是被廣泛認同和傳播的基線。在這里從大數據的特徵定義理解行業對大數據的整體描繪和定性；從對大數據價值的探討來深入解析大數據的珍貴所在；洞悉大數據的發展趨勢；從大數據隱私這個特別而重要的視角審視人和數據之間的長久博弈。

第二層面是技術，技術是大數據價值體現的手段和前進的基石。在這里分別從雲計算、分布式處理技術、存儲技術和感知技術的發展來說明大數據從採集、處理、存儲到形成結果的整個過程。

第三層面是實踐，實踐是大數據的最終價值體現。在這里分別從互聯網的大數據，政府的大數據，企業的大數據和個人的大數據四個方面來描繪大數據已經展現的美好景象及即將實現的藍圖。

❷ 大數據能有哪些應用

大數據在各個行業領域，都是有應用的。比如物聯網、智慧城市、增強現實(AR)與虛擬現實(VR)、區塊鏈、語音識別等。

1、物聯網。物聯網是互聯網基礎上的延伸和擴展的網路，實現在任何時間、任何地點，人、機、物的互聯互通。
2、智慧城市。智慧城市就是運用信息和通信技術手段感測、分析、整合城市運行核心系統的各項關鍵信息，從而對包括民生、環保、公共安全、城市服務、工商業活動在內的各種需求做出智能響應。
3、增強現實(AR)與虛擬現實(VR)。AR增強現實(Augmented Reality)技術是一種將虛擬信息與真實世界巧妙融合的技術，應用到真實世界中，兩種信息互為補充，從而實現對真實世界的「增強」。
4、區塊鏈。區塊鏈是一個分布式的共享賬本和資料庫。區塊鏈是分布式數據存儲、點對點傳輸、共識機制、加密演算法等計算機技術的新型應用模式。
5、語音識別。其目標是將人類的語音中的詞彙內容轉換為計算機可讀的輸入。

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❸ 大數據都體現在哪些方面

大數據體現在方方面面。以今年疫情防控為例，大數據把海陸空交通、醫院，政府，公安，安檢信息全部整合到一起，比如一架飛機落地後，其中一名乘客被確診為疑似病例。 其他乘客就可以通過大數據來一個個全部找到，主要是通過他們訂票信息，得知他們的聯系方式，頭像，行走路徑，就可以找到與疑似病例的密切接觸者有哪些，都去過哪兒，等等。 另外，現在所有的交通事故，安全生產事故都可以通過大數據來統一調度，救援，等。 你對這個回答的評價是？ 成都加米穀大數據科技有限公司是一家專注於大數據人才培養的機構。 公司由來自華為、京東、星環、勤智等國內知名企業的多位技術大牛聯合創辦。 面向社會提供大數據、人工智慧等前沿技術的培訓業務。

❹ 智能學堂——4大科技趨勢, 正改變著我們的學習方式!

過去，在教室里，教師站在講台詳細地講授知識點，學生們坐在講台下聽講，面前的課本上列有絕大部分的學習內容。現在，隨著科學技術的不斷發展，課堂教育模式正在發生改變，越來越多的學習者通過使用筆記本電腦或平板電腦來獲取學習內容，而教師也逐步開始通過數字屏幕的方式進行授課。放眼未來，以人工智慧、大數據、VR虛擬現實為代表的前沿技術和趨勢正深刻改變著全世界的教育體系。這些科技趨勢不僅能為教育系統提供創新解決方案，也能為學生帶來更有效的學習體驗。

大數據與人工智慧

說到人工智慧，去年穀歌AlphaGo戰勝李世石可以說是人工智慧發展的標志性事件。如今發展人工智慧的熱潮席捲全球，很多業內人士認為，人工智慧或將成為繼「互聯網+」之後的下一個互聯網技術的爆發點，它將為各行各業帶來巨大的機遇和挑戰。而大數據與人工智慧密不可分，對於教育領域，大數據不僅為教育項目的評估提供了便利，也為學生帶來了難能可貴的學習體驗，老師也能夠利用大數據鑒別對學生群體與個人最有效的教學方法。而且，數據能夠用來提高學生成績、評估每個學生的長處與弱點，進而策劃大規模的定製教育項目。

如今，大數據和人工智慧已經為全球教育加上了一雙「翅膀」。比如基於人工智慧的語音識別和語義分析技術的進步，使得自動批改作業純升成為可能，對於簡單的文義語法機器可以自動識別糾錯，甚至是提出修改意見，這大大提高了老師的教學效率。再比如基於科大訊飛等公司提供的語音識別技術，學生們可以通過軟體強化練習英語口語。甚至藉助了智能圖像識別技術，學生遇到難題時只需要用手機拍照上傳到雲做春老端，相關軟體便可以在1~2秒內反饋出答案和解題思路，方便學生學習。

▲在國內，目前包括名校課程在內的許多慕課課程都對用戶免費開放，幾乎任何人都可以注冊使用。

寫在最後

在這個日新月異的世界，「教育機構主動尋求改變，或者被科技所改變」都是一種回歸教育宗旨的方式。如今越來越多的教育公司和科技公司以最小的成本為教育體系提供創新解決方案。傳統的教育機構別無選擇，只能適應並引進教育技術，否則將落後於能提供更好服務的新興組織。最後，作為文明社會的標志，教育直接體現著我們的價值觀念。未來學生的教育內容與教育形式都將對我們生存的這個世界產生極大的影響。正如美國教育家John Dewy所說：「如果我們像昨天一樣教今天的兒童，我們將會剝奪兒童的未來。」

對於這些觀點，你怎麼看？

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喜歡我就關注我喲！

❺ 虛擬現實技術能拯救大數據嗎

「大數據」的發展總讓人感覺停滯不前。可以用谷歌去搜一下「大數據時代已死」，會得到許多相關內容。「大數據」剛起步時還是個高大上的詞彙，因為它能捕獲我們在數字化的生態系統中的一切活動痕跡，並將這些痕跡作為數據點，通過放入模型中得到洞察，然而後來「大數據」成了關乎每個普通人的運動。那時，似乎一夜之間「數據科學家」就已經變得隨處可見，成為了那段時間的熱門職位。但是在「大數據」的熱潮後，它以前的美好願景卻變成了IT硬體和軟體商得並購狂潮。「數據科學家」們加入這些傳統公司，用高管們甚至都一無所知的一些技術去管理新團隊或部門。當來年的戰略研討被放上日程時，像「回歸」和「Hadoop」這類得詞彙會在會議室經常聽見。

我們曾告訴自己數據是理想鄉。我們只用坐在板凳上，用我們的腦袋輾轉一些數字，解決辦法就會油然而生。我們甚至可以讓「決策」自動生成，這就使我們擁有更多的時間去數我們通過這賺來的鈔票。

但是後來才發現這一切只是所謂的美夢。

當然，也不全是這樣。我們知道到還是發生了某些程度的變化。我們仍然能看到一些關於Netflix和Google那些人的文章，他們基於數據做出了一些讓我們只能紅眼卻力不從心的事。更讓我們嫉妒的是，我們甚至都不知道我們在嫉妒他們什麼。反觀我們。我們通過數據做出了我們自己都難以看懂和理解的東西。然而，我們越努力地可視化，結果和圖形就會越復雜，盡管他們看起來很炫。

究其過往，我是數據樂觀又堅定的信仰者。那的確是一片新的富礦。這個難得的機會就出現在你眼前，太好捨不得錯過。拋開過去幾年對「大數據」過度的炒作不談，我們的數字世界確確實實在每分每秒產生了難以估量的數據，我們會讓世界上一些最聰明得人花上大量時間去研究它，使我們能對這個世界有更清晰的了解。我們提取、爭辯、清洗、分析、碾碎、關聯、可視化這些數據，目的就是為了等待一個有價值的洞察，能推動商業進一步向前發展。我們跟蹤點擊率、銷售量、下載量、觀看次數……一切我們能追蹤的。那些數據能為我們展現出一個豐富的、多維的視角，關於我們在自然世界生活得方方面面。

至今，我同樣也知道我們迫使數據科學家們在一個基礎、扁平且二維的世界裡工作。他們在顯示器前要花費大量的時間，而那確實是他們工作得地方。我們擁有運轉迅速的、復雜得末端系統，並將其與前端系統相呼應，這個系統很像冷戰時期的50』s和60』s的顯示屏。

這些就是那個時候的樣子，直到現在一切都變了。虛擬現實技術的出現擁有幫助我們構造我們能行走、溝通、工作的數據環境的潛力。我們可以解開數據科學家們的枷鎖，讓他們工作在一個擁有能接觸到更深層次數據的潛力的環境。完全沉浸、虛擬的卻又是真實的數據環境的年代已經到來。現代的虛擬現實顯示技術能讓我們受到在全360度和三維空間下的海量數據的沖擊。最終，這個革命會使我們擁有更多活躍的數據，以至產生更多具有可執行性的洞察。唯一的挑戰就是，讓這種技術所具有的魔力真正變成令人驚嘆的分析和商業回報。事實上，提升商業回報要比技術挑戰要難得多。

直白得講，將一種尖端技術推行下來是一個既復雜又痛苦的過程。這很像一個人在荒野中行進。與此同時，如果你能夠將大數據與3D動畫在技術的層面結合，那麼這個過程就會非常簡單。藉助現代的游戲引擎，如Unreal和Unity，傳統上的游戲開發將平台化，但是他們仍然會為3D動畫提供集成點和開發介面，然後它們面臨的許多挑戰就與其他的又大又復雜的數據可視化和技術項目所遇到的類似了。

去完成這個項目就是藝術和科學的奇妙結合，就如同現代版的文藝復興，能夠追溯到很早以前，像達芬奇一樣將物理學、數學、科學、設計、解剖學和藝術用一種難以置信的精度結合起來。

幸運的是，我們的時代有一些人能直面這些挑戰。Masters of
Pie坐落在倫敦，致力於召集那些將尖端科技用在非常有意義的地方的的藝術家和開發人員。當這些人被選中去去解決大數據VR問題後，他們會在Lumacode組成一個叫LumaPie的隊合作，這是一個WellcomeTrust
和Epic Games下的合作組織。

為了競爭，Masters of
Pie所用的數據從ALSPAC的「90後的孩子」這個項目中而來。Mastersof
Pie解釋到，這個調查追蹤了14000位生於90年代的孩子、他們的父母和他們的子嗣，追蹤時間直至到70歲。這些數據是一個巨大的特徵集合，包括社會經濟地位之類的人口要素，但是同時也會包括日常的數據點，如一日三餐、健康，甚至包括尿檢和血檢。

在數據載入後，挑戰及簡單又復雜。他們需要盡可能從最基本的層次去了解孩子們的生活。然後，他們還將使用當今世界上最優秀的可視化工具---虛擬現實技術。當然，他們在Lumacode的朋友們會向他們提供額外的技術支持，然後他們可以放心去工作了。

盡管很多人不肯承認，數據在大多數地方可能會以Excel和條形圖的形式呈現。最後，數據會用來重現人們的日常生活和活動。它是分層的、豐富的，有深度和意義的。然而至今，不管我們的系統能夠多麼高效地抓取和清理數據，我們都會將其以條形圖的形式呈現在PowerPoint上。因此，需要強調的是，像Mastersof
Pie那群人會展示給我們另一種更佳的表現可視化數據的方法。現在的時代需要現代的藝術和科學來幫助決策者們。然而，人們還一直稱PowerPoint為藝術，這在我看來已經持續了很長一段時間。

在期望和光鮮下，現代的VR仍然有許多的局限。對於剛進入這個行業的人來說，我們會經常提到大量的數據。建立一個可觀察的環境可以說是一個挑戰，而這就是Mastersof
Pie這群人想挑戰的地方。

現今大多數VR的用戶界面都不同程度地依賴「目光追蹤」，即用戶所注視的點會輸入進VR設備。Mastersof
Pie研發出一套叫「數據剝離」的系統，通過目光追蹤控制的表層，來使追蹤的目光激發更深層級的次級信息。這個系統的製造對於用戶來說更加容易管理和控制，讓他們能夠在視野中過濾掉一些不需要的信息。另外一個創新點，目的是想普及到更廣闊的用戶，是「雷蛇3D滑鼠」。當在各種3D空間中使用這個滑鼠時，他們對這個滑鼠的敏捷度和准確度大加贊賞。

我們所做的事中最具里程意義的，就是我們做到了使顯示技術給我們帶來的不僅是「哇」、「天啊」，而是其他更有意義的層面。我們認為，這個項目需要有一個結論，這也是其他每個項目從開始就得貫徹的思想。

就像我之前所說，我是相信「大數據」的。我過去在教育行業已經和最大的數據集打過好多年的交道了，而且我認為我很幸運能成為團隊中的一員實現有意義的洞察和創新。當數據的規模越來越大時，其實我們的機會也在變多。我非常地堅信，數據會使我們的生活變得更加美好。

需要強調的一點是，我們所面對的問題是炒作和過高的期望。但有一個好消息，那就是我們最終會解決這些問題。我們所需要的就是少許生活在現代的「達芬奇」們，他們能直面這些困難，帶給我們配得上當今科技發展的藝術。

❻ 雲計算，大數據，物聯網有什麼聯系嗎

雲計算，大數據，物聯網。

• 雲計算的目標就是對資源的有效管理，管理的主要就是計算資源、網路資源、存儲資源三個方面將以上的三種資源通過差祥信息技術實現虛擬化，形成資池。對應用軟體的彈性管理(即雲化軟體部署)，將通用的應用軟體(如資料庫、運行環境)封裝好、標准化需要的時候調取自動部署即可。

• 大數據或稱海量數據、巨量數據，指的是需要新的處理模式才能具有更強的決策力、洞察力和流程優化能力的海量、高增長率和多樣化的信息資產。

• 物聯網(Internet of Things, IoT)是指通過信息感測設備，按約定的協議將任何物品與互聯網相連接進行信息交換和通信，以實現智能化識別、定位、跟蹤、監控和管理的網路。物聯網主要解決物品與物品、人與物品、人與人之間的互聯。

相關拓展

雲計算的概念:

「雲」實質上就是一個網路，狹義上講，雲計算就是悄侍一種提供資源的網路，使用者可以隨時獲取取「雲」上的資源，按需求量使用，並且可以看成是無限擴展的，只要按使用量付費就可以「雲」就像自來水廠一樣，我們可以隨時接水，並且不限量，按照自己家的用水量，付費給自來水廠就可以。

從廣義上啟慶吵說，雲計算是與信息技術、軟體、互聯網相關的一種服務，這種計算資源共享池叫做做「雲」，雲計算把許多計算資源集合起來，通過軟體實現自動化管理，只需要很少的人參與，就能讓資源被快速提供。也就是說，計算能力作為一種商品，可以在互聯網上流通，就像水、電、煤氣一樣，可以方便地取用，且價格較為低廉。

總之，雲計算不是一種全新的網路技術，而是一種全新的網路應用概念，雲計算的核心概念就是以互聯網為中心，在網站上提供快速且安全的雲計算服務與數據存儲，讓每一個使用互聯網的人都可以使用網路上的龐大計算資源與數據中心。

以上內容參考 網路-雲計算

❼ 雲計算，大數據，人工智慧之間有什麼聯系

雲計算、大數據、人工智慧是相輔相成的，三者缺少了誰都不行。

雲螞慎計算相當於人的大腦，是物聯網的神經中樞。雲計算是基於互聯網的相關服務的增加、使用和交付模式，通常涉及通過互聯網來提豎物模供動態易擴展且經常是虛擬化的資源。

大數據相當於人的大腦從小學到大學記憶和存儲的海量知識，這些知識只有通過消化，吸收、再造才能創造出更大的價值。

人工智慧就好像為一個人吸收了人類大量的知識（數據），不斷的深度學習、進化成為一方高人。人工智慧離不開大數據，更是基於雲計算平台完成深度學習進化。

(7)大數據虛擬現實聯系擴展閱讀

從技術上看，大數據與雲計算的關系就像一枚硬幣的正反面一樣密不可分余緩。大數據必然無法用單台的計算機進行處理，必須採用分布式計算架構。它的特色在於對海量數據的挖掘，但它必須依託雲計算的分布式處理、分布式資料庫、雲存儲和虛擬化技術。

雲計算早期，簡單地說，就是簡單的分布式計算，解決任務分發，並進行計算結果的合並。因而，雲計算又稱為網格計算。通過這項技術，可以在很短的時間內（幾秒鍾）完成對數以萬計的數據的處理，從而達到強大的網路服務。

❽ 5G大數據未來發展怎麼樣

蠻好的。5G與大數據之間有著密切的聯系，5G助力大數據時代。在互聯網飛速發展的背景下，如今也被稱為大數據時代，可想而知大數據的發展前景是非常不錯的，未來很多互聯網公司也正是缺少這方面的人才，所以前景是相當不錯的。

這里介紹一下Java大數據課程告旦的主要內容包括：

第一階段JavaSE-通過學習Java編程基礎，掌握JavaSE核心技術、能夠熟練應用Java語言進行程序編寫、使用MySQL操作和管理數據；

第二階段學Hadoop生態圈，掌握Hadoop平台核心技術、掌握Hive開發、掌握HBase開發、掌握離線項目開發所需技能；

第三階段學Spark相關技術，掌握Scala基本編程、掌握Spark架構基本內容及原理、掌握Spark開發及使用、了解Spark機器；

第四階段學Python，掌握Python基本使用、掌握Python核心庫的稿友睜使用、掌握Python爬蟲、Python簡單數據分析等；

第五階段大數據項目開發實戰，掌握大數據項目開發鍵歲流程及相關技術，具備企業真實項目的開發能力；

第六階段學大數據系統管理優化，掌握處理並解決企業關於集群管理和系統安全方面的問題；

第七階段學會使用阿里雲平台，掌握企業使用阿里雲大數據平台開發所需要的技能；

第八階段就業保障服務；

互聯網行業目前還是最熱門的行業之一，學習IT技能之後足夠優秀是有機會進入騰訊、阿里、網易等互聯網大廠高薪就業的，發展前景非常好，普通人也可以學習。

想要系統學習，你可以考察對比一下開設有相關專業的熱門學校，好的學校擁有根據當下企業需求自主研發課程的能力，建議實地考察對比一下。

祝你學有所成，望採納

北大青鳥學生課堂實錄

❾ 大數據能創建虛擬現實嗎

能的。大數據指的是大數據媒體，是能創建團叢虛擬現實的，需要佩戴虛擬眼鏡的。大數據，或稱巨量資料，指的是所涉及的資料量規模扒敏巨大到無法透過主流軟體工具，在合理塌此櫻時間內達到擷取、管理、處理、並整理成為幫助企業經營決策更積極目的的資訊。

❿ 大數據和AI怎麼與現代教育相結合

本文長度為2600字，建議閱讀8分鍾

未來大數據、人工智慧對教育的變革將持續發酵。

歡迎轉載，須署名並註明來自「劉鵬看未來」公眾號，並保留本句。

比爾蓋茨曾預言，「5年以後，你將可以在網上免費獲取世界上最好的課程，而且這些課程比任何一個單獨大學提供的課程都要好。」

現在看來，雖然並不是每個網上課程都能強過大學教程，但是在線教育已經成為現實，據業內人士估算，目前中國在線教育用戶數量過億，市場規模達數千億元，而且線上學習者也是受益良多。

不僅在線教育成為了新的風口，同時在大數據與人工智慧的加持下，教育行業的相關應用正在進入深水期，現代教育的形式正在悄然改變。

大數據+AI賦能教育

目前，大數據+AI正在賦能各行各業，教育也不例外，人臉識別、語音識別等智能技術開始用於語文、英語、音樂等學科，為教育提供更加智能化、個性化的解決方案。

從教學過程來看，落實到授課、學習、考評、管理等各個方面，大數據+人工智慧可以使教育在形式和內容方面都能趨於多樣化。

授課

「不得不承認，對於學生，我們知道得太少。」這是卡耐基梅隆大學教育學院的一句經典名言，同時也是教育領域普遍存在的議題。

對於80、90以及更早的幾代，從小學到大學接受的都是生產線教育，一代學生應用同一套教材，一個學科由一個老師負責，並通過同一套標准進行考核，因為個性化的私人教育仍屬奢侈品。

現在，大數據與AI可以幫助輕松實現自適應教育與個性化教學。在教學方式方面，智慧課堂可以為老師提供更為豐富的教學手段，全時互動、以學定教，老師上課時也不再是只有一本教科書，而是可以任意調取後台海量的優質學習資源，以多種形式展現給學生。

比如，語音識別和圖像識別在教育上的應用，大大提高了師生的教學體驗。對於某個英語句子，可以通過手機拍照上傳到雲端，系統會根據海量的語音素材，用合適的語氣和語調閱讀這句話，還可以與語音測評技術結合，讓學生跟讀這句話，並由系統做出測評並反復朗讀打分。

同時，通過虛擬現實、增強現實與大數據的珠聯璧合，盡可能還原教育場景，讓學生愛學、樂學，學習效果也能有質的飛躍。比如谷歌通過引入AR與VR技術，創造教學應用「實境教學」，正在悄然改變課堂的活動方式。

在教學過程中，通過收集和分析學生日常學習和完成作業過程中產生的數據，老師即能准確知曉每個學生的知識點掌握情況，為每一位學生有針對性地布置作業，達到因材施教的效果。

此外，未來機器人教學也將成為一種趨勢，此前在喬治亞理工學院的一個300多人的課堂上，人工智慧機器人教吉爾沃森(Jill Watson)擔任了一個月助教，會在第一時間回復郵件，而且口吻並不機械，因此並沒有人發現她其實是一個機器人。

學習

對於學生而言，在學習過程中，一方面可應用大數據技術，根據知識點的相互關系，製作知識圖譜，制定學習計劃，另一方面，數據挖掘技術可以幫助進一步分析學生個人的學習水平，並建立與之相匹配的學習計劃，並由AI系統確定如何為學生提供個性化補充指導，以幫助高效學習，避免題海戰術。

比如，過去需要3個小時練習的考題，也許真正需要掌握的知識點只需要花費半個小時。那麼應用大數據與人工智慧，就可以不斷對學生的學習成果進行評估，並有針對性地推薦適合每個學生的練習，節約時間，卻能達到更好的學習效果。

同時，利用圖像識別技術，也能進一步提高學習效率。如今，學生們可以通過手機拍攝教材內容或作業題目，分析照片和文本，並顯示相應的要點與難點。隨後，在線課堂、網路鏈接，以及教師上傳的PPT以及 PDF文件等，為自主學習提供了更多可能性，整個過程運用機器學習和自然語言處理技術來收集處理。

另外，在線教育發展得如火如荼，通過提供視頻教學、謎語、游戲等靈活多樣的課程形式以及優質豐富的課程內容，使學習不只限於某時某地，可以靈活有效地安排學習計劃。

其中，就編程而言，越來越多孩子通過在線教育進行學習。如編程貓依靠人工智慧和數據挖掘系統，為6~16歲青少年提供了圖形化編程平台，並針對不同學生進行差異化課程推送。學生在平台上通過使用圖形化編程語言創作游戲、軟體、動畫、故事等作品，可以同步鍛煉提升邏輯思維能力、任務拆解能力、跨學科結合能力和團隊協作能力等。

考評

在傳統教育中，考試與評價可以說耗費了老師們的大量時間。如今，大數據、文字識別、語音識別、語義識別等技術的日趨成熟，使得規模化的自動批改和個性化反饋走向現實。

通過應用大數據與人工智慧，老師只需將需要批閱的試卷進行掃描，就能實時統計並顯示掃描過的試卷份數、平均分、最高分，以及最集中的錯題和對應知識點，一目瞭然，方便進行全面、實時分析。

如果需要對幾十萬、幾百萬份考試試卷進行分析，也能通過精準的圖文識別以及海量文本檢索技術，快速核對檢查所有試卷與目標相似的文本，並迅速提取並標注出可能存在問題的試卷，幫助實現智能測評。

在這方面，科大訊飛可以說走在行業前沿，其英語口語自動測評、手寫文字識別、機器翻譯、作文自動評閱技術等已通過教育部鑒定並應用於全國多個省市的高考、中考、學業水平的口語和作文自動閱卷。

管理

如果說學習者大多隻是關注「學」的部分，那麼學校教育則需要在教學之外，進一步分析教育行為數據，做好管理工作。通過智能技術，充分考慮包括教務處、學生處、校辦、校務處等部門在內的校園管理需求，學校可進一步採集、記錄、分析教與學及其相關教育行為，更好地勾勒出教育教學的真實形態，有效推進教學信息化。

目前，一些高校已經建立了學生畫像、學生行為預警、學生家庭經濟狀況分析、學生綜合數據檢索、學生群體分析等功能應用，幫助更好地分辨學生在專業學習或就業方向上的潛能，從而為學生提供個性化的管理與培養方案。

例如，面對多樣的選課需求，如何合理排課成為一個亟待解決的難題，而在沒有人工智慧的時候，老師排課往往需要幾周時間，還不能保證讓學生都滿意。現在用人工智慧演算法進行排課，學生只需提交自己的課程選擇，系統可以結合課程、教室、師資進行快速的排課，大大提高效率與學生滿意度。

在教育領域，這只是開始，大數據、人工智慧對教育的變革還將持續發酵。未來，以大數據實現教育個性化，用人工智慧賦能教育，在成倍放大教育產能的同時，將使得優質教學資源得到充分利用，從而做到因材施教、因人施教。

對此，我們不僅要仰望星空，更要腳踏實地。正如教育家葉聖陶先生所言，教育是農業，而非工業。不僅教育需要一個發展過程，同時孩子們也如農作物一般需要成長時間，而大數據與人工智慧則將成為其生長期重要的養分與輔助力量。

圖片來自網路。

編輯：黃繼彥

校對：王紅玉

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