⑴ 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。
⑵ 教育大數據是什麼教育大數據作用有哪些
本文主要內容是介紹教育大數據的定義與作用，在了解教育大數據前我們首先要了解什麼是大數據。大數據技術是21世紀最具時代標志的技術之一。國務院發布的《促進大數據發展行動綱要》中提出「大數據是以容量大、類型多、存取速度快、應用價值高為主要特徵的數據集合」。簡單的說，大數據就是將海量碎片化的信息數據能夠及時地進行篩選、分析，並最終歸納、整理出我們需要的資訊。
教育大數據，顧名思義就是教育行業的數據分析應用。
而大數據，則需要具備5V的特點(IBM提出)：Volume(大量)、Velocity(高速)、Variety(多樣)、Value(低價值密度)、Veracity(真實性)。
其中的「大」主要指的是 Volume(大量)，我們現階段用的數據分析，大部分情況下的數據量還達不到這個「大」的級別。
教育行業在數據分析的應用方面，主要痛點有以下四個方面：
1.數據涉及面窄
數據主要來源為數字化校園系統產生的，其他教學管理的數據多為手工錄入非結構化數據
數據維度少，數據來源不足。
2.數據介面不完善
內部信息系統的教務系統、一卡通系統、圖書館系統、財務系統等數據都不規范一致，數據結構也不一樣，各業務系統介面對接難度大
業務介面與數據結構還不規范
3.缺乏統一的數據管理平台
沒有統一的數據處理中心對數據進行管理，沒有人力維護各系統的接入
有效數據量少，數據質量差，達不到大數據處理分析要求
在具體的應用方面，即數據分析體系搭建上，可以在以下四個方面開展。
1.教務管理
在這方面可以進行招生分析、就業分析、住宿分析、圖書館分析、資產數據統計分析等。
2.教學創新
在這里可以進行教學質量評估、上網行為分析、學生成績分析、學生特長能力分析
3.應用創新
可以進行學生軌跡分析、學生畫像、學生輿情監控
4.科研支撐
可以開展科研成果分析統計、科研項目研究、科研經費跟蹤研究，對整個科研情況有全面的了解和掌握。
1.大數據或把老師從作業批改中解放
在線教育除了能以優質教育資源為學生提供幫助外，對廣大家長、老師和學校也大有裨益。蘇靜以作業幫家長版的「口算批改」功能為例介紹，家長或老師只需要用手機對著學生作業一掃，就能立刻對作業完成智能批改，顯示出批改結果，能夠大大節省老師和家長批改作業的時間。
事實上，隨著人工智慧等新興技術的深入應用，在線教育平台能夠為家長、老師、學校提供更有效的教學輔助。
2.因材施教，將更有的放矢
「人工智慧+大數據精準教育」系統能利用大數據技術，完成對學生學習進度、學力、習慣的跟蹤和分析，系統後台能夠准確對用戶進行用戶畫像，找到他們的知識薄弱點，形成用戶學情報告，這可以幫助老師和學校更細致地了解每一個學生的情況，並有的放矢地制定更精準的學生學習計劃。
⑶ 區域基礎教育大數據支持下的精準教學研究 區域是什麼意思
簡單來講，比方說抄以襲學校為單位進行的大數據教學分析，這不叫區域。但是以某個城市以市級或者區級為單位時，該市級或者區以下所有學校教學數據都會聯動到該市級或區里。這樣匯總一個區域級教學基礎大數據，便於市級或區里教育統一管理，更有科學性和真實性。類似奧鴿大數據，有學校精準教學平台，也有區域學業監測平台。
⑷ 教育大數據分析的三大方法
一、常用大數據分析方法
1、描述性分析
這是業務上使用最多的分析方法，也是最簡單的數據分析方法，為企業提供重要的指標和業務衡量方法，可以通過企業各種數據獲得很多客戶的情況，例如客戶的喜好，使用產品習慣等。
2、診斷分析
做好描述性分析之後就可以進行診斷分析了，主要是通過評估描述性數據，診斷分析工具可以使數據分析對數據進行深入分析，並深入數據的核心，一個設計良好的數據分析工具可以集成數據讀取、特徵過濾和按時間序列進行數據鑽取的功能，從而更好地分析數據。
3、預測分析
預測分析是用於預測未來事件發生的可能性，一個可量化值的預測，或者事件發生時間點的預測，都可以通過預測模型來完成，預測模型也是一種重要的方法，在許多領域得到應用。
4、指令分析
數據和復雜性分析的下一步是指令分析，指令模型可以幫助用戶決定應該採取什麼措施。
⑸ 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。
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