大數據教育決策

1. 利用大數據教師在課前可以做什麼

利用大數據教師在課前可以精準定位教學目標和重難點；採集學生預習數據；進行學情分析。

教育大數據的本質是對教豎兆師教學過程中產生的信息進行的數據量化，它的產生讓教學從量的擴張轉到質的變革。在傳統教學時代，教師教學決策通常依據理論指導的演繹法和經驗總結的歸納法。

根據教學過程的不同階段，教學決策可分為教學前的計劃決策、教學中的互動決策、教學後的評價決策。教師依據學情，對課前、課中及課後依據技術手段搜集到的數據信息進行研判和加工並決定接下來的教學決策，在此基礎上引導學生行為。

在教育大數據的驅動下，對不同階段採集到的數據信息進行分析研究可以探究教師教學的過程，實現課堂教學與教育大數據的融合，讓教師在課堂教學中的決策具有科學性和有效性。

2. 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。

3. 大數據時代下的「大教育」遇到了哪些問題

「大數據」是當今最熱的概念之一，有人宣稱掌握大數據的人可以像上帝一樣俯版瞰整個世界。進入2012年，大權數據一詞越來越多地被提及，人們用它來描述和定義信息爆炸時代產生的海量數據，並命名與之相關的技術發展與創新。

大數據(big data)，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、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。大數據的創新沿著從數據到大數據，再到分析和挖掘，最後是發現和預測的方向發展。隨著雲時代的來臨，大數據也吸引了越來越多的人關注。各行各業更加意識到，誰能率先實現大數據，誰對大數據的挖掘更為深刻，誰就將搶占未來先機。

教育行業也不例外，2013年對於教育來說是傳統育研究走向科學實證的重大機遇。值得我們思考的是，大數據將給教育帶來什麼?如何通過大數據更好的教育學生?大數據對於教育是福還是禍?