百度大数据教育

㈠ 从百度大数据，看留学行业有哪些趋势

作为信息性留学 中介目前面临四重困境：
1. 市场增速放缓
2013年中国出国留专学人数总数为属41.39万人，比 2012年增加1.43 万人，增长率为 3.58%，但相比几年前 20%左右的增长，增速明显放缓。
2. 红海竞争
2000年中国留学中介仅68家，12年达到448家，增加近6倍。
3. 产品同质化
中介盈利模式主要仍靠信息垄断，缺少真正有附加价值的服务。
4. 消费者对中介依赖减弱
互联网链接人与信息，人与服务。消费者有多样化的信息渠道来找到诉求。中介原本依赖的信息优势被打破。
基于以上背景，本文利用网络大数据，对留学行业网民行为进行解读，希望能帮助企业了解互联网目标受众，针对性优化营销及业务布局。
网络目前一年覆盖留学兴趣人群近500万，产生约3.6亿次的留学相关检索。
出国留学行业需求持续增长，无线端增长更加迅速，年增长率达58%。
从网络大数据，看留学行业有哪些趋势？
相较全网而言，女性比例相对更高。用户低龄化现象显著，无线端更甚。在小于20岁的年龄区间无线端反超PC达到35%。

㈡ 教育大数据的内涵

本章主要介绍教育大数据的内涵、体量与价值。

1、什么是大数据

2012 年联合国发布了大数据白皮书“Big Data for Development:Challenges& Opportunities”明确提

出大数据时代已经到来。

大数据作为信息技术发展的新趋势"具有海量的数据规模（Volume）、快速的数据流转（Vwlocity）、多样的数据类型（Variety）和巨大的数据价值（Value）。通过对海量数据的分析挖掘，以一种前所未有的方式获得巨大的产品服务，深刻的真知灼见，为我们理解生活以及认识世界提供了一种全新的思维方式，实现思维的三大转变：一是不再依赖于小样本数据，而是与现象相关的所有数据；二是不再热衷于追求微观层面的精确，而是宏观层面的洞察力；三是从传统的因果关系追求中解脱出来，关注相关关系的发现和应用。

大数据不仅仅是一种技术，也是一种能力，即从海量复杂的数据中寻找有意义关联、挖掘事物变化规律、准确预测事物发展趋势的能力。

2、教育大数据的内涵

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。

教育大数据直接产生于各种教育活动（包括教学活动、管理活动、科研活动、校园活动等），每个教育利益相关者既是教育数据的生产者也是教育数据的消费者。教育大数据具有明确的目标指向性，即指向教育发展，能在提升教育质量、促进教育公平、实现个性化学习、优化教育资源配置、辅助教育科学决策等方面发挥有效作用。

3、教育大数据的特性

与电子商务、交通、医疗、金融保险等领域的大数据相比，教育大数据具有以下特征：

教育大数据的采集呈现高度的复杂性；

教育大数据的应用需要高度的创造性；

教育大数据不仅注重相关关系，更强调因果关系；

4、教育大数据的分层架构

为了更加清晰地认识教育大数据的概貌，根据教育数据的来源与范围，将其分成

五层架构，如下图所示：

5、教育大数据的体量

IT 界普遍认为，大数据指体量在 Tb 级别以上或者条目在百万级别以上的数据。实际上，大数据是个相对于小数据而言的概念；大数据并非等同于大量的数据，而是突出强调跨领域数据的交叉融合和数据的流动生长。

《中国基础教育大数据发展白皮书》编委会对基础教育阶段一年的数据量进行了估算。基础教育大数据体量估算的维度与基准值如图 1 所示，包括对师生基本信息数据、课业测试与作业数据、校园实录数据和课程资源数据的估量。

图 1  基础教育大数据体量估算的维度与基准值

图 2  基础教育大数据体量估算结果（一年）

可以肯定地说，无论是按 Eb 还是 Pb 量级来规定大数据的体量要求，中国教育领域都存在真正的大数据。

6、教育大数据的价值

（1）战略层价值

①教育大数据是一种无形的战略资产、是一座可无限开采的“金矿”，充分的挖掘与应用是实现数据“资产”增值的唯一途径；

②教育改革既要有胆魄，更要有科学的依据，教育大数据是推动教育领域全面深化改革的科学力量；

③教育大数据汇聚、存储了教育领域的信息资产，是发展智慧教育最重要的基础。

（2）应用层价值

①开展数据驱动的教育决策，实现教育设备与环境的智能管控，提升教育危机预防与安全管理的能力；

②持续优化教与学，辅助教师开展精准教学，辅助学生实现个性化学习；

③促使教育评价从“经验主义”走向“数据主义”、从“宏观群体评价”走向“微观个体评价”、从“单一评价”走向“综合评价”；

④教育数据的合理、合法、有效、创新应用，不断催生越来越多样化且越来越智慧化的教育服务；

⑤推动社会科学的研究范式从抽样模式走向全样本模式，使社会科学成为一门实实在在的实证科学。

教育大数据的最终价值应体现在与教育主流业务的深度融合以及持续推动教育系统的智慧化变革上。目前，国内外已有一些教育大数据的创新应用案例，涵盖教学、管理、评价、服务等方面。

参考文献

教育大数据的技术体系框架与发展趋势——“教育大数据研究与实践专栏”之整体框架篇  杨现民

教育大数据的应用模式与政策建议  杨现民

㈢ 大数据教育平台方案

当前，以信息技术和数据作为关键要素的数字经济蓬勃发展，并成为推动我国经济增长的重要力量。数字人才是数字经济发展的核心要素。实践出真知，美林数据基于数十年数据领域实践经验，结合产业发展的人才需求，为高校提供从教学、实践、科研一体化的大数据应用能力解决方案。
大数据人才应用能力成长平台——Tempo Talents，从产业人才需求的视角，通过模式创新、技术创新，为高校大数据人才培养提供从平台、课程内容到教学管理的系统解决方案。平台核心围绕“人才应用能力培养”，以实践为基础，将大数据人才培养所需的知识、技能和方法论三个层面互相融合，核心是通过学生动手实践，培养数据思维及解决问题的能力。

5、激发学生学习热情，打造“自驱型”能力成长平台

闯关、竞赛、自主探索的数据游乐场，打破传统的学习模式，打造专业与趣味性融合的学习体验，充分激发学生自主学习热情，打造“自驱型”能力成长平台。

㈣ 百度教育大数据智能聚合的信息怎么修改

我觉得很难实现。想想语文作文、文言文这种，怎么识别是否写的好，是否写的出彩？是否离题？程序死的

㈤ 教育大数据是什么教育大数据作用有哪些

本文主要内容是介绍教育大数据的定义与作用，在了解教育大数据前我们首先要了解什么是大数据。大数据技术是21世纪最具时代标志的技术之一。国务院发布的《促进大数据发展行动纲要》中提出“大数据是以容量大、类型多、存取速度快、应用价值高为主要特征的数据集合”。简单的说，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。

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)。

其中的“大”主要指的是 Volume(大量)，我们现阶段用的数据分析，大部分情况下的数据量还达不到这个“大”的级别。

教育行业在数据分析的应用方面，主要痛点有以下四个方面：

1.数据涉及面窄

数据主要来源为数字化校园系统产生的，其他教学管理的数据多为手工录入非结构化数据

数据维度少，数据来源不足。

2.数据接口不完善

内部信息系统的教务系统、一卡通系统、图书馆系统、财务系统等数据都不规范一致，数据结构也不一样，各业务系统接口对接难度大

业务接口与数据结构还不规范

3.缺乏统一的数据管理平台

没有统一的数据处理中心对数据进行管理，没有人力维护各系统的接入

有效数据量少，数据质量差，达不到大数据处理分析要求

在具体的应用方面，即数据分析体系搭建上，可以在以下四个方面开展。

1.教务管理

在这方面可以进行招生分析、就业分析、住宿分析、图书馆分析、资产数据统计分析等。

2.教学创新

在这里可以进行教学质量评估、上网行为分析、学生成绩分析、学生特长能力分析

3.应用创新

可以进行学生轨迹分析、学生画像、学生舆情监控

4.科研支撑

可以开展科研成果分析统计、科研项目研究、科研经费跟踪研究，对整个科研情况有全面的了解和掌握。

1.大数据或把老师从作业批改中解放

在线教育除了能以优质教育资源为学生提供帮助外，对广大家长、老师和学校也大有裨益。苏静以作业帮家长版的“口算批改”功能为例介绍，家长或老师只需要用手机对着学生作业一扫，就能立刻对作业完成智能批改，显示出批改结果，能够大大节省老师和家长批改作业的时间。

事实上，随着人工智能等新兴技术的深入应用，在线教育平台能够为家长、老师、学校提供更有效的教学辅助。

2.因材施教，将更有的放矢

“人工智能+大数据精准教育”系统能利用大数据技术，完成对学生学习进度、学力、习惯的跟踪和分析，系统后台能够准确对用户进行用户画像，找到他们的知识薄弱点，形成用户学情报告，这可以帮助老师和学校更细致地了解每一个学生的情况，并有的放矢地制定更精准的学生学习计划。

㈥ 大数据对教育的意义何在

也许，那个绵延2000多年的“因材施教”的理想真的即将来临了。

教育，不仅仅要根据学生的成绩，还需因思维施教、因心态、身体、性格施教。由于不同类型，不同能力水平的学生的学习表现是极为复杂的，需要老师凭着自己的经验和智慧灵活的设计因材施教的方法。

但地区教育资源的不均、不同老师经验智慧的差异、学生对自身情况认识的局限、老师对学生了解程度的不同等等的影响，往往一个学生会在不同老师那里获得完全不同的指导，以致产生截然不同的结果。

因材施教的前提：一）掌握足够学生的基本信息、状态变化、能力水平等数据。二）有科学系统的理论或富有阅历和智慧的导师，能为你解疑答惑，指引方向；三）能随时接受学生的咨询。

要实现上述三点，则需要强大的数据统计为基础、系统完善的理论为指导及可携带的智能设备。过去，由于科技水平的落后，知识和经验的传承只能靠老师阅历与经验的积累以及学生的勤奋、悟性和运气。而如今，随着大数据、人工智能的兴起及可移动智能电子设备的流行，让“因材施教”将成为可能。

但没有强大理论支撑的产品注定将是时代的海洋中的小小浪花，掀不起巨浪。

如今市面上的所有互联网教育产品，仅仅是一个搬运工的作用，将传统课堂搬至网络。这的确可以更方便的将大量的知识灌输给学生。但由于不同学生的学习基础、状态能力不同，听课后掌握的程度也不同。因此学生们没用它们多久，还是只能回到老路，回到学校课堂，差学生依旧不知道如何学习，不知道如何思考，不知道如何应对考试，于是挫折感慢慢增多，最后只能自己放弃或被体制淘汰。比如，知识如何运用？先学数学还是先学物理？考试成绩一直停滞不前怎么办？学习时头脑发木怎么办？每天学习多长时间，使用什么方法？等等。诸如此类学习最本质的问题在没有得到一个系统的、科学的认识和解决之前，任何大数据、云计算等任何技术都是没有根基、没有意义的。因为你无法从根本上认识和解决学习的问题。

于是，迷茫的学生在错误的方向上努力学习，越走越偏。着急的老师于偏差的道路中默默耕耘，渐行渐远。为了探究影响学习的相关因素，发掘学习内在的规律。十几年来，辛雷教育创始人辛雷通过QQ、电话、网络、面授等方式积累了数万名学生的辅导经验，从中总结了影响学习的数万个学习因素，这里每一个学习因素都来源于学生，也运用于学生。

由于每个学生都有各自的学习经历，各自不同的优点和弱点，就像世界上没有完全相同的叶子。为此，辛雷教育针对不同学生的具体情况给予不同的学习方案，结合数万学习因素，“百万学习方案”从此应运而生，这是辛雷教育团队十几年来辅导学生而积累的成果，更是创始人辛雷三十多年的学习经验、博览群书、深入思考融会贯通后用血和泪凝聚而成的。

随着笼罩在考试上方的乌云被拨开，学习的本质日渐清晰。

如果说网络和在线教育推动了传统教育，那么，大数据和人工智能将实现人类教育的因材施教。

过去，因材施教的理念受空间，教学资源的限制，存在很大的局限性。一个学生往往无法及时获得其所需的学习资源，但在网络和计算机时代，大数据时代，这便成为了可能。计算机强大的储存能力和互联网，能将教学资源储存和归类，使学生能随时随地以最短的时间成本的获取学习资源。但这仅仅是信息传播方式的突破，无法做到与学生真正的融合。

辛雷教育利用其理论基础与计算机技术开创性的将数万学习因素精准量化，例如将心态耐力、狠劲、平静、大脑清晰度等学习因素用数值呈现出来，并总结了学习因素之间的强弱关系，利用计算机算法将优秀老师的经验智慧固化。

学生使用辛雷智能教育软件，通过智能检测的方式，纪录并检测学生心态、身体、学习、思维等各方面的具体数据，每名学生的思维路径、心态变化、学习起伏、身体状况等学习因素都能通过大数据反映出来，从而发掘出学生在考试成绩上无法体现的漏洞，通过大数据及人工智能的分析，每名学生都能获得根据其学习状况制定的独一无二的学习方案。实现计算机与学生无缝融合，实现真正的教育智能化。而这在传统教育里是无法做到的，也是传统教育无法替代的。辛雷教育实现了计算机与教育的无缝衔接，确立了计算机在教育中的不可替代性。

智能教育的推广，将使许多在现今教育体制中因为种种原因被淘汰的差生 也能受到最先进的教育。使任何人，任何年龄段、任何受教育程度的人都能获得收益终身的教育。

二、教育领域，什么才是真正有价值的数据？检测，不可替代！

“辛雷智能教育”的产品里，学生的心态变化、身体状态、思维水平等指标通过检测问题来获取，而这些数据是在学生已经知情的情况下获得的，由于感觉上的偏差以及学生的主观性，最终得到的数据可能并不是绝对精确的。

那么，检测这种方式是否不可替代？答案是肯定的。

检测的过程可能会花费大量的时间，但这个过程就是学生回顾自己学习的过程，也是更加认识自己，纠正思维、提高思维的过程。也是学生提高成绩必须要经历的过程。

人们可能会认为，有价值的数据应该是在学生不知情的情况下采集的，但人类的思维和情感精密程度远远高于目前电子设备所能检测的范围，因此很多信息是无法通过电子传感器检测的，但这部分数据对人类来说是完全空缺的，对学习者来说却是真正有价值的。

在教育领域里，从大数据的角度，对于已经能精确采集的数据，如时间、成绩、正确率等，大数据的使用仅仅是锦上添花。而对于那些模糊数据的积累，大数据才变得有意义。

辛雷教育基于大数据，通过挖掘和分析学生的各项学习因素的指标，制定个性化的学习方案和策略。同时随着数据的积累，方案将越来越精准。

对人类思维和学习因素等数据的积累和挖掘，将离散的数据线性化，揭露那些无法通过数学模型或公式描述的客观规律，这或许就是大数据对教育甚至是这个时代最重要的意义。

人类将进入智能检测时代，积累真正有价值的数据，从而让研究人性和因材施教成为可能。

㈦ 大数据对教育教学的作用

数据（data），一般而言是指通过科学实验、检验、统计等方式所获得的，用于科学研究、技术设计、查证、决策等目的的数值。通过全面、准确、 系统地测量、收集、记录、分类、存储这些数据，再经过严格地统计、分析、检验这些数据，就能得出一些很有说服力的结论。大规模、长期地测量、记录、存储、 统计、分析这些数据，所获得的海量数据就是大数据（big data）。在制作大数据时，需要严格的方案设计、变量控制和统计检验等，不然所获得的大数据就是不全面、不准确、无价值或价值不大的。

在教育特别是在学校教育中，数据成为教学改进最为显著的指标。通常，这些数据主要是指考试成绩。当然，也可以包括入学率、出勤率、辍学率、升学 率等。对于具体的课堂教学来说，数据应该是能说明教学效果的，比如学生识字的准确率、作业的正确率、多方面发展的表现率——积极参与课堂科学的举手次数， 回答问题的次数、时长与正确率，师生互动的频率与时长。进一步具体来说，例如每个学生回答一个问题所用的时间是多长，不同学生在同一问题上所用时长的区别 有多大，整体回答的正确率是多少，这些具体的数据经过专门的收集、分类、整理、统计、分析就成为大数据。

分析大数据助力教学改革

近年来，随着大数据成为互联网信息技术行业的流行词汇，教育逐渐被认为是大数据可以大有作为的一个重要应用领域，有人大胆地预测大数据将给教育带来革命性的变化。

大数据技术允许中小学和大学分析从学生的学习行为、考试分数到职业规划等所有重要的信息。许多这样的数据已经被诸如美国国家教育统计中心之类的政府机构储存起来用于统计和分析。

而近年来越来越多的网络在线教育和大规模开放式网络课程横空出世，也使教育领域中的大数据获得了更为广阔的应用空间。专家指出，大数据将掀起新的教育革命，比如革新学生的学习、教师的教学、教育政策制定的方式与方法。

教育领域中的大数据分析最终目的是为了改善学生的学习成绩。成绩优异的学生对学校、对社会、以及对国家来说都是好事。学生的作业和考试中有一系 列重要的信息往往被我们常规的研究所忽视。而通过分析大数据，我们就能发现这些重要信息，并利用它们为改善学生的成绩提供个性化的服务。与此同时，它还能 改善学生期末考试的成绩、平时的出勤率、辍学率、升学率等。

㈧ 在百度教育里下载的文件可以用于商业用途吗

不可以。网络教育内提供的下载文件是属于产品特有不可以进行作商务用途，网络教育是中国最大的互联网在线教育资源平台，含有1.8亿专业文档，网络教育未来将重点发展好内容和好体验模式，利用网络领先的人工智能，大数据，教育云技术，为每一个用户带去个性化的学习方案及资源，也为学校、机构提供智能的资源管理和营销解决方案。

㈨ 大数据在教育方面的应用

大数据成为了这两年非常重要的一项技术，使用的地方也越来越多，在教育方面现在也有了很多的应用，下面就一起来看看大数据在教育中的使用。

1、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。

4、更新教育理念，创新教育思维。大数据时代下教育大数据扭转传统落后的教育理念与思维方式。在新时期教育领域到处充满了信息与数据，师生的一言一行以及学校的各类事物都能够转化为信息或数据。

随着智能化设备的广泛普及每位学生都可以运用计算机进行终端学习，有助于提高学生的学习积极性。