大数据虚拟现实联系

❶ 什么是云计算什么是大数据二者有何联系

云计算的关键词在于“整合”，无论你是通过现在已经很成熟的传统的虚拟机切分型技术，还是通过google后来所使用的海量节点聚合型技术，他都是通过将海量的服务器资源通过网络进行整合，调度分配给用户，从而解决用户因为存储计算资源不足所带来的问题。

大数据正是因为数据的爆发式增长带来的一个新的课题内容，如何存储如今互联网时代所产生的海量数据，如何有效的利用分析这些数据等等。

他俩之间的关系你可以这样来理解，云计算技术就是一个容器，大数据正是存放在这个容器中的水，大数据是要依靠云计算技术来进行存储和计算的。

(1)大数据虚拟现实联系扩展阅读：

云计算常与网格计算、效用计算、自主计算相混淆。

网格计算：分布式计算的一种，由一群松散耦合的计算机组成的一个超级虚拟计算机，常用来执行一些大型任务；

效用计算：IT资源的一种打包和计费方式，比如按照计算、存储分别计量费用，像传统的电力等公共设施一样；

自主计算：具有自我管理功能的计算机系统。

事实上，许多云计算部署依赖于计算机集群（但与网格的组成、体系结构、目的、工作方式大相径庭），也吸收了自主计算和效用计算的特点。

被普遍接受的云计算特点如下：

(1) 超大规模

“云”具有相当的规模，Google云计算已经拥有100多万台服务器， Amazon、IBM、微软、Yahoo等的“云”均拥有几十万台服务器。企业私有云一般拥有数百上千台服务器。“云”能赋予用户前所未有的计算能力。

(2) 虚拟化

云计算支持用户在任意位置、使用各种终端获取应用服务。所请求的资源来自“云”，而不是固定的有形的实体。应用在“云”中某处运行，但实际上用户无需了解、也不用担心应用运行的具体位置。只需要一台笔记本或者一个手机，就可以通过网络服务来实现我们需要的一切，甚至包括超级计算这样的任务。

(3) 高可靠性

“云”使用了数据多副本容错、计算节点同构可互换等措施来保障服务的高可靠性，使用云计算比使用本地计算机可靠。

(4) 通用性

云计算不针对特定的应用，在“云”的支撑下可以构造出千变万化的应用，同一个“云”可以同时支撑不同的应用运行。

(5) 高可扩展性

“云”的规模可以动态伸缩，满足应用和用户规模增长的需要。

(6) 按需服务

“云”是一个庞大的资源池，你按需购买；云可以像自来水，电，煤气那样计费。

大数据特征：

1 容量（Volume）：数据的大小决定所考虑的数据的价值和潜在的信息；

2 种类（Variety）：数据类型的多样性；

3 速度（Velocity）：指获得数据的速度；

4 可变性（Variability）：妨碍了处理和有效地管理数据的过程。

5 真实性（Veracity）：数据的质量

6 复杂性（Complexity）：数据量巨大，来源多渠道

7 价值（value）：合理运用大数据，以低成本创造高价值

想要系统的认知大数据，必须要全面而细致的分解它，着手从三个层面来展开：

第一层面是理论，理论是认知的必经途径，也是被广泛认同和传播的基线。在这里从大数据的特征定义理解行业对大数据的整体描绘和定性；从对大数据价值的探讨来深入解析大数据的珍贵所在；洞悉大数据的发展趋势；从大数据隐私这个特别而重要的视角审视人和数据之间的长久博弈。

第二层面是技术，技术是大数据价值体现的手段和前进的基石。在这里分别从云计算、分布式处理技术、存储技术和感知技术的发展来说明大数据从采集、处理、存储到形成结果的整个过程。

第三层面是实践，实践是大数据的最终价值体现。在这里分别从互联网的大数据，政府的大数据，企业的大数据和个人的大数据四个方面来描绘大数据已经展现的美好景象及即将实现的蓝图。

❷ 大数据能有哪些应用

大数据在各个行业领域，都是有应用的。比如物联网、智慧城市、增强现实(AR)与虚拟现实(VR)、区块链、语音识别等。

1、物联网。物联网是互联网基础上的延伸和扩展的网络，实现在任何时间、任何地点，人、机、物的互联互通。
2、智慧城市。智慧城市就是运用信息和通信技术手段感测、分析、整合城市运行核心系统的各项关键信息，从而对包括民生、环保、公共安全、城市服务、工商业活动在内的各种需求做出智能响应。
3、增强现实(AR)与虚拟现实(VR)。AR增强现实(Augmented Reality)技术是一种将虚拟信息与真实世界巧妙融合的技术，应用到真实世界中，两种信息互为补充，从而实现对真实世界的“增强”。
4、区块链。区块链是一个分布式的共享账本和数据库。区块链是分布式数据存储、点对点传输、共识机制、加密算法等计算机技术的新型应用模式。
5、语音识别。其目标是将人类的语音中的词汇内容转换为计算机可读的输入。

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❸ 大数据都体现在哪些方面

大数据体现在方方面面。以今年疫情防控为例，大数据把海陆空交通、医院，政府，公安，安检信息全部整合到一起，比如一架飞机落地后，其中一名乘客被确诊为疑似病例。 其他乘客就可以通过大数据来一个个全部找到，主要是通过他们订票信息，得知他们的联系方式，头像，行走路径，就可以找到与疑似病例的密切接触者有哪些，都去过哪儿，等等。 另外，现在所有的交通事故，安全生产事故都可以通过大数据来统一调度，救援，等。 你对这个回答的评价是？ 成都加米谷大数据科技有限公司是一家专注于大数据人才培养的机构。 公司由来自华为、京东、星环、勤智等国内知名企业的多位技术大牛联合创办。 面向社会提供大数据、人工智能等前沿技术的培训业务。

❹ 智能学堂——4大科技趋势, 正改变着我们的学习方式!

过去，在教室里，教师站在讲台详细地讲授知识点，学生们坐在讲台下听讲，面前的课本上列有绝大部分的学习内容。现在，随着科学技术的不断发展，课堂教育模式正在发生改变，越来越多的学习者通过使用笔记本电脑或平板电脑来获取学习内容，而教师也逐步开始通过数字屏幕的方式进行授课。放眼未来，以人工智能、大数据、VR虚拟现实为代表的前沿技术和趋势正深刻改变着全世界的教育体系。这些科技趋势不仅能为教育系统提供创新解决方案，也能为学生带来更有效的学习体验。

大数据与人工智能

说到人工智能，去年谷歌AlphaGo战胜李世石可以说是人工智能发展的标志性事件。如今发展人工智能的热潮席卷全球，很多业内人士认为，人工智能或将成为继“互联网+”之后的下一个互联网技术的爆发点，它将为各行各业带来巨大的机遇和挑战。而大数据与人工智能密不可分，对于教育领域，大数据不仅为教育项目的评估提供了便利，也为学生带来了难能可贵的学习体验，老师也能够利用大数据鉴别对学生群体与个人最有效的教学方法。而且，数据能够用来提高学生成绩、评估每个学生的长处与弱点，进而策划大规模的定制教育项目。

如今，大数据和人工智能已经为全球教育加上了一双“翅膀”。比如基于人工智能的语音识别和语义分析技术的进步，使得自动批改作业纯升成为可能，对于简单的文义语法机器可以自动识别纠错，甚至是提出修改意见，这大大提高了老师的教学效率。再比如基于科大讯飞等公司提供的语音识别技术，学生们可以通过软件强化练习英语口语。甚至借助了智能图像识别技术，学生遇到难题时只需要用手机拍照上传到云做春老端，相关软件便可以在1~2秒内反馈出答案和解题思路，方便学生学习。

▲在国内，目前包括名校课程在内的许多慕课课程都对用户免费开放，几乎任何人都可以注册使用。

写在最后

在这个日新月异的世界，“教育机构主动寻求改变，或者被科技所改变”都是一种回归教育宗旨的方式。如今越来越多的教育公司和科技公司以最小的成本为教育体系提供创新解决方案。传统的教育机构别无选择，只能适应并引进教育技术，否则将落后于能提供更好服务的新兴组织。最后，作为文明社会的标志，教育直接体现着我们的价值观念。未来学生的教育内容与教育形式都将对我们生存的这个世界产生极大的影响。正如美国教育家John Dewy所说：“如果我们像昨天一样教今天的儿童，我们将会剥夺儿童的未来。”

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❺ 虚拟现实技术能拯救大数据吗

“大数据”的发展总让人感觉停滞不前。可以用谷歌去搜一下“大数据时代已死”，会得到许多相关内容。“大数据”刚起步时还是个高大上的词汇，因为它能捕获我们在数字化的生态系统中的一切活动痕迹，并将这些痕迹作为数据点，通过放入模型中得到洞察，然而后来“大数据”成了关乎每个普通人的运动。那时，似乎一夜之间“数据科学家”就已经变得随处可见，成为了那段时间的热门职位。但是在“大数据”的热潮后，它以前的美好愿景却变成了IT硬件和软件商得并购狂潮。“数据科学家”们加入这些传统公司，用高管们甚至都一无所知的一些技术去管理新团队或部门。当来年的战略研讨被放上日程时，像“回归”和“Hadoop”这类得词汇会在会议室经常听见。

我们曾告诉自己数据是理想乡。我们只用坐在板凳上，用我们的脑袋辗转一些数字，解决办法就会油然而生。我们甚至可以让“决策”自动生成，这就使我们拥有更多的时间去数我们通过这赚来的钞票。

但是后来才发现这一切只是所谓的美梦。

当然，也不全是这样。我们知道到还是发生了某些程度的变化。我们仍然能看到一些关于Netflix和Google那些人的文章，他们基于数据做出了一些让我们只能红眼却力不从心的事。更让我们嫉妒的是，我们甚至都不知道我们在嫉妒他们什么。反观我们。我们通过数据做出了我们自己都难以看懂和理解的东西。然而，我们越努力地可视化，结果和图形就会越复杂，尽管他们看起来很炫。

究其过往，我是数据乐观又坚定的信仰者。那的确是一片新的富矿。这个难得的机会就出现在你眼前，太好舍不得错过。抛开过去几年对“大数据”过度的炒作不谈，我们的数字世界确确实实在每分每秒产生了难以估量的数据，我们会让世界上一些最聪明得人花上大量时间去研究它，使我们能对这个世界有更清晰的了解。我们提取、争辩、清洗、分析、碾碎、关联、可视化这些数据，目的就是为了等待一个有价值的洞察，能推动商业进一步向前发展。我们跟踪点击率、销售量、下载量、观看次数……一切我们能追踪的。那些数据能为我们展现出一个丰富的、多维的视角，关于我们在自然世界生活得方方面面。

至今，我同样也知道我们迫使数据科学家们在一个基础、扁平且二维的世界里工作。他们在显示器前要花费大量的时间，而那确实是他们工作得地方。我们拥有运转迅速的、复杂得末端系统，并将其与前端系统相呼应，这个系统很像冷战时期的50’s和60’s的显示屏。

这些就是那个时候的样子，直到现在一切都变了。虚拟现实技术的出现拥有帮助我们构造我们能行走、沟通、工作的数据环境的潜力。我们可以解开数据科学家们的枷锁，让他们工作在一个拥有能接触到更深层次数据的潜力的环境。完全沉浸、虚拟的却又是真实的数据环境的年代已经到来。现代的虚拟现实显示技术能让我们受到在全360度和三维空间下的海量数据的冲击。最终，这个革命会使我们拥有更多活跃的数据，以至产生更多具有可执行性的洞察。唯一的挑战就是，让这种技术所具有的魔力真正变成令人惊叹的分析和商业回报。事实上，提升商业回报要比技术挑战要难得多。

直白得讲，将一种尖端技术推行下来是一个既复杂又痛苦的过程。这很像一个人在荒野中行进。与此同时，如果你能够将大数据与3D动画在技术的层面结合，那么这个过程就会非常简单。借助现代的游戏引擎，如Unreal和Unity，传统上的游戏开发将平台化，但是他们仍然会为3D动画提供集成点和开发接口，然后它们面临的许多挑战就与其他的又大又复杂的数据可视化和技术项目所遇到的类似了。

去完成这个项目就是艺术和科学的奇妙结合，就如同现代版的文艺复兴，能够追溯到很早以前，像达芬奇一样将物理学、数学、科学、设计、解剖学和艺术用一种难以置信的精度结合起来。

幸运的是，我们的时代有一些人能直面这些挑战。Masters of
Pie坐落在伦敦，致力于召集那些将尖端科技用在非常有意义的地方的的艺术家和开发人员。当这些人被选中去去解决大数据VR问题后，他们会在Lumacode组成一个叫LumaPie的队合作，这是一个WellcomeTrust
和Epic Games下的合作组织。

为了竞争，Masters of
Pie所用的数据从ALSPAC的“90后的孩子”这个项目中而来。Mastersof
Pie解释到，这个调查追踪了14000位生于90年代的孩子、他们的父母和他们的子嗣，追踪时间直至到70岁。这些数据是一个巨大的特征集合，包括社会经济地位之类的人口要素，但是同时也会包括日常的数据点，如一日三餐、健康，甚至包括尿检和血检。

在数据加载后，挑战及简单又复杂。他们需要尽可能从最基本的层次去了解孩子们的生活。然后，他们还将使用当今世界上最优秀的可视化工具---虚拟现实技术。当然，他们在Lumacode的朋友们会向他们提供额外的技术支持，然后他们可以放心去工作了。

尽管很多人不肯承认，数据在大多数地方可能会以Excel和条形图的形式呈现。最后，数据会用来重现人们的日常生活和活动。它是分层的、丰富的，有深度和意义的。然而至今，不管我们的系统能够多么高效地抓取和清理数据，我们都会将其以条形图的形式呈现在PowerPoint上。因此，需要强调的是，像Mastersof
Pie那群人会展示给我们另一种更佳的表现可视化数据的方法。现在的时代需要现代的艺术和科学来帮助决策者们。然而，人们还一直称PowerPoint为艺术，这在我看来已经持续了很长一段时间。

在期望和光鲜下，现代的VR仍然有许多的局限。对于刚进入这个行业的人来说，我们会经常提到大量的数据。建立一个可观察的环境可以说是一个挑战，而这就是Mastersof
Pie这群人想挑战的地方。

现今大多数VR的用户界面都不同程度地依赖“目光追踪”，即用户所注视的点会输入进VR设备。Mastersof
Pie研发出一套叫“数据剥离”的系统，通过目光追踪控制的表层，来使追踪的目光激发更深层级的次级信息。这个系统的制造对于用户来说更加容易管理和控制，让他们能够在视野中过滤掉一些不需要的信息。另外一个创新点，目的是想普及到更广阔的用户，是“雷蛇3D鼠标”。当在各种3D空间中使用这个鼠标时，他们对这个鼠标的敏捷度和准确度大加赞赏。

我们所做的事中最具里程意义的，就是我们做到了使显示技术给我们带来的不仅是“哇”、“天啊”，而是其他更有意义的层面。我们认为，这个项目需要有一个结论，这也是其他每个项目从开始就得贯彻的思想。

就像我之前所说，我是相信“大数据”的。我过去在教育行业已经和最大的数据集打过好多年的交道了，而且我认为我很幸运能成为团队中的一员实现有意义的洞察和创新。当数据的规模越来越大时，其实我们的机会也在变多。我非常地坚信，数据会使我们的生活变得更加美好。

需要强调的一点是，我们所面对的问题是炒作和过高的期望。但有一个好消息，那就是我们最终会解决这些问题。我们所需要的就是少许生活在现代的“达芬奇”们，他们能直面这些困难，带给我们配得上当今科技发展的艺术。

❻ 云计算，大数据，物联网有什么联系吗

云计算，大数据，物联网。

• 云计算的目标就是对资源的有效管理，管理的主要就是计算资源、网络资源、存储资源三个方面将以上的三种资源通过差祥信息技术实现虚拟化，形成资池。对应用软件的弹性管理(即云化软件部署)，将通用的应用软件(如数据库、运行环境)封装好、标准化需要的时候调取自动部署即可。

• 大数据或称海量数据、巨量数据，指的是需要新的处理模式才能具有更强的决策力、洞察力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。

• 物联网(Internet of Things, IoT)是指通过信息传感设备，按约定的协议将任何物品与互联网相连接进行信息交换和通信，以实现智能化识别、定位、跟踪、监控和管理的网络。物联网主要解决物品与物品、人与物品、人与人之间的互联。

相关拓展

云计算的概念:

“云”实质上就是一个网络，狭义上讲，云计算就是悄侍一种提供资源的网络，使用者可以随时获取取“云”上的资源，按需求量使用，并且可以看成是无限扩展的，只要按使用量付费就可以“云”就像自来水厂一样，我们可以随时接水，并且不限量，按照自己家的用水量，付费给自来水厂就可以。

从广义上启庆吵说，云计算是与信息技术、软件、互联网相关的一种服务，这种计算资源共享池叫做做“云”，云计算把许多计算资源集合起来，通过软件实现自动化管理，只需要很少的人参与，就能让资源被快速提供。也就是说，计算能力作为一种商品，可以在互联网上流通，就像水、电、煤气一样，可以方便地取用，且价格较为低廉。

总之，云计算不是一种全新的网络技术，而是一种全新的网络应用概念，云计算的核心概念就是以互联网为中心，在网站上提供快速且安全的云计算服务与数据存储，让每一个使用互联网的人都可以使用网络上的庞大计算资源与数据中心。

以上内容参考 网络-云计算

❼ 云计算，大数据，人工智能之间有什么联系

云计算、大数据、人工智能是相辅相成的，三者缺少了谁都不行。

云蚂慎计算相当于人的大脑，是物联网的神经中枢。云计算是基于互联网的相关服务的增加、使用和交付模式，通常涉及通过互联网来提竖物模供动态易扩展且经常是虚拟化的资源。

大数据相当于人的大脑从小学到大学记忆和存储的海量知识，这些知识只有通过消化，吸收、再造才能创造出更大的价值。

人工智能就好像为一个人吸收了人类大量的知识（数据），不断的深度学习、进化成为一方高人。人工智能离不开大数据，更是基于云计算平台完成深度学习进化。

(7)大数据虚拟现实联系扩展阅读

从技术上看，大数据与云计算的关系就像一枚硬币的正反面一样密不可分余缓。大数据必然无法用单台的计算机进行处理，必须采用分布式计算架构。它的特色在于对海量数据的挖掘，但它必须依托云计算的分布式处理、分布式数据库、云存储和虚拟化技术。

云计算早期，简单地说，就是简单的分布式计算，解决任务分发，并进行计算结果的合并。因而，云计算又称为网格计算。通过这项技术，可以在很短的时间内（几秒钟）完成对数以万计的数据的处理，从而达到强大的网络服务。

❽ 5G大数据未来发展怎么样

蛮好的。5G与大数据之间有着密切的联系，5G助力大数据时代。在互联网飞速发展的背景下，如今也被称为大数据时代，可想而知大数据的发展前景是非常不错的，未来很多互联网公司也正是缺少这方面的人才，所以前景是相当不错的。

这里介绍一下Java大数据课程告旦的主要内容包括：

第一阶段JavaSE-通过学习Java编程基础，掌握JavaSE核心技术、能够熟练应用Java语言进行程序编写、使用MySQL操作和管理数据；

第二阶段学Hadoop生态圈，掌握Hadoop平台核心技术、掌握Hive开发、掌握HBase开发、掌握离线项目开发所需技能；

第三阶段学Spark相关技术，掌握Scala基本编程、掌握Spark架构基本内容及原理、掌握Spark开发及使用、了解Spark机器；

第四阶段学Python，掌握Python基本使用、掌握Python核心库的稿友睁使用、掌握Python爬虫、Python简单数据分析等；

第五阶段大数据项目开发实战，掌握大数据项目开发键岁流程及相关技术，具备企业真实项目的开发能力；

第六阶段学大数据系统管理优化，掌握处理并解决企业关于集群管理和系统安全方面的问题；

第七阶段学会使用阿里云平台，掌握企业使用阿里云大数据平台开发所需要的技能；

第八阶段就业保障服务；

互联网行业目前还是最热门的行业之一，学习IT技能之后足够优秀是有机会进入腾讯、阿里、网易等互联网大厂高薪就业的，发展前景非常好，普通人也可以学习。

想要系统学习，你可以考察对比一下开设有相关专业的热门学校，好的学校拥有根据当下企业需求自主研发课程的能力，建议实地考察对比一下。

祝你学有所成，望采纳

北大青鸟学生课堂实录

❾ 大数据能创建虚拟现实吗

能的。大数据指的是大数据媒体，是能创建团丛虚拟现实的，需要佩戴虚拟眼镜的。大数据，或称巨量资料，指的是所涉及的资料量规模扒敏巨大到无法透过主流软件工具，在合理塌此樱时间内达到撷取、管理、处理、并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯。

❿ 大数据和AI怎么与现代教育相结合

本文长度为2600字，建议阅读8分钟

未来大数据、人工智能对教育的变革将持续发酵。

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比尔盖茨曾预言，“5年以后，你将可以在网上免费获取世界上最好的课程，而且这些课程比任何一个单独大学提供的课程都要好。”

现在看来，虽然并不是每个网上课程都能强过大学教程，但是在线教育已经成为现实，据业内人士估算，目前中国在线教育用户数量过亿，市场规模达数千亿元，而且线上学习者也是受益良多。

不仅在线教育成为了新的风口，同时在大数据与人工智能的加持下，教育行业的相关应用正在进入深水期，现代教育的形式正在悄然改变。

大数据+AI赋能教育

目前，大数据+AI正在赋能各行各业，教育也不例外，人脸识别、语音识别等智能技术开始用于语文、英语、音乐等学科，为教育提供更加智能化、个性化的解决方案。

从教学过程来看，落实到授课、学习、考评、管理等各个方面，大数据+人工智能可以使教育在形式和内容方面都能趋于多样化。

授课

“不得不承认，对于学生，我们知道得太少。”这是卡耐基梅隆大学教育学院的一句经典名言，同时也是教育领域普遍存在的议题。

对于80、90以及更早的几代，从小学到大学接受的都是生产线教育，一代学生应用同一套教材，一个学科由一个老师负责，并通过同一套标准进行考核，因为个性化的私人教育仍属奢侈品。

现在，大数据与AI可以帮助轻松实现自适应教育与个性化教学。在教学方式方面，智慧课堂可以为老师提供更为丰富的教学手段，全时互动、以学定教，老师上课时也不再是只有一本教科书，而是可以任意调取后台海量的优质学习资源，以多种形式展现给学生。

比如，语音识别和图像识别在教育上的应用，大大提高了师生的教学体验。对于某个英语句子，可以通过手机拍照上传到云端，系统会根据海量的语音素材，用合适的语气和语调阅读这句话，还可以与语音测评技术结合，让学生跟读这句话，并由系统做出测评并反复朗读打分。

同时，通过虚拟现实、增强现实与大数据的珠联璧合，尽可能还原教育场景，让学生爱学、乐学，学习效果也能有质的飞跃。比如谷歌通过引入AR与VR技术，创造教学应用“实境教学”，正在悄然改变课堂的活动方式。

在教学过程中，通过收集和分析学生日常学习和完成作业过程中产生的数据，老师即能准确知晓每个学生的知识点掌握情况，为每一位学生有针对性地布置作业，达到因材施教的效果。

此外，未来机器人教学也将成为一种趋势，此前在乔治亚理工学院的一个300多人的课堂上，人工智能机器人教吉尔沃森(Jill Watson)担任了一个月助教，会在第一时间回复邮件，而且口吻并不机械，因此并没有人发现她其实是一个机器人。

学习

对于学生而言，在学习过程中，一方面可应用大数据技术，根据知识点的相互关系，制作知识图谱，制定学习计划，另一方面，数据挖掘技术可以帮助进一步分析学生个人的学习水平，并建立与之相匹配的学习计划，并由AI系统确定如何为学生提供个性化补充指导，以帮助高效学习，避免题海战术。

比如，过去需要3个小时练习的考题，也许真正需要掌握的知识点只需要花费半个小时。那么应用大数据与人工智能，就可以不断对学生的学习成果进行评估，并有针对性地推荐适合每个学生的练习，节约时间，却能达到更好的学习效果。

同时，利用图像识别技术，也能进一步提高学习效率。如今，学生们可以通过手机拍摄教材内容或作业题目，分析照片和文本，并显示相应的要点与难点。随后，在线课堂、网络链接，以及教师上传的PPT以及 PDF文件等，为自主学习提供了更多可能性，整个过程运用机器学习和自然语言处理技术来收集处理。

另外，在线教育发展得如火如荼，通过提供视频教学、谜语、游戏等灵活多样的课程形式以及优质丰富的课程内容，使学习不只限于某时某地，可以灵活有效地安排学习计划。

其中，就编程而言，越来越多孩子通过在线教育进行学习。如编程猫依靠人工智能和数据挖掘系统，为6~16岁青少年提供了图形化编程平台，并针对不同学生进行差异化课程推送。学生在平台上通过使用图形化编程语言创作游戏、软件、动画、故事等作品，可以同步锻炼提升逻辑思维能力、任务拆解能力、跨学科结合能力和团队协作能力等。

考评

在传统教育中，考试与评价可以说耗费了老师们的大量时间。如今，大数据、文字识别、语音识别、语义识别等技术的日趋成熟，使得规模化的自动批改和个性化反馈走向现实。

通过应用大数据与人工智能，老师只需将需要批阅的试卷进行扫描，就能实时统计并显示扫描过的试卷份数、平均分、最高分，以及最集中的错题和对应知识点，一目了然，方便进行全面、实时分析。

如果需要对几十万、几百万份考试试卷进行分析，也能通过精准的图文识别以及海量文本检索技术，快速核对检查所有试卷与目标相似的文本，并迅速提取并标注出可能存在问题的试卷，帮助实现智能测评。

在这方面，科大讯飞可以说走在行业前沿，其英语口语自动测评、手写文字识别、机器翻译、作文自动评阅技术等已通过教育部鉴定并应用于全国多个省市的高考、中考、学业水平的口语和作文自动阅卷。

管理

如果说学习者大多只是关注“学”的部分，那么学校教育则需要在教学之外，进一步分析教育行为数据，做好管理工作。通过智能技术，充分考虑包括教务处、学生处、校办、校务处等部门在内的校园管理需求，学校可进一步采集、记录、分析教与学及其相关教育行为，更好地勾勒出教育教学的真实形态，有效推进教学信息化。

目前，一些高校已经建立了学生画像、学生行为预警、学生家庭经济状况分析、学生综合数据检索、学生群体分析等功能应用，帮助更好地分辨学生在专业学习或就业方向上的潜能，从而为学生提供个性化的管理与培养方案。

例如，面对多样的选课需求，如何合理排课成为一个亟待解决的难题，而在没有人工智能的时候，老师排课往往需要几周时间，还不能保证让学生都满意。现在用人工智能算法进行排课，学生只需提交自己的课程选择，系统可以结合课程、教室、师资进行快速的排课，大大提高效率与学生满意度。

在教育领域，这只是开始，大数据、人工智能对教育的变革还将持续发酵。未来，以大数据实现教育个性化，用人工智能赋能教育，在成倍放大教育产能的同时，将使得优质教学资源得到充分利用，从而做到因材施教、因人施教。

对此，我们不仅要仰望星空，更要脚踏实地。正如教育家叶圣陶先生所言，教育是农业，而非工业。不仅教育需要一个发展过程，同时孩子们也如农作物一般需要成长时间，而大数据与人工智能则将成为其生长期重要的养分与辅助力量。

图片来自网络。

编辑：黄继彦

校对：王红玉

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