⑴ 利用教育大数据，建立学生个性化分析指导
这是互联网＋时代，这是大数据时代。但是 “不得不承认，对于学生，我们了解的太少！” （卡耐基）
比较2500年前孔子时代的教育，和现今国内大部分中小学的教育模式，基本都是以教师主讲，学生听课，先进一些加上互助探究。课堂关注学生整体发展，对学生个体研究则少之又少。因材施教，有教无类，喊了2500年的教育口号，至今仍难实现。
大数据支持的教育，是智慧教育，是结合教育经验和大数据支持的全新教育教学改革。教育大数据具备以下特征：周期性强，复杂度高，价值高。中小学阶段，教育大数据应用主要体现在反馈，个性化和概率预测三个层面。教育大数据可以全面反馈个体学习者的学习状况，提供全方位的数据展示。从而根据每一位学生的实际，制定个性化的干预和指导，促进学生的自主成长和个性发展。提升对教育规律的认识深度、教育政策的制定方式，完善整个教育系统的结构，预测教育结果。通过大数据支持，现代教育将逐步成为一门实证科学，有据可依，有章可循的教育科学。
利用教育局建立的教学发展性评价系统，可以更加直观地发现学生的真实，真实学习状况，生活状况，甚至思想状况。
1，建立数据驱动的新型学习流程
传统课堂上，教师设计教学，引领、指导学生的学习活动，学生选择参与学习活动。
数据驱动的新型学习模式，教师依据大数据设计教学活动，进行教学测评，挖掘学生学习数据，确立新的教学目标，调整教学策略，重新设计教学活动。学生依据自身学习状况，确立学习角色，参与学习活动，在活动中调整学习策略，确立新的学习目标，投入到新的学习中。利用互联网＋的技术支持，记录，分析，反馈，促进教、学进步。
2，建立学生个人知识图谱
传统课堂上，教师的教学内容统一，教师讲授什么，学生学习什么。对于学生个体而言没有选择性，有些同学基础薄弱，对于先行知识还没有掌握，学习新知困难重重，课堂一知半解。有些同学已经完全掌握相关知识，课堂上不得不亦步亦趋，浪费时间。教师对于每个学生的知识体系了解不足，教学针对性不足，教学效率低下。
大数据驱动下的智慧教学，提供给每一位学生相应科目，相应学习单元的知识图谱，通过学习、检测、反馈、应用等活动，记录每个知识点的学习情况。教师依据学生个体知识图谱，安排教学活动，布置个性化学习活动。课堂的教学，从围绕时间展开，转为围绕学习进度展开，促进学生个体的进步发展。
3，针对学生采取个性化分析指导。
大数据改善了学生学习的三个层次：反馈，个性化和概率预测。通过对教育大数据，建立学生成长模型，包括品德发展、学业发展、身心健康、兴趣特长四个维度，使学生发展显示可视化、数据化，探索各种变量之间的关系，形成诊断性的预测。
通过大数据的分析，建立学生个性化的学业诊断。依据大数据，观察学生的出勤、课堂表现、平时作业以及考试等过程性评价的数据，就可以分析出学业成绩和学习行为各要素的相关性，进而针对学生个体形成诊断意见，提出个性化分析指导。
2014级有一学生，中考入学成绩居年段20名，英语成绩处于中上层次。在高一上学期期中考试和期末考试中，英语学习成绩一路下滑，接近及格边缘。班主任、科任教师发现情况，及时到教研室查阅该生的各项成长数据，发现学习作息时间正常，在单词背诵、阅读理解、以及英语学习总时间上与其他优等生一致，唯有课时练习完成不及时不主动。
与学生座谈，分析英语成绩下滑原因：在英语学习时间无差别的基础上，由于时间分配存在差异，在同步练习上花时间偏少，导致成绩与优等生差距拉大。引导学生改正学习习惯，课后及时复习，完成课时练习。
数据显示，干预后，该生的英语成绩稳步上升，达到高点。
学生的成长具有特异性，利用大数据观察、记录、分析学生的成长历程，预测学生发展潜力，引导学生职业规划，促进学生个性化发展和健康成长。
⑵ 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。
⑶ 区域基础教育大数据支持下的精准教学研究 区域是什么意思
简单来讲，比方说抄以袭学校为单位进行的大数据教学分析，这不叫区域。但是以某个城市以市级或者区级为单位时，该市级或者区以下所有学校教学数据都会联动到该市级或区里。这样汇总一个区域级教学基础大数据，便于市级或区里教育统一管理，更有科学性和真实性。类似奥鸽大数据，有学校精准教学平台，也有区域学业监测平台。
⑷ 教育大数据分析的三大方法
一、常用大数据分析方法
1、描述性分析
这是业务上使用最多的分析方法，也是最简单的数据分析方法，为企业提供重要的指标和业务衡量方法，可以通过企业各种数据获得很多客户的情况，例如客户的喜好，使用产品习惯等。
2、诊断分析
做好描述性分析之后就可以进行诊断分析了，主要是通过评估描述性数据，诊断分析工具可以使数据分析对数据进行深入分析，并深入数据的核心，一个设计良好的数据分析工具可以集成数据读取、特征过滤和按时间序列进行数据钻取的功能，从而更好地分析数据。
3、预测分析
预测分析是用于预测未来事件发生的可能性，一个可量化值的预测，或者事件发生时间点的预测，都可以通过预测模型来完成，预测模型也是一种重要的方法，在许多领域得到应用。
4、指令分析
数据和复杂性分析的下一步是指令分析，指令模型可以帮助用户决定应该采取什么措施。
⑸ 利用大数据能够精准分析学生学习情况实现分层教学对吗
对。
1、大数据技术下的以考促教，让常规化的教学走向精细化教学。
2、大数据技术下的分层教学，让每个学生都得到成长。
3、通过大数据进行学习分析能够为每一位学生都创设一个量身定做的学习环境和个性化的课程，还能规避学生辍学等风险，为学生的多年学习提供一个富有挑战性而非逐渐厌倦的学习计划。
⑹ 大数据在教学管理中的运用
大数据在教学管理中的运用
随着大数据时代的崛起，云数据时代的来临，大数据给各行各业的发展模式和决策带来前所未有的革新与挑战，教育行业同样不可避免。大数据的发展给困境中的教育变革提出了新的挑战。进入大数据时代，依靠言传身教的古代精英式教学和注重快速实效的现代大众式教学正在有效结合，基于数据分析的共享式精准教学不再遥远，按需学习、因材施教将真正成为可能。
一、对“大数据”的理解《自然》杂志在2008年9月推出了名为“大数据”的封面专栏，讲述了数据在数学、物理、生物、工程及社会经济等多个学科扮演了愈加重要的角色。加里?金说：“这是一场革命，庞大的数据资源使得各个领域开始了量化进程，无论学术界、商界还是政府，所有领域都将开始这种进程。”大数据也称巨量资料，指的是所涉及的资料量规模巨大到无法透过目前主流软件工具，在合理时间内达到撷取、处理、并整理成为帮助企业更好经营决策的各种资讯，同时与大数据相关的数据存储、数据安全、数据分析等领域也都属于大数据范畴。简言之，从各种各样类型的数据中，快速获得有价值信息的能力，就是大数据技术。“大数据”具有数据体量巨大，数据类型繁多，价值密度低，处理速度快的特点。二、“大数据”对教学的影响 法家思想的集大成者韩非子也有“世异则事异，事异则备变”的观点，足见教育是需要根据现实变化的。 在教育领域中，“大数据”除体现传统数据的所有宏观功能外，还能收集分析详尽的微观个性化数据，大数据的优势立显。传统数据诠释宏观、整体的教育状况；大数据用于调整教育行为与实现个性化教育；传统数据来源于阶段性的，针对性的评估，其采样过程可能有系统误差；大数据来源于过程性的，以第三方、技术型的观察采样的方式误差较小。传统数据分析所需要的人才、专业技能以及设施设备都较为普通，易获得；大数据挖掘需要的人才，专业技能以及设施设备要求较高，并且从业者需要有创新意识与挖掘数据的灵感而不是按部就班者。 大数据带来新一轮教育信息化的浪潮已然随着硬件的高速革新和软件的高度智能无法抗拒地推到了我们面前。作为新时期的教育管理者，唯有掌握良好的“大数据”技术，转变教育思想，及时利用“大数据”服务学校管理、改革教育教学，提高办学质量。 三、大数据教学管理模式 随着时代的发展，科技的日新月异，以往的教学管理模式正在慢慢退出历史舞台。这种以现代信息技术为支撑，“大数据”为载体的新型管理模式极大地实现了教育资源的共享与充分利用，促进了工作效率的提升，转变了工作效能，让工作更加具有时效性，科学性，及时性。1、大数据管理的模型 正如2014年全国教育工作会议提出的，今后一个时期我国教育管理的目标是“加快推进教育治理体系和治理能力现代化”，我国的教育管理模式将发生质的变革，大数据管理模型应运而生。 大数据支撑的教育管理模型：以“主体、对象、资源、目标”为核心要素，建立多级连通共享的教育云，构建教育管理复杂系统，利用云技术处理教育云端大数据，为教育公共服务机构、教师和学生提供全天候多终端个性化需求的教育资源服务、专业发展服务和综合素质发展服务，提升教育资源配置的合理性和公平性，提升教育决策科学化水平。 在教育管理中，人的因素是重要的教育数据，是一切教育数据的来源。教育资源的配置，首先要进行科学合理的资源基本分类：人才资源、财物资源、知识资源；教育内容、教育理论、教育方法、教育经验等，是教育资源配置中的隐性资源，却是根本资源；技术资源是大数据教育管理的生产力资源，教育技术尤其是教育信息技术、大数据、云技术的应用，是管理主体满足教育服务需要，合理配置教育资源的应用型资源。 2、大数据管理的运行策略 教育大数据管理是一个长远的伟大工程，从当前的教育信息化建设水平和面临的挑战综合考虑，还有相当长的路程要走。我们需要在思想上、理论上和实践上全面推进，迫切需要制订正确而长远的行动路线图如又图所示。 这是三个层级的运行策略：底层是大数据教育管理的基础建设教育云的建设，各区域应遵循国家教育数据标准，建设分布式教育数据中心（云）资源库+数据库+数据关系逻辑的建构，为云端教育教学资源配置提供基础硬件支撑，进而建设三层智慧平台智慧校园、智慧学堂（课堂）和智慧终端（尤其是移动终端）应用平台建设，同样作为基础层级的是教育资源的大数据挖掘对教育过程所产生的数据进行统计、分析、建模等处理，为教育管理决策提供数据应用；位于高层的是教育大数据管理的操作系统，从公共服务到学生个体发展，利用大数据进行教育资源的公平配置和个性化供给，推进教育发展与改革，使人人享有优质恰当的教育资源，促进教育的优质可持续发展，推进教育品牌建设和创新提升，形成高效绿色的教育文化。 四、大数据教学管理的优越性 用数据说话、用数据决策、用数据管理、用数据创新的数据文化正在成形，大数据时代已经来临。顺应大数据时代的发展，教育变革已经进入了一个新的阶段，教育领域将迎来一场前所未有的大变革。
大数据的发展给困境中的教育变革提出了新的挑战。进入大数据时代，依靠言传身教的古代精英式教学和注重快速实效的现代大众式教学正在有效结合，基于数据分析的共享式精准教学不再遥远，按需学习、因材施教将真正成为可能。大数据带来的一系列变革，对新型创新人才的培养提出了更为迫切和现实的要求：日益强大的互联网、多媒体及概念软件、开源软件等为师生提供了更加自由、灵活的学习和探索空间，求知的视野被极大拓宽；日益频繁的师生活动及社会互动被大数据予以记录、分析和共享，教育环境的时空界限和信息隔阂得以打破，长期以来潜伏于数据之下的教育理论和规律将日益凸显和明朗，人才培养将更具灵活性和多样性；学习与生活、教育与社会不再被孤立，学生、学校与现实生活的体验更为接近，学生学习兴趣、学校办学动力将被大大激发