中小学教育中的大数据应用认识 - 副本

第一篇：中小学教育中的大数据应用认识 - 副本

中小学教育中的大数据应用认识

摘要：大数据意义之“大”，更深层次的在于对海量数据的采集处理、统计分析、挖掘应用。教育大数据的分析应用，是教育信息化发展背景下的教育教学管理方式的创新摸索，是未来教育教学改革、教育质量监控的数据依据。

大数据就是巨量的数据，典型为PB或者EB存储数量级的数据。Byte、KB、MB、GB、TB、PB、EB、ZB、YB、DB、NB，按照进率1024（2的十次方）递增，按照目前主流硬盘TB单位计算，一个PB概念的存储就不是一个普通机房所能容纳，而EB存储或许只有搜索引擎公司才具备。

大数据意义之“大”，更深层次的在于对海量数据的采集处理、统计分析、挖掘应用，而且这些分析处理并不是一般数据库和软件技术所能承受，而必然采用分布式架构，依托云计算的分布式处理、分布式数据库和云存储、虚拟化技术。

所以，不能简单地以数据的规模大小来界定大数据，而是要注重是否满足用户需求的数据处理与分析的复杂程度。再者，大数据在教育中的应用，从发展阶段或者从应用上来看，我觉得也可以分为两个层次。

一、教育大数据的资源共享功能 2012 年9 月29 日，国务委员刘延东在全国教育信息化工作电视电话会议上提出：“十二五”期间，要以建设好“三通两平台”为抓手，也就是“宽带网络校校通、优质资源班班通、网络学习空间人人通”，建设教育资源公共服务平台和教育管理公共服务平台。抓住机遇，乘势而上，开拓进取，以信息化带动教育现代化，促进我国教育事业科学发展的重大战略任务。

教育信息化建设目前大力发展，“三通两平台”建设为教育的大数据应用奠定了坚实的基础。教育教学管理涉及的大数据非常广泛。在教育管理平台、资源管理平台、在线学习的平台和课程管理平台、视频直录播平台、校园一卡通等等这些系统中，日常教育教学活动中所产生的管理人员、教师、学生以及家长等各类行为数据，如师生基本信息、教育管理及考勤、学籍学分处理、教学活动信息、教育教学研究、设备仪器管理、各类通讯信息，都可以成为教育大数据。

在这个信息时代，大数据的资源共享应用在教育信息化中起到越来越重要的作用，在教育教学中从很大程度上帮助了教师创新教学模式和教学方法。而如何用好大数据深层次的功能，是我们面临的更加重要的课题。

二、教育大数据的分析应用功能

有人说：我们正在使用大数据，正在下载文字、图片、视频、课件，正在利用平台及平台资源开展一系列教育教学活动。的确，这是应用，但不是分析应用，不是大数据层次的应用。

2012年，浙江诸暨、东阳相继出现教育云概念。诸暨区域教育云以软硬件系统需求角度出发，东阳教育云全国规模化应用试点以资源建设角度出发，相继获得了省级、国家级认可，其目的都是为了配合教育教学应用推进而展开。这是教育相对发达省份浙江的两个县级市，在教育信息化发展的今天，为适应日益增长的教育教学应用实际需求而进行的新模式的探索。

大数据用最原始的方式入“云”，简单点说，是每一个人、每一个部门、每一个家庭、每一个行业，不同个体、单位进行各类行为操作的汇总。记录的不单单的输入的数据本身，而延伸植入了输入者本身的一切相关联信息。当你在论坛发表一条消息，你的资料同时就被关联，一起被关联的还有你曾经在网络上发布其他信息，以及与你相关的联系人。这不是简单的数据拷贝，也不是数据录入员的简单录入，这样的情况下，教育资源云技术化，首先就摆在了我们面前。

（一）云计算与大数据的关系

2006年8月9日，Google首席执行官埃里克·施密特（Eric Schmidt）在搜索引擎大会（SES San Jose 2006）首次提出“云计算”（Cloud Computing）的概念。云计算是为适应越来越大的计算、越来越多的数据、越来越快的速度要求而产生的主流IT技术。当云计算出现了之后，大数据概念自然而然的进入IT视野，并迅速引发全球范围内深刻的技术变革，乃至应用到各个领域。

如果说大数据是战略资源，云计算则是调配资源的指挥系统。云计算和大数据关系密切，两者相辅相成，不可分割。大数据是云计算的对象，脱离了大数据的应用实际，云计算就没有生命力。云计算是大数据的基础，为大数据提供了可以自由扩展、相对适宜的存储空间资源，还使得对大数据的分析处理能够及时有效的进行。所以，云计算技术的逐步完善，为教育大数据深层次应用提供了可能。

（二）教育大数据应用功能剖析

1、大数据能有效监控教育教学质量

中小学教育教学质量监控具有“全要素”、“全过程”、“全员性”、“全方位” 等四大特点。“全要素”是指教师教学过程，学生的学习掌握，管理人员工作质量等等所有因素；“全过程”是指教育教学的全程，包括教学过程的教学计划、教学实施、教学反思阶段，学生的入学、学习、考核、毕业等等；“全员性”是指有关中小学的教师、学生、管理工勤人员的一切相关内容；“全方位”是指不仅包括教学过程、教学效果，也包括在科学的基础上，对教学过程实施有效控制。有了现代化的教育教学环境下大数据平台的支撑，四“全”问题引刃而解。

（1）及时准确反馈学生信息

一般各类课程中心网站提供了学习各学科课程知识的功能，而目前流行的慕课（MOOC）平台，参与者可以在线提问，其他人可以进行交流解答，也有可能穿插一些小测试，能够反馈学习情况。在这样的教学过程中，产生了大量的实时数据，被慕课平台记录，并经过相应分析处理，原来杂乱的单个数据累积起来之后，学生的行为就能呈现出规律性，科学的反映出学生在整个教学过程中所处的状态及存在的问题。这样就可以有根据地调整学习内容或有针对性地进行学习，大幅提高教学质量。根据大数据总体分析结果，管理部门也可发现传统模式下无法发现的问题，并采取针对性解决方案，进行更有利的课程设计，更好地促进教育的发展。

在信息化的环境中，老师在设计某课的时候，可以逐步提出问题，并由学生反馈相应的答案到移动终端。老师在教授过程中，时间节点由老师控制，而这个时候学生只需要在相应的知识点这里点击“A”或者“B”，“是”或者“否”，如同鼠标左右键的点击一般简单，等到讲解完毕之后，老师马上就能知道，50%的学生在讲到第3点的时候已经出现错误，80%的学生在第5点的时候，就普遍没能掌握。

（2）科学比对不同类型数据 拥有Nike+标志的耐克鞋，表示内含芯片和传感器，可以记录步伐、步速和跳跃的高度等数据。Nike同时也建立了一种新标准，并赋予一个标准化的数值Nikefuel，它能够不受时间和项目限制，以特定的方式记录个人运动表现及方式，并能将不同个体的不同运动进行对比。此外，Nikefuel也能起到平台的作用，串联整个Nike+社区的人进行合作沟通、比赛交流，再相互激励，进行更多的运动。此种模式下，如果罗杰·费德勒穿戴Nike+打网球，而科比·布莱恩特通过Nike+打篮球，但是他们仍然可以通过Nikefuel 值互相进行比赛。

如此，我们便可设想，在教育部门组织开展教师或者学生的各项考评或者比赛时候，有困难的情况下就没有必要一定要分组分学科进行。调用中小学各学科以往的成绩统计信息的大数据作为大样本依据，小学组参赛选手成绩与小学组大数据比较，中学组参赛选手成绩与中学组大数据比较，得出各自的相对位次，即可确定胜负。

即使是严谨如高考，考生也完全可以自主选择考试时间分批进行。高考试卷由电脑随机出卷、自动打印、考生答题、自动回收、智能阅卷，实现一系列全自动化模式，绝对保证公平公正。其中最重要的一点，是考生试题的不同与成绩判定准则。我们可以根据全市、全省、全国的大数据成绩进行比对，考生的试题无论难易程度如何，均可自动分析难度系数评定分数；也可以根据答题时间、答题方式、答题要点掌握作为一些辅助评定指标。如A、B两考生，同样的答对了X题，但是大数据记录的时间显示A比B快，则A成绩比B高；如事先设定M答题策略优于N答题策略，则得出两个相同答案且时间相等的考生，答M的考生优秀。

2、大数据能综合优化教育教学策略

在对教育教学质量进行有效监控的前提下，大数据可以及时在调整教育教学策略中提供依据。通过对学习者的反馈信息进行分析，可以适当调整教育教学流程。

如：教学设计A知识点6分钟，B知识点8分钟，总计14分钟。在进行相应课内测试后，马上就能得出A掌握度80%，B掌握度70%。这样，立刻就能在下一堂课调整教学设计，A知识点5分钟，B知识点9分钟；或者根据不同情况的需求，A知识点7分钟，B知识点7分钟。

3、大数据能有效建立师生个体模型

该模型可以包括师生个体的教学状态数据、思想行为数据、知识体系数据等档案记录。教学状态数据，如学生在学校中各学科、各活动的参与度，教师可以是某一课程中的教学信息汇总，包括教学设计、课件制作、课程教授、教学反思等信息，还可以包括网络即时课程评估、再设计，大幅度提升教学效率；思想行为数据来说，学生模型可包括学生在学校中进校开始的一系列思想行为数据，包括按时上课下课、体育课运动量、食堂就餐信息，甚至包括到过的学校每一个地方、交流过的每一个人员信息；知识体系数据可以是记录学生一系列课程中的表现，如回答各类问题的数量、答案的正确率、花费的时间等等。

在教育信息化大形势下，教育软件硬件持续投入、智慧校园建设不断加强、教育技术研究深入开展，全国2亿中小学生在学习、工作、生活中衍生的无可估计的大数据，为教育教学改革良性发展提供了充分依据与良好机遇，充分吸收、分析、挖掘和应用这些数据，将是教育教学管理信息化发展的必然追求。

参考文献：

[1] 刘延东.把握机遇 加快推进 开创教育信息化工作新局面[R].全国教育信息化工作电视电话会议,2012.[2] 周湘林.大数据时代的教育管理变革[J].中国教育学刊，2014（10）：25-30.[3] 何清.大数据与云计算[J].科技促进发展，2014（01）：35-40.[4] 韩志君.简析大数据在教育领域的运用[J].科技视界，2014（06）：334 [5] 田芳.浅议中小学教学质量监控体系的建构[J].当代教育论坛，2010（5）：58-60.

第二篇：中大数据公司简介

陕西中大数据网络服务中心

公司起源史：

中大数据中2006年建立于启创旗下部门，中心主要以网站建设、空间域名、企业邮局、及虚拟主机、服务器托管、大型数据库优化设计管理（域名是www.xiexiebang.com）icann

公司源于（启创科学技术研究联合网讯建立与2003年，公司主要以网络、设计、软件、无线增值、及研发各类电子产品、综合贸易、实业加工金融等行业、并成立多项子部门、）

2009年，因中心分支业务市场规范管理，（现原启创所有业务设备改革重新组织整合、启创科技研究院已迁移海外，国际启创联合科技，联创世界启创之源）更新硬件设施、员工经严格培训、并且向海外各国发展机站及区域合作。中国、香港、台湾、朝鲜、韩国、日本、美国、英国、和其它海外机房都有本中心服务器。经多年的运营取得了良好的信誉保障。

2009年底：一次新的改革诞生，在原启创基础上合力决策更名升级总部、陕西神箭科技。

公司简介：

中大数据科技网迅公司(简称“中大数据”)是一家专注于行业信息化与综合信息技术服务的高科技企业。位与神箭科技发展旗下分部。在神箭旗下分部idc综合信息服务中心。

中大数据是网站推广设计行业技术专家、项目咨询与IT精英资源优化整合的典范，矢志于教育信息化、公路交通信息化、企业管理信息化等行业信息化领域的发展，以优秀的行业应用软件及解决方案、系统集成、网络安全、电子商务等卓越的服务促进客户事业的不断进步。奋进中的中大数据秉承“诚信垂范、专业整合、协力创新、友善共赢”的经营理念，积极探索先进的管理模式与技术创新思路，整合西安交通大学、西安电子科技大学、西北工业大学、西北大学以及东南大学等行业一流高等院校与科研机构的优势资源，构筑诚信友善、创新进取的精英团队，倡导产品与服务的密切协作、行业技术与IT技术的优化整合、产品方案与客户需求的，无缝结合、客户需求与技术服务的无间共赢。

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第三篇：大数据对教育的应用

大数据对教育的应用

魏慧娟

大数据时代的来临对各行业都产生了深刻的影响，教育领域也不例外。学员的学习行为、思维方式，教师的授课理念、教学方法，学校的教育管理、教学评价无一例外都受到大数据的影响。教育领域必定会在大数据技术的推动下发生深层次的、多元化的创新与变革。

一、大数据对教育领域的影响

1.教育理念与教学评价被迫革新。教育作为社会子系统的重要组成部分深受社会形态影响，现代的教育体系几乎是伴随着工业社会发展同步发展的。市场的扩大与提高，对劳动者劳动技术与经验的要求远远高于个体层面的文化修养，合格劳动力的衡量标志是能不能解决问题。这一实用主义特点对教育领域的影响是巨大的。传统的教学评价不论对学生还是对教员，总是依赖能力测试，通过考试分数的数理统计分析来评价学生与教师。在大数据时代，则是跟踪记录教师与学生教与学的长期行为并对之进行分析，采用过程性、归纳式、多元化的方式进行评价。

2.个性化教学得以真正实现。运用大数据技术，在线平台能实时记录每一位学生的学习行为，教员获得全面丰富的数据内容后利用数据挖掘技术加以整合分析，不但能掌握学生个体的学习状态、知识接受水平，还能了解哪种教学方法对该学生最有效，以及该学生具体的薄弱点。教师根据这些数据就可以针对学生个体因材施教，制定个性化的教学方案、教学活动和学习计划，教学工作真正从共性化的群体教学转向了个性化的个体教学。个性化教学的实现能大幅提高教师的教学质量和学生的学习效果。

二、大数据在教育领域的应用模式

大数据在教育领域的应用模式本质上就是数据的生命周期，即数据获取、数据存储、查找与分析、可视化、决策。

1.教育者角度的应用，即教学领域知识模型构建。大数据教育系统对现有的教学内容建模后通过数据挖掘、学习分析和在线决策各子系统，所必须掌握的教学知识点、教学单元与教学课程之间的逻辑关系，最终重新构建领域知识结构，对现有的教学内容与方法进行改革，达到提高学生学习效果和教师教学效率的目的。

2.学习者角度的应用。（1）个性化课程分析。大数据教育系统首先获取某个学生以前的学习表现，从已毕业学生的成绩库中匹配与之相似的学员，分析已获得的成绩和待选课程表现之间的相关性;然后通过学习满意度调查问卷分析评估学生个人情况;再结合专业课程的重要性，为学生列举课程清单。并向其推荐有可能取得优秀成绩的课程。（2）助学需求预测。大数据教育系统可以通过收集校园卡的生活与消费记录，以一日三餐为主要权重指标对生活必要开销进行计算评估，当发现某学员的消费明显低于预警线时，会主动通知学校相关管理方，由相关部门与学生进一步沟通，并进行相应调查，判断该学员是否需要助学帮助。

3.其他应用。当大数据教育系统与其他领域的大数据系统互联互通后能发挥的作用不可估量。比如，与社保、医疗、金融、公安、政府等大数据实现安全共享后，教育系统内所有学校与学区内的情况可以从各个角度可视化地展现在出来。大数据系统既能帮助学员从选择学习合作小组到职业规划的制定等各个方面进行辅助指导，也能帮助国家层面的教育管理者制定宏观教育政策、调整教育改革方向、分配教育资源。

总而言之，大数据在教育领域的应用惠及该系统内学生、教师、教育管理者、教育研究者等所有人员，它是未来教育发展的必然趋势。但作为新生事物，大数据具体的应用还不成熟，需要在实践探索中不断改进完善。

第四篇：大数据认识

大数据认识

班级：B200216电商本科2 姓名：陈家玮 学号：20021624

一

大数据（big data），指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。

大数据的5V特点：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多样）、Value（低价值密度）、Veracity（真实性）。

层面

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。

价值

1)对大量消费者提供产品或服务的企业可以利用大数据进行精准营销 2)做小而美模式的中小微企业可以利用大数据做服务转型

3)面临互联网压力之下必须转型的传统企业需要与时俱进充分利用大数据的价值 趋势

趋势一：数据的资源化

何为资源化，是指大数据成为企业和社会关注的重要战略资源，并已成为大家争相抢夺的新焦点。因而，企业必须要提前制定大数据营销战略计划，抢占市场先机。

趋势二：与云计算的深度结合

大数据离不开云处理，云处理为大数据提供了弹性可拓展的基础设备，是产生大数据的平台之一。自2013年开始，大数据技术已开始和云计算技术紧密结合，预计未来两者关系将更为密切。除此之外，物联网、移动互联网等新兴计算形态，也将一齐助力大数据革命，让大数据营销发挥出更大的影响力。趋势三：科学理论的突破

随着大数据的快速发展，就像计算机和互联网一样，大数据很有可能是新一轮的技术革命。随之兴起的数据挖掘、机器学习和人工智能等相关技术，可能会改变数据世界里的很多算法和基础理论，实现科学技术上的突破。

趋势四：数据科学和数据联盟的成立

未来，数据科学将成为一门专门的学科，被越来越多的人所认知。各大高校将设立专门的数据科学类专业，也会催生一批与之相关的新的就业岗位。与此同时，基于数据这个基础平台，也将建立起跨领域的数据共享平台，之后，数据共享将扩展到企业层面，并且成为未来产业的核心一环。

趋势五：数据泄露泛滥

未来几年数据泄露事件的增长率也许会达到100%，除非数据在其源头就能够得到安全保障。可以说，在未来，每个财富500强企业都会面临数据攻击，无论他们是否已经做好安全防范。而所有企业，无论规模大小，都需要重新审视今天的安全定义。在财富500强企业中，超过50%将会设置首席信息安全官这一职位。企业需要从新的角度来确保自身以及客户数据，所有数据在创建之初便需要获得安全保障，而并非在数据保存的最后一个环节，仅仅加强后者的安全措施已被证明于事无补。

趋势六：数据管理成为核心竞争力

数据管理成为核心竞争力，直接影响财务表现。当“数据资产是企业核心资产”的概念深入人心之后，企业对于数据管理便有了更清晰的界定，将数据管理作为企业核心竞争力，持续发展，战略性规划与运用数据资产，成为企业数据管理的核心。数据资产管理效率与主营业务收入增长率、销售收入增长率显著正相关;此外，对于具有互联网思维的企业而言，数据资产竞争力所占比重为36.8%，数据资产的管理效果将直接影响企业的财务表现。

趋势七：数据质量是BI(商业智能)成功的关键

采用自助式商业智能工具进行大数据处理的企业将会脱颖而出。其中要面临的一个挑战是，很多数据源会带来大量低质量数据。想要成功，企业需要理解原始数据与数据分析之间的差距，从而消除低质量数据并通过BI获得更佳决策。

趋势八：数据生态系统复合化程度加强

大数据的世界不只是一个单一的、巨大的计算机网络，而是一个由大量活动构件与多元参与者元素所构成的生态系统，终端设备提供商、基础设施提供商、网络服务提供商、网络接入服务提供商、数据服务使能者、数据服务提供商、触点服务、数据服务零售商等等一系列的参与者共同构建的生态系统。而今，这样一套数据生态系统的基本雏形已然形成，接下来的发展将趋向于系统内部角色的细分，也就是市场的细分;系统机制的调整，也就是商业模式的创新;系统结构的调整，也就是竞争环境的调整等等，从而使得数据生态系统复合化程度逐渐增强。

二

Hadoop实现了一个分布式文件系统（Hadoop Distributed File System），简称HDFS。HDFS有高容错性的特点，并且设计用来部署在低廉的（low-cost）硬件上；而且它提供高吞吐量（high throughput）来访问应用程序的数据，适合那些有着超大数据集（large data set）的应用程序。HDFS放宽了（relax）POSIX的要求，可以以流的形式访问（streaming access）文件系统中的数据。

优点

高可靠性。Hadoop按位存储和处理数据的能力值得人们信赖。

高扩展性。Hadoop是在可用的计算机集簇间分配数据并完成计算任务的，这些集簇可以方便地扩展到数以千计的节点中。

高效性。Hadoop能够在节点之间动态地移动数据，并保证各个节点的动态平衡，因此处理速度非常快。

高容错性。Hadoop能够自动保存数据的多个副本，并且能够自动将失败的任务重新分配。

低成本。与一体机、商用数据仓库以及QlikView、Yonghong Z-Suite等数据集市相比，hadoop是开源的，项目的软件成本因此会大大降低。

hadoop大数据处理的意义

Hadoop得以在大数据处理应用中广泛应用得益于其自身在数据提取、变形和加载(ETL)方面上的天然优势。Hadoop的分布式架构，将大数据处理引擎尽可能的靠近存储，对例如像ETL这样的批处理操作相对合适，因为类似这样操作的批处理结果可以直接走向存储。Hadoop的MapReduce功能实现了将单个任务打碎，并将碎片任务(Map)发送到多个节点上，之后再以单个数据集的形式加载(Reduce)到数据仓库里。

大数据精髓

A.不是随机样本，而是全体数据：在大数据时代，我们可以分析更多的数据，有时候甚至可以处理和某个特别现象相关的所有数据，而不再依赖于随机采样(随机采样，以前我们通常把这看成是理所应当的限制，但高性能的数字技术让我们意识到，这其实是一种人为限制)B.不是精确性，而是混杂性：研究数据如此之多，以至于我们不再热衷于追求精确度;之前需要分析的数据很少，所以我们必须尽可能精确地量化我们的记录，随着规模的扩大，对精确度的痴迷将减弱;拥有了大数据，我们不再需要对一个现象刨根问底，只要掌握了大体的发展方向即可，适当忽略微观层面上的精确度，会让我们在宏观层面拥有更好的洞察力

C.不是因果关系，而是相关关系：我们不再热衷于找因果关系，寻找因果关系是人类长久以来的习惯，在大数据时代，我们无须再紧盯事物之间的因果关系，而应该寻找事物之间的相关关系;相关关系也许不能准确地告诉我们某件事情为何会发生，但是它会提醒我们这件事情正在发生。

开源大数据生态圈：

1、Hadoop HDFS、HadoopMapReduce, HBase、Hive 渐次诞生，早期Hadoop生态圈逐步形成。

2、.Hypertable是另类。它存在于Hadoop生态圈之外，但也曾经有一些用户。

3、NoSQL，membase、MongoDb 商用大数据生态圈：

1、一体机数据库/数据仓库：IBM PureData(Netezza), OracleExadata, SAP Hana等等。

2、数据仓库：TeradataAsterData, EMC GreenPlum, HPVertica 等等。

3、数据集市：QlikView、Tableau、以及国内的Yonghong Data Mart。大数据分析

Analytic Visualizations（可视化分析）

不管是对数据分析专家还是普通用户，数据可视化是数据分析工具最基本的要求。可视化可以直观的展示数据，让数据自己说话，让观众听到结果。

Data Mining Algorithms（数据挖掘算法）

可视化是给人看的，数据挖掘就是给机器看的。集群、分割、孤立点分析还有其他的算法让我们深入数据内部，挖掘价值。这些算法不仅要处理大数据的量，也要处理大数据的速度。

Predictive Analytic Capabilities（预测性分析能力）

数据挖掘可以让分析员更好的理解数据，而预测性分析可以让分析员根据可视化分析和数据挖掘的结果做出一些预测性的判断。

Semantic Engines（语义引擎）

我们知道由于非结构化数据的多样性带来了数据分析的新的挑战，我们需要一系列的工具去解析，提取，分析数据。语义引擎需要被设计成能够从“文档”中智能提取信息。

Data Quality and Master Data Management（数据质量和数据管理）

数据质量和数据管理是一些管理方面的最佳实践。通过标准化的流程和工具对数据进行处理可以保证一个预先定义好的高质量的分析结果。

假如大数据真的是下一个重要的技术革新的话，我们最好把精力关注在大数据能给我们带来的好处，而不仅仅是挑战。

数据存储，数据仓库

数据仓库是为了便于多维分析和多角度展示数据按特定模式进行存储所建立起来的关系型数据库。在商业智能系统的设计中，数据仓库的构建是关键，是商业智能系统的基础，承担对业务系统数据整合的任务，为商业智能系统提供数据抽取、转换和加载(ETL)，并按主题对数据进行查询和访问，为联机数据分析和数据挖掘提供数据平台。

第五篇：浅谈大数据在教育管理中的应用

浅谈大数据在教育管理中的应用

大数据的发展给困境中的教育变革提出了新的挑战。大数据越来越广泛应用于教学，通过在线测试、实时调查等方式获取学生的基本情况、了解学生的学习潜能等，从而使教师更容易针对问题，因材施教。

学校已有的信息采集设备对我们的数据收集具有重大意义。例如：网上阅卷系统，高考、中考阅卷早已采用网上阅卷。可能很多老师知道网上阅卷的优点，如评卷的公正性、准确性、高效性。其实网上阅卷系统更是一个数据的采集系统，采用网上阅卷系统对数据的采集、统计和分析的深度还是广度都大大地超越人工所能及的范围。

如10月中我校进行了本学期第一次统考，语文试题主观题共设了22个采分点，评卷系统采集了22个得分点的数据，很容易发现各知识点的得分情况。教学过程中的成功之处和薄弱点得到了极其详细的反映。网上阅卷的统计分析结果还能对试卷的质量如难度、信度、区分度、效度等指标进行科学的分析，使命题中存在的问题也得以全面地反映。由此可见，玩转当前的 “小数据”对现实的教学有益，也是迎接大数据时代到来的一种准备。

大数据时代教师需具备的三种基本能力：第一种能力是获取及整合学生、学校数据的能力，第二是探索数据背后价值和制定精确教育教学行动计划的能力，第三是把这些计划快速实时地应用于教育教学工作中的能力，应用于课堂的能力。要实现这些能力的提升一方面有赖于学校及教育主管部门对教师的培训，另一方面当然依靠我们老师自身与时俱进的学习。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。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。

大数据的应用在教学管理方面，较之传统的教学，更加高效、开放和多元，教学活动参与者之间的沟通更加通畅，互动更加深入，教师的备课、作业批改、教学评价等更加智能化。大数据时代的到来，可以通过技术层面来评价、分析并进而提升教学活动。