文/胡兴达
看完《智慧教育与大数据》、《与大数据同行》两本书，重新认识教育大数据，也算是对之前所了解碎片化知识重新整理。尽管认为目前讨论教育大数据还为时过早，教育大数据必须具备大量基础数据积累，才可在此基础进行数据挖掘与应用，但这并不妨碍谈谈我对教育大数据的粗浅认识。
1.对大数据理解
简单理解就是基于数据采集、处理、分析及展示，最后应用于服务。借用北京犀数科技有限公司首席数据官孙雪所言，大数据分析=数+据+分+析，数指数据，包括可处理的所有数据类型；据指依据，在大数据时代，由于数据体量庞大，需用架构体系把离散数据进行分化处理；分指分析，根据企业需求，利用算法搭建对应的应用模型，发挥价值最大化；析指解析，就是数据可视化展示及应用。
2.教育大数据采集及处理
教育大数据采集主要来源于感知数据及业务数据，感知数据来源于教学装备，如教育平板、手机、电脑、阅卷一体机、投影一体机、液晶一体机、教育盒子等；业务数据来源于具体业务应用，如在线作业、互动课堂、人人通、教育管理系统、教育资源云平台等。由于教育基础元数据多样性，再加非结构化教育数据不断增加，这对教育数据采集带来挑战。经过对收集的数据进行加工、整理、存储等，完成教育数据处理过程，便于后续数据分析及应用。
3.教育数据分析及应用
根据实际教学、管理需要，开展数据挖掘及建模，建立具体业务应用模型，用于可视化教学服务，并开展系列的教学应用支持：
（1）可视化报告：统计学生学情、定期学习报告，预警学生学业变动，引导教师教学开展情况，辅助学校管理决策。
（2）教学反馈：跟踪学生学习情况，发现学生知识漏洞，老师教学进行精准教学，家长进行高效辅导，学生进行自主学习。
（3）个性化教学：开展个性化教学诊断及学情分析，辅助教师个性化教学，实现学生个性化学习。
（4）概率预测：基于海量学习数据分析，预测教与学方向，为精准教学决策提供支持，并辅助制定干预措施，纠正教学过程偏差，最终改善教与学。
（5）精准决策：开展精准教学决策，辅助学校与教育主管部门精准评价教学效果，并进行教学资源合理配置。
4.发展方向
（1）引入教育专家顾问团，一方面权威解读反馈数据，另外一方面指导建立数据业务模型，更好引导数据产品输出服务。
（2）与AI结合，实现学习分析技术科学化、分析结果可视化，满足个性化的精准高效的教学需求，为学生和家长提供AI教学顾问服务。
（3）基于区域教育资源和教育管理两大平台，微观上动态追踪记录学生的学习行为和知识水平，宏观上实时监控教育整体运行状况，为教育评价、教育预警、教育决策提供科学支持。
（完）
