京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
大数据应靶向具体教育问题
近年来,教育领域中已涌现出了诸多典型的大数据应用,如教学信息化领域的学习分析、行为档案、能力评估,教育管理信息化领域的个性化服务、教学科研支撑、决策支持等,教育大数据的发展正显示出一派生机勃勃的景象。
教育大数据典型应用
从发展的角度来看,高校的实践是教育领域推进大数据应用的一块试金石,对其他教育阶段具有着重要的参考价值。当前,高校的大数据应用案例主要集中于以下三方面。
首先,是面向学生管理的教育大数据应用。此类应用往往又称为智慧网格、网格化管理应用,它主要聚焦于高校学生管理中的方方面面,对学生培养全生命周期中的生活、学业、思想等行为轨迹和发展过程进行伴随式辅导,形成协同可持续的智慧管理与导引发展新模式。目前,一些高校已经建立起了学生画像、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,由面向混杂群体变为面向特征群体管理,更好分辨学生在专业学习或就业方向上的潜能,为学生提供个性化的管理与培养方案。
其次,是面向校园服务的教育大数据应用。此类应用主要通过实时爬取、分析校园各类数据,监测校园舆情,优化校园资源配置,为校方提供建设管理决策,展示学校人文关怀。一些高校已经开展了相关功能试点,其中,综合校情展示功能通过集成基础数据分析及行为数据分析,能够使管理者对学校在校生情况、课程情况、科研成果、奖助情况、教工情况等方面进行直观了解和对比,帮助学生从严谨的数据分析中更加了解自己以及与他人的差异,感受信息化带来的人文关怀与改变。
再其次,是面向教学科研的教育大数据应用。部分高校开始尝试根据每年各专业招生计划、今年开课计划、往年教学安排等多种条件,基于教学资源开展数据分析,对教学活动中各项资源给出预测及预警。也有高校正在探讨通过导入和聚合各类的科研原始数据,建立多维度的高校科研指标数据分析服务,并精准地找到与学校需求更加契合的外部人才。
教育大数据的发展思考
从上述发展状况和典型应用中,不难看出当下教育大数据的理想与实然状态之间存在着一定反差,要更好地发挥教育大数据促进教育发展的作用,一方面需要进一步强调教育信息化基础设施的支撑作用,另一方面需要重新审视和反思教育领域对大数据的本质需求。
教育大数据的基础设施支撑
如果说教育大数据是教育这个“园区”中的高楼大厦的话,那么信息化基础设施就是“水电煤”三通一平,没有完善的基础设施构架,教育大数据将来就可能是“孤楼林立”的信息孤岛。
教育信息化的基础设施框架包括了跨域身份认证、授权、时间、接口、安全等基础性服务,以及应用系统数据、机器生成数据、用户行为数据、互联网数据等软性资产,它靶向到教育领域中各种各样的业务系统,确保每一个系统的稳健运行和发展,并促进这些系统底层的互联互通。基础设施建设有助于从根本解决教育大数据应用中面临的关键性问题,这些都有助于很好清理大数据建设中常见的“绊脚石”。
教育大数据的本质需求
教育大数据不是理论层面的花架子,要为教育领域带来革命性的变化,它必须具体靶向到当下教育领域内的具体教育问题。我们认为,从微观到宏观,教育大数据应主要解决四个层次的问题。
其一是如何更好促进学习者的个人发展。这是教育最核心、最本质的诉求,也是当下教育大数据应用最需攻克的“难关”。其途径是深入研究和聚焦学习者行为数据,包括学习者在学习过程中的学习行为、学习活动、学习进程和与之交互的学习环境等教育信息的数据,实现以学习者为中心背景下学习全过程的数据采集、编码、存储、分析和反馈,从而深入到行为机理层面对学习者产生重要影响。
其二是如何更好发掘教育教学规律,提升教育教学质量。学习者行为数据仅仅关注了“学”的部分,而学校教育则同时包括了教与学的活动,以及与这些活动相关的其它内容,这一层次的数据可被称为教育行为数据。借助相关的教育行为数据应用,可以采集、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,深度促进教与学方式的变革。
其三是如何更好提升教育管理服务和教育治理水平。这是在教育行为数据的基础之上,进一步纳入各类教育管理和教育服务数据,利用数据来提升教育教学质量与教育管理服务水平,从而更好地推进教育治理体系和教育治理能力的现代化。
其四是如何更好制定教育决策,推动教育改革与发展,服务支撑国家发展战略。这是教育大数据应用中最为宏观的范畴,它面向所有与教育相关的数据。
针对不同的教育问题,不同层面的教育大数据应用的目标、主体、数据类型均不相同。在更细的粒度上,各层面的教育大数据应用还需要根据实际情况的不同作出更加灵活和有针对性的调整。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
随着大数据技术的快速发展,商业竞争逐步从传统的经验式经营转变为数据驱动的精细化运营。海量的用户行为数据、交易数据、运营数 ...
2026-09-04CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 1. 波士顿矩阵(BCG Matrix) 定义: BCG于1970年提出的业务组合分析工具,以"市场增长率"(纵 ...
2026-09-04 数据分析师八成以上的时间在和数据表格打交道,但许多人拿到Excel后习惯性地先算、先分析,结果回头发现漏了一列关键数据, ...
2026-09-04数据透视表是Excel与Power BI中最核心的数据分析工具,具备快速汇总、维度拆分、动态筛选的能力,可高效完成数据归类与统计展示 ...
2026-09-03在Power BI数据分析可视化场景中,堆积柱状图+折线图是最常用的复合图表组合。堆积柱状图适合展示各细分维度当期数值、结构占比 ...
2026-09-03 很多数据分析师每天与Excel打交道,但当被问到“表格结构数据的基本处理单位是什么”“数据类型误判会引发哪些分析错误”“ ...
2026-09-03CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 一、8个核心数据清洗函数 1. TRIM:一键清除多余空格(最常用) 作用:仅保留文本中"单词/字 ...
2026-09-02数据分析的核心并非单纯操作工具、整理报表或绘制图表,而是依靠科学的思维逻辑挖掘数据价值、解释业务现象、指导经营决策。在完 ...
2026-09-02在社会经济、产业研究、区域治理与大数据实证分析中,面板数据是最具研究价值的数据类型。面板数据同时包含截面维度与时间维度信 ...
2026-09-02 很多数据分析师能熟练计算均值、标准差,但当被问到“如何用一张图让业务方3秒内看懂核心结论”“面对不同数据类型该怎么选 ...
2026-09-02在数据驱动决策的体系中,数据分析按照分析目的可分为描述性分析、诊断性分析、预测性分析与指导性分析四大类型。其中,诊断性分 ...
2026-09-01网络请求是Python爬虫开发、接口测试、数据拉取的核心基础功能,Python生态中主要依靠 urllib 和 requests 两大库实现HTTP请求操 ...
2026-09-01 很多数据分析师面对业务问题时,常常感到“知道要分析,却不知道用什么方法”。其实,数据分析并非无章可循——从三大基础范 ...
2026-09-01在数据库设计与业务数据维护中,自增ID是数据表最常用的主键字段,用于唯一标识每一条业务数据,正常状态下ID应保持连续递增。但 ...
2026-08-31在数理统计、数据分析、经济测算与日常量化评估中,平均值是刻画数据集中趋势、反映整体水平的基础核心指标。在实际应用中,最常 ...
2026-08-31在数据驱动的时代,数据分析早已不是“凭经验、靠感觉”的零散操作,而是一套具备固定逻辑、标准化流程的系统方法——这就是数据 ...
2026-08-31在大数据时代背景下,海量行业数据亟需通过专业化工具挖掘潜在价值,辅助企业业务决策、优化运营模式、规避经营风险。Python凭借 ...
2026-08-28SQL是数据分析领域最基础、最核心的工具,承担着取数、清洗、统计、分层、归因的全流程工作。不同于单纯的语法练习,实战化SQL数 ...
2026-08-28 很多企业团队并非缺乏指标,而是陷入“指标失控”:仪表盘上堆满实时跳动的数据,却无法回答“当前瓶颈在哪、下一步该做什么 ...
2026-08-28随着新零售模式的快速普及,零售行业从传统的“货品驱动”全面转向“用户驱动”。门店交易数据、线上消费记录、浏览轨迹、复购频 ...
2026-08-27