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
【核心关键词】埋点、产品、互联网、数据库、决策、数据分析、产品经理、商业模式、移动互联网、指标体系、运营模块、大数据平 ...
2026-07-22在高并发、大数据量的业务系统中,单表数据量达到千万级甚至亿级后,会出现查询性能骤降、索引维护成本飙升、存储扩容困难等问题 ...
2026-07-22 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 ...
2026-07-22在金融风控、企业运营、行业研究等数据分析场景中,大量数据以面板数据形态存在:例如多家分支机构连续多个季度的风险指标、多位 ...
2026-07-21 很多数据分析师每天都在计算指标、制作报表,但当被问到“什么叫指标数据元”“指标数据标准包含哪些核心维度”“指标数据质 ...
2026-07-21一、活动介绍 2026暑期CDA备考冲刺季,为想利用假期拿证的你量身打造。考点胶囊内容搭配多重硬核福利,让你在旅行、实习、居家 ...
2026-07-21金融行业的运营风险贯穿业务全流程,涵盖交易欺诈、操作违规、流程漏洞、合规偏差、客户信用异常等多元场景,是银行、保险、证券 ...
2026-07-17财产保险作为金融行业的核心板块,涵盖车险、家财险、责任险、企财险等多元品类,是个人与企业抵御财产风险、经营风险的重要保障 ...
2026-07-17 很多数据分析师能熟练写SQL、做透视表,但当被问到“数据是从哪里来的?经过哪些加工才进入数据仓库?ETL具体做了什么?”时 ...
2026-07-17【核心关键词】模块、餐饮、客户、门店、企业、订单、供应链、多样化、产品、生产计划、数据分析、生产管理、物料管理、业务分 ...
2026-07-16在数字化分析时代,原始数据本身不具备业务价值,只有通过科学的统计学方法加工、拆解、验证与解读,才能挖掘数据背后的规律、差 ...
2026-07-16 很多数据分析师能熟练地写SQL、做透视表、算描述性统计,但当被问到“如何预测用户流失概率”“如何归因销量下滑的关键因素 ...
2026-07-16在描述性统计分析、数据预处理、异常值排查与多组数据分布对比工作中,箱线图(Box Plot)是应用最广泛的可视化与统计工具之一。 ...
2026-07-15在企业数据存储、业务统计与数据分析工作中,绝大多数业务数据都带有时间维度属性,例如订单创建时间、用户注册时间、支付完成时 ...
2026-07-15 很多数据分析师拿到数据就开始清洗、建模,但当被问到“这批数据属于什么类型——结构化还是非结构化?分类变量还是数值变量 ...
2026-07-15【核心关键词】产品、经营、客户、调研、销售额、宏观、会计行业、客户满意度、发展趋势、经营状况、数据分析、竞争对手、数据 ...
2026-07-14问卷调查是市场调研、用户研究、社会调研与产品分析的核心数据采集方式。问卷数据大多以分类数据为主,例如用户性别、年龄分层、 ...
2026-07-14 很多数据分析师画过趋势图、做过业绩预测,但当被问到“这个月销售额增长20%,到底是长期趋势自然增长,还是促销活动的短期 ...
2026-07-14在数据分析、业务效果验证、AB实验扩展、行业对比等场景中,我们经常需要对比三组及以上样本的均值差异,例如不同区域的客单价对 ...
2026-07-13在互联网产品运营、用户生命周期管理与商业化数据分析中,留存指标是判断产品价值、用户满意度与商业模式健康度的核心基准。常规 ...
2026-07-13