教育大数据
教育大数据基础知识概念总结
教育大数据基础知识概念总结
教育大数据是指应用于教育领域的大数据技术和方法，通过收集、处理和分析教育领域的大规模数据，以提供支持决策、改进教育质量和个性化学习的教育决策支持系统。
教育大数据的基础知识概念包括以下几个方面：
1. 数据收集与存储：教育大数据的核心是大规模数据集的收集与存储。
这包括从学生、教师和学校等各个层面收集数据，如学生的学习成绩、行为数据、教师的教学记录和学校的管理数据等。
2. 数据清洗与预处理：由于数据来源的多样性和复杂性，教育大数据中常常包含噪声、缺失值和不一致的数据。
因此，在进行数据分析之前，需要对数据进行清洗和预处理，以确保数据的准确性和一致性。
3. 数据分析与挖掘：教育大数据的核心目标是通过数据分析和挖掘揭示隐藏在数据背后的规律和模式，以提供支持教育决策的有用信息。
数据分析的方法包括统计分析、机器学习、数据挖掘等，在教育领域应用的常见技术包括学生群体分析、学习路径分析、教学效果评估等。
4. 数据可视化与呈现：为了更好地理解和利用教育大数据的成果，数据可视化和呈现是非常重要的。
通过将数据转化为可视化的图表、图形和地图等形式，可以直观地展示数据的特征和趋势，帮助教育决策者做出更加明智的决策。
5. 隐私和安全保护：由于教育大数据涉及到大量的个人和敏感信息，因此，隐私和安全保护是非常重要的。
需要采取有效的数据脱敏、加密和访问控制等措施，确保教育大数据的安全和合规。
总之，教育大数据基础知识包括数据收集与存储、数据清洗与预处理、数据分析与挖掘、数据可视化与呈现以及隐私和安全保护等方面，通过应用这些知识，可以有效地利用教育大数据来支持决策、改进教育质量和实现个性化学习。
教育热点：什么是教育大数据？
教育热点什么是教育大数据？教育大数据的概念面向教育全过程时空的多种类型的全样本的数据集合。
教育大数据不仅仅是建设教育大数据中心，不仅仅是分析全过程学习数据，更多的是一种共享的生态思想。
教育大数据的定义包含三层含义:第一个含义，教育大数据是教育领域的大数据，是面向特定教育主题的多类型、多维度、多形态的数据集合;第二个含义，教育大数据是面向教育全过程的数据，通过数据挖掘和学习分析支持教育决策和个性化学习;第三个含义，教育大数据是一种分布式计算架构方式，通过数据共享的各种支持技术达到共建共享的思想。
教育大数据的特征与用传统方法收集的教育数据相比，教育大数据有更强的实时性、连续性、综合性和自然性，并使用不同的应用程序来分析和处理不同复杂度和深度的数据。
传统教育数据收集的大多是阶段性的数据，而且大多在用户知情的情况下收集，使用的分析方法也通常是简单的统计分析方法。
教育大数据收集的是整个教育教学过程中静态和动态的所有数据，可以在不影响教师和学生活动的情况下，连续记录整个教学活动的所有数据，如教学资料、互动反映和学生在每个知识点上停留的时间等。
教育大数据对教育管理的支持传统的教育决策制定形式常被形象的称为“拍脑袋”决策，是指决策者常常不顾实际情况，以自己有限的理解、假想、推测依据直觉、冲动或趋势来制定政策。
这种来自决策者“头脑发热”决策，经常处于朝令夕改的尴尬境地，教育大数据正可以帮助解决这种不足。
大数据时代，教育者将更加依赖于数据和分析，而不是直觉和经验;同样，教育大数据还将改变领导力和管理的本质。
服务管理、数据科学管理将取代传统的行政管理、经验管理。
技术不断发展，教育数据挖掘与分析不断深入，不仅要着眼于已有的确定关系，更要探寻隐藏的因果关系。
利用大数据技术可以深度挖掘教育数据中的隐藏信息，可以暴露教育过程中存在的问题，提供决策来优化教育管理。
大数据不仅可以运行和维护各教育机构的人事信息、教育经费、办学条件和服务管理的数据，而且可以长期积累所有类型教育机构的数据，利用统计分析、应用模型等技术将数据转换为知识，最终为教育者和学习者提供科学的决策。
教育大数据的问题及解决方案
教育大数据的问题及解决方案教育大数据是教育领域中一个十分重要的概念，它指的是利用大数据技术来分析和管理教育领域相关的数据。
教育大数据的出现为教育管理者、教育研究者、教育决策者提供了更多的决策依据和数据支持，帮助他们更好地理解教育现状、优化教育资源分配、提高教育质量，并为教育改革提供有力的支持。
但同时，教育大数据的应用也面临着一些问题和挑战。
教育大数据问题一：数据安全和隐私保护教育大数据的使用涉及大量的个人信息和敏感数据，包括学生的成绩、学习情况、甚至家庭背景等。
在运用这些数据时，如何保护学生的个人隐私和数据安全成为了一个十分严肃的问题。
目前，一些学校和教育机构在收集、存储和分析数据的过程中，缺乏有效的数据安全措施，导致学生个人隐私被泄露的风险增加。
同时，数据安全问题也容易引发黑客攻击、数据泄露等问题，严重影响学校和教育机构的声誉和信誉。
解决方案一：建立数据安全管理体系为了解决数据安全和隐私保护问题，学校和教育机构需要建立健全的数据安全管理体系，包括制定严格的数据管理政策和规范、加强数据存储和传输的安全措施、完善数据保护技术和设施等。
此外，加强对教育大数据用户的权限控制和监督，引入数据加密技术等手段也是有效的途径。
另外，加强师生家长的教育和培训，增强他们的信息安全意识，也是预防数据安全问题的重要措施。
教育大数据问题二：数据质量和可靠性教育大数据的使用建立在数据质量和可靠性的基础之上，但是现实中，教育数据的质量参差不齐，存在着一些问题，比如数据不完整、不准确、不统一、不一致等。
这些问题严重影响了教育大数据的分析和应用效果，甚至会误导决策和决策结果。
同时，教育大数据的可靠性也是一个问题，由于数据来源、数据采集和处理的复杂性，有些数据很难确定其真实性和可靠性，这给教育大数据的使用带来了困难。
解决方案二：建立数据质量监控机制为了提高教育大数据的质量和可靠性，学校和教育机构需要建立健全的数据质量监控机制。
这包括对数据源的审核和筛选、对数据采集和处理过程的监控和检查、对数据存储和管理的规范和标准、对数据分析方法和结果的验证和检验等。
教育大数据
在线教育平台的智能推荐：优化学习体验
在线教育平台的智能推荐原理
• 通过收集学生的学习数据，分析学生的学习兴趣和能力，为学生推荐合适的学习 课程 • 利用机器学习算法，实现课程推荐的自动优化
在线教育平台的智能推荐应用
• 在在线教育平台中应用智能推荐系统，提高学生的学习效果和满意度 • 为在线教育平台提供个性化的学习推荐服务，优化学习体验
CREATE TOGETHER
DOCS
谢谢观看
THANK YOU FOR WATCHING
教育大数据在全球教育中的应用：促进教育国际化与交流
教育大数据在全球教育中的应用
• 利用教育大数据分析全球教育发展趋势，为教育国际化 和交流提供依据 • 利用教育大数据实现全球教育资源的共享和优化配置， 提高全球教育水平
教育国际化与交流的促进
• 通过应用教育大数据，加强全球教育合作和交流，提高 教育国际化水平 • 促进全球教育资源的均衡分配，提高全球教育质量
04
教育大数据的未来发展趋势
教育大数据与人工智能的结合：智能教育技术的发展
教育大数据与人工智能的结合
• 利用教育大数据为人工智能提供训练数据，实现智能教育技术的发展 • 利用人工智能技术挖掘教育大数据中的价值，提高教育质量和效率
智能教育技术的应用
• 在教育领域应用智能教育技术，实现个性化教育和智能教学 • 利用智能教育技术提高教育管理水平，促进教育公平和均衡发展
提高教育质量
• 通过分析教育大数据，发现教育过程中的问题，为教学 改革提供依据 • 利用教育大数据实现个性化教育，提高教育质量
提高教育效率
• 教育大数据可以帮助教育管理者更加准确地评估教育资 源和教学效果 • 教育大数据可以为教育政策制定提供依据，提高教育决 策效率
教育大数据
教育大数据1. 引言教育大数据是指通过教育领域的信息化技术手段，采集、存储、分析和利用学生、教师以及教育机构产生的大量数据，并通过数据挖掘、机器学习等技术手段，对这些数据进行处理和分析，从而进一步解析教育中的规律和问题，提高教育人才培养和管理水平。
随着信息时代的到来，教育也面临着新的机遇和挑战。
随着互联网技术的普及和发展，教育领域的信息化建设也在不断加快。
越来越多的学校和机构开始应用数据挖掘、机器学习等技术手段，对学生、教师以及教育机构产生的数据进行分析，从而进一步提高教育水平和质量。
本文将重点探讨教育大数据的相关内容，包括教育大数据的概念、特点、应用前景、现状和存在的问题，同时也会介绍几个应用教育大数据的典型案例。
2. 教育大数据的概念和特点教育大数据是指在教育领域中通过信息化手段采集、存储、管理和分析学生、教师以及教育机构产生的大数据集。
这些数据可以包括学生的学习成绩、考试数据、选课记录和学习行为等，教师的授课情况、评估数据和教学记录等，教育机构的招生数据、预算数据和人才管理等。
与其他领域的大数据相比，教育大数据的特点主要有以下几个方面：（1）多样性：教育大数据涵盖了针对不同学科、不同层次、不同背景等各种类型的数据，这些数据之间具有不同的特征和属性。
（2）高复杂性：教育大数据不仅包含基本的学生、教师和机构信息，还包括学习过程、行为模式、社会情境等方面的信息，这些信息之间的复杂关系需要通过数据挖掘等手段进行分析。
（3）高维度：教育大数据包含大量的指标和变量，这些指标和变量之间关系密切，同时也可能存在大量冗余信息。
（4）实时性：教育大数据的采集和处理需要保证实时性，而不是简单地对历史数据进行分析和处理。
（5）安全性：教育大数据中涉及大量的敏感信息，如个人隐私和学校机密等，需要采取严格的保密措施。
3. 教育大数据的应用前景和现状教育大数据的应用前景非常广泛，主要有以下几个方面：（1）学生管理和服务：教育大数据可以帮助学校、教育机构和学生对学习过程进行管理和服务，包括学生选课、课程评估和学习支持等方面。
教育大数据论文
教育大数据论文在当今数字化时代，教育领域正经历着一场深刻的变革，教育大数据的兴起便是其中一个重要的方面。
教育大数据不仅为教育研究提供了新的视角和方法，也为教育实践带来了前所未有的机遇和挑战。
教育大数据的定义与特点教育大数据是指在教育领域中产生的海量数据，包括学生的学习行为数据、考试成绩数据、课程资源数据、教师教学数据等等。
这些数据具有规模大、类型多样、产生速度快和价值密度低等特点。
规模大是指教育数据的数量庞大，涵盖了从学前教育到高等教育的各个阶段，以及教育教学的各个环节。
类型多样体现在数据的形式丰富，既有结构化的数据，如学生的基本信息和考试成绩，也有非结构化的数据，如学生的课堂表现视频、教师的教学反思文本等。
产生速度快是因为在教育教学过程中，数据不断地实时生成。
而价值密度低则意味着在大量的数据中，真正有价值的信息需要通过深入的分析和挖掘才能获得。
教育大数据的来源教育大数据的来源十分广泛。
首先，在线学习平台是一个重要的数据来源。
随着网络教育的普及，学生在在线课程中的学习行为，如登录时间、学习时长、答题情况等，都被记录下来。
其次，学校的信息化管理系统也产生了大量的数据，包括学生的学籍信息、选课记录、教师的教学安排等。
再者，教育类移动应用程序也在收集学生的学习数据，例如学习习惯、知识点掌握情况等。
此外，智能教育设备，如电子书包、智能手表等，能够实时监测学生的身体状况和学习状态，为教育大数据提供了新的来源。
教育大数据的应用教育大数据在教育领域有着广泛的应用。
在教学方面，通过对学生学习数据的分析，教师可以了解学生的学习进度、学习困难和学习偏好，从而实现个性化教学。
例如，对于学习进度较慢的学生，教师可以提供更多的辅导和支持；对于学习偏好不同的学生，教师可以采用多样化的教学方法和教学资源。
在教育管理方面，学校管理者可以利用大数据来优化教育资源的配置。
通过分析学生的选课情况、教师的授课情况等数据，合理安排课程和教师，提高教育资源的利用效率。
教育行业教育大数据分析研究
教育行业教育大数据分析研究在当今数字化时代，教育领域也迎来了数据驱动的变革。
教育大数据分析作为一种新兴的手段，正逐渐成为优化教育决策、提升教学质量、促进学生个性化发展的重要工具。
本文将深入探讨教育行业中教育大数据分析的现状、应用、挑战以及未来发展趋势。
一、教育大数据的来源与特点教育大数据的来源十分广泛，包括学生的学习行为数据、考试成绩、在线学习平台的交互记录、教学管理系统中的信息等。
这些数据具有规模大、类型多样、产生速度快以及价值密度低等特点。
规模大意味着数据量巨大，涵盖了从幼儿园到高等教育的各个阶段和各个学科的信息。
类型多样则包括结构化数据（如成绩、出勤记录）、半结构化数据（如作业文本）和非结构化数据（如课堂视频、学生的讨论记录）。
产生速度快反映了教育活动的实时性和连续性，不断有新的数据生成。
而价值密度低则需要通过有效的分析方法从海量数据中提取有价值的信息。
二、教育大数据分析的应用1、学生学习行为分析通过对学生在在线学习平台上的点击行为、停留时间、答题情况等数据的分析，可以了解学生的学习习惯、兴趣点和学习困难。
例如，如果发现学生在某个知识点上反复出错或停留时间较长，教师可以及时调整教学策略，提供有针对性的辅导。
2、教学质量评估利用大数据分析教师的教学过程和学生的学习成果，可以对教学质量进行客观、全面的评估。
比如，分析课堂互动情况、作业完成质量、考试成绩分布等，为教师提供改进教学方法的依据。
3、个性化学习推荐根据学生的学习历史和表现，大数据分析可以为学生推荐个性化的学习资源，如课程、练习、学习路径等。
这有助于满足不同学生的学习需求，提高学习效果。
4、教育资源优化配置通过分析不同地区、学校、班级对教育资源的需求和使用情况，教育部门可以更加合理地分配教育资源，确保资源的公平和有效利用。
三、教育大数据分析面临的挑战1、数据质量问题教育数据可能存在不准确、不完整、不一致等问题。
例如，手动输入的数据可能存在错误，不同系统之间的数据格式可能不统一。
教育行业教育大数据解决方案
教育行业教育大数据解决方案第一章：概述 (3)1.1 教育大数据的定义与意义 (3)1.2 教育大数据的发展现状 (3)1.3 教育大数据解决方案的目标与原则 (4)第二章：数据采集与整合 (4)2.1 数据采集技术 (4)2.1.1 网络爬虫技术 (4)2.1.2 数据接口技术 (4)2.1.3 物联网技术 (4)2.1.4 移动应用技术 (5)2.2 数据整合方法 (5)2.2.1 数据清洗 (5)2.2.2 数据映射 (5)2.2.3 数据关联 (5)2.2.4 数据仓库 (5)2.3 数据质量控制 (5)2.3.1 数据校验 (5)2.3.2 数据监控 (5)2.3.3 数据治理 (6)第三章：数据存储与管理 (6)3.1 数据存储技术 (6)3.1.1 关系型数据库 (6)3.1.2 非关系型数据库 (6)3.1.3 分布式存储技术 (6)3.2 数据管理策略 (6)3.2.1 数据标准化 (6)3.2.2 数据清洗 (7)3.2.3 数据整合 (7)3.2.4 数据监控 (7)3.3 数据安全与隐私保护 (7)3.3.1 数据加密 (7)3.3.2 访问控制 (7)3.3.3 数据备份与恢复 (7)3.3.4 隐私保护技术 (7)第四章：数据分析与挖掘 (7)4.1 数据分析方法 (7)4.2 数据挖掘技术 (8)4.3 教育应用案例 (8)第五章：个性化教学与评估 (9)5.1 个性化教学策略 (9)5.2 学习评估方法 (9)5.3 教学效果分析 (10)第六章：教育管理决策支持 (10)6.1 教育决策模型 (10)6.2 数据可视化技术 (10)6.3 决策效果评估 (11)第七章：教育资源共享与优化 (11)7.1 资源共享平台建设 (11)7.1.1 平台架构设计 (11)7.1.2 资源分类与标准制定 (12)7.1.3 资源共建共享机制 (12)7.1.4 平台运营与管理 (12)7.2 资源优化配置策略 (12)7.2.1 需求导向策略 (12)7.2.2 差异化配置策略 (12)7.2.3 协同发展策略 (12)7.2.4 动态调整策略 (12)7.3 教育公平与均衡发展 (13)7.3.1 提高教育资源覆盖面 (13)7.3.2 促进教育资源均衡发展 (13)7.3.3 关注弱势群体教育需求 (13)7.3.4 提升教育质量 (13)第八章：教师专业发展 (13)8.1 教师培训与成长 (13)8.2 教师评价体系 (13)8.3 教师激励与激励制度 (14)第九章：学生发展指导 (14)9.1 学生个性化发展 (14)9.1.1 个性化发展概述 (14)9.1.2 个性化发展策略 (15)9.2 学生心理健康与成长 (15)9.2.1 心理健康概述 (15)9.2.2 心理健康与成长策略 (15)9.3 学生综合素质评价 (15)9.3.1 综合素质评价概述 (15)9.3.2 综合素质评价策略 (15)第十章：教育大数据应用案例与展望 (16)10.1 国内外教育大数据应用案例 (16)10.1.1 国内教育大数据应用案例 (16)10.1.2 国外教育大数据应用案例 (16)10.2 教育大数据发展趋势 (16)10.3 面向未来的教育大数据解决方案 (17)第一章：概述1.1 教育大数据的定义与意义教育大数据是指在教育领域，通过对海量教育信息资源的收集、整合、分析与挖掘，形成具有教育决策支持、教育管理与教育服务功能的数据集合。
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大数据不仅是一种技术
大数据更是一种思维方式
谈的比较多的领域大数据
电商大数据 金融大数据
BIG DATA
交通大数据 工业大数据
什么是教育大数据？
教育大数据，是指在整个教育活动过程中产 生的、根据教育需要采集到的、用于教育发展并 可创造巨大潜在价值的数据集合。
两大数据产生渠道
教学活动 中产生 教育管理
预警方式
Course Signals 红绿灯 电子邮件 短信
可汗学院的学习仪表盘 仪表盘 电子邮件
预警内容
成绩/分数、努力程度、先验知识、学生特征
知识点
eAdvisor™ 电子邮件 学习路径
Starfish Early Alert system
学生成功系统
小红旗 短信 电子邮 件
ห้องสมุดไป่ตู้
课程获得成功的影响因素总览图
习分析
数据可视化技术
优点
可视化
可视化、个性化推荐
个性化预警 数据可视化设置 预测的
个性化制定学习路径 续学习
偏离学习路径无法继
发出预警后提供取得成功的学习路径
准确性较高
缺点
不够个性化 提供过量相同的干预
不提供诊断信息，难以提供有效的补救措施 普 应用学科有限，目前只有数学课程 只
适性较低
预警知识点的掌握情况
全面感知工作与学习情境， 提供个性化的智能服务
个性化 智能服 务
利用可视化与自动化技术， 使管理工作更轻松高
业务 全数字
化
智能运 维管理
BIG
安全
预警
DATA
实时监控教育运行状况， 预警教育危机
业务协同 与优化
大规模的实时沟通与业务协同， 重 构管理业务流程
远程 督导
智慧 决策
深度挖掘教育数据， 提高 管理与决策的科学性
个性化学习、发展性评价、学习路 径推送、教学行为预测等
统计信息
教务 学籍 人事
办公 财… 科研 务...
设备 招生
学习行为
学习动 机、兴趣
管理行为 教学录像
教学行为 情境状态
安全监控 作业过程
教室环境 校园生活
家庭学习
家校沟通
课堂互动 学生进出 校 校园 能耗
社会学习 学习软件
…...
…...
…...
04
实现教育数据的 纵
03
向贯通& 横向互联
02
以学校公共服务平台
01
为核心
如何保障教育数据质量与安全
诸多因素影响教育数据质量 采集技术、管理规范、隐私保护
感谢大家的聆听！
不仅注重相关关系，也要强调因果关系
教育大数据是 教 育领域综合改革
的科学力量
教育大数据是一种教育战略资产
01
价值 体现
教育大数据是 发展智慧教育的基石
教育过程
“非量化”
“可量化”
推
动
教育决策
“经验化”
“数据化”
教
育
教育模式
“大众化”
“个性化”
转
教育管理
“不可见”
“可视化”
变
教育评价
“单一化”
“综合化”
内容
降低辍学率
降低辍学率 预测学业危险 提供适当 干预 方便管理者管理
技术/算法/工具
预测学生的成功算法（student success algorithm, 简称SSA） 数据挖掘和分析工具
信息跟踪技术和镜像（Mirroring）技术 学习分析
个性化的 eAdvisor™点播工具
学习分析
大数据 分布式计算 自矫正系统 学 语义分解 整体预测建模法 学习分析
分 结 析 果 预
测
教育管理过程中数据采集
图书馆管理 设备管理 人员管理 安全管理
环境管理
建设思路
融合架构
精细管理
云计算平台
大数据分析
移动化
教学
管理
科研
师生
学生管理
教务管理
多媒体课堂
移动教学
虚拟网元
服务
身份管理
四步走管理模式
监控教育过程， 记录、采集和 管理数据
12
可视化呈现分析 预测结果，形成 智慧决策
面临“问题”
教育管理信息标准不完善，孤岛依旧
1
BIG DATA
4
智能化程度较低，处于“人管、电控”
2 的管理阶段
数据缺乏系统化、精细化管理，
3 难以支持及时精准的教育决策
教育监督系统不到位，难以进行动态监管
认识教育大数据
大数据内涵需要拓展
大数据还是一种能力
01
02 03
大数据正在慢慢演
变为一种文化！
34
通过数据挖掘， 进行智能分析 与预测
发布管理调度指令， 分层实施指令调度过 程
案例一：校园IT安全
采用Splunk软件 （基于MapReduce架构）
索引来自网站，应用程序， 服务器，网络和移动设备产生的数据
监控用户帐户的行为异常， 检测、定位、系统受损、IT使用情况等
案例二 ：课程学习预警
数据层次 基础层 状态层
资源层 行为层
数据采集方式
数据应用场景
人工采集、数据交换 人工记录、传感器感知
专门建设、动态生成 日志记录
宏观掌控教育发展现状、科学制定 教育政策、合理配置教育资源、完 善教育体系等
教育装备的智能管理、教育环境的 智能优化、教育业务的实时监控等 各种形式的教学与培训，如课堂教 学、教师培训、网络探究学习、移 动学习、协作学习等
努力程度 课程成绩
影响学生成功学习每门课程的因素（出 席率、完成情况、参与度和社会学习）
预警效果
辍学率降低 学生成绩提高 节省管理所需的时间和金钱
直观了解对学过知识点的掌握情况 及 时得知自身哪方面的技能有所欠缺 向
学习者推荐适合其下一步学习的相关
推荐适合的专业课程，并为其制定相应的 学习路径帮助他们能为够他按们安排时课毕程业计划，并尽早的了解学生
过程产生
• 阶段性、部分采集 • 非自然状态、事后采集 • 简单统计汇总、结构性数据 • 关注宏观发展、区域比较
传统教育数据
• 持续、全面采集 • 自然状态、动态实时 • 深度多元分析、多样化数据 • 宏观+中观+微观、预测+预警
教育大数据
独 特 性
教育大数据的采集呈现高度的复杂性 教育大数据的应用需要高度的创造性
图 1 教育大数据的“冰山模型”
结构化、显 性化教育数 据为主
非结构化、 隐性化教育 数据为主
教育大数据的作用
教育发展水平评估 教育资源均衡配置 教育舆情监测与剖析 数据驱动的教育决策 即时学习诊断与预警 学生的发展性评价 基于大数据的科学研究
特征与框架
教育业务全面数字化， 实现信息无缝整合与共享
发挥信息技术优势， 开展全面 及时的远程教育督导
通信网 监控
互联网
教学 过程
学习 过程
校园 安全
管
理 记录 数 采集 据
物联网
科研 资源 动态 设备
监控
记录 采集
智 能 进行 分 析 数据挖掘技术 与 预 测
可视化方式
呈 现
管
管
智
理 指
实施
理 调
发布
慧 形成 决
令 过
度 指
智慧管理 策
程
令
云平台
教育大数据处理一般流程
仅使用电子邮件预警不够及时准确
普适性较低
普适性较低 非技术人员不能够很好 地解释决策和行 动所预测的结果
案例三 ：困难学生餐饮预警
案例四 ：学生发展预警
案例五 ：校园安全预警
案例六 ：美国马鞍峰社区学院个性化服务助理
全面记录学生在校期间各种信息，系统分析提 出 时间管理、课程选择等方面的个性化建议。
SHERPA（Service-Oriented Higher Education Recommendation Personalization
测
选职业
选专业
持续、动态、 标准化采集
打通各层、 各类 教育数据系统
如何构建立体化教育数据网络