大数据面面观_何克抗
大数据时代的挑战与应对
大数据时代的挑战与应对在大数据时代，数据量呈指数级增长，如何面对这一挑战并有效应对成为了亟需解决的问题。
本文将从数据收集、存储和分析等方面探讨大数据时代的挑战，并提出相应的应对策略。
一、数据收集的挑战与应对1. 海量数据收集难题随着互联网的普及，各种传感器、移动设备和社交媒体平台等产生了大量的数据源。
然而，如何高效地采集、整理和存储这些数据成为了一大挑战。
应对策略：建立高效的数据采集系统，利用自动化技术实现数据的实时抓取和整合，同时借助云计算等技术提高数据存储和处理的速度和规模。
2. 数据质量控制问题大数据时代，数据的质量直接影响到后续的分析和决策结果。
然而，海量数据的采集和整合过程中，可能会存在数据缺失、重复、错误等问题，导致数据质量下降。
应对策略：建立完善的数据质量控制机制，采用数据清洗、去重和纠错等手段，确保数据的准确性和一致性。
二、数据存储与管理的挑战与应对1. 存储空间需求的增长大数据的处理需要大量的存储空间，传统的存储架构可能无法满足这种需求。
而且，数据量的不断增长也会对存储的可靠性提出更高的要求。
应对策略：采用分布式存储技术，将数据分散存储在多个服务器上，提高数据的可靠性和可扩展性，同时利用数据压缩和去冗余技术降低存储成本。
2. 数据隐私与安全问题在大数据时代，个人隐私和商业机密面临着更大的泄露风险。
在数据存储和传输过程中，如何保证敏感数据的安全性成为了一个亟待解决的问题。
应对策略：加强数据安全管理，采用数据加密、访问控制和安全审计等技术手段，确保数据的机密性和完整性，同时建立健全的法律法规和隐私政策保护个人隐私。
三、数据分析的挑战与应对1. 数据分析技术的瓶颈随着数据量的增加，传统的数据分析方法可能无法满足大数据的处理需求。
而且，数据分析还涉及到多源异构数据的整合和挖掘，对算法和模型的要求更高。
应对策略：引入机器学习、深度学习等新兴技术，利用数据挖掘、模式识别与预测分析等方法，提高数据的挖掘和价值发现能力。
迎接教育信息化发展新阶段的挑战_何克抗
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一、教育信息化发展的新阶段
1、教育信息化的基本内涵 2、教育信息化在不同发展阶段的主要 特征
北京师范大学现代教育技术研究所
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一、教育信息化发展的新阶段
1、教育信息化的基本内涵
“教育信息化”这一术语，自上个世纪九十年代以 教育信息化”这一术语， 来在国内外非常流行（英文表述Informationization Informationization、 来在国内外非常流行（英文表述Informationization、 Informationalization、Informatization等三种）。 Informationalization、Informatization等三种）。 等三种 但是其确切的内涵究竟是什么？ 但是其确切的内涵究竟是什么？似乎没有哪个权威机 构作过比较全面、深入的阐述。尽管国内有不少专家 构作过比较全面、深入的阐述。 对这一概念作过认真的探讨， 教育信息化” 对这一概念作过认真的探讨，对“教育信息化”的特 征从不同角度进行阐述，有些阐述还相当深刻； 征从不同角度进行阐述，有些阐述还相当深刻；但是 这些探讨一般都停留在对这一术语的个别特征或某些 特征进行阐述的阶段，尚未达到对“教育信息化” 特征进行阐述的阶段，尚未达到对“教育信息化”这 一术语给出确切定义的水平，换句话说， 一术语给出确切定义的水平，换句话说，就是对这一 概念的基本内涵还不能够准确地把握。另外， 概念的基本内涵还不能够准确地把握。另外，在这些 探讨中还往往出现以下两种概念上的混淆： 探讨中还往往出现以下两种概念上的混淆：
北京师范大学现代教育技术研究所
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一、教育信息化发展的新阶段
2、教育信息化在不同发展阶段的主要 特征
迄今国内外教育信息化的发展大体经历了两个阶段。 迄今国内外教育信息化的发展大体经历了两个阶段。 90年代初到21世纪初 年代初到21世纪初——这是教育信息化发 （1）从90年代初到21世纪初 这是教育信息化发 展的第一阶段， 展的第一阶段，也是起步阶段。 其主要特征是： 其主要特征是： 教育信息化建设的重点是教育信息化所需的硬、 ① 教育信息化建设的重点是教育信息化所需的硬、 软件基础设施（如国家教育网或国家教育科研网、 软件基础设施（如国家教育网或国家教育科研网、城 域教育网、校园网以及多媒体教室等）的建设； 域教育网、校园网以及多媒体教室等）的建设； 教育信息化的应用全面开花——既有老师们在 ② 教育信息化的应用全面开花 既有老师们在 教育、教学过程中的应用，也有教育、 教育、教学过程中的应用，也有教育、教学部门在行 政管理与教学管理方面的应用，但总的说， 政管理与教学管理方面的应用，但总的说，在这一阶 段的应用还不太深入，也尚未确定应用的重点； 段的应用还不太深入，也尚未确定应用的重点；
我国数字化学习资源建设的现状及其对策
我国数字化学习资源建设的现状及其对策
何克抗
【期刊名称】《教育情报参考》
【年(卷),期】2010(000)002
【摘要】教育信息化建设是一项系统工程（它包括硬件基础设施的建立、软件支撑平台的研发、数字化学习资源的建设以及广大教师的理论与技术培训等组成要素），随着教育信息化工程的整体推进，要求数字化学习资源的建设也要同步地向前发展。
【总页数】3页(P52-54)
【作者】何克抗
【作者单位】北京师范大学现代教育技术研究所
【正文语种】中文
【中图分类】G434
【相关文献】
1.我国数字化学习资源建设：问题与对策*--以精品视频公开课为例
2.我国数字化学习资源建设的主要问题及对策
3.我国数字化学习资源建设的现状及其对策
4.我国数字化学习资源建设的现状及其对策
5.省级开放大学课程数字化学习资源建设的现状与对策研究
——以江西开放大学为例
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关于资源规范的专家论点
专家论点专家访谈之一：规范教育资源建设王晓芜教育部基础教育课程教材发展中心副主任，教育部全国中小学信息技术教育领导小组成员资源库这个概念在软件业已经有两三年的过程了。
随着教育理念的发展，现有的教育资源库带来了一些问题。
现在的资源库很多都是按照自己的技术规则建设的，结果导致资源库之间不能互通，内容重复。
买了一个资源库还有第二个和第三个，它们检索的标准和定义方法都不一致。
买到了那些资源，还需要买相应的平台工具，才能调动企业所拥有的很少的资源。
这就造成了资金和资源的极大浪费。
《国家基础教育教学资源元数据规范》的出台会对资源库建设起到一个规范的作用。
规范的推出可能会对厂商带来短时的不适，但它却是一个发展趋向。
不分类的东西是垃圾，分类后的才有可能是宝贝。
规范的推出对于一个健康的企业有百利而无一害。
专家访谈之二：建设分布式的资源库系统何克抗北京师范大学信息科学学院教授，北京师范大学现代教育技术研究所所长《国家基础教育教学资源元数据规范》出台后，厂商要做的，首先是要参照资源库建设规范；此外，资源库的建设要有一个数据导入导出的模块。
对外导入导出的文件一定要是符合标准的，也就是要符合交换的格式。
从资源系统角度来说，我们提倡分布式的资源库系统。
我们并不希望一个学校建一个资源库。
我们希望把这些资源都整合到区级或地区单位，实现区域范围内的共享。
如果把所有的资源库集中到一个地方，那中心的资源库量就非常庞大了。
区级单位相对比较简单，因此相对集中是一种比较好的方式。
市教育中心应该采取同目录，把所有资源的目录信息也就是描述信息放在中心，资源分布在各区。
我们到中心去检索目录，找到资源所在地，然后去各区找资源。
这样能有效地减轻网络压力和负荷。
专家访谈之三：转变开发理念蒋鸣和上海教育科学研究院现代教育实验室主任、研究员，《基础教育教学资源元数据规范（征求意见稿）》的主要起草者我们现在建设资源库，首要的就是共享。
按照国际的经验，共享就是要制定标准，为资源制定元数据的规范。
纵论信息技术课程整合——何克抗教授专访
一
、
“ 息 技 术 与 课 程 整 合 的 目标 信 是要 改变传 统的教学 结构”
容 、 手 段 、 方 法 的 改 革 不 重 要 ，但 是 我 认 为 应 该 在
教 学 结 构 改 变 的 前 提 下 来 进 行 内 容 、 手 段 与 方 法 的
整 体 改革 。才 能真 正取 得 实 际效 果 。
维普资讯
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题
纵 论 倩 息 攮 课 程 整 合
何 克 抗 教 授 专 访
“ 渠 哪 得 清 如 许 ，为有 源 头 活 水来 ” ２０ 问 。 ０ ２ 年 ７月 ， 我 们 有 幸 请 到 了 国 内 第 一 位 教 育 技 术 学 博 导 、北 京 师 范 大 学 知 名 专 家 何 克 抗 教 授 做 客 《 小 中
信 息 技 术 是 一 个 不 断发 展 的 科 学技 术 ， 信 息 技 术 课 程 也 将 会 不 断 涌 现 出新 的 内 容 ，信 息 技 术 课 作 为 工 具 课 将 和 其 他 工 具 课 一 样 ，在 很 长 一 段 时 间 内会 继 续 存 在 。 ”
“目前 的 网校 在 一 定 程 度 上 促 进 了 教 育 的 平 等 和 普 及 ， 是 一 件 好 事 ， 也 是 网 络 教 育 的 重要 组
素 的 关 系 是 ：教 师 是 主 动 的 施 教 者 ，甚 至 是 教 学 过 程 的 绝 对 权 威 ， 教 师 通 过 口授 、 板 书 把 知 识 传 递 给 学 生 ；作 为 学 习 过 程 主 体 的 学 生 ， 在 整 个 教 学 过 程
中 只 是 用 耳 朵 在 听 ，处 于 被 动 接 受 状 态 ， 是 外 部 刺
何克抗教授谈教育信息化
要先转变思想观念——何克抗教授谈教育信息化本报编辑部何克抗教授，1937年生于广东梅州，1963年毕业于北京师范大学物理系无线电专业研究生，何教授是我国著名的计算机专家和教育技术专家。
现为北京师范大学信息科学学院教授，北京师范大学现代教育技术研究所所长，全国教育技术学研究会理事长、中国电化教育协会副会长兼学术委员会主席、全国高等师范院校计算机教育指导组组长、全国中小学计算机教材(含教育软件)审查委员会负责人、国家现代远程教育资源建设专家组副组长。
何教授 1993年月被国务院学位委员会批准为我国第一位教育技术学博士生导师。
自1978年以来，先后七次获国家教委和北京市科技进步奖其中特别奖一次，二等奖四次，三等奖两次，一次获北京国际发明展览金奖。
被国家人事部授予有突出贡献专家称号，1993年被评为北京市优秀教师。
1994年入选英国剑桥世界名人录第23卷，1997年成为美国纽约科学院院士。
教育信息化和信息技术教育在世界范围蓬勃展开。
从当今世界发达国家教育信息化发展的经验来看，从单机发展到网络，是中小学教育信息化发展的必然趋势。
但有些学校片面追求网络技术的先进性，尤其是中小学校园网络建设中机械套用大学校园网模式，脱离中小学教育教学发展实际，结果造成设备的浪费和闲置；缺乏立足于中小学教育信息化发展需要的整体设计，尤其是忽视校园网络中关键性应用软件配制和资源中心的建设，结果造成许多校园网上有网无车、有车没有货，更缺少驾驶员，造成人才和网络资源的极大浪费。
我们走访了教育界知名教授何克康先生，请他来谈一谈我国教育信息化发展的趋势，并为如何利用信息技术实现教育信息化支招。
记者（以下简称记）：国家针对教育信息化有什么规划，教育信息化发展趋势是什么？您能否从行业的高度谈一谈？何克康（以下简称何）：咱们国家近几年对教育信息化给予了高度重视，2000年10月，教育部在北京召开了中小学信息化工作会议，由教育部陈部长亲自主持，这个会议在我国基础教育信息化建设中起着里程碑作用。
人工智能和大数据时代背景下,基于对分课堂模式的应用技术型高等院校大学英语混合式教学研究
人工智能和大数据时代背景下，基于对分课堂模式的应用技术型高等院校大学英语混合式教学研究苏布德（鄂尔多斯应用技术学院，内蒙古 鄂尔多斯 017000）摘 要：近年来，信息技术的不断发展有力地推动了教学模式的变革与创新，促进了信息技术与教育教学的深度融合。
文章研究了依托信息技术手段的对分课堂混合式教学模式的内涵，探究如何将以互联网、大数据和人工智能为标志的现代信息技术与大学英语对分课堂教学有机融合，创设人性化、个性化、智能化的混合式教学模式，有效提高学生大学英语自主学习能力，自我效能感和语言综合应用能力，从而进一步优化完善对分课堂大学英语教学模式并进一步全面提升教学效果和教学质量，培养出具有较高英语应用能力的应用型、复合型高素质人才。
关键词：混合式教学模式；对分课堂模式；应用技术型；教学改革随着教育信息化高速发展和更新，将信息技术与课程教学相结合，已经逐渐成为现代化教育改革的必然趋势。
将互联网、大数据和人工智能等现代信息技术手段与应用型高校对分课堂大学英语教学有机融合顺应了这一发展趋势，实现最丰富、最优质的教学资源的利用，构建人性化、个性化、智能化的教学环境，突破“教”与“学”的时空限制，通过实践教学效果，对基于互联网、大数据和人工高智能等现代信息技术的应用技术型，高校大学英语对分课堂混合式教学模式进行检验，旨在提高应用型高校大学英语教学效果和质量，实现学生大学英语自主学习能力和语言综合应用能力的有效提升。
一、对分课堂混合式教学模式的内涵混合式教学是指将网络教学和传统教学相互融合。
何克抗教授从师生关系及学习方式的角度出发，将混合式学习定义为学生在教师的启发指导监督下进行网络在线学习和线下传统课堂学习这两种学习方式相结合的学习。
这种线上教学活动和线下教学活动相结合的混合式教学模式体现了以教师为主导、学生为学习主体的教学理念，整合了传统的面对面教学的优势与在线学习的优势，在提高教学质量及学生自主学习能力方面效果显著，而且也是近年来倍受关注的教学法[2]。
何克抗-“创客教育” 与 创新人才培养 ——创立中国特色创客教育体系
一、“创客教育”与“创新教育”的比较
3.仅就“创新能力”而言，西方的“创客教育” 和我国 “创新教育”的要求也有所不同
创新能力是指“如何把创新的思想观念、理论方法及产品设计
转化为实际的精神产品或物质产品的能力（即写成文学作品、谱成乐 曲、形成绘画及理论著作或制造出各种专利产品的实践能力）。即创
新能力可通过“精神产品”或“物质产品”这两方面来体现。
而在当前西方创客领域主流学者的心目中，非常强调“实体作 品”的创造，而且认为“实体作品”只体现为“物质产品”；这种
看法，显然是片面的；但却具有可取之处——因为它倡导的是“动手 操作、精益求精、尚工重器的‘工匠精神’”。具有这种“工匠精神 ”的创新人才确实非常优秀，也为社会特别需要——他们为国家实体 经济的发展做出了巨大贡献；但是，我们国家的未来、民族的振兴、 人民的安康所期盼所依靠的创新人才，决不仅仅是只具有“工匠精神 ”的卓越技工，也需要并不属于“工匠”的哲学家、文学家、作曲家 、和绘画大师。正因为如此，在我们国家的创新教育内涵中，虽然也 推崇尚工重器的“工匠精神”，却并没有把它看成是创新人才必须具 有的唯一创造能力。可见，仅就创造能力的培养而言，西方“创客教 育”和我们中国“创新教育”的要求，也确实有所不同。
于是，我们也可以用一句话，简洁地把西方学者心目中的“
创客教育”目标及其本质概括出来——就是要把青少年都培养 成能利用各种技术手段与方法创造出“实体作品”的创客。
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一、“创客教育”与“创新教育”的比较
2. 我国“创新教育”的培养目标
我国素质教育的目标是要把广大青少年都培养成“创新人才”。
“创新人才”与“创客人才”只有一字之差，含义却大不相同。
四、结束语
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一、“创客教育”与“创新教育”的比较
云痕大数据平台的使用对初中英语教与学的作用
云痕大数据平台的使用对初中英语教与学的作用作者：卓墨佼来源：《学周刊》2020年第01期摘要：云痕大数据学情诊断平台是利用“互联网+”的思维方式和云计算、大数据和人工智能等新一代信息技术，以教育数据的汇聚、分析与共享为核心，成为一款教育领域专业的学情诊断工具。
教师可通过分析使用此平台一段时间的一线初中英语教师、学生、家长的真实情况反馈，阐述此平台对于初中英语教学与学习的作用。
关键词：云痕大数据;学情诊断;初中英语中图分类号：G63; ; ; ; ; 文献标识码：A文章编号：1673-9132（2020）01-0143-01DOI：10.16657/ki.issn1673-9132.2020.01.137一、研究背景云痕大数据学情诊断平台是一款教育领域专业的学情诊断工具。
苏州工业园区星海实验中学为工业园区打造互联网教育的首批实验学校，学校在2015年开始使用云痕大数据。
短短几年时间，云痕大数据平台，已与国内多所知名院校合作，并成立教学研究专家小组，使用覆盖城市超过10个，服务学校超过100所，受益师生超过5万人。
二、相关理论基础（一）Blending Learning理论Blending Learning基本思想是把两种或多种教学模式相结合，发挥各自优势，使之更好地服务于教学。
正如何克抗教授所说Blending Learning就是要将传统学习方式和网络化学习的优势结合起来，取长补短[1]。
（二）智慧教育理念智慧教育的实质是建立一个技术集成的学习环境，使教师可以使用有效的教学方法，使学习者获得适当的个性化学习服务和理想的学习体验，使得学习效果得到大幅提升[2]。
智慧教育的内涵就是在大数据等新兴信息技术支撑下，注重学习者的个性化发展需求，创建智能化、数字化的学习环境，以最有效的方式促进学习者的知识建构与智慧发展[3]。
三、云痕大数据平台对于初中英语教学和学习的作用（一）云痕大数据平台对于英语教学的作用云痕大数据平台对于初中英语教学的作用主要体现于教师对英语试卷的编写、批阅、分析和試卷讲评课中学情诊断数据的使用。
混合学习模式面面观
混合学习模式面面观作者：戴金桦王浩然来源：《东方教育》2017年第10期摘要：随着教育的发展，计算机等科技设备的应用，技术、媒体、教材互相融合，混合学习模式兴起。
混合学习模式优化学习效果，帮助学习者学习更轻松有效。
本文介绍了四种混合学习模式：混合离线和在线学习模式、混合自学和协作学习模式、混合结构化和非结构化学习模式、混合学习、实践和绩效支持的学习模式，旨在让读者了解不同类型的混合学习模式，应用到教学与学习当中。
关键词：混合；学习；模式一、引言每个学习者的学习需求和偏好往往是不同的。
教师作为组织者需将不同的学习方法混合起来纳入其教学战略中，以满足不同学习者的需求。
混合学习模式融合了多个传输媒介，相互补充和促进学习。
混合学习课程包括几种形式的学习工具，如实时虚拟/协作软件，借助于网络课程、电子演示支援系统（EPSS）等。
混合学习融合各种各样的活动，包括面对面课堂，虚拟网络课堂，和自学学习。
这往往融合于传统的以讲师为主导的培训、同步在线会议或培训、以及有经验顾问结构化的在职培训的非同步自控步调学习。
巴德鲁的混合式网络教学框架，这里称为八角框架（参见图1）（http：// books to read. com/ framework）提供以清晰的混合学习模式向导。
组织探索有效的学习战略必须考虑各种问题，以确保有效地提供学习指导，得到高的成效。
二、混合模式类型最早的混合学习经常简单地把传统的课堂培训学习活动与网上学习活動相关联，组合实体教室课堂中的形式包括讲座、实验室、书籍或讲义。
如今混合学习方案可以合并一个或多个维度，尽管其中许多具有重叠属性。
混合学习的概念植根于那些认为学习不仅是一种一次性事件——学习是一个持续的过程。
混合提供了仅使用任何一个学习的传递媒介所达不到的多种效益。
（1）混合离线和在线学习模式从最简单的层面来说，该混合学习模式结合了脱机和联机形式的学习：在线学习（互联网或局域网）和传统课堂。
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大数据面面观何克抗（北京师范大学教育信息技术协同创新中心，北京100875）[摘要]文章从“大数据”一词的起源与大数据的生成、关于大数据的描述及类型、大数据如何改变人类的教育方式、大数据如何改变人类的学习方式、大数据如何改变教育技术的研究范式，以及大数据能否改变人类的思维方式等多个方面，对当前国内外学术界关于大数据给人类社会的工作、学习和生活的方方面面造成何种影响的各种不同观点，进行了比较系统、深入的梳理与分析；对其中的正确论述给予充分的肯定，对于一些过激的片面观点则在科学论证的基础上予以辩驳，以正视听。
[关键词]大数据；教育方式；学习方式；思维方式（思维加工方式）[中图分类号]G434[文献标志码]A[作者简介]何克抗（1937—），男，广东大埔人。
教授，主要从事教育技术理论与应用研究。
E-mail：hekkbnu@163. com。
目前国内外学术界普遍认为，“大数据”是继云计算、物联网之后IT产业的又一次重大技术变革，甚至有学者把挖掘、应用大数据的意义提到与上世纪90年代初倡导“信息高速公路”相并列的高度———认为美国政府2012年3月发布的《大数据研究与发展倡议》是继1993年宣布“信息高速公路”以来的又一次重大科技部署，[1]甚至会像一场飓风那样，“摧枯拉朽地给教育、乃至整个社会带来一场变革”，从而使人类探索和认识世界的思维方式发生改变。
可见，人们对大数据寄予多么高的期望。
下面，我们就对近年来国内外学术界对于大数据最为关注的若干问题进行比较系统的梳理与分析，看看大数据正在哪些方面改变着人类社会，从而形成关于“大数据”的面面观。
一、“大数据”一词的起源与大数据的生成通过文献研究，我们了解到“大数据”一词最早是由美国NASA的研究人员Michael Cox和David Ellsworth于1997年提出，是他俩第一次用该词描述上个世纪90年代出现的数据方面的挑战———即超级计算机所生成的巨大数据量。
在实验过程中，Cox和Ellsworth对产生于飞机周围的大量模拟气流数据觉得无法处理，也难以可视化，他们对自已当时的感受是这样描述的：“数据集相当大，对主机内存、本地磁盘甚至远程磁盘都造成挑战，我们称此问题为大数据。
”[2]这就是“大数据”一词的由来（或起源）。
一般认为，大数据的产生与以互联网为标志的信息技术密切相关。
例如著名的Facebook拥有超过9亿的用户，并且用户量仍在不断增长；Google每天都有不少于30亿条的搜索查询；而Twitter则每天要处理4亿次以上的短信（相当于12TB的数据量）。
[3]而大数据的具体生成过程，涉及大量数据的挖掘、存储、计算与分析，其前提是人手一机；[4]这个“机”通常不是PC机，而是简单的移动终端（也称云终端）———每个学习者从“云终端”输入自己的学习行为数据，并存储到“云”里。
这些记录每一个个体行为的数据，表面上看好像是杂乱无章，但当数据累积到一定程度时，群体的某种行为规律和某个时间段内的个体行为规律就一定会在这些数据上呈现出来。
二、关于大数据的描述及类型到底什么是大数据？目前，众说纷纭。
有的学者认为，大数据是指太大或种类太多，以至于传统工具无法有效管理的数据。
[5]也有人认为，大数据即一般软件工具难以捕捉、管理和分析的海量数据；通过对这些海量数据的交换、整合、分析，可以发现新知识、创造新价值，从而带来大知识、大科技、大利润和大发展。
[6]此外，大数据与传统数据相比，还有非结构化、分布式、数据量巨大、数据分析由专家层变化为用户层、大量采用可视化展现方法等特点，而这些特点正好适应了当前学习方式逐渐向个性化和人性化转变的需求，也使大数据时代的教育学，变成一门实实在在的实证科学。
[7]迄今为止，学术界对于“大数据”还没有规范、统一的定义。
学者们只是用这一术语描述难以用传统软件技术和方法分析的超大型复杂数据。
关于对大数据的定量描述，最早由Laney提出的方法是通过三个维度描述———也称3V（Volume，Velocity，Variety）。
[8]在此基础上，IBM的研究人员作了补充，认为应当用4V———即容量（Volume）、速度（Velocity）、多样性（Variety）和真实性（Veracity）等四个维度来描述大数据。
[9]其中，容量在大数据情况下应是大容量，是指增长到百万兆字节甚至千兆兆字节的信息；速度在大数据情况下要求高速度，因为及时、快速处理大数据往往起着关键性的作用（例如分析大量当日呼叫的详细记录，可实时预测客户流失程度）；多样性是指数据形式多种多样（包括文本、图像、音频、视频）；真实性则是指大数据提供信息的可信度，以及据此作出决策的可靠程度。
关于大数据的类型，目前学术界认为大致有三种：[10]即非结构化数据、半结构化数据和结构化数据。
[11][12][13]非结构化数据是指没有固定格式的数据，如PDF、E-mail和一般文档。
半结构化数据是指类似XML和HTML的、有一定加工处理的数据。
结构化数据则是指具备一定格式，便于存储、使用，并可从中提取信息的数据，例如传统的各种事务型数据库中的数据。
三、大数据如何改变人类的教育方式大数据对人类教育方式的改变，结合目前国内外大数据的应用状况，可以从以下五个方面去考察。
（一）美国教育部关于“大数据教育应用”的报告2012年10月，美国教育部发布了题为《通过教育数据挖掘和学习分析技术来提高教与学：问题简述》（Enhancing Teaching and Learning Through Educational Data Mining and Learning Analytics:An Issue Brief）的报告（以下简称为：美国教育部关于“大数据教育应用”报告），[14]为教育中如何利用大数据指明了方向。
该报告认为，大数据无处不在，教育中也是如此。
主张通过教育数据挖掘、学习分析和可视化数据分析来改进自适应学习系统，实现个性化学习。
并指出，大数据在教育中的应用主要有两大领域：教育数据挖掘（Educational Data Mining，简称EDM）和学习分析技术（Learning Analytics，简称LA）。
[15]教育数据挖掘（EDM）的内涵是要对学习行为和学习过程进行量化、分析和建模；[16]EDM的目的是利用统计学、机器学习和数据挖掘等方法来分析教与学过程中所产生的数据。
[17]美国教育部关于“大数据教育应用”的报告还指出，EDM关注和要回答的问题有五个方面：（1）什么样的教学顺序（即学习主题顺序）对不同特点的学生最有效？（2）什么样的行为与更好的学习成绩相关？（3）什么样的学生行为指标预示了学生的满意程度、参与度和学习进步？（4）什么特点的在线学习环境能导致更好的学习成绩？（5）什么因素能够预测学生取得成功？[18]而学习分析技术（LA）的内涵是要利用已有的模型来认识、理解新的学习行为和过程。
[19]Siemens则把LA定义为：关于学习者以及他们的学习环境的数据测量、收集、分析和汇总呈现。
并认为，LA的目的是理解和优化学习以及学习情境。
[20]按照Siemens的观点，LA的主要应用是监测和预测学生的学习成绩，及时发现潜在问题，并据此作出干预，以防止学生在某一科目的学习中产生风险。
对LA应当关注和回答的问题，按照美国教育部关于“大数据教育应用”报告的描述，则应涉及以下五个方面：（1）什么时候学生可以进行下一个学习主题？（2）什么时候学生可能在某一门课程中落后？（3）什么时候某个学生可能存在完成不了一门课程的风险？（4）如果没有干预补救措施，学生可能得到什么样的成绩？（5）对特定学生来说，下一个最好的课程是什么？是否需要特殊的帮助？[21]正如有些学者所指出的，在大数据背景下，通过EDM和LA等技术，可以帮助教师有效地改进教学。
[22]例如，教师可以查看学生在一张图片上停留的时间，判别他们在答错一道题之后有没有回头复习，统计他们在网上提问的次数、参与讨论的多少，然后在此基础上对他们的学习行为进行引导；学生学习过程所记录的鼠标点击量，也可以用来研究学生活动的轨迹、发现不同学生对不同知识点有何不同的反应？用了多少时间？哪些知识点需要重复或强调，以及哪种陈述方式或学习工具最有效。
大数据还可以帮助教师对学生作出全面、正确的评价，[23]而过去对学生的评价，往往依靠感觉、直觉和考试。
但人的感觉中存在盲点，直觉并不完全可靠，考试也有局限。
大数据凭借日常点点滴滴的信息采集，运用严密细致的逻辑推理，能客观地展现一个学生的完整形象；云端分立的数据库彼此相联，可用来进行多维度的联机分析。
这样，将呈现给我们一个宏大的教育场景，可以把每个学生置于该教育场景中来进行审视与评估。
可见，应用EDM和LA的数据分析结果，教师可以更好地了解学生，理解和观测学生的学习过程，找到最合适的教学方法和教学顺序；还可以针对不同特点的学生采用不同的教学方法与教学策略，并能及时发现问题，进行有效干预和作出全面正确的评价，从而显著提高教学的质量与效率。
（二）大数据背景下的全新教育愿景及未来教室2012年9月美国布鲁金斯学会（Brookings Institution）技术创新中心主任Darrell M．West在《教育大数据：数据挖掘、数据分析和网络仪表板》（Big Data for Education:Data Mining,Data Analytics,and Web Dashboards）一文中，对大数据背景下的全新教育愿景作出了这样的描绘：[24]12岁的苏珊正在上一门旨在提高她阅读技能的课程。
她一直在阅读一些短篇小说。
每隔一周教师都会对她和她的同学进行纸笔测试，以测量他们对词汇和阅读的理解能力。
测验表明，苏珊对词汇掌握的不错，但在关键概念的理解上还需加强。
而在未来，苏珊的弟弟理查德则是通过电脑软件程序来学习阅读。
他每阅读一个故事，计算机都会自动收集他学习过程的相关数据。
每个内容学完后，在他的屏幕上都会弹出一个小测验（用来测试有关词汇和阅读理解方面的问题）。
理查德每回答一个问题，都会得到即时反馈，以表明其答案是否正确。
对于较困难的题目，电脑会推送给他更详细的解析和相关概念的网站链接。
他的综合表现则被可视化地显示在一个仪表盘上，综合表现包括：作业和测试的正确率、已经掌握的概念列表、学习表现、与班内同学（乃至全国学生）的比较情况等。
当一个学习环节结束时，理查德的老师会收到一封自动邮件，其内容是关于理查德和班上其他学生的个人表现以及全班情况的汇总（包括阅读时间、词汇知识、阅读理解、补充资料的使用情况等）。
教师根据这些汇总信息，可以及时发现需要特别帮助的学生、学习时间不够的学生，以及全班大部分学生都感到困难的内容。