大数据时代背景下挖掘教育数据的价值
大数据教育案例(3篇)
第1篇一、背景随着信息技术的飞速发展，大数据已成为推动社会进步的重要力量。
在教育领域，大数据的应用也逐渐成为提升教学质量、实现个性化教育的重要手段。
本文将以我国某知名中学为例，探讨大数据在教育中的应用，特别是如何通过大数据分析提升学生个性化学习效果。
二、案例概述该中学位于我国东部沿海地区，是一所具有悠久历史和优良传统的学校。
近年来，学校积极响应国家大数据战略，将大数据技术应用于教育教学改革，以提升教学质量，实现个性化教育。
以下是该校大数据教育案例的具体实施过程。
三、大数据教育案例分析1. 数据采集与整合学校首先对现有的教育教学数据进行采集和整合，包括学生成绩、课堂表现、作业完成情况、兴趣爱好等。
同时，学校还引入了第三方数据平台，如学生成长档案、教师评价系统等，以全面了解学生的成长轨迹。
2. 数据分析与应用（1）个性化学习路径推荐通过对学生学习数据的分析，学校为学生量身定制个性化学习路径。
例如，针对学生的学习成绩，系统会自动识别学生的薄弱环节，并推荐相应的学习资源和辅导课程。
此外，系统还会根据学生的兴趣爱好，推荐相关领域的拓展学习内容。
（2）智能教学辅助教师利用大数据分析结果，调整教学策略，提高教学效果。
例如，教师可以通过分析学生的课堂表现，了解学生的学习状态，从而调整教学进度和难度。
同时，教师还可以利用大数据分析结果，发现学生的学习需求，有针对性地进行教学辅导。
（3）精准评价与反馈学校通过大数据分析，对学生的学习情况进行精准评价，并及时给予反馈。
例如，学校可以根据学生的学习成绩和课堂表现，为学生颁发个性化学习证书，激励学生不断进步。
此外，学校还会定期组织家长会，向家长反馈学生的成长情况，共同关注学生的全面发展。
3. 案例效果（1）学生个性化学习效果显著提高通过大数据分析，学生能够更清晰地了解自己的学习状况，有针对性地进行学习。
据统计，实施大数据教育改革后，该校学生的平均成绩提高了15%。
（2）教师教学水平得到提升大数据分析为教师提供了丰富的教学资源，有助于教师调整教学策略，提高教学质量。
大数据视角分析学习变革——美国《通过教育数据挖掘和学习分析促进教与学》报告解读及启示
大数据视角分析学习变革——美国《通过教育数据挖掘和学习分析促进教与学》报告解读及启示大数据视角分析学习变革——美国《通过教育数据挖掘和学习分析促进教与学》报告解读及启示近年来，随着信息技术的快速发展和数据的爆炸增长，大数据已经成为教育领域一个热门的话题。
大数据的应用使得我们能更加准确地识别学生的学习需求和问题，并且为教育决策提供了更多的依据。
在此背景下，美国教育部发布了一份名为《通过教育数据挖掘和学习分析促进教与学》的报告，从大数据视角分析了学习变革并提出相关的解读和启示。
报告首先指出，大数据能够为学习提供更广阔的视野和更精准的分析。
传统教育中，教师是主要的评估者和指导者，但受到资源和时间的限制，他们难以对每个学生的学习过程和进步进行深入的了解。
而大数据的使用使得我们可以从海量的学习数据中挖掘出学生的学习轨迹、习惯和需求，更好地为学生提供个性化的教育服务。
同时，大数据还可以对学习资源进行研究和分析，找出最适合学生的教材、练习和评估方式，提高教与学的效果。
其次，报告指出大数据可以推动学习的个性化进程。
每个学生都是独一无二的，他们在学习上的特点和需求各不相同。
然而，在传统的教育模式下，学生们大多被按照相同的标准评价，这往往无法满足他们的个性化需求。
而利用大数据分析学习数据，可以更好地了解每个学生的学习情况，包括其学习风格、学习速度、知识难点等。
基于这些数据，教师可以制定个性化的学习计划和教学策略，更好地满足学生的需求，提高学习效果。
此外，报告还提到大数据对教师发展和培训的重要性。
教师是教育改革的中坚力量，在现代教育中，教师的角色已经不仅仅是知识的传授者，更需要具备教学设计、学习分析和数据解读等技能。
然而，传统的教师培训模式往往无法满足这些需求，因此，大数据的使用为教师培训提供了新的机会。
通过数据分析，教师可以了解和掌握学生的学习过程和需求，从而调整自己的教学策略和实践。
同时，教师还可以从大数据中发现学生的学习困难和挑战，及时提供帮助和指导。
教育大数据实践报告(2篇)
第1篇一、引言随着信息技术的飞速发展，大数据已成为推动教育变革的重要力量。
教育大数据通过收集、分析和应用海量教育数据，为教育管理者、教师和学生提供决策支持，提高教育质量，优化教育资源配置。
本报告旨在总结教育大数据实践过程中的经验与成果，为我国教育大数据发展提供参考。
二、实践背景近年来，我国教育领域高度重视大数据应用，将其视为推动教育改革的重要手段。
在此背景下，各地纷纷开展教育大数据实践，以提升教育治理能力和服务水平。
以下为本次实践项目的背景：1. 教育资源配置不均：我国教育资源分布不均，城乡、区域间教育水平存在较大差距。
2. 教育质量问题：教育质量问题日益凸显，提高教育质量成为我国教育发展的核心任务。
3. 教育管理效率低下：传统教育管理模式难以适应信息化时代的需求，教育管理效率有待提高。
4. 教育个性化需求：学生个性化需求日益增长，传统教育模式难以满足。
三、实践内容1. 数据采集与整合（1）数据来源：通过学校信息系统、教育云平台、教育管理部门等渠道，收集学生、教师、课程、教学资源等相关数据。
（2）数据整合：对采集到的数据进行清洗、去重、标准化等处理，形成统一的教育大数据资源库。
2. 数据分析与挖掘（1）学生学业分析：通过分析学生成绩、学习进度等数据，了解学生学习状况，为教师提供个性化教学建议。
（2）教师教学质量分析：通过分析教师授课时长、教学效果等数据，评估教师教学质量，为教师培训提供依据。
（3）课程资源分析：通过分析课程资源使用情况，优化课程资源配置，提高课程质量。
3. 应用场景（1）个性化教学：根据学生个性化需求，为学生推荐适合的学习资源和教学方案。
（2）教育质量监测：实时监测教育质量，为教育管理部门提供决策支持。
（3）教育资源配置优化：根据教育大数据分析结果，优化教育资源配置，提高教育效益。
四、实践成果1. 教育资源配置更加合理：通过大数据分析，实现教育资源的精准配置，缩小城乡、区域间教育差距。
教育大数据分析案例报告(2篇)
第1篇一、引言随着互联网、物联网、大数据等技术的快速发展，教育领域也迎来了大数据时代的到来。
教育大数据分析作为一种新兴的教育研究方法，通过对海量教育数据的挖掘和分析，为教育决策、教学改进、学生个性化发展等方面提供了有力支持。
本报告以某高校为例，探讨教育大数据分析在教育教学中的应用，以期为我国教育大数据分析的发展提供参考。
二、案例背景某高校是一所具有悠久历史和优良传统的知名学府，近年来，随着教育信息化进程的加快，学校积累了大量教育数据。
为了更好地利用这些数据，提高教育教学质量，学校决定开展教育大数据分析研究。
三、案例目标1. 分析学校教育教学现状，为教育决策提供数据支持；2. 揭示教育教学中的问题，为教学改进提供依据；3. 促进学生个性化发展，提高人才培养质量；4. 探索教育大数据分析在教育教学中的应用模式。
四、案例分析1. 数据收集与处理学校通过教育管理系统、教务系统、学生管理系统等途径，收集了包括学生基本信息、课程成绩、考试分数、教师教学评价、学生评价、课堂行为数据等在内的海量数据。
为确保数据质量，对收集到的数据进行清洗、整合、脱敏等处理，为后续分析奠定基础。
2. 教育教学现状分析（1）学生成绩分析通过对学生成绩数据的分析，发现以下问题：①部分学生成绩不理想，存在偏科现象；②优秀学生比例较低，整体竞争力不足；③学生成绩分布不均，存在两极分化现象。
针对以上问题，学校可以采取以下措施：①加强学生个性化辅导，关注学困生，提高整体成绩；②开展学科竞赛，激发学生学习兴趣，提高优秀学生比例；③加强教学研究，优化课程设置，缩小学生成绩差距。
（2）教师教学评价分析通过对教师教学评价数据的分析，发现以下问题：①部分教师教学效果不佳，学生满意度较低；②教师教学方法单一，缺乏创新；③教师工作量不均衡，部分教师工作负担较重。
针对以上问题，学校可以采取以下措施：①加强教师培训，提高教师教学水平；②鼓励教师开展教学研究，创新教学方法；③优化教师工作量分配，减轻教师工作压力。
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。
大数据下的教学心得体会
随着信息技术的飞速发展，大数据时代已经来临。
在这个时代背景下，教育领域也发生了翻天覆地的变化。
大数据技术的应用为教育教学提供了新的思路和方法，极大地提高了教学质量。
作为一名教育工作者，我在大数据环境下进行教学实践，收获颇丰。
以下是我对大数据下教学的一些心得体会。
一、大数据助力个性化教学在传统教学中，教师往往采用“一刀切”的教学模式，难以满足不同学生的学习需求。
而大数据技术的应用，为个性化教学提供了有力支持。
通过收集和分析学生的海量数据，教师可以了解每个学生的学习习惯、兴趣爱好、学习进度等信息，从而制定针对性的教学方案。
1. 个性化学习路径大数据分析可以帮助教师了解学生的学习基础，为每个学生制定个性化的学习路径。
例如，在数学教学中，教师可以通过分析学生的学习数据，发现学生在哪些知识点上存在薄弱环节，然后有针对性地进行辅导，帮助学生提高学习成绩。
2. 个性化作业布置大数据分析还可以为教师提供个性化的作业布置依据。
教师可以根据学生的学习进度和掌握情况，为学生布置不同难度的作业，确保每个学生都能在完成作业的过程中得到锻炼和提高。
3. 个性化评价体系在大数据环境下，教师可以构建个性化的评价体系，关注学生的学习过程和成长变化。
通过收集学生在课堂上的表现、作业完成情况、考试成绩等数据，对学生的综合素质进行全面评价，从而更有针对性地指导学生。
二、大数据促进教学资源整合大数据技术可以帮助教师整合各类教学资源，提高教学效率。
以下是大数据在促进教学资源整合方面的具体应用：1. 课程资源库建设大数据技术可以实现对各类教学资源的分类、存储和检索。
教师可以利用这些资源库，为学生提供丰富的学习素材，提高教学质量。
2. 优质资源共享在大数据环境下，教师可以将自己的优质教学资源上传至网络平台，供其他教师和学生共享。
这有助于提高教育教学水平，促进教育公平。
3. 教学研究与应用大数据分析可以帮助教师发现教育教学中的问题，为教学研究提供数据支持。
教育服务大数据分析报告(3篇)
第1篇一、报告概述随着信息技术的飞速发展，大数据时代已经来临。
教育行业作为国家发展的基石，其信息化、智能化进程日益加快。
为了更好地服务于教育行业，提升教育服务质量，本文通过对教育服务大数据进行分析，旨在为教育行业提供有益的参考。
二、数据来源本报告所使用的数据主要来源于以下几个方面：1. 教育部及各地教育局官方网站发布的统计数据；2. 各大教育机构、学校提供的内部数据；3. 第三方数据平台、网络公开数据等。
三、数据分析内容1. 教育市场规模及增长趋势（1）市场规模根据教育部统计数据显示，我国教育市场规模逐年扩大。
2019年，我国教育市场规模达到6.8万亿元，同比增长8.6%。
其中，学前教育、基础教育、职业教育、高等教育和成人教育等各领域市场规模均有所增长。
（2）增长趋势从历史数据来看，我国教育市场规模呈现稳步增长趋势。
未来，随着国家对教育行业的重视程度不断提高，以及人民群众对优质教育的需求不断增长，教育市场规模有望继续保持稳定增长。
2. 教育服务类型及需求分析（1）教育服务类型目前，我国教育服务类型主要包括学前教育、基础教育、职业教育、高等教育和成人教育等。
其中，基础教育市场规模最大，职业教育市场规模增长较快。
（2）需求分析根据大数据分析，以下为我国教育服务需求的主要特点：①对优质教育资源的追求：随着社会经济的发展，人民群众对优质教育资源的追求日益强烈，对名校、名师、优质课程的需求不断增加。
②个性化教育需求：随着大数据、人工智能等技术的应用，个性化教育成为教育行业发展的趋势。
家长和学生更加关注自身需求，希望得到更加个性化的教育服务。
③职业教育需求：随着产业结构的调整和升级，我国对技术技能型人才的需求不断增加。
职业教育在满足社会需求、促进就业方面发挥着重要作用。
3. 教育行业竞争格局（1）市场集中度我国教育行业市场集中度较低，竞争较为激烈。
从细分市场来看，学前教育、职业教育等领域竞争尤为激烈。
（2）竞争格局我国教育行业竞争格局呈现出以下特点：①线上线下融合：线上教育平台与线下教育机构相互融合，共同满足市场需求。
大数据支持下的精准教学设计思路
大数据支持下的精准教学设计思路新时代下，随着现代科技力量的飞速提升，高等院校的教育信息化水平也在逐步提高，并对高校的教育教学工作产生了深远影响，一方面教育信息化使得海量的教育教学数据被获取，另一方面信息技术与教育教学的深度融合引领了课堂教学模式的改革。
如何有效利用海量教学数据，挖掘数据背后潜在的价值，对以后教育教学工作提供借鉴；并且如何利用科技力量改变原先陈旧的教学方式，实现高效化的课堂教学成为教育工作者们的研究重点。
课堂教学质量与课堂教学的效率密切相关，在大数据时代背景下，结合高校发展需求，从新型人才培养方案出发，利用大数据技术建构适合各高校自身的精准教学模式，改变“满堂灌”“一言堂”的陈旧教学方式，通过数据驱动精准教学，以学为中心，尊重学生学习的差异性，因材施教，引导学生会学、能学及学以致用，从而实现课堂教学的高效化。
建构基于大数据的精准教学模式基于大数据的精准教学模式是教育进入信息时代的必然选择，在大数据背景下，通过技术与教育的深度融合，本着精准教学的理念，以学生为中心，以数据为中心创造生态化的学习环境，优化教学过程，让学生获得适合自身的个性化学习体验，充分提高学生的自主学习能力和创造性，使课堂具有吸引力，从而实现课堂的高效化。
建构基于大数据的精准教学模式主要从以下四个方面进行：教学目标制定精准化，教学内容安排精准化，教学过程设计精准化，教学评价体系精准化，进而做出精准的教学决策，使教与学行为可量化，可评估，可调控。
（1）教学目标制定精准化。
精准的教学目标制定是以学生必备的基础知识和技能为基础，在综合考虑各个学生的学习情况和学习兴趣点之后，为每个学生精确制定不同的预期结果。
精准的教学目标不仅要对学生关于基础知识和技能的掌握情况有一个详细具体的描述，还必须要与每一个学生个性化的学习特征和学习需求紧密关联且高度匹配。
教学目标制定精准化就是在对教学大数据进行深度挖掘的基础上，首先对教学目标进行细化，然后针对每个学生的学习现状（包括认知结构，学习动机，学习态度，学习兴趣等）进行精准分析，建立单个学习者模型，与细化后的教学目标进行一一对比分析，使教学目标的设计差异化，从而制定出与每个学生高度匹配的精准教学目标。
大数据在教育的应用案例(3篇)
第1篇一、引言随着信息技术的飞速发展，大数据已经渗透到各个行业，教育行业也不例外。
大数据在教育领域的应用，不仅有助于提高教育教学质量，还能为学生提供更加个性化的学习体验。
本文将以几个实际案例，探讨大数据在教育的应用。
二、大数据在教育领域的应用案例1. 智能教学平台某知名教育机构利用大数据技术，开发了一款智能教学平台。
该平台通过对学生的学习数据进行分析，为教师提供个性化教学方案。
具体表现在以下几个方面：（1）学生画像：通过收集学生的学习成绩、学习时长、学习进度等数据，为学生建立学习画像，帮助教师了解学生的学习特点。
（2）智能推荐：根据学生的学习画像，为教师推荐适合学生的教学资源，提高教学质量。
（3）精准辅导：根据学生的学习情况，为学生提供个性化的辅导方案，解决学生的学习难题。
2. 智能测评系统某高校利用大数据技术，研发了一套智能测评系统。
该系统通过对学生的考试成绩、学习行为等数据进行深度分析，为学生提供精准的学业评估。
具体表现在以下几个方面：（1）学业诊断：通过对学生学习数据的分析，为学生提供学业诊断报告，帮助教师了解学生的学习状况。
（2）个性化辅导：根据学业诊断报告，为教师提供个性化辅导方案，提高学生的学习成绩。
（3）预警机制：通过对学生学习数据的实时监控，提前发现学生的学习问题，及时采取措施。
3. 智能教育机器人某科技公司研发了一款智能教育机器人，通过大数据技术，为学生提供个性化学习辅导。
具体表现在以下几个方面：（1）语音识别：学生可以通过语音与机器人进行互动，机器人能够识别学生的语音，并给出相应的回答。
（2）个性化学习：机器人根据学生的学习情况，为学生提供个性化学习方案，帮助学生提高学习成绩。
（3）情感交互：机器人具备情感交互能力，能够与学生建立良好的互动关系，提高学生的学习兴趣。
4. 智能校园管理系统某高校利用大数据技术，建设了一套智能校园管理系统。
该系统通过对校园各项数据进行实时监控和分析，为学生提供便捷的校园生活服务。
大数据结合教学实践心得(3篇)
第1篇随着信息技术的飞速发展，大数据时代已经到来。
在这个背景下，教育行业也迎来了前所未有的变革。
大数据技术在教育领域的应用，使得教育模式、教学方法、教学评价等方面发生了深刻变化。
作为一名教育工作者，我有幸参与了大数据结合教学实践，现将心得体会分享如下。
一、大数据助力个性化教学大数据技术在教育领域的应用，使得教师能够根据学生的个性化需求，提供针对性的教学方案。
以下是大数据助力个性化教学的几个方面：1. 学生数据分析：通过分析学生的考试成绩、作业完成情况、课堂表现等数据，教师可以了解学生的优势和劣势，从而为学生提供针对性的辅导。
2. 课程推荐：大数据技术可以根据学生的学习兴趣、学习进度、学习能力等因素，为学生推荐适合的课程，提高学习效果。
3. 个性化作业布置：教师可以根据学生的作业完成情况，合理布置个性化作业，帮助学生巩固所学知识。
4. 学情反馈：大数据技术可以实时监测学生的学习情况，教师可以根据学情反馈，调整教学策略，提高教学质量。
二、大数据促进教学资源共享大数据技术使得教学资源得到了极大的丰富，教师和学生可以共享优质的教育资源。
以下是大数据促进教学资源共享的几个方面：1. 网络课程资源：教师和学生可以在线学习国内外优质课程，拓宽知识视野。
2. 在线题库：大数据技术可以为学生提供丰富的在线题库，帮助学生巩固知识、提高能力。
3. 教学课件共享：教师可以将自己的教学课件上传至网络平台，供其他教师和学生参考。
4. 教学经验交流：大数据技术可以促进教师之间的教学经验交流，提高教育教学水平。
三、大数据推动教育评价改革大数据技术在教育评价领域的应用，使得评价方式更加科学、客观。
以下是大数据推动教育评价改革的几个方面：1. 量化评价：通过分析学生的考试成绩、作业完成情况等数据，对学生的学习情况进行量化评价。
2. 综合评价：结合学生的课堂表现、实践能力、创新能力等多方面因素，对学生的综合素质进行综合评价。
3. 智能化评价：利用大数据技术，实现教育评价的智能化，提高评价效率和准确性。
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大数据时代背景下挖掘教育数据的价值
作者：
来源：《中国远程教育》2013年第04期
最早提出“大数据”时代到来的全球知名咨询公司麦肯锡称：“数据，已经渗透到当今每一个行业和业务职能领域，成为重要的生产因素。
人们对于海量数据的挖掘和运用，预示着新一波生产率增长和消费者盈余浪潮的到来。
”在教育领域，2013年2月最新推出的《2013NMC地平线报告（高教版）》中将未来影响学与教的主流技术之一的学习分析技术等同于教育领域的大数据应用。
2012年岁末，教育部职业与成人教育司司长葛道凯教授、国家开放大学党委副书记张少刚研究员、国家开放大学现代远程教育研究所魏顺平博士合著的《教育数据挖掘：方法与应用》一书由教育科学出版社出版。
该书基于大数据时代背景，指出致力于从大量数据中提取或“挖掘”知识的数据挖掘将有助于发挥教育数据的价值，数据以及数据挖掘可以作为审慎决策的依据。
该书是国内率先结合大数据时代背景讨论如何挖掘教育数据价值的专著，以“教育数据挖掘”为主题，围绕教育数据挖掘的方法和应用两大方面展开论述，根据实际任务情境构建了若干数据挖掘模式，并结合远程开放教育领域研究和实践中的实际问题展开了大量实证研究，检验了教育数据挖掘的重要价值。
教育数据挖掘是一个将来自各种教育系统的原始数据转换为有用信息的过程，这些有用信息可为教师、学生、家长、教育研究人员以及教育软件系统开发人员所利用。
教学、管理、科研是教育机构的基本活动，根据数据挖掘在这三个业务领域的具体应用，可以将教育数据挖掘进一步细分为E-Learning数据挖掘、E-Management数据挖掘和E-Research数据挖掘等。
该书通过E-Learning数据挖掘、E-Management数据挖掘和E-Research数据挖掘等三大领域数据挖掘的7项实证研究，对于远程开放教育领域可获得的数据种类、可采用的数据挖掘方法和工具以及可挖掘得到的知识模式有了一个较为完整的认识，得出了以下基本结论：①恰当运用数据挖掘技术能为优化教育规划和管理、提高教育教学质量、改进教育软件设计与开发提供有益帮助；②对于多数教育机构来说，在教育教学过程中适时应用数据挖掘技术不仅是必要的，也是可能的；③研究人员借助数据挖掘方法，基于各种专业数据库，一定程度上可更全面、快速、准确地了解某一研究领域的现状，并预测未来发展方向；④注重教育教学过程、管理过程及研究过程中相关信息的采集和存储是有价值的。
该书试图在以下两个方面进行有价值的学术探索：一是拓展数据挖掘的应用范围，创新优化教学和教育决策的系统集成方法，为远程教育的改革发展和质量提高提供新的分析方法与支持手段；二是拓展远程教育研究的新领域，提升研究工作的针对性和有效性。
该书对于远程教育领域的管理者、教师以及研究人员均有一定的参考价值和启发意义。
2013年1月出版的《大数据时代》（维克托·迈尔-舍恩伯格，肯尼思·库克耶）指出，在大数据时代处理数据理念上有三大转变[（英）维克托·迈尔-舍恩伯格，（英）肯尼思·库克耶著；盛杨燕，周涛译. 大数据时代[M]. 杭州：浙江人民出版社，2013：29. ]：要全体不要抽样，要效率不要绝对精确，要相关不要因果。
读者将能在《教育数据挖掘：方法与应用》一书中看到这三大理念的一些体现。
（页川供稿）
责任编辑池塘。