大数据在教育领域的运用
大数据在教育领域的应用
大数据在教育领域的应用大数据在教育领域的应用已经成为了一种趋势，从传统的教育方式中脱颖而出。
大数据技术不仅为教育行业提供了更准确的数据和信息，还赋予了教育行业更强的科学性与智能化。
一、大数据促进教学过程的个性化大数据技术可以收集到学生学习过程中的各种数据，如学生在学习过程中的行为、学习兴趣、学习成绩等，通过对这些数据进行深入分析可以得到很多有价值的信息，并可以对学生进行个性化的诊断和教育。
教师可以根据学生的学习状况，在教学中进行有针对性的调整，提高学生学习效率和学习成就。
二、大数据提高学生学习质量学校使用大数据技术，可以通过各种途径为包括全校所有学生在内的受教育者创造一个统一的在线平台，收集学生在课堂中、课后学习中的数据，借此实现对学生学习质量的跟踪和评估。
同时，这也为学校提供了更有针对性的培训，使得师生可以更加有效地开展教学。
三、大数据开发网络教育大数据技术在教育领域的最大优势之一是可以帮助开发网络教育。
通过大数据技术处理教学数据，必须让在线教育平台更真实地模拟课堂教学，而不是简单的在线视频播放。
这样，不论在广大学校中还是家庭中，网络教育可以提供结构化个性化学习，并且可定制化的课程，使得在线教育可以适应不同的需求，满足不同层次的学习者对知识的学习和掌握。
四、大数据协作实现财经模拟教育大数据技术还可以绑定财经模拟，实现不同学生之间的协作学习。
在模拟工具中，学生可以以模拟的形式学习财经知识，并且可以与其他学生进行协作来处理交易，从而带来更加深入的教学感受。
五、大数据为教育领域创造新模式强大的大数据技术意味着教育很快地就会迎来一个科技时代中最有意思的发展。
教师可以借助于大数据技术的支持，探索各种新形态的教育模式，为教育行业注入新的活力，可以说大数据无疑是未来教育的重要驱动力。
总之，大数据在教育行业中的应用为教学过程带来极大的便利性，同时也为学生的学习成果保驾护航。
而随着技术的发展，教育领域中逐渐出现了更多全新的模式和机制，为更好的体验教育带来了前所未有的机会。
大数据在教育领域的应用
大数据在教育领域的应用随着科技的不断发展和大数据技术的成熟，大数据在各个领域的应用也越来越广泛。
其中，教育领域作为一个重要的领域，也开始逐渐探索和应用大数据技术。
本文将探讨大数据在教育领域的应用，并分析其带来的优势和挑战。
一、大数据的定义和特点大数据是指传统数据处理软件无法处理的大容量、高速度和多变形式的数据集合。
它具有四个V特点：Volume（数据量大）、Velocity （速度快）、Variety（多样性）和Value（价值）。
二、大数据在教育领域的应用1. 学生学习行为分析通过大数据技术，可以对学生的学习行为进行全面、细致的分析。
教育机构可以收集学生的学习数据，如课程选修情况、学习时长、知识点掌握情况等，进行数据挖掘和分析，帮助教师了解学生的学习特点、难点和问题，从而优化教学计划和教学方法。
2. 教学资源优化大数据技术可以对海量的教学资源进行整合和分析，帮助教师和学生精准、高效地找到合适的教学资源。
教师可以根据学生的学习需求，通过大数据系统推荐适合的教学资源，提高学习效果。
3. 学生成绩预测通过分析学生的历史学习数据和其他相关数据，大数据可以预测学生在未来的学习中可能获得的成绩。
教育机构可以利用这些预测结果，制定个性化的学习计划，帮助学生提高学习成绩。
4. 教育管理与决策支持大数据技术可以帮助教育机构进行全面的教育管理和决策支持。
通过对教师、学生和学校的数据进行分析，可以了解教育机构的运行情况、教师的绩效等，从而提供决策依据，优化教育资源配置和管理。
三、大数据在教育领域应用的优势1. 个性化教学：通过分析学生个体的学习数据，可以制定个性化的学习计划，满足学生的不同需求和特点。
2. 提高教学质量：大数据技术可以帮助教师了解学生的学习过程和问题，及时调整教学策略，提高教学效果。
3. 教育资源优化：通过对教学资源进行分析和整合，可以提供更加精准、高效的教学资源，提升学习效果。
四、大数据在教育领域应用的挑战1. 隐私保护：在收集和使用学生的学习数据时，需注意保护学生的隐私权，合理确保数据的安全性。
大数据在教育领域中的应用研究
大数据在教育领域中的应用研究随着信息时代的到来，大数据技术正逐渐渗透到各个领域。
在教育领域中，大数据的应用正在改变传统的教育方式，并为教育工作者提供更多有效的数据支持。
本文将探讨大数据在教育领域中的应用研究，并分析其带来的潜在益处以及可能面临的挑战。
一、大数据在教育领域中的应用1. 教育数据分析大数据技术可以收集和分析大量的学生数据，包括学生成绩、学习行为、课堂表现等，从而帮助教育工作者更深入地了解学生的学习情况和需求。
通过对这些数据进行分析，可以发现学生的学习习惯、弱点和优势，从而个性化地指导学生的学习。
同时，教育数据分析还可以发现教学资源的利用率和教师的教学效果，为优化教育资源配置和改进教学方法提供依据。
2. 智能辅导系统大数据技术使智能辅导系统成为可能。
通过收集学生的学习数据，智能辅导系统可以根据学生的个性化需求提供有针对性的学习建议和反馈。
例如，系统能够根据学生的学习历史和学习风格推荐适合的学习资源，让学生能够更高效地学习。
此外，智能辅导系统还可以根据学生的学习表现发现学生的学习困难，并提供相应的辅导和支持，帮助学生克服困难，提高学习效果。
3. 学习预测与干预大数据技术的应用还可以帮助预测学生的未来学习情况，并及时进行干预。
通过收集学生的历史学习数据，系统可以根据模式和规律预测学生的学习发展趋势，包括学生可能遇到的困难和挑战。
在预测之后，教育工作者可以针对性地提供相应的教学干预措施，帮助学生提前解决问题，并避免学习的倒退。
这种学习预测与干预的机制将学生的学习过程变得更加有针对性和高效。
二、大数据应用带来的潜在益处1. 个性化学习大数据应用使教育变得更加个性化。
通过收集和分析学生的学习数据，教育工作者可以了解每个学生的学习特点和需求，并根据这些信息提供个性化的学习资源和指导。
个性化学习能够更好地满足学生的学习需求，提高学生的学习兴趣和学习动力，使学习变得更加有效和有趣。
2. 教育决策支持大数据应用可以为教育决策提供支持。
大数据在教育领域的应用与学习创新
大数据在教育领域的应用与学习创新在当今数字化时代，大数据已经成为推动各个领域变革和发展的重要力量，教育领域也不例外。
大数据的应用为教育带来了前所未有的机遇，促进了学习方式的创新，为教育的个性化、精准化和智能化发展提供了有力支持。
一、大数据在教育领域的应用现状1、学习行为分析通过收集学生在在线学习平台、教育软件中的学习行为数据，如登录时间、学习时长、答题情况、浏览内容等，教育者可以深入了解学生的学习习惯和偏好。
例如，发现学生在某个时间段内学习效率较高，或者对某些类型的课程内容更感兴趣，从而优化教学安排和课程设计。
2、教学资源优化大数据可以帮助教育机构评估教学资源的使用情况和效果。
比如，分析哪些教材、课件、视频等资源被学生频繁访问和下载，哪些资源被忽视或评价较低。
基于这些数据，教育者可以对教学资源进行更新、补充和改进，提高资源的质量和适用性。
3、个性化学习方案制定基于学生的学习数据，包括学业成绩、知识掌握程度、学习风格等，大数据技术可以为每个学生量身定制个性化的学习方案。
这种个性化的学习路径能够更好地满足学生的特定需求，提高学习效果。
4、教育管理决策支持对于教育管理者来说，大数据可以提供全面、准确的信息，帮助他们做出更科学的决策。
例如，通过分析学校的招生数据、师资配备数据、学生就业数据等，制定合理的招生计划、师资培训方案和学校发展规划。
二、大数据推动的学习创新1、自适应学习系统自适应学习系统是大数据在教育领域的重要创新应用之一。
该系统能够根据学生的实时学习表现和数据反馈，动态调整学习内容和难度。
如果学生在某个知识点上遇到困难，系统会提供更多的相关练习和解释，直到学生掌握为止；而对于已经熟练掌握的知识点，则快速推进，避免重复学习，提高学习效率。
2、虚拟学习环境和游戏化学习利用大数据创建虚拟学习环境，让学生在沉浸式的体验中学习。
同时，结合游戏化元素，通过收集学生在游戏中的行为数据，了解他们的学习进度和问题，激发学生的学习兴趣和积极性。
大数据在教育领域应用
教育数据挖掘和学习分析典型应用
详细应用领域情况
教育数据挖掘和学习 分析应用领域主要包 括：学习者的知识、 行为和经历建模；学 习者建档；领域知识 建模；趋势分析
数字化学习的发展性评价系统的特征分析
已有研究认为，基于发展性评价的数字化学习评价系统，如网络教学中的 学习评价系统应支持过程信息的全面采集、支持自评与互评、支持多种反 馈形式等，结合大数据及数字化学习的特征，大数据背景下的数字化学习 发展性评价系统应具备如下特征：
析
结 果
语义分析
可视化 数据
结果数据库
系统模型设计
对比分析
分析子系统
对比分析
在对现存问题及系统特 征分析的基础上，构建 了大数据理念下的数字 化学习发展性评价系统 模型。该系统由测评功 能子系统、采集与存储 子系统、分析子系统和 反馈子系统构成
数字化学习发展性评价系统工作流程
系统工作流程
数字化学习的发展性评价系统的工作流程如图所示。下面将结合学习者在课前、课中和课后三个阶段的学 习过程进行分析说明。
国外教育大数据应用案例
4 “纽顿”（Knewton）
成功创造并发布了各自版本的利用大数据的适应性学习（adaptive learning）系统。在2012年国际消费电子展的高等教育技术峰会上，世界 最大的教育出版公司培生集团（Pearson）与适应性学习领域里的先行者纽顿公司共同发布了主要由培生集团开发的适应性学习产品——“我 的实验室/高手掌握”（MyLab/Mastering）。这款产品在将全球范围内向数百万名学生提供个性化的学习服务，向他们提供真实可信的学习 数据，让学校通过这些数据提高学生的学习效果并降低教学成本。首款产品将在美国的数十万名学生中使用，包括数学、英语，以及写作等技
大数据对教育的应用
大数据对教育的应用随着信息技术的快速发展，大数据已经成为了各行各业的重要工具，教育领域也不例外。
大数据的应用使教育变得更加智能化、个性化和高效化。
本文将详细介绍大数据在教育领域的应用，包括学生学习分析、教学内容优化、学生管理和教育政策制定等方面。
一、学生学习分析大数据技术可以对学生的学习行为和学习成果进行全面的分析，从而为教师提供个性化的教学指导。
通过收集学生的学习数据，如学习时间、学习进度、答题情况等，大数据分析可以帮助教师了解学生的学习特点和问题，提供有针对性的教学方案。
例如，通过分析学生的学习数据，可以发现学生在哪些知识点上容易出错，教师可以针对这些知识点进行重点讲解，提高学生的学习效果。
二、教学内容优化大数据技术可以对教学内容进行分析和优化，提供更加适合学生的教学资源。
通过收集学生的学习数据和教学资源的使用情况，大数据分析可以了解学生对不同教学资源的偏好和使用情况，从而为教师提供针对性的教学资源。
例如，通过分析学生对不同教学视频的观看情况，可以了解学生对不同教学风格的接受程度，教师可以根据学生的喜好选择更适合的教学视频。
三、学生管理大数据技术可以对学生的行为和情绪进行监测和分析，帮助学校进行学生管理。
通过收集学生的行为数据和情绪数据，如考勤情况、课堂表现、心理测试结果等，大数据分析可以帮助学校及时发现学生的问题和困扰，并提供相应的帮助和支持。
例如，通过分析学生的考勤情况和课堂表现，可以发现学生的旷课情况和学习态度，学校可以采取相应的措施来改善学生的学习状况。
四、教育政策制定大数据技术可以对教育数据进行分析，为政府制定教育政策提供依据。
通过收集教育数据，如学生的学习成绩、教师的教学水平、学校的教学资源等，大数据分析可以帮助政府了解教育领域存在的问题和挑战，从而制定相应的教育政策。
例如，通过分析学生的学习成绩和教师的教学水平，可以了解到不同地区的教育差距，政府可以采取措施来提高教育资源的均衡分配。
大数据技术在教育领域中的作用
大数据技术在教育领域中的作用随着科技的日益发展，大数据技术被广泛应用于各个行业，教育领域也不例外。
在这个数字化时代，大数据技术能够帮助教育机构进行数据分析，进一步深化对学生、教师以及教育环境的理解。
本文将从以下几个方面探讨大数据在教育领域中的应用。
一、个性化教育大数据技术的应用可以帮助学校和教育机构更好地了解学生的需求和兴趣，更好地判断学生的学习能力以及知识水平。
通过数据分析，可以对学生进行个性化教育，为学生提供更加适合他们的学习内容和学习方式，例如定制化的课程设置、个性化的学习计划等等，从而更好地满足学生的需求。
二、教师管理大数据技术可以帮助学校监测教师的课堂表现和学生对其教学的反应。
学校可以通过对校内教师的大数据收集和分析，了解教师的教学成果以及教育教学法是否有效。
此外，学校还可以利用绩效数据和学生数据来调整教师课程，提高教育质量。
三、对教育领域趋势的分析大数据技术还能够通过收集过去的学习数据来预测未来的学习趋势。
通过数据分析，可以预测某些类型的学习课程的未来发展趋势以及哪些学习课程未来将更加受欢迎。
这样可以帮助教育机构在教育方向、教育重点设置等方面更好地了解学生需求，从而更好地为学生服务。
四、学生成绩数据统计大数据技术可以帮助学校收集和分析大量学生数据，例如学生成绩、出勤率等等。
通过数据分析，可以发现学生成绩提升的一些关键因素以及教学过程中存在的问题，从而调整教学计划、提高教学效果。
五、教学评估大数据技术的应用还可以帮助学校进行教育评估和质量评估。
教育机构可以通过大数据的统计以及分析提高教学计划的质量、提高教育教学活动的效果、监测教师课程效果以及学生表现，并根据数据分析的结果，对教学过程进行优化。
六、学生管理大数据技术还能够用来监控和管理学生表现，例如学生出勤率、行为记录、学习记录等等。
教育机构可以通过将教育数据集中管理、分析、使用，更好地了解学生成长情况和学习特点，全面提高学生管理水平，更好地满足学生的需求。
大数据在教育领域的应用
大数据在教育领域的应用随着大数据时代的到来，各行各业都在密切关注着大数据的应用和发展，而教育领域也不例外。
大数据在教育领域的应用已经开始往深度和广度发展，它为教育给予了新的意义和可能性，极大地推动了教育的进步。
一、大数据助教育智能化教育智能化是大数据在教育领域中最为常见的应用之一。
通过大数据对学生的日常学习中的数据进行搜集、分析和处理，可以获得学生的学习情况、学习差距和弱势环节，并通过数据挖掘、机器学习等技术，为学生提供精准的学习建议和方案。
同时，智能教育模式也可以拓展学生知识面，挖掘学生的潜力，提高学生的学习效果。
例如，某些在线教育平台已经针对学生的实际情况推出了个性化学习模式。
在这种模式下，学生的学习路径、学习课程、学习时长等都由系统自动化调整，使教育达到学生和教育资源之间最优化的匹配，从而发挥其最大价值。
二、大数据应用于教育质量评估大数据分析技术可以对众多教育数据进行分析和处理，从而对教育质量进行评估，从各个角度梳理出教育质量的变化和趋势，为学校教育管理者提供各种可能性选择和支撑。
教育质量评估涉及到各方面的数据搜集和处理，包括师生比例、学生学业成绩、毕业率、就业率等等。
通过大数据的分析，学校可以获取更加精准的教育质量信息，从而为学校提供科学、合理的教育调整和优化方案，提高学校的教育质量。
三、大数据应用于教育预测大数据可以帮助学校和教育管理者预测学生的学习情况和未来走向，从而制定最佳教育方案，为学生规划个人职业发展，提高学生的个人发展价值。
例如，一些高校已经开始运用大数据技术进行教育预测，通过学生的学习数据、社交数据、作业数据等对学生进行精准识别，预测其未来的发展趋势，为学生提供完善的职业规划和选择建议。
四、大数据助力教育管理大数据在教育领域还可以协助学校的教育管理，例如通过大数据分析学生的考试成绩、教学行为、学习行为等方面的数据，评估学生当前的学习状态，同时也为教师们提供科学、合理的指导。
大数据在教育领域的应用
大数据在教育领域的应用 随着科技的不断进步与发展，大数据在各个领域的应用也越来越广泛。教育作为社会发展的重要一环，也逐渐开始融入大数据技术，以期提升教育质量和效率。本文将探讨大数据在教育领域的应用，并阐述其对教育改革和创新的积极影响。
一、大数据对学生学习行为的分析与预测 在传统的教育模式下，教师仅基于自身经验和观察来评估学生的学习状况，这种方法往往存在主观性强、信息有限的问题。而借助大数据技术，可以对学生在学习过程中产生的数据进行收集、存储和分析，从中挖掘学生的学习规律和行为模式，以便更好地指导和辅导学生。
通过大数据分析，教育机构可以了解学生学习的习惯、兴趣爱好以及学习动机等信息，进而制定个性化的学习计划与教学策略。例如，可以根据学生的学习历史和学习方式推荐适合的学习资源和教材，提高学习效果。同时，基于大数据的学习分析可以提前预测学生在学习过程中可能遇到的困难与问题，为教师提供针对性的教学建议，实现个性化教育。
二、大数据对教师教学的支持与优化 教师是教育的中坚力量，而大数据技术的应用可以为教师提供更多有益的信息和工具，提升其教学水平和效果。
首先，大数据可以帮助教师在教学过程中对学生的学习进展进行实时监测和反馈。通过自动化的数据采集、分析与处理，教师可以了解学生在学习中的表现，及时发现并纠正学生的学习偏差与错误，提供个性化的辅导和支持。
其次，大数据技术还可以为教师提供教学资源和教学工具的智能化推荐。通过分析学生在学习过程中的学习轨迹和结果，系统可以为教师推荐最适合、最有效的教学方法和教学资源，提供教学设计的参考和支持，从而提高教学质量和效率。
此外，大数据还可以为教师的专业发展和学科研究提供支持。教师可以利用大数据技术对学生的学习数据进行深入研究，从中发现教学中存在的问题和瓶颈，并尝试新的教学方法和策略，促进教育的创新与改革。
三、大数据对教育管理的提升与改进 除了对学生和教师的支持与优化外，大数据技术还可以在教育管理中发挥积极作用。教育管理部门可以利用大数据技术对学校的运行状况和教育质量进行监测和评估，从而推动教育的改进与提升。
大数据在教育领域的应用
大数据在教育领域的应用引言：随着信息技术的飞速发展和互联网的普及，大数据概念在各行各业中得到了广泛应用。
教育领域作为一个涉及人口众多、数据庞大的行业，自然也不能忽视大数据的应用。
本文将探讨大数据在教育领域的应用，以及它对学生学习成绩、教学管理和个性化教育的影响。
一、学生学习成绩管理1.1 学习数据的采集现如今，学生们在教学活动中留下了大量的学习数据，包括课堂出勤、作业完成情况、考试成绩等。
利用传感器、智能设备等技术手段，可以实时采集这些数据，并将其整合为大数据集。
1.2 大数据分析与预测通过对学生学习数据的大数据分析，可以发现相关的模式和规律。
比如，通过分析一个学生的作业完成情况、考试成绩及课堂参与情况等数据，可以预测该学生在某个科目的学习表现和学习困难。
这有助于教师及时采取措施，帮助学生解决学习问题，提升学习成绩。
1.3 个性化学习推荐大数据分析还能为学生提供个性化的学习推荐。
通过对大数据的分析，可以了解到学生的学习偏好、学习风格、知识掌握情况等信息，从而为他们推荐最适合的学习资料、教学方法和学科方向，提高学习效果和兴趣。
二、教学管理的优化2.1 教师教学评估传统的教师评估方式通常依靠学生的评价、上级的考核等，受到了主观性和片面性的影响。
而利用大数据分析，教师的教学表现可以更客观地进行评估。
比如可以通过分析学生在课堂上的互动情况、成绩进步情况等数据，来评估教师的授课质量和影响力。
2.2 教学资源的管理与优化大数据可以帮助学校管理和优化教学资源。
通过对教师的教学能力、教材的适应性、学生的反馈等数据进行分析，可以对教师和教材进行合理分配，更好地满足学生的学习需求。
2.3 教学内容的个性化设计利用大数据还可以实现教学内容的个性化设计。
根据学生的学习情况、学科偏好和学习目标等信息，通过大数据分析，可以为不同学生提供不同层次和难度的教学内容，使教学更加针对性和有效性。
三、个性化教育的提升3.1 学生行为分析大数据可以用于学生行为分析，了解学生的学习习惯、学习态度和学习能力等信息。
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'.
大数据在教育领域的运用
（贵阳护理职业学院 550081）
摘 要：近些年来大数据被多次提起，2016年2月，贵
州获批国内首个大数据综合试验区。省委市委高度重视大数
据发展，把大数据作为弯道取直的重要机会。目前大数据已
经在诸多领域实现了很多成功应用，但在教育中的应用仍处
于探索阶段。本文对大数据发展、数据可靠性、学生管理的
痛点、教育大数据的应用进行了梳理。以期在一定程度上带
来一些新的思考。最后，本文也指出利用教育大数据的机遇
与挑战。
关键词：教育大数据；数据可靠性；大数据运用
（一）什么是大数据
2012年3月，美国奥巴马政府宣布投资 2 亿美元启动
“大数据研究和发展计划”，将“大数据研究”上升为国家
意志。 同年，联合国全球脉动（UN Global Pulse）组织发
布《大数据促发展：机遇与挑战》一文，指出大数据时代已
经来临【1】。说到大数据，首先要探讨数据从哪里来，大数
据解决了什么？大数据科学的兴起是信息时代的产物。计算
机的出现和逐步的普及，信息对整个社会的影响逐步提高到
一种绝对重要的地位。信息量，信息传播的速度，信息处理
.
'.
的速度以及应用信息的程度等都以几何级数的方式在增长。
这些数据的增长带来了大数据的基础。那么信息时代的成功
又靠什么呢？是解决信息的不对称。比如说，马云解决了商
家和买家之间的不对称，他让信息变得透明，我们购买到便
宜又好的商品，并且还不用跑商场，摸摸手机屏幕就能解决
问题。美团、饿了么，同样解决我们?c商家的信息不对称，
然而这些都是通过信息技术为载体的，在这些过程中就产生
了数据。大数据解决了什么呢？大数据解决了政府数据的不
对称，政府握着大量的数据，林林总总包罗万象，里面蕴含
着巨大的价值，把各个领域单一并且封闭的条数据整合成一
个物理空间或行政区域形成涉及人，物事的各类数据总和的
块数据【2】首先可以提高政府的办事效率，其次经过整合
的块数据进行分析提炼的数据可以对任意一个行业有指导
性的作用。这就是大数据可以解决的事情。
（二）什么样的数据才可靠
上面是大数据的概念，那么我们怎么提取到有用的数据
呢？电子科技大学互联网科学中心主任周涛博士向我们提
供了如何提取有用数据的方法方式。周涛博士提到，数据分
为两种，一种为可控数据，（controllable data）和另外一
种行为数据（behavior data）。而可控的数据都是不靠的，
因为有人为因素夹杂在里面，真正可靠的是人们的行为数
据，行为数据是关于机体的行为和行为发生时环境的观察报
.
'.
告。最早成功的使用行为数据的例子之一是亚马逊，怎么理
解行为数据？亚马逊是怎么使用这些数据的呢？简单地说，
就是用户在网站上发生的所有行为，如搜索、浏览、打分、
点评、加入购物筐、取出购物筐、加入期待列表（Wish List）、
购买、使用减价券和退货等。亚马逊通过对这些行为信息的
分析和理解，制定对客户的贴心服务及个性化推荐。这就是
行为数据所带来价值。并且行为数据不会骗人，通过对行为
数据大量采集，并分析，政府可以更好的制定政策来宏观调
控市场。不止只在商业方面，行为数据在各个领域都有着很
多有价值的方式等着去开发和利用。
（三）教育大数据
教育界说的大数据，多属名词滥用。收集的数据，往往
不能和政府人口统计数据那样，涉及成千上万人和多个采集
维度。更准确地说，学习数据属分析数据，或者说是“小数
据”甚至是数量不大，范围狭窄的“微数据”数据是“大”
还是“小”，其实关系不大，关键是我们要用大数据的思维
方式去处理这些所获得到的数据，把我们自己手头拿到的微
小的条数据整合为可以使用的块数据，通过这些块数据来给
学生带来帮助。在教育管理过程中，高校出于自身管理方便
和成本的节约而忽视学生正当权益的事情时有发生；部分教
职员工的服务意识淡薄，服务能力和水平较低，把较多的精
力和时间投入到科研中，对学生缺乏应有的关爱和引导；再
.
'.
者由于学生教育管工作面广量大，与学生利益相关的管理部
门众多，因此在解决学生实际问题过程中，出于部门利益的
考虑，部门之间经常相互推诿，管理效率低下。因此，高校
应积极构建和完善大学生成长成才的服务机制，完善与学生
利益的相关政策规章的制定和实施程序，明确和提高教育管
理组织的服务职能，培养和提高广大教职员工的服务意识，
帮助解决学生在个体发展阶段必然或者可能面临的实际困
难，为学生的成长成才创造条件和平台【3】。
例如：大数据思维方式可以预警学生失学风险。高风险
学生，是指濒临辍学，转学，退学风险的学生。首先我们要
掌握一些信息来判断哪些学生是高风险的学生，具体的信息
包括：
1.学生学习情况：如成绩滑坡、出勤、作业、考试、焦
虑、学习压力过大等；
2.身体状况，如疾病、缺少睡眠、遭遇虐待或无法完成
相关任务；
3.精神问题、如有自杀倾向、情绪低落、失恋、抑郁、
压力、焦虑等；
4.生活问题，如家里出现了危机、家人去世朋友去世、
经济困难等；
5.专业和职业选择问题，如无法确定专业不适合目前专
业等；
.
'.
6.行为问题，如行为不当、行为对他人造成干扰、语言
骚扰、肢体骚扰；
7.退学风险、如考虑转学、因为经济困难无法继续；
想要得到切实可靠的准确信息往往非常的困难，传统的
方式往往是发放问卷或者主动询问，首先学生不会认真的去
填写，经常避重就轻，人是群居性的生物，往往不会承认自
己是异类，所以都会选择看起是“正常人”的选项和回答，
这是典型的不可靠的可控数据。其次，拿到的数据还要花时
间进行分析，得到结果需要一定的时间，我们无法知道哪些
学生是有可能的高危学生。往往不能做到防范于未然，并不
能有效的解决问题。所以我们必须通过行为数据来分析问
题，然而有些信息我们是可以通过大数据的方法方式来获取
的。比如分析刷饭卡的行为数据这一项就可以分析出很多的
信息，例如每月饭卡的消费金额，可以判断学生目前经济是
否相对宽裕。分析一个时间段的消费次数，可以判断该学生
是否有帮他/她的好朋友刷卡，可以作为该学生是否孤独的
一个参考项。还有刷卡的成群出现，通常好朋友们都会相约
去食堂，所以饭卡号在系统中都是成组，成群出现的。如果
总是一个人去吃饭，该学生的饭卡号不出现在任何的好友小
组中，基本证明他是孤独的。这样的学生就是高危学生。然
而这只是个条数据的基本应用。通过收集这些可靠的数据，
建立健全贫困生资助信息数据库，并对数据库中的各项信息
.
'.
不断更新完善，以便动态管理贫困生，实现按需资助【4】。
（五）总结
大数据技术的应用，使得高校可以对其数据资源采取完
全数据筛选的方式来分析、挖掘隐藏在数据背后的规律，从
而能够让我们更真实、更全面地了解学生，促进学生的发展。
然而，由于当前人们对大数据的认识尚处于探索阶段，大数
据在教育领域的研究才刚刚开始，而且大数据提供的也只是
参考答案而非最终答案。因此，要真正的将大数据完美地应
用于教育，造福于教育，仍然有很长的路要走，但是只要我
们能够开放心态、锐意创新、实事求是，就一定能抓住历史
机遇，更好地为打造中国经济升级、全面建成小康社会提供
坚强有力的人才支撑和智力支持。
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