目前，信息技术在教育产业中的应用已形成一定规模，并已为广大学校教育工作者所认同的价值和趋势，学校教育是技术应用最保守、最慢的阵地。一些专家甚至说学校教育是信息技术促进其应用的最后一个位置。

首都师范大学远程教育学院院长、数字化学习实验室主任方海光认为，信息技术在学校教育中的应用，使家庭教育和社区教育形成教育整体，使人们的学习环境建立在学校环境、家庭环境和社区环境的基础上，被称为支持学习的三大支柱。

学校教育信息化主要是管理和教学的信息化，而教学信息化是以课堂为主要场所。

毫不夸张地说，如果学校教育信息化不进入课堂教学，那么促进教育信息化的所有措施都是无能为力的，课堂教学信息化是层次性的。一方面，它可以被看成是技术辅助教学过程的工具，另一方面，技术作为改变教育教学过程的一种手段，显然，后者向课堂的转变是彻底的，在教育改革中也起到了真正的作用。方海光老师说。

技术对教育教学的影响是巨大的。在教育中应用的技术越多，产生的数据就越多，越有价值。因此，大数据在教育行业的应用与人工智能、移动互联网、物联网等技术的发展和应用密切相关。尽管各种技术在教育和课堂教学中的应用是不可能的，但是即使没有技术进入学习过程，相关的数据仍然存在，但关键问题是数据的获取完全依赖于技术m。EANS。

目前，在教育产业中，我们可以看到许多新的教育教学形式，如Mu类、移动学习、平板教学、倒装课堂、微型课堂、在线学习、虚拟学校、云类、教育机器人、虚拟现实教育。等等。这些新的教育和教学形式令人眼花缭乱。所有的应用都是通过大量的数据积累数据，提高教育质量，为学习者提供各种教育帮助和分析。学者们越来越关注个人数据的含义，教育提供者也越来越关注数据的整体价值。

对于技术融入课堂的程度，方海光指出，只有当技术在课堂上越来越多地融入课堂教学中时，教育教学的数据才会更加丰富，基于数据的各种应用程序也会越来越丰富。将逐步细化和细化，使数据更加准确，为应用的改进、应用的深入化，从而有利于整个教育教学改革和发展。因此，相比于大数据在不同行业中的应用，APPL在教育行业的大数据应用逐步深化，使教育教学越来越不仅注重结果，同时也对教育教学过程中，在教育这样的大数据更成熟。

大数据对学校教育的影响日益突出，教育的改革和创新也更加注重学校改革与治理的结合。理性思维，重构教学评价模式，颠覆传统教学模式，实现个性化教育。大数据带来的创新和改革主要包括五个方面：

传统的教育决策形式通常被称为头脑风暴法。决策者往往不能准确理解实际情况，不能在有限的理解、假设和猜测下，凭直觉、冲动或趋势制定政策。

当决策达到基层时，就会发现决策与实际情况不符，带来较大的负面影响，决策执行陷入两难境地。通过预测和评价辅助决策。教育决策者将更多地依赖于具体的数据和分析。大数据能够用来挖掘教育和教学数据中的隐藏信息，发现教育过程中的问题和重点，以及IDE决策优化教育管理。

在教育教学方面，我们将从数字教育转移到基于大数据分析的智能教育。教师进行智能化、数字化教学，抓住关键特征，通过大数据分析，教育更高效、开放和多元化，沟通在教学活动中的参与者之间更流畅，更深入的互动。教师掌握教育教学过程依赖于经验和教育数据分析支持。

大数据分析也可用于教师的综合评价。在跟踪教学过程中，利用数据挖掘和分析可以帮助教师分析教学方法和手段的有效性，以便教师及时调整教学计划和方法，提高学生的基本技能、教学技能和学科素养。教与学，有利于教师的自我完善和专业发展。

个性化教育的问题是教师和家长都不能掌握每个学生的学习水平，不能及时跟踪学生的真实学习情况，不能及时、动态地调整学生的学习策略。

通过大量的数据分析，可以准确记录学生在移动终端或软件等教学媒体上的数据，如点击资源的时间、停留时间、回答问题的正确率、回访率等资源信息。通过这些数据，可以发现学生的学习特点、爱好和行为倾向，对教育现状有了清晰的认识，大的数据分析使教育更加以学习者为中心，使集体教育转向人格教育。在教育者和学习者的思维方式中，个性化教育成为可能。

大数据支持下的教育评价正从经验主义转向数据论，不仅在评价思维上，而且在评价方法上。基于大数据的教育教学强调成就导向方法的改变。评估不再仅仅是主观的和传统的测量手段，而是通过考试结果、学科成绩、自我评价和相互评价，而是由大量的过程数据感知，结合主客观，并与过程结果评价相结合，所以A为教学评价提供公正性，在此基础上优化教学方向，既注重评价的结果，又强调评价的过程。

大数据分析将导致教育科学研究方法从追求单向因果关系向追求复杂多重相关性的重大转变，教育教学科研将从随机抽样、讨论因果关系向所有数据与观察转变。大数据应用强调数据流的自动、连续记录和收集，这些数据流比传统的调查数据更客观、中立。大数据也将改变传统的学术研究过程，进行学术研究和信息技术。Y、研究与实践相结合，使教育科研领域更加丰富。

数据实现是将技术转化为生产力的能力。许多大数据公司对它们的流动性不乐观，并且可能存在生存的问题。大数据很受欢迎，但应用并不深入。数据流动性似乎还没有找到正确的路径。

在方海光看来，大数据在教育行业中的应用与许多其他技术应用是一样的。大数据不被认为是教育产业中的一项新技术。更多的理解是通过大数据创新来解决过去无法解决的问题，或者发现过去无法发现的规则。积累过程。如果没有对数郑州大学自考本科网据源的内容和数据源的真实来源的完整理解，如何建立精确的建模分析和表示解释

所谓相差千里。今天，工业界面临着数据实现的困难，正因为其处在一个大的数据教育应用发展时期，数据实现需要一个发展过程，这个过程也逐渐成为教育行业。使学习需求和学习情景更加清晰。

第一层是数据源层，主要包括终端设备和采集设备，越来越多地反映了移动互联网和物联网的发展趋势。

第二层是数据存储层，主要包括云平台和数据存储，越来越反映了大平台和大系统的发展趋势。

第三层是数据分析层，主要包括数据分析和数据挖掘，越来越体现出专家和人工智能的高度集中。

第四层次是大数据应用层，主要包括学校应用和教学过程，越来越体现个性化和品牌化。

在教育的大数据生态圈中，一些企业尝试跨层次地集成，而有些企业尝试专门从事某些领域。如何促进不同角色之间的分工与合作是当前的难题，许多应用都坚持有数据就有世界的概念，这不利于它们自己的分工与合作和生态发展。教育大数据生态系统是所有参与者实现数据共享的关键，共建共享是互联网的本质特征，对于教育大数据也应提倡共建共享的理念。

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