大數據是信息技術最新發展成果的典型代表，是工業4.0等各行業新一輪重大變革浪潮的主要推手，也對教育行業產生了重大影響?；诖髷祿膫€性化教學、科學化評價、精細化管理、智能化決策、精準化科研等，將對促進教育公平、提高教育質量、培養創新人才具有不可估量的作用。

驅動教學模式重塑

傳統的教學模式映射了工業化時代的標準化、規模化的生產方式特征，以“教師、教材、課堂”為中心的“三中心”教學模式，注重學科知識體系的構建和教師的主導地位，強調課堂上知識的單向傳授，但很大程度上忽略了學習者的個性化需求。

隨著大數據在教育領域的應用，我們可以更精細地刻畫師生教與學的特點，并針對性推送教學內容與服務，從而促使教學能夠更有效地關注個體，真正實現因材施教，培養出符合信息化時代所需要的個性化、創新型人才。比如，利用學習分析技術分析匹配對象的過往成績與課程表之間的相關性，預測該生未來在該課程取得的成績，從而幫助每個學生選擇最適合自身發展的課程，最終達到提升學業表現的目的。

驅動評價體系重構

教育評價是提高教育教學質量的有力手段。傳統教育評價重視學生考試成績，重在甄別證明，忽視了學生綜合素質和個性發展，忽視學生進步和努力程度，忽視了診斷和改進。

大數據使評價內容更加豐富多元，不再僅僅注重學生的學習成績，而更加關注身心健康、學業進步、個性技能、成長體驗等方面。評價內容從單純對知識掌握狀況的評價，轉向知識、能力和素養并重的綜合性評價；評價方式從傳統的一次性、總結性評價，轉向過程性、伴隨性評價；評價手段從試卷、問卷，轉向大數據采集分析系統。隨著多種基于云的學習平臺、學習終端的廣泛應用，收集學生的過程性學習數據如學習行為、學習表現、學習習慣等成為可能。通過分析挖掘學生學習的全過程數據，可為學生的自我發展、教師的教學反思、學校的質量提升等提供基于數據的實證分析支持。美國田納西州的增值評價系統，通過對學生的成績如語言、數學、科學等進行多年追蹤分析，利用增值評價方法分析每個學生在學業上的進步，并以此為依據來評估學區、學校、教師效能。

驅動研究范式轉型

教育科學的研究旨在為教育教學實踐提供服務，其成果可直接作為改進教育實踐的依據。

在傳統的教育科學研究中，質性研究居多，量化研究較少；理論演繹居多，實證研究較少。雖采用了觀察法、調查法、統計法等實證研究方法，但由于技術和手段的局限，往往只能采用抽樣思維進行局部樣本的研究，且研究反饋具有滯后性，難以滿足實際教育教學實踐的需求。

大數據時代，教育數據的分析將走向深層次挖掘，既注重相關關系的識別，又強調因果關系的確定，通過數據分析技術發現教育系統中實際存在的問題，比傳統研究范式更準確評價當前現狀，預測未來趨勢。例如麻省理工學院和哈佛大學的學者對大規模開放在線課程平臺的教學視頻操作行為進行分析，從中探尋學習者學習過程中的若干共性，并對這些共性與視頻課程的呈現內容與方式進行相關分析，據此作為后續改善教學內容設計及呈現方式的重要依據。

驅動教育決策創新

學習分析與數據挖掘技術的進步促使教育決策更加精確與科學，決策方式從“基于有限個案”向“基于全面數據”轉變，從而推動教育決策從經驗型、粗放型向精細化、智能化轉變。

對教育大數據的全面收集、準確分析、合理利用，已成為教育決策創新的重要驅動力?；蹟到逃髷祿脚_能夠對上千個教育站點、各大主流媒體教育板塊，以及各社交平臺進行全天候不間斷監測，實時掌握全網教育情報、輿情動態實現數據聚類，助力高校教學管理和改革，輔助高校管理者用數據智慧決策。慧數教育平臺打破了高校獲取重要信息的壁壘，幫助各大高校建立一個完整高效的信息化管理系統。

驅動教育管理變革

當前，在學校和教育機構中，教育管理者由于無法及時掌握教學與管理綜合情況，難以對教育系統進行動態監管。隨著大數據時代的到來，對教育大數據進行深入挖掘和分析，將數據分析的結果融入學校的日常管理與服務之中，是為師生提供精細化與智能化服務的基礎。

教育大數據領域方興未艾，既具有巨大的發展潛力，又面臨著諸多的挑戰，教育大數據研究與應用具有鮮明的特點，其發展需要將大數據技術與教育領域進行深度融合。在“互聯網+”時代，為了更好地應對教育大數據所面臨的一系列挑戰，迫切需要在體制與機制上，多方協同，各盡其力，以形成一種合力，共同助力教育大數據產業的發展。