众所周知，美国总统选举不仅是候选人智力和能力的竞争，也是经济实力的对抗。那么，奥巴马为什么能连任呢？这是由于其团队对数万名选民数据的正确、合理的分析和挖掘，以及有针对性的宣传。

 

奥巴马团队的成功告诉我们，只要数据充足，使用合理，大数据就可以成为竞选的核武器。互联网和智能终端的快速发展以及多媒体应用的多样化，为人们准确收集数据提供了非常方便的条件。面对大量的数据，人们不需要隐藏自己的想法。

 

在教育界，大数据也如雨后春笋般涌现。Altschool，2015年，一所面向学前班到八年级儿童的私立学校吸引了硅谷传奇投资者，如Facebook创始人扎克伯格和Paypal创始人。他们想找到一个答案：以“儿童为中心”的个性化教学绝对不能像公立学校那样大规模、标准化地运作吗？目前，他们已经成功了。如果Minerva试图颠覆大学，Alschool正在探索一种新的小学模式。Altschool抓住了现有的内容和理念，结合大数据的挖掘和分析，创建了一个“自我修复”的教育生态系统。

 

在大数据时代，教师教学发生了变化

 

大数据时代对教师提出了新的要求。首先，教师在进行教学设计时，必须结合实际情况设计大数据实验和实践。其次，教师应充分利用网络资源，运用基于任务的教学方法和多元化的教学策略，以创新的技术和教学极大地刺激学习问题，充分利用团队合作的方法，使学生学会合作、数据资源共享和协作学习，顺利完成任务。

 

1.1大数据时代，大量的教学资源令人满意，谨慎的选择是关键

 

目前，互联网教学信息资源相当丰富，精品课程随处可见，著名教师课件令人眼花缭乱。因此，在大数据时代，选择在线学习资源已成为大数据时代不可或缺的学习过程。目前，许多中等职业学校结合自身的办学特点，建立了不同规模的教学资源，利用数据库在线学习网络和视频，真正实现了无时间、无空间限制的学习模式，反映了学习的本质。

 

1.2大米萝卜贝，对枯燥的学习说不，

 

在大数据时代，不仅可以在校园里讨论，还可以充分利用微信、QQ、电子邮件和其他社交媒体为学习各方提供了更多的选择，打破了学习和交流的限制。开放主动学习不受时间和空间的限制，是当前主流的教育环境，可以完全改变传统课堂枯燥被动的学习形式。

 

1.3大教据时代，教学行为的预测、理解和评价如此简单

 

2012年12月，美国教育部发布了《通过教育数据挖掘和学习分析促进教学》报告，报告显示：“目前教育领域的大数据应用有两个方面，即“教育数据挖掘和学习分析”。前者是指“借助机器学习、数据挖掘和数学统计技术来分析和处理教育大数据，借助数据建模，可以找出学习资源、内容、行为、结果之间的关系，以预测未来的学习趋势”；后者是指“综合运用社会学、心理学、计算机科学等学科的理论方法，处理和分析广义教育的大数据，用现有的方法模式回答一些对学习者学习有重大影响的问题，评价学习者的学习行为，同时向学习者传递人为、适应性的反馈”。

 

一些研究提到，在学习中，有三个重大变化是由大数据引起的：过去不易收集或不现实的反馈数据被有效收集；可以进行个性化学习（满足学生的个人需求）；借助概率优化学习内容、方法和时间。

 

简而言之，通过对教育大数据的分析和挖掘，我们可以探索学习者对教学环境、方法、内容、时间和评价这一系列变量的学习效果，从而在解密“教学黑箱”和提高教学质量方面发挥重要作用。

 

在两个大数据时代，学生学习的变化

 

2.1基于大数据的个性化自适应学习过程

 

大数据的个性化自适应学习系统可以通过数据信息收集、分析和计算功能检测学生当前的学习水平和状态，并自动调整学习过程，给学习者足够的空间，让学习者感受到对学习的控制和成就感，有权在可控范围内选择学习路径和学习内容，从而实现个性化学习。系统中基于数据挖掘技术的学习行为数据采集和分析系统可以收集和分析在线学习的海量数据，包括学生当前的认知状况、学习历史、学习偏好、客观因素、学习目标等数据信息，并根据这些数据信息制定有针对性的学习服务策略；自适应学习系统可以增加智能互动的远程教育系统，分析学习者的个性特征，挖掘教学策略，具有良好的师生互动功能，打破传统教育系统中所有以教师为中心、学习者被动接受的模式。

 

2.2大数据带领我们走近，最终走进智慧学习

 

实现智能学习可以使用教育大数据。在智能教育中，我们可以使用大数据思想：第一，定量。遵循可测量的原则，将学习行为、偏好和内容数据化。第二，相关性。发现每个数据之间的相关性，从而发现不同学习者的认知倾向，为活动和内容设计提供参考。第三，实验。通过对大数据的分析，可以提高学习者的访问热情。通过挖掘大数据的应用，学习更加独立、可预测、合作，更加轻松、可控、智能化。

 

2.3大数据时代学习评价

 

在教育评价方面，大数据时代的思维模式为其拓展了新的思路。一是发展性教育观念的出现。发展性教育评价注重评价对象的主体发展，以学生的实际需求为出发点，注重学习交流、经验和过程的评价。二是扩大教学评价范围。不仅学生是教育评价的对象，而且学校、课程、教师等对教育活动影响很大的人也应该属于评价对象的范畴。三是反思片面追求成绩和入学率的现象。测试分数与物理测量单位的直观含义有本质区别。教育不仅是传授以人为本的知识，更是引导受教育者理解生命的内涵，规范他们的个人意志。因此，教育评价不能简单地用数字解读来进行。

 

在大数据时代，人们的日常生活、工作和学习离不开网络平台。通过相关学科的发展和内容分析、学习分析、数据挖掘等技术的运用，保证了发展评价。

 

3结语

 

综上所述，教育大数据可以真正实现高度集成的资源共享，支持教育决策，改变传统的课堂教学和学习，实现多样化的教学工具和教学方法，实现无地区、无时间限制的在线学习，提高互动体验，真正实现个性化学习、发展，最终实现“智慧教育”。