近年來，教育領域中已涌現(xiàn)出了諸多典型的大數據應用，如教學信息化領域的學習分析、行為檔案、能力評估，教育管理信息化領域的個性化服務、教學科研支撐、決策支持等，教育大數據的發(fā)展正顯示出一派生機勃勃的景象。
教育大數據典型應用
從發(fā)展的角度來看，高校的實踐是教育領域推進大數據應用的一塊試金石，對其他教育階段具有著重要的參考價值。當前，高校的大數據應用案例主要集中于以下三方面。
首先，是面向學生管理的教育大數據應用。此類應用往往又稱為智慧網格、網格化管理應用，它主要聚焦于高校學生管理中的方方面面，對學生培養(yǎng)全生命周期中的生活、學業(yè)、思想等行為軌跡和發(fā)展過程進行伴隨式輔導，形成協(xié)同可持續(xù)的智慧管理與導引發(fā)展新模式。目前，一些高校已經建立起了學生畫像、學生行為預警、學生家庭經濟狀況分析、學生綜合數據檢索、學生群體分析等功能應用，由面向混雜群體變?yōu)槊嫦蛱卣魅后w管理，更好分辨學生在專業(yè)學習或就業(yè)方向上的潛能，為學生提供個性化的管理與培養(yǎng)方案。
其次，是面向校園服務的教育大數據應用。此類應用主要通過實時爬取、分析校園各類數據，監(jiān)測校園輿情，優(yōu)化校園資源配置，為校方提供建設管理決策，展示學校人文關懷。一些高校已經開展了相關功能試點，其中，綜合校情展示功能通過集成基礎數據分析及行為數據分析，能夠使管理者對學校在校生情況、課程情況、科研成果、獎助情況、教工情況等方面進行直觀了解和對比，幫助學生從嚴謹的數據分析中更加了解自己以及與他人的差異，感受信息化帶來的人文關懷與改變。
再其次，是面向教學科研的教育大數據應用。部分高校開始嘗試根據每年各專業(yè)招生計劃、今年開課計劃、往年教學安排等多種條件，基于教學資源開展數據分析，對教學活動中各項資源給出預測及預警。也有高校正在探討通過導入和聚合各類的科研原始數據，建立多維度的高?？蒲兄笜藬祿治龇眨⒕珳实卣业脚c學校需求更加契合的外部人才。
教育大數據的發(fā)展思考
從上述發(fā)展狀況和典型應用中，不難看出當下教育大數據的理想與實然狀態(tài)之間存在著一定反差，要更好地發(fā)揮教育大數據促進教育發(fā)展的作用，一方面需要進一步強調教育信息化基礎設施的支撐作用，另一方面需要重新審視和反思教育領域對大數據的本質需求。
教育大數據的基礎設施支撐
如果說教育大數據是教育這個“園區(qū)”中的高樓大廈的話，那么信息化基礎設施就是“水電煤”三通一平，沒有完善的基礎設施構架，教育大數據將來就可能是“孤樓林立”的信息孤島。
教育信息化的基礎設施框架包括了跨域身份認證、授權、時間、接口、安全等基礎性服務，以及應用系統(tǒng)數據、機器生成數據、用戶行為數據、互聯(lián)網數據等軟性資產，它靶向到教育領域中各種各樣的業(yè)務系統(tǒng)，確保每一個系統(tǒng)的穩(wěn)健運行和發(fā)展，并促進這些系統(tǒng)底層的互聯(lián)互通。基礎設施建設有助于從根本解決教育大數據應用中面臨的關鍵性問題，這些都有助于很好清理大數據建設中常見的“絆腳石”。
教育大數據的本質需求
教育大數據不是理論層面的花架子，要為教育領域帶來革命性的變化，它必須具體靶向到當下教育領域內的具體教育問題。我們認為，從微觀到宏觀，教育大數據應主要解決四個層次的問題。
其一是如何更好促進學習者的個人發(fā)展。這是教育最核心、最本質的訴求，也是當下教育大數據應用最需攻克的“難關”。其途徑是深入研究和聚焦學習者行為數據，包括學習者在學習過程中的學習行為、學習活動、學習進程和與之交互的學習環(huán)境等教育信息的數據，實現(xiàn)以學習者為中心背景下學習全過程的數據采集、編碼、存儲、分析和反饋，從而深入到行為機理層面對學習者產生重要影響。
其二是如何更好發(fā)掘教育教學規(guī)律，提升教育教學質量。學習者行為數據僅僅關注了“學”的部分，而學校教育則同時包括了教與學的活動，以及與這些活動相關的其它內容，這一層次的數據可被稱為教育行為數據。借助相關的教育行為數據應用，可以采集、記錄、分析教與學及其相關教育行為，更好地勾勒出教育教學的真實形態(tài)，有效推進教學信息化，深度促進教與學方式的變革。
其三是如何更好提升教育管理服務和教育治理水平。這是在教育行為數據的基礎之上，進一步納入各類教育管理和教育服務數據，利用數據來提升教育教學質量與教育管理服務水平，從而更好地推進教育治理體系和教育治理能力的現(xiàn)代化。
其四是如何更好制定教育決策，推動教育改革與發(fā)展，服務支撐國家發(fā)展戰(zhàn)略。這是教育大數據應用中最為宏觀的范疇，它面向所有與教育相關的數據。
針對不同的教育問題，不同層面的教育大數據應用的目標、主體、數據類型均不相同。在更細的粒度上，各層面的教育大數據應用還需要根據實際情況的不同作出更加靈活和有針對性的調整。
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