大数据在教育领域应用.ppt

大数据在教育领域应用 大数据在教育领域中的应用主要指的是在线决策、学习分析、数据挖掘三大要素，其主要作用是进行预测分析、行为分析、学业分析等的应用和研究。大数据含义指的是对学生学习过程中产生的大量数据（数据来源包括两方面，即显性行为和隐性行为，其中隐性行为包括论坛发帖、课外活动、在线社交等不直接作为教育评价的活动，显性行为包括考试成绩、作业完成状况以及课堂表现等）进行分析，大数据模型以及显示的数据能够为学校和教师的教学提供参考，及时、准确的评估学生的学业状况，发现学生潜在存在的问题，进而预测学生未来可能的表现。 在教育领域中，大数据的应用可以从多方面进行，例如： 1. 学习分析技术：通过学习分析技术，可以了解学生学习现状，找出相关问题，对学生学习过程进行优化，帮助学生培养良好学习习惯，从而达到学生自我学习的目的。 2. 教师和管理人员：学习分析技术可以评估教学课程和相关机构，帮助同步改善学校既定考核方式，深入分析教学数据，为教师帮助学生解决实际问题指明教学不足和更优方法。 3. 研究人员：学习分析技术是一种研究学生和网络学习的有效工具。 4. 技术开发人员：学习分析技术管理系统各模块各不相同的使用频次和路径能有效指导系统界面的相关优化设计，并可以完善系统日志相关管理功能。 此外，大数据在教育领域中的应用还可以体现在考试、学习分析、数据挖掘等方面。例如，通过大数据分析，可以预测学生的考试成绩，了解学生的学习行为，发现学生潜在存在的问题，并提供及时、准确的评估学生的学业状况。 在国外，已经有许多成功的教育大数据应用案例，例如IBM的“希维塔斯学习”（Civitas Learning）项目，该项目通过使用海量数据，能够看到学生的分数、出勤率、辍学率和保留率的主要趋势，进而预测学生的未来学习成绩。还有“渴望学习”（Desire 2 Learn）的学生成功系统，该系统通过监控学生阅读电子化的课程材料、提交电子版的作业、通过在线与同学交流、完成考试与测验，就能让其计算程序持续、系统地分析每个学生的教育数据。 Teachers can get more detailed information, such as the time spent on reading materials, to diagnose problems and provide improvement suggestions. 大数据在教育领域中的应用具有非常重要的意义，可以帮助学校和教师更好地了解学生的学习情况，预测学生的未来学习成绩，提供及时、准确的评估学生的学业状况，并帮助学生培养良好学习习惯。