㈠ 大數據在教育中應用領域有哪些

有針對教師管理信息化的。
一是建立教師管理信息化體系。以教師系統為支撐，逐步實現教師系統與相關教育管理服務平台的互通、銜接，建立健全覆蓋各級教育行政部門、各級各類學校及廣大教師的互聯互通、安全可靠的教師管理信息化體系，為加快推進教師治理體系和治理能力現代化奠定堅實基礎。

二是形成教師隊伍大數據。依託教師系統，實現各級各類教師信息的「伴隨式收集」，為每位教師建立電子檔案，建立統一高效、互聯互通、安全可靠的全國教師基礎信息庫。同時，高效採集、有效整合教師系統及相關教育管理服務平台生成的教師信息，形成教師隊伍大數據。

三是優化教師工作決策。將教師隊伍大數據作為教師工作決策的基礎支撐和重要依據。對大數據進行多角度、多層面、多方位的關聯分析、融合利用，評價教師隊伍發展狀況、找准教師隊伍發展問題、研判教師隊伍發展趨勢、確定教師隊伍發展重點，提升教師工作決策的科學性、針對性和有效性。

四是提升教師隊伍治理水平。積極推進教師系統及相關教育管理服務平台與教師工作的深度融合，逐步推進教師管理方式重構、教師管理流程再造，實現教師管理過程精細化、治理工作精準化，優化教師管理核心工作，不斷提升教師管理服務水平。
有專門的文章，如果有需要，可以留下信箱。

㈡ 教育行業在大數據方面的現狀

學習層和教學層為主要應用層次

教育大數據在應用層次上可為學習、教學、研究、管理與政策五大層次。學習層與教學層需求著眼於適應性學習;研究層需求著眼於發現教育教學規律;管理層需求著眼於精細管理和科學決策;政策層需求來自獲得機制設計依據。



——更多本行業研究分析詳見前瞻產業研究院《全球教育大數據行業發展前景預測與投資戰略規劃分析報告》。

㈢ 大數據教育軟體有哪些

僅通過常規軟體，沒辦法在短期內對該海量數據進行捕捉、統計、管理和分析。該類數據由於具有大量、高速、多樣性、低價值密度、真實性等五大特性，故需要使用新的處理模式才能使之具有更強的決策力，進而發展成強大的信息資產。
相較於2017年兩會上藏匿於「人工智慧」背後的幕後英雄大數據，在2018年政府工作報告中不時出現的大數據，是怒刷了一波存在感，被賦予無限期待。報告還特別指出，實施大數據發展行動，加強新一代人工智慧研發應用，在教育領域推進「互聯網+」，拓展智能生活。
在大數據、雲計算、人工智慧等新技術的應用下，教育行業迎來了前所未有的挑戰與機遇。傳統的教育行業正逐步向信息化邁進，各教學應用應運而生。但是，如何從各應用產生的大數據中提取有效信息並將其轉化為決策和行動的數據支持，還面臨著諸多問題。
教育行業大數據應用的起步
隨著社會信息化的發展與普及，各大高校、職校、大部分中小學、幼兒園、各地市級教育局已經實現教育課程和內務管理信息化。由於各教育機構信息化進程不一致，應用系統沒有統一從頂級設計上考慮一致性，故在應用與應用之間、校與校之間、地方與地方之間存在明顯的數據壁壘。以之形成的數據孤島現象無疑對推動大數據智能分析產生了不小的障礙。
針對這些數據孤島現象，鮮有企業對其整合設計，缺乏教育行業大數據應用平台。
推動教育行業技術變革
大數據智能分析在教育行業中能夠發揮不容小覷的影響力，特別是在智能風控預警、學生成長軌跡跟蹤等方面產生深刻影響。
平台通過搭建不同的數據模型，將大量用戶的海量信息歸類、整理，抽象出不同的用戶圖像，不僅可以針對個人推送最適合的優質教學資源，還能對教學資源做優化整理，促進教學資源更人性化、更優質化。針對用戶圖像，還可以設置預警線，對特定的學生進行特定的觀察，實時給予輔導工作，減少問題學生的出現，推動學生在成長過程中健康發展。

㈣ 教育行業學什麼大數據

大數據技術的學習內容有很多，包括： 基礎階段：Linux、Docker、KVM、MySQL基礎、Oracle基礎、MongoDB、redis。 hadoop maprece hdfs yarn：hadoop：Hadoop 概念、版本、歷史，HDFS工作原理，YARN介紹及組件介紹。 大數據存儲階段：hbase、hive、sqoop。 大數據架構設計階段：Flume分布式、Zookeeper、Kafka。 大數據實時計算階段：Mahout、Spark、storm。 大數據數據採集階段：Python、Scala。 大數據商業實戰階段：實操企業大數據處理業務場景，分析需求、解決方案實施，綜合技術實戰應用。

㈤ 教育行業大數據

教育信息化領域的研究者,筆者自然關心這份綱領性文件中對教育信息化工作的新提法、新要求。

㈥ 教育大數據分析可以在哪些方面得到具體應用

應該可以應用在調查學校教學水平或市民受教育水平。

㈦ 大數據到底給教育行業帶來啦什麼

目前來看真沒什麼，大多數的學校連WIFI都沒辦法給學生裝，再加上手機網速的慢，流量費的高昂，還要大多數更為傳統的教學方式這些客觀因素，再好的教育理念都無濟於事。

㈧ 大數據在教育行業是如何運用的

1、重心變化
在大數據時代，教師的工作不再簡單的是知識傳授，而是將知識的輸出形式變得多樣化，關注學生的個性特徵。將統一形式、集體化的教學轉變為信息技術支持下的教學。也就是說在了解學生的認知能力和知識結構的前提下，將知識進行遷移、整合並進行傳授。
2、精準滿足需求
這里所說的精準滿足用戶需求，就是說要將教育信息及時的傳送給有需求的用戶。譬如一個學生近期要進行英語培訓，那麼有關英語培訓的信息會及時的傳送給該學生。根據用戶的學習習慣、生活習慣會有一個智能的數據匹配，這樣一來，該用戶所收到的資訊和信息也正是自己所需求的。
3、精準進行廣告投放
在大數據時代，用戶的的行為習慣很容易通過一些數據分析推測出來。一些教育及培訓機構可以通過數據分析，將用戶進行鎖定進行廣告的投放。譬如用戶打開手機的頻次以及用戶在某一時間段的習慣性行為。通過大數據可以將自己的廣告精準投放給需求的用戶。
除此之外，互聯網和大數據的發展，還給我們帶來發展個性化的機會，可以說在教育學上是有非常大的意義的。那些所謂的學習不好的學生，如果他們在某些方面有一定的特長，同樣發揮其特長，不再是標准化的教育。
大數據技術可以在教育平台上跟蹤和關注老師和學生的教學、學習過程，記錄老師和學生的課堂表現以及課下行為的數字化痕跡，通過在教育活動中點滴微觀行為的捕捉，為教育管理機構、學校、老師和家長提供最直接、客觀、准確的教育結果評價等。
可以說，大數據在教育領域的運用是當代教育發展的必然趨勢。