大数据是信息技术最新发展成果的典型代表，是工业4.0等各行业新一轮重大变革浪潮的主要推手，也对教育行业产生了重大影响。基于大数据的个性化教学、科学化评价、精细化管理、智能化决策、精准化科研等，将对促进教育公平、提高教育质量、培养创新人才具有不可估量的作用。

驱动教学模式重塑

传统的教学模式映射了工业化时代的标准化、规模化的生产方式特征，以“教师、教材、课堂”为中心的“三中心”教学模式，注重学科知识体系的构建和教师的主导地位，强调课堂上知识的单向传授，但很大程度上忽略了学习者的个性化需求。

随着大数据在教育领域的应用，我们可以更精细地刻画师生教与学的特点，并针对性推送教学内容与服务，从而促使教学能够更有效地关注个体，真正实现因材施教，培养出符合信息化时代所需要的个性化、创新型人才。比如，利用学习分析技术分析匹配对象的过往成绩与课程表之间的相关性，预测该生未来在该课程取得的成绩，从而帮助每个学生选择最适合自身发展的课程，最终达到提升学业表现的目的。

驱动评价体系重构

教育评价是提高教育教学质量的有力手段。传统教育评价重视学生考试成绩，重在甄别证明，忽视了学生综合素质和个性发展，忽视学生进步和努力程度，忽视了诊断和改进。

大数据使评价内容更加丰富多元，不再仅仅注重学生的学习成绩，而更加关注身心健康、学业进步、个性技能、成长体验等方面。评价内容从单纯对知识掌握状况的评价，转向知识、能力和素养并重的综合性评价；评价方式从传统的一次性、总结性评价，转向过程性、伴随性评价；评价手段从试卷、问卷，转向大数据采集分析系统。随着多种基于云的学习平台、学习终端的广泛应用，收集学生的过程性学习数据如学习行为、学习表现、学习习惯等成为可能。通过分析挖掘学生学习的全过程数据，可为学生的自我发展、教师的教学反思、学校的质量提升等提供基于数据的实证分析支持。美国田纳西州的增值评价系统，通过对学生的成绩如语言、数学、科学等进行多年追踪分析，利用增值评价方法分析每个学生在学业上的进步，并以此为依据来评估学区、学校、教师效能。

驱动研究范式转型

教育科学的研究旨在为教育教学实践提供服务，其成果可直接作为改进教育实践的依据。

在传统的教育科学研究中，质性研究居多，量化研究较少；理论演绎居多，实证研究较少。虽采用了观察法、调查法、统计法等实证研究方法，但由于技术和手段的局限，往往只能采用抽样思维进行局部样本的研究，且研究反馈具有滞后性，难以满足实际教育教学实践的需求。

大数据时代，教育数据的分析将走向深层次挖掘，既注重相关关系的识别，又强调因果关系的确定，通过数据分析技术发现教育系统中实际存在的问题，比传统研究范式更准确评价当前现状，预测未来趋势。例如麻省理工学院和哈佛大学的学者对大规模开放在线课程平台的教学视频操作行为进行分析，从中探寻学习者学习过程中的若干共性，并对这些共性与视频课程的呈现内容与方式进行相关分析，据此作为后续改善教学内容设计及呈现方式的重要依据。

驱动教育决策创新

学习分析与数据挖掘技术的进步促使教育决策更加精确与科学，决策方式从“基于有限个案”向“基于全面数据”转变，从而推动教育决策从经验型、粗放型向精细化、智能化转变。

对教育大数据的全面收集、准确分析、合理利用，已成为教育决策创新的重要驱动力。慧数教育大数据平台能够对上千个教育站点、各大主流媒体教育板块，以及各社交平台进行全天候不间断监测，实时掌握全网教育情报、舆情动态实现数据聚类，助力高校教学管理和改革，辅助高校管理者用数据智慧决策。慧数教育平台打破了高校获取重要信息的壁垒，帮助各大高校建立一个完整高效的信息化管理系统。

驱动教育管理变革

当前，在学校和教育机构中，教育管理者由于无法及时掌握教学与管理综合情况，难以对教育系统进行动态监管。随着大数据时代的到来，对教育大数据进行深入挖掘和分析，将数据分析的结果融入学校的日常管理与服务之中，是为师生提供精细化与智能化服务的基础。

教育大数据领域方兴未艾，既具有巨大的发展潜力，又面临着诸多的挑战，教育大数据研究与应用具有鲜明的特点，其发展需要将大数据技术与教育领域进行深度融合。在“互联网+”时代，为了更好地应对教育大数据所面临的一系列挑战，迫切需要在体制与机制上，多方协同，各尽其力，以形成一种合力，共同助力教育大数据产业的发展。