教育大数据包括哪些内容？什么是教育大数据教育大数据有哪些分类

一、教育大数据来源包括哪些

教育大数据的来源包括以下几个方面：

1、学校系统数据：学校的管理系统中包含了学生、教职工、课程、成绩、考勤等方面的数据，这些数据可以用于教育大数据的分析和挖掘。

2、在线教育平台数据：随着在线教育的发展，越来越多的学生和教师使用在线教育平台，这些平台上的学习记录、用户行为数据、交互数据等可以用于教育大数据的分析。

3、互联网数据：互联网上包含了海量的教育相关数据，如学术论文、教育新闻、教科书、课程视频、在线资源等，这些数据可以用于教育大数据的挖掘和分析。

4、社交媒体数据：社交媒体上的数据可以反映学生的情绪、兴趣、社交关系等，这些数据可以用于教育大数据的分析和挖掘。

5、移动设备数据：移动设备上包含了学生的行为数据、位置数据、社交数据等，这些数据可以用于教育大数据的分析和挖掘。

6、传感器数据：传感器在教育领域的应用也越来越广泛，如智能教室、智慧校园等，这些设备产生的数据可以用于教育大数据的分析和应用。综上所述，教育大数据的来源包括学校系统数据、在线教育平台数据、互联网数据、社交媒体数据、移动设备数据和传感器数据等多个方面。

二、教育大数据指的是什么

1、国家教育大数据主要汇聚来自各区域产生的各种教育数据。

2、教育是一个超复杂的系统，涉及教学、管理、教研、服务等诸多业务。与金融系统具有清晰、规范、一致化的业务流程所不同的是，不同地区、不同学校的教育业务虽然具有一定的共性，但差异性也很突出，而业务的差异性直接导致教育数据来源更加多元、数据采集更加复杂。

3、教育大数据产生于各种教育实践活动，既包括校园环境下的教学活动、管理活动、科研活动以及校园生活，也包括家庭、社区、博物馆、图书馆等非正式环境下的学习活动；既包括线上的教育教学活动，也包括线下的教育教学活动。

4、教育大数据的核心数据源头是“人”和“物”——“人”包括学生、教师、管理者和家长，“物”包括信息系统校园网站、服务器、多媒体设备等各种教育装备。依据来源和范围的不同，可以将教育大数据分为个体教育大数据、课程教育大数据、班级教育大数据、学校教育大数据、区域教育大数据、国家教育大数据等六种。

5、从数据产生的业务来源来看，包括教学类数据、管理类数据、科研类数据以及服务类数据。从数据产生的技术场景来看，包括感知数据、业务数据和互联网数据等类型。从数据结构化程度来看，包括结构化数据、半结构化数据和非结构化数据。结构化数据适合用二维表存储。

6、从数据产生的环节来看，包括过程性数据和结果性数据。过程性数据是活动过程中采集到的、难以量化的数据（如课堂互动、在线作业、网络搜索等）；结果性数据则常表现为某种可量化的结果（如成绩、等级、数量等）。

7、国家采集的数据主要以管理类、结构化和结果性的数据为主，重点关注宏观层面教育发展整体状况。到大数据时代，教育数据的全面采集和深度挖掘分析变得越来越重要。教育数据采集的重心将向非结构化、过程性的数据转变。

三、什么是教育大数据教育大数据有哪些分类

1、教育是一个超复杂的系统，涉及教学、管理、教研、服务等诸多业务。与金融系统具有清晰、规范、一致化的业务流程所不同的是，不同地区、不同学校的教育业务虽然具有一定的共性，但差异性也很突出，而业务的差异性直接导致教育数据来源更加多元、数据采集更加复杂。

2、教育大数据产生于各种教育实践活动，既包括校园环境下的教学活动、管理活动、科研活动以及校园生活，也包括家庭、社区、博物馆、图书馆等非正式环境下的学习活动；既包括线上的教育教学活动，也包括线下的教育教学活动。

3、教育大数据的核心数据源头是“人”和“物”——“人”包括学生、教师、管理者和家长，“物”包括信息系统校园网站、服务器、多媒体设备等各种教育装备。

4、依据来源和范围的不同，可以将教育大数据分为个体教育大数据、课程教育大数据、班级教育大数据、学校教育大数据、区域教育大数据、国家教育大数据等六种。

5、从数据产生的业务来源来看，包括教学类数据、管理类数据、科研类数据以及服务类数据。

6、从数据产生的技术场景来看，包括感知数据、业务数据和互联网数据等类型。

7、从数据结构化程度来看，包括结构化数据、半结构化数据和非结构化数据。结构化数据适合用二维表存储。

8、从数据产生的环节来看，包括过程性数据和结果性数据。过程性数据是活动过程中采集到的、难以量化的数据（如课堂互动、在线作业、网络搜索等）；结果性数据则常表现为某种可量化的结果（如成绩、等级、数量等）。

9、国家采集的数据主要以管理类、结构化和结果性的数据为主，重点关注宏观层面教育发展整体状况。到大数据时代，教育数据的全面采集和深度挖掘分析变得越来越重要。教育数据采集的重心将向非结构化、过程性的数据转变。

10、整体来说，教育大数据可以分为四层，由内到外分别是基础层、状态层、资源层和行为层。

11、基础层：也就是我们国家最最基础的数据，是高度保密的数据；包括教育部2012年发布的七个教育管理信息系列标准中提到的所有数据，如学校管理信息、行政管理信息和教育统计信息等；

12、状态层，各种装备、环境与业务的运行状态的数据；必然设备的耗能、故障、运行时间、校园空气质量、教室光照和教学进度等；

13、资源层，最上层是关于教育领域的用户行为数据。比如PPT课件、微课、教学视频、图片、游戏、教学软件、帖子、问题和试题试卷等；

14、行为层：存储扩大教育相关用户（教师、学生、教研员和教育管理者等）的行为数据，比如学生的学习行为数据、教师的教学行为数据、教研员的教学指导行为数据以及管理员的系统维护行为数据等。

15、不同层次的数据应该有不同的采集方式和教育数据应用的场景。

16、关于教育大数据的冰山模型，目前我们更多的是采集一些显性化的、结构性的数据，而存在冰山之下的是更多的非结构化的，而且真正为教育产生最大价值的数据是在冰山之下的。

17、教育大数据的来源与采集技术 邢蓓蓓

四、教育大数据分析的三大方法

这是业务上使用最多的分析方法，也是最简单的数据分析方法，为企业提供重要的指标和业务衡量方法，可以通过企业各种数据获得很多客户的情况，例如客户的喜好，使用产品习惯等。

做好描述性分析之后就可以进行诊断分析了，主要是通过评估描述性数据，诊断分析工具可以使数据分析对数据进行深入分析，并深入数据的核心，一个设计良好的数据分析工具可以集成数据读取、特征过滤和按时间序列进行数据钻取的功能，从而更好地分析数据。

预测分析是用于预测未来事件发生的可能性，一个可量化值的预测，或者事件发生时间点的预测，都可以通过预测模型来完成，预测模型也是一种重要的方法，在许多领域得到应用。

数据和复杂性分析的下一步是指令分析，指令模型可以帮助用户决定应该采取什么措施。

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