近年來，大數據與各領域融合越發深入，給各行各業帶來了積極變化。教育領域同樣沒有例外，教育大數據打開了想象空間，實現了因材施教，前景樂觀。不過，教育大數據要發揮出作用，還需加大數據獲取力度。
教育領域面臨的最大難題之一，便是難以針對不同學生實施不同教學，即難以做到因材施教。每個學生基礎不同、智力不同，如果只有一套教學方案，并不利于每個學生的成長。但教師資源有限，也不可能做到一對一教學。
在大數據時代，將大數據思維、技術與教育結合，可以做到個性化教學方案。通過大數據分析學生學習過程，設計出合理測試題和個性化課程，從而適應每個學生的差異，學生可按照自己節奏控制學習進度。
這個模式下，教師也可以獲得反饋，能夠及時跟進幫助學生提高成績。而且，大數據還具備了一定的預測能力，可根據學生分數、出勤率等來給出警告信號，給教師、學校預留充分的干預時間。不僅如此，大數據還可以用來預測學生能否順利完成課業。
除了對學生有極大幫助，教育大數據對教師的成長同樣有促進作用。通過大數據標準化測評，來記錄教師教學情況，并指出可改善之處。這些測評數據主要包括教學自我評價、教育結果反饋等。
在擇校方面，大數據同樣可以幫助畢業生選擇學校。例如，選擇大學時，大數據通過收集就業、職業生涯等數據，來給出高校專業未來前景，增加決策依據。當然，學校也可以根據學生在校情況，來擇優錄取學生。
總結下來，教育大數據掌握了不同層級數據，可以做的事非常多。大數據思維及技術的引入，為學生量身定做的學習環境和個性化課程，提供一個富有挑戰性而非逐漸厭倦的學習計劃；為教師學校建立早期預警系統以便發現滑坡甚至厭學等潛在的風險。
不過，教育大數據要發揮出上述作用，還需先過了收集數據這關。據前瞻產業研究院提供的《全球教育大數據行業發展前景預測分析報告》分析，教育大數據主要有四類，包括教學資源類數據、教育教學管理數據、教與學行為數據、教育教學評估數據。
未來的學習，必然離不開大數據驅動。對大數據企業而言，如何克服收集數據難關，將是分食教育大數據蛋糕的關鍵所在。
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