大数据在教育教学中的作用

一般来说，数据是指通过科学实验、检验和统计获得的，用于科学研究、技术设计、验证、决策等目的的数值。通过全面、准确、系统地测量、收集、记录、分类、存储这些数据，然后对这些数据进行严格的统计、分析和检验，才能得出一些令人信服的结论。对这些数据进行大规模、长时间的测量、记录、存储、统计和分析，得到的海量数据就是大数据。在制作大数据时，需要进行严格的方案设计、变量控制和统计检验，否则得到的大数据会不完整、不准确、没有价值或价值不大。

在教育中，尤其是在学校教育中，数据已经成为教学改进的最重要的指标。通常这些数据主要参考考试成绩。当然也可以包括入学率，出勤率，辍学率，升学率等等。对于具体的课堂教学，数据要能说明教学效果，比如学生识字的准确性、作业的准确性、各种发展的表现率——主动参与课堂科学的举手数量、回答问题的次数、时长和准确率、师生互动的频率和时长。更具体地说，比如每个学生回答一个问题需要多长时间，不同学生回答同一个问题需要多大的差异，整体回答的正确率是多少？这些具体的数据经过专门的收集、分类、整理、统计、分析，就会成为大数据。

分析大数据，助力教学改革

近年来，随着大数据成为互联网信息技术行业的热门词汇，教育逐渐被认为是大数据可以大有作为的重要应用领域。有人大胆预言，大数据将给教育带来革命性的变化。

大数据技术可以让中小学和大学分析从学生的学习行为、考试成绩到职业规划的所有重要信息。这些数据中的许多已经被政府机构存储，例如国家教育统计中心，用于统计和分析。

近年来，越来越多的在线教育和大型开放在线课程涌现，这也让大数据在教育领域有了更广阔的应用空间。专家指出，大数据将掀起一场新的教育革命，如创新学生的学习、教师的教学以及制定教育政策的方式和方法。

教育大数据分析的最终目的是提高学生的学习成绩。成绩优秀的学生对学校，对社会，对国家都有好处。学生的作业和考试中有一系列重要的信息，而这些信息往往被我们的常规研究所忽略。通过分析大数据，我们可以找到这些重要的信息，并利用它们为提高学生的成绩提供个性化服务。同时也可以提高学生的期末考试成绩，平时出勤率，辍学率，升学率。