十九大报告指出，优先发展教育事业。建设教育强国是中华民族伟大复兴的基础工程，必须把教育事业放在优先位置，加快教育现代化，办好人民满意的教育。《国家中长期教育改革和发展规划纲要(2010-2020年)》提出的战略目标是“到2020年基本实现教育现代化”。然而互联网大数据技术将为优先发展教育事业和教育现代化目标的实现保驾护航。

     1从单一堂课向个性教学变革

    尽管教育的方式越来越丰富，特别是在线视频和在线直播等多媒体方法得到了广泛应用，但我国目前教育的主要手段还是传统的一对多的课堂教育。也就是把所有学生共同对待，大家听一样的课，做一样的家庭作业。这一点在K12基础教育中尤其明显。  

     2从封闭化向共享化变革

    众所周知，K12教育发展不均衡特别是地域之间、学校之间是多年来困扰中国教育的桎梏，成为各级政府亟待破解的难题。其中，师资差距问题是难中之难，各个地区学校教育资源封闭。

    互联网大数据技术进步的最大优势就是实现教育资源的共享，它重新再造了教育关系，教学活动也不再受三尺讲堂的限制；通过大数据技术整合线上优质资源，打破信息孤岛，利用互联网让城市的优质教育资源走向农村，让偏远地区也能享受到同等的优质资源。

     在学校教育特别是在课堂教育中，数据已经成为衡量教与学成果的重要指标。诸如学生、教师的一言一行，学校里的一切事物；例如，对于一张试卷、一次考试，每一大题的得分，每一小题的得分，每一题选择了什么选项，每一题花了多少时间，是否修改过选项，做题的顺序有没有跳跃，什么时候翻卷子等等，不单是考试，课堂、课程、师生互动的各个环节都渗透了这些大数据。

    进一步具体来说，学生在什么时候翻开书，在听到什么话的时候微笑点头，在不同学科的课堂上的举手次数，开小差的次数，会向多少同班同学发起主动交流等等，这些具体的数据经过平台收集、分类、整理、统计、分析就成为大数据。

    通过大数据打造的“数据分析”＋“可视化”、“标准化”+“产业链”及“提升效果”+“精准匹配”的数字智能化教育平台，能够让学生、老师、家长、学校、教育局五方都更全面地了解学生综合素质，尤其是学习情况，更重要的是老师会根据大数据的分析，对教学内容做针对性的调整，做到因材施教，管理人员同时也可以根据科学的数据支撑进行学校资源管理。

    1预测

    预测（Prediction）——觉知预料中的事实的可能性。例如，要具备知道一个学生在什么情况下尽管事实上有能力但却有意回答错误的能力。

    2聚类

    聚类（Clustering）——发现自然集中起来的数据点。这对于把有相同学习兴趣的学生分在一组很有用。

    3相关性挖掘

    相关性挖掘（Relationship Mining）——发现各种变量之间的关系，并对其进行解码以便今后使用它们。这对探知学生在寻求帮助后是否能够正确回答问题的可靠性很有帮助。

    4升华人的判断

    升华人的判断（Distillation for human judgment）——建立可视的机器学习的模式。

    5用模式进行发现

    用模式进行发现（Discovery with models）——使用通过大数据分析开发出的模式进行“元学习”（meta-study）。

    这些技术将更加有效地指导教育者改善教学方法，帮助学生提高学习成绩，让他们朝着更加个性化的方向迈进。

    大数据技术的引入，可以带来更多的量化分析，从老师的教学方式、学生的学习行为到教育教学的评估，许多这样的数据已经被国家教育相关的政府机构储存起来用于分析和决策；未来互联网大数据必将掀起教育新气象。

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