融合教育大数据分析-融合教育成果案例大数据教育-济南软件开发

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教育大數據特指教育領域的大數據，即整個教育活動過程中所產生的以及根據教育需要采集到的、一切用于教育發展并可創造巨大潛在價值的數據集合。

教育大數據的核心數據源頭是“人”和“物”——“人”包括學生、教師、管理者和家長，“物”包括信息系統校園網站、服務器、多媒體設備等各種教育裝備。

教育大數據是指在教育領域采集、存儲和分析的大規模數據集合。其中的大指的是數據的規模和數量非常龐大，涵蓋了廣泛的教育領域，包括學生的學習成績、行為數據、教學資源、教師評估等。

二是形成教師隊伍大數據。依托教師系統，實現各級各類教師信息的“伴隨式收集”，為每位教師建立電子檔案，建立統一高效、互聯互通、安全可靠的全國教師基礎信息庫。

數字教育的內涵介紹：大會強調發展數字教育要不斷豐富數字教育應用場景，推動數字技術與傳統教育融合發展，創新教育理念、方法、形態，讓數字技術為教育賦能、更好地服務于育人的本質。

一什么是教育理解：教育大數據視角1理解與理解教育在西方，理解來自解釋學。《圣經》由不同時期的不同文本組合而成，用同一意義體系來闡釋其文本內涵，會產生相互矛盾的解釋。為了避免這種現象，Schleiermacher提出了他的“普遍解釋學”思想。

1、大數據分析分為三個層次，即描述分析、預測分析和規范分析。

2、細分分析法，常用于為分析對象找到更深層次的問題根源。難點在于我們要理解從哪個角度進行“細分”與“深挖”才能達到分析目的。

3、一是降維。方法有很多，目前主流的是因子分析、主成分、隨機森林二是回歸。比較傳統的方法，根據因變量類型，可以分為一般回歸和離散回歸，商業上離散回歸用得比較多，比如logit模型probit模型三是聚類。

4、分類分類是一種根本的數據剖析方法，數據依據其特點，可將數據對象區分為不同的部分和類型，再進一步剖析，能夠進一步發掘事物的本質。

5、因子分析方法所謂因子分析是指研究從變量群中提取共性因子的統計技術。因子分析就是從大量的數據中尋找內在的聯系，減少決策的困難。

6、可視化分析不管是對數據分析專家還是普通用戶，數據可視化是數據分析工具最基本的要求。可視化可以直觀的展示數據，讓數據自己說話，讓觀眾聽到結果。數據挖掘算法可視化是給人看的，數據挖掘就是給機器看的。

人工智能可實現“個性化”教學，人工智能影響教育的關鍵方法之一，是為學生提供個性化學習。通過自適應學習程序、游戲和軟件等系統響應學生的需求，全過程搜集學生的學習數據，通過分析這些數據，最后向學生推薦個性化的學習方案。

”在日前于北京舉行的2018全球人工智能與教育大數據峰會上，中國教育學會會長鐘秉林描繪了這樣一幅場景。

開展教學改革：針對數字化時代的特征，教師需要發揮主觀性和創造能力，嘗試各種合適方式，如混合式學習、運用AI、MOOC等新型教育方式，轉變教學模式，把教與學結合進一步升級。

以人工智能為核心的新技術將與教學融合，成為下一個教育浪潮的核心驅動力。在未來，基于 VR/AR 的仿真實驗室，基于認知計算的復雜決策輔助以及高級機器人技術的陪伴、教學機器人等產品，也將出現在第三次教育創業浪潮。

1、教育大數據特指教育領域的大數據，即整個教育活動過程中所產生的以及根據教育需要采集到的、一切用于教育發展并可創造巨大潛在價值的數據集合。

2、教育大數據產生于各種教育實踐活動，既包括校園環境下的教學活動、管理活動、科研活動以及校園生活，也包括家庭、社區、博物館、圖書館等非正式環境下的學習活動；既包括線上的教育教學活動，也包括線下的教育教學活動。

3、教育大數據的價值：提升教育質量：通過分析學生的學習行為、成績等數據，可以找出教學中存在的問題，幫助教師改進教學方法和策略，從而提升教育質量。

4、同時，高效采集、有效整合教師系統及相關教育管理服務平臺生成的教師信息，形成教師隊伍大數據。三是優化教師工作決策。將教師隊伍大數據作為教師工作決策的基礎支撐和重要依據。

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