继互联网、物联网之后，我国迎来大数据、人工智能新时代，随着大数据、人工智能的发展，教育行业被视作与大数据、人工智能最相关，也是最难结合的行业领域。教育与大数据技术碰撞，产生出的教育大数据是一座可无限开采的“金矿”，充分挖掘与应用是实现数据“资产”增值的唯一途径。

　　从某种意义上来说，未来的国际教育竞争将是教育大数据舞台上的对抗。为了更加清晰地认识教育大数据的概貌，根据教育数据的来源与范围，可以将其分成国家、区域、学校、个体四个层次。

1、国家层：教育大数据驱动国家教育政策科学化

　　数据在国家教育决策的制定方面起着关键性作用，而大数据技术使得数据的收集和分析更加方便、快捷、全面、准确，它具备数据海量化、途径多元化、挖掘深度化等优势，能够发现多种教育数据之间以及与其他社会行业数据之间的内在联系，有助于构建更加系统化的教育发展模型，推动国家教育政策制定与调整的科学化。决策科学化将使得教育整体成本呈下降趋势，同时实现教育质量和教育公平的大幅提升。

2、区域层：教育大数据驱动区域教育均衡发展

　　区域教育均衡发展是我国教育事业面临的重大现实问题。应用大数据技术可以准确把握区域教育发展动态和影响其均衡发展的关键因素，从教育环境均衡、教育资源均衡、教育机会均等、教育质量均衡等方面全面推进区域教育的均衡发展，缩小区域间的教育差距，帮助不同区域根据自身环境条件、经济状况以及发展需要形成各具特色的区域教育发展路径。

3、学校层：教育大数据驱动学校教育质量提升

　　大数据在提升学校管理质量和教学质量以及完善教育评价手段上具有独特的优势。数字校园的建设大大推动了学校管理的数字化和网络化，为教育管理数据的实时采集和深度挖掘提供了条件。目前，国内已有一些高校率先开展基于大数据的教育管理服务。

　　浙江大学对学校的设备资产数据进行了系统采集与整理，提供便捷的查询与分析服务，提升了实验室、教室、仪器、设备等资源的利用率和管理效率；华东师范大学利用学生的餐饮消费数据，对经济困难学生提供情感抚慰和助学金支持；成都棕北中学应用“准星智能评测系统”，通过一支智能笔全程实时采集学生作业、考试、练习等答题数据，然后通过人工智能后台分析学生个体和班级整体的学习进度、学情反馈和阶段性成果，从而及时找到问题所在对症下药，实现对学习过程和结果的动态管理。

4、个体层：教育大数据驱动个体的个性化发展

　　大数据为人才培养模式的创新提供了条件和机遇，从大众化走向个性化已成为未来人才培养的重要趋势。大数据最大的优势在于让学生和教师认识每个真实的“自我”，同时通过学习行为、教学行为数据的深度挖掘与分析，为每个真实的“自我”推送最合适的学习资源与学习路径。

　　网络学习虽然具有天然的“个性化”优势，然而缺少了大数据的支持，机器将无法真正了解每位学习者，也就无法实现个性化资源与服务的推送。如果说互联网促进了教育的民主化，那么大数据将实现教育的个性化。

　　在大数据的支持下，教师能够更有效地关注每个学生个体，记录每个学生的学习轨迹，分析每个学生的学习行为、预测其学习结果、诊断其学习需求与问题，开展真正的因材施教。教师逐步由教学者转变为帮助每位学生个性化学习与发展的指导者。传统的学习管理系统将升级为诸如“准星智能评测系统”等类似的智慧学习平台，持续采集学习者的学习行为数据，并进行智能分析，依据学习者模型推送适合的学习资源，准确诊断、评价学习过程与结果，反馈给学习者最适合的学习建议，实现每位学生的个性化发展。

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　　文章来源：成都准星云学（微信号：CD-zhunxingyunxue）