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随着互联网信息技术的不断发展，基于云计算的大数据分析技术也逐步应用于教育领域。大数据分析技术的出现，为个性化教学提供了科学依据，也为教师提供了多种教学模式，有利于提高教师的教学效率和学生的学习效率，从而提升整体教学质量。本文结合教育实践，对大数据分析手段在教学中的具体运用和效果进行了分析。
一、大数据的概念与特点
大数据是介于有形与无形之间的，它每时每刻都存在，但我们的眼睛无法看见，身体无法触及。它时刻发生着变化，是一个记录各种行为、现象的数据大集合。大数据具有四个显著特点，即数量庞大、内容多样、获取迅速、价值巨大。
（一）数量庞大
每个人每天都在制造数据。无论是在工作学习中，还是在日常生活中，我们每在互联网上输入一个关键词、点开一个网页、购买一件商品，甚至每到一个地方、每骑一次共享单车都会产生数据。这些时时刻刻产生的数据汇聚成了属于每个人的大数据，数量庞大。
（二）内容多样
大数据的内容丰富、类型复杂，常见的文本、图像、音频、视频等类型的文件，以及微博、微信及其他应用程序产生的交互信息都是大数据的内容。
（三）获取迅速
大数据的获取速度快，是根据人的操作行为实时获取的，速度非常快。另外，大数据依托云计算，分析处理速度非常快，能快速地为人们的决策提供分析。
（四）价值巨大
正是因为大数据数量庞大、内容多樣、获取迅速，可以实现实时、全域监测，所以通过技术手段对数据进行专业的分析，就可以从中获得大量有价值的信息。例如，手机上的各类购物软件或新闻软件经常会主动推送一些使用者关心的内容，这是因为后台已经对个人近期浏览的数据进行了分析，所以大大提高了信息推送的精准性，其蕴含的价值巨大。
二、大数据在教育领域的应用
基于大数据的特点和优势，将大数据应用于教学中可以对教育管理和教学质量进行量化考核。针对不同阶段，大数据应用的方式和侧重点不同。
（一）小学阶段
在小学阶段，大数据主要应用于行为分析，以关注学生的学习习惯、行为规范、文体活动等内容为主。各学科任课教师和班主任要对学生在课堂上举手的次数、答题的正确率、校内综合表现及每次考试成绩进行记录，教师通过收集学生的学习数据，在学生毕业时可以基于数据分析给每一个学生提供个性化的评价。另外，这些数据可以帮助中学教师对刚进入初中的学生形成更为准确的认识。
（二）初高中阶段
在初高中阶段，大数据主要应用于学业分析，以关注学生的课堂学习及各学科学业成绩的差异为主。学校可以组织教师利用大数据进行教研，构建“学生个性化智能学习中心”，把大数据分析与学科教学有机结合起来。对学生学业的综合情况进行数据分析，能为教师的教研指明方向，为每个班级生成一份有针对性的教学手册。这能提高教师的教学效率和学生的学习效率，取得良好的教学成效。
（三）大学阶段
在大学阶段，大数据主要应用于素养分析，以关注学生的独立思考能力、自主学习及组织协调能力、社会交往能力为主。学校可以以积分的形式，对学生在校期间的专业成绩、社会实践、志愿活动等情况进行记录，制作学生综合素养数据图，再结合大数据分析技术，指出学生的长处和短板，引导学生有目的地弥补不足。同时，这也能为用人单位招聘合适的人才提供参考。
总之，将大数据及其分析技术应用于教学中，能为教师备课、分层教学、教研提供科学依据，从而改变传统的教学观念和教学模式，推动教学考核评价体系的创新。（作者单位：江西教育电视台 江西省南昌市育新学校红谷滩分校）
一、大数据的概念与特点
大数据是介于有形与无形之间的，它每时每刻都存在，但我们的眼睛无法看见，身体无法触及。它时刻发生着变化，是一个记录各种行为、现象的数据大集合。大数据具有四个显著特点，即数量庞大、内容多样、获取迅速、价值巨大。
（一）数量庞大
每个人每天都在制造数据。无论是在工作学习中，还是在日常生活中，我们每在互联网上输入一个关键词、点开一个网页、购买一件商品，甚至每到一个地方、每骑一次共享单车都会产生数据。这些时时刻刻产生的数据汇聚成了属于每个人的大数据，数量庞大。
（二）内容多样
大数据的内容丰富、类型复杂，常见的文本、图像、音频、视频等类型的文件，以及微博、微信及其他应用程序产生的交互信息都是大数据的内容。
（三）获取迅速
大数据的获取速度快，是根据人的操作行为实时获取的，速度非常快。另外，大数据依托云计算，分析处理速度非常快，能快速地为人们的决策提供分析。
（四）价值巨大
正是因为大数据数量庞大、内容多樣、获取迅速，可以实现实时、全域监测，所以通过技术手段对数据进行专业的分析，就可以从中获得大量有价值的信息。例如，手机上的各类购物软件或新闻软件经常会主动推送一些使用者关心的内容，这是因为后台已经对个人近期浏览的数据进行了分析，所以大大提高了信息推送的精准性，其蕴含的价值巨大。
二、大数据在教育领域的应用
基于大数据的特点和优势，将大数据应用于教学中可以对教育管理和教学质量进行量化考核。针对不同阶段，大数据应用的方式和侧重点不同。
（一）小学阶段
在小学阶段，大数据主要应用于行为分析，以关注学生的学习习惯、行为规范、文体活动等内容为主。各学科任课教师和班主任要对学生在课堂上举手的次数、答题的正确率、校内综合表现及每次考试成绩进行记录，教师通过收集学生的学习数据，在学生毕业时可以基于数据分析给每一个学生提供个性化的评价。另外，这些数据可以帮助中学教师对刚进入初中的学生形成更为准确的认识。
（二）初高中阶段
在初高中阶段，大数据主要应用于学业分析，以关注学生的课堂学习及各学科学业成绩的差异为主。学校可以组织教师利用大数据进行教研，构建“学生个性化智能学习中心”，把大数据分析与学科教学有机结合起来。对学生学业的综合情况进行数据分析，能为教师的教研指明方向，为每个班级生成一份有针对性的教学手册。这能提高教师的教学效率和学生的学习效率，取得良好的教学成效。
（三）大学阶段
在大学阶段，大数据主要应用于素养分析，以关注学生的独立思考能力、自主学习及组织协调能力、社会交往能力为主。学校可以以积分的形式，对学生在校期间的专业成绩、社会实践、志愿活动等情况进行记录，制作学生综合素养数据图，再结合大数据分析技术，指出学生的长处和短板，引导学生有目的地弥补不足。同时，这也能为用人单位招聘合适的人才提供参考。
总之，将大数据及其分析技术应用于教学中，能为教师备课、分层教学、教研提供科学依据，从而改变传统的教学观念和教学模式，推动教学考核评价体系的创新。（作者单位：江西教育电视台 江西省南昌市育新学校红谷滩分校）