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结构化、显性化
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教育大数据的特征
统计信息
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设备
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招生
科研
学习行为 管理行为 教学行为
学习动机、兴题教学录像 作业过程 情境状态
安全监控 教室环境 课堂互动
校园生活 学生进出校
家庭学习 校园能耗
社会学习家校沟通
社会学习
学习软件
数据层次
数据采集方式 数据应用场景
基础层
人工采集、数据交换
宏观掌控教育发展现状、科学制定教育政策、合理配置教育资 源、完善教育体系等
状态层
教育装备的智能管理、教育环境的智能优化、教育业务的实时 人工记录、传感器感知
监控等
资源层
专门建设、动态生成
各种形式的教学与培训,如课堂教学、教师培训、网络探究学 习、移动学习、协作学习等
行为层
日志记录 个性化学习、发展性评价、学习路径推送、教学行为预测等
教育数据采集的重心将向非结构化的、过程性的数据 转变,此类数据主要位于“冰面以下”,具有难测量、 隐性化等特点。
从当前教育数据的采集与应用上来看,应当着重加强 冰面之下部分教育数据的采集与深度挖掘
数据第一来源一教
教室类别
· 创新创业教室
· 小研讨室
· 微课录制
· 校区互动教室
· 通识课和观摩课教室
· 精品录播教室
课程类别
·公共必修课程
·通识教育课程
·创新创业教育课程
·大类教育课程
·专业教育课程
·师范教育课程
教学功能
·跨校区直播
·跨校区互动
· 常态录播
·精品录播
·大屏互动
·教学观摩
· 分组(分屏)讨论
·项目探究
数据来源一学生
学生角色层面需求分析
学生信息
基本信息
含入学信息
德行
智育
(成绩)
体育
美德
(兴趣爱好)
生活
交友、轨迹、 消费等
生活习惯
(比如要采
什么数据来
进行分析)
能力成长 就业信息 其它 事项预警 对比分析
整个的目标达成度什么
样
例:读多少本书
含:入学与毕业比较
社会实践等也可以放在
这里面去
组织成长、学习能力、
创新能力、社交能力
成绩预警 纪律预警 失联预警 生活预警
数据来源一多维
教学活动数据采集
专业数据采集
语音数据采集
环境数据采集
校园业务数据采集
性格数据采集
教学评价数据采集图像数据采集
教学评价数据采集
PART.
持久化的数据记忆和高
速检索能力
设计思路一现状分析
数据理解: 一数一源、统一数据标准
数据记忆:数据资产的形成和管理
数据回溯:海量数据的高速检索与共享
设计思路一现状分析
传统架构管理复杂
信息中心使用集数、集中服务 实现、集中服务授权的企业化 高度集权集数框架,但信息中 心没有与之相匹配的人力,为 学校发展与运营带来巨大负担 与瓶颈
全时、全量数据中心
建设需求
智慧校园阶段,更多关注
过程性数据,对数据维度
的应用需求也不仅限于主
数据,需要平台具备“全
时“全量”数据的存储
和检索运算能力。
数据管理授权管理和 需求沟通复杂
因缺乏数据共享全生命周 期管理政策与系统,出现 数据内
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