本文主要内容是介绍教育大数据的定义与作用，在了解教育大数据前我们首先要了解什么是大数据。大数据技术是21世纪最具时代标志的技术之一。国务院发布的《促进大数据发展行动纲要》中提出“大数据是以容量大、类型多、存取速度快、应用价值高为主要特征的数据集合”。简单的说，大数据就是将海量碎片化的信息数据能够及时地进行筛选、分析，并最终归纳、整理出我们需要的资讯。教育大数据，顾名思义就是教育行业的数据分析应用。 而大数据，则需要具备5V的特点(IBM提出)：Volume(大量)、Velocity(高速)、Variety(多样)、Value(低价值密度)、Veracity(真实性)。 其中的“大”主要指的是 Volume(大量)，我们现阶段用的数据分析，大部分情况下的数据量还达不到这个“大”的级别。教育行业在数据分析的应用方面，主要痛点有以下四个方面： 1.数据涉及面窄 数据主要来源为数字化校园系统产生的，其他教学管理的数据多为手工录入非结构化数据 数据维度少，数据来源不足。 2.数据接口不完善 内部信息系统的教务系统、一卡通系统、图书馆系统、财务系统等数据都不规范一致，数据结构也不一样，各业务系统接口对接难度大 业务接口与数据结构还不规范 3.缺乏统一的数据管理平台 没有统一的数据处理中心对数据进行管理，没有人力维护各系统的接入 有效数据量少，数据质量差，达不到大数据处理分析要求 在具体的应用方面，即数据分析体系搭建上，可以在以下四个方面开展。 1.教务管理 在这方面可以进行招生分析、就业分析、住宿分析、图书馆分析、资产数据统计分析等。 2.教学创新 在这里可以进行教学质量评估、上网行为分析、学生成绩分析、学生特长能力分析 3.应用创新 可以进行学生轨迹分析、学生画像、学生舆情监控 4.科研支撑 可以开展科研成果分析统计、科研项目研究、科研经费跟踪研究，对整个科研情况有全面的了解和掌握。 1.大数据或把老师从作业批改中解放 在线教育除了能以优质教育资源为学生提供帮助外，对广大家长、老师和学校也大有裨益。苏静以作业帮家长版的“口算批改”功能为例介绍，家长或老师只需要用手机对着学生作业一扫，就能立刻对作业完成智能批改，显示出批改结果，能够大大节省老师和家长批改作业的时间。 事实上，随着人工智能等新兴技术的深入应用，在线教育平台能够为家长、老师、学校提供更有效的教学辅助。 2.因材施教，将更有的放矢 “人工智能+大数据精准教育”系统能利用大数据技术，完成对学生学习进度、学力、习惯的跟踪和分析，系统后台能够准确对用户进行用户画像，找到他们的知识薄弱点，形成用户学情报告，这可以帮助老师和学校更细致地了解每一个学生的情况，并有的放矢地制定更精准的学生学习计划。
大数据在教学管理中的运用
随着大数据时代的崛起，云数据时代的来临，大数据给各行各业的发展模式和决策带来前所未有的革新与挑战，教育行业同样不可避免。大数据的发展给困境中的教育变革提出了新的挑战。进入大数据时代，依靠言传身教的古代精英式教学和注重快速实效的现代大众式教学正在有效结合，基于数据分析的共享式精准教学不再遥远，按需学习、因材施教将真正成为可能。
一、对“大数据”的理解《自然》杂志在2008年9月推出了名为“大数据”的封面专栏，讲述了数据在数学、物理、生物、工程及社会经济等多个学科扮演了愈加重要的角色。加里?金说：“这是一场革命，庞大的数据资源使得各个领域开始了量化进程，无论学术界、商界还是政府，所有领域都将开始这种进程。”大数据也称巨量资料，指的是所涉及的资料量规模巨大到无法透过目前主流软件工具，在合理时间内达到撷取、处理、并整理成为帮助企业更好经营决策的各种资讯，同时与大数据相关的数据存储、数据安全、数据分析等领域也都属于大数据范畴。简言之，从各种各样类型的数据中，快速获得有价值信息的能力，就是大数据技术。“大数据”具有数据体量巨大，数据类型繁多，价值密度低，处理速度快的特点。
二、“大数据”对教学的影响 法家思想的集大成者韩非子也有“世异则事异，事异则备变”的观点，足见教育是需要根据现实变化的。 在教育领域中，“大数据”除体现传统数据的所有宏观功能外，还能收集分析详尽的微观个性化数据，大数据的优势立显。传统数据诠释宏观、整体的教育状况；大数据用于调整教育行为与实现个性化教育；传统数据来源于阶段性的，针对性的评估，其采样过程可能有系统误差；大数据来源于过程性的，以第三方、技术型的观察采样的方式误差较小。传统数据分析所需要的人才、专业技能以及设施设备都较为普通，易获得；大数据挖掘需要的人才，专业技能以及设施设备要求较高，并且从业者需要有创新意识与挖掘数据的灵感而不是按部就班者。 大数据带来新一轮教育信息化的浪潮已然随着硬件的高速革新和软件的高度智能无法抗拒地推到了我们面前。作为新时期的教育管理者，唯有掌握良好的“大数据”技术，转变教育思想，及时利用“大数据”服务学校管理、改革教育教学，提高办学质量。 三、大数据教学管理模式 随着时代的发展，科技的日新月异，以往的教学管理模式正在慢慢退出历史舞台。这种以现代信息技术为支撑，“大数据”为载体的新型管理模式极大地实现了教育资源的共享与充分利用，促进了工作效率的提升，转变了工作效能，让工作更加具有时效性，科学性，及时性。
1、大数据管理的模型 正如2014年全国教育工作会议提出的，今后一个时期我国教育管理的目标是“加快推进教育治理体系和治理能力现代化”，我国的教育管理模式将发生质的变革，大数据管理模型应运而生。 大数据支撑的教育管理模型：以“主体、对象、资源、目标”为核心要素，建立多级连通共享的教育云，构建教育管理复杂系统，利用云技术处理教育云端大数据，为教育公共服务机构、教师和学生提供全天候多终端个性化需求的教育资源服务、专业发展服务和综合素质发展服务，提升教育资源配置的合理性和公平性，提升教育决策科学化水平。 在教育管理中，人的因素是重要的教育数据，是一切教育数据的来源。教育资源的配置，首先要进行科学合理的资源基本分类：人才资源、财物资源、知识资源；教育内容、教育理论、教育方法、教育经验等，是教育资源配置中的隐性资源，却是根本资源；技术资源是大数据教育管理的生产力资源，教育技术尤其是教育信息技术、大数据、云技术的应用，是管理主体满足教育服务需要，合理配置教育资源的应用型资源。
2、大数据管理的运行策略 教育大数据管理是一个长远的伟大工程，从当前的教育信息化建设水平和面临的挑战综合考虑，还有相当长的路程要走。我们需要在思想上、理论上和实践上全面推进，迫切需要制订正确而长远的行动路线图如又图所示。 这是三个层级的运行策略：底层是大数据教育管理的基础建设教育云的建设，各区域应遵循国家教育数据标准，建设分布式教育数据中心（云）资源库+数据库+数据关系逻辑的建构，为云端教育教学资源配置提供基础硬件支撑，进而建设三层智慧平台智慧校园、智慧学堂（课堂）和智慧终端（尤其是移动终端）应用平台建设，同样作为基础层级的是教育资源的大数据挖掘对教育过程所产生的数据进行统计、分析、建模等处理，为教育管理决策提供数据应用；位于高层的是教育大数据管理的操作系统，从公共服务到学生个体发展，利用大数据进行教育资源的公平配置和个性化供给，推进教育发展与改革，使人人享有优质恰当的教育资源，促进教育的优质可持续发展，推进教育品牌建设和创新提升，形成高效绿色的教育文化。 四、大数据教学管理的优越性 用数据说话、用数据决策、用数据管理、用数据创新的数据文化正在成形，大数据时代已经来临。顺应大数据时代的发展，教育变革已经进入了一个新的阶段，教育领域将迎来一场前所未有的大变革。
大数据的发展给困境中的教育变革提出了新的挑战。进入大数据时代，依靠言传身教的古代精英式教学和注重快速实效的现代大众式教学正在有效结合，基于数据分析的共享式精准教学不再遥远，按需学习、因材施教将真正成为可能。大数据带来的一系列变革，对新型创新人才的培养提出了更为迫切和现实的要求：日益强大的互联网、多媒体及概念软件、开源软件等为师生提供了更加自由、灵活的学习和探索空间，求知的视野被极大拓宽；日益频繁的师生活动及社会互动被大数据予以记录、分析和共享，教育环境的时空界限和信息隔阂得以打破，长期以来潜伏于数据之下的教育理论和规律将日益凸显和明朗，人才培养将更具灵活性和多样性；学习与生活、教育与社会不再被孤立，学生、学校与现实生活的体验更为接近，学生学习兴趣、学校办学动力将被大大激发
大数据为管理工作提供支持
我国教育改革和发展正面临着前所未有的机遇和挑战。以教育信息化带动教育现代化，破解制约我国教育发展的难题，促进教育的创新与变革，是加快从教育大国向教育强国迈进的重大战略。大数据是指利用常用软件工具捕获、管理和处理数据所耗时间超过可容忍时间的数据集。也就是说大数据是一个体量特别大，数据类别特别大的数据集，并且这样的数据集无法用传统数据库工具对其内容进行抓取、管理和处理。大数据作为重要的参照物正在改变政府、企业的决策和营销模式，高校的学生管理工作必须面对这一变化的挑战，前瞻性的转变工作思路，运用一切技术手段和工作方法，充分挖掘大数据的价值，为学生管理提供各种支持。
大数据能使学校管理决策更理性，能更准确地掌握学生学习、生活动态，制定和实施的政策更加科学；大数据也可以提高各学生管理部门的工作质量和效率，推动工作创新，给整个学生工作管理体系以强有力的支撑。大数据时代的到来必将推动现有高校的学生管理工作重构，有利于加强学生管理工作的针对性、动态性、创新性和前瞻性。
学生管理的针对性变革体现在高校的学生管理工作要贴近学生生活、与时俱进。科学发展观的核心是“以人为本”，以人为本体现在学生管理中意味着要始终把学生放在核心的位置，以学生为本，一切管理行为围绕着学生展开，理解学生，关心学生。高校的管理要进一步贴进学生的生活，具备更强的服务意识就要挖掘大数据表达给高校管理层的信息。每天每个学生在使用互联网的过程中产生着各种各样的数据，当数据量达到一定级别后，就可以进行汇总分析、挖掘探索。例如：通过食堂窗口饭卡使用频次，使用金额的数据分析，我们可以了解学校贫困学生的分布情况而调整各类助学金的评选和分配。这种具有针对性的数据分析必将对高校的学生管理产生深刻的影响，带来强有力的冲击。
学生管理的动态性变革体现在高校的学生管理工作要跟上学生的动态，先行一步。大学生富有活力，世界观、人生观、价值观都处于形成期，思想和行为呈现出变化比较快的特点。那么高校的学生管理模式如果还遵循教条式、封闭式、单向强制的模式，必将走向瓶颈；现在的学生管理要关注大学生的生活变化，主动发挥大数据的舆情作用，分析大数据所反映出的真正诉求，以实现学生管理的动态化。例如：通过对学生微信朋友圈的分析、学校bbs和贴吧在选课这一时间段数据分析，学生主要的提问是围绕公共选修课的教师、课程等，那么学生教务管理系统可以将公选课的教师介绍、课程介绍整理汇编，为学生选课提供佐证。通过对大数据的分析，可以实现先行一步的动态管理。
学生管理的创新性变革体现在高校的学生管理工作要满足学生的需求，推陈出新。高校学生管理创新的重点是根据时代的要求对管理内容、管理方法等进行分析和研究，并在此基础上进行必要的调整与改进。那么调整和改进的依据是什么，这就是大数据的分析。大数据其实离我们并不遥远，除了上网搜索的数据，随处可见的摄像头、日渐流行手机上网都在产生着海量的数据。如果能够利用好这些数据，在调整、制定学生管理规定时，参考大数据带给我们的信息，以学生的需求为第一要务，必将给高校的学生管理工作带来不一样的气息。
学生管理的前瞻性变革体现在高校的学生管理工作积极面对学生突发事件，精准预测。一直以来，高校的安全稳定工作是重中之重，对于学生管理的突发事件应急处理要求管理者要居安思危、未雨绸缪。通过对学生在使用互联网过程中留下的足迹、关注的热点进行收集、整理、准确的分析和整合，可以提出精准预测，这是高校学生管理工作的一个新起点。如果在突发事件之前能够精准预测并逐步取代事后的统计描述，在问题发生之前提供前瞻性的指导，从而有效规避风险，无疑能够大幅提高学生管理工作效率和服务质量。
在大数据时代，学生管理的数据整合及利用还应克服传统教育管理的弊端，在认真做好海量的有关学生教育数据的搜集、整理、分析的基础上，将分析的结果，结合教育条件、学生特点等的变化，建立反应迅速、便捷高效的教育管理模式。首先，可以运用大数据技术，建立学生管理的预警机制和有针对性地干预、调控突发事件。通过对学生在校期间的一卡通使用记录、图书馆借阅数据、寝室住宿记录以及对学生在微信、qq空间、浏览过的网页地址、搜索引擎关键词等方面获得数据进行分析，可以及时监控学生思想和行为动态，从而有针对性地对学生进行教育管理和问题疏导。其次，通过海量采集学生数据，分析挖掘学生的思想、行为变化，并根据学生的专业、年龄、性格等特点进行分类指导，为千差万别的学生提供学习参考、情感指导、就业咨询。这种个性化的教育管理能够促进大学生在学习和实践中逐步修正错误、规避风险，从而督促高校的学生管理者转变观念，重服务轻管理，构建有利于青年成长的个性化的大学。
大数据时代的来临对高校的学生管理工作既是机遇也是挑战，高校的学生管理工作者一定要科学利用数据分析技术、积极应对新时期学生管理工作面临的种种变化，深入探寻学生管理工作中的规律和共性，创新性地解决各种问题，为不断提升高校学生管理工作水平提供强有力的支撑。
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大数据管理专业学计算机科学原理，数据科学原理，数据结构原理，算法原理，程序设计原理，数据挖掘技术，数据分析方法，概率论和统计等。
一、大数据管理与应用学科基础课程:
大数据管理与应用导论、管理学、会计学、经济学、运筹学、概率论与数理统计等。另外安排有计算机基本技能训练、程序设计基础课程设计等实践课。
二、大数据管理与应用专业基础课程:
数据结构、大数据技术原理、数据库原理与应用、管理统计学数据挖掘技术、LINUX基础与应用等。
三、大数据管理与应用专业核心课程:
数据采集与管理、商业数据分析、数据可视化技术、数据安全与治理、商务智能及应用、大数据应用系统设计。
四、大数据管理与应用专业方向课程:这部分属于选修课程，并不全部学习。
有人工智能导论、信息管理与系统建模、电子商务、企业大数据管理、推荐系统导论、大数据营销与管理、网络前沿安全技术、深度学习导论、区块链技术、智能交互技术、云计算基础、多元系统分析及R语言建模、WEB前端设计、NOSQL数据库、IT项目管理等等。
五、专业实践课程:大数据技术原理与应用课程设计、数据库原理及应用课程设计、商业数据分析课程设计、数据可视化综合实践、大数据管理毕业实习及毕业设计等。
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