【精品推荐完整版】互联网大数据信息化下的智慧教育管理及案例分析【ppt版可编辑】.pptx

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,大数据支持下的智慧教育管理,1,2,3,4,CONTENTS,认识教育大数据,信息化视角下的智慧教育管理,大数据助力智慧管理应用案例,值得探讨的问题,认识教育大数据,大数据内涵需要拓展,大数据不仅是一种技术,大数据还是一种能力,大数据更是一种思维方式,大数据正在慢慢演变为一种文化！

01,0203,谈的比较多的领域大数据,电商大数据,交通大数据,金融大数据,工业大数据,BIGDATA,教育领域有大数据吗,基础教育阶段一年的数据量D=D1+D2+D3+D4D=4471.41Gb+1757787.11Gb+37805945771.49Gb+10449033.33Gb=37818157063.34Gb=36931794.71Tb=36066.20Pb=35.22Zb,2000年,48000英里,PB,教育领域真的有大数据,什么是教育大数据？

教育大数据，是指在整个教育活动过程中产生的、根据教育需要采集到的、用于教育发展并可创造巨大潜在价值的数据集合。

年度10大教育信息化热词之一,教学活动中产生,教育管理过程产生,两大数据产生渠道,阶段性、部分采集非自然状态、事后采集简单统计汇总、结构性数据关注宏观发展、区域比较,传统教育数据,持续、全面采集自然状态、动态实时深度多元分析、多样化数据宏观+中观+微观、预测+预警,教育大数据,教育大数据与其他领域大数据有何不同之处？

淘宝数据魔方,华信大数据服务景点推荐店铺选址选房购房,大数据在智能交通中的应用,http:

/,网络安全领域,中国网络骗子地图,世界网络黑客攻击地图,教育大数据的采集呈现高度的复杂性,不仅注重相关关系，也要强调因果关系,教育大数据的应用需要高度的创造性,独特性,价值体现,教育大数据是一种教育战略资产,教育大数据是教育领域综合改革的科学力量,教育大数据是发展智慧教育的基石,01,推动教育转变,教育过程,教育决策,教育模式,教育管理,教育评价,“非量化”,“可量化”,“经验化”,“数据化”,“大众化”,“个性化”,“不可见”,“可视化”,“单一化”,“综合化”,教育大数据结构模型,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,人工记录、传感器感知,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,学习行为学习动机、兴趣安全监控,管理行为教学录像,作业过程校园生活,统计信息教务,学籍办公科研,人事设备招生,教室环境家庭学习,教学行为情境状态,课堂互动学生进出校校园能耗,财务.,家校沟通,.,社会学习.,结构化、显性化教育数据为主,非结构化、隐性化教育数据为主,学习软件,图1,教育大数据的“冰山模型”,教育大数据的发力点,杨现民，余胜泉.智慧教育体系架构与关键支撑技术J.中国电化教育,2015,

（1）:

87-94.,教育发展水平评估教育资源均衡配置教育舆情监测与剖析数据驱动的教育决策即时学习诊断与预警学生的发展性评价基于大数据的科学研究,信息化视角下的智慧教育管理,荣荣，杨现民.教育管理信息化新发展：

走向智慧管理J.中国电化教育，2014年第3期.,管理信息化走在了教学信息化的前面,全国建立了统一的教育管理信息化标准体系,国家教育管理公共服务平台运行良好,全国范围内正在逐步形成自下而上的教育数据采集和管理机制,各级各类学校通过数字校园建设，部署了各种教育管理信息系统，简化了传统教育教学管理流程，提升了管理效率和水平,BIGDATA,4,3,2,1,教育管理信息标准不完善，孤岛依旧,智能化程度较低，处于“人管、电控”的管理阶段,数据缺乏系统化、精细化管理，难以支持及时精准的教育决策,教育监督系统不到位，难以进行动态监管,“问题”依旧,智慧管理通过智慧管理云平台系统，对外界需求进行智能处理，为教育管理提供资源配置、数据集成、信息管理、运行状态监控、教育质量监测等业务支持，实现教育智能决策、可视化管控、安全预警、远程督导和个性服务，提升教育管理智慧化水平的过程。

特征与框架,业务全数字化,智能运维管理,安全预警,智慧决策,远程督导,业务协同与优化,个性化智能服务,BIGDATA,利用可视化与自动化技术，使管理工作更轻松高,教育业务全面数字化，实现信息无缝整合与共享,实时监控教育运行状况，预警教育危机,深度挖掘教育数据，提高管理与决策的科学性,发挥信息技术优势，开展全面及时的远程教育督导,全面感知工作与学习情境，提供个性化的智能服务,大规模的实时沟通与业务协同，重构管理业务流程,智慧教育管理的一般流程,智慧管理系统,通信网,互联网,物联网,监控,教学过程,学习,过程,资源设备,科研动态,校园安全,记录采集,管理数据,进行,数据挖掘技术,智能分析与预测,可视化方式,呈现,分,结析果预,测,形成,智,慧决策,发布,管理调度指令,管理指令过程,实施,智慧管理云平台,监控,记录采集,四步走管理模式,1,监控教育过程，记录、采集和管理数据,可视化呈现分析预测结果，形成智慧决策,2,3,通过数据挖掘，进行智能分析,4发布管理调度指令，分层实施指令调度过程,大数据助力智慧管理应用案例,大数据支持智能运维,1,采用SiteView、Cati等专业的监控系统,案例一：

清华大学智能运维服务,实时采集所有设备的在线情况、,工作状态、运行情况、故障情况、报警状态等数据,综合报表、智能分析，提出预警报告,远程登录、远程维护,智能管控,故障检测,性能管理,预警通知,远程管理,采用Splunk软件（基于MapReduce架构）,案例二：

康涅狄格大学校园IT安全,索引来自网站，应用程序，服务器，网络和移动设备产生的数据,监控用户帐户的行为异常，检测、定位、系统受损、IT使用情况等,大数据支持科学决策,2,案例一：

深圳市教育资源科学动态规划,人口统计、年龄分布、职业分布、迁入迁出、跨区流动、学校分布、公开预支等不同方面的实时动态数据,案例二：

美国构建立体化教育数据网络，支持教育科学决策,美国国家教育统计中心（NationalCenterforEducationStatistics）,学生信息系统、课程管理系统、教学评价系统等,教育数据通用标准V5.0,National-levelState-level,州级纵向数据系统项目（TheStatewideLongitudinalDataSystems）District-level,School-level,美国ECLS项目,美国国家教育统计中心（教育科学研究所）全国性的幼儿数据研究项目三个纵向研究课题理解儿童发展、学习准备度、早期学校经验服务政策制定者、教师、父母、研究者、保育人员等,从幼儿到高中、大学、毕业后工作，持续跟踪人的发展，从“根本上”改变弗吉尼亚州的教育和劳动力发展政策。

1750万美元,弗吉尼亚纵向数据系统,南加州的CHILD系统（1992）,纽约市学生（3-8年级）数据驱动教学决策（1200所近40万学生）,大数据支持危机预警,3,案例一：

课程学习预警,CourseSignals,可汗学院的学习仪表盘,eAdvisor,StarfishEarlyAlertsystem,Desire2Learn开发的学生成功系统,预警方式,红绿灯电子邮件短信,仪表盘电子邮件,电子邮件,小红旗短信,电子邮件,课程获得成功的影响因素总览图,预警内容,成绩/分数、努力程度、先验知识、学生特征,知识点,学习路径,努力程度,课程成绩,影响学生成功学习每门课程的因素（出席率、完成情况、参与度和社会学习）,预警效果,辍学率降低学生成绩提高节省管理所需的时间和金钱,直观了解对学过知识点的掌握情况,知自身哪方面的技能有所欠缺向学习者推荐适合其下一步学习的相关内容,及时得推荐适合的专业课程，并为其制定相应的学习,路径,为他们安排课程计划，并帮助他们能够按时毕业,尽早的了解学生降低辍学率,降低辍学率预测学业危险提供适当干预方便管理者管理,技术/算法/工具,预测学生的成功算法（studentsuccessalgorithm,简称SSA）数据挖掘和分析工具,信息跟踪技术和镜像（Mirroring）技术习分析,学个性化的eAdvisor点播工具学习分析,大数据分布式计算自矫正系统析,学习分语义分解整体预测建模法学习分析数据可视化技术,优点,可视化,可视化、个性化推荐,个性化制定学习路径偏离学习路径无法继续学习,发出预警后提供取得成功的学习路径,个性化预警,数据可视化设置预测的准确性较高,缺点,不够个性化提供过量相同的干预不提供诊断信息，难以提供有效的补救措施较低,普适性应用学科有限，目前只有数学课程只预警知识点的掌握情况,仅使用电子邮件预警不够及时准确,普适性较低,普适性较低非技术人员不能够很好地解释决策和行动所预测的结果,案例二：

学生管理与发展预警,大数据支持个性化服务,4,苏格兰羊绒披肩,案例一：

美国马鞍峰社区学院个性化服务助理,全面记录学生在校期间各种信息，系统分析提出时间管理、课程选择等方面的个性化建议。

SHERPA（Service-OrientedHigherEducationRecommendationPersonalizationAssistant）,案例二：

百度大数据辅助智慧择校,选学校分数预测选专业选职业,值得探讨的问题,如何构建立体化教育数据网络,04,03,02,01,以国家教育管理公共服务平台为核心,打通各层、各类教育数据系统,实现教育数据的纵向贯通&横向互联,持续、动态、标准化采集,教育大数据如何落地应用推广,如何保障教育数据质量与安全,诸多因素影响教育数据质量,采集技术、管理规范、隐私保护,如何合理合规运营教育大数据,数据的适度开放问题,政府、企业、教育相关人员，职责、权利、义务为何？

运营的边界问题,