随着互联网技术的普及，通过互联网收集教育数据，运用教育大数据来支撑教育教学工作成为教育改革的重要方向和国际潮流，教育大数据对实现教师针对性地教、学生个性化地学，为教育深度改革提供有益、可借鉴的帮助。
    大数据时代，教育的创新环境和理念发生了重要变化。如何适应大数据时代的要求，成为智慧教育面临的难题和重点。近年来，国内外学者对于大数据与教育的融合问题做了很多探讨。

    一、重构教育信息与教育过程
    学界对于“大数据”一直有不同的定义。总体来讲，比较有代表性的观点认为，大数据需要具有规模性(Volume)、多样性(Variety)、高速性(Velocity)等重要特征，大数据是指无法在可承受的时间范围内，用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合。由于这些特点，当大数据理念进入教育领域后，海量信息及其分享便促成了智慧教育(smart education)的产生。
    智慧教育又被称为教育信息化，指在教育领域(教育管理、教育教学和教育科研)中全面深入运用现代信息技术、促进教育改革与发展的过程。它的技术特点是数字化、网络化、智能化和多媒体化，基本特征是开放、共享、交互、协作。
    业内认为，智慧教育的兴起是由2008年美国国际商业机器公司(IBM)“智慧地球”的概念引发的。该公司认为，未来智慧教育的内涵包括：教学活动以学生为中心，关注个性化学习与发展;对教学教育资源的科学分配、集中管理和实习监测；对教学过程和管理过程的集成化操作与处理;对教育辅助设施的智能化管理；对优秀教育教学管理体制、流程和规范的快速复制与推广；对个人和群体教育信息的完整性记录与管理;多样化的教学工具和方式;无地域和时间限制的公众在线学习；互动式、体验式的教学模式;共享资源，高度集成的资源共享，随时随地可获得的优质资源，等等。
    从全球范围来看，很多国家都对智慧教育关注颇多，近年来从国家层面进行了较多的指导和干预，颁布了相关的国家教育政策。
有学者表示，智慧教育在观念、理念、模式、内容、方式、方法上都对传统教育产生了重大影响；在数据的存储、调用和处理等环节上都与传统教育有了很大不同，很多方面是在重构教育信息及教育过程，教育大平台与大数据的形成是必然趋势。
    当前，大数据已经在教育中拥有了多种多样的应用。比如，美国哈佛大学教授尼尔•谢珀德(Neil Shephard)通过大数据开展了学历学位价值对于不同性别毕业生的溢价影响研究。他带领团队通过对大数据的使用，较轻松地掌握了26万名毕业生在毕业多年后(如10年)的收入水平，并发现“研究生溢价”对于女性的影响普遍高于男性，女性更受益于在学历学位上的投资，且与同性相比，拥有研究生学历的女性收入要高于没有该学历的女性。
    英国剑桥大学教育学教授安娜•维尼奥尔斯(Anna Vignoles)对此评价说，虽然大数据可能会低估某些毕业生的收入，如没有进入相关部门数据库的某些收入，但总体来看，谢珀德团队对大数据的分析，使人们能够从更广的范围了解研究生毕业后的职业发展与收入情况。这对于指导高校教学非常有必要，可以帮助人们理解不同性别、不同学科研究生的工资溢价程度。
    二、引领高校创新发展
    新西兰奥塔哥大学教育工程学高级讲师本•丹尼尔(Ben Daniel)表示，高等教育机构在日益复杂和竞争激烈的环境下，面临着越来越大的压力，在应对国家及全球经济、政治和社会变革等层面的问题时，高等教育需要作出重大调整。传统高等教育改革已经滞后于现代社会对人才的需求，而大数据可以帮助人们对目前人才市场的供需情况、科研情况等作出及时且重要的参考。
    丹尼尔认为，尤其从高校管理层面来看，大数据在分析并解决一些不断变化的趋势上具有重要优势，而这些正是目前高等教育在管理中遇到的机遇，当然也是重要挑战。
    丹尼尔尤其提到了“数据仓库”的价值。他认为，数据采集、数据处理、数据传输和数据存储可以将各种数据库集成到数据仓库。高等教育机构可以与政府部门、商业部门甚至金融部门等各行业各领域共享这些丰富的时代数据，掌握最新的社会和经济变化情况，调整自己的招生、管理和教学策略，在全球化风云变幻的当下，承担高等教育应尽的人才培养责任。
    丹尼尔认为，合并来自不同数据源的数据，可以为教育机构提供更好的决策依据和更好的技术需求，减少冗余数据和检索不同数据源时浪费的时间。换句话说，“数据仓库”可以成为一个有效的方法，来释放大数据在高等教育领域的价值。
    虽然大数据已经成为教育领域不可或缺的工具，然而有关学者表示，大数据在教育领域的应用依然有着大量的不确定性。在探索其应用的过程中，难免会存在绩效指标的确定问题、伦理问题、与相对稳定的传统教育理念和方式的冲突问题等。比如，如何确定数据的准确性、稳定性、一致性和可访问性，如何与政策法规和行业标准保持一致等，这些都是未来需要克服的难点和障碍。
    三、大数据对教育变革的影响
    大数据是信息技术最新发展成果的典型代表，是工业4.0等各行业新一轮重大变革浪潮的主要推手，也对教育行业产生了重大影响。基于大数据的个性化教学、科学化评价、精细化管理、智能化决策、精准化科研等，将对促进教育公平、提高教育质量、培养创新人才具有不可估量的作用。
    （一）驱动教学模式重塑
    传统的教学模式映射了工业化时代的标准化、规模化的生产方式特征，以“教师、教材、课堂”为中心的“三中心”教学模式，注重学科知识体系的构建和教师的主导地位，强调课堂上知识的单向传授，成功解决了工业社会发展所需要的大规模知识型、技能型人才培养地问题，但很大程度上忽略了学习者的个性化需求。
    随着大数据在教育领域的应用，我们可以更精细地刻画师生教与学的特点，并针对性推送教学内容与服务，从而促使教学能够更有效f 关注个体，真正实现因材施教，培养出符合信息化时代所需要的个性化、创新型人才。比如，美国奥斯汀佩伊州立大学针对多元化的学生结构，采用“学位罗盘”个性化课程推荐系统，利用学习分析技术分析匹配对象的过往成绩与课程表之间的相关性，预测该生未来在该课程取得的成绩，从而帮助每个学生选择最适合自身发展的课程，最终达到提升学业表现的目的。
    （二）驱动评价体系重构
    教育评价是提高教育教学质量的有力手段。传统教育评价重视学生考试成绩，重在甄别证明，忽视了学生综合素质和个性发展，忽视学生进步和努力程度，忽视了诊断和改进。
    大数据使评价内容更加丰富多元，不再仅仅注重学生的学习成绩，而更加关注身心健康、学业进步、个性技能、成长体验等方面。评价内容从单纯对知识掌握状况的评价，转向知识、能力和素养并重的综合性评价；评价方式从传统的一次性、总结性评价，转向过程性、伴随性评价；评价手段从试卷、问卷，转向大数据采集分析系统。随着多种基于云的学习平台、学习终端的广泛应用，收集学生的过程性学习数据如学习行为、学习表现、学习习惯等成为可能。通过分析挖掘学生学习的全过程数据，可为学生的自我发展、教师的教学反思、学校的质量提升等提供基于数据的实证分析支持。美国田纳西州的增值评价系统，通过对学生的成绩如语言、数学、科学等进行多年追踪分析，利用增值评价方法分析每个学生在学业上的进步，并以此为依据来评估学区、学校、教师效能。
    （三）驱动研究范式转型
    教育科学的研究旨在为教育教学实践提供服务，其成果可直接作为改进教育实践的依据。
    在传统的教育科学研究中，质性研究居多，量化研究较少；理论演绎居多，实证研究较少。虽采用了观察法、调查法、统计法等实证研究方法，但由于技术和手段的局限，往往只能采用抽样思维进行局部样本的研究，且研究反馈具有滞后性，难以满足实际教育教学实践的需求。
    大数据时代，教育数据的分析将走向深层次挖掘，既注重相关关系的识别，又强调因果关系的确定，通过数据分析技术发现教育系统中实际存在的问题，比传统研究范式更准确评价当前现状，预测未来趋势。例如麻省理工学院和哈佛大学的学者对大规模开放在线课程平台的教学视频操作行为进行分析，从中探寻学习者学习过程中的若干共性，并对这些共性与视频课程的呈现内容与方式进行相关分析，据此作为后续改善教学内容设计及呈现方式的重要依据。
    （四）驱动教育决策创新
    学习分析与数据挖掘技术的进步促使教育决策更加精确与科学，决策方式从“基于有限个案”向“基于全面数据”转变，从而推动教育决策从经验型、粗放型向精细化、智能化转变。
    对教育大数据的全面收集、准确分析、合理利用，已成为教育决策创新的重要驱动力。美国国家教育统计中心通过应用大数据技术，创建了学生学习分析系统。借助这一系统，政府能够对各类学校的学生学习行为、学业成就、生源规划、家庭背景等海量信息进行深度挖掘，以此作为美国联邦政府及各州衡量教育发展、分配教育资源、促进教育改革的重要依据。
    （五）驱动教育管理变革
    当前，在学校和教育机构中，教育管理者由于无法及时掌握教学与管理综合情况，难以对教育系统进行动态监管。随着大数据时代的到来，对教育大数据进行深入挖掘和分析，将数据分析的结果融入学校的日常管理与服务之中，是为师生提供精细化与智能化服务的基础。
    以校园网络安全监管服务为例，美国康涅狄格大学利用大数据技术分析校园网站、应用程序、服务器及移动设备等产生的日常数据，并通过对海量日志文件的数据进行深度挖掘来检测与定位用户如非法入侵、滥用资源等异常行为，帮助教育管理人员全面掌握潜在问题与威胁，大幅提升校园网络系统的安全防护能力。