Ⅰ 教育大數據的內涵
本章主要介紹教育大數據的內涵、體量與價值。
1、什麼是大數據
2012 年聯合國發布了大數據白皮書「Big Data for Development:Challenges& Opportunities」明確提
出大數據時代已經到來。
大數據作為信息技術發展的新趨勢"具有海量的數據規模（Volume）、快速的數據流轉（Vwlocity）、多樣的數據類型（Variety）和巨大的數據價值（Value）。通過對海量數據的分析挖掘，以一種前所未有的方式獲得巨大的產品服務，深刻的真知灼見，為我們理解生活以及認識世界提供了一種全新的思維方式，實現思維的三大轉變：一是不再依賴於小樣本數據，而是與現象相關的所有數據；二是不再熱衷於追求微觀層面的精確，而是宏觀層面的洞察力；三是從傳統的因果關系追求中解脫出來，關注相關關系的發現和應用。
大數據不僅僅是一種技術，也是一種能力，即從海量復雜的數據中尋找有意義關聯、挖掘事物變化規律、准確預測事物發展趨勢的能力。
2、教育大數據的內涵
教育大數據特指教育領域的大數據，即整個教育活動過程中所產生的以及根據教育需要採集到的、一切用於教育發展並可創造巨大潛在價值的數據集合。
教育大數據直接產生於各種教育活動（包括教學活動、管理活動、科研活動、校園活動等），每個教育利益相關者既是教育數據的生產者也是教育數據的消費者。教育大數據具有明確的目標指向性，即指向教育發展，能在提升教育質量、促進教育公平、實現個性化學習、優化教育資源配置、輔助教育科學決策等方面發揮有效作用。
3、教育大數據的特性
與電子商務、交通、醫療、金融保險等領域的大數據相比，教育大數據具有以下特徵：
教育大數據的採集呈現高度的復雜性；
教育大數據的應用需要高度的創造性；
教育大數據不僅注重相關關系，更強調因果關系；
4、教育大數據的分層架構
為了更加清晰地認識教育大數據的概貌，根據教育數據的來源與范圍，將其分成
五層架構，如下圖所示：
5、教育大數據的體量
IT 界普遍認為，大數據指體量在 Tb 級別以上或者條目在百萬級別以上的數據。實際上，大數據是個相對於小數據而言的概念；大數據並非等同於大量的數據，而是突出強調跨領域數據的交叉融合和數據的流動生長。
《中國基礎教育大數據發展白皮書》編委會對基礎教育階段一年的數據量進行了估算。基礎教育大數據體量估算的維度與基準值如圖 1 所示，包括對師生基本信息數據、課業測試與作業數據、校園實錄數據和課程資源數據的估量。
圖 1 基礎教育大數據體量估算的維度與基準值
圖 2 基礎教育大數據體量估算結果（一年）
可以肯定地說，無論是按 Eb 還是 Pb 量級來規定大數據的體量要求，中國教育領域都存在真正的大數據。
6、教育大數據的價值
（1）戰略層價值
①教育大數據是一種無形的戰略資產、是一座可無限開採的「金礦」，充分的挖掘與應用是實現數據「資產」增值的唯一途徑；
②教育改革既要有膽魄，更要有科學的依據，教育大數據是推動教育領域全面深化改革的科學力量；
③教育大數據匯聚、存儲了教育領域的信息資產，是發展智慧教育最重要的基礎。
（2）應用層價值
①開展數據驅動的教育決策，實現教育設備與環境的智能管控，提升教育危機預防與安全管理的能力；
②持續優化教與學，輔助教師開展精準教學，輔助學生實現個性化學習；
③促使教育評價從「經驗主義」走向「數據主義」、從「宏觀群體評價」走向「微觀個體評價」、從「單一評價」走向「綜合評價」；
④教育數據的合理、合法、有效、創新應用，不斷催生越來越多樣化且越來越智慧化的教育服務；
⑤推動社會科學的研究範式從抽樣模式走向全樣本模式，使社會科學成為一門實實在在的實證科學。
教育大數據的最終價值應體現在與教育主流業務的深度融合以及持續推動教育系統的智慧化變革上。目前，國內外已有一些教育大數據的創新應用案例，涵蓋教學、管理、評價、服務等方面。
參考文獻
教育大數據的技術體系框架與發展趨勢——「教育大數據研究與實踐專欄」之整體框架篇 楊現民
教育大數據的應用模式與政策建議 楊現民
Ⅱ 大數據的核心技術是什麼
大數據技術的核心體系包括多個關鍵方面，涵蓋數據採集與預處理、分布式存儲、資料庫管理、數據倉庫、機器學習、並行計算以及數據可視化等。
1. 數據採集與預處理：Flume是一種實時日誌收集系統，支持多種數據發送方式的定製，以便有效收集數據。Zookeeper提供了分布式的協調服務，確保數據同步。
2. 數據存儲：Hadoop框架以其開源性質成為離線和大規模數據分析的理想選擇。HDFS作為其核心的存儲引擎，已被廣泛採用。HBase是一個分布式的列式資料庫，基於HDFS，適用於數據存儲和NoSQL資料庫的需求。
3. 數據清洗：MapRece作為Hadoop的查詢引擎，專為處理大規模數據集的並行計算而設計。
4. 數據查詢分析：Hive的工作原理是將SQL語句轉換為MR程序，將結構化數據映射為資料庫表，並提供HQL查詢功能。Spark通過啟用內存分布數據集，優化了迭代工作負載，同時支持互動式查詢。
5. 數據可視化：通過與商業智能(BI)平台對接，將分析結果可視化，以便於指導決策過程。