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大数据是当下最时髦的新词，此时你要是不知道大数据这个概念，似乎都不好意思在众人面前开口了。但是有个不争的事实，大数据虽然成了引领时代的一代潮儿，却实际上很多人都对它的应用模糊不清。
难道真的是大数据晦涩难懂，才阻塞它应用的普及？ NO! NO! NO!@everybody，大数据不是黑洞，凭着我们的智商，看看这些个与我们生活最贴近的应用实例故事，想知道如何应用大数据便不再是难题啦！ 今天我将为大家介绍大数据思维和技术的教育案例，我们一起来了解下吧……
一．美国大学用大数据来预测学生是否能顺利完成课业
纽约州波基普西市玛丽斯特学院与商业数据分析公司Pentaho合作发起开源学术分析计划，旨在一门新课程开始的两周内预测哪些学生可能会无法顺利完成课程。 该计划基于Pentaho的开源商业分析平台（Business Analytics Platform）开发了一个分析模型，通过收集分析学生的学习习惯——例如点击线上阅读材料、是否在网上论坛中发言、完成作业的时长——来预测学生的学业情况、及时干预帮助问题学生，从而提升毕业率。
二.教育测评公司 KickUp用大数据标准化测评判断老师成长
KickUp 是一个专注教师测评的标准化 SaaS 工具，测评数据来自教师的自查报告及学年内的各项教学结果的反馈，这些数据可以纵向记录教师的成长历程，提出有待改善的地方。KickUp 根据学生和老师的数量、按地区进行收费，目前全美有超过 50 个地区的学校在使用这款测评工具。
三.中学生利用LinkedIn数据选择心中的大学
以美国的著名高校卡内基梅隆大学和普渡大学为例：对这两所高校，领英都收集了60000多名毕业生的职业生涯数据。数据量之庞大，足以在其中看出清晰的规律。输入“MIT”，你很快就会看到这所高校的毕业生一般会在谷歌、IBM和甲骨文公司找到工作。输入“普渡”，你会发现礼莱、康明斯和波音是毕业生的首选。
这类信息对于中学的高年级生和低年级学生都是一座金矿，因为大多数中学生对将来的职业都只有模糊的想法。运用领英的这个工具，对太阳能、编剧、或者医疗器械感兴趣的学生，就可以挑选那些毕业生最容易进入相关领域的大学报考了。 四．培生集团应用大数据技术全程实时分析学生个体和班级整体的学习进度 以培生集团最新出版的全球少儿美语旗舰课程Big English为例，这套课程引入了首款应用于少儿英语学习领域的MyEnglishLab在线学习辅导系统（以下简称MEL），应用大数据技术全程实时分析学生个体和班级整体的学习进度、学情反馈和阶段性成果，从而及时找到问题所在对症下药，实现对学习过程和结果的动态管理。 Big English的大数据分析系统以学生为中心，按照教、学、测三个环节组织线上学习内容与学习过程，将学生、教师、家长、机构四类用户群有机整合在MEL学习管理系统中，各司其责，相互作用，实现了个性化的课堂教学、家庭辅导和自主学习管理环境。
在教育学习领域，大数据中提取价值的5种主要的技术如下：
1.预测——觉知预料中的事实的可能性。例如，要具备知道一个学生在什么情况下尽管事实上有能力但却有意回答错误的能力。
2.聚类——发现自然集中起来的数据点。这对于把有相同学习兴趣的学生分在一组很有用。
3.相关性挖掘——发现各种变量之间的关系，并对其进行解码以便今后使用它们。这对探知学生在寻求帮助后是否能够正确回答问题的可靠性很有帮助。 4.升华人的判断——建立可视的机器学习的模式。 5.用模式进行发现——使用通过大数据分析开发出的模式进行“元学习”。
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