关键词：大数据  数据挖掘  智能教学系统  教学评价

文章通过分析国内外有关教育大数据的研究和实践现状，提出了大数据的主要影响。集中表现为以下四个方面：

一、推进了基于教育数据和实证进行决策的文化。随着数据能够越来越全面和真实地反映和呈现事物的特性和发展状况及规律，相对于完全根据个人经验和直觉作出的决策而言，基于数据的决策一般更为客观"科学"有效和合理。在教育界，基于数据和实证的决策正越来越受到重视。大多数收集广泛教育数据的大型国际教育比较研究项目，例如国际学生评估项目（Programme For International Student Assessment,简称PISA），的宗旨之一就是为各国教育决策提供数据依据。

二、教育数据在广度"深度和细分度上不断延伸。大数据使教育所收集的数据的广度"深度和细分度不断延伸，教育数据越来越多元化、多层化和非结构化，以更加全面和真实地反映教育背景、过程和结果。

三、更好地了解和预测学生的个人学习行为、程度和态度。大数据有助于更好地了解和预测学生的个人学习行为、程度和态度，并有针对性地提供相适应的个性化教学内容、支持和干预。在收集庞大的数据以后需要从海量数据中运用数据分析方法去挖掘和萃取有关学生学习的一些规律性的东西。

四、数据的处理和分析越来越实时化与动态化。教育数据流动性越来越高，处理越来越实时化，教育内容和支持的个性化适配更加即时化和动态化。大数据的一个关键特点就是数据流速快，处理速度快和时效性强。智能自适应教学系统一般都会根据所收集的学生背景、行为和评估等数据即时决定和随时调整个人每一步的学习内容，以及提供相应的反馈和指导。

（文章来源：《上海教育科研》2013年第9期  作者：沈学珺  上海市教育科学研究院普教所）