摘要：前对大数据的定义有三种，分别从数据体量、复杂性程度、价值这三个角度来界定，反映了大数据三个最主要的特性。大数据在教育领域的主要应用是教育数据挖掘和学习分析。今后要加强多个来源的数据库整合，充分利用在线数据开展教育舆情分析等研究，在确保数据安全的前提下与专业数据公司开展合作。

关键词：大数据  数据挖掘  学习分析

   文中从四个不同的角度介绍了大数据的定义。一、从数据集的“大体量”人手，。麦肯锡对大数据的定义是：大数据是指那些规模大到传统的数据库软件工具已经无法采集、存储、管理和分析的数据集。二、从“复杂性程度大”入手，罗伯特·福莱对大数据的定义是：有用的数据源排列数量巨大，使有用的查询非常困难，并且，复杂的相关关系使得排除很困难。大数据的第一个詹陛是复杂性，大不是数量大，而是复杂性更大。三、从“价值大”的角度入手，维克托·迈尔一舍恩伯格的定义是：大数据是当今社会所独有的一种新型的能力：以一种前所未有的方式，通过对海量数据进行分析，获得有巨大价值的产品和服务，或深刻的洞见。四、《上海推进大数据研究与发展行动计划》对大数据的概念做了较全面的概括：大数据有三层内涵：一是数据量巨大、来源多样和类型多样的数据集；二是新型的数据处理和分析技术；三是运用数据分析形成价值。

    同时，文章根据大数据的不同来源把大数据分为科研数据、互联网数据和感知数据三种类型。并且重点指出在教育中有两个特定的领域会用到大数据：教育数据挖掘和学习分析。教育数据挖掘应用统计学、机器学习和数据挖掘的技术和开发方法，对教学和学习过程中收集的数据进行分析，教育数据挖掘检验学习理论并引导教育实践。学习分析应用从信息科学、社会学、心理学、统计学、机器学习和数据挖掘的技术，来分析从教育管理和服务过程中收集的数据，学习分析创建的应用程序直接影响教育实践。

（文章来源：《上海教育科研》2013（9） 作者：陆璟 华东师范大学课程与教学系，上海市教育科学研究院普教所）