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第1章教育大数据概述1

1.1大数据的定义与特征2

1.1.1 大数据的定义3

1.1.2 大数据的特征5

1.2教育大数据的定义与特征5

1.2.1 教育大数据的定义5

1.2.2 教育大数据的特征8

1.3教育大数据的类型9

1.3.1 根据数据结构化的程度划分10

1.3.2 根据数据产生的环节划分11

1.3.3 根据主体划分12

1.4教育大数据的研究现状和国内外相关政策15

1.4.1 教育大数据的研究现状15

1.4.2 国内外教育大数据政策17

1.5教育大数据的意义21

1.5.1 教育大数据驱动教育决策创新21

1.5.2 教育大数据助力教育教学变革22

1.5.3 教育大数据促进学习方式转变22

1.6教育大数据的关键领域23

1.6.1 学习分析23

1.6.2 教育数据挖掘26

参考文献28

第2章教育大数据的技术31

2.1教育大数据的处理流程与技术架构32

2.1.1 教育大数据的处理流程32

2.1.2 教育大数据的技术架构33

2.1.3 教育大数据的技术架构案例34

2.2 教育大数据的采集36

2.3教育大数据的预处理40

2.3.1 数据清洗41

2.3.2 数据转换41

2.3.3 具体示例41

2.4教育大数据的存储42

2.4.1 单机文件存储42

2.4.2 关系型数据库存储43

2.4.3 分布式存储43

2.4.4 云存储44

2.5教育大数据的处理45

2.5.1 常用的数据处理方法45

2.5.2 处理架构46

2.6教育大数据的分析与挖掘48

2.6.1 数据分析48

2.6.2 数据挖掘49

2.7 教育大数据的可视化50

参考文献55

第3章教育大数据技术标准57

3.1教育大数据技术标准国际情况58

3.1.1 ISO/IEC JTC1(SC32、SC36:WG8、SG2:WG9)59

3.1.2 IEEE BDGMM61

3.1.3 IMS GLC62

3.1.4 ADL(xAPI)63

3.1.5 ITU-T(SG13、SG16、SG17、SG20)64

3.1.6 NIST NBD-PWD(NBD-PWG)65

3.1.7 NCES(CEDS)65

3.1.8 国外具体标准66

3.2教育大数据技术标准国内情况69

3.2.1 全国信标委大数据标准工作组69

3.2.2 CELTSC70

3.2.3 中国教育大数据标准体系框架构建72

3.2.4 中国具体标准75

参考文献81

第4章教育大数据的治理与开放83

4.1教育大数据的治理84

4.1.1 数据治理概述84

4.1.2 教育大数据治理现状88

4.1.3 教育大数据治理案例89

4.1.4 教育大数据治理方法93

4.2教育大数据的开放95

4.2.1 开放教育数据的概念和分类95

4.2.2 教育大数据的开放和使用96

4.2.3 全球教育大数据开放概况97

4.2.4 教育大数据开放案例98

4.2.5 教育大数据开放的问题和启示102

参考文献104

第5章教育大数据风险管理与法律政策109

5.1教育大数据风险管理110

5.1.1 大数据安全风险概述110

5.1.2 教育大数据风险问题112

5.1.3 教育大数据风险机理113

5.1.4 教育大数据风险特点114

5.1.5 教育大数据重点风险领域117

5.2教育大数据法律政策120

5.2.1 国内外教育大数据法律政策与风险防控实践120

5.2.2 教育大数据法律政策体系建设与风险防控对策126

参考文献129

第6章教育大数据与课堂教学应用131

6.1 教育大数据背景下的课堂教学132

6.2基于教育大数据的教学应用模式133

6.2.1 个性化分组学习133

6.2.2 交错式自主开放学习133

6.2.3 游戏化翻转课堂教学134

6.2.4 自适应测试应用135

6.2.5 个性化学习诊断135

6.3案例1:上海开放大学智慧学习分析与评估系统137

6.3.1 简要介绍137

6.3.2 功能层面137

6.3.3 应用层面138

6.4案例2:上海电教馆的高中研究性学习智能支持系统142

6.4.1 简要介绍142

6.4.2 技术层面143

6.4.3 功能层面148

6.4.4 应用层面152

参考文献154

第7章教育大数据与校园管理应用157

7.1教育大数据背景下的校园管理158

7.1.1 校园管理面临的挑战158

7.1.2 教育大数据给校园管理带来的变革160

7.2 基于教育大数据背景下的校园管理应用模式164

7.3案例1:上海大学基于大数据的决策支持系统172

7.3.1 项目背景172

7.3.2 技术架构173

7.3.3 数据模型管理175

7.3.4 功能模块177

7.4案例2:天津市和平区智慧教育数据中心建设180

7.4.1 项目背景180

7.4.2 设计思路180

7.4.3 整体架构183

7.4.4 大数据与智慧教育数据中心应用184

参考文献190

第8章教育大数据与在线教学应用191

8.1教育大数据背景下的在线教学192

8.1.1 国内外在线教学的发展192

8.1.2 在线教学面临的挑战193

8.2基于教育大数据在线教学应用模式195

8.2.1 学习分析模式195

8.2.2 教学分析模式202

8.2.3 管理分析模式205

8.3案例1:可视化学习分析大数据应用209

8.3.1 Open edX学习分析209

8.3.2 iForum学习分析213

8.4案例2:上海学习网在线学习大数据应用220

8.4.1 平台简介220

8.4.2 学习功能220

8.4.3 架构设计221

8.4.4 平台应用223

参考文献228

第9章教育大数据与开放远程教育应用233

9.1教育大数据背景下的开放远程教育234

9.1.1 开放远程教育发展面临的挑战234

9.1.2 大数据带给开放远程教育领域的机遇237

9.2基于教育大数据的开放远程教育应用模式241

9.2.1 构建全过程学习分析的开放学习平台242

9.2.2 建立学习者体验支持下的开放学习资源243

9.2.3 提供数据分析支持下的学习支持服务243

9.2.4 支持数据驱动的精准管理与决策245

9.3案例1:上海开放大学个性化学习支持系统大数据应用246

9.3.1 个性化学习支持系统设计目标246

9.3.2 系统框架设计247

9.3.3 系统可视化应用场景248

9.3.4 系统应用效果251

9.4案例2:奥鹏远程教育公共服务体系大数据应用252

9.4.1 奥鹏大数据典型应用1——高校管理者仪表盘254

9.4.2 奥鹏大数据典型应用2——智慧学情报告255

9.4.3 奥鹏大数据典型应用3——学习能力值模型257

9.4.4 奥鹏大数据典型应用4——停滞生预测与干预260

参考文献262

第10章教育大数据与教育培训行业应用263

10.1传统教育及互联网背景下的教育培训行业264

10.1.1 传统教育培训行业现状264

10.1.2 互联网教育培训行业现状265

10.2大数据背景下的教育培训业268

10.2.1 大数据与教育培训业268

10.2.2 大数据在教育培训业的应用模式268

10.3大数据+人工智能背景下的教育培训业271

10.3.1 人工智能与大数据的协同271

10.3.2 人工智能教育应用的现状与发展趋势271

10.3.3 人工智能在教育培训业的应用模式272

10.4案例1:电力教育培训大数据平台273

10.4.1 简要介绍273

10.4.2 技术层面274

10.4.3 功能层面275

10.4.4 应用层面276

10.4.5 未来展望277

10.5案例2:中国英语学习者语音大数据分析277

10.5.1 简要介绍277

10.5.2 数据来源277

10.5.3 相关技术278

10.5.4 应用成果279

10.6案例3:大数据赋能智能教学系统281

10.6.1 简要介绍281

10.6.2 应用层面281

参考文献283

第11章教育大数据与学生综合素质评价应用285

11.1教育大数据背景下的学生综合素质评价应用286

11.1.1 综合素质评价内涵解读287

11.1.2 综合素质评价的成效与问题288

11.1.3 教育大数据与综合素质评价291

11.2基于教育大数据的学生综合素质评价应用模式295

11.2.1 数据采集系统:大数据采集的“上帝之眼”297

11.2.2 数据的清洗297

11.2.3 数据的挖掘分析模型297

11.2.4 数据的利用和挖掘298

11.2.5 学习结果性数据模型——以SOLO评价法为例301

11.2.6 评价结果分类使用——学生、教师、高校、学校、政府302

11.3案例1:上海市普通高中学生综合素质评价信息管理系统304

11.3.1 简要介绍304

11.3.2 技术与功能305

11.3.3 系统应用309

11.4案例2:上海市黄浦区卢湾第一中心小学基于数据的学生学习评价313

11.4.1 简要介绍313

11.4.2 功能层面314

11.4.3 基于数据的学生学习评价315

11.4.4 应用成效315

11.5案例3:上海市格致中学学生综合素质评价数字化成长档案建设316

11.5.1 简要介绍316

11.5.2 功能层面317

11.5.3 应用成效318

参考文献319

第12章教育大数据的发展321

12.1教育大数据的发展趋势322

12.1.1 多元且内聚的教育数据采集322

12.1.2 多样且精细的教育数据挖掘323

12.1.3 丰富且开放的教育教学应用场景324

12.1.4 完善且蓬勃的教育大数据产业生态325

12.1.5 前沿技术助力2035教育大数据326

12.2教育大数据的机遇挑战327

12.2.1 教育大数据发展的机遇328

12.2.2 教育大数据发展的挑战330

12.3 关于教育大数据的建议333

参考文献335

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