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    [LV.1]初来乍到

    AIU人工智能学院 学生认证  发表于 2020-11-3 09:02:58 |显示全部楼层
    CDA人工智能学院致力于以优质的人工智能在线教育资源助力学员的DT职业梦想!课程内容涵盖数据分析机器学习深度学习人工智能tensorFlowPyTorch、知识图谱等众多核心技术及行业案例,让每一个学员都可以在线灵活学习,快速掌握AI时代的前沿技术。PS:私信我即可获取CDA会员1个月免费试听机会

    教育大数据,顾名思义就是教育行业的数据分析应用。数据(data),一般而言是指通过科学实验、检验、统计等方式所获得的,用于科学研究、技术设计、查证、决策等目的的数值。通过全面、准确、 系统地测量、收集、记录、分类、存储这些数据,再经过严格地统计、分析、检验这些数据,就能得出一些很有说服力的结论。大规模、长期地测量、记录、存储、 统计、分析这些数据,所获得的海量数据就是大数据(big data)。而大数据,则需要具备5V的特点(IBM提出):Volume(大量)、Velocity(高速)、Variety(多样)、Value(低价值密度)、Veracity(真实性)。

    近年来,随着大数据成为互联网信息技术行业的流行词汇,教育逐渐被认为是大数据可以大有作为的一个重要应用领域,有人大胆地预测大数据将给教育带来革命性的变化。那么今天,我们从两个层面上来具体了解“教育大数据”。

    首先我们从应用层面来看,教育行业数据分析实践的过程中会有哪些痛点。主要痛点有以下四个方面:

    1.数据涉及面窄:数据主要来源为数字化校园系统产生的,其他教学管理的数据多为手工录入非结构化数据,数据维度少,数据来源不足。

    2.数据接口不完善:内部信息系统的教务系统、一卡通系统、图书馆系统、财务系统等数据都不规范一致,数据结构也不一样,各业务系统接口对接难度大、业务接口与数据结构还不规范。

    3.缺乏统一的数据管理平台:没有统一的数据处理中心对数据进行管理,没有人力维护各系统的接入,有效数据量少,数据质量差,达不到大数据处理分析要求。

    4.项目成本及投入,项目限制:传统大数据平台项目成本高,收效慢,既不能适应学校的管理模式,定制化内多多,成本高,周期长不适用。数据挖掘门槛过高,无法将深入的数据分析挖掘工作常规的推广,也不能用作教学科研使用。教育大数据系统的搭建主要涉及平台的选择,在这里我们用一张图来表示。

    20180803064435_20727.png


    其次就是,在具体地应用方面,即数据体系分析搭建上,可以分以下四个方面来展开:

    教务管理

    在这方面可以进行招生分析、就业分析、住宿分析、图书馆分析、资产数据统计分析等。

    教学创新

    在这里可以进行教学质量评估、上网行为分析、学生成绩分析、学生特长能力分析

    应用创新

    可以进行学生轨迹分析、学生画像、学生舆情监控

    科研支撑

    可以开展科研成果分析统计、科研项目研究、科研经费跟踪研究,对整个科研情况有全面的了解和掌握。

    具体详细的应用场景可以看下图

    20180803064442_81665.png


    今后,将是一个看数据说话的时代。

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    GMT+8, 2020-12-2 04:29