就在云计算落地前，大数据又以新的面貌展现了，近几年来，大数据这个词一直在各大媒体拼拼出现。未来十年，全球的数据量将会增长几倍，大数据规模之大，那么大数据在教育领域如何运用?会为教育带来什么样的革新呢?现在就让我们一起来看看在教育方面，大数据应该如何运用。

　 　简单得说，人们在上网浏览的每一次行为和诡计都会被记录下来，这些数据在被收集后再进行分析处理就是大数据了。亚马逊这类的网站对于我们来说是非常熟悉 的。当我们对某一本书非常喜欢的时候，我们可能也会喜欢和这本书主题或者观念相类似的输。这些推荐的书都是在基于搜集海量的用户数据后进行推荐的，而且非 常有效。毫无疑问这将用户的购物体验大大的提升了。

　　直到最近，这些技术也开始用于学生的学习体验当中。就高等教育这方面的教学来说， 我们可能不能从典型的意义上对于成千上万的学生进行数据搜集，但是我们可以向所有人都开放免费的课程，对于所参与者没有任何数量上的限制。那么我们是否就 可以使用商业当中的大数据分析处理，然后再将这些应用在在线教育上面呢?对于观察学生在线上的学习习惯，我们利用这些数据可以让我们的学生在学习上更有效 率。虽然答案是肯定，但是可能没有想象的那么简单。

　　跟传统的教学不同，从免费课程上所搜集的数据是无法进行简单的数据分析处理的，因 为这些数据仅仅是用户和系统之间的互动出来的副产品。所以，我们首先要考虑，基于这些数据我们可以提出什么样的问题。这不正是人们所从事科学实验的顺序 吗?第一步就是对数据的搜集，然后在数据的基础上进行提问。最后选择最正确的大数据处理方法，挖掘出更多有用的信息。

　　我曾经在全世界 三大在线教育平台开设了一门信息和通信技术的公开初级客场。其中选课的同学超过两千个，其中大部分都是来自于免费的新经济体国家。这一群体需要访问免费的 关于信息和通信技术的工具以及资源，在互联网欠发达的地区尤其如此。这一信息影响了我们对该课程最初的一些活动设置。这一平台同时也告诉我们许多数据，比 如每周课程的退课率，哪些课程活动选课者花了最多的时间，哪些又被他们忽略了等等。

　　但是这些数据可以告诉我哪里有问题，却无法告诉我 该对这些选课者的行为进行解释，也不会跟我们说该怎么解决这些问题。想要把数据用于“设计—测试—再设计”这一过程，就需要一个设计目标。讲课者与整个班 级的目标是达成某些学习成果，他们设计某些活动、收集学生表现的数据，解释这些数据，从而优化课堂设计，以期更好地达到教学目标。

　　看上去这一切好像很美好，其实在这一过程当中并不会产生大数据。这是本科的数与课程主讲者的特定学习设计有关。我们不可能对其进行大范围的测试，也没有独立的同行检测，从这个意义上说，它算不得科学。

　 　令人兴奋的是，如今有了这个大样本量的学习平台，学习数据不需要保持所谓的本地属性。如果学习设计(学习活动的规划和管理)可以被其他讲课者使用，而这 些讲课者也可以从学生身上收集相同的数据，这就变得可以广泛地检验了，也可由一些独立同行进行评审，并给出建议，重新设计课程。

　　目 前，网络上有一些关于学习活动的设计工具，讲课者通过它们分享彼此的教学心得。如果众多讲课者通过软件进行课程设计，而学生也使用同样的数字化工具汇集他 们的表现数据，我们就可以得到基于大样本量的海量数据。而且，这种大数据是处于主讲者的控制之下的——主讲者根据未来课程设计的需要，决定他们需要何种类 型的数据。

　　大数据对于教育来说不但可以优化，但是对于教育者来说不能离开对于数据的掌控。目前在这一领域的开发基本上是由技术人来进 行完成的，但这类人不是教育工作者，所以对于网上教学也没有了解过。因为我们可以招聘一些具有讲课经验的开发者进行研发，对大样本的数据进行搜集和处理。 这样大数据在教育领域才会有真正的作为。