浅谈信息化2.0时代的教育大数据需求分析
1、政府部门
政府部门依据统计报表制定各种指标，指导教育发展工作，而利用大数据技术采集、挖掘、分析这类数据能够更好地量化教育现状，并用作制定教育资源分配建议、教育管理政策。
►资源分配分析某市、某省甚至全国生师比现状与教学效果的关联性，得出最佳生师比或指导性生师比，以此指导各地教师调动的相应政策；
分析学校农村学生寄宿生比例，指导新校选址、旧校裁撤等事宜；
对某学校教室、实验室的空置率或利用率做大数据分析，并依据分析结果权衡场地资源的再分配，将属于某班级/年级/院系空置率高（利用率低）的场地调拨给其他场地使用紧张的班级/年级/院系。
►教育管理在学生综合评价中，可先从学生体质健康达标率入手，配合专用传感器，获取学生体质相关数据，运用大数据技术分析学生体质与学生锻炼时间、强度等内容的相关性模型，并依此提出教学建议；
2、教师
►教学资源精准投放
教学资源精准投放，即准确搜寻所需教案、教学课件、教学视频或问题学生应对方法等，在搜寻过程中还可参考课程大数据标签进行筛选，找到合适的教学资源
►教师教学评价
通过教师行为大数据分析（包括课程设计类型、教学思维回路图等），通过横向纵向大数据比较，找到教师自身教学过程的问题所在，进行针对性训练和辅导，最终得到教师教学评价。
►云题库建设
建立云题库，并在年级、学科分类的基础上，运用大数据进行题目类型、知识点类型、难易程度、解题思路类型划分，并贴上题目标签。教师可根据课程标签进行智能组卷，或结合学生学习数据分析布置个性化作业。
►教师综合评估 
在多次教学反馈，学生学习反馈的基础上，形成教师综合评估报告，对教师教学类型、教学优势、教学缺陷、学生类型匹配等做出全方位评价。
3、学生
►通过学生行为大数据分析，洞悉学生学习思维的问题所在，进行针对性训练提高。
►学生弱项分析的基础上，结合行为数据分析，提出针对性具体性的学习建议甚至学习方案。
►对学生学习历程进行记录，根据学习进度精准推送所需教学资源。
►对目标明确的学习（如资格考试），执行大目标分解成小目标的学习计划，分析用户日常时间安排判断学习计划的可行性或提出学习时间安排建议。分析用户学习进度及特点，给出预测分数和学习提升建议。
4、教学管理
5、教育技术服务商
►平台技术服务商平台技术服务商的大数据技术用武之处应用需求甚多。
对于平台技术服务商而言，最大的难点在于平台顶层设计，即准确把握用户需求和平台前景规划。
大数据技术虽不能直接击中用户需求，但能快速精准地把握市场现状，并给出趋势预测分析。从这个角度上看，大数据技术对用户需求的把握比传统的问卷调查或实地调研更具参考性和实用性。因此，大数据技术对平台技术服务商的平台建设极具指导意义。
►语音识别技术服务商
语音识别技术服务商大数据前景广阔，语音识别是一个热点领域，除了教育应用，还涉及众多领域。
语音识别的关键技术指标是识别准确率和识别速度，而这两项指标都能通过大数据技术进行优化。
在建立庞大的语音和词汇数据库的基础上，运用大数据技术匹配用户说话内容与语音库，并根据词汇数据库理解用户表达的意思。目前英语语音识别系统已经在使用过程中逐步完善，但汉语语音识别由于汉语的复杂性，存在技术瓶颈，产品开发亟待突破。
目前国内教育领域语音识别技术龙头企业为科大讯飞，所有省份的口语评测采用的都是科大讯飞的引擎。
►物联网技术服务商
物联网技术服务商大数据应用前景广阔。物联网技术和大数据技术是一对密不可分的兄弟，物联网采集的数据需要大数据技术做分析，而大数据技术的开展需要物联网技术进行数据采集。
►教育平台服务商
平台服务商是未来教育线上产业链建设的重点，而教育行业未来发展趋势将是结合新型信息技术实现线上线下深度融合，因此大数据技术在平台服务商的应用被教育行业业内人士广泛看好。
6、用户用户即学生和家长，家长是教育行业的主要付费者，前面介绍了学生需求，因此这里只关注家长端的大数据应用。
随着信息技术的发展,大数据理念正在逐步深入人心,大数据技术也在快速融入各行各业。行业大数据在呈现出不同特征、具有不同价值的同时,也面临着一些来自行业自身的挑战。面对形势与挑战，我们更要针对市场需求，冷静分析，在挑战中寻求机遇。推动大数据与教育的深度融合。
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