- 適應性的教與學
適應性的教與學被認為是是教學的最優化狀態。在適應性教學中的內容、方法和過程都可以通過數據來分析學習者的實際狀況來進行個性化的定製，這就可以讓每個學習者都有這獲得最適合自己的最好的的學習效果，從而取得更大的發展。而適應性教學的實現，這就需要基於每一個學習者的不同個體特徵和學習狀況進行全面的分析。而大數據為追蹤和整合這些數據提供了支持，這就對學生進行個性化學習提供了新的思路。
所以現在的我們基於大數據，就可以精細刻畫每一位學生的特點、從而洞察學生學習需求、對學生的學習過程加以引導、這就可以較為客觀的診斷學生的學習效果。我們通過對學習者學習背景和過程相關的各種數據測量、收集和分析，從海量學生相關的數據中歸納分析各自的學習風格和學習行為，進而提供個性化的學習支持，這就是大數據給教育工作帶來的便利之一。
- 掌握教學的規律
在當今時代大數據的驅動下的教育行業，人們對教育的研究將出現不同的態勢，通過挖掘、分析教育大數據，每一位研究者甚至可以做到量化學習的過程，通過觀摩學生狀態，可以發現影響學習的因素，從而找到干預策略和解決方案，大數據可以對各種教育數據進行深挖從更深的層面上來揭示教育規律。雖然，教育規律的發現也許並非易事。但我們可以肯定的是，在多種來源‘超大體量的教育數據中，我們通過可以技術的手段進行大數據的彙集、共享和分析，這樣我們可以組織教育研究人員進行進行群體協作，開展大量的，具有對比意義的研究，最終我們可以更加直觀清晰的發現一些教育的規律。
事實上，從目前來講大數據在教育行業中其主要作用就是進行預測、行為分析、學院分析等工作，大數據會在學生學習的過程中對產生的大量相關數據進行系統分析，大數據的分析結果可以為老師和學校管理者的工作思路進行數據支撐，這樣就加快了教師在學生遇到學習問題時的反應時間，從而能夠及時準確的評估學生的學習狀況，為學生解決潛在的學習問題，進而來預測學生未來的發展與表現，更能提高學習者的的學習行為和教師的教學效率，為每一位學生制定專屬的學習計劃。
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