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。大数据技术允许中小学和大学分析从学生的学习行为、考试分数到职业规划等所有重要的信息。许多这样的数据已经被诸如美国国家教育统计中心之类的政府机构储存起来用于统计和分析。为此，小编盘点了近年来大数据应用于教育行业的十大案例，仅供参考!
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在教育学习领域，大数据中提取价值的5种主要的技术如下：
- 预测(Prediction)——觉知预料中的事实的可能性。例如，要具备知道一个学生在什么情况下尽管事实上有能力但却有意回答错误的能力。
- 聚类(Clustering)——发现自然集中起来的数据点。这对于把有相同学习兴趣的学生分在一组很有用。
- 相关性挖掘(Relationship Mining)——发现各种变量之间的关系，并对其进行解码以便今后使用它们。这对探知学生在寻求帮助后是否能够正确回答问题的可靠性很有帮助。
- 升华人的判断(Distillation for human judgment)——建立可视的机器学习的模式。
- 用模式进行发现(Discovery with models)——使用通过大数据分析开发出的模式进行“元学习”(meta-study)。
本文作者：佚名
来源：51CTO
