教育大数据意识的核心-教育大数据三个方面的内涵大数据教育-济南软件开发

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对于大数据的应用场景，包括各行各业对大数据处理和分析的应用，最核心的还是用户需求。医疗大数据看病更高效除了较早前就开始利用大数据的互联网公司，医疗行业是让大数据分析最先发扬光大的传统行业之一。

目前，大数据领域每年都会涌现出大量新的技术，成为大数据获取、存储、处理分析或可视化的有效手段。

大数据技术的核心技术是：在大数据产业中，主要的工作环节包括：大数据***集、大数据预处理、大数据存储和管理、大数据分析和大数据显示和应用的挖掘（大数据检索、大数据可视化、大数据应用、大数据安全性等）。

1、教育大数据的最终价值在于与教育主流业务的深度融合和推动教育系统的智慧化变革。

2、教育大数据产生于各种教育实践活动，既包括校园环境下的教学活动、管理活动、科研活动以及校园生活，也包括家庭、社区、博物馆、图书馆等非正式环境下的学习活动；既包括线上的教育教学活动，也包括线下的教育教学活动。

3、教育大数据特指教育领域的大数据，即整个教育活动过程中所产生的以及根据教育需要***集到的、一切用于教育发展并可创造巨大潜在价值的数据***。

大数据时代，计算模式也发生了转变，从“流程”核心转变为“数据”核心。Hadoop体系的分布式计算框架已经是“数据”为核心的范式。非结构化数据及分析需求，将改变IT系统的升级方式：从简单增量到架构变化。

在无法确定因果关系时，数据为我们提供了解决问题的新方法，数据中所包含的信息可以帮助我们消除不确定性，而数据之间的相关性在某种程度上可以取代原来的因果关系，帮助我们得到我们想知道的答案，这便是大数据思维的核心。

五大核心：数据***集、数据存储、数据清洗、数据挖掘、数据可视化。

正确答案是a.硬件设备、软件工具、数字***等。推进教育数字化的关键要素包括硬件设备、软件工具和数字***等。这些要素相互配合，共同促进了教育的数字化转型和发展。硬件设备指的是教育机构和学校所使用的电子设备，如电脑等。

教师数据素养的构成主要包括数据知识、数据意识、数据能力、数据道德等要素。教师数据素养培养模式是一种促进教师适应数据应用场景，发现数据、挖掘数据、使用数据，为精准的教学供给提供决策参考的长效机制。

中小学教师数据素养的标准可以从以下几个方面来考虑：数据***集与整理能力：教师应具备获取、整理和处理教育教学数据的基本能力，包括利用各种信息技术工具获取数据，对数据进行分类整理、筛选、加工和分析等操作。

技术基础设施、教育***与内容、教师专业发展、学习者支持与培养、数据管理与隐私保护等要素是推进教育数字化的关键。技术基础设施：包括网络基础设施、计算设备等，为教育数字化提供必要的技术支持和硬件设备。

推进教育数字化的关键要素是：硬件设备、软件工具、数字***等；具备数字素养与技能的师生与管理者；核心数据资产；数字化转型相关战略规划和标准规范。

数字***：数字***是教育数字化的重要内容，包括数字化教材、在线课程、多媒体教具、电子图书等。这些***丰富了教学内容和学习***，使学生能够更加便捷地获取和利用知识，拓展学习的广度和深度。

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