2014年，國家頒布《關于深化考試招生制度改革的實施意見》，明確提出啟動高考綜合改革，并在浙江和上海先行試點，在2020年建立中國特色考試招生制度。2016年9月，教育部發布了《關于進一步推進高中階段學校考試招生制度改革的指導意見》，意見中提出要深化教學改革，高中招生中要完善學生綜合素質評價，各門科目合格的前提下，可以給予學生一定的自主選擇錄取計分科目的機會，發展學生優勢學科，促進學生發展興趣愛好。
以新一輪中高考改革為龍頭的教育深化綜合改革的總體方向強調了學生的自主選擇、個性發展和揚長發展。
豐滿的改革理想需要配套能力的提升，否則到了實踐領域，現實會很骨感。面對“復雜”的選考方式，學生如何知悉自身優勢，如何作出學科興趣的理性選擇;教師如何精確了解每個孩子，如何開展針對性教學;學校如何從模板化的培養轉向個性化的服務，學校教育質量和公平如何得到保證?這些問題都是當前教育深化改革所面臨的關鍵性挑戰。
一、大數據為破解教育深化改革難題提供新的思路
在互聯網時代推進教育深化改革的新思路和新措施，如果缺少了信息技術和互聯網的助力，很多改革效果將大打折扣，基于互聯網的大數據將為破解教育難題提供新的思路。
(一)大數據的預測分析，應對中高考改革的選擇挑戰
新的中高考制度改革，為學生提供更多選擇的機會。如何幫助中學生發現興趣特長、培養選擇意識和能力，成了一個關鍵問題。為了更好地發揮揚長教育的優勢，學生必須提升自己的選擇意識與能力，關注自己的個性特長，發現自己的興趣。但是，當前的基礎教育在培養孩子的選擇意識與能力這點上，著力頗少。學生本身，由于多年的訓練，已經習慣了統一步調的學習行為，很難改變固化的思維以適應多選擇的未來。面對這些問題，教育大數據提供了新的解決思路。基于過程數據的分析將幫助學生作出更科學的決策，產生更可信的評價與發展預測，幫助學生開展科目選擇和綜合素質評價。
(二)大數據的精準分析與建模，助力促進個性發展的教育
中國的傳統教育是面向班級的集體教育。面對龐大的學生群體，教師缺乏足夠的精力和時間去解答所有學生的問題，更不用說對每個學生進行單獨的學習指導。在實際條件的限制下，學生的個體學習需求被教師忽略，并最終反映在不理想的學習成績上。長此以往，學生的自信心和積極性受到打擊，學習動機逐漸喪失。
教育大數據聚焦于每一個學生的微觀表現，記錄學習過程當中產生的各種數據。通過大規模的學習過程數據，可以精準分析學習者的個體知識能力結構、個性傾向、思維特征、學習路徑和學科素養發展狀況;可以針對學生的實際需求實施“精確供給”，不需要大規模人力投入就能實現對每個個體的及時反饋，以最少的資源，提供最佳的服務。在大數據的支持下，學校教育將從千人一面的模板化培養轉變成各具特色的個性化培養。
(三)大數據驅動教育科學決策，優化教育資源管理與配置
大數據使管理者從經驗決策轉型到數據驅動的決策，提高其教育管理的科學性[1]。傳統教育數據是在周期性、階段性的評估中獲得的，一定程度上不能完全客觀真實地反映教育狀況[2]。同時，傳統教育數據因為沒有合適的載體，只能隨著時間流逝，進一步加劇數據的片面性問題。在互聯網+教育大趨勢中，長期的積累可形成個體和群體大數據，利用教育大數據，教育管理機構能夠及時準確地了解教育教學情況，預測可能發生的不利事件，更加科學合理地作出教育決策。
由于學校缺乏有效的信息獲取途徑和有力的數據分析手段，面對教育快速的發展變化，也容易出現教育資源配置不均衡的問題。通過對教育大數據的分析，可以動態監管教師換崗、轉崗以及學生學籍、轉學、升學等軌跡[3]。通過對教育教學數據的挖掘、分析、建模，管理者可以更理性地均衡教育資源配置、匯聚優質資源服務、推進教師智力資源的流轉。區域教育均衡發展將由依賴主觀經驗總結走向依賴客觀數據分析，由經驗推斷走向科學。
綜上所述，大數據為破解教育難題提供了新思路。基于教育大數據，建立促進個性發展的教育體系，是未來教育發展的基本趨勢。
二、基于大數據的智能教育公共服務平臺總體架構
北京師范大學未來教育高精尖創新中心(以下簡稱“高精尖中心”)是北京市支持下面向基礎教育難題破解的高端教育創新研究機構，中心核心工作目標是推進北京市教育公共服務從數字化轉型到智能化，用互聯網+的思路助力北京教育深化綜合改革，助力構建世界城市的教育公共服務模式。
在新中考、高考背景下，高精尖中心秉承使命，從服務北京基礎教育改革的角度出發，明確了四個任務：建設一個智能教育的公共服務平臺;匯聚學生全學習過程的大數據;組建教育資源和教育服務供給的統一戰線;創新移動互聯時代的教育公共服務新模式。
在北京市教委的支持下，高精尖中心近期建立了一個智能教育公共服務平臺(以下稱“智慧學伴”，Smart Learning Partner)，擬匯聚北京市全市130多萬中小學生連貫的學習數據，為學生構建在線自我診斷的“體檢中心”和“化驗室”，并基于大數據分析進行課程資源的精準供給、學習服務的精準推送。智能公共服務平臺的設計理念可概括為“全學習過程的數據采集、知識與能力結構的建模、學習問題的診斷與改進、學科優勢的發現與增強”。下述智能服務總體架構。
(一)平臺服務整體架構
為了提供個性化的教學服務，智慧學伴以練習測評、學習交互、作品分析等作為數據匯聚的主要方式，采集學生學習過程中產生的各種數據。智慧學伴平臺內的教育資源內容、學習活動等都進行了編碼和標注，交互產生的學生數據將被記錄并傳到云端。通過解碼和分析，可自動構建或更新學習者的認知模型。
通過數據分析，智慧學伴可以為學習者提供三種個性化的服務。一是為學生推送個性化的教學服務，學生可進一步開展測評或參加其他在線學習活動。二是根據學生知識結構推送學習資源。推送的學習資源不僅是根據學生的知識網絡狀態篩選而來的，還能適應性地呈現于各種用戶終端，如手機、平板、電腦。三是為學生推送人際網。根據測評和診斷的結果，智慧學伴將為學生推送人際網，學生可以借助人際網在互聯網上找到老師和同學，并借助學習設備進行自主的泛在學習。
(二)平臺系統數據流程
智慧學伴對數據處理的流程主要包括學習過程的數據采集、學習數據的分析、學習知識空間構建、學習內容與服務推薦、多元格式展現等五個部分，如圖2所示。學生的學習過程數據采集點主要包括知識點學習、作業與診斷練習、網絡學習活動和交流互動等;對各種數據進行分析之后，構建包含學習者的知識結構、能力結構、學習偏好和興趣的學習者模型，并通過可視化的知識地圖與能力地圖展現出來。個性化推薦引擎根據學習者模型，在語義化知識庫、社會認知網絡數據庫中選擇更符合學習者需求的學習資源與服務以及人際網絡，為學習者提供個性化的學習服務。服務將根據終端自適應呈現，學習者可以自由選擇資源與服務。學生在智慧學伴上的學習行為不斷產生數據，數據驅動個性化服務，最終形成面向學習者的閉環服務。
(三)大數據分析和服務框架
“智慧學伴”的數據分析和服務有兩條主線，一條是面向學習者個體的數據建模，構建個體特征、發現個性需求;另外一條是面向群體的數據挖掘，構建群體特征、發現共性需求。主要環節包括信息采集、數據編碼、數據挖掘、數據建模和智能推薦，如圖3所示。
首先是信息采集。前端通過交互追蹤、語音識別、體感互動、情境感知等普適計算技術，采集學習過程的數據，學習過程包括診斷測試、平時作業、綜合實踐、在線學習、在線交互等。
其次是數據化處理。為了后續的數據分析，必須把采集到的信息數據化，提取關鍵特征，數據化包括編碼分析、文本分析、語義分析、模式識別、語音識別、圖像分析、視頻分析等模塊。
第三是數據分析。信息被數據化之后分兩個軌道分析，包括面向群體的數據挖掘和面向個體的數據建模兩個部分。(1)數據挖掘主要面向群體，通過對數據聚類、分類、離群點、關聯、相關性、判別、比較、偏差等參數的分析，了解群體的整體水平，形成面向不同群體的分析報告和面向區域的教育質量與教育資源地圖。然后，根據區域的總體質量，以及個體的需求特征，匯聚相應的資源服務和雙師服務，形成可供個體選擇的資源與服務池。(2)數據建模主要面向個體，通過分析個體的教育大數據，形成學習者個體的知識地圖與能力地圖，知識地圖上展現不同核心概念的能力水平以及學科素養的水平，能力地圖反映學生體質健康與心理認知能力。此外，通過建模分析，形成一個學習診斷與分析的報表，全面反映學生學習各方面的情況，同時表征個性化的學習需求。
第四是智能推薦。根據基于數據挖掘的群體分析和基于數據建模的個體分析，智能推薦引擎從匯聚教育資源與服務的數據庫中精準推薦學習資源、學習活動與學習服務。
(四)學生個體能力建模框架
為了更好地評測出學生的真實水平，智慧學伴設計了包含四個層次、九個方面、300多個指標的個體能力建模框架，如圖4所示。
學生個體能力建模的框架，從學科領域核心知識、學科核心素養、通用心理和認知能力、體質健康等四個方面來描述學習者，具體包括人格特征、心理健康、認知能力、學習品質、學科素養、學科知識、體質健康、教育環境和發展傾向這9個方面，共有300多個表征的指標，是描述學習者發展、發現學生個性的基本依據。
其中，核心領域知識主要指該學科中的核心概念，既有一定的概括性，又有一定的具體性;學科核心素養是指在該學科中，此學生呈現出來的相對穩定的素質表現，具有學科特性;通用心理、認知能力更強調學生日常的表現，包括人格特征、心理健康、學習表現、教育環境、發展傾向等，這些內容對學生學習成效起著關鍵的作用，在整個測評框架中也起著支撐作用;體質健康是指學生的身體狀況，用于分析體質健康的數據來源是學生日常積累的心率、體重、肺活量等數據。
(五)群體數據挖掘框架
大量個體數據匯聚后可形成群體數據，智慧學伴形成了面向班級、學校、行政區域、省市等層面的群體數據挖掘框架
群體數據挖掘的框架主要包括學業成就、能力素養、綜合素質、體質健康和實踐活動。學業成就是匯聚不同群體的學科表現，給出面向班級、學校、行政區和省市這四個層面的群體學科測評報告，為教育決策提供依據;能力素養是分析學生的學業表現所得出的學生學科能力和學科素養，為在群體內有效挖掘能力型人才提供數據支撐;綜合素質針對國家考試招生制度改革層面，對學生的綜合素質進行診斷，包括學生思想品德、學業水平、身心健康、藝術素養和社會實踐等過程性內容;體質健康包括兩個方面，即學生的體質健康和運動技能發展水平，通過匯聚群體數據，形成群體體質健康監測數據報告;實踐活動是區域實踐活動動態數據報告，根據不同群體的選擇和參與情況形成實踐活動報告和建議。以上五項面向群體的報告匯聚于教育質量地圖上，形成面向各類群體、各個管理層級的教育服務，讓大眾擁有較高教育獲得感。
三、基于大數據的教育質量改進公共服務及應用實踐
經過匯聚學生全過程、全樣本數據，智慧學伴平臺直接形成具體的公共服務。從服務受眾來講，主要包括學生、教師、家長、校長、行政管理人員等。通過對教育大數據的挖掘和分析，可以為各種教育參與者提供針對性的服務。研究團隊從實踐出發，設計了集學生個性服務、教師精準教學、家長育人協同、學校教學質量改進為一體的大數據平臺促進區域教育質量改進服務模型
北京城市副中心建設是國家重大戰略，是北京建設政治中心、文化中心、國際交往中心、科技創新中心的重要支撐，是京津冀協同發展國家戰略的核心樞紐，也是國家推動首都科學發展的重大戰略部署。高品質、高水平地建設北京城市副中心，不僅體現在硬件上，也體現在教育文化上。在此大背景下，北京師范大學承載北京市未來教育發展的研究工作，將研究成果在通州落地。該項目總體目標是用“互聯網+”、大數據的思路，提升通州區的學科教學質量，助力學生個性表現和揚長發展，提高教師的精準教學能力，提高家長的教育獲得感，增強學校的教育競爭力，助力通州學校中高考改革從理念到實踐，從而全面改進、提升整個通州城市副中心的教育質量。通州應用的載體為大數據分析平臺“智慧學伴”，其研發更多的關注研究成果轉化為實踐生產力的成效。從以下幾個方面闡述其應用實效。
(一)大數據助力學生個性化學習發展與實踐
利用大數據技術可以發現學生個性特征與需求，使教育圍繞學習者的個性化需求展開，大數據為傳統的集體教育方式向個性化學習轉變提供了工具手段，使得精準的個性化學習成為可能[4] 。十八大以來，北京市以新常態下的教育民生觀引領首都教育綜合改革，把學生放在正中央，各項改革以學生為中心展開。一方面調整供給結構，為學生提供豐富、多元、可選擇的教育資源、教育環境和教育服務模式;另一方面實現供給端的轉型升級，提高教育供給的質量、效率和創新能力，使其更貼近學生的消費需求和消費習慣，做到既能滿足學生個性發展的需要，又能對準未來社會對人才的要求。[5]按照北京市教委中考改革的方向，中心設計了學科診斷測評、綜合素質測評、體質健康監測、雙師在線服務、智慧學習伙伴、擇校選科推薦、問題解決提升、藝術素養挖掘等八個層面的服務，為學生的成長提供更科學的支撐。
1. 綜合素質測評與診斷服務
學科測評是以學生日常學習的每個學科為抓手，從學科能力和學科素養兩個方面進行編碼，設計了基于過程性和總結性的微測和總測測試工具。多樣化總測、微測報告的疊加形成了學生的個體學習地圖，為診斷真實的學生、提供個性的服務做好了鋪墊。綜合素質測評是檢測學生綜合能力的方式，主要包括心理健康、學習品質、教育環境和青少年發展潛力等。經過測評分析，學生了解了自己各方面的綜合表現。基于大數據的體質健康監測可以讓學生了解自己的健康狀況，學生借助體質健康監測手環，可了解到學生的心率、血氧、加速度等健康數據。目前該模塊服務已全部在通州落地，服務學生的未來發展。
2. 個性理念指導下的人力資源服務
該模塊主要包括雙師在線和智慧學習伙伴服務。"雙師服務"是通過教師走網，讓學生除了在校時間獲得本校教師提供的面對面的教學服務外，還可根據自己的個性化需求自主選擇全市優秀學科教師，獲取一對一免費在線實時輔導服務。雙師服務根據學生的測評數據，為其智能匹配在線人力，學生可以從在線人力那里獲取所需服務。目前，北京市近7000多名區以上的骨干教師已經實現在線走網，為通州中學學生提供在線一對一服務。這種服務方式實實在在地體現了供給側改革的核心思路，借助測評大數據實現了智力服務的精準流轉。“智慧學習伙伴服務”包括我幫學伴、與我同行、學伴幫我這三個層次的伙伴，為有意愿通過與學習伙伴合作學習的學生提供支持。未來學習伙伴功能將基于大數據開展更多的服務，比如中考選同樣學科的同伴、在某一方面具備同樣興趣的同伴、學習風格類似的同伴等，大數據的積累將在人力服務層面發揮更大的價值。
3. 學生未來發展預測服務
學生未來發展預測服務主要包括中考選科推薦、問題解決能力提升、藝術素養挖掘等服務。北京中考改革方案實行“必考”和“選考”的“3+3”模式，考試科目和分值計算共有9種科目組合、54種分數折算方式。中考改革讓學生可以根據自己特長和興趣來選擇計入中考分數的科目。為了作出合理的選擇，學生需要精準了解自己，提前知道自己的強勢學科。智慧學伴平臺根據學生的表現，設計算法，為學生的中考選科提供推薦服務，日后，所有推薦的結果均依托于學生的學習過程數據。問題解決能力提升和藝術素養挖掘也是從學生特長角度出發，為學生提供個性化的服務，提升學生未來立足社會的能力。在通州的實踐中，已經利用該模塊大大提升了對學生未來發展的預測和幫助水平。
(二)大數據助力教師精準教學及實踐
大數據為教師的專業發展提供新的途徑。在大數據時代，教師應該具有教學領域的數據智慧，即洞悉教育數據之間的關聯并應用教育數據的能力。利用“智慧學伴”，教師可以在收集學生學習數據、利用數據、分析數據、依據數據進行教學決策的過程中發展自己的數據智慧。數據智慧能夠引領教師設定具體的、合理的教學目標，改進教學并最終促進教師自身的專業發展[6]。數據智慧能使課堂評價、教學評價走向客觀性評價、伴隨式評價、綜合性評價和智能化評價，教師在此過程中會得到成長[7]。智慧學伴通過大數據分析為教師提供精準教學思路和教學方式，在大數據的支持下，教師將更快獲得專業成展。
1. 精準數據分析
經過大量學習數據的匯聚，教師可以獲得以班級為單位的群體數據反饋、學生的測評分析數據、試卷分析數據、雙師服務數據、學習伙伴數據和選科推薦數據等，這些數據以分析報告的形式反饋給教師，教師可以依據此數據分析開展更精準的教學指導。精準的可視化報告直觀告知學生群體的實際表現，“用數據說話”將成為常態，精準的數據將成為教學的有力武器。
2. 精確教學地圖
學生學科學習的數據經過匯聚后形成班級教學地圖，教師直觀了解到班級整體的薄弱點，從而制定每個班的教學側重點。教學地圖上匯聚的數據主要包括：核心教學主題列表、核心主題班級狀態和核心主題上每個學生的狀況。以上各要素幫助教師直觀了解到任教學科的關鍵核心概念，幫助教師更精準的教學，并可依據教學地圖真正實現班級個性化教學。
3. 精細學生管理
在信息時代，數據已經成為學校最重要的資產。以前教師只能大概了解班級的整體情況，很難精細化到每個學生，但是智慧學伴平臺賦予教師為每個學生提供個性化教學指導的機會。教師可以對每個學生進行個性測評分析、個性督學檢查、個性學習指導、個性資源推薦。精細化學生管理可以了解到每個學生的進步情況，了解每個學生的優勢、問題，并可直接為個體學生提供線上個性服務。通州教師比以前更了解自己的學生，基于數據的過程分析讓精細管理每個學生成為現實，實踐也正推動學生管理的轉型。
4. 精品教學資源
在傳統觀念里，教師所需要的教學資源是一堆相互之間沒有多少關聯層次的教學課件、圖片、音視頻等素材。為了更好地幫助學生提高學科能力，智慧學伴平臺按照能力進階的方式展現資源。教學資源更多考慮教師和學生的需求，結合核心概念的能力提升角度設計了學習理解、應用實踐和遷移創新三個層面的資源，并按照特定指標對資源進行編碼，將教師教學所需的、可提升教師專業水平的資源直觀展現給教師。通州的實踐應用開啟了教師對資源的新認知，教師對新型資源的理解應用將轉化為教學的生產力。
(三)助力班主任精細化管理與幫扶
班主任是學校全面負責一個班學生的思想、學習、生活等工作的教師，是班級的組織者、領導者和教育者。相比以前的班級管理，基于大數據的班級管理更有意義，教師不僅可以管理群體，還能精細化管理個體。借助“智慧學伴”平臺，班主任可以了解每位學生的學科領域知識表現和學科素質表現，依據過程數據直觀圖了解班級學生的各方面表現的進退好壞。通過直觀的操作行為數據、測評報告、學習數據和學生的表現，班主任可以采取針對性的管理措施。班主任將真正實現管理學生個性，改變以往面向行政班平均情況的管理，拓寬班級管理的包容度。
(四)大數據助力家長教改獲得感及實踐
家長最關心的問題包括孩子在學校的表現，在技術不發達的時期，孩子在學校的表現對家長來說是個盲區，家長只得通過聯系班主任或學科教師才能了解到。“智慧學伴”從家長需求出發，提供了基于微信公眾號的學生數據服務。
通州的教育質量改進正引導家長參與。通過智慧學伴平臺的大數據采集和結果分析，家長可通過綁定孩子的賬號信息，直接獲得學習過程的數據報告，數據包括課堂練習、平時作業、期中期末考試、網上人際關系等。家長報告不是服務的終結，智慧學伴可依據數據分析結果，針對性地為孩子提供支持，如線上基于數據為學生推薦雙師，支持孩子通過互聯網獲得專業指導，為家長節省了大量的經濟開支。相比以前，家長能夠了解到孩子更細致的學習過程。智慧學伴為家長全方位了解孩子、幫助孩子提供了新的有效途徑，大大提升了其教育獲得感。
(五)大數據助力區域有效教育治理及實踐
教育大數據的興起催生了越來越多的智慧化教育服務。無論是宏觀的教育制度與管理體制改革，還是微觀的教學方法和管理方式的改革，都可以通過科學的數據分析尋找問題的癥結所在，識別不同地區教育發展的獨有規律，然后對癥下藥，實施改革[8]。對于整個學校管理來說，大數據思維顯得十分重要。衡量學校及區域教育質量的關鍵是培養對象的質量。通過智慧學伴教育數據不斷的匯集，班級數據、年級數據、學校數據可匯聚形成區域教育質量地圖，管理者、研究者可全面了解本地區在應對教育改革上的優勢和問題，依據教育質量地圖采取針對性的改進措施，形成適合本地區的教育質量改進方案。通過對教育大數據進行多維度、多層次、多群體、多因素的分析來評測教育質量水平，可以發現區域的共性問題，提供教育決策支持。
在通州區域教育應用層面，基于多元數據融合，利用數據挖掘技術和空間分析方法，正在為教育管理者提供全面客觀的教育問題分析，并通過智能算法為區域教育政策的制定提供決策支撐模型，促進“基于數據說話”教育治理方式和“動態實時”教育治理模式的實現，輔助提高管理效能，促進區域教育均衡化發展，提高整體教育質量。利用教育大數據提升區域整體教育質量是未來教育發展的必然趨勢。
從以上系統服務來看，大數據分析平臺服務模型是利用互聯網+的思路推動區域教育形態的變革，促進教育教學模式轉型升級，是新時代未來教育發展值得探索的一項工程。
四、區域性教育大數據應用的關鍵
大數據在推進區域教育質量改進方面，可以起到關鍵性作用。如何利用教育大數據，使這些數據轉變為知識，并為教學決策與優化服務，已成為教育工作者以及學者們所關注的內容[9]。在推進區域教育質量改進的過程中，除了重視數據中心的建設，更需要關注以下五個關鍵要點。
(一)推進師生獲得，消費驅動建設
大數據必須發揮作用，圍繞實際問題來推進應用，讓師生消費并受益，只有應用驅動，才可持續發展。智慧學伴平臺從多個角度匯集學生數據，數據的匯聚和交叉分析將產生大量的數據報表。通過加工大數據，提煉出讓學生最有獲得感的數據報表，這些數據報表將從各方面揭示學生的真實情況，反饋總結學生的學習行為，預測學生未來的學習表現，發現其潛在優勢和特長，教師也可以更加清楚學生的個性化需求，知道如何開展針對性教學。所以，在區域應用實踐中，教育者要走出數據被封藏的誤區，加強對數據的深度挖掘，把數據有機利用起來，服務學生、教師和家長，讓師生真正獲得基于數據的教育服務創新。
(二)推進系統互聯，數據無縫流轉
在互聯網時代，數據將成為學校最重要的資產，成為核心生產要素，可能價值要遠遠超過學校建筑物，是學校最有價值和最需要投入的地方[10]。要想實現全過程數據的匯聚，形成真正的教育大數據，并使大數據產生化學效力，需要大力推動系統互聯，貫通學生的各方面數據，比如學生的學業數據、考試數據、健康監測數據、實踐活動數據等。多系統數據流轉和共享，可以構建更全面完善的學習者模型，構建更真實的數字公民。屆時，學校匯總的數據將是連貫的、連續的、覆蓋師生全學習過程、工作過程的數據，今后學校所有設備和設施、活動都會數字化或物聯化，所產生的數據都能實時傳遞到數據中心[1]。有了全樣本、全過程的數據，基于數據的服務將更有廣度和深度，從而發揮更大的作用。因此，利用教育大數據推薦區域教育質量提升的關鍵之一是推進系統互聯、數據無縫流轉。
(三)推進教師培訓，發展數據素養
大數據給教師帶來了前所未有的挑戰，教師要從傳統的經驗主義向數據主義過渡，要了解數據背后的意義。為了提升教師的數據素養，在區域應用中應該同時推進教師數據素養培訓。培訓要能站在數據應用的角度上幫助教師提升解讀數據的能力，讓教師能夠借助數據為大規模的學生群體提供更好的教學支持。例如，診斷性數據分析可以幫助教師發現表象背后深層次的問題，精確定位學習者學習問題的癥結所在，進行精準的定向支持[1];預測性數據分析可以輔助教師判斷學生的綜合素質、職業傾向、能力傾向。未來，教師的數據素養將成為區域教育質量改進的關鍵所在。
(四)推進流程變革，服務模式創新
區域擁有了大數據之后，應該將大數據跟教育各個方面進行融合，改變現有的業務流程，創造出新的業務形態和教育服務形態。教育決策將不再過度依靠經驗、拍腦袋和簡單的統計結果，而轉向基于大數據的科學決策。在招考制度、管理體制以及教育公平與質量提升等方面，無論是宏觀的制度與體制改革，還是微觀的教學方法和管理方式的改革，都可以通過科學的數據分析尋找問題的癥結所在，識別不同地區教育發展的獨有規律，然后對癥下藥，實施改革[8]。區域性大數據應用，不僅僅需要積累數據，更需要推進業務流程變革、教育服務創新。
(五)推進數據開放，規范數據使用
在未來教育體系中，數據是區域性教育生產力提升的核心力量之一，而且是最有增量前景的核心要素。教育大數據的核心思維是數據建設與數據開放利用，數據的采集、流通與流轉，將與學校大樓等基礎設施建設一樣重要。但在數據無縫流轉使用的過程中，數據的安全、隱私的保護與數據的開放利用成為矛盾的對立雙方。為了平衡好兩者的關系，要推進教育數據開放、利用、保護等政策與技術標準的制訂，規范、平衡教育數據的使用與保護，既要推進數據開放，使其能夠發揮助力教育發展的作用，同時規范數據使用，保護個人隱私，避免數據濫用。
五、小 結
教育大數據的核心不僅僅是技術，更是方法論和價值觀;不應僅僅關注數據中心等技術層面的建設，更需要關注數據的融通、業務模型的變革;不應僅僅闡述其可能性，更要在實踐中真正推進，接受實踐的檢驗。在大數據的支撐下，區域教學質量將獲得生機，也必然反推教育大數據的服務機制變化，我們期待大數據帶來的教育改革!