&">nbsp; 就在云计算落地前，大数据又以新的面貌展现了，近几年来，大数据这个词一直在各大媒体拼拼出现。未来十年，全球的数据量将会增长几倍，大数据规模之大，那么大数据在教育领域如何运用?会为教育带来什么样的革新呢?现在就让我们一起来看看在教育方面，大数据应该如何运用。
简单得说，人们在上网浏览的每一次行为和诡计都会被记录下来，这些数据在被收集后再进行分析处理就是大数据了。亚马逊这类的网站对于我们来说是非常熟悉的。当我们对某一本书非常喜欢的时候，我们可能也会喜欢和这本书主题或者观念相类似的输。这些推荐的书都是在基于搜集海量的用户数据后进行推荐的，而且非常有效。毫无疑问这将用户的购物体验大大的提升了。
直到最近，这些技术也开始用于学生的学习体验当中。就高等教育这方面的教学来说，我们可能不能从典型的意义上对于成千上万的学生进行数据搜集，但是我们可以向所有人都开放免费的课程，对于所参与者没有任何数量上的限制。那么我们是否就可以使用商业当中的大数据分析处理，然后再将这些应用在在线教育上面呢?对于观察学生在线上的学习习惯，我们利用这些数据可以让我们的学生在学习上更有效率。虽然答案是肯定，但是可能没有想象的那么简单。
跟传统的教学不同，从免费课程上所搜集的数据是无法进行简单的数据分析处理的，因为这些数据仅仅是用户和系统之间的互动出来的副产品。所以，我们首先要考虑，基于这些数据我们可以提出什么样的问题。这不正是人们所从事科学实验的顺序吗?第一步就是对数据的搜集，然后在数据的基础上进行提问。最后选择最正确的大数据处理方法，挖掘出更多有用的信息。
我曾经在全世界三大在线教育平台开设了一门信息和通信技术的公开初级客场。其中选课的同学超过两千个，其中大部分都是来自于免费的新经济体国家。这一群体需要访问免费的关于信息和通信技术的工具以及资源，在互联网欠发达的地区尤其如此。这一信息影响了我们对该课程最初的一些活动设置。这一平台同时也告诉我们许多数据，比如每周课程的退课率，哪些课程活动选课者花了最多的时间，哪些又被他们忽略了等等。
但是这些数据可以告诉我哪里有问题，却无法告诉我该对这些选课者的行为进行解释，也不会跟我们说该怎么解决这些问题。想要把数据用于“设计—测试—再设计”这一过程，就需要一个设计目标。讲课者与整个班级的目标是达成某些学习成果，他们设计某些活动、收集学生表现的数据，解释这些数据，从而优化课堂设计，以期更好地达到教学目标。
看上去这一切好像很美好，其实在这一过程当中并不会产生大数据。这是本科的数与课程主讲者的特定学习设计有关。我们不可能对其进行大范围的测试，也没有独立的同行检测，从这个意义上说，它算不得科学。
令人兴奋的是，如今有了这个大样本量的学习平台，学习数据不需要保持所谓的本地属性。如果学习设计(学习活动的规划和管理)可以被其他讲课者使用，而这些讲课者也可以从学生身上收集相同的数据，这就变得可以广泛地检验了，也可由一些独立同行进行评审，并给出建议，重新设计课程。
目前，网络上有一些关于学习活动的设计工具，讲课者通过它们分享彼此的教学心得。如果众多讲课者通过软件进行课程设计，而学生也使用同样的数字化工具汇集他们的表现数据，我们就可以得到基于大样本量的海量数据。而且，这种大数据是处于主讲者的控制之下的——主讲者根据未来课程设计的需要，决定他们需要何种类型的数据。
大数据对于教育来说不但可以优化，但是对于教育者来说不能离开对于数据的掌控。目前在这一领域的开发基本上是由技术人来进行完成的，但这类人不是教育工作者，所以对于网上教学也没有了解过。因为我们可以招聘一些具有讲课经验的开发者进行研发，对大样本的数据进行搜集和处理。这样大数据在教育领域才会有真正的作为。