互联网+教育：中国基础教育大数据电子书

内容简介

序言

前言

第1章 教育大数据的战略定位

01 全球大数据相关政策梳理

1.1 美国大数据相关政策

1.2 欧盟大数据相关政策

1.3 澳大利亚大数据相关政策

1.4 日本大数据相关政策

1.5 韩国大数据相关政策

1.6 中国大数据相关政策

02 大数据助力破解六大教育难题

2.1 破解教育发展不均衡难题，实现教育普惠化

2.2 破解教育方式单调化难题，助推教育个性化

2.3 破解教育信息隐形化难题，促进教育可量化

2.4 破解教育决策粗放化难题，提升决策科学化

2.5 破解教育择校感性化难题，推进选择理性化

2.6 破解教育就业盲目化难题，指导择业合理化

03 确立教育大数据的战略定位

3.1 教育大数据是重要的国家战略资产

3.2 教育大数据是教育领域综合改革的科学力量

3.3 教育大数据是发展智慧教育的基石

第2章 教育大数据的基础认知

01 教育大数据的内涵解读

1.1 大数据的本质

1.2 教育大数据的概念

1.3 教育大数据的独特性

02 教育大数据的体量估算

2.1 基础教育阶段基础性数据

2.2 基础教育大数据估算方法

2.3 基础教育大数据估算结果

2.4 基础教育大数据究竟有多“大”

03 教育大数据的热点聚焦

3.1 分析工具与数据源

3.2 教育大数据研究热点

3.3 教育大数据研究趋势

04 教育大数据的技术框架

4.1 教育大数据处理的一般过程

4.2 教育大数据技术体系的逻辑框架

4.3 教育大数据涉及的关键技术

第3章 教育大数据的采集技术

01 教育大数据的来源与分类

1.1 教育大数据的来源

1.2 教育大数据的分类

02 教育大数据的结构模型

2.1 教育大数据的洋葱模型

2.2 教育大数据的冰山模型

03 教育大数据的采集技术

3.1 教育大数据采集方式

3.2 教育大数据采集技术

04 教育大数据采集中的注意事项

4.1 教育大数据的采集需要提前规划设计

4.2 教育大数据的采集需要有清晰的边界

4.3 教育大数据的采集要保持连续性和规范性

4.4 教育大数据的采集粒度要尽可能小

4.5 教育大数据的采集要符合伦理道德

第4章 教育大数据的分析框架

01 分析框架与情境

02 分析方法与工具

2.1 常规数据分析方法与工具

2.2 大数据分析方法与工具

03 典型分析模型

3.1 教育决策支持模型

3.2 教育舆情监测模型

3.3 适应性学习模型

3.4 学习预警模型

3.5 深度学习分析模型

3.6 学业评价模型

3.7 学生画像模型

第5章 教育大数据的应用案例

01 教育大数据驱动教育政策科学化

1.1 基础统计数据透视教育进展

1.2 管理大数据提高教育决策水平

1.3 大数据检验教育政策实效

02 教育大数据驱动教育评价体系重构

2.1 客观性评价：评价依据从主观经验判断到客观数据支持

2.2 伴随式评价：评价方式从总结性评价到过程性评价

2.3 综合性评价：评价内容从单一评价到综合评价

2.4 智能化评价：评价手段从人工评价到智能评价

03 教育大数据推动区域教育均衡发展

3.1 助力区域教育资源均衡配置

3.2 提升区域教育机会公平性

3.3 促进区域教育质量均衡提升

04 教育大数据助推学校教育质量提升

4.1 幼儿园

4.2 小学

4.3 初中

4.4 高中

05 教育大数据促进师生个性化发展

5.1 小学教师：提升专业能力

5.2 中学教师：辅助因材施教

5.3 小学生：实现健康快乐成长

5.4 初中生：制定个性化学习方案

5.5 高中生：找到适合的成才之路

第6章 教育大数据的管理机制

01 不同层面教育数据网络的构建

1.1 国家层面的教育数据网络

1.2 区域层面的教育数据网络

1.3 学校层面的教育数据网络

02 教育大数据管理难题与解决思路

2.1 教育大数据的安全管理

2.2 教育大数据的隐私保护

2.3 教育大数据的融通共享

2.4 教育大数据的质量管理

2.5 教育大数据的运营模式

03 区域教育大数据的发展规划

3.1 建设目标

3.2 重点任务

3.3 实施原则

3.4 实施路径

第7章 教育大数据的产业发展

01 教育大数据的产业基础与生态圈

1.1 教育大数据的产业基础

1.2 教育大数据的产业生态圈

02 基础教育大数据产业现状与问题

2.1 基础教育大数据产品调查

2.2 基础教育大数据行业现存问题

03 基础教育大数据产业发展趋势

3.1 教育数据采集与深度分析成为各应用系统的必备功能

3.2 教育大数据产品体系更加丰富、多样化

3.3 教育大数据产业链分工更加精细化、服务更加专业化

3.4 教育数据安全与隐私受到广泛关注，成为产品质量评估的核心指标

3.5 越来越多的企业寻求与高校、科研机构及中小学校的深度合作

3.6 高校纷纷加强教育大数据技术课程体系建设和人才培养

3.7 教育数据走向有序开放，允许企业合理合规运营，提供增值服务

3.8 出现提供专业教育数据质量与安全评估服务的第三方社会机构

第8章 结论、建议与趋势

01 结 论

02 建 议

2.1 对教育决策者的建议

2.2 对教育管理者的建议

2.3 对教师、学生的建议

2.4 对行业从业者的建议

03 趋 势

3.1 基础教育数据开放程度不断提升

3.2 基础教育数据资产规模逐渐壮大

3.3 基础教育数据创新应用效应逐步扩大

3.4 基础教育大数据行业生态逐步完善

3.5 教育大数据专门人才培养备受重视

附录A 中国教育大数据重要事件（2015）

附录B 中国教育大数据相关研究机构

附录C 教育大数据专家观点

附录D 教育大数据专业工具

参考文献