【最新】2020 教育直播专题研究大数据报告PPT完整版
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大数据专题(共43张PPT)
应用
MapReduce广泛应用于大数据处理领域，如日志分析、数据挖掘、机器学习等。
分布式数据库HBase
概述
HBase（Hadoop Database）是一个高可扩展性的列存储系统，构建在Hadoop分布 式文件系统之上。它提供了对大规模结构化数据的随机、实时读写访问能力。
特点
HBase采用列式存储，支持动态扩展，具有良好的伸缩性和高性能。它支持ACID事务 ，提供了高可用性和数据一致性保证。
Hadoop的核心组件之一，为大 数据应用提供了一个高度容错、
可扩展的分布式文件系统。
架构
HDFS采用主从架构，包括一个 NameNode和多个DataNode 。NameNode负责管理文件系 统的元数据，而DataNode负责
存储实际的数据。
特点
HDFS支持大规模数据存储，具 有高度的容错性和可扩展性。它 采用流式数据访问模式，适合处
云计算发展
云计算技术的发展为大数据处理提供了强大的计 算能力和存储空间，使得大数据处理成为可能。
大数据发展趋势
数据驱动决策
未来企业将更加依赖数据进行决 策，大数据技术将发挥更加重要 的作用。
数据共享与开放
政府和企业将更加注重数据的共 享和开放，促进数据的流通和利 用，推动经济社会发展。
人工智能融合
应用
HBase适用于非结构化或半结构化数据的存储和查询，如用户画像、推荐系统、时序数 据等场景。
数据仓库Hive
01
概述
Hive是基于Hadoop的一个数据仓库 工具，可以将结构化的数据文件映射 为一张数据库表，并提供简单的SQL 查询功能。
02
特点
Hive支持类SQL查询语言HiveQL， 使得数据分析人员可以方便地使用 SQL语言对大规模数据进行查询和分 析。Hive还支持自定义函数和存储过 程等功能，增强了其数据处理能力。
MapReduce广泛应用于大数据处理领域，如日志分析、数据挖掘、机器学习等。
分布式数据库HBase
概述
HBase（Hadoop Database）是一个高可扩展性的列存储系统，构建在Hadoop分布 式文件系统之上。它提供了对大规模结构化数据的随机、实时读写访问能力。
特点
HBase采用列式存储，支持动态扩展，具有良好的伸缩性和高性能。它支持ACID事务 ，提供了高可用性和数据一致性保证。
Hadoop的核心组件之一，为大 数据应用提供了一个高度容错、
可扩展的分布式文件系统。
架构
HDFS采用主从架构，包括一个 NameNode和多个DataNode 。NameNode负责管理文件系 统的元数据，而DataNode负责
存储实际的数据。
特点
HDFS支持大规模数据存储，具 有高度的容错性和可扩展性。它 采用流式数据访问模式，适合处
云计算发展
云计算技术的发展为大数据处理提供了强大的计 算能力和存储空间，使得大数据处理成为可能。
大数据发展趋势
数据驱动决策
未来企业将更加依赖数据进行决 策，大数据技术将发挥更加重要 的作用。
数据共享与开放
政府和企业将更加注重数据的共 享和开放，促进数据的流通和利 用，推动经济社会发展。
人工智能融合
应用
HBase适用于非结构化或半结构化数据的存储和查询，如用户画像、推荐系统、时序数 据等场景。
数据仓库Hive
01
概述
Hive是基于Hadoop的一个数据仓库 工具，可以将结构化的数据文件映射 为一张数据库表，并提供简单的SQL 查询功能。
02
特点
Hive支持类SQL查询语言HiveQL， 使得数据分析人员可以方便地使用 SQL语言对大规模数据进行查询和分 析。Hive还支持自定义函数和存储过 程等功能，增强了其数据处理能力。
2020数据分析报告PPT
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目录
CONTENTS
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01
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标题 标题 标题 标题 标题
COMPANY NAME
THANK YOU
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04
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教育大数据ppt课件
发出预警后提供取得成功的学习路径
个性化预警 数据可视化设置 预测的准确性较高
不够个性化 提供过量相同的干预 不提供诊断信息，难以提供有效的补救措施 普适性较低
应用学科有限，目前只有数学课程 只预警知识点的掌握情况
仅使用电子邮件预警不够及时准确
普适性较低
普适性较低 非技术人员不能够很好地解释决策和行 动所预测的结果
人事 设备 招生
教室环境
教学行为 情境状态
课堂互动 学生进出校 校园能耗
财…务...
家校沟通
…...
社会学习 …... …...
结构化、显 性化教育数 据为主
非结构化、
隐性化教育 数据为主
学习软件
图 1 教育大数据的“冰山模型”
教育大数据的作用
教育发展水平评估 教育资源均衡配置 教育舆情监测与剖析 数据驱动的教育决策 即时学习诊断与预警 学生的发展性评价 基于大数据的科学研究
认识教育大数据
大数据内涵需要拓展
大数据不仅是一种技术
大数据还是一种能力
大数据更是一种思维方式
大数据正在慢慢演 变为一种文化！
01
02 03
谈的比较多的领域大数据
电商大数据
交通大数据
金融大数据
工业大数据
BIG DATA
什么是教育大数据？
教育大数据，是指在整个教育活动过程中产 生的、根据教育需要采集到的、用于教育发展并 可创造巨大潜在价值的数据集合。
案例三 ：困难学生餐饮预警
案例四 ：学生发展预警
案例五 ：校园安全预警
案例六 ：美国马鞍峰社区学院个性化服务助理
全面记录学生在校期间各种信息，系统分析提 出 时间管理、课程选择等方面的个性化建议。
个性化预警 数据可视化设置 预测的准确性较高
不够个性化 提供过量相同的干预 不提供诊断信息，难以提供有效的补救措施 普适性较低
应用学科有限，目前只有数学课程 只预警知识点的掌握情况
仅使用电子邮件预警不够及时准确
普适性较低
普适性较低 非技术人员不能够很好地解释决策和行 动所预测的结果
人事 设备 招生
教室环境
教学行为 情境状态
课堂互动 学生进出校 校园能耗
财…务...
家校沟通
…...
社会学习 …... …...
结构化、显 性化教育数 据为主
非结构化、
隐性化教育 数据为主
学习软件
图 1 教育大数据的“冰山模型”
教育大数据的作用
教育发展水平评估 教育资源均衡配置 教育舆情监测与剖析 数据驱动的教育决策 即时学习诊断与预警 学生的发展性评价 基于大数据的科学研究
认识教育大数据
大数据内涵需要拓展
大数据不仅是一种技术
大数据还是一种能力
大数据更是一种思维方式
大数据正在慢慢演 变为一种文化！
01
02 03
谈的比较多的领域大数据
电商大数据
交通大数据
金融大数据
工业大数据
BIG DATA
什么是教育大数据？
教育大数据，是指在整个教育活动过程中产 生的、根据教育需要采集到的、用于教育发展并 可创造巨大潜在价值的数据集合。
案例三 ：困难学生餐饮预警
案例四 ：学生发展预警
案例五 ：校园安全预警
案例六 ：美国马鞍峰社区学院个性化服务助理
全面记录学生在校期间各种信息，系统分析提 出 时间管理、课程选择等方面的个性化建议。
大数据汇报ppt(内部精华版)
ASG Server ASG Server
Grid Server
Grid Server
ASG Server
Grid Server
移动终端
ASG Server
Grid Server
To Other Grid Nodes
ASG Server
PC用户
移动终端
ASG Server
ASG Server
邮件服务器
邮件服务器
PC用户
PC用户
3.大数据类型：结构化与非结构化数据
数据模型： ➢结构化数据：二维表（关系 型） ➢半结构化数据：树、图 ➢非结构化数据：无
结构化数据：先有结构、再有 数据 半结构化数据：先有数据，再 有结构
关系数据库曾经是万能的
电子病历
CRM客户关系管理
远程监护平台
关系数据模型
销售管理系统 2020/2/5
大量的不相关信息 对未来趋势与模式的可预测分析 深度复杂分析（机器学习、人工智能Vs传统商务智能(咨询、 报告等）
实时分析而非批量式分析 数据输入、处理与丢弃 立竿见影而非事后见效
2.什么是云计算？
云计算将计算任务分布在大量计算机构成的资源池上，是各种应用系统能够根据需 要获取计算力、存储空间和各种软件服务。
非结构化海量信息的智能化处理：自然语言 理解、多媒体内容理解、机器学习等.
大数据驱动架构概念图
大数据存储 云计算技术是最理想的解决方案！？
2020/2/5
27
社会计算研究
2020/2/5
28
城市计算的基本框架
2020/2/5
29
数字足迹与城市计算
出租车GPS 数字足迹：不同时刻的城市热点检测、城市区域的功能特性 分类、路径规划、出租车司机寻客策略、异常轨迹检测、城市道路交 通流量预测等；
大数据在教育领域的应用PPT课件
2 学习分析
对学习分析的定义，指的是对学生学习过程中产生的大量数据 进行解释，目的是评估学业进步、预测未来表现、发现潜在问 题。数据来自学生的显性行为，如完成作业和参加考试；还有 学生的隐性行为， 如在线社交，课外活动，论坛发帖，以及 其他一些不直接作为学生教育进步评价的活动。学习分析模型 处理和显示的数据帮助教师和学校更好地理解教与学。学习分 析的目标是使教师和学校创造适合每个学生需要和能力的教育 机会。 2021/3/10
在网络环境下的学习行为体系包括如下方面的内容： ( 1 )信息检索学习行为 ( 2 ) 信息加工学习行为 ( 3 ) 信息发布学习行为 ( 4 )人际沟通、 交流的行为 ( 5 )基于问题解决的学习行为
网络学习交流行为 I : 点对点地实时交流, 如用 QQ 、 MSN 等工具请教教师、专家等。 II : 点对点地异步交流, 如用 E- mail 请教教师、专家、登录教师、专家的 Blog 等。 III : 多对多地实时交流, 如聊天室等。 IV : 多对多地异步交流, 如 BBS 等。
允许教师教学管理者和系统开发人员根据预测模块的运行结果对自适应系统实施人为干预202057教育数据挖掘学习分析技术常用技术是分类聚类贝叶斯模型关系挖掘和用模型来发现数据中有意义的信息常用技术是统计可视化系统网络架构情绪分析影响分析话语分析概念分析和意义建构模型起源源于教育软件学生建模和预测课程的结果源于语义网络智能课程和系统干预重点重视对所采用的数据挖掘技术的描述和比较重视对数据和结果的描述发现自动化的发现是关键利用人类判断是用来完成这个目标的工具利用人类判断的是关键自动化的发现是用于实现这一目标的工具早期的教育数据挖掘主要是网站日志数据的挖掘现在新的计算机技术支持的交互式学习方法和工具智能辅导系统仿真游戏为量化和收集学生行为数据带来了新的机会
对学习分析的定义，指的是对学生学习过程中产生的大量数据 进行解释，目的是评估学业进步、预测未来表现、发现潜在问 题。数据来自学生的显性行为，如完成作业和参加考试；还有 学生的隐性行为， 如在线社交，课外活动，论坛发帖，以及 其他一些不直接作为学生教育进步评价的活动。学习分析模型 处理和显示的数据帮助教师和学校更好地理解教与学。学习分 析的目标是使教师和学校创造适合每个学生需要和能力的教育 机会。 2021/3/10
在网络环境下的学习行为体系包括如下方面的内容： ( 1 )信息检索学习行为 ( 2 ) 信息加工学习行为 ( 3 ) 信息发布学习行为 ( 4 )人际沟通、 交流的行为 ( 5 )基于问题解决的学习行为
网络学习交流行为 I : 点对点地实时交流, 如用 QQ 、 MSN 等工具请教教师、专家等。 II : 点对点地异步交流, 如用 E- mail 请教教师、专家、登录教师、专家的 Blog 等。 III : 多对多地实时交流, 如聊天室等。 IV : 多对多地异步交流, 如 BBS 等。
允许教师教学管理者和系统开发人员根据预测模块的运行结果对自适应系统实施人为干预202057教育数据挖掘学习分析技术常用技术是分类聚类贝叶斯模型关系挖掘和用模型来发现数据中有意义的信息常用技术是统计可视化系统网络架构情绪分析影响分析话语分析概念分析和意义建构模型起源源于教育软件学生建模和预测课程的结果源于语义网络智能课程和系统干预重点重视对所采用的数据挖掘技术的描述和比较重视对数据和结果的描述发现自动化的发现是关键利用人类判断是用来完成这个目标的工具利用人类判断的是关键自动化的发现是用于实现这一目标的工具早期的教育数据挖掘主要是网站日志数据的挖掘现在新的计算机技术支持的交互式学习方法和工具智能辅导系统仿真游戏为量化和收集学生行为数据带来了新的机会
大数据课题汇报课件
信息化课堂常态化探索研讨会
依托市教育云平台 着力推动大数据分析研究
Contents
01 加强学校网络硬件配备 搭建良好网络环境
02加大培训力度 带动师生参与活动的积极性
03 依托电子书包 着力开展信息化教学
04 加强理论思考总结 推动大数据课题向纵深研究
01PART ONE 加强学校网络硬件配备 搭建良好网络环境
为配合大数据课题 的有效开展，我们对原有 的网络硬件进行检查维护 ，定人定时间及时排除故 障。更换防火墙设备，消 除时常出现的断网现象， 保证了网络信号的稳定， 并实现了宽带利用的最大 化。
02PART TWO 加大培训力度 带动师生参与活PART THREE 依托电子书包 着力开展信息化教学
经过学校老师们集体教 研，结合我校“五环大课堂” 教学模式。实现了课堂教学 结构的根本改变。
累 累 硕 果
依托信息化教学 助力精彩课堂
04PART FOUR 加强理论思考总结 推动大数据课题向纵深研究
大数据时代的学校教育数据分析与应用培训课件
学校运营分析
通过对学校运营数据的分析，了解学校的运营状 态和发展趋势，为学校管理提供决策支持。
教育政策效果评估
利用大数据技术对教育政策实施前后的数据进行 对比和分析，评估教育政策的效果和影响。
教育资源优化配置
通过对教育资源的数据分析，发现资源配置的不 合理之处，提出优化资源配置的建议和方案。
05
教育数据分析的挑战与对 策
交互式数据探索
开发交互式数据探索工具，允许用户通过简单的操作对数据进行自由探索和分析，发现数 据中的隐藏信息和规律。
虚拟现实与增强现实技术
结合虚拟现实和增强现实技术，创建沉浸式的数据可视化环境，提供更丰富的数据呈现方 式和更直观的数据感知体验。
教育数据分析的国际化合作与交流
01
国际合作项目
推动跨国、跨地区的教育数据分析合作项目，共享数据资源和分析技术
非结构化数据
如教案、课件、学生作业等，以文 件形式存储。
半结构化数据
如XML、JSON等格式的数据，具 有自描述性。
数据采集与处理
数据采集
数据清洗
数据整合
数据分析
通过API接口、数据爬取 、文件导入等方式收集
数据。
去除重复、错误数据， 填补缺失值，转换数据
类型等。
将不同来源、格式的数 据进行整合，形成统一
大数据时代的学校教 育数据分析与应用培
训课件 汇报人：某某 2023-12-27
目录
• 引言 • 学校教育数据来源与类型 • 教育数据分析方法与技术 • 学校教育数据应用场景与案例
目录
• 教育数据分析的挑战与对策 • 教育数据分析的未来发展趋势
01
引言
大数据时代背景
数据爆炸式增长
通过对学校运营数据的分析，了解学校的运营状 态和发展趋势，为学校管理提供决策支持。
教育政策效果评估
利用大数据技术对教育政策实施前后的数据进行 对比和分析，评估教育政策的效果和影响。
教育资源优化配置
通过对教育资源的数据分析，发现资源配置的不 合理之处，提出优化资源配置的建议和方案。
05
教育数据分析的挑战与对 策
交互式数据探索
开发交互式数据探索工具，允许用户通过简单的操作对数据进行自由探索和分析，发现数 据中的隐藏信息和规律。
虚拟现实与增强现实技术
结合虚拟现实和增强现实技术，创建沉浸式的数据可视化环境，提供更丰富的数据呈现方 式和更直观的数据感知体验。
教育数据分析的国际化合作与交流
01
国际合作项目
推动跨国、跨地区的教育数据分析合作项目，共享数据资源和分析技术
非结构化数据
如教案、课件、学生作业等，以文 件形式存储。
半结构化数据
如XML、JSON等格式的数据，具 有自描述性。
数据采集与处理
数据采集
数据清洗
数据整合
数据分析
通过API接口、数据爬取 、文件导入等方式收集
数据。
去除重复、错误数据， 填补缺失值，转换数据
类型等。
将不同来源、格式的数 据进行整合，形成统一
大数据时代的学校教 育数据分析与应用培
训课件 汇报人：某某 2023-12-27
目录
• 引言 • 学校教育数据来源与类型 • 教育数据分析方法与技术 • 学校教育数据应用场景与案例
目录
• 教育数据分析的挑战与对策 • 教育数据分析的未来发展趋势
01
引言
大数据时代背景
数据爆炸式增长
直播数据分析报告模板(3篇)
第1篇一、报告概述报告名称：XX平台XX直播活动数据分析报告报告日期：XXXX年XX月XX日报告编制：XX数据分析团队报告目的：通过对XX平台XX直播活动的数据进行分析，了解直播活动的整体表现，评估直播效果，为后续直播活动提供优化建议。
二、数据来源1. 直播平台数据：XX平台后台数据，包括直播时长、观看人数、互动数据等。
2. 社交媒体数据：微博、抖音等社交媒体平台相关话题数据，包括话题热度、讨论量、点赞量等。
3. 第三方数据：艾瑞咨询、QuestMobile等第三方机构提供的数据报告。
三、数据概述1. 直播活动概况- 活动主题：XX主题- 活动时间：XXXX年XX月XX日至XXXX年XX月XX日- 主播：XX主播- 直播平台：XX平台2. 数据统计指标- 直播时长- 观看人数- 平均在线人数- 观看峰值- 完成率- 互动数据（弹幕数量、礼物数量、评论数量等）- 转发量- 赞同量- 收藏量四、数据分析1. 直播时长分析- 直播时长与观看人数、互动数据的相关性分析- 不同时间段直播时长与观看人数、互动数据的关系分析2. 观看人数分析- 观看人数与直播时长、互动数据的相关性分析- 不同时间段观看人数的变化趋势分析- 观看人数的地域分布分析3. 互动数据分析- 弹幕数量、礼物数量、评论数量的变化趋势分析- 不同时间段互动数据的对比分析- 互动数据与观看人数、直播时长的关系分析4. 转发量、赞同量、收藏量分析- 转发量、赞同量、收藏量与观看人数、互动数据的关系分析 - 不同时间段转发量、赞同量、收藏量的变化趋势分析5. 社交媒体数据分析- 话题热度、讨论量、点赞量的变化趋势分析- 不同时间段社交媒体数据的对比分析五、直播效果评估1. 直播活动整体表现- 直播活动观看人数、互动数据、社交媒体数据等指标的达成情况 - 直播活动与预期目标的差距分析2. 主播表现- 主播直播时长、互动数据、粉丝增长率等指标的达成情况- 主播与粉丝互动情况分析3. 直播平台表现- 直播平台功能稳定性、技术支持等方面的情况分析- 直播平台对直播活动的支持力度分析六、优化建议1. 直播内容优化- 提高直播内容的吸引力，增加互动环节- 根据观众喜好调整直播主题和形式2. 主播培养- 加强主播培训，提高主播综合素质- 优化主播激励机制，激发主播积极性3. 直播平台优化- 提升直播平台功能，提高用户体验- 加强平台与主播、观众的互动，提高用户粘性4. 社交媒体运营- 深度挖掘社交媒体数据，优化传播策略- 加强与粉丝的互动，提高粉丝活跃度七、结论通过对XX平台XX直播活动的数据分析，我们了解到直播活动的整体表现、主播表现以及直播平台表现。
网络直播教学工作总结PPT
充分利用网络直播平台的多媒体支持能力，整合 图片、视频、音频等教学资源，使内容更加生动 有趣。
教学内容实施
灵活调整教学进度
根据学生的学习反馈和实时互动情况，灵活调整教学进度，确保 学生能够充分理解和掌握所学内容。
强化重点与难点讲解
通过案例分析、示范操作等方式，重点讲解课程中的核心概念和难 点问题，提升学生的学习效果。
02
网络直播教学内容和成 果
教学内容设计
1 2 3
多元化内容整合
在网络直播教学中，我们注重多元化内容的整合 ，包括课本知识、案例分析、实践操作等，以提 供丰富多彩的学习体验。
实时互动环节设计
教学内容设计中特别考虑了实时互动环节，鼓励 学生提问、发表观点，增强学生参与感和学习的 主动性。
适配网络直播平台的多媒体资源
VR/AR技术应用
结合虚拟现实和增强现实技术，打造沉浸式网络直播教学环境，让 学生更加直观地理解知识。
全球化教学资源共享
通过网络直播教学，可以实现全球范围内的教学资源共享，让更多 学生接触到优质教育资源，促进教育公平。
05
附录和致谢Hale Waihona Puke 附录教学成果展示：
1. 学生作业展示：收集并整理了一些学生的优秀作业，以展示他们在网络直播教学 中的学习成果和进步。
2. 在线测试成绩分析：通过数据图表形式，展示了学生在网络直播教学中的在线测 试成绩，体现教学效果。
附录
01 02 03 04
教学反馈数据：
1. 学生满意度调查：进行了学生对网络直播教学的满意度调查，收集 到了宝贵的反馈意见，以评估教学的质量和效果。
2. 教师互评报告：教师之间也进行了互评，以提供对方在教学方式、 内容等方面的改进意见。
教学内容实施
灵活调整教学进度
根据学生的学习反馈和实时互动情况，灵活调整教学进度，确保 学生能够充分理解和掌握所学内容。
强化重点与难点讲解
通过案例分析、示范操作等方式，重点讲解课程中的核心概念和难 点问题，提升学生的学习效果。
02
网络直播教学内容和成 果
教学内容设计
1 2 3
多元化内容整合
在网络直播教学中，我们注重多元化内容的整合 ，包括课本知识、案例分析、实践操作等，以提 供丰富多彩的学习体验。
实时互动环节设计
教学内容设计中特别考虑了实时互动环节，鼓励 学生提问、发表观点，增强学生参与感和学习的 主动性。
适配网络直播平台的多媒体资源
VR/AR技术应用
结合虚拟现实和增强现实技术，打造沉浸式网络直播教学环境，让 学生更加直观地理解知识。
全球化教学资源共享
通过网络直播教学，可以实现全球范围内的教学资源共享，让更多 学生接触到优质教育资源，促进教育公平。
05
附录和致谢Hale Waihona Puke 附录教学成果展示：
1. 学生作业展示：收集并整理了一些学生的优秀作业，以展示他们在网络直播教学 中的学习成果和进步。
2. 在线测试成绩分析：通过数据图表形式，展示了学生在网络直播教学中的在线测 试成绩，体现教学效果。
附录
01 02 03 04
教学反馈数据：
1. 学生满意度调查：进行了学生对网络直播教学的满意度调查，收集 到了宝贵的反馈意见，以评估教学的质量和效果。
2. 教师互评报告：教师之间也进行了互评，以提供对方在教学方式、 内容等方面的改进意见。
教育信息化与大数据应用培训课件
在线教育与学习分析
在线教育发展现状与趋势
概述在线教育的发展历程、主要形式和未来趋势，包括 MOOCs、在线直播、移动学习等方面的内容。
学习分析技术与应用
介绍学习分析的基本原理、方法和技术，包括数据挖掘、 机器学习、可视化分析等方面的内容，并探讨其在在线教 育中的应用。
在线教育与学习分析实践
分享在线教育与学习分析的实践经验和案例，包括学习者 行为分析、学习效果评估、个性化学习推荐等方面的具体 应用。
培养创新人才的需要
教育信息化有助于创新人才培养模式，提高学生的信息素养和创新 能力，适应信息时代的发展需求。
促进教育公平的重要途径
教育信息化可以打破地域、城乡、校际间的教育资源壁垒，实现优 质教育资源的共享，促进教育公平。
教育信息化发展历程
起步阶段（20世纪90年代）
01
以计算机辅助教学为代表，开始尝试将信息技术应用于课堂教
资源等。
学校管理数据分析
运用大数据技术对学校管理数据 进行深入分析，发现学校运行中
的问题和挑战。
管理决策支持
根据学校管理数据分析结果，为 学校管理层提供决策支持，如优 化资源配置、改进教学策略等，
促进学校整体发展。
05
面临的挑战与问题
数据安全与隐私保护问题
01
02
03
数据泄露风险
教育信息化涉及大量学生 、教师等个人敏感信息， 一旦泄露将对个人隐私造 成严重威胁。
推动产学研用深度融合和创新发展
产学研用合作
鼓励学校、企业和科研机构加强合作 ，形成产学研用协同创新的机制，共 同推动教育信息化和大数据应用的发 展。
创新驱动
鼓励和支持学校、企业和科研机构开 展教育信息化和大数据应用的研究和 创新，探索新的教育模式和教育服务 方式，推动教育的变革和创新。
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