教育大数据应用中存在的问题、原因及对策
大数据时代统计工作面临的问题及对策探讨
大数据时代统计工作面临的问题及对策探讨随着信息技术的飞速发展，大数据已成为当今社会各行业的一个重要资源和工具。
统计工作作为大数据时代的重要组成部分，也面临着诸多挑战和问题。
本文将从数据的质量、数据的分析和应用以及数据隐私保护等方面探讨大数据时代统计工作面临的问题，并提出相应的对策。
一、数据的质量问题在大数据时代，数据的质量问题愈发突出。
大数据涉及的数据量巨大，数据质量不高将会导致分析结果出现偏差，进而影响决策的准确性。
大数据来源复杂，数据的一致性和完整性难以保证，这也会对统计工作的可靠性产生负面影响。
大数据中还存在数据孤岛和数据质量不一致的问题，这使得大数据的处理和应用相对困难。
应对数据质量问题的对策：1. 强化数据采集和存储管理，提高数据的准确性和一致性。
统计部门应制定统一的数据采集标准，加强数据质量监控和管理，确保数据的准确性和一致性。
2. 运用先进的数据清洗和整合技术，及时发现和修复数据中的错误和缺失，提高数据的完整性。
3. 建立数据质量评估体系，通过数据质量分析和评估工具，定期对数据质量进行评估和监控，及时发现和解决数据质量问题。
二、数据的分析和应用问题大数据时代的统计工作，主要面临着数据分析和应用的问题。
由于大数据的复杂性和多样性，传统的统计分析方法和工具已经无法满足实际需求，统计工作面临着分析方法不足、技术手段不够先进等问题。
大数据的应用也面临着巨大的挑战，包括数据可视化、大数据应用平台建设等方面的问题。
应对数据分析和应用问题的对策：1. 不断更新和完善统计分析方法和工具，引入先进的数据科学技术和算法。
统计部门可以通过培训和引进人才等方式，不断完善自身的技术水平，提高数据分析的效率和准确性。
2. 加强大数据可视化技术的研发和应用，通过可视化展示数据，提高数据的解释性和实用性，为决策提供更直观、更全面的支持。
3. 统计部门应积极参与大数据应用平台的建设和运维工作，推动大数据应用的深入发展，为各行业提供更可靠的数据服务和支持。
中小学数据治理的挑战、问题与对策
28继党的十九届中央委员会第四次全体会议首次将数据作为生产要素提出后，2022年发布的《中共中央 国务院关于构建数据基础制度更好发挥数据要素作用的意见》进一步明确了数据要素治理的战略性意义。
对于教育而言，有效的数据治理对实现学校教育的系统性重塑、助力基础教育高质量发展、助推教育强国建设等方面具有革命性意义。
数据难以激活：中小学数据治理面临的多重挑战在实施教育数字化战略行动后，我国已建成了学校、教师、学生三大基础数据库并加速推动教育数字化大数据中心规划建设，为教育数据要素建设奠定了坚实基础。
面对数据的快速增长，广大中小学如何以有效治理激活数据价值？当前，学校实践仍面临诸多挑战。
第一重挑战是如何让数据“活”起来。
尽管我国的教育数据建设进展迅速，但由于我国有近3亿学生和50多万所中小学的巨大教育体量，且区域间、城乡间、学校间的差异客观存在，因而对于一些数字化转型水平较低的学校而言，获取并调用有限的数据以赋能教育改革发展是一项艰巨的挑战。
有的学校虽然在数字化转型过程中沉淀了一些数据，但如何通过高水平治理实现数据的流转调用，避免大量数据在系统中沉睡，也是摆在学校面前的一道难题。
第二重挑战是如何让数据“用”起来。
在中小学的数据治理实践中，往往存在数据难以有效使用的尴尬。
一种情况是学校可以获得一些数据，但数据质量不高，或只有少量的可用数据。
也有一种情况是学校可以得到大量的数据，却无法辨别或提取出对提升教育教学质量有用的数据。
还有一种情况是学校可以获得一些高质量数据，但如何科学分析这些数据学校却力有不逮。
第三重挑战是如何让数据“跑”起来。
如何做好数据管控是中小学数据治理中的瓶颈性难题。
一是数据资产认定难。
有的学校虽然非常重视数据建设，但面对大量多源、多类型的数据，学校往往不知道如何对数据的权责利进行界定。
二是数据流疏通难。
“数畅其流”是数据动起来、用起来的前提条件，但一些学校对如何面向不同教育活动需求，打通来自不同信息系统的数据流，缺乏必要的技术能力与经验，导致数据“淤积”。
浅析大数据金融发展存在的问题与对策
浅析大数据金融发展存在的问题与对策随着当今社会信息化程度的不断提升，大数据已经成为金融行业发展的重要驱动力之一。
大数据技术的应用不仅可以提高金融机构的运营效率，还可以为金融市场带来更多创新和机遇。
大数据金融发展还存在着一些问题，需要进行深入的分析和对策的探讨。
一、现阶段大数据金融发展存在的问题：1. 数据隐私保护不足：随着大数据技术的广泛应用，金融机构在收集和运用客户数据时，存在着数据隐私保护不足的问题。
一些金融机构在运用大数据技术时，往往会涉及到客户的个人隐私信息，比如身份证信息、财务信息等。
如果这些信息被不法分子获取，将极大地威胁到客户的财产安全和个人隐私，也会对金融机构的信誉和经营造成严重的影响。
2. 数据安全风险增加：大数据技术的应用，意味着金融机构需要处理更多的数据，并且数据的存储和传输也会更加复杂，这就增加了数据安全的风险。
一旦出现数据泄露或者被攻击，就会对金融机构和客户造成不可估量的损失。
3. 数据质量不高：在大数据的处理过程中，存在着一定程度的数据质量问题，比如数据的准确性、完整性、一致性等。
这些问题会直接影响到大数据的分析和应用结果的准确性和可靠性，导致金融决策和风险控制的准确性受到影响。
4. 技术投入巨大：大数据技术的应用需要大量的技术支持和专业人才，金融机构在引入和应用大数据技术时，往往需要进行巨大的技术投入，这对于一些中小金融机构来说，可能会带来较大的负担。
二、解决大数据金融发展问题的对策：1. 加强数据隐私保护：金融机构在收集和利用客户数据时，应当严格遵守相关的法律法规和标准，确保客户的个人隐私得到有效保护。
金融机构可以通过加强数据加密、权限管理和监控等措施，来提高数据安全性和防范数据泄露的风险。
2. 提高数据安全保障：金融机构可通过引入先进的数据安全技术和系统，建立完善的数据安全管理和应急响应机制，提高数据的安全性和稳定性。
金融机构还可以加强内部员工的数据安全培训和教育，提高员工的安全意识和数据管理水平。
大数据时代信息资源管理的问题与对策
大数据时代信息资源管理的问题与对策摘要：当今社会已进入大数据时代,海量信息的产生与应用正在深刻改变人类生活。
在这一背景下,信息资源的管理日益成为各类组织与企业亟待解决的重要问题。
有效运用大数据提供的丰富信息资源,不仅关系到组织的经营效率,也将对其核心竞争力产生深远影响。
因此,本文旨在探讨大数据时代信息资源管理所面临的问题，并提供相应的对策。
文章定义了信息资源管理的概念和作用，强调其在数据驱动决策和业务成功中的关键作用。
本文详细探讨了大数据时代信息资源管理的主要问题，包括数据爆炸、数据安全和隐私问题、数据质量和一致性挑战，以及技术和工具的快速演进。
文章提供了一系列对策，包括数据治理、隐私保护和安全措施、技术和工具的管理，以及人员和培训方面的建议，帮助组织更好地应对这些挑战。
关键词：信息资源管理；大数据时代；数据爆炸，数据安全引言：随着数字化时代的到来，组织和企业积累了大量的数据和信息资源，这些资源成为了决策制定和业务发展的关键因素。
然而，在大数据时代，有效地管理和利用这些信息资源变得愈发复杂和关键。
信息资源管理不仅关乎数据的存储和处理，还涉及到数据的质量、安全性、隐私保护以及合理的利用。
一、信息资源管理的定义和作用信息资源管理是指组织和管理一个机构或企业内部的信息资源，以便高效、安全、合规地收集、存储、处理、传输和共享信息。
它涵盖了数据、文档、知识、技术和人员等各种信息资源的管理。
信息资源管理的主要目标是确保信息资源的可用性、完整性、保密性和可信度，以支持组织的决策制定、战略规划、业务流程优化和创新发展。
信息资源管理的作用包括：通过提供高质量、实时的信息资源，帮助管理层做出明智的决策，促进组织的战略目标实现。
有效的信息资源管理可以减少数据泄露、损坏或滥用的风险，确保合规性和安全性。
最大化信息资源的价值，减少重复工作，提高效率，降低成本。
通过信息资源的分析和创新利用，帮助组织更好地适应市场变化，保持竞争优势。
大数据背景下高校管理信息化创新的难点与对策 ——以F学院为例
215区域治理WISDOM EXCHANGE作者简介：杨简暄，生于1994年，本科，研究实习员，研究方向为信息化管理。
大数据背景下高校管理信息化创新的难点与对策——以F 学院为例中国民用航空飞行学院 杨简暄摘要：随着科学技术的快速发展，信息化改革与高校管理密切相关。
在大数据背景下，各高校也意识到管理信息化的必要性。
从校园发展实际需求入手，发现高校管理信息化的创新价值与难点，逐个击破，才能提供更好的校园环境，为高校发展注入新的动力。
关键词：高校；信息化；数据；管理；难点；创新中图分类号：C93文献标识码：A文章编号：2096-4595（2020）30-0215-0001高校的有效管理是学生实现个人学习目标与发展目标的重要前提。
在大数据背景下，用新的方式实施校园管理工作，为学生提供具有现代化特征的教育管理服务。
了解学生的学习需求、发展需求，才能让学生成为校园管理中的主体，最终实现校园管理目标。
一、大数据背景下校园管理信息化难点（一）大数据技术应用意识不强缺乏大数据技术的应用意识，是在高校推行信息化管理的最大阻碍。
高校管理人员普遍缺少信息化专业背景，如果信息化意识再弱化，便很难认识到大数据技术的价值以及它在校园管理中的积极作用。
根据调研，部分高校工作人员存在对大数据技术存疑或者对技术运用有心无力的情况，相较之下更习惯于利用传统的方法开展校园管理工作。
加之大数据技术应用与高校实际工作之间的存在一定矛盾，加大了部分管理人员的负面情绪。
受到技术条件与数据模型等因素的影响，无法建立完善大数据技术使用制度，导致应用意识难以强化。
（二）信息化管理标准不一建立数据库是信息化的重要环节，但缺少标准的数据处理标准，让数据库建立失去必要前提。
高校的学生管理工作较为复杂，在大数据背景下做好学生管理工作，要建立学生信息系统与教学管理系统等。
各类系统的共同运转，以及各类信息的协调统一，才能让信息化管理工作规范起来。
但受到原始数据与新增数据格式不一问题的影响，数据不能互通，管理工作效率也受到较大影响。
智慧校园环境下高校大数据治理中信息安全问题及对策探析
智慧校园环境下高校大数据治理中信息安全问题及对策探析智慧校园是指以物联网、云计算、大数据、人工智能等技术为支撑，运用信息技术手段智能化管理和服务学校的校园环境。
在智慧校园建设中，大数据治理是一个重要的内容，它可以为学校提供数据支持和决策依据。
在大数据治理过程中，信息安全问题是需要引起高度重视的。
本文将对智慧校园环境下高校大数据治理中信息安全问题进行分析，并提出相应的对策。
1. 数据泄露风险在智慧校园环境下，大量的数据被收集和积累，包括学生、教师、行政人员的个人信息、学习成绩、工作记录等。
如果这些数据泄露，可能会给个人隐私、学校声誉和社会稳定带来巨大的影响。
2. 数据滥用问题在大数据治理中，如果数据被不法分子获取并滥用，可能会导致一系列不良后果，如学术造假、招生舞弊等。
3. 数据安全管理不规范在智慧校园环境中，大数据管理由于缺乏相关规范和标准，容易导致数据安全管理不规范，存在信息冗余、数据重复录入、数据被篡改等问题。
二、对策探析1. 加强数据加密技术在智慧校园环境下，高校应加强对敏感数据的加密技术，确保数据在传输和储存过程中不被窃取或篡改。
应建立完善的数据安全管理制度，规范数据的采集、存储、传输和使用流程，确保数据的安全性和合法性。
2. 完善权限管理机制高校应建立完善的权限管理机制，对不同的用户设立不同的权限，确保数据的合理使用和授权访问，并建立完善的数据访问日志进行监控。
3. 强化信息安全意识教育加强对师生的信息安全教育和培训，提高他们对信息安全问题的认识和防范意识。
定期组织信息安全培训，加强对信息安全风险的认知和防范，提高师生的数据安全素养。
4. 建立数据安全审核机制建立数据安全审核机制，并建立专门的数据安全审核部门或委员会，对数据的采集、存储、传输和使用过程进行定期审核，及时发现和纠正可能存在的漏洞和问题。
5. 合作建设信息安全联盟联合相关的高校、科研机构、政府监管部门、企业等建立信息安全联盟，形成合力，共同应对信息安全问题，共享信息安全经验和技术、开展信息安全合作，共同维护校园信息安全。
教育管理中存在的问题和对策
教育管理中存在的问题和对策一、现状分析：教育管理中存在的问题教育管理是促进学校和教师发展，以提高学生成绩和学习效果为目标的重要工作。
然而，在实践中，我们也面临着许多问题。
1. 教育资源不均衡分配：在许多地区，高质量的教育资源不平等地分布。
优质教师普遍集中在城市或发达地区的学校，而农村和落后地区的学校则面临人才匮乏问题。
这导致了城乡之间、地区之间的教育差距加大。
2. 学生压力过大：当前，学生面临着来自家庭、社会和学校对于成绩的巨大压力。
特别是在升学方面，竞争激烈导致学生心理健康问题增加。
一些学校过分追求升学率而忽视了个体素质全面发展。
3. 教师培训不足：很多教师入职时缺乏系统的专业培训，无法有效应对日益复杂多样化的教育任务和挑战。
此外，由于职业发展通道不畅、薪酬待遇相对低，学校难以留住和吸引优秀的教师。
4. 考试导向教育：长期以来，中国的教育过分注重考试成绩，忽视学生的综合素质培养。
这种应试教育模式容易导致学生缺乏实践能力、创新思维和自主学习能力。
二、对策建议：改进教育管理的路径为了解决上述问题，我们需要采取一系列的对策措施来改进教育管理。
1. 实现资源均衡配置：政府应加大农村和落后地区教育投入，提高基础设施建设水平，并制定严格的人才流动政策，促进优秀教师资源向城乡结合部倾斜。
同时，推行优质资源共享计划，通过网络等方式让所有学生都能享受到高质量的教育资源。
2. 关注学生全面发展：减轻学生过度压力是关键。
除了减少课业负担外，要加强心理健康教育，在学校中设置心理辅导机构并普及心理咨询服务。
此外，要推进素质教育，在课程中注重学生综合能力培养，提供更多的选修课和社会实践机会。
3. 强化教师培训体系：建立完善的师资培训体系，加大对教师的职业培训力度，提高其教学技能水平和教育教学理论素养。
同时，为了更好地吸引和留住优秀人才，应提高教师待遇、完善晋升机制，并增设岗位分级评审机制来确保公平性。
4. 推进全面素质评价：改革考试评价制度是培养创新人才的关键。
教育大数据应用中存在的问题、原因及对策-教育资料
教育大数据应用中存在的问题、原因及对策1 前言教育大数据是整个教育活动过程中所产生的以及根据教育需要采集到的一切用于教育发展并可创造巨大潜在价值的数据集合[1]。
借助于教育大数据分析，可有效促进教育教学发展，在个性化教学环境定制、提升教学水平、优化教学质量等方面具有积极意义。
但亦应指出的是，大数据虽然带来思维方式的巨大变革，但是也可能成为一种过度膨胀的力量，使教育管理者寄希望于大数据能够解决教育领域的诸多问题。
教育是培养人的过程，具有复杂性、公益性的特征。
这一方面要求大数据的质量不断提高，另一方面在认识上应明确大数据不能代替丰富、动态、变化的教育教学实践活动，它仅是一种实践的指导，使实践更具理性化的特征。
因此，如何基于实践的观点认识大数据，如何正确认识大数据，提升数据质量，如何利用教育大数据更好地服务于教育，是摆在教育工作者面前亟待解决的问题。
2 教育大数据应用过程中面临的主要问题及原因数据共享存在障碍大数据相信全量数据，通过分析几乎全样本的数据来思考和分析问题。
从抽样中得到的结论总是有水分的，而全部样本中得到的结论水分就很少，数据量越大，真实性也就越大。
然而各地学校之间教育信息化基础设施环境的建设往往各具特色，互不兼容，限制了数据的共享，使得“数据孤岛”成为制约教育大数据发展的瓶颈。
数据体系混杂出于计量的需要，总是习惯于把教育分解，然而分解后的数据指标体系所描述的属性特征并不保证是教育的真实再现。
由于缺乏标准的数据体系，各学校对数据指标的性质差异以及数值差异所表示的实际意义存在认识上的分歧，各学校都倾向于强化本校数值较高的指标在综合分析中的作用，相对削弱数值水平较低的指标的作用，导致在数据收集和分析时存在指标各异、标准不同、口径不一的情况。
教育大数据既包括常规的结构化数据（如成绩、学籍、就业率、出勤记录等），也包括海量难以分析的非结构化数据（如图片、视频、教学软件、学习游戏等）。
不仅结构复杂，而且在收集数据的过程中因为操作系统以及版本的不同，数据收集的结果可能会存在多份的情况，造成不必要的数据冗余。
大数据发展过程中存在的问题及对策
大数据发展过程中存在的问题及对策1.数据隐私保护问题日益突出，需要加强数据安全管理。
The issue of data privacy protection is becoming increasingly prominent, and it is necessary to strengthen data security management.2.数据采集过程中可能存在数据质量问题，需要建立严格的数据质量控制体系。
There may be data quality issues in the data collection process, so it is necessary to establish a strict dataquality control system.3.数据治理体系不够健全，需要建立完善的数据治理机制。
The data governance system is not sound enough, and it is necessary to establish a complete data governance mechanism.4.数据分析人才短缺，需加强人才培养和引进。
There is a shortage of data analysis talent, and it is necessary to strengthen talent training and introduction.5.数据安全漏洞频发，需要加强数据安全管理和技术防护。
Data security vulnerabilities are frequent, and it is necessary to strengthen data security management andtechnical protection.6.数据孤岛现象严重，需要建立数据共享与交换机制。
The phenomenon of data silos is serious, and it is necessary to establish a mechanism for data sharing and exchange.7.大数据存储和计算成本较高，要优化大数据存储和计算技术。
“5G+智慧教育”背景下的校园网络建设存在的问题及对策
177数字通信世界2023.12近年来，智慧教育发展如火如荼，5G 技术技术与教育领域深度融合已经成为必然趋势[1]。
5G 技术作为一种新一代宽带无线移动通信技术，其高速率、低时延、大容量等技术优势，可为教育信息化提供更优质的网络基础设施支撑，加速推动智慧教育从数字化到网络化再到智能化发展。
1 “5G+智慧教育”模式1.1 “5G+智慧教育”概述“5G+智慧教育”是以5G 技术为支撑，应用人工智能、大数据、物联网等新一代信息技术，通过网络、平台、应用和终端四个层次构建的新型教育模式。
5G 时代的到来，使各种场景应用趋于智能化。
以5G 技术为代表的新一代信息技术的迅猛发展，推动了教育教学的深刻变革。
在5G 技术的加持下，教育将更具实时性、交互性，“5G+智慧教育”将成为一种新的教育模式和教学生态，更好地满足学生个性化发展需求，并在智慧校园、智慧教育等场景中得到广泛应用。
一是通过建立开放学习平台和智能服务终端实现对学习资源的管理、共享与协同应用；二是通过建设“云”教室，利用云计算、大数据等技术，实现教、学、管、评等各环节的智能化；三是利用人工智能、物联网等技术为学生提供个性化学习资源；四是构建科学合理的评价体系（见图1）。
图1 智慧教育的模式“5G+智慧教育”背景下的校园网络建设存在的问题及对策皇甫绎达（苏州市电化教育馆，江苏 苏州 215011）摘要：文章以“5G+智慧教育”建设为背景，首先介绍了“5G+智慧教育”的基本概念和应用场景，然后深入分析了其中存在的问题，最后提出了“5G+智慧教育”环境下校园网络建设的策略。
关键词：“5G+智慧教育”；校园网络建设doi：10.3969/J.ISSN.1672-7274.2023.12.057中图分类号：TN 929.5 文献标志码：A 文章编码：1672-7274（2023）12-0177-04The Problems and Countermeasures of Campus Network Construction under theBackground of "5G+Smart Education"HUANGFU Yida(Suzhou Electronic Education Museum, Suzhou 215011, China)Abstract: The article takes the construction of "5G+Smart Education" as the background, first introduces the basic concept and application scenarios of "5G+Smart Education", then deeply analyzes the existing problems, and finally proposes strategies for campus network construction under the environment of "5G+Smart Education".Key words: "5G+Smart education"; campus network construction system1.2 应用场景当前，在“5G+智慧教育”发展方面，国内众多高校已进行了探索和实践。
高等院校教育统计工作常见问题及对策研究进展
高等院校教育统计工作常见问题及对策研究进展高等院校教育统计工作常见问题及对策研究进展一、引言高等院校教育统计工作是大学教育发展的重要组成部分，对于评估和改进教育质量、制定合理的教育政策以及提升教学水平具有重要意义。
然而，目前在实践中，我们发现了一些常见问题，如数据准确性、数据收集方式、数据处理和使用方法等方面存在的困扰。
因此，本文旨在探讨高等院校教育统计工作的问题，并提出相应的对策，以期引起相关研究人员的重视并改进相关工作。
二、常见问题及对策探讨1. 数据准确性在高等院校教育统计中，数据准确性是至关重要的。
然而，由于数据来源的多样性和大量数据的收集和处理过程，存在数据错误的可能性。
为解决这一问题，可采取以下对策：（1）加强数据质量管理：建立高校数据质量管理体系，制定数据采集、处理、报告等环节的标准和规范，明确责任分工，进一步提升数据的准确性。
（2）培养专业人才：加强高等院校教育统计相关专业人才的培养，提高他们的数据处理和分析能力，以确保数据的准确性。
2. 数据收集方式目前，高等院校教育统计数据的收集方式仍然主要依赖手工方式，效率低下且容易出错。
为解决这一问题，可以采取以下对策：（1）应用信息技术：通过建设高等院校教务管理信息系统，实现数据的自动化采集，提高数据收集的效率和准确性。
（2）加强数据共享与协同：鼓励高校之间进行数据共享和协同，避免重复收集数据，统一数据标准，提高数据收集的效率。
3. 数据处理和使用方法在高等院校教育统计工作中，对于数据的处理和使用方法需要进行进一步的研究和改进。
以下是一些可能的对策：（1）建立合理的数据分析模型：通过建立合理的数据分析模型，深入挖掘和分析数据，提供更有针对性的决策支持。
（2）加强数据可视化：通过合理的数据可视化方式，将统计结果以图表的形式展示，提高数据的可读性和理解性。
（3）开发教学质量评估工具：研发适用于高等院校教育统计的教学质量评估工具，为决策者提供科学的数据支持。
多媒体技术在幼儿园教学应用中存在的问题及解决对策
多媒体技术在幼儿园教学应用中存在的问题及解决对策【摘要】多媒体技术在幼儿园教学应用中存在着挑战和不足，如幼儿对屏幕刺激的敏感性和注意力不集中等问题。
但多媒体技术也具有很多优势，如生动形象的展示和互动性强。
在应用中，需要遵循原则，如控制使用时间和内容选择。
合理使用多媒体技术可以提高教学效果，激发幼儿学习兴趣和积极性。
多媒体技术在幼儿园教学中具有重要性，有望在未来发展中发挥更大作用，但也需要关注其对幼儿健康和成长的影响，制定相应的规范和政策以保障幼儿的身心健康。
【关键词】关键词：多媒体技术、幼儿园教学、问题、解决对策、挑战、不足、优势、局限性、原则、合理使用、重要性、未来发展。
1. 引言1.1 多媒体技术在幼儿园教学应用中存在的问题及解决对策在当今数字化时代，多媒体技术在幼儿园教学中扮演着越来越重要的角色。
随之而来的是一系列问题和挑战。
很多幼儿园教师并没有接受过专业的多媒体技术培训，导致他们在使用教学软件和设备时操作不熟练，影响了教学效果。
幼儿园教室中的多媒体设备可能过于老旧或者不完善，无法满足教学需求，造成教学资源浪费。
过度依赖多媒体技术可能会降低幼儿园教师的互动能力和创造力，影响到幼儿的全面发展。
针对以上问题，我们可以采取一系列对策来解决。
幼儿园可以加强教师的多媒体技术培训，提高他们的专业素养和技能水平。
幼儿园可以更新设备，选择适合幼儿教学的多媒体工具，确保教学资源的优质和充足。
教师可以在使用多媒体技术的同时保持与幼儿的互动，注重启发式教学和创造性活动，促进幼儿的综合发展。
通过不断优化多媒体技术在幼儿园教学中的应用，我们相信可以更好地激发幼儿的学习兴趣和潜能，为他们的未来发展打下坚实的基础。
2. 正文2.1 多媒体技术对幼儿园教学带来的挑战1. 技术设备和内容选择的挑战：幼儿园教学使用多媒体技术需要面对技术设备的选择和内容的合理性。
教师需要花费时间和精力去选购适合幼儿的多媒体设备，并挑选符合教学内容和教育目标的多媒体教材。
高校现代教育技术应用中存在的问题及对策
高校现代教育技术应用中存在的问题及对策【摘要】现代教育技术的应用在高校教育中起着越来越重要的作用，但也存在一些问题。
本文以师资力量不足、技术设施滞后、教学内容匹配不足以及学生接受能力不足为例进行分析。
在师资力量方面，缺乏专业技术人员导致教学效果不佳；技术设施滞后导致教学无法跟上现代发展趋势；教学内容不够贴合实际需求，影响学生学习效果；学生接受能力不足导致教学效果不佳。
对策建议包括加强师资培训、更新技术设施、优化教学内容、提高学生学习能力。
希望通过这些对策能够有效解决现代教育技术应用中存在的问题，提升高校教育质量。
在展望未来方面，希望随着科技的不断发展，高校教育技术应用会得到更好的发展和应用。
【关键词】高校、现代教育技术、问题、对策、师资力量、技术设施、教学内容、学生接受能力、总结、展望未来。
1. 引言1.1 背景介绍高校现代教育技术应用中存在的问题及对策引言：随着信息技术的不断发展和普及，高校教育也逐渐开始融入现代化的教育技术。
教育技术的应用为教学提供了更多的可能性和便利，可以提高教学效率和质量，更好地满足学生的学习需求。
在高校现代教育技术应用的过程中，也面临着一些问题和挑战。
随着教育技术的快速发展，师资力量不足已经成为一个普遍存在的问题。
许多教师缺乏教育技术的应用能力，无法有效地利用现代化的教育技术进行教学。
技术设施的滞后也制约了教育技术的应用。
一些高校的实验室设备、网络环境等设施不够完善，无法支持教育技术的有效应用。
教学内容与现代化的教育技术应用之间存在匹配不足的问题，导致教学效果不佳。
一些学生的接受能力也存在不足，无法积极主动地参与到教育技术应用中去。
针对以上问题，有必要提出一些对策和建议，以促进高校现代教育技术应用的发展和创新。
1.2 问题意识在高校现代教育技术应用中，存在着许多问题，这些问题需要我们重视和解决。
教育技术应用问题分析，师资力量不足是一个严重的问题，影响了教师对技术的运用和创新能力；技术设施滞后导致了教学效果的不佳和学生对新技术的接受程度不高；教学内容匹配不足使得学生无法真正从技术中获益；学生接受能力不足也是一个需要解决的问题，他们缺乏对新技术的实际运用和创新能力。
教育云在教学应用中的现状及对策
教育云在教学应用中的现状及对策摘要：在教育信息化的不断发展进程中，各类教育云应用在教学中产生了较好的效果。
然而，鉴于大数据背景下的学校信息化，现有的各种教学、实训平台却缺乏有效的数据互联。
建立基于云集群的一体化学习平台可以在各类平台上进行数据的收集和挖掘，并为智慧校园建设及教学诊断提供可靠的大数据来源。
关键词：教育信息化；教育云；一体化平台。
1.引言随着“互联网+”时代的到来，教育信息化进程不断加快，我国在十三五规划纲要中将教育信息化确定为国家“十三五”教育现代化的八大工程之一，对应用信息化手段加快学习型社会建设和教育变革做出总体布局,要求推动各类学习资源开放共享，发展在线教育和远程教育，推动线上线下结合的互联网教育新兴业态快速发展。
我国教育信息化核心理念是强调“信息技术与教育教学深度融合”，基本方针是“应用驱动”和“机制创新”，要不断进行技术变革教育的创新实践。
以教育信息化全面推动教育现代化，坚持信息技术与教育教学深度融合和应用驱动、机制创新，推动以教育优先发展、育人为本、改革创新、促进教育公平、提高教育质量。
云计算作为“十三五”重点发展项目和国家战略性新兴产业正迎来新的发展空间。
目前云计算在教学过程的应用正如火如荼的展开，各类教育云的应用提升了各校各专业的理论和实践的教学水平，但从其学生专业能力培养的整体性来考虑，目前的各类教育云应用显得比较分散，不利于统筹、规划、分析、诊断学生专业能力培养的过程，本文就这一问题及其解决方法进行了浅析。
2.我国教育云应用现状我国教育信息化起步较晚，但发展迅猛，进入21世纪以来，国家对教育投入力度不断加大，教育信息化水平不断提高。
尤其是随着“互联网+”的概念不断延拓，各类基于教育教学的信息化设备层出不穷，特别是伴随着无线网络技术的发展与智能终端设备（手机、平板电脑）的普及，使得教育教学信息化水平不断提高。
虽然已经开始使用诸如多媒体教学、云桌面、云存储、互动云课堂、信息发布等信息化手段来进行教学，从使用效果上看不尽如人意，具体表现在如下两个方面：2.1 功能单一、使用不便各类云计算应用的功能开发主要面向某一方面功能，比如：云课堂理论教学平台、基于不同课程的实训平台。
目前中国教育存在的问题及对策
目前中国教育存在的问题及对策一、问题描述中国教育体系在迅速发展的同时，也面临着一些亟待解决的问题。
首先，教育资源分配不均衡，导致城乡教育差距加剧；其次，应试教育过于强调成绩和升学率，忽视了学生全面发展的需求；再者，课程设置和教学方法滞后于时代发展需求，缺乏创新性和实用性。
为了解决这些问题并提高中国教育质量，需要采取以下对策。
二、优化资源分配资源分配不均衡是当前中国教育体系存在的一个重要问题。
尤其是在城乡之间的差距更为明显。
为了解决这个问题，政府应该加大对农村地区教育的投入，并改善农村学校的硬件设施条件。
同时，在城市间也需要调整资源配置，减少重点学校过度集中造成的压力。
此外，还可以通过建立互助合作机制促进城乡之间的优质师资共享。
三、转变考试导向应试教育现象已经使得很多学生面临过多的竞争压力，并且忽视了学生的全面发展需求。
要解决这个问题，教育部门可以探索多元评价制度，不仅仅以考试成绩为唯一标准。
可以引入小组讨论、项目实践等方式来评估学生的综合能力和创造力。
此外，应鼓励学生参与社会实践活动和培养艺术兴趣等非考试项目，实现教育资源的多样化利用。
四、改革课程设置和教学方法当前中国教育体系中存在的另一个问题是课程设置和教学方法滞后于时代发展需求。
随着科技的不断进步和社会需求的变化，传统的课程设置已经不能满足现代社会对人才培养的要求。
因此，我们应该加强对理工科、艺术科目及职业技能等非传统学科的重视，并将其纳入到课程体系中，提供更多选择给学生。
同时，在教学方法上，应推崇启发式、探究式以及合作学习等创新形式。
鼓励师生互动交流，并引导学生主动参与知识获取过程。
培养他们的独立思考能力、创造力和解决问题的能力，以满足未来社会对人才的需求。
五、提高教师素质教育体系的改革需要教师队伍的支持和配合。
要提高中国教育质量，必须加强教师培养和提高他们的专业素质。
政府可以增加对师范类院校的投入，优化培训计划，吸引更多优秀学子加入教师行业。
运用极课大数据技术存在的疏失及对策
探索篇•课题荟萃我校使用的江苏曲速教育科技有限公司开发的极课大数据，是一套服务于中小学的教育智能系统。
该系统采用图像识别、自然语言处理、计算机深度学习等人工智能核心技术，追踪、分析学情，基于作业和考试进行学习过程动态化数据采集和大数据智能分析，使智能评价实时伴随教学行为，为实现精准教学及个性化教学管理提供决策支持。
极课大数据技术通过对学生日常作业和测试的数据采集，为教师讲评提供数据报表和典型案例，有助于发挥教学反馈的诊断、激励功能，能更好地推进分层教学和精准性教学；学生也可以通过网络查看自己在一个时间段内的发展水平，数据采集中会自动生成错题本（可留痕打印），为学生自适应学习提供依据及学习路径，便于学生及时巩固复习；学校管理者可通过网络跟踪了解教师的教学状况；家长也可通过微信及时了解孩子的学习状况，有效实现家校沟通。
极课大数据对实现个性化教学管理及数据智能驱动的精准教学，提供了一个信息化教育平台，有助于信息技术与学科教学的深度融合。
一、运用极课大数据存在的主要疏忽极课大数据技术的应用存在教学资源与题库建设滞后的现象，加上对极课大数据技术优点的认识不够，依据学校自身的教育环境和学科教学的差别化应用未受到重视，对极课大数据的深度应用及优化应用研究不够。
极课大数据技术平台尊重教师批改习惯，主观题的批改可打叉、打勾、画线、写批语，赋分可以在对应客观题的分值框内任意做个记号。
但是，不少老师只是按学校安排用该系统阅卷，阅卷或批改作业只是赋分，未在卷面上留下批阅记录，传统作业批改方式的激励与督促功能得不到体现。
只是运用该系统对考试数据做常规的统计分析，对批阅试卷过程中采集典型案例未作出（较高）要求，有的教师来不及或不善于甄别案例的典型性；对采集的典型错例在教与学方面的警示作用的关注与研讨不够，未研究出对应的精准教学策略或解决问题的好方法。
极课大数据技术常态化应用未得到有效推进，学校的教务教研部门及有的年级未能有效运用极课大数据技术平台实施教学与教研常规工作的监控管理。
教育信息化问题分析与对策
教育信息化问题分析与对策在当今社会，信息技术的快速发展正在深刻地改变着教育的形态和方式。
教育信息化已经成为教育领域的重要发展趋势，为教育带来了新的机遇和挑战。
然而，在教育信息化的推进过程中，也暴露出了一些问题，需要我们认真分析并寻找有效的对策。
一、教育信息化存在的问题1、基础设施建设不均衡虽然许多地区在教育信息化方面投入了大量的资金，但地区之间、城乡之间、学校之间的基础设施建设仍然存在较大的差距。
一些经济发达地区的学校拥有先进的信息化设备和高速的网络，而一些偏远地区的学校则可能面临设备短缺、网络不畅等问题，这严重影响了教育信息化的普及和推广。
2、教师信息技术应用能力不足教师是教育信息化的关键实施者，但部分教师对信息技术的掌握和应用能力有限。
他们可能缺乏相关的培训和实践经验，无法充分利用信息化工具进行教学创新，导致信息技术在教学中的应用效果不佳。
3、教育资源质量参差不齐随着网络的普及，大量的教育资源涌现出来。
然而，这些资源的质量却参差不齐，有的内容不准确、不完整，有的缺乏针对性和系统性。
教师和学生在选择和使用资源时往往感到困惑，浪费了大量的时间和精力。
4、信息技术与教学融合不够深入在实际教学中，一些教师只是简单地将信息技术作为展示工具，而没有真正将其融入到教学的各个环节中。
这种表面化的应用无法充分发挥信息技术的优势，也难以实现教学质量的提升。
5、信息安全和隐私保护问题教育信息化涉及大量学生和教师的个人信息以及教学数据，信息安全和隐私保护成为了一个重要问题。
如果这些数据泄露或被滥用，将对师生的权益造成严重损害。
6、缺乏有效的评价机制目前，对于教育信息化的效果还缺乏科学、有效的评价机制。
如何衡量信息技术在教学中的应用效果、学生的学习成果以及教育质量的提升等方面，还需要进一步的研究和探索。
二、解决教育信息化问题的对策1、加大投入，促进基础设施均衡发展政府应加大对教育信息化的投入，尤其是向经济欠发达地区和农村地区倾斜。
高校现代教育技术应用中存在的问题及对策
高校现代教育技术应用中存在的问题及对策【摘要】现代教育技术在高校应用中存在着一系列问题，如教师培训不足、学生技术能力不足、缺乏有效评估机制和技术设备更新换代等。
针对这些问题，可以通过加强教师培训、开展学生技术能力提升计划、建立科学评估机制和规划技术设备更新计划等对策来解决。
通过这些对策的实施，可以提升高校现代教育技术的应用效果，推动教育教学质量的提升。
高校应该重视现代教育技术的应用，不断探索创新，为提高教育质量和培养优秀人才做出积极贡献。
【关键词】高校、现代教育、技术应用、问题、对策、教师培训、学生技术能力、评估机制、设备更新、换代、结论。
1. 引言1.1 背景介绍高校现代教育技术应用已成为教育领域的重要议题。
随着信息技术的迅猛发展，高校教育也逐渐转向数字化、网络化和信息化的方向。
教育技术应用在高校教学、科研、管理等方面发挥着重要作用，可以提高教学效率，扩大教育资源共享，提升教学质量，促进教学改革。
高校现代教育技术应用中存在诸多问题，如教师培训不足、学生技术能力不足、缺乏有效评估机制、技术设备更新换代等。
这些问题不仅影响了教育教学质量，也制约了教育教学的发展。
有必要深入探讨高校现代教育技术应用中存在的问题，并提出合理有效的对策，以推动高校教育技术应用的健康发展。
1.2 研究意义现代教育技术在高校的应用已成为当前教育领域的一大趋势。
通过引入先进的技术手段，可以提高教学效率、拓展教学方式、激发学生学习兴趣等。
随着教育技术的不断发展和应用，也出现了一系列问题，需要我们深入探讨和解决。
研究高校现代教育技术应用中存在的问题及对策具有重要的意义。
这项研究有助于深入了解高校教育技术应用中存在的具体问题，为进一步解决问题提供准确的依据和参考。
通过针对不同问题提出相应的对策，可以有效提高高校教育技术应用的效果和水平，为教育教学工作提供有力支持。
研究还可以促进高校教师和学生对现代教育技术的认识和理解，增强他们在教学和学习中的技术应用能力，推动教育教学质量不断提升。
大数据时代下的高校新闻教育问题及对策
1大数据时代下的高校新闻教育1.1大数据的概念高校的大数据指的是在互联网兴起、信息行业发展的时代，各种数据兴起，数据成为有价值的资产。
大数据主要是对信息行业中的信息进行处理，最后实现利用。
大数据的出现促使新媒体不断产生，例如QQ、微信、新闻网站、电视APP等多种媒体形式。
融合媒体出现，引发人们的思考，同时它的出现为现代高校新闻教育的发展带来机遇的同时，还带来一系列的挑战。
1.2新闻教育的转型新闻教育的转型既是新课程改革的要求，又是现代新、旧媒体融合的要求。
由于大数据的出现，新旧媒体在融合的过程中，对于人才有更高的要求，不仅要求高校新闻教育专业培养的人才对传统的新闻媒体有较高的了解，还要求对新媒体的各项技术都要灵活应用，能够适应新旧媒体的融合，能够在大数据的背景下，具有较强的工作能力。
高校在进行具体的新闻教育转型的过程中，不断的探究、摸索，获得成果的同时，也将转型中的问题暴露出来。
2大数据时代下的高校新闻教育问题2.1课程设置不合理高校的新闻教育在进行课程的设置过程中，由于对新媒体的了解不全面，课程设置不够合理。
在新闻课程的教学中，主要是根据教材的内容设置的，主要设置的专业课以理论知识为主，在具体的教学中，教师关注学生的实际需求和社会实际需求的能力较差。
在现在的新媒体迅速发展，高校的新闻教育课程设置的不合理性表现得更加明显，过分的按照社会媒体融合类型设置的课程的局限性逐渐显现出来。
2.2新闻教学内容比较单一目前国内的大多数高校在进行新闻教育的过程中，普遍存在教学内容单一化的特点。
一般来说，高校开设的本科阶段新闻学专业教育主要以新闻理论教育教学为主，兼以新闻史、新闻实务及文学基础相关课程，所选用的教材内容的年限较长，与新媒体的衔接较弱，这些相对于新闻学学科发展来说是极为不利的。
新闻学是一个包罗万象的学科，包括多学科的知识。
目前看来，大多数高校新闻专业教育都处在比较狭隘的程度上。
2.3教师的专业素质良莠不齐大数据时代下，新媒体的迅猛出现，对教师的专业素质提出了更高的要求。
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教育大数据应用中存在的问题、原因及对策作者：卢文青秦志永来源：《中国教育技术装备》2017年第17期摘要目前在教育大数据应用过程中仍存在数据共享障碍、数据体系混杂、数据挖掘难度大、数据安全与隐私缺乏监管以及数据结论存在缺陷等问题，针对问题进行深入分析，并在数据共享、数据挖掘、数据标准体系构建、数据服务、数据管理等方面提出对策建议。
关键词教育大数据；教育信息化；数据挖掘；数据管理中图分类号：G630 文献标识码：B文章编号：1671-489X（2017）17-0078-031 前言教育大数据是整个教育活动过程中所产生的以及根据教育需要采集到的一切用于教育发展并可创造巨大潜在价值的数据集合[1]。
借助于教育大数据分析，可有效促进教育教学发展，在个性化教学环境定制、提升教学水平、优化教学质量等方面具有积极意义。
但亦应指出的是，大数据虽然带来思维方式的巨大变革，但是也可能成为一种过度膨胀的力量，使教育管理者寄希望于大数据能够解决教育领域的诸多问题。
教育是培养人的过程，具有复杂性、公益性的特征。
这一方面要求大数据的质量不断提高，另一方面在认识上应明确大数据不能代替丰富、动态、变化的教育教学实践活动，它仅是一种实践的指导，使实践更具理性化的特征。
因此，如何基于实践的观点认识大数据，如何正确认识大数据，提升数据质量，如何利用教育大数据更好地服务于教育，是摆在教育工作者面前亟待解决的问题。
2 教育大数据应用过程中面临的主要问题及原因数据共享存在障碍大数据相信全量数据，通过分析几乎全样本的数据来思考和分析问题。
从抽样中得到的结论总是有水分的，而全部样本中得到的结论水分就很少，数据量越大，真实性也就越大。
然而各地学校之间教育信息化基础设施环境的建设往往各具特色，互不兼容，限制了数据的共享，使得“数据孤岛”成为制约教育大数据发展的瓶颈。
数据体系混杂出于计量的需要，总是习惯于把教育分解，然而分解后的数据指标体系所描述的属性特征并不保证是教育的真实再现。
由于缺乏标准的数据体系，各学校对数据指标的性质差异以及数值差异所表示的实际意义存在认识上的分歧，各学校都倾向于强化本校数值较高的指标在综合分析中的作用，相对削弱数值水平较低的指标的作用，导致在数据收集和分析时存在指标各异、标准不同、口径不一的情况。
教育大数据既包括常规的结构化数据（如成绩、学籍、就业率、出勤记录等），也包括海量难以分析的非结构化数据（如图片、视频、教学软件、学习游戏等）。
不仅结构复杂，而且在收集数据的过程中因为操作系统以及版本的不同，数据收集的结果可能会存在多份的情况，造成不必要的数据冗余。
另外，由于数据的真实性无法全部保证，数据中还可能存在许多的“伪数据”。
由此可知，数据体系的混杂不仅增加了数据收集的难度，而且削弱了数据整合的价值。
数据挖掘难度大教育大数据的价值就在于数据挖掘，没经过挖掘的大数据只是没有开采出来的原油，不具有实用价值，而数据挖掘就是通过算法模型搜索隐藏于其中的信息的过程。
教育大数据中的非结构化数据将越来越占据主导地位，但是要把视频和图片等转换成有用的数据信息，则必须首先定义视频或图片等的价值。
大数据时代信息分析的难点就在于对海量的非结构化数据的分析，而在此领域的研究尚不成熟。
在海量、复杂、多维的数据中去挖掘数据之间的相关性，使用的数据越多，分析的难度越大，则讨论、分析、争议的时间、人力、财力等成本也会相应提高。
而采用的数据过少，则又不能充分认识教育过程的本质。
因此，数据挖掘的算法模型很重要，但是创建模型的人经常不清楚建模依据的历史数据在未来是否稳定，而使用模型的人也不知道整个数据模型的加工过程；创建模型的人可能不知道此种模型效果好不好，而使用模型的人也不知道该怎么去反馈使用的结果[2]。
这样一来，信息不对称现象严重，影响了算法模型的质量优化。
数据挖掘的本质就是还原。
虽然好的数据模型是一种有益的提炼，但有时候也会因为缺少场景数据的支持，在某种程度上造成信息的歪曲。
事实表明，一些不易收集的量更直接影响人的行为，如健康、情绪、性格、兴趣、习惯等。
缺少了这些背景数据的支持，数据分析的结果可能会失真，甚至与事实大相径庭。
数据安全与隐私亟待有效监管教育大数据收集了各种来源、各种类型的数据，其中也包含很多和用户隐私相关的信息。
由于国家在教育大数据方面并没有出台相应的法律法规，保护不当可能会带来严重的安全风险。
在大数据时代，个体面临的威胁并不仅限于个人的隐私泄露，还在于基于大数据对人们状态和行为的预测，而这种隐性的数据暴露往往是个人无法预知和控制的。
如通过分析学生关于阅读的历史纪录，得到学生的爱好、兴趣倾向等信息。
教育是塑造人的过程，而这种重塑是建立在社会的遗忘机制之上的。
因为有了随时间模糊的遗忘机制，个体才能够不停地在记忆中构建和重构自己的过去，进而接受不断发展的自我与别人，才有能力从过去的经历中吸取教训，并调整自身的行为以融入未来的社会[3]。
由于数字化记忆缺少人类记忆中自主遗忘的功能，因此，完善的数字化记忆带来的寒蝉效应（指用户害怕自己的言行遭到指责或者惩罚，不敢发表言论，如同蝉在寒冷天气中噤声一般）可能会改变或约束学生的行为，进而影响学生的健康成长。
数据结论存在缺陷虽然在教育实践中运用数据指标来评价教育并不一定是最好的方式，但也是必然要选择的方式，因为无计量则无管理。
由于教育中人的性格、美感、道德、价值观等方面难以量化的现实，造成对教育指标体系的“简单化”处理。
换言之，在实践中利用某些数据（如成绩）指标，并不是因为最有价值，而是最易计量。
数据分析的结论具有导向作用，由于数据体系的不完整以及算法模型的不完美，管理者的决策空间就会相应地受到挤压。
虽然数据结论有一定的片面性，但是数据结论赋予管理策略合理性，加剧了学校对成绩的关注而忽略了人文精神的培养。
简单的教育培养了简单的学生：专制、占有欲强、缺乏审美情趣和道德感、自制力缺乏、攀比心太强……凡此种种，都是“简单人格”的写照，而在教育的轮回中，又在不断复制并加剧这种“简单化”。
由此可见，数据结论的缺陷不仅反映了计量的必要性与科学性之间产生了矛盾，也体现了教育目标的长远性与计量的短视性之间的矛盾。
在数据结论的表达方面，许多的数据结论虽然是正确的，但相对于非统计专业的学校管理者来讲，要么晦涩难懂，要么枯燥乏味，缺乏高效的数据表达方式，降低了信息传递和沟通的质量。
3 教育大数据应用过程中的对策针对教育大数据应用过程中存在的问题，提出以下对策。
互联互通是基础统筹建设信息化基础设施和应用环境，达到高速可用、安全可靠、可信共享、泛在开放的水平，推动各级各类学校逐步优化教育信息化基础应用环境，完善信息化设施配备，提升网络保障能力。
以可持续发展的教育信息化应用环境为基础，构建省市级教育大数据平台，促进各级各类学校数据共享，实现数据的统一开放、实时分析，破除“数据孤岛”，推动教育大数据建设。
标准的数据指标体系是根本国家正在推行学生的“终身一人一号”统一学籍信息管理制度，各项数据都有了身份标签，为持续性记录每个学生的学业表现与全面发展情况提供制度保障。
在数据指标体系方面，需要加强基础设计，制定与国家教育信息化标准相衔接的统一的标准与规范，涉及数据的收集、分析与管理等方面，涵盖基础标准、数据处理标准、数据安全标准、数据质量标准、数据服务标准等。
只有确保标准的一致性和权威性，才能在统一的大数据平台内统筹梳理数据来源和流向，集中管理各类基础数据，确保数据完整、可用、可整合，实现教育大数据的快速抽取、统一共享、及时挖掘。
人才与技术是关键大数据时代课堂变得无处不在，如翻转课堂的引入、数字校园的流行、云课堂的设想……课堂将不再是单一和被动的模式化、固态化的传统课堂。
课堂既可以是校内的，也可以是校外的；既可以是现场的，也可以是网络的，课堂空间被无限拓宽，课堂形式变得自由多元[4]。
在动态变换的场景下面向多版本、多操作系统收集教育数据，定义非结构化数据的价值，研究新的算法模型以探寻教育因素之间的相关性等方面，都迫切需要人才与技术的支持。
新形势下的教育不仅关注知识与技能的学习，更加注重人文精神的培养。
利用大数据挖掘兴趣、性格等心理特征在教学与个人成长中的价值，更是需要多学科人才的合作。
因此，需要组织教育学、数学、计算机科学、统计学等多学科的人员成立专门的教育大数据挖掘中心，打破信息不对称，集聚各方智慧，引入多角度的评价方式，建立多样化的指标体系，通过技术攻关破解数据挖掘中的难题，并探究出美学形式与现实功能兼顾的数据可视化手段，实现数据结论的有效传达与沟通。
数据服务与教学的深度融合是核心教育大数据既服务于教育教学，又来源于教育教学，因此有必要通过优质数字化教育资源的建设与共享，深化信息技术与课堂教学的融合，拓展数据收集的类型与规模，提升教育大数据的服务空间。
由于技术水平的限制，不可能把千变万化的教育行为提炼归纳进一套或几套模型里。
数据模型的局限性决定了在教育实践中需要对模型进行检验，并通过技术改进实现模型的迭代优化，形成持续反馈的机制，进而不断提升数据分析的价值和有效性。
由此可见，深化数据服务与教育教学的融合，不仅是促进教学改革、提升教育质量、实现教育均衡的重要手段，更是实现教育大数据驱动教育发展的必然选择，无融合则无数据，无数据则无服务，无服务则无反馈，无反馈则无优化。
数据管理是保障注重数据的隐私保护与安全管理，出台相关的管理办法。
按照分级管理、逐级负责的原则，健全网络与信息安全管理责任体系，完善网络与信息安全管理制度。
明确数据管理各部门、人员的安全管理职责，建立数据资源的保密等级，设计高性能、高可信度的教育大数据存储系统，建立数据安全应急保障机制，为大数据平台提供充分的安全保障。
学生的成长是一个过程，这一过程可能是缓慢而复杂的。
针对教育大数据建立生命周期管理制度非常必要，对数据只进行一定的控制，允许数据被模糊、被遗忘。
给学生留一些自身需要的空间来定义自己，尊重学生重新塑造自己身份的自由，促使其在成长的道路上甩掉过去的包袱，调整自身的行为并融入未来，帮助其健康成长。
4 结语教育发展必将迎来大数据驱动的新时代，大数据将帮助教育工作者找到更加合适的方法，提供更加广阔的思路来为教育教学的决策提供数据支撑。
立足于大数据发展的理论前沿和教育实践的需要，才能强化数据对教育教学的服务与支撑，逐步完善对教育的认识，回归教育复杂性的本质。
参考文献[1]杨现民，王榴卉，唐斯斯.教育大数据的应用模式与政策建议[J].电化教育研究，2015（9）：54-61.[2]车品觉.决战大数据[M].杭州：浙江人民出版社，2014.[3]舍恩伯格.删除：大数据取舍之道[M].袁杰，译.杭州：浙江人民出版社，2013.[4]吴地花.大数据时代的教育创新研究[J].教育探索，2016（4）：120-123.。