1. 大數據培訓哪家強哪個好
這個要看你在哪個城市了，每個城市所存在的機構都不一樣。最好選擇覆蓋地區廣的，比較權威的培訓機構。大數據的專業要求很高。目前敢培訓大數據的學校都是具備一定專業性的，主要看看是否能提供真實的案例來供學生們分析來進行專業性的判斷。多看看網路上的口碑。
2. 大數據教學培訓哪個好
1.看教學課程內容
學大數據技術，最主要是與時俱進，掌握的技術點能夠滿足時下企業的用人需求。而想要了解一家培訓機構所提供的課程是否新穎，也可以去機構的網上看看，了解自己想學習的學科的課程大綱。
2.看師資力量
因為大數據開發技術知識的專業性很強，如果盲目去學很容易走進誤區。相反，有講師帶領，站在巨人的肩膀上，往往事半功倍。
3.看口碑
在大數據培訓機構的選擇上要多看一些別人對應這個機構的評價的口碑怎麼樣，一般好的大數據培訓機構的口碑好的評價是遠遠多於差的評價的，如果的差的口碑評價很多不需要考慮了。
通過以上3個方面就可以基本了解一家大數據機構的大體情況，選擇大數據機構多對比幾家，希望你能找到好的大數據培訓機構。
3. 大數據培訓講師哪家好
大數據培訓哪家好，這個是需要您自己去實地考察的。
對於大數據行業的技術課程內容，在國內也沒有一個具體的標准，大數據技術也是通過國外引進的，國內這方面的發展還是需要時間進行沉澱的。如何定位一個機構的大叔課程好，大家可以根據下面幾點進行判斷。
1、 課程內容，學習大數據首先目的就是學完畢業可以找到一份合適的大數據相關技術工作，所以學習的課程內容一定要包含企業需求的技術。
2、 課程內容是否包含大數據行業前沿技術，這個需要自己對於國外的一些大數據技術官網有所關注和了解。
3、 合作的企業，大數據課程的好與壞，一定的程度上也受到大數據培訓合作機構的影響，許多時候大數據培訓機構的課程是通過合作企業需求來了解市場大數據行業的情況的。
通過了解大數據行業的情況，大家可以根據自己的需求進行選擇大數據培訓機構課程學習，適合自己的課程才是最好的。不管您是否選擇哪家大數據培訓機構，都希望您能學到真正的大數據前瞻技術。
4. 尚學堂大數據培訓視頻老師負責嗎
一般吧，去過魔據條件不錯，我自己認為五十人左右還是可以接受的，但是還是自身要足夠努力才行，像有些機構一百人以上，那就有點接受不了了，感覺老師也顧忌不過來不要去，可以去實際考察一下。
5. 教師怎樣進行大數據培訓學習
學大數據部分課程之前要先學習一種計算機編程語言。大數據開發需要編程語言的基礎，因為大數據的開發基於一些常用的高級語言，比如Java和.Net。不論是hadoop，還是數據挖掘，都需要有高級編程語言的基礎。去大 講台 看看，推出大數據從入門到精通實戰在線運用科學混合式自適應學習系統組織線上教學，希望可以幫助到你。
6. 智的教大數據的老師有幾位，都教的好不好
一問未來的學校什麼樣？
學校仍會存在，但功能會發生重大改變
Q1：您在書中談到，今天的學校和幾百年前的學校相比沒什麼變化，而校園外的世界早已變得幾乎面目全非。在您看來，一所典型的大數據時代的學校，應該是什麼樣的？
舍恩伯格：首先我必須說，我的答案並不是完美的答案。因為我們人類很難預測未來，我們的視野會被我們已經見到的東西局限住。
我舉個例子，歐洲一所大學里，一群學建築的學生被要求設計出2050年的學校。這些25-30歲的年輕人設計的作品都包括教室、黑板、圖書館、實驗室等現在的學校里有的東西，甚至還有一間專門的電腦室。這些設計中沒有wifi，沒有平板電腦——人們很難預見未來。
就我個人的觀點，我認為未來的學校不會完全轉移到線上，未來的學校仍舊會有物理性的存在，但是，學校的功能將發生重大改變。
現在的學校是一個學生接受信息的空間，但未來學生們將在家裡通過觀看網上視頻等形式接受信息，然後到學校去和老師、同學就自己學習的內容進行討論。學校將變成一個社會性的場所，是一個互相討論，互相學習的所在。
二問未來的老師怎麼當？
教師核心技能從宣講知識變為組織討論、個別引導
Q：大數據時代，翻轉課堂會削弱老師在學習過程中的重要性嗎？
舍恩伯格：不會！
大數據只會幫助老師的工作。以前老師不知道哪些部分的內容是學生面臨困難的，哪些學習材料是學生感興趣的，接下來的教授重點應該是什麼。大數據可以幫助老師，提供這些信息。
我舉個例子，我的《大數據時代》這本書出版之後，我並不知道讀者的確切反饋，直到我們把電子書的版權賣給了亞馬遜。
讀者們在kindle上閱讀這本書，我就可以從亞馬遜獲取很多信息：某個讀者花費多少時間讀完這一本書，甚至花費多少時間在某一頁上；讀者們在哪些部分畫了下劃線以突出這些字句。
我告訴你一個秘密，亞馬遜統計了全書中被讀者們畫出下劃線次數最多的十個句子，我一個都沒有猜中！
同樣，大數據可以幫助老師們更深入了解學生的學習興趣和學習風格。
當然，翻轉課堂需要老師們的教學技能發生改變。以前照本宣科的傳授、宣講知識的技能，要讓位於組織學生討論的技能；要讓位於從數據中獲取學生學習信息的技能；要讓位於根據數據對學生進行個別引導的技能。
這確實有些困難，但如果老師們掌握了這些技能，學校將比現在的更美好。
Q：隨著數據處理技術的進一步發展，如果發展到一定程度可以自動處理數據並生成自適應的教育內容，技術是否會取代老師？
舍恩伯格：不會！
有兩方面的原因。一是數據處理無法生成內容，它可以篩選、排序、組合內容，但無法生成內容。而且，即使是翻轉課堂，視頻中教授知識的也仍是老師。
第二個原因是學習是一個社會性的過程，我們面對人溝通時比面對書本學習得更快也更好。
三問未來的學習如何變？
大數據將重塑學習的三個主要特徵
Q：您的新書《與大數據同行——學習與教育的未來》中文版即將問世，能否概括一下，大數據對教育和學習究竟將帶來哪些方面的改變？
舍恩伯格：大數據將重塑學習的三個主要特徵，我將之稱為「反饋、個性化和概率預測」。
首先說反饋。在正規教育中，從幼兒園到大學，反饋隨處可見，最常見的就是考試。然而，這種教育反饋系統的幾乎所有方面都存在很大的缺陷：我們並不是總在收集正確的信息，即便是，我們所有收集的數量也遠遠不足。
大數據正在改變這一現狀。我們能夠收集到過去無法獲取的學習數據，並用於學習過程的處理。我們還能用新的方式組合數據，並充分發揮起作用以提高學習理解和學業表現，同時分享給教師和管理者以改善教育系統。
我剛才舉的通過亞馬遜獲得的讀者反饋就是一例。
然後是個性化。學習一直以來都是個人行為，但大多數正規學校的教育，在其設計時考慮的是處於平均水平的學生——比坐在前排的神童學得慢，但比教室後排的笨蛋學得快的一種虛構的生物。而現實中，並沒有歸屬於這一類別的學生。
我們需要的是「一個尺寸適合一個人」的方式。既然我們可以截取、混合最愛的音樂並將之刻錄到iPods播放器中，那為什麼不能對我們的學習做出同樣的操作呢？
在未來，學習決不會是按照一本給定的教科書、一門科目或課程，以同樣的順序和步調進行，而將會是有數千種不同的組合方式。
最後說說概率預測。通過大數據，我們能夠對人們的整體學習狀況和個體的知識掌握情況產生獨到的見解。然而這些見解並不是完美的。我們「對學習的學習」可是說只是一種「可能性」。
我們可以基於高度的可能性，對個體為提高其學業成績需要實施的行為作出預測。比如，選擇最有效的教材、教學風格和反饋機制。但這僅僅是概率預測。
四問：大數據可能帶來教育領域哪些危險？
用數據貼標簽和限制學習自由
Q：除了這些正面的影響，大數據對於教育和學習有沒有什麼負面的影響？
舍恩伯格：是的。其危險有兩個，一個是「永久的過去」，一個是「決定了的未來」。
所謂「永久的過去」是指，我們作為個人不斷地成長、發展、變化，而那些多年來收集的全面的教育數據卻始終保持不變。
想像一下，某個學生的活動記錄被存儲下來，並在25年後他找工作的時候被提供給未來的僱主，這將會是怎樣的情形？
因此，全面教育數據帶來的首個重大威脅，並不是信息的發布不當，而是束縛我們的過去、否定我們進步、成長和改變的能力，而且目前尚無抵禦這一威脅的可靠措施。
所謂「決定了的未來」是指，以所有人為對象收集到的全面教育數據，將用於對未來進行預測；但是系統也可能帶來一些惡性的後果。假如系統預測某個學生不太可能在一個學科領域（如生物信息學）取得良好成績，於是引導他轉入護理之類的其他專業，我們應該如何看待系統的決策？
諸如此類的概率預測將會限制我們的「學習自由」，並有可能最終威脅到我們對生活中的機遇的獲取。比如大學可以很容易利用大數據選拔出學習能力最強的學生，畢竟教育最聰明的10個學生很容易，而提高普通學生的成績卻難得多，但也有意義的多。
在我看來，大數據蘊含的巨大潛力在於推進個性化學習、改善教材和教學、並最終提高學生的成績。數據應該被視為促進產品改良的反饋，而不是對產品使用者進行簡單評價的依據。
Q：我們該如何避免這些狀況的發生？
舍恩伯格：依靠法律。我認為應該對大數據的使用立法，明確規定哪些數據可以收集和使用，哪些數據不能收集和使用；哪些數據可以在哪些領域中加以使用等等。
7. 請問：北京市哪裡有大數據培訓機構比較好有好老師
一線城市的教學資源豐富，可選擇性也多，因此，很多人往往會挑花眼，版不知道自己究竟該權去哪個機構去學習。
對於口碑比較好的，其實就是看就業率，與學完的學生進行溝通，能夠更好的了解機構的實際教學情況。
我當時對比了好多家，才選擇的海牛學院，問過很多學完的學長，他們對這里評價挺高的，而且，他們對現在的工作也挺滿意的。
另外，這里的老師經驗都很足，尤其是創始人青牛老師，他是原金山的技術總監，做過多年的大數據開發工作，技術很強。
其實，關鍵還是看自己的努力吧，我在這里學習了5個多月的時間，雖然挺累的，但好在自己堅持下來了。
8. 如何通過抓取教育大數據來深化課堂教學改革
現代信息技術的發展為大數據的收集和分析提供了無限的可能，大數據時代的這一趨勢也對教育產生了巨大的影響：一方面，在科技理性的指導下，通過多維度收集學生行為的數據並進行模型建構，可以對學生的學習行為進行預測;另一方面，大數據時代的人文主義轉向使人們更關注教學活動的適應性，教育大數據的挖掘和利用可以更好地實現適應個人需求的定製化教學。
國際數據公司(IDC)認為大數據時代數據有4大特點——數據的規模大、價值大、數據流轉速度快以及數據類型多。大數據的挖掘和利用對教育——特別是課堂教學——產生著深遠的影響。學習科學家索耶認為：越來越多的學習將經過計算機中介發生, 並產生越來越多的數據,我們有必要運用這些數據分析什麼時候有效的學習正在發生。所以數據挖掘可以用於探究行為與學習之間的關系,如學習者的個體差異與學習行為之間有何關系,不同行為又會導致何種不同的學習結果等。2012年美國發布《通過教育數據挖掘和學習分析促進教與學》(Enhancing Teaching and Learning through Ecational Data Miningand Learning Analytics)提出大數據時代教育數據的特點：具有層級性、時序性和情境性，其中數據的層級性指，既收集教師層面的數據也收集學生層面的數據，既收集課堂數據也收集活動數據，為後期模型的建立提供了多維度的資源;數據的時序性是指，數據是實時的、連續的，為材料的前沿性提供了保障;而數據的情境性是指，數據是基於真實情境脈的，保證了模型的信度。
大數據技術能夠促進以學生為本的學習，數據不僅僅是科技理性指導下收集數據和擬合成模型，並針對學生的群體行為做出預測判斷，還可能在固有模型的基礎上，通過診斷學生在課堂中的行為表現，對固有模型進行修改，使課程內容更加適合學生的長尾需求，實現個性化教學。大數據的利用可以支持對教育活動行為的建模預測，還可能支持教育實踐中的適應性教學。前者是後者的基礎，後者是前者的深化。
建模與預測導向的大數據應用
大數據時代數據促進教育變革的方法之一是收集和分析處理數據，並進行預測。現如今，由於數據記錄、存儲與運算的便捷性，海量的、多層次的數據可以便捷地加以收集，由隨機抽樣帶來的誤差因此減小，建模和預測可以基於全數據和真實數據，因而就更為精確。大數據時代通過探求海量數據的相關關系獲得盈利的最成功的案例是亞馬遜的市場營銷，亞馬遜收集讀者網上查閱行為和購買行為數據，建立讀者偏愛閱讀模型，預測讀者購買的群體行為，實現書籍的推薦。近幾年，教育研究的對象逐漸關注學生的學習行為，其背後是一種學習觀的轉變，學習被視為一種識知的過程(knowing about)，識知是一個活動，而不是將知識作為一個物品加以傳遞。識知總是境脈化的，而不是抽象的和脫離於具體情境的。識知是在個體與環境的互動中交互建構的，而不是客觀准確的，也不是主觀創造的。所以，學生的行為活動數據被認為是可以反映學生在學習過程這一情境化的動態變化進程中的情況。海量、多層次、連續的行為數據在收集後被擬合成模型，實現預測，如學習管理系統(LMS)的運用。然而，由於建模和預測依賴的基本原理為數理統計，其預判對象主要是學生的群體行為。
1.案例分析
學習管理系統(Learning Manage System)簡稱LMS，是基於網路的管理系統平台，用於監控學生學習活動行為，識別和預測學困生(student at-risk)，並為其提供相應的幫助。大多數LMS包括5個部分：有和課程相關的學習資料、用於確保學生提交作業與完成測試的評價工具、用於溝通的交流工具(如郵件、聊天室等)、用於確保教師記錄和存儲學生的學習活動並發布活動截止日期的課程管理工具、用於幫助學生學習回顧和跟蹤學習進程的學習管理工具。在高校大量使用的BB(Blackboard)平台就是一個常見的學習管理系統。系統記錄了學生參與選修的網上課程的種類、在線時長、閱讀和瀏覽的文章數量，反映學習者的學習行為。2008年，Leah P.Macfadyen和Shane Dawson教授在加拿大不列顛哥倫比亞大學通過分析5個本科班級使用BB平台選修生物課的數據，建立了預測模型。平台記錄了學生課程材料的使用情況、參與學業交流情況和完成作業提交和考試情況。大數據時代教育數據記錄的層級性在這裏充分顯現，課程材料的使用包括記錄在線時長、郵件的閱讀時間、郵件的發送時間、討論信息的閱讀時間等。參與學業交流記錄了發布新討論的時間、回復討論的時間、使用搜索工具所花的時間、訪問個人信息的時間、文件的瀏覽時間、瀏覽誰同時在線的時間、瀏覽網頁連結的時間等等。評價模塊記錄了評價的閱讀時長和提交評價的時間等。通過應用統計工具描述散點圖，發現了在LMS記錄下學生在線時長和學業表現呈相關關系。在進行多元回歸時，研究者發現，學業成就處在後四分之一的學生在線時間略長於平均時間，而學業成就處於前四分之一的學生的在線學習時間低於平均水平。緊接著，研究人員為了作出預測，利用邏輯斯特回歸生成了一個預測模型，通過收集學生的新的行為數據，預測學生是否處於真正參與了學習活動，並得出如下結論：討論舉行的次數、郵件信息發送量和測評的完成情況這三個維度構成的模型可以預測學生的學業水平情況。
大數據時代，通過探求學生行為與學業水平之間的相關關系，建立模型，實現預測，能夠對課堂教學產生重要影響。然而，數據建模過程中，為了保證模型的效度與信度，極端個別數據被處理，使模型只能實現群體行為的預測，不能針對學習者個體實現定製化和個性化。
2.建模與預測的不足
數據建模與預測的背後充分體現了實證主義的思想和方法。19世紀上半葉，以孔德為代表的社會學家提出了實證主義的基本信條：利用觀察、分類，探求彼此的關系，得到科學定律。實證主義的哲學思潮到20世紀60年代，演變成一種科技理性，實踐知識逐漸染上了工具性的色彩，專業活動存在於工具性的解決問題之中，所有的專業活動都被視為釐定目標、套用已知的方法解決問題的過程。這一期間，大量的學科被系統地整合發展，甚至包括教育學和社會學這樣的「軟科學」。用證據解決未知的問題，用數據預測未來一時成為潮流。
學生活動行為數據的建模尤其側重體驗實證主義的思想，模型注重成功教學行為的共性，忽視教師與學生群體的獨特性需求時，科技理性的主導有可能使課堂教學被視為獨立於真實境脈的模塊，只要教學行為取得成功，就會被數據抽象化，形成模型，對學生群體行為產生預測。科技理性有賴於人們認同的共有目標，教學實踐目標的釐定極其復雜，包含巨大的不確定性和獨特性，甚至，由於社會角色的不同，還會帶來價值沖突。一個穩定的、為所有人所認同的目標不復存在，依據科技理性精神和方法推理預測的行為模式並不可能滿足每一個人的需求，教育變革在大數據時代下出現新的取向。
從數據模型到支持適應性學習
在數據建模的基礎上實現教學的適應性是大數據時代促進教育變革的另一成果。數據建模及行為預測依舊屬於科技理性指導下的行為模式，可能會造成忽視學生個性需求的現象，而個性化需求正是知識社會的重要特徵，個性化的教育也受到教育研究者、政策制定者和教育實踐者越來越多的關注。教育系統設計專家賴格盧斯認為，教育投入沒有達到效果的一個很重要的原因是忽視了社會的轉型。「社會已經從工業社會步入了資訊時代，勞動力市場對人才的要求不再是工業時代在流水線上操作的工人，而是具有創新性思維、決斷力強的知識性人才。」教學面臨從產生清一色的勞工轉向產生有判斷力和適應性能力的人群。2010年，OECD的報告《The Nature Of Learning》中指出，適應性能力(adaptive competence)是21世紀核心競爭力，包括在真實的境脈中靈活並有創造力地使用有意義的知識和技能。吳剛在《大數據時代的個性化教育：策略與實踐》中提出了個性化教育的必要性和必然性，指出「只有利用信息技術所提供的強大支持，才有可能真正實現個性化學習」。大數據時代的來臨，正是個性化教育發展的一個良好契機。2012年，美國頒布了《通過教育數據挖掘和學習分析促進教與學》，提出大數據時代，通過收集在線學習數據，對數據進行分類和探尋數據之間關聯的方式挖掘數據，形成數據模型。通過學生行為和模型的互動，形成適應性學習系統。概言之，我們可以以對行為數據的充分利用為基礎，改變教學的內容和進度，構建適應性評價和教學系統，充分實現教育的定製化，滿足學生的長尾需求。
1.案例分析：
適應性教學系統又稱適應性學習系統，(Adaptive Learning Support System)，簡稱ALSS系統，強調基於資源的主動學習，認為學習不是知識的傳遞，而是學習者的自我建構。自上世紀90年代以來，研究者開發了不少適應性學習系統，如1998年De Bra開發的AHA系統，2003年，Brandsford和Smith開發的針對任務型學習的MLtutor系統，以及近幾年頗受關注的翻轉課堂(Flipped Classroom Model)簡稱FCM系統。
內容傳遞模塊：傳遞相關知識與信息支持學生的學習。
學習者資料庫：存儲學生在參與教學活動中的相關行為。
預測模塊：包括學生信息和學生行為數據，跟蹤學生的學習，並做出預判。
顯示模塊：為學生生成行為報告。
自適應模塊：根據學生行為生成的報告，反饋到預置模型，為模型做出相應的改變，使之更符合學生。
干預模塊：使教師、系統管理者和領導可以在系統運行時實施人為干涉。
學習者學習相關學科內容時，學習行為被記錄跟蹤下來，學生的學習行為數據被傳送到後台，記錄在學習者資料庫內，作用於預測模塊。預測模塊通過改變內容傳遞模塊，再次作用於學習者。在整個過程中，教師、教學管理者起干涉作用。
適應性學習系統是一個交互的動態系統，系統往往會提供給學生一些學習行為建議。奧地利針對學生的問題解決的過程設計了一個適應性學習系統。適應性學習系統的第一步是教育數據挖掘(ecational data mining)，簡稱EDM。數據挖掘的過程包括數據收集、數據預處理、應用數據的挖掘和詮釋評價發展結果。Moodle提出了CMS數據挖掘系統(Course Management System)。研究者先使用原始數據進行建模，第一步是原始數據的收集，原始數據大約包含2007年73名用戶產生的28000活動例子，2008年97名用戶產生的265000份解決問題的案例和2009年45名用戶產生的115000個活動案例。除了記錄學生解答問題時產生的數據，原始數據還收集了學生的信息、問題的信息和解決問題的步驟;在對數據進行分類後，歸納出問題解決的類型，利用很擅長擬合連續數據的Markvo Models(MMs)的一個子模型DMMs擬合了如上的連續性數據，通過添加判斷學生學習行為的結果模型和一系列監控和調節模塊，構成了整個面向問題解決的適應性系統。當學生使用這個模型時，模型會根據學生的行為數據為學生提供他們所偏愛的解決問題的過程與方法。
除了適應性教學系統，還有適應性評測系統。LON-CAPA(Learning Online Network with Computer-Assisted Personalized Approach)是一個計算機輔助的個性化網路學習測評平台，平台不提供課程設計和課程目標，而是一個教學工具。CAPA通過後台記錄學生的基本資料，學生參與的互動交流、學業情況，針對學業課程中的疑難點，提供個性化的考試資源。
2.適應性轉向的意義
在大數據時代，科技理性指導下的模型預判在面對結構不良的問題時顯得應對能力不足。科技理性指導下的數據建模忽視學習的真實境脈，只能支持群體行為的預判，模型的推廣可能會使人們忽視其實踐成功背後的個體經驗與具體情境，從而導致科技理性與哲學思辨對抗。然而，完全依靠哲學思辨和經驗進行教學不僅不利於教育學科系統理論性的發展，也不利於課堂實踐的管理與教師的培訓。唐納德·A.舍恩提出了一種適應性思維模式。他指出：「如果科技理性的模式在面對『多樣』的情境時，是無法勝任、不完整的，甚至更遭的話，那麼，讓我們重新尋找替代的、較符合實踐的、富有藝術性及直覺性的實踐認識。」適應性學習是在系統理論知識的指導下，針對個體差異，使學習內容和活動高度個性化的學習方式。
適應性平衡了理性與經驗的兩難，英國學者Hargreaves(1996)首次提出基於證據的教育研究向醫療診斷學靠攏。臨床診斷學和教育的相似之處在於，他們都要面對變動不居、極其復雜的環境，在這樣一個結構不良的系統中，充分意識到客體(患者或者學生)的獨特性與共性，利用系統的專業知識解決問題。
Ralf St. Clair教授在參考醫學臨床實踐研究的三要素後提出基於證據的教育研究的三要素——研究的證據、教育工作者的經驗、學習者的環境與特點。其中，行為預測關注的是研究的證據，而適應性學習系統的建設則關注的是教育工作者的經驗和學習者的環境與特點。
從預測行為到支持適應性教學的轉向，是一種人文主義的轉向，教育研究的重點從關注研究的證據走向關注教育工作者的經驗與學習環境特點，關注以證據支持個性化學習的實踐變革。證據不再是其在科技理性時代所處的指導決策的角色，而是被視作一種資源，教育工作者在大量的基於證據的課堂教學決策中找尋最適合自己特點和學生特點的方式，推進課堂教學流程。也就是說，大數據的更重要價值在於支持適應性學習，滿足個性化學習和個性化發展的時代需要。數據的預測功能依賴於大數據收集數據的全面性與處理數據的便捷性，根據統計學原理對群體行為做出預測，一定程度上弱化了個體特徵和具體情境。其主要指向行為預判。而適應性是在模型與客體的交互作用上改變模型，如圖3所示，數據的適應性運轉模型比預測模型多了一個循環(loop until)系統，使其更加契合個人需求，其主要指向實踐改進。預測是支持個性化學習的基礎，而支持個性化學習是預測功能的深化和轉化——從整體人群到個體學習者、從理論模型到實踐策略的轉化。
分析與啟示
大數據時代由於數據量大，數據收集與攜帶便捷，使海量學生行為數據被挖掘、收集，通過數據建模對學習者行為的分析變得比前大數據時代更為全面和可靠。數據時代在數據的挖掘和預測上固然潛力十足，但是大數據時代更多的價值是滿足學習者的適應性長尾需求，在預測行為的基礎上，修改教學模式，使之個性化與定製化。從數據建模走向支持適應性教學，支持對象從群體轉向了個人，對教育活動的影響從對行為的認識轉向了教育活動的實踐，從科技理性指導下的去境脈轉向了基於真實情境的教學活動。
走向適應性，不僅改變人類行為方式，更重要的是改變了認知方式。前大數據時代人們在科技理性的指導下完全被數據證據左右(driven by the data)，教師和學生、教育決策者和學校形成傳統社會契約關系，當事人把自己百分之百地交給專業工作人員，而專業工作人員遵守契約，對當事人全心全意地負責，從而使專業工作人員享受至高無上的壟斷性地位。大數據時代，教師不再是知識的控制者，他通過參與學生的學習活動，根據學生的先擁知識和認知特點、個性需求，不斷地調整教學步驟、教學進度和難度。學生不用完全將自己有如病人交付給醫生一般完全託付給教師。在學習的過程中，通過與教師的互動交流，在教師的協助下，成為自己學習的主體，控制並對自己的學習負責。由於教師精力有限，大數據時代下網路計算機輔助學習系統可以為教師和學生提供輔助指導的機會。
盡管如此，一方面，我們要擁抱大數據給我們帶來的便捷的生活和高質量的教育，另一方面，我們需要保持警惕和防止因果關系和相關關系的誤用，並且維護數據安全。
在推理方面，教育工作者需要警惕將相關關系和因果關系誤用，以Leah P.Macfadyen教授的前述案例為例，BB平台在線時間的長短和學生的學業成就有相關關系，而非因果關系，成績優異的學生在線時間低於平均在線時間，但不能說低於平均在線時間的學習導致學生成績優異而要求學生減少在線學習時間。
此外，在信息安全方面，學生和教師的大量信息被收集和使用，在使用的過程中，必須制定相關私隱保護法，保證信息的安全，警惕數據濫用。學生的行為數據也不可以作為教師教學評優的依據，讓大數據真正成為支持教學變革、提升教學效能、促進學生發展的手段，而不是控制教師和學生的工具。
9. 請問慕課網的大數據課程學完能到什麼水平，老師講得怎麼樣
Java是一種語言，而大數據更像是一個方法論或者是集合，從事大數據行業，需要掌握的技能比較多，而java是必須要掌握的，所以想學大數據也得先學java相關基礎。慕課網大數據好像有java基礎就能學，聽群里有買過的說老師講的挺細挺清楚的，學習難度是逐步提升，沒感覺學的太累，但是能不能找到工作取決於很多因素吧