1. 大数据培训哪家强哪个好
这个要看你在哪个城市了，每个城市所存在的机构都不一样。最好选择覆盖地区广的，比较权威的培训机构。大数据的专业要求很高。目前敢培训大数据的学校都是具备一定专业性的，主要看看是否能提供真实的案例来供学生们分析来进行专业性的判断。多看看网络上的口碑。
2. 大数据教学培训哪个好
1.看教学课程内容
学大数据技术，最主要是与时俱进，掌握的技术点能够满足时下企业的用人需求。而想要了解一家培训机构所提供的课程是否新颖，也可以去机构的网上看看，了解自己想学习的学科的课程大纲。
2.看师资力量
因为大数据开发技术知识的专业性很强，如果盲目去学很容易走进误区。相反，有讲师带领，站在巨人的肩膀上，往往事半功倍。
3.看口碑
在大数据培训机构的选择上要多看一些别人对应这个机构的评价的口碑怎么样，一般好的大数据培训机构的口碑好的评价是远远多于差的评价的，如果的差的口碑评价很多不需要考虑了。
通过以上3个方面就可以基本了解一家大数据机构的大体情况，选择大数据机构多对比几家，希望你能找到好的大数据培训机构。
3. 大数据培训讲师哪家好
大数据培训哪家好，这个是需要您自己去实地考察的。
对于大数据行业的技术课程内容，在国内也没有一个具体的标准，大数据技术也是通过国外引进的，国内这方面的发展还是需要时间进行沉淀的。如何定位一个机构的大叔课程好，大家可以根据下面几点进行判断。
1、 课程内容，学习大数据首先目的就是学完毕业可以找到一份合适的大数据相关技术工作，所以学习的课程内容一定要包含企业需求的技术。
2、 课程内容是否包含大数据行业前沿技术，这个需要自己对于国外的一些大数据技术官网有所关注和了解。
3、 合作的企业，大数据课程的好与坏，一定的程度上也受到大数据培训合作机构的影响，许多时候大数据培训机构的课程是通过合作企业需求来了解市场大数据行业的情况的。
通过了解大数据行业的情况，大家可以根据自己的需求进行选择大数据培训机构课程学习，适合自己的课程才是最好的。不管您是否选择哪家大数据培训机构，都希望您能学到真正的大数据前瞻技术。
4. 尚学堂大数据培训视频老师负责吗
一般吧，去过魔据条件不错，我自己认为五十人左右还是可以接受的，但是还是自身要足够努力才行，像有些机构一百人以上，那就有点接受不了了，感觉老师也顾忌不过来不要去，可以去实际考察一下。
5. 教师怎样进行大数据培训学习
学大数据部分课程之前要先学习一种计算机编程语言。大数据开发需要编程语言的基础，因为大数据的开发基于一些常用的高级语言，比如Java和.Net。不论是hadoop，还是数据挖掘，都需要有高级编程语言的基础。去大 讲台 看看，推出大数据从入门到精通实战在线运用科学混合式自适应学习系统组织线上教学，希望可以帮助到你。
6. 智的教大数据的老师有几位，都教的好不好
一问未来的学校什么样？
学校仍会存在，但功能会发生重大改变
Q1：您在书中谈到，今天的学校和几百年前的学校相比没什么变化，而校园外的世界早已变得几乎面目全非。在您看来，一所典型的大数据时代的学校，应该是什么样的？
舍恩伯格：首先我必须说，我的答案并不是完美的答案。因为我们人类很难预测未来，我们的视野会被我们已经见到的东西局限住。
我举个例子，欧洲一所大学里，一群学建筑的学生被要求设计出2050年的学校。这些25-30岁的年轻人设计的作品都包括教室、黑板、图书馆、实验室等现在的学校里有的东西，甚至还有一间专门的电脑室。这些设计中没有wifi，没有平板电脑——人们很难预见未来。
就我个人的观点，我认为未来的学校不会完全转移到线上，未来的学校仍旧会有物理性的存在，但是，学校的功能将发生重大改变。
现在的学校是一个学生接受信息的空间，但未来学生们将在家里通过观看网上视频等形式接受信息，然后到学校去和老师、同学就自己学习的内容进行讨论。学校将变成一个社会性的场所，是一个互相讨论，互相学习的所在。
二问未来的老师怎么当？
教师核心技能从宣讲知识变为组织讨论、个别引导
Q：大数据时代，翻转课堂会削弱老师在学习过程中的重要性吗？
舍恩伯格：不会！
大数据只会帮助老师的工作。以前老师不知道哪些部分的内容是学生面临困难的，哪些学习材料是学生感兴趣的，接下来的教授重点应该是什么。大数据可以帮助老师，提供这些信息。
我举个例子，我的《大数据时代》这本书出版之后，我并不知道读者的确切反馈，直到我们把电子书的版权卖给了亚马逊。
读者们在kindle上阅读这本书，我就可以从亚马逊获取很多信息：某个读者花费多少时间读完这一本书，甚至花费多少时间在某一页上；读者们在哪些部分画了下划线以突出这些字句。
我告诉你一个秘密，亚马逊统计了全书中被读者们画出下划线次数最多的十个句子，我一个都没有猜中！
同样，大数据可以帮助老师们更深入了解学生的学习兴趣和学习风格。
当然，翻转课堂需要老师们的教学技能发生改变。以前照本宣科的传授、宣讲知识的技能，要让位于组织学生讨论的技能；要让位于从数据中获取学生学习信息的技能；要让位于根据数据对学生进行个别引导的技能。
这确实有些困难，但如果老师们掌握了这些技能，学校将比现在的更美好。
Q：随着数据处理技术的进一步发展，如果发展到一定程度可以自动处理数据并生成自适应的教育内容，技术是否会取代老师？
舍恩伯格：不会！
有两方面的原因。一是数据处理无法生成内容，它可以筛选、排序、组合内容，但无法生成内容。而且，即使是翻转课堂，视频中教授知识的也仍是老师。
第二个原因是学习是一个社会性的过程，我们面对人沟通时比面对书本学习得更快也更好。
三问未来的学习如何变？
大数据将重塑学习的三个主要特征
Q：您的新书《与大数据同行——学习与教育的未来》中文版即将问世，能否概括一下，大数据对教育和学习究竟将带来哪些方面的改变？
舍恩伯格：大数据将重塑学习的三个主要特征，我将之称为“反馈、个性化和概率预测”。
首先说反馈。在正规教育中，从幼儿园到大学，反馈随处可见，最常见的就是考试。然而，这种教育反馈系统的几乎所有方面都存在很大的缺陷：我们并不是总在收集正确的信息，即便是，我们所有收集的数量也远远不足。
大数据正在改变这一现状。我们能够收集到过去无法获取的学习数据，并用于学习过程的处理。我们还能用新的方式组合数据，并充分发挥起作用以提高学习理解和学业表现，同时分享给教师和管理者以改善教育系统。
我刚才举的通过亚马逊获得的读者反馈就是一例。
然后是个性化。学习一直以来都是个人行为，但大多数正规学校的教育，在其设计时考虑的是处于平均水平的学生——比坐在前排的神童学得慢，但比教室后排的笨蛋学得快的一种虚构的生物。而现实中，并没有归属于这一类别的学生。
我们需要的是“一个尺寸适合一个人”的方式。既然我们可以截取、混合最爱的音乐并将之刻录到iPods播放器中，那为什么不能对我们的学习做出同样的操作呢？
在未来，学习决不会是按照一本给定的教科书、一门科目或课程，以同样的顺序和步调进行，而将会是有数千种不同的组合方式。
最后说说概率预测。通过大数据，我们能够对人们的整体学习状况和个体的知识掌握情况产生独到的见解。然而这些见解并不是完美的。我们“对学习的学习”可是说只是一种“可能性”。
我们可以基于高度的可能性，对个体为提高其学业成绩需要实施的行为作出预测。比如，选择最有效的教材、教学风格和反馈机制。但这仅仅是概率预测。
四问：大数据可能带来教育领域哪些危险？
用数据贴标签和限制学习自由
Q：除了这些正面的影响，大数据对于教育和学习有没有什么负面的影响？
舍恩伯格：是的。其危险有两个，一个是“永久的过去”，一个是“决定了的未来”。
所谓“永久的过去”是指，我们作为个人不断地成长、发展、变化，而那些多年来收集的全面的教育数据却始终保持不变。
想象一下，某个学生的活动记录被存储下来，并在25年后他找工作的时候被提供给未来的雇主，这将会是怎样的情形？
因此，全面教育数据带来的首个重大威胁，并不是信息的发布不当，而是束缚我们的过去、否定我们进步、成长和改变的能力，而且目前尚无抵御这一威胁的可靠措施。
所谓“决定了的未来”是指，以所有人为对象收集到的全面教育数据，将用于对未来进行预测；但是系统也可能带来一些恶性的后果。假如系统预测某个学生不太可能在一个学科领域（如生物信息学）取得良好成绩，于是引导他转入护理之类的其他专业，我们应该如何看待系统的决策？
诸如此类的概率预测将会限制我们的“学习自由”，并有可能最终威胁到我们对生活中的机遇的获取。比如大学可以很容易利用大数据选拔出学习能力最强的学生，毕竟教育最聪明的10个学生很容易，而提高普通学生的成绩却难得多，但也有意义的多。
在我看来，大数据蕴含的巨大潜力在于推进个性化学习、改善教材和教学、并最终提高学生的成绩。数据应该被视为促进产品改良的反馈，而不是对产品使用者进行简单评价的依据。
Q：我们该如何避免这些状况的发生？
舍恩伯格：依靠法律。我认为应该对大数据的使用立法，明确规定哪些数据可以收集和使用，哪些数据不能收集和使用；哪些数据可以在哪些领域中加以使用等等。
7. 请问：北京市哪里有大数据培训机构比较好有好老师
一线城市的教学资源丰富，可选择性也多，因此，很多人往往会挑花眼，版不知道自己究竟该权去哪个机构去学习。
对于口碑比较好的，其实就是看就业率，与学完的学生进行沟通，能够更好的了解机构的实际教学情况。
我当时对比了好多家，才选择的海牛学院，问过很多学完的学长，他们对这里评价挺高的，而且，他们对现在的工作也挺满意的。
另外，这里的老师经验都很足，尤其是创始人青牛老师，他是原金山的技术总监，做过多年的大数据开发工作，技术很强。
其实，关键还是看自己的努力吧，我在这里学习了5个多月的时间，虽然挺累的，但好在自己坚持下来了。
8. 如何通过抓取教育大数据来深化课堂教学改革
现代信息技术的发展为大数据的收集和分析提供了无限的可能，大数据时代的这一趋势也对教育产生了巨大的影响：一方面，在科技理性的指导下，通过多维度收集学生行为的数据并进行模型建构，可以对学生的学习行为进行预测;另一方面，大数据时代的人文主义转向使人们更关注教学活动的适应性，教育大数据的挖掘和利用可以更好地实现适应个人需求的定制化教学。
国际数据公司(IDC)认为大数据时代数据有4大特点——数据的规模大、价值大、数据流转速度快以及数据类型多。大数据的挖掘和利用对教育——特别是课堂教学——产生着深远的影响。学习科学家索耶认为：越来越多的学习将经过计算机中介发生, 并产生越来越多的数据,我们有必要运用这些数据分析什麼时候有效的学习正在发生。所以数据挖掘可以用於探究行为与学习之间的关系,如学习者的个体差异与学习行为之间有何关系,不同行为又会导致何种不同的学习结果等。2012年美国发布《通过教育数据挖掘和学习分析促进教与学》(Enhancing Teaching and Learning through Ecational Data Miningand Learning Analytics)提出大数据时代教育数据的特点：具有层级性、时序性和情境性，其中数据的层级性指，既收集教师层面的数据也收集学生层面的数据，既收集课堂数据也收集活动数据，为後期模型的建立提供了多维度的资源;数据的时序性是指，数据是实时的、连续的，为材料的前沿性提供了保障;而数据的情境性是指，数据是基於真实情境脉的，保证了模型的信度。
大数据技术能够促进以学生为本的学习，数据不仅仅是科技理性指导下收集数据和拟合成模型，并针对学生的群体行为做出预测判断，还可能在固有模型的基础上，通过诊断学生在课堂中的行为表现，对固有模型进行修改，使课程内容更加适合学生的长尾需求，实现个性化教学。大数据的利用可以支持对教育活动行为的建模预测，还可能支持教育实践中的适应性教学。前者是後者的基础，後者是前者的深化。
建模与预测导向的大数据应用
大数据时代数据促进教育变革的方法之一是收集和分析处理数据，并进行预测。现如今，由於数据记录、存储与运算的便捷性，海量的、多层次的数据可以便捷地加以收集，由随机抽样带来的误差因此减小，建模和预测可以基於全数据和真实数据，因而就更为精确。大数据时代通过探求海量数据的相关关系获得盈利的最成功的案例是亚马逊的市场营销，亚马逊收集读者网上查阅行为和购买行为数据，建立读者偏爱阅读模型，预测读者购买的群体行为，实现书籍的推荐。近几年，教育研究的对象逐渐关注学生的学习行为，其背後是一种学习观的转变，学习被视为一种识知的过程(knowing about)，识知是一个活动，而不是将知识作为一个物品加以传递。识知总是境脉化的，而不是抽象的和脱离於具体情境的。识知是在个体与环境的互动中交互建构的，而不是客观准确的，也不是主观创造的。所以，学生的行为活动数据被认为是可以反映学生在学习过程这一情境化的动态变化进程中的情况。海量、多层次、连续的行为数据在收集後被拟合成模型，实现预测，如学习管理系统(LMS)的运用。然而，由於建模和预测依赖的基本原理为数理统计，其预判对象主要是学生的群体行为。
1.案例分析
学习管理系统(Learning Manage System)简称LMS，是基於网络的管理系统平台，用於监控学生学习活动行为，识别和预测学困生(student at-risk)，并为其提供相应的帮助。大多数LMS包括5个部分：有和课程相关的学习资料、用於确保学生提交作业与完成测试的评价工具、用於沟通的交流工具(如邮件、聊天室等)、用於确保教师记录和存储学生的学习活动并发布活动截止日期的课程管理工具、用於帮助学生学习回顾和跟踪学习进程的学习管理工具。在高校大量使用的BB(Blackboard)平台就是一个常见的学习管理系统。系统记录了学生参与选修的网上课程的种类、在线时长、阅读和浏览的文章数量，反映学习者的学习行为。2008年，Leah P.Macfadyen和Shane Dawson教授在加拿大不列颠哥伦比亚大学通过分析5个本科班级使用BB平台选修生物课的数据，建立了预测模型。平台记录了学生课程材料的使用情况、参与学业交流情况和完成作业提交和考试情况。大数据时代教育数据记录的层级性在这裏充分显现，课程材料的使用包括记录在线时长、邮件的阅读时间、邮件的发送时间、讨论信息的阅读时间等。参与学业交流记录了发布新讨论的时间、回复讨论的时间、使用搜索工具所花的时间、访问个人信息的时间、文件的浏览时间、浏览谁同时在线的时间、浏览网页连结的时间等等。评价模块记录了评价的阅读时长和提交评价的时间等。通过应用统计工具描述散点图，发现了在LMS记录下学生在线时长和学业表现呈相关关系。在进行多元回归时，研究者发现，学业成就处在後四分之一的学生在线时间略长於平均时间，而学业成就处於前四分之一的学生的在线学习时间低於平均水平。紧接着，研究人员为了作出预测，利用逻辑斯特回归生成了一个预测模型，通过收集学生的新的行为数据，预测学生是否处於真正参与了学习活动，并得出如下结论：讨论举行的次数、邮件信息发送量和测评的完成情况这三个维度构成的模型可以预测学生的学业水平情况。
大数据时代，通过探求学生行为与学业水平之间的相关关系，建立模型，实现预测，能够对课堂教学产生重要影响。然而，数据建模过程中，为了保证模型的效度与信度，极端个别数据被处理，使模型只能实现群体行为的预测，不能针对学习者个体实现定制化和个性化。
2.建模与预测的不足
数据建模与预测的背後充分体现了实证主义的思想和方法。19世纪上半叶，以孔德为代表的社会学家提出了实证主义的基本信条：利用观察、分类，探求彼此的关系，得到科学定律。实证主义的哲学思潮到20世纪60年代，演变成一种科技理性，实践知识逐渐染上了工具性的色彩，专业活动存在於工具性的解决问题之中，所有的专业活动都被视为厘定目标、套用已知的方法解决问题的过程。这一期间，大量的学科被系统地整合发展，甚至包括教育学和社会学这样的「软科学」。用证据解决未知的问题，用数据预测未来一时成为潮流。
学生活动行为数据的建模尤其侧重体验实证主义的思想，模型注重成功教学行为的共性，忽视教师与学生群体的独特性需求时，科技理性的主导有可能使课堂教学被视为独立於真实境脉的模块，只要教学行为取得成功，就会被数据抽象化，形成模型，对学生群体行为产生预测。科技理性有赖於人们认同的共有目标，教学实践目标的厘定极其复杂，包含巨大的不确定性和独特性，甚至，由於社会角色的不同，还会带来价值冲突。一个稳定的、为所有人所认同的目标不复存在，依据科技理性精神和方法推理预测的行为模式并不可能满足每一个人的需求，教育变革在大数据时代下出现新的取向。
从数据模型到支持适应性学习
在数据建模的基础上实现教学的适应性是大数据时代促进教育变革的另一成果。数据建模及行为预测依旧属於科技理性指导下的行为模式，可能会造成忽视学生个性需求的现象，而个性化需求正是知识社会的重要特徵，个性化的教育也受到教育研究者、政策制定者和教育实践者越来越多的关注。教育系统设计专家赖格卢斯认为，教育投入没有达到效果的一个很重要的原因是忽视了社会的转型。「社会已经从工业社会步入了资讯时代，劳动力市场对人才的要求不再是工业时代在流水线上操作的工人，而是具有创新性思维、决断力强的知识性人才。」教学面临从产生清一色的劳工转向产生有判断力和适应性能力的人群。2010年，OECD的报告《The Nature Of Learning》中指出，适应性能力(adaptive competence)是21世纪核心竞争力，包括在真实的境脉中灵活并有创造力地使用有意义的知识和技能。吴刚在《大数据时代的个性化教育：策略与实践》中提出了个性化教育的必要性和必然性，指出「只有利用信息技术所提供的强大支持，才有可能真正实现个性化学习」。大数据时代的来临，正是个性化教育发展的一个良好契机。2012年，美国颁布了《通过教育数据挖掘和学习分析促进教与学》，提出大数据时代，通过收集在线学习数据，对数据进行分类和探寻数据之间关联的方式挖掘数据，形成数据模型。通过学生行为和模型的互动，形成适应性学习系统。概言之，我们可以以对行为数据的充分利用为基础，改变教学的内容和进度，构建适应性评价和教学系统，充分实现教育的定制化，满足学生的长尾需求。
1.案例分析：
适应性教学系统又称适应性学习系统，(Adaptive Learning Support System)，简称ALSS系统，强调基於资源的主动学习，认为学习不是知识的传递，而是学习者的自我建构。自上世纪90年代以来，研究者开发了不少适应性学习系统，如1998年De Bra开发的AHA系统，2003年，Brandsford和Smith开发的针对任务型学习的MLtutor系统，以及近几年颇受关注的翻转课堂(Flipped Classroom Model)简称FCM系统。
内容传递模块：传递相关知识与信息支持学生的学习。
学习者数据库：存储学生在参与教学活动中的相关行为。
预测模块：包括学生信息和学生行为数据，跟踪学生的学习，并做出预判。
显示模块：为学生生成行为报告。
自适应模块：根据学生行为生成的报告，反馈到预置模型，为模型做出相应的改变，使之更符合学生。
干预模块：使教师、系统管理者和领导可以在系统运行时实施人为干涉。
学习者学习相关学科内容时，学习行为被记录跟踪下来，学生的学习行为数据被传送到後台，记录在学习者数据库内，作用於预测模块。预测模块通过改变内容传递模块，再次作用於学习者。在整个过程中，教师、教学管理者起干涉作用。
适应性学习系统是一个交互的动态系统，系统往往会提供给学生一些学习行为建议。奥地利针对学生的问题解决的过程设计了一个适应性学习系统。适应性学习系统的第一步是教育数据挖掘(ecational data mining)，简称EDM。数据挖掘的过程包括数据收集、数据预处理、应用数据的挖掘和诠释评价发展结果。Moodle提出了CMS数据挖掘系统(Course Management System)。研究者先使用原始数据进行建模，第一步是原始数据的收集，原始数据大约包含2007年73名用户产生的28000活动例子，2008年97名用户产生的265000份解决问题的案例和2009年45名用户产生的115000个活动案例。除了记录学生解答问题时产生的数据，原始数据还收集了学生的信息、问题的信息和解决问题的步骤;在对数据进行分类後，归纳出问题解决的类型，利用很擅长拟合连续数据的Markvo Models(MMs)的一个子模型DMMs拟合了如上的连续性数据，通过添加判断学生学习行为的结果模型和一系列监控和调节模块，构成了整个面向问题解决的适应性系统。当学生使用这个模型时，模型会根据学生的行为数据为学生提供他们所偏爱的解决问题的过程与方法。
除了适应性教学系统，还有适应性评测系统。LON-CAPA(Learning Online Network with Computer-Assisted Personalized Approach)是一个计算机辅助的个性化网络学习测评平台，平台不提供课程设计和课程目标，而是一个教学工具。CAPA通过後台记录学生的基本资料，学生参与的互动交流、学业情况，针对学业课程中的疑难点，提供个性化的考试资源。
2.适应性转向的意义
在大数据时代，科技理性指导下的模型预判在面对结构不良的问题时显得应对能力不足。科技理性指导下的数据建模忽视学习的真实境脉，只能支持群体行为的预判，模型的推广可能会使人们忽视其实践成功背後的个体经验与具体情境，从而导致科技理性与哲学思辨对抗。然而，完全依靠哲学思辨和经验进行教学不仅不利於教育学科系统理论性的发展，也不利於课堂实践的管理与教师的培训。唐纳德·A.舍恩提出了一种适应性思维模式。他指出：「如果科技理性的模式在面对『多样』的情境时，是无法胜任、不完整的，甚至更遭的话，那麼，让我们重新寻找替代的、较符合实践的、富有艺术性及直觉性的实践认识。」适应性学习是在系统理论知识的指导下，针对个体差异，使学习内容和活动高度个性化的学习方式。
适应性平衡了理性与经验的两难，英国学者Hargreaves(1996)首次提出基於证据的教育研究向医疗诊断学靠拢。临床诊断学和教育的相似之处在於，他们都要面对变动不居、极其复杂的环境，在这样一个结构不良的系统中，充分意识到客体(患者或者学生)的独特性与共性，利用系统的专业知识解决问题。
Ralf St. Clair教授在参考医学临床实践研究的三要素後提出基於证据的教育研究的三要素——研究的证据、教育工作者的经验、学习者的环境与特点。其中，行为预测关注的是研究的证据，而适应性学习系统的建设则关注的是教育工作者的经验和学习者的环境与特点。
从预测行为到支持适应性教学的转向，是一种人文主义的转向，教育研究的重点从关注研究的证据走向关注教育工作者的经验与学习环境特点，关注以证据支持个性化学习的实践变革。证据不再是其在科技理性时代所处的指导决策的角色，而是被视作一种资源，教育工作者在大量的基於证据的课堂教学决策中找寻最适合自己特点和学生特点的方式，推进课堂教学流程。也就是说，大数据的更重要价值在於支持适应性学习，满足个性化学习和个性化发展的时代需要。数据的预测功能依赖於大数据收集数据的全面性与处理数据的便捷性，根据统计学原理对群体行为做出预测，一定程度上弱化了个体特徵和具体情境。其主要指向行为预判。而适应性是在模型与客体的交互作用上改变模型，如图3所示，数据的适应性运转模型比预测模型多了一个循环(loop until)系统，使其更加契合个人需求，其主要指向实践改进。预测是支持个性化学习的基础，而支持个性化学习是预测功能的深化和转化——从整体人群到个体学习者、从理论模型到实践策略的转化。
分析与启示
大数据时代由於数据量大，数据收集与携带便捷，使海量学生行为数据被挖掘、收集，通过数据建模对学习者行为的分析变得比前大数据时代更为全面和可靠。数据时代在数据的挖掘和预测上固然潜力十足，但是大数据时代更多的价值是满足学习者的适应性长尾需求，在预测行为的基础上，修改教学模式，使之个性化与定制化。从数据建模走向支持适应性教学，支持对象从群体转向了个人，对教育活动的影响从对行为的认识转向了教育活动的实践，从科技理性指导下的去境脉转向了基於真实情境的教学活动。
走向适应性，不仅改变人类行为方式，更重要的是改变了认知方式。前大数据时代人们在科技理性的指导下完全被数据证据左右(driven by the data)，教师和学生、教育决策者和学校形成传统社会契约关系，当事人把自己百分之百地交给专业工作人员，而专业工作人员遵守契约，对当事人全心全意地负责，从而使专业工作人员享受至高无上的垄断性地位。大数据时代，教师不再是知识的控制者，他通过参与学生的学习活动，根据学生的先拥知识和认知特点、个性需求，不断地调整教学步骤、教学进度和难度。学生不用完全将自己有如病人交付给医生一般完全托付给教师。在学习的过程中，通过与教师的互动交流，在教师的协助下，成为自己学习的主体，控制并对自己的学习负责。由於教师精力有限，大数据时代下网络计算机辅助学习系统可以为教师和学生提供辅助指导的机会。
尽管如此，一方面，我们要拥抱大数据给我们带来的便捷的生活和高质量的教育，另一方面，我们需要保持警惕和防止因果关系和相关关系的误用，并且维护数据安全。
在推理方面，教育工作者需要警惕将相关关系和因果关系误用，以Leah P.Macfadyen教授的前述案例为例，BB平台在线时间的长短和学生的学业成就有相关关系，而非因果关系，成绩优异的学生在线时间低於平均在线时间，但不能说低於平均在线时间的学习导致学生成绩优异而要求学生减少在线学习时间。
此外，在信息安全方面，学生和教师的大量信息被收集和使用，在使用的过程中，必须制定相关私隐保护法，保证信息的安全，警惕数据滥用。学生的行为数据也不可以作为教师教学评优的依据，让大数据真正成为支持教学变革、提升教学效能、促进学生发展的手段，而不是控制教师和学生的工具。
9. 请问慕课网的大数据课程学完能到什么水平，老师讲得怎么样
Java是一种语言，而大数据更像是一个方法论或者是集合，从事大数据行业，需要掌握的技能比较多，而java是必须要掌握的，所以想学大数据也得先学java相关基础。慕课网大数据好像有java基础就能学，听群里有买过的说老师讲的挺细挺清楚的，学习难度是逐步提升，没感觉学的太累，但是能不能找到工作取决于很多因素吧