中小学大数据

1. 大数据在中小学教育怎样应用

1、预测（Prediction）——觉知预料中的事实的可能性。例如，要具备知道一个学生在什么情况下内尽管事实上有能力容但却有意回答错误的能力。
2、聚类（Clustering）——发现自然集中起来的数据点。这对于把有相同学习兴趣的学生分在一组很有用。
3、相关性挖掘（Relationship Mining）——发现各种变量之间的关系，并对其进行解码以便今后使用它们。这对探知学生在寻求帮助后是否能够正确回答问题的可靠性很有帮助。
4、升华人的判断（Distillation for human judgment）——建立可视的机器学习的模式。
5、用模式进行发现（Discovery with models）——使用通过大数据分析开发出的模式进行“元学习”（meta-study）。

2. 大数据在中小学教育怎样应用

大数据在中小学教育中会有非常广阔的应用前景，但是目前还没有相关的研究。比如专说：
第一属个是学生的学习潜能。学习潜能是学生进一步深造、进一步学习的潜在能力，也就是学生可持续发展的能力。学习潜能主要测评要素是学生的学科素养。
第二个影响学生大学阶段学业成就的因素是学生的学习动力，也就是学生的学习动机、学习兴趣。无数研究证明学习动力和学业成绩有正相关作用。一个学生对哪一个学科领域感兴趣，他本身的兴趣点和能力点相结合才可能使他的学业成就更高。
第三个影响因素是学生的适应性，也就是学生从高中到大学，进入到一个全新的环境，去主动适应新环境的能力。

3. 提前感受脱发你如何看待编程教育被纳入中小学课程

我觉得反应了我国对于IT行业人才缺少的现状，首先我们应该看到，随着技术和社会发展的步伐越来越快，无论是热烈的“儿童编程”还是各种“数据分析”，一般环境中的编程细分都越来越渗透到日常生活中，行业会在访谈中询问从事软件行业的IT人员有关“编程语言”的问题，目前不容忽视的情况是，一般环境中IT技能和人才的供求不平衡，智能化趋势逐渐暴露出对未来基础教育的更高要求的矛盾。

在激烈的竞争和残酷的淘汰机制下，如果要尽快摆脱对手的拖尾，抢占先机，用户的现场个人需求是关键，对需求的满足是发展与产品平台背后的编程能力。 每个行业都有风口，风口下不可避免地会吸引大量创业公司，我们可以想象软件工程师的需求差距有多大，毫不夸张地说，我们目前所缺少的不是IT人员，而是培养IT精英的精英机构，毕竟我国大学的程序设计课程很少，企业的人才需求主要依靠社会机构的培养和孵化。