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大数据学校是学校各类信息的集合体。尽管学校的数据量是有限的，但它是一个有特点的独立“大数据”单元，包括教师信息、学生信息、教学资源信息、后勤信息、财务信息等，是一系列数据的总和。大数据应用在学校不仅仅是信息概念，更应是管理概念。开展学校大数据建设，可为学校、教师、学生、家长、社区提供更多的数据支持，可为学生的个性发展和个性化的教育提供重要的参考。
一、学校正在由数字化校园向大数据学校转变
“大数据学校”概念是在现有学校数字化校园硬件基础上构建和发展起来的，利用高速的信息化网络平台，把学生、家长、教师和学校作为服务对象，将数以万计的学校、教师、学生、家长、社区产生的信息数据进行集中化存储、整理、归类、分析和再加工，由此产生的新数据作为重要参考，能更有效地指导学校开展教育教学和管理工作。大数据有五个显著的特征：一是数据的种类繁多；二是数据的数量庞大；三是数据是高速产生；四是数据真实准确；五是数据的价值巨大。建设大数据的目的，就是挖掘教育教学规律的价值，指导教育教学工作，提前预判教育教学的成果。实践是大数据最终价值的体现。
与传统数据处理的方式不同，大数据主要强调数據的全面性，数据越多，所反映的问题越客观，越容易找到规律。数据的价值体现在对原始数据的分析和再加工上，用不同的数理方式进行深度挖掘，可以纵向分析，也可以横向分析和斜向分析。数据加工挖掘越深，它的价值就越大，规律就越明显，应用价值就越大。这些原始数据是由学校的各个构成元素自然产生的，更具有客观性。而人为调查产生的部分数据或多或少带有个人的主观情绪，不能客观地反映现实规律。学校的大数据建设并不在于收集和掌握的信息数据有多么巨大和海量，而在于用什么样的方式对这些数据进行专业化加工，寻找数据表现的规律，并提供解读的方法。
学校大数据的发展基本上要经历数据积累阶段、数据展示与利用阶段、数据分析与决策阶段，最终实现优效服务于学校工作。
1.数据积累阶段
在数字化校园建设基础上，学校各处室要积累和保存基本的相关业务信息，意识到信息对提高业务效率的重要性，利用学校现有的信息系统来辅助工作，提高工作效率。由于信息系统的使用和共享数据库的建立，各种业务数据、网络数据和资源数据被保存下来，就会形成一定的历史信息集合群。这一阶段的数据是数据初始积累阶段，而这些数据一般情况下掌握在学校的各个职能部门。数据是分散存储的，管理平台使用也是参差不齐，学校的数据被分散利用，体现不出数据的整体价值，缺少价值的挖掘。
2.数据展示与利用阶段
在信息化效率提升的条件下，学校各处室对数据分析和利用产生了迫切的需求，数据的整合、梳理、展示和利用是这个阶段的主要特征。通过数据集成和整合，形成历史数据仓库，建立以服务为目标的数据集和主题数据库，以此形成数据展示平台。通过简便易用的数据集成和数据展示分析利用工具，有助于处室脱离自身单方面业务数据的局限，立足于全校宏观数据的层面，更好地开展本部门的工作。对这一阶段的数据分析，各职能部门已在工作中加以利用，开始享受数据带来的工作便利。
3.数据分析与决策阶段
数据分析、决策是大数据利用的高级阶段，从学校各处室日常的学习、工作到生活数据等无所不在。在这个阶段，学校各处室会体会到数据带来的工作成效，各职能部门工作的开展则催生了对数据的依赖。学校工作无法离开数据单独进行决策，学校要以数据为依据，指导开展个性化的教育教学工作。
二、以学生的教育教学管理为例，简要说明需要收集哪些数据
1.学生档案管理
构建一个完整的学生档案资料数据库，其中包括学生的基本属性定义、各阶段学业成绩、家庭背景、喜好、荣誉、活动和日常行为等，为学生建立结构化数据、半结构化数据和非结构化数据档案，了解学生的不同数据信息，有助于引导学生的个性发展。
2.在线作业
学生作业通过移动终端应用实现，一是可以提高作业分发速度；二是作业电子化后可通过计算机实现自动批作业，同时可以第一时间知道每个学生的作业质量；三是针对错误率统计指导教师有针对性地对错误问题进行讲解和指导；四是可以加强线上交流和作业透明度，提高作业的优效性。
3.在线考试
大数据系统不但能在最快的时间内完成各类考试的评分，还能以不同维度进行统计和分析，帮助教师分析错误率、做题速度和出题质量，从而了解学生对考查知识点的掌握程度，并有针对性地对试卷进行讲解和反馈，反映阶段性学习成果。学生也能了解自己的不足并在海量题库中抽取有针对性的题型加以练习。
4.在线电子题库
不同学科、不同类型的题都可以进行电子化存储并最终形成海量题库。通过大数据计算系统，可以根据需要以历史数据为依据自动形成电子试卷，电子试卷可以应用到课上讲解、课下作业和在线考试中。
5.在线视频资源库
教师的课程资源被录制成视频文件并上传到资源库中，学生可以在课下根据需要不受任何时间和空间限制随时观看学习。同时，这些视频资源库又是非常好的信息知识传播载体，可以被更多人分享和评价。
6.电子图书库
将传统的书籍电子化后，可以集中存储并进行分类管理，最终形成一个海量的电子图书库。学生、教师和家长都可以线上预览。用户在阅览的同时，系统还能记录学习的轨迹，所有人都能发起讨论并评价这些电子书籍。
7.多方交流平台
建设多方交流平台，使学生、家长、教师、教研组等多方同时线上互通交流，搭建无障碍沟通桥梁，沟通与交流无处不在。
8.评价系统
评价是大数据业务与系统持续性改进的最佳依据，任何数据系统都应有自身特点的评价机制，以方便收集多方意见，评价是改善和利用数据最有效的方式。 大数据类型是多样化的，数据之间既相互联系、相互依赖，也有自身的独立性，要打通数据之间、系统之间的壁垒，构建一个统一的系统平台，就要使数据进行融合。学校可根据现在的条件试点开展数据收集和数据融合工作，为大数据学校建设做好充分的准备。
三、学校大数据的建设
学校大数据建设一般由五部分构成，主要是指硬件基础，包括基础设施、网络系统、基础服务应用、综合平台和终端设备。
1.基础设施
包含网络中心、服务器、高速交换机、存储设备、防火墙、教室终端和个人终端等构成满足基本要求的硬件体系。
2.网络系统
构建以校园网为中心的，基于有线和无线网络系统相结合的综合布线系统，网络要覆盖全部校区。
3.基础服务应用
学校大数据是由多个应用系统经不同处室使用后不断积累产生的，这些异构的多种形态应用程序构成了应用基础服務系统。
4.综合平台
将多个异构应用及其异构数据进行归类和汇总，并经由一个统一的应用平台进行集中控制和展现。
5.终端设备
到达网络终端的各种交互性设备，包括平板、PC及手机移动端等得到广泛使用。
目前，建设学校的大数据，最简单的有效构架是“三个层，一个集中”的建设，也是各个学校最容易操作的。
“三个层”主要指：第一，学校的基础网络层建设。包括有线、无线全覆盖、交换机和服务器等硬件设施。有线网络建设达千兆，无线速率要百兆，才能更好地保证基础设备的运行。第二，学习资源层建设。将所有的教学资源电子化，包括电子教案库、学案库、校本课程库、作业库、试题库、活动、讨论、答疑、理化生试验库、电子阅览、互动学习和自主学习等。以建设学校的空中课堂和学生的电子书包为重点。学校可以引进部分教学资源为母本提供给教师，教师经过使用、修改、提炼、扩展、整合成学校特有的资源系统储存起来，建设资源信息系统，对教师和学生共享。学生根据个人需要，可以选择学习的大餐，也可以选择学习的快餐。通过这一点可以看出，大数据包含资源类信息，不只是一些简单的数字，更多的是信息资源。第三，学校管理层建设。包括学校办公系统、学生的自主发展平台、教师的发展规划平台、一卡通系统、互动教学系统、学生管理系统、监考系统和学校的其他管理系统，实现学校、家长、教师、学生时时联动以及高效能信息数据共享。
“一集中”是集中学校各职能部门数据于一体，建立学校大数据库或数据中心。学生、教师在校只有一个唯一的识别码，以识别码建立数据关联，采用数据整体集中、权限分散管理和综合利用模式。
四、建设学校大数据面临的困难
学校大数据的作用已得到大家的共识。大数据把原本很难收集和使用的数据，逐步应用到教育教学工作中，为教育教学提供更多有价值的依据。但建设大数据对于学校来说不是一件容易的事，需要长时间进行数据积累，搭建、整合不同的平台，进行各种各样的数据分析。主要表现在以下几个方面。
第一，大数据的概念很新，所描绘的场景很吸引人，很多学校对大数据的真正价值认识不够深刻，未意识到对大数据进行分析和挖掘能发现有价值的信息。现在高中学校还没有非常成功的案例，大家都在探索。另外，个人数据的私密性与大数据工作需要长时间的磨合。
第二，学校数据分析和挖掘对技术要求很高。在学校数据集中模式下，目前对数据的有效利用需要不同领域的技术人员共同参与，协调和管理成本较高。
第三，学校业务复杂，特点鲜明，特别是近几年一直处于改革与发展阶段，技术和管理模式还未形成稳定形式，数据产生和数据积累的随意性较大，系统性不够。
第四，学校的数据积累数量和涵盖范围还不够广，大部分只保存了结构化数据，大量的非结构化数据还未被纳入管理系统，并且这些数据一直被分散管理。
第五，学校各处室产生的数据质量不佳，更新不及时，削弱了数据利用的效果。
总之，建设学校大数据任重而道远，这是信息时代学校发展的趋势，很多学校正在积极筹划这项工作。学校建设自己的大数据必须有明确的建设目标，领导牵头，专人负责，做好整体规划和分阶段实施计划，各部门密切配合，引进适合学校特点的数据资源和分析管理平台系统，这样才能使学校的大数据建设走向正确的方向。创新是学校的生命之源、竞争之本，学校大数据的应用和推广也将成为现代化教学的必经之路。知识信息化、信息网络化、网络终端化的延伸和改造，会创造出丰富多彩的教学思路、模式和途径，学生会在生动而智慧的大数据环境中受益，教师会在大数据的帮助下提高教学质量，家长会在网络的支撑下无障碍地与学校进行良好、及时的沟通与交流，随时随地获取学生全面发展的各种数据。
一、学校正在由数字化校园向大数据学校转变
“大数据学校”概念是在现有学校数字化校园硬件基础上构建和发展起来的，利用高速的信息化网络平台，把学生、家长、教师和学校作为服务对象，将数以万计的学校、教师、学生、家长、社区产生的信息数据进行集中化存储、整理、归类、分析和再加工，由此产生的新数据作为重要参考，能更有效地指导学校开展教育教学和管理工作。大数据有五个显著的特征：一是数据的种类繁多；二是数据的数量庞大；三是数据是高速产生；四是数据真实准确；五是数据的价值巨大。建设大数据的目的，就是挖掘教育教学规律的价值，指导教育教学工作，提前预判教育教学的成果。实践是大数据最终价值的体现。
与传统数据处理的方式不同，大数据主要强调数據的全面性，数据越多，所反映的问题越客观，越容易找到规律。数据的价值体现在对原始数据的分析和再加工上，用不同的数理方式进行深度挖掘，可以纵向分析，也可以横向分析和斜向分析。数据加工挖掘越深，它的价值就越大，规律就越明显，应用价值就越大。这些原始数据是由学校的各个构成元素自然产生的，更具有客观性。而人为调查产生的部分数据或多或少带有个人的主观情绪，不能客观地反映现实规律。学校的大数据建设并不在于收集和掌握的信息数据有多么巨大和海量，而在于用什么样的方式对这些数据进行专业化加工，寻找数据表现的规律，并提供解读的方法。
学校大数据的发展基本上要经历数据积累阶段、数据展示与利用阶段、数据分析与决策阶段，最终实现优效服务于学校工作。
1.数据积累阶段
在数字化校园建设基础上，学校各处室要积累和保存基本的相关业务信息，意识到信息对提高业务效率的重要性，利用学校现有的信息系统来辅助工作，提高工作效率。由于信息系统的使用和共享数据库的建立，各种业务数据、网络数据和资源数据被保存下来，就会形成一定的历史信息集合群。这一阶段的数据是数据初始积累阶段，而这些数据一般情况下掌握在学校的各个职能部门。数据是分散存储的，管理平台使用也是参差不齐，学校的数据被分散利用，体现不出数据的整体价值，缺少价值的挖掘。
2.数据展示与利用阶段
在信息化效率提升的条件下，学校各处室对数据分析和利用产生了迫切的需求，数据的整合、梳理、展示和利用是这个阶段的主要特征。通过数据集成和整合，形成历史数据仓库，建立以服务为目标的数据集和主题数据库，以此形成数据展示平台。通过简便易用的数据集成和数据展示分析利用工具，有助于处室脱离自身单方面业务数据的局限，立足于全校宏观数据的层面，更好地开展本部门的工作。对这一阶段的数据分析，各职能部门已在工作中加以利用，开始享受数据带来的工作便利。
3.数据分析与决策阶段
数据分析、决策是大数据利用的高级阶段，从学校各处室日常的学习、工作到生活数据等无所不在。在这个阶段，学校各处室会体会到数据带来的工作成效，各职能部门工作的开展则催生了对数据的依赖。学校工作无法离开数据单独进行决策，学校要以数据为依据，指导开展个性化的教育教学工作。
二、以学生的教育教学管理为例，简要说明需要收集哪些数据
1.学生档案管理
构建一个完整的学生档案资料数据库，其中包括学生的基本属性定义、各阶段学业成绩、家庭背景、喜好、荣誉、活动和日常行为等，为学生建立结构化数据、半结构化数据和非结构化数据档案，了解学生的不同数据信息，有助于引导学生的个性发展。
2.在线作业
学生作业通过移动终端应用实现，一是可以提高作业分发速度；二是作业电子化后可通过计算机实现自动批作业，同时可以第一时间知道每个学生的作业质量；三是针对错误率统计指导教师有针对性地对错误问题进行讲解和指导；四是可以加强线上交流和作业透明度，提高作业的优效性。
3.在线考试
大数据系统不但能在最快的时间内完成各类考试的评分，还能以不同维度进行统计和分析，帮助教师分析错误率、做题速度和出题质量，从而了解学生对考查知识点的掌握程度，并有针对性地对试卷进行讲解和反馈，反映阶段性学习成果。学生也能了解自己的不足并在海量题库中抽取有针对性的题型加以练习。
4.在线电子题库
不同学科、不同类型的题都可以进行电子化存储并最终形成海量题库。通过大数据计算系统，可以根据需要以历史数据为依据自动形成电子试卷，电子试卷可以应用到课上讲解、课下作业和在线考试中。
5.在线视频资源库
教师的课程资源被录制成视频文件并上传到资源库中，学生可以在课下根据需要不受任何时间和空间限制随时观看学习。同时，这些视频资源库又是非常好的信息知识传播载体，可以被更多人分享和评价。
6.电子图书库
将传统的书籍电子化后，可以集中存储并进行分类管理，最终形成一个海量的电子图书库。学生、教师和家长都可以线上预览。用户在阅览的同时，系统还能记录学习的轨迹，所有人都能发起讨论并评价这些电子书籍。
7.多方交流平台
建设多方交流平台，使学生、家长、教师、教研组等多方同时线上互通交流，搭建无障碍沟通桥梁，沟通与交流无处不在。
8.评价系统
评价是大数据业务与系统持续性改进的最佳依据，任何数据系统都应有自身特点的评价机制，以方便收集多方意见，评价是改善和利用数据最有效的方式。 大数据类型是多样化的，数据之间既相互联系、相互依赖，也有自身的独立性，要打通数据之间、系统之间的壁垒，构建一个统一的系统平台，就要使数据进行融合。学校可根据现在的条件试点开展数据收集和数据融合工作，为大数据学校建设做好充分的准备。
三、学校大数据的建设
学校大数据建设一般由五部分构成，主要是指硬件基础，包括基础设施、网络系统、基础服务应用、综合平台和终端设备。
1.基础设施
包含网络中心、服务器、高速交换机、存储设备、防火墙、教室终端和个人终端等构成满足基本要求的硬件体系。
2.网络系统
构建以校园网为中心的，基于有线和无线网络系统相结合的综合布线系统，网络要覆盖全部校区。
3.基础服务应用
学校大数据是由多个应用系统经不同处室使用后不断积累产生的，这些异构的多种形态应用程序构成了应用基础服務系统。
4.综合平台
将多个异构应用及其异构数据进行归类和汇总，并经由一个统一的应用平台进行集中控制和展现。
5.终端设备
到达网络终端的各种交互性设备，包括平板、PC及手机移动端等得到广泛使用。
目前，建设学校的大数据，最简单的有效构架是“三个层，一个集中”的建设，也是各个学校最容易操作的。
“三个层”主要指：第一，学校的基础网络层建设。包括有线、无线全覆盖、交换机和服务器等硬件设施。有线网络建设达千兆，无线速率要百兆，才能更好地保证基础设备的运行。第二，学习资源层建设。将所有的教学资源电子化，包括电子教案库、学案库、校本课程库、作业库、试题库、活动、讨论、答疑、理化生试验库、电子阅览、互动学习和自主学习等。以建设学校的空中课堂和学生的电子书包为重点。学校可以引进部分教学资源为母本提供给教师，教师经过使用、修改、提炼、扩展、整合成学校特有的资源系统储存起来，建设资源信息系统，对教师和学生共享。学生根据个人需要，可以选择学习的大餐，也可以选择学习的快餐。通过这一点可以看出，大数据包含资源类信息，不只是一些简单的数字，更多的是信息资源。第三，学校管理层建设。包括学校办公系统、学生的自主发展平台、教师的发展规划平台、一卡通系统、互动教学系统、学生管理系统、监考系统和学校的其他管理系统，实现学校、家长、教师、学生时时联动以及高效能信息数据共享。
“一集中”是集中学校各职能部门数据于一体，建立学校大数据库或数据中心。学生、教师在校只有一个唯一的识别码，以识别码建立数据关联，采用数据整体集中、权限分散管理和综合利用模式。
四、建设学校大数据面临的困难
学校大数据的作用已得到大家的共识。大数据把原本很难收集和使用的数据，逐步应用到教育教学工作中，为教育教学提供更多有价值的依据。但建设大数据对于学校来说不是一件容易的事，需要长时间进行数据积累，搭建、整合不同的平台，进行各种各样的数据分析。主要表现在以下几个方面。
第一，大数据的概念很新，所描绘的场景很吸引人，很多学校对大数据的真正价值认识不够深刻，未意识到对大数据进行分析和挖掘能发现有价值的信息。现在高中学校还没有非常成功的案例，大家都在探索。另外，个人数据的私密性与大数据工作需要长时间的磨合。
第二，学校数据分析和挖掘对技术要求很高。在学校数据集中模式下，目前对数据的有效利用需要不同领域的技术人员共同参与，协调和管理成本较高。
第三，学校业务复杂，特点鲜明，特别是近几年一直处于改革与发展阶段，技术和管理模式还未形成稳定形式，数据产生和数据积累的随意性较大，系统性不够。
第四，学校的数据积累数量和涵盖范围还不够广，大部分只保存了结构化数据，大量的非结构化数据还未被纳入管理系统，并且这些数据一直被分散管理。
第五，学校各处室产生的数据质量不佳，更新不及时，削弱了数据利用的效果。
总之，建设学校大数据任重而道远，这是信息时代学校发展的趋势，很多学校正在积极筹划这项工作。学校建设自己的大数据必须有明确的建设目标，领导牵头，专人负责，做好整体规划和分阶段实施计划，各部门密切配合，引进适合学校特点的数据资源和分析管理平台系统，这样才能使学校的大数据建设走向正确的方向。创新是学校的生命之源、竞争之本，学校大数据的应用和推广也将成为现代化教学的必经之路。知识信息化、信息网络化、网络终端化的延伸和改造，会创造出丰富多彩的教学思路、模式和途径，学生会在生动而智慧的大数据环境中受益，教师会在大数据的帮助下提高教学质量，家长会在网络的支撑下无障碍地与学校进行良好、及时的沟通与交流，随时随地获取学生全面发展的各种数据。