（3）大数据时代，预测、了解、评估教学行为如此简单

美国教育部在2012年10月发布了《通过教育数据挖掘和学习分析促进教与学》（Enhancing Teaching and Learning through Educational Data Mining and Learning Analytics）报告，其中提出：“目前教育领域中大数据的应用主要有教育数据挖掘和学习分析两大方向”。前者是指“综合运用数学统计、机器学习和数据挖掘的技术和方法，对教育大数据进行处理和分析，通过数据建模，发现学习者学习结果与学习内容、学习资源和教学行为等变量的相关关系，来预测学习者未来的学习趋势”；后者是指“综合运用信息科学、社会学、计算机科学、心理学和学习科学的理论和方法，通过对广义教育大数据的处理和分析，利用已知模型和方法去回答影响学习者学习的重大问题，评估学习者学习行为，并为学习者提供人为的适应性反馈”。

有研究认为，大数据为学习带来了三大改变：我们能够收集在过去既不现实也不可能集聚起来的反馈数据；我们可以实现迎合学生个体需求的，而不是为一组类似的学生定制的个性化学习；我们可以通过概率预测优化学习内容、学习时间和学习方式。(https://www.daowen.com)

简单来说，对教育大数据进行挖掘和分析，可以探索教学方法、教学环境、教学评价、学习内容、学习时间和学习方法等变量与学习者学习效果的相关关系，对于解密“教学黑箱”、明晰教学过程、提高教学的有效性具有重要作用。