数据挖掘方法单一，尚停留在数据描述分析阶段

教育评价是人们通过质的描述和量的统计，对某类教育对象（机构或活动），进行价值判断的过程。为此，教育质量的评价，在借助质的描述和量的统计的基础上，应当对教育质量有一个系统的分析。从横向来看，不仅分析教育质量的现状，也要分析影响教育质量的相关因素；从纵向来看，不仅分析教育质量的现状，也要分析其形成过程，预测未来发展方向。这样的分析，才能全面、全程、全方位地了解教育质量，才能发挥大数据的价值。而当前各地各校所开展的教育质量评价，其数据结果还是局限于对某个单一指标的描述性分析，呈现不出大数据的规律性，体现不出大数据的价值。如开展学业质量评价，往往是对学业成绩本身进行了相应指标的分析，如平均分、标准差、各类水平比例等。这样的分析，得到的只是孤立的数据，反映的只是问题的表象，难以从教育的起点和教育的过程角度来分析问题的原因，难以预测可能的发展动态，从而削弱了质量评价的诊断与改进功能，在一定程度上导致以数据“一叶障目”的现象。(https://www.daowen.com)