教育大数据的潜力何在?教育大数据的独特之处为何?教育大数据的采集技术和分析方法有哪些?在基础教育领域，大数据的应用水平如何?教育大数据面临的难点是什么?如果您关注过教育大数据，心中或许会产生类似的疑问。在此，《中国基础教育大数据发展蓝皮书(2015)》的研究团队给出了他们的答案。
1.2015年是中国的教育大数据元年，我国教育大数据研究与实践整体还处于起步探索阶段。
2.教育大数据是整个教育活动过程中所产生的以及根据教育需要采集到的，一切用于教育发展并可创造巨大潜在价值的数据集合。与其它领域大数据相比，教育大数据的独特性主要体现在三个方面：采集过程更加复杂、应用模式更具挑战性、更加注重因果关系。
3.教育大数据能够破解传统教育面临的六大难题(发展不均衡难题、方式单调化难题、信息隐形化难题、决策粗放化难题、择校感性化难题、就业盲目化难题)，是重要的国家战略资产、教育领域综合改革的科学力量以及发展智慧教育的基石。
4.中国基础教育领域都存在真正的大数据，一年产生的数据量已达到Eb级别。正规学校教育过程中将有越来越多的数据被采集、分析、共享和应用。
5.教育大数据产生于各种教育实践活动，核心数据源头是“人”和“物”，由内到外包括四层数据：基础层数据、状态层数据、资源层数据和行为层数据。每个教育利益相关者既是教育数据的生产者也是教育数据的消费者。
6.教育大数据的采集包括4大类、13种常用数据采集技术，分别是物联感知类技术、视频录制类技术、图像识别类技术以及平台采集类技术。未来将有更多新技术(如眼动追踪技术、语音交互技术、体感技术等)用于教育大数据采集。
7.教育领域的大数据不存在清晰的、固定的分析流程和分析方法，既要综合运用传统的数据分析方法和工具，又要合理采用专门针对大数据处理的新方法与新工具。常用的教育数据分析模型包括决策支持模型、校情监测模型、适应性学习模型、学业评价模型、学习预警模型、深度学习行为诊断模型以及学生画像模型。
8.基础教育领域出现一些大数据创新应用案例，可归纳为五大应用模式：驱动教育政策科学化、驱动教育评价体系重构、推动区域教育均衡发展、助推学校教育质量提升以及促进师生个性化发展。教育大数据整体应用层次偏浅，真正具有示范意义的案例不多，教育数据的活力需要进一步激发，创新应用的广度和深度有待进一步拓展。
9.教育数据网络的构建是发展基础教育大数据的基础性工作，国家、区域、学校教育数据网络的构建方法不同，发展重点不同。教育大数据的管理面临教育数据质量管理、安全管理、隐私保护、融通共享、有序运营等诸多难题。对于一个区县而言，可以按照“四步走”策略建设区域教育大数据：定标准，搭平台;聚数据，抓管理;聚数据，抓教学;用数据，促变革。
10.我国教育大数据产业有良好的发展基础，市场正在快速兴起，出现一批面向基础教育领域的初级大数据产品。虽然面临行业标准与规范缺失、教育业务认识不清、教育数据管理与运营机制尚未建立、专业人才匮乏等诸多现实难题，但整体发展前景看好。
