近年来，大数据与各领域融合越发深入，给各行各业带来了积极变化。教育领域同样没有例外，教育大数据打开了想象空间，实现了因材施教，前景乐观。不过，教育大数据要发挥出作用，还需加大数据获取力度。
教育领域面临的最大难题之一，便是难以针对不同学生实施不同教学，即难以做到因材施教。每个学生基础不同、智力不同，如果只有一套教学方案，并不利于每个学生的成长。但教师资源有限，也不可能做到一对一教学。
在大数据时代，将大数据思维、技术与教育结合，可以做到个性化教学方案。通过大数据分析学生学习过程，设计出合理测试题和个性化课程，从而适应每个学生的差异，学生可按照自己节奏控制学习进度。
这个模式下，教师也可以获得反馈，能够及时跟进帮助学生提高成绩。而且，大数据还具备了一定的预测能力，可根据学生分数、出勤率等来给出警告信号，给教师、学校预留充分的干预时间。不仅如此，大数据还可以用来预测学生能否顺利完成课业。
除了对学生有极大帮助，教育大数据对教师的成长同样有促进作用。通过大数据标准化测评，来记录教师教学情况，并指出可改善之处。这些测评数据主要包括教学自我评价、教育结果反馈等。
在择校方面，大数据同样可以帮助毕业生选择学校。例如，选择大学时，大数据通过收集就业、职业生涯等数据，来给出高校专业未来前景，增加决策依据。当然，学校也可以根据学生在校情况，来择优录取学生。
总结下来，教育大数据掌握了不同层级数据，可以做的事非常多。大数据思维及技术的引入，为学生量身定做的学习环境和个性化课程，提供一个富有挑战性而非逐渐厌倦的学习计划;为教师学校建立早期预警系统以便发现滑坡甚至厌学等潜在的风险。
不过，教育大数据要发挥出上述作用，还需先过了收集数据这关。据前瞻产业研究院提供的《全球教育大数据行业发展前景预测分析报告》分析，教育大数据主要有四类，包括教学资源类数据、教育教学管理数据、教与学行为数据、教育教学评估数据。
未来的学习，必然离不开大数据驱动。对大数据企业而言，如何克服收集数据难关，将是分食教育大数据蛋糕的关键所在。
