随着大数据技术的不断发展，它给各行各业的发展模式和决策带来前所未有的革新与挑战，在教育行业，大数据除体现传统数据的所有宏观功能外，还能收集分析详尽的微观个性化数据。同时，还能根据具体的工作需求，衍生出更多的方式和方法，从而使整个高校的管理服务更加顺畅。
变革教学管理模式
如今，以现代信息技术为支撑，大数据为载体的新型管理模式极大地实现了教育资源的共享与充分利用，将数据分析的结果融入学校的日常管理与服务之中，不仅为师生提供更加精细和智能化的服务，也使得教学管理更加简便和高效。
2012年，美国教育部教育技术办公室发布了《通过教育数据挖掘和学习分析提升教与学：议题简述》，提出应用数据挖掘和学习分析技术解决教学实际问题的一些基本途径，明确了学习过程八大领域问题的解决途径：学习者知识模型、学习者行为建模、学习者学习体验建模、学习者学习档案、知识领域建模、学习要素和设计原则分析、趋势分析、适应性和个性化分析等。大数据技术能够对海量数据高速实时处理，通过应用学习分析的相关工具和大数据技术，教师可以及时获取学生的学习行为数据。
不妨设想一下，如果系统可以记录学习者的学习过程，那么其学习情况就可以一目了然，不仅包括学习进度、完成作业情况，甚至还包括网络活动情况等。这些内容都可以用文字数据和图形图像方式显示出来，通过分析使教师能深入了解学习者的行为模式，进而调整教学方式，最大化地为学习者提供适应的教学指导。
了解学生成长动态
学生在校期间产生的数据多种多样，包括吃饭、购物、图书馆借阅情况、宿舍出入……过去，这些数据是很难被关联起来的，通过大数据的技术，各类业务之间的数据孤岛被打通。通过分析可以发现，学生的日常行为规律可以通过数据“画”出来。
例如，电子科技大学利用大数据技术，研究设计了统一的校园大数据分析决策平台，不仅可以为校园师生提供便捷、高效、精准的个性化引导和服务，而且能为学校开展精准化、智能化师生服务提供总体解决方案。基于该平台，电子科技大学已开发了多项成熟的应用服务，如学生画像、精准资助、失联告警、教师画像、科研探索、财务评估等系统。学生画像利用数据中心提供的标准化行为与内容数据，包括课程成绩、图书馆借阅、一卡通消费等，运用大数据分析手段，量化学生在规律性、努力程度、学习技能、经济状况、社交关系等多维度的特性，揭示学生成长轨迹，基于预测模型对学生的学业成绩、就业倾向、心理状况等进行预测，从而可以为学校对学生进行个性化与精准化的教育管理与引导提供重要依据。
提升教学和科研水平
过去，人们在对教师教学质量进行评价时，有学生打分、也有督导评教、还会有同行评议等方式，这些往往受制于人力、物力条件，评价常常是局部、随机的。而在大数据时代，高校完全可以在目标导向、问题驱动的情况下进行全过程的实时、动态、持续监控，使得分类管理更加精细化和规范化。例如，西安交通大学将教学质量运行数据源(如学生一卡通刷卡考勤记录、教学录像数据)和评价数据源(如学生、督导评教、领导听课、教学管理部门监察记录等)整合在一起，建立了教学质量监控大数据平台。
高校的职能除了人才培养等内容之外，科学研究也是其中非常重要的部分。通过大数据分析技术，能够在海量数据中找出当下学科研究的热点，在利用大数据算法进行挖掘分析，最后有效预测科研热点，并结合高校学科建设现状与特点，从而分析各学科前沿研究方向。同时，还可以对实验记录进行数据挖掘，获得更好的科研策略。
当然，如何更加深入地拓展，利用好大数据来实现教育教学创新，还有很长的一段路要走。
