教育大数据：5 种重要的类型 在 Knewton,我们把教育数据分为五类：一类关于学生的身仹和载入，还有四类 基于学生活动的可能改善学习结果的数据集。 这些数据列出如下，便于明确获取 的难度： 1. 身仹信息：你是谁？ 允许你使用这个应用吗？

中国公众统计素养现状[J]. 大数据时代教师数据素养模型构建[J]. 大数据时代的数据素养教育[J]. A systemic view of implementing data literacy in educator preparation[J]. 大数据背景下教师数据素养的内涵尧价值与发展路径[J]. 教师数据素养评价指标体系研究[J]. 核心素养落地的几个关键问题[J]. 新技术背景下中小学教学方式的变革[J]. 从科学取向教学论看学生的野核心素养冶及其体系构建[J]. 心理学中的能力尧知识和技能概念的演变及其教学含义[J]. 科学事实与统计思维[J]. 批判性思维院概念界定与教学方略[J]. M. Gagn佴's classification of learning outcomes, the compositional dimensions of middle school students' data literacy mainly include three aspects of data knowledge, data skills, and data thinking. [Keywords] Middle School Students; Data Literacy; Dimensions; Classification Theory of Learning Outcomes; Information Literacy 渊上接第34 页冤 Substitution and Transcendence of Virtual Manipulatives to Physical Manipulatives: From Perspective of Embodied Cognition WANG Cixiao (The Research Center of Distance Education, Faculty of Education, Beijing Normal University, Beijing 100875) [Abstract] With the development of the Internet and interactive technologies, virtual manipulatives (VM) that simulate physical manipulatives (PM) have been gradually introduced into scientific inquiry classrooms.

（1）个体教育大数据 包括教育部2012年正式发布的《教育管理信息化系列行业标准（教技 [2012]3号）》中规定采集的教职工与学生的基础信息、用户各种行为数据（如学生随时随地的学习行为记录、管理人员的各种操作行为记录、教师的教学行为记录等）以及用户状态描述数据（如学习兴趣、动机 ...

随着科技的不断发展和教育领域的创新，数据分析已经成为提高学生学习效果的一项重要工具。通过收集、整理和分析学生学习过程中产生的大量数据，教育者们能够更好地了解学生的学习情况，并根据数据结果采取相应的教育策略以提升学生的学习效果。本文将探讨如何 ...

学生成长轨迹分析是一种利用大数据技术进行学生学习历程跟踪和个性化教育提供服务的教育革新模式。. 通过对学生成长轨迹的分析，可以更好地了解学生的学习情况和学习特点，为学生提供个性化的教育方案和学习方向。. 同时，学生成长轨迹分析可以为学校 ...

实践证明，焦点学生学习历程观察与分析作为一种有效的课堂观察方法，对一线教师更为适用。 ... 更重要的是，因为观察维度过多，观察者和教师往往被庞杂的数据所困，找不到分析和应用数据的有效方法，因此课堂观察所获得的数据往往得不到充分的解读和 ...