黄 蕙, 曾庆涛, 唐明杰, 张孝良

(北京印刷学院信息工程学院,北京 102600)

1 大数据

1.1 相关概念

大数据最早应追溯到20 世纪,但只是在一些小范围的特殊行业进行应用,在影响力方面还很微弱。 2008-2012 年大数据应用才真正兴起。麦肯锡(McKinsey)公司将大数据在技术层进行定义:“大数据是具有快速的数据流转、价值密度低、海量的数据规模和多样的数据类型四大特点,是一种比传统数据库软件在获取、存储、管理、分析数据方面更优的大规模数据集合。”大数据因此被认为是具有 4V 的特征:一是数据的体积巨量(Volume),指数据能够不断增长并且规模十分完整;二是数据的种类繁多(Variety),指数据的形式多种多样,非结构化的数据占比日益突出;三是处理的速度十分迅速(Velocity),指数据流的处理迅速;价值密度低(Value),这些数据更多表现为稀缺性、不确定性和多样性。 如今大数据概念的范畴已经远超技术领域。 唐斯斯对大数据的解释是:“大数据要有自身的社会属性,就是指大数据受社会的影响而派生出来的属性,具体的表现是:权益多中心,数据将成为资产,所有者将拥有数据所有权;交互回应性;网络关联性和需求个性化四个方面。”

1.2 教育大数据

随着大数据技术的不断发展,大数据在教育领域的应用日益加深,教育大数据也随之产生。 作为大数据的一个子集、一个分支,目前国内对于教育大数据的内涵并没有一致的意见,其定义也不尽相同。 杨现民认为教育大数据是在整个教育的过程中自然产生的,然后根据教育的需要进行收集,从而全部用来促进教育发展,可以创造更多潜在价值的数据集。……