智慧校园大数据云平台建设和运营整体解决方案
2.8、 智慧校园大数据需求分析 2.8.1、 政府部门
政府部门依据统计报表制定各种指标，指导教育发展工作，而利用大数据技术采集、挖掘、分析这类数据能够更好地量化教育现状，并用作制定教育资源分配建议、教育管理政策。
2.8.1.1、 资源分配
分析某市、某省甚至全国生师比现状与教学效果的关联性，得出最佳生师比或指导性生师比，以此指导各地教师调动的相应政策；
分析学校农村学生寄宿生比例，指导新校选址、旧校裁撤等事宜；
对某智慧校园教室、实验室的空置率或利用率做大数据分析，并依据分析结果权衡场地资源的再分配，将属于某班级/年级/院系空置率高（利用率低）的场地调拨给其他场地使用紧张的班级/年级/院系。
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2.8.1.2、 教育管理
在学生综合评价中，可先从学生体质健康达标率入手，配合专用传感器，获取学生体质相关数据，运用大数据技术分析学生体质与学生锻炼时间、强度等内容的相关性模型，并依此提出教学建议；
通过对专任教师培训次数（人次/百人）指标的分析，探讨教师继续培训与教学质量的相关性；
分析进城务工人员随迁子女的入学比例与该地经济发展、政策变动、人均收入增长等因素的相关性，得出与教学管理方案（新建学校、教师调动等）关联的模型，指导教育部门制定合理的教学管理方案。
2.8.2、 教师
2.8.2.1、 教学资源精准投放
教学资源精准投放，即准确搜寻所需教案、教学课件、教学视频或问题学生应对方法等，在搜寻过程中还可参考课程大数据标签进行筛选，找到合适的教学资源 。
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2.8.2.2、 教师教学评价
通过教师行为大数据分析（包括课程设计类型、教学思维回路图等），通过横向纵向大数据比较，找到教师自身教学过程的问题所在，进行针对性训练和辅导，最终得到教师教学评价。
2.8.2.3、 云题库建设
建立云题库，并在年级、学科分类的基础上，运用大数据进行题目类型、知识点类型、难易程度、解题思路类型划分，并贴上题目标签。教师可根据课程标签进行智能组卷，或结合学生学习数据分析布置个性化作业。
2.8.2.4、 教师综合评估
在多次教学反馈，学生学习反馈的基础上，形成教师综合评估报告，对教师教学类型、教学优势、教学缺陷、学生类型匹配等做出全方位评价。
2.8.3、 学生
通过学生行为大数据分析，洞悉学生学习思维的问题所在，
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进行针对性训练提高。
在学生弱项分析的基础上，结合行为数据分析，提出针对性具体性的学习建议甚至学习方案。
对学生学习历程进行记录，根据学习进度精准推送所需教学资源。
对目标明确的学习（如资格考试），执行大目标分解成小目标的学习计划，分析用户日常时间安排判断学习计划的可行性或提出学习时间安排建议。分析用户学习进度及特点，给出预测分数和学习提升建议。
2.8.4、 教学管理
分析学生学习风格、能力模型、群体学习特点，对学生教学管理制度（如教学作息时刻表、教学设施建设等）给出指导意见；
对学生教学管理制度（如教学作息时刻表、教学设施建设等）给出指导意见，对教师调配、教师教学能力提升做出具体要求；
搜集学生行为数据（学生学习特点、时间安排等），通过大数据多维对比，找到问题学生（包括学习习惯问题、心理健康问题），及时做出针对性辅导。
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2.8.5、 教育技术服务商
2.8.5.1、 平台技术服务商
平台技术服务商的大数据技术用武之处应用需求甚多。 对于平台技术服务商而言，最大的难点在于平台顶层设计，即准确把握用户需求和平台前景规划。
大数据技术虽不能直接击中用户需求，但能快速精准地把握市场现状，并给出趋势预测分析。从这个角度上看，大数据技术对用户需求的把握比传统的问卷调查或实地调研更具参考性和实用性。因此，大数据技术对平台技术服务商的平台建设极具指导意义。
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