对于教育行业的从业人员来讲，积极的获得学校资源，尽可能与学校深度合作，全面理解并挖掘基础教育业务需求，参与教学设计，增强教育数据分析模型的科学性才是王道。
2015年国家正式启动了「互联网＋」行动计划和大数据两大国家战略。国务院发布的《促进大数据发展行动纲要》明确提出要建设教育文化大数据。在过去三十年中，中国企业凭借劳动力资源、土地资源等优势取得了高速发展，如今，技术已取代了市场、劳动力，成为影响企业发展最重要的外部因素，成为驱动企业发展的新引擎。
以云计算、大数据、人工智能为代表的新兴技术，已经开始和传统行业的业务领域深度融合，技术已开始驱动商业模式发生变革，而不仅仅是一种营销和传播的手段。
目前常见的教育模式有2B和2C两类，如下图总结：
模块化➡数据化➡个性化
无论是2B还是2C，线上为线下提供辅助，这才是最健康且合理的在线教育模式。
我们知道，在线教育的核心就是解决传统教育的问题，如：教育公平性、教育质量、招生就业、教学管理四大方面。其中大数据能给传统的教育模式提供科学、合理且可量化的评定和依据，以达到助力教育个性化，因材施教。
教学本身是一个由学习者、教师、教学材料以及学习环境等成分构成的系统，因此在教学设计中，应坚持系统观，充分重视系统中所有成分所起重要作用，充分重视这些成分之间的有效互动。利用互联网进行在线学习与教学设计，参考ADDIE模型：
当然，教育行业数据分析与应用体系的轮廓将逐渐清晰，教育大数据产生于各种教育实践活动，核心数据源头是“人”（如：学生、老师、教务人员及家长）和“物”（如：多媒体、网站、平台等）。教育大数据囊括：教学类数据、管理类数据、科研类数据、服务类数据。这一系列业务来源，都能从过程、结果两个方面产生数据。
传统的教育模式采集的教育数据主要以管理类、结构化、结果性为主，而在线教育则会更全面深入的采集学习行为、学习兴趣、学习动机、家校沟通、课堂互动等较为隐形的数据资源，进一步增强教育决策的科学性。
流程＋效率➡创新颠覆
教育是一个超级复杂的系统，其大数据领域并不存在清晰、固定的分析流程与方法。
所以，对于在线教育的从业者而言，认真思考自己的商业模式和教学效果，如何真正在教学效果、学习效率和成本控制上超越线下。并且保留线下的核心优势，二者结合形成更为全面的教学模式。虽然单纯的线上教学可以存在，但不会形成较线下教学的全面绝对优势而存在。
真正的线上教育当是引爆线上线下结合之混合模式的教学，才能形成更有规模的未来教学范式。通过学习行为数据采集在线平台学习行为、日常生活学习行为，然后通过深度学习分析机制，给予评估，最终让老师、家长、管理人员对分析结果给予科学的干预，整个循环过程中，学生会成为分析结果的受益者。模型会循环往复，周而复始的迭代更新，从而提高数据分析的精确度。
某种意义上来讲，教育大数据的模型不是被发现的，而是被设计出来的。是需要长时间对某一个学科的深入研究，对其教学内容设计的全面挖掘，寻找到可能需要数据记录以提高的部分，以教学设计为基础做粒度足够小的数据采集、数据处理以及数据分析。就目前的市场调研来看，存在7大教育数据分析模型，提供给你，作为参考：
小Q来总结：
学习始终是一个人与人互动式的过程，不可能完全脱离人而依赖机器；教育本身也是一个扶贫的工程，只有向上学习，而不会有向下衍生一说。所以所谓的智能化、大数据，只是通过机器采集了行为数据，然后为老师的教学设计给予一些科学的参考及分析，以工具的角色辅助老师的教学，那么辅助效果即为考验产品体验的关键因素。对于教育行业的从业人员来讲，积极的获得学校资源，尽可能与学校深度合作，全面理解并挖掘基础教育业务需求，参与教学设计，增强教育数据分析模型的科学性才是王道。
