1.教育大數據挖掘的國際進展：更好地教、更好地學、更好地管
教育大數據涉及教育數據尤其是過程性數據的採集方式，數據的處理與分析方式，如機器學習、自然語言處理、語音圖像識別、視頻處理等，數據的呈現方式，如數據可視化、個體和群體畫像技術等多個方面。
2.教育大數據挖掘的展望：
研究規律形成教育智慧，服務教育過程促進變革
首先，多地域、多學科研究領域人才的協同,實現教育質量監測大數據的挖掘。隨著教育質量監測過程性數據收集系統的不斷完善，未來教育質量監測數據將會以幾何級的規模遞增，而同時大數據不斷積累和開放過程中，不同國家之間、不同學科領域之間的協同合作、從多角度對教育數據挖掘，尋找學習、教學、管理過程中的規律，利用這些規律形成機器的教育智慧，從而進一步服務於教育過程,促進教育變革的順利進行。
其次，教育質量監測大數據分析結果與教育改進服務緊密結合。教育質量監測大數據挖掘直接導向應用，在教育各個層面上實現改進。促進學生“更好地學”，通過對學生日常學習數據的分析，促進個性化的學習。同時也可以促進教師“更好地教”。通過為教師提供學生學習過程和教學過程的評價數據，促進教師改進教學，針對學生的不同特徵進行因材施教。促進教育管理者“更好地管”。為教育管理者提供更多、更全面的數據，為其科學決策提供更有力的支持。
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