作者：敬笙

人工智能、云计算等技术在世界范围内的广泛应用，促进了各个行业数据的飞速增长，目前，大数据时代已经悄然而至。随着各国政策的对大数据的支持，也为大数据发展产业化注入活力。随着数据浪潮的到来，大数据在科教领域的广泛运用，已然成为教育朝信息化方向发展的重要标识。为推动大数据在教育领域的应用研究，许多教育机构纷纷下场大数据分析，用现有的知识图谱与数据资源为企业及整个行业赋能。

当下，在K12教育领域，新兴技术的发展早已打破了传统教育的束缚，变革了传统学习方式，适应了教育信息化发展。诞生了机器学习、学习分析、教育大数据、数据挖掘、深度学习、个性化学习、自适应学习等新名词。数据挖掘、人工智能、学习分析等技术作为数据分析基石，为实现个性化自适应学习环境建设提供了技术支撑，使精准预测与分析成为可能，力争为个性化学习和科学教育决策保驾护航，促进学生个体多元发展。刘笑凡和她带领的团队基于教学目标与教学需求，对海量数据资源进行统计分析的学习分析技术，能够实现学习资源的智能推送、辅助老师进行智能化预测和发现，有利于改变传统教育方式，实现学习者自适应学习，推动个性化教育时代到来。

基于知识图谱与传统数据对比，利用数据分析，快速的检测定位学生的学习状况和薄弱点，并针对性的推荐相关的内容以及学习路径规划。将精准检测，内容推送，路径规划，整个流程作为动态闭环，稳步提升学生知识掌握程度。

东方优播曾经是国内首家基于知识图谱与传统数据对比，利用数据分析，快速的检测定位学生的学习状况和薄弱点，并针对性的推荐相关的内容以及学习路径规划的平台，关于大数据的赋能，作为东方优播的CTO和联合创始人，刘笑凡这样诠释：我们通过大数据的精准估算，将精准检测，内容推送，路径规划，整个流程作为动态闭环，稳步提升学生知识掌握程度。

刘笑凡的数据分析采用了先进行精准检测，再进行内容推送，制定个性化的学习路径规划，从而形成完整的学习流程闭环，通过大数据检测不同学生的学习水平，可以找到薄弱知识点，再对学生过程化动态学习数据的自动分析，检测学生的学习水平，精确诊断学生的学习情况，并分析学生薄弱知识点；通过基于检测结果下精准的内容推送，可以有针对性的为学生提供推荐优质学习资源个性化学习资源，实现错题举一反三和使学生摆脱题海战术，大幅减少学生重复练习的时间和课业负担。通过学习路径规划的服务，可以很好地基于知识点之间的关系，学生自身的学习偏好，学习能力等多个维度，为学生量身定制个性化学习方案，使学生从原来表层知识学习，逐步深入到深层学习。最后这样完整的学习过程将称为一个完美的闭环，精准检测，内容推送，路径规划，整个流程作为动态闭环，稳步提升学生知识掌握程度。

技术的变化发展将会引发大规模教育变革。随着大数据与教育融合的不断深入，大数据技术赋能下的教育，必将发生翻天覆地的变化。教育教学中各种数据的收集、整合和应用等都离不开技术支持，以大数据技术为中心的新一代技术群正在形成。大数据技术赋能教育将构建一个高度智能化的“以学为中心”的教育新生态，对教师、学生、课堂、课程和学校产生深远的影响。只有在加大基础设施建设的同时加强对大数据关键技术的研发，才能实现教育数据的高效率使用，发挥数据的最大价值，促进教育的更深层次变革。

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