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要有清晰的边界

要保持连续性和规范性

数据隐私与安全一直是大数据发展的障碍之一

教育数据的产生源头在哪里？哪些数据需要采集？有哪些常用的数据采集技术？采集时需要注意什么？本文尝试回答上述问题

认知领域、情感领域和动作技能领域

成果导向教育（OBE）：教学设计和教学实施目标是，学生通过教学过程最后所取得的学习成果

依据教育理念；解决教学问题；完成教学目标和学习目标

哪些数据可用于教育教学之中 教育中的大数据可以用来干什么 如何使用教育中的数据 教育教学的心得体会

学习过程数据、宏观环境数据和管理数据

馈类型可分为直接反馈、提问反馈、信息反馈和表扬（Ｂｉｂｅｒｅｔａｌ．，２０１１；Ｓｈｕｔｅ，２００８）。直接反馈指教师直接纠正错误或告诉学生如何修改；提问反馈是向作者提出问题，并要求解释或回答；信息反馈侧重向学生传递观点或信息，不要求学生回应或修改文本；表扬是对学生态度、表现和写作质量的肯定（Ｃｈｏｅｔａｌ．，２００６）

在语义方面，潜在语义分析（Latent SemanticAnalysis，LSA） 和内容向量分析 （Content VectorAnalysis，CVA）常被用来测量作文与高分作文的相似度（曹亦薇等，2007；Hao et al.，2014； Sakti et al.，2016）或识别作文是否“跑题”（Sakti et al.，2016；Liu，2017）。

ES的研究框架与研究范式的突破应包括以下三个核心问题：第一，如何建立具备解释性的特征体系，解决自动化评分与评价标准脱钩的问题；第二，如何突破拟合人工评分的局限，从分数预测模型拓展到能力测量模型；第三，如何超越检验自动化评分的准确性，系统地论证自动化评分的信度与效度，保证评分的公平性。

想法（Ideas）、内容 （Content）、语气（Voice）、组织（Organization）、措词（Word Choice）、句子流畅性（Sentence Fluency）和语言规范性（Convention），后来又增加了“呈现”（Presentation）要素

纵轴标签为个体在写作过程中需要处理的不同模式层面，从底层的语言层面（呈现、言语和语篇模式），上升到写作背后隐含的想法层面（概念模式），这其中蕴含着作者在特定写作情境下对社会现实的理解、合理化处理以及期望与读者交流的意图（社会模式）。横向标签是写作过程中涉及的个体内隐的认知行为，包括解释、考虑与产出。

情感识别技术通过观察人的表情、行为和情感产生的前提环境来推断情感状态，其基本目的在于赋予计算机像人一样观察、理解和生成各种情感特征的能力。

个体教育大数据、课程教育大数据、班级教育大数据、学校教育大数据、区域教育大数据、国家教育大数据等六种