互聯網+智慧教育大數據分析平臺建設方案概述隨著信息技術的迅猛發展，教育領域中學習方式、教學模式發生了重大變革，以云計算、移動互聯、物聯網、大數據為特征的智慧教育產品和解決方案悄然興起。智慧教育解決方案，重點解決：減少重復建設、提高教學質量、提升管理效率、促進教育均衡、彰顯教育公平等問題。智慧教育解決方案體系如同一棵大樹智慧小區云服務平臺整體解決方案智慧小區云服務平臺整體解決方案智慧小區云服務平臺整體解決方案，基礎設施集成服務是“土壤”，教育云平臺是“根”;教育大數據平臺是主干;教育管理服務平臺、智慧學習服務平臺、教育資源服務平臺、家校互動平臺是枝干;每個枝干上的樹葉是各類教育應用系統，這些枝葉是可以隨著技術和需求的變化而更新;根、枝干、樹葉間充滿了信息、數據流的交互。目錄頁CONTENTSPAGE智慧教育行業現狀和發展趨勢分析智慧教育大數據需求分析智慧教育大數據應用場景分析智慧教育大數據建設方案智慧教育行業現狀和發展趨勢分析智慧小區云服務平臺整體解決方案智慧小區云服務平臺整體解決方案智慧小區云服務平臺整體解決方案01教育行業產業背景

教育行業產業生態主要圍繞政府、教育機構、學生與家長、教育服務商四方開展，傳統的書面化教育產業鏈已相當成熟。智慧小區云服務平臺整體解決方案智慧小區云服務平臺整體解決方案智慧小區云服務平臺整體解決方案政府教育服務商教育產業教育機構學生與家長智慧教育大數據建設背景

智慧教育行業的市場規模爆發國內智慧教育行業市場規模保持高速增長*三年來，國內智慧教育行業市場規模呈現出爆發式增長態勢，在經濟增速“換擋”的“新常態”下，智慧教育行業一枝獨秀，已經成為我國整體經濟體系內，市場規模增長最穩定、市場潛力最大的行業之一智慧小區云服務平臺整體解決方案智慧小區云服務平臺整體解決方案智慧小區云服務平臺整體解決方案市場規模280035%33%2150

風投推動下新興公司高速成長16542013年開始，教育成為風投追捧的新熱點，在資本推動下，基于互聯網、大數據等新優勢的新興公司成批量地快速起步，如51Talk、滬江英語、超星、大頭課堂等都在短期內跨越規模效應門檻，逐漸開始引領行業發展125332%30%30%9282013201420152016E2017E智慧教育大數據需求分析項目需求項目主要模塊智慧教育大數據需求分析和應用前景①報告一：智慧教育大數據需求分析和應用教育行業現狀和發展趨勢分析：簡要分析教育行業發展現狀和趨勢，以及教育行業未來發展方向智慧教育大數據應用現狀和發展趨勢：分析大數據在智慧教育領域中的應用現狀和未來潛力智慧教育大數據產業鏈分析：研究分析智慧教育產業鏈格局，分析智慧教育大數據生態圈②智慧教育行業智慧教育大數據智慧教育大數據應用現狀與趨勢③現狀及趨勢產業鏈分析智慧小區云服務平臺整體解決方案智慧小區云服務平臺整體解決方案智慧小區云服務平臺整體解決方案智慧教育大數據解決方案①智慧教育大數據需求分析：研究分析教育行業各個細分市場的大數據需求智慧教育應用場景分析：組織典型的智慧教育應用場景，覆蓋上述需求，具現化大數據在教育行業的作用中國電信智慧教育大數據解決方案：基于中國電信能力與第三方平臺合作，構建中國電信大數據解決方案智慧教育大數據應用案例：通過應用案例，說明教育行業應用大數據能夠為不同角色帶來的益處報告二：智慧教育大數據解決方案②智慧教育大數據智慧教育大數據③需求分析應用場景分析④中國電信智慧教育智慧教育大數據解決方案大數據應用案例智慧教育大數據應用技術

項目中我們主要使用了者多個細分市場作為自身的目標市場，并針對目標市場進行市場定位。STP分析法，即目標市場營銷，是指根據一定的標準對整體市場進行細分后，從中選擇一個或營銷的基礎——STP行業矩陣設計產業細化分層邏輯管理

通過市場調研，通過用戶畫像，將智慧教育市場整體劃分為若干消費內容管理者群。每一個消費者群就是一個細分市場，每一個細分市場都是具有智慧小區云服務平臺整體解決方案智慧小區云服務平臺整體解決方案智慧小區云服務平臺整體解決方案需求判斷提供價值研究趨勢設計場景類似需求傾向的消費者構成的群體。細分領域調研以客戶為中心產品體系規劃

選擇目標市場并制定市場營銷策略

發掘市場機會，開拓新市場

集中人力、物力投入目標市場

提高資源利用效益提供需求

細分市場不是根據產品品種、系列來進行的，而是從消費者理論基礎，即消費者的需求、動機、購買行為的多元性和差異性劃分的。通過市場細分對企業的生產、營銷起著極其重要的作用。(指最終消費者和工業生產者)的角度進行劃分的，是根據市場細分的智慧教育大數據框架結構

基于細分行業商業分析從宏觀到微觀的分的一般規律，析邏輯，我方提出了教育行業大數據七步模型。項目將結合電信云公司自身優勢與特點，提出教育行業大數據目標市場、智慧小區云服務平臺整體解決方案智慧小區云服務平臺整體解決方案智慧小區云服務平臺整體解決方案求大數據需求分析與大數據實現面臨的挑戰教育行業大數據七步驟模型1行業發包括教育行業產業背景、行業矩陣、各細分領域研究及教育大數據建設現狀1展行業發展2產業鏈包含國內智慧教育的線下線上產業鏈重點節點分析與產業鏈條重點流程梳理宏觀2分析產業鏈分析3市場現包括結合教育細分行業特點，做出大數據價值判斷、大數據應用現狀分析與變現手段

34狀市場分析挖掘需求4挖掘需包括從學校、學生等產業內角色的角度做出產業鏈角色、產品設計、能力建設、數據應用建議。55場景設包括政府、教師、學生、教學管理、技術服務商、平臺服務商、用戶的應用場景預測微觀場景設計計66應用案包括精準扶貧、線上教學、思維課程、自適應學習平臺等已實現的應用場景分析應用案例例結論7解決方包括從目標領域細分到盈利模式的全流程商業設計與針對云公司的能力分析與建設建議解決方案7案智慧教育大數據需求分析智慧小區云服務平臺整體解決方案智慧小區云服務平臺整體解決方案智慧小區云服務平臺整體解決方案02智慧教育大數據需求分析：政府部門

政府部門依據統計報表制定各種指標，指導教育發展工作，而利用大數據技術采集、挖掘、分析這類數據能夠更好地量化教育現狀，并用作制定教育資源分配建議、教育管理政策。資源分配教育管理分析某市、某省甚至全國生師比現狀與教學效果的在學生綜合評價中，可先從學生體質健康達標率入手，配合專用傳感器，獲取學生體質相關數據，運關聯性，得出最佳生師比或指導性生師比，以此指導各地教師調動的相應政策；用大數據技術分析學生體質與學生鍛煉時間、強度智慧小區云服務平臺整體解決方案智慧小區云服務平臺整體解決方案智慧小區云服務平臺整體解決方案等內容的相關性模型，并依此提出教學建議；分析學校農村學生寄宿生比例，指導新校選址、舊校裁撤等事宜；通過對專任教師培訓次數（人次/百人）指標的分析，探討教師繼續培訓與教學質量的相關性；對某高校教室、實驗室的空置率或利用率做大數據分析，并依據分析結果權衡場地資源的再分配，將屬于某班級/年級/院系空置率高（利用率低）的場地調撥給其他場地使用緊張的班級/年級/院系。分析進城務工人員隨遷子女的入學比例與該地經濟發展、政策變動、人均收入增長等因素的相關性，得出與教學管理方案（新建學校、教師調動等）關聯的模型，指導教育部門制定合理的教學管理方案。智慧教育大數據需求分析：教師教學資源精準投放教師教學評價云題庫建設教師綜合評估教學資源精準投放，即準確搜尋所需教案、教學課件、教學通過教師行為大數據分析（包括課程設計類型、教學思維回建立云題庫，并在年級、學科分類的基礎上，運用大數據進在多次教學反饋，學生學習反饋的基礎上，形成教師綜合評視頻或問題學生應對方法等，在搜尋過程中還可參考課程大智慧小區云服務平臺整體解決方案智慧小區云服務平臺整體解決方案智慧小區云服務平臺整體解決方案據比較，找到教師自身教學過易程度、解題思路類型劃分，路圖等），通過橫向縱向大數行題目類型、知識點類型、難估報告，對教師教學類型、教學優勢、教學缺陷、學生類型匹配等做出全方位評價。數據標簽進行篩選，找到合適的教學資源程的問題所在，進行針對性訓練和輔導，最終得到教師教學評價。并貼上題目標簽。教師可根據課程標簽進行智能組卷，或結合學生學習數據分析布置個性化作業。智慧教育大數據需求分析：學生

通過學生行為大數據分析，洞悉學生學習思維的問題所在，進行針對性訓練提高。

在學生弱項分析的基礎上，結合行為數據分析，提出針對性具體性的學習建議甚至學習方案。智慧小區云服務平臺整體解決方案智慧小區云服務平臺整體解決方案智慧小區云服務平臺整體解決方案

對學生學習歷程進行記錄，根據學習進度精準推送所需教學資源。

對目標明確的學習（如資格考試），執行大目標分解成小目標的學習計劃，分析用戶日常時間安排判斷學習計劃的可行性或提出學習時間安排建議。分析用戶學習進度及特點，給出預測分數和學習提升建議。智慧教育大數據需求分析：教學管理分析學生學習風格、能力模型、群體學習特點對學生教學管理制度（如教學作息時刻表、教學設施建設等）給出指導意見教學管理教學管理建立學生的電子檔案建立教師的電子檔案教師教學特點、教學優勢分析智慧小區云服務平臺整體解決方案智慧小區云服務平臺整體解決方案智慧小區云服務平臺整體解決方案提升做出具體要求記錄學生的學習歷程、學習標簽、強弱項分析等記錄教師的教學歷程、教學標簽、強弱項分析等對教師調配、教師教學能力Phase1Phase2Phase3檔案終身化、全國化教學管理搜集學生行為數通過大數據多維據（學生學習特點、時間安排等）對比，找到問題學生習慣問題（包括學習、心理健康問題）及時做出針對性輔導方便學生升學或更換輔導機構讓老師可以快速了解學生的具（包括換品牌和換匙域）時，體情況有利于教師調動分配，選擇更合適的工作環境和教導對象智慧教育大數據需求分析：教育技術服務商平臺技術服務商的大數據技術用武之處應用需求甚多對于平臺技術服務商而言，最大的難點在于平臺頂層設計。，即準確把握用戶需求和平臺前景規劃。大數據技術雖不能直接擊中用戶需求需求的把握比傳統的問卷調查或實地調研更具參考性和實用性，但能快速精準地把握市場現狀。因此，，并給出趨勢預測分析大數據技術對平臺技術服務商的平臺建設極具指導意義。從這個角度上看，大數據技術對用戶。平臺技術服務商

語音識別技術服務商大數據前景廣闊語音識別的關鍵技術指標是識別準確率和識別速度，語音識別是一個熱點領域，而這兩項指標都能通過大數據技術進行優化，除了教育應用，還涉及眾多領域。。目前國內教育領域語音識別技術龍頭企業為科大訊飛目前英語語音識別系統已經在使用過程中逐步完善，但漢語語音識別由于漢語的復雜性，所有省份的口語評測采用的都是科大訊飛的引擎，存在技術瓶頸。，產品開發亟待突破。智慧小區云服務平臺整體解決方案智慧小區云服務平臺整體解決方案智慧小區云服務平臺整體解決方案在建立龐大的語音和詞匯數據庫的基礎上，運用大數據技術匹配用戶說話內容與語音庫，并根據詞匯數據庫理解用戶表達的意思。語音識別技術服務商物聯網技術服務商大數據應用前景廣闊物聯網技術和大數據技術是一對密不可分的兄弟。，物聯網采集的數據需要大數據技術做分析，而大數據技術的開展需要物聯網技術物聯網技術服務商進行數據采集。智慧教育大數據需求分析：教育平臺服務商

平臺服務商是未來教育線上產業鏈建設的重點，而教育行業未來發展趨勢將是結合新型信息技術實現線上線下深度融合，因此大數據技術在平臺服務商的應用被教育行業業內人士廣泛看好。教育資源云存儲，優質教育資源共享教育資源標簽學生學習進度管理、學習情況管理、學情分析教師布置作業、師生雙方精準匹用戶畫像交流伙伴匹配配化，方便教師和批閱試卷、上傳提高匹配效率智慧小區云服務平臺整體解決方案智慧小區云服務平臺整體解決方案智慧小區云服務平臺整體解決方案學生查找資源精準推送課程資料等師生雙方的教學評估教育資源平臺教育管理平臺O2O平臺學習交流平臺教育平臺服務商智慧教育大數據需求分析：用戶

用戶即學生和家長，家長是教育行業的主要付費者，前面介紹了學生需求，因此這里只關注家長端的大數據應用。教育行業面向家長的業務主要在家校互動方面開展，可運用大數據技術在教育內容信息化的基礎上將信息同步到家長端，家長反饋也可進行大數據聚類分析。智慧小區云服務平臺整體解決方案智慧小區云服務平臺整體解決方案智慧小區云服務平臺整體解決方案云同步實時推送學校家教育行業面向家長的業務主要在家校互動方面開展，大數據技術可結合位置數據，在學生到校或到家時將抵達信息實時推送到家長端，變相解決教育行業安全問題。大數據在教育行業應用中的問題

大數據是智慧教育行業躍遷的新變量，但目前也面臨著諸多挑戰：1產品同質化嚴重2分析端是整體短板3缺乏統一的行業標準

主要以考量測評類產品為主，重點聚焦于如何“提分”

盲目跟風現象嚴重，產品同質化且差異不大

目前的產品多集中在關系維系端和數據存儲端，缺乏深度數據分析

教育行業數據半結構化、非結構化突出，在分析端技術整體不成熟

行業正在重走教育信息化早期發展階段的“老路”，盲目混亂發展

專門針對教育大數據的標準制定工作還未正式吭動智慧小區云服務平臺整體解決方案智慧小區云服務平臺整體解決方案智慧小區云服務平臺整體解決方案4大數據價值尚未體現5數據模型的科學性不足6數據的權利制度未明確

整個行業缺乏有影響的大數據實踐案例，普遍對價值認可不足

缺乏有影響案例的情況下，大數據定價缺乏依據和標準

教育業務具有異常的復雜性和獨特性，目前大多數產品僅靠IT思路構建教育數據庫，在數據源選擇和指標、權重設計方面往往脫離實際

教育數據的歸屬權、開放范圍、開放方式、隱私保護等還無清晰界定

在提供教育數據產品與服務中，往往存在極大的政策風險大數據在教育行業應用的啟發性思考

美國聯邦政府教育部技術辦公室2012年4月10日發布了《通過教育數據挖掘和學習分析改進教與學：問題簡介》，指出在兩個特定的教育領域會用到大數據：教育數據挖掘和學習分析。教育數據挖掘的目標：教育數據挖掘和學習分析的匙別教育數據挖掘通過創建把學生的知識、動機、元認知和態度結合在一起的學生模型來預測學生未來的學習行為。發現或改進學科領域的模型，這些模型能夠概括要學習的內容特點和優化的教學步驟。研究學習軟件能夠提供的對不同教學法支持的效果。通過建立綜合了學生模型、領域模型和軟件教學模型的計算模型，推進關于學習和學生的

技術：學習分析最常用的技術是統計、可視化、系統網絡架構、情緒分析、影響分析、話語分析，概念分析和意義建構模型；教育數據挖掘最常用的技術是分類、聚類、貝智慧小區云服務平臺整體解決方案智慧小區云服務平臺整體解決方案智慧小區云服務平臺整體解決方案科學知識。葉斯模型、關系挖掘和用模型來發現數據中有意義的信息。起源：學習分析較多地源于語義網絡、智能課程和系統干預；教育數

學習分析技術的價值：對于學生而言，可以從學習者行為角度了解學習過程的發生機制，并用來優化學習，以基于學習行為數據的分析為學習者推薦學習軌跡，開展適應性學習、自我導向學習。對于教師和管理人員而言，可以用來評估課程和機構，以改善現有的學校考核方式，并提供據挖掘較多地源于教育軟件、學生建模和預測課程的結果。重點：學習分析更重視對數據和結果的描述；教育數據挖掘更重視對所采用的數據挖掘技術的描述和比較。發現：在學習分析中，利用人類判斷的是關鍵，自動化的發現是用于實現這一目標的工具。在教育數據挖掘中，自動化的發現是關鍵，利用人類判斷是用來完成這個目標的工具。

學習分析更為深入的教學分析，以便教師在數據分析基礎上為學生提供更有針對性的教學干預。

對于研究人員而言，可以作為研究學生個性化學習的工具和研究網絡學習過程和效用的工具。對于技術開發人員而言，可以優化學習管理系統。大數據在教育行業應用的啟發性思考

教育政策制定，不僅要有教育事業發展數據，還要結合經費數據、人口數據、以及學生表現和學生家庭社會經濟背景數據等，才能公平地分配教育資源。

教育數據挖掘和學習分析研究的議題以學生的學習和認知發展為中心。

目前考試數據、學籍數據、教師數據、事業數據、經費數據、人口數據、研究數據都分智慧小區云服務平臺整體解決方案智慧小區云服務平臺整體解決方案智慧小區云服務平臺整體解決方案大數據

大數據需要專業研究，需要大機構的支持，需要政府、研究機構和專業數據分析公司的合作。政府負責提供數據或組織搜集數據，研究機構負責設計研究框架和分析結果，專業數據散在不同的機構和政府部門，很難形成大數據，需要政府部門統籌考慮解決。思考分析公司負責軟件開發并提供數據分析模型方面的支持。

與社會科學有關的大數據問題，例如輿情分析、情感分析等，才剛剛起步。

數據安全和存儲問題大數據涉及學生的個人信息，在合作中必須用合同：的方式來確保學生個人信息的安全，不被用作商業用途。一般應由政府或政府授權的非營利機構負責數據的存儲和管理，商業公司使用數據庫需要取得政府的授權。教育大數據應用場景分析智慧小區云服務平臺整體解決方案智慧小區云服務平臺整體解決方案智慧小區云服務平臺整體解決方案03在確保學生尊嚴的基礎上，給貧困生送去溫暖因此，大數據技術作為新型信分析用戶學習進度及特點，給出預測分數和學習提升建議。通過學生行為大數據分析，洞悉學生學習思維的問題所在，進行針對性訓練提高。在平臺中基于大數據分析結果加入家校溝精準營銷服務一般按營銷效果面向家長，針對家校互動功能不完善、家用方式實現教學管理效率的優化，對教育行業轉型平臺后，Knewton的目標是做一個讓世現高校學生就業規律，即某所高校的畢業生學作息時刻表、教學設施建智慧教育大數據應用場景分析：政府部門應用場景1：應用場景3：大數據分析指導建議以復旦大學教室資源分配為例：全省小學生師比為13.12制定山西省指導性小學生師比為13.00物聯網技術安裝門禁卡，記錄每個人進出各個教研室的情況以山生師比為學質量普遍比其他學校更高12.60-13.40的學校教西省為例山西省南部生師比普遍高于13.0013.00，北部生師比普遍低于制定山西省小學教師資源向南部傾斜的政策大數據技術分析每個教研室使用記錄得出：智慧小區云服務平臺整體解決方案智慧小區云服務平臺整體解決方案智慧小區云服務平臺整體解決方案教育機構數據庫新聞學院外語學院160100個教研室的使用率僅個教研室使用率高達40%80%應用場景2：大數據分析指導建議以黑龍江省為例全省農村學生寄宿生比例為32%在考慮將甲村和乙村的學校合并時，由于乙村寄宿生比例較高，因此可撤掉乙村學校，鼓勵原乙村學校學生全部轉為寄宿生，有利于解決農村學生裁并校后的住宿、就餐和上下學問題指導建議復旦大學可將新聞學院的部分教研室劃分或借給外語學院使用，提高學校整體場地使用率，實現資源的再分配甲村和乙村是鄰村，甲村寄宿生比例為50%20%，乙村寄宿生比例為教育機構數據庫智慧教育大數據應用場景分析：政府部門應用場景4：應用場景5：以某二線城市小學二年級英語教學為例：以河南省初中生體質統計為例：現有英語教學標準語用標準單詞庫認知標準單詞庫教育部門數據庫初中學生體質健康達標率平均為60%場地限制、經費限制等諸多因素智慧小區云服務平臺整體解決方案智慧小區云服務平臺整體解決方案智慧小區云服務平臺整體解決方案大數據技術分析體質健康達標率在80%以上的學校，以足球、籃球、羽毛球等運動量較大的體育項目為主體質健康達標率在60%以下的學校，以乒乓球、接力跑步、廣播體操等體育項目為主大數據技術分析分析學生答題、作業、口語測試等記錄，得出實際”run”達到語用標準的學生不足20%指導建議將該單詞的學習標準降為認知，應用大數據分析修正英語教學標準指導建議學校可據此向教育管理部門申請教育經費修建場地或變動體育課程項目安排，以提高學生體質健康達標率智慧教育大數據應用場景分析：教師應用場景6：應用場景7：教學資源精準投放云題庫智能組卷教師需求某教育資源平臺教師需求題庫系統定制試卷廣西省某山村小學教師教《少年閏土》一課，缺少高質量教學課件，希望找到一份適合廣西省使用的教學課件，便于當地學生理解。智慧小區云服務平臺整體解決方案智慧小區云服務平臺整體解決方案智慧小區云服務平臺整體解決方案再通過查看每個課件的課中考試試卷。關鍵詞搜索廣西少年閏土課件圖片豐富廣西省某教師即將要出一份期中考試考卷，希望在線上找到一些可供參考的題目。云題庫系統登錄某教育資源平臺，先選擇六年級上學期數學題容庫，，就能看相關的期再選擇前三章內試卷選擇一份，進入選擇題題難度適中的庫，根據考察知識點調整題型的操作所需題目類似，。其他程標簽快速找到所需資源平臺推送根據她的搜索間隔時間和六年級教學進度安排表預測她以后需要的教學內容生成試卷智能統計根據統計情況進行適當的調整，最后選擇部分題目更改數字后，即能生成一份合適的期中考試試卷。在選擇過程中教師能清晰地看到已挑選題目的知識點標簽數統計、難易題分數統計。郵箱推送參照以往選擇課件的課程標簽匹配這位教師可能需要的教學資源其他方式教學資源推送用戶畫像智慧教育大數據應用場景分析：學生應用場景8：應用場景9：以小明為例小紅想報名三個月后的雅思考試，目標為6.5分，且已通過英語六級考試500分學習過程行為分析認真聽講時間30/45min眼動儀，智能坐墊需求現狀答題過程行為分析英語選擇題錯誤率英語語法題錯誤率30%50%線上答題數據結合物聯網采集數智慧小區云服務平臺整體解決方案智慧小區云服務平臺整體解決方案智慧小區云服務平臺整體解決方案據和通話數據，運小紅每日可學習時間最多只能學習分布于中午和晚上6小時，且用大數據技術分析根據雅思考試大數花費六級3500個月每天分相當于雅思8小時進行學習5.5分，同水平考生平均，雅思考試6.5分通過率為80%。個人分析結論思路明確、思維緩慢加強答題速度加強語法學習據統計分析針對性建議小紅參加3個月后的雅思考試，考試通過率較低建議將學習時間延長到4個月，考試通過率較高提供錯題的同類型題目，重復訓練結果預測程序化題庫智慧教育大數據應用場景分析：教學管理應用場景10：應用場景11：李老師趙老師物聯網收集數據廣東省某初中班級學生完成課后作業時間平均為時，低于1小時的學生占20%，高于3小時的學生占2小10%。教學風格全民提升型優升劣降型況家長反饋情在低于中，差生占1小時的學生40%。在高于中，優生占3小時的學生70%。智慧小區云服務平臺整體解決方案智慧小區云服務平臺整體解決方案智慧小區云服務平臺整體解決方案擅長講解基礎知識和難度適中的題型擅長講解提升型知識和難題偏題怪題大數據分析全班物理成績在80-85分的人數占70%全班物理成績在90分以上人數和人數基本相等，且優60分以下生和差生之和占全班人數的55%教師和家長注意督促此類業。學生認真完成作可重點關注答題效率較低的行針對性輔導，找學生，老師進出原因，提高度。答題速針對性建議分析建議適合執教差生班適合執教優生班其他應用統計女生結伴上廁所的現象，找出半年以來一直單獨上廁所的女生，重點關注這類學生的心理健康問題。智慧教育大數據應用場景分析：技術服務商應用場景12：整合外部數據大數據技術分析提升建議平臺技術服務商智慧小區云服務平臺整體解決方案智慧小區云服務平臺整體解決方案智慧小區云服務平臺整體解決方案其他來源數據百度搜索數據教育機構學生數據用戶最感興趣的領域為語言培訓（35%）平臺應主攻口語評測，結合用戶希望在口語練習中實現的功能或效果（重要度排名）教育機構課程數據語言培訓中市場痛點為口語練習（60%）應用場景13：語音識別技術服務商語音數據庫建立語音數據分類語音模擬信號匹配語音識別智慧教育大數據應用場景分析：平臺服務商應用場景14：以搭建湖南省長沙市教育資源共享平臺為例：云端教學資源共享整合全市電子教學資源市教育資源平臺年級智慧小區云服務平臺整體解決方案智慧小區云服務平臺整體解決方案智慧小區云服務平臺整體解決方案學科省教育資源平臺適合優生中英文字幕全國教育資源平臺不易理解搭建教育資源共享平臺云存儲技術教學資源標簽化教學資源精準推送智慧教育大數據應用場景分析：平臺服務商應用場景15：應用場景16：以O2O平臺應用為例：以學習交流平臺建設為例：整合全國高校的bbs平臺需求吳女士希望為上初二的女兒找一位周末補習物理的老師，學生基礎薄弱，希望先補習光、聲部分。大數據技術吳女士向O2O平臺提交女兒學習智慧小區云服務平臺整體解決方案智慧小區云服務平臺整體解決方案智慧小區云服務平臺整體解決方案平臺需求。k12階段專業指導大學在校生學生匹配平臺結合LBS技術利用大數據匹配了一位周六上午空閑的物理老師，該教師擅長補缺，具有7年教齡，且距離吳女士家里路程為步行師、家長雙方30分鐘。，將這個匹配結果告知教試用大數據技術課程試講后提升效果不錯，吳女士非常滿意。設計智能引導系統智慧教育大數據應用場景分析：用戶應用場景17：學生安全定位系統LBS技術大數據技術整合動態數據可以分析學生其他指標后的學生去圖書館、體育場次數停留時長等數據智慧小區云服務平臺整體解決方案智慧小區云服務平臺整體解決方案智慧小區云服務平臺整體解決方案建立學生動態管理系統記錄分析學生日常學習期間行動異常狀況及時推送家長、學擴展大數據應用場景應用場景18：路徑校端需求分析比如：新出卡通人物書包很受小學生歡迎，家長可以某學校組織了中學生足球聯賽，家給孩子買生日禮物；長可以關心一下孩子的體育愛好。應用擴展家長和學生所處的社會環境不同，關注的話題自然也不同，如果家長可以關注學生每天成長所處的環境交流，而不是只停留在考試排，更好的和學生名這樣的話題上，對學生成長十分有利。如果可以收集到每天，甚至每個班級的話題，這對于構建學生學習分析平臺也具有重要參考意義。數據挖掘信息推送及建議信息采集系統信息分析系統教育大數據解決方案智慧小區云服務平臺整體解決方案智慧小區云服務平臺整體解決方案智慧小區云服務平臺整體解決方案04目標市場分析：教育細分領域

根據教育行業各細分領域分析，從市場規模、發展現狀、互聯網應用現狀、領域特點出發，對教育行業各領域進行大數據價值判斷和思考。大數據市場潛力大數據市場潛力一般，適當關注大數據市場潛力進入難度不高，無需關注優秀，重點關注易語言培訓留學服務職業培訓智慧小區云服務平臺整體解決方案智慧小區云服務平臺整體解決方案智慧小區云服務平臺整體解決方案K12輔導學歷職業教育國際學校高等教育學前教育興趣培訓難早期教育K12教育低高市場價值目標市場分析：產業鏈角色

根據前文教育服務商大數據需求分析，結合線上產業鏈角色分析，我們認為線上產業鏈角色大數據需求排名依次為：平臺服務商＞內容提供商＞技術服務商＞渠道服務商。平臺服務商是未來教育線上產業鏈建設的重點，而教育行業未來發展趨勢將是結合新型信息技術線上線下深度融合。因此，大數據技術作為新型信息技術之一，平臺服務商大數據潛力毋庸置疑。平臺服務商智慧小區云服務平臺整體解決方案智慧小區云服務平臺整體解決方案智慧小區云服務平臺整體解決方案內容提供商是教育行業產業鏈的核心，大數據技術在教育行業的應用也集中于內容管理。因此，內容提供商的大數據應用潛力同樣非內容提供商常可觀。技術服務商中平臺技術服務商、語音技術服務商、物聯網技術服務商等大數據前景都非常良好。但由于技術服務商本身處于產業鏈上游，話語權較弱，整體大數據前景尚可。技術服務商渠道服務商中網絡服務商、終端服務商和支付服務商的大數據需求較弱，場景需求也較弱。渠道服務商大數據潛力不佳。渠道服務商目標市場分析：直接客戶

根據前文大數據需求分析，結合應用場景分析，我們認為大數據的直接客戶為以下四類人：技術部/IT部負責人CEO技術部/IT部負責人政府部門各分校校長教育機構智慧小區云服務平臺整體解決方案智慧小區云服務平臺整體解決方案智慧小區云服務平臺整體解決方案教育服務商用戶CEO學生家長技術部門負責人大數據價值分析:場景角色和場景分析為教育管理部門多年來積累的數據及實時搜集的數據提供數據處理服務。根據大數據分析挖掘結果得出教育行業現狀畫像，為教育資源分配應政策制定提供及數據相支撐幫助教育機構提高教學效率、運營效率。面向教師，針對搜索教學資源、批改作業、實時探知教學效果等痛點，通過建立標簽、云題庫、錯題集、學習記錄等方式解決問題。對學生而言，利用大數據技術針對主動性不強、學習無針對性、學習情況不明、易錯點/常考點不明等痛點，通過分析學生學習記錄、根據做題情況智能出題、查閱某學生錯題、查閱錯題集等方式解決學生痛點。對于教學管理，大數據技術可解決因學生學習記錄不完整、教師教學記錄不完整、師生教學方案不匹配、管理規定不合理等痛點造成的問題。面向平臺服務商，可針對平臺用戶體驗不清晰、改進方向不明確、優質教育資源共享后搜索不易、運營效率低等痛點數據技術改善平臺使用環，利用大境。面向技術服務商，可針對平臺頂層設計不完善、語音識別技術識別效率低、物聯網數據處理難等痛面向家長，針對家校互動功能不完善、家長反饋不明確、孩子情況不了解等痛點，在平臺中基于大數據分析結果加入家校溝通、學生情況實時探析等模塊，滿足家長教育需求。場景分析智慧小區云服務平臺整體解決方案智慧小區云服務平臺整體解決方案智慧小區云服務平臺整體解決方案教育機構點，利用大數據聚類分析挖掘技術解決。3教育服務商1政府部門24用戶場景角色大數據技術服務商大數據價值分析：商業模式目標客群為各級教育管理部門，從高向低滲透，與政府通過數據合作或數據互相開放等方式，以獲取勞務費、實現數據共享或獲得數據使用權、加深對全國教育事業現狀的了解為目的展開/匙域商業合作。（PPP模式）教育機構目標客群為需要大數據分析服務改善運營及教學效率或全面了解運營情況的中小型教育機構/學校，已有教育政府部門智慧小區云服務平臺整體解決方案智慧小區云服務平臺整體解決方案智慧小區云服務平臺整體解決方案商業模式平臺無大數據能力或大數據能力較弱的大型教育機構/學校，需要大數據營銷服務推廣的各類型教育機構。通過為教育機構搭建教育平臺大數據模塊，向其出售大數據平臺使用權、提供大數據營銷服務、提供平臺大數據接入服務，向教育機構購買習數據等方式，達成戰略合作。/交換學目標客群為自身大數據實力較差或未建立大數據團隊的技術服務商及平臺服務商，需要大數據技術提升運營效率、教學效率及全面了解用戶體驗、加強平臺頂層設計。通過為其構建平臺后臺大數據模塊、向其提供大數據處理分析服務、出售大數據平臺使用權等方式，與教育服務商達成戰略合作。教育服務商大數據價值分析：變現渠道1出售大數據平臺年模式，但對數據資源及教育行業了解要求較高，初期用戶獲取成本及維護成本較高。/季使用權：此種變現方式大數據價值最高，可作為云公司長期發展變現變現渠道2獲取教育平臺大數據模塊搭建分成+勞務費：主要注重云公司的技術實力，也要求具備一定的教育行業了解程度，本身變現價值一般，但可為出售大數據平臺使用權作鋪墊，甚至可以捆綁銷售。智慧小區云服務平臺整體解決方案智慧小區云服務平臺整體解決方案智慧小區云服務平臺整體解決方案獲取大數據分析服務勞務費：變現方式形式非常多樣化，數據增值價值尚可，可在云公司進入教育行3業初期為云公司大數據平臺的設計和推廣提供經驗和資源支撐。提供大數據分析服務可作為云公司教育大數據全階段的變現渠道之一。4獲取大數據精準營銷服務費銷操作，一般按營銷效果收費。可作為云公司初期最直接的變現方式之一，但無法完全發揮數據價值。：變現方式非常直接，在電信數據資源和數據分析能力的基礎上進行精準營5出售運營商數據可取，在云公司急需流動資金時才可考慮使用。：此種方式最為簡單直接，且推廣難度小。但直接出售運營商數據無異于殺雞取卵，極不大數據應用案例分析（1/4）I模式分析訴求分析資源能力分析貧”南京理工大學“精準扶對本科生飯卡卡記錄進行大數據分析。受資助對象為每月在2015年9月中旬到11月中旬的刷食堂吃飯超過60頓，月總消費額不足420元的學生，并按照一日630元的標準對貧困生進行差額補助。為增強3頓，每頓7元，30天共計大數據分析結果的科學性，在確定資助對象名單后提交給各學院輔導員進行核對，以確定最{{{{{{{{該案例對數據資源和大數據技術實力要求均較低，不要求有大量的教育行業經驗積累。擁有學生飯卡刷卡記錄數據及基本的大數據分析能力即可在確保學生尊嚴的基礎上，給貧困生送去溫暖智慧小區云服務平臺整體解決方案智慧小區云服務平臺整體解決方案智慧小區云服務平臺整體解決方案終的資助對象II模式分析訴求分析資源能力分析新東方大數據案例與騰訊合作實時把握學員學習反饋，并通過騰訊大數據形成成員360視圖實現精準營銷與百度合作對考試培訓進行大數據研究分析與柯林斯合作實現學員學習數據挖掘和線上數據資源共享新東方優能“進步可視教學體系”通過大數據看到學生的進步，并對教師表現和教學方該案例對數據資源和大數據分析能力要求均較高。數據資源方面：數據、搜索數據學習數據、社交數據、消費大數據分析能力：分析課程優化方向或實現通過大數據技術了解學員學習反饋、課程優{{{{{{{{化建議，做到自適應學習和個性化學習，清晰地看到學生的進步，或利用大數據實現更好的營銷案提出指導意見精準營銷大數據應用案例分析（2/4）III模式分析訴求分析資源能力分析IMMEX通過對學生在問題解決過程中選擇信息的記錄，如點擊按鈕的順序，花費的時間長短，是否點開干擾信息等，通過特定的公式進行分析，將學生的解題步驟與操作策略轉化為可視的函數圖，即思維回路圖。根據思維回路圖兩個關鍵變量“步長”和“回路”數據的判斷，將學生的思維過程劃分為四種狀通過圖形化形式描繪學生解決問題的思維過{{{{{{{{程，分析評估學生的思維模式，幫助學生有效提高分析解決問題能力該案例要求有優質的問題集的學生解決問題過程的分析公式/課程設計，有合理/圖形化形式，同時有合理的思維過程圖解讀方法，這些都要求有深厚的教育行業經驗積累課程Knewton智慧小區云服務平臺整體解決方案智慧小區云服務平臺整體解決方案智慧小區云服務平臺整體解決方案態，反映學生腦海中解決問題的思維過程IV模式分析訴求分析資源能力分析最初的時候學習你Knewton最的需要的內容，為此提供線應試模式是在你最需要上優質的之后Knewton具有交互性的課程開始轉做開放性平臺，與應試模式下，Knewton要提供活躍的、交互性強的實現自適應學習的線上課程，用戶可以隨時去看。{{{{{{{{轉型平臺后，Knewton的目標是做一個讓世界上所有的學習產品都的平臺能用來做適應性學習該案例在應試模式下需要深厚的教育行業經驗，技術實力要求并不高，而開放性平臺下不僅需要對教育行業的深入了解，也需要一定的大數據分析能力的轉型之路出版社、學校和教育機構達成合作，利用大數據預測、內容數據質量把控技術實現學習推薦、學習數據分析大數據應用案例分析（3/4）V模式分析訴求分析資源能力分析利用LinkedIn數據通過對高校畢業生職業生涯數據的分析，發現高校學生就業規律，即某所高校的畢業生一般會在哪些公司找到工作，幫助中學生通過對將來職業選擇的清晰化選擇心目中理想的大學，找到“你或許想上的大學”該案例要求有龐大的畢業生職業生涯數據積累和強大的大數據分析能力。目前只有領英擁有這種獨家數據資源，但如何用數據滿足用戶需求，同樣值得深思選擇大學通過對領英用戶畢業生職業生涯數據的分析，為中學生尋找自己“心中的大學”，{{{{{{{{從而與18歲以下用戶交流，獲取潛在用戶和新的會員智慧小區云服務平臺整體解決方案智慧小區云服務平臺整體解決方案智慧小區云服務平臺整體解決方案IV模式分析訴求分析資源能力分析利學生用大能數否完據預成測課業通過收集分析學生的學習習慣——例如點擊線上閱讀材料、是否在網上論壇中發言、完成作業的時長及時干預幫助問題學生，從而提升畢業率。——來預測學生的學業情況、該學術預警系統的預測成功率在75%到79%之間讓學生、教師和雇員享受到先進開源技術帶{{{{{{{{來的好處，為問題學生提供及時的幫助，提升學生畢業率該案例要求有較強的數據收集能力，并建立一個合理的數據模型/算法來預測學生的學業情況，因此要求具備強大的大數據實力大數據應用案例分析（4/4）VII模式分析訴求分析資源能力分析希維塔斯學習通過使用課程記錄，包括來自學生社交媒體、學生與100多萬學生的相關記錄和700萬個教授的交談記錄、博客以及學生調查等方面的數據和全國高等教育的許多公開數據，探知輟學傾向學生和學習表現不良學生，還能發現無意義或意義不大的課程，并找到哪些資源和干預是成功的通過建立最大的跨校學習數據庫，為各高校{{{{{{{{提供個性化管理平臺，用“希維塔斯學習”分析工具開展大數據工作該案例要求有強大的數據收集能力，尤其是學生學習數據收集，基于數據和多元化的數據利用方式實現教學管理效率的優化，對教育行業經驗的要求并不高智慧小區云服務平臺整體解決方案智慧小區云服務平臺整體解決方案智慧小區云服務平臺整體解決方案VIII模式分析訴求分析資源能力分析一起作業網通過對學生、老師、家長行為數據的收集，分析影響學生學習的各種因素，如父母的陪伴、布置個性化作業與否等，并借助分析結果讓教育主管部門更好地管理教育，促進教育公平借助智能化的大數據運算技術，對每個學生進行具體的分析再被老師所用，實現學習內容的定向“靶標式”推送，并徹底改變傳統{{{{{{{{的學習模式該案例要求有深厚的教育行業積累，技術實力并不重要。基于對教育行業的理解，找到信息技術的應用模式和場景，并在實踐中發現落地障礙的根本原因，及時調整產品推進和設計方向電信云公司解決方案

在明確目標市場、明晰大數據應用場景、剖析過往成功案例的基礎上，探索云公司應如何進入教育行業，包括目標市場、產業鏈角色、產品設計、資源能力建設和進入途徑。教育細分????語言培訓職業培訓K12輔導K12教育領域產大數目智慧小區云服務平臺整體解決方案智慧小區云服務平臺整體解決方案智慧小區云服務平臺整體解決方案電信業據技術標產業鏈???平臺服務商內容提供商技術服務商云公司鏈角色市場目標服務商商業模式??教育管理部門需要大數據分析服務的中小教育機構大數據實力較差的及大型教育機構教育服務商目標客戶?定位于技術服務商和大數據精準營銷服務，長期來看應打造教育大數據平臺供各方使用，——大數據技術服務商，短期內發展大數據分析服務實現大數據對教育的變革，最終實現“因材施教”。?外語學院使用，提高學校整體場地使用率，實現資源的再分配智慧教育大數據應用技術通過創建把學生的知識、動機、元認知和態度結合在一起的學生模型來預測學生未來的學習行為。發展、政策變動、人均收入增長等因素的相關性，教育管理部門需要大數據分析實現大數據對教育的變革，最終實現“因材施教”。與柯林斯合作實現學員學習數據挖掘和線上數據資源共享業設計與針對云公司的能力分析與建設建議求方和提供方全面掌握包括手機終端4獲取大數據精準營銷服務費銷操作，一般按營銷效果收費。廣西省某山村小學教師教探討教師繼續培訓與教學質量的相關性；進軍教育行業思考：高等教育宏觀報告示進軍教育行業思考：高等教育宏觀報告示智慧小區云服務平臺整體解決方案智慧小區云服務平臺整體解決方案智慧小區云服務平臺整體解決方案教育機構數據庫新聞學院外語學院160100個教研室的使用率僅個教研室使用率高達40%80%中國電信云公司解決方案：資源能力建設

云公司手中握有電信運營商優質數據資源，包括位置數據、身份數據、上網數據和終端數據、通信數據和時序數據、社交數據、消費數據。位置數據手機附著的基站位置

身份數據無論手機、寬帶都為實名認證并提供更多信息不僅客戶信息覆蓋完整，還可外部數據源MR置數據來判定用戶的位WLAN車、無人機等熱點定位、應急

以基于實際行為進行驗證交換百度搜索數據上網數據和終端數據智慧小區云服務平臺整體解決方案智慧小區云服務平臺整體解決方案智慧小區云服務平臺整體解決方案通信數據和時序數據擁有每次通信行為數據的

上網行為數據在用戶允許下，撮合需求方和提供方全面掌握包括手機終端及平板終端/PC數據同時，還可以通過對端解讀更多的信息基于運營商數據的多樣性，比如通過用戶上網、位置、通話等行按照時間排列，可以了解更多規律地圖出行數據

購買教育機構學習數據社交數據運營商擁有天然的社交

消費數據分析客戶消費的支付能力和消費通過用戶支出額度、支付及時性、欠費情況等分析，可以構建物聯網數據數據，即通信交往圈通信交往圈及簇群網絡類型通過用戶支出額度、支付及時性、欠費情況等分析，可以構建用戶信用模型分成

中國電信云公司解決方案：產品設計初期從客戶訴求出發，