未來十年，全球的資料量將會增長几倍，大資料規模之大，那麼大資料在教育領域如何運用?會為教育帶來什麼樣的革新呢?現在就讓我們一起來看看在教育方面，教育大資料方案應該如何運用。簡單得說，人們在上網瀏覽的每一次行為和詭計都會被記錄下來，這些資料在被收集後再進行分析處理就是大資料了。

跟傳統的教學不同，從免費課程上所蒐集的資料是無法進行簡單的資料分析處理的，因為這些資料僅僅是使用者和系統之間的互動出來的副產品。所以，我們首先要考慮，基於這些資料我們可以提出什麼樣的問題。這不正是人們所從事科學實驗的順序嗎?第一步就是對資料的蒐集，然後在資料的基礎上進行提問。最後選擇最正確的教育大資料處理方法，挖掘出更多有用的資訊。

人們需要訪問免費的關於資訊和通訊技術的工具以及資源，在網際網路欠發達的地區尤其如此。這一資訊影響了我們對該課程最初的一些活動設定。這一平臺同時也告訴我們許多資料，比如每週課程的退課率，哪些課程活動選課者花了最多的時間，哪些又被他們忽略了等等。

但是這些資料可以告訴我哪裡有問題，卻無法告訴我該對這些選課者的行為進行解釋，也不會跟我們說該怎麼解決這些問題。想要把資料用於“設計—測試—再設計”這一過程，就需要一個設計目標。講課者與整個班級的目標是達成某些學習成果，他們設計某些活動、收集學生表現的資料，解釋這些資料，從而優化課堂設計，以期更好地達到教學目標。

看上去這一切好像很美好，其實在這一過程當中並不會產生大資料。我們不可能對其進行大範圍的測試，也沒有獨立的同行檢測，從這個意義上說，它算不得科學。令人興奮的是，如今有了這個大樣本量的學習平臺，學習資料不需要保持所謂的本地屬性。如果學習設計可以被其他講課者使用，而這些講課者也可以從學生身上收集相同的資料，這就變得可以廣泛地檢驗了，也可由一些獨立同行進行評審，並給出建議，重新設計課程。

這種大資料是處於主講者的控制之下的——主講者根據未來課程設計的需要，決定他們需要何種型別的資料。教育大資料方案對於教育來說不但可以優化，但是對於教育者來說不能離開對於資料的掌控。因為我們可以招聘一些具有講課經驗的開發者進行研發，對大樣本的資料進行蒐集和處理。這樣大資料在教育領域才會有真正的作為。