随着时间的推移跟技术的进步，互联网、云计算、大数据等正深刻改变着人类的思维、生活和学习方式。“互联网+教育”也为教育培训行业提供了更大的发展空间。
在此环境下，教培行业面临着瞬息万变的挑战，今天的优势有可能就被明天的趋势所取代，表面上看起来越来越难做；但同时改变伴随着机遇，互联网为传统教育注入了新的活力，海量的学习大数据在教育变革的浪潮中也为教培行业带来了无限可能。
在教育特别是在学校教育中，大数据成为教学改进最为显著的指标。通常，这些大数据主要是指考试成绩。当然，也可以包括入学率、出勤率、辍学率、升学 率等。对于具体的课堂教学来说，数据应该是能说明教学效果的，比如学生识字的准确率、作业的正确率、多方面发展的表现率——积极参与课堂科学的举手次数， 回答问题的次数、时长与正确率，师生互动的频率与时长。进一步具体来说，例如每个学生回答一个问题所用的时间是多长，不同学生在同一问题上所用时长的区别 有多大，整体回答的正确率是多少，这些具体的数据经过专门的收集、分类、整理、统计、分析就成为大数据。
大数据的研究可以帮助教育研究者重新审视学生的需求，通过高新的技术以及细致的分析找到怎样的课程、课堂、教师是能够吸引学生的。
在大数据时代，教师的工作不再简单的是知识传授，而是将知识的输出形式变得多样化，关注学生的个性特征。将统一形式、集体化的教学转变为信息技术支持下的教学。也就是说在了解学生的认知能力和知识结构的前提下，将知识进行迁移、整合并进行传授。
近年来越来越多的网络在线教育和大规模开放式网络课程横空出世，也使教育领域中的大数据获得了更为广阔的应用空间。专家指出，大数据将掀起新的教育革命，比如革新学生的学习、教师的教学、教育政策制定的方式与方法。
教育领域中的大数据分析最终目的是为了改善学生的学习成绩。成绩优异的学生对学校、对社会、以及对国家来说都是好事。学生的作业和考试中有一系 列重要的信息往往被我们常规的研究所忽视。而通过分析大数据，我们就能发现这些重要信息，并利用它们为改善学生的成绩提供个性化的服务。与此同时，它还能 改善学生期末考试的成绩、平时的出勤率、辍学率、升学率等。 当某个学生回答一个问题时，一些变量就需要一起分析了。例如，学生回答正确率低的问题就是好问题吗？此外，时间也是重要的因素。比如，一个学生 在考试的第一部分耗时太多，是否意味着其接下来就会飞速、凌乱地答题。一道问题的答题顺序、结果、具体情况，都给研究者提供了许多前所未有的大量数据。运 用这些数据，研究者就能揭示学生的学习模式。研究者利用所有这些数据就能获悉到底是什么因素 监测学生是“如何”考试的能让研究者有效定型学生的学习行为。大数据要求教育工作者必须超越传统，不能只追求正确的答案，学生是如何朝着正确答 案努力的过程也同样重要。在一次考试中，学生个人和整体在每道题上花费了多少时间？最长的是多少？最短的是多少？平均又是多少？哪些此前已经出现过的问题 学生答对或答错了？哪些问题的线索让学生获益了？通过监测这些信息，形成大数据档案，能够帮助教育工作者理解学生为了掌握学习内容而进行学习的全过程，并有 助于向他们提供个性化的学习模式。
为了改进学生的学习成绩，我们需要知道他们回答一个问题用了多少时间，回答这个问题使用了哪些资源，哪些问 题被跳过了，为了回答这个问题做了哪些研究工作，这个问题与其他已经回答了的问题之间存在什么关系。此外，老师对每个学生提供什么样的建议才是最佳的？学 生写作业和答题的信息能立即被自动地监测到，老师还能在第一时间将这些信息 最终目标就是通过大数据进行学习分析能够为每一位学生都创设一个量身定做的学习环境和个性化的课程，还能创建一个早期预警系统以便发现开除和辍学 等潜在的风险，为学生的多年学习提供一个富有挑战性而非逐渐厌倦的学习计划。因此，有识之士经预言未来的学习将是大数据驱动的新时代。我们应该积极迎接这 个新时代，通过大数据来分析学习，进一步改善教学的方式与方法，进一步促进学生学习成绩的提高
