教育大数据是一种新的架构和思维基础，可以弱化分析模型直接进入研究目标进行分析，还可以通过数据聚集对“小现象”进行规律研究，还可以对个体进行多维度数据融合研究，再可以对目标对象进行时间序列和空间维度动态分析。面对具体教育业务，教育大数据技术对教育的管理、教学、学习、科研和评价等都产生了很大的影响。
（1）促进教育管理科学化
大数据时代，教育者将更加依赖于数据和分析，而不是直觉和经验；同样，教育大数据还将改变领导力和管理的本质。服务管理、数据科学管理将取代传统的行政管理、经验管理。
技术不断发展，教育数据挖掘与分析不断深入，不仅要着眼于已有的确定关系，更要探寻隐藏的因果关系。
利用大数据技术可以深度挖掘教育数据中的隐藏信息，可以暴露教育过程中存在的问题，提供决策来优化教育管理。
大数据不仅可以运行和维护各教育机构的人事信息、教育经费、办学条件和服务管理的数据，而且可以长期积累所有类型教育机构的数据。利用统计分析、应用模型等技术将数据转换为知识，最终为教育者和学习者提供科学的决策。
（2）促进教育模式智能化
教育大数据推进实现智慧学习。
教师在智慧教学环境下，利用大数据技术可以更深入的了解每一个学习者的学习状况，并且与学习者的沟通更加通畅，教师的整个教学过程和学习者的学习过程更加精准化和智能化。
教师对教学过程的掌握从依靠经验转向以教育数据分析为支撑，学生对于自己学习状况的了解从模糊发展到心中有数，可以更好的认识自我、发展自我、规划自我。大数据技术可以帮助教师及时调整教学计划和教学方法，有利于教师自身能力提高和职业发展。
（3）促进教育评价综合化
教育评价正在从“经验主义”走向“数据主义”，从“宏观群体”评价走向“微观个体”评价，从“单一评价”走向“综合评价”。
教育大数据下教育评价的变化，不仅表现在评价思想，还包括评价方法，不仅包括对学生的评价，还包括对教学管理、评估质量等具体水平的评价。
教学评估不再仅仅是由考试成绩和纪律帮助教师评价的主观传统意义上的感受，而由大量的数据感知得到，为实现教学评价的公正提供了依据，优化了教学方向。教育评价可以是多元化的，而不是仅停留在知识掌握程度这一单一维度。
（4）促进科学研究深入化
教育大数据使得从追求单向因果性转向追求复杂的多元相关性，并用直观的图形等表达方式体、系统、清晰、简洁地展现。 这种新理念、新思维的创生，是实现教育创新和发展不可缺少的手段、工具和方法论。
教育大数据时代，科学研究将从随机抽样、探讨因果关系走向全部数据、寻找相关关系。
大数据技术减少了研究资金的浪费，在某些问题上， 数据分析为研究人员提供了个性化的服务，可以提高了研究的效率和成果的可靠性，大数据依赖于自动、连续的记录和搜集的数据比传统调查数据更加客观和中立，大数据还将改变传统学术研究的过程，信息系统依赖于自动同步，连续获得持续的行为数据，这意味着学术研究和信息技术，课题研究与实践联系在一起。
（5）促进学习个性化
除了学生学习的行为可以被记录下来外，学生在学习资源上的数据也可以被精确记录下来，如点击资源的时间、停留多久、问题回答正确率、重复次数、参考阅读、回访率和其他资源信息，通过大数据可以定制个人学习报告，分析学习过程潜在的学习规律，还可以找到学生的学习特点、兴趣爱好和行为倾向，并一目了然教育状态信息。
大数据技术使教育围绕学习者展开，使传统的集体教育方式转向为个性学习方式。同时还伴随着教育者和学习者思维方式的改变!进一步朝着个性化学习的方向迈出重要的一大步，使得精准的个性化学习成为可能。
参考文献：
教育大数据研究综述 方海光