摘要：大多数专家都在讨论在私营部门使用大数据的好处。数据科学家却很少强调其在学术界的作用。

    大多数专家都在讨论在私营部门使用大数据的好处。数据科学家却很少强调其在学术界的作用。
　　
　　虽然大数据在教育机构中的贡献经常被忽视，但大数据正在以多种方式改变着这个行业。管理人员、学生和教职人员都受益于大数据的出现及其在高等教育厅的潜力。以下是2018年及以后大数据在学术界的一些应用。
　　
　　大数据促进电子学习
　　
　　Electronic University Network是1984年成立的第一个虚拟教育中心。在全球互联网成为主流技术之前的十多年前，学生就已经使用拨号调制解调器连接到他们的在线课程。
　　
　　在线学习在过去的35年中发生了突飞猛进的发展。许多这些变化可归因于数据科学的进步。大数据正在帮助在线学习计划开发更复杂的学习平台。美国电气和电子工程师协会最近发布了一篇关于数据在线教育中所扮演的角色的非常有见地的论文。
　　
　　帮助教师为学生设计课程
　　
　　大数据已经以多种方式帮助教职人员。它使教师能够收集学生的数据以定制他们的课程计划。Banica Logica和RadulescuMagdalena在题为“在学术环境中使用大数据”的科学直接论文中对此进行了讨论。
　　
　　“在电子学习系统（也称为大学习数据）的背景下，大数据包括教师创建的信息源（课程、模块、实验等），尤其是来自学习者（学生）的数据，整个教育过程由学习管理系统、社交网络、多媒体收集，正如组织或专业人员所定义的。”作者写道。
　　　　
　　改进学术界各门学科的研究模式
　　
　　几乎每个学术领域都非常重视研究。自从学术界应用以来，研究人员面临着无数的挑战。
　　
　　试图找到样本群体为他们的研究。
　　
　　科学研究需要重点和对照组。了解这些群体的重要性并不是研究人员面临的最大挑战。找到这些群体的合适人选是困难的部分。
　　
　　如果一项研究的构建得当，这两组将是相对均匀和对称的。找到合适的参与者可能很难。
　　
　　大数据使研究人员更容易找到样本群体。他们可以从社交媒体、政府数据库和各种其他来源挖掘数据，以发现可能需要正确标准的人员。作为杰出教育机构的代表，他们可以接触到这些人，并为他们提供参与研究的机会。
　　
　　寻找更好的分类和结构数据的方法
　　
　　学术研究的数据需要仔细分析和格式化。如果没有正确的结构，研究结果可能是疯狂的不准确。
　　
　　大数据工具对此非常有帮助。许多Hadoop解决方案使研究人员能够在几分钟内提取海量数据并进行分析。依靠这些算法的方法学可以在从基于粒子的物理学到经济学的学术研究项目中非常有效。它们被用于各种研究中，这些研究需要研究人员从第三方信息源中提取数百万个数据集。
　　
　　改善招生过程
　　
　　大学招生部门历来有非常具有挑战性的工作。他们必须每一年根据10,000名候选人做出主观决定。
　　
　　大数据使大学招生人员更容易审核这些候选人。他们可以使用Hadoop工具来筛选每个申请，并省略任何申请者的平均绩点（GDP）或SAT分数低于某个阈值。这些工具还可以评估每个申请人的人口统计标准，作为大学招生行动计划的一部分。
　　
　　在招生过程中使用大数据有助于简化工作并降低大学的成本。
　　
　　编辑：Harris