一，适应性教学支持。

  自适应教学是教学的最优状态。可适应教学中的内容、方法和过程都可以根据学习者的情况进行定制，使每个学习者都能得到最大程度的发展，使自己适应环境。适应教学的实现需要根据学习者的个人特点和学习状态进行综合分析。海量数据提供了对这些数据的跟踪与整合，以及个性化的学生支持的可能性。

  它能通过大数据细致地揭示学生的特点，洞察学生的学习需求，指导学生的学习过程，诊断学习结果。本研究通过对学习者的学习背景和学习过程的各种数据进行测量、收集和分析，从大量的学习者数据中归纳分析其学习风格和行为，从而为学习者提供个性化的学习支持。

  二，发现教学规律。

  教育研究受数据驱动，呈现出不同的态势，通过对教育大数据的挖掘、分析，研究者可以量化学习过程，表征学习状况，发现影响因素，寻找干预策略，从更深的层面揭示教育规律。的确，法律并不容易发现。但是，可以肯定的是，通过技术手段，多源、大规模数据的汇聚与共享，组织研究者进行群体协作，进行大量能够标准化的、有对比意义的研究，最终更容易发现真实的教育规律。

  大数据在教育领域的主要作用是进行预测、行为分析、学科化分析等，大数据在学生学习过程中产生了各种各样的大量数据进行分析，大数据所显示的数据可以作为学校和教师的参考，可以及时、准确地评价学生的学习情况，发现潜在的学习问题，进而对学生未来的发展和表现作出预测.更能改善学习者的学习行为和教师的教学效率，解决问题。

  三，校园信息化管理。

  在大数据时代，信息传递的速度超出了我们的想象，各种类型的学校都需要及时掌握与其相关的教育信息，洞察网络舆情发展，维护学校品牌形象，借助大数据技术对学校进行信息化管理是大数据时代的必然要求。依托领先的数据采集与挖掘能力、文本分析能力、以及算法与模型，优漫动游教育大数据平台可以帮助各大高校获取全网教育信息，对高校舆情、校内外人物动态跟踪等进行实时监控，成为高校信息化管理的重要工具。

  优漫动游教育大数据领域，既有巨大的发展潜力，又面临诸多挑战。目前，我国教育大数据还处于起步阶段。教学大数据的研究和应用具有鲜明的特点，它的发展要求教学大数据与教学领域深度融合。为更好地应对“互联网+”时代对教育大数据提出的一系列挑战，教育大数据产业亟需在体制和机制方面进行多层次、多领域的合作，发挥各自优势，形成合力，使教育大数据产业的发展日趋完善。