近年来，随着人工智能、深度学习、情感计算及区块链等新兴技术的迅速兴起与发展，给教育大数据与教育评估的分析与应用带来了新的契机。

因此，在这些新技术的支撑下有效运用大数据资源来切实推进教育领域的改革与发展，从而快速顺应大数据时代的到来，成为我们面临的一个重要课题。

而教育评估作为教育领域中进行教育管理、决策的重要手段，数据更是其重要的依据和基础。

所谓教育评估，是以实现教育目标和理念为价值标准，依据一定的评估指标体系，通过系统地收集信息，运用一系列科学、可行的方法、教育技术和手段，对教学活动、过程及其结果进行系统的考察和价值判断，从而为优化教育改革提供决策依据。作为提高教育教学质量的一个重要抓手，教育评估对于加强教育与社会联系、实现教育目标和促进教育发展发挥了积极作用。 

大数据的快速发展与驱动，正对教育评估产生着深远的影响。一般而言，大数据具有4V特征，即海量的数据规模（Vast）、快速的数据流转和动态的数据体系（Velocity）、多样的数据类型（Variety）和巨大的数据价值（Value）。

 教育大数据作为社会大数据的一部分，除了具备大数据的一般特征之外，还有着有别于其他领域大数据的一些个性化特征，这些特征使得大数据驱动与教育评估之间产生了较为紧密的关联。

 具体来说，这种关联性与特点主要体现在以下几个方面：

 大数据的客观性与教育评估的准确性

 教育评估都需要大量的数据作支撑，以往传统情况下都是依靠人工采集。比如，评估者根据需要，设计相应的方案或调查问卷，在大家知情的情况下进行采集，这种采集方式所获得的数据一定程度上往往带有评估者的主观刻意性和被评估者的非意愿性。因此，在数据准确性方面往往受到质疑。

 而在今天，教育大数据是人们在教育活动过程中或在其他相关领域中自然而然产生的数据，不受主观意识主导，是一种原生态的数据。即与传统的数据相比，它更具有客观性，从而使教育评估结果更具准确性。

 正如信息论奠基者香农所提出的，“信息是用来消除不确定性的东西，是不定性减少的量，是两次不定性的差”。教育评估正是需要利用定量的信息——数据来得出定性的结论，信息的多少、正确与否将直接影响教育评估的信度。由此可见，数据或数据化的信息是教育评估过程中最基础、最重要的评估依据，它的客观性与否，直接决定着教育评估的准确性。相比而言，基于大数据的评估，较之传统做法更为准确。

 大数据的即时性与教育评估的时效性

 教育评估一般都针对某个阶段的教育工作所开展的，具有一定的时效性。它需要大量的数据作支撑，而这些数据产生的时间间隔越短，评估的结果就越具可靠性。换句话说，如果评估者能即时采集数据，则评估结果就越能反映当时态下的教育过程。

 然而，传统情况下开展的教育评估，往往是对过去一个需要评估的周期内，通过人工方式进行数据采集。由于技术和客观条件所限，传统的教育评估很难做到数据的即时采集，很难反映教育的当时情况。

 而在大数据时代，各种新技术的介入与应用，使得我们把对数据的即时采集变成现实。这为教育评估者带来了极大地便利，从而有效地保证了教育评估的时效性。

 大数据的连续性与教育评估的过程性

 随着新技术的发展和教育实际工作的需要，教育评估也越来越强调过程性。教育活动是一个动态的连续统，本身都处在不间断地变化过程中，教育数据每时每刻都在产生，数据的连续性，为过程性的教育评估奠定了基础。

 但在传统的教育评估中，这些连续的数据并未能为过程性教育评估起到实际的作用，主要原因是在数据采集过程中技术手段的受限，我们无法有效采集到连续的数据，只能采集某一阶段的数据。

 而在大数据时代，我们可以借助传感设备以及物联网技术等，在不影响教育活动的前提下即时采集数据，使采集到的数据更具连续性和微观价值，从而真正实现对教育的过程性评估。

 大数据的广泛性与教育评估的全面性

 任何一项评估都希望全面而客观地反映问题，教育评估也不例外。传统意义下的教育评估，人们往往都是为了研究分析某一特定现象，或者是为了某个专项而进行有针对性的评估，这种特定需求下开展的教育评估，对于数据往往带有很强的主观性色彩，因而，这些数据一般存有一定的片面性。另外受技术的影响，我们所能获得的数据也非常有限。数据的不完整使得评估者无法准确、全面地分析问题，从而影响评估结果的可靠性。

 而大数据是将所有与教育有关的立体化数据提供给我们采集、处理和分析，这些全面而广泛的数据，都直接或间接地成为我们研究、分析问题的对象或基础，从而使教育评估更加全面、客观与精准。

 大数据的复杂性与教育评估的智能化

 任何事物都具有两面性，大数据在带给我们无限便利和资源的同时，也因为它往往具有鱼龙混杂的特点，给教育评估者在进行数据处理时增添了复杂性与难度。而教育活动作为人类社会中比较特殊、较为复杂的实践活动，主客体关系本身就复杂多变，加上教育过程中教与学活动并存、教育模式和过程的不确定性等特点，一定程度上使得教育数据的复杂性更为明显。这些复杂性，在以往传统意义下的教育评估技术是很难有所作为的。

 而在大数据背景下，我们完全可以依靠新技术与智能化的工具，比如，云端技术等智能化数据挖掘手段，从杂乱无章的数据堆里“清洗”出有用数据，寻找、分析、发现数据之间的相关性，最终形成教育评估体系中的数据结构。所以，如何把新技术与智化工具有效应用于教育大数据，这也是当今教育评估需要深入探讨的一个新课题。

 大数据的细颗粒性与教育评估的科学性

教育评估的科学性依赖于数据的精细程度。传统的教育数据大多是阶段性数据，数据之间间隔的时间比较长，相距的距离也比较远。即这些数据的颗粒度往往都比较粗糙，不利于精细化评估和进行更科学的判断。

而在大数据时代，每一项教育活动都可以即时保留下来，成为我们可以随时采集的鲜活对象。比如，在学生的德育管理工作中，我们可以利用互联网技术获知学生在各项评分指标上的行为情况，更精细化、个性化地掌握该学生的学习生活细节，从而为师生提供贴合实际的建议。大数据的这种连续性和即时性使得它具备了细颗粒性的特征，为教育评估者更精确地探究一些微观层面问题提供了可能，从而能更加科学地反映评估结果。

可见，上述这些大数据驱动与教育评估的关联性，促使我们的教育评估观念、方式方法发生着根本性的转变。无论是教育评估结果在教育管理决策的运用，还是对教学过程的指导，这些相关联的特征都将发挥积极而有效的作用。并且针对不同层次的需求，大数据在教育评估中的应用将形成各种不同的产品和系列化、个性化的服务，从适应性教学到动态跟踪测评，从管理模型构建到数据共享门户，各种类型的应用与服务，勾勒出了大数据影响教育领域的一个崭新图景。