本书在深入研究高校传统学业评价弊端的基础上，详细介绍了大数据的发展历史、教育大数据关键技术，以OBE（Outcomes Based Education）理念为指导，以普通高等学校本科专业类教学质量国家标准为基础，运用大数据、人工智能等现代信息，重构应用型高校学业评价体系，构建以大学生核心素养为内容的学业评价框架，实施全面、科学的学业评价，培养学生的创新能力，激发学生学习的主动性和自觉性，构建良好的师生关系，提高学校教学质量。

第1章 大数据简介
1.1 什么是大数据
1.2 大数据的发展历史
1.3 大数据的现状与挑战
1.4 我国大数据发展态势
1.5 大数据关键技术
1.5.1 数据采集技术
1.5.2 大数据预处理技术
1.5.3 大数据存储技术
1.5.4 大数据处理技术
1.5.5 大数据分析及挖掘技术
1.5.6 大数据展示技术
1.6 大数据的应用
第2章 教育大数据及其实现的关键技术
2.1 教育大数据发展脉络
2.1.1 启蒙阶段
2.1.2 探索阶段
2.1.3 快速发展阶段
2.2 教育大数据的内涵
2.2.1 数据属性
2.2.2 技术属性
2.2.3 思维属性
2.3 教育大数据的技术体系框架
2.3.1 教育数据采集
2.3.2 教育数据处理
2.3.3 教育数据分析与展现
2.3.4 教育数据应用服务
2.4 教育大数据实现的关键技术
2.4.1 用户知识建模
2.4.2 用户行为建模
2.4.3 用户体验建模
2.4.4 用户画像
2.5 基于大数据的用户画像技术
2.5.1 用户画像简介
2.5.2 用户基础信息
2.5.3 用户行为信息
2.5.4 用户模型标签
2.6 用户画像的构建方法
2.7 .基于大数据的用户画像构建关键技术
2.7.1 数据采集技术
2.7.2 行为建模技术
2.7.3 大数据驱动的高校学生画像模型构建研究
2.8 教育大数据的应用领域
2.8.1 教育大数据推动教学变革
2.8.2 教育大数据推动学习变革
2.8.3 教育大数据推动管理变革
2.8.4 教育大数据推动评价变革
2.8.5 教育大数据推动科研变革
2.9 教育大数据面临的挑战
2.10 发展教育大数据的建议
第3章 教育大数据与大学生学业评价
3.1 学业评价理论
3.2 学业评价的意义
3.3 学业评价存在的问题
3.4 传统的课程考核与学业评价存在的突出问题
3.5 基于AHP法的学业评价模型
3.5.1 学业评价指标的建立
3.5.2 学生学业评价模型的建立
3.5.3 实证分析
第4章 大数据视域下基于高校学生画像的学业评价
4.1 基于大数据画像技术的理论课程学业评价
4.1.1 数据收集
4.1.2 数据处理
4.1.3 基于大数据构建模糊评价模型
4.2 基于大数据画像技术的实验课程学业评价
4.3 基于大数据画像技术的德育课程评价
4.4 基于大数据画像技术的毕业论文评价
4.5 基于大数据画像技术的学业综合评价
4.6 模型流程图
4.7 矩阵计算代码
4.8 运行效果
第5章 基于大数据画像技术的大学生学业评价系统的设计与实现
5.1 基于大数据画像技术的大学生学业评价系统
5.2 学业评价数据采集
5.2.1 教务系统数据
5.2.2 一卡通系统数据
5.2.3 图书馆借阅系统数据
5.2.4 宿舍门禁系统数据
5.2.5 图书馆门禁系统数据
5.2.6 超星网课平台
5.2.7 河南省高校学生资助管理系统数据
5.2.8 招生信息平台
5.3 学生画像与学业评价系统实现
5.3.1 学生画像平台
5.3.2 学业评价平台
5.3.3 大屏设计
5.3.4 数据平台
5.3.5 系统管理
5.3.6 系统监控
5.4 基于画像的大数据学业评价系统设计流程
第6章 结语与展望
6.1 总结
6.2 研究展望
参考文献