背景
在網際網路+教育發展的大趨勢下，傳統的k12教育產品若想提升教學效果，應該把依靠延長學習時間改為依靠數據，教育與大數據分析的結合是未來發展的趨勢。
發展
數據的採集，線上採集是通過學習系統捕捉和收集學生的使用軌跡，以及使用中生成的數據，線下採集則是通過授課教師的評價及書面成績。
套用之初，這些數據的收集礙於學習系統的閉合性，收集的數據樣本單一；經過改進後，又因為學習系統關聯第三方過於繁雜，數據的採樣不具純粹性和針對性，也讓數據的分析有失準確，失去其本身意義。
發展至今，數據驅動型教學的時代，對數據收集的要求變的更加智慧型化、更具針對性，數據並非只是單純的積累，還會在覆蓋量、追蹤的時長、頻次、數據的顆粒度等多個維度不斷提升。這使得之後的分析活動更加客觀準確。對於教學活動，大數據的採集和分析重在學習者的行為和成果和教授者的傳遞和解讀。
特點
一、可視化分析學習需求
數據驅動型教學讓學生得到的不再是一張只有分數和排名的成績單，而是一份“學習評估報告”，評估報告的生成基於學生的個體測評與整個考評生態系統的比對分析，就是說既能給出學生自身知識架構的輪廓，也能給出學生在整個測評系統中的層級，這樣不僅能找自身不足，也能突破甚至趕超他人。
二、數據化指導教研標準
數據生成的反饋，改進了教研活動效率低、不客觀及時效性差的缺點，通過清晰、準確的數據進行傳遞，驅動教師去執行正確高效的教研標準，打通了教與學的脈絡。
三、個性化分析教學服務
教師的一對多的現狀暫時不能解決，但過去“同一個套路”教學方式將得到革命性改變，參照學習評估報告，能更加精準的為學生提供教學服務。
目的
通過大量的數據分析與對比，分析其研究對象的行為習慣，從而實現教學流程標準化、教學內容個性化，優質教育資源的可複製化。
作用
1.運用網際網路傳播知識，符合現代人接受知識的習慣。
2.打破時空限制，讓學習變得簡單快捷。
3.科學化和人性化，良好的體驗感能激發使用者的學習興趣。
4.符合未來接受知識的趨勢，提高人的學習力和綜合素質。
