從大數據打入高校的第一天起，高校就成了教育領域推進大數據系統化應用的一塊試金石，這也對於其他各教育階段的大數據推進有著重要的參考價值和實際意義。事實上高校的大數據應用主要集中在三個方面上。
1. 主要面向學生的大數據管理應用
這類應用有很多稱呼：智慧校園、智慧一體化平臺等，究其根本這類平臺應用其功能點主要集中於高校學生管理中的各個方面，解決了學校一個或多個痛點，同時這類平臺也對學生在培養自身的生活習慣、學習規劃、意識形態建設等行為軌跡，同時在發展的過程中進行伴隨式輔導，從而形成一種協同式可持續的智慧管理從而引導教育行業發展的新模式。就目前的狀況而言，國內很大一部分高校已經建立起了較為詳細的學生畫像、學生行為警報、學生的家庭經濟狀況分析、學生綜合數據的檢索、學生群體分析等各項使用功能的批量應用，這就是的大數據由面向混雜群體變為面向具有鮮明特徵的群體管理，從而可以使得學校管理階層可以更好的分辨學生在專業學習或就業方向上的潛能，方便學校為每一位學生提供個性化的管理與培養方案。
2. 主要面向校園服務的教育大數據應用
這類應用的核心就是通過實時蜘蛛爬取、採集和分析校園的各類數據，監測校園輿情，進一步優化校園資源的配置，這就為學校管理層提供了良好的建設管理決策，同時展現了學校的人文關懷。現今我國的部分已經對這種教育大數據的應用方式展開了相關功能的試點，在這些功能當中，其中較為火爆的就是學校的綜合情況展示，這種展示通過集成的基礎數據分析系統及時的對學生的行為進行客觀詳細的數據分析，這就能夠使校園管理者對學校在校生情況、課程情況、科研成果、獎助情況、教工情況等方面有一個更直觀的瞭解方便管理者進行對比，與此同時這類功能的運用也可以幫助大學生從得出的數據分析結果中可以更加了解自己於他人之間的差異，從而感受教育信息化給人們帶來的人文關懷與改變。
3. 教學科研的教育大數據應用
還有一部分高校在嘗試依據每年的各專業招生計劃、今年開課計劃、往年教學安排等各種變量條件同時基於學校的教學資源開展數據分析，這些應用可以針對在教學活動中的各項資源給出預測和預警。現今也有很多的高校也在探討怎樣通過導入和聚合學校海量的各類科研原始數據，從而建立起建立多維度的、更精準的高校科研指標數據分析系統，使得在需要的時候我們可以精準地找到和學校需求更加契合的外部人才。
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